কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কাকে বলে? কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ইতিহাস, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জনক, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রকারভেদ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোথায় ব্যবহৃত হয়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরিতে কোন প্রোগ্রাম ব্যবহার করা হয়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধা ও অসুবিধা
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা(Artificial Intelligence) কাকে বলে?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হলো কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি শাখা, যেখানে মানুষের বুদ্ধিমত্তা ও চিন্তা শক্তিকে কম্পিউার দ্বারা অনুকৃত করার চেষ্টা করা হয়ে থাকে। এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হয়ে উঠেছে শিক্ষাক্ষেত্রের অংশ। যেখানে পড়ানো হয় কিভাবে কম্পিউটার এবং সফটওয়্যার তৈরি করতে হয় যা বুদ্ধিমত্তা প্রদর্শন করবে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কম্পিউটার বিজ্ঞানের এমন একটি ক্ষেত্র যেখানে মানুষের বুদ্ধিমত্তা ও চিন্তাশক্তিকে কৃত্রিম উপায়ে প্রযুক্তি নির্ভর যন্ত্রের মাধ্যমে বাস্তবায়ন করা হয়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) মেশিনগুলিতে মানুষের বুদ্ধি অনুকরণকে বোঝায় যেগুলি মানুষের মতো চিন্তা করতে এবং তাদের ক্রিয়াগুলি অনুকরণ করার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়। এই শব্দটি এমন কোনও মেশিনেও প্রয়োগ করা যেতে পারে যা মানব মনের সাথে যুক্ত বৈশিষ্ট্য যেমন শেখা এবং সমস্যা সমাধানের ক্ষেত্রে প্রদর্শিত হয়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বলতে বস্তুতপক্ষে যন্ত্রের বুদ্ধিমত্তাকে বোঝায়। অর্থাৎ কোনো ঘটনা বা পরিস্থিতির সাপেক্ষে কোন যন্ত্র (যেমন- কম্পিউটার) কী ধরনের সিদ্ধান্ত নেবে তার সক্ষমতা পরিমাপণ পদ্ধতি হলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা।
বেশির ভাগ মা্নুষই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বলতে রোবটগুলি মনে করেন।
 |
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা - Artificial Intelligence |
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ইতিহাস
চিন্তা করতে সক্ষম কৃত্রিম মানুষ মূলত গল্প বলার যন্ত্র হিসেবে আবির্ভূত হয়েছিল, প্রকৃতপক্ষে কার্যকর যুক্তি প্রদর্শনের জন্য একটি যন্ত্র তৈরির চেষ্টা করার ধারণাটি সম্ভবত রামন লোল (১৩০০ খ্রিস্টাব্দে) এর সাথে শুরু হয়। তার ক্যালকুলাস রেটিওসিনেটরের সাথে, গটফ্রিড লিবিনিজ গণিত মেশিনের ধারণাকে সম্প্রসারিত করেছিলেন (উইলহেলম স্কিকার্ড ১৬২৩ এর কাছাকাছি সময় প্রথম একটি প্রকৌশলগত কাজ করেছিলেন), সংখ্যার পরিবর্তে ধারণার উপর অপারেশন পরিচালনার উদ্দেশ্যে। উনিশ শতক থেকে কৃত্রিম মানুষ বৈজ্ঞানিক কল্পকাহিনিতে সাধারণ বিষয় হয়ে গিয়েছিল, যেমন মেরি শ্যালীর ফ্রাঙ্কেনস্টাইন বা কারেল কেপেক এর আর.ইউ.আর. (রাসোসের ইউনিভার্সাল রোবটস) এর কথা উল্লেখ করা যেতে পারে।
যান্ত্রিক বা "আনুষ্ঠানিক" যুক্তি অধ্যয়ন প্রাচীনকালে দার্শনিক ও গণিতবিদদের সাথে শুরু হয়েছিল। গাণিতিক যুক্তিবিজ্ঞান অধ্যয়ন অ্যালান টুরিং এর গণিতের তত্ত্বের সূত্রপাত করেছিল, যা একটি মেশিন, "0" এবং "১" প্রতীক চিহ্ন দ্বারা গাণিতিক সিদ্ধান্তগ্রহণ করতে পারে। এই অন্তর্দৃষ্টির মাধ্যমে যে ডিজিটাল কম্পিউটার আনুষ্ঠানিক যুক্তির কোন প্রক্রিয়া অনুকরণ করতে পারে তা চার্চ-টুরিং থিসিস হিসাবে পরিচিতি লাভ করেছিল। স্নায়ুবিদ্যা, তথ্য তত্ত্ব এবং সাইবারনেটিক্সের আবিষ্কার গবেষকদের মধ্যে বৈদ্যুতিক মস্তিষ্ক নির্মাণের সম্ভাবনাকে বাড়িয়ে দিয়েছিল । প্রথম কাজ যা বর্তমানে এআই হিসাবে স্বীকৃত হয় যা ম্যাককুল্লাচ এবং পিটসের ১৯৪৩ টুরিংয়ের জন্য সম্পূর্ণ "কৃত্রিম নিউরন" ছিল প্রথাগত নকশা।
এআই গবেষণা ক্ষেত্র ১৯৫৬ সালে ডার্টমাউথ কলেজের একটি কর্মশালায় প্রথম প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। অ্যালেন নিউয়েল (সিএমইউ), হারবার্ট সিমন (সিএমইউ), জন ম্যাকার্থি (এমআইটি), মার্ভিন মিনস্কি (এমআইটি) এবং আর্থার স্যামুয়েল (আইবিএম) এআই গবেষণার প্রতিষ্ঠাতা এবং নেতা হয়ে উঠেছিলেন। তারা এবং তাদের ছাত্ররা যে প্রোগ্রাম তৈরি করেছিল সংবাদপত্র তাকে "বিস্ময়কর" হিসাবে বর্ণনা করেছিল: কম্পিউটার চেকারদের মধ্যে বিজয়ী হয়, বীজগণিতের মধ্যে শব্দের সমস্যার সমাধান করে, যুক্তিগত তত্ত্বগুলি প্রমাণ করে এবং ইংরেজি কথা বলতে সক্ষম হয়। ১৯৬০-এর দশকের মাঝামাঝি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে প্রতিরক্ষা বিভাগ দ্বারা গবেষণার জন্য ব্যাপকভাবে তহবিল প্রদান এবং বিশ্বব্যাপী ল্যাবরেটরিস প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। এআই এর প্রতিষ্ঠাতারা ভবিষ্যৎ সম্পর্কে আশাবাদী: হারবার্ট সাইমন ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন, "মেশিন বিশ বছরের মধ্যে একজন মানুষ যা করতে পারে তা করতে সক্ষম হবে ।" মার্ভিন মিন্স্কি একমত হয়েছিলেন, "একটি প্রজন্মের মধ্যে ... কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরির সমস্যাটি সমাধান হয়ে যাবে"।
তারা অবশিষ্ট কিছু কাজের অসুবিধা বোঝতে ব্যর্থ হয়েছিল। অগ্রগতি ধীরগতি সম্পন্ন হয়ে পড়েছিল এবং ১৯৭৪ সালে স্যার জেমস লাইটহিল এর সমালোচনার জবাবে ব্রিটিশ সরকার এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের কংগ্রেসের কাছ থেকে চলমান চাপের কারণে এআইএর গবেষণামূলক গবেষণা বন্ধ করে দেয়া হয়েছিল। পরবর্তী কয়েক বছর পরে একে "এআই শীতকালীন" বলা হবে যখন এআই প্রকল্পের অর্থায়ন কঠিন ছিল।
১৯৮০ এর দশকের শুরুতে এআই গবেষণা বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের বাণিজ্যিক সাফল্য দ্বারা পুনরুজ্জীবিত হয়েছিল, এআই প্রোগ্রামের একটি ফর্ম যা মানব বিশেষজ্ঞের জ্ঞান এবং বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতাগুলিকে অনুকরণ করে। ১৯৮৫ সাল নাগাদ এআইয়ের বাজার এক বিলিয়ন ডলারের বেশি পৌঁছেছিল। একই সময়ে, জাপানের পঞ্চম প্রজন্মের কম্পিউটার প্রকল্প ইউএস এবং ব্রিটিশ সরকারকে একাডেমিক গবেষণার জন্য অর্থায়নে ফিরিয়ে আনার জন্য অনুপ্রাণিত করেছিল। যাইহোক, ১৯৮৭ সালে লিস্প মেশিন বাজারের পতনের শুরুতে, এআই আবারও দুর্নীতিতে পড়ে এবং দ্বিতীয় দীর্ঘস্থায়ী মন্দা অবস্থায় পতিত হয়।
১৯৯০ এবং একবিংশ শতকের প্রথম দিকে সরবরাহ, ডেটা মাইনিং, চিকিৎসা নির্ণয়ের এবং অন্যান্য এলাকার জন্য এআই ব্যবহার করা শুরু করেছিল। সাফল্য ছিল গণনীয় ক্ষমতা বৃদ্ধি(মুরের আইন দেখুন), নির্দিষ্ট সমস্যার সমাধান, এআই এবং অন্যান্য ক্ষেত্রগুলির মধ্যে নতুন সম্পর্ক এবং গবেষকগণের গাণিতিক পদ্ধতি এবং বৈজ্ঞানিক মানকে একটি প্রতিশ্রুতির উপর অধিকতর গুরুত্বের কারণে। ডিপ ব্লু ১১ই জুন, ১৯৯৭ তারিখে একজন দাবা চ্যাম্পিয়ন গ্যারি কাসপারভকে পরাজিত করার জন্য প্রথম কম্পিউটার নিয়ন্ত্রিত দাবা খেলোয়াড় হয়ে ওঠে।
উন্নত পরিসংখ্যান কৌশল (শিথিলভাবে গভীর শিক্ষার নামে পরিচিত), বড় পরিমাণে তথ্যের মধ্যে প্রবেশ এবং দ্রুত কম্পিউটারে মেশিন শিক্ষার এবং উপলব্ধির ক্ষেত্রে অগ্রগতি লাভ করে। ২০১০ এর মাঝামাঝি পর্যন্ত, সারা পৃথিবীতে মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করা হতো। একটি বিপদ! আইবিএম এর প্রশ্নের উত্তর সিস্টেমের কুইজ শো প্রদর্শনী ম্যাচে ওয়াটসন একটি উল্লেখযোগ্য মার্জিন দ্বারা দুজন সর্বশ্রেষ্ঠ চ্যাম্পিয়ন ব্র্যাড রাদার এবং কে জেনিংসকে পরাজিত করেছিল। কিনিট, যা Xbox 360 এবং Xbox One এর জন্য 3D শরীর-গতি ইন্টারফেস প্রদান করে যা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা দীর্ঘ এআই গবেষণা থেকে উদ্ভূত হয় যেমন স্মার্টফোনে বুদ্ধিমান ব্যক্তিগত সহায়ক হিসাবে কাজ করে। মার্চ ২০১৬ এ, আলফাগো গো চ্যাম্পিয়ন লি সেডোলের সাথে একটি ম্যাচে ৫টি গেমের মধ্যে ৪টিতেই জিতে নেয়, হ্যান্ডিক্যাপস ছাড়াই একজন পেশাদার গো খেলোয়াড়কে পরাজিত করার জন্য প্রথম কম্পিউটার গো-সিস্টেমিং পদ্ধতিতে পরিণত হয়। ভবিষ্যতের গো সম্মেলনের ২০১৭ আলফাগো কে জেইয়ের সাথে তিনটি খেলায় জিতেছে যিনি ক্রমাগতভাবে দুবছর ধরে বিশ্বের এক নম্বর রেঙ্কিং অর্জন করেছিল।
ব্লুমবার্গের জ্যাক ক্লার্কের মতে ২০১৫ সালে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য একটি মাইলফলক বছর ছিল, গুগলের মধ্যে এআই ব্যবহার করার জন্য সফটওয়্যার প্রকল্পগুলোর সংখ্যা ২০১২ সালে ২৭০০ এরও বেশি প্রকল্পে "স্পোরাইডিক ব্যবহার" বৃদ্ধি পেয়েছে। ক্লার্ক তথ্যপ্রযুক্তি তথ্যও তুলে ধরেছেন যে চিত্র প্রক্রিয়াকরণ কর্মের ত্রুটির হার ২০১১ সাল থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে কমে এসেছে। তিনি ক্লাউড কম্পিউটিং অবকাঠামোর উত্থানের ফলে এবং গবেষণা সরঞ্জাম ও ডাটাসেটগুলির বৃদ্ধির কারণে সাশ্রয়ী মূল্যের স্নায়ুবিক নেটওয়ার্কগুলির বৃদ্ধি নিয়ে এটিকে গুরুত্ব দেন। অন্যান্য উল্লিখিত উদাহরণের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে মাইক্রোসফটের স্কাইপ সিস্টেমের ডেভেলপমেন্ট যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি ভাষা থেকে অন্য ভাষায় অনুবাদ করতে পারে এবং ফেইসবুক সিস্টেম অন্ধ মানুষদের কাছে চিত্রের বর্ণনা করতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জনক কে?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জনক ব্রিটিশ বিজ্ঞানী ও গণিতবিদ অ্যালান টুরিং (Alan Mathison Turing)।
 |
| Alan Mathison Turing |
অ্যালান টিউরিং দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের উচ্চতার সময় নাৎসি এনিগমা কোড ভাঙতে এবং ব্রিটিশদের যুদ্ধে বিজয়ী হওয়ার পথে এবং শেষ পর্যন্ত কম্পিউটার তৈরির পথে তার কাজের জন্য সবচেয়ে বেশি পরিচিত। টুরিং এআই এর বিশ্বে সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য অবদানের একটি অবশ্যই টুরিং টেস্ট , প্রথমদিকে "দ্য নকলকরণ খেলা" নামে পরিচিত, যার এখন একটি চলচ্চিত্রের অভিযোজন রয়েছে। পরীক্ষার লক্ষ্য নির্ধারণ করা হয়েছে যে কখন একটি এআই সিস্টেম মানব-স্তরের বুদ্ধি অর্জন করেছে - যা টুরিং সর্বদা ভেবে অবাক হয়েছিল।
জন ম্যাকার্থি (John McCarthy)
প্রয়াত জন ম্যাকার্থি এআই এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে তার অনস্বীকার্য উত্তরাধিকারের জন্য ব্যাপকভাবে সম্মানিত। ম্যাকার্থারিকে প্রায়শই দায়ী করা হয় যিনি ১৯৫৬ সালে ডার্টমাউথ কলেজে আয়ারে গবেষণা শুরু হওয়ার সময় প্রায় একই সময়ে "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" শব্দটি তৈরি করেছিলেন এবং সংজ্ঞা দিয়েছিলেন।
সেই প্রাথমিক উপস্থাপনার কয়েক দশক পরে ম্যাকার্থি লিস্পের মতো বিভিন্ন এআই প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজে কাজ চালিয়ে যান। ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের পিছনে অন্তর্নিহিত ধারণার জন্যও তিনি দায়বদ্ধ।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বৈশিষ্ট্য
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আদর্শ বৈশিষ্ট্য হলো যুক্তিযুক্তকরণ এবং এমন ক্রিয়াগুলি গ্রহণের ক্ষমতা যা নির্দিষ্ট লক্ষ্য অর্জনের সর্বোত্তম সুযোগ পায়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি সাবসেট হলো মেশিন লানিং, যা এই ধারণাটিকে বোঝায় যে কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানুষের কাছ থেকে সহায়তা ছাড়াই নতুন ডেটা থেকে শিখতে এবং মানিয়ে নিতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রকারভেদ
Artificial Narrow Intelligence (ANI): সুনির্দিষ্ট বিষয়ের উপর সম্ভাব্য সমাধান বিশ্লেষণ করে মতামত/নির্দেশ প্রদান করতে পারে। যেমন মানুষের রক্তের উপাদান শনাক্তকরণের পরিবর্তে যদি রক্তের গ্রুপ শনাক্তকরণের কাজ দেওয়া হয় তাহলে সে পারবে না। প্রোগ্রামিং লজিক এর এটি প্রথম ধাপ এবং দুর্বল পদ্ধতি বটে।
Artificial General Intelligence (AGI): এক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার Huristics প্রযুক্তি ব্যবহার রয়েছে। তথা নতুন কোনো পরিবেশ উপাত্ত সংগ্রহপূর্বক ত্বরিত গতিতে বিশ্লেষণ করে সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারে। একে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার Strong বা Human Level বলা হয়।
Artificial Super Intelligence (ASI): এটি এখনও গবেষণার বিষয়বস্তু হয়ে রয়েছে। ভবিষ্যতে যদি মানুষের তৈরি প্রোগ্রাম বিশ্লেষণ করে মানুষের ঊর্ধ্বে উঠে সিদ্ধান্ত/নির্দেশ প্রদান করতে পারে তবে তা হবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার চূড়ান্ত পর্যায়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোথায় ব্যবহৃত হয়?
বর্তমান দুনিয়াতে কম্পিউটার প্রযুক্তিনির্ভর এমন কোনো ক্ষেত্র খুঁজে পাওয়া যাবে না, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারিক প্রয়োগ নেই। যেসব ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহৃত হচ্ছে -
- চিকিৎসাবিদ্যায় রোগ নির্ণয়ে
- স্টক মার্কেটের শেয়ার লেনদেনে
- রোবট কার্যক্রম নিয়ন্ত্রণে
- আইনি সমস্যার সম্ভাব্য সঠিক সমাধানে
- বিমান চালনায়
- যুদ্ধক্ষেত্র পরিচালনায়
- ব্যাংকিং কার্যক্রম পরিচালনা ও স্টক লেনদেন
- ডিজাইন তৈরিতে
- সাইবার নিরাপত্তার জন্য
- ভিডিও গেমস এ
- স্মার্ট গাড়িতে
- ব্যাংকিং এর ক্ষেত্রে
- আপনার মেল স্প্যাম ফিল্টার করতে
- উবার এ আপনার ভ্রমণের দাম নির্ধারণ করতে
- ডেটা সেন্টার ম্যানেজমেন্টে
- জিনোমিক্স / সিকোয়েন্সিং এ
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে মৌলিক গবেষণা সম্ভব নয় কেন?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে মৌলিক গবেষণা সম্ভব নয় কারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এখন পর্যন্ত সেই লেভেল এ গিয়ে পৌঁছায় নি যাতে করে নতুন কোনো কিছুকে নিয়ে নিজে থেকেই গবেষণা করতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাগুলো এখন পর্যন্ত সম্পূর্ণ স্বয়ং সম্পূর্ণ হতে পারে নি। এক সময় হয়তো মানুষের মতো সেগুলো ভাবতে ও নিজেই সিদ্ধান্ত নিতে পারবে, সেদিন সম্ভব হবে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরিতে ব্যবহৃত প্রোগাম কি?
এক্সপার্ট সিস্টেম এবং রোবটিক্সে কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ করার জন্য বিভিন্ন ধরনের প্রোগ্রামিং ভাষা যেমন- LISP, CLISP, PROLOG, C/C++, JAVA ইত্যাদি ব্যবহার করা হয়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধা
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের ফলে ত্রুটি বা ভুল হওয়ার সম্ভাবনা কম বা প্রায় শূন্য থাকে।
- দ্রুততার সাথে কাজ করা যায়।
- এআই ব্যবহার করে স্মার্ট কার্ড ভিত্তিক সিস্টেমে জালিয়াতি সনাক্তকরণ সম্ভব হয়।
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি প্রধান সুবিধা হলো, এটিকে মানুষের বিপরীতে ঝুঁকিপূর্ণ কাজ করতে ব্যবহার করা যায়।
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পন্ন একটি যন্ত্র কোনো প্রকার বিরতি ছাড়াই কাজ করতে সক্ষম।
- দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণ করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা হয়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অসুবিধা
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পন্ন মেশিন দিয়ে মানুষের বদলে কাজ করায় সমাজে বেকারের সংখ্যা দিনে দিনে বেড়ে চলেছে।
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভুল ব্যবহারের ফলে ব্যাপক ক্ষতি সাধান হতে পারে।
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পন্ন মেশিন এ যে কোডিং দেওয়া হবে তারা সেগুলো ব্যতীত কিছু করতে পারে না।
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় ভুল প্রোগ্রামিং এর কারণে তারা বিপদের কারণ হতে পারে।
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারে মানুষের স্বাভাবিক বুদ্ধি লোপ পেতে পারে।
