AI, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং কী? এই তিনটি শব্দের মধ্যে পার্থক্য কী?

বর্তমান প্রযুক্তির যুগে, AI, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং শব্দগুলো ক্রমশ বেশি ব্যবহৃত হচ্ছে। অনেকেই এগুলোকে সমার্থক ধারণা হিসেবে ব্যবহার করেন, কিন্তু প্রকৃতপক্ষে এগুলো ঘনিষ্ঠ সম্পর্কিত হলেও এক নয়।

উদাহরণস্বরূপ, ২০১৬ সালে গুগলের AlphaGo প্রোগ্রাম লি সেডল নামক গো খেলোয়াড়কে পরাজিত করলে, সংবাদমাধ্যমগুলো AI, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং শব্দগুলো ব্যবহার করে এই সাফল্য বর্ণনা করেছিল। আসলে AlphaGo এর সাফল্যে AI, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং প্রত্যেকের অবদান ছিল, তবে এগুলো একই নয়।

এই নিবন্ধটি আপনাকে AI, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং এর পার্থক্য এবং তাদের সম্পর্ক বুঝতে সাহায্য করবে। চলুন INVIAI এর সাথে বিস্তারিত জানি!

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) কী?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial Intelligence - AI) হলো একটি বিস্তৃত কম্পিউটার বিজ্ঞান ক্ষেত্র, যা বুদ্ধিমান মেশিন এবং মানুষের জ্ঞানীয় কার্যকলাপ অনুকরণ করার জন্য সিস্টেম তৈরি করে।

অন্যভাবে বললে, AI এমন সব প্রযুক্তি অন্তর্ভুক্ত করে যা মেশিনকে মানুষের মতো সমস্যা সমাধান, সিদ্ধান্ত গ্রহণ, পরিবেশ বোঝা, ভাষা বুঝা ইত্যাদি কাজ করতে সক্ষম করে। AI শুধুমাত্র ডেটা থেকে শেখার পদ্ধতি নয়, বরং নিয়ম বা জ্ঞানভিত্তিক সিস্টেমও অন্তর্ভুক্ত করে।

প্রকৃতপক্ষে, AI সিস্টেমগুলো বিভিন্নভাবে ডিজাইন করা যেতে পারে: স্থির নিয়মভিত্তিক, বিশেষজ্ঞ জ্ঞানভিত্তিক, অথবা ডেটা ও স্ব-শিক্ষণ ক্ষমতাভিত্তিক। সাধারণত AI কে দুই ভাগে ভাগ করা হয়:

• সঙ্কীর্ণ AI (দুর্বল AI): সীমিত পরিসরের বুদ্ধিমত্তা, একটি নির্দিষ্ট কাজ দক্ষতার সাথে সম্পাদন করে (যেমন: দাবা খেলা, মুখ চিনতে পারা)। অধিকাংশ বর্তমান AI সিস্টেম এই ধরনের।
• সাধারণ AI (শক্তিশালী AI): মানুষের মতো যেকোনো বুদ্ধিমত্তাসম্পন্ন কাজ বুঝতে এবং করতে সক্ষম। এটি ভবিষ্যতের লক্ষ্য, বর্তমানে বাস্তবে নেই।

>>> আরও জানতে ক্লিক করুন: AI কী?

মেশিন লার্নিং কী?

মেশিন লার্নিং (ML) হলো AI এর একটি উপশাখা, যা অ্যালগরিদম এবং পরিসংখ্যান মডেল উন্নয়নে মনোযোগ দেয়, যাতে মেশিন ডেটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিখতে পারে এবং ধাপে ধাপে তার নির্ভুলতা বাড়াতে পারে, স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করেও। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ইনপুট ডেটা বিশ্লেষণ করে নিয়ম আবিষ্কার করে এবং নতুন ডেটা আসলে পূর্বাভাস বা সিদ্ধান্ত নেয়।

১৯৫৯ সালে আর্থার স্যামুয়েল মেশিন লার্নিংকে সংজ্ঞায়িত করেছিলেন “কম্পিউটারকে এমনভাবে শেখানোর গবেষণা যা স্পষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিখতে পারে”। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সাধারণত কয়েকটি প্রধান ধরনের হয়:

• পর্যবেক্ষণাধীন শেখা (supervised learning): লেবেলযুক্ত ডেটা দিয়ে মডেল প্রশিক্ষণ (যেমন: পূর্বের বাড়ির দাম থেকে ভবিষ্যৎ দাম অনুমান)।
• পর্যবেক্ষণবিহীন শেখা (unsupervised learning): লেবেলবিহীন ডেটা থেকে কাঠামো বা গ্রুপ খোঁজা (যেমন: গ্রাহকদের আচরণ অনুযায়ী ক্লাস্টারিং)।
• প্রবলিত শেখা (reinforcement learning): পরিবেশের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে পুরস্কার বা শাস্তির মাধ্যমে শেখা (যেমন: AI গেম খেলায় দক্ষতা উন্নয়ন)।

গুরুত্বপূর্ণ যে, সব AI সিস্টেম মেশিন লার্নিং নয়, কিন্তু সব মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম AI এর অন্তর্ভুক্ত। AI বিস্তৃত, যেমন সব বর্গক্ষেত্র আয়তক্ষেত্র কিন্তু সব আয়তক্ষেত্র বর্গক্ষেত্র নয়।

অনেক ঐতিহ্যবাহী AI সিস্টেম, যেমন অনুসন্ধান অ্যালগরিদম ভিত্তিক দাবা প্রোগ্রাম, ডেটা থেকে শেখে না বরং মানুষের লিখিত নিয়ম অনুসরণ করে – সেগুলো AI কিন্তু মেশিন লার্নিং নয়।

ডিপ লার্নিং কী?

ডিপ লার্নিং (DL) হলো মেশিন লার্নিং এর একটি বিশেষ শাখা, যেখানে বহু স্তরের কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে ডেটা থেকে শেখা হয়।

“ডিপ” শব্দটি ইঙ্গিত করে যে নেটওয়ার্কে অনেক লুকানো স্তর থাকে (সাধারণত ৩টির বেশি), যা মডেলকে উচ্চতর বিমূর্ত স্তরে জটিল বৈশিষ্ট্য শিখতে দেয়। ডিপ লার্নিং মানুষের মস্তিষ্কের কাজের অনুকরণে তৈরি, যেখানে কৃত্রিম “নিউরন” গুলো জীববৈজ্ঞানিক নিউরনের মতো সংযুক্ত।

ডিপ লার্নিং এর শক্তি হলো স্বয়ংক্রিয় বৈশিষ্ট্য আহরণ যা কাঁচা ডেটা থেকে গুরুত্বপূর্ণ প্যাটার্ন ও বৈশিষ্ট্য খুঁজে বের করতে পারে, মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই। এর ফলে ডিপ লার্নিং জটিল ডেটা যেমন ছবি, শব্দ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে বিশেষভাবে কার্যকর।

তবে, ডিপ লার্নিং সফল হতে প্রচুর ডেটা এবং শক্তিশালী কম্পিউটিং রিসোর্স (GPU, TPU ইত্যাদি) প্রয়োজন। যথেষ্ট ডেটা ও কম্পিউটিং পাওয়া গেলে, ডিপ লার্নিং ছবি চিনতে, ভাষা বুঝতে, মেশিন অনুবাদে, গেম খেলায় মানুষের সমতুল্য বা তারও বেশি ফলাফল দিতে পারে।

AI, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং এর সম্পর্ক

যেমন বলা হয়েছে, ডিপ লার্নিং ⊂ মেশিন লার্নিং ⊂ AI: AI সবচেয়ে বিস্তৃত ক্ষেত্র, মেশিন লার্নিং AI এর একটি অংশ এবং ডিপ লার্নিং মেশিন লার্নিং এর একটি অংশ। অর্থাৎ সব ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম মেশিন লার্নিং, এবং সব মেশিন লার্নিং পদ্ধতি AI এর অন্তর্ভুক্ত।

তবে উল্টোটা সবসময় সত্য নয় – সব AI সিস্টেম মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে না, এবং মেশিন লার্নিং AI বাস্তবায়নের একটি উপায় মাত্র।

উদাহরণস্বরূপ, একটি AI সিস্টেম শুধুমাত্র মানুষের তৈরি নিয়মের উপর ভিত্তি করে কাজ করতে পারে (মেশিন লার্নিং ছাড়া), যেমন বারকোড লেবেল বিশ্লেষণ করে ফলের শ্রেণিবিন্যাস। অন্যদিকে, যখন সমস্যা জটিল এবং ডেটা বেশি হয়, তখন মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং পদ্ধতি প্রয়োজন হয়।

AI, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং এর প্রধান পার্থক্য

যদিও উপরের মতো স্তরভিত্তিক সম্পর্ক আছে, AI, ML এবং DL এর মধ্যে স্পষ্ট পার্থক্য রয়েছে ক্ষেত্র, কাজের পদ্ধতি এবং প্রযুক্তিগত চাহিদার দিক থেকে:

ক্ষেত্রের পরিধি

AI হলো সর্বজনীন ধারণা, যা মেশিনকে বুদ্ধিমান করার সব পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত করে (নিয়মভিত্তিক এবং ডেটা থেকে শেখার উভয়ই)। মেশিন লার্নিং AI এর একটি উপশাখা, যা মেশিনকে ডেটা থেকে শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে। ডিপ লার্নিং মেশিন লার্নিং এর একটি উপশাখা, যা বহুস্তরীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে শেখে, তাই DL একই সাথে ML এবং AI।

শেখার পদ্ধতি এবং মানুষের হস্তক্ষেপ

প্রথাগত মেশিন লার্নিং এ মানুষের ভূমিকা গুরুত্বপূর্ণ – উদাহরণস্বরূপ, ইঞ্জিনিয়াররা ডেটা থেকে উপযুক্ত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে দেয়।

অপরদিকে, ডিপ লার্নিং স্বয়ংক্রিয়ভাবে বৈশিষ্ট্য আহরণ করে; বহুস্তরীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক কাঁচা ডেটা থেকে বিভিন্ন স্তরে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য শিখতে পারে, মানুষের বিশেষজ্ঞের ওপর নির্ভরতা কমে।

সহজভাবে বললে, জটিল সমস্যায় (যেমন ছবি চিনতে) প্রথাগত ML মডেল ইঞ্জিনিয়ার থেকে রঙ, আকৃতি, প্রান্তের মতো বৈশিষ্ট্য চায়, কিন্তু DL মডেল নিজেই ছবি “দেখে” স্বয়ংক্রিয়ভাবে এসব বৈশিষ্ট্য শিখে।

ডেটার চাহিদা

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সাধারণত মাঝারি বা ছোট ডেটাসেটেও ভালো ফলাফল দেয়, যদি ডেটার গুণগত মান এবং বৈশিষ্ট্য স্পষ্ট হয়। অন্যদিকে, ডিপ লার্নিং সাধারণত লক্ষ লক্ষ নমুনার বিশাল ডেটাসেট প্রয়োজন।

উদাহরণস্বরূপ, ডিপ লার্নিং ভিত্তিক ভাষণ স্বীকৃতি সিস্টেমকে উচ্চ নির্ভুলতার জন্য হাজার হাজার ঘণ্টার ভাষণ ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দিতে হয়। এই কারণে ডিপ লার্নিং “বড় ডেটা” যুগে বিশেষভাবে উপযোগী, যেখানে ৮০% এর বেশি ডেটা অগঠনমূলক (যেমন টেক্সট, ছবি) এবং ডিপ লার্নিং এর সাহায্যে কার্যকর প্রক্রিয়াকরণ সম্ভব।

কম্পিউটিং অবকাঠামোর চাহিদা

ডিপ লার্নিং মডেলগুলো সাধারণত জটিল এবং বিশাল ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করে, তাই প্রশিক্ষণের জন্য উচ্চ ক্ষমতার কম্পিউটিং দরকার। প্রথাগত মেশিন লার্নিং CPU তে ভালো চলে, এমনকি ব্যক্তিগত কম্পিউটারে, কিন্তু ডিপ লার্নিং প্রায়শই GPU (বা TPU, FPGA) এর সাহায্য ছাড়া সম্ভব নয়।

ডিপ লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণ সময়ও অনেক বেশি, কখনও কখনও ঘণ্টা থেকে দিন পর্যন্ত ডেটার পরিমাণের ওপর নির্ভর করে।

কার্যক্ষমতা এবং নির্ভুলতা

সাধারণত AI এর প্রধান লক্ষ্য হলো নির্ধারিত কাজ সফলভাবে সম্পন্ন করা, যা সবসময় ডেটা থেকে শেখার মাধ্যমে নয়। অন্যদিকে, মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে শেখার মাধ্যমে পূর্বাভাসের নির্ভুলতা বাড়াতে কাজ করে, মডেলের “ব্যাখ্যাযোগ্যতা” কিছুটা ত্যাগ করে।

ডিপ লার্নিং যথেষ্ট ডেটা ও কম্পিউটিং পাওয়া গেলে প্রথাগত ML পদ্ধতির তুলনায় অনেক বেশি নির্ভুলতা অর্জন করতে পারে – অনেক ডিপ লার্নিং ভিত্তিক স্বীকৃতি কাজের ক্ষেত্রে রেকর্ড নির্ভুলতা অর্জিত হয়েছে, যদিও এর জন্য বড় কম্পিউটিং খরচ হয়।

উপযুক্ত প্রয়োগ

মেশিন লার্নিং সাধারণত মাঝারি ডেটা এবং কম্পিউটিং চাহিদার বিশ্লেষণ ও পূর্বাভাস কাজে ব্যবহৃত হয়। যেমন গ্রাহকের আচরণ পূর্বাভাস, ঋণ ঝুঁকি বিশ্লেষণ, লেনদেন জালিয়াতি সনাক্তকরণ, স্প্যাম ইমেইল ফিল্টারিং – যেখানে ডেটা গঠনমূলক এবং তুলনামূলক সহজ।

অপরদিকে, ডিপ লার্নিং জটিল এবং উচ্চ নির্ভুলতা প্রয়োজন এমন কাজ যেমন ছবি ও ভাষণ স্বীকৃতি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, স্বয়ংক্রিয় গাড়ি চালনা ইত্যাদিতে ব্যবহৃত হয়। এই ক্ষেত্রে ডেটার পরিমাণ অনেক বেশি এবং মডেলকে সূক্ষ্ম বৈশিষ্ট্য চিনতে হয়, যা বহুস্তরীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক ভালোভাবে করতে পারে।

AI, ML এবং DL এর বাস্তব প্রয়োগ

পার্থক্য বোঝার জন্য, আসুন প্রতিটি প্রযুক্তির কিছু প্রতিনিধিত্বমূলক ব্যবহার দেখি:

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI): আমাদের চারপাশে অনেক বুদ্ধিমান সিস্টেমে AI ব্যবহৃত হয়, যেমন গুগলের ব্যবহারকারীর চাহিদা পূর্বাভাস অ্যালগরিদম, Uber/Grab এর সর্বোত্তম রুট খোঁজার অ্যাপ, বাণিজ্যিক বিমানগুলোর স্বয়ংক্রিয় চালনা সিস্টেম। দাবা খেলার প্রোগ্রাম Deep Blue এবং গো খেলার AlphaGo ও AI এর উদাহরণ।

মনে রাখবেন, কিছু AI সিস্টেম মেশিন লার্নিং ব্যবহার নাও করতে পারে, যেমন গেমের NPC নিয়ন্ত্রণে নিয়মভিত্তিক AI।

মেশিন লার্নিং: মেশিন লার্নিং বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। যেমন Siri, Alexa, Google Assistant এর মতো বুদ্ধিমান ভার্চুয়াল সহকারী, যা ব্যবহারকারীর ডেটা থেকে শেখে এবং উপযুক্ত প্রতিক্রিয়া দেয়। ইমেইল স্প্যাম ও ম্যালওয়্যার ফিল্টারিংয়ে ML অ্যালগরিদম ব্যবহৃত হয়।

এছাড়াও, ব্যবসায় পূর্বাভাস, আর্থিক ঝুঁকি বিশ্লেষণ এবং Netflix বা Amazon এর মত রিকমেন্ডেশন সিস্টেমেও ML ব্যবহৃত হয়।

ডিপ লার্নিং: সাম্প্রতিক AI অগ্রগতির পেছনে ডিপ লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে। ভাষণ স্বীকৃতি (যেমন কণ্ঠ থেকে টেক্সটে রূপান্তর), ছবি চিনতে (বস্তু ও মুখ সনাক্তকরণ), স্বয়ংক্রিয় গাড়ি চালনা, ভিডিও বিশ্লেষণ – সব ক্ষেত্রেই ডিপ লার্নিং ব্যবহৃত হয়।

ডিপ লার্নিং আজকের জেনারেটিভ AI (যেমন GPT-4 এর ভিত্তিতে ChatGPT) এর মূল প্রযুক্তি, যা বিশাল পরিমাণ টেক্সট ও ছবি ডেটা থেকে প্রশিক্ষিত হয়ে নতুন কন্টেন্ট তৈরি এবং বিভিন্ন কাজ সম্পাদন করে। বাস্তবে, ডিপ লার্নিং ভিত্তিক জেনারেটিভ AI প্রচলিত পদ্ধতির তুলনায় অনেক দ্রুত মূল্য সৃষ্টি করতে সক্ষম।

সংক্ষেপে, AI, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং সমার্থক নয়, বরং স্তরভিত্তিক এবং স্পষ্ট পার্থক্য রয়েছে।

AI হলো মেশিন বুদ্ধিমত্তার সর্বজনীন ধারণা, যার মধ্যে মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতি। মেশিন লার্নিং মেশিনকে ডেটা থেকে শেখার মাধ্যমে উন্নতি করতে দেয়, আর ডিপ লার্নিং বহুস্তরীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বড় ডেটার সাহায্যে অসাধারণ ক্ষমতা অর্জন করে।

AI, ML এবং DL এর পার্থক্য সঠিকভাবে বোঝা শুধু সঠিক শব্দচয়নেই সাহায্য করে না, বরং প্রযুক্তিগত সমাধান নির্বাচনেও সহায়ক: কখনো কখনো একটি সাধারণ মেশিন লার্নিং মডেল যথেষ্ট, আবার জটিল সমস্যায় ডিপ লার্নিং প্রয়োজন। ভবিষ্যতে ডেটা ও চাহিদা বৃদ্ধির সাথে সাথে ডিপ লার্নিং AI অগ্রগতিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।