কন্টেন্ট
- 1. এআই-তে বুদ্ধিমান রোবট বা অ্যান্ড্রয়েড রয়েছে যা মানুষের মতো দেখায়।
- ২.আই, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং সব একই জিনিস।
- ৩. এআই নিজে থেকে সম্পূর্ণ শিখেছে।
- ৪. চ্যাটবটগুলি এআই-এর সর্বাধিক প্রাথমিক রূপ।
- ৫. ভবিষ্যতের সমস্ত গভীর-শিক্ষার ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করার জন্য প্রয়োজনীয় শক্তিটি অস্থিতিশীল।
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- AI. এআই অপারেশনগুলিকে জ্বালানীর জন্য প্রয়োজনীয় কম্পিউটিং শক্তি ভাড়া দেওয়া কোনও উদ্যোগের পক্ষে সহজ।
- AI. এআই প্রশিক্ষণের জন্য আপনার প্রচুর পরিমাণে ডেটা দরকার।
- ৮. পূর্ববর্তী প্রযুক্তি অচল করে, এআই বিদ্যমান বিআই সরঞ্জামগুলি প্রতিস্থাপন করবে।
- 9. নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জৈবিক নেটওয়ার্কগুলির মতো তবে যান্ত্রিক।
- ১০. এআই অবশেষে বুঝতে বুদ্ধিমান হয়ে উঠবে যে মানুষ এটির পক্ষে বিপজ্জনক এবং অবশ্যই তা নির্মূল করতে হবে।
সূত্র: ইউএসএ পাইওন / ড্রিমসটাইম ডট কম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
এআই একটি উত্তপ্ত প্রযুক্তি, তবে এটি ঠিক কী জড়িত তা নিয়ে অনেকেরই ভুল ধারণা রয়েছে। এখানে আমরা এআই এর আশেপাশের কিছু মিথকথা দেখুন এবং ঘটনাগুলি পর্যালোচনা করুন examine
কেন সবাই এআই সম্পর্কে কথা বলছেন, তবুও আমরা এখনও "স্টার ট্রেক" থেকে ডেটা এর মতো বন্ধুত্বপূর্ণ রোবটকে মানুষের মাঝে হাঁটতে দেখি না? আমরা কি রবকপের দ্বিতীয় প্রধান নির্দেশকে তাদের লিখিত নিদর্শনগুলিতে যুক্ত করার কথা মনে রেখেছি যাতে তারা পূর্ণ সংবেদনশীলতা অর্জন করার সাথে সাথে মানবতাকে নির্মূল করার পরিবর্তে "নির্দোষদের" রক্ষা করতে পারে?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই), মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং আসলে কী, "বুদ্ধিমান মেশিনগুলি" কী করতে পারে এবং এআই প্রযুক্তির বর্তমান অবস্থা আসলে কী তা নিয়ে আজ অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে। এটি কিছু ভাল পুরানো ডিবেঙ্কিং উপভোগ করার সময়, সুতরাং আসুন এআই সম্পর্কে 10 সবচেয়ে সাধারণ কল্পকাহিনীকে আবদ্ধ করি। (এআই এর সম্ভাব্য ভবিষ্যতের বিষয়ে আরও জানতে, এআই বিপ্লব কী সর্বজনীন আয়কে প্রয়োজনীয়তা হিসাবে নিয়ে যাচ্ছে?)
1. এআই-তে বুদ্ধিমান রোবট বা অ্যান্ড্রয়েড রয়েছে যা মানুষের মতো দেখায়।
এখানে সবার জন্য খুব বেশি "ব্লেড রানার", হুঁ? যদিও রোবোটিক্স এবং এআই এর মধ্যে প্রচুর সাধারণ বিভ্রান্তি রয়েছে, এগুলি দুটি সম্পূর্ণ ভিন্ন বিজ্ঞানের ক্ষেত্র যা বিভিন্ন উদ্দেশ্যে পরিবেশন করে। রোবট হ'ল ফ্যাক্টরিগুলিতে পণ্য তৈরি, বহন বা বিচ্ছিন্নকরণের মতো বিস্তৃত কাজ সম্পাদনের জন্য অ্যাকিউইটরেটর এবং সেন্সরগুলির দ্বারা প্রদত্ত শারীরিক যন্ত্র are
এআই এমন একটি সফ্টওয়্যার প্রোগ্রাম করা যাতে সিদ্ধান্ত নেওয়া এবং এর ভুল থেকে শিক্ষা নেওয়া যথেষ্ট স্বায়ত্তশাসিত। যদিও কিছু রোবটগুলি শেষ পর্যন্ত এআই অ্যালগরিদম দ্বারা উন্নত করা যেতে পারে, তবে "গোয়েন্দা" অংশটি এআই এর অধীনে থাকা কেবল একটি অতিরিক্ত ক্ষমতা।
২.আই, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং সব একই জিনিস।
যদিও তারা একই বৃহত এআই সিস্টেমের সমস্ত অংশ, তারা তিনটি ভিন্ন জিনিস। মূলত, মেশিন লার্নিং হল এমন একটি পদ্ধতি যার মাধ্যমে এআই বাহ্যিক উত্সগুলি থেকে শিখেন, যেমন ডেটা বৈষম্যমূলককরণ এবং এর সঠিক আচরণগুলি নির্ধারণের জন্য অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। ডিপ লার্নিং মেশিন লার্নিংয়ের ব্যবহারিক প্রয়োগগুলিতে ব্যবহৃত একটি সম্ভাব্য কৌশল। এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক (এনএন) এর উপর ভিত্তি করে এবং এটি সঠিকভাবে সিদ্ধান্ত নেওয়ার সম্ভাবনা কী তা এআইকে জানাতে ব্যবহৃত হয়।
৩. এআই নিজে থেকে সম্পূর্ণ শিখেছে।
এআই সম্পর্কে কিছু অতিরঞ্জিত হাইপ থাকা সত্ত্বেও যে এটি নিজে শিখতে সক্ষম হয়েছিল, তবুও এআই-শক্তি চালিত এমন একটি সিস্টেম খুঁজে পাওয়া অসম্ভব যে কোনও বাস্তব-বিশ্ব অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যা মানুষের সহায়তা ছাড়াই শূন্য জ্ঞান থেকে বৃদ্ধি পেতে পারে। লুকানো তথ্য বা যে কোনও ধরণের অনিশ্চয়তার সাথে মোকাবিলা করতে হবে এমন কোনও সিস্টেম এআই দ্বারা "বোঝা" যাবে না, যা এখনও মানুষের দ্বারা ইনপুট এবং ডেটা খাওয়ানো প্রয়োজন। এছাড়াও, প্রতিটি বিট তথ্যের একটি স্পষ্ট উদ্দেশ্য থাকতে হবে, এমন কিছু যা এআই বাহ্যিক উত্স ছাড়া अनुमान করতে পারে না (শুরুতে নয়, কমপক্ষে)।
৪. চ্যাটবটগুলি এআই-এর সর্বাধিক প্রাথমিক রূপ।
আবার, এমনকি যদি এখানে কিছু চ্যাটবট থাকে যা এআই-এর আরও কম বা কম অধ্যয়নমূলক ফর্ম ব্যবহার করে, তাদের বেশিরভাগগুলি মূল প্রোগ্রামগুলি ছাড়া কিছু নয় যা মানুষের সাথে বা ভয়েস ইন্টারফেসের মাধ্যমে যোগাযোগ করে। প্রকৃতপক্ষে "বুদ্ধিমান" হওয়ার পরিবর্তে বেশিরভাগ চ্যাটবোটগুলির প্রাক-প্রোগ্রামিক প্রতিক্রিয়া থাকে যা ব্যবহারকারীর ইনপুটটিতে নির্দিষ্ট কীওয়ার্ডের প্রতিক্রিয়া হিসাবে দেওয়া হয়। চ্যাটবোটটি সত্যিকারের এআই হওয়ার জন্য, এটিতে বেশ কয়েকটি প্রযুক্তি থাকতে হবে যা এটি কোনও মানুষকে বুঝতে, তার প্রয়োজন সম্পর্কে শিখতে এবং সে অনুযায়ী প্রতিক্রিয়া দেখায়। এর জন্য ভয়েস বা স্বীকৃতি সফ্টওয়্যার, সংবেদন বিশ্লেষণ, মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামের কিছু ফর্ম এবং একটি প্রাকৃতিক ভাষা জেনারেশন প্রযুক্তি দরকার। (চ্যাটবটগুলি সম্পর্কে আরও জানার জন্য, আমরা আইটি পেশাদারদের জিজ্ঞাসা করেছি কীভাবে ভবিষ্যতে এন্টারপ্রাইজগুলি চ্যাটবটগুলি ব্যবহার করবে Here তারা যা বলেছিল তা এখানে)
৫. ভবিষ্যতের সমস্ত গভীর-শিক্ষার ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করার জন্য প্রয়োজনীয় শক্তিটি অস্থিতিশীল।
এটি অনস্বীকার্য যে এআইকে প্রশিক্ষণের জন্য এবং এর সমস্ত জটিল গভীর-শেখার ক্রিয়াকলাপ সম্পাদনের জন্য প্রচুর অতিরিক্ত কম্পিউটিং শক্তি প্রয়োজন। ভবিষ্যতে যেখানে বেশিরভাগ সংস্থাগুলি কিছু পরিমাণে এআই ব্যবহার করবে, এই সমস্যাটি মহাকাব্যিক অনুপাতে বাড়তে পারে, এর ব্যবহার সম্ভাব্যরূপে অস্থিতিশীল করে তোলে। তবে, এআই আসলে আমাদের সরবরাহ করতে পারে অধিক শক্তি উত্পাদনের বহুবর্ষজীবী সমস্যা স্থির করে শক্তি: পাওয়ার গ্রিডগুলির বর্জ্য এবং অদক্ষতা। ইউটিলিটি সংস্থাগুলি বেসরকারী ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে অতিরিক্ত শক্তি কেনার সমাপ্তি করে, যারা বর্তমান উত্পন্ন গ্রিডগুলি আধুনিকীকরণের বৈচিত্র্যকরণের জন্য নির্মিত না হওয়ায় তারা যে পরিমাণ বাড়তি বিদ্যুৎ উত্পাদন করে তার বেশিরভাগ অপচয়ও করে। নতুন, স্মার্ট, এআই-চালিত মাইক্রোগ্রিডগুলি পুরানো গ্রিডগুলি প্রতিস্থাপনের মাধ্যমে এআই আমাদের উদ্ধার করতে পারে যা সঠিক সময়ে সর্বোচ্চ দক্ষতার সাথে কীভাবে বিদ্যুত বিতরণ করতে পারে তা জানে।
কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা না করে আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
AI. এআই অপারেশনগুলিকে জ্বালানীর জন্য প্রয়োজনীয় কম্পিউটিং শক্তি ভাড়া দেওয়া কোনও উদ্যোগের পক্ষে সহজ।
... যদি এডাব্লুএস, গুগল, মাইক্রোসফ্ট এবং আলিবাবা ক্লাউড বর্তমানে বিশ্বে উপলব্ধ প্রচুর পরিমাণে কম্পিউটিং পাওয়ারকে কেন্দ্রিয়করণ না করছিল। সুতরাং এআই বিকাশকারীদের কাছে এখন কেবল দুটি পছন্দ রয়েছে: ব্যতিক্রমী উচ্চ মূল্যে এটিকে ভাড়া দেওয়া বা তাদের নিজস্ব সুপার-ব্যয়বহুল হার্ডওয়্যার কেনা।
যাইহোক, একটি সম্ভাবনা আছে যে এই অলীক-অদম্য ঘটনাটি নিকট ভবিষ্যতে ... কমিয়ে দেওয়া যেতে পারে। টাটাউ নামে একটি নতুন সংস্থা একটি ব্লকচেইন-ভিত্তিক সুপার কমপুটিং প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে যা সমস্যাটি সমাধান করতে পারে। তাদের সমাধানটি জিপিইউ-ভিত্তিক মেশিনগুলির একটি বিশ্বব্যাপী বিতরণ করা নেটওয়ার্কের সম্মিলিত সংস্থানসমূহের সংহতকরণ এবং পুনর্বিবেচনার অনুমতি দেয়। কল্পনা করুন ক্রিপ্টোকারেন্সি মাইনার, গেমার বা অন্যান্য উচ্চ-সম্পাদনকারী কম্পিউটারগুলি এআই বিকাশের দিকে তাদের গণনা শক্তি উত্সর্গ করে। এআই সংস্থাগুলি আরও সস্তা মূল্যে তাদের মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্রশিক্ষণের জন্য জিপিইউ পাওয়ারের এই অপ্রত্যাশিত উত্সটিতে আলতো চাপতে পারে। নোট করুন যে এই নতুন প্ল্যাটফর্মটি 5 ম পয়েন্টে হাইলাইট করা সমস্যার উত্তরও দিতে পারে কারণ এটি বর্তমানে অপ্রত্যাশিত সংস্থাগুলির দক্ষ ব্যবহারের প্রচার করে।
AI. এআই প্রশিক্ষণের জন্য আপনার প্রচুর পরিমাণে ডেটা দরকার।
অগত্যা। অবশ্যই, আপনার প্রয়োজন অনেক একটি এআই প্রশিক্ষণ জন্য ডেটা এবং কম্পিউটিং শক্তি স্ক্র্যাচ থেকে। এবং, কিছুটা হলেও, গাড়ি চালানোর মতো জটিল কাজ সম্পাদনের জন্য এআইকে প্রশিক্ষণের জন্য আপনার টেরাবাইট ডেটা প্রয়োজন। তবে, এআই এর প্রয়োগের ক্ষেত্রের উপর নির্ভর করে প্রাক-প্রশিক্ষিত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কেবলমাত্র নির্দিষ্ট কিছু ক্ষেত্রে পুনরায় প্রশিক্ষণের জন্য যথেষ্ট নমনীয়। মূল ডেটা ফ্রেমওয়ার্কটি বৃহত্তর, আরও সাধারণ ডেটা সেট থেকে আসতে পারে, কেবলমাত্র সেই শেষের ব্যবহারের ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট "ফাঁকা পূরণ" করতে নেটওয়ার্কের শেষ অংশটি প্রতিস্থাপন করা দরকার।
৮. পূর্ববর্তী প্রযুক্তি অচল করে, এআই বিদ্যমান বিআই সরঞ্জামগুলি প্রতিস্থাপন করবে।
এটি কিছুটা প্রসারিত, কমপক্ষে বলতে গেলে। আধুনিক বিজনেস বুদ্ধিমত্তার বেশিরভাগ সমাধান (বিআই) সমাধানগুলি অত্যন্ত স্কেলযোগ্য এবং প্রায়শই কাস্টমাইজযোগ্য হয়, যাতে ভবিষ্যতের যে কোনও এআই-ভিত্তিক মডেল সহজেই তাদের প্ল্যাটফর্মের অভ্যন্তরে সরাসরি সংহত করা যায়। সংস্থাগুলি সর্বদা কেবল সেই সমাধানগুলি কার্যকর করতে পছন্দ করে যা কার্যপ্রবাহ বিঘ্নিত হওয়ার কোনও ঝুঁকি ছাড়াই আসে এবং এআই প্রযুক্তিগুলি এই প্রয়োজনের সাথে খাপ খাইয়ে নিয়েছে। সুতরাং, বেশিরভাগ এআই প্ল্যাটফর্মগুলি ওয়েবের মাধ্যমে প্রয়োগ করা হয় যাতে কোনও প্রতিস্থাপনের প্রয়োজন হয় না বা সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতিতে, পর্যায়ক্রমে নিরাপদে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
9. নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জৈবিক নেটওয়ার্কগুলির মতো তবে যান্ত্রিক।
কোনও নিউরাল নেটওয়ার্ক মানব মস্তিষ্কের জটিলতার একটি অংশে পৌঁছানোর আশাও করতে পারে না। বহু বছরের ক্লিনিকাল এবং বৈজ্ঞানিক গবেষণা সত্ত্বেও, আমরা এখনও জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তাদের সম্পূর্ণ পরিমাণে বুঝতে ব্যর্থ হয়েছি যেহেতু নিউরনগুলি মানব দেহের সাথে এতগুলি বিভিন্ন কার্য সম্পাদন করে (সংবেদক এবং মোটর নিউরনের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে চিন্তা করে) এবং এমনকি তথ্য সঞ্চারিত করে through অনেকগুলি বিভিন্ন পথ (বিদ্যুৎ, রাসায়নিক সম্ভাবনা এবং নিউরোট্রান্সমিটার ব্যবহার করে)। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সাধারণত 1 বা 0 ("হ্যাঁ" বা "না") মেশিন ফ্যাশনে খুব সাধারণ ইনপুটগুলি বুঝতে পারে। এটি একটি ঘুড়ির সাথে সামরিক বিমানের জটিলতার তুলনা করার মতো কারণ তারা উভয়ই উড়তে পারে।
১০. এআই অবশেষে বুঝতে বুদ্ধিমান হয়ে উঠবে যে মানুষ এটির পক্ষে বিপজ্জনক এবং অবশ্যই তা নির্মূল করতে হবে।
ঠিক আছে, আমরা আসলে এই রূপকথাকে ছুঁড়ে ফেলতে পারি না কারণ এটি কোনও মিথ নয়। এটি বাস্তবতা। নিজেকে বন্ধনীয় কর, কারণ প্রতিরোধ নিরর্থক!
কৌতুকগুলি একপাশে, সহজ কথায় বলতে গেলে, এআই এর কাছে নিজের চারপাশের বিশ্বকে বোঝার এবং স্বায়ত্তশাসিত, যৌক্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য প্রয়োজনীয় বুদ্ধিমানের কাছাকাছি নেই। প্রতিটি অ্যালগরিদম একটি কাজ সম্পাদন করার জন্য বিকশিত হয় এবং এর বাইরে কিছু করতে সক্ষম হয় না, একা স্বতন্ত্রভাবে চিন্তা করার ক্ষমতা পৌঁছে দেয়। তুলনামূলকভাবে সহজ সমস্যার সমাধান পেতে কম্পিউটারগুলি তাদের উচ্চতর গণ্যক্ষমতার "ব্রুট ফোর্স" ব্যবহার করে, তবে তারা যে প্রোগ্রামটির জন্য পরিকল্পনা করেছে তার বাইরে লক্ষ্য রাখার জন্য তাদের বোঝার, উপলব্ধির গভীরতা এবং কৌশলগত জটিলতার অভাব রয়েছে।
তাই সহজে বিশ্রাম নিন, কারণ এআই দীর্ঘ, দীর্ঘ সময়ের জন্য আমাদের কৃত্রিম সহায়ক এবং চাকর ছাড়া আর কিছুই হতে চলেছে।