Facebook
Twitter
LinkedInAI ২০২৪: কতদূর এগোল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা?
Year End 2024: সত্যিই কি মানুষের জন্য বিপজ্জনক, না কি বিশ্বের উন্নতির শ্রেষ্ঠ চাবিকাঠি? এই এক বছরে কতটা এগলো AI?
Whatsapp
রোবোটিক্স প্রযুক্তির সফটওয়্যর এর অংশ হিসাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)- ব্যবহার দিন দিন বাড়ছে
রোবোটিক্স প্রযুক্তির সফটওয়্যর এর অংশ হিসাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)- ব্যবহার দিন দিন বাড়ছে
২০২৪ সাল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) জন্য উল্লেখযোগ্য বছর। পদার্থবিজ্ঞানে, জিওফ্রে হিন্টন এবং জন হপফিল্ড মেশিন লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের বিষয়ে তাঁদের মৌলিক অবদানের জন্য নোবেল পুরস্কারে সম্মানিত হয়েছেন। তাঁদের গবেষণা আধুনিক AI প্রযুক্তির ভিত্তি স্থাপন করেছে, যা ডিপ লার্নিং এবং জেনারেটিভ মডেল তৈরির পথ প্রশস্ত করেছে। রসায়নে, ডেমিস হাসাবিস এবং জন জাম্পার আলফাফোল্ড মডেলের জন্য নোবেল পুরস্কার অর্জন করেছেন। এই AI মডেল প্রোটিনের গঠন নির্ধারণে অসাধারণ সাফল্য দেখিয়েছে যা ভবিষ্যতে নতুন ওষুধ আবিষ্কারে দিশা দেখাবে। এই উল্লেখযোগ্য স্বীকৃতির পাশাপাশি, ২০২৪ সাল নিজেই যেন AI-এর অগ্রগতিতে এক মাইলফলক হয়ে উঠেছে। জেনারেটিভ AI, স্বাস্থ্যসেবা, ব্যবসা, জলবায়ু পরিবর্তন মোকাবিলা এবং পরবর্তী প্রজন্মের প্রযুক্তি বিশ্বকে নতুন দিশা দেখিয়েছে। AI-এর এই অভূতপূর্ব অগ্রগতি সমাজের প্রতিটি স্তরে প্রভাব ফেলছে, যা প্রযুক্তির ভবিষ্যৎ গঠনে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।
জেনারেটিভ AI-এর উন্নতি
জেনারেটিভ AI কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা, যা বিদ্যমান ডেটার প্যাটার্ন এবং কাঠামো শিখে নতুন কনটেন্ট তৈরি করতে সক্ষম। এটি টেক্সট, ছবি, সঙ্গীত এবং ভিডিওর মতো উচ্চমানের আউটপুট তৈরিতে দক্ষ। ২০২২ সালে চ্যাটজিপিটি-র আত্মপ্রকাশ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং জেনারেটিভ AI (GAI)-এর ক্ষেত্রে এক যুগান্তকারী পরিবর্তন এনেছে। যদিও GAI নিয়ে গবেষণা বহুদিন ধরে চলছিলই। তবে চ্যাটজিপিটি বাজারে আসার পর এই প্রযুক্তির সম্ভাবনা ও ব্যবহারিক ক্ষেত্র দ্রুত প্রসারিত হয়। চ্যাটজিপিটি-র সাফল্যের পর Bard, Stable Diffusion, DALL-E, Make-A-Video, Runway ML, এবং Jukebox-এর মতো অত্যাধুনিক টুল তৈরি হয়েছে, যা সৃজনশীল কাজ থেকে বৈজ্ঞানিক গবেষণা পর্যন্ত বিভিন্ন ক্ষেত্রে কার্যকর। এই টুলগুলি পাঠ রচনা, সঙ্গীত তৈরি, ছবি প্রযোজনা, ভিডিও সম্পাদনা, কোড জেনারেশন এবং বৈজ্ঞানিক গবেষণায় উল্লেখযোগ্য ভূমিকা রাখছে। Stable Diffusion, GPT-৩ এবং GPT-৪ এর মতো ট্রান্সফরমার মডেল, ভ্যারিয়েশনাল অটোএনকোডার, এবং জেনারেটিভ অ্যাডভার্সারিয়াল নেটওয়ার্কের (GAN) মতো প্রযুক্তি এই সব টুলের ভিত্তি। জেনারেটিভ AI-এর এই অগ্রগতি ব্যবসা, স্বাস্থ্যসেবা, শিক্ষা, বিনোদন এবং গণমাধ্যমের মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিপুল সম্ভাবনার দরজা খুলে দিয়েছে। তবে এর সঙ্গে ছদ্মবেশ ধারণ, কর্মসংস্থান হারানো, গোপনীয়তা লঙ্ঘন, সাইবার নিরাপত্তার ঝুঁকি এবং ভুয়ো তথ্যের বিস্তারের মতো চ্যালেঞ্জও তৈরি হয়েছে। GAI তাই যেমন ভবিষ্যতের সম্ভাবনার প্রতীক, তেমনই এর সঠিক এবং দায়িত্বশীল ব্যবহারের বিষয়েও সতর্ক থাকা জরুরি।
আরও পড়ুন- AI-ই বিজ্ঞানীদের শেষ ভরসা? কী বলছেন রসায়নে নোবেলজয়ী হ্যাসাবিস?
জলবায়ু পরিবর্তনে AI-এর ভূমিকা
পরিবেশগত চ্যালেঞ্জ বোঝা এবং সমাধানের ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) নতুন মাত্রা যোগ করেছে। Nvidia-র মতো কোম্পানিগুলি Earth-2 প্রকল্পের মাধ্যমে AI, পদার্থবিজ্ঞান এবং কম্পিউটার গ্রাফিক্সের সমন্বয়ে অত্যন্ত নির্ভুল জলবায়ু মডেল তৈরি করেছে। এর ফলে আবহাওয়ার পূর্বাভাস আরও সঠিকভাবে জানা সম্ভব হচ্ছে। বৈশ্বিক আবহাওয়া বিভাগগুলি এই পদ্ধতি গ্রহণ করে কার্যকর প্রতিরোধমূলক কৌশল তৈরি করছে। ভূস্থানিক বিশ্লেষণেও AI এবং ML-এর ভূমিকা উল্লেখযোগ্য। এতদিন এই বিশ্লেষণ মানব-নির্ভর পদ্ধতির উপর নির্ভর করত, যা সময়সাপেক্ষ এবং বড় ডেটাসেট পরিচালনায় সীমাবদ্ধ ছিল। এখন, ডিপ লার্নিং, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং স্বয়ংক্রিয় ফিচার এক্সট্রাকশনের মতো AI প্রযুক্তি জিআইএস (Geographic Information Systems)-এর কার্যক্ষমতা বাড়িয়েছে। এই উন্নতিগুলির মাধ্যমে স্যাটেলাইট ছবি, LiDAR, এবং সেন্সর নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে প্যাটার্ন শনাক্তকরণ, রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ আরও নির্ভুলভাবে সম্ভব হচ্ছে। পরিবেশগত চ্যালেঞ্জ মোকাবিলায় এটি এক নতুন দিগন্ত খুলে দিয়েছে।
এই প্রযুক্তিগুলির ব্যবহার বিভিন্ন ক্ষেত্রে ছড়িয়ে পড়েছে, যেমন:
পরিবেশ পর্যবেক্ষণ: AI মডেলগুলি বাস্তব সময়ে বন উজাড়, হিমবাহ গলন এবং দূষণ পর্যবেক্ষণ করতে সক্ষম।
নগর পরিকল্পনা: স্মার্ট সিটি উদ্যোগ AI ব্যবহার করে যানবাহনের চলাচল, পরিকাঠামো পরিকল্পনা এবং জনসংখ্যার ঘনত্ব বিশ্লেষণ করছে।
দুর্যোগ ব্যবস্থাপনা: বন্যা, হারিকেন এবং দাবানলের জন্য প্রাথমিক সতর্কতা ব্যবস্থায় AI ব্যবহার করা হচ্ছে, যা বিশাল পরিমাণ সেন্সর এবং আবহাওয়া ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে।
কৃষি: প্রিসিশন ফার্মিং বা নির্ভুল চাষাবাদ AI ব্যবহার করে মাটির স্বাস্থ্যের বিশ্লেষণ, সেচ ব্যবস্থার অপ্টিমাইজেশন এবং ফসলের উৎপাদনের পূর্বাভাস দিচ্ছে।
AI-চালিত সার্চ ইঞ্জিন
সার্চ ইঞ্জিন প্রযুক্তির জগতে AI-চালিত টুলস একটি নতুন যুগের সূচনা করেছে। Perplexity AI এবং OpenAI-এর ChatGPT Search ব্যবহারকারীদের জন্য কথোপকথনভিত্তিক সার্চ অভিজ্ঞতা নিয়ে এসেছে। এই টুলগুলো কেবল স্ট্যাটিক লিঙ্ক সরবরাহের বদলে ব্যবহারকারীদের প্রশ্নের গভীরতর অর্থ বুঝে প্রাসঙ্গিক ও বিস্তারিত উত্তর প্রদান করে। এটি সার্চ প্রক্রিয়াকে আরও কার্যকর এবং ব্যবহারবান্ধব করে তুলেছে। এই প্রতিযোগিতার মুখে, Google-এর মতো বৃহৎ সার্চ ইঞ্জিন কোম্পানিগুলি তাদের প্ল্যাটফর্মে জেনারেটিভ AI ফিচার যুক্ত করেছে। এই উন্নতিগুলি এখন AI-চালিত সারাংশ, প্রাসঙ্গিক তথ্য এবং কথোপকথনভিত্তিক ফলাফল সরবরাহ করছে। ব্যবহারকারীরা আরও নির্দিষ্ট বা বিস্তৃত প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারেন এবং দ্রুত ও কার্যকর তথ্য পেতে পারেন। AI-চালিত এই নতুন টুলগুলি সার্চ ইঞ্জিনের কার্যকারিতা এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে নতুন উচ্চতায় নিয়ে গেছে। এটি প্রযুক্তির জগতে একটি বড় পরিবর্তন এনে দিয়েছে, যেখানে AI ব্যবহারকারীর প্রয়োজন বুঝে আরও দ্রুত ও সুনির্দিষ্ট তথ্য সরবরাহ করতে সক্ষম।
আরও পড়ুন- বুদ্ধি ফুটুক নাই ফুটুক, AI জাগ্রত দ্বারে!
স্বাস্থ্য-ব্যবস্থা উন্নয়নে AI-এর ব্যবহার
উচ্চমানের স্বাস্থ্যসেবা সমাজের মৌলিক চাহিদাগুলোর একটি। এই ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বিশাল ভূমিকা পালন করছে। AI ডেটা বিশ্লেষণে বিশেষ ভূমিকা রাখছে, যেমন ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড, মেডিক্যাল ইমেজিং এবং পরিধানযোগ্য ডিভাইস থেকে তথ্য সংগ্রহ করে জটিল প্যাটার্ন এবং প্রবণতা বিশ্লেষণ। এই বিশ্লেষণ স্বাস্থ্য প্রশাসকদের সম্পদ বণ্টন, কর্মী ব্যবস্থাপনা এবং প্রতিরোধমূলক পদক্ষেপে সহায়তা করছে। ক্লিনিক্যাল ক্ষেত্রে, রোগীর মেডিক্যাল ইতিহাস, লক্ষণ এবং পরীক্ষার ফলাফল বিশ্লেষণ করে AI রিয়েল-টাইমে সঠিক রোগ নির্ণয় নিশ্চিত করছে। AI অপারেশনাল দক্ষতাও বাড়াচ্ছে, যেমন অ্যাপয়েন্টমেন্ট নির্ধারণ, বীমা দাবির প্রসেসিং, এবং রিপোর্ট তৈরির মতো কাজগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন করছে। পাশাপাশি, রোগীর জেনেটিক তথ্য ও চিকিৎসা ইতিহাস বিশ্লেষণ করে ব্যক্তিগত চিকিৎসা পরিকল্পনা তৈরি করছে।
তবে, রোগীর তথ্যের গোপনীয়তা এবং অটোমেশনের উপর অতিরিক্ত নির্ভরশীলতা-র মতো চ্যালেঞ্জ মোকাবিলায় আরও নিয়ন্ত্রণ এবং সতর্কতা প্রয়োজন।
অর্থনীতিতে AI
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলোর কার্যক্রম এবং গ্রাহকদের সঙ্গে সম্পর্কের ধরনে বিপ্লব ঘটাচ্ছে। AI-এর মাধ্যমে জালিয়াতি সনাক্তকরণ, ক্রেডিট স্কোরিং এবং বিনিয়োগ পূর্বাভাস আরও নির্ভুল এবং কার্যকর হচ্ছে। AI-ভিত্তিক অ্যান্টি-মানি লন্ডারিং সিস্টেম এবং ট্রেডিং অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা আর্থিক খাতে অপরিহার্য হয়ে উঠেছে।
এছাড়া, বিক্রয় পূর্বাভাস এবং ঋণের সিদ্ধান্ত গ্রহণের মতো প্রক্রিয়া AI স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন করছে, যা আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলোর দক্ষতা এবং উদ্ভাবন ক্ষমতা বাড়াচ্ছে। তবে, AI ব্যবহারে পক্ষপাতের ঝুঁকি, সাইবার নিরাপত্তার হুমকি এবং মানব পর্যবেক্ষণের অভাবে ভুল সিদ্ধান্তের সম্ভাবনা রয়েছে।
আরও পড়ুন- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: যন্ত্রের যন্ত্রণা নাকি আধুনিক যুগের শাণিত হাতিয়ার?
AI এবং ৫জি/৬জি প্রযুক্তি
বেতার যোগাযোগ প্রযুক্তি শিল্পে দীর্ঘ কয়েক দশক ধরে সৃজনশীল উন্নয়ন হয়ে চলেছে। বর্তমান 4G LTE নেটওয়ার্ক মোবাইল ইন্টারনেটের প্রসারে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রেখেছে, যা মোবাইল শপিং, পেমেন্ট, স্মার্ট হোম/সিটি এবং মোবাইল গেমিং-এর মতো উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশনকে সম্ভব করেছে। 5G নেটওয়ার্ক, যা এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে, eMBB (enhanced mobile broadband), uRLLC (ultra-reliable and low-latency communications) এবং mMTC (massive machine-type communications) এর মতো সেবা প্রদান করবে। Cisco-র পূর্বাভাস অনুযায়ী, বড় অপারেটররা আগামী এক-দুই বছরের মধ্যে 5G নেটওয়ার্কে উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগ করবে। তবে, 5G-এর বাস্তবায়ন শুরুর সঙ্গেই, 6G-র রোডম্যাপ, এর প্রয়োজনীয়তা এবং প্রযুক্তিগত কাঠামো নিয়ে আলোচনা শুরু হয়েছে। 6G হবে আরও উন্নত, যা বেতার প্রযুক্তির অগ্রগতিকে 'সংযুক্ত বস্তু' (connected things) থেকে 'সংযুক্ত বুদ্ধিমত্তা' (connected intelligence)-র দিকে নিয়ে যাবে। এর বৈশিষ্ট্যগুলোর মধ্যে রয়েছে: উচ্চ গতির ডেটা হার, স্যাটেলাইট সিস্টেমের সমন্বয়ে সর্বত্র নির্ভরযোগ্য নেটওয়ার্ক, নুন্যতম সময়ের মধ্যে বিভিন্ন সার্ভিস প্রদান। এটি শিল্প, স্বাস্থ্যসেবা, পরিবহন এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রে যুগান্তকারী পরিবর্তন আনবে।
এছাড়াও সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, রোবোটিক্স প্রযুক্তির সফটওয়্যর এর অংশ হিসাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)- ব্যবহার দিন দিন বাড়ছে। কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার করা হচ্ছে মুখ শনাক্তকরণে, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) ব্যবহার করা হচ্ছে ভাষা শনাক্তকরণে,। এর পাশাপাশি, উন্নত পরিবহন ব্যবস্থার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ হিসেবে স্বয়ংচালিত যানবাহনও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং রোবোটিক্সের সংমিশ্রণের একটি প্রধান উদাহরণ। গত কয়েক বছরে স্বয়ংচালিত যান নিয়ে একাডেমিক এবং শিল্পক্ষেত্রে গভীর এবং বিস্তৃত গবেষণা হয়েছে। সাম্প্রতিক গবেষণায় ড্রোন, বা আধুনিক গাড়ীতে ডাটা স্টোর, ডাটা আনাল্যসিস এর মত কাজগুল করার জন্য উপযোগী পরিকা ঠা ম তৈরি করা নিয়ে গবেষণা হচ্ছে।
২০২৪ সালের AI-এর উন্নয়নগুলি দেখিয়েছে প্রযুক্তি বিশ্ব পরিবর্তনের ক্ষমতা রাখে। জেনারেটিভ AI থেকে শুরু করে স্বাস্থ্যসেবা এবং জলবায়ু পরিবর্তন মোকাবিলার মতো বৈশ্বিক চ্যালেঞ্জগুলিতে AI ভবিষ্যৎ গঠনের একটি অপরিহার্য হাতিয়ারে পরিণত হয়েছে। নোবেল কমিটির স্বীকৃতি AI গবেষণার বৈজ্ঞানিক এবং মানবিক গুরুত্বকে আরও জোরালোভাবে তুলে ধরেছে। তবে, এর পাশাপাশি গোপনীয়তা লঙ্ঘন, সাইবার নিরাপত্তা এবং নৈতিকতার সীমারেখা অতিক্রম করার মতো চ্যালেঞ্জগুলো আমাদের মনে করিয়ে দেয়, AI-এর উন্নয়নে সঠিক নিয়ন্ত্রণ এবং দায়িত্বশীল ব্যবহারের প্রয়োজন। আগামীতে, AI-কে দারিদ্র্য মোকাবিলা, বৈষম্য দূরীকরণ, ক্ষুধা নিরসন, রোগ নিরাময় এবং জলবায়ু সংকট সমাধানের মতো মানব সভ্যতার গভীর সমস্যাগুলোর মোকাবিলায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতেই হবে। AI-এর সঠিক এবং কল্যাণমূলক ব্যবহার কিন্তু আখেরে মানুষের হাতেই।
More Articles
কলকাতার তলপেট মস্তানির একাল সেকাল
