কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) দীর্ঘকাল ধরে কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রের মধ্যে একটি গুঞ্জনযুক্ত শব্দ ছিল, তবে ২০২২ সালের শেষের দিক থেকে এটি প্রতিদিনের কথোপকথনে বিস্ফোরিত হয়েছে। মেশিন লার্নিং এবং বৃহত ভাষার মডেলগুলিতে দ্রুত অগ্রগতির সাথে, এআই এখন প্রায় প্রতিটি ডিজিটাল মিথস্ক্রিয়ায় সংহত হয়েছে। এই প্রযুক্তিগত বিপ্লবকে ঘিরে পরিভাষা বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আপনি একজন ছাত্র, পেশাদার, বা কেবল কৌতূহলী পাঠক, এই বিস্তৃত গাইড এআই শর্তাদি অবশ্যই জানতে হবে স্বচ্ছতার সাথে ভবিষ্যতে নেভিগেট করার ক্ষমতা দেবে।
অবশ্যই এআই শর্তাদি জানতে হবে: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভিত্তি
এর মূলে, কৃত্রিম বুদ্ধি (এআই) কম্পিউটার সিস্টেমগুলিকে বোঝায় যেগুলি সাধারণত মানব বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন হয় এমন কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম। এই কাজগুলির মধ্যে ভাষা বোঝা, নিদর্শনগুলি স্বীকৃতি দেওয়া, সিদ্ধান্ত নেওয়া এবং অভিজ্ঞতা থেকে শেখার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এআই সিস্টেমগুলি মানুষের মতো কার্য সম্পাদন করতে পারে এমন মডেলগুলি তৈরি করতে অ্যালগরিদমের মাধ্যমে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করে কাজ করে।
স্ট্যান্ডেলোন রোবট হিসাবে বিদ্যমান থাকার পরিবর্তে, বেশিরভাগ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি সফ্টওয়্যার-চালিত এবং পর্দার আড়ালে পরিচালিত হয়-যেমন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পাঠ্য, ব্যক্তিগতকৃত সামগ্রীর সুপারিশ এবং স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক পরিষেবা।
এআই বোঝার ক্ষেত্রে এটি কীভাবে পরিচালিত হয় তাও ডেমিস্টাইংয়ের সাথে জড়িত। আজকের অনেক উদ্ভাবনের পিছনে ইঞ্জিনটি হ’ল মেশিন লার্নিং – এমন একটি কৌশল যেখানে কম্পিউটারগুলি বারবার ডেটা বিশ্লেষণ করে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য প্রশিক্ষিত হয়। এই নিদর্শনগুলি সময়ের সাথে সাথে সিস্টেমগুলি আরও ভাল হতে সহায়তা করে, ঠিক যেমন অনুশীলনের মাধ্যমে মানুষের উন্নতি হয়।
মেশিন লার্নিং এবং বড় ভাষার মডেল: এআইয়ের পিছনে শক্তি
যদি এআই গন্তব্য হয়, মেশিন লার্নিং রোডম্যাপ। এটি এআইয়ের একটি উপসেট যেখানে মেশিনগুলি সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিংয়ের চেয়ে ডেটা থেকে শিখতে পারে। লক্ষ লক্ষ বা এমনকি কোটি কোটি উদাহরণ প্রক্রিয়াকরণ করে, মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি প্রবণতাগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে – যেমন গানের পরামর্শ দেওয়া বা চিকিত্সার শর্তগুলি নির্ণয় করা।
মেশিন লার্নিং এর বিকাশ সম্ভব করে তোলে বড় ভাষার মডেল (এলএলএম) চ্যাটজিপিটি -র মতো। এই মডেলগুলি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে নির্মিত হয়েছে যা মানব মস্তিষ্কের তথ্য প্রক্রিয়া করে এমনভাবে অনুকরণ করে। বিস্তৃত ভাষার ডেটাসেটগুলিতে প্রশিক্ষিত, এলএলএম প্রসঙ্গ, উপদ্রব এবং মানব কথোপকথনের ধরণগুলি বুঝতে শিখেছে।
এলএলএম হ’ল সরঞ্জামগুলির পিছনে ইঞ্জিন যা প্রবন্ধ লিখতে, প্রশ্নের উত্তর দিতে এবং পাঠ্য অনুবাদ করতে পারে। তারা আবেগ বা চেতনা ধারণ করে না, তবে তাদের প্রতিক্রিয়াগুলি মানব প্রতিক্রিয়া (আরএলএইচএফ) থেকে শক্তিবৃদ্ধি শেখার জন্য উল্লেখযোগ্যভাবে মানবিক ধন্যবাদ অনুভব করতে পারে।
নতুন সীমান্তগুলি অন্বেষণ: জেনারেটর এআই, মাল্টিমোডাল মডেল এবং হ্যালুসিনেশন
জেনারেটরি এআই
জেনারেটরি এআই কেবল তথ্য বোঝার জন্য নয়, নতুন সামগ্রী তৈরি করে আরও একধাপ এগিয়ে যায়। চিত্র এবং সংগীত উত্পন্ন করা থেকে শুরু করে গল্প এবং কোড লেখার ক্ষেত্রে, ডাল · ই এবং মিড জার্নির মতো জেনারেটর এআই সরঞ্জামগুলি সৃজনশীলতার রূপান্তর করছে। এই সিস্টেমগুলি এমন সামগ্রী তৈরি করতে বিদ্যমান ডেটা থেকে কাঠামো এবং স্টাইল শিখেছে যা মূল তবে সুসংগত মনে করে।
এআই -তে হ্যালুসিনেশন
এর উজ্জ্বলতা সত্ত্বেও, জেনারেটর এআই এর সীমাবদ্ধতা রয়েছে। এরকম একটি চ্যালেঞ্জ হ’ল এআই হ্যালুসিনেশন – যেখানে মডেলটি ভুল বা মনগড়া তথ্য উত্পন্ন করে। এটি ঘটে কারণ এআই মডেলগুলি সত্যই সত্য “জানে” না; তারা সত্য নয়, সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে কী ঘটবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করে। বিকাশকারীরা গ্রাউন্ডিংয়ের মতো কৌশলগুলির মাধ্যমে এটিকে প্রতিরোধ করে, যার মধ্যে প্রশিক্ষণের সময় নির্ভরযোগ্য ডেটা উত্স সরবরাহ করা জড়িত।
মাল্টিমোডাল মডেল
মাল্টিমোডাল মডেল পাঠ্য, চিত্র এবং অডিও যেমন একযোগে বিভিন্ন ধরণের ইনপুটগুলি প্রক্রিয়াকরণ করতে সক্ষম। এই মডেলগুলি বিশ্বকে আরও সামগ্রিকভাবে বোঝার এআইয়ের ক্ষমতাতে একটি লিপ ফরোয়ার্ড উপস্থাপন করে। উদাহরণস্বরূপ, তারা কোনও ফটো সম্পর্কে একটি প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে বা কোনও চিত্রের সামগ্রীর উপর ভিত্তি করে একটি ক্যাপশন সরবরাহ করতে পারে।
প্রম্পটস, কপিলটস এবং প্লাগইনস: এআইয়ের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করা
প্রম্পটস
ক প্রম্পট একটি এআই মডেলকে দেওয়া নির্দেশনা – এটি একটি প্রশ্ন, বিবৃতি বা এমনকি একটি চিত্র হতে পারে। সঠিক এবং দরকারী আউটপুট পাওয়ার জন্য কার্যকর প্রম্পটগুলি কারুকাজ করা গুরুত্বপূর্ণ। এটিকে কোনও রেস্তোঁরায় বিশদ অর্ডার দেওয়ার মতো ভাবেন; আপনার অনুরোধটি যত বেশি সুনির্দিষ্ট, ফলাফল তত ভাল।
এআই কপিলটস
কো -পাইলটস এআই-চালিত সহায়ক যা ব্যবহারকারীদের মাইক্রোসফ্ট ওয়ার্ড বা এক্সেলের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে কাজগুলি সম্পাদন করতে সহায়তা করে। তারা লিখতে, সংক্ষিপ্তকরণ, অনুসন্ধান বা পরামর্শ দেওয়ার জন্য এলএলএমকে উপার্জন করে – নাটকীয়ভাবে উত্পাদনশীলতা বাড়িয়ে তোলে। তারা স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী নয় তবে রিয়েল-টাইম ডিজিটাল সহযোগী হিসাবে কাজ করে।
প্লাগইন
প্লাগইন বাহ্যিক সরঞ্জাম এবং ডাটাবেসগুলির সাথে ইন্টারফেস করার অনুমতি দিয়ে এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির ক্ষমতাগুলি প্রসারিত করুন। উদাহরণস্বরূপ, একটি ই-কমার্স অ্যাপ্লিকেশনটিতে একটি এআই কপিলোট রিয়েল-টাইম ইনভেন্টরি বা ট্র্যাক শিপমেন্টগুলি পরীক্ষা করতে প্লাগইন ব্যবহার করতে পারে। এই মডুলার পদ্ধতির এআই সিস্টেমগুলি অভিযোজ্য এবং শক্তিশালী করে তোলে।
কেন দায়বদ্ধ এআই গুরুত্বপূর্ণ
যেহেতু এআই সিস্টেমগুলি স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ এবং শিক্ষার মতো সমালোচনামূলক ক্ষেত্রে প্রভাব অর্জন করে, নৈতিক বিবেচনাগুলি সর্বজনীন। দায়ী এআই এই প্রযুক্তিগুলি নিরাপদ, ন্যায্য এবং অন্তর্ভুক্তিমূলক তা নিশ্চিত করার লক্ষ্যে একটি কাঠামো। যেহেতু এআই সামাজিক পক্ষপাতিত্বগুলি প্রতিফলিত করতে পারে এমন ডেটাতে প্রশিক্ষিত হয়, তাই বিকাশকারীদের অবশ্যই এই সমস্যাগুলি সনাক্ত এবং প্রশমিত করতে সক্রিয়ভাবে কাজ করতে হবে।
ব্যবহারকারী ইন্টারফেসগুলিতে ব্যবহৃত ডেটাসেটগুলি থেকে দায়বদ্ধ এআই স্প্যানের জন্য গাইডলাইনগুলি তৈরি করা হয়েছে এবং এমনকি এই সিস্টেমগুলি কীভাবে ব্যবহার করা যায় তার সীমাবদ্ধতাগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। এটি এআইকে মানবিক মূল্যবোধের সাথে সারিবদ্ধ করার এবং এটি নিশ্চিত করা যে এটি সমস্ত সমাজের কাজ করে, কেবল একটি সুবিধাজনক কয়েকটি নয়।
উদীয়মান প্রযুক্তিগুলিতে আরও অন্তর্দৃষ্টিগুলির জন্য, অন্বেষণ করুন ইংরেজি বিভাগ আমাদের সাইটের। আমাদের ডিজিটাল ভবিষ্যতকে রূপদানকারী বাহিনী বুঝতে পেরে এগিয়ে থাকুন। এছাড়াও, আমাদের কভারেজটি আবিষ্কার করুন মেশিন লার্নিং উদ্ভাবন যা শিল্প পরিবর্তন করছে।
মিড-আর্টিকেল রিসোর্স: মেশিন লার্নিংয়ের পিছনে বিজ্ঞানের আরও গভীর নজর দেওয়ার জন্য, ভিজিট করুন nsf.gov।
অবশ্যই এআই শর্তাদি জানতে হবে চূড়ান্ত চিন্তাভাবনা
আমাদের বিশ্বকে গঠনের প্রযুক্তির সাথে জড়িত হওয়ার জন্য অবশ্যই এআই শর্তাদি জানা উচিত। নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে জেনারেটর মডেল পর্যন্ত প্রতিটি বাজওয়ার্ড উদ্ভাবনের ওজন বহন করে। এআই যেমন বিকশিত হতে চলেছে, অবহিত থাকা আপনাকে চ্যালেঞ্জগুলি নেভিগেট করার সময় এর সুবিধাগুলি ব্যবহার করতে সহায়তা করবে। শিখতে থাকুন, সমালোচনা করুন এবং মানবকেন্দ্রিক প্রযুক্তির শক্তি আলিঙ্গন করুন।
FAQs সম্পর্কে অবশ্যই এআই শর্তাদি জানতে হবে
সাধারণ ভাষায় কৃত্রিম বুদ্ধি কী?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বোঝায় কম্পিউটার সিস্টেমগুলিকে এমন কাজগুলি সম্পাদনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যা সাধারণত মানব বুদ্ধি যেমন সিদ্ধান্ত গ্রহণ, ভাষা বোঝার এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি প্রয়োজন।
মেশিন লার্নিং এআই থেকে কীভাবে আলাদা হয়?
মেশিন লার্নিং হ’ল প্রতিটি কাজের জন্য সুস্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা না করে ডেটা থেকে শিখতে এবং সময়ের সাথে তাদের কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য প্রশিক্ষণ কম্পিউটারগুলিতে ফোকাস করা এআইয়ের একটি উপসেট।
বড় ভাষার মডেলগুলি কী কী?
বড় ভাষার মডেলগুলি হ’ল এআই সিস্টেম যা মানুষের মতো ভাষা বোঝার এবং উত্পন্ন করতে প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটাতে প্রশিক্ষিত। এগুলি চ্যাটবট, অনুবাদ অ্যাপ্লিকেশন এবং লেখার সরঞ্জামগুলিতে ব্যবহৃত হয়।
এআই -তে প্রম্পট কী?
একটি প্রম্পট হ’ল একটি এআই সিস্টেমকে সরবরাহ করা একটি নির্দেশনা বা ইনপুট যা এর প্রতিক্রিয়াটিকে গাইড করে। ভাল কারুকার্যযুক্ত অনুরোধগুলি আরও সঠিক এবং সহায়ক আউটপুট দেয়।
কেন দায়বদ্ধ এআই গুরুত্বপূর্ণ?
দায়বদ্ধ এআই নিশ্চিত করে যে এআই প্রযুক্তিগুলি নৈতিকতা, সুরক্ষা এবং স্বচ্ছতার প্রচারের সময় পক্ষপাত এবং ক্ষতি হ্রাস করে নৈতিকভাবে এআই প্রযুক্তিগুলি বিকাশ ও ব্যবহার করা হয়।
এআই কি নিজস্ব সামগ্রী তৈরি করতে পারে?
হ্যাঁ, জেনারেটর এআই সহ, সিস্টেমগুলি শেখা নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে নতুন পাঠ্য, চিত্র বা এমনকি সংগীত তৈরি করতে পারে, যদিও তারা মাঝে মাঝে ভুল তথ্য তৈরি করতে পারে।
