Wordle-ஐ 99% வெல்வது எப்படி? தகவல் கோட்பாட்டின் அதிசயம்

**Wordle என்றால் என்ன?** Wordle என்பது நியூயார்க் டைம்ஸ் நடத்தும் தினசரி சொல்-புதிர் விளையாட்டு. ஒரு ரகசிய 5-எழுத்து ஆங்கில வார்த்தையை 6 முயற்சிக்குள் கண்டுபிடிக்க வேண்டும். ஒவ்வொரு யூகத்துக்கும் பிறகு மூன்று வண்ணங்களில் குறிப்பு கிடைக்கும்: • பச்சை: எழுத்து சரி, இடமும் சரி • மஞ்சள்: எழுத்து சொல்லில் உள்ளது, ஆனால் வேறு இடத்தில் • சாம்பல்: எழுத்து சொல்லில் இல்லை தினமும் ஒரே ஒரு புதிர், உலகம் முழுக்க எல்லாருக்கும் ஒரே பதில். அதனால்தான் இது இவ்வளவு பிரபலம். **99% வெல்லும் புதிய உத்தி** ஜூன் 19, 2026 அன்று, நியூயார்க்கின் Binghamton University ஆராய்ச்சியாளர்கள் Wordle-ஐ கிட்டத்தட்ட எப்போதும் தீர்க்கும் ஒரு முறையை வெளியிட்டனர். • தலைமை: உதவிப் பேராசிரியர் Congyu "Peter" Wu • குழு: Donald Stephens, Talal Aladaileh • வெளியீடு: "Solving Wordle Using Information Theory", Northeast Journal of Complex Systems • அவர்களின் வெற்றி விகிதம்: 99% பாரம்பரிய உத்தி, அதாவது A, E, R போன்ற அடிக்கடி வரும் எழுத்துக்களை வைத்து யூகிப்பது, சுமார் 90% தான் வென்றது. **ரகசியம் என்ன? Shannon entropy** வழக்கமா நாம், "இதுதான் பதிலா இருக்கும்" என்று தோன்றும் சொல்லை யூகிப்போம். இந்தக் குழு அதை மாற்றினார்கள். பதிலாக இருக்க வாய்ப்புள்ள சொல்லைத் தேடாமல், அதிக தகவலைத் தரும் சொல்லை தேடினார்கள். இதற்கு அவர்கள் பயன்படுத்தியது Shannon entropy, தகவல் கோட்பாட்டில் நிச்சயமற்ற தன்மையை அளக்கும் ஒரு கணிதக் கருவி. ஒவ்வொரு யூகமும் மீதமுள்ள சாத்தியங்களை எவ்வளவு வேகமாக வெட்டித் தள்ளுகிறது என்று கணக்கிட்டு, அதிக information gain தரும் சொல்லை பரிந்துரைக்கிறது. அதனால் சில சமயம் பரிந்துரைக்கப்படும் சொல் பார்க்க random மாதிரி இருக்கும். அது பதிலாக இருக்க வாய்ப்பே இல்லாமல் இருக்கலாம். ஆனால் அது அடுத்த கட்டத்தில் பதிலை நெருங்க வைக்கும். "ஒரு யூகம் சரியான பதிலாக இருக்க வேண்டிய அவசியமில்லை, அது தகவல் தருவதாக இருந்தால் போதும்" என்கிறார் Donald Stephens. **நடைமுறையில் எப்படி?** விளையாடும்போது ஒரு சின்ன script-ஐ கூடவே ஓட்ட வேண்டும். ஒவ்வொரு யூகத்துக்குப் பிறகும் வந்த வண்ணங்களை உள்ளிட்டால், அடுத்த சிறந்த யூகத்தை அது சொல்லும். இந்தத் திட்டம் ஒரு பெரிய ஆராய்ச்சியாக ஆரம்பிக்கவில்லை. Wu-வின் வகுப்பில், "தகவல் கோட்பாட்டை நிஜ உலகப் பிரச்சனைக்கு பயன்படுத்திக் காட்டுங்கள்" என்ற assignment-ஆக ஆரம்பித்து, பிறகு published paper ஆனது. **முடிவுரை** Wordle வெறும் விளையாட்டு இல்லை. தகவலை எப்படி திறமையாக சேகரிப்பது என்பதற்கு ஒரு சின்ன உதாரணம். இதே entropy யோசனை மருத்துவக் கண்டறிதல், தேடல் அல்காரிதம் என பல இடங்களில் பயன்படுகிறது. நாளை Wordle விளையாடும்போது, சரியான பதிலைத் தேடாதீர்கள். அதிகம் கற்றுக் கொடுக்கும் யூகத்தைப் போடுங்கள். --- ஆதாரம்: Binghamton University, State University of New York. "Solving Wordle Using Information Theory", Wu, Stephens, Aladaileh. Northeast Journal of Complex Systems, ஜூன் 2026. Wordle® New York Times Company-ன் பதிவு செய்யப்பட்ட வர்த்தகச் சின்னம். ## பின்னணி & சூழல் (Background & Context) Wordle என்பது நியூயார்க் டைம்ஸ் நடத்தும் தினசரி சொல்-புதிர் விளையாட்டாக இருப்பதால், அது “ஒரே நாளில் அனைவருக்கும் ஒரே புதிர்” என்ற பொதுவான அனுபவத்தை உருவாக்குகிறது. தினமும் ஒரே ஒரு முறை மட்டுமே முயற்சிக்க இயலும் கட்டுப்பாடு, மேலும் 6 முயற்சிக்குள் ஒரு 5-எழுத்து ஆங்கிலச் சொல்லை கண்டுபிடிக்க வேண்டிய விதி ஆகியவை, சாதாரண வார்த்தை விளையாட்டை விடவும் இதை ஒரு சிறிய தீர்மானப் பிரச்சனையாக மாற்றுகின்றன. ஒவ்வொரு யூகத்திற்குப் பிறகும் பச்சை–மஞ்சள்–சாம்பல் குறியீடுகள் மூலம் கிடைக்கும் பின்னூட்டம், “நாம் அறிந்தது–இன்னும் அறியாதது” என்ற எல்லையை தெளிவாக காட்டுகிறது. இந்தக் கட்டமைப்பே, Wordle போன்ற விளையாட்டுகளை வெறும் மொழி அறிவுப் பயிற்சி என்ற அளவைத் தாண்டி, தகவலை கட்டுப்படுத்தப்பட்ட முயற்சிகளில் எப்படிச் சேகரிப்பது என்ற கருத்துக்கு எடுத்துக்காட்டாக வைத்துப் பார்க்க அனுமதிக்கிறது. இக்கட்டுரையில் குறிப்பிடப்படும் பின்னணி முக்கியத்துவம், வழக்கமான மனித உத்தி மற்றும் கணித அடிப்படையிலான உத்தி ஆகிய இரண்டுக்கும் உள்ள வேறுபாட்டை புரிய வைப்பதில்தான் இருக்கிறது. பலர் பொதுவாக அடிக்கடி வரும் எழுத்துகளை முன்வைத்து யூகிப்பார்கள்; இது ஓரளவு வேலை செய்தாலும், அது “எப்படிச் சீக்கிரம் பதிலை கண்டுபிடிப்பது” என்பதையே நேரடியாக நோக்கமாகக் கொள்கிறது. அதற்குப் பதிலாக, Binghamton University-யின் ஆராய்ச்சியாளர்கள் 2026 ஜூனில் வெளியிட்டதாகக் கூறப்படும் ஆய்வு, “எந்த யூகம் அதிக தகவலைத் தருகிறது” என்ற கேள்வியை மையமாக்குகிறது. இதில் Shannon entropy என்ற தகவல் கோட்பாட்டு கருத்தைச் சேர்ந்த அளவீட்டை பயன்படுத்தி, ஒவ்வொரு முயற்சியும் மீதமுள்ள சாத்தியங்களை எவ்வளவு வேகமாக குறைக்கிறது என்பதை கணக்கிடுகிறார்கள். இதனால், அடுத்த யூகம் “பதில் போன்று தெரிகிறதா” என்பதைக் காட்டிலும் “அறியாமையை குறைக்கிறதா” என்பதே முக்கியமாகிறது; இந்தத் திருப்பமே கட்டுரையின் சூழலைப் புரிய வைக்கும் மையப் பின்னணியாகும். மேலும், இந்த ஆய்வு ஒரு வகுப்புப் பணியாகத் தொடங்கி பின்னர் வெளியீட்டாக உருவானதாகக் கட்டுரையில் உள்ள குறிப்புகள், கல்வி சூழலில் அடிப்படை கோட்பாடுகள் எப்படித் திடமான, விளையாட்டுக்குள் அளவிடக்கூடிய முடிவுகளாக மாறுகின்றன என்பதையும் விளக்குகின்றன. இதன் நடைமுறை வடிவமாக, விளையாடும் போது ஒரு சிறிய script மூலம் வண்ணக் குறியீடுகளை உள்ளிட்டு அடுத்த சிறந்த யூகத்தை பெறலாம் என்ற முறையும் சொல்லப்படுகிறது. இவ்வாறு “கணினி உதவி + மனித முடிவு” என்ற கலவை, தகவல் கோட்பாட்டின் கருத்துகள் ஏன் முக்கியம் என்பதற்குச் சூழலளிக்கிறது: Wordle ஒரு சிறிய தளமாக இருந்தாலும், குறைந்த முயற்சிகளில் சரியான தீர்மானத்தை நோக்கிச் செல்ல வேண்டிய தேவையைக் கொண்ட பல துறைகளில் (உதாரணமாக மருத்துவக் கண்டறிதல், தேடல் அல்காரிதம்) இதே வகை எண்ணங்கள் பயன்படுகின்றன என்று கட்டுரை இணைக்கிறது. இதனால், இந்தப் பின்னணி Wordle-ஐ ஒரு பொழுதுபோக்காக மட்டுமல்லாது, தகவல் சேகரிப்பு மற்றும் முடிவு எடுப்பு பற்றிய சிந்தனைகளைப் பயிற்சிப்படுத்தும் ஒரு எளிய மாதிரியாகப் பார்க்க வழிகாட்டுகிறது.