দ্যকৃত্রিম বুদ্ধি এটি বিপুল পরিমাণ ডেটা থেকে বুদ্ধিমান মেশিন তৈরির প্রক্রিয়া। সিস্টেমগুলি অতীতের শিক্ষা এবং অভিজ্ঞতা থেকে শেখে এবং মানুষের মতো কাজগুলি সম্পাদন করে। এটি মানুষের প্রচেষ্টার গতি, নির্ভুলতা এবং কার্যকারিতা উন্নত করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জটিল অ্যালগরিদম এবং পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে এমন মেশিন তৈরি করে যা নিজেরাই সিদ্ধান্ত নিতে পারে। মেশিন লার্নিং এবং deep learning এর মূল গঠনকৃত্রিম বুদ্ধি.
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এখন প্রায় সব ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়:
এখন আপনি জানেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আসলে কী, চলুন দেখে নেওয়া যাক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিভিন্ন প্রকার কী কী?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে ক্ষমতা এবং কার্যকারিতার ভিত্তিতে ভাগ করা যায়।
ক্ষমতার উপর ভিত্তি করে তিন ধরনের AI আছে:
বৈশিষ্ট্যের অধীনে, আমাদের চার ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা রয়েছে:
প্রথমে, আমরা বিভিন্ন ধরনের দক্ষতা-ভিত্তিক AI দেখব।
ন্যারো এআই, যাকে দুর্বল এআইও বলা হয়, একটি সংকীর্ণ কাজের উপর ফোকাস করে এবং এর সীমার বাইরে কাজ করতে পারে না। এটি জ্ঞানীয় ক্ষমতার একটি একক উপসেট এবং সেই বর্ণালী জুড়ে অগ্রগতি লক্ষ্য করে। পদ্ধতির বিকাশের সাথে সাথে আমাদের দৈনন্দিন জীবনে সংকীর্ণ AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি আরও বেশি সাধারণ হয়ে উঠছে মেশিন লার্নিং এবং deep learning বিকাশ চালিয়ে যান।
Apple Siri একটি সংকীর্ণ AI এর উদাহরণ যা সীমিত পরিসরের প্রাক-ফাংশনগুলির সাথে কাজ করেdefiরাত সিরির প্রায়শই তার সামর্থ্যের বাইরে এমন কাজ নিয়ে সমস্যা হয়। 
SiriIBM Watson সংকীর্ণ AI এর আরেকটি উদাহরণ। জ্ঞানীয় কম্পিউটিং, মেশিন লার্নিং এবং প্রয়োগ করুনস্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ তথ্য প্রক্রিয়াকরণ এবং আপনার প্রশ্নের উত্তর দিতে। IBM Watson তিনি একবার তার মানব প্রতিযোগীকে ছাড়িয়ে গেলেন Ken Jennings জনপ্রিয় টিভি শো এর চ্যাম্পিয়ন হচ্ছে Jeopardy!. 
Narrow AI IBM WatsonNarrow AI অন্তর্ভুক্ত Google Translate, ছবি শনাক্তকরণ সফ্টওয়্যার, সুপারিশ সিস্টেম, স্প্যাম ফিল্টার, এবং Google এর পৃষ্ঠা র্যাঙ্কিং অ্যালগরিদম।Narrow AI Google Translateকৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা, যা শক্তিশালী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নামেও পরিচিত, যে কোনও বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ বুঝতে এবং শিখতে সক্ষম যা একজন মানুষ করতে পারে। এটি একটি মেশিনকে বিভিন্ন প্রসঙ্গে জ্ঞান এবং দক্ষতা প্রয়োগ করতে দেয়। এখনও পর্যন্ত, AI গবেষকরা শক্তিশালী AI অর্জন করতে সক্ষম হননি। জ্ঞানীয় ক্ষমতার একটি সম্পূর্ণ সেট প্রোগ্রামিং করে মেশিনগুলিকে সচেতন করার জন্য তাদের একটি পদ্ধতি খুঁজে বের করতে হবে। জেনারেল এআই থেকে $1 বিলিয়ন বিনিয়োগ পেয়েছে Microsoft প্রক্রিয়াজাত OpenAI.
Fujitsu তিনি নির্মাণ K computer, বিশ্বের দ্রুততম সুপার কম্পিউটারগুলির মধ্যে একটি। এটি শক্তিশালী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অর্জনের একটি উল্লেখযোগ্য প্রচেষ্টা। স্নায়বিক কার্যকলাপের মাত্র এক সেকেন্ড অনুকরণ করতে এটি প্রায় 40 মিনিট সময় নেয়। অতএব, শীঘ্রই শক্তিশালী AI সম্ভব হবে কিনা তা নির্ধারণ করা কঠিন।
Fujitsu K ComputerTianhe-2 চীনের জাতীয় প্রতিরক্ষা প্রযুক্তি বিশ্ববিদ্যালয় দ্বারা তৈরি একটি সুপার কম্পিউটার। এটি 33,86 petaflops (quadrillion cps) সহ cps (প্রতি সেকেন্ডে গণনা) রেকর্ড ধারণ করে। যদিও এটি আকর্ষণীয় শোনায়, এটি অনুমান করা হয় যে মানুষের মস্তিষ্ক এক এক্সাফ্লপ, অর্থাৎ এক বিলিয়ন সিপিএস সক্ষম।
tianhe-2সুপার এআই মানুষের বুদ্ধিমত্তাকে ছাড়িয়ে যায় এবং যে কোনো কাজ একজন মানুষের চেয়ে ভালোভাবে সম্পাদন করতে পারে। কৃত্রিম সুপার ইন্টেলিজেন্সের ধারণাটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে মানুষের অনুভূতি এবং অভিজ্ঞতার সাথে এতটাই সাদৃশ্যপূর্ণ বলে মনে করে যে এটি কেবল তাদের বোঝার চেয়ে বেশি কিছু করে; এটি নিজের আবেগ, চাহিদা, বিশ্বাস এবং আকাঙ্ক্ষাকেও উদ্দীপিত করে। এর অস্তিত্ব এখনও অনুমানমূলক। সুপার এআই-এর কিছু গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যের মধ্যে রয়েছে চিন্তাভাবনা, ধাঁধা সমাধান করা, বিচার করা এবং স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্ত নেওয়া।
এখন আমরা বিভিন্ন ধরনের বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক AI দেখব।
বিভিন্ন ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সিস্টেম বর্ণনা করার জন্য তাদের কাজের উপর ভিত্তি করে শ্রেণীবদ্ধ করা প্রয়োজন।
একটি প্রতিক্রিয়াশীল যন্ত্র হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রাথমিক রূপ যা স্মৃতি সঞ্চয় করে না বা ভবিষ্যতের কর্ম নির্ধারণের জন্য অতীত অভিজ্ঞতা ব্যবহার করে না। এটি শুধুমাত্র বিদ্যমান ডেটার সাথে কাজ করে। তারা বিশ্বকে উপলব্ধি করে এবং এতে প্রতিক্রিয়া জানায়। প্রতিক্রিয়াশীল মেশিনগুলিকে নির্দিষ্ট কাজ দেওয়া হয় এবং সেই কাজগুলির বাইরে কোনও ক্ষমতা নেই।
Deep Blue Dell 'IBM যিনি দাবা গ্র্যান্ডমাস্টারকে পরাজিত করেছিলেন Garry Kasparov এটি একটি প্রতিক্রিয়াশীল মেশিন যা দাবাবোর্ডের টুকরোগুলো দেখে এবং তাদের প্রতি প্রতিক্রিয়া জানায়। Deep Blue তিনি তার আগের অভিজ্ঞতার উল্লেখ করতে পারেন না বা অনুশীলনের সাথে উন্নতি করতে পারেন না। এটি একটি দাবাবোর্ডের টুকরোগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং তারা কীভাবে নড়াচড়া করে তা জানতে পারে। ডিপ ব্লু তার এবং তার প্রতিপক্ষের জন্য পরবর্তী পদক্ষেপগুলি কী হতে পারে সে সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। বর্তমান মুহুর্তের আগে সবকিছু উপেক্ষা করুন এবং দাবাবোর্ডের টুকরোগুলি দেখুন যেমন তারা এই মুহূর্তে রয়েছে এবং সম্ভাব্য পরবর্তী পদক্ষেপগুলির মধ্যে বেছে নিন।
সীমিত মেমরি AI সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য অতীতের ডেটা থেকে প্রশিক্ষণ দেয়। এই ধরনের সিস্টেমের স্মৃতি স্বল্পস্থায়ী। তারা একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য এই অতীত ডেটা ব্যবহার করতে পারে, কিন্তু তারা তাদের অভিজ্ঞতার একটি লাইব্রেরিতে এটি যোগ করতে পারে না। এই ধরনের প্রযুক্তি স্ব-চালিত যানবাহনে ব্যবহৃত হয়।
Mitsubishi Electric সেল্ফ-ড্রাইভিং গাড়ির মতো অ্যাপ্লিকেশনের জন্য কীভাবে সেই প্রযুক্তি উন্নত করা যায় তা বের করার চেষ্টা করা হয়েছে।
মন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তত্ত্ব একটি উন্নত প্রযুক্তিগত শ্রেণী প্রতিনিধিত্ব করে এবং শুধুমাত্র একটি ধারণা হিসাবে বিদ্যমান। এই ধরনের AI এর জন্য গভীরভাবে বোঝার প্রয়োজন যে পরিবেশের মধ্যে থাকা মানুষ এবং জিনিসগুলি অনুভূতি এবং আচরণ পরিবর্তন করতে পারে। এটি মানুষের আবেগ, অনুভূতি এবং চিন্তাভাবনা বোঝা উচিত। যদিও এই ক্ষেত্রে অনেক উন্নতি সাধিত হয়েছে, এই ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এখনও সম্পূর্ণরূপে সম্পূর্ণ হয়নি।
Kismet. Kismet এটি একটি রোবট মাথা যা 90 এর দশকের শেষের দিকে একজন গবেষক দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল Massachusetts Institute of Technology. Kismet মানুষের আবেগ অনুকরণ করতে পারে এবং তাদের চিনতে পারে। উভয় ক্ষমতাই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তত্ত্বের মূল অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে, কিন্তু Kismet এটি দৃষ্টিশক্তি অনুসরণ করতে পারে না বা মানুষের প্রতি দৃষ্টি আকর্ষণ করতে পারে না।
Kismet MITSophia di Hanson Robotics আরেকটি উদাহরণ যেখানে মানসিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার তত্ত্ব বাস্তবায়িত হয়েছে। সোফিয়ার চোখের ক্যামেরা, কম্পিউটার অ্যালগরিদমের সাথে মিলিত, তাকে দেখতে দেয়। এটি চোখের যোগাযোগ বজায় রাখতে পারে, লোকেদের চিনতে পারে এবং মুখ ট্র্যাক করতে পারে।স্ব-সচেতনতা AI শুধুমাত্র অনুমানিকভাবে বিদ্যমান। এই ধরনের সিস্টেমগুলি তাদের অভ্যন্তরীণ বৈশিষ্ট্য, অবস্থা এবং শর্তগুলি বোঝে এবং মানুষের আবেগগুলি উপলব্ধি করে। এই মেশিনগুলো মানুষের মনের চেয়েও বেশি বুদ্ধিমান হবে। এই ধরনের AI শুধুমাত্র তাদের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে এমন আবেগগুলি বুঝতে এবং জাগিয়ে তুলতে সক্ষম হবে না, তবে এর নিজস্ব আবেগ, চাহিদা এবং বিশ্বাসও থাকবে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণা গেমিং থেকে চিকিৎসা নির্ণয় পর্যন্ত বিস্তৃত সমস্যা সমাধানের জন্য সফলভাবে কার্যকর কৌশল তৈরি করেছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অনেকগুলি শাখা রয়েছে, প্রতিটির নিজস্ব ফোকাস এবং কৌশলগুলির সেট রয়েছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কিছু প্রয়োজনীয় শাখার মধ্যে রয়েছে:
Machine learning: ডেটা থেকে শিখতে সক্ষম অ্যালগরিদমগুলির বিকাশ নিয়ে কাজ করে৷ ML অ্যালগরিদমগুলি ছবি স্বীকৃতি, স্প্যাম ফিল্টারিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয়।Deep learning: এটি মেশিন লার্নিং এর একটি শাখা যা ডেটা থেকে জ্ঞান অর্জনের জন্য কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। এর অ্যালগরিদম deep learning তারা কার্যকরভাবে বিভিন্ন সমস্যার সমাধান করে, যার মধ্যে রয়েছে এনএলপি, ইমেজ রিকগনিশন এবং স্পিচ রিকগনিশন।Robotica: প্রকৌশলের একটি ক্ষেত্র যা রোবটগুলির নকশা, নির্মাণ এবং পরিচালনা নিয়ে কাজ করে। রোবটগুলি উত্পাদন, স্বাস্থ্যসেবা এবং পরিবহন সহ বিভিন্ন সেক্টরে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ সম্পাদন করতে পারে।সৃজনশীলতা এবং উদ্ভাবন দেখানো প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে শেখা মডেলের উপর ভিত্তি করে নতুন এবং মূল বিষয়বস্তু যেমন ছবি, পাঠ্য বা সঙ্গীত তৈরি করার ক্ষমতার ক্ষেত্রে জেনারেটিভ AI অন্যান্য ধরনের AI থেকে আলাদা।
এআই আর্ট জেনারেটররা চিত্রগুলিতে ডেটা সংগ্রহ করে, যা পরে একটি মডেলের মাধ্যমে এআইকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয় deep learning.
এই প্যাটার্ন নিদর্শন চিহ্নিত করে, যেমন বিভিন্ন ধরনের শিল্পের স্বতন্ত্র শৈলী।
AI তারপর ব্যবহারকারীর অনুরোধের ভিত্তিতে অনন্য চিত্র তৈরি করতে এই টেমপ্লেটগুলি ব্যবহার করে।
এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তিমূলক এবং পরিমার্জিত এবং পছন্দসই ফলাফল অর্জনের জন্য আরও চিত্র তৈরি করে।
বেশিরভাগ এআই জেনারেটর বিনামূল্যে ট্রায়াল সংস্করণ অফার করে, তবে বেশ কয়েকটি সম্পূর্ণ বিনামূল্যে এআই আর্ট জেনারেটর উপলব্ধ রয়েছে।
তাদের মধ্যে কিছু রয়েছে Bing Image Creator, Craiyon, StarryAI, Stablecog এবং অন্যান্য।
প্রতিটি এআই জেনারেটরের নিজস্ব ওয়েবসাইটে এআই-জেনারেটেড আর্টওয়ার্ক বিক্রি করার শর্ত রয়েছে।
যদিও কিছু আর্টওয়ার্ক জেনারেটরের ছবি আপনার নিজের হিসাবে বিক্রি করার জন্য কোনও বিধিনিষেধ নেই, যেমন Jasper AI, অন্যরা তাদের তৈরি করা শিল্পকর্মের নগদীকরণের অনুমতি দেয় না।
BlogInnovazione.it
অ্যাপল ভিশন প্রো কমার্শিয়াল ভিউয়ার ব্যবহার করে ক্যাটানিয়া পলিক্লিনিকে একটি চক্ষুরোগ অপারেশন করা হয়েছিল...
রঙের মাধ্যমে সূক্ষ্ম মোটর দক্ষতার বিকাশ শিশুদের লেখার মতো জটিল দক্ষতার জন্য প্রস্তুত করে। রঙ…
নৌ সেক্টর একটি সত্যিকারের বৈশ্বিক অর্থনৈতিক শক্তি, যা 150 বিলিয়ন বাজারের দিকে নেভিগেট করেছে...
গত সোমবার, ফাইন্যান্সিয়াল টাইমস ওপেনএআই-এর সাথে একটি চুক্তি ঘোষণা করেছে। FT তার বিশ্বমানের সাংবাদিকতার লাইসেন্স দেয়...