কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার চিত্তাকর্ষক ইনফেরেন্সিং ক্ষমতা থাকতে পারে, তবে শীঘ্রই যে কোনও সময় মানব যুক্তি শক্তির কাছাকাছি কিছু থাকার জন্য এটি গণনা করবেন না। তথাকথিত কৃত্রিম জেনারেল ইন্টেলিজেন্স (এজিআই), বা এআই মানুষের মতো একই পদ্ধতিতে কাজ বা পরিবেশ পরিবর্তনের মাধ্যমে যুক্তি প্রয়োগ করতে সক্ষম এআই এখনও অনেক দূরে। বড় যুক্তিযুক্ত মডেল (এলআরএমএস)নিখুঁত না হলেও, সেই দিকটিতে একটি অস্থায়ী পদক্ষেপ অফার করুন।
অন্য কথায়, রান্নাঘরের আগুনে বা টেবিলে ঝাঁপিয়ে পড়া এবং খাবার স্লিপিং করার জন্য উপযুক্তভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে আপনার খাবার-প্রস্তুত পরিষেবা রোবটটি গণনা করবেন না।
এছাড়াও: মেটা’র নতুন এআই ল্যাবটির লক্ষ্য ‘প্রত্যেকের জন্য ব্যক্তিগত সুপারিনটেলিজেন্স’ সরবরাহ করা – এর অর্থ যাই হোক না কেন
এআইয়ের পবিত্র গ্রেইল দীর্ঘকাল ধরে যতটা সম্ভব মানবিকভাবে চিন্তা করা এবং যুক্তিযুক্ত ছিল – এবং শিল্প নেতারা এবং বিশেষজ্ঞরা সম্মত হন যে আমরা এ জাতীয় বুদ্ধি পৌঁছানোর আগে আমাদের এখনও অনেক দীর্ঘ পথ যেতে হবে। তবে বৃহত্তর ভাষার মডেলগুলি (এলএলএম) এবং তাদের সামান্য আরও উন্নত এলআরএম বংশধররা জটিল মানুষের মতো যুক্তি নয়, ডেটা নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলিতে কাজ করে।
তবুও, এজিআই এবং এলআরএমএসের আশেপাশের বকবক বাড়তে থাকে এবং এটি অনিবার্য ছিল যে হাইপটি প্রকৃত উপলব্ধ প্রযুক্তিটিকে ছাড়িয়ে যাবে।
“আমরা বর্তমানে একটি এআই সাফল্য থিয়েটার প্লেগের মাঝখানে আছি,” বলেছেন রবার্ট ব্লুমোফআকামাইয়ের চিফ টেকনোলজি অফিসার এবং এক্সিকিউটিভ ভিপি। “শিরোনাম-দখল করা ডেমো, উপাখ্যান জয়ী এবং অতিরঞ্জিত ক্ষমতা দ্বারা নির্মিত অগ্রগতির একটি মায়া রয়েছে। বাস্তবে, সত্যই বুদ্ধিমান, ভাবছি এআই অনেক দূরে। ”
একটি সাম্প্রতিক কাগজ অ্যাপল গবেষকরা লিখেছেন এলআরএমএসের প্রস্তুতিকে ডাউনপ্লেড করেছেন। গবেষকরা এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছেন যে এলআরএমএস, বর্তমানে তারা দাঁড়িয়ে আছে, তারা এখন ব্যাপকভাবে ব্যবহারে স্ট্যান্ডার্ড এলএলএমের উপরে এবং তার বাইরে খুব বেশি যুক্তি পরিচালনা করছে না। (আমার জেডডনেট সহকর্মী লেস্টার ম্যাপ এবং সাব্রিনা অর্টিজ কাগজের অনুসন্ধানের দুর্দান্ত ওভারভিউ সরবরাহ করে))
এছাড়াও: অ্যাপলের ‘দ্য মায়া অফ থিংকিং’ মর্মস্পর্শী – তবে এটি যা মিস করেছে তা এখানে
জুমের চিফ টেকনোলজি অফিসার জুয়েডং হুয়াং বলেছেন, এলআরএমগুলি “প্রশিক্ষণ পরবর্তী পর্যায়ে এলএলএম থেকে প্রাপ্ত, যেমন ডিপসেক-আর 1 এর মতো মডেলগুলিতে দেখা যায়”। “এলআরএমএসের বর্তমান প্রজন্ম কেবল চূড়ান্ত উত্তরের জন্য অনুকূল করে তোলে, যুক্তি প্রক্রিয়া নিজেই নয়, যা ত্রুটিযুক্ত বা হ্যালুসিনেটেড মধ্যবর্তী পদক্ষেপের দিকে নিয়ে যেতে পারে।”
এলআরএমএস চিন্তার ধাপে ধাপে শৃঙ্খলা নিয়োগ করে, তবে “আমাদের অবশ্যই স্বীকৃতি দিতে হবে যে এটি সত্যিকারের জ্ঞানের সাথে সমান নয়, এটি কেবল এটি নকল করে,” বলেছেন ইভানা বার্তোলেটিউইপ্রোতে চিফ এআই গভর্নেন্স অফিসার। “এটি সম্ভবত যে চেইন-অফ-চিন্তার কৌশলগুলি উন্নত হবে, তবে তাদের বর্তমান সীমাবদ্ধতাগুলি সম্পর্কে আমাদের বোঝার ভিত্তিতে থাকা গুরুত্বপূর্ণ।”
এলআরএমএস এবং এলএলএম হ’ল পূর্বাভাস ইঞ্জিন, “সমস্যা সমাধানকারী নয়,” ব্লুমোফ বলেছেন। “তাদের যুক্তিটি অ্যালগরিদমিকভাবে সমস্যাগুলি সমাধান করে নয়, এটি যুক্তির মতো দেখাচ্ছে, তবে এটি যুক্তির মতো আচরণ করে না। এআই-তে যুক্তির ভবিষ্যত এলএলএম বা এলআরএমএস থেকে আরও ভাল ডেটা অ্যাক্সেস করা বা যুক্তিতে আরও বেশি সময় ব্যয় করে না, তবে এটি একটি মৌলিকভাবে আর্কিটেকচারের সাথে জড়িত থাকে এবং এটি একটি মৌলিকভাবে বিভিন্ন ধরণের আর্কিটেকচারের প্রয়োজন হয় না যা বাস্তবায়নের জন্য নির্ভর করে না।”
এছাড়াও: 9 প্রোগ্রামিং কাজগুলি আপনার এআইয়ের হাতে দেওয়া উচিত নয় – এবং কেন
এই মুহুর্তে, এআইয়ের যুক্তি সক্ষমতার জন্য আরও ভাল শব্দ “জেগড বুদ্ধি” হতে পারে, বলেছেন Caiming xiongসেলসফোর্সে এআই রিসার্চের ভাইস প্রেসিডেন্ট। “এখানেই এআই সিস্টেমগুলি একটি কাজে দক্ষতা অর্জন করে তবে অন্যটিতে দর্শনীয়ভাবে ব্যর্থ হয় – বিশেষত এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারের ক্ষেত্রে।”
এলআরএমএসের জন্য সম্ভাব্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে কী কী? এবং এই মডেলগুলি গ্রহণ এবং রক্ষণাবেক্ষণের সুবিধা কী? প্রারম্ভিকদের জন্য, ব্যবহারের কেসগুলি বর্তমান এলএলএমগুলির এক্সটেনশনের মতো আরও দেখতে পারে। এগুলি বেশ কয়েকটি ক্ষেত্রে উত্থিত হবে – তবে এটি জটিল। “যুক্তিযুক্ত মডেলগুলির পরবর্তী সীমান্ত হ’ল যুক্তিযুক্ত কাজ যা – গণিত বা কোডিংয়ের বিপরীতে – স্বয়ংক্রিয়ভাবে যাচাই করা শক্ত,” বলেছেন ড্যানিয়েল হোসকেসিটিও এ ক্রেস্তা।
বর্তমানে, উপলভ্য এলআরএমএস ক্লাসিক এলএলএমগুলির বেশিরভাগ ব্যবহারের ক্ষেত্রে কভার করে – যেমন “সৃজনশীল রচনা, পরিকল্পনা এবং কোডিং,” বলেছেন পেট্রোস ইফস্টাথোপল্লোসআরএসএ সম্মেলনে গবেষণার ভাইস প্রেসিডেন্ট। “যেমন এলআরএম উন্নত ও গৃহীত হতে থাকে, মডেলগুলি স্বাধীনভাবে কী অর্জন করতে পারে এবং মডেল-সংঘর্ষের সীমানা কী হবে তার একটি সিলিং থাকবে Future ভবিষ্যতের সিস্টেমগুলি অনুসন্ধান ইঞ্জিন, পদার্থবিজ্ঞানের সিমুলেশন পরিবেশ এবং কোডিং বা সুরক্ষা সরঞ্জামগুলির মতো বাহ্যিক সরঞ্জামগুলি কীভাবে ব্যবহার এবং সংহত করতে হয় তা আরও ভাল শিখবে।”
এছাড়াও: এআইয়ের জন্য ফাউন্ডেশন মডেলগুলি তৈরির জন্য 5 টি টিপস
এন্টারপ্রাইজ এলআরএমগুলির জন্য প্রাথমিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে যোগাযোগ কেন্দ্র এবং বেসিক জ্ঞানের কাজ অন্তর্ভুক্ত। যাইহোক, এই বাস্তবায়নগুলি “বিষয়গত সমস্যা নিয়ে ছড়িয়ে পড়ে,” হোসকে বলেছিলেন। “উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে প্রযুক্তিগত সমস্যাগুলি সমস্যা সমাধান করা, বা অসম্পূর্ণ বা আংশিক জ্ঞানের সাথে কেবলমাত্র উচ্চ-স্তরের লক্ষ্যগুলি দেওয়া, বহু-পদক্ষেপের কাজ পরিকল্পনা ও সম্পাদন করা।” এলআরএমএস বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে এই ক্ষমতাগুলি উন্নত হতে পারে, তিনি ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন।
সাধারণত, “এলআরএমএস এমন কাজগুলিতে এক্সেল যা সহজেই যাচাইযোগ্য তবে মানুষের পক্ষে উত্পন্ন করা কঠিন-কোডিং, জটিল কিউএ, আনুষ্ঠানিক পরিকল্পনা এবং পদক্ষেপ ভিত্তিক সমস্যা সমাধানের মতো অঞ্চল,” হুয়াং বলেছিলেন। “এগুলি হ’ল ডোমেনগুলি যেখানে কাঠামোগত যুক্তি, সিন্থেটিক হলেও, স্বজ্ঞাততা বা ব্রুট-ফোর্স টোকেনের পূর্বাভাসকে ছাড়িয়ে যেতে পারে।”
ইফস্টাথোপল্লোস চিকিত্সা গবেষণা, বিজ্ঞান এবং ডেটা বিশ্লেষণে এআইয়ের শক্ত ব্যবহার দেখে জানিয়েছেন। “এলআরএম গবেষণার ফলাফলগুলি উত্সাহজনক, মডেলগুলির সাথে ইতিমধ্যে ওয়ান-শট সমস্যা সমাধানে সক্ষম, জটিল যুক্তি ধাঁধা মোকাবেলা, পরিকল্পনা করা এবং মধ্য-প্রজন্মের প্রতিক্রিয়াগুলিকে সংশোধন করতে সক্ষম।” তবে এটি এখনও এলআরএমএসের জন্য গেমের প্রথম দিকে রয়েছে, যা পুরোপুরি যুক্তির সর্বোত্তম পথ হতে পারে বা নাও হতে পারে।
এছাড়াও: এআই এজেন্টরা কীভাবে 2028 সালের মধ্যে 450 বিলিয়ন ডলার উত্পন্ন করতে পারে – এবং কী পথে দাঁড়িয়ে আছে
এলআরএমএস থেকে বেরিয়ে আসা ফলাফলগুলিতে বিশ্বাসও সমস্যাযুক্ত হতে পারে, কারণ এটি ক্লাসিক এলএলএমগুলির জন্য হয়েছে। সেলসফোর্সের জিওনগ বলেছেন, “যদি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলি হ’ল, একা দক্ষতার বাইরেও এই সিস্টেমগুলি ধারাবাহিকভাবে এবং নির্ভরযোগ্যভাবে যথেষ্ট পরিমাণে নির্ভরযোগ্যভাবে নির্ভরযোগ্যভাবে নির্ভরযোগ্যভাবে নির্ভরযোগ্যভাবে নির্ভরযোগ্যভাবে এবং ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষেত্রে সমালোচনামূলক ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষেত্রে যথেষ্ট যুক্তিযুক্ত হতে পারে।” “আজকের এলএলএম, যুক্তির জন্য ডিজাইন করা, এখনও কম পড়ে” “
এর অর্থ এই নয় যে ভাষার মডেলগুলি অকেজো, জিয়ং জোর দিয়েছিল। “আমরা তাদের সাফল্যের সাথে কোডিং সহায়তা, সামগ্রী উত্পাদন এবং গ্রাহক পরিষেবা অটোমেশনের জন্য মোতায়েন করছি যেখানে তাদের বর্তমান ক্ষমতাগুলি সত্যিকারের মূল্য সরবরাহ করে।”
মানুষের যুক্তিও অপরিসীম ত্রুটি এবং পক্ষপাত ছাড়াই নয়। জুমের হুয়াং বলেছেন, “আমাদের মতো ভাবার জন্য আমাদের এআই দরকার নেই – আমাদের সাথে এটি চিন্তা করা দরকার।” “মানব-শৈলীর জ্ঞান জ্ঞানীয় পক্ষপাত এবং অদক্ষতা নিয়ে আসে যা আমরা মেশিনগুলিতে চাই না। লক্ষ্যটি ইউটিলিটি, অনুকরণ নয় L
এছাড়াও: লোকেরা এআইতে বিশ্বাস করে না তবে তারা যেভাবেই এটি ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহার করছে
জিওনগ বলেছিলেন, এলআরএমএসের লক্ষ্য এবং শেষ পর্যন্ত এজিআই হ’ল “এর সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে স্বচ্ছ, সংজ্ঞায়িত ক্ষমতাগুলির মধ্যে নির্ভরযোগ্য এবং এটি প্রতিস্থাপনের পরিবর্তে মানব বুদ্ধিমত্তার পরিপূরক করার জন্য ডিজাইন করা,” তিনি আরও যোগ করেন, যেমন “মানব বিচার, প্রাসঙ্গিক বোঝাপড়া এবং নৈতিক যুক্তি অপরিবর্তনীয় থেকে যায়” স্বীকৃতি যেমন “তিনি আরও যোগ করেন।
এআই সম্পর্কে আরও গল্প চান? উদ্ভাবনের জন্য সাইন আপ করুনআমাদের সাপ্তাহিক নিউজলেটার।
