78% துல்லியமா நாம எப்ப சாகப்போறோம்னு சரியா சொல்லுற தொழில்நுட்பம் வந்துருச்சு...இந்த தகவல சொன்னா போதுமாம்!

விஞ்ஞானிகள் ஒரு நபரின் வாழ்க்கையின் தகவல்களைப் பயன்படுத்தி அவர்கள் எப்படி வாழ்வார்கள், எப்போது இறக்கப் போகிறார்கள் என்பதைக் கணிக்க ஒரு வழிமுறையை உருவாக்கியுள்ளனர். ஒரு புதிய ஆய்வின்படி, 'life2vec' எனப்படும வழிமுறையானது, 78 சதவிகிதம் துல்லியமானது, இது இதேபோன்ற வாழ்க்கை விளைவுகளைக் கணிக்க வடிவமைக்கப்பட்ட பிற வழிமுறைகளை விட துல்லியமானதாகும்.

ஆனால் மற்ற மாடல்களைப் போலல்லாமல், இது ஒரு சாட்போட் போல வேலை செய்கிறது, அடுத்து என்ன வரும் என்பதைக் கணிக்க ஏற்கனவே உள்ள வாழ்க்கை விவரங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. இது டென்மார்க் மற்றும் அமெரிக்காவில் உள்ள விஞ்ஞானிகளால் உருவாக்கப்பட்டது.

அவர்கள் ஒரு மிகப்பெரிய டேனிஷ் தரவுகளின் மீது இயந்திர கற்றல்(Machine Learning) வழிமுறையைப் பயன்படுத்தினர், வருமானம், தொழில், வசிக்கும் இடம், காயங்கள் மற்றும் கர்ப்பம் உட்பட ஆறு மில்லியனுக்கும் அதிகமான உண்மையான நபர்களின் அனைத்து வகையான தகவல்களையும் பரிசோதித்தனர்.

அவர்களின் இறுதி முடிவு எளிய மொழியைச் செயலாக்கக்கூடிய ஒரு மாதிரியாக இருந்தது மற்றும் ஒரு நபரின் முன்கூட்டியே இறப்பதற்கான சாத்தியக்கூறுகள் அல்லது வாழ்நாள் முழுவதும் அவரது வருமானம் பற்றிய கணிப்புகளை உருவாக்கக் கூடியதாக இருந்தது.

முன்கூட்டிய மரணத்திற்கு வழிவகுக்கும் சில காரணிகள் ஆணாக இருப்பது, மனநலம் ஆரோக்கிய சிக்கல்கள் அல்லது திறமையான தொழிலில் இருப்பது ஆகியவை அடங்கும். நீண்ட ஆயுளுடன் இணைக்கப்பட்ட விஷயங்களில் அதிக வருமானம் அல்லது தலைமைப் பாத்திரத்தில் இருப்பது ஆகியவை அடங்கும்.

உங்கள் வாழ்க்கையின் ஒவ்வொரு பகுதியையும் ஒரு வாக்கியத்தில் உள்ள வார்த்தைகளாகக் கருதினால், இதுவரை எழுதப்பட்டவற்றின் அடிப்படையில் கதை எங்கு செல்லும் என்பதை life2vec கணித்துள்ளது. ChatGPT பயனர்கள் ஒரு பாடல், கவிதை அல்லது கட்டுரை எழுதச் சொல்வது போல், விஞ்ஞானிகள் life2vec-ல் எளிய கேள்விகளைக் கேட்கலாம். இந்த மாடல் 2008 முதல் 2016 வரையிலான தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்பட்டது.

விஞ்ஞானிகள் கூறுகையில், "சில முடிவுகளை இன்னும் வெளிப்படையாகப் பகிர்ந்து கொள்வதற்கான வழிகளில் நாங்கள் தீவிரமாகச் செயல்பட்டு வருகிறோம், ஆனால் ஆய்வில் உள்ளவர்களின் ரகசியங்களுக்கு உத்தரவாதம் அளிக்கும் வகையில் மேலும் ஆராய்ச்சி செய்யப்பட வேண்டும்" என்று கூறியுள்ளனர்.

இந்த மாடல் இறுதியாக பொதுமக்களுக்குக் கிடைத்தாலும் கூட, டேனிஷ் தனியுரிமைச் சட்டங்கள் தனிநபர்களைப் பற்றி முடிவெடுக்க life2vec ஐப் பயன்படுத்துவதை சட்டவிரோதமாக்கும்ம். உதாரணமாக பாலிசி கொள்கைகளை வடிவமைத்தல் அல்லது வேலை கொடுப்பது போன்ற்வற்றிற்கு இதனை பயன்படுத்தக்கூடாது.

தலைமை விஞ்ஞானியான லெஹ்மனும் அவரது குழுவும் பயனர்கள் பற்றிய ஒவ்வொரு தகவலுக்கும் வெவ்வேறு டோக்கன்களை ஒதுக்கினர், மேலும் இந்தத் தரவுகள் அனைத்தும் ஒன்றுக்கொன்று தொடர்புடையதாக வரைபடமாக்கப்பட்டன.

மக்களின் வாழ்க்கைத் தகவல்களில் உள்ள வகைகள் முழு அளவிலான மனித அனுபவங்களையும் இயக்குகின்றன, உதாரணமாக முன்கை எலும்பு முறிவு S52 என குறிப்பிடப்படுகிறது, ஒரு புகையிலை கடையில் வேலை செய்வது IND4726 என குறியிடப்பட்டுள்ளது, வருமானம் 100 வெவ்வேறு டிஜிட்டல் டோக்கன்களால் குறிக்கப்படுகிறது. இப்படி ஒவ்வொரு தகவல்களையும் கொண்டே இந்த வழிமுறை வேலை செய்கிறது.

life2vec செய்வது என்னவெனில், ஒரு தனிநபரின் வாழ்க்கையை உருவாக்கும் காரணிகளின் மிகப்பெரிய தொகுப்பை வரைபடமாக்குகிறது, இது மில்லியன் கணக்கான பிற மக்கள் மற்றும் பல காரணிகளின் அடிப்படையில் ஒரு கணிப்பை தெரிந்து கொள்ள அனுமதிக்கிறது. இது மக்களின் ஆளுமை பற்றிய கணிப்புகளையும் செய்யலாம்.

இதைச் செய்ய, லெஹ்மனும் அவரது குழுவினரும் ஆளுமைத் தேர்வில் மக்களின் கேள்விகளுக்கான பதில்களைக் கணிக்க வழிமுறையைப்(Algorithm) பயிற்றுவித்தன.

10 பொருட்களை அவர்கள் எவ்வளவு ஒப்புக்கொள்கிறார்கள் என்பதன் அடிப்படையில், 'புதிய இடத்தில் நான் எப்போதும் செய்யும் முதல் காரியம் நண்பர்களை உருவாக்குவது' அல்லது குழுக் கூட்டங்களில் எனது கருத்துக்களை அரிதாகவே வெளிப்படுத்துவது போன்ற தகவல்களை மதிப்பிடுமாறு சோதனை பதிலளித்தது.

தரவுகள் அனைத்தும் டென்மார்க்கிலிருந்து வந்தவை என்பதை லெஹ்மன் குறிப்பிடுவது மிகவும் முக்கியமானது, எனவே இந்த கணிப்புகள் மற்ற இடங்களில் வாழும் மக்களுக்கு உண்மையாக இருக்காது, அதுமட்டுமின்றி பெரும்பாலான மக்கள் தாங்கள் எப்போது இறப்பார்கள் என்பதை அறிய விரும்ப மாட்டார்கள்.