মেশিন লার্নিং যা মানুষের মতো আরও শিখেছে, একটি এআই লিপ-রিডিং 'মেশিন' এবং আরও - এই সপ্তাহে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

1 – কৃত্রিম-বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম সার্ফস ওয়েব তার কর্মক্ষমতা উন্নত

তথ্য নিষ্কাশনের মধ্যে ডেটা আইটেমগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করা জড়িত যা প্লেইন টেক্সটে সংরক্ষিত থাকে এবং এটি মেশিন লার্নিং বিজ্ঞানীদের গবেষণার একটি প্রধান ক্ষেত্র। গত সপ্তাহে, এমআইটি-এর একটি গবেষণা দল অ্যাসোসিয়েশন ফর কম্পিউটেশনাল লিঙ্গুইস্টিকস কনফারেন্স অন ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং-এর অভিজ্ঞতামূলক পদ্ধতিতে মেশিন লার্নিং সিস্টেমের জন্য তথ্য নিষ্কাশনের জন্য একটি নতুন পদ্ধতির প্রবর্তন করেছে এবং একটি সেরা-পেপার পুরস্কার জিতেছে। তাদের সিস্টেমকে যতটা সম্ভব ডেটা খাওয়ানোর পরিবর্তে, দলের বিজয়ী পদ্ধতিটি একটি ভিন্ন রুট নেয় এবং একটি অনেক ছোট ডেটা সেটের উপর ফোকাস করে, মানুষের দ্বারা ব্যবহৃত অনুরূপ প্রক্রিয়া - যদি আপনি এমন একটি কাগজ পড়ছেন যা আপনি বুঝতে পারেন না, আপনি সম্ভবত ওয়েবে একটি অনুসন্ধান করবেন এবং আপনি বুঝতে পারবেন এমন নিবন্ধগুলি খুঁজে পাবেন৷ এই নতুন সিস্টেম পদ্ধতি অনুরূপ কিছু করে; যদি একটি নির্দিষ্ট পাঠ্যের মূল্যায়নে সিস্টেমের আত্মবিশ্বাসের স্কোর কম হয়, তবে এটি আরও তথ্যের জন্য অনুসন্ধান করবে, ওয়েব থেকে মুষ্টিমেয় নতুন নিবন্ধগুলি টেনে আনবে যা একটি নির্দিষ্ট সেটের সাথে সম্পর্কযুক্ত। ভবিষ্যতে, এই মডেলটি স্পার্স ডেটাতে প্রয়োগ করা যেতে পারে এবং ডেটাবেস পর্যালোচনাতে অনেক সময় বাঁচাতে পারে।

(এ সম্পূর্ণ নিবন্ধটি পড়ুন এমআইটি নিউজ)

2 – নিরাপত্তা ঝুঁকিতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করতে RiskIQ $30.5M পায়

সান ফ্রান্সিসকো-ভিত্তিক ডিজিটাল রিস্ক ম্যানেজমেন্ট স্টার্টআপ RiskIQ ঘোষণা করেছে যে এটি জর্জিয়ান পার্টনারদের নেতৃত্বে একটি চুক্তিতে আরও $30.5 মিলিয়ন সিরিজ সি সংগ্রহ করেছে, এবং সামিট ভেঞ্চারস, ম্যাসমিউচুয়াল ভেঞ্চারস এবং ব্যাটারি ভেঞ্চারস সহ, 65.5 সাল থেকে তার মোট তহবিল $2009 মিলিয়নে উত্থাপিত হয়েছে। RiskIQ AI-ভিত্তিক পরিষেবাগুলি বড় কোম্পানিগুলিকে কোম্পানির নাম বহন করতে পারে এমন সাইট এবং অ্যাপগুলি অনুসন্ধান করতে এবং খুঁজে পেতে সহায়তা করে কিন্তু অপরাধীরা ভোক্তাদের তথ্য চুরি বা ম্যালওয়্যার ছড়িয়ে দেওয়ার চেষ্টা করে। 80 সালের প্রথম অংশে কোম্পানির মোট বুকিং 2016 শতাংশ বেড়েছে, বর্তমান মোট 200 এন্টারপ্রাইজ গ্রাহক এবং 13,000 নিরাপত্তা বিশ্লেষক যার মধ্যে Facebook, আন্ডার আর্মার এবং অন্যান্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। জর্জিয়ান পার্টনারদের অধ্যক্ষ স্টিভ লেইটেলও RiskIQ এর পরিচালনা পর্ষদে যোগ দেবেন

(এ সম্পূর্ণ নিবন্ধটি পড়ুন সিলিকন ভ্যালি বিজনেস জার্নাল)

3 - প্রথম কার্নেগি কলোকিয়াম সামরিক ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ডেটা গোপনীয়তার উপর ফোকাস করে

কার্নেগি মেলন ওয়াশিংটন ডিসি-তে কার্নেগি এনডাউমেন্ট ফর ইন্টারন্যাশনাল পিস (CEIP) সদর দফতরে বৈশ্বিক নীতি বিশেষজ্ঞদের জন্য ডেটা গোপনীয়তা এবং সামরিক ক্রিয়াকলাপের বিষয়ে এআই-এর আশেপাশের বিবেচ্য বিষয়গুলিকে সম্বোধন করে, দ্বিতীয় অংশে ইন্টারনেট গভর্নেন্স এবং সাইবার নিয়ে আলোচনা করা হয়েছিল। ডিটারেন্স, পিটসবার্গের সিএমইউ-এর কোহন ইউনিভার্সিটি সেন্টারে ২ ডিসেম্বর। সাইল্যাব ডিরেক্টর ডেভিড ব্রুমলি, যিনি স্বায়ত্তশাসিত প্রযুক্তির জন্য একটি দ্বিতীয় প্যানেল আলোচনা খোলেন, বলেছেন:

“মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, রাশিয়া, ইসরায়েল, চীন এবং ভারত সহ বিশ্বের দেশগুলি তাদের অপারেশনগুলিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং স্বায়ত্তশাসন প্রযুক্তিতে ক্রমবর্ধমানভাবে স্থাপন এবং বিনিয়োগ করছে। স্বায়ত্তশাসন বিশাল হতে চলেছে, এবং এটি একেবারেই গুরুত্বপূর্ণ যে আমরা এটি ঠিক করতে পারি।"

জিম গ্যারেট, সিএমইউ এর কলেজ অফ ইঞ্জিনিয়ারিং এর ডিন, জোর দিয়েছিলেন যে এই ধরনের ফোরামগুলি বিশ্ব সম্প্রদায়কে গভীরভাবে প্রভাবিত করার সম্ভাবনা রয়েছে এমন বিষয়গুলির উপর বিভিন্ন ধরণের মতামতের জন্য ধারণা বিনিময় এবং গ্রহণযোগ্যতা গড়ে তোলার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

(এতে সম্পূর্ণ প্রেস রিলিজ পড়ুন কার্নেগি মেলন নিউজ)

4 - অক্সফোর্ড গবেষকরা এমন কম্পিউটার প্রোগ্রাম তৈরি করেছেন যা অতিমানবীয় নির্ভুলতার সাথে ঠোঁট পড়তে পারে

অক্সফোর্ডের গবেষকরা একটি ঠোঁট-পড়া এআই প্রোগ্রামের পথপ্রদর্শক করেছেন যা 93.4 শতাংশ নির্ভুলতার সাথে ঠোঁট পড়তে পারে - শ্রবণ-প্রতিবন্ধী শিক্ষার্থীদের জন্য গড় 52.3 শতাংশ নির্ভুলতাকে ছাড়িয়ে গেছে। "LipNet" নামে, সফ্টওয়্যারটি Google-এর ডিপমাইন্ডের সহযোগিতায় তৈরি করা হয়েছিল, যা এটিকে পরীক্ষামূলক বিষয়ের 30,000 ভিডিওতে প্রশিক্ষণ দিয়েছিল৷ সিস্টেমটি বাক্য প্রক্রিয়াকরণ করে (ব্যক্তিগত শব্দের বিপরীতে) এবং শব্দগুলিকে প্রসঙ্গে রাখতে সক্ষম হয়েছিল। যদিও বাস্তব জগতের ভাষা, উচ্চারণ এবং ভাঙ্গা বক্তৃতার বৈচিত্র্যের জন্য এখনও প্রস্তুত নয়, প্রোগ্রামটির উভয়ই সমাজকে সাহায্য করার সম্ভাবনা রয়েছে – শ্রবণ যন্ত্রের উন্নতি করা, কোলাহলপূর্ণ জায়গায় কথোপকথনের অনুমতি দেওয়া ইত্যাদি – সেইসাথে ক্ষতি করার অনুমতি দেয়। ব্যক্তি বা গোষ্ঠীর জন্য ব্যক্তিগত কথোপকথন বা অবৈধ গণ নজরদারি পরিচালনা করার জন্য।

(এ সম্পূর্ণ নিবন্ধটি পড়ুন তারবার্তা পাঠান এবং প্রকাশিত কাগজ এ অক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়)

5 – মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদম জ্যোতির্বিদ্যায় লিঙ্গ পক্ষপাতের পরিমাণ নির্ধারণ করে

জুরিখের সুইস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজির গবেষকদের একটি গবেষণাপত্র এবং আরএক্সআইভি সার্ভারে প্রকাশিত জ্যোতির্বিজ্ঞানের একাডেমিক কাগজপত্রের উদ্ধৃতিতে লিঙ্গ পক্ষপাত অনুমান করার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। যদিও এখনও পিয়ার-পর্যালোচনা করা হয়নি, তবে ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞরা মন্তব্য করেছেন যে এটি একটি বৈধ পদ্ধতি বলে মনে হচ্ছে। ইন্ডিয়ানা ইউনিভার্সিটি ব্লুমিংটনের তথ্যবিদ ক্যাসিডি সুগিমোটো বলেছেন:

"এই কাগজের অভিনবত্ব হল এই পৌরাণিক কাহিনীটি দূর করা যে উদ্ধৃতিতে লিঙ্গ বৈষম্য লিঙ্গের পরিবর্তে কাগজের নির্দিষ্টতার জন্য দায়ী করা যেতে পারে।"

অ্যালগরিদমটি 200,000 থেকে 5 সাল পর্যন্ত 1950টি জার্নালে 2015টি গবেষণাপত্রের উপর প্রশিক্ষিত হয়েছিল৷ ফলাফলগুলি দেখায় যে প্রথম তালিকাভুক্ত মহিলা লেখকের কাগজগুলি প্রাথমিক পুরুষ লেখকের তুলনায় প্রায় 6 শতাংশ কম উদ্ধৃতি পেয়েছে; অ্যালগরিদম আরও ভবিষ্যদ্বাণী করেছে যে মহিলা লেখকদের সাথে সেই কাগজগুলি পুরুষদের দ্বারা লেখাগুলির চেয়ে 4 শতাংশ বেশি উদ্ধৃতি পেয়েছে। ইয়েল সেন্টার ফর অ্যাস্ট্রোনমি অ্যান্ড অ্যাস্ট্রোফিজিক্সের ডিরেক্টর মেগ উরি বলেছেন, শিক্ষাবিদদের ক্ষেত্রে, কম উদ্ধৃতি বলতে সাধারণত কম অনুদান, সুপারিশপত্র এবং অন্যান্য স্বীকৃতি বোঝায়। গবেষণাপত্রটি আরও উল্লেখ করেছে যে, নারীরা তাদের প্রথম প্রকাশিত গবেষণাপত্রের 19 বছরে পুরুষদের তুলনায় 7 শতাংশ কম নিবন্ধ প্রকাশ করেছে, যা একাডেমিয়ায় অবদান রাখার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সময়। এটি মহিলাদের আরও স্থায়ী অবস্থানের জন্য একটি ফ্যাক্টরও খেলতে পারে।

(এ সম্পূর্ণ নিবন্ধটি পড়ুন বৈজ্ঞানিক আমেরিকান)

ইমেজ ক্রেডিট: টেক-থিঙ্ক

সূত্র: https://emerj.com/machine-learning-that-learns-more-like-humans-an-ai-lip-reading-machine-and-more-this-week-in-artificial-intelligence-11- 11-16/