কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি ভেঙে দেওয়া – IBM ব্লগ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) কম্পিউটার এবং ডেটা সায়েন্সের অভিসারী ক্ষেত্রগুলিকে বোঝায় যা মানুষের বুদ্ধিমত্তা দিয়ে মেশিন তৈরির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে যা আগে একজন মানুষের প্রয়োজন হত। উদাহরণস্বরূপ, শেখা, যুক্তি, সমস্যা সমাধান, উপলব্ধি, ভাষা বোঝা এবং আরও অনেক কিছু। একজন প্রোগ্রামারের সুস্পষ্ট নির্দেশাবলীর উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, এআই সিস্টেমগুলি ডেটা থেকে শিখতে পারে, তাদের জটিল সমস্যাগুলি (পাশাপাশি সাধারণ-কিন্তু পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি) পরিচালনা করতে এবং সময়ের সাথে উন্নতি করতে দেয়।

আজকের এআই প্রযুক্তির বিভিন্ন শিল্প জুড়ে বিভিন্ন ধরনের ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে; ব্যবসাগুলি মানবিক ত্রুটি কমাতে, ক্রিয়াকলাপের উচ্চ খরচ কমাতে, রিয়েল-টাইম ডেটা অন্তর্দৃষ্টি প্রদান এবং অন্যান্য অনেক অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে AI ব্যবহার করে। যেমন, এটি আমাদের কম্পিউটিং-এর কাছে যাওয়ার পদ্ধতিতে একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে, এমন সিস্টেম তৈরি করে যা কর্মপ্রবাহকে উন্নত করতে পারে এবং দৈনন্দিন জীবনের উপাদানগুলিকে উন্নত করতে পারে।

কিন্তু AI এর অগণিত সুবিধার সাথেও, ঐতিহ্যগত প্রোগ্রামিং পদ্ধতির সাথে তুলনা করলে এর উল্লেখযোগ্য অসুবিধা রয়েছে। এআই বিকাশ এবং স্থাপনা ডেটা গোপনীয়তার উদ্বেগ, চাকরির স্থানচ্যুতি এবং সাইবার নিরাপত্তার ঝুঁকি নিয়ে আসতে পারে, এআই সিস্টেমগুলি উদ্দেশ্য অনুসারে আচরণ নিশ্চিত করার জন্য বিশাল প্রযুক্তিগত উদ্যোগের কথা উল্লেখ না করে।

এই প্রবন্ধে, আমরা আলোচনা করব কীভাবে AI প্রযুক্তি কাজ করে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধা ও অসুবিধাগুলিকে তুলে ধরব কারণ তারা ঐতিহ্যগত কম্পিউটিং পদ্ধতির সাথে তুলনা করে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি এবং এটি কিভাবে কাজ করে?

AI তিনটি মৌলিক উপাদানের উপর কাজ করে: ডেটা, অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটিং শক্তি। 

• ডেটা: এআই সিস্টেমগুলি ডেটার উপর ভিত্তি করে শেখে এবং সিদ্ধান্ত নেয় এবং কার্যকরভাবে প্রশিক্ষণের জন্য তাদের প্রচুর পরিমাণে ডেটার প্রয়োজন হয়, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং (এমএল) মডেলের ক্ষেত্রে। ডেটা প্রায়শই তিনটি বিভাগে বিভক্ত হয়: প্রশিক্ষণ ডেটা (মডেল শিখতে সহায়তা করে), বৈধতা ডেটা (মডেলটি সুর করে) এবং পরীক্ষার ডেটা (মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করে)। সর্বোত্তম পারফরম্যান্সের জন্য, এআই মডেলগুলিকে বিভিন্ন ডেটাসেট (যেমন, পাঠ্য, ছবি, অডিও এবং আরও অনেক কিছু) থেকে ডেটা গ্রহণ করা উচিত, যা সিস্টেমটিকে নতুন, অদেখা ডেটাতে তার শেখার সাধারণীকরণ করতে সক্ষম করে।
• আলগোরিদিম: অ্যালগরিদম হল নিয়মগুলির সেট যা AI সিস্টেম ডেটা প্রক্রিয়া করতে এবং সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহার করে। এআই অ্যালগরিদমের ক্যাটাগরিতে ML অ্যালগরিদম রয়েছে, যেগুলি সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই ভবিষ্যদ্বাণী এবং সিদ্ধান্ত শেখে এবং গ্রহণ করে। এআই ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম থেকেও কাজ করতে পারে, ML-এর একটি উপসেট যা বহু-স্তরযুক্ত কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (ANNs) ব্যবহার করে—অতএব "গভীর" বর্ণনাকারী—বড় ডেটা অবকাঠামোর মধ্যে উচ্চ-স্তরের বিমূর্তকরণের মডেল করতে। এবং শক্তিবৃদ্ধি শেখার অ্যালগরিদমগুলি একটি এজেন্টকে কার্য সম্পাদন করে এবং তাদের সঠিকতার উপর ভিত্তি করে শাস্তি এবং পুরষ্কার পাওয়ার মাধ্যমে আচরণ শিখতে সক্ষম করে, এটি পুরোপুরি প্রশিক্ষিত না হওয়া পর্যন্ত মডেলটিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে সামঞ্জস্য করে।
• গননার ক্ষমতা: এআই অ্যালগরিদমগুলি প্রায়ই উল্লেখযোগ্য কম্পিউটিং সংস্থানগুলির প্রয়োজন হয় যাতে এই ধরনের বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় এবং জটিল অ্যালগরিদম চালানো হয়, বিশেষ করে গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে। অনেক সংস্থা এই প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রিমলাইন করার জন্য গ্রাফিক প্রসেসিং ইউনিট (GPUs) এর মতো বিশেষ হার্ডওয়্যারের উপর নির্ভর করে। 

এআই সিস্টেমগুলিও দুটি বিস্তৃত বিভাগে পড়ে:

• কৃত্রিম সংকীর্ণ বুদ্ধিসংকীর্ণ AI বা দুর্বল AI নামেও পরিচিত, ইমেজ বা ভয়েস রিকগনিশনের মতো নির্দিষ্ট কাজ করে। অ্যাপলের সিরি, অ্যামাজনের অ্যালেক্সা, আইবিএম ওয়াটসনক্স এবং এমনকি ওপেনএআইয়ের চ্যাটজিপিটি-এর মতো ভার্চুয়াল সহকারীগুলি সংকীর্ণ AI সিস্টেমের উদাহরণ।
• কৃত্রিম জেনারেল ইন্টেলিজেন্স (এজিআই), বা শক্তিশালী AI, একজন মানুষ যে কোনো বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ সম্পাদন করতে পারে; এটি ডোমেন জুড়ে জ্ঞান থেকে বুঝতে, শিখতে, মানিয়ে নিতে এবং কাজ করতে পারে। AGI, যাইহোক, এখনও শুধুমাত্র একটি তাত্ত্বিক ধারণা।

কিভাবে ঐতিহ্যগত প্রোগ্রামিং কাজ করে?

এআই প্রোগ্রামিংয়ের বিপরীতে, প্রথাগত প্রোগ্রামিংয়ের জন্য প্রোগ্রামারকে প্রতিটি সম্ভাব্য পরিস্থিতিতে কম্পিউটারের অনুসরণ করার জন্য স্পষ্ট নির্দেশনা লিখতে হয়; কম্পিউটার তারপর একটি সমস্যা সমাধান বা একটি কাজ সঞ্চালনের নির্দেশাবলী চালায়। এটি একটি নির্ধারক পদ্ধতি, একটি রেসিপির অনুরূপ, যেখানে কম্পিউটার পছন্দসই ফলাফল অর্জনের জন্য ধাপে ধাপে নির্দেশাবলী কার্যকর করে।

সীমিত সংখ্যক সম্ভাব্য ফলাফলের সাথে স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত সমস্যাগুলির জন্য ঐতিহ্যগত পদ্ধতিটি উপযুক্ত, কিন্তু যখন কাজগুলি জটিল হয় বা মানুষের মতো উপলব্ধির প্রয়োজন হয় (যেমন চিত্র স্বীকৃতি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, ইত্যাদি)। এখানেই এআই প্রোগ্রামিং নিয়ম-ভিত্তিক প্রোগ্রামিং পদ্ধতির উপর একটি স্পষ্ট প্রান্ত অফার করে।

এআই (প্রথাগত কম্পিউটিংয়ের তুলনায়) এর সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কী কী?

AI এর বাস্তব-জগতের সম্ভাবনা অপরিসীম। AI এর অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে রোগ নির্ণয় করা, সোশ্যাল মিডিয়া ফিডগুলিকে ব্যক্তিগতকরণ করা, আবহাওয়ার মডেলিংয়ের জন্য পরিশীলিত ডেটা বিশ্লেষণ চালানো এবং আমাদের গ্রাহক সহায়তার অনুরোধগুলি পরিচালনা করে এমন চ্যাটবটগুলিকে শক্তিশালী করা। এআই-চালিত রোবট এমনকি গাড়ি একত্রিত করতে পারে এবং দাবানল থেকে বিকিরণ কমাতে পারে।

যে কোনো প্রযুক্তির মতো, ঐতিহ্যগত প্রোগ্রামিং প্রযুক্তির তুলনায় এআই-এর সুবিধা ও অসুবিধা রয়েছে। তারা কীভাবে কাজ করে তার মধ্যে মৌলিক পার্থক্যগুলি ছাড়াও, এআই এবং প্রথাগত প্রোগ্রামিং প্রোগ্রামার নিয়ন্ত্রণ, ডেটা হ্যান্ডলিং, স্কেলেবিলিটি এবং প্রাপ্যতার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক।

• নিয়ন্ত্রণ এবং স্বচ্ছতা: প্রথাগত প্রোগ্রামিং ডেভেলপারদের সফ্টওয়্যারের যুক্তি এবং আচরণের উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে, যা সুনির্দিষ্ট কাস্টমাইজেশন এবং অনুমানযোগ্য, সামঞ্জস্যপূর্ণ ফলাফলের জন্য অনুমতি দেয়। এবং যদি একটি প্রোগ্রাম প্রত্যাশিত আচরণ না করে, বিকাশকারীরা সমস্যাটি সনাক্ত করতে এবং সংশোধন করতে কোডবেসের মাধ্যমে ফিরে আসতে পারে। এআই সিস্টেম, বিশেষত জটিল মডেল যেমন গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক, নিয়ন্ত্রণ এবং ব্যাখ্যা করা কঠিন হতে পারে। তারা প্রায়ই "ব্ল্যাক বক্স" এর মত কাজ করে, যেখানে ইনপুট এবং আউটপুট জানা যায়, কিন্তু মডেলটি একটি থেকে অন্যটিতে যাওয়ার জন্য যে প্রক্রিয়াটি ব্যবহার করে তা অস্পষ্ট। স্বচ্ছতার অভাব সেই শিল্পগুলিতে সমস্যাযুক্ত হতে পারে যা প্রক্রিয়া এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের ব্যাখ্যাযোগ্যতাকে অগ্রাধিকার দেয় (যেমন স্বাস্থ্যসেবা এবং অর্থ)।
• শেখা এবং ডেটা পরিচালনা: ঐতিহ্যগত প্রোগ্রামিং অনমনীয়; এটি প্রোগ্রামগুলি চালানোর জন্য কাঠামোগত ডেটার উপর নির্ভর করে এবং সাধারণত অসংগঠিত ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য সংগ্রাম করে। একটি প্রোগ্রামকে নতুন তথ্য "শিক্ষা" দেওয়ার জন্য, প্রোগ্রামারকে অবশ্যই নতুন ডেটা যোগ করতে হবে বা প্রক্রিয়াগুলি সামঞ্জস্য করতে হবে। ঐতিহ্যগতভাবে কোডেড প্রোগ্রামগুলিও স্বাধীন পুনরাবৃত্তির সাথে লড়াই করে। অন্য কথায়, তারা সেই ক্ষেত্রেগুলির জন্য সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়া অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতিগুলিকে মিটমাট করতে সক্ষম হবে না। যেহেতু AI সিস্টেমগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা থেকে শেখে, তারা চিত্র, ভিডিও এবং প্রাকৃতিক ভাষার পাঠ্যের মতো অসংগঠিত ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য আরও উপযুক্ত। এআই সিস্টেমগুলিও নতুন ডেটা এবং অভিজ্ঞতা থেকে ক্রমাগত শিখতে পারে (যেমন মেশিন লার্নিং), তাদেরকে সময়ের সাথে সাথে তাদের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে দেয় এবং গতিশীল পরিবেশে তাদের বিশেষভাবে উপযোগী করে তোলে যেখানে সময়ের সাথে সাথে সর্বোত্তম সম্ভাব্য সমাধান বিবর্তিত হতে পারে।
• স্থিতিশীলতা এবং মাপযোগ্যতা: ঐতিহ্যগত প্রোগ্রামিং স্থিতিশীল। একবার একটি প্রোগ্রাম লেখা এবং ডিবাগ করা হলে, এটি প্রতিবার ঠিক একইভাবে ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করবে। যাইহোক, নিয়ম-ভিত্তিক প্রোগ্রামগুলির স্থিতিশীলতা স্কেলেবিলিটির খরচে আসে। যেহেতু প্রথাগত প্রোগ্রামগুলি শুধুমাত্র সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিং হস্তক্ষেপের মাধ্যমে শিখতে পারে, তাই তাদের অপারেশন স্কেল করার জন্য প্রোগ্রামারদের স্কেলে কোড লিখতে হবে। এই প্রক্রিয়াটি অনেক প্রতিষ্ঠানের জন্য অব্যবস্থাপক প্রমাণ করতে পারে, যদি অসম্ভব না হয়। এআই প্রোগ্রামগুলি প্রথাগত প্রোগ্রামগুলির চেয়ে বেশি স্কেলেবিলিটি অফার করে তবে কম স্থিতিশীলতার সাথে। AI-ভিত্তিক প্রোগ্রামগুলির অটোমেশন এবং ক্রমাগত শেখার বৈশিষ্ট্যগুলি বিকাশকারীদের দ্রুত এবং আপেক্ষিক সহজে প্রক্রিয়াগুলিকে স্কেল করতে সক্ষম করে, যা AI-এর অন্যতম প্রধান সুবিধার প্রতিনিধিত্ব করে। যাইহোক, এআই সিস্টেমের ইম্প্রোভাইজেশনাল প্রকৃতির মানে হল যে প্রোগ্রামগুলি সবসময় সামঞ্জস্যপূর্ণ, উপযুক্ত প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে না।
• দক্ষতা এবং প্রাপ্যতা: নিয়ম-ভিত্তিক কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি 24/7 প্রাপ্যতা প্রদান করতে পারে, কিন্তু কখনও কখনও শুধুমাত্র যদি তাদের চব্বিশ ঘন্টা পরিচালনা করার জন্য মানব কর্মী থাকে।

এআই প্রযুক্তি মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই 24/7 চালাতে পারে যাতে ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপগুলি অবিচ্ছিন্নভাবে চলতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আরেকটি সুবিধা হল যে এআই সিস্টেম বিরক্তিকর বা পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে (যেমন ডেটা এন্ট্রি), উচ্চ-মূল্যের কাজের কাজের জন্য কর্মচারীদের ব্যান্ডউইথ মুক্ত করে এবং কোম্পানির বেতনের খরচ কমিয়ে দেয়। এটি উল্লেখ করার মতো, তবে, অটোমেশন কর্মীদের জন্য উল্লেখযোগ্য চাকরি হারানোর প্রভাব ফেলতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কিছু কোম্পানি মানবসম্পদ বিভাগে এই জাতীয় কাজগুলি অর্পণ করার পরিবর্তে, কর্মচারী প্রতিবেদনগুলিকে ট্রাইজ করার জন্য ডিজিটাল সহকারী ব্যবহারে রূপান্তরিত হয়েছে। সংস্থাগুলিকে তাদের বিদ্যমান কর্মীবাহিনীকে নতুন কর্মপ্রবাহে অন্তর্ভুক্ত করার উপায়গুলি খুঁজে বের করতে হবে যা ক্রিয়াকলাপে এআইয়ের অন্তর্ভুক্তির ফলে উত্পাদনশীলতা লাভের দ্বারা সক্ষম হয়৷

আইবিএম ওয়াটসনের সাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধাগুলি সর্বাধিক করুন৷

Omdia প্রজেক্ট করে যে 200 সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী AI বাজারের মূল্য USD 2028 বিলিয়ন হবে।¹ এর মানে ব্যবসার আশা করা উচিত AI প্রযুক্তির উপর নির্ভরতা বৃদ্ধি পাবে, এন্টারপ্রাইজ আইটি সিস্টেমের জটিলতা বৃদ্ধির সাথে। কিন্তু সঙ্গে IBM watsonx™ AI এবং ডেটা প্ল্যাটফর্ম, সংস্থাগুলির AI স্কেলিং করার জন্য তাদের টুলবক্সে একটি শক্তিশালী হাতিয়ার রয়েছে৷

IBM watsonx টিমগুলিকে ডেটা উত্সগুলি পরিচালনা করতে, দায়িত্বশীল AI কার্যপ্রবাহকে ত্বরান্বিত করতে এবং ব্যবসায় জুড়ে AI-কে সহজেই স্থাপন এবং এম্বেড করতে সক্ষম করে—সবকিছু এক জায়গায়। watsonx বিস্তৃত কাজের চাপ ব্যবস্থাপনা এবং রিয়েল-টাইম ডেটা মনিটরিং সহ উন্নত বৈশিষ্ট্যের একটি পরিসর অফার করে, যা আপনাকে এন্টারপ্রাইজ জুড়ে বিশ্বস্ত ডেটা সহ AI-চালিত আইটি পরিকাঠামো স্কেল এবং ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

যদিও এর জটিলতা ব্যতীত নয়, তবে AI এর ব্যবহার ব্যবসার জন্য একটি ক্রমবর্ধমান জটিল এবং গতিশীল বিশ্বের সাথে তাল মিলিয়ে চলার একটি সুযোগকে উপস্থাপন করে যা সেই জটিলতাকে পরিচালনা করতে পারে এমন অত্যাধুনিক প্রযুক্তির সাথে মিলিত হয়।

ওয়াটসনক্সের সাথে কাজ করার জন্য AI রাখুন