কীভাবে AI কাজ করে?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) আমাদের দৈনন্দিন জীবনে ক্রমবর্ধমানভাবে উপস্থিত হচ্ছে, যেমন Netflix এর মুভি সুপারিশ থেকে শুরু করে Waymo-এর মতো স্বয়ংচালিত গাড়ি পর্যন্ত। আপনি কি কখনও ভেবেছেন AI কীভাবে কাজ করে? প্রতিটি স্মার্ট অ্যাপ্লিকেশনের পেছনে এমন একটি প্রক্রিয়া থাকে যা মেশিনকে ডেটা থেকে শেখার এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার সুযোগ দেয়।

এই নিবন্ধে, আমরা AI কীভাবে কাজ করে তার নীতিমালা সহজভাবে ব্যাখ্যা করব, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং সিস্টেমের ওপর ফোকাস করে, যা আধুনিক AI-এর মূল।

AI ডেটা থেকে "শেখে" এবং সিদ্ধান্ত নেয়

মূলত, AI ডেটা থেকে শেখার মাধ্যমে কাজ করে। প্রতিটি পরিস্থিতির জন্য নির্দিষ্ট নিয়ম দিয়ে প্রোগ্রাম করার পরিবর্তে, AI সিস্টেম (বিশেষ করে মেশিন লার্নিং ব্যবহারকারী) বৃহৎ পরিমাণ ডেটা পায় এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেই ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন বা লুকানো নিয়ম আবিষ্কার করে।

তারপর, তারা যা শিখেছে তা ব্যবহার করে নতুন ডেটার মুখোমুখি হলে পূর্বাভাস দেয় বা সিদ্ধান্ত নেয়। এই প্রক্রিয়া মানুষের শেখার মতোই: আমরা অনেক উদাহরণ দেখি, সিদ্ধান্ত গ্রহণ করি, এবং সেই অভিজ্ঞতা নতুন পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করি।

প্রশিক্ষণের সময়, সিস্টেম ধীরে ধীরে অভ্যন্তরীণ প্যারামিটার সমন্বয় করে তার সঠিকতা উন্নত করে। ফলস্বরূপ, AI একটি মডেল তৈরি করে যা চিত্রটি বিড়াল না কুকুর তা চিনতে সক্ষম। নতুন (অদেখা) ছবি দিলে, মডেল শিখে যা আছে তা ব্যবহার করে পূর্বাভাস দেবে। যদি পূর্বাভাস ভুল হয়, AI পরবর্তীবারের জন্য সঠিকতা বাড়াতে (গাণিতিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে) সূক্ষ্ম সমন্বয় করা যায়।

AI ডেটা থেকে শেখে এবং সিদ্ধান্ত নেয়

AI শেখার প্রক্রিয়ার চারটি মূল ধাপ

সহজ ভাষায়, AI শেখার এবং কাজ করার প্রক্রিয়ায় সাধারণত নিম্নলিখিত মূল ধাপগুলি থাকে:

AI সিস্টেম তিনটি প্রধান ক্ষমতা একত্রিত করে কাজ করে: ডেটা থেকে শেখা, ফলাফল অনুমান করার জন্য যুক্তি প্রয়োগ, এবং ভুল থেকে নিজেকে সংশোধন করা। শেখার পর্যায়ে, AI ডেটা থেকে তথ্য সংগ্রহ ও নিষ্কাশন করে ("জ্ঞান" তৈরি করে)। অনুমানের পর্যায়ে, AI শিখে থাকা জ্ঞান ব্যবহার করে নতুন পরিস্থিতি মোকাবেলা করে এবং ফলাফল তৈরি করে। এবং স্ব-সংশোধনের মাধ্যমে, AI ক্রমাগত তার কাজ উন্নত করে সঠিকতা বাড়ায়।

— AI এর মূল কাজের নীতিমালা

এই শেখা, যুক্তি এবং স্ব-সমন্বয়ের সংমিশ্রণ আধুনিক AI সিস্টেমের শক্তি গঠন করে।

AI কীভাবে কাজ করে তা বোঝাতে একটি সহজ উদাহরণ

উপরের প্রক্রিয়াটি আরও ভালো বোঝানোর জন্য একটি বাস্তব উদাহরণ বিবেচনা করি: একটি AI চ্যাটবট যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে মেসেজের উত্তর দেয়। ধরুন আপনি এমন একটি চ্যাটবট তৈরি করতে চান যা গ্রাহকদের সহায়তা করে এবং ভিয়েতনামী ভাষায় স্বাভাবিকভাবে প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে।

এই উদাহরণটি স্পষ্টভাবে দেখায় কিভাবে একটি ব্যবহারিক AI "শেখে" এবং কাজ করে: অতীত ডেটা থেকে শেখা এবং ভবিষ্যতের পরিস্থিতিতে প্রয়োগ। বিড়াল/কুকুর শ্রেণীবিভাগ হোক বা গ্রাহকের প্রশ্নের উত্তর, মূল নীতি একই থাকে।

AI কীভাবে কাজ করে তা বোঝাতে একটি সহজ উদাহরণ

জেনারেটিভ AI কীভাবে কাজ করে?

AI-র সাম্প্রতিক একটি প্রধান প্রবণতা হল জেনারেটিভ AI – এমন AI সিস্টেম যা নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে যেমন লেখা, ছবি বা অডিও যা আগে কখনও ছিল না। তাহলে জেনারেটিভ AI কীভাবে কাজ করে এবং এটি কীভাবে আলাদা?

আসলে, জেনারেটিভ AIও বৃহৎ ডেটা থেকে ডিপ লার্নিং এর ওপর ভিত্তি করে, কিন্তু শুধু পূর্বাভাস বা শ্রেণীবিভাগ না করে, মডেলটি শিখে থাকা প্যাটার্নের ওপর ভিত্তি করে নতুন আউটপুট তৈরি করতে প্রশিক্ষিত।

ব্যবহারের সময়, ChatGPT পূর্বে সংরক্ষিত উত্তর দিয়ে না, বরং প্রতিটি পরবর্তী শব্দ শিখে থাকা সম্ভাবনার ভিত্তিতে নির্বাচন করে নতুন উত্তর তৈরি করে। ফলাফল একটি সাবলীল লেখা যা প্রশিক্ষণ ডেটার ভাষা শৈলী প্রতিফলিত করে কিন্তু সম্পূর্ণ নতুন বিষয়বস্তু।

এটি ChatGPT বা Midjourney-এর মতো প্রোগ্রামগুলোকে শিখে থাকা জ্ঞানের ভিত্তিতে নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করতে দেয়, শুধু পূর্বে থাকা উত্তর নির্বাচন করার পরিবর্তে।

জেনারেটিভ AI-এর বিশেষ বৈশিষ্ট্য হল এটি শুধু চিনতে বা বিশ্লেষণ করতে পারে না, বরং কিছু পরিমাণে সৃজনশীলতা দেখায়। অবশ্যই, এই সৃজনশীলতা AI যা শিখেছে তার ওপর ভিত্তি করে – এটি দেখা প্যাটার্নগুলোকে সংযুক্ত ও রূপান্তর করে নতুন কিছু তৈরি করে। কিন্তু ফলাফলগুলো খুব বৈচিত্র্যময় ও সমৃদ্ধ হতে পারে, যা জেনারেটিভ AI-কে বিষয়বস্তু সৃষ্টি, ডিজাইন, বিনোদন এবং অন্যান্য অনেক ক্ষেত্রে শক্তিশালী টুল করে তোলে।

— জেনারেটিভ AI-এর শক্তি

জেনারেটিভ AI কীভাবে কাজ করে

মূল বিষয়সমূহ

সারাংশে, AI অভিজ্ঞতা (ডেটা) থেকে শেখার মাধ্যমে কাজ করে, ঠিক যেমন মানুষ অভিজ্ঞতা থেকে শেখে। প্রশিক্ষণের মাধ্যমে, মেশিন ধীরে ধীরে নমুনা ডেটা থেকে জ্ঞান সাধারণীকরণ করে এবং পরে প্রয়োগের জন্য মডেল তৈরি করে।

যদিও অন্তর্নিহিত অ্যালগরিদম ভিন্ন হতে পারে – সাধারণ সিদ্ধান্ত গাছ থেকে শুরু করে বিলিয়ন বিলিয়ন প্যারামিটার বিশিষ্ট গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক পর্যন্ত – AI-এর সাধারণ লক্ষ্য হল লুকানো প্যাটার্ন আবিষ্কার করা যা সমস্যা সমাধানে সাহায্য করে। আজকের বিশাল ডেটা ও শক্তিশালী কম্পিউটিংয়ের কারণে, AI চিত্র ও কণ্ঠ চিনতে, স্বয়ংক্রিয় লেখা ও আর্ট তৈরি করতে অসাধারণ ফলাফল অর্জন করেছে।

সর্বশেষ AI জ্ঞানের জন্য INVIAI-কে অনুসরণ করুন!