এআই বনাম এমএল: আমাদের বিশ্বকে গঠনকারী প্রযুক্তির ডিকোডিং | আইওটি এখন খবর ও প্রতিবেদন

মিডিয়া আমাদের দৈনন্দিন জীবনে, শব্দগুলি শুনে এড়িয়ে যাওয়া ক্রমশ কঠিন হয়ে উঠেছে।কৃত্রিম গোয়েন্দা (এআই)' এবং 'মেশিন লার্নিং (এমএল)শিল্প হোক বা একাডেমিয়া হোক। এই প্রযুক্তিগুলি আমাদের দৈনন্দিন জীবনে প্রবেশ করেছে এবং অর্থনীতির বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই পরিবর্তন করছে, জ্ঞান ও অনুশীলনের নতুন ক্ষেত্র তৈরি করছে এবং মানব ইতিহাসে একটি নতুন যুগের সূচনা করছে। তারপরও দ্রুত বিকশিত বুদ্ধিমত্তার এই রূপগুলি একাডেমির ভিতরে এবং বাইরে আরও দৃশ্যমান হয়ে উঠলেও, তাদের অস্পষ্ট সংজ্ঞা, তাদের পদ্ধতি এবং প্রয়োগের সুযোগ সম্পর্কে অস্পষ্টতা তাদের সম্পূর্ণ বোঝার ক্ষেত্রে বাধা দেয়। এই নিবন্ধটির লক্ষ্য এই নতুন প্রযুক্তিগুলিকে স্পষ্ট করা, একে অপরের থেকে আলাদা করা এবং তাদের ব্যাপক প্রভাবের রূপরেখা।

1. IoT এর জগতে AI/ML

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI), মেশিন লার্নিং (ML) এবং থিংস ইন্টারনেট (IOT) জটিলভাবে সংযুক্ত এবং একসাথে একটি শক্তিশালী ত্রয়ী প্রতিনিধিত্ব করে, উদ্ভাবনের একটি নতুন তরঙ্গের সূচনা করে। এই ত্রয়ী একটি নতুন প্রজন্মের স্মার্ট, স্ব-সামঞ্জস্যকারী এবং স্ব-অনুকূলিত স্বায়ত্তশাসিত পণ্য এবং মেশিনগুলিকে সক্ষম করছে, যা ফলস্বরূপ উত্পাদন থেকে স্বাস্থ্যসেবা পর্যন্ত প্রতিটি সেক্টরকে ব্যাহত এবং রূপান্তরিত করছে। AI এবং ML এবং IoT-এর মধ্যে লিঙ্ক একটি স্বাভাবিক:

• ডেটা চালিত বুদ্ধিমত্তা:

এই ডেটার জেনারেটরগুলি হল সেন্সর এবং স্মার্ট ডিভাইস যা দৈনন্দিন জিনিসগুলিতে এমবেড করা, ট্র্যাফিক নেটওয়ার্ক বা রান্নাঘরের যন্ত্রপাতিগুলির মতো বৈচিত্র্যময় প্রসঙ্গে৷ এটি AI এবং ML-এর শক্তি এবং দক্ষতা যা ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, রূপান্তর এবং বিশ্লেষণ করার জন্য গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা প্রদান করে এবং এটিকে কার্যকরী তথ্যে পরিণত করে। IoT ডেটা-ক্যাপচারিং স্তর গঠন করে, যখন AI এবং ML বিশ্লেষণ ইঞ্জিনের প্রতিনিধিত্ব করে যা গণনামূলক মস্তিষ্ক গঠন করে।

শিল্পে, আইওটি ডিভাইস সরঞ্জাম এবং যন্ত্রপাতি ট্র্যাক সেন্সর. এমএল অ্যালগরিদমগুলি এর বর্তমান ডেটা এবং ঐতিহাসিক ডেটার মধ্যে লিঙ্কগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং তারপরে মেশিন বা সরঞ্জামের ব্যর্থতা, রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজনীয়তা এবং অন্যান্য সমস্যার পূর্বাভাস দিতে পারে। সম্পূর্ণ প্রক্রিয়াটি ক্রমাগত, এবং ML অ্যালগরিদম IoT ডিভাইস থেকে রিয়েল-টাইম ডেটার উপর ভিত্তি করে মেশিনের অবস্থার পূর্বাভাস দিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি তেলের মাত্রা কম হয় বা অতিরিক্ত কম্পন হয়, তাহলে সিস্টেমগুলি একটি সম্ভাব্য মেশিন ভাঙ্গনের পূর্বাভাস দিতে পারে। এইভাবে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ শ্রম খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি না করে ডাউনটাইম এবং কম উপাদান খরচ কমাতে পারে।

• উন্নত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং ব্যক্তিগতকরণ:

এই ভোক্তা অ্যাপ্লিকেশনগুলির উদাহরণ IoT ডিভাইসগুলিতে পাওয়া যেতে পারে যা ব্যবহারকারীদের মিথস্ক্রিয়া এবং পছন্দ সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি কীভাবে একটি স্মার্ট হোম ব্যবহার করেন তা বিশ্লেষণ করে, AI আপনার আচরণের উপর ভিত্তি করে আপনার আলো এবং তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ করতে পারে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি সময়ের সাথে সাথে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক প্রচেষ্টাকে উন্নত করে যদি আপনি এটি ব্যবহার করতে থাকেন। ফিটনেস ট্র্যাকাররা স্বাস্থ্যের সুপারিশগুলি ব্যক্তিগতকৃত করতে ML অ্যালগরিদমও ব্যবহার করতে পারে।

• স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ:

AI এবং ML ব্যবহার করে, IoT ডিভাইসগুলি রিয়েল-টাইম ডেটার উপর ভিত্তি করে স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্ত নিতে শুরু করতে পারে। স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন (আইওটি ডিভাইসের একটি ইকোসিস্টেম), উদাহরণস্বরূপ, সেন্সর ডেটা বোঝার জন্য ML ব্যবহার করে এবং রাস্তায় ক্ষণে ক্ষণে কোন ড্রাইভিং অ্যাকশন নিতে হবে তা নির্ধারণ করে। আমাদের বাড়ি এবং অফিসে, এনার্জি গ্রিডগুলি গ্রিড লোডের ভারসাম্য বজায় রাখতে AI ব্যবহার করে এবং রিয়েল টাইমে প্রদত্ত IoT ডেটার উপর ভিত্তি করে বুদ্ধিমত্তার সাথে শক্তি বিতরণকে অপ্টিমাইজ করে।

• বর্ধিত সুরক্ষা:

নিরাপত্তা এবং সাইবার হামলা আইওটি নেটওয়ার্কে প্রবেশ করতে পারে। AI এবং ML নিরাপত্তা রাডারের মতো কাজ করতে পারে এবং IoT নেটওয়ার্কের অবস্থার মধ্যে বা IoT ডিভাইসগুলির দ্বারা উত্পন্ন ডেটাতে কোনও আক্রমণ ঘটছে বা ঘটতে চলেছে তা জানাতে অসঙ্গতি সনাক্ত করতে পারে। AI-চালিত সুরক্ষা তাই IoTকে আরও সুরক্ষিত করে তুলতে পারে - এই সিস্টেমগুলি সর্বদা নেটওয়ার্কগুলি থেকে আসা ডেটা থেকে শিখতে পারে এবং গ্রহণের ব্যবস্থাগুলি আপডেট করতে পারে।

• কর্মক্ষম দক্ষতা:

ব্যবসায় এবং উৎপাদনে, IoTs প্রচুর ভেরিয়েবল এবং প্যারামিটার ইনপুট করে যা ML অ্যালগরিদম দ্বারা বিশ্লেষণ করা হয় যাতে বর্জ্যের পরিমাণ কমিয়ে এবং দক্ষতার উন্নতি করে অপারেশনগুলি অপ্টিমাইজ করা যায়। AI একই সময়ে আরও জটিল সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, এবং এইভাবে অপ্টিমাইজ করতে, বাস্তব সময়ে, অপারেশন প্যারামিটারগুলি।

সংক্ষেপে, AI এবং ML IoT-এর জন্য অপরিহার্য, এবং একটি চতুর সিস্টেম তিনটিকেই শেখার, মানিয়ে নেওয়া এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার একটি বুদ্ধিমান ইকোসিস্টেম হিসাবে একীভূত করবে: একটি IoT ড্রাইভার এবং ভবিষ্যতের উদ্ভাবনের ত্বরণকারী, নিজেই স্মার্ট রেগুলেশন দ্বারা সাহায্য করে৷

2. ডিকোডিং এআই এবং মেশিন লার্নিং: একটি তুলনামূলক ওভারভিউ

কৃত্রিম গোয়েন্দা (এআই)

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হল কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি ক্ষেত্র - বা আমরা শৃঙ্খলা বলতে পারি - যার লক্ষ্য এমন কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম সিস্টেম তৈরি করা যা সাধারণত মানুষের বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন হিসাবে বিবেচিত হয়। এর কিছু প্রয়োজনীয় চিহ্ন বুদ্ধিমত্তা এবং শেখার মতো ধারণাগুলির ব্যবহারকে ঘিরে আবর্তিত হয়, যার দ্বারা একজন মানুষের জ্ঞানের অনুষদের সাথে AI এর কার্য-সম্পাদন ক্ষমতার সাথে সম্পর্কযুক্ত। এই ধরনের কাজের উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা - যা মানুষের কথা বলার ক্ষমতার সাথে অনুরণিত হতে পারে; দ্য প্যাটার্ন স্বীকৃতি - মানুষের উপলব্ধি অনুষদের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত; এবং অন্তর্নিহিতভাবে তুলনীয় জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করার ক্ষমতা যার মধ্যে অপ্রত্যাশিত অসুবিধা এবং তাদের সমাধানের ক্ষেত্রে অবর্ণনীয় অস্পষ্টতা এবং অনিশ্চয়তা রয়েছে - যেমন বুদ্ধিবৃত্তিকভাবে কৌতূহলী মানুষের জন্য বাস্তব জগত থেকে আঁকা ধাঁধা। এটি ব্যাপকভাবে ধরা হয় যে, চ্যাটবটগুলি আরও সংকীর্ণভাবে লক্ষ্য-ভিত্তিক হলেও, AIগুলি কম্পিউটারের উপরোল্লিখিত কোনও কাজ এমনভাবে সম্পাদন করার ক্ষমতাকে জড়িত করে যা আমাদের কম্পিউটারটিকে 'স্মার্ট' বলতে বাধ্য করে। এটিকে কখনও কখনও 'বুদ্ধিবৃত্তিক অনুকরণ' বা মানুষের বুদ্ধিমত্তার 'মিমিসিস' বলা হয় - সংক্ষেপে, অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং 'চতুরভাবে কাজ করুন'।

মেশিন লার্নিং (এমএল)

মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এর একটি বিশেষভাবে সক্রিয় এলাকা নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করে যা মানুষের ইনপুট বা নির্দেশনার প্রয়োজনকে উপেক্ষা করে ডেটার উপর ভিত্তি করে কম্পিউটারের শেখার, পছন্দ বা ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতাকে কোডিফাই করার চেষ্টা করে। অ্যালগরিদমগুলি পূর্বে সংগৃহীত ডেটা সেটগুলিতে প্রশিক্ষিত হয় যতক্ষণ না তারা সেই ডেটার অন্তর্নিহিত প্যাটার্নগুলি বুঝতে পারে, তারা যা শিখেছে তার উপর ভিত্তি করে অবগত পছন্দগুলি তৈরি করে এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে তাদের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা ক্রমবর্ধমানভাবে উন্নত করতে সক্ষম হয়। ML-এর উদ্দেশ্য হল এমন প্রোগ্রামগুলি বিকাশ করা যা ডেটা শোষণ করতে সক্ষম হয় যাতে আরও ভাল, নিজেরাই শেখার ক্ষেত্রে আরও মানিয়ে নেওয়া যায়, হস্তক্ষেপ ছাড়াই, টাস্ক দ্বারা কাজ।

মূল পার্থক্য:

AI হল একটি বুদ্ধিমান কম্পিউটার তৈরি করার জন্য যা মানুষের মতো একইভাবে সমস্যার সমাধান করে, যখন ML একটি রোবটকে ডেটা থেকে শেখার অনুমতি দেয় যাতে একটি সঠিক পূর্বাভাস আঁকা যায়।

কার্যকারিতা: মেশিনটি একটি পূর্ব-লিখিত নিয়মপুস্তক ব্যবহার করে (প্রায়শই সিস্টেমটি ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ফ্লেক্স করে এবং 'টুইকস' নিয়ম) বনাম এমএল সিস্টেম প্রত্যাশিত ইনপুটগুলির একটি প্যাটার্ন-ক্লাউড অনুসরণ করে যা উত্তরের দিকে নিয়ে যায়।

3. তারা টেবিলে কি নিয়ে আসে: ক্ষমতা এবং অ্যাপ্লিকেশন

AI এর অবদান:

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা রুটিন কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করার জন্য বেশ ভাল - সেগুলি ডেটা এন্ট্রির মতো সোজা কাজ হোক বা লুকানো প্রক্রিয়াগুলি যা সেই সিদ্ধান্তগুলিকে ফিড করে, এটি দক্ষতা এবং উত্পাদনশীলতাকে সর্বাধিক করে তোলে৷

• জ্ঞানীয় সেবা:

জ্ঞানীয় পরিষেবাগুলির জন্য ধন্যবাদ (ভাষা বোঝার জন্য, বক্তৃতা এবং দৃষ্টিভঙ্গির জন্য), কম্পিউটার মানুষের সাথে বিস্তৃত মিথস্ক্রিয়া দ্বারা সজ্জিত।

• সিদ্ধান্ত গ্রহণ:

এআই সিস্টেমগুলি অতীত এবং বর্তমান ডেটার তুলনা এবং বৈসাদৃশ্য করে, তথ্যযুক্ত সংযোগ তৈরি করে এবং ইনপুটের রিমগুলির সংশ্লেষণ করে বর্তমান সম্পর্কে অর্থপূর্ণ সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারে।

এমএল এর অবদান:

• ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ:

ML মডেলগুলি অতীতের ডেটা থেকে ভবিষ্যদ্বাণী এবং পূর্বাভাসের প্রবণতা এবং আচরণে দুর্দান্ত, এবং এখানেই সেগুলি প্রয়োগ করা যেতে পারে, যেমন আর্থিক, চিকিৎসা এবং বিপণন খাতে।

• প্যাটার্ন স্বীকৃতি:

সবচেয়ে সফল ML অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি হল ডেটাতে সমাহিত প্যাটার্নগুলিকে চিনতে শেখা, যেমন সাইবার নিরাপত্তায় অস্বাভাবিক কার্যকলাপ বা ডায়াগনস্টিক মেডিসিনে রোগের কথা বলার লক্ষণ।

• স্বতন্ত্রীকরণ:

ML কাস্টম ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা তৈরি করে যা একজন স্বতন্ত্র ব্যবহারকারী অতীতে কীভাবে পরিষেবাটির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করেছে তার উপর নির্ভর করে এবং ই-কমার্স, বিনোদন এবং আরও অনেক কিছুর জন্য পরিষেবা উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

4. সিনারজিস্টিক সম্পর্ক: কিভাবে AI এবং ML একে অপরের পরিপূরক

সেই সম্পর্কটিও পারস্পরিকভাবে সহায়ক, একটিতে বিজ্ঞান অন্য নবজাত বিজ্ঞানকে উন্নত করতে এবং জানাতে সাহায্য করে এবং এর ফলে সিস্টেমগুলি সময়ের সাথে সাথে আরও সক্ষম এবং জ্ঞানীয়ভাবে শক্তিশালী হয়ে উঠছে। এআই এর সংগঠক: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রটি মেশিন তৈরির সামগ্রিক লক্ষ্য এবং স্থাপত্যগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে যা নীতিগতভাবে, মানুষের বুদ্ধিমত্তার দিকগুলি প্রদর্শন করতে পারে। ML হল টুলকিট: মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রটি এমন পদ্ধতি এবং কৌশল সরবরাহ করে যা এই মেশিনগুলিকে ডেটা থেকে জিনিসগুলি শিখতে, অনুশীলনের সাথে আরও ভাল হতে এবং সিদ্ধান্ত নিতে দেয়।

• বর্ধিত শেখার ক্ষমতা: তাই মানবতার বাস্তব-জগতের 'কম্পন'-এর সাথে সুর মেলানো অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। AI সিস্টেমগুলি মানুষের বুদ্ধিমত্তা দ্বারা অবহিত করা বোঝায় এবং ML মেশিনগুলিকে অভিজ্ঞতা থেকে শেখার অনুমতি দেয়, যেভাবে মানুষ করে। যদি পরিসংখ্যানগত শিক্ষা মেশিন এবং মানুষের মধ্যে সেতুবন্ধন করে, তাহলে ML-এর কিছু প্রতিশ্রুতি আছে – ডেটা-চালিত সিস্টেমগুলিকে শিখতে হবে কীভাবে 'পুনঃ-ক্যালিব্রেট' করতে হয় (মানুষের মতো) যখন 'মানুষ' আচরণের নতুন উদাহরণের মুখোমুখি হয় (যেমন, গাড়ি চালানো, অন্যদের সাথে যোগাযোগ মানুষ, এবং তাই)।

• ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ: AI তে 'স্মার্ট' হওয়ার অর্থ হল 'একজন ভালো সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী'। এমএল (সম্ভবত) একটি শূন্য হাইপোথিসিস যে AI বস্তুগুলি প্রতি মুহূর্তে যা কিছু করছে সে সম্পর্কে প্রচুর ডেটা বিশ্লেষণ করার সরঞ্জাম দিয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে AI দ্রুত কীভাবে করা যায়, সেই ডেটাতে প্যাটার্নগুলি কী রয়েছে তা বের করুন এবং তারপর (একটি ভবিষ্যদ্বাণী করে) পরবর্তী সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য বিশ্লেষণ এবং প্যাটার্ন-স্বীকৃতি ব্যবহার করুন।

• ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা এবং ব্যক্তিগতকরণ: অন্যান্য অনেক উপায়ে, ML হল একটি কার্যকরী হাতিয়ার যা AIs কে ব্যবহারকারীদের জন্য অর্জন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে: ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা এবং ফলাফলের পূর্বাভাস। ML একটি ই-কমার্স ওয়েবসাইট, একটি ভিডিও স্ট্রিমিং পরিষেবা বা একটি গ্রাহক-পরিষেবা প্ল্যাটফর্মের ব্যবহারকারীকে একটি ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা প্রদানের ক্ষেত্রে দুর্দান্ত কারণ এটি ব্যবহারকারী অতীতে কী করেছে সে সম্পর্কে ডেটা পয়েন্ট নেয় এবং সেই ব্যবহারকারী শেষ পর্যন্ত কী করবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করে। .

• স্বায়ত্তশাসিত উন্নতি: AI ধারণার একটি মৌলিক দিক হল একটি স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম ডিজাইন করার ক্ষমতা। এমএল এটিকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নেয়, যেহেতু সিস্টেমগুলি কেবল স্বায়ত্তশাসিতভাবে পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়নি, তবে স্বায়ত্তশাসিতভাবে কার্যকারিতা অপ্টিমাইজ করার জন্য (উদাহরণস্বরূপ, শুরু করার পরে প্রাপ্ত ডেটা থেকে শেখার মাধ্যমে)। একটি স্বায়ত্তশাসিত গাড়ির মতো একটি সিস্টেমের ক্ষেত্রে যেটি একটি অজানা পরিবেশের সাথে কীভাবে মোকাবিলা করতে হয় তা 'শিখতে' প্রয়োজন, এই ধরনের একটি উন্নতি লুপ অপরিহার্য। জটিল।

• সমস্যা সমাধান: অপিটার এআই বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলির উপরোক্ত কম্পিউটেশনাল স্পেসে জটিলতাকে মোকাবেলা করতে চায়, যেখানে সমস্ত ব্যবহারিক সমাধান আশাহীনভাবে জটিল বলে মনে হয়, এবং সুস্পষ্ট, সহজ উপায়গুলি আবর্তিত হয়৷ ML একাধিক পদ্ধতির মিশ্রণের উপর ভিত্তি করে একটি দৃষ্টান্ত প্রদান করে জটিলতাকে যৌগিক করে (যেমন, অ্যালগরিদমের সেট যেমন নিউরাল নেট) বাস্তব-বিশ্বের জটিলতা মেলানোর জন্য এবং উচ্চ জটিলতাকে কাজে লাগাতে, বেশিরভাগই বাস্তব জগতে উপলব্ধ অসংগঠিত ডেটা।

দুটিকে একসাথে রাখুন, এবং আপনার কাছে একটি ত্বরান্বিত প্রযুক্তিগত বাস্তুতন্ত্র রয়েছে – যেখানে ML-এর 'ইনডাকটিভ' মডেল তৈরি করার ক্ষমতা এবং ডেটা থেকে পুনরাবৃত্তিমূলক বিকাশের মাধ্যমে শিখতে শেখার ক্ষমতা, AI-এর আরও বেশি উচ্চাভিলাষী এজেন্ডার সাথে যুক্ত হতে পারে, মানব বুদ্ধিমত্তাকে মডেল করার জন্য আরও সাধারণ 'জেনারেটিভ' সিস্টেম তৈরি করুন যা বিভিন্ন ধরণের জটিল কাজগুলি আয়ত্ত করতে পারে, উদ্ভাবনের সীমানার মাধ্যমে বিস্ফোরণ করতে পারে এবং সমগ্র শিল্পকে টার্বোচার্জ করতে পারে।

5. চ্যালেঞ্জ এবং নৈতিক বিবেচনা

AI এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর জন্য কার্যত প্রতিটি দ্রুত-উন্নত এবং সম্ভাব্যভাবে বিঘ্নিত প্রযুক্তির সাথে, আমরা দ্রুত আবিষ্কার করি যে প্রযুক্তি কীভাবে বিশ্বকে পরিবর্তন করতে পারে তা নিয়ে উদ্বেগ প্রায় তত দ্রুত বিকাশ লাভ করে যত দ্রুত বিকাশমান এবং দ্রুত অগ্রসর হওয়া প্রযুক্তিগুলি নিজেরাই। এটি একটি অভূতপূর্ব সমস্যা: যেহেতু AI এবং ML সিস্টেমগুলি কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য ডেটার পরিমাণ প্রয়োজন, আমরা ডেটা সুরক্ষা এবং গোপনীয়তা সম্পর্কে উদ্বেগ তৈরি করি৷ বৃহত্তর নৈতিক উদ্বেগের মধ্যে রয়েছে AI এর ডিজাইনে পক্ষপাত ও ন্যায্যতার বিষয়গুলি (অর্থাৎ, অ্যালগরিদমগুলি পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফল তৈরি করতে পারে কারণ তারা পূর্বে পক্ষপাতমূলক ডেটার উপর প্রশিক্ষিত হয়েছে) এবং অ্যালগরিদম দ্বারা বাস্তবায়িত ইচ্ছাকৃত সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়াগুলি মানুষের চেয়ে বেশি ব্যাখ্যাযোগ্য এবং উন্মুক্ত। – বিশেষ করে শিক্ষাগত, চিকিৎসা এবং ফৌজদারি বিচারের পরিস্থিতিতে, যেখানে স্বচ্ছতা একটি সিদ্ধান্তের মতোই গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। স্বয়ংক্রিয়করণ প্রক্রিয়ায় চাকরি বাদ দেওয়া হবে, এমন একটি পরিস্থিতি যার জন্য অত্যন্ত প্রয়োজনীয় কর্মী ব্যবস্থাপনা এবং কর্মচারীদের পুনরায় প্রশিক্ষণের কৌশল প্রয়োজন – ইত্যাদি। প্রকৃতপক্ষে, এটিকে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে: বড় উদ্বেগ:

এই কাজের প্রধান প্রান্তে AI এবং ML প্রযুক্তির নকশা এবং স্থাপনার জন্য নীতিগুলি প্রকাশ করার এবং মান আরোপ করার জন্য কল বাড়ছে৷ এটি নিশ্চিত করতে কোম্পানি, নীতিনির্ধারক এবং অন্যান্য স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে একটি বড় মাপের অংশীদারিত্বের প্রয়োজন হবে যাতে AI এবং ML প্রযুক্তিগুলি নিরাপদে, ন্যায্যভাবে, স্বচ্ছভাবে এবং জনসাধারণের মঙ্গলের জন্য উন্নত এবং স্থাপন করা হয়।

6. ভবিষ্যতের দৃষ্টিভঙ্গি: অসীম সম্ভাবনা

আরও একবার, পরবর্তী প্রযুক্তি বিপ্লবের দ্বারপ্রান্তে - এআই এবং এমএল-এ - একই প্রযোজ্য: রোগীদের তাদের ডিএনএর টমোগ্রাফিক স্ক্যানিংয়ের উপর ভিত্তি করে চিকিত্সা নির্ধারিত হওয়ার সাথে সাথে ওষুধ রূপান্তরিত হবে; আমাদের অবকাঠামো জুড়ে মোতায়েন করা এআই-চালিত এমএল শহরে আমাদের শহুরে লাইফওয়ার্ল্ডগুলি পুনর্নির্মাণ করা হবে।

একসাথে নেওয়া, AI এবং ML একটি ভবিষ্যতকে সক্ষম করছে, ক্রমবর্ধমান নিরবচ্ছিন্ন এবং অদৃশ্য, যেখানে প্রযুক্তি আমাদের বাস্তবতাকে অনেকটাই আন্ডারপিন করে। কী তাদের আলাদা করে, তারা কী করতে পারে এবং কোথায় তারা দেয়াল মারতে থাকবে তা জানা এমন একটি বিষয় যা সংগঠন, নীতি নির্ধারক এবং সাধারণ জনগণ একইভাবে আগামী বছরগুলিতে বোঝার জন্য ভালভাবে পরিবেশন করা হবে। এই প্রযুক্তিগুলি এখনও বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, সম্পূর্ণ নতুন বিশ্বের আবির্ভাব ঘটবে, অন্যরা পড়ে যাবে, এবং আমাদের চারপাশের বিশ্ব চোখের মাধ্যমে পরিবর্তিত হতে থাকবে যা এখনও দেখতে শুরু করতে পারে না। এআই বিপ্লব মাত্র শুরু। সম্ভাবনাগুলি আমাদের কল্পনার মতো সীমাহীন।

WeKnow মিডিয়ার প্রযুক্তিগত লেখক Magda Dąbrowska এর নিবন্ধ

নীচে বা টুইটারের মাধ্যমে এই নিবন্ধে মন্তব্য করুন: @IoTNow_

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.iot-now.com/2024/02/02/142229-ai-vs-ml-decoding-the-technologies-shaping-our-world/