কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মেশিন লার্নিং নামক প্রযুক্তির মাধ্যমে বুদ্ধিমান আচরণ অর্জন করে।
যদিও এই শেখার প্রক্রিয়া মানুষের তৈরি পদ্ধতি অনুসারে পরিচালিত হয়, তবে কেন এই পদ্ধতি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কাঠামো থেকে বুদ্ধিমত্তার উদ্ভব ঘটে তা এখনও ব্যাখ্যা করা হয়নি।
এই নিবন্ধে, আমি শেখার সারমর্ম বিবেচনা করে বুদ্ধিমত্তার উদ্ভবের কারণগুলি অন্বেষণ করব।
এবং শেখার ধারণার গভীরে যেতে যেতে আমরা এই সিদ্ধান্তে পৌঁছাই যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং আমাদের মস্তিষ্ক উভয়ই কীভাবে শিখতে হয় তা শেখার একটি জন্মগত প্রবণতা ধারণ করে।
এটি এমন একটি পদ্ধতির অস্তিত্বের ইঙ্গিত দেয় যাকে "স্বাভাবিক জন্মগত ফ্রেমওয়ার্কার" বলা যেতে পারে।
শরীরের মাধ্যমে শেখা বনাম ভাষার মাধ্যমে শেখা
আমরা চোখ দিয়ে জিনিস দেখে এবং শরীর নড়াচড়া করে আমাদের চারপাশের জগৎ সম্পর্কে শিখি এবং আমাদের ক্ষমতা প্রসারিত করি।
এটিও শেখার একটি রূপ, যাকে শরীরের মাধ্যমে শেখা বলা যেতে পারে।
অন্যদিকে, যখন লোকেরা সাধারণত শেখার কথা বলে, তখন তারা সম্ভবত পাঠ্যপুস্তক পড়ে বা শিক্ষকের ব্যাখ্যা শুনে জ্ঞান বৃদ্ধির কল্পনা করে।
এ ধরনের পাঠ্যক্রম-ভিত্তিক শিক্ষা ছাড়াও, আমরা বন্ধুদের সাথে কথোপকথন, অনলাইন সংবাদ ইত্যাদি থেকেও বিভিন্ন জ্ঞান অর্জন করি।
এ ধরনের শেখা দৃশ্যত ছবি মুখস্থ করা বা শরীর নড়াচড়া করে শেখা নয়; এটি ভাষার মাধ্যমে শেখা।
অব-ভৌত শিক্ষা এবং অধি-ভৌত শিক্ষা
ভাষার মাধ্যমে শেখার ক্ষেত্রে, এমন কিছু ঘটনা আছে যেখানে তথ্য শুধুমাত্র বারবার পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে মুখস্থ করা যায়, আবার এমনও ঘটনা আছে যেখানে একবার বা কয়েকবার শোনার পরই তা মুখস্থ করা যায়।
বিকল্পভাবে, এমন জ্ঞানও আছে যা, যদিও বিশদভাবে মনে না থাকলেও, প্রয়োজনের মুহূর্তে একটি বইয়ের তাক বা ইন্টারনেট থেকে পুনরুদ্ধার করে ব্যবহার করা যায়।
জ্ঞান অর্জন এবং প্রয়োজনের সময় সঠিকভাবে তা ব্যবহার করার অর্থে, এই উভয় প্যাটার্নকেই শিক্ষা বলা যেতে পারে।
এগুলির মধ্যে, যে জ্ঞান শুধুমাত্র বারবার পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে মুখস্থ করা যায় তাকে অব-ভৌত জ্ঞান বলা যেতে পারে। এর শেখার প্রক্রিয়া হল অব-ভৌত শিক্ষা, যা ধারণাগুলিকেই মুখস্থ করার সাথে জড়িত।
এটি ভৌত শিক্ষার অনুরূপ, যেখানে একজন বারবার চোখ দিয়ে বস্তু দেখে বা শরীর নড়াচড়া করে শেখে। এগুলিও অব-ভৌত শিক্ষার অধীনে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে।
অন্যদিকে, যে জ্ঞান কম পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে মুখস্থ করা যায়, অথবা তাৎক্ষণিকভাবে খুঁজে বের করে ব্যবহার করা যায়, তার অর্জনকে অধি-ভৌত শিক্ষা বলা যেতে পারে।
এই ক্ষেত্রে, অব-ভৌত শিক্ষার মাধ্যমে অর্জিত পূর্ব-শিক্ষিত ধারণাগুলি সেই ধারণাগুলির প্রকার হিসাবে বা ধারণাগুলির সংমিশ্রণ হিসাবে জ্ঞান শেখার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
যেহেতু অব-ভৌত শিক্ষার মাধ্যমে ইতিমধ্যে অর্জিত ধারণাগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে, তাই অধি-ভৌত শিক্ষার জন্য পুনরাবৃত্তির প্রয়োজন হয় না।
প্রাকৃতিক ভাষা মেশিন লার্নিং
চলুন, এটিকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মেশিন লার্নিংয়ে প্রয়োগ করা যাক।
সাধারণত, মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অব-ভৌত শিক্ষা সম্পাদন করে, যা বারবার ধারণা শেখার সাথে জড়িত।
অন্যদিকে, বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি, মানুষের মতো প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে সক্ষম, ভাষার মাধ্যমে শেখা সম্পাদন করতে পারে।
বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং ফাইন-টিউনিংয়ের সময়, ভাষার মাধ্যমে অব-ভৌত শিক্ষা ঘটে।
তদুপরি, একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত বৃহৎ ভাষা মডেল ইনপুট বাক্যে থাকা জ্ঞান ব্যবহার করে উত্তর দিতে পারে, এইভাবে তাৎক্ষণিক অধি-ভৌত শিক্ষা সম্পাদন করে।
ভাষার মাধ্যমে অধি-ভৌত শিক্ষার এই ক্ষমতার কারণে, বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি পুনরাবৃত্তিমূলক শেখার ছাড়াই নতুন জ্ঞান ব্যবহার করতে পারে।
মডেল পরামিতিগুলিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে সামঞ্জস্য করে এমন ঐতিহ্যবাহী সংখ্যাসূচক মেশিন লার্নিংয়ের বিপরীতে, এটিকে প্রাকৃতিক ভাষা মেশিন লার্নিং বলা যেতে পারে।
অধি-ভৌত ইন্টারফেস হিসাবে প্রাকৃতিক ভাষা
প্রাকৃতিক ভাষা সেই ইন্টারফেসে অবস্থিত যা অব-ভৌত এবং অধি-ভৌত শিক্ষাকে পৃথক করে।
প্রাকৃতিক ভাষার আকর্ষণীয় দিকটি হল যে এটি অব-ভৌত শিক্ষার মাধ্যমে অর্জিত হতে পারে, এবং তার উপরে, এটি অধি-ভৌত শিক্ষাকে সক্ষম করে।
প্রাকৃতিক ভাষা ব্যতীত অধি-ভৌত ইন্টারফেস
বাস্তবে, এমনকি শারীরিক শিক্ষাতেও, অব-ভৌত এবং অধি-ভৌত উভয় প্রকার শিক্ষাই বিদ্যমান। উদাহরণস্বরূপ, খেলায় দক্ষ একজন ব্যক্তি প্রথমবারের মতো সম্মুখীন হওয়া একটি নতুন খেলার সাথে দ্রুত মানিয়ে নিতে পারেন।
অনুরূপভাবে, জীববিজ্ঞানে অভিজ্ঞ একজন ব্যক্তি যখন একটি নতুন প্রজাতি দেখেন তখন অবিলম্বে তার বৈশিষ্ট্যগুলি বুঝতে পারেন।
সুতরাং, শারীরিক শিক্ষাতেও, এমন অধি-ভৌত ইন্টারফেস বিদ্যমান যা প্রাকৃতিক ভাষার অনুরূপ অবস্থান ধারণ করে।
কাঠামো (ফ্রেমওয়ার্ক)
এই ইন্টারফেসগুলিতে এমন কাঠামো (ফ্রেমওয়ার্ক) থাকে যা মৌলিক ধারণা বা জ্ঞান থেকে ভিন্ন, তাদের সম্পর্ক এবং কাঠামোকে সংজ্ঞায়িত করে, অথবা নতুন কাঠামোবদ্ধকরণ সক্ষম করে।
অব-ভৌত শিক্ষার মাধ্যমে বিভিন্ন ধরনের অব-ভৌত জ্ঞান অর্জিত হওয়ায়, অব-ভৌত জ্ঞানের অংশগুলির মধ্যে সংযোগ থেকে অধি-ভৌত ইন্টারফেসের কাঠামো শেখা সম্ভব হতে পারে।
শারীরিক শিক্ষার মাধ্যমে অর্জিত কাঠামো নতুন জ্ঞানকে অর্জনের পর অবিলম্বে অধি-ভৌতভাবে শেখার সুযোগ করে দেয়। তবে, এই অধি-ভৌত শিক্ষার মাধ্যমে অর্জিত জ্ঞান অন্যদের কাছে পৌঁছে দেওয়া সহজ নয়।
অন্যদিকে, ভাষার মাধ্যমে শিক্ষার মাধ্যমে অর্জিত কাঠামো হলো প্রাকৃতিক ভাষা নিজেই।
অতএব, প্রাকৃতিক ভাষার কাঠামো শেখার পর অধি-ভৌত শিক্ষার মাধ্যমে অর্জিত জ্ঞান সরাসরি অন্য মানুষের ভাষা শিক্ষার মধ্যে ইনপুট করা যেতে পারে।
এটি কেবল সেই জ্ঞানের ক্ষেত্রেই প্রযোজ্য নয় যেখানে পাঠ্যপুস্তক বা অনলাইন খবরের মতো ভাষার মাধ্যমে শেখা মৌলিক।
একজন অভিজ্ঞ ফুটবল খেলোয়াড়, প্রথমবারের মতো বেসবল খেলে, বেসবল সম্পর্কে অর্জিত অধি-ভৌত জ্ঞান অন্য ফুটবল খেলোয়াড়দের কাছে শব্দের মাধ্যমে জানাতে সক্ষম হতে পারেন। এর অর্থ হলো যদি মানুষ একই অব-ভৌত জ্ঞান ভাগ করে নেয়, তবে তথাকথিত "টিপস" বা কৌশল মৌখিকভাবে জানানো যেতে পারে।
এছাড়াও, একজন ব্যক্তি নতুন আবিষ্কৃত প্রজাতি সম্পর্কে যে জ্ঞান অর্জন করেছেন তা অন্য জীববিজ্ঞানীকে শব্দের মাধ্যমে জানাতে পারেন।
এভাবে, প্রাকৃতিক ভাষা অধি-ভৌত ইন্টারফেসে একটি অত্যন্ত শক্তিশালী কাঠামো হিসেবে প্রকাশিত হয়।
ভার্চুয়াল ফ্রেমওয়ার্ক
প্রাকৃতিক ভাষার উপরে, কেউ অন্যান্য ফ্রেমওয়ার্ক অর্জন করতে পারে।
এগুলি হল ডোমেন-নির্দিষ্ট ফ্রেমওয়ার্ক বা আনুষ্ঠানিক ফ্রেমওয়ার্ক।
বিভিন্ন একাডেমিক ক্ষেত্র, ব্যবসায়িক খাত এবং দৈনন্দিন জীবনে, বিভিন্ন ধরণের ডোমেন-নির্দিষ্ট ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে।
বিশেষজ্ঞরা, তাদের বিশেষত্বের কাঠামোর মধ্যে কাজ করে, নতুন আবিষ্কার করতে পারেন এবং একই ফ্রেমওয়ার্ক拥有 अन्य পণ্ডিতদের কাছে সহজেই সেই জ্ঞান পৌঁছে দিতে পারেন।
ফ্রেমওয়ার্কটি কখনও কখনও প্রাকৃতিক ভাষায় প্রকাশ করা যেতে পারে, এক্ষেত্রে প্রাকৃতিক ভাষার ফ্রেমওয়ার্ক আছে এমন ব্যক্তি বা বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি এটি শিখতে ও বুঝতে পারে।
ব্যবসায়িক মডেল এবং রান্নার রেসিপিও এমন ডোমেন-নির্দিষ্ট ফ্রেমওয়ার্কের উদাহরণ যা প্রাকৃতিক ভাষায় প্রকাশ করা যেতে পারে।
এছাড়াও, গাণিতিক সূত্র, প্রোগ্রামিং ভাষা এবং ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ ফ্রেমওয়ার্কগুলি হল আনুষ্ঠানিক ফ্রেমওয়ার্ক।
এগুলিও প্রাকৃতিক ভাষায় তাদের ফ্রেমওয়ার্ক প্রকাশ বা ব্যাখ্যা করতে পারে।
প্রাকৃতিক ভাষার উপর নির্মিত এই ডোমেন-নির্দিষ্ট এবং আনুষ্ঠানিক ফ্রেমওয়ার্কগুলিকে ভার্চুয়াল ফ্রেমওয়ার্ক বলা যেতে পারে।
একটি শারীরিক কম্পিউটারে একটি ভিন্ন অপারেটিং সিস্টেম চালাচ্ছে এমন একটি ভার্চুয়াল মেশিন কল্পনা করলে এটি বোঝা সহজ। প্রাকৃতিক ভাষার মৌলিক কাঠামোর উপরে আরেকটি ফ্রেমওয়ার্ক কাজ করে।
নেটিভ ফ্রেমওয়ার্ক
তদুপরি, যদিও এই ভার্চুয়াল ফ্রেমওয়ার্কগুলি প্রাথমিকভাবে প্রাকৃতিক ভাষার মাধ্যমে বোঝা প্রয়োজন, তবে কেউ যখন সেগুলিতে অভ্যস্ত হয়ে ওঠে, তখন তারা প্রাকৃতিক ভাষার ব্যাখ্যা এবং বোঝাপড়াকে বাইপাস করে সরাসরি অব-ভৌত জ্ঞানের উপর নির্মিত একটি অধি-ভৌত ইন্টারফেস ফ্রেমওয়ার্ক হিসাবে কাজ করতে শুরু করে।
এটিকে নেটিভ ফ্রেমওয়ার্ক বলা যেতে পারে।
প্রাকৃতিক ভাষাও, এক অর্থে, একটি নেটিভ ফ্রেমওয়ার্ক, তবে তা কেবল মাতৃভাষার ক্ষেত্রে। সাধারণত, মাতৃভাষা ছাড়া অন্য ভাষা ভার্চুয়াল ফ্রেমওয়ার্ক হিসাবে অর্জিত হয়। দক্ষতা বাড়ার সাথে সাথে, তারা নেটিভ ফ্রেমওয়ার্ক হওয়ার কাছাকাছি চলে আসে।
ডোমেন-নির্দিষ্ট এবং আনুষ্ঠানিক ফ্রেমওয়ার্কগুলির ক্ষেত্রেও একই কথা প্রযোজ্য। গণিতবিদরা গাণিতিক সূত্র ব্যবহার করে নেটিভভাবে যোগাযোগ করতে পারেন, এবং প্রোগ্রামাররা কেবল মন্তব্যবিহীন সোর্স কোডের মাধ্যমেই একে অপরের উদ্দেশ্য বুঝতে পারেন।
এটি পরামর্শ দেয় যে ভার্চুয়াল থেকে নেটিভ ফ্রেমওয়ার্কের দিকে অগ্রগতি বৃহৎ ভাষা মডেলগুলিতেও প্রয়োগ করা যেতে পারে।
ঘন ঘন ব্যবহৃত ভার্চুয়াল ফ্রেমওয়ার্কগুলি সনাক্ত করা, সেই ফ্রেমওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে প্রচুর পরিমাণে উদাহরণ ডেটা তৈরি করা, এবং তারপরে সেগুলিকে নেটিভ ফ্রেমওয়ার্ক হিসাবে ফাইন-টিউনিং করার ধারণাটি অবিলম্বে চেষ্টা করার মতো।
জন্মগত ফ্রেমওয়ার্কার
এটি বিবেচনা করে, কেউ বুঝতে পারে যে বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির প্রাক-প্রশিক্ষণের সময়, কেবল ফাইন-টিউনিং নয়, তারা ডোমেন-নির্দিষ্ট এবং আনুষ্ঠানিক কাঠামোও (ফ্রেমওয়ার্ক) শিখছে এমন সম্ভাবনা রয়েছে।
এবং সেই প্রক্রিয়ায়, এটি অনুমান করা যায় যে শুরু থেকেই ডোমেন-নির্দিষ্ট বা আনুষ্ঠানিক কাঠামো নেটিভভাবে শেখার পরিবর্তে, তারা প্রথমে প্রাকৃতিক ভাষার কাঠামো শেখে, এবং তারপরে, এটি আয়ত্ত করার সময় বা পরে, তারা ডোমেন-নির্দিষ্ট এবং আনুষ্ঠানিক কাঠামো শেখে, যা সেগুলিকে নেটিভ করে তোলে।
এই ধাপে ধাপে কাঠামো শেখার গভীরে প্রবেশ করলে, এটিও অনুমান করা যায় যে প্রাকৃতিক ভাষা শেখা নিজেই অত্যন্ত সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত, ধাপে ধাপে কাঠামো শেখার একটি সমান্তরাল পাইপলাইন।
অন্য কথায়, প্রাক-প্রশিক্ষণের সময় প্রশিক্ষণের ডেটা হিসাবে প্রদত্ত বিপুল পরিমাণ পাঠ্য থেকে, বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি কেবল স্বতন্ত্র ধারণাগুলিই নয়, বরং প্রাকৃতিক ভাষার কয়েকটি খুব সাধারণ নিয়মকেও একটি কাঠামো হিসাবে শিখতে পারে। তারপরে, এই সাধারণ কাঠামোকে ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করে, তারা বারবার সামান্য আরও জটিল নিয়ম শেখে।
এটি তাদের এমন একটি পর্যায় থেকে অগ্রসর হতে সাহায্য করবে যেখানে তারা প্রাথমিকভাবে শব্দ ধারণা শিখেছিল যৌগিক শব্দ এবং মৌলিক ব্যাকরণ মুখস্থ করতে, এবং তারপরে বাক্য বুঝতে, এবং লেখা ও অভিব্যক্তির কৌশলগুলির মতো জটিল বিষয়গুলি শিখতে পারবে।
এটি এমন একটি মডেল হিসাবে বোঝা যেতে পারে যেখানে তারা একটি কাঠামোকে পরবর্তী শেখার ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করে ধাপে ধাপে এবং জটিল উপায়ে কাঠামো শেখে।
এটি বৃহৎ ভাষা মডেলগুলিকে "স্বাভাবিক জন্মগত ফ্রেমওয়ার্কার" হিসাবে তুলে ধরে, যা শুরু থেকেই কাঠামো শেখার একটি প্রক্রিয়া ধারণ করে।
অ্যাটেনশন মেকানিজম
যে প্রযুক্তি প্রাকৃতিক-জাত ফ্রেমওয়ার্কারকে বাস্তবায়িত করে তা হল অ্যাটেনশন মেকানিজম।
অ্যাটেনশন মেকানিজম একটি প্রসঙ্গ থেকে প্রাসঙ্গিক টোকেন নির্বাচন করার মতো। এটি টোকেনগুলির মধ্যে সম্পর্ক স্পষ্ট করে। এটিই একটি ফ্রেমওয়ার্কের প্রকৃতি: গুরুত্বপূর্ণ ধারণাগুলি ধরে রেখে তাদের মধ্যে সম্পর্ক স্পষ্ট করার মাধ্যমে বিমূর্তকরণ করা।
প্রতিটি টোকেনের জন্য এই নির্বাচন পরিবর্তন করার মাধ্যমে, এটি ফ্রেমওয়ার্কগুলির গতিশীল পরিবর্তন সম্ভব করে তোলে।
এটি আমাদেরকে ব্যাখ্যা করতে দেয় যে কেন অ্যাটেনশন মেকানিজম একটি প্রযুক্তি যা বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির বিবর্তন নির্ধারণ করে, প্রাকৃতিক-জাত ফ্রেমওয়ার্কার মডেল ব্যবহার করে।
উপসংহার
যদি বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির প্রাক-প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার সময় এই প্রক্রিয়াটি সত্যিই ঘটে থাকে, তাহলে বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির পূর্বে রহস্যময় প্রক্রিয়াগুলি ব্যাখ্যা করা যেতে পারে।
এগুলির মধ্যে রয়েছে এখানে আলোচিত অব-ভৌত ও অধি-ভৌত শিক্ষা, অধি-ভৌত ইন্টারফেস হিসাবে ফ্রেমওয়ার্ক, ভাষার মাধ্যমে শেখা এবং ভার্চুয়াল ফ্রেমওয়ার্ককে সক্ষম করা প্রাকৃতিক ভাষা, এবং প্রাকৃতিক-জাত ফ্রেমওয়ার্কারকে বাস্তবায়ন করা অ্যাটেনশন মেকানিজম।
এছাড়াও, এখান থেকে আরও দুটি বিষয় প্রস্তাবিত হয়।
প্রথমত, প্রাকৃতিক ভাষার এমন একটি কাঠামো রয়েছে যা সরল ফ্রেমওয়ার্ক থেকে ক্রমান্বয়ে জটিল ফ্রেমওয়ার্কগুলিকে অভ্যন্তরীণ করার জন্য অত্যন্ত উপযুক্ত।
যদি প্রাকৃতিক ভাষা প্রাথমিকভাবে মানব সমাজে একটি সরল রূপে আবির্ভূত হয় এবং ধীরে ধীরে আরও জটিল ও সমৃদ্ধ কাঠামো ধারণ করে বৃদ্ধি পায়, তবে এটি একটি স্বাভাবিক পরিণতি।
অধিকন্তু, দ্রুত শেখার সুযোগ করে দেয় এমনভাবে এর কাঠামোবদ্ধ হওয়া লাভজনক হবে। অনুমান করা যায় যে বিভিন্ন প্রাকৃতিক ভাষা সহ একাধিক সমাজ প্রতিযোগিতা করছিল, এই অনুমানটি সহজে গঠিত হয় যে শেখার জন্য আরও উপযুক্ত প্রাকৃতিক ভাষাগুলি বর্তমানে টিকে আছে।
প্রাকৃতিক ভাষার এই প্রকৃতির উপর প্রতিফলিত হয়ে দ্বিতীয় পরামর্শটি আসে: আমরা মানুষও প্রাকৃতিক-জাত ফ্রেমওয়ার্কার।
যদিও সুনির্দিষ্ট অন্তর্নিহিত ভিত্তি এবং প্রক্রিয়াগুলি ভিন্ন হতে পারে, আমাদের মস্তিষ্কও একটি প্রক্রিয়া দিয়ে সজ্জিত হতে হবে, যা অ্যাটেনশন মেকানিজমের অনুরূপ, যা ফ্রেমওয়ার্কগুলির ধাপে ধাপে শেখা এবং নমনীয় অভিযোজন সম্ভব করে।