এআই কি মানুষের মতো চিন্তা করে? আপনি যদি এই প্রশ্ন নিয়ে ভাবছেন, তাহলে চলুন INVIAI-এর সঙ্গে এই নিবন্ধে বিস্তারিত জানি এবং উত্তর খুঁজি!
মানব চিন্তা জড়িত থাকে সচেতনতা, অনুভূতি এবং প্রসঙ্গ-সমৃদ্ধ যুক্তির সঙ্গে। এআই-এর “চিন্তা” বলতে বোঝায় যন্ত্রের মাধ্যমে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং প্যাটার্ন শনাক্তকরণ।
বিশেষজ্ঞরা বুদ্ধিমত্তাকে বিস্তৃতভাবে সংজ্ঞায়িত করেন “জটিল লক্ষ্য অর্জনের ক্ষমতা” হিসেবে, কিন্তু মানুষের এবং যন্ত্রের বুদ্ধিমত্তা সম্পূর্ণ ভিন্ন প্রক্রিয়া থেকে উদ্ভূত হয়।
মানব মস্তিষ্ক একটি জৈবিক নেটওয়ার্ক, যার মধ্যে প্রায় ৮৬ বিলিয়ন নিউরন রয়েছে, যা এক বা কয়েকটি অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং প্রসঙ্গ ও অর্থ ধরে রাখতে সক্ষম। বিপরীতে, এআই ডিজিটাল হার্ডওয়্যার (সিলিকন সার্কিট) ব্যবহার করে এবং গাণিতিক অ্যালগরিদম অনুসরণ করে।
সংক্ষেপে, এআই-এর কোনো মন বা অনুভূতি নেই – এটি গণনার মাধ্যমে কাজ করে। এই পার্থক্যগুলো বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যাতে আমরা বুঝতে পারি এআই কী করতে পারে (এবং কী করতে পারে না)।
মস্তিষ্ক বনাম যন্ত্র: মূলত ভিন্ন ব্যবস্থা
একটি প্রধান পার্থক্য হলো হার্ডওয়্যার এবং স্থাপত্য। মানুষের মস্তিষ্ক একটি জৈবিক মস্তিষ্ক যা ব্যাপক সমান্তরালতা নিয়ে কাজ করে; এআই সিস্টেম ইলেকট্রনিক সার্কিট এবং সিলিকন চিপ ব্যবহার করে। মস্তিষ্কের নিউরন (~৮৬ বিলিয়ন) যেকোনো নেটওয়ার্কের “কৃত্রিম নিউরন” এর চেয়ে অনেক বেশি।
মস্তিষ্ক ইলেক্ট্রোকেমিক্যাল সংকেতের মাধ্যমে কাজ করে, যেখানে এআই বাইনারি কোড এবং ডিজিটাল গণনা ব্যবহার করে। প্রকৃতপক্ষে, বিশেষজ্ঞরা উল্লেখ করেন যে বর্তমান এআই “অচেতন যন্ত্র” হিসেবে থাকবে যার সম্পূর্ণ ভিন্ন “অপারেটিং সিস্টেম (ডিজিটাল বনাম জৈবিক)” রয়েছে। বাস্তবিক অর্থে, এআই-এর কোনো বাস্তব সচেতনতা বা বিষয়ভিত্তিক অভিজ্ঞতা নেই – এটি মূলত হার্ডওয়্যারে চলমান একটি সিমুলেটর।
- স্থাপত্য: মানব মস্তিষ্কে ঘন এবং অত্যন্ত আন্তঃসংযুক্ত নিউরন থাকে। এআই চিপে সাধারণত অনেক কম সংখ্যক সরলীকৃত “নিউরন” (নোড) স্তর ব্যবহার করে।
- শিক্ষা: মানুষ প্রায়ই একবারের অভিজ্ঞতা থেকে শিখে (ওয়ান-শট লার্নিং); আমরা নতুন তথ্য গ্রহণ করি পুরনো তথ্য মুছে ফেলা ছাড়াই। এআই মডেল সাধারণত বড় ডেটাসেট এবং বহু প্রশিক্ষণ চক্রের প্রয়োজন হয়।
প্রকৃতপক্ষে, গবেষণায় দেখা গেছে আধুনিক এআইকে একই উদাহরণ শত শত বার প্রশিক্ষণ দিতে হয়, যেখানে মানুষ খুব কম অভিজ্ঞতা থেকে দ্রুত শিখে। - অ্যালগরিদম: এআই শেখার জন্য স্পষ্ট গাণিতিক পদ্ধতি (যেমন ব্যাকপ্রোপাগেশন) ব্যবহার করে।
মানব মস্তিষ্ক সম্ভবত ব্যাকপ্রোপাগেশন ব্যবহার করে না – গবেষকরা দেখেছেন মস্তিষ্ক একটি ভিন্ন “প্রসপেকটিভ কনফিগারেশন” পদ্ধতি ব্যবহার করে সংযোগগুলো সামঞ্জস্য করে, যা বিদ্যমান জ্ঞান সংরক্ষণ করে এবং শেখার গতি বাড়ায়।
সংক্ষেপে, এআই শেখার নিয়মগুলো মস্তিষ্কের থেকে আলাদা। - সচেতনতা: মানুষের আত্মসচেতনতা এবং অনুভূতি থাকে; এআই-এর নেই। বর্তমান এআই সিস্টেমগুলো “অচেতন যন্ত্র” যা অনুভূতি ছাড়া কাজ করে। এদের কোনো অভ্যন্তরীণ জীবন নেই – শুধুমাত্র ইনপুট এবং আউটপুট।
- সৃজনশীলতা ও প্রসঙ্গ: মানুষ সামগ্রিকভাবে চিন্তা করে, অন্তর্দৃষ্টি এবং জীবন অভিজ্ঞতা ব্যবহার করে। এআই ডেটা-চালিত কাজগুলোতে দক্ষ, কিন্তু “চিন্তা” করে সংখ্যার মাধ্যমে।
উদাহরণস্বরূপ, এআই সৃজনশীল আউটপুট (শিল্পকর্ম, গল্প, ধারণা) তৈরি করতে পারে, কিন্তু তা শেখা প্যাটার্ন পুনর্গঠন করে করে।
একটি সাম্প্রতিক গবেষণায় দেখা গেছে এআই চ্যাটবট গড় মানুষের সৃজনশীলতা পরীক্ষায় সমান বা তার চেয়েও ভালো ফলাফল দিতে পারে – তবে এটি পরিসংখ্যানগত প্যাটার্ন-ম্যাচিং, প্রকৃত মানব সৃজনশীলতা নয়।
এআই-এর “সৃজনশীলতা” সাধারণত ধারাবাহিক (কম খারাপ ধারণা) কিন্তু মানুষের কল্পনার অপ্রত্যাশিত ঝলক থাকে না।
এআই সিস্টেমগুলো কীভাবে “চিন্তা” করে?
এআই সিস্টেমগুলো মানুষের থেকে মৌলিকভাবে ভিন্নভাবে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে। যখন একজন মানুষ লেখে বা কথা বলে, তখন অর্থ এবং উদ্দেশ্য আসে অভিজ্ঞতা থেকে।
একটি রোবট বা কম্পিউটার “লিখে” ডেটা নিয়ন্ত্রণ করে। উদাহরণস্বরূপ, বড় ভাষা মডেলগুলো পরবর্তী শব্দের সম্ভাবনা অনুমান করে বাক্য তৈরি করে, অর্থ বোঝার মাধ্যমে নয়।
তাদের মূলত “দুর্দান্ত সম্ভাব্যতা যন্ত্র” বলা যায়, যাদের কাজ শব্দ নির্বাচন করা শেখা পরিসংখ্যান থেকে। বাস্তবে, এআই মানুষের মতো আউটপুট অনুকরণ করে কিন্তু প্রকৃত বোঝাপড়া থাকে না।
একটি এআই চ্যাটবট সঙ্গতিপূর্ণ প্রবন্ধ তৈরি করতে পারে, কিন্তু এটি জানে না সে কী বলছে। এটির কোনো বিশ্বাস বা অনুভূতি নেই – এটি শুধু অপ্টিমাইজেশন নিয়ম অনুসরণ করে।
- পরিসংখ্যানগত যুক্তি: এআই (বিশেষ করে নিউরাল নেটওয়ার্ক) ডেটায় প্যাটার্ন খুঁজে “শিখে”। এটি ইনপুট থেকে আউটপুট মেলাতে সংখ্যাগত ওজন সামঞ্জস্য করে। একটি ভাষা মডেল সম্ভাবনার ভিত্তিতে পরবর্তী শব্দের র্যাঙ্কিং করে।
এটি মানুষের চিন্তার থেকে ভিন্ন, যেখানে অর্থগত বোঝাপড়া এবং ধারণার ওপর যুক্তি চলে। - বৃহৎ গণনা: এআই দ্রুত লক্ষ লক্ষ উদাহরণ প্রক্রিয়াকরণ করতে পারে। এটি বিশাল ডেটাসেট থেকে সম্পর্ক খুঁজে পেতে পারে যা মানুষ কখনো খুঁজে পাবে না।
কিন্তু এই গতি একটি মূল্য নিয়ে আসে: প্রকৃত বোঝাপড়া ছাড়া, এআই আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে ভুল বা অর্থহীন উত্তর দিতে পারে। (ভাষা মডেলে “হ্যালুসিনেশন” এর মতো কুখ্যাত উদাহরণ রয়েছে, যেখানে এআই বিশ্বাসযোগ্য কিন্তু মিথ্যা তথ্য তৈরি করে।) - কোনো আত্মসচেতনতা বা লক্ষ্য নেই: এআই-এর কোনো স্ব-প্রেরণা নেই। এটি সিদ্ধান্ত নেয় না “আমি X করতে চাই।” এটি শুধু প্রোগ্রামারদের নির্ধারিত উদ্দেশ্য (যেমন ত্রুটি কমানো) অপ্টিমাইজ করে। মানুষের মতো ইচ্ছা, উদ্দেশ্য বা সচেতনতা এআই-এর নেই।
- ব্যাখ্যাযোগ্যতার সমস্যা: এআই-এর অভ্যন্তরীণ কাজ (বিশেষ করে গভীর নেটওয়ার্ক) বেশিরভাগই “কালো বাক্স”।
গবেষকরা সতর্ক করে বলেন যে এই নেটওয়ার্কগুলো মস্তিষ্কের মতো কাজ করে বলে ধরে নেওয়া উচিত নয়।
একটি সাম্প্রতিক MIT গবেষণায় দেখা গেছে নিউরাল নেটওয়ার্ক কেবল খুব কৃত্রিম পরিবেশে নির্দিষ্ট মস্তিষ্কের সার্কিট অনুকরণ করে।
গবেষকরা উল্লেখ করেন, এআই শক্তিশালী হতে পারে, কিন্তু “মানব বুদ্ধিমত্তার সঙ্গে তুলনা করার সময় খুব সতর্ক থাকতে হবে।”
সংক্ষেপে, শুধু এআই একই কাজ করতে পারে বলে এর “চিন্তা” মানুষের মতো হবে এমন নয়।
সাদৃশ্য এবং অনুপ্রেরণা
পার্থক্য থাকা সত্ত্বেও, এআই মানব মস্তিষ্ক থেকে অনুপ্রাণিত হয়েছে। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক সংযুক্ত প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট (নোড) এবং সামঞ্জস্যযোগ্য সংযোগ শক্তির ধারণা ধার করেছে।
জৈবিক মস্তিষ্ক এবং এএনএন উভয়ই অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে সংযোগগুলো টিউন করে উন্নতি করে। উভয় ক্ষেত্রেই শেখা নেটওয়ার্কের তারের বিন্যাস পরিবর্তন করে কাজের দক্ষতা বাড়ায়।
- নিউরাল অনুপ্রেরণা: এআই সিস্টেমগুলো স্তরযুক্ত নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে যা মস্তিষ্কের সার্কিটের মতো। তারা ভার্চুয়াল নিউরন এবং ওজনের মাধ্যমে ইনপুট প্রক্রিয়াকরণ করে।
- প্যাটার্ন শেখা: মস্তিষ্কের মতো, নিউরাল নেটওয়ার্ক ডেটার মাধ্যমে অভিযোজিত হয়। উভয়ই ইনপুট থেকে বৈশিষ্ট্য এবং সম্পর্ক বের করে।
- কাজের দক্ষতা: কিছু ক্ষেত্রে, এআই মানুষের দক্ষতার সমতুল্য বা তার চেয়েও ভালো হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, উন্নত ইমেজ ক্লাসিফায়ার বা ভাষা মডেল মানুষের মতো নির্ভুলতা অর্জন করে। একটি গবেষণায় দেখা গেছে এআই চ্যাটবট সৃজনশীল ধারণা পরীক্ষায় গড় মানুষের সমান বা তার চেয়ে ভালো ফলাফল দিয়েছে।
- সীমাবদ্ধতা: তবে, সাদৃশ্য মূলত বাহ্যিক। মস্তিষ্কে অনেক বেশি নিউরন এবং অজানা শেখার নিয়ম থাকে; এএনএন অনেক সহজ ইউনিট এবং স্পষ্ট অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
আরও, মানুষ সাধারণ জ্ঞান, নৈতিকতা এবং সমৃদ্ধ প্রসঙ্গ প্রয়োগ করে। একটি এআই দাবা খেলায় মানুষকে হারাতে পারে, কিন্তু সামাজিক বা নৈতিক সূক্ষ্মতা বুঝতে পারে না।
প্রভাব: বুদ্ধিমত্তার সঙ্গে এআই ব্যবহার
এই পার্থক্যগুলো বিবেচনা করে, আমাদের উচিত এআইকে একটি সরঞ্জাম হিসেবে দেখা, মানুষের বিকল্প হিসেবে নয়। এআই ডেটা-ভিত্তিক বা সংকীর্ণ কাজ (যেমন চিকিৎসা চিত্র স্ক্যানিং বা ডেটা সারাংশ) অনেক দ্রুত করতে পারে।
মানুষকে অবশ্যই বিচার, প্রসঙ্গ এবং নৈতিক যুক্তি প্রয়োজন এমন কাজগুলো পরিচালনা করতে হবে। বিশেষজ্ঞরা প্রশ্ন করেন, “কোন কাজের জন্য এবং কোন শর্তে সিদ্ধান্ত এআই-র হাতে ছেড়ে দেওয়া নিরাপদ, আর কখন মানুষের বিচার প্রয়োজন।”
- পরিপূরক, প্রতিস্থাপন নয়: এআই-এর শক্তি (গতি, প্যাটার্ন সনাক্তকরণ, ধারাবাহিকতা) কাজে লাগান, আর বোঝাপড়া, সৃজনশীলতা ও নৈতিকতার জন্য মানুষের ওপর নির্ভর করুন।
- সীমা জানুন: এআই-এর “চিন্তা” কেমন তা বাস্তবসম্মত মডেল থাকা জরুরি। গবেষকরা এটিকে বুদ্ধিমত্তা সচেতনতা বলা হয়। এর মানে হলো এআই আউটপুট সমালোচনামূলকভাবে যাচাই করা এবং অতিরিক্ত বিশ্বাস না করা।
- শিক্ষা ও সতর্কতা: এআই মানুষের মতো আচরণ অনুকরণ করতে পারে, তাই অনেক বিশেষজ্ঞ সতর্ক করে বলেন এআই “অশিক্ষা” থেকে বিরত থাকতে – অর্থাৎ এআই প্রকৃত অর্থে বোঝে না, শুধু অনুকরণ করে। আমাদের সচেতন থাকতে হবে যে এআই-এর যেকোনো প্রদর্শিত “বুদ্ধিমত্তা” মানুষের বুদ্ধিমত্তার থেকে আলাদা।
>>> বিস্তারিত জানতে ক্লিক করুন: আমি কি AI ব্যবহার করতে প্রোগ্রামিং জানতে হবে?
সংক্ষেপে, এআই মানুষের মতো চিন্তা করে না। এর মধ্যে সচেতনতা, অনুভূতি এবং প্রকৃত বোঝাপড়া নেই। বরং, এআই অ্যালগরিদম এবং বিশাল ডেটা ব্যবহার করে নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে বুদ্ধিমান আচরণের অনুকরণ করে।
একটি ভালো রূপক হলো, এআই একটি খুব দ্রুত এবং দক্ষ শিক্ষানবিসের মতো: এটি প্যাটার্ন শিখতে এবং কাজ করতে পারে, কিন্তু জানে না কেন বা এর অর্থ কী।
মানব অন্তর্দৃষ্টি এবং এআই-এর শক্তি একত্রিত করে আমরা শক্তিশালী ফলাফল অর্জন করতে পারি – তবে সবসময় মনে রাখতে হবে যন্ত্রের গণনা এবং মানুষের চিন্তার মধ্যে মৌলিক ফারাক রয়েছে।
