কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্ট্যান্ডার্ড কন্ডিশনাল লজিক, সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যানের ঊর্ধ্বে যায়

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ঐতিহ্যগত কৌশলগুলির মধ্যে পার্থক্য বোঝা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাম্প্রতিক জনপ্রিয়তা, ক্ষেত্রটির নতুন এবং আকর্ষণীয় হওয়ার সাথে মলিত হয়ে, অনেক সংস্থাকে দাবি করতে পরিচালিত করেছে যে তাদের প্রকল্পগুলি AI ক্ষেত্রের সর্বশেষ অগ্রগতি ব্যবহার করে, যখন তারা মূলত কেবল মানক শর্তাধীন যুক্তি, সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যান ব্যবহার করে। এর ফলে সংস্থাগুলি AI যে সুবিধাগুলি নিয়ে আসতে পারে তা উপলব্ধি করতে পারে না।

নির্ভুল ঐকমত্য নিশ্চিত করতে এবং প্রযুক্তিটি নিরাপদ ও দায়িত্বশীলতার সাথে উন্নত হয় তা নিশ্চিত করতে বৃহত্তর জনসাধারণের দ্বারা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে একটি সাধারণ বোঝাপড়া অপরিহার্য। যদিও এমন দাবি অসত্য হলেও AI ব্যবহারের দাবি করার জন্য অনেক কারণ এবং অভ্যন্তরীণ চাপ রয়েছে, ফলস্বরূপ, সংস্থাগুলি প্রকৃত অগ্রগতি থেকেও উপকৃত হয় না। শর্তাধীন লজিক, সম্ভাব্যতামূলক এবং পরিসংখ্যানগত কৌশল আজ বেশিরভাগ সংস্থার ভিত্তি তৈরি করে এবং যদিও সেগুলি নিজেরাই জটিল এবং পরিশীলিত এবং উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করে, সেগুলি আজকে সাধারণত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হিসাবে উল্লেখিত বিষয় থেকে ভিন্ন।

অধিকাংশ আধুনিক ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন শর্তাধীন যুক্তির উপর নির্ভর করে। সমসাময়িক প্রোগ্রামিং ভাষা এবং সূত্র ইঞ্জিনের প্রেক্ষাপটে, আজকের ব্যবসায়িক যুক্তি সাধারণত বুলিয়ান যুক্তি, If-Then-Else স্টেটমেন্ট এবং Case স্টেটমেন্ট হিসাবে প্রকাশ করা হয়। সাংগঠনিক ব্যবসায়িক যুক্তি শর্তাধীন যুক্তিতে ধরা এবং প্রকাশ করা যেতে পারে। এটি অত্যন্ত মূল্যবান প্রমাণিত হলেও, এটি আজকে সাধারণত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হিসাবে উল্লেখ করা হয় তার থেকে ভিন্ন। সম্ভাব্যতামূলক এবং পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলি যা প্রায়শই পূর্বাভাস এবং ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, যদিও নির্ভরযোগ্য এবং সুস্থিত, আসলে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নয়। এই গাণিতিক কাঠামোগুলি আগে থেকেই যৌক্তিকভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, পরিবর্তন বা ভিন্ন হওয়ার জন্য খুব কম ধ্রুবক থাকে, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গতিশীলতার উপর নির্ভর করে।

এর পরিবর্তে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, যেমনটি সংক্ষেপে বর্ণনা করা হয়েছে, সাধারণত এমন মডেলের উপর নির্ভর করে যা ডেটা থেকে শেখে এবং ডেটা থেকে লজিক নিজেই নির্ধারণ করে। ১৯৯৯ সালে ইউনিভার্সাল অ্যাপ্রক্সিমেশন থিওরেমের প্রমাণ উপস্থাপন করার পর থেকে, যা প্রদর্শন করে যে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কীভাবে যেকোনো ফাংশন আনুমানিক করতে পারে, অন্যান্য প্যারাডাইমের পরিবর্তে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে প্রোগ্রাম সমাধানের দিকে আরও বেশি প্রচেষ্টা এখন পরিচালিত হচ্ছে। যদিও তাত্ত্বিকভাবে যেকোনো ফাংশন আনুমানিক করা সম্ভব, এটি অর্জনের জন্য কম্পিউটিং পাওয়ার এবং কৌশলগুলি ব্যবহারিকভাবে একটি সীমাবদ্ধ উপাদান ছিল। যাইহোক, সাম্প্রতিক অগ্রগতিগুলি তত্ত্ব এবং অনুশীলনের মধ্যে ব্যবধান কমাতে দুর্দান্ত অগ্রগতি করেছে।

আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ডিপ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং, LSTM এবং জেনারেটিভ-অ্যাডভারসারিয়াল মডেলের মতো কৌশল ব্যবহার করে যার মধ্যে ইমপ্লিমেন্টেশনে TensorFlow এবং PyTorch-এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহৃত হয়। আপনার প্রকল্প কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে কিনা তার একটি ভাল পরীক্ষা হলো প্রকল্পগুলির মধ্যে সক্রিয়ভাবে ব্যবহৃত টুলকিটগুলির দিকে তাকানো। এটি সম্ভবত একটি AI-চালিত প্রকল্প নয় যদি এটি ক্ষেত্রের টুল ব্যবহার না করে, কাস্টম টুলকিটের উপর নির্ভর করার সুস্পষ্ট ব্যতিক্রম ব্যতীত যা ম্যাট্রিক্স গুণনের মতো প্রতিদিনের AI কাজ সম্পাদন করে।

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন এবং আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ভিত্তিক নয় এমন অ্যাপ্লিকেশন

বাস্তব বিশ্বে ব্যবহৃত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কিছু প্রকৃত উদাহরণ এখানে দেওয়া হলো:

• কম্পিউটার ভিশন সিস্টেম যা লেবেলযুক্ত ডেটা থেকে বস্তু সনাক্ত করতে এবং ট্র্যাক করতে শেখে;
• ভাষা প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেমগুলি যেমন চ্যাট-বটগুলি প্রশ্নের উত্তর দিতে শেখে এবং সময়ের সাথে সাথে উন্নতি করে;
• গেম-প্লেয়িং এজেন্ট যারা শুধুমাত্র পিক্সেল ইনপুট থেকে স্পেস ইনভেডারস, প্যাকম্যান এবং টেট্রিসের মতো গেম খেলতে শিখতে পারে।

ইতিহাসের বিপরীতে, এখানে কিছু উদাহরণ দেওয়া হলো যেগুলি সাধারণত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উদাহরণ হিসাবে দাবি করা হয় যখন সেগুলি তা নয় এবং এইভাবে দাবি করা উচিত নয়:

• প্রোবাবিলিটি এবং পরিসংখ্যানের উপর নির্ভরশীল ফোরকাস্ট মডেল;
• SQL কোয়েরি যা একটি ডেটাবেস থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করে এবং কোনো ধরনের সমষ্টি বা সাজানো সম্পাদন করে;
• Tableau বা Microsoft Power BI-এ তৈরি নিয়ম-ভিত্তিক অ্যানালিটিক্স ড্যাশবোর্ড;
• সাধারণ সূত্র ব্যবহার করে এমন Excel স্প্রেডশিট;
• কিছু VBA কোড সহ Excel Macro চালিত ওয়ার্কবুক;
• সেন্সর সিস্টেমগুলি একটি নিয়ন্ত্রণ কেন্দ্রে সংকেত ফেরত পাঠায় যা একজন মানব বিশেষজ্ঞ ব্যাখ্যা করেন।

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স গ্রহণ করতে আগ্রহী সংস্থাগুলির জন্য ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশনা

অনেক ক্ষেত্রে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জটিল সমস্যার সমাধান করতে পারে, তবে এমন সীমাবদ্ধতা রয়েছে যেখানে স্ট্যান্ডার্ড কন্ডিশনাল লজিক, সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যান শ্রেষ্ঠ হবে। একটি উদাহরণ হল ছাড়গুলি যার জন্য ১০০% নির্ভরযোগ্যতা প্রয়োজন, যেখানে AI সিস্টেমগুলি কখনও কখনও অসঙ্গত ফলাফল তৈরি করতে পারে। ঐতিহ্যবাহী কৌশলগুলির ক্ষেত্রে, এটি কীভাবে বাস্তবায়ন করা হয়েছিল তা বলা উপকারী হবে এবং এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-ভিত্তিক বলে উল্লেখ করার পরিবর্তে, কারণ এটি জ্ঞানের প্রবাহ উন্নত করবে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, উন্নতিগুলি দ্রুত আসছে, ইতিমধ্যে বিদ্যমান প্রযুক্তি প্ল্যাটফর্ম এবং অবকাঠামোর উপরে স্থাপন করার মাধ্যমে ধীরে ধীরে প্রতিদিনের জীবনে প্রবেশ করছে। এটি যত বেশি ব্যাপক হচ্ছে, নির্ভুলতা একেবারেই গুরুত্বপূর্ণ, এবং এটি কীভাবে প্রয়োগ করা হয় এবং ব্যাখ্যা করা হয় তা বিবেচনা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই ক্ষেত্রটি অনিবার্যভাবে আরও নিয়ন্ত্রিত হওয়ায়, AI ব্যবহারের ভুল দাবি করার ক্ষেত্রে নেওয়া কিছু স্বাধীনতা সময়ের সাথে সাথে সমাধান হবে। যাইহোক, সংস্থাগুলি বর্তমান থেকে সঠিক AI সংজ্ঞাগুলি গ্রহণ করে একটি প্রধান ভূমিকা পেতে পারে।

প্রকৃত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধাগুলি বিশাল, এবং Telemus AI আপনার সংস্থার সাথে কাজ করতে পারে যাতে প্রথাগত কৌশলের চেয়ে অনেক বেশি সুস্পষ্ট ফলাফল অর্জন করা যায়।

Telemus AI™ কীভাবে আপনার সংস্থায় একীভূত করা যেতে পারে সে সম্পর্কে একটি বিনামূল্যে পরামর্শের জন্য আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।