প্রশ্ন:
সংস্থাগুলি কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কাজে "স্পিডোমিটার" যুক্ত করার চেষ্টা করছে?
উত্তর:কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় নতুন অগ্রযাত্রায় কাজ করা কয়েকটি সংস্থা তাদের যে অগ্রগতি অর্জন করেছে তার পরিমাণ নির্ধারণের দিকে মনোনিবেশ করছে এবং সময়ের সাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কীভাবে বিকশিত হয়েছে তার কয়েকটি দিক বেঞ্চমার্ক করছে। সংস্থাগুলি এই ধরণের বিশ্লেষণের পিছনে আসার কারণগুলি রয়েছে। সাধারণভাবে, তারা কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এসেছে, এটি আমাদের জীবনে কীভাবে প্রযোজ্য, এবং এটি বাজারে কীভাবে প্রভাব ফেলবে তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করছেন।
কিছু প্রযুক্তি নাগরিক স্বাধীনতাকে কীভাবে প্রভাবিত করতে পারে বা কীভাবে তারা নতুন অর্থনৈতিক বাস্তবতা তৈরি করতে পারে তা নির্ধারণের জন্য তাদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতি মন্ত্রমুগ্ধ করছে এবং পর্যবেক্ষণ করছে। সংস্থার পদ্ধতির উপর নির্ভর করে, এই ধরণের বিশ্লেষণগুলি সিস্টেমের মাধ্যমে কীভাবে ব্যবহারকারীর ডেটা প্রবাহিত হতে পারে, ইন্টারফেসগুলি কীভাবে কাজ করবে তা বোঝার জন্য, বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সত্তাগুলির কী কী ক্ষমতা রয়েছে এবং কীভাবে তারা এই ক্ষমতাগুলি ব্যবহার করতে পারে তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করার আকার নিতে পারে।
যখন পদ্ধতিগুলির কথা আসে, যে সংস্থাগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বেঞ্চমার্ক করার চেষ্টা করছে তারা বিমূর্ত তথ্য ভাঙ্গার দিকে মনোনিবেশ করতে পারে - উদাহরণস্বরূপ, একটি ওয়্যার্ড আর্টিকেল এআই সূচক প্রকল্পটি উদ্ধৃত করেছে, যেখানে রে পেরারাল্টের মতো গবেষক, যারা অলাভজনক ল্যাব এসআরআই ইন্টারন্যাশনালে কাজ করছেন, কাজ করছেন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে কী চলছে তার বিশদ স্ন্যাপশটের উপর।
"এটি এমন একটি কাজ যা করা দরকার, অংশে, কারণ এআই কোথায় চলেছে সে সম্পর্কে অনেক উন্মাদনা রয়েছে, " পেরেরাউল্ট এই প্রবন্ধের প্রকল্পটি গ্রহণের অনুপ্রেরণার বিষয়ে মন্তব্য করে নিবন্ধে বলেছেন।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কীভাবে বেঞ্চমার্কিংয়ের কাজ করে তা ব্যাখ্যা করতে গিয়ে কিছু বিশেষজ্ঞ ব্যাখ্যা করছেন যে প্রকৌশলী বা অন্যান্য পক্ষগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্পগুলির জন্য "কঠোর পরীক্ষা" চালানোর চেষ্টা করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সিস্টেমগুলিকে "কৌশল" বা "পরাজিত" করার চেষ্টা করছে। এই জাতীয় বিবরণটি কীভাবে সংস্থাগুলি সত্যই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে নিরীক্ষণ এবং মূল্যায়ন করতে পারে তার হৃদয়ে যায়। এ সম্পর্কে চিন্তাভাবনার এক উপায় হ'ল প্রোগ্রামাররা লিনিয়ার কোড সিস্টেমগুলি ডিবাগ করার জন্য পূর্ববর্তী সময়ে ব্যবহৃত একই ধরণের ধারণাগুলি প্রয়োগ করা।
লিনিয়ার কোড সিস্টেমগুলি ডিবাগ করা হ'ল সিস্টেমগুলি যেখানে ভালভাবে কাজ করবে - যেখানে কোনও প্রোগ্রাম ক্র্যাশ হবে, কোথায় হিমশীতল হবে, কোথায় এটি ধীরগতিতে চলবে ইত্যাদি সন্ধান করা It লজিকাল ত্রুটিগুলি কোথায় থামবে বা কোনও প্রকল্পকে বিভ্রান্ত করবে তা সন্ধান করার বিষয়ে ছিল, যেখানে কোনও ফাংশন সঠিকভাবে কাজ করবে না বা যেখানে কিছু অনিচ্ছাকৃত ব্যবহারকারীর ইভেন্ট থাকতে পারে।
আপনি যখন এটির বিষয়ে চিন্তা করেন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আধুনিক পরীক্ষা-নিরীক্ষা একটি খুব আলাদা বিমানের অনুরূপ প্রচেষ্টা হতে পারে - কারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রযুক্তিগুলি লিনিয়ারের চেয়ে বেশি জ্ঞানীয়, সেই পরীক্ষাটি আরও একটি ভিন্ন রূপ নেয়, কিন্তু মানুষ এখনও "বাগগুলি" সন্ধান করছেন "- এই প্রোগ্রামগুলির অনিচ্ছাকৃত পরিণতি হতে পারে, যে পদ্ধতিগুলি তারা মানব প্রতিষ্ঠানকে কার্যকর করতে এবং ক্ষতি করতে পারে ইত্যাদি উপায়গুলি মনে রেখে, যদিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতির জন্য একটি স্পিডোমিটার বা বেঞ্চমার্ক তৈরি করার বিভিন্ন বিবিধ পদ্ধতি রয়েছে, তবে এর ধরণগুলি উপরে বর্ণিত কঠোর পরীক্ষাটি সাধারণত মানবকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কতদূর এগিয়েছে এবং আরও নেতিবাচক বিকাশ না করে আরও ইতিবাচক বিতরণ করতে কী করা উচিত তা সম্পর্কে অনন্য অন্তর্দৃষ্টি দেবে।
