কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইংরেজিতে AI), আমাদের জীবনে প্রথমবারের মতো 1956 সালে আবির্ভূত হয়েছিল। সম্মিলিত কল্পনায় আমরা আভান্ট-গার্ডে রোবটের কথা ভাবি স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম, কিন্তু বাস্তবে, তারা দৈনন্দিন জীবনের বিভিন্ন ক্ষেত্রে অনেক বেশি উপস্থিত। AI-কে হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার সিস্টেম হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যাতে তারা সাধারণত মানুষের সাথে সম্পর্কিত ক্রিয়া সম্পাদন করতে সক্ষম হয়, যেমন ভয়েস স্বীকৃতি বা একটি ছবিতে আগ্রহের উপাদানগুলির সনাক্তকরণ। সিস্টেমটি যেভাবে ক্রিয়াকলাপ পরিচালনা করে তাও গুরুত্বপূর্ণ এবং একটি সিস্টেমকে বুদ্ধিমান করার জন্য সবচেয়ে বিখ্যাত কৌশলগুলির মধ্যে একটি হল "মেশিন লার্নিং", যার মাধ্যমে মেশিনটি অভিজ্ঞতা থেকে শেখে এবং একজন বুদ্ধিমান সত্তার মতো সে নিজেকে সংশোধন করে এবং শেখে। তার ভুল থেকে।
যদিও প্রাথমিকভাবে AI গুলি জ্ঞানীয় ক্রিয়াকলাপগুলির প্রতিলিপি করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল, আজকাল তারা ব্যাপকভাবে বড় ডেটা বিশ্লেষণের (ডেটা বিশ্লেষণ) জন্য ব্যবহৃত হয়। বিগ ডেটা হল পরিমাণগত দিক থেকে এবং একক ডেটাতে থাকা তথ্যের পরিপ্রেক্ষিতে বিশাল ডেটার সেট। শুধু গুগল, অ্যামাজন, আইবিএম এবং ফেসবুকের মতো আইটি কোম্পানি নয়, কিন্তু অন্যান্য সেক্টর যেমন মেডিসিন এবং ফাইন্যান্সেও, তারা AI ব্যবহার করে এই বিপুল পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং কোম্পানির উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধির জন্য দরকারী তথ্য উপলব্ধি করতে। উদাহরণস্বরূপ, একটি পণ্য খুচরা বিক্রেতা একটি বুদ্ধিমান অ্যালগরিদম ব্যবহার করে তার গ্রাহকরা কোন পণ্যগুলি অর্জন করতে চান তা সনাক্ত করতে এবং এইভাবে সেগুলিতে আরও বিনিয়োগ করতে পারে। বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স গ্রাহকরা যে পরিষেবাগুলিতে আগ্রহী হতে পারে তা আগে থেকেই আবিষ্কার করা সম্ভব করে তোলে, তাদের আকাঙ্ক্ষাগুলি অনুমান করে এবং তারা প্রতিযোগিতায় না যায় তা নিশ্চিত করে৷
La টেকনোফাইনান্স (ফিনটেক) আর্থিক উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত সমস্ত প্রযুক্তি অন্তর্ভুক্ত। আর্থিক সংস্থাগুলি শুধুমাত্র তাদের গ্রাহকদের কাছ থেকে নয়, সামগ্রিক বাজার পরিস্থিতি থেকেও প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রাপ্ত করে। তদ্ব্যতীত, এই ডেটাগুলি গুণগতভাবে উপযোগী, যাতে তারা বাজারে এবং মানুষের আচরণ উভয়েরই তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে: উদাহরণস্বরূপ, একটি নির্দিষ্ট বৈশ্বিক বাজার পরিস্থিতি কীভাবে জনসংখ্যার বিভিন্ন অংশকে প্রভাবিত করে এবং তাদের পছন্দ করার মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক অধ্যয়ন করা সম্ভব। অন্যদের চেয়ে নির্দিষ্ট বিনিয়োগ। এমনকি যদি একদিকে ডেটার এই বিশাল প্রাপ্যতা কার্যকর হয়, উপযুক্ত বিশ্লেষণ সিস্টেম ছাড়া তারা অকেজো থাকার ঝুঁকি রাখে।
এই কারণে, আর্থিক সংস্থাগুলি ডেটা বিশ্লেষণ অ্যালগরিদমগুলির গবেষণা এবং বিকাশে আরও বেশি বিনিয়োগ করছে, কারণ তারা সত্যই প্রয়োজনীয় তথ্যগুলি সনাক্ত করা এবং অবিলম্বে স্পষ্ট নয় এমন সম্পর্কগুলিকে এক্সট্রাপোলেট করা সম্ভব করে তোলে; শুধু মনে করুন যে আপনি এটি আশা করেন 35.8 সালের শেষ নাগাদ AI-তে বিশ্বব্যাপী বিনিয়োগ 2019 বিলিয়ন ডলার হবে. AI পরিষেবাগুলি থেকে প্রাপ্ত তথ্য ব্রোকার, ব্যবসায়ী এবং আর্থিক বিশ্লেষকদের বর্তমান অর্থনৈতিক পরিস্থিতি আরও ভালভাবে বুঝতে এবং বিনিয়োগের কৌশল বিকাশ করতে সহায়তা করে। এই অ্যালগরিদমগুলির একটি প্রধান শক্তি হল গণনার গতি, যা কৌশলগুলিকে কম সময়ে তৈরি করতে দেয়, যা আর্থিক সিকিউরিটিজের পরিবর্তিত বাজারে একটি দরকারী দিক।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আরেকটি ব্যবহার রয়েছে রোবু-পরামর্শদাতা, সফ্টওয়্যার যা ক্লায়েন্টদের পোর্টফোলিও পরিচালনা করতে সাহায্য করে। একটি প্রাথমিক প্রশ্নাবলীর মাধ্যমে, রোবো-উপদেষ্টা গ্রাহকের সম্পদ, আর্থিক হিসাব এবং উদ্দেশ্য সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে; এই তথ্যটি ক্লায়েন্টের ঝুঁকি প্রোফাইলের উপর ভিত্তি করে একটি ব্যক্তিগতকৃত বিনিয়োগ পোর্টফোলিও তৈরি করতে ব্যবহার করা হয় এবং এমন কোম্পানি রয়েছে যারা দাবি করে যে তাদের রোবো-উপদেষ্টারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাজার পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে পোর্টফোলিও আপডেট করতে সক্ষম, গ্রাহক লক্ষ্য অর্জন নিশ্চিত করতে। রোবো-উপদেষ্টাদের প্রচারকারীরা উপস্থাপন করেন বাজার বিশ্লেষণ করতে এবং ঠান্ডা মাথায় সিদ্ধান্ত নিতে মেশিনের ক্ষমতা তাদের একটি শক্তি হিসাবে, বিনিয়োগকারীর বর্তমান মনস্তাত্ত্বিক অবস্থা দ্বারা প্রভাবিত ব্যর্থ বিনিয়োগের ঝুঁকি হ্রাস করা।
যদিও এটি একটি যুক্তিসঙ্গত পর্যবেক্ষণ, এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে বাজারে প্রতিটি ব্যবহারকারীর প্রভাব রয়েছে এবং প্রত্যেকেই যৌক্তিকভাবে আচরণ করবে না; সফ্টওয়্যার দ্বারা পূর্বাভাসিত চূড়ান্ত ফলাফলগুলি সত্য নাও হতে পারে এবং এই কারণেই আমরা এখনও বিনিয়োগ প্রক্রিয়াগুলির সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়তা অর্জন করতে পারিনি। তাই আর্থিক ক্ষেত্রে AI এর প্রধান সুবিধাগুলি নিম্নরূপ সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে: উপলব্ধ ডেটার পরিমাণ আরও দক্ষতার সাথে বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা, যাতে বিনিয়োগকারীরা সম্ভাব্যভাবে তাদের আয় বাড়াতে পারে। যাইহোক, এআই সিস্টেমগুলি গ্রহণ করার ক্ষেত্রেও ঝুঁকি রয়েছে, বিশেষত এই প্রযুক্তিগুলির নৈতিক ব্যবহার এবং গ্রাহকের গোপনীয়তা রক্ষণাবেক্ষণের ক্ষেত্রে।
সাম্প্রতিক সময়ের কথা ভাবুন ফেসবুক এবং কেমব্রিজ অ্যানালিটিকার ঘটনা, যেখানে ব্রিটিশ কনসালটেন্সি ফার্মকে আমেরিকান ভোটারদের ব্যক্তিগত তথ্য অনৈতিক এবং বেআইনিভাবে ব্যবহার করার অনুমতি দেওয়ার জন্য সামাজিক প্ল্যাটফর্মটিকে ভারী জরিমানা করা হয়েছিল। এই সত্যটি এই ক্ষেত্রে গবেষণা পরিচালনা করার জন্য প্রবিধান এবং নির্দেশিকাগুলির প্রয়োজনীয়তা প্রদর্শন করেছে এবং এই বছরের মে মাসে OECD পাঁচটি আদেশের নির্দেশ দিয়েছে যা এআই বিকাশকারীদেরকে এই জাতীয় মেশিন এবং সফ্টওয়্যার তৈরিতে অবশ্যই মেনে চলতে হবে, তৃতীয় আদেশে যে "সেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থার চারপাশে স্বচ্ছতা এবং দায়িত্বশীল প্রকাশ হওয়া উচিত, যাতে লোকেরা তাদের ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত সমস্ত কিছু বুঝতে পারে এবং তাদের ফলাফলগুলি সর্বাধিক করতে পারে"।
আমি মনে করি যে OECD মানুষের দ্বারা উন্নত প্রযুক্তি হিসাবে AI এর বিকাশকে রক্ষা করার চেষ্টা করে এবং তার সুবিধার জন্য, এর অনিয়ন্ত্রিত বিকাশ রোধ করার জন্য সীমা নির্ধারণ করে যতক্ষণ না এটি পরিচালনা করতে সক্ষম হয়; এটি দ্বিতীয় পয়েন্টে আবদ্ধ, যেখানে আমরা কথা বলি "মানুষের হস্তক্ষেপের অনুমতি দেয় এমন সুরক্ষাগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন". এটি গুরুত্বপূর্ণ যে AI এর বিকাশের নির্দেশিকাগুলির রূপরেখার জন্য একটি আলোচনা হয়েছিল, এমনকি যদি প্রথমবার পড়ার পরেও আদেশগুলি সম্পূর্ণরূপে পরিষ্কার না হয়: উদাহরণস্বরূপ, চতুর্থ পয়েন্টটি AI সিস্টেমগুলির কথা বলে যে "স্থিতিশীল এবং নিরাপদ উপায়ে কাজ করতে হবে তাদের অস্তিত্ব জুড়ে। এই ধরণের একটি নিশ্চিততা কঠিন, প্রাথমিকভাবে কারণ যে অ্যালগরিদমগুলি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে তা সম্ভাব্য গণনার উপর ভিত্তি করে, যা প্রকৃতির দ্বারা নিখুঁত নিশ্চিততা দেয় না।
দ্বিতীয়ত, এটি পরামর্শ দেয় যে সংস্থাগুলি দ্বারা ব্যবহৃত AI সিস্টেমগুলি বাগ থাকতে পারে না বা আপগ্রেড করতে পারে না, কারণ এটি বোঝাবে যে এমন ত্রুটিগুলি ছিল যা সংশোধন করা প্রয়োজন৷ কিন্তু যদি সিস্টেমটি আর পরীক্ষামূলক পর্যায়ে না থাকে তবে এটি ইতিমধ্যে "স্থিতিশীল এবং সুরক্ষিত" হওয়া উচিত। পঞ্চম আদেশটি সর্বাধিক গুরুত্ব বহন করে, কারণ এটি একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থার নির্মাতা এবং পরিচালকদের দায়িত্বকে সংজ্ঞায়িত করে। এটি আশা করি মানুষকে এলোমেলোভাবে অগ্রগতি ঠেলে না, তবে উপলব্ধ বিকল্পগুলি এবং তাদের পছন্দগুলির প্রভাবগুলি অন্বেষণ করতে পরিচালিত করবে৷ তদুপরি, ফলাফলের জন্য একজন ব্যক্তিকে দায়ী করা গুরুত্বপূর্ণ যাকে আপনি বিশ্বাস বা অবিশ্বাস করতে পারেন এবং আপনি গণনার ভিত্তিতে করা পছন্দগুলির জন্য একটি মেশিনকে ধন্যবাদ বা সমালোচনা করতে পারবেন না।
এই কারণে, যদিও AI প্রযুক্তিগুলি এখন অনেক ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয়, আমি মনে করি তারা মানুষকে অভিভূত করতে সক্ষম হবে না এবং অর্থ বা চিকিৎসা পূর্বাভাসের মতো সেক্টরে সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থা থাকবে না। ডেটা বিশ্লেষণের জন্য AI এর আবেদন হল যে এটি যে কোনও জায়গায় প্রয়োগ করা যেতে পারে, যেহেতু তথ্য জীবনের প্রতিটি ক্ষেত্রে জমা করা যেতে পারে। মানুষ AI এর সম্ভাব্যতা দ্বারা মুগ্ধ হয় আমাদের উপলব্ধ তথ্যগুলিকে আরও ভালভাবে বুঝতে সক্ষম হতে, আমাদের নতুন আবিষ্কার করতে বা আরও উত্পাদনশীলভাবে কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম হতে এবং কম দক্ষ হতে পারে এমন অন্যান্য উপায়গুলি চেষ্টা করার প্রচেষ্টাকে সীমিত করতে।
যাইহোক, এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে জড়িত হওয়া এবং ভুল করা আমাদের অভিজ্ঞতা থেকে শেখার মাধ্যমে অগ্রগতির অনুমতি দেয় এবং আমাদের ক্রিয়াকলাপের গুরুত্ব বুঝতে দেয়, যেহেতু আমাদের অবশ্যই তাদের জন্য দায়বদ্ধ হতে হবে। মানুষের যা দরকার তা হল কীভাবে এআই প্রযুক্তিগুলি যথাযথভাবে ব্যবহার করা যায় তার একটি সংস্কৃতি বিকাশ করা, অনুসন্ধিৎসু হন এবং সম্পূর্ণরূপে মেশিনের উপর নির্ভর না করতে শিখুন, তবে লক্ষ্য অর্জনের অন্য উপায় আছে কিনা তা সবসময় নিজেকে জিজ্ঞাসা করার ক্ষমতা রাখুন।
আমি একটি বুদ্ধিমান মেশিনের সুনির্দিষ্ট সংজ্ঞা সম্পর্কে একটি মন্তব্য দিয়ে শেষ করতে চাই; যদিও গত দশকে অবিশ্বাস্য সাফল্য রয়েছে, যেমন দাবা বা সমান খেলায় চ্যাম্পিয়নদের সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে সক্ষম সফ্টওয়্যারের বিকাশ সহ, যদি ইমেজে নির্দিষ্ট উপাদানগুলিকে স্বীকৃতি দেওয়ার মতো কাজের ক্ষেত্রে মানুষকে ছাড়িয়ে না যায় তবে এই মেশিনগুলি তারা কেবল কার্যক্রম পরিচালনা করে যার জন্য তারা বিশেষভাবে প্রোগ্রাম করা হয়েছিল।
আমি মনেকরি যে একটি "বুদ্ধিমান" সত্তার অন্যান্য ক্রিয়াকলাপগুলিও সম্পাদন করতে সক্ষম হওয়া উচিত, শুধুমাত্র কিভাবে আচরণ করতে হবে সেই জ্ঞানই নয়, তার স্বার্থের জন্য কোন কাজটি সর্বোত্তম তা বেছে নেওয়ার বিবেকও রয়েছে। নিজের এবং নিজের ক্ষমতা সম্পর্কে সচেতনতা মানুষের মৌলিক বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি এবং আমি বিশ্বাস করি যে বুদ্ধিমত্তার কথা বলতে সক্ষম হওয়া প্রয়োজন। জ্ঞানীয় বিজ্ঞানের ক্ষেত্রের গবেষকরা এটিকে আরও ভালভাবে বুঝতে আগ্রহী, এমনকি যদি এটি এখনও মেশিনে প্রতিলিপি করা হয়নি। আমার মতে, এটি একটি মূল লক্ষ্য হবে, তবে এটি অর্জন না হওয়া পর্যন্ত আমি সেখানে বিশ্লেষণ করা সিস্টেমগুলিকে সম্পূর্ণ "বুদ্ধিমান" হিসাবে সংজ্ঞায়িত করতে সক্ষম বোধ করি না।
