යමෙකු ෆේස්බුක්, ට්විටර් වැනි සමාජ-ජාල වෙබඩවියක තබන සටහන් වලින් එම පුද්ගලයා සිතන ආකාරය, ඔහු/ඇයගේ අදහස්, කැමති අකමැතිදේ, දේශපාලන දැක්ම, ආදර බැඳීම්, රැකියාවේ තත්වය, අධ්යාපනය වැනි අතිවිශාල තොරතුරු සංඛයාවක් පිලිඹිබුවේ. අප කවුරුන්ද, සිතන්නේ කෙසේද යන්න පිලිබඳ නොමැකිය හැකි සටහනක් ෆේස්බුක්, ට්විටර් වැනි සේවා මගින් තබාගනී.තමන් ෆේස්බුක් වැනි සමාජජාල තුල ලියාතබන දේ, ඇතුල්කරන ඡායාරූප, කොමෙන්ටු වැනිදෑ සැළකිල්ලෙන් සිදුකරන ලෙස සමාජ-ජාල විශේෂඥයින් අණතුරු අඟවන්නේත් මේ නිසාවෙනි.
අපගේ ෆේස්බුක් මිතුරන්, ට්විටර් ග්රාහකයින් සිතනපතන දේ ඔවුන් ලියාතබන දෙයින් වටහාගැනීම මිනිසුන් ලෙස අපට ඉතා පහසුවූවත්, පරිගණකයට මේවා තේරුම් ගැනීම තවමත් ඉතා අපහසුය. දැනට ඉතාම සංකීර්ණ data-mining මෘදුකාංග පවා සිදුකරන්නේ අප තබන සටහන් වල මූලපද (keywords) පිලිබඳව සෙවිල්ලෙන් සිටිමින්, ඒවා හා බැඳෙන රටා (patterns) හඳුනාගෙන අප පවසනදේ පිලිබඳව අනුමාන කරගැනීම පමණකි.
ඒ අනුව Google Ad-sense වැනි අන්තර්ජාල දැන්වීම් සේවා අපගේ ප්රොෆයිලයට එනම් අප පිලිබඳව එය උගෙන ඇති තේ අනුව අපට වැදගත් යැයි හැඟෙන භාණ්ඩ හා සේවාවල දැන්වීම දර්ශණය කරයි. එහෙත් සමාජ-ජාලා තුලින් මොහොතකට ජනනය වන ගිගා-බයිට දසදහස් ගණනක දත්ත ගූගල්, ඇමසන්, ෆේස්බුක් වැනි සමාගම්වලට තවමත් නිසි ලෙස ප්රයෝජනයට ගත නොහැක්කේ එම දත්ත තේරුම්ගැනීම හැකියාව ඉතා ප්රභල data-mining මෘදුකාංගවලට වලට පවා අපහසු නිසාවෙනි.
එම සමාජ-ජාල දත්ත අනුව අන්තර්ජාල සේවාලාභියෙකු පිලිබඳ ඉතා නිවැරදි ප්රොෆයිල තනාගත හැකි නම් එම පුද්ගලයාට දැනට අවශ්ය භාණ්ඩ හා සේවා පමණක් නොව, එම පුද්ගලයා පවා තවමත් තමනට ප්රයෝජනවත් යයි නොදන්නා භාණ්ඩ හා සේවා පවා සොයාදීමේ හැකියාව ඇති බව ගූගල්, ෆේස්බුක්, ඇමසන් වැනි සමාගම් දන්නා අතර මෙම භාණ්ඩ හා සේවා අලෙවි කිරීමට දායකවීම මගින් තම සමාගම් වලට කෝටි ප්රකෝටි ගණනින් ආදයම් වර්ධනය කරගත හැකි බවට ඔවුන් අනුමාන කරයි.
මෙම අරමුණ කරා ලඟාවිය හැකි ඇල්ගොරිතම් මෘදුකාංගයක් අමෙරිකාවේ ප්රමුඛ පෙලේ විශ්වවිද්යාලයක් වන ස්ටැන්ෆර්ඩ් සරසවියේ පස්චාත් උපාධි අපේක්ශකයෙකු වන රිචර්ඩ් සෝචර් විසින් නිර්මාණය කොට ඇති අතර, මේ සඳහා එම විශ්වවිද්යාලයේම කෘත්රිම බුද්ධිය (artificial intelligence) පිලිබඳව පර්යේෂකයින් වන ක්රිස් මැනින්ග් හා ඇන්ඩෲ ඇන්ග් දායකවී ඇත. මෙම ඇල්ගොරිතමය Neural Analysis of Sentiment — or NaSent ලෙස හඳුන්වයි නැසෙන්ට් ඇල්ගොරිතමය, පරිගණක විද්යාවේ අලුත්ම ශාඛාවක් වන "Deep Learning - ඩීප් ලර්නින්" හෙවත් ඉතා ගැඹුරු ලෙස ඉගෙනීම යන තාක්ශණයට ඇතුලත්ය. කෘතිම බුද්ධි පර්යේශකයින් බොහෝ දෙනෙකු පරිගණක වලට මිනිසෙකු ලෙස සිතීමට හැකියාව ලබාදීමේ ඉක්මණ් ක්රමයක් ලෙස මෙම ඩීප් ලර්නින් තාක්ශණය හඳුන්වයි. මෙහිදී සිදුවන්නේ පරිගණක මෘදුකාංගයකට මිනිස් මොලය දත්ත සැකසුම් සිදුකරන ආකාරයට දත්ත සැකසුම් කිරීමට ඉගැන්වීමයි.
අපගේ ෆේස්බුක් මිතුරන්, ට්විටර් ග්රාහකයින් සිතනපතන දේ ඔවුන් ලියාතබන දෙයින් වටහාගැනීම මිනිසුන් ලෙස අපට ඉතා පහසුවූවත්, පරිගණකයට මේවා තේරුම් ගැනීම තවමත් ඉතා අපහසුය. දැනට ඉතාම සංකීර්ණ data-mining මෘදුකාංග පවා සිදුකරන්නේ අප තබන සටහන් වල මූලපද (keywords) පිලිබඳව සෙවිල්ලෙන් සිටිමින්, ඒවා හා බැඳෙන රටා (patterns) හඳුනාගෙන අප පවසනදේ පිලිබඳව අනුමාන කරගැනීම පමණකි.
ඒ අනුව Google Ad-sense වැනි අන්තර්ජාල දැන්වීම් සේවා අපගේ ප්රොෆයිලයට එනම් අප පිලිබඳව එය උගෙන ඇති තේ අනුව අපට වැදගත් යැයි හැඟෙන භාණ්ඩ හා සේවාවල දැන්වීම දර්ශණය කරයි. එහෙත් සමාජ-ජාලා තුලින් මොහොතකට ජනනය වන ගිගා-බයිට දසදහස් ගණනක දත්ත ගූගල්, ඇමසන්, ෆේස්බුක් වැනි සමාගම්වලට තවමත් නිසි ලෙස ප්රයෝජනයට ගත නොහැක්කේ එම දත්ත තේරුම්ගැනීම හැකියාව ඉතා ප්රභල data-mining මෘදුකාංගවලට වලට පවා අපහසු නිසාවෙනි.
එම සමාජ-ජාල දත්ත අනුව අන්තර්ජාල සේවාලාභියෙකු පිලිබඳ ඉතා නිවැරදි ප්රොෆයිල තනාගත හැකි නම් එම පුද්ගලයාට දැනට අවශ්ය භාණ්ඩ හා සේවා පමණක් නොව, එම පුද්ගලයා පවා තවමත් තමනට ප්රයෝජනවත් යයි නොදන්නා භාණ්ඩ හා සේවා පවා සොයාදීමේ හැකියාව ඇති බව ගූගල්, ෆේස්බුක්, ඇමසන් වැනි සමාගම් දන්නා අතර මෙම භාණ්ඩ හා සේවා අලෙවි කිරීමට දායකවීම මගින් තම සමාගම් වලට කෝටි ප්රකෝටි ගණනින් ආදයම් වර්ධනය කරගත හැකි බවට ඔවුන් අනුමාන කරයි.
Richard Socher, Stanford University |