কড়া নাড়ছে এজিআই

ওপেনএআই নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল জিপিটি-৬ বা অ্যাস্ট্রার ভিডিও প্রকাশ করেছে। প্রযুক্তিবিশ্বে এরই মধ্যে শুরু হয়েছে এজিআই-ঝড়। কী সেই প্রযুক্তি, ভবিষ্যৎই বা কী? লিখেছেন ইমরানুর রহমান

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি একদিন মানুষের মতো করে নতুন কিছু শিখতে, বুঝতে ও সিদ্ধান্ত নিতে পারবে? এমন প্রশ্ন এখন প্রাসঙ্গিক হয়ে উঠছে। সাম্প্রতিক সময়ে এআই মডেলগুলোর দ্রুত উন্নতি, বিশেষ করে মানুষের ভাষা বোঝা, ছবি ও ভিডিও বিশ্লেষণ, কোড লেখা, ওয়েব ব্রাউজ করা এবং কম্পিউটারে নানা কাজ করার সক্ষমতা— নতুন করে সামনে এনেছে একটি পুরনো কিন্তু গুরুত্বপূর্ণ ধারণা আর্টিফিসিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্স বা এজিআই।

এখনকার এআই দিয়ে আমরা অনেক কিছুই করতে পারি। কেউ তাকে দিয়ে কবিতা লিখছেন, কেউ ছবি তৈরি করছেন, কেউ কোড লিখছেন, আবার কেউ জটিল কোনো বিষয় সহজ ভাষায় বুঝে নিচ্ছেন। নতুন প্রজন্মের কিছু এআই মডেল এর বাইরেও যেতে শুরু করেছে। তারা শুধু প্রশ্নের উত্তর দেয় না; প্রয়োজন হলে তথ্য খোঁজে, বিভিন্ন সফটওয়্যার ব্যবহার করে, ফাইল বিশ্লেষণ করে এবং কয়েক ধাপে একটি কাজ শেষ করার চেষ্টা করে। এই পরিবর্তনই এআইকে সাধারণ চ্যাটবট থেকে ‘এজেন্ট’-এর দিকে নিয়ে যাচ্ছে।

তবে এখানেই একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন— এ ধরনের সক্ষমতা কি এজিআই? উত্তর এখনো নিশ্চিত নয়।

এজিআই বলতে সাধারণত এমন একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থাকে বোঝানো হয়, যা শুধু একটি নির্দিষ্ট কাজে দক্ষ হবে না; বরং মানুষের মতো বিভিন্ন ধরনের নতুন বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ শিখতে ও সম্পাদন করতে পারবে। মানুষ যেমন একই জীবনে গণিত শেখে, নতুন ভাষা আয়ত্ত করে, রান্না করে, কম্পিউটার চালায়, নতুন চাকরির কাজ শেখে কিংবা অপরিচিত সমস্যার সমাধান করে— এজিআইর ধারণাটিও অনেকটা এমন সাধারণ ও নমনীয় বুদ্ধিমত্তাকে ঘিরে।

বর্তমানের অধিকাংশ এআই এখনো নির্দিষ্ট কিছু কাজে অসাধারণ হলেও মানুষের মতো সর্বজনীন নয়। একটি মডেল কোড লেখায় খুব ভালো হতে পারে, অন্যটি ছবি তৈরিতে, আরেকটি ভাষা অনুবাদ বা তথ্য বিশ্লেষণে। একই মডেল একাধিক কাজ করতে পারলেও অচেনা পরিস্থিতিতে তার দক্ষতা, যুক্তি প্রয়োগের ক্ষমতা এবং দীর্ঘ সময় ধরে নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করার সক্ষমতা মানুষের সমতুল্য— এমন দাবি করার মতো যথেষ্ট প্রমাণ এখনো নেই।

তবে পরিবর্তন হচ্ছে দ্রুত। এআই গবেষণায় এখন শুধু বড় মডেল বানানোর প্রতিযোগিতা নেই; বরং মডেল কীভাবে যুক্তি করবে, কীভাবে দীর্ঘ সময় ধরে একটি লক্ষ্য অনুসরণ করবে, কীভাবে প্রয়োজন অনুযায়ী বাইরের টুল ব্যবহার করবে এবং নিজের ভুল শনাক্ত করে সংশোধন করবে— এসব নিয়েও কাজ হচ্ছে।

এখানে ‘এআই এজেন্ট’ ধারণাটি গুরুত্বপূর্ণ। ধরুন, কাউকে বলা হলো— আগামী সপ্তাহের ব্যবসায়িক সফরের জন্য তথ্য সংগ্রহ করে একটি পরিকল্পনা তৈরি করতে হবে। সাধারণ চ্যাটবট হয়তো একটি তালিকা বানিয়ে দেবে। কিন্তু একটি উন্নত এআই এজেন্টকে এমনভাবে তৈরি করা যায়, যাতে সে ওয়েব থেকে তথ্য সংগ্রহ করে, বিভিন্ন নথি পড়ে, হিসাব করে, প্রয়োজনীয় ফাইল তৈরি করে এবং একাধিক ধাপে কাজটি শেষ করার চেষ্টা করে। অর্থাৎ এআই শুধু উত্তর দিচ্ছে না, কাজও করছে। কম্পিউটার ব্যবহারের সক্ষমতা এই পরিবর্তনকে আরও গুরুত্বপূর্ণ করে তুলেছে। এআই যদি ওয়েব ব্রাউজার, স্প্রেডশিট, কোড এডিটর বা অন্য সফটওয়্যার ব্যবহার করতে পারে, তাহলে মানুষের হয়ে অনেক বাস্তব কাজ সম্পন্ন করার সুযোগ তৈরি হয়। তবে কোনো এআই সফটওয়্যার ব্যবহার করতে পারছে বলেই তাকে এজিআই বলা যাবে না। এটি এজিআইর সম্ভাব্য একটি উপাদান মাত্র।

এজিআই নিয়ে আলোচনায় আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো ‘ট্রান্সফার লার্নিং’; এক জায়গায় শেখা জ্ঞান অন্য জায়গায় কাজে লাগানো। মানুষের বুদ্ধিমত্তার অন্যতম বৈশিষ্ট্য এটি। একজন গণিতবিদের যুক্তি করার অভ্যাস তার পদার্থবিজ্ঞানের সমস্যা সমাধানেও কাজে লাগতে পারে। একজন প্রকৌশলী নতুন কোনো সফটওয়্যার শেখার সময় আগের অভিজ্ঞতা ব্যবহার করতে পারেন। ভবিষ্যতের সাধারণ বুদ্ধিমত্তার এআইর ক্ষেত্রেও একই ধরনের সক্ষমতা গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।

এআইকে আরও সক্ষম করার জন্য গবেষকরা বিভিন্ন পদ্ধতি নিয়ে কাজ করছেন। বড় নিউরাল নেটওয়ার্ক ও ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের পাশাপাশি রিজনিং, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং, মেমোরি, টুল ব্যবহার এবং বিভিন্ন ধরনের এজেন্টিক পদ্ধতি নিয়ে গবেষণা চলছে। নিউরো-সিম্বলিক এআইর মতো পদ্ধতিতে মেশিন লার্নিংয়ের প্যাটার্ন শনাক্ত করার ক্ষমতার সঙ্গে প্রতীকী যুক্তি ও নিয়মভিত্তিক পদ্ধতিকে যুক্ত করার চেষ্টা করা হচ্ছে। তবে কোন প্রযুক্তিগত পথ শেষ পর্যন্ত এজিআই তৈরি করতে সবচেয়ে কার্যকর হবে, তা এখনো নিশ্চিত নয়।

এখানে কম্পিউটিং শক্তিও বড় ভূমিকা রাখছে। শক্তিশালী প্রসেসর, বড় ডেটাসেট এবং উন্নত প্রশিক্ষণ পদ্ধতির কারণে এআই মডেলের সক্ষমতা গত কয়েক বছরে দ্রুত বেড়েছে। একই সঙ্গে বড় কনটেক্সট উইন্ডো মডেলকে বিপুল পরিমাণ তথ্য একসঙ্গে বিবেচনা করার সুযোগ দিচ্ছে। একটি বড় নথি, কোডবেস বা প্রকল্পের অনেক তথ্য একই প্রসঙ্গে বিশ্লেষণ করা এখন আগের তুলনায় সহজ হয়েছে। কিন্তু বেশি তথ্য একসঙ্গে নিতে পারা আর সেই তথ্য নিখুঁতভাবে বুঝে দীর্ঘ সময় ধরে নির্ভুল কাজ করতে পারা এক বিষয় নয়। এ জায়গাতেই এখনো বড় চ্যালেঞ্জ রয়েছে।

এজিআই বলতে এমন এক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে বোঝানো হয়, যা শুধু একটি নির্দিষ্ট কাজে দক্ষ হবে না; মানুষের মতো বিভিন্ন ধরনের বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ করতে পারবে

এআইর বর্তমান সীমাবদ্ধতাও তাই এজিআই আলোচনায় গুরুত্বপূর্ণ। উন্নত মডেলও কখনো ভুল তথ্য তৈরি করতে পারে, জটিল সমস্যায় ভুল যুক্তি দিতে পারে কিংবা দীর্ঘ একটি কাজের মাঝপথে ভুল সিদ্ধান্ত নিতে পারে। কোনো নির্দেশনা ঠিকভাবে বুঝলেও বাস্তব পরিস্থিতির সূক্ষ্মতা ধরতে না পারার ঘটনা ঘটে। মানুষের সাধারণ জ্ঞান, পরিস্থিতি বোঝার ক্ষমতা, দীর্ঘমেয়াদি পরিকল্পনা এবং বাস্তব জগতের অভিজ্ঞতার সঙ্গে বর্তমান এআইর পার্থক্য এখনো যথেষ্ট।

তারপরও এআইর সক্ষমতা যদি ক্রমাগত বাড়তে থাকে, তাহলে এজিআই নিয়ে আলোচনা আরও জোরালো হবে। কারণ তখন প্রশ্নটি আর থাকবে না, ‘এআই কি ভালোভাবে লিখতে পারে?’ বরং প্রশ্ন হবে, ‘এআই কি সম্পূর্ণ নতুন একটি কাজ নিজে শিখে নিতে পারে?’

আর এজিআইর পরের ধাপ হিসেবে আলোচনায় আসে আরও বড় একটি ধারণা— আর্টিফিসিয়াল সুপারইন্টেলিজেন্স বা এএসআই। এটি এখনো একটি কাল্পনিক ভবিষ্যৎ ধারণা। সহজভাবে বললে, এএসআই এমন একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে বোঝায়, যা মানুষের বুদ্ধিবৃত্তিক সক্ষমতাকে শুধু কোনো একটি ক্ষেত্রে নয়; বরং প্রায় সব গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রে ছাড়িয়ে যেতে পারে।

এএসআই নিয়ে সবচেয়ে আলোচিত ধারণাগুলোর একটি হলো ‘রিকারসিভ সেলফ-ইমপ্রুভমেন্ট’, অর্থাৎ কোনো উন্নত এআই যদি নিজের উন্নতির পদ্ধতি বুঝতে এবং নিজের সফটওয়্যার, অ্যালগরিদম বা প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে আরও কার্যকর করতে পারে, তাহলে সে নিজেকে আরও উন্নত করার কাজে সাহায্য করতে পারে। এর ফলে উন্নতির গতি বাড়তে পারে, যাকে অনেকে ‘ইন্টেলিজেন্স এক্সপ্লোশন’ বা বুদ্ধিমত্তার বিস্ফোরণ হিসেবে কল্পনা করেন।

তবে এটিও এখনো ভবিষ্যৎ নিয়ে একটি অনুমান, নিশ্চিত বৈজ্ঞানিক বাস্তবতা নয়। একটি এআই নিজেকে কতটা উন্নত করতে পারবে, তার উন্নতির সীমা কোথায় থাকবে এবং কম্পিউটিং শক্তি, ডেটা ও বাস্তব জগতের সীমাবদ্ধতা কীভাবে কাজ করবে— এসব প্রশ্নের উত্তর এখনো অজানা।

তবে এএসআইর সম্ভাব্য প্রভাব নিয়ে ভাবলে কল্পনার পরিধি অনেক দূর পর্যন্ত যায়। এমন কোনো ব্যবস্থা তৈরি হলে তা নতুন বৈজ্ঞানিক তত্ত্ব আবিষ্কার, জটিল গাণিতিক সমস্যা সমাধান, নতুন ওষুধ বা উপকরণ তৈরির নকশা এবং জলবায়ু বা জ্বালানি ব্যবস্থার মতো জটিল সমস্যার মডেল তৈরিতে মানুষের ক্ষমতা বহু গুণ বাড়িয়ে দিতে পারে। এমনকি আজ যেসব বৈজ্ঞানিক প্রশ্নের উত্তর আমরা জানি না, সেগুলোর কিছু সমাধানও হয়তো ভবিষ্যতের উন্নত এআই খুঁজে দিতে পারে।

তাই এজিআইর দরজায় কড়া নাড়ার শব্দ হয়তো আমরা শুনতে পাচ্ছি। কিন্তু দরজার ওপারে ঠিক কী আছে, সেটি এখনো পুরোপুরি জানা হয়নি।