নিউরোসায়েন্স, সাইকোলজি এবং এআইয়ের সমন্বয়ে মানব চিন্তার একটি মৌলিক মডেল পাওয়া যায়

অগ্রগতি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা AIs তৈরি করতে সক্ষম করেছে যা পূর্বে শুধুমাত্র মানুষের জন্য সম্ভব বলে মনে করা কাজগুলি সম্পাদন করে, যেমন ভাষা অনুবাদ, গাড়ি চালানো, বিশ্ব চ্যাম্পিয়ন পর্যায়ে বোর্ড গেম খেলা, এবং প্রোটিন গঠন নিষ্কাশন. যাইহোক, এই AI গুলির প্রত্যেকটিকে একটি একক কাজের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং সম্পূর্ণভাবে প্রশিক্ষিত করা হয়েছে এবং সেই নির্দিষ্ট কাজের জন্য যা প্রয়োজন তা শিখার ক্ষমতা রয়েছে।

সাম্প্রতিক AIs যে উত্পাদন সাবলীল পাঠ্য, মানুষের সাথে কথোপকথন সহ, এবং চিত্তাকর্ষক এবং অনন্য শিল্প উৎপন্ন দিতে পারেন কর্মক্ষেত্রে মনের ভুল ধারণা. তবে এমনকি এগুলি বিশেষায়িত সিস্টেম যা সংকীর্ণভাবে সংজ্ঞায়িত কাজগুলি সম্পাদন করে এবং প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয়।

একাধিক AI-কে একত্রিত করা একটি কঠিন চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে যা অনেকগুলি বিভিন্ন কাজ শিখতে এবং সম্পাদন করতে পারে, মানুষের দ্বারা সম্পাদিত কাজগুলির সম্পূর্ণ বিস্তৃতিকে অনেক কম অনুসরণ করতে পারে বা মানুষের কাছে উপলব্ধ অভিজ্ঞতার পরিসরের সুবিধা নিতে পারে যা অন্যথায় প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণ হ্রাস করে। এই কাজগুলি কিভাবে সম্পাদন করতে হয় তা শিখুন। এই ক্ষেত্রে সেরা বর্তমান AIs, যেমন আলফাজিরো এবং gato, গেম খেলার মত একটি একক ছাঁচের সাথে মানানসই বিভিন্ন কাজ পরিচালনা করতে পারে। কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা (AGI) যে কাজ একটি প্রশস্ত করতে সক্ষম অধরা অবশেষ.

শেষ পর্যন্ত, AGIs সক্ষম হতে হবে বিভিন্ন শারীরিক পরিবেশ এবং সামাজিক প্রেক্ষাপটে একে অপরের সাথে এবং মানুষের সাথে কার্যকরভাবে যোগাযোগ করুন, এটি করার জন্য প্রয়োজনীয় বিভিন্ন ধরণের দক্ষতা এবং জ্ঞানকে একীভূত করুন এবং এই মিথস্ক্রিয়াগুলি থেকে নমনীয় এবং দক্ষতার সাথে শিখুন।

AGI তৈরি করা কৃত্রিম মন তৈরিতে নেমে আসে, যদিও মানুষের মনের তুলনায় অনেক সরলীকৃত। এবং একটি কৃত্রিম মন তৈরি করতে, আপনাকে জ্ঞানের মডেল দিয়ে শুরু করতে হবে।

মানব থেকে আর্টিফিশিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্স পর্যন্ত

মানুষের দক্ষতা এবং জ্ঞানের প্রায় সীমাহীন সেট রয়েছে এবং এটি করার জন্য পুনরায় প্রকৌশলী হওয়ার প্রয়োজন ছাড়াই দ্রুত নতুন তথ্য শিখতে পারে। এটা অনুমেয় যে একটি এজিআই এমন একটি পদ্ধতি ব্যবহার করে তৈরি করা যেতে পারে যা মানুষের বুদ্ধিমত্তা থেকে মৌলিকভাবে আলাদা। তবে দীর্ঘ সময়ের হিসেবে তিন গবেষকরা in AI এবং সোমজাতিও বিজ্ঞান, আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি মানুষের মনের গঠন থেকে অনুপ্রেরণা এবং অন্তর্দৃষ্টি আঁকা হয়. আমরা মানুষের মনকে আরও ভালভাবে বোঝার চেষ্টা করে AGI-এর দিকে কাজ করছি, এবং AGI-এর দিকে কাজ করে মানুষের মনকে আরও ভালভাবে বোঝার চেষ্টা করছি৷

গবেষণা থেকে স্নায়ুবিজ্ঞান, জ্ঞানীয় বিজ্ঞান, এবং মনোবিজ্ঞান, আমরা জানি যে মানুষের মস্তিষ্ক নিউরনের একটি বিশাল সমজাতীয় সেট বা টাস্ক-নির্দিষ্ট প্রোগ্রামগুলির একটি বিশাল সেট নয় যা প্রতিটি একটি একক সমস্যার সমাধান করে। পরিবর্তে, এটি একটি বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সহ অঞ্চলগুলির সেট যা মৌলিক জ্ঞানীয় ক্ষমতাকে সমর্থন করে যা একসাথে মানুষের মন গঠন করে।

এই ক্ষমতা উপলব্ধি এবং কর্ম অন্তর্ভুক্ত; বর্তমান পরিস্থিতিতে যা প্রাসঙ্গিক তার জন্য স্বল্পমেয়াদী স্মৃতি; দক্ষতা, অভিজ্ঞতা এবং জ্ঞানের জন্য দীর্ঘমেয়াদী স্মৃতি; যুক্তি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ; আবেগ এবং অনুপ্রেরণা; এবং একজন ব্যক্তির উপলব্ধি এবং অভিজ্ঞতার সম্পূর্ণ পরিসর থেকে নতুন দক্ষতা এবং জ্ঞান শেখা।

বিচ্ছিন্নতার নির্দিষ্ট ক্ষমতার উপর ফোকাস করার পরিবর্তে, এআই অগ্রগামী অ্যালেন নেয়েল 1990 সালে উন্নয়নের পরামর্শ দেন জ্ঞানের একীভূত তত্ত্ব যা মানুষের চিন্তার সমস্ত দিককে একীভূত করে। গবেষকরা নামক সফটওয়্যার প্রোগ্রাম তৈরি করতে সক্ষম হয়েছেন জ্ঞানীয় আর্কিটেকচার যেগুলি এই ধরনের তত্ত্বগুলিকে মূর্ত করে, তাদের পরীক্ষা এবং পরিমার্জন করা সম্ভব করে তোলে।

জ্ঞানীয় আর্কিটেকচারগুলি স্বতন্ত্র দৃষ্টিভঙ্গি সহ একাধিক বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রগুলিতে ভিত্তি করে। নিউরোসায়েন্স মানব মস্তিষ্কের সংগঠন, নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষায় মানুষের আচরণের উপর জ্ঞানীয় মনোবিজ্ঞান এবং দরকারী ক্ষমতার উপর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

জ্ঞানের সাধারণ মডেল

আমরা তিনটি জ্ঞানীয় আর্কিটেকচারের উন্নয়নে জড়িত রয়েছি: অ্যাক্ট-আর, উড্ডয়ন, এবং সিগমা. অন্যান্য গবেষকরাও বিকল্প পন্থা নিয়ে ব্যস্ত রয়েছেন। একটা কাগজ প্রায় 50টি সক্রিয় জ্ঞানীয় আর্কিটেকচার চিহ্নিত করা হয়েছে. স্থাপত্যের এই বিস্তার আংশিকভাবে জড়িত একাধিক দৃষ্টিভঙ্গির সরাসরি প্রতিফলন, এবং আংশিকভাবে সম্ভাব্য সমাধানের বিস্তৃত অ্যারের অন্বেষণ। তবুও, কারণ যাই হোক না কেন, এটি বৈজ্ঞানিকভাবে এবং এজিআই-এর একটি সুসংগত পথ খোঁজার ক্ষেত্রে উভয়ই বিশ্রী প্রশ্ন উত্থাপন করে।

সৌভাগ্যবশত, এই বিস্তার ক্ষেত্রটিকে একটি বড় ইনফ্লেকশন পয়েন্টে নিয়ে এসেছে। আমরা তিনজন স্থাপত্যের মধ্যে একটি আকর্ষণীয় অভিসার চিহ্নিত করেছি, যা স্নায়ু, আচরণগত এবং গণনামূলক গবেষণার সংমিশ্রণকে প্রতিফলিত করে। জবাবে আমরা উদ্যোগ নিয়েছি এই অভিন্নতা ক্যাপচার একটি সম্প্রদায়ব্যাপী প্রচেষ্টা অনুরূপ একটি পদ্ধতিতে কণা পদার্থবিদ্যার আদর্শ মডেল যেটি 20 শতকের দ্বিতীয়ার্ধে আবির্ভূত হয়েছিল।

এই জ্ঞানের সাধারণ মডেল মডেলের কেন্দ্রে একটি স্বল্পমেয়াদী মেমরি মডিউল সহ একাধিক মডিউলে মানুষের মত চিন্তাকে বিভক্ত করে। অন্যান্য মডিউল (উপলব্ধি, কর্ম, দক্ষতা এবং জ্ঞান) এর মাধ্যমে যোগাযোগ করে।

শেখা, ইচ্ছাকৃতভাবে ঘটার পরিবর্তে, প্রক্রিয়াকরণের পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া হিসাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঘটে। অন্য কথায়, দীর্ঘমেয়াদী মেমরিতে কী সংরক্ষণ করা হয় তা আপনি সিদ্ধান্ত নেন না। পরিবর্তে, আর্কিটেকচার নির্ধারণ করে যে আপনি যা কিছু চিন্তা করেন তার উপর ভিত্তি করে কী শেখা হয়। এটি আপনার কাছে প্রকাশিত নতুন তথ্য বা আপনি যে নতুন দক্ষতার চেষ্টা করছেন তা শিখতে পারে। এটি বিদ্যমান তথ্য এবং দক্ষতার পরিমার্জনও করতে পারে।

মডিউলগুলি সমান্তরালভাবে কাজ করে; উদাহরণস্বরূপ, শোনার সময় এবং আপনার পরিবেশের চারপাশে দেখার সময় আপনাকে কিছু মনে রাখার অনুমতি দেয়। প্রতিটি মডিউলের গণনা ব্যাপকভাবে সমান্তরাল, যার অর্থ একই সময়ে ঘটছে অনেক ছোট গণনামূলক পদক্ষেপ। উদাহরণ স্বরূপ, পূর্বের অভিজ্ঞতার বিশাল ভাণ্ডার থেকে একটি প্রাসঙ্গিক তথ্য পুনরুদ্ধার করার ক্ষেত্রে, দীর্ঘমেয়াদী মেমরি মডিউল এক ধাপে একযোগে সমস্ত পরিচিত তথ্যের প্রাসঙ্গিকতা নির্ধারণ করতে পারে।

কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার পথ নির্দেশক

কমন মডেলটি জ্ঞানীয় স্থাপত্যের গবেষণায় বর্তমান ঐক্যমতের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে এবং এতে প্রাকৃতিক এবং কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা উভয় বিষয়ে গবেষণার পথ দেখানোর সম্ভাবনা রয়েছে। যখন মস্তিষ্কে যোগাযোগের ধরণগুলি মডেল করতে ব্যবহৃত হয়, তখন সাধারণ মডেল স্নায়ুবিজ্ঞানের নেতৃস্থানীয় মডেলগুলির চেয়ে আরও সঠিক ফলাফল দেয়। এই মানুষের মডেল করার ক্ষমতা প্রসারিত করে—একটি সিস্টেম যা সাধারণ বুদ্ধিমত্তার জন্য সক্ষম প্রমাণিত — জ্ঞানীয় বিবেচনার বাইরে মস্তিষ্কের সংগঠনকে অন্তর্ভুক্ত করতে।

আমরা বিদ্যমান জ্ঞানীয় আর্কিটেকচারগুলিকে সাধারণ মডেলের সাথে সম্পর্কিত করার প্রচেষ্টা দেখতে শুরু করছি এবং এটিকে নতুন কাজের জন্য একটি বেসলাইন হিসাবে ব্যবহার করার জন্য-উদাহরণস্বরূপ, একটি ইন্টারেক্টিভ এআই মানুষকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে উন্নত স্বাস্থ্য আচরণের দিকে। আমাদের মধ্যে একজন ডাব করা Soar-এর উপর ভিত্তি করে একটি AI তৈরিতে জড়িত ছিল রোজি, যা মানব শিক্ষকদের কাছ থেকে ইংরেজিতে নির্দেশের মাধ্যমে নতুন কাজ শেখে। এটি 60টি ভিন্ন ধাঁধা এবং গেম শেখে এবং এটি যা শিখে তা এক গেম থেকে অন্য গেমে স্থানান্তর করতে পারে। এটি প্যাকেজ আনা এবং বিতরণ এবং বিল্ডিং টহল করার মতো কাজের জন্য একটি মোবাইল রোবট নিয়ন্ত্রণ করতেও শেখে।

রোজি একটি AI তৈরি করার একটি উদাহরণ যা একটি জ্ঞানীয় স্থাপত্যের মাধ্যমে AGI-এর সাথে যোগাযোগ করে যা কমন মডেল দ্বারা ভালভাবে চিহ্নিত করা হয়। এই ক্ষেত্রে, AI স্বয়ংক্রিয়ভাবে সাধারণ যুক্তির সময় নতুন দক্ষতা এবং জ্ঞান শেখে যা মানুষের কাছ থেকে প্রাকৃতিক ভাষা নির্দেশনা এবং একটি ন্যূনতম অভিজ্ঞতার সমন্বয় করে-অন্য কথায়, একটি AI যা আজকের AIs-এর চেয়ে মানুষের মনের মতো কাজ করে, যা নৃশংসতার মাধ্যমে শেখে কম্পিউটিং বল এবং বিপুল পরিমাণ ডেটা।

একটি বৃহত্তর AGI দৃষ্টিকোণ থেকে, আমরা এই ধরনের স্থাপত্য এবং AIs বিকাশের জন্য একটি নির্দেশিকা হিসাবে এবং সেই প্রচেষ্টাগুলি থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে একটি ঐক্যমতের মধ্যে একত্রিত করার একটি উপায় হিসাবে সাধারণ মডেলটিকে দেখি যা শেষ পর্যন্ত AGI-এর দিকে পরিচালিত করে৷

এই নিবন্ধটি থেকে পুনঃপ্রকাশ করা হয় কথোপকথোন ক্রিয়েটিভ কমন্স লাইসেন্সের অধীনে। পর এটা মূল নিবন্ধ.

চিত্র ক্রেডিট: Shutterstock.com/wowowG