কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) কী?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হল মেশিন, বিশেষ করে কম্পিউটার সিস্টেম দ্বারা মানুষের বুদ্ধিমত্তা প্রক্রিয়ার অনুকরণ। AI এর নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে বিশেষজ্ঞ সিস্টেম, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, বক্তৃতা স্বীকৃতি এবং মেশিন দৃষ্টি।



এড বার্নস নিকোল লাসকোস্কি, সিনিয়র নিউজ ডিরেক্টর লিন্ডা টুকি, ইন্ডাস্ট্রি এডিটর -- CIO/IT কৌশল 20 জানুয়ারী 2023




AI কিভাবে কাজ করে?




কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হল মেশিন, বিশেষ করে কম্পিউটার সিস্টেম দ্বারা মানুষের বুদ্ধিমত্তা প্রক্রিয়ার অনুকরণ। এআই-এর নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে বিশেষজ্ঞ সিস্টেম, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, স্পিচ রিকগনিশন এবং মেশিন ভিশন।






কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কেন গুরুত্বপূর্ণ?



AI গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি এন্টারপ্রাইজগুলিকে তাদের ক্রিয়াকলাপের অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারে যেগুলি তারা আগে সচেতন ছিল না এবং কারণ, কিছু ক্ষেত্রে, AI মানুষের চেয়ে ভাল কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে। বিশেষ করে যখন প্রাসঙ্গিক ক্ষেত্রগুলি সঠিকভাবে পূরণ করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য প্রচুর সংখ্যক আইনি নথি বিশ্লেষণ করার মতো পুনরাবৃত্তিমূলক, বিশদ-ভিত্তিক কাজগুলির ক্ষেত্রে, AI টুলগুলি প্রায়শই দ্রুত এবং তুলনামূলকভাবে কিছু ত্রুটি সহ কাজগুলি সম্পূর্ণ করে।



এটি দক্ষতায় বিস্ফোরণ ঘটাতে সাহায্য করেছে এবং কিছু বৃহত্তর উদ্যোগের জন্য সম্পূর্ণ নতুন ব্যবসার সুযোগের দরজা খুলে দিয়েছে। AI এর বর্তমান তরঙ্গের আগে, রাইডারদের ট্যাক্সির সাথে সংযুক্ত করার জন্য কম্পিউটার সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে কল্পনা করা কঠিন ছিল, কিন্তু আজ উবার ঠিক এটি করে বিশ্বের বৃহত্তম কোম্পানিগুলির মধ্যে একটি হয়ে উঠেছে। এটি ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যখন লোকেদের নির্দিষ্ট এলাকায় রাইডের প্রয়োজন হতে পারে, যা প্রয়োজনের আগে চালকদের সক্রিয়ভাবে রাস্তায় পেতে সহায়তা করে। অন্য একটি উদাহরণ হিসাবে, লোকেরা কীভাবে তাদের পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে এবং তারপরে সেগুলিকে উন্নত করে তা বোঝার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে Google বিভিন্ন অনলাইন পরিষেবাগুলির জন্য সবচেয়ে বড় খেলোয়াড় হয়ে উঠেছে৷ 2017 সালে, কোম্পানির সিইও সুন্দর পিচাই ঘোষণা করেছিলেন যে Google একটি "AI ফার্স্ট" কোম্পানি হিসেবে কাজ করবে।



আজকের বৃহত্তম এবং সবচেয়ে সফল উদ্যোগগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে উন্নত করতে এবং তাদের প্রতিযোগীদের উপর সুবিধা পেতে AI ব্যবহার করেছে।



কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কী কী?



কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি দ্রুত বিকশিত হচ্ছে, প্রাথমিকভাবে কারণ AI অনেক বেশি পরিমাণে ডেটা প্রসেস করে এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলি মানুষের পক্ষে যতটা সম্ভব তার চেয়ে বেশি নির্ভুল করে।



যদিও দৈনিক ভিত্তিতে তৈরি হওয়া বিপুল পরিমাণ ডেটা একজন মানব গবেষককে কবর দেয়, মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে এমন AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি সেই ডেটা গ্রহণ করতে পারে এবং দ্রুত এটিকে কার্যকরী তথ্যে পরিণত করতে পারে। এই লেখার মতো, AI ব্যবহার করার প্রাথমিক অসুবিধা হল যে AI প্রোগ্রামিং এর জন্য প্রয়োজনীয় বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়া করা ব্যয়বহুল।



সুবিধাদি :



* বিশদ-ভিত্তিক চাকরিতে ভাল;



*ডেটা -ভারী কাজের জন্য কম সময়;



*সামঞ্জস্যপূর্ণ ফলাফল প্রদান করে; এবং



*এআই-চালিত ভার্চুয়াল এজেন্ট সবসময় উপলব্ধ।



অসুবিধা



* ব্যয়বহুল;



*গভীর প্রযুক্তিগত দক্ষতা প্রয়োজন;



* এআই টুল তৈরির জন্য যোগ্য কর্মীদের সীমিত সরবরাহ;



*শুধুমাত্র এটা কি দেখানো হয়েছে জানে; এবং



* এক কাজ থেকে অন্য কাজে সাধারণীকরণ করার ক্ষমতার অভাব।



*শক্তিশালী এআই বনাম দুর্বল এআই



AI কে দুর্বল বা শক্তিশালী হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে।



*দুর্বল AI, সংকীর্ণ AI নামেও পরিচিত, একটি AI সিস্টেম যা একটি নির্দিষ্ট কাজ সম্পূর্ণ করার জন্য ডিজাইন এবং প্রশিক্ষিত। ইন্ডাস্ট্রিয়াল রোবট এবং ভার্চুয়াল ব্যক্তিগত সহকারী, যেমন অ্যাপলের সিরি, দুর্বল এআই ব্যবহার করে।



*শক্তিশালী AI, কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা (AGI) নামেও পরিচিত, এমন প্রোগ্রামিং বর্ণনা করে যা মানুষের মস্তিষ্কের জ্ঞানীয় ক্ষমতার প্রতিলিপি করতে পারে। যখন একটি অপরিচিত কাজ উপস্থাপন করা হয়, তখন একটি শক্তিশালী AI সিস্টেম একটি ডোমেন থেকে অন্য ডোমেনে জ্ঞান প্রয়োগ করতে এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে একটি সমাধান খুঁজে পেতে ফাজি লজিক ব্যবহার করতে পারে। তাত্ত্বিকভাবে, একটি শক্তিশালী AI প্রোগ্রাম একটি Turing Test এবং চাইনিজ রুম পরীক্ষা উভয়ই পাস করতে সক্ষম হওয়া উচিত।





কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 4 ধরনের কি কি?



মিশিগান স্টেট ইউনিভার্সিটির ইন্টিগ্রেটিভ বায়োলজি এবং কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের একজন সহকারী অধ্যাপক আরেন্ড হিন্টজে একটি 2016 প্রবন্ধে ব্যাখ্যা করেছেন যে AI-কে চার প্রকারে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে, যা আজ ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত টাস্ক-নির্দিষ্ট বুদ্ধিমান সিস্টেম দিয়ে শুরু হয় এবং সংবেদনশীল সিস্টেমে অগ্রসর হয়। , যা এখনও বিদ্যমান নেই।



বিভাগগুলি নিম্নরূপ:



*টাইপ 1: প্রতিক্রিয়াশীল মেশিন। এই AI সিস্টেমগুলির কোন মেমরি নেই এবং নির্দিষ্ট টাস্ক। একটি উদাহরণ হল ডিপ ব্লু, আইবিএম দাবা প্রোগ্রাম যা 1990 এর দশকে গ্যারি কাসপারভকে পরাজিত করেছিল। ডিপ ব্লু চেসবোর্ডের টুকরোগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে, তবে এটির কোনও স্মৃতি না থাকায়, এটি ভবিষ্যতের তথ্য জানাতে অতীত অভিজ্ঞতা ব্যবহার করতে পারে না।



*টাইপ 2: সীমিত মেমরি। এই AI সিস্টেমগুলির মেমরি রয়েছে, তাই তারা ভবিষ্যতের সিদ্ধান্ত জানাতে অতীত অভিজ্ঞতা ব্যবহার করতে পারে। সেলফ-ড্রাইভিং গাড়ির সিদ্ধান্ত নেওয়ার কিছু ফাংশন এইভাবে ডিজাইন করা হয়েছে।



*টাইপ 3: মনের তত্ত্ব। মন তত্ত্ব একটি মনোবিজ্ঞান শব্দ। যখন AI-তে প্রয়োগ করা হয়, এর মানে হল যে সিস্টেমে আবেগ বোঝার জন্য সামাজিক বুদ্ধিমত্তা থাকবে। এই ধরনের AI মানুষের উদ্দেশ্য অনুমান করতে এবং আচরণের ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হবে, মানব দলের অবিচ্ছেদ্য সদস্য হওয়ার জন্য এআই সিস্টেমের জন্য একটি প্রয়োজনীয় দক্ষতা।



* প্রকার 4: আত্ম-সচেতনতা। এই শ্রেণীতে, AI সিস্টেমের নিজস্ব অনুভূতি আছে, যা তাদের চেতনা দেয়। স্ব-সচেতনতা সহ মেশিনগুলি তাদের নিজস্ব বর্তমান অবস্থা বুঝতে পারে। এই ধরনের AI এখনও বিদ্যমান নেই।





Ai প্রযুক্তির উদাহরণ কী এবং আজকে কীভাবে এটি ব্যবহার করা হয়?



AI বিভিন্ন ধরনের প্রযুক্তির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। এখানে ছয়টি উদাহরণ রয়েছে:



*অটোমেশন। এআই প্রযুক্তির সাথে যুক্ত হলে, অটোমেশন সরঞ্জামগুলি সম্পাদিত কাজের ভলিউম এবং প্রকারগুলিকে প্রসারিত করতে পারে। একটি উদাহরণ হল রোবোটিক প্রসেস অটোমেশন (RPA), এক ধরনের সফ্টওয়্যার যা মানুষের দ্বারা ঐতিহ্যগতভাবে করা পুনরাবৃত্তিমূলক, নিয়ম-ভিত্তিক ডেটা প্রসেসিং কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে। যখন মেশিন লার্নিং এবং উদীয়মান AI সরঞ্জামগুলির সাথে একত্রিত হয়, তখন RPA এন্টারপ্রাইজ কাজের বড় অংশগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, আরপিএর কৌশলগত বটগুলিকে AI থেকে বুদ্ধিমত্তা পাস করতে এবং প্রক্রিয়া পরিবর্তনগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম করে।
মেশিন লার্নিং। এটি একটি কম্পিউটারকে প্রোগ্রামিং ছাড়াই কাজ করার বিজ্ঞান। ডিপ লার্নিং হল মেশিন লার্নিং এর একটি উপসেট যেটিকে, খুব সহজ ভাষায়, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের স্বয়ংক্রিয়তা হিসাবে ভাবা যেতে পারে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম তিন ধরনের আছে:



*তত্ত্বাবধানে শিক্ষা। ডেটা সেটগুলিকে লেবেল করা হয় যাতে প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করা যায় এবং নতুন ডেটা সেটগুলিকে লেবেল করতে ব্যবহার করা যায়।
শতত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা। ডেটা সেট লেবেল করা হয় না এবং মিল বা পার্থক্য অনুযায়ী সাজানো হয়! একটি অ্যাকশন বা একাধিক অ্যাকশন করার পরে, এআই সিস্টেমকে প্রতিক্রিয়া দেওয়া হয়।



*ইঞ্জিন প্রদর্শনী. এই প্রযুক্তি একটি মেশিনকে দেখার ক্ষমতা দেয়। মেশিন ভিশন ক্যামেরা, অ্যানালগ-টু-ডিজিটাল রূপান্তর এবং ডিজিটাল সিগন্যাল প্রসেসিং ব্যবহার করে ভিজ্যুয়াল তথ্য ক্যাপচার করে এবং বিশ্লেষণ করে। এটি প্রায়শই মানুষের দৃষ্টিশক্তির সাথে তুলনা করা হয়, তবে মেশিনের দৃষ্টি জীববিজ্ঞান দ্বারা আবদ্ধ নয় এবং উদাহরণস্বরূপ, দেয়ালের মাধ্যমে দেখার জন্য প্রোগ্রাম করা যেতে পারে। এটি স্বাক্ষর শনাক্তকরণ থেকে চিকিৎসা চিত্র বিশ্লেষণ পর্যন্ত বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয়। কম্পিউটার ভিশন, যা মেশিন ভিত্তিক ইমেজ প্রসেসিং এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, প্রায়শই মেশিন ভিশনের সাথে মিলিত হয়।



*প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP)। এটি একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম দ্বারা মানুষের ভাষা প্রক্রিয়াকরণ. NLP-এর পুরানো এবং সবচেয়ে পরিচিত উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হল স্প্যাম সনাক্তকরণ, যা একটি ইমেলের বিষয় লাইন এবং পাঠ্য দেখে এবং এটি জাঙ্ক কিনা তা সিদ্ধান্ত নেয়। NLP-এর বর্তমান পদ্ধতিগুলি মেশিন লার্নিংয়ের উপর ভিত্তি করে। NLP কাজগুলির মধ্যে পাঠ্য অনুবাদ, অনুভূতি বিশ্লেষণ এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি অন্তর্ভুক্ত।



*যন্ত্রমানব নির্মাণ বিদ্যা. প্রকৌশলের এই ক্ষেত্রটি রোবটগুলির নকশা এবং উত্পাদনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। রোবটগুলি প্রায়শই এমন কাজগুলি সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয় যা মানুষের পক্ষে সম্পাদন করা বা ধারাবাহিকভাবে সম্পাদন করা কঠিন। উদাহরণস্বরূপ, রোবটগুলি গাড়ি উত্পাদনের জন্য অ্যাসেম্বলি লাইনে বা মহাকাশে বড় বস্তু সরানোর জন্য NASA দ্বারা ব্যবহৃত হয়। গবেষকরা রোবট তৈরি করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করছেন যা সামাজিক সেটিংসে যোগাযোগ করতে পারে।
*স্ব-চালিত গাড়ি। স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলি একটি নির্দিষ্ট লেনে থাকার সময় এবং পথচারীদের মতো অপ্রত্যাশিত বাধা এড়ানোর সময় একটি গাড়ি চালানোর জন্য স্বয়ংক্রিয় দক্ষতা তৈরি করতে কম্পিউটার দৃষ্টি, চিত্র শনাক্তকরণ এবং গভীর শিক্ষার সংমিশ্রণ ব্যবহার করে।



AI শুধুমাত্র একটি প্রযুক্তি নয়।





Ai এর অ্যাপ্লিকেশন কি কি?



কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিস্তৃত বিভিন্ন বাজারে প্রবেশ করেছে। এখানে নয়টি উদাহরণ রয়েছে।



স্বাস্থ্যসেবায় এআই। সবচেয়ে বড় বাজি হল রোগীর ফলাফল উন্নত করা এবং খরচ কমানো। কোম্পানিগুলো মানুষের চেয়ে ভালো এবং দ্রুত রোগ নির্ণয় করতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করছে। সবচেয়ে পরিচিত স্বাস্থ্যসেবা প্রযুক্তিগুলির মধ্যে একটি হল আইবিএম ওয়াটসন। এটি প্রাকৃতিক ভাষা বোঝে এবং এটি সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করা প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে। সিস্টেমটি একটি হাইপোথিসিস গঠনের জন্য রোগীর ডেটা এবং অন্যান্য উপলব্ধ ডেটা উত্সগুলিকে খনি করে, যা এটি একটি আত্মবিশ্বাস স্কোরিং স্কিমার সাথে উপস্থাপন করে। অন্যান্য AI অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে রয়েছে অনলাইন ভার্চুয়াল হেলথ অ্যাসিস্ট্যান্ট এবং চ্যাটবট ব্যবহার করে রোগী এবং স্বাস্থ্যসেবা গ্রাহকদের চিকিৎসা সংক্রান্ত তথ্য খুঁজে পেতে, অ্যাপয়েন্টমেন্টের সময়সূচী, বিলিং প্রক্রিয়া বুঝতে এবং অন্যান্য প্রশাসনিক প্রক্রিয়াগুলি সম্পূর্ণ করতে সাহায্য করা। কোভিড-১৯ এর মতো মহামারীর ভবিষ্যদ্বাণী, লড়াই এবং বোঝার জন্যও AI প্রযুক্তির একটি অ্যারে ব্যবহার করা হচ্ছে।



*ব্যবসায় এ.আই. মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে বিশ্লেষণ এবং গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা (CRM) প্ল্যাটফর্মে একীভূত করা হচ্ছে যাতে গ্রাহকদের কীভাবে আরও ভাল পরিষেবা দেওয়া যায় সে সম্পর্কে তথ্য উন্মোচন করা হচ্ছে। গ্রাহকদের তাৎক্ষণিক পরিষেবা প্রদানের জন্য চ্যাটবটগুলি ওয়েবসাইটগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। চাকরির পদের স্বয়ংক্রিয়তা শিক্ষাবিদ এবং আইটি বিশ্লেষকদের মধ্যেও আলোচনার বিষয় হয়ে উঠেছে।




*শিক্ষায় এ.আই. এআই গ্রেডিং স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, শিক্ষকদের আরও সময় দেয়। এটি শিক্ষার্থীদের মূল্যায়ন করতে পারে এবং তাদের প্রয়োজনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে, তাদের নিজস্ব গতিতে কাজ করতে সাহায্য করে। এআই টিউটররা শিক্ষার্থীদের ট্র্যাকে থাকা নিশ্চিত করে অতিরিক্ত সহায়তা প্রদান করতে পারে। এবং এটি শিক্ষার্থীরা কোথায় এবং কীভাবে শিখবে তা পরিবর্তন করতে পারে, সম্ভবত কিছু শিক্ষককে প্রতিস্থাপন করতে পারে।



*ফিনান্সে এআই। ইনটুইট মিন্ট বা টার্বোট্যাক্সের মতো ব্যক্তিগত আর্থিক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে AI আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে ব্যাহত করছে। এই ধরনের অ্যাপ্লিকেশন ব্যক্তিগত তথ্য সংগ্রহ করে এবং আর্থিক পরামর্শ প্রদান করে। অন্যান্য প্রোগ্রাম, যেমন আইবিএম ওয়াটসন, একটি বাড়ি কেনার প্রক্রিয়াতে প্রয়োগ করা হয়েছে। আজ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সফ্টওয়্যার ওয়াল স্ট্রিটে ব্যবসার বেশিরভাগ কাজ করে।





এটি সমস্যাযুক্ত হতে পারে কারণ মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, যা অনেকগুলি উন্নত AI সরঞ্জামকে আন্ডারপিন করে, প্রশিক্ষণে দেওয়া ডেটার মতোই স্মার্ট। যেহেতু একজন মানুষ একটি AI প্রোগ্রামকে প্রশিক্ষিত করার জন্য কোন ডেটা ব্যবহার করা হবে তা নির্বাচন করে, মেশিন লার্নিং পক্ষপাতের সম্ভাবনা অন্তর্নিহিত এবং নিবিড়ভাবে পর্যবেক্ষণ করা আবশ্যক।



যে কেউ বাস্তব জগতের অংশ হিসাবে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে চাইছেন, ইন-প্রোডাকশন সিস্টেমকে তাদের AI প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াগুলিতে নীতিশাস্ত্রকে ফ্যাক্টর করতে হবে এবং পক্ষপাত এড়াতে চেষ্টা করতে হবে। AI অ্যালগরিদম ব্যবহার করার সময় এটি বিশেষভাবে সত্য যেগুলি AI আইনে অন্তর্নিহিতভাবে ব্যাখ্যা করা যায় না। আবিষ্কারের প্রক্রিয়া -- নথিপত্রের মাধ্যমে অনুসন্ধান -- আইনে প্রায়ই মানুষের জন্য অপ্রতিরোধ্য। আইনি শিল্পের শ্রম-নিবিড় প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে সাহায্য করার জন্য AI ব্যবহার করা সময় সাশ্রয় করে এবং ক্লায়েন্ট পরিষেবা উন্নত করে। আইন সংস্থাগুলি ডেটা বর্ণনা করতে এবং ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করছে, নথি থেকে তথ্য শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং বের করার জন্য কম্পিউটার দৃষ্টি এবং তথ্যের অনুরোধগুলি ব্যাখ্যা করার জন্য প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ।



.*উৎপাদনে AI. কর্মপ্রবাহে রোবটগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষেত্রে উত্পাদন অগ্রভাগে রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, শিল্প রোবটগুলি যেগুলি এক সময় একক কাজ সম্পাদন করার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছিল এবং মানব কর্মীদের থেকে আলাদা করা হয়েছিল, ক্রমবর্ধমানভাবে কোবট হিসাবে কাজ করে: ছোট, মাল্টিটাস্কিং রোবট যা মানুষের সাথে সহযোগিতা করে এবং গুদাম, কারখানার মেঝেতে কাজের আরও অংশের দায়িত্ব নেয় এবং অন্যান্য কর্মক্ষেত্র।



*ব্যাংকিং এ এ.আই. ব্যাঙ্কগুলি তাদের গ্রাহকদের পরিষেবা এবং অফার সম্পর্কে সচেতন করতে এবং মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন নেই এমন লেনদেনগুলি পরিচালনা করতে সফলভাবে চ্যাটবট ব্যবহার করছে। AI ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্টগুলি ব্যাঙ্কিং নিয়ম মেনে চলার খরচ উন্নত করতে এবং কমাতে ব্যবহার করা হচ্ছে। ব্যাংকিং সংস্থাগুলি ঋণের জন্য তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের উন্নতি করতে এবং ক্রেডিট সীমা নির্ধারণ এবং বিনিয়োগের সুযোগগুলি চিহ্নিত করতে AI ব্যবহার করছে।



* পরিবহনে এআই। স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন পরিচালনায় এআই-এর মৌলিক ভূমিকার পাশাপাশি, এআই প্রযুক্তিগুলি ট্রাফিক পরিচালনা, ফ্লাইট বিলম্বের পূর্বাভাস এবং সমুদ্রের শিপিংকে নিরাপদ এবং আরও দক্ষ করে তুলতে পরিবহনে ব্যবহৃত হয়।

[


*নিরাপত্তা AI এবং মেশিন লার্নিং হল buzzword তালিকার শীর্ষে রয়েছে নিরাপত্তা বিক্রেতারা তাদের অফারগুলিকে আলাদা করতে ব্যবহার করে। এই শর্তাবলী সত্যিকারের কার্যকর প্রযুক্তির প্রতিনিধিত্ব করে। সংস্থাগুলি নিরাপত্তা তথ্য এবং ইভেন্ট ম্যানেজমেন্ট (SIEM) সফ্টওয়্যার এবং সম্পর্কিত ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে অসামঞ্জস্যতা সনাক্ত করতে এবং হুমকির ইঙ্গিতকারী সন্দেহজনক কার্যকলাপ সনাক্ত করতে। তথ্য বিশ্লেষণ করে এবং জ্ঞাত দূষিত কোডের সাথে মিল শনাক্ত করার জন্য যুক্তি ব্যবহার করে, এআই মানব কর্মচারী এবং পূর্ববর্তী প্রযুক্তির পুনরাবৃত্তির তুলনায় অনেক তাড়াতাড়ি নতুন এবং উদীয়মান আক্রমণের সতর্কতা প্রদান করতে পারে। পরিপক্ক প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠানগুলিকে সাইবার আক্রমণের বিরুদ্ধে লড়াই করতে সাহায্য করতে একটি বড় ভূমিকা পালন করছে৷



বর্ধিত বুদ্ধিমত্তা বনাম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা



কিছু শিল্প বিশেষজ্ঞ বিশ্বাস করেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শব্দটি জনপ্রিয় সংস্কৃতির সাথে খুব ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত এবং এর ফলে AI কীভাবে সাধারণভাবে কর্মক্ষেত্র এবং জীবনকে পরিবর্তন করবে সে সম্পর্কে সাধারণ জনগণের অসম্ভাব্য প্রত্যাশা রয়েছে!



*বর্ধিত বুদ্ধিমত্তা। কিছু গবেষক এবং বিপণনকারী আশা করেন যে অগমেন্টেড ইন্টেলিজেন্স লেবেল, যার একটি আরও নিরপেক্ষ অর্থ রয়েছে, এটি লোকেদের বুঝতে সাহায্য করবে যে AI এর বেশিরভাগ বাস্তবায়ন দুর্বল হবে এবং কেবল পণ্য ও পরিষেবার উন্নতি হবে। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবসায়িক গোয়েন্দা প্রতিবেদনে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য প্রকাশ করা বা আইনি ফাইলিংয়ে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য হাইলাইট করা।



*কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা. সত্যিকারের AI, বা কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা, প্রযুক্তিগত এককতার ধারণার সাথে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত -- একটি কৃত্রিম সুপার ইন্টেলিজেন্স দ্বারা শাসিত একটি ভবিষ্যত যা মানব মস্তিষ্কের বোঝার ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যায় বা এটি কীভাবে আমাদের বাস্তবতাকে রূপ দিচ্ছে। এটি বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর মধ্যেই রয়ে গেছে, যদিও কিছু বিকাশকারী সমস্যা নিয়ে কাজ করছেন। অনেকেই বিশ্বাস করেন যে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর মতো প্রযুক্তিগুলি এজিআইকে বাস্তবে পরিণত করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে এবং আমাদের এই ধরণের সাধারণ বুদ্ধিমত্তার জন্য AI শব্দটি ব্যবহার করা উচিত।



কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নৈতিক ব্যবহার !



যদিও এআই সরঞ্জামগুলি ব্যবসার জন্য নতুন কার্যকারিতার একটি পরিসর উপস্থাপন করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার নৈতিক প্রশ্নও উত্থাপন করে কারণ, ভাল বা খারাপের জন্য, একটি এআই সিস্টেম ইতিমধ্যে যা শিখেছে তা আরও শক্তিশালী করবে।
ডিপ লার্নিং এবং জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN) অ্যাপ্লিকেশন।



কঠোর নিয়ন্ত্রক সম্মতির প্রয়োজনীয়তার অধীনে কাজ করে এমন শিল্পগুলিতে AI ব্যবহার করার ক্ষেত্রে ব্যাখ্যাযোগ্যতা একটি সম্ভাব্য বাধা। উদাহরণস্বরূপ, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি এমন নিয়মের অধীনে কাজ করে যেগুলির জন্য তাদের ক্রেডিট-ইস্যু করার সিদ্ধান্তগুলি ব্যাখ্যা করতে হয়। যখন এআই প্রোগ্রামিং দ্বারা ক্রেডিট প্রত্যাখ্যান করার সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়, তবে, কীভাবে সিদ্ধান্তটি পৌঁছেছিল তা ব্যাখ্যা করা কঠিন হতে পারে কারণ এআই সরঞ্জামগুলি হাজার হাজার ভেরিয়েবলের মধ্যে সূক্ষ্ম পারস্পরিক সম্পর্ককে উত্যক্ত করার মাধ্যমে এই ধরনের সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহৃত হয়। যখন সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়া ব্যাখ্যা করা যায় না, তখন প্রোগ্রামটিকে ব্ল্যাক বক্স এআই হিসেবে উল্লেখ করা যেতে পারে।



এই উপাদানগুলো দায়ী এআই ব্যবহার করে।



সম্ভাব্য ঝুঁকি থাকা সত্ত্বেও, বর্তমানে AI সরঞ্জামগুলির ব্যবহারকে নিয়ন্ত্রণ করে এমন কিছু বিধি রয়েছে এবং যেখানে আইন বিদ্যমান, সেগুলি সাধারণত পরোক্ষভাবে AI-এর সাথে সম্পর্কিত। উদাহরণস্বরূপ, পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, ইউনাইটেড স্টেটস ফেয়ার লেন্ডিং প্রবিধানে আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে সম্ভাব্য গ্রাহকদের ক্রেডিট সিদ্ধান্তগুলি ব্যাখ্যা করতে হবে। এটি ঋণদাতারা গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারে তা সীমিত করে, যা তাদের প্রকৃতির দ্বারা অস্বচ্ছ এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতার অভাব রয়েছে।



ইউরোপীয় ইউনিয়নের জেনারেল ডেটা প্রোটেকশন রেগুলেশন (GDPR) কীভাবে এন্টারপ্রাইজগুলি ভোক্তা ডেটা ব্যবহার করতে পারে তার উপর কঠোর সীমাবদ্ধতা রাখে, যা অনেক ভোক্তা-মুখী AI অ্যাপ্লিকেশনের প্রশিক্ষণ এবং কার্যকারিতাকে বাধা দেয়।



2016 সালের অক্টোবরে, জাতীয় বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি কাউন্সিল এআই বিকাশে সম্ভাব্য ভূমিকা সরকারী নিয়ন্ত্রণের পরীক্ষা করে একটি প্রতিবেদন জারি করেছে, তবে এটি নির্দিষ্ট আইন বিবেচনা করার সুপারিশ করেনি।



AI নিয়ন্ত্রিত করার জন্য আইন তৈরি করা সহজ হবে না, আংশিকভাবে কারণ AI-তে বিভিন্ন ধরনের প্রযুক্তি রয়েছে যা কোম্পানিগুলি বিভিন্ন উদ্দেশ্যে ব্যবহার করে এবং আংশিকভাবে কারণ AI অগ্রগতি এবং বিকাশের খরচে প্রবিধান আসতে পারে। AI প্রযুক্তির দ্রুত বিবর্তন AI এর অর্থপূর্ণ নিয়ন্ত্রণ গঠনে আরেকটি বাধা। প্রযুক্তিগত অগ্রগতি এবং অভিনব অ্যাপ্লিকেশন বিদ্যমান আইনগুলিকে অবিলম্বে অপ্রচলিত করে তুলতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কথোপকথন এবং রেকর্ড করা কথোপকথনের গোপনীয়তা নিয়ন্ত্রণকারী বিদ্যমান আইনগুলি অ্যামাজনের অ্যালেক্সা এবং অ্যাপলের সিরির মতো ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্টদের দ্বারা উত্থাপিত চ্যালেঞ্জকে কভার করে না যেগুলি সংগ্রহ করে কিন্তু কথোপকথন বিতরণ করে না -- কোম্পানিগুলি ছাড়া






AI এর ইতিহাস কি?



বুদ্ধিমত্তা সম্পন্ন জড় বস্তুর ধারণা প্রাচীনকাল থেকেই চলে আসছে। গ্রীক দেবতা হেফেস্টাসকে পৌরাণিক কাহিনীতে ফোরজিং টেকনোলজি দল হিসাবে চিত্রিত করা হয়েছিল যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম উন্নত করতে এটি ব্যবহার করে। এবং, অবশ্যই, সরকার যে আইনগুলি AI নিয়ন্ত্রণের জন্য তৈরি করে তা অপরাধীদের দূষিত অভিপ্রায়ে প্রযুক্তি ব্যবহার করা থেকে বিরত করে না।



জ্ঞানীয় কম্পিউটিং এবং এআই



AI এবং জ্ঞানীয় কম্পিউটিং শব্দগুলি কখনও কখনও পরস্পর পরিবর্তনযোগ্যভাবে ব্যবহার করা হয়, কিন্তু, সাধারণভাবে বলতে গেলে, AI লেবেলটি এমন মেশিনের রেফারেন্সে ব্যবহৃত হয় যেগুলি পরিবেশে তথ্যের প্রতি আমরা কীভাবে অনুভব করি, শিখি, প্রক্রিয়া করি এবং প্রতিক্রিয়া করি তা অনুকরণ করে মানুষের বুদ্ধিমত্তা প্রতিস্থাপন করে।



লেবেল জ্ঞানীয় কম্পিউটিং এমন পণ্য এবং পরিষেবাগুলির রেফারেন্সে ব্যবহার করা হয় যা মানুষের চিন্তাভাবনা প্রক্রিয়াগুলিকে অনুকরণ করে এবং বৃদ্ধি করে।



সোনার আউট obot-সদৃশ ভৃত্য. প্রাচীন মিশরের প্রকৌশলীরা পুরোহিতদের দ্বারা অ্যানিমেটেড দেবতার মূর্তি তৈরি করেছিলেন। পুরো শতাব্দী জুড়ে, অ্যারিস্টটল থেকে 13 শতকের স্প্যানিশ ধর্মতত্ত্ববিদ র্যামন লুল থেকে রেনে ডেসকার্টেস এবং টমাস বেয়েস পর্যন্ত চিন্তাবিদরা তাদের সময়ের সরঞ্জাম এবং যুক্তি ব্যবহার করে মানুষের চিন্তা প্রক্রিয়াকে প্রতীক হিসাবে বর্ণনা করেছেন, সাধারণ জ্ঞান উপস্থাপনের মতো AI ধারণাগুলির ভিত্তি স্থাপন করেছেন।



AI এর আধুনিক ক্ষেত্রের জন্য সমর্থন, 1956 থেকে বর্তমান পর্যন্ত।



19 শতকের শেষার্ধ এবং 20 শতকের প্রথমার্ধে এমন ভিত্তিমূলক কাজ উত্থাপন করা হয়েছিল যা আধুনিক কম্পিউটারের জন্ম দেবে। 1836 সালে, কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয়ের গণিতবিদ চার্লস ব্যাবেজ এবং অগাস্টা অ্যাডা বায়রন, লাভলেসের কাউন্টেস, একটি প্রোগ্রামযোগ্য মেশিনের জন্য প্রথম নকশা আবিষ্কার করেন।



1940 প্রিন্সটনের গণিতবিদ জন ভন নিউম্যান সঞ্চিত-প্রোগ্রাম কম্পিউটারের জন্য স্থাপত্যের ধারণা করেছিলেন -- এই ধারণা যে কম্পিউটারের প্রোগ্রাম এবং এটি যে ডেটা প্রসেস করে তা কম্পিউটারের মেমোরিতে রাখা যেতে পারে। এবং ওয়ারেন ম্যাককুলচ এবং ওয়াল্টার পিটস নিউরাল নেটওয়ার্কের ভিত্তি স্থাপন করেছিলেন।



1950 এর দশক। আধুনিক কম্পিউটারের আবির্ভাবের সাথে, বিজ্ঞানীরা মেশিনের বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে তাদের ধারণা পরীক্ষা করতে পারে। একটি কম্পিউটারের বুদ্ধিমত্তা আছে কিনা তা নির্ধারণের একটি পদ্ধতি ব্রিটিশ গণিতবিদ এবং দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের কোড-ব্রেকার অ্যালান টুরিং দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল। টিউরিং টেস্টটি একটি কম্পিউটারের দক্ষতার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে যাতে প্রশ্নকর্তাদের তাদের প্রশ্নের উত্তরগুলি একজন মানুষের দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল বলে বিশ্বাস করাতে বোকা বানানো যায়।



1956. আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রটি এই বছর ডার্টমাউথ কলেজে একটি গ্রীষ্মকালীন সম্মেলনের সময় শুরু হয়েছে বলে ব্যাপকভাবে উল্লেখ করা হয়েছে। ডিফেন্স অ্যাডভান্সড রিসার্চ প্রজেক্টস এজেন্সি (DARPA) দ্বারা স্পনসর করা, কনফারেন্সে এআই অগ্রগামী মারভিন মিনস্কি, অলিভার সেলফ্রিজ এবং জন ম্যাকার্থি সহ এই ক্ষেত্রের 10 জন আলোকিত ব্যক্তি অংশ নিয়েছিলেন, যাদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শব্দটি তৈরি করার কৃতিত্ব দেওয়া হয়। এছাড়াও উপস্থিত ছিলেন অ্যালেন নেয়েল, একজন কম্পিউটার বিজ্ঞানী, এবং হার্বার্ট এ. সাইমন, একজন অর্থনীতিবিদ, রাষ্ট্রবিজ্ঞানী এবং জ্ঞানীয় মনোবিজ্ঞানী, যারা তাদের যুগান্তকারী লজিক থিওরিস্ট উপস্থাপন করেছিলেন, একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম যা নির্দিষ্ট গাণিতিক উপপাদ্য প্রমাণ করতে সক্ষম এবং প্রথম এআই প্রোগ্রাম হিসাবে উল্লেখ করা হয়। .



1950 এবং 1960 এর দশক। ডার্টমাউথ কলেজ সম্মেলনের পরিপ্রেক্ষিতে, এআই-এর নতুন ক্ষেত্রের নেতারা ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন যে মানুষের মস্তিষ্কের সমতুল্য একটি মানবসৃষ্ট বুদ্ধিমত্তা কোণে রয়েছে, যা প্রধান সরকার এবং শিল্প সমর্থন আকর্ষণ করছে। প্রকৃতপক্ষে, প্রায় 20 বছরের ভাল-তহবিলযুক্ত মৌলিক গবেষণা AI-তে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি তৈরি করেছে: উদাহরণস্বরূপ, 1950 এর দশকের শেষের দিকে, নেয়েল এবং সাইমন জেনারেল প্রবলেম সলভার (GPS) অ্যালগরিদম প্রকাশ করেছিলেন, যা জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করতে ব্যর্থ হয়েছিল কিন্তু এর ভিত্তি স্থাপন করেছিল উন্নয়নশীল



1990 সাল থেকে আজ পর্যন্ত। কম্পিউটেশনাল ক্ষমতা বৃদ্ধি এবং ডেটার বিস্ফোরণ 1990 এর দশকের শেষের দিকে এআই রেনেসাঁর জন্ম দেয় যা বর্তমান সময়ে অব্যাহত রয়েছে। AI-তে সাম্প্রতিক ফোকাস প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, কম্পিউটার দৃষ্টি, রোবোটিক্স, মেশিন লার্নিং, গভীর শিক্ষা এবং আরও অনেক কিছুতে অগ্রগতির জন্ম দিয়েছে। তদুপরি, AI ক্রমশ আরও স্পষ্ট হয়ে উঠছে, গাড়িকে আরও অত্যাধুনিক জ্ঞানীয় স্থাপত্যকে শক্তিশালী করছে; ম্যাককার্থি AI প্রোগ্রামিং-এর জন্য Lisp নামে একটি ভাষা তৈরি করেছেন যা আজও ব্যবহৃত হয়। 1960-এর দশকের মাঝামাঝি এমআইটি প্রফেসর জোসেফ ওয়েজেনবাউম ELIZA তৈরি করেছিলেন, একটি প্রাথমিক প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রোগ্রাম যা আজকের চ্যাটবটগুলির ভিত্তি স্থাপন করেছিল।



1970 এবং 1980 এর দশক। কিন্তু কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার অর্জন অধরা প্রমাণিত হয়েছে, আসন্ন নয়, কম্পিউটার প্রক্রিয়াকরণ এবং মেমরির সীমাবদ্ধতা এবং সমস্যার জটিলতার কারণে বাধাগ্রস্ত হয়েছে। সরকার এবং কর্পোরেশনগুলি এআই গবেষণার তাদের সমর্থন থেকে সরে আসে, যার ফলে 1974 থেকে 1980 পর্যন্ত একটি পতিত সময়কাল স্থায়ী হয় এবং এটি প্রথম "এআই উইন্টার" নামে পরিচিত। 1980-এর দশকে, গভীর শিক্ষার কৌশলগুলির উপর গবেষণা এবং এডওয়ার্ড ফিগেনবাউমের বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি শিল্পের গ্রহণের ফলে এআই উত্সাহের একটি নতুন তরঙ্গ ছড়িয়ে পড়ে, কেবলমাত্র সরকারী তহবিল এবং শিল্প সহায়তার আরেকটি পতন ঘটে। দ্বিতীয় এআই শীতকাল 1990-এর দশকের মাঝামাঝি পর্যন্ত স্থায়ী হয়, রোগ নির্ণয় করে এবং জনপ্রিয় সংস্কৃতিতে এর ভূমিকাকে সিমেন্ট করে। 1997 সালে, আইবিএমের ডিপ ব্লু রাশিয়ান দাবা গ্র্যান্ডমাস্টার গ্যারি কাসপারভকে পরাজিত করে, বিশ্ব দাবা চ্যাম্পিয়নকে পরাজিত করার প্রথম কম্পিউটার প্রোগ্রাম হয়ে ওঠে। চৌদ্দ বছর পর, IBM-এর ওয়াটসন জনসাধারণকে বিমোহিত করেছিল যখন এটি গেম শো Jeopardy!-এ দুই প্রাক্তন চ্যাম্পিয়নকে পরাজিত করেছিল। অতি সম্প্রতি, Google DeepMind-এর AlphaGo-এর দ্বারা 18-বারের ওয়ার্ল্ড গো চ্যাম্পিয়ন লি সেডল-এর ঐতিহাসিক পরাজয় গো সম্প্রদায়কে হতবাক করেছে এবং বুদ্ধিমান মেশিনগুলির বিকাশে একটি বড় মাইলফলক চিহ্নিত করেছে৷







AI একটি পরিষেবা হিসাবে?



যেহেতু AI এর জন্য হার্ডওয়্যার, সফ্টওয়্যার এবং স্টাফিং খরচ ব্যয়বহুল হতে পারে, তাই অনেক বিক্রেতা তাদের স্ট্যান্ডার্ড অফারগুলিতে AI উপাদানগুলি অন্তর্ভুক্ত করে বা পরিষেবা (AIaaS) প্ল্যাটফর্ম হিসাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যাক্সেস প্রদান করে। AIaaS ব্যক্তি এবং সংস্থাগুলিকে বিভিন্ন ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যে AI নিয়ে পরীক্ষা করার অনুমতি দেয় এবং প্রতিশ্রুতি দেওয়ার আগে একাধিক প্ল্যাটফর্মের নমুনা দেয়।



জনপ্রিয় AI ক্লাউড অফারগুলির মধ্যে নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:




*অ্যামাজন এআই




*আইবিএম ওয়াটসন সহকারী




*মাইক্রোসফট জ্ঞানীয় সেবা




*গুগল এআই




*পড়া চালিয়ে যান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) কী?




*ডিজিটাল রূপান্তর কি?




*AI-জেনারেটেড কন্টেন্টের সুবিধা এবং অসুবিধা




2023 সালে চারটি AI প্রবণতা খুঁজতে হবে




আইটি পরিকাঠামোতে AI কীভাবে কাজ করা হয় তা পরিবর্তন করে !




*সম্পর্কিত শর্তাবলী




*জিপিটি-৩




*সংকীর্ণ এআই (দুর্বল এআই)




*স্ব-চালিত গাড়ি (স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি বা চালকবিহীন গাড়ি)






সম্পূর্ণ ব্লগটি পড়ারা জন্য আপনাদের সবাইকে ধন্যবাদ !