1. பீட்டா தலைமுறை என்பது 2025 மற்றும் 2039 ஆண்டுகளுக்கு இடையில் பிறந்த குழந்தைகளின் குழுவைக் குறிக்கிறது. இந்த தலைமுறையில் உள்ள குழந்தைகள் Z தலைமுறை (Gen Z) மற்றும் ஆல்பா தலைமுறையில் உள்ளவர்களை விட வேகமாக இருப்பார்கள் என்று கூறப்படுகிறது.
2. இசட், பெரும்பாலும் இசட் தலைமுறை என்று குறிப்பிடப்படுகிறது. இது 1990-ஆம் ஆண்டுகளின் நடுப்பகுதி முதல் பிற்பகுதி வரை மற்றும் 2010-ஆம் ஆண்டுகளின் முற்பகுதிக்கு இடையில் பிறந்த நபர்களை உள்ளடக்கியது. அவர்கள் இணையம், சமூக ஊடகங்கள் மற்றும் ஸ்மார்ட் போன்களுடன் வளர்ந்தவர்கள். ஆல்பா தலைமுறை 2010 மற்றும் 2025-ஆம் ஆண்டுக்கு இடையில் பிறந்தவர்களைக் குறிக்கிறது.
3. இசட் தலைமுறை தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துவதில் மிகவும் திறமையானவர்கள் மற்றும் பெரும்பாலும் பாரம்பரிய முறைகளைவிட டிஜிட்டல் தகவல்தொடர்புகளை விரும்புகிறார்கள் என்று கூறப்படுகிறது. இந்த தலைமுறை இனம், பாலினம் மற்றும் பாலியல் நோக்குநிலை ஆகியவற்றில் அவர்களின் பன்முகத்தன்மைக்காக அங்கீகரிக்கப்பட்டுள்ளது.
4. அறிவியல் மற்றும் தொழில்நுட்பத்தின் முன்னேற்றம் மற்றும் Z தலைமுறை மற்றும் ஆல்பா தலைமுறை மத்தியில் அவற்றின் பயன்பாடு அதிகரித்து வருவதால், தலைமுறை பீட்டாவின் குழந்தைகள் வளரும் நேரத்தில், தொழில்நுட்பம் இன்னும் முன்னேறும் என்று நம்பப்படுகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் டிஜிட்டல் இணைப்பு ஆகியவை அவர்களின் வாழ்க்கையில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கை வகிக்க வாய்ப்புள்ளது.
5. ஆல்ஃபா தலைமுறையைச் சேர்ந்த குழந்தைகள் ஸ்மார்ட்போன்கள் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு போன்ற மேம்பட்ட தொழில்நுட்பங்களுடன் வளர்ந்துள்ளனர். இதற்கிடையில், பீட்டா தலைமுறையின் குழந்தைகள் குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் (quantum computing) மற்றும் மெட்டாவர்ஸ் (metaverse) போன்ற இன்னும் அதிநவீன முன்னேற்றங்களைத் சார்ந்து இருப்பதன் மூலம் ஆல்பா தலைமுறையை விஞ்சும் திறனைக் கொண்டிருப்பர்.
6. புதிய தலைமுறை பல்வேறு அம்சங்களில் முந்தைய தலைமுறையை மிஞ்சி விடுகிறது என்று அடிக்கடி கூறப்படுகிறது. எனவே, பீட்டா தலைமுறை புதிய யோசனைகளைத் தழுவி உடனடி நடவடிக்கை எடுக்கும் திறனால் வகைப்படுத்தப்படலாம். இருப்பினும், உலகம் முன்னோடியில்லாத வேகத்தில் மாறி வருவதால், அவற்றைப் பற்றி உறுதியான அறிக்கைகளை வெளியிடுவது இன்னும் முன்கூட்டியே உள்ளது.
1. மெட்டாவர்ஸ் என்பது ஒரு கூட்டு, கணினியால் உருவாக்கப்பட்ட அமைப்பாகும். அங்கு பயனர்கள் மற்ற உண்மையான நபர்களின் டிஜிட்டல் முறைகளை ஆராய்ந்து தொடர்பு கொள்ளலாம்.
2. மெட்டாவர்ஸ் (மெய்நிகர் ரியாலிட்டி, மெய்நிகர் பிரபஞ்சம் அல்லது சைபர்வேர்ல்ட் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) இரண்டாவது வாழ்க்கை மற்றும் பிற ஆன்லைன் ரோல் பிளேமிங் சூழல்கள் போன்ற விளையாட்டுகளுடன் ஓரளவு ஒத்திருக்கிறது, இது பயனர்களை மாற்று நபர்களை எடுக்கவும், புதிய நண்பர்களைச் சந்திக்கவும், தங்கள் சொந்த கதாபாத்திரங்களை உருவாக்கவும் அனுமதிக்கிறது.
3. மெட்டாவர்ஸ் தற்போது ஒரு ஆரம்ப கட்டத்தில் உள்ளது. மேலும் Facebook தன்னை Meta என மறுபெயரிடத் தேர்ந்தெடுத்த பிறகு அது கூட்டு மெய்நிகரில் நுழைந்தது. செயற்கை நுண்ணறிவின் விரைவான வளர்ச்சி மற்றும் அதைச் சுற்றியுள்ள அச்சங்களைப் போலவே, மெட்டாவர்ஸ் ஒழுங்குமுறை மேற்பார்வை, தனியுரிமை மற்றும் பயனர் பாதுகாப்பு ஆகியவற்றைச் சுற்றி குறிப்பிடத்தக்க விவாதங்களைத் தூண்டியுள்ளது.
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI)
1. செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) என்பது பொதுவாக மனித நுண்ணறிவு தேவைப்படும் பணிகளைச் செய்ய இயந்திரங்கள், குறிப்பாக கணினிகளின் திறன். இந்த பணிகளில் மொழியைப் புரிந்துகொள்வது, வடிவங்களை அங்கீகரிப்பது, சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது மற்றும் முடிவுகளை எடுப்பது போன்ற விஷயங்கள் அடங்கும்.
2. செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) இரண்டு வகைகளாக வகைப்படுத்தலாம்: செயற்கை குறுகிய நுண்ணறிவு (Artificial Narrow Intelligence (ANI)) பலவீனமான AI என்றும் அழைக்கப்படுகிறது மற்றும் செயற்கை பொது நுண்ணறிவு (Artificial General Intelligence (AGI) ) வலுவான AI என்றும் குறிப்பிடப்படுகிறது.
3. ANI குறிப்பிட்ட பணிகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் ஒரு குறுகிய களத்திற்குள் சிறந்து விளங்குகிறது. எடுத்துக்காட்டுகளில் சிரி போன்ற மெய்நிகர் உதவியாளர்கள், நெட்ஃபிக்ஸ் போன்ற தளங்களில் பரிந்துரை அமைப்புகள் மற்றும் பட அங்கீகார மென்பொருள் ஆகியவை அடங்கும். ANI அமைப்புகள் மிகவும் நிபுணத்துவம் வாய்ந்தவை மற்றும் அவற்றின் நிபுணத்துவத்தை தொடர்பில்லாத பணிகளுக்கு மாற்ற முடியாது.
4. இதற்கு மாறாக, AGI மனித அறிவாற்றல் திறன்களைப் பிரதிபலிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இது ஒரு மனிதன் செய்யக்கூடிய எந்தவொரு அறிவார்ந்த பணியையும் செய்ய உதவுகிறது. AGI பொது பகுத்தறிவு திறன்களைக் கொண்டிருக்கும், சூழலைப் புரிந்துகொள்வார் மற்றும் பல்வேறு களங்களில் புதிய சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்கும். இது பணி-குறிப்பிட்ட நிரலாக்கம் தேவைப்படாமல் தன்னாட்சி கற்றல் மற்றும் சிக்கலைத் தீர்க்கும் திறன் கொண்டதாக இருக்கும்.
5. இயந்திர கற்றல் (Machine Learning (ML)) மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல் (Deep Learning (DL)) ஆகியவை AI இன் துணைக்குழுக்கள் ஆனால் சிக்கலான தன்மை மற்றும் திறன்களில் வேறுபடுகின்றன. இயந்திர கற்றல் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதற்கும் கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் பயிற்சி வழிமுறைகளை உள்ளடக்கியது மற்றும் பெரும்பாலும் கையேடு அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் தேவைப்படுகிறது.
6. இயந்திர கற்றல் துணைக்குழுவானஆழ்ந்த கற்றல் (Deep Learning (DL)), பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து அம்சங்களை தானாகவே கற்றுக்கொள்ள பல அடுக்குகளுடன் உள்ள அமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது. சிறிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் இயந்திர கற்றல் (ML) நன்றாக வேலை செய்யும் அதே வேளையில், ஆழமான கற்றல் (DL) அதிக அளவு தரவு மற்றும் கணக்கீட்டு சக்தி தேவைப்படுகிறது.