আর্টিকেল ইন্টেলিজেন্স (AI) ও মেশিন লার্নিং: ভবিষ্যতের প্রযুক্তি
বর্তমান সময়ে প্রযুক্তির জগতে যে দুটি শব্দ সবচেয়ে বেশি শোনা যায়, তা হলো আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং (ML) বা যন্ত্র শিখন। এই প্রযুক্তিগুলো কেবল বৈজ্ঞানিক কল্পকাহিনিতে সীমাবদ্ধ নয়, বরং আমাদের দৈনন্দিন জীবনেও গভীর প্রভাব ফেলছে। আপনি হয়তো অজান্তেই এআই-এর তৈরি করা সুপারিশ দেখছেন বা মেশিন লার্নিংয়ের সাহায্যে উন্নত হওয়া কোনো সেবা গ্রহণ করছেন। কিন্তু এই দুটি প্রযুক্তির মধ্যে আসলে সম্পর্ক কী?
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) কী?
সহজ ভাষায়, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) হলো মেশিনের সেই ক্ষমতা, যার মাধ্যমে তারা মানুষের মতো চিন্তা করতে, শিখতে এবং সমস্যা সমাধান করতে পারে। এর লক্ষ্য হলো এমন স্মার্ট সিস্টেম তৈরি করা যা মানুষের বুদ্ধিবৃত্তিক কাজগুলো অনুকরণ করতে পারে, যেমন:
সিদ্ধান্ত নেওয়া (Decision Making)
কথা বোঝা ও বলা (Natural Language Processing)
দৃশ্যমান বস্তু শনাক্ত করা (Computer Vision)
শিক্ষা ও পরিকল্পনা করা (Learning and Planning)
AI একটি বৃহৎ ক্ষেত্র এবং এর আওতায় অনেকগুলো সাব-ফিল্ড রয়েছে।
মেশিন লার্নিং (ML) কী?
মেশিন লার্নিং (ML) হলো আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের একটি উপসেট (Subset)। এটি এমন একটি পদ্ধতি, যার মাধ্যমে কম্পিউটারকে নির্দিষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করেই কেবল ডেটা ব্যবহারের মাধ্যমে শেখার ক্ষমতা দেওয়া হয়।
ঐতিহ্যবাহী প্রোগ্রামিংয়ে আমরা কম্পিউটারকে বলি কী করতে হবে, কিন্তু মেশিন লার্নিংয়ে আমরা কম্পিউটারকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা দিই এবং বলি সেই ডেটা থেকে প্যাটার্ন বা ধরন খুঁজে বের করতে। এর ফলে, মেশিন নিজে থেকেই অভিজ্ঞতা অর্জন করে আরও ভালোভাবে কাজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ: স্প্যাম ইমেল ফিল্টার করা বা অনলাইন কেনাকাটার জন্য পণ্যের সুপারিশ করা।
AI এবং ML-এর মধ্যে মূল সম্পর্ক
সম্পর্কটি অনেকটা এমন: AI একটি বড় ছাতা, আর ML হলো সেই ছাতার নিচে থাকা একটি কৌশল বা পদ্ধতি।
AI: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরি করার লক্ষ্য নির্ধারণ করে (যেমন: একটি স্মার্ট কার তৈরি করা)।
ML: সেই লক্ষ্যে পৌঁছানোর জন্য একটি পদ্ধতি প্রদান করে। মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে গাড়িটি রাস্তায় থাকা অন্যান্য বস্তু চিনতে শেখে।
সহজ কথায়, প্রতিটি মেশিন লার্নিং হলো AI, কিন্তু প্রতিটি AI মেশিন লার্নিং নয়। কারণ AI-এর জন্য অন্য অনেক কৌশলও ব্যবহার করা যায়, যেমন পুরাতন দিনের রুল-বেসড সিস্টেম (Rule-Based System)।
আমাদের দৈনন্দিন জীবনে এদের ব্যবহার
AI এবং ML এখন শুধু গবেষণাগারে সীমাবদ্ধ নয়। আমাদের প্রতিদিনের কাজে এর নানা অ্যাপ্লিকেশন দেখা যায়:
ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট: Siri, Alexa, Google Assistant-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলো আমাদের কথা বুঝতে এবং উত্তর দিতে ML ব্যবহার করে।
সোশ্যাল মিডিয়া: ফেসবুকে মুখ শনাক্তকরণ (Face Recognition) বা আপনার ফিডে আসা পোস্টগুলোর বিন্যাস ML অ্যালগরিদমের ফল।
স্বাস্থ্যসেবা: রোগ নির্ণয়ে বা ডেটা বিশ্লেষণ করে রোগের পূর্বাভাস দিতে AI সাহায্য করছে।
ভবিষ্যতের দিকে এক ধাপ
AI এবং মেশিন লার্নিং-এর প্রভাব দিন দিন বেড়েই চলেছে। ডেটার পরিমাণ বাড়ার সঙ্গে সঙ্গে এই প্রযুক্তিগুলো আরও শক্তিশালী ও নির্ভুল হচ্ছে। আগামী দিনে, আমরা আরও স্মার্ট শহর, উন্নত স্বাস্থ্যসেবা এবং মানুষের জন্য আরও সৃজনশীল কাজের সুযোগ দেখতে পাব। এই প্রযুক্তিগুলো আমাদের জীবনযাত্রা আমূল পরিবর্তন করার ক্ষমতা রাখে, তাই এর বিকাশ সম্পর্কে সচেতন থাকাটা এখন সময়ের দাবি।