কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি?

আলেকজান্দ্রা ক্লেপার

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) অনেক জটিল, উদীয়মান প্রযুক্তিকে অন্তর্ভুক্ত করে যা একসময় মানুষের ইনপুট প্রয়োজন ছিল এবং এখন কম্পিউটার দ্বারা সঞ্চালিত হতে পারে। কম্পিউটার উন্নত ফাংশন সঞ্চালন করতে পারে, যা ঐতিহাসিকভাবে তথ্য বোঝা এবং সুপারিশ করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। এখন, AI এর সাথে, কম্পিউটার এমনকি নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে।

সংক্ষিপ্ত AI প্রায়ই বিভিন্ন ধরনের প্রযুক্তির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহৃত হয় যা AI ক্ষেত্র তৈরি করে।

সাধারণ এআই ধারণা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংকে সংজ্ঞায়িত করে এমন অনেকগুলি পদ এবং ধারণা রয়েছে, যা আপনার কাজে লাগতে পারে। এখানে কিছু উপায় রয়েছে যা আপনি ওয়েবে অনুশীলনে AI এর সাথে কাজ করতে পারেন

জেনারেল এ.আই

বিস্তৃতভাবে বলতে গেলে, সাধারণ AI হল একটি অ-মানবিক প্রোগ্রাম বা মডেল যা সমস্যা সমাধান এবং সৃজনশীলতার একটি বিস্তৃত পরিসর প্রদর্শন করে। একটি মডেল একটি খুব বড় গাণিতিক সমীকরণ, যার মধ্যে একটি আউটপুট ফেরত দেওয়ার জন্য একটি মেশিনের জন্য প্রয়োজনীয় প্যারামিটার এবং কাঠামোর একটি সেট অন্তর্ভুক্ত থাকে।

সাধারণ এআই-এর সাহায্যে, আপনি একাধিক ধরনের কাজ করতে পারেন, যেমন ডেটা বিশ্লেষণ করা, পাঠ্য অনুবাদ করা, সঙ্গীত রচনা করা, রোগ শনাক্ত করা এবং আরও অনেক কিছু।

সংকীর্ণ এআই

ন্যারো এআই এমন একটি সিস্টেম যা একটি একক বা নির্দিষ্ট উপসেট কার্য সম্পাদন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি কম্পিউটার যা একটি মানব প্রতিপক্ষের বিরুদ্ধে দাবা খেলা খেলে ( যান্ত্রিক তুর্কের সাথে বিভ্রান্ত হবেন না)। সংকীর্ণ AI-তে পরামিতি, সীমাবদ্ধতা এবং প্রসঙ্গগুলির একটি পূর্বনির্ধারিত সেট রয়েছে, যা বোঝার মতো মনে হতে পারে, কিন্তু আসলে এটি একটি সমীকরণের উত্তর মাত্র।

আপনি মুখের শনাক্তকরণ সিস্টেম, ভয়েস সহকারী এবং আবহাওয়ার পূর্বাভাস সহ অনুশীলনে এটি দেখতে পারেন। আপনি আপনার ওয়েব সাইট এবং অ্যাপে নির্দিষ্ট, নির্দিষ্ট কার্যকারিতা উন্নত করতে অত্যন্ত নির্দিষ্ট মডেল ব্যবহার করতে পারেন।

উদাহরণস্বরূপ, আপনি চলচ্চিত্রগুলির জন্য উত্সর্গীকৃত একটি সাইট তৈরি করেছেন, যেখানে ব্যবহারকারীরা লগইন করতে পারেন, তাদের প্রিয় চলচ্চিত্রগুলিকে রেট দিতে পারেন এবং দেখার জন্য নতুনগুলি আবিষ্কার করতে পারেন৷ আপনি যে বর্তমান পৃষ্ঠাটি পরিদর্শন করছেন তার উপর ভিত্তি করে চলচ্চিত্রগুলির সুপারিশ করতে আপনি একটি প্রাক-জনসংখ্যাযুক্ত ডাটাবেস ব্যবহার করতে পারেন। অথবা, আপনি একটি সংকীর্ণ AI মডেল ব্যবহার করতে পারেন যা সেই পাঠকের জন্য সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক তথ্য দেখানোর জন্য ব্যবহারকারীর আচরণ এবং পছন্দগুলি বিশ্লেষণ করে।

জেনারেটিভ এআই

একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) হল একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক এআই মডেল যার অনেকগুলি প্যারামিটার রয়েছে যা আপনি বিভিন্ন ধরণের কাজ সম্পাদন করতে ব্যবহার করতে পারেন, যেমন টেক্সট বা চিত্র তৈরি করা, শ্রেণীবদ্ধ করা বা সংক্ষিপ্ত করা।

জেনারেটিভ এআই ইনপুটকে সাড়া দেয় এবং একটি এলএলএম-এর প্রসঙ্গ এবং মেমরির উপর নির্মিত সামগ্রী তৈরি করে। এটি প্যাটার্ন ম্যাচিং এবং ভবিষ্যদ্বাণী অতিক্রম করে। কিছু সাধারণ জেনারেটিভ এআই টুলের মধ্যে রয়েছে:

এই সরঞ্জামগুলি লিখিত গদ্য, কোড নমুনা এবং চিত্র তৈরি করতে পারে। তারা আপনাকে একটি অবকাশের পরিকল্পনা করতে, একটি ইমেলের স্বরকে নরম করতে বা পেশাদারিকরণ করতে বা বিভিন্ন তথ্যের সেটগুলিকে বিভাগগুলিতে শ্রেণীবদ্ধ করতে সহায়তা করতে পারে।

বিকাশকারীদের জন্য এবং অ-বিকাশকারীদের জন্য অফুরন্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে।

ক্লায়েন্ট-সাইড, সার্ভার-সাইড এবং হাইব্রিড AI

যদিও ওয়েবে বেশিরভাগ AI বৈশিষ্ট্য সার্ভারের উপর নির্ভর করে, ক্লায়েন্ট-সাইড এআই সরাসরি ব্যবহারকারীর ব্রাউজারে চলে। এটি কম লেটেন্সি, কম সার্ভার-সাইড খরচ, কোন API কী প্রয়োজনীয়তা, ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা বৃদ্ধি এবং অফলাইন অ্যাক্সেসের মতো সুবিধাগুলি অফার করে৷ আপনি ক্লায়েন্ট-সাইড AI প্রয়োগ করতে পারেন যা Transformers.js , TensorFlow.js , এবং MediaPipe সহ JavaScript লাইব্রেরি সহ ব্রাউজার জুড়ে কাজ করে।

সার্ভার-সাইড এআই ক্লাউড-ভিত্তিক এআই পরিষেবাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। মনে করুন জেমিনি 1.5 প্রো একটি মেঘে চলছে৷ এই মডেলগুলি অনেক বড় এবং আরও শক্তিশালী হতে থাকে। এটি বিশেষ করে বড় ভাষার মডেলের ক্ষেত্রে সত্য।

হাইব্রিড এআই ক্লায়েন্ট এবং সার্ভার উভয় উপাদান সহ যেকোনো সমাধানকে বোঝায়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি টাস্ক সঞ্চালনের জন্য একটি ক্লায়েন্ট-সাইড মডেল ব্যবহার করতে পারেন এবং একটি সার্ভার-সাইড মডেলে ফলব্যাক করতে পারেন যখন টাস্কটি ডিভাইসে সম্পূর্ণ করা যায় না।

একটি ছোট, অপ্টিমাইজ করা ক্লায়েন্ট-সাইড মডেলের পক্ষে একটি বৃহত্তর সার্ভার-সাইড কাউন্টারপার্টকে ছাড়িয়ে যাওয়া সম্ভব, বিশেষ করে যখন পারফরম্যান্সের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয় ৷ আপনার জন্য কোন সমাধান সঠিক তা নির্ধারণ করতে আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে মূল্যায়ন করুন।

মেশিন লার্নিং (ML)

মেশিন লার্নিং (এমএল) হল AI এর একটি রূপ, যেখানে একটি কম্পিউটার স্পষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই শেখে। যেখানে AI বুদ্ধিমত্তা তৈরি করার চেষ্টা করে, ML কম্পিউটারকে অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে দেয়। ML ডেটা সেটের ভবিষ্যদ্বাণী করতে অ্যালগরিদম নিয়ে গঠিত।

ML হল উপাত্ত থেকে উপযোগী ভবিষ্যদ্বাণী বা বিষয়বস্তু তৈরি করার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রক্রিয়া।

উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমরা এমন একটি ওয়েবসাইট তৈরি করতে চেয়েছিলাম যা যে কোনো দিনে আবহাওয়ার রেট দেয়। ঐতিহ্যগতভাবে, এটি এক বা একাধিক আবহাওয়াবিদদের দ্বারা করা যেতে পারে, যারা পৃথিবীর বায়ুমণ্ডল এবং পৃষ্ঠের একটি উপস্থাপনা তৈরি করতে পারে, আবহাওয়ার ধরণগুলি গণনা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং বর্তমান তথ্যকে ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপটের সাথে তুলনা করে একটি রেটিং নির্ধারণ করতে পারে।

পরিবর্তে, আমরা একটি ML মডেলকে প্রচুর পরিমাণে আবহাওয়ার ডেটা দিতে পারি, যতক্ষণ না মডেলটি আবহাওয়ার ধরণ, ঐতিহাসিক ডেটা এবং কোন বিশেষ দিনে আবহাওয়াকে ভাল বা খারাপ করে তার নির্দেশিকাগুলির মধ্যে গাণিতিক সম্পর্ক শিখে না। আসলে, আমরা এটি ওয়েবে তৈরি করেছি ।

গভীর শিক্ষা

ডিপ লার্নিং (DL) হল ML অ্যালগরিদমের একটি ক্লাস। একটি উদাহরণ হ'ল ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (ডিএনএন) যা মানব মস্তিষ্ক যেভাবে তথ্য প্রক্রিয়া করে বলে বিশ্বাস করা হয় তা মডেল করার চেষ্টা করে।

AI এর সাথে চ্যালেঞ্জ

এআই তৈরি এবং ব্যবহার করার সময় বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জ রয়েছে। নিম্নলিখিতগুলি আপনার বিবেচনা করা উচিত তার কয়েকটি হাইলাইট।

ডেটা গুণমান এবং নতুনত্ব

বিভিন্ন AI মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত বড় ডেটাসেটগুলি প্রায়শই ব্যবহার করার পরেই স্বাভাবিকভাবেই পুরানো হয়ে যায়। এর মানে হল সাম্প্রতিকতম তথ্য খোঁজার সময়, আপনি নির্দিষ্ট কাজগুলিতে একটি AI মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়াতে এবং আরও ভাল আউটপুট তৈরি করতে প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে উপকৃত হতে পারেন।

কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে কার্যকরভাবে সমর্থন করার জন্য ডেটাসেটগুলি অসম্পূর্ণ বা খুব ছোট হতে পারে। একাধিক সরঞ্জামের সাথে কাজ করার চেষ্টা করা বা আপনার প্রয়োজন অনুসারে মডেলটি কাস্টমাইজ করার চেষ্টা করা কার্যকর হতে পারে।

নৈতিকতা এবং পক্ষপাত নিয়ে উদ্বেগ

এআই প্রযুক্তি উত্তেজনাপূর্ণ এবং এর অনেক সম্ভাবনা রয়েছে। যাইহোক, শেষ পর্যন্ত, কম্পিউটার এবং অ্যালগরিদমগুলি মানুষের দ্বারা নির্মিত, মানুষের দ্বারা সংগ্রহ করা ডেটার উপর প্রশিক্ষিত, এবং এইভাবে বিভিন্ন চ্যালেঞ্জের সাপেক্ষে। উদাহরণস্বরূপ, মডেলগুলি মানুষের পক্ষপাত এবং ক্ষতিকারক স্টেরিওটাইপগুলি শিখতে এবং প্রসারিত করতে পারে, সরাসরি আউটপুটকে প্রভাবিত করে। অগ্রাধিকার হিসাবে পক্ষপাত কমানোর সাথে AI প্রযুক্তি নির্মাণের সাথে যোগাযোগ করা গুরুত্বপূর্ণ।

এআই-উত্পন্ন সামগ্রীর কপিরাইট সম্পর্কে অনেক নৈতিক বিবেচনা রয়েছে; আউটপুটটির মালিক কে, বিশেষ করে যদি এটি কপিরাইটযুক্ত উপাদান থেকে প্রবলভাবে প্রভাবিত বা সরাসরি অনুলিপি করা হয়?

নতুন বিষয়বস্তু এবং ধারণা তৈরি করার আগে, আপনার তৈরি করা উপাদান কীভাবে ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে বিদ্যমান নীতিগুলি বিবেচনা করুন।

নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা

অনেক ওয়েব ডেভেলপার বলেছেন যে AI টুল ব্যবহার করার ক্ষেত্রে গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা তাদের প্রধান উদ্বেগ। এটি বিশেষত সরকার এবং স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলির মতো কঠোর ডেটা প্রয়োজনীয়তা সহ ব্যবসায়িক প্রসঙ্গে সত্য। ক্লাউড এপিআই সহ আরও তৃতীয় পক্ষের কাছে ব্যবহারকারীর ডেটা প্রকাশ করা একটি উদ্বেগের বিষয়। এটি গুরুত্বপূর্ণ যে কোনও ডেটা ট্রান্সমিশন নিরাপদ এবং ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ করা হয়।

ক্লায়েন্ট-সাইড এআই এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে মোকাবেলার মূল হতে পারে। আরো অনেক গবেষণা এবং উন্নয়ন বাকি আছে.

ওয়েবে AI দিয়ে শুরু করুন

এখন যেহেতু আপনি অনেক ধরণের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে পরিচিত, আপনি আরও উত্পাদনশীল হতে এবং আরও ভাল ওয়েবসাইট এবং ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে বিদ্যমান মডেলগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা বিবেচনা করা শুরু করতে পারেন৷

আপনি এআই ব্যবহার করতে পারেন:

প্রাক-প্রশিক্ষিত AI মডেলগুলি আমাদের ওয়েব সাইট, ওয়েব অ্যাপস এবং উত্পাদনশীলতা উন্নত করার একটি দুর্দান্ত উপায় হতে পারে, কীভাবে গাণিতিক মডেলগুলি তৈরি করতে হয় এবং জটিল ডেটাসেটগুলি সংগ্রহ করতে হয় যা সবচেয়ে জনপ্রিয় AI সরঞ্জামগুলিকে শক্তি দেয় সে সম্পর্কে সম্পূর্ণ বোঝার প্রয়োজন ছাড়াই৷

আপনি বেশির ভাগ মডেলগুলিকে আরও সামঞ্জস্য ছাড়াই এখনই আপনার চাহিদা পূরণ করতে পারেন। টিউনিং হল একটি মডেল নেওয়ার প্রক্রিয়া, যা ইতিমধ্যেই একটি বড় ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত হয়েছে এবং আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের প্রয়োজন মেটাতে আরও প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। একটি মডেল টিউন করার জন্য বেশ কয়েকটি কৌশল রয়েছে: