2024 সালে নতুনদের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা টিউটোরিয়াল | বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে এআই টিউটোরিয়াল শিখুন

এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা টিউটোরিয়ালটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধারণা সম্পর্কে প্রাথমিক এবং মধ্যবর্তী তথ্য প্রদান করে। এটি সম্পূর্ণ নতুন যারা ছাত্র এবং কর্মরত পেশাদারদের সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই টিউটোরিয়ালে, আমাদের ফোকাস কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর থাকবে, আপনি যদি মেশিন লার্নিং সম্পর্কে আরও জানতে চান, তাহলে আপনি এই টিউটোরিয়ালটি দেখতে পারেন মেশিন লার্নিং এর সম্পূর্ণ নতুনদের টিউটোরিয়াল.

এর মাধ্যমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা টিউটোরিয়াল, আমরা বিভিন্ন ধারণা দেখব যেমন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অর্থ, AI এর স্তর, কেন AI গুরুত্বপূর্ণ, এর বিভিন্ন প্রয়োগ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যত এবং আরও অনেক কিছু।

সাধারণত, AI এর ক্ষেত্রে কাজ করার জন্য আপনার প্রচুর অভিজ্ঞতা থাকতে হবে। এইভাবে, আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে যুক্ত বিভিন্ন কাজের প্রোফাইল নিয়েও আলোচনা করব এবং শেষ পর্যন্ত আপনাকে প্রাসঙ্গিক অভিজ্ঞতা অর্জনে সহায়তা করবে। AI এর ক্ষেত্রে যোগদান করার আগে আপনাকে একটি নির্দিষ্ট পটভূমি থেকে হতে হবে না কারণ এটি প্রয়োজনীয় দক্ষতা শিখতে এবং অর্জন করা সম্ভব। যদিও শর্তাবলী ডেটা সায়েন্স, কৃত্রিম গোয়েন্দা (এআই) এবং মেশিন লার্নিং একই ডোমেনে পড়ে এবং সংযুক্ত থাকে, তাদের নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন এবং অর্থ রয়েছে। সহজ কথায়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানুষের বুদ্ধিমত্তার প্রতিলিপি করে যুক্তি কার্যকর করার জন্য মেশিনকে সক্ষম করা। যেহেতু AI প্রক্রিয়াগুলির মূল উদ্দেশ্য হল অভিজ্ঞতা থেকে মেশিনগুলি শেখানো, সঠিক তথ্য খাওয়ানো এবং স্ব-সংশোধন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

কৃত্রিম বুদ্ধি কী?

এই প্রশ্নের উত্তর নির্ভর করবে আপনি কাকে জিজ্ঞাসা করবেন তার উপর। প্রযুক্তির ক্ষণস্থায়ী বোঝার সাথে একজন সাধারণ মানুষ এটিকে রোবটের সাথে সংযুক্ত করবে। আপনি যদি একজন AI গবেষককে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেন, (গুলি) তিনি বলবেন যে এটি অ্যালগরিদমের একটি সেট যা স্পষ্টভাবে নির্দেশ না দিয়ে ফলাফল তৈরি করতে পারে। এই দুটি উত্তরই সঠিক। তাই সংক্ষেপে বলা যায়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হল:

• মানুষের তৈরি একটি বুদ্ধিমান সত্তা।
• সুস্পষ্টভাবে নির্দেশ না দিয়ে বুদ্ধিমানের সাথে কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম।
• যুক্তিযুক্ত এবং মানবিকভাবে চিন্তা করতে এবং কাজ করতে সক্ষম।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মূলে, এটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি শাখা যার লক্ষ্য মেশিনে মানুষের বুদ্ধিমত্তা তৈরি বা প্রতিলিপি করা। কিন্তু কী একটা মেশিনকে বুদ্ধিমান করে তোলে? অনেক AI সিস্টেম মেশিন লার্নিং এর সাহায্যে চালিত হয় এবং গভীর জ্ঞানার্জন অ্যালগরিদম AI ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, অতীতে যাকে AI এর অংশ হিসাবে বিবেচনা করা হত এখন তা কেবল একটি কম্পিউটার ফাংশন হিসাবে দেখা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ক্যালকুলেটর অতীতে AI এর একটি অংশ হিসাবে বিবেচিত হতে পারে। এখন, এটি একটি সাধারণ ফাংশন হিসাবে বিবেচিত হয়। একইভাবে, AI এর বিভিন্ন স্তর রয়েছে, আসুন সেগুলি বুঝতে পারি।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কেন গুরুত্বপূর্ণ?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার লক্ষ্য হ'ল মানুষের ক্ষমতাকে সহায়তা করা এবং সুদূরপ্রসারী পরিণতি সহ আমাদের উন্নত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করা। প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, এটি AI এর মূল লক্ষ্য। যখন আমরা আরও দার্শনিক দৃষ্টিকোণ থেকে এআই-এর গুরুত্ব দেখি, তখন আমরা বলতে পারি যে এটি মানুষকে আরও অর্থপূর্ণ জীবনযাপন করতে সাহায্য করার ক্ষমতা রাখে যা কঠোর পরিশ্রম ছাড়াই। AI আন্তঃসংযুক্ত ব্যক্তি, কোম্পানি, রাষ্ট্র এবং জাতির জটিল ওয়েবকে এমনভাবে কাজ করতে সাহায্য করতে পারে যা সমস্ত মানবতার জন্য উপকারী।

বর্তমানে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ভাগ করে নেওয়া হয় আমাদের দ্বারা বিগত হাজার বছর ধরে উদ্ভাবিত বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং কৌশল - মানুষের প্রচেষ্টাকে সহজ করার জন্য এবং আমাদেরকে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করার জন্য। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এমনই একটি সৃষ্টি যা আমাদের আরও গ্রাউন্ড-ব্রেকিং টুলস এবং পরিষেবাগুলি উদ্ভাবনে সাহায্য করবে যা আমাদের জীবনযাত্রাকে দ্রুত পরিবর্তন করবে, আশা করি কলহ, বৈষম্য এবং মানুষের দুঃখকষ্ট দূর করে।

আমরা এখনও এই ধরনের ফলাফল থেকে অনেক দূরে. তবে এটি ভবিষ্যতে আসতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বর্তমানে বেশিরভাগ কোম্পানি তাদের প্রক্রিয়া দক্ষতা উন্নত করতে, সম্পদ-ভারী কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে এবং আমাদের কাছে উপলব্ধ ডেটার উপর ভিত্তি করে ব্যবসায়িক ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করছে। আপনি দেখতে পাচ্ছেন, এআই আমাদের কাছে বিভিন্ন উপায়ে তাৎপর্যপূর্ণ। এটি বিশ্বে নতুন সুযোগ তৈরি করছে, আমাদের উৎপাদনশীলতা উন্নত করতে সাহায্য করছে এবং আরও অনেক কিছু। 

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ইতিহাস

বুদ্ধিমান প্রাণীর ধারণাটি দীর্ঘকাল ধরে চলে আসছে এবং এখন শিক্ষা, স্বয়ংচালিত, ব্যাঙ্কিং এবং ফিনান্স, এআই স্বাস্থ্যসেবা ইত্যাদির মতো অনেক সেক্টরে এর পথ খুঁজে পেয়েছে। প্রাচীন গ্রীকদের রোবট সম্পর্কে মিথ ছিল চীনা এবং মিশরীয় প্রকৌশলী। অটোমেটন তৈরি করা হয়েছে। যাইহোক, আধুনিক এআই-এর সূচনা সেই সময় থেকে পাওয়া গেছে যেখানে শাস্ত্রীয় দার্শনিকরা মানুষের চিন্তাভাবনাকে একটি প্রতীকী ব্যবস্থা হিসাবে বর্ণনা করার চেষ্টা করেছিলেন। 1940 এবং 50 এর দশকের মধ্যে, বিভিন্ন ক্ষেত্রের কয়েকজন বিজ্ঞানী একটি কৃত্রিম মস্তিষ্ক তৈরির সম্ভাবনা নিয়ে আলোচনা করেছিলেন। এটি নিউ হ্যাম্পশায়ারের হ্যানোভারের ডার্টমাউথ কলেজের একটি সম্মেলনে - এআই গবেষণার ক্ষেত্রের উত্থানের দিকে পরিচালিত করে - যা 1956 সালে একটি একাডেমিক শৃঙ্খলা হিসাবে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। শব্দটি তৈরি করেছিলেন জন ম্যাকার্থি, যাকে এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জনক হিসাবে বিবেচনা করা হয়।

বহু দশক ধরে একটি ভাল অর্থায়নে বিশ্বব্যাপী প্রচেষ্টা সত্ত্বেও, বিজ্ঞানীরা মেশিনে বুদ্ধিমত্তা তৈরি করা অত্যন্ত কঠিন বলে মনে করেছেন। 1970 এবং 1990 এর দশকের মাঝামাঝি সময়ে, বিজ্ঞানীদের AI গবেষণার জন্য অর্থের তীব্র ঘাটতি মোকাবেলা করতে হয়েছিল। এই বছরগুলি 'এআই উইন্টার্স' হিসাবে পরিচিত হয়েছিল। যাইহোক, 1990 সালের শেষের দিকে, আমেরিকান কর্পোরেশনগুলি আবারও AI-তে আগ্রহী হয়েছিল। তদুপরি, জাপান সরকারও এআই-এর অগ্রগতির জন্য একটি পঞ্চম-প্রজন্মের কম্পিউটার তৈরির পরিকল্পনা নিয়ে এসেছিল। অবশেষে, 1997 সালে, আইবিএমের ডিপ ব্লু প্রথম কম্পিউটারকে পরাজিত করে বিশ্ব দাবা চ্যাম্পিয়ন গ্যারি কাসপারভকে।

যেহেতু এআই এবং এর প্রযুক্তি অগ্রসর হতে থাকে - মূলত কম্পিউটার হার্ডওয়্যারের উন্নতির কারণে, কর্পোরেশন এবং সরকারগুলিও অন্যান্য সংকীর্ণ ডোমেনে সফলভাবে এর পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করতে শুরু করে। গত 15 বছরে, Amazon, Google, Baidu এবং আরও অনেকে, AI প্রযুক্তিকে একটি বিশাল বাণিজ্যিক সুবিধার জন্য ব্যবহার করতে পেরেছে। AI, আজ, আমরা যে অনলাইন পরিষেবাগুলি ব্যবহার করি তার অনেকগুলিতে এম্বেড করা আছে। ফলস্বরূপ, প্রযুক্তি শুধুমাত্র প্রতিটি সেক্টরে একটি ভূমিকা পালন করতে সক্ষম নয়, শেয়ার বাজারের একটি বড় অংশকেও চালিত করেছে। 

আজ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা, কৃত্রিম সংকীর্ণ বুদ্ধিমত্তা এবং কৃত্রিম সুপার বুদ্ধিমত্তা নামে সাব-ডোমেনে বিভক্ত করা হয়েছে যা আমরা এই নিবন্ধে বিস্তারিত আলোচনা করব। আমরা AI এবং AGI এর মধ্যে পার্থক্য নিয়েও আলোচনা করব।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার স্তর

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে তিনটি প্রধান স্তরে ভাগ করা যায়:

1. কৃত্রিম সংকীর্ণ বুদ্ধি
2. কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধি
3. কৃত্রিম সুপার-বুদ্ধিমত্তা

কৃত্রিম সংকীর্ণ গোয়েন্দা (এএনআই)

সংকীর্ণ AI বা দুর্বল AI নামেও পরিচিত, কৃত্রিম সংকীর্ণ বুদ্ধিমত্তা লক্ষ্য-ভিত্তিক এবং একক কাজ সম্পাদন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। যদিও এই মেশিনগুলিকে বুদ্ধিমান হিসাবে দেখা হয়, তারা ন্যূনতম সীমাবদ্ধতার অধীনে কাজ করে এবং এইভাবে, দুর্বল AI হিসাবে উল্লেখ করা হয়। এটি মানুষের বুদ্ধিমত্তার অনুকরণ করে না; এটি নির্দিষ্ট পরামিতিগুলির উপর ভিত্তি করে মানুষের আচরণকে উদ্দীপিত করে। সংকীর্ণ এআই কাজগুলি সম্পাদন করতে এনএলপি বা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহার করে। এটি চ্যাটবট এবং সিরির মতো স্পিচ রিকগনিশন সিস্টেমের মতো প্রযুক্তিতে স্পষ্ট। গভীর শিক্ষার ব্যবহার আপনাকে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে ব্যক্তিগতকৃত করতে দেয়, যেমন ভার্চুয়াল সহকারী যারা আপনার ভবিষ্যত অভিজ্ঞতাকে আরও ভালো করতে আপনার ডেটা সংরক্ষণ করে। 

দুর্বল বা সংকীর্ণ AI এর উদাহরণ:

1. সিরি, আলেক্সা, কর্টানা
2. আইবিএমের ওয়াটসন
3. স্বয়ং ড্রাইভিং গাড়ি
4. ফেসিয়াল রিকগনিশন সফটওয়্যার
5. ইমেল স্প্যাম ফিল্টার 
6. ভবিষ্যদ্বাণী সরঞ্জাম 

কৃত্রিম জেনারেল ইন্টেলিজেন্স (এজিআই)

শক্তিশালী AI বা গভীর AI নামেও পরিচিত, কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা সেই ধারণাকে বোঝায় যার মাধ্যমে মেশিনগুলি মানুষের বুদ্ধিমত্তার নকল করতে পারে এবং সমস্যা সমাধানের জন্য তাদের বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ করার ক্ষমতা প্রদর্শন করতে পারে। বিজ্ঞানীরা এখনও এই স্তরের বুদ্ধিমত্তা অর্জন করতে সক্ষম হননি। এই স্তরের বুদ্ধিমত্তা অর্জন করার আগে উল্লেখযোগ্য গবেষণা করা দরকার। বিজ্ঞানীদের এমন একটি উপায় খুঁজে বের করতে হবে যার মাধ্যমে মেশিনগুলি জ্ঞানীয় ক্ষমতার একটি সেট প্রোগ্রামিংয়ের মাধ্যমে সচেতন হতে পারে। গভীর AI এর কয়েকটি বৈশিষ্ট্য হল-

• স্বীকার
• প্রত্যাহার 
• প্রস্তাব টেস্টিং 
• কল্পনা
• উপমা
• জড়িত

শক্তিশালী AI অদূর ভবিষ্যতে অগ্রসর হতে থাকবে কি না তা ভবিষ্যদ্বাণী করা কঠিন, কিন্তু বক্তৃতা এবং মুখের স্বীকৃতি ক্রমাগত অগ্রগতি দেখাচ্ছে, আমরা AI এর এই স্তরেও বৃদ্ধি আশা করতে পারি এমন একটি সামান্য সম্ভাবনা রয়েছে। 

কৃত্রিম সুপার-বুদ্ধিমত্তা (ASI)

বর্তমানে, সুপার-বুদ্ধিমত্তা একটি অনুমানমূলক ধারণা মাত্র। লোকেরা অনুমান করে যে ভবিষ্যতে এমন একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিকাশ করা সম্ভব হতে পারে, তবে বর্তমান বিশ্বে এটির অস্তিত্ব নেই। সুপার-বুদ্ধিমত্তা সেই স্তর হিসাবে পরিচিত হতে পারে যেখানে যন্ত্রটি মানুষের ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যায় এবং স্ব-সচেতন হয়ে ওঠে। এই ধারণাটি বেশ কয়েকটি চলচ্চিত্র এবং বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর জন্য যাদুঘর হয়েছে যেখানে রোবট যারা তাদের অনুভূতি এবং আবেগ বিকাশ করতে সক্ষম তারা মানবতাকেই অতিক্রম করতে পারে। এটি তার নিজস্ব আবেগ তৈরি করতে সক্ষম হবে এবং অনুমানমূলকভাবে, শিল্প, খেলাধুলা, গণিত, বিজ্ঞান এবং আরও অনেক কিছুতে মানুষের চেয়ে ভাল হতে পারে। একজন অতি বুদ্ধিমত্তার সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা মানুষের চেয়ে বেশি হবে। কৃত্রিম সুপার-বুদ্ধিমত্তার ধারণাটি এখনও আমাদের কাছে অজানা, এর পরিণতিগুলি অনুমান করা যায় না এবং এর প্রভাব এখনও পরিমাপ করা যায় না। 

আসুন এখন দুর্বল AI এবং শক্তিশালী AI এর মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারি। 

কৃত্রিম বুদ্ধি প্রয়োগ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজ বিভিন্ন শিল্প ও এলাকায় তার পথ প্রশস্ত করেছে। গেমিং থেকে শুরু করে স্বাস্থ্যসেবা পর্যন্ত, AI এর প্রয়োগ ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে। আপনি কি জানেন যে Google ম্যাপ অ্যাপ্লিকেশন এবং মুখের স্বীকৃতি যেমন আইফোনে কাজ করার জন্য এআই প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়? AI আমাদের চারপাশে রয়েছে এবং আমরা যতটা জানি তার চেয়ে বেশি আমাদের দৈনন্দিন জীবনের অংশ। আপনি যদি এআই সম্পর্কে আরও জানতে চান, আপনি নিতে পারেন পিজিপি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং কোর্স দ্বারা প্রদত্ত মহান শিক্ষা. এখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে।

202 সালে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সেরা অ্যাপ্লিকেশন4

1. গুগলের এআই-চালিত পূর্বাভাস (গুগল মানচিত্র)
2. রাইড শেয়ারিং অ্যাপ্লিকেশন (Uber, Lyft)
3. বাণিজ্যিক ফ্লাইটে এআই অটোপাইলট
4. ইমেইলে স্প্যাম ফিল্টার
5. চুরির চেকার এবং সরঞ্জাম
6. মুখের স্বীকৃতি
7. অনুসন্ধান সুপারিশ
8. ভয়েস-টু-টেক্সট বৈশিষ্ট্য
9. স্মার্ট ব্যক্তিগত সহকারী (সিরি, আলেক্সা)
10. জালিয়াতি সুরক্ষা এবং প্রতিরোধ

এখন আমরা জানি যে এগুলি সেই ক্ষেত্র যেখানে AI প্রয়োগ করা হয়। আসুন আমরা আরও বিস্তারিতভাবে এইগুলি বুঝতে পারি। ট্রাফিক পূর্বাভাসের সঠিকতা উন্নত করতে Google DeepMind-এর সাথে অংশীদারিত্ব করেছে। ঐতিহাসিক ট্রাফিক ডেটার পাশাপাশি লাইভ ডেটার সাহায্যে তারা এআই প্রযুক্তি এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। একজন বুদ্ধিমান ব্যক্তিগত সহকারী আমাদের দ্বারা প্রদত্ত কমান্ডের উপর ভিত্তি করে কাজ সম্পাদন করতে পারে। এটি একটি সফ্টওয়্যার এজেন্ট এবং কাজগুলি যেমন বার্তা পাঠানো, একটি গুগল অনুসন্ধান করা, একটি ভয়েস নোট রেকর্ড করা, চ্যাটবট এবং আরও অনেক কিছু করতে পারে৷ 

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার লক্ষ্য

এ পর্যন্ত, আপনি AI বলতে কী বোঝায়, AI এর বিভিন্ন স্তর এবং এর প্রয়োগগুলি দেখেছেন। কিন্তু AI এর লক্ষ্য কি? আমরা AI মাধ্যমে অর্জন করার লক্ষ্য কি ফলাফল? সামগ্রিক লক্ষ্য মেশিন এবং কম্পিউটারগুলিকে বুদ্ধিমানভাবে শিখতে এবং কাজ করার অনুমতি দেওয়া হবে। AI এর কিছু অন্যান্য লক্ষ্য নিম্নরূপ:

1. সমস্যা সমাধান: গবেষকরা অ্যালগরিদমগুলি তৈরি করেছেন যা ধাপে ধাপে প্রক্রিয়াটি অনুকরণ করতে সক্ষম হয়েছিল যা মানুষ একটি ধাঁধা সমাধান করার সময় ব্যবহার করে। 1980 এবং 1990 এর দশকের শেষের দিকে, গবেষণা এমন একটি পর্যায়ে পৌঁছেছিল যেখানে অসম্পূর্ণ বা অনিশ্চিত তথ্য মোকাবেলা করার জন্য পদ্ধতিগুলি তৈরি করা হয়েছিল। কিন্তু কঠিন সমস্যার জন্য প্রচুর কম্পিউটেশনাল রিসোর্স এবং মেমরি পাওয়ার প্রয়োজন। সুতরাং, দক্ষ সমস্যা-সমাধান অ্যালগরিদম অনুসন্ধান করা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অন্যতম লক্ষ্য।

2. জ্ঞান উপস্থাপনা: মেশিনগুলি এমন সমস্যার সমাধান করবে বলে আশা করা হচ্ছে যার জন্য ব্যাপক জ্ঞানের প্রয়োজন। সুতরাং, জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব AI এর কেন্দ্রবিন্দু। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বস্তু, বৈশিষ্ট্য, ঘটনা, কারণ এবং প্রভাব এবং আরও অনেক কিছুর প্রতিনিধিত্ব করে। 

3. পরিকল্পনা: AI এর অন্যতম লক্ষ্য হওয়া উচিত বুদ্ধিমান লক্ষ্য নির্ধারণ করা এবং সেগুলি অর্জন করা। ক্রিয়াগুলি কীভাবে পরিবর্তনকে প্রভাবিত করবে এবং কী কী বিকল্প উপলব্ধ রয়েছে সে সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হওয়া। একজন এআই এজেন্টকে এর পরিবেশ মূল্যায়ন করতে হবে এবং সেই অনুযায়ী ভবিষ্যদ্বাণী করতে হবে। এই কারণেই পরিকল্পনা গুরুত্বপূর্ণ এবং এআই-এর লক্ষ্য হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। 

4. শেখা: AI এর মৌলিক ধারণাগুলির মধ্যে একটি, মেশিন লার্নিং হল কম্পিউটার অ্যালগরিদমগুলির অধ্যয়ন যা অভিজ্ঞতার মাধ্যমে সময়ের সাথে সাথে উন্নতি করতে থাকে। এমএল বিভিন্ন ধরনের আছে। সাধারণভাবে পরিচিত প্রকারগুলি হল আনসুপারভাইজড মেশিন লার্নিং এবং সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং। এই ধারণাগুলি সম্পর্কে আরও জানতে, আপনি আমাদের ব্লগ পড়তে পারেন এমএল মানে কি এবং এটি কিভাবে কাজ করে. 

5. সামাজিক বুদ্ধিমত্তা: কার্যকরী কম্পিউটিং মূলত এমন সিস্টেমের অধ্যয়ন যা মানুষের প্রচেষ্টাকে ব্যাখ্যা করতে, চিনতে এবং প্রক্রিয়া করতে পারে। এটি কম্পিউটার বিজ্ঞান, মনোবিজ্ঞান এবং জ্ঞানীয় বিজ্ঞানের সঙ্গম। সামাজিক বুদ্ধিমত্তা AI এর আরেকটি লক্ষ্য কারণ অ্যালগরিদম তৈরি করার আগে এই ক্ষেত্রগুলি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। 

এইভাবে, AI এর সামগ্রিক লক্ষ্য হল এমন প্রযুক্তি তৈরি করা যা উপরের লক্ষ্যগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে এবং একটি বুদ্ধিমান মেশিন তৈরি করতে পারে যা আমাদের দক্ষতার সাথে কাজ করতে, দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে এবং নিরাপত্তা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। 

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় চাকরি

প্রকৃতপক্ষে, গত তিন বছরে এআই দক্ষতার চাহিদা দ্বিগুণেরও বেশি বেড়েছে। AI এর ক্ষেত্রে চাকরির পোস্টিং 119% বেড়েছে। একটি ইমেজ-প্রসেসিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের কাজটি আজ কয়েক মিনিটের মধ্যে সম্পন্ন করা যেতে পারে, যখন কয়েক বছর আগে, কাজটি সম্পূর্ণ হতে কয়েক ঘন্টা সময় লাগত। যখন আমরা বাজারে দক্ষ পেশাদারদের তুলনা করি আজকে যে পরিমাণ চাকরির সুযোগ পাওয়া যায় তার সাথে, আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে দক্ষ পেশাদারদের অভাব দেখতে পাই।

বায়েসিয়ান নেটওয়ার্কিং, নিউরাল জাল, কম্পিউটার বিজ্ঞান (প্রোগ্রামিং ভাষা সম্পর্কে জ্ঞান সহ), পদার্থবিদ্যা, রোবোটিক্স, ক্যালকুলাস এবং পরিসংখ্যানগত ধারণা হল কয়েকটি দক্ষতা যা একজনকে AI-তে ক্যারিয়ারে গভীরভাবে ডুব দেওয়ার আগে অবশ্যই জানতে হবে। আপনি যদি এমন কেউ হন যিনি AI তে ক্যারিয়ার গড়তে চান, তাহলে আপনার উপলব্ধ বিভিন্ন কাজের ভূমিকা সম্পর্কে সচেতন হওয়া উচিত। আসুন আমরা AI এর জগতে বিভিন্ন কাজের ভূমিকা এবং প্রতিটি কাজের ভূমিকার জন্য একজনের কী কী দক্ষতা থাকতে হবে তা ঘনিষ্ঠভাবে দেখে নেওয়া যাক। 

এছাড়াও পড়ুন: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইন্টারভিউ প্রশ্ন 2020

1. মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার

আপনি যদি এমন কেউ হন যিনি ডেটা সায়েন্স বা ফলিত গবেষণার একটি ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে এসেছেন, একটি ভূমিকা মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার আপনার জন্য উপযুক্ত। আপনাকে অবশ্যই পাইথন, জাভা এর মতো একাধিক প্রোগ্রামিং ভাষার বোঝার প্রদর্শন করতে হবে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি বোঝা এবং বিশাল ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সময় প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের সুবিধা নিতে সক্ষম হওয়া উপকারী বলে প্রমাণিত হবে। IntelliJ এবং Eclipse-এর মতো সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট IDE টুলগুলির সাথে পরিচিত হওয়া আপনাকে মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হিসাবে আপনার ক্যারিয়ারকে আরও এগিয়ে নিতে সাহায্য করবে। আপনি প্রধানত অন্যান্য দায়িত্বের মধ্যে বেশ কয়েকটি মেশিন লার্নিং প্রকল্প তৈরি এবং পরিচালনার জন্য দায়ী থাকবেন।

একজন এমএল ইঞ্জিনিয়ার হিসাবে, আপনি $114,856 এর বার্ষিক গড় বেতন পাবেন। কোম্পানিগুলি দক্ষ পেশাদারদের সন্ধান করে যাদের সংশ্লিষ্ট ক্ষেত্রে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি রয়েছে এবং মেশিন লার্নিং ধারণা, জাভা, পাইথন এবং স্কালা সম্পর্কে গভীর জ্ঞান রয়েছে। নিয়োগকারী সংস্থার উপর নির্ভর করে প্রয়োজনীয়তাগুলি পরিবর্তিত হবে, তবে বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতা এবং ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে একটি প্লাস পয়েন্ট হিসাবে দেখা হয়। 

2. ডেটা সায়েন্টিস্ট 

একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে, আপনার কাজগুলির মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে বড় এবং জটিল ডেটাসেটগুলি সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করা। ডেটা সায়েন্টিস্টরাও অ্যালগরিদম তৈরির জন্য দায়ী যা আরও বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যার জন্য ডেটা সংগ্রহ এবং পরিষ্কার করতে সক্ষম করে। বার্ষিক মাঝামাঝি একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের বেতন হল $120,931, এবং প্রয়োজনীয় দক্ষতা নিম্নরূপ: 

• মধুচক্র
• Hadoop
• মানচিত্র কমাতে
• শূকর
• স্ফুলিঙ্গ
• পাইথন
• scala
• এসকিউএল 

প্রয়োজনীয় দক্ষতা কোম্পানি থেকে কোম্পানিতে পরিবর্তিত হতে পারে এবং আপনার অভিজ্ঞতার স্তরের উপর নির্ভর করে। বেশিরভাগ নিয়োগকারী সংস্থাগুলি ডেটা সায়েন্স বা কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি বা ডক্টরাল ডিগ্রির সন্ধান করে। আপনি যদি একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হন যিনি একজন এআই ডেভেলপার হতে চান, তাহলে একটি উন্নত কম্পিউটার সায়েন্স ডিগ্রি উপকারী হতে পারে। আপনার অবশ্যই অসংগঠিত ডেটা বোঝার ক্ষমতা থাকতে হবে এবং শক্তিশালী বিশ্লেষণাত্মক এবং যোগাযোগ দক্ষতা থাকতে হবে। এই দক্ষতাগুলি অপরিহার্য কারণ আপনি ব্যবসায়িক নেতাদের সাথে ফলাফলগুলি যোগাযোগের জন্য কাজ করবেন। 

3. ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা বিকাশকারী 

আপনি যখন AI-তে বিভিন্ন কাজের ভূমিকা দেখছেন, তখন এতে বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (BI) ডেভেলপারের অবস্থানও অন্তর্ভুক্ত থাকে। এই ভূমিকার উদ্দেশ্য হল জটিল ডেটাসেট বিশ্লেষণ করা যা আমাদের ব্যবসা এবং বাজারের প্রবণতা সনাক্ত করতে সাহায্য করে। একজন BI ডেভেলপার বার্ষিক গড় বেতন $92,278 উপার্জন করে। একজন BI বিকাশকারী ক্লাউড-ভিত্তিক ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলিতে জটিল ডেটা ডিজাইন, মডেলিং এবং বজায় রাখার জন্য দায়ী। আপনি যদি একজন BI বিকাশকারী হিসাবে কাজ করতে আগ্রহী হন তবে আপনার অবশ্যই শক্তিশালী প্রযুক্তিগত পাশাপাশি বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতা থাকতে হবে।

দুর্দান্ত যোগাযোগ দক্ষতা থাকা গুরুত্বপূর্ণ কারণ আপনি প্রযুক্তিগত জ্ঞান নেই এমন সহকর্মীদের সাথে যোগাযোগের সমাধান নিয়ে কাজ করবেন। আপনার সমস্যা সমাধানের দক্ষতাও প্রদর্শন করা উচিত। একজন BI ডেভেলপারের সাধারণত যেকোনো সম্পর্কিত ক্ষেত্রে স্নাতক ডিগ্রি থাকা প্রয়োজন এবং কাজের অভিজ্ঞতা আপনাকে অতিরিক্ত পয়েন্টও দেবে। সার্টিফিকেশন অত্যন্ত পছন্দসই এবং একটি অতিরিক্ত গুণ হিসাবে দেখা হয়. একজন BI বিকাশকারীর জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতাগুলি হবে ডেটা মাইনিং, SQL কোয়েরি, SQL সার্ভার রিপোর্টিং পরিষেবা, BI প্রযুক্তি এবং ডেটা গুদাম নকশা। 

4. গবেষণা বিজ্ঞানী 

একজন গবেষণা বিজ্ঞানী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অন্যতম প্রধান পেশা। আপনাকে গণিত, গভীর শিক্ষা, মেশিন লার্নিং এবং গণনামূলক পরিসংখ্যানের মতো একাধিক শাখায় বিশেষজ্ঞ হতে হবে। প্রার্থীদের কম্পিউটার উপলব্ধি, গ্রাফিকাল মডেল, শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা এবং NLP সম্পর্কে পর্যাপ্ত জ্ঞান থাকতে হবে। ডেটা সায়েন্টিস্টদের মতো, গবেষণা বিজ্ঞানীদের কম্পিউটার বিজ্ঞানে স্নাতকোত্তর বা ডক্টরাল ডিগ্রি থাকতে হবে। বার্ষিক গড় বেতন বলা হয় $99,809। বেশিরভাগ কোম্পানি এমন কাউকে খুঁজছে যার সমান্তরাল কম্পিউটিং, ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং, বেঞ্চমার্কিং এবং মেশিন লার্নিং সম্পর্কে গভীর জ্ঞান রয়েছে। 

5. বিগ ডেটা ইঞ্জিনিয়ার/স্থপতি 

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অধীনে আসা সমস্ত ভূমিকার মধ্যে বিগ ডেটা ইঞ্জিনিয়ার/স্থপতিদের সবচেয়ে ভাল বেতনের কাজ রয়েছে। একজন বিগ ডেটা ইঞ্জিনিয়ার/স্থপতির বার্ষিক গড় বেতন হল $151,307৷ তারা একটি বাস্তুতন্ত্রের বিকাশে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে যা ব্যবসায়িক সিস্টেমগুলিকে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে এবং ডেটা সংযোজন করতে সক্ষম করে। ডেটা সায়েন্টিস্টদের তুলনায়, বিগ ডেটা আর্কিটেক্টরা স্পার্ক এবং এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলিতে একটি দক্ষ বড় ডেটা পরিবেশ পরিকল্পনা, ডিজাইন এবং বিকাশের সাথে সম্পর্কিত কাজগুলি গ্রহণ করে। Hadoop. কোম্পানিগুলি সাধারণত এমন ব্যক্তিদের নিয়োগ করতে চায় যারা C++, Java, এ অভিজ্ঞতা প্রদর্শন করে। পাইথন, এবং স্কালা। 

ডেটা মাইনিং, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, এবং ডেটা মাইগ্রেশন দক্ষতা একটি অতিরিক্ত সুবিধা। আরেকটি বোনাস হবে গণিত বা সংশ্লিষ্ট কম্পিউটার বিজ্ঞান ক্ষেত্রে পিএইচডি।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধা

বিশ্বের বেশিরভাগ জিনিসের ক্ষেত্রে এটি যেমন হয়, তেমনি AI এর সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে। প্রথমত, আসুন আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধাগুলি বুঝতে পারি এবং কীভাবে এটি আমাদের জীবনকে আগের সময়ের তুলনায় সহজ করে তুলেছে। 

• মানুষের ত্রুটি হ্রাস
• 24×7 উপলব্ধ
• পুনরাবৃত্তিমূলক কাজে সাহায্য করে
• ডিজিটাল সহায়তা 
• দ্রুত সিদ্ধান্ত
• যৌক্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী
• মেডিকেল অ্যাপ্লিকেশন
• সুরক্ষা উন্নত করে
• দক্ষ যোগাযোগ

আসুন উপরে উল্লিখিত পয়েন্টগুলির প্রতিটি ঘনিষ্ঠভাবে দেখুন। 

1. মানুষের ত্রুটি হ্রাস

একটি AI মডেলে গৃহীত সমস্ত সিদ্ধান্তগুলি অ্যালগরিদমের সেট প্রয়োগ করার পরে পূর্বে সংগৃহীত তথ্য থেকে নেওয়া হয়। এটি ত্রুটিগুলি হ্রাস করতে সক্ষম করে, এবং সঠিকতার সম্ভাবনা আরও বেশি পরিমাণে নির্ভুলতার সাথে বৃদ্ধি পায়। মানুষ যে কোনো কাজ সম্পাদন করার ক্ষেত্রে, সবসময় ত্রুটির সামান্য সম্ভাবনা থাকে। যেহেতু আমরা ত্রুটি করতে সক্ষম, তাই AI এর মাধ্যমে প্রোগ্রাম এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা ভাল কারণ তারা ত্রুটির সম্ভাবনা কমিয়ে দেয়। 

2. 24×7 উপলব্ধ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মডেলগুলি কোন বিরতি বা একঘেয়েমি ছাড়াই 24/7 কাজ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। দিনে ছয় থেকে আট ঘণ্টা কাজ করতে পারে এমন একজন গড় মানুষের সাথে তুলনা করলে, এটি উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি দক্ষ। মানুষের দীর্ঘ সময়ের জন্য কাজ করার ক্ষমতা নেই কারণ আমাদের পুনর্জীবনের জন্য বিশ্রাম এবং সময় প্রয়োজন। এইভাবে, AI 24/7 উপলব্ধ থাকে এবং কার্যকারিতা আরও বেশি পরিমাণে উন্নত করে। 

3. পুনরাবৃত্তিমূলক কাজে সাহায্য করে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উত্পাদনশীলভাবে জাগতিক মানুষের কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে। এটি ক্রমবর্ধমান সৃজনশীল হয়ে উঠতে আমাদের সাহায্য করতে পারে - ধন্যবাদ মেল পাঠানো থেকে শুরু করে প্রশ্নগুলি বাতিল করা বা উত্তর দেওয়া পর্যন্ত। এটি আমাদের নথি যাচাই করতে সাহায্য করতে পারে। একটি পুনরাবৃত্ত কাজ যেমন একটি রেস্টুরেন্ট বা একটি কারখানায় খাবার তৈরি করা নষ্ট হয়ে যেতে পারে কারণ দীর্ঘ সময় ধরে কাজ করার পরে মানুষ ক্লান্ত বা আগ্রহহীন হয়ে পড়ে। AI এই পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি দক্ষতার সাথে এবং ত্রুটি ছাড়াই সম্পাদন করতে আমাদের সাহায্য করতে পারে। 

4. ডিজিটাল সহায়তা

বেশ কিছু প্রতিষ্ঠান যারা অত্যন্ত উন্নত তারা ব্যবহারকারীদের সাথে যোগাযোগ করতে ডিজিটাল সহকারী ব্যবহার করে। এটি করা সংস্থাকে মানব সম্পদের খরচ বাঁচাতে সাহায্য করে। ডিজিটাল সহকারী যেমন চ্যাটবট সাধারণত ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর দিতে একটি প্রতিষ্ঠানের ওয়েবসাইটে ব্যবহার করা হয়। এটি একটি মসৃণ কার্যকরী ইন্টারফেস এবং ভাল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদান করে। চ্যাটবট একই একটি মহান উদাহরণ. সম্পর্কে আরো জানতে এখানে পড়ুন কিভাবে একটি এআই চ্যাটবট তৈরি করবেন.

5. দ্রুত সিদ্ধান্ত 

এআই, এই ধরনের অন্যান্য প্রযুক্তির পাশাপাশি, একজন গড় মানুষের তুলনায় মেশিনকে দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে। এটি দ্রুত ক্রিয়া সম্পাদনে সহায়তা করে। এর কারণ হল, সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময়, মানুষ এআই-চালিত মেশিনের বিপরীতে আবেগের মাধ্যমে ফ্যাক্টরগুলিকে বিশ্লেষণ করার প্রবণতা রাখে যা প্রোগ্রাম করা ফলাফলগুলি দ্রুত প্রদান করে।

6. যৌক্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী

আমরা মানুষ হিসাবে প্রযুক্তিগতভাবে অনেকাংশে বিকশিত হতে পারি, কিন্তু যখন সিদ্ধান্ত নেওয়ার কথা আসে, তখনও আমরা আমাদের আবেগকে দখল করতে দেই। কিছু পরিস্থিতিতে, আমাদের আবেগ ছবিতে না এসে দ্রুত, দক্ষ এবং যৌক্তিক সিদ্ধান্ত নেওয়া সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ। এআই-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ AI অ্যালগরিদম দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়, এবং এইভাবে, কোন মানসিক অসঙ্গতির সুযোগ নেই। AI এর সাহায্যে যুক্তিসঙ্গত সিদ্ধান্তগুলি নিশ্চিত করে যে দক্ষতা প্রভাবিত হবে না এবং একটি সংস্থার উত্পাদনশীলতার স্তরও বৃদ্ধি করে। 

7. মেডিকেল অ্যাপ্লিকেশন

AI এর অন্যান্য সকল সুবিধার মধ্যে, চিকিৎসা ক্ষেত্রে এটির ব্যবহারে অন্যতম সেরা অ্যাপ্লিকেশন। এআই-চালিত মেডিকেল অ্যাপ্লিকেশনের সাহায্যে ডাক্তাররা তাদের রোগীদের স্বাস্থ্য ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে পারেন। রেডিওসার্জারি টিউমারগুলিকে এমনভাবে পরিচালনা করার জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে যাতে এটি আশেপাশের টিস্যুগুলির ক্ষতি না করে এবং কোনও অতিরিক্ত সমস্যা সৃষ্টি না করে। চিকিৎসা পেশাদারদের অস্ত্রোপচারের জন্য AI ব্যবহার করার প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। তারা দক্ষতার সাথে বিভিন্ন স্নায়বিক ব্যাধি সনাক্তকরণ এবং নিরীক্ষণ করতে এবং মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপকে উদ্দীপিত করতে সহায়তা করতে পারে। 

8. নিরাপত্তা উন্নত করে

প্রযুক্তির অগ্রগতি অব্যাহত থাকায়, জালিয়াতি বা পরিচয় চুরির মতো অনৈতিক কারণে এটি ব্যবহার করার সম্ভাবনা বেশি। যদি সঠিক পদ্ধতিতে এবং সঠিক কারণে ব্যবহার করা হয়, তাহলে AI আমাদের প্রতিষ্ঠানের নিরাপত্তার উন্নতিতে একটি বড় সম্পদ হিসেবে প্রমাণিত হতে পারে। AI আমাদের ডেটা এবং আর্থিক সুরক্ষার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। সাইবার নিরাপত্তার ক্ষেত্রে AI প্রধানত প্রয়োগ করা হচ্ছে। এটি যেকোনো সাইবার-হুমকি বা যেকোনো ধরনের আক্রমণের বিরুদ্ধে আমাদের ব্যক্তিগত ডেটা সুরক্ষিত করার ক্ষমতাকে বদলে দিয়েছে। সাইবারসিকিউরিটিতে AI এবং এটি কীভাবে সাহায্য করে তা জানতে আরও পড়ুন, এখানে.

9. দক্ষ যোগাযোগ 

বিশ্বের বিভিন্ন প্রান্তের লোকেরা বিভিন্ন ভাষায় কথা বলে এবং এইভাবে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করা কঠিন। আমরা যখন অতীতের দিকে তাকাই, তখন আমরা দেখি কিভাবে মানব অনুবাদকরা মানুষকে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে সাহায্য করবে যদি অন্য ব্যক্তি আমাদের মতো একই ভাষা বুঝতে না পারে। এআই ব্যবহার করলে এ ধরনের সমস্যা হয় না। ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং সিস্টেমকে এক প্রাকৃতিক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় শব্দ অনুবাদ করতে দেয়, এইভাবে মধ্যস্থতাকারীকে বাদ দেয়। এর একটি সেরা উদাহরণ হল Google অনুবাদ, এবং এটি সময়ের সাথে সাথে কীভাবে এগিয়েছে। এখন, এটি কীভাবে শব্দ/বাক্য উচ্চারণ করা উচিত তার অডিও উদাহরণ প্রদান করে। এইভাবে, আমাদের নির্ভুলতা এবং কার্যকরভাবে যোগাযোগ করার ক্ষমতা উন্নত করা।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অসুবিধা

এখন যেহেতু আমরা AI এর সুবিধাগুলি বুঝতে পেরেছি, আসুন কিছু অসুবিধার দিকে নজর দেওয়া যাক। 

• খরচ overruns
• প্রতিভার অভাব
• ব্যবহারিক পণ্যের অভাব
• সফ্টওয়্যার বিকাশে মানগুলির অভাব
• অপব্যবহারের জন্য সম্ভাব্য
• মেশিনের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল
• তত্ত্বাবধান প্রয়োজন

আসুন AI এর অসুবিধাগুলি ঘনিষ্ঠভাবে দেখে নেওয়া যাক। 

1. খরচ overruns

সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্টের তুলনায় এআই-চালিত মডেলের অপারেশনের স্কেল ব্যাপকভাবে বেশি। এ কারণে প্রয়োজনীয় সম্পদ অনেক বেশি হারে বৃদ্ধি পায়। এটি অপারেশনের খরচকে উচ্চ স্তরে ঠেলে দেয়।

2. প্রতিভার অভাব 

AI এখনও একটি ক্ষেত্র যা উন্নয়নশীল। সুতরাং, সমস্ত প্রয়োজনীয় দক্ষতার সাথে সজ্জিত পেশাদারদের সন্ধান করা সহজ নয়। AI বনাম ক্ষেত্রের দক্ষ জনবলের ক্ষেত্রে উপলব্ধ কাজের সংখ্যার মধ্যে একটি ব্যবধান রয়েছে। সমস্ত প্রয়োজনীয় দক্ষতা আছে এমন কাউকে নিয়োগ করা একটি সংস্থার ব্যয়কে আরও বাড়িয়ে দেয়।

3. সফ্টওয়্যার বিকাশে মানগুলির অভাব

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রকৃত মূল্য তখন সহযোগিতার মধ্যে পড়ে যখন বিভিন্ন এআই সিস্টেম একত্রিত হয়ে একটি বড়, আরও মূল্যবান অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করে। কিন্তু AI সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্টে মানগুলির অভাবের অর্থ হল বিভিন্ন সিস্টেমের জন্য একে অপরের সাথে 'কথা বলা' কঠিন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সফ্টওয়্যার বিকাশ নিজেই ধীর এবং ব্যয়বহুল এই কারণে, যা আরও এআই বিকাশে বাধা হিসাবে কাজ করে।

4. অপব্যবহারের জন্য সম্ভাব্য

AI-এর দুর্দান্ত জিনিসগুলি অর্জন করার সম্ভাবনা রয়েছে এবং আজ বাজারে এর বিশাল শক্তি রয়েছে। দুর্ভাগ্যবশত, মহান শক্তির সাথে অপব্যবহারের সম্ভাবনা আসে। যদি এআই-এর ক্ষমতা এমন একজন ব্যক্তির হাতে পড়ে যার অনৈতিক উদ্দেশ্য রয়েছে, তাহলে অপব্যবহারের সম্ভাবনা বেশি থাকে।

5. মেশিনের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল

সিরি এবং অ্যালেক্সার মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলি আমাদের দৈনন্দিন জীবনের অংশ হয়ে উঠেছে। আমরা এই অ্যাপ্লিকেশনগুলির উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল এবং এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি থেকে সহায়তা পাই, এইভাবে আমাদের সৃজনশীল ক্ষমতা হ্রাস করে৷ আমরা মেশিনের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল হয়ে পড়ছি এবং সহজ দক্ষতা শেখার ক্ষেত্রে আমাদের হারাচ্ছি, এভাবে অলস হয়ে পড়ছি। 

6. তত্ত্বাবধান প্রয়োজন

এআই অ্যালগরিদম ব্যবহার করার অনেক সুবিধা রয়েছে এবং এটি অত্যন্ত দক্ষ। তবে এটির জন্য অবিরাম সহায়তা এবং তত্ত্বাবধানও প্রয়োজন। এই অ্যালগরিদমগুলি আমাদের প্রোগ্রামিং এবং সঠিক পদ্ধতিতে কাজ করছে কিনা তা পরীক্ষা না করে কাজ করতে পারে না। একটি উদাহরণ হল মাইক্রোসফটের AI চ্যাট-বট যার নাম 'Tay'। টে অনলাইন কথোপকথনের মাধ্যমে শেখার মাধ্যমে কিশোরী মেয়ের মতো কথা বলার জন্য মডেল হয়েছিল। কিন্তু যেহেতু এটি প্রাথমিক কথোপকথন দক্ষতা শেখার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছিল এবং সঠিক এবং ভুলের মধ্যে পার্থক্য জানত না, তাই এটি এগিয়ে গিয়ে ইন্টারনেট ট্রলের কারণে অত্যন্ত রাজনৈতিক এবং ভুল তথ্য টুইট করেছে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যত

আমরা সবসময় প্রযুক্তিগত পরিবর্তন দ্বারা মুগ্ধ হয়েছে. বর্তমানে, আমরা আমাদের ইতিহাসের সর্বশ্রেষ্ঠ AI অগ্রগতির মধ্যে বসবাস করছি। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির ক্ষেত্রে সবচেয়ে বড় অগ্রগতি হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে। এটি শুধুমাত্র প্রতিটি শিল্পের ভবিষ্যতকে প্রভাবিত করেনি, বরং বিগ ডেটা, রোবোটিক্স এবং আইওটির মতো উদীয়মান প্রযুক্তির চালক হিসেবেও কাজ করেছে। যে হারে এআই অগ্রসর হচ্ছে, তাতে কোনো সন্দেহ নেই যে এটি ভবিষ্যতেও উন্নতি লাভ করবে। এইভাবে, আমরা বলতে পারি যে 2020 সাল পর্যন্ত AI প্রবেশ করার জন্য একটি দুর্দান্ত ক্ষেত্র৷ AI এবং এর প্রযুক্তিগুলির অগ্রগতির সাথে, এই ক্ষেত্রে দক্ষ পেশাদারদের আরও বেশি প্রয়োজন হবে৷

একটি AI সার্টিফিকেশন আপনাকে শিল্পের অন্যান্য অংশগ্রহণকারীদের উপর একটি প্রান্ত দেবে। ফেসিয়াল রিকগনিশন, স্বাস্থ্যসেবাতে AI, চ্যাট-বটগুলি ক্রমাগত বৃদ্ধি দেখায়, এখন একটি সফল এআই ক্যারিয়ার গড়ার জন্য কাজ করার সঠিক সময় হবে। ভার্চুয়াল সহকারীরা ইতিমধ্যেই আমাদের দৈনন্দিন জীবনের অংশ হয়ে গেছে আমাদের অজান্তেই। টেসলার মতো টেক জায়ান্টদের স্ব-চালিত গাড়ি আমাদের ভবিষ্যত কেমন হবে তার একটি আভাস দেখিয়েছে। আরও অনেক অগ্রগতি আবিষ্কৃত হবে, এটি কেবল শুরু। অনুযায়ী বিশ্ব অর্থনৈতিক ফোরাম, 133 সাল নাগাদ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা 2022 মিলিয়ন নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার চাকরি তৈরি হবে বলে জানা গেছে। এআই-এর ভবিষ্যত অবশ্যই উজ্জ্বল।

একটি সাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মিনি-প্রকল্প

প্রকল্পে যাওয়ার আগে, আমি এটির মধ্য দিয়ে যাওয়ার পরামর্শ দেব মেশিন লার্নিং টিউটোরিয়াল আপনি যদি মেশিন লার্নিং এর সাথে একেবারেই পরিচিত না হন। আপনি যদি এই প্রকল্প সম্পর্কে জানেন তবে এটি আপনাকে সাহায্য করবে লজিস্টিক রিগ্রেশন অ্যালগরিদম.

চিড়িয়াখানার প্রাণীদের শ্রেণিবিন্যাস

এই মিনি-প্রকল্পে, আমরা বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করব যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মেশিন লার্নিং ডোমেনের অধীনে আসে চিড়িয়াখানায় প্রাণীদের তাদের বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে শ্রেণিবদ্ধ করতে। আমরা Kaggle থেকে এই ডেটাসেটটি ব্যবহার করতে যাচ্ছি যা একটি চিড়িয়াখানার 101টি প্রাণী নিয়ে গঠিত। প্রাণীদের বর্ণনা করার জন্য বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সহ 16টি ভেরিয়েবল রয়েছে। 7 শ্রেণীর প্রকারগুলি হল: স্তন্যপায়ী, পাখি, সরীসৃপ, মাছ, উভচর, বাগ এবং অমেরুদণ্ডী।

এই ডেটাসেটের উদ্দেশ্য হল ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে প্রাণীদের শ্রেণীবিভাগ ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হওয়া। এছাড়াও আপনি লিঙ্ক করা ডাউনলোড পৃষ্ঠা থেকে এই ডেটাসেটে ব্যবহৃত বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে তথ্য পেতে পারেন এখানে.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

আউটপুট:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

আউটপুট:
প্রশিক্ষণের সঠিকতা: 1.0
পরীক্ষার নির্ভুলতা: 0.9215686274509803 

আপনি দেখতে পাচ্ছেন, পরীক্ষার ডেটাতে 92% নির্ভুলতা পেয়ে মডেলটি অসাধারণভাবে ভাল পারফর্ম করেছে। এখন, যদি আপনাকে উপরের ডেটাসেটে যে কোনও প্রাণীর বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়, আপনি উপরের মডেলের সাহায্যে এটিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারেন।

• এআই কি ভবিষ্যতে চাকরি কমিয়ে দেবে?

এআই এখনও বিকাশ করছে। AI এর ক্ষেত্রে উন্নতি এবং অগ্রগতির বিশাল সুযোগ রয়েছে এবং যদিও পরিবর্তিত প্রবণতাগুলির সাথে তাল মিলিয়ে চলতে কিছু পরিমাণে আপস্কিলিংয়ের প্রয়োজন হতে পারে, তবে AI সম্ভবত ভবিষ্যতে চাকরি প্রতিস্থাপন করবে না বা কমবে না। প্রকৃতপক্ষে, গার্টনারের একটি সমীক্ষা পরামর্শ দেয় যে 2025 সালের মধ্যে এআই-সম্পর্কিত চাকরিগুলি XNUMX মিলিয়ন নেট-নতুন চাকরিতে পৌঁছে যাবে। এআই গ্রহণ করা একটি প্রতিষ্ঠানের জন্য কাজগুলিকে সহজ করতে সাহায্য করবে। ক্রমাগত পরিবর্তিত বিশ্বে প্রাসঙ্গিক থাকার জন্য, এই নতুন ধারণাগুলিকে উন্নত করা এবং শিখতে হবে।

• AI কিভাবে কাজ করে?

একটি AI সিস্টেম তৈরি করা হল একটি মেশিনে রিভার্স-ইঞ্জিনিয়ারিং মানুষের বৈশিষ্ট্য এবং ক্ষমতার একটি যত্নশীল প্রক্রিয়া, এবং আমরা যা সক্ষম তা অতিক্রম করার জন্য এটির কম্পিউটেশনাল দক্ষতা ব্যবহার করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিভিন্ন উপাদানের সেটের উপর তৈরি করা যেতে পারে এবং এটি একটি সংমিশ্রণ হিসাবে কাজ করবে:

• দর্শন
• অংক
• অর্থনীতি
• স্নায়ুবিজ্ঞান
• মনোবিজ্ঞান
• কম্পিউটার প্রকৌশল
• নিয়ন্ত্রণ তত্ত্ব এবং সাইবারনেটিক্স
• ভাষাবিদ্যা

• রোবোটিক্সে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কীভাবে ব্যবহৃত হয়?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং রোবোটিক্স সাধারণত দুটি ভিন্ন জিনিস হিসাবে দেখা হয়। এআই প্রোগ্রামিং বুদ্ধিমত্তা জড়িত যেখানে রোবোটিক্স শারীরিক রোবট তৈরির সাথে জড়িত। যাইহোক, দুটি ধারণা পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত। রোবোটিক্স এআই কৌশল এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং এআই উভয়ের মধ্যে ব্যবধান তৈরি করে। এসব রোবট দ্বারা নিয়ন্ত্রণ করা যায় এআই প্রোগ্রামs.

• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কেন গুরুত্বপূর্ণ?

সঙ্গীত সুপারিশ, মানচিত্রের দিকনির্দেশ, মোবাইল ব্যাঙ্কিং থেকে জালিয়াতি প্রতিরোধ, এআই এবং অন্যান্য প্রযুক্তিগুলি দখল করেছে। এআই বিভিন্ন কারণে গুরুত্বপূর্ণ। এআই-এর বেশ কিছু সুবিধা রয়েছে, যেমন, মানুষের ত্রুটি হ্রাস, 24×7 উপলব্ধ, পুনরাবৃত্তিমূলক কাজে সাহায্য করে, ডিজিটাল সহায়তা, দ্রুত সিদ্ধান্ত এবং আরও অনেক কিছু।

• এআইতে দুর্বল পদ্ধতিগুলি কী কী?

দুর্বল AI হল সীমিত সুযোগ সহ একটি সংকীর্ণ অ্যাপ্লিকেশন। এটি ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য তত্ত্বাবধানে থাকা এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা ব্যবহার করে। উদাহরণ: Siri, Alexa।

• AI এর শাখাগুলো কি কি?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে প্রধানত ছয়টি শাখায় ভাগ করা যায়। সেগুলো হল, মেশিন লার্নিং, নিউরাল নেটওয়ার্ক, ডিপ লার্নিং, কম্পিউটার ভিশন, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং, কগনিটিভ কম্পিউটিং। 

• আমি কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শেখা শুরু করতে পারি?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শেখার জন্য, আপনার গণিত, বিজ্ঞান এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের মতো দক্ষতা থাকতে হবে। এছাড়াও আপনি কিছু অনলাইন টিউটোরিয়াল বেছে নিতে পারেন এবং আপনার ঘরে বসেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিখতে পারেন।

• AI এর 4 প্রকার কি কি? 

 কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার চারটি সাধারণ ধরন হল প্রতিক্রিয়াশীল মেশিন, সীমিত মেমরি, থিওরি অফ মাইন্ড এবং সেলফ অ্যাওয়ার।

• আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স শেখার মৌলিক বিষয়গুলো কি কি?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মূল বিষয়গুলি হল উন্নত গণিত এবং পরিসংখ্যান, প্রোগ্রামিং ভাষা, মেশিন লার্নিং এবং প্রচুর ধৈর্য। আপনি অবশ্যই জানেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং এর মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিং, পাইথন কোড, কম্পিউটার বিজ্ঞান, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, ডেটা সায়েন্স, গণিত, মনোবিজ্ঞান, নিউরোসায়েন্স এবং অন্যান্য অনেক বিষয়।

• এআই কি শেখা কঠিন?

 কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শক্ত নয়; যাইহোক, আপনাকে এটিতে সময় ব্যয় করতে হবে। আপনি যত বেশি প্রোজেক্টে কাজ করবেন, আপনি তত বেশি ভাল পাবেন। দক্ষতার পাশাপাশি, এআই শেখার জন্য আপনার দৃঢ় সংকল্প প্রয়োজন।

এটি আমাদের আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স টিউটোরিয়ালের শেষে নিয়ে আসে। এখানে একটি এআইএমএল সম্পর্কে বিনামূল্যে কোর্স যা আপনাকে আপনার ভিত্তিকে আরও মজবুত করতে সাহায্য করতে পারে।

• 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.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/