Home-theater-designers
2022 সালের শেষের দিকে লাইমলাইটে AI-এর অগ্রগতির পর থেকে, প্রায় প্রতি সপ্তাহে হাজার হাজার AI মডেল পপ আপ হচ্ছে। যা কি করে তার সাথে তাল মিলিয়ে চলার চেষ্টা করা চক্করদায়ক হতে পারে।
আপনি যদি AI বেসিকগুলির সাথে পরিচিত হন তবে আপনি ইতিমধ্যেই জেনারেটিভ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (GAI) সম্পর্কে জানেন। বিপরীতভাবে, আপনি কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা (AGI) নামক অন্য ধরণের AI এর সাথে এতটা পরিচিত নাও হতে পারেন।
দিনের মেকইউজের ভিডিও কন্টেন্টের সাথে চালিয়ে যেতে স্ক্রোল করুন
যদিও তারা একই রকম শোনাচ্ছে, তারা পুরোপুরি একই নয়। এবং না, এটি শুধুমাত্র কারণ তাদের সংক্ষিপ্ত বর্ণগুলি প্রায় পরিবর্তন করা হয় না। সুতরাং, দুটি মধ্যে পার্থক্য কি?
কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা কি?
একটি AI কল্পনা করুন যেটি চিন্তা করতে পারে, যুক্তি দিতে পারে, উপলব্ধি করতে পারে, অনুমান করতে পারে- সমস্ত জিনিস মানুষ করতে পারে। যে, এবং আরো, কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা কি অনুমিত হয়. যদিও তাত্ত্বিক, কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা (AGI) মানুষের মতো যেকোন বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ সম্পাদন করতে পারে, কিন্তু কম বা কোনো ত্রুটি ছাড়াই।
এটি কৃত্রিম সংকীর্ণ বুদ্ধিমত্তা (ANI) থেকে পৃথক, যা একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্র বা কাজের পরিসরে অত্যন্ত দক্ষ। সংকীর্ণ বুদ্ধিমত্তা শুধুমাত্র একটি বা খুব কম নির্দিষ্ট কাজের ক্ষেত্রে দক্ষতা অর্জনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেমন একটি খুব বিশেষ শৃঙ্খলায় একজন প্রফেসর এমেরিটাস।
AGI একটি AI হওয়ার প্রস্তাব করা হয়েছে যা অনুভব করতে পারে, এর অনুভূতির উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে পারে, সমস্যার সমাধান করতে পারে, ভাষা শিখতে পারে, প্রক্রিয়া করতে পারে এবং অন্যান্য জ্ঞানীয় ক্ষমতা সম্পাদন করতে পারে। তথ্যের পূর্বে খাওয়ানো ছাড়া, AGI এর সাথে জড়িত ভেরিয়েবল নির্বিশেষে অর্থপূর্ণ কিছু নিয়ে আসা উচিত।
বিজ্ঞান কল্পকাহিনী এআই সবেমাত্র কাছাকাছি আসে, তাই AGI এখনও একটি তত্ত্ব মাত্র। যদিও কাজের কিছু এআই মডেল AGI এর বর্ণনার কাছাকাছি আসে, তবুও এটি সরবরাহ করা ডেটার উপর অনেক বেশি নির্ভর করে এবং এখনও স্বাধীন যুক্তি তৈরি করতে পারেনি। যদিও তারা সমস্যা-সমাধান, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং এই জাতীয় বিষয়ে দক্ষতা অর্জন করে, আমরা তাদের পূর্ণ-বিকশিত AGI বলতে পারি তার আগে তারা এখনও অনেক দূরে।
উদাহরণস্বরূপ, Google DeepMind AGI মডেলগুলি তৈরি করতে দিনরাত কাজ করছে যা মানুষের বুদ্ধিমত্তার সাথে সমান হতে পারে, মানুষের মতো শেখার এবং যুক্তি করার ক্ষমতা সহ। আরো জানতে, চেক আউট Google এর ডিপমাইন্ড বিদ্যমান বটগুলি আশ্চর্যজনক জিনিসগুলি করতে পারে .
তাহলে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার সম্ভাব্য প্রয়োগগুলি কী কী? ঠিক আছে, এটি কল্পনাযোগ্য প্রতিটি ক্ষেত্রে গুরুত্ব খুঁজে পাওয়ার প্রতিশ্রুতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, AGI এবং বায়োটেকনোলজি খরচের একটি ভগ্নাংশে প্রিমিয়াম স্বাস্থ্যসেবা প্রদান করতে পারে। এটি চিকিত্সার পরিকল্পনাগুলিকে ব্যক্তিগতকৃত করতে পারে এবং ন্যূনতম ত্রুটিগুলির সাথে নির্ণয়ের গতি বাড়াতে পারে৷
স্যামসাং গ্যালাক্সি ঘড়ির জন্য সেরা অ্যাপ
এটি রোবোটিক্স এবং অটোমেশন, গবেষণা, শিক্ষা, কৃষি, মহাকাশ অনুসন্ধান ইত্যাদি ক্ষেত্রে এইগুলি এবং আরও অনেক কিছু করতে পারে।
জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি?
আগেই উল্লেখ করা হয়েছে, লেখার সময় বিদ্যমান বেশিরভাগ AI মডেল এই বিভাগে পড়ে।
জেনারেটিভ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (GAI) এর মধ্যে এমন যেকোন AI অন্তর্ভুক্ত থাকে যা, নাম থেকেই বোঝা যায়, নতুন উপাদান তৈরি করে, তা অডিও, ইমেজ বা টেক্সটই হোক না কেন, পূর্বে অভিযুক্ত ডেটা থেকে। অন্য কথায়, যেকোন AI আপনাকে বিষয়বস্তু তৈরি করার জন্য প্রম্পট দিতে হবে বা সঞ্চিত তথ্য অ্যাক্সেস করে অনুরোধের জবাব দিতে হবে একটি GAI হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, সাধারণ টেক্সট-টু-স্পিচ এবং ইমেজ-টু-ইমেজ অনুবাদক এবং DALL-E এর মতো সাম্প্রতিক উন্নয়ন ( DALL-E কি? ), মিউজনেট, স্টাইল-ভিত্তিক জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (স্টাইলগান), জুকবক্স, এবং জেনারেটিভ প্রি-ট্রেনড ট্রান্সফরমার (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) জেনারেটিভ এআই-এর অধীনে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে।
জেনারেটিভ এআই গভীর শিক্ষার কৌশল ব্যবহার করে যতটা সম্ভব প্রম্পটের কাছাকাছি বিষয়বস্তু তৈরি করতে। আপনি যে সামগ্রীটি তৈরি করতে অনুরোধ করছেন তা তৈরি করতে তারা নির্মাণ সামগ্রী হিসাবে প্রম্পটগুলি ব্যবহার করে৷ এখানে কিছু আছে ChatGPT আপনার জন্য কি করতে পারে তার উদাহরণ আপনি যদি এটি সম্পর্কে আরও জানতে চান।
কিভাবে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা এবং জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অনুরূপ?
যদিও তাদের ক্রিয়াকলাপের পদ্ধতি এবং দক্ষতার দিক থেকে ভিন্ন, তবে AGI এবং জেনারেটিভ এআই বেশ কিছু জিনিসে মিল রয়েছে।
1. শেখা
AGI এবং GAI হল মেশিন লার্নিং মডেল যা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে তত্ত্বাবধানে, আধা-তত্ত্বাবধানে এবং অ-তত্ত্বাবধানহীন অ্যালগরিদমের মাধ্যমে শেখে। প্রম্পটের প্রসঙ্গের সাথে সামঞ্জস্য রেখে বিষয়বস্তু তৈরি করতে ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়া করতে সক্ষম হওয়ার জন্য এটি।
মানুষের মতো, AGI মডেলগুলি বিভিন্ন ডেটা এবং অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে পারে। একই সময়ে, নতুন, অর্থপূর্ণ, এবং প্রাসঙ্গিক ডেটা তৈরি করার জন্য অন্তর্নিহিত প্যাটার্ন এবং ডেটার মধ্যে সম্পর্ক বোঝার জন্য GAI বিদ্যমান বৃহৎ ডেটা পুলগুলিতে প্রশিক্ষিত।
2. অ্যাপ্লিকেশনের পরিসীমা
AGI এবং GAI উভয়ই টেক্সট, ইমেজ এবং ভিডিও কন্টেন্ট সহ কিন্তু সীমাবদ্ধ নয় এমন বিস্তৃত উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে।
জেনারেটিভ এআই সীমিত ক্ষেত্রে বিভিন্ন উদ্দেশ্যে তৈরি করা যেতে পারে। অন্যদিকে, কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা স্বাভাবিকভাবেই জীবনের প্রতিটি ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, কারণ এটি স্বাধীনভাবে যুক্তি ও কার্য সম্পাদন করতে পারে।
3. পরিবর্তনের জন্য অনুঘটক
প্রযুক্তিগত অগ্রগতির লক্ষ্য হল পরিবর্তন এবং বৃদ্ধিকে উৎসাহিত করা। AGI এবং GAI দ্রুত-ট্র্যাকিং অত্যধিক-প্রয়োজনীয় পরিবর্তন এবং উদ্ভাবনের ক্ষেত্রে অপরিহার্য।
ব্যবহারযোগ্য GAI এবং AGI প্রবর্তনের মাধ্যমে, মানবতা নিশ্চিত করা হয়েছে যে দ্রুত অগ্রগতি শীঘ্রই অনুসরণ করছে, মানুষের শ্রমের সময়কে তাত্পর্যপূর্ণভাবে কমিয়েছে।
যখন আমি কম্পিউটারে আমার ফোন প্লাগ করি তখন কিছুই হয় না
4. এথিক্যাল ডাইলেমার উৎস
যদিও AI থেকে অতিরিক্ত সাহায্য পাওয়া একটি ভাল ধারণার মতো শোনায়, তখন বেশ কিছু উদ্বেগ দেখা দেয় যখন AI-এর তদারকি করার জন্য নৈতিকভাবে কী সঠিক তার একটি স্পষ্ট সীমানা থাকা প্রয়োজন।
জেনারেটিভ এআই সহ, সেখানে আছে AI শিল্পের চারপাশে কপিরাইট নিয়ম সম্পর্কে উদ্বেগ আর যদি এআই শিল্প প্রকৃত শিল্প কিনা তা নিয়ে প্রশ্ন . AGI, পর্যাপ্ত সময় দেওয়া, মানবতাকে অর্থহীন হিসাবে দেখতে পারে এবং মানবতাকে ধ্বংস করার জন্য অগ্রসর হতে পারে - একটি সাই-ফাই ভয়াবহ বাস্তবতা।
এআই-এর ক্ষেত্রে প্রবিধানগুলি চ্যালেঞ্জিং ছিল, কারণ এগুলি মানব জাতির জন্য অজানা জল।
কিভাবে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা থেকে ভিন্ন?
তাদের মধ্যে সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য হল যে AGI এখনও তৈরি করা হয়নি, যখন GAI বিদ্যমান এবং ইতিমধ্যেই ব্যবহার করা হচ্ছে। অন্যান্য পার্থক্যগুলি নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে রয়েছে:
1. অপারেশন মোড
এজিআই এখনও কম্পিউটার বিজ্ঞানীদের পছন্দের তালিকায় রয়েছে তা ছাড়া, তাদের অপারেশনের পদ্ধতিগুলি স্পষ্টভাবে স্বতন্ত্র।
কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা কোনো নির্দিষ্ট কাজ বা ডোমেইনের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়, নির্দিষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই কাজগুলি বহন করে। অন্যদিকে, জেনারেটিভ এআই বিদ্যমান নিদর্শন এবং ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি কুলুঙ্গির মধ্যে নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।
2. অভিযোজনযোগ্যতা
AGI শিখতে পারে এবং নতুন পরিস্থিতিতে মানিয়ে নিতে পারে, যখন জেনারেটিভ AI ইনপুট ডেটা এবং নির্দিষ্ট ডোমেনে কাজ করে তা দ্বারা সীমাবদ্ধ।
একটি AGI একটি সংস্থার বিক্রয় এবং আর্থিক তদারকি করে মহামারীর মতো হঠাৎ পরিবর্তনের ক্ষেত্রে সামঞ্জস্য করতে সক্ষম হবে। AGI মডেল উপলব্ধ ডেটা থেকে বুদ্ধিমান অনুমান করতে সক্ষম হবে এবং নতুন বিকাশের জন্য সংস্থার ক্রিয়াকলাপগুলিকে পুনরায় কনফিগার করতে সক্ষম হবে।
এটি এমন কিছু যা জেনারেটিভ এআই, নিজে থেকে করতে পারে না।
3. জ্ঞান
কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা সম্ভবত তার সমস্যা সমাধানের পদ্ধতিতে মানুষের মতো। এটি জেনারেটিভ এআই-এর বিরোধী, যা প্রাক-প্রশিক্ষিত ইনপুট-আউট সিকোয়েন্সে কাজ করে। একটি জেনারেটিভ AI শুধুমাত্র তা করতে পারে যা করার জন্য এটি প্রোগ্রাম করা হয়েছিল, এর বেশি নয়, কম নয়। অন্যদিকে, একটি AGI শিখবে, কারণ, তুলনা এবং অনুমান করবে।
সহজ কথায়, একজন এজিআই একজন মানুষের মতো চিন্তা করতে পারে এবং হতে পারে আরও ভালো।
অ্যান্ড্রয়েডের জন্য সেরা বড় কীবোর্ড অ্যাপ
4. শেখার পদ্ধতি
জেনারেটিভ এআই প্রায়শই ব্যাপক ডেটা রিসোর্সের মাধ্যমে তত্ত্বাবধানহীন প্রশিক্ষণের মাধ্যমে শেখে, যা এটিকে শেখায় কিভাবে পূর্বে বিদ্যমান থেকে নতুন সামগ্রী তৈরি করতে হয়।
AGI উভয় তত্ত্বাবধানে এবং অ-তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা এবং শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষার সমন্বয় ব্যবহার করবে। এটি নিশ্চিত করে যে এটি তার নিষ্পত্তিতে বিশাল সম্পদের মুখে বুদ্ধিমান পছন্দ করতে পারে।
GAI, AGI, এবং Beyond
অস্বীকার করার উপায় নেই যে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা হল স্বপ্নের জিনিস যা দ্রুত বাস্তবে রূপান্তরিত হয়। আমরা কেবল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরিতে অভ্যস্ত হয়ে উঠছি তবে খুব বেশি আরামদায়ক হওয়া উচিত নয়।
কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা শীঘ্রই একটি নিছক তত্ত্বের বাইরে চলে যাবে কিন্তু বুদ্ধিমত্তার একটি সক্রিয় রূপ, আশা করি আমাদের সাথে এবং আমাদের জন্য কাজ করবে।