কিভাবে মেশিন লার্নিং এবং এআই দিয়ে শুরু করবেন

"এটা একটা রান্নার বই?!"
বড় করা / “এটি একটি রান্নার বই?!”

অরিচ লসন | গেটি ইমেজ

“কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা” আজকে আমরা জানি, এটি একটি ভুল নাম। এআই কোনোভাবেই বুদ্ধিমান নয়, তবে এটি কৃত্রিম। এটি শিল্পের অন্যতম আলোচিত বিষয় এবং একাডেমিয়ায় নতুন করে আগ্রহ উপভোগ করছে। এটি নতুন নয়—বিগত 50 বছর ধরে বিশ্ব এআই চূড়া এবং উপত্যকার একটি সিরিজের মধ্য দিয়ে গেছে। কিন্তু AI সাফল্যের বর্তমান ঝাঁকুনিকে যা আলাদা করে তোলে তা হল আধুনিক কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার শেষ পর্যন্ত যথেষ্ট শক্তিশালী কিছু বুনো ধারণাকে সম্পূর্ণরূপে বাস্তবায়ন করার জন্য যা দীর্ঘকাল ধরে ঝুলে আছে।

1950-এর দশকে, আমরা যাকে এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বলি, তার প্রথম দিকে, এই ক্ষেত্রের নাম কী হবে তা নিয়ে বিতর্ক ছিল। হার্বার্ট সাইমন, লজিক থিওরি মেশিন এবং সাধারণ সমস্যা সমাধানকারী উভয়ের সহ-বিকাশকারী, যুক্তি দিয়েছিলেন যে ক্ষেত্রের “জটিল তথ্য প্রক্রিয়াকরণ” এর আরও বেশি অ্যানোডাইন নাম থাকা উচিত। এটি অবশ্যই “কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা” যে বিস্ময়কে অনুপ্রাণিত করে না, বা এটি এই ধারণাটি প্রকাশ করে না যে মেশিনগুলি মানুষের মতো চিন্তা করতে পারে।

যাইহোক, “জটিল তথ্য প্রক্রিয়াকরণ” হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আসলে কী তার আরও ভাল বর্ণনা: জটিল ডেটা সেট পার্স করা এবং গাদা থেকে অনুমান করার চেষ্টা করা। এআই-এর কিছু আধুনিক উদাহরণের মধ্যে রয়েছে বক্তৃতা শনাক্তকরণ (সিরি বা অ্যালেক্সার মতো ভার্চুয়াল সহকারীর আকারে) এবং এমন সিস্টেম যা ফটোগ্রাফে কী আছে তা নির্ধারণ করে বা পরবর্তীতে কী কিনতে বা দেখতে হবে তা সুপারিশ করে। এই উদাহরণগুলির কোনটিই মানুষের বুদ্ধিমত্তার সাথে তুলনীয় নয়, তবে তারা দেখায় যে আমরা যথেষ্ট তথ্য প্রক্রিয়াকরণের সাথে উল্লেখযোগ্য জিনিস করতে পারি।

আমরা এই ক্ষেত্রটিকে “জটিল তথ্য প্রক্রিয়াকরণ” বা “কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা” (বা আরও অশুভভাবে স্কাইনেট-শব্দযুক্ত “মেশিন লার্নিং”) হিসাবে উল্লেখ করি কিনা তা অপ্রাসঙ্গিক। প্রচুর পরিমাণে কাজ এবং মানুষের বুদ্ধিমত্তা কিছু একেবারে অবিশ্বাস্য অ্যাপ্লিকেশন তৈরিতে চলে গেছে। উদাহরণ হিসাবে, GPT-3 দেখুন, প্রাকৃতিক ভাষার জন্য একটি গভীর-শিক্ষার মডেল যা এমন পাঠ্য তৈরি করতে পারে যা একজন ব্যক্তির লেখা পাঠ্য থেকে আলাদা নয় (এখনও হাস্যকরভাবে ভুল হতে পারে)। এটি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল দ্বারা সমর্থিত যা মানুষের ভাষা মডেল করতে 170 বিলিয়নের বেশি প্যারামিটার ব্যবহার করে।

GPT-3-এর উপরে তৈরি করা হয়েছে Dall-E নামের টুল, যা ব্যবহারকারীর অনুরোধে যে কোনো চমত্কার জিনিসের ছবি তৈরি করবে। টুলটির আপডেট করা 2022 সংস্করণ, Dall-E 2, আপনাকে আরও এগিয়ে যেতে দেয়, কারণ এটি শৈলী এবং ধারণাগুলি “বুঝতে” পারে যা বেশ বিমূর্ত। উদাহরণস্বরূপ, ডাল-ইকে “অ্যান্ডি ওয়ারহোলের স্টাইলে ঘোড়ায় চড়ে একজন মহাকাশচারী” কল্পনা করতে বলা অনেকগুলি চিত্র তৈরি করবে যেমন:

বড় করা / “অ্যান্ডি ওয়ারহোলের স্টাইলে ঘোড়ায় চড়ে একজন নভোচারী,” এআই-চালিত ডাল-ই দ্বারা উত্পন্ন একটি চিত্র৷

ড্যাল-ই 2 অনুরূপ চিত্র খুঁজে পেতে গুগল অনুসন্ধান করে না; এটি তার অভ্যন্তরীণ মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি ছবি তৈরি করে। এটি একটি নতুন চিত্র যা গণিত ছাড়া কিছুই নয়।

AI এর সমস্ত অ্যাপ্লিকেশন এর মতো যুগান্তকারী নয়। এআই এবং মেশিন লার্নিং প্রায় প্রতিটি শিল্পে ব্যবহার খুঁজে পাচ্ছে। মেশিন লার্নিং দ্রুত অনেক শিল্পে অপরিহার্য হয়ে উঠছে, যা খুচরা খাতে সুপারিশ ইঞ্জিন থেকে তেল ও গ্যাস শিল্পে পাইপলাইন নিরাপত্তা এবং স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে রোগ নির্ণয় এবং রোগীর গোপনীয়তা পর্যন্ত সবকিছুকে শক্তিশালী করে। স্ক্র্যাচ থেকে ডাল-ই-এর মতো সরঞ্জাম তৈরি করার জন্য প্রতিটি কোম্পানির সংস্থান নেই, তাই সাশ্রয়ী মূল্যের, অর্জনযোগ্য টুলসেটের জন্য প্রচুর চাহিদা রয়েছে। সেই চাহিদা পূরণের চ্যালেঞ্জটি ব্যবসায়িক কম্পিউটিংয়ের প্রথম দিনগুলির সমান্তরাল, যখন কম্পিউটার এবং কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি দ্রুত হয়ে উঠছিল। দ্য প্রযুক্তি ব্যবসা প্রয়োজন. যদিও প্রত্যেকেরই পরবর্তী প্রোগ্রামিং ভাষা বা অপারেটিং সিস্টেম বিকাশের প্রয়োজন হয় না, অনেক কোম্পানি এই নতুন ক্ষেত্রগুলির অধ্যয়নের শক্তিকে কাজে লাগাতে চায় এবং তাদের সাহায্য করার জন্য তাদের অনুরূপ সরঞ্জামের প্রয়োজন।