প্রশ্ন:
কীভাবে যুক্তির গেটগুলি এআই এর পূর্ববর্তী এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য ব্লকগুলি নির্মাণের কাজ?
উত্তর:লজিক গেটগুলি লজিক্যাল কনস্ট্রাক্টস যা কম্পিউটার প্রসেসিংয়ে পাথ জেনারেশনের কাঠামো তৈরি করে। কম্পিউটারে লজিক গেটের ব্যবহার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে যে কোনও আধুনিক কাজের পূর্বাভাস দেয়। যাইহোক, যুক্তি গেটগুলি মেশিন লার্নিং, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং এর সাথে উপস্থিত সমস্ত কিছুর জন্য বিল্ডিং ব্লক সরবরাহ করে।
একটি লজিক গেট একটি কম্পিউটিং সিস্টেমের ইনপুট উপর নির্ভর করে আউটপুট পছন্দ পছন্দ করে। প্রথমদিকে, এটি একটি মাইক্রোপ্রসেসর এবং মানুষের মস্তিষ্কের মধ্যে তুলনা করতে পরিচালিত করে।
বছরখানেক পরে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির কাজ যখন বিকশিত হতে শুরু করেছিল, তখন "সংযোগবাদ" নামে একটি দর্শন কার্যকর হয়। সংযোগবাদ, যা কিছু উপায়ে 1940-এর দশকের পুরানো, এই ধারণাটি যে পৃথক ছোট ইউনিটগুলির সম্মিলিত কাজের মাধ্যমে জটিল আচরণের ধরণগুলি উত্পন্ন হয় - উদাহরণস্বরূপ, মস্তিষ্কে, নিউরন।
এই সমস্তগুলির ফলে আরও জটিল প্রক্রিয়াগুলির জন্য প্রোগ্রামিং ব্যবহারের ধারণাটি অন্তর্নিহিত লজিক গেটগুলি নিয়ে আসে। মেশিন লার্নিংয়ের একটি সংজ্ঞা হ'ল কম্পিউটার প্রোগ্রামটি মূলত একটি ইনপুট হিসাবে দেওয়া হয়েছিল তার সীমা ছাড়িয়ে বিকশিত হয়েছিল। অন্য কথায়, যন্ত্রটি যেমন যায় তেমন শিখে যায়। এটি প্রদত্ত ইনপুট এবং আউটপুট প্রসেসিংয়ের জন্য এখনও লজিক গেটগুলি ব্যবহার করে, তবে কম্পিউটিংয়ের জন্য যুক্তি গেটগুলির ব্যবহার একটি মৌলিকভাবে ভিন্ন উপায়ে কাজ করে।
মানব মস্তিষ্ক অধ্যয়ন এবং নিউরন এবং সিনপেসের কর্মক্ষমতা অধ্যয়ন করে বিজ্ঞানীরা কম্পিউটারের এই ক্রিয়াকলাপের কয়েকটি মডেল করতে সক্ষম হচ্ছেন। এখানে লজিক গেটটি মানব নিউরনের কাজ করবে।
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে বিভিন্ন লজিক্যাল গেটের নকশার বিষয়ে পণ্ডিতী গবেষণাপত্রের এই অংশটি বিবেচনা করুন:
“এটা স্পষ্ট যে নিউরন উত্তেজক ইনপুটগুলির উপর একটি লজিকাল ওআর অপারেশনের সমতুল্য সম্পাদন করে - যদি ডালের উপস্থিতি '1, ' এর যৌক্তিক মান উপস্থাপন করে তবে একটি ওআর গেটের আচরণটি দুটি উত্তেজনাপূর্ণ নিউরনের দ্বারা উপলব্ধি করা যেতে পারে ইনপুটস এবং আউটপুট একটি বাধা ইনপুট হিসাবে ফিরে খাওয়ানো। পরেরটি নিশ্চিত করে যে '0.' এর যৌক্তিক মানের সাথে উত্তেজনা বন্ধ হয়ে গেলে নিউরন একটি শিথিল অবস্থায় ফিরে আসে that ওআর-গেটের নিউরন অতীত ও বর্তমানের ইনপুটগুলির উপর নির্ভর করে পৃথক 'টার্ন অন' এবং 'টার্ন-অফ' বিলম্ব প্রদর্শন করে ”" - সূর্যতেজা ইয়েল্লামরাজু, ইত্যাদি। আল।, "নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে বিভিন্ন লজিক গেটের নকশা"
এই পড়া থেকে স্পষ্ট যে একটি OR যুক্তি গেটের কার্যকারিতা এবং বাইনারি উত্তেজিত বা শিথিল ইনপুটগুলিতে কাজ করা নিউরনের পারফরম্যান্সের মধ্যে ঘনিষ্ঠ সম্পর্কগুলি তৈরি করা যেতে পারে।
এই বিষয়টি মাথায় রেখে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কাজটি প্রায়শই মানুষের মস্তিষ্কে নিউরন দ্বারা প্রদর্শিত আচরণের মডেল তৈরির জন্য কম্পিউটিং সিস্টেমে লজিক গেটের ব্যবহার অন্তর্ভুক্ত করে। এই মডেলিংয়ের সাফল্যের মাত্রা দৃ strong় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যতের সক্ষমতা নির্ধারণ করবে - চূড়ান্ত উন্নত মডেলিংয়ের মাধ্যমেই আমরা সংবেদনশীল প্রযুক্তি তৈরি করতে পারি, বা মানব মন এই জাতীয় প্রযুক্তিগত বিকাশকে সীমাবদ্ধ বা সীমাবদ্ধ করতে যথেষ্ট জটিল এবং বিস্তৃত প্রমাণিত কিনা।
মিডিয়াম সম্পর্কিত একটি নিবন্ধে, ভিভি প্রীথাম প্রয়োগকৃত লজিক গেটগুলি ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে যুক্তি শেখানোর বিষয়ে কথা বলেছেন। এই বিশদ টিউটোরিয়ালটি দেখায় যে কীভাবে মানব নিউরনের কাজ অনুকরণ করে যুক্তি গেট এবং কোড ব্যবহারের উপস্থাপন করতে হবে।
এইভাবে, লজিক গেটস, যা গতকালের কম্পিউটিং সিস্টেমগুলির বিকাশের প্রথম দিকে বৈশিষ্ট্যযুক্ত ছিল, নিউরোনাল নেটওয়ার্কগুলিতে খুব উন্নত কাজ করার জন্য এবং আরও শক্তিশালী মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জাম গ্রহণ করার জন্য অন্তর্নিহিত সংস্থান হিসাবে অবিরত থাকবে যা নাটকীয়ভাবে আমাদের মিথস্ক্রিয়াকে বদলে দেবে আগামী বছরগুলিতে প্রযুক্তির সাথে।
