Source : https://vijaykarnataka.indiatimes.com/edit-oped/columns/machine-learning/articleshow/63960703.cms
ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿರಲಿ, 2018ರಲ್ಲಿ ಇಂಟರ್‌ನೆಟ್‌ ಬಳಸಿ ಶೋಧಾಕಾರ್ಯಚರಣೆ ಮಾಡುವವರ ಸಂಖ್ಯೆ 400 ಕೋಟಿ. ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗೆ ಏನಿಲ್ಲವೆಂದರೂ 40 ಸಾವಿರ ಸರ್ಚ್‌ಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ನಡೆಯುತ್ತಿರುತ್ತದೆ. ದಿನವೊಂದಕ್ಕೆ 350 ಕೋಟಿ. ವರ್ಷಕ್ಕೆ 1.2 ಲಕ್ಷ ಕೋಟಿ. ಪ್ರತಿವರ್ಷ ಮನುಷ್ಯ ಸಂಕುಲ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಯಿಸುವ ಕಾಲವನ್ನು ಒಟ್ಟು ಮಾಡಿದರೆ ಒಂದು ಶತಕೋಟಿ ವರ್ಷವಾಗುತ್ತದೆ! ಇದರ ಅರ್ಥ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಹುಡುಕಾಟದ ಜಾಡು ಹಿಡಿದು ಅವರು ಹೀಗೆ ಎಂದು ಕಣಿ ಹೇಳುವುದಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟೊಂದು ಕಷ್ಟ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹೆ ಮಾಡಿ. ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಒತ್ತಾಸೆಯಿಂದ ಈ ಅಗಾಧ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಲೇ ಸಾಗುತ್ತಿದೆ. ಮನುಷ್ಯ ಶ್ರಮದ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ, ಸಂಪರ್ಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನವೀಕರಣ, ನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲ್ಲಿ ಇದರ ಪಾತ್ರ ಅಗಾಧವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಪವಾಡ ಎಂದು ಕರೆಯುವವರು ಎಷ್ಟು ಮಂದಿ ಇದ್ದಾರೋ ಇದನ್ನೊಂದು ಪ್ರಳಯಸ್ವರೂಪಿ, ಗಂಡಾಂತರಕಾರಿ ಎನ್ನುವವರು ಅಷ್ಟೇ ಮಂದಿ ಇದ್ದಾರೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ತಿಳಿದರೆ ಇದರ ಕುರಿತು ಅಂದಾಜು ಸಿಗುತ್ತದೆ.
ಶಿಕ್ಷ ಕರಿಗೆ ನೆರವು
ಶಿಕ್ಷ ಕರಿಗೆ ತರಬೇತಿದಾರ, ವಿಶ್ಲೇಷಕ, ಸಮಾಲೋಚಕ, ಮಾರ್ಗದರ್ಶಕ, ತೀರ್ಪುಗಾರ- ಇತ್ಯಾದಿ ಕೆಲಸಗಳ ಕೋಡುಂಟು. ಸದ್ಯಕ್ಕೆ ಯಾವ ಗಣಕ, ರೊಬಾಟ್‌ ಕೂಟ ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಸಾಟಿಯಾಗಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಮೂಲಕ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವೊಂದು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ(ಆಟೋಮೇಟೆಡ್‌)ಗೊಳಿಸಬಹುದು. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಬ್ಬರ ಕಲಿಕಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಇಂಥದ್ದೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಗಣಕವನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಗಣಕದ ಕ್ರಮಾವಳಿ (Algorithm) ಯಿಂದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಬಹುದು. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಬ್ಬನ ಹಾಜರಿ ಮತ್ತು ಆತನ ಶೈಕ್ಷ ಣಿಕ ಸಾಧನೆಯ ಚರಿತ್ರೆಯ ವಿವರಗಳ ಮೂಲಕ ಆತನ ಜ್ಞಾನದ ಕೊರತೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಕಂಡು ಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಇದರಿಂದ ತರಗತಿ ಕೋಣೆ ಶಿಕ್ಷಕ ರಹಿತವೇನೂ ಆಗದು. ಆದರೆ ಬೋಧನೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಸರವನ್ನು ಖಂಡಿತ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಶಿಕ್ಷ ಕ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಹೊರೆಯನ್ನು ಹಗುರಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಕಾನೂನು ತಜ್ಞರ ಕೆಲಸಗಳ ಒತ್ತುವರಿ
ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತಿವೆ. ಅದರಲ್ಲೂ ದತ್ತಾಂಶ ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಅನಿವಾರ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿವೆ. ಅಮೆರಿಕದ ಭಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆ ಜೆ.ಪಿ.ಮೊರ್ಗನ್‌, ಕಂಟ್ರೋಲ್‌ ಇಂಟಲಿಜೆನ್ಸ್‌ (ಕಾಯಿನ್‌) ಎನ್ನುವ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಮೂಲಕ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಕರಣ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರಾಮರ್ಶೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಒಂದು ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡುವ ಕೆಲಸ, ಮನುಷ್ಯ ಶ್ರಮ ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಮಾಡಿದರೆ 3.60.000 ಗಂಟೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ! ಇದರಿಂದ ವಕೀಲರೇನು ಕೆಲಸ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಕ್ಷಿಪ್ರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಿಲೇವಾರಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಧೂಳು ತಿನ್ನುತ್ತಿರುವ ನಮ್ಮ ನ್ಯಾಯವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಇಂಥ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಳವಡಿಕೆಯ ಖಂಡಿತ ಇದ್ದೇ ಇದೆ. ಇದರಿಂದ ಆಗುವ ಸಾಮಾಜಿಕ, ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅಗಾಧ. ನಮ್ಮ ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳು ಈ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಗುವ ಅನಿವಾರ್ಯತೆ ಇದ್ದೇ ಇದೆ.
ಕುಶಲ ಮತ್ತು ಶ್ರಮಾಧಾರಿತ ವಲಯ
ಆಸೀಸ್‌ನ ಗಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಚಾಲಕ ರಹಿತ ಟ್ರಕ್‌ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಕಾರ್ಯನಿರತವಾಗಿವೆ. ಅಪಾಯದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಿರುವ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ತೀವ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವಾಗುತ್ತಿರುವುದು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಗೊತ್ತೇ ಇದೆ. ತಾಲೂಕು ಕಚೇರಿಗಳಲ್ಲಿ, ಬ್ಯಾಂಕುಗಳಲ್ಲಿ, ಸೂಪರ್‌ ಮಾರ್ಕೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಲಿ ಕಿಯೋಸ್ಕ್‌ಗಳು ಕಾಣಿಸುತ್ತಿವೆ. ಇವು ಏಷ್ಟೇ ಇರಲಿ, ಬರಲಿ ಮನುಷ್ಯನ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಸಾಟಿಯಲ್ಲ ನಿಜ. ಆದರೆ ಹಾಗೆಂದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಳಕೆಯ ವೇಗ ತಗ್ಗಿಲ್ಲ.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಕ
ನಿತ್ಯದ ಆರೋಗ್ಯ, ಯೋಗಕ್ಷೇಮದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ದೊಡ್ಡ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈಗಾಗಲೇ ರೋಗಿಗಳ ರೋಗವನ್ನು ಕ್ಷಿಪ್ರವಾಗಿ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದರಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಇದರಿಂದ ಸಮಯ, ಹಣ ಉಳಿತಾಯವಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಎತ್ತರಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ವಯಸ್ಸು, ಊಟ ತಿಂಡಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿ, ಕೆಲಸದ ರೀತಿ ನೀತಿ, ವಂಶವಾಹಿ ಇತಿಹಾಸ- ಈ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಕಲೆ ಹಾಕಿ ನಿಮಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಆರೋಗ್ಯ ರಿಸ್ಕ್‌ಗಳು ಏನು ಬರಬಹುದು ಎಂದು ಗಣಕ ನಿಮಗೆ ಹೇಳಬಹುದು. ವಿವಿಧ ಬಗೆಯ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಅದ್ಭುತ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ.
2020ಕ್ಕೆ ಚಾಲಕ ರಹಿತ ನೌಕೆ
ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಮತ್ತು ಎಐ ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಸಾರಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನೇ ಉಂಟುಮಾಡಲಿದೆ. ನೌಕಾಯಾನ ಮತ್ತು ರೈಲ್ವೆ ಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಲಿದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾರಿಗೆ ಬಸ್‌ಗಳು ಚಾಲಕ ರಹಿತವಾಗಿ ಓಡಲು ಸಾಧ್ಯವೇ? ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಚೀನಾ ದೃಢವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿದಿದೆ. ರೋಲ್ಸ್‌ರಾಯ್‌, ಗೂಗಲ್‌ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿ 2020ರ ವೇಳೆಗೆ ಚಾಲಕ ರಹಿತ ನೌಕೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪಡಿಸಲಿವೆ. ಈ ನೌಕೆಯು ಗೂಗಲ್‌ ಕ್ಲೌಡ್‌ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಅನ್ನುಬಳಸಿ, ಸಮುದ್ರದಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ದಾರಿ ಗುರುತಿಸಲು ಎಂಜಿನ್‌ಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಕೆನಡಾದ ವಾಯುಯಾನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಪೈಲಟ್‌ ರಹಿತ ವಿಮಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಬಂಡವಾಳ ಹೂಡಿವೆ.
ನಿತ್ಯ ಜೀವನ ಲೀಲೆ
ಗೂಗಲ್‌ ಹೋಮ್‌ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ನಂಥ ಯಂತ್ರಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ನಮ್ಮ ಮನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿವೆ. ಕೇವಲ 5-10 ಸಾವಿರ ಬೆಲೆಯ ಚಾಕ್ರಿಯಂತ್ರಗಳು
ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಲೈಟ್‌ ಹಾಕುವ, ಆಫ್‌ ಮಾಡುವ, ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯುವ ಬಂದ್‌ ಮಾಡುವ, ವಿವಿಧ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಫ್ರಿಡ್ಜ್‌, ವಾಷಿಂಗ್‌ಮೆಷಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲೋ ದೂರದಿಂದಲೇ ಕಂಟ್ರೋಲ್‌ ಮಾಡಬಹುದು. ಅದರೊಳಗೆ ಏನಿದೆ ಏನಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇಣುಕಬಹುದು. ನೀವಿದ್ದಲ್ಲೇ ಅಂಗಡಿಯಾತನಿಗೆ ಆರ್ಡರ್‌ ಮಾಡಿ ಯಾರೂ ಇಲ್ಲದ ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಆ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಇಳಿಸಿಕೊಂಡು ಅಂಗಡಿಯಾತನಿಗೆ ಟಾಟಾ ಹೇಳಬಹುದು. ಇದು ಭೂತ ಚೇಷ್ಟೆಯಲ್ಲ; ಯಂತ್ರ ಚೇಷ್ಟೆ.
ಭೂತ ಚೇಷ್ಟೆಯಲ್ಲ; ಯಂತ್ರ ಚೇಷ್ಟೆ /ವೆಂಕಟೇಶ್ ಕೆ
2018ರಲ್ಲಿ ಇಂಟರ್‌ನೆಟ್‌ ಬಳಸಿ ಶೋಧಾಕಾರ್ಯಚರಣೆ ಮಾಡುವವರ ಸಂಖ್ಯೆ 400 ಕೋಟಿ. ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗೆ ಏನಿಲ್ಲವೆಂದರೂ 40 ಸಾವಿರ ಸರ್ಚ್‌ಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ನಡೆಯುತ್ತಿರುತ್ತದೆ. ದಿನವೊಂದಕ್ಕೆ 350 ಕೋಟಿ. ವರ್ಷಕ್ಕೆ 1.2 ಲಕ್ಷ ಕೋಟಿ. ಪ್ರತಿವರ್ಷ ಮನುಷ್ಯ ಸಂಕುಲ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಯಿಸುವ ಕಾಲವನ್ನು ಒಟ್ಟು ಮಾಡಿದರೆ ಒಂದು ಶತಕೋಟಿ ವರ್ಷವಾಗುತ್ತದೆ! ಇದರ ಅರ್ಥ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಹುಡುಕಾಟದ ಜಾಡು ಹಿಡಿದು ಅವರು ಹೀಗೆ ಎಂದು ಕಣಿ ಹೇಳುವುದಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟೊಂದು ಕಷ್ಟ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹೆ ಮಾಡಿ. ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಒತ್ತಾಸೆಯಿಂದ ಈ ಅಗಾಧ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಏನಿದು ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌?
ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಎಂಬ ಶಬ್ದವನ್ನು ನೀವು ಕೇಳಿರಲಾರಿರಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕಿವಿದೆರೆಗೆ ಬಿದ್ದಿದ್ದರೂ ಐಟಿಐನ ಫಿಟ್ಟರ್‌, ಟರ್ನರ್‌ನಂತೆ ಇದೂ ಒಂದು ಕೋರ್ಸ್‌ ಇರಬಹುದು ಎಂದುಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ತಲೆಗೆ ಬಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳದೇ ಇರಬಹುದು. ಗಣಕವೊಂದು ಚೆಸ್‌ ಆಡುವುದು, ಲೆಕ್ಕ ಮಾಡುವುದು, ಇನ್ನಿತರ ಹತ್ತಾರು ನಡೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ನಡೆಗಳ ಕಾರ್ಯವ್ಯೂಹ ನಿಮಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಗೊತ್ತಿರುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಂದಾಗಲಂತೂ ಟರ್ಮಿನೇಟರ್‌ ಸಿನಿಮಾ ನಿಮ್ಮ ಮನದ ಪರದೆ ಮೇಲೆ ಸುರಳಿ ಬಿಚ್ಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ರೊಬಾಟ್‌ಗಳ ಎಲ್ಲೆಡೆ ತಮ್ಮ ಬಾಹುಗಳನ್ನು ಚಾಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವುದು ನಿಮಗೆ ತಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ(ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್‌ ಇಂಟಲಿಜೆನ್ಸ್‌) ಅದರಲ್ಲೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಕೇಡಲ್ಲ; ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಎಂದೋ ಸಂಭವಿಸುವುದೂ ಅಲ್ಲ; ಅದು ಸದ್ಯದ್ದು. ಇದು ನಮ್ಮ ಜೀವನ, ಕೆಲಸ, ಸಂವಹನ, ವ್ಯಾಪಾರ, ವ್ಯವಹಾರ, ಪ್ರಯಾಣ ಎಲ್ಲದರ ಗೊತ್ತುಗುರಿಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಿಬಿಟ್ಟಿದೆ. ನಿತ್ಯಜೀವನದಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ನಿರ್ದೇಶಿತ ಸಂಗತಿಗಳಿಗೆ ಡಿಕ್ಕಿ ಹೊಡೆಯುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ ಅದೇನು ಎಂದು ಆಳವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಗೋಜಿಗೆ ಹೋಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇಷ್ಟೆಲ್ಲ ಹೇಳಿದ ಮೇಲೂ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಎನ್ನುವುದನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿರ್ದಿಷ್ಟೀಕರಿಸಿ ತಿಳಿಯುವುದು ಅವಶ್ಯ.
ಎಂಎಲ್‌ (ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌) ಎಂಬುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ಮೂಲಾಂಶ. ಚಾಲಕ ಶಕ್ತಿಯೂ ಹೌದು ಎನ್ನಬಹುದು. ಗಣಕವೊಂದು ತನಗೆ ತಾನೇ ಕಲಿತುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಅದನ್ನು ಯೋಜಿಸಿರಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸಬೊಗಸೆಗಳಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ‌ವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಥರದಲ್ಲಿ ಅದರ ಸ್ವರೂಪವಿರುತ್ತದೆ. ಬೇರುಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ನೋಡಿದರೆ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಎನ್ನುವುದು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಘ್ಕಿ(daಠಿa) ಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಾನೇ ತಾನಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ, ಮುಂದಾಗಲಿರುವುದರ ಕುರಿತ ಕಥನಗಳು ಸರಿ ಇರಬಹುದು ತಪ್ಪೇ ಇರಬಹುದು ಅದನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ. ಗೂಗಲ್‌, ಅಮೆಜಾನ್‌, ನೆಟ್‌ಫ್ಲಿಕ್ಸ್‌, ಫ್ಲಿಪ್‌ಕಾರ್ಟ್‌, ಮೈಂತ್ರಾ ದಂಥ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ ವ್ಯಾಪಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಗಣಕದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟ, ತಡಕಾಟ, ಖರೀದಿ, ಅದರ ಚರಿತ್ರೆಯ ಅಂಕಿ ಅಂಶ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ನಿಮಗೆ ಏನು ಇಷ್ಟ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಭಿರುಚಿ, ಜೇಬಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಅಳೆದು ತೂಗಿ ಇಂಥದ್ದೇ ಕೆಲ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಖರೀದಿ ಚಹರೆಯನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿನಿತ್ಯ ನಿಮ್ಮ ಇನ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ಗೆ ಬಂದು ಬೀಳುವ ವಸ್ತು ಸಾಮಗ್ರಿ, ನಾನಾ ಥರದ ಸೇವೆಗಳ ಸೇವಾದಾತರ ವಿವರಗಳು ಹೇಗೆ ಬಂದಿರುತ್ತವೆ ಎಂದರೆ ಅದೆಲ್ಲವೂ ನೀವು ಜಾಲಾಡಿದ್ದರ ಫಲ (ಕರ್ಮಫಲವೂ ಇರಬಹುದು). ನಿಮ್ಮ ಮೌಸ್‌ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಲನೆ, ನಿಲುಗಡೆಯ ಮೇಲೆ ಹದ್ದಿನ ಕಣ್ಣಿರುತ್ತದೆ.
ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಎಂಬ ಶಬ್ದವನ್ನು ನೀವು ಕೇಳಿರಲಾರಿರಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕಿವಿದೆರೆಗೆ ಬಿದ್ದಿದ್ದರೂ ಐಟಿಐನ ಫಿಟ್ಟರ್‌, ಟರ್ನರ್‌ನಂತೆ ಇದೂ ಒಂದು ಕೋರ್ಸ್‌ ಇರಬಹುದು ಎಂದುಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ತಲೆಗೆ ಬಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳದೇ ಇರಬಹುದು. ಗಣಕವೊಂದು ಚೆಸ್‌ ಆಡುವುದು, ಲೆಕ್ಕ ಮಾಡುವುದು, ಇನ್ನಿತರ ಹತ್ತಾರು ನಡೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ನಡೆಗಳ ಕಾರ್ಯವ್ಯೂಹ ನಿಮಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಗೊತ್ತಿರುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಂದಾಗಲಂತೂ ಟರ್ಮಿನೇಟರ್‌ ಸಿನಿಮಾ ನಿಮ್ಮ ಮನದ ಪರದೆ ಮೇಲೆ ಸುರಳಿ ಬಿಚ್ಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ರೊಬಾಟ್‌ಗಳ ಎಲ್ಲೆಡೆ ತಮ್ಮ ಬಾಹುಗಳನ್ನು ಚಾಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವುದು ನಿಮಗೆ ತಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ(ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್‌ ಇಂಟಲಿಜೆನ್ಸ್‌) ಅದರಲ್ಲೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಕೇಡಲ್ಲ; ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಎಂದೋ ಸಂಭವಿಸುವುದೂ ಅಲ್ಲ; ಅದು ಸದ್ಯದ್ದು. ಇದು ನಮ್ಮ ಜೀವನ, ಕೆಲಸ, ಸಂವಹನ, ವ್ಯಾಪಾರ, ವ್ಯವಹಾರ, ಪ್ರಯಾಣ ಎಲ್ಲದರ ಗೊತ್ತುಗುರಿಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಿಬಿಟ್ಟಿದೆ. ನಿತ್ಯಜೀವನದಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ನಿರ್ದೇಶಿತ ಸಂಗತಿಗಳಿಗೆ ಡಿಕ್ಕಿ ಹೊಡೆಯುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ ಅದೇನು ಎಂದು ಆಳವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಗೋಜಿಗೆ ಹೋಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇಷ್ಟೆಲ್ಲ ಹೇಳಿದ ಮೇಲೂ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಎನ್ನುವುದನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿರ್ದಿಷ್ಟೀಕರಿಸಿ ತಿಳಿಯುವುದು ಅವಶ್ಯ.
ಎಂಎಲ್‌ (ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌) ಎಂಬುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ಮೂಲಾಂಶ. ಚಾಲಕ ಶಕ್ತಿಯೂ ಹೌದು ಎನ್ನಬಹುದು. ಗಣಕವೊಂದು ತನಗೆ ತಾನೇ ಕಲಿತುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಅದನ್ನು ಯೋಜಿಸಿರಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸಬೊಗಸೆಗಳಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ‌ವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಥರದಲ್ಲಿ ಅದರ ಸ್ವರೂಪವಿರುತ್ತದೆ. ಬೇರುಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ನೋಡಿದರೆ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಎನ್ನುವುದು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಘ್ಕಿ(daಠಿa) ಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಾನೇ ತಾನಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ, ಮುಂದಾಗಲಿರುವುದರ ಕುರಿತ ಕಥನಗಳು ಸರಿ ಇರಬಹುದು ತಪ್ಪೇ ಇರಬಹುದು ಅದನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ. ಗೂಗಲ್‌, ಅಮೆಜಾನ್‌, ನೆಟ್‌ಫ್ಲಿಕ್ಸ್‌, ಫ್ಲಿಪ್‌ಕಾರ್ಟ್‌, ಮೈಂತ್ರಾ ದಂಥ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ ವ್ಯಾಪಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಗಣಕದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟ, ತಡಕಾಟ, ಖರೀದಿ, ಅದರ ಚರಿತ್ರೆಯ ಅಂಕಿ ಅಂಶ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ನಿಮಗೆ ಏನು ಇಷ್ಟ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಭಿರುಚಿ, ಜೇಬಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಅಳೆದು ತೂಗಿ ಇಂಥದ್ದೇ ಕೆಲ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಖರೀದಿ ಚಹರೆಯನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿನಿತ್ಯ ನಿಮ್ಮ ಇನ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ಗೆ ಬಂದು ಬೀಳುವ ವಸ್ತು ಸಾಮಗ್ರಿ, ನಾನಾ ಥರದ ಸೇವೆಗಳ ಸೇವಾದಾತರ ವಿವರಗಳು ಹೇಗೆ ಬಂದಿರುತ್ತವೆ ಎಂದರೆ ಅದೆಲ್ಲವೂ ನೀವು ಜಾಲಾಡಿದ್ದರ ಫಲ (ಕರ್ಮಫಲವೂ ಇರಬಹುದು). ನಿಮ್ಮ ಮೌಸ್‌ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಲನೆ, ನಿಲುಗಡೆಯ ಮೇಲೆ ಹದ್ದಿನ ಕಣ್ಣಿರುತ್ತದೆ.
ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿರಲಿ, 2018ರಲ್ಲಿ ಇಂಟರ್‌ನೆಟ್‌ ಬಳಸಿ ಶೋಧಾಕಾರ್ಯಚರಣೆ ಮಾಡುವವರ ಸಂಖ್ಯೆ 400 ಕೋಟಿ. ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗೆ ಏನಿಲ್ಲವೆಂದರೂ 40 ಸಾವಿರ ಸರ್ಚ್‌ಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ನಡೆಯುತ್ತಿರುತ್ತದೆ. ದಿನವೊಂದಕ್ಕೆ 350 ಕೋಟಿ. ವರ್ಷಕ್ಕೆ 1.2 ಲಕ್ಷ ಕೋಟಿ. ಪ್ರತಿವರ್ಷ ಮನುಷ್ಯ ಸಂಕುಲ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಯಿಸುವ ಕಾಲವನ್ನು ಒಟ್ಟು ಮಾಡಿದರೆ ಒಂದು ಶತಕೋಟಿ ವರ್ಷವಾಗುತ್ತದೆ! ಇದರ ಅರ್ಥ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಹುಡುಕಾಟದ ಜಾಡು ಹಿಡಿದು ಅವರು ಹೀಗೆ ಎಂದು ಕಣಿ ಹೇಳುವುದಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟೊಂದು ಕಷ್ಟ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹೆ ಮಾಡಿ. ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಒತ್ತಾಸೆಯಿಂದ ಈ ಅಗಾಧ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಲೇ ಸಾಗುತ್ತಿದೆ. ಮನುಷ್ಯ ಶ್ರಮದ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ, ಸಂಪರ್ಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನವೀಕರಣ, ನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲ್ಲಿ ಇದರ ಪಾತ್ರ ಅಗಾಧವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಪವಾಡ ಎಂದು ಕರೆಯುವವರು ಎಷ್ಟು ಮಂದಿ ಇದ್ದಾರೋ ಇದನ್ನೊಂದು ಪ್ರಳಯಸ್ವರೂಪಿ, ಗಂಡಾಂತರಕಾರಿ ಎನ್ನುವವರು ಅಷ್ಟೇ ಮಂದಿ ಇದ್ದಾರೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ತಿಳಿದರೆ ಇದರ ಕುರಿತು ಅಂದಾಜು ಸಿಗುತ್ತದೆ.
ಶಿಕ್ಷ ಕರಿಗೆ ನೆರವು
ಶಿಕ್ಷ ಕರಿಗೆ ತರಬೇತಿದಾರ, ವಿಶ್ಲೇಷಕ, ಸಮಾಲೋಚಕ, ಮಾರ್ಗದರ್ಶಕ, ತೀರ್ಪುಗಾರ- ಇತ್ಯಾದಿ ಕೆಲಸಗಳ ಕೋಡುಂಟು. ಸದ್ಯಕ್ಕೆ ಯಾವ ಗಣಕ, ರೊಬಾಟ್‌ ಕೂಟ ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಸಾಟಿಯಾಗಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಮೂಲಕ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವೊಂದು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ(ಆಟೋಮೇಟೆಡ್‌)ಗೊಳಿಸಬಹುದು. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಬ್ಬರ ಕಲಿಕಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಇಂಥದ್ದೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಗಣಕವನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಗಣಕದ ಕ್ರಮಾವಳಿ (Algorithm) ಯಿಂದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಬಹುದು. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಬ್ಬನ ಹಾಜರಿ ಮತ್ತು ಆತನ ಶೈಕ್ಷ ಣಿಕ ಸಾಧನೆಯ ಚರಿತ್ರೆಯ ವಿವರಗಳ ಮೂಲಕ ಆತನ ಜ್ಞಾನದ ಕೊರತೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಕಂಡು ಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಇದರಿಂದ ತರಗತಿ ಕೋಣೆ ಶಿಕ್ಷಕ ರಹಿತವೇನೂ ಆಗದು. ಆದರೆ ಬೋಧನೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಸರವನ್ನು ಖಂಡಿತ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಶಿಕ್ಷ ಕ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಹೊರೆಯನ್ನು ಹಗುರಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಕಾನೂನು ತಜ್ಞರ ಕೆಲಸಗಳ ಒತ್ತುವರಿ
ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತಿವೆ. ಅದರಲ್ಲೂ ದತ್ತಾಂಶ ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಅನಿವಾರ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿವೆ. ಅಮೆರಿಕದ ಭಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆ ಜೆ.ಪಿ.ಮೊರ್ಗನ್‌, ಕಂಟ್ರೋಲ್‌ ಇಂಟಲಿಜೆನ್ಸ್‌ (ಕಾಯಿನ್‌) ಎನ್ನುವ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಮೂಲಕ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಕರಣ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರಾಮರ್ಶೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಒಂದು ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡುವ ಕೆಲಸ, ಮನುಷ್ಯ ಶ್ರಮ ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಮಾಡಿದರೆ 3.60.000 ಗಂಟೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ! ಇದರಿಂದ ವಕೀಲರೇನು ಕೆಲಸ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಕ್ಷಿಪ್ರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಿಲೇವಾರಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಧೂಳು ತಿನ್ನುತ್ತಿರುವ ನಮ್ಮ ನ್ಯಾಯವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಇಂಥ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಳವಡಿಕೆಯ ಖಂಡಿತ ಇದ್ದೇ ಇದೆ. ಇದರಿಂದ ಆಗುವ ಸಾಮಾಜಿಕ, ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅಗಾಧ. ನಮ್ಮ ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳು ಈ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಗುವ ಅನಿವಾರ್ಯತೆ ಇದ್ದೇ ಇದೆ.
ಕುಶಲ ಮತ್ತು ಶ್ರಮಾಧಾರಿತ ವಲಯ
ಆಸೀಸ್‌ನ ಗಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಚಾಲಕ ರಹಿತ ಟ್ರಕ್‌ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಕಾರ್ಯನಿರತವಾಗಿವೆ. ಅಪಾಯದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಿರುವ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ತೀವ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವಾಗುತ್ತಿರುವುದು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಗೊತ್ತೇ ಇದೆ. ತಾಲೂಕು ಕಚೇರಿಗಳಲ್ಲಿ, ಬ್ಯಾಂಕುಗಳಲ್ಲಿ, ಸೂಪರ್‌ ಮಾರ್ಕೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಲಿ ಕಿಯೋಸ್ಕ್‌ಗಳು ಕಾಣಿಸುತ್ತಿವೆ. ಇವು ಏಷ್ಟೇ ಇರಲಿ, ಬರಲಿ ಮನುಷ್ಯನ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಸಾಟಿಯಲ್ಲ ನಿಜ. ಆದರೆ ಹಾಗೆಂದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಳಕೆಯ ವೇಗ ತಗ್ಗಿಲ್ಲ.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಕ
ನಿತ್ಯದ ಆರೋಗ್ಯ, ಯೋಗಕ್ಷೇಮದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ದೊಡ್ಡ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈಗಾಗಲೇ ರೋಗಿಗಳ ರೋಗವನ್ನು ಕ್ಷಿಪ್ರವಾಗಿ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದರಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಇದರಿಂದ ಸಮಯ, ಹಣ ಉಳಿತಾಯವಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಎತ್ತರಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ವಯಸ್ಸು, ಊಟ ತಿಂಡಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿ, ಕೆಲಸದ ರೀತಿ ನೀತಿ, ವಂಶವಾಹಿ ಇತಿಹಾಸ- ಈ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಕಲೆ ಹಾಕಿ ನಿಮಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಆರೋಗ್ಯ ರಿಸ್ಕ್‌ಗಳು ಏನು ಬರಬಹುದು ಎಂದು ಗಣಕ ನಿಮಗೆ ಹೇಳಬಹುದು. ವಿವಿಧ ಬಗೆಯ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಅದ್ಭುತ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ.
2020ಕ್ಕೆ ಚಾಲಕ ರಹಿತ ನೌಕೆ
ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಮತ್ತು ಎಐ ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಸಾರಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನೇ ಉಂಟುಮಾಡಲಿದೆ. ನೌಕಾಯಾನ ಮತ್ತು ರೈಲ್ವೆ ಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಲಿದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾರಿಗೆ ಬಸ್‌ಗಳು ಚಾಲಕ ರಹಿತವಾಗಿ ಓಡಲು ಸಾಧ್ಯವೇ? ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಚೀನಾ ದೃಢವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿದಿದೆ. ರೋಲ್ಸ್‌ರಾಯ್‌, ಗೂಗಲ್‌ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿ 2020ರ ವೇಳೆಗೆ ಚಾಲಕ ರಹಿತ ನೌಕೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪಡಿಸಲಿವೆ. ಈ ನೌಕೆಯು ಗೂಗಲ್‌ ಕ್ಲೌಡ್‌ ಮೆಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಅನ್ನುಬಳಸಿ, ಸಮುದ್ರದಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ದಾರಿ ಗುರುತಿಸಲು ಎಂಜಿನ್‌ಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಕೆನಡಾದ ವಾಯುಯಾನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಪೈಲಟ್‌ ರಹಿತ ವಿಮಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಬಂಡವಾಳ ಹೂಡಿವೆ.
ನಿತ್ಯ ಜೀವನ ಲೀಲೆ
ಗೂಗಲ್‌ ಹೋಮ್‌ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ನಂಥ ಯಂತ್ರಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ನಮ್ಮ ಮನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿವೆ. ಕೇವಲ 5-10 ಸಾವಿರ ಬೆಲೆಯ ಚಾಕ್ರಿಯಂತ್ರಗಳು
ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಲೈಟ್‌ ಹಾಕುವ, ಆಫ್‌ ಮಾಡುವ, ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯುವ ಬಂದ್‌ ಮಾಡುವ, ವಿವಿಧ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಫ್ರಿಡ್ಜ್‌, ವಾಷಿಂಗ್‌ಮೆಷಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲೋ ದೂರದಿಂದಲೇ ಕಂಟ್ರೋಲ್‌ ಮಾಡಬಹುದು. ಅದರೊಳಗೆ ಏನಿದೆ ಏನಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇಣುಕಬಹುದು. ನೀವಿದ್ದಲ್ಲೇ ಅಂಗಡಿಯಾತನಿಗೆ ಆರ್ಡರ್‌ ಮಾಡಿ ಯಾರೂ ಇಲ್ಲದ ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಆ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಇಳಿಸಿಕೊಂಡು ಅಂಗಡಿಯಾತನಿಗೆ ಟಾಟಾ ಹೇಳಬಹುದು. ಇದು ಭೂತ ಚೇಷ್ಟೆಯಲ್ಲ; ಯಂತ್ರ ಚೇಷ್ಟೆ.
