কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স) কি? এটি কীভাবে কাজ করে?  

বাসা থেকে বেরনোর সময় যদি আপনি দেখেন আকাশ মেঘলা, আপনি কি ছাতা নিয়ে বের হবেন? 

উত্তর নিঃসন্দেহে হ্যাঁ। 

আপনি কিভাবে এই সিদ্ধান্তে উপনীত হলেন যে আকাশ মেঘলা থাকলে ছাতা নিতে হবে? উত্তরটা আপনি জানেন — বহুবার আপনার মস্তিষ্ক দেখেছে যে আকাশ মেঘলা থাকলে বৃষ্টি হওয়ার একটা সম্ভাবনা থাকে এবং সেই অভিজ্ঞতা থেকে আপনার মস্তিষ্ক এই সিদ্ধান্ত নিয়েছে যে আজ আপনার ছাতা নিয়ে বের হওয়া উচিত। 

এখন, মনে করুন এই প্রশ্নটি আপনি আপনার কম্পিউটার/স্মার্টফোন কে করলেন, ‘Hey, the sky is cloudy today. Shall I take an umbrella?’ আপনার কম্পিউটার/স্মার্টফোন কি উত্তর দিতে পারবে? 

এককথায়, পারবেনা — কারণ একটি যন্ত্র নিজে থেকে কোন সিদ্ধান্ত নিতে পারেনা। কিন্তু মনে করুন, আপনি আপনার কম্পিউটারকে আগে থেকেই একবছরের প্রতিদিনের আবহাওয়ার তথ্য দিয়ে রেখেছেন এবং একটি প্রোগ্রাম লিখে রেখেছেন যা থেকে আপনার কম্পিউটার মেঘলা দিনের সাথে বৃষ্টির একটি সম্পর্ক নির্ণয় করতে পারবে এবং বৃষ্টি হওয়ার সাথে ছাতা নেওয়ার গুরুত্ব বের করতে পারবে। 

আকাশ কেমন ?	বৃষ্টি হয়েছে ?	ছাতা দরকারী  ?
মেঘলা	হ্যা	হ্যা
রৌদ্রজ্জ্বল	না	না
মেঘলা	হ্যা	হ্যা
মেঘলা	হ্যা	হ্যা
রৌদ্রজ্জ্বল	না	না
মেঘলা	হ্যা	হ্যা

 
এখন যদি আপনি আবার একই প্রশ্ন করেন, আপনার কম্পিউটার আপনাকে এটাই বলবে, আকাশ মেঘলা থাকলে বৃষ্টি হওয়ার সম্ভাবনা ৭0-৮০% , আপনার ছাতা নেওয়া উচিত। 

এই যে আপনার কম্পিউটার আপনার প্রোগ্রামটি ব্যবহার করে আগে থেকেই পাওয়া উপাত্ত (Data) কে বিশ্লেষণ করে আপনাকে একটি তথ্য (Information) দিল, এটাই হচ্ছে Artificial Intelligence বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। আপনি ও ঠিক এভাবেই আপনার মস্তিষ্কে থাকা আগের উপাত্তগুলি পর্যালোচনা এবং বিশ্লেষণ করে সিদ্ধান্তে উপনীত হন। 

যেমন আগেই বলেছি, Artificial Intelligence (AI) বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হ’ল বিশেষ ভাবে লিখিত কিছু কম্পিউটার প্রোগ্রাম যা কিছু অ্যালগোরিদম মেনে কাজ করে। একটি AI -এর কিছু বৈশিষ্ট্য হ’ল — 

• জ্ঞান (Knowledge) : প্রোগ্রামটির নিজস্ব কিছু জ্ঞান ভাণ্ডার (Knowledge Base) থাকবে, যা থেকে সেটি পরবর্তীতে সিদ্ধান্ত গ্রহণ করবে। 
• যুক্তিবোধ (Reasoning Capability) : প্রোগ্রামটি সঞ্চিত উপাত্ত/তথ্য গুলি থেকে একটি প্যাটার্ন/সম্পর্ক নির্ণয় করতে পারবে। আমাদের উদাহরণে যেমন বৃষ্টি হলে ছাতা অবশ্যই দরকার, এটি হ’ল সম্পর্ক নির্ণয়। 
• সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা (Problem Solving Skill) : সমস্ত তথ্য এবং ইনপুট বিশ্লেষণ করে এক বা একাধিক সমাধান বের করার ক্ষমতা থাকবে প্রোগ্রামটির। আকাশ মেঘলা, সুতরাং বৃষ্টি হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে — ছাতা নেওয়া দরকার, এটি হল সমস্যাটির সমাধান। 
• উপলব্ধি (Perception) : প্রচুর উপাত্ত থেকে প্রকৃত তথ্য খুঁজে বের করতে পারবে প্রোগ্রামটি। ‘আজ আকাশ মেঘলা আছে, ছাতা নেওয়া কি দরকার?’ এই প্রশ্নে ‘আকাশ মেঘলা’ এটি হল তথ্য — এটা AI টিকে উপলব্ধি করতে হবে। 

• শিক্ষণ (Learning) : প্রোগ্রামটির নিজেকে পূর্ব অভিজ্ঞতা থেকে শিক্ষিত করতে পারা বাঞ্ছনীয়। আমাদের বৃষ্টির উদাহরণটাই দেখা যাক — মনে করুন আপনি আপনার কম্পিউটারকে বললেন, খুব বেশি বৃষ্টি হলে আপনি রেনকোট ব্যবহার করতে পছন্দ করবেন। আপনার AI এই তথ্যটি নিজের কাছে সঞ্চয় করে রাখবে ((স্বয়ংশিক্ষণ বা Self Learning) এবং পরবর্তীতে এটি বৃষ্টির তীব্রতা অনুযায়ী আপনাকে ছাতা বা রেনকোট ব্যবহারের পরামর্শ দেবে — তবে এক্ষেত্রে কতটা বৃষ্টিকে আপনি খুব বেশি বৃষ্টি বলবেন, সেটি আপনাকে বলে দিতে হবে (সাহায্য প্রাপ্ত শিক্ষা বা Assisted Learning)। 
• পরিকল্পনা (Planning) : আগের অভিজ্ঞতা, সঞ্চিত তথ্য এবং ভবিষ্যত সম্ভাবনা বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যতের জন্য পরিকল্পনা এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার (Decision Making) ক্ষমতা থাকবে। আপনার AI দেখেছে ২০২০ সালের অগাষ্ট মাসে প্রতিদিনই বৃষ্টি হয়েছে, মনে করুন আজ ২০২১ এর ২০ই অগাষ্ট — যদি সম্ভব হয় আবহাওয়ার পূর্বাভাস অন্তর্জাল থেকে সংগ্রহ করে আপনার AI আগে থেকেই আপনাকে ছাতা নিতে বলবে, বাড়ি থেকে বের হবার আগে। 

আরব আমিরাতের গোল্ডেন ভিসা পেতে চান ?

দেখে নিন আপনি কিভাবে সহজেই আবেদন করতে পারবেন।

উপরের সমস্ত বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করে AI কে দুটি ভাগে ভাগ করা হয় — 

• দুর্বল (Weak AI) : এই AI গুলি সাধারণতঃ কিছু পূর্ব নির্ধারিত অ্যালগোরিদম মেনে সঞ্চিত তথ্যের ভিত্তিতে কাজ করে। গুগলের অ্যাসিস্ট্যান্ট, অ্যাপল এর সিরি, আমাজনের অ্যালেক্সা এগুলি হ’ল Weak AI এর উদাহরণ যেগুলি আগে থেকেই বলে রাখা কাজ গুলি করতে পারে। যেমন, আপনি হয়তো গুগল অ্যাসিস্ট্যান্ট কে বললেন, ‘Hey Google, please call Mr. X’. গুগল অ্যাসিস্ট্যান্ট ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রোসেসিং (Natural Language Processing) এর মাধ্যমে আপনার অনুরোধ থেকে ‘Call’ এবং ‘Mr. X’ শব্দ দুটি আলাদা করে বুঝে নেবে আপনি আপনার কন্ট্যাক্ট লিস্টের Mr. X কে ফোনকল করতে বলছেন। এই AI গুলি Perception, Reasoning, Planning এবং Decision Making করতে পারেনা। বিভিন্ন চ্যাটবট গুলি হ’ল দুর্বল AI এর প্রকৃষ্ট উদাহরণ। 
   

• শক্তিশালী (Strong AI) : টোনি স্টার্ক এর J.A.R.V.I.S কে মনে আছে — যে পুরো স্টার্ক টাওয়ার কে পরিচালনা করতো, আয়রন আর্মার স্যুটগুলি নিয়ন্ত্রণ করতো এবং টোনি-কে নতুন কিছু বানাতে সাহায্য করতো? J.A.R.V.I.S ছিল একটি শক্তিশালী AI যে নিজে থেকে সিদ্ধান্ত নিতে পারতো এবং নিজে নিজে শিখতে পারতো। এই AI গুলি শুধুমাত্র আগে সঞ্চিত তথ্য ব্যবহার করার বদলে সমস্যাটির অবস্থা এবং পরিবেশ অনুযায়ী সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম — অধিকাংশ ক্ষেত্রে এদের অন্তিম ফলাফল গুলি আগে থেকে অনুমান করা যায় না। এই AI গুলির কার্যপ্রণালী অনেকাংশে মানবমস্তিষ্কের মতো। বিভিন্ন গেম ইঞ্জিন হ’ল শক্তিশালী AI এর উদাহরণ। 

AI একটি সুবিশাল বিষয় এবং এর ইতিহাস, প্রোগ্রামিং, ব্যবহার ও ভবিষ্যত — এই সবকিছু নিয়ে বিস্তারিত ব্যাখ্যা ও বিশ্লেষণ একটি সুদীর্ঘ আলোচনার দাবি রাখে। 

আশা করি, এই লেখাটি পড়ার পরে Artificial Intelligence বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে আপনার একটি সম্যক ধারণা হয়েছে।