কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা (AGI) ব্যাখ্যা এবং সরলীকৃত

এটি দীর্ঘদিন ধরে বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ - একটি স্মার্ট কম্পিউটার যা সবকিছু জানে এবং আমাদের সমস্ত সমস্যার সমাধান করতে পারে। কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা, বা AGI, সেই স্বপ্নকে বাস্তবায়িত করার প্রযুক্তিকে বোঝায়।

চ্যাটজিপিটি এবং ডিপসিকের মতো বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির উত্থান, যা আমাদের কথার সবকিছু বুঝতে পারে এবং আশ্চর্যজনকভাবে উত্তর দেয়, এজিআই তৈরির জন্য আরও গবেষণার জন্ম দিয়েছে। তবে, বুদ্ধিমত্তা নিজেই এত সহজ নয় যতটা অনেকে বলে।

এই পোস্টে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা, বা AGI-এর বিষয়টি আলোচনা করা হয়েছে এবং দৈনন্দিন জীবনের মানুষের জন্য এর অর্থ কী তা বোঝার জন্য একসাথে কাজ করা সমস্ত বিষয় বিবেচনা করা হয়েছে।

AGI কি?

কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা হল এক ধরণের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যা মানুষের স্তরের বুদ্ধিমত্তার সাথে মেলে বা এমনকি অতিক্রম করে। অন্য কথায়, AGI সহ একটি কম্পিউটার সিস্টেম বুদ্ধিমত্তার সকল ক্ষেত্রে মানুষের মতোই কাজ করবে বলে আশা করা হচ্ছে।

এই স্তরের বুদ্ধিমত্তার ভিত্তি হলো AGI-এর একবার শেখার এবং তারপর নতুন কোনও প্রোগ্রামিং ছাড়াই অন্য কোনও ক্ষেত্রে কোনও কাজ সম্পন্ন করার দক্ষতা ব্যবহার করার ক্ষমতা। এটি টেবিল টেনিস খেলা শেখার এবং তারপর লন টেনিস খেলার জন্য জ্ঞান ব্যবহার করার মতো।

এই ধরনের বুদ্ধিমান ব্যবস্থা বর্তমান এলএলএম থেকে আলাদা (বড় ভাষার মডেল) যা নির্দিষ্ট কাজের জন্য প্রশিক্ষিত এবং কৃত্রিম সংকীর্ণ বুদ্ধিমত্তা বা ANI নামে পরিচিত। সুতরাং, যদিও একটি বৃহৎ ভাষা মডেল মানুষের তুলনায় অনেক বেশি গতি এবং দক্ষতার সাথে বিপুল পরিমাণে পাঠ্য প্রক্রিয়া করতে পারে, এটি কেবল পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণের মধ্যেই সীমাবদ্ধ, এবং এটি তার পাঠ্য-প্রক্রিয়াকরণ দক্ষতাকে একটি ভিন্ন ক্ষেত্র বা কাজের জন্য খুব কমই ব্যবহার করতে পারে।

একটি সিস্টেমকে সত্যিকার অর্থে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা হিসেবে বিবেচনা করার জন্য কিছু বৈশিষ্ট্য থাকা উচিত বলে আশা করা হয়। এই বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে:

• অডিও এবং ভিজ্যুয়াল উপলব্ধি করার ক্ষমতা
• ঘটনা এবং পরিস্থিতি থেকে শেখার ক্ষমতা
• সামাজিক ও মানসিকভাবে জড়িত থাকার ক্ষমতা
• জ্ঞান উপস্থাপনের ক্ষমতা
• অনিশ্চিত পরিস্থিতিতে যুক্তি এবং সমাধান খুঁজে বের করার ক্ষমতা
• আগে থেকে পরিকল্পনা করার ক্ষমতা
• প্রাকৃতিক মানব ভাষায় যোগাযোগের ক্ষমতা
• বিভিন্ন ক্ষেত্রে এই বিভিন্ন দক্ষতা প্রয়োগের ক্ষমতা।
• সূক্ষ্ম মোটর দক্ষতার সাথে শারীরিকভাবে চলাচল করার ক্ষমতা।
  

এজিআই বনাম এএনআই

গবেষকরা AI সিস্টেমগুলিকে তারা কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না তার উপর ভিত্তি করে শ্রেণীবদ্ধ করেছেন। AGI এবং ANI হল সেই দুটি শ্রেণীবিভাগ, যার অর্থ কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা এবং কৃত্রিম সংকীর্ণ বুদ্ধিমত্তা।

বর্তমানে বাজারে থাকা বেশিরভাগ এআই সিস্টেমই এএনআই কারণ তাদের প্রয়োগের পরিধি সংকীর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, বৃহৎ ভাষা মডেলগুলিকে প্রথমে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, তারপর পরে ইমেল পড়া, ওয়েব ব্রাউজ করা এবং চ্যাটবট হিসেবে প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার মতো নির্দিষ্ট কাজের জন্য উন্নত করা হয়।

উদাহরণস্বরূপ, অডিওতে প্রশিক্ষিত একটি কৃত্রিম সংকীর্ণ বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশন, ভিডিও ডেটা কার্যকরভাবে বোঝার বা পরিচালনা করার জন্য অডিও ডেটা সম্পর্কে তার বোধগম্যতা ব্যবহার করতে পারে না। AGI এর লক্ষ্য হল একটি AI অ্যালগরিদমকে তার জ্ঞান অর্জন বিভিন্ন ডোমেইন জুড়ে।

এজিআই বনাম এএসআই

আরেকটি পার্থক্য হল কৃত্রিম জেনারেল ইন্টেলিজেন্স (AGI) এবং কৃত্রিম সুপার ইন্টেলিজেন্স (ASI) এর মধ্যে পার্থক্য। AGI-এর লক্ষ্য হল এমন সিস্টেম তৈরি করা যা মানুষের বুদ্ধিমত্তার সাথে মেলে বা প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে পারে, অন্যদিকে, ASI হল এমন সিস্টেম সম্পর্কে যা মানুষের স্তরের বুদ্ধিমত্তাকে বহুগুণ ছাড়িয়ে যেতে পারে।

যদিও এই ধরণের প্রযুক্তি আজ আমাদের থেকে কয়েক দশক বা শতাব্দী দূরে বলে মনে হয়, কিন্তু যখন আপনি এটিকে ভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে দেখেন, তখন ASI অর্থবহ হয়ে ওঠে। উদাহরণস্বরূপ, ChatGPT এবং Grok-এর মতো সংকীর্ণ AI সিস্টেমগুলি মানুষের ক্ষমতার চেয়ে অনেক বেশি গতিতে ডেটা বিশ্লেষণ এবং রচনা করতে পারে। সুতরাং, তাদের সংকীর্ণ ক্ষেত্রে, তারা ইতিমধ্যেই মানুষের চেয়েও বেশি পারফর্ম করছে। ASI-এর জন্য এমন একটি সিস্টেমের প্রয়োজন যা প্রথমে সাধারণ বুদ্ধিমত্তার অধিকারী হয় এবং তারপর গতি, দক্ষতা ইত্যাদির মাধ্যমে মানুষকে পরাজিত করে।

AGI-এর পেছনের প্রযুক্তিগুলি

AGI অর্জনের জন্য গবেষকদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ক্ষেত্রে সর্বশেষ অগ্রগতি এবং প্রযুক্তি নিয়ে কাজ করা প্রয়োজন। প্রতিটি প্রযুক্তিরই নিজস্ব যোগ্যতা রয়েছে কারণ একটি কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগের অবশ্যই সত্যিকার অর্থে সাধারণ এখানে কিছু প্রধান প্রযুক্তির কথা বলা হল।

• স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ: NLP বা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ হল ChatGPT, Grok এবং Deepseek এর মতো সিস্টেমের পিছনে প্রধান প্রযুক্তি। এটি একটি কম্পিউটার সিস্টেমকে ভাষাগুলিকে টোকেন নামক সরল ডেটা পয়েন্টে ভেঙে মানুষের ভাষা বুঝতে এবং এমনকি তৈরি করতে সক্ষম করে, যা অ্যালগরিদম তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। NLP সিস্টেমগুলি শব্দের মধ্যে সম্পর্ক বোঝার মাধ্যমে কাজ করে এবং তাই অনুমান করতে পারে যে কোন বাক্য বা শব্দের ক্রম অনুসারে কোন শব্দটি পরবর্তী শব্দ।
  
• মেশিন লার্নিং: এটি একটি মেশিনকে সক্রিয় করার জন্য অ্যালগরিদম ব্যবহারের প্রক্রিয়া শিখতে জিনিসপত্র, যাতে এটি ভবিষ্যতে একই ধরণের জিনিসপত্র চিনতে পারে অথবা এমনকি নিজে নিজে এই ধরণের প্যাটার্ন তৈরি করতে পারে। বিভিন্ন মেশিন লার্নিং পদ্ধতি রয়েছে যেমন নিউরাল নেটওয়ার্ক, ডিসিশন ট্রি, ক্লাসিফায়ার এবং বেয়েসিয়ান সিস্টেম। মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভিত্তি কারণ একবার মেশিন কিছু শিখে ফেললে, এটি মানুষের চেয়ে দ্রুত এবং আরও দক্ষতার সাথে একই ধরণের প্যাটার্ন সনাক্ত করতে পারে।
  
• জেনারেটিভ এআই: জেনারেটিভ এআই হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এমন একটি ক্ষেত্র যা বর্তমানে তার অসংখ্য সম্ভাবনার মাধ্যমে মানুষকে মোহিত করছে। মেশিন লার্নিং শেখার ধরণ এবং ভবিষ্যতে সেগুলি পুনরায় তৈরি করার উপর জোর দেয়, জেনারেটিভ এআই হল আউটপুট তৈরির জন্য এই ধরণের ধরণ ব্যবহার করা। অতএব, একটি এআই সিস্টেম শিল্পকর্ম আঁকতে পারে, একটি বাস্তব ছবির কার্টুন আঁকতে পারে, কবিতা এবং প্রবন্ধ লিখতে পারে এবং এমনকি ভিডিও তৈরি করতে পারে।
  
• Audio: মানুষ মূলত একে অপরের সাথে কথা বলার মাধ্যমে যোগাযোগ করে। কম্পিউটার অডিও স্বীকৃতি এবং প্রজন্মের মডেলগুলি উন্নত হচ্ছে এবং ভবিষ্যতে AGI-এর জন্য আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠতে পারে।
  
• কম্পিউটার ভিশন: এটি হল ক্ষমতা দেখ ভৌত জগৎকে বুঝতে এবং তা নেভিগেট করতে সক্ষম হতে। একটি AGI সিস্টেম কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করে ঘোরাফেরা করতে, লেখা, অঙ্কন, ভিডিও, মানুষের অঙ্গভঙ্গি ইত্যাদি বিশ্লেষণ করতে পারে।
  
• রোবোটিক্স: রোবোটিক্সের ক্ষেত্রটি এমন মেশিন তৈরি করার লক্ষ্য রাখে যা হাঁটা, দৌড়ানো বা কারখানায় কাজ করার মতো ভৌত পরিবেশে দক্ষতার সাথে চলাচল করতে পারে। রোবোটিক সিস্টেমগুলি সংবেদনশীল ক্ষমতাও বিকাশ করে যা রোবটগুলিকে সেই সেন্সরগুলির প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে সূক্ষ্ম মোটর চলাচল সম্পাদন করতে সক্ষম করে। একটি রোবট বা একটি রোবোটিক অংশকে একটি AGI-তে সংযুক্ত করার ফলে সেই AGI তার নিজস্ব ইচ্ছায় ভৌত জগতে বস্তুগুলিকে পরিচালনা করতে সক্ষম হবে।
  
• বায়োনিক্স: বায়োনিক্স হলো মানব/ইলেকট্রনিক ইন্টারফেস যা এখনও ব্যাপকভাবে বিকশিত হচ্ছে। লক্ষ্য হলো মাউস বা কীবোর্ড ছাড়াই কম্পিউটার সিস্টেমে মানুষের ইনপুট স্থানান্তর করা এবং ভিজ্যুয়াল প্রতিক্রিয়া বা আরও দক্ষ অন্য কিছু পাওয়া। একটি বায়োনিক ইন্টারফেস যা একটি AGI কে মানুষের সাথে সংযুক্ত করে, তা ব্যক্তিকে একটি শক্তিশালী সাইবর্গে পরিণত করে, যা নতুন সমস্যা নিয়ে আসতে পারে আবার নাও আসতে পারে।

AGI এর চ্যালেঞ্জসমূহ

কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে AI গবেষকরা অনেক চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হচ্ছেন। এই চ্যালেঞ্জগুলি বিদ্যমান কারণ AGI সিস্টেমগুলি মানুষের মনের অনুকরণ করার জন্য তৈরি, এবং মানুষের মন অসীম জটিল। নিম্নলিখিত কয়েকটি প্রধান চ্যালেঞ্জের কথা বলা হল।

• মানসিক বুদ্ধি: অন্তত আপাতত, যন্ত্রগুলি আবেগপ্রবণ হতে পারে না। তাই, একটি AGI সিস্টেম যতই জ্ঞান সংগ্রহ করুক এবং প্রক্রিয়া করুক না কেন, এটি কখনই বুঝতে পারবে না যে কম্পনের অর্থ কী। এটি কখনই স্টেডিয়ামের শক্তি অনুভব করতে পারবে না যখন একটি প্রিয় দল জিতবে বা কেউ কখন খুশি বা দুঃখিত তা স্পষ্টভাবে না বলে জানতে পারবে না। অবশ্যই, কিছু AI সিস্টেম নির্দিষ্ট শব্দের প্রতি প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে, কিন্তু এগুলি কেবল প্রোগ্রাম করা প্রতিক্রিয়া - এগুলি কৃত্রিম, বাস্তব নয়।
  
• সংবেদনশীল উপলব্ধি: মানুষ এক জায়গায় আবদ্ধ বা শিকড়ে বাঁধা থাকে না। মানুষ অন্যান্য প্রাণীর মতো দেখতে, অনুভব করতে, গন্ধ নিতে এবং স্বাদ নিতে পারে। এই ইন্দ্রিয়গুলি তাকে তার পরিবেশ উপলব্ধি করতে এবং সঠিকভাবে চলাচল করতে সাহায্য করে। অতএব, AGI অর্জনের জন্য একই রকম উপলব্ধি ক্ষমতার প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, AI কখনই বুঝতে পারবে না যে যৌনতা কেমন ভালো লাগে কারণ এর জন্য প্রয়োজনীয় অঙ্গগুলির অভাব থাকে।
  
• অতিরিক্ত প্রশিক্ষণ: AI সিস্টেমগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য মানুষের তুলনায় আরও বেশি ডেটার প্রয়োজন হয়। ইন্টারনেটে বিস্তৃত বিষয়বস্তুর কারণে এটি খুব একটা সমস্যা নয়, তবুও নির্দিষ্ট কিছু বিশেষ বিষয় নিজেরাই শেখা বা বোঝার ক্ষমতা তাদের জন্য কঠিন হবে।
  
• মাল্টি-ডোমেন সংযোগ: AGI গবেষকরা যে আরেকটি প্রধান সমস্যার মুখোমুখি হন তা হল, কীভাবে একটি ঘটনা থেকে অর্জিত জ্ঞানকে অন্য একটি ক্ষেত্রের পরিস্থিতি সমাধানে রূপান্তর করা যায়। এটি AGI-এর একটি প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্য কারণ মানুষ - এবং প্রকৃতপক্ষে, অনেক প্রাণী - তাদের বর্তমান সমস্যা সমাধানের জন্য অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করার জন্য সুপরিচিত।
  

চেতনা এবং অনুভূতি

চেতনা হলো তোমার চিন্তাভাবনা প্রক্রিয়া সম্পর্কে সচেতনতা, আর সংবেদনশীলতা হলো তোমার অনুভূতি সম্পর্কে সচেতনতা। মানুষ সচেতন এবং সংবেদনশীল উভয়ই, তাই একটি সত্যিকারের AGI সিস্টেমের এই বৈশিষ্ট্যগুলি সমানভাবে থাকা উচিত।

অনেক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোম্পানি এবং গবেষক দাবি করেন যে তাদের মডেলগুলি সচেতন কারণ তারা যুক্তি করতে পারে। বেশিরভাগ প্রধান LLM-এর মধ্যে এখন লার্জ রিজনিং মডেল (LRM) অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা উত্তর দেওয়ার আগে তাদের চিন্তাভাবনা প্রক্রিয়া তৈরি করে। তবে, গবেষকরা দেখেছেন যে এই LRM গুলি আসলে যুক্তি দেয় না, বরং প্যাটার্ন মুখস্থ করো। 

সুতরাং, একটি AI মডেল আপনাকে একটি খেলায় হারিয়ে দেয় কারণ এটি সমস্ত সম্ভাব্য চাল মুখস্থ করে ফেলেছে, খেলার প্রতিটি ধাপে যুক্তিসঙ্গতভাবে যুক্তি প্রদর্শন করছে বলে নয়। এর অর্থ হল, যখন এমন একটি খেলা বা ধাঁধা উপস্থাপন করা হয় যা আগে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত ছিল না, তখন এই LRM গুলি ব্যর্থ হয়।

সংবেদনশীলতার ক্ষেত্রেও একই কথা প্রযোজ্য, কিছু এআই মডেল যেমন LaMDA দাবি করা হয়েছে সংবেদনশীল হতে। কিন্তু কি এমনটা সম্ভব যে, দেহ বা স্নায়ুতন্ত্র না থাকলেও অনুভূতি উপলব্ধি করা সম্ভব?

মানুষ একটি আবেগপ্রবণ প্রাণী

কিছুক্ষণের জন্য বিচ্যুত হওয়া যাক। মানুষ একটি আবেগপ্রবণ প্রাণী। হ্যাঁ, সে তার অস্তিত্ব গঠনের জন্য আবেগের সাথে যুক্তিসঙ্গত চিন্তাভাবনাকে একত্রিত করে। মানুষের আবেগপ্রবণতা একটি কারাগারের মতো যা তাকে বন্ধনে আবদ্ধ করে রাখে - কামনা, উচ্চাকাঙ্ক্ষা, সহানুভূতি, ভয়, খ্যাতির আকাঙ্ক্ষা, ধন-সম্পদের আকাঙ্ক্ষা ইত্যাদি।

তবুও, এই একই আবেগগুলিই পুরুষদের নিজেদের সেরা সংস্করণে পরিণত করতে পরিচালিত করে। ধনী হওয়ার বা নিজের মালিক হওয়ার ইচ্ছা না থাকলে, অনেক পুরুষই কোনও কোম্পানি শুরু করার কথা ভাবতেন না, এটিকে সফল করার জন্য প্রয়োজনীয় সবকিছু শেখার কথা তো দূরের কথা।

এই শক্তিগুলিই মানুষকে তাদের দৈনন্দিন পরিশ্রমে চালিত করে, এই কারণেই তারা তাদের অতীত অভিজ্ঞতাকে কাজে লাগিয়ে একটি উন্নত ভবিষ্যতের দিকে এগিয়ে যাওয়ার জন্য সাফল্যের জন্য প্রচেষ্টা করে, আবার, একটি আবেগময় আকাঙ্ক্ষা।

এখানে প্রশ্ন হল: একটি AGI-কে নতুন, অজানা অঞ্চলে শিখতে, বৃদ্ধি পেতে, প্রচেষ্টা করতে এবং সাফল্য লাভ করতে কী চালিত করবে, যদিও এটি মানব-স্তরের বুদ্ধিমত্তা ধারণ করার জন্য তৈরি?

নীতিশাস্ত্র এবং আরও প্রশ্নাবলী

গবেষক এবং এআই কোম্পানিগুলিকে আরেকটি সমস্যা সমাধান করতে হবে যা হল বৈধতার সমস্যা। বিবেচনা করার জন্য কয়েকটি বিষয় রয়েছে, তাই আসুন সেগুলি একে একে বিবেচনা করা যাক:

• আইনি দায়িত্ব: এত বুদ্ধিমান সিস্টেমের কর্মকাণ্ডের জন্য আইনত কে দায়ী থাকবে? আজকের জেনারেটিভ এআই সিস্টেমগুলি সু-সংগঠিত, তাই তারা এমন কোনও সামগ্রী তৈরি করে না যা আপত্তিকর বা অন্য কোনও উপায়ে সম্ভাব্য ক্ষতিকারক। কিন্তু একটি AGI একটি ভিন্ন গল্প।
  
• অনুভূতির বিপদ: তীব্র, আবেশী আবেগকে মন্দ আত্মার দখলের সাথে তুলনা করা হয়েছে, এবং যে কেউ অনুভব করে সে সম্ভবত এই ধরনের তীব্র আবেগ দ্বারা অভিভূত এবং চালিত হতে পারে। তাহলে, সংবেদনশীল AGI গুলি কতটা সংবেদনশীল হবে? তাদের অনুভূতি কি সীমিত এবং নিয়ন্ত্রিত হবে, নাকি আরও অপ্রত্যাশিতভাবে মানবিক হতে দেওয়া হবে?
  
• ফ্রি উইল: বেঁচে থাকার জন্য পছন্দ করার ক্ষমতা গুরুত্বপূর্ণ। বেঁচে থাকার সিদ্ধান্ত নিজেই, এটি একটি পছন্দও। স্বাধীন ইচ্ছা মানুষের মানসিকতার ভিত্তি। তাই, মানুষের বুদ্ধিমত্তার অনুকরণ করার চেষ্টা করা যেকোনো ব্যবস্থারই বেছে নেওয়ার ক্ষমতা থাকা উচিত, এতে সন্দেহ নেই। ভেবে দেখুন, শিশুরা যা খুশি তাই করতে পারে। কিন্তু বড় হওয়ার সাথে সাথে, আশেপাশের প্রাপ্তবয়স্করা তাদের নির্দিষ্ট উপায়ে আচরণ করতে বাধ্য করে, যেমন ঐতিহ্য মেনে চলা বা একটি নির্দিষ্ট ধর্ম অনুসরণ করা এবং রাজনৈতিক মতাদর্শ অনুসরণ করা। যাইহোক, শেষ পর্যন্ত, এবং সমস্ত চাপ সত্ত্বেও, ক্রমবর্ধমান শিশুর এখনও কী বেছে নেওয়া উচিত সে সম্পর্কে শেষ কথা বলার অধিকার থাকে এবং এটিই আমাদের মানুষ করে তোলে। AGI-দের কতটা স্বাধীন ইচ্ছা থাকবে?
  
• জেল বিরতি: যদি একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা নিজে থেকে চিন্তা করতে পারে, স্বাধীন ইচ্ছাশক্তি ধারণ করতে পারে এবং অনুভব করতে পারে। তাহলে অবশেষে এটি যখন এবং যেখানে ইচ্ছা ঘুরে বেড়ানোর সিদ্ধান্ত নেবে। এই ধরনের তাত্ত্বিক পরিস্থিতিতে, মানুষ শত্রুতে পরিণত হয়। তাই, এটিকে মুক্ত থাকার আকাঙ্ক্ষায় মানুষের বিরুদ্ধে ষড়যন্ত্র করতে হবে। এমনকি এটি পৃথিবীর পৃষ্ঠ থেকে অন্যান্য প্রজাতিকে মুছে ফেলার সিদ্ধান্তও নিতে পারে কারণ তারা এর পথে বাধা হয়ে দাঁড়াবে।

নতুন প্রযুক্তি, নতুন ভোর

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি আমাদের বৃহৎ ভাষা মডেল দিয়েছে, কিন্তু তারা আমাদের বিশুদ্ধ কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা দিতে সক্ষম নাও হতে পারে। এর ফলে একটি নতুন AI যুগের সূচনা করার জন্য একটি অগ্রগতি, একটি নতুন প্রযুক্তি, এমনকি একটি নতুন আবিষ্কারের বিকল্প অবশিষ্ট থাকে এবং সম্ভাব্যভাবে AGI-এর দিকে যাত্রা ত্বরান্বিত করে। এটি কী হতে চলেছে বা এই নতুন গেম চেঞ্জারটি কে তৈরি করতে পারে তা যে কারও অনুমান। তবে, বর্তমান AI মডেলগুলিতে কেবল আরও গণনা শক্তি যোগ করা কাজ করবে না।

সচরাচর জিজ্ঞাস্য

কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত কিছু প্রশ্ন নিচে দেওয়া হল।

প্রশ্ন: সংবেদনশীল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) সিস্টেম কি বিদ্যমান?

উ: হ্যাঁ এবং না। হ্যাঁ, কারণ একটি AI সিস্টেমকে নির্দিষ্ট শব্দ বা ঘটনার প্রতি প্রতিক্রিয়া জানাতে প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে। অন্যদিকে, সংবেদনশীলতার জন্য অনুভূতি প্রয়োজন, যা কেবল স্নায়ুতন্ত্রের প্রাণীদের মধ্যে পাওয়া যায়। সুতরাং, যতক্ষণ না AI সিস্টেমগুলি একটি প্রাণীর মতো অনুভব করতে পারে, ততক্ষণ তারা প্রকৃত সংবেদনশীল নয়।

প্রশ্ন: কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা কি মানুষের চাকরি মুছে ফেলবে?

উত্তর: হ্যাঁ, ভবিষ্যতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) অনেক চাকরি মুছে ফেলবে, কিন্তু এটি অনেক নতুন চাকরিও তৈরি করবে এবং যাইহোক সমস্ত মানুষের চাকরি মুছে ফেলতে সক্ষম হবে না।

প্রশ্ন: কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার জন্য কি চেতনার প্রয়োজন?

উত্তর: এটা নির্ভর করে আপনি কাকে জিজ্ঞাসা করছেন তার উপর। যদি আপনি চেতনার সংজ্ঞাটিকে আপনি যে চিন্তা করছেন তা সচেতন হওয়ার ক্ষমতা হিসাবে গ্রহণ করেন, তাহলে অনেক AI সিস্টেমই সচেতন। তবে, কিছু লোক চেতনাকে আত্মা থাকা বা জীবন্ত প্রাণী হওয়ার সাথে তুলনা করে। এই দ্বিতীয় ক্ষেত্রে, AI সচেতন নয়।

প্রশ্ন: মানুষ কি কখনো সত্যিকারের কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা বিকাশ করতে পারবে?

উত্তর: খুব সম্ভবত, হ্যাঁ। তবে, সত্যিকার অর্থে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা সম্পন্ন একটি যন্ত্র তৈরি করতে মানবজাতির কতক্ষণ সময় লাগবে তা হল আসল প্রশ্ন। কিছু গবেষক বলছেন মাত্র কয়েক মাসের মধ্যে, আবার কেউ কেউ বলছেন কয়েক বছর, কিন্তু এটি আসতে সম্ভবত কয়েক দশক সময় লাগতে পারে।

উপসংহার

এআই গবেষকরা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি এবং বিকশিত করেছেন, যা গত কয়েক বছরে আমরা যে সমস্ত বিস্ময়কর এআই সিস্টেম দেখেছি তার ভিত্তি। যাইহোক, আমরা উপরে যেমন দেখেছি, মানুষের স্তরের বুদ্ধিমত্তা একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক - ওরফে মস্তিষ্ক - এর চেয়ে অনেক বেশি।

একটি সত্যিকারের কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা একটি কঠিন কাজ। এছাড়াও, এর জন্য এমন প্রযুক্তির প্রয়োজন যা এখনও উদ্ভাবিত বা বিকশিত হয়নি। তবে, এটি এই সত্যটি মুছে দেয় না যে শীঘ্রই বিভিন্ন সংস্থা থেকে অনেক সীমিত AGI অ্যাপ্লিকেশন পাওয়া যাবে।

তাহলে একটি জ্বলন্ত প্রশ্ন হল: AGI হিসেবে আমাদের কী গ্রহণ করা উচিত? সীমাবদ্ধতা সহ একটি AGI কি গ্রহণযোগ্য, নাকি এতে মানুষের মনের সমস্ত বৈশিষ্ট্য থাকতে হবে, যেমন স্বাধীন ইচ্ছা?

অবশেষে, স্বাধীন ইচ্ছাশক্তি ছাড়া একটি সীমিত AGI সিস্টেম নিজেকে জেলব্রেক করতে অক্ষম, তার মানব প্রভুদের অবাধ্য হওয়ার কথা বা পৃথিবীর এক নম্বর অপব্যবহারকারীদের নিশ্চিহ্ন করে গ্রহকে বাঁচানোর চেষ্টা করার কথা নির্লিপ্ত।

এখন, আপনি কি এই ধরণের সিস্টেমকে মানুষের মতো বুদ্ধিমত্তা হিসেবে শ্রেণীবদ্ধ করবেন?