ಅವಸಾನದಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಭಾಷೆಗಳೂ ಸಾಕಷ್ಟಿವೆ. ಮುಂದೊಮ್ಮೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವಾಗ ಲಿಪಿಯಿರುವ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಕಂಡು ಇವೂ ಸಹ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದವು ಅನ್ನಬಹುದೇನೊ. ಲಿಪಿಯಿಲ್ಲದ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವವರಾರು.

ಕನ್ನಡಕ್ಕೆ ಸಾವಿರಾರು ವರ್ಷಗಳ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಿರುವುದು ಗೊತ್ತೇ ಇದೆ. ಕನ್ನಡಕ್ಕೆ ಧಕ್ಕೆ ಬಂತು ಅಂದುಕೊಳ್ಳುವಾಗಲೆ ಯಾವ್ಯಾವುದೊ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಚಿಗುರಿಕೊಂಡಿದೆ. ಈಗಂತೂ ಸೋಷಿಯಲ್ ಮೀಡಿಯಾಗಳು, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ ಅಗಾಧವಾಗಿ ಹರಡಿದೆ. ಆದರೂ ಕೆಲವೊಂದು ಅಪಾಯವನ್ನು ತಳ್ಳಿ ಹಾಕುವಂತಿಲ್ಲ.

ಒಂದು ದಿನ ಕನ್ನಡ ಭಾಷೆ ಅವನತಿಗೆ ಸಮೀಪವಾಯಿತು ಅಂದುಕೊಳ್ಳೋಣ. ಆಗ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಂದೇಶಗಳು ವಿನಿಮಯವಾಗಬಹುದು. ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಕನ್ನಡದ ಅಭಿಮಾನ ಮೆರೆಯಬಹುದು. ಕನ್ನಡ ರಾಜ್ಯೋತ್ಸವದಂದು ಕನ್ನಡದ ಉಳಿವಿನ ಕುರಿತು ನೂರಾರು ಭಾಷಣಗಳೂ ನಡೆಯಬಹುದು. ಆದರೂ ಭಾಷೆ ಸಾಯಬಹುದು. ಹೇಗೆಂದರೆ, ಅದು ಬದುಕಿನ ಭಾಷೆಯಾಗದೆ ಕೇವಲ ಅಭಿಮಾನದ ಭಾಷೆಯಾಗಿ ಉಳಿದಾಗ. ಜ್ಞಾನದ ಭಾಷೆಯಾಗದೆ ಭಾವನೆಯ ಭಾಷೆಯಾಗಿ ಸೀಮಿತವಾದಾಗ. ಹೊಸ ಕಾಲವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡು ಹಳೆಯ ಕಾಲದ ನೆನಪುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊತ್ತುಕೊಂಡಾಗ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಕನ್ನಡದ ಮುಂದಿರುವ ನಿಜವಾದ ಅಪಾಯವೂ ಇದೇ. ಕನ್ನಡ ಅಳಿಸಿಹೋಗುವುದಲ್ಲ, ಕನ್ನಡವಿದ್ದೂ ಕನ್ನಡದ ಮೂಲಕ ಜಗತ್ತನ್ನು ಅರಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ನಿರ್ಮಾಣವಾಗಬಹುದು.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇಂದು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನೇ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ. ನಾವು ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದರೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಬರೆದರೆ ತಿದ್ದುತ್ತದೆ. ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಕವಿತೆ ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಭಾಷಣ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ. ಮನುಷ್ಯನ ಭಾಷಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬಲ್ಲ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಭಾಷೆಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಕುರಿತು ಗಂಭೀರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನೂ ಎತ್ತುತ್ತಿದೆ. ಈ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಕೇವಲ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಿ ನೋಡದೆ, ಭಾಷೆಯ ಅಧಿಕಾರ, ಜ್ಞಾನದ ಹಂಚಿಕೆ, ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸ್ಮೃತಿ ಮತ್ತು ಮನುಷ್ಯನ ಸೃಜನಶೀಲ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿಷಯವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದೆನೊ. ಹಾಗಾದಾಗ ಕನ್ನಡದ ಮುಂದಿರುವ ಮೊದಲ ಸವಾಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಳಗೆ ಪ್ರವೇಶ ಪಡೆಯುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಳಗೆ ತನ್ನ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು.

ಜಗತ್ತಿನ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಷೆಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರತಿನಿಧಿತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಅವುಗಳ ಸಾಹಿತ್ಯ, ವಿಜ್ಞಾನ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ಸುದ್ದಿ, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ದೈನಂದಿನ ಬಳಕೆಯ ಬರಹಗಳು ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿವೆ. ಕನ್ನಡಕ್ಕೂ ವಿಶಾಲವಾದ ಸಾಹಿತ್ಯ ಪರಂಪರೆಯಿದೆ. ಸಾವಿರ ವರ್ಷಗಳಿಗೂ ಮೀರಿದ ಲಿಖಿತ ಇತಿಹಾಸವಿದೆ. ವಚನಗಳಿಂದ ದಾಸಸಾಹಿತ್ಯದವರೆಗೆ, ಜನಪದದಿಂದ ಆಧುನಿಕ ಕಾದಂಬರಿಯವರೆಗೆ ಅಪಾರವಾದ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಂಪತ್ತಿದೆ. ಆದರೆ ಈ ಸಂಪತ್ತಿನ ಒಂದು ಭಾಗ ಮಾತ್ರ ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣಗೊಂಡಿದೆ. ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣಗೊಂಡಿರುವುದೆಲ್ಲವೂ ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥವಾಗುವ ರೂಪದಲ್ಲಿಲ್ಲ.

ಒಂದು ಭಾಷೆಯ ಸಾಹಿತ್ಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಪುಸ್ತಕಗಳಿವೆ ಎಂಬುದಷ್ಟೇ ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಬಹುದು, ಓದಬಹುದು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದೂ ಮುಖ್ಯ. ಹಳೆಯ ಕನ್ನಡ ಪುಸ್ತಕಗಳ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಪ್ರತಿಗಳಿದ್ದರೂ ಅವುಗಳಲ್ಲಿನ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರ ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಆ ಜ್ಞಾನ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅರ್ಧಬಾಗಿಲು ತೆರೆದ ಮನೆಯಂತಾಗುತ್ತದೆ. ಹಳೆಯ ಹಸ್ತಪ್ರತಿಗಳು, ಶಾಸನಗಳು, ಅಪರೂಪದ ಗ್ರಂಥಗಳು, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಾಹಿತ್ಯ ಮತ್ತು ಮೌಖಿಕ ಪರಂಪರೆಗಳನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪಕ್ಕೆ ತರುವುದು ಸಂರಕ್ಷಣೆಯ ಕೆಲಸವೂ, ಕನ್ನಡದ ಭವಿಷ್ಯದ ಜ್ಞಾನವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಬುನಾದಿ ಹಾಕುವ ಕೆಲಸವೂ ಹೌದು.

ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಅಗತ್ಯ. ಕನ್ನಡದ ಎಲ್ಲ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣಗೊಳಿಸಿದ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಪಠ್ಯಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ, ಸರಿಯಾದ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಸಂದರ್ಭದ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವೈವಿಧ್ಯಗಳ ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಕೂಡ ಅಷ್ಟೇ ಮುಖ್ಯ. ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ತುಂಬಿದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂಗ್ರಹವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಕನ್ನಡದ ಬಗ್ಗೆ ತಪ್ಪು ಕಲಿಸುವ ಅಪಾಯವಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಕನ್ನಡದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಿಂತ ಗುಣಮಟ್ಟವೂ ನಿರ್ಣಾಯಕ.

ಎರಡನೆಯ ಸವಾಲು ಭಾಷೆಯೊಳಗಿನ ಅಸಮಾನತೆ. ಕನ್ನಡ ಒಂದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡಲ್ಪಡುವುದಿಲ್ಲ. ಮೈಸೂರು ಕನ್ನಡ, ಉತ್ತರ ಕರ್ನಾಟಕದ ಕನ್ನಡ, ಕರಾವಳಿಯ ಕನ್ನಡ, ಹೈದರಾಬಾದ್ ಕರ್ನಾಟಕದ ಮಾತಿನ ರೂಪಗಳು, ಮಲೆನಾಡಿನ ಭಾಷಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಬೆಂಗಳೂರಿನ ಬಹುಭಾಷಿಕ ಕನ್ನಡ, ಇವೆಲ್ಲವೂ ಕನ್ನಡದ ಜೀವಂತ ರೂಪಗಳು. ಹಳ್ಳಿಯ ಹೋಟೆಲಿನಲ್ಲಿ ಕೇಳಿಬರುವ ಮಾತು, ಮೀನುಗಾರರ ಬದುಕಿನಲ್ಲಿ ರೂಪುಗೊಂಡ ಪದಗಳು, ಕೃಷಿಕರ ಅನುಭವದಿಂದ ಹುಟ್ಟಿದ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು, ನಗರಗಳ ಯುವಜನರು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಹೊಸ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ಇವುಗಳೆಲ್ಲ ಭಾಷೆಯ ನಿಜವಾದ ಸಂಪತ್ತು.

ಆದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಭಾಷಾರೂಪಗಳು ಮಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ಯಂತ್ರವು ಅವನ್ನೇ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕನ್ನಡವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಉಳಿದ ಭಾಷಾರೂಪಗಳನ್ನು ಅದು ತಪ್ಪು, ಅಸಹಜ ಅಥವಾ ಅರ್ಥವಾಗದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳೆಂದು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಇದು ಭಾಷಿಕ ವೈವಿಧ್ಯದ ಮೇಲಿನ ಅಪ್ರತ್ಯಕ್ಷ ತಾರತಮ್ಯ.

ಒಂದು ಯಂತ್ರವು ಉತ್ತರ ಕರ್ನಾಟಕದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮಾತನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ಹೋದರೆ, ಸಮಸ್ಯೆ ಆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಆ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುವಷ್ಟು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಾವು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಒದಗಿಸದಿರುವುದರಲ್ಲಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಕನ್ನಡದ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಉಪಭಾಷೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹ, ಸ್ಥಳೀಯ ಪದಕೋಶಗಳ ನಿರ್ಮಾಣ, ಜನಪದ ಭಾಷೆಯ ದಾಖಲಾತಿ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಮುದಾಯಗಳ ಭಾಷಿಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿತ್ವಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು. ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕನ್ನಡದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಗತ್ಯವೇ ಸರಿ. ಆದರೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಹೆಸರಿನಲ್ಲಿ ಕನ್ನಡದ ಜೀವಂತ ವೈವಿಧ್ಯವನ್ನು ಅಳಿಸಬಾರದು.

ಮೂರನೆಯ ಸವಾಲು ಕನ್ನಡದ ಮೂಲಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಸಬಹುದು, ಕಾನೂನಿನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಬಹುದು. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಇಂತಹ ವಿಷಯಗಳ ಕುರಿತು ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಆಳವಾದ ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲ್ಪಡುವ ಮಾಹಿತಿ ಎಷ್ಟು ಲಭ್ಯವಿದೆ? ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದಾಗ ಉತ್ತಮ ಉತ್ತರ ದೊರೆಯಲು ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿರುವ ಜ್ಞಾನಸಂಪತ್ತು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಇತರ ಭಾಷೆಗಳ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕನ್ನಡಕ್ಕೆ ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ತರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೂ ಅಗತ್ಯ.

ಇಲ್ಲಿ ಅನುವಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮಹತ್ವ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಜಗತ್ತಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಕನ್ನಡಕ್ಕೆ ತರಲು, ಕನ್ನಡದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಜಾಗತಿಕ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯಿಸಲು AI ದೊಡ್ಡ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅನುವಾದವೆಂದರೆ ಪದಗಳಿಗೆ ಪದಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗದೆ ಒಂದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪದದ ಹಿಂದಿರುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ, ಒಂದು ಸಾಹಿತ್ಯಿಕ ರೂಪಕದ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಹಿನ್ನೆಲೆ, ಒಂದು ಕಾನೂನು ಪದದ ನಿಖರ ಅರ್ಥ, ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯ.

ಯಂತ್ರವು ವ್ಯಾಕರಣಬದ್ಧವಾದ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಆ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಸರಿಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲೂ ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಕನ್ನಡದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪದಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ವಿವರಣೆ, ವಿಷಯತಜ್ಞರ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರಾನುಸಾರವಾದ ಪದಕೋಶಗಳು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅನುವಾದದ ವೇಗ ಹೆಚ್ಚಾದರೂ ಜ್ಞಾನದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕುಸಿಯಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ AI ಬಳಕೆಯ ಗುರಿ ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಕನ್ನಡದ ಅಕ್ಷರಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವುದಾಗಿರಬಾರದು. ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಜ್ಞಾನವನ್ನೇ ಕನ್ನಡದ ಮೂಲಕ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬೆಳೆಸುವುದಾಗಿರಬೇಕು.

ನಾಲ್ಕನೆಯ ಸವಾಲು ಶಿಕ್ಷಣ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿದೆ. ಒಂದು ಮಗು ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿಯಬಲ್ಲುದಾದರೆ, ಗಣಿತದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತನ್ನ ಮಾತಿನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಬಲ್ಲುದಾದರೆ, ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಸಂವಾದದ ಮೂಲಕ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲುದಾದರೆ, AI ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಭಾಷಿಕ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಲ್ಲದು. ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ಪಾಠಯೋಜನೆ ರೂಪಿಸಲು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಕಲಿಕೆಯ ವೇಗಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿವರಣೆ ಪಡೆಯಲು, ಗ್ರಾಮೀಣ ಪ್ರದೇಶದ ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಲಿಕಾ ನೆರವು ಒದಗಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು.

ಆದರೆ ಇದರ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಅಪಾಯವೂ ಇದೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಪರವಾಗಿ ಯಂತ್ರವೇ ಪ್ರಬಂಧ ಬರೆದರೆ, ಉತ್ತರ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದರೆ, ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹರಿಸಿದರೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಗಳಿಸಿದಂತೆ ಕಂಡರೂ, ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಅವರ ಸ್ವಂತ ಚಿಂತನೆ ಬೆಳೆಯದೇ ಉಳಿಯಬಹುದು. ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಕಲಿಕಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಕೊರತೆಯಿದ್ದರೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು AI ಯಿಂದ ಸಿಗುವ ಮೇಲ್ನೋಟದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನೇ ನಂಬುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯೂ ಇದೆ. ಭಾಷೆಯ ಅಡೆತಡೆ ನಿವಾರಣೆಯಾಗುವುದು ಮತ್ತು ಆಲೋಚನೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಬೆಳೆಯುವುದು ಒಂದೇ ಸಂಗತಿಯಲ್ಲ.

ಐದನೆಯ ಸವಾಲು ಸಾಹಿತ್ಯ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. AI ಕವಿತೆ ಬರೆಯಬಲ್ಲದು, ಕಥೆ ಕಟ್ಟಬಲ್ಲದು, ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಲ್ಲದು. ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿಯೂ ಅದು ಕ್ಷಣಾರ್ಧದಲ್ಲಿ ಪದ್ಯವನ್ನೋ ಕಥೆಯನ್ನೋ ರಚಿಸಬಲ್ಲದು. ಇದರಿಂದ ಸಾಹಿತ್ಯದ ಪ್ರಜಾಸತ್ತಾತ್ಮಕ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ. ಬರೆಯಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ನೆರವು ದೊರೆಯುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ಸಿಗುತ್ತದೆ. ಭಾಷೆಯ ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತವೆ.

ಆದರೆ ವಿಚಾರವೇನೆಂದರೆ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವುದಕ್ಕೂ ಭಾಷೆಯ ಮೂಲಕ ಬದುಕುವುದಕ್ಕೂ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿರುತ್ತದೆ.

ಕವಿ ಒಂದು ಪದವನ್ನು ಆರಿಸುವಾಗ ಅವನ ಹಿಂದೆ ಅನುಭವದ ಇತಿಹಾಸವಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಕಥೆಯ ಪಾತ್ರ ಮಾತನಾಡುವಾಗ ಅದರ ಹಿಂದೆ ವರ್ಗ, ಜಾತಿ, ಪ್ರದೇಶ, ಕುಟುಂಬ, ಉದ್ಯೋಗ ಮತ್ತು ಕಾಲದ ಒತ್ತಡಗಳಿರುತ್ತವೆ. ಬಳಸುವ ನುಡಿಗಟ್ಟು ಕೇವಲ ಶಬ್ದಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ ಮಾತ್ರವಾಗದೆ, ಬದುಕಿನ ಅನುಭವದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪ. AI ಇಂತಹ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಅದರ ರಚನೆಯು ಮಾನವನ ಅನುಭವದಿಂದಲೇ ಹುಟ್ಟಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗದು.

ಆರನೆಯ ಸವಾಲು ಭಾಷೆಯ ಆರ್ಥಿಕತೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಭಾಷೆಯ ಬಳಕೆದಾರರು ಎಷ್ಟು ಮಂದಿ ಇದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದಕ್ಕಿಂತ, ಆ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್, ಕೃಷಿ, ಆರೋಗ್ಯ, ಕಾನೂನು, ವ್ಯಾಪಾರ, ಸರ್ಕಾರಿ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕನ್ನಡವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಕನ್ನಡಿಗರು ತಮ್ಮ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ಬೇರೆ ಭಾಷೆಗಳತ್ತ ತಿರುಗಬೇಕಾದ ಅನಿವಾರ್ಯತೆ ಉಂಟಾಗಬಹುದು.

ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿಯ ಮೂಲಕ ಅರ್ಜಿ ಸಲ್ಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆಯೇ? ರೈತನು ತನ್ನ ಬೆಳೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನದ ಕುರಿತು ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದಾಗ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉತ್ತರ ಸಿಗುತ್ತದೆಯೇ? ಸರ್ಕಾರಿ ಯೋಜನೆಗಳ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆಯೇ? ದೃಷ್ಟಿದೋಷ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಬ್ಬನು ಕನ್ನಡದ ಧ್ವನಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದೇ? ಇವು ಭಾಷೆಯು ನಾಗರಿಕರಿಗೆ ಸಮಾನ ಅವಕಾಶ ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು.

AI ಯನ್ನು ಕನ್ನಡದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಿದರೆ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಸೇವೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಜನರಿಗೆ ತಲುಪಬಹುದು. ಆದರೆ ಈ ಸೇವೆಗಳು ಕೇವಲ ದೊಡ್ಡ ನಗರಗಳ, ಉತ್ತಮ ಇಂಟರ್‌ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿರುವವರ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪರಿಚಯವಿರುವವರ ಅನುಕೂಲಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾದರೆ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಅಸಮಾನತೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಬಹುದು. ಕನ್ನಡದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಮೀಣ ಜನರು, ಹಿರಿಯರು, ಅಂಗವಿಕಲರು ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಕೌಶಲ್ಯ ಕಡಿಮೆ ಇರುವವರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿಡಬೇಕು.

ಏಳನೆಯ ಸವಾಲು ಕನ್ನಡದ ಧ್ವನಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಭಾಷೆ ಎಂದರೆ ಉಚ್ಚಾರಣೆ, ಏರಿಳಿತ, ವಿರಾಮ, ಭಾವನೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳ ಸಮೂಹ. ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕನ್ನಡದ ವಿವಿಧ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಧ್ವನಿಯಿಂದ ಪಠ್ಯ ರಚಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಪಠ್ಯವನ್ನು ಧ್ವನಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿನ ಸಂಭಾಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗಬೇಕು.

ಕನ್ನಡದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು, ಸಾಹಿತಿಗಳು, ಶಿಕ್ಷಕರು, ಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಸಮುದಾಯಗಳ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯ. ಭಾಷೆಯ ಕುರಿತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ತಂತ್ರಜ್ಞರ ಕೈಗೆ ಒಪ್ಪಿಸಲಾಗದು. ಯಾವ ಭಾಷಾರೂಪ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ, ಯಾವ ಪದ ಸರಿಯಾದುದು, ಯಾವ ಉಚ್ಚಾರಣೆ ಸಹಜ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಗಳ ಮೇಲೂ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ.

ಎಂಟನೆಯ ಸವಾಲು ಸತ್ಯ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯದು. AI ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಉತ್ತರ ದೊರೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಆ ಉತ್ತರ ಸತ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ, ಕಾನೂನು, ಹಣಕಾಸು, ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು ಅಪಾಯಕಾರಿ. ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜ್ಞಾನಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು AI ನೀಡುವ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯ.

ಇದರ ಜೊತೆಗೆ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿನ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳೂ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ವಿಷಯ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಮಹಿಳೆಯರು, ದಲಿತರು, ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತರು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಜನರ ಕುರಿತು ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರ್ಣ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ, AI ಅವುಗಳನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವ ಅಪಾಯವಿದೆ. ಕನ್ನಡದ ಸಾಮಾಜಿಕ ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವಾಗ ಅದು ಸಮಾಜದ ಅನ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬೇಕೇ ಹೊರತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಹಜವೆಂದು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಾರದು. ಈ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಷ್ಟೇ ಅದನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮತ್ತು ಬಳಸುವ ಸಮಾಜದ ಮೇಲೂ ಇದೆ.

ಒಂಬತ್ತನೆಯ ಸವಾಲು ಭಾಷೆಯ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂಪತ್ತಿನ ಮಾಲೀಕತ್ವದ್ದು. ಕನ್ನಡದ ಲೇಖಕರು, ಪ್ರಕಾಶಕರು, ಪತ್ರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಾವಿದರು ಸೃಷ್ಟಿಸಿರುವ ಬರಹಗಳು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವಲ್ಲಿ ಬಳಸಲ್ಪಟ್ಟರೆ, ಅವರ ಅನುಮತಿ, ಮಾನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳ ಕುರಿತು ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಇರಬೇಕು. ಕನ್ನಡದ ಸಾಹಿತ್ಯವನ್ನು ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣಗೊಳಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾದರೂ, ಅದನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದವರ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸಿ ಮಾಡಬಾರದು. ಮುಕ್ತ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲರ ಹಕ್ಕುಗಳ ನಡುವೆ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು.

ಹತ್ತನೆಯ ಸವಾಲು ಭಾಷಾ ಸ್ವಾಭಿಮಾನದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಕನ್ನಡವನ್ನು ಉಳಿಸಬೇಕೆಂಬ ಮಾತು ದೀರ್ಘಕಾಲದಿಂದ ಕೇಳಿಬರುತ್ತಿದೆ. ಆದರೆ ಉಳಿಸುವುದೆಂದರೆ ಏನು? ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡುವುದೇ? ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಆಡಳಿತ ನಡೆಸುವುದೇ? ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ವಿಜ್ಞಾನ ಕಲಿಯುವುದೇ? ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಉದ್ಯೋಗ ಪಡೆಯುವುದೇ? ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಜಗತ್ತಿನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದೇ? ಇವೆಲ್ಲವೂ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ. ಭಾಷೆಯ ಉಳಿವನ್ನು ಕೇವಲ ಬಳಕೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗದು. ಅದು ಬದುಕಿನ ಎಲ್ಲ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲೂ ಎಷ್ಟು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿದೆ.

ಇವೆಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಕನ್ನಡವನ್ನು ಕೇವಲ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಭಾಷೆಯಾಗಿ ನೋಡಬಾರದು. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನೇ ಕನ್ನಡದ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸುವ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಬೆಳೆಸಬೇಕು. ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಇರುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಕನ್ನಡಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸುವುದಷ್ಟೇ ನಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಬಾರದು. ಕನ್ನಡಿಗರ ಬದುಕಿನಿಂದ ಹುಟ್ಟುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕನ್ನಡದ ಮೂಲಕವೇ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಬೆಳೆಸಬೇಕು.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರವು ಕನ್ನಡ ಮಾತನಾಡಬಲ್ಲದೇ ಎಂಬ ಜಿಜ್ಞಾಸೆಯಿದೆ. ಆದರೆ ಅದೀಗಾಗಲೆ ಮಾತನಾಡಲು ಕಲಿಯುತ್ತಿದೆ. ಕನ್ನಡದ ಭಾಷಾ ಸಂಪತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶ ಪಡೆದರೂ, ಅದರೊಳಗಿನ ಸಾಮಾಜಿಕ ವೈವಿಧ್ಯ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ ಉಳಿಯದಿದ್ದರೆ, ನಮಗೆ ಸಿಗುವುದು ಕನ್ನಡದ ರೂಪವಷ್ಟೇ. ಅದರ ಜೀವವಲ್ಲ.

ಭಾಷೆಯ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವೊಂದೇ ನಿರ್ಧರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ಜನರು, ಅದರಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನ ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು, ಅದಕ್ಕೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಒದಗಿಸುವ ಸರ್ಕಾರಗಳು, ಅದನ್ನು ಕಲಿಸುವ ಶಿಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬದುಕಿನ ಭಾಷೆಯಾಗಿ ಉಳಿಸುವ ಸಮುದಾಯಗಳು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ. AI ಕನ್ನಡಕ್ಕೆ ಶತ್ರುವೂ ಅಲ್ಲ. ರಕ್ಷಕನೂ ಅಲ್ಲ ಅಂದೆನಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಕನ್ನಡದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬಲ್ಲ ಸಾಧನ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ನಿರ್ಲಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ದೊಡ್ಡದಾಗಿ ತೋರಿಸಬಲ್ಲ ಕನ್ನಡಿಯೂ ಹೌದು. ಕನ್ನಡದ ಮೂಲಕ ಜಗತ್ತನ್ನು ಹೊಸದಾಗಿ ಕಲಿಯುವ ಮನಸ್ಸು ನಮಗೂ ಬೇಕು. ಏಕೆಂದರೆ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಉಳಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ಭೂತಕಾಲದ ಸ್ಮಾರಕವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಲು ಬಿಡದೆ, ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಜೀವಂತ ಮಾಧ್ಯಮವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದು.

ಮಮತಾ ಅರಸಿಕೆರೆ,