বাস্তুশাস্ত্র এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: একসাথে শক্তিশালী

সেপ্টেম্বর 12, 2023 (নানোওয়ার্ক নিউজ) আজকের অনেক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি আলগাভাবে মানুষের মস্তিষ্কের অনুকরণ করে। একটি নতুন গবেষণাপত্রে, গবেষকরা পরামর্শ দিয়েছেন যে জীববিজ্ঞানের আরেকটি শাখা - বাস্তুবিদ্যা - AI-এর সম্পূর্ণ নতুন প্রজন্মকে আরও শক্তিশালী, স্থিতিস্থাপক এবং সামাজিকভাবে দায়িত্বশীল হতে অনুপ্রাণিত করতে পারে। প্রকাশিত ন্যাশনাল একাডেমী অফ সায়েন্সেসের প্রসিডিংস ("এআই এবং বাস্তুবিদ্যার জন্য একটি সমন্বয়বাদী ভবিষ্যত"), কাগজটি এআই এবং বাস্তুবিদ্যার মধ্যে একটি সমন্বয়ের জন্য যুক্তি দেয় যা উভয়ই এআইকে শক্তিশালী করতে পারে এবং জটিল বৈশ্বিক চ্যালেঞ্জগুলি যেমন রোগের প্রাদুর্ভাব, জীববৈচিত্র্যের ক্ষতি এবং জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাবগুলি সমাধান করতে সহায়তা করতে পারে। এই ধারণাটি পর্যবেক্ষণ থেকে উত্থাপিত হয়েছে যে AI কিছু নির্দিষ্ট কাজে চমকপ্রদভাবে ভাল হতে পারে, তবে এখনও অন্যদের জন্য উপযোগী নয় - এবং যে AI বিকাশ দেয়ালে আঘাত করছে যে পরিবেশগত নীতিগুলি এটিকে কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করতে পারে। “বাস্তুবিদ্যায় আমরা যে ধরণের সমস্যাগুলি নিয়মিত মোকাবেলা করি তা কেবল চ্যালেঞ্জ নয় যেগুলি থেকে AI খাঁটি উদ্ভাবনের ক্ষেত্রে উপকৃত হতে পারে — এগুলি এমন সমস্যাও যেখানে AI সাহায্য করতে পারে, এটি বিশ্বব্যাপী ভালোর জন্য অনেক কিছু বোঝাতে পারে। ", বারবারা হান ব্যাখ্যা করেছেন, ক্যারি ইনস্টিটিউট অফ ইকোসিস্টেম স্টাডিজের একজন রোগ বাস্তুবিজ্ঞানী, যিনি আইবিএম রিসার্চের কুশ ভার্শনির সাথে এই গবেষণাপত্রটির সহ-নেতৃত্ব করেছিলেন৷ "এটি সত্যিই মানবজাতির উপকার করতে পারে।"

কীভাবে এআই বাস্তুবিদ্যাকে সাহায্য করতে পারে

ইকোলজিস্ট - হ্যান অন্তর্ভুক্ত - ইতিমধ্যেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করছেন বড় ডেটা সেটগুলিতে প্যাটার্নগুলি অনুসন্ধান করতে এবং আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে, যেমন নতুন ভাইরাসগুলি মানুষকে সংক্রামিত করতে সক্ষম হতে পারে কিনা এবং কোন প্রাণীগুলি এই ভাইরাসগুলিকে আশ্রয় করতে পারে। যাইহোক, নতুন কাগজটি যুক্তি দেয় যে বাস্তুশাস্ত্রে AI প্রয়োগ করার জন্য আরও অনেক সম্ভাবনা রয়েছে, যেমন বড় ডেটা সংশ্লেষণ করা এবং জটিল সিস্টেমে অনুপস্থিত লিঙ্কগুলি খুঁজে পাওয়া। বিজ্ঞানীরা সাধারণত একটি সময়ে দুটি ভেরিয়েবলের তুলনা করে বিশ্বকে বোঝার চেষ্টা করেন - উদাহরণস্বরূপ, কীভাবে জনসংখ্যার ঘনত্ব একটি সংক্রামক রোগের ক্ষেত্রে সংখ্যাকে প্রভাবিত করে? সমস্যাটি হল যে, বেশিরভাগ জটিল বাস্তুসংস্থান ব্যবস্থার মতো, রোগের সংক্রমণের ভবিষ্যদ্বাণী করা অনেকগুলি ভেরিয়েবলের উপর নির্ভর করে, শুধুমাত্র একটি নয়, ক্যারি ইনস্টিটিউটের রোগ বাস্তুবিদ সহ-লেখক শ্যানন লাডিউ ব্যাখ্যা করেছেন। ইকোলজিস্টরা সবসময় জানেন না যে এই সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি কী, সেগুলি সহজে পরিমাপ করা যায় এমনগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধ (উদাহরণস্বরূপ, সামাজিক এবং সাংস্কৃতিক কারণগুলির বিপরীতে), এবং এই বিভিন্ন ভেরিয়েবলগুলি কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করে তা ক্যাপচার করা কঠিন। "অন্যান্য পরিসংখ্যানগত মডেলের তুলনায়, AI বেশি পরিমাণে ডেটা এবং ডেটা উত্সের বৈচিত্র্যকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে এবং এটি আমাদের নতুন মিথস্ক্রিয়া এবং ড্রাইভারগুলি আবিষ্কার করতে সাহায্য করতে পারে যা আমরা গুরুত্বপূর্ণ ভাবিনি," LaDeau বলেছেন। "আরও ধরণের ডেটা আরও ভালভাবে ক্যাপচার করার জন্য AI বিকাশের জন্য অনেক প্রতিশ্রুতি রয়েছে, যেমন সামাজিক-সাংস্কৃতিক অন্তর্দৃষ্টি যা একটি সংখ্যায় ফুটিয়ে তোলা সত্যিই কঠিন।" এই জটিল সম্পর্ক এবং উদ্ভূত বৈশিষ্ট্যগুলি উন্মোচন করতে সাহায্য করার জন্য, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরিবেশগত গবেষণার সম্পূর্ণ নতুন লাইনগুলি পরীক্ষা করতে এবং খোলার জন্য অনন্য অনুমান তৈরি করতে পারে, লাডিউ বলেছেন।

বাস্তুশাস্ত্র কীভাবে এআইকে আরও ভাল করে তুলতে পারে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি কুখ্যাতভাবে ভঙ্গুর, সম্ভাব্য ধ্বংসাত্মক পরিণতি সহ, যেমন ক্যান্সার ভুল নির্ণয় করা বা গাড়ি দুর্ঘটনা ঘটানো। বাস্তুসংস্থান ব্যবস্থার অবিশ্বাস্য স্থিতিস্থাপকতা আরও শক্তিশালী এবং অভিযোজিত এআই আর্কিটেকচারকে অনুপ্রাণিত করতে পারে, লেখকরা যুক্তি দেন। বিশেষ করে, ভার্শনি বলেছিলেন যে পরিবেশগত জ্ঞান কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কে মোড পতনের সমস্যা সমাধানে সাহায্য করতে পারে, এআই সিস্টেম যা প্রায়শই স্পিচ রিকগনিশন, কম্পিউটার ভিশন এবং আরও অনেক কিছুকে শক্তি দেয়। "মোড পতন হল যখন আপনি কোনও কিছুতে একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন, এবং তারপরে আপনি এটিকে অন্য কিছুতে প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন এবং এটি প্রথম যে বিষয়টিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল তা ভুলে যায়," তিনি ব্যাখ্যা করেছিলেন। "প্রাকৃতিক সিস্টেমে কেন মোড পতন ঘটে বা ঘটে না তা আরও ভালভাবে বোঝার মাধ্যমে, আমরা শিখতে পারি কীভাবে এটি AI-তে না ঘটতে হয়।" ইকোলজিক্যাল সিস্টেম দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে, আরও শক্তিশালী AI-তে ফিডব্যাক লুপ, অপ্রয়োজনীয় পথ এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার কাঠামো অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। এই নমনীয়তা আপগ্রেডগুলি AI এর জন্য আরও 'সাধারণ বুদ্ধিমত্তা'তে অবদান রাখতে পারে যা অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া নির্দিষ্ট ডেটার বাইরে যুক্তি এবং সংযোগ তৈরি করতে সক্ষম করতে পারে। বাস্তুশাস্ত্র এটি প্রকাশ করতেও সাহায্য করতে পারে কেন AI-চালিত বৃহৎ ভাষার মডেল, যা ChatGPT-এর মতো জনপ্রিয় চ্যাটবটগুলিকে শক্তি দেয়, এমন উদ্ভূত আচরণ দেখায় যা ছোট ভাষার মডেলগুলিতে উপস্থিত নয়। এই আচরণগুলির মধ্যে 'হ্যালুসিনেশন' অন্তর্ভুক্ত - যখন একটি এআই মিথ্যা তথ্য তৈরি করে। যেহেতু বাস্তুশাস্ত্র জটিল সিস্টেমগুলিকে একাধিক স্তরে এবং সামগ্রিক উপায়ে পরীক্ষা করে, এটি এইগুলির মতো উদ্ভূত বৈশিষ্ট্যগুলি ক্যাপচার করতে ভাল এবং এই জাতীয় আচরণের পিছনের প্রক্রিয়াগুলি প্রকাশ করতে সহায়তা করতে পারে। উপরন্তু, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যত বিবর্তন নতুন ধারণার উপর নির্ভর করে। ওপেনএআই-এর সিইও, ChatGPT-এর নির্মাতা, বলেছেন যে মডেলগুলিকে আরও বড় করে তোলার মাধ্যমে আরও অগ্রগতি আসবে না। "অন্যান্য অনুপ্রেরণা থাকতে হবে, এবং বাস্তুশাস্ত্র নতুন চিন্তাধারার জন্য একটি পথ অফার করে," ভার্শনি বলেছিলেন।

সহ-বিবর্তনের দিকে

যদিও বাস্তুবিদ্যা এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্বাধীনভাবে একই দিকে অগ্রসর হচ্ছে, গবেষকরা বলছেন যে ঘনিষ্ঠ এবং আরও ইচ্ছাকৃত সহযোগিতা উভয় ক্ষেত্রেই এখনও-কল্পিত অগ্রগতি অর্জন করতে পারে। স্থিতিস্থাপকতা একটি আকর্ষক উদাহরণ প্রদান করে যে কিভাবে উভয় ক্ষেত্র একসাথে কাজ করে উপকৃত হতে পারে। বাস্তুশাস্ত্রের জন্য, প্রাকৃতিক স্থিতিস্থাপকতা পরিমাপ, মডেলিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীতে AI অগ্রগতি আমাদের জলবায়ু পরিবর্তনের জন্য প্রস্তুত এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে সাহায্য করতে পারে। AI-এর জন্য, পরিবেশগত স্থিতিস্থাপকতা কীভাবে কাজ করে তার একটি পরিষ্কার বোঝা আরও স্থিতিস্থাপক AI-কে অনুপ্রাণিত করতে পারে যেগুলি ইতিবাচক প্রতিক্রিয়া লুপের প্রতিনিধিত্ব করে পরিবেশগত স্থিতিস্থাপকতা মডেলিং এবং তদন্তে আরও ভাল। ঘনিষ্ঠ সহযোগিতা উভয় ক্ষেত্রে বৃহত্তর সামাজিক দায়িত্ব প্রচারের প্রতিশ্রুতি দেয়। ইকোলজিস্টরা আদিবাসী এবং অন্যান্য ঐতিহ্যগত জ্ঞান ব্যবস্থা থেকে বিশ্বকে বোঝার বিভিন্ন উপায় অন্তর্ভুক্ত করার জন্য কাজ করছে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এই বিভিন্ন চিন্তাধারাকে একত্রিত করতে সাহায্য করতে পারে। বিভিন্ন ধরনের ডেটা সংহত করার উপায় খুঁজে বের করা আর্থ-সামাজিক-বাস্তুসংস্থান ব্যবস্থা সম্পর্কে আমাদের বোঝার উন্নতি করতে, বাস্তুবিদ্যার ক্ষেত্রকে উপনিবেশমুক্ত করতে এবং AI সিস্টেমে পক্ষপাতদুষ্টকে সঠিক করতে সাহায্য করতে পারে। ক্যারি ইনস্টিটিউট ইকোসিস্টেম বিজ্ঞানী সহ-লেখক ক্যাথলিন ওয়েদারস বলেন, "এআই মডেলগুলি বিদ্যমান ডেটার উপর তৈরি করা হয়, এবং যখন তারা বিদ্যমান ডেটাতে ফিরে যায় তখন প্রশিক্ষিত এবং পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।" "যখন আমাদের কাছে ডেটা ফাঁক থাকে যা 60 বছরের বেশি বয়সী মহিলাদের, বর্ণের লোকেদের বা জানার ঐতিহ্যগত উপায়গুলিকে বাদ দেয়, তখন আমরা অন্ধ দাগ সহ মডেল তৈরি করছি যা অন্যায়কে স্থায়ী করতে পারে।" এআই এবং বাস্তুশাস্ত্র গবেষণার মধ্যে অভিন্নতা অর্জনের জন্য এই দুটি নীরব শাখার মধ্যে সেতু নির্মাণের প্রয়োজন হবে, যা বর্তমানে বিভিন্ন শব্দভান্ডার ব্যবহার করে, বিভিন্ন বৈজ্ঞানিক সংস্কৃতির মধ্যে কাজ করে এবং বিভিন্ন অর্থায়নের উত্স রয়েছে। নতুন কাগজ এই প্রক্রিয়ার শুরু মাত্র। "আমি আশা করছি যে এটি অন্তত অনেক কথোপকথন সৃষ্টি করবে," হ্যান বলেছেন। ইকোলজি এবং এআই-এর অভিসারী বিবর্তনে বিনিয়োগ করার ফলে রূপান্তরমূলক দৃষ্টিভঙ্গি এবং সমাধান দেওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে যা চ্যাটবট এবং জেনারেটিভ ডিপ লার্নিং-এ সাম্প্রতিক অগ্রগতির মতো অকল্পনীয় এবং বিঘ্নজনক, লেখক লিখেছেন। "একটি সফল অভিসারের প্রভাবগুলি পরিবেশগত শৃঙ্খলা বা কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা অর্জনের বাইরে চলে যায় - তারা একটি অনিশ্চিত ভবিষ্যতে টিকে থাকা এবং উন্নতি লাভ করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।"

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। মোটরগাড়ি / ইভি, কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• চার্টপ্রাইম। ChartPrime এর সাথে আপনার ট্রেডিং গেমটি উন্নত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• ব্লকঅফসেট। পরিবেশগত অফসেট মালিকানার আধুনিকীকরণ। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.nanowerk.com/news2/robotics/newsid=63616.php