আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স: আশীর্বাদ না অভিশাপ
শহীদ রানা। শনিবার, ২১ সেপ্টেম্বর, ২০২৪, আপডেট ১৪:৫৫
প্রযুক্তি ছাড়া যেমন আজকের বিশ্ব কল্পনা করা যায় না, তেমনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা এআই প্রযুক্তি ছাড়া কল্পনা করা যায় না আজকের প্রযুক্তি বিশ্বের কথা। এআই প্রযুক্তির নিত্য উৎকর্ষতায় অনেক অসাধারণ কাজ আজ হয়ে উঠেছে সাধারণ, অনেক অসম্ভব হয়ে উঠেছে সম্ভব। তবে এআই প্রযুক্তির আশীর্বাদের তালিকা যত দীর্ঘই হোক না কেন এআই প্রযুক্তির ঝুঁকির বিষয়টি এড়িয়ে যাবার কোনো সুযোগ নেই। বিশেষ করে এই প্রযুক্তির বর্ধিত চাহিদা ও জনপ্রিয়তার প্রেক্ষাপটে প্রয়োজন এআই-এর ঝুঁকি সম্পর্কে আরও সচেতন হওয়া এবং এআই প্রযুক্তির দায়িত্বশীল ব্যবহার সুনিশ্চিত করা। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জগতে যাকে ‘গডফাদার’দের একজন বলে মনে করা হয় সেই জেফ্রি হিন্টন সম্প্রতি গুগল থেকে ইস্তফা দিয়ে হুঁশিয়ারি দিয়েছেন যে আর কিছুকাল পরই চ্যাটবটরা মানুষের চেয়েও বুদ্ধিমান হয়ে যেতে পারে। তাহলে কি আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স একসময় মানুষের মতো সৃষ্টিশীল হয়ে উঠবে? গত বৃহস্পতিবার জাতিসংঘের কৃত্রিম-বুদ্ধিমত্তা বিষয়ক উপদেষ্টামন্ডলী এক বছর বিচার-বিশ্লেষণ ও পর্যালোচনার পর তাদের চূড়ান্ত প্রতিবেদন প্রকাশ করেছে। প্রতিবেদনে তারা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির ঝুঁকি এবং এর পরিচালনায় বিদ্যমান অসঙ্গতিগুলোর মোবাবেলায় সাতটি সুপারিশ প্রস্তাব করেছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কী,কীভাবে কাজ করে: কিছুদিন আগেও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ছিল দূর ভবিষ্যতের একটি কাল্পনিক বিষয়। কিন্তু অতি সম্প্রতি এই দূরবর্তী ভবিষ্যতের বিষয়টি আমাদের দৈনন্দিন জীবনের অংশ হতে শুরু করেছে। তার প্রধান কারণ, পৃথিবীর মানুষ ডিজিটাল বিশ্বে এমনভাবে সম্পৃক্ত হয়েছে যে, হঠাৎ করে অচিন্তনীয় পরিমাণ ডেটা সৃষ্টি হয়েছে এবং সেই ডেটাকে প্রক্রিয়া করার মত ক্ষমতাশালী কম্পিউটার আমাদের হাতে চলে এসেছে। এই ডেটা বা তথ্যকে প্রক্রিয়া করার জন্য বিজ্ঞানী এবং প্রযুক্তিবিদরা এমন একটি পদ্ধতি বেছে নিয়েছে যেটি মানুষের মস্তিষ্কের মতো করে কাজ করে। চিন্তাশক্তি, বুদ্ধি কিংবা বিশ্লেষণ ক্ষমতা মানুষের সহজাত। কিন্তু একটি যন্ত্রকে মানুষের মতো বুদ্ধিমত্তা দিয়ে, সেটিকে চিন্তা করানো কিংবা বিশ্লেষণ করানোর ক্ষমতা দেওয়ার ধারণাটিকে সাধারণভাবে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বলা হয়।
সাধারণভাবে এটা নিউরাল নেট নামে পরিচিত। সহজভাবে বলা যায় এর একটি ইনপুট স্তর এবং আউটপুট স্তর রয়েছে যার মাঝখানের স্তরটি হচ্ছে ‘লুক্কায়িত’ স্তর। প্রথমে এই নিউরাল নেটকে ইনপুট এবং তার সাথে যুক্ত আউটপুট ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। তখন ‘লুক্কায়িত’ স্তরটি এমনভাবে পরিবর্তিত হতে থাকে যেন প্রশিক্ষণের জন্য দেওয়া ইনপুটের জন্য সত্যি আউটপুটটি পাওয়া যায়। একবার প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েগেলে এই নিউরাল নেটকে সম্পূর্ণ নতুন ইনপুট দিলেও সেটি সম্ভাব্য সঠিক আউটপুটটি দিতে পারবে। যত বেশি ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে, নিউরাল নেটটি তত ভালো কাজ করবে। একটি লুক্কায়িত স্তর না রেখে একাধিক স্তর দিয়ে এই নেটকে আরো অনেক বুদ্ধিমান করা সম্ভব। তখন নেটটি নিজেই ডেটা ব্যবহার করে শিখে নিতে পারবে। এই প্রক্রিয়ার নাম ‘ডিপ লার্নিং’ এবং বলা যেতে পারে একটি সত্যিকারের আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের সবচেয়ে কাছাকাছি একটি প্রক্রিয়া।
ইউডি/এজেএস
