সিম্ফোনিক ইন্টেলিজেন্সের যুগ

আধুনিক ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিতে, জেনারেটিভ এআই-এর ব্যবহার সরঞ্জামের পর্যায় অতিক্রম করে এখন পদ্ধতিগতকরণের ধাপে প্রবেশ করছে।

এর বাইরে, "সিম্ফোনিক ইন্টেলিজেন্স" নামক বুদ্ধিমত্তার একটি নতুন যুগ অপেক্ষা করছে।

এই নিবন্ধে, পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ (iteration work) এবং প্রবাহ কাজ (flow work) এই দুটি দৃষ্টিকোণ থেকে জেনারেটিভ এআই ব্যবহারের বর্তমান অবস্থা এবং ভবিষ্যতের সম্ভাবনা নিয়ে আলোচনা করা হবে।

পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ (Iteration Work)

আগের একটি নিবন্ধে, জেনারেটিভ এআই-কে কাজ করার ক্ষমতা দেওয়ার জন্য আমি পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ (iteration work) এবং সরঞ্জাম, এবং প্রবাহ কাজ (flow work) ও সিস্টেমের দৃষ্টিকোণ থেকে বিশ্লেষণ করেছিলাম।

পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ বলতে এমন কাজ বোঝায় যা মানুষ অর্ধ-অচেতনভাবে বিভিন্ন নির্দিষ্ট কাজের সমন্বয় করে এবং চেষ্টা ও ত্রুটির মাধ্যমে এগিয়ে নিয়ে যায়।

আর এই পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের জন্য সরঞ্জামগুলিই সবচেয়ে উপযুক্ত। বিভিন্ন কাজের জন্য উপযুক্ত সরঞ্জাম নির্বাচন করে কাজ efficiently চালানো যায়। তাই, প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলি প্রস্তুত রাখা এবং সেগুলির ব্যবহারে দক্ষ হওয়া প্রয়োজন।

বর্তমানে, যখন জেনারেটিভ এআই ব্যবসায় ব্যবহৃত হয়, তখন বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই জেনারেটিভ এআইকে একটি সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করা হয়।

জেনারেটিভ এআই দিয়ে ব্যবসায়িক দক্ষতা বাড়ানোর বেশিরভাগ আলোচনায় মানুষের পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের জন্য ব্যবহৃত বিদ্যমান সরঞ্জামগুলির সাথে এই নতুন এবং শক্তিশালী সরঞ্জামটি যুক্ত করার কথাই বোঝায়।

পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের সমস্যা

অন্যদিকে, পূর্ববর্তী একটি নিবন্ধে যেমন উল্লেখ করা হয়েছে, পুনরাবৃত্তিমূলক কাজে সরঞ্জাম ব্যবহারের মাধ্যমে কর্মদক্ষতা বৃদ্ধি তুলনামূলকভাবে সীমিত।

সরঞ্জামগুলি আরও দক্ষ হয়ে উঠলে, শেষ পর্যন্ত মানুষই বাধা হয়ে দাঁড়ায়। আমরা চূড়ান্তভাবে মানুষের কাজের সময়ের সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করতে পারি না।

এছাড়াও, অভিজ্ঞ কর্মী এবং নতুন নিয়োগপ্রাপ্তদের মধ্যে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের দক্ষতা ও নির্ভুলতার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য ব্যবধান রয়েছে এবং এই ব্যবধান পূরণ করা কঠিন। ফলস্বরূপ, যদি কেউ আগামী মাসে কাজের চাপ দ্বিগুণ করার লক্ষ্য রাখে, তবে অভিজ্ঞ কর্মীর দক্ষতা সম্পন্ন কর্মী ছাড়া তা সামলানো সম্ভব নয়।

মানুষের বাধা হয়ে দাঁড়ানোর এই সমস্যা সমাধানের জন্য, চূড়ান্ত সমাধান হবে সবকিছু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে প্রতিস্থাপন করা।

তবে, বর্তমান জেনারেটিভ এআই-এর এখনো সেই স্তরের পারফরম্যান্স নেই।

তাছাড়া, এমনকি আপাতদৃষ্টিতে সরল পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলিও, যখন নিবিড়ভাবে পরীক্ষা করা হয়, তখন অসংখ্য অচেতন উপ-কাজের সমন্বয়ে গঠিত হয়।

এই কারণে, এই কাজগুলিকে প্রচলিত আইটি সিস্টেমে বা সহজ অনুসরণযোগ্য ম্যানুয়ালে ভেঙে দেওয়া যায়নি, এবং পরিবর্তে মানুষের দক্ষতার উপর নির্ভর করতে হয়েছে।

যদি দক্ষতার প্রয়োজন এমন অসংখ্য অচেতন কাজগুলিকে সংগঠিত না করা হয়, এবং প্রতিটি কাজের জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞানকে ক্রিস্টালাইজড না করা হয়, তবে জেনারেটিভ এআই, তার পারফরম্যান্স যত উন্নতই হোক না কেন, মানুষের বিকল্প হিসাবে কাজগুলি সম্পাদন করতে পারবে না।

ফ্লো কাজে রূপান্তর এবং পদ্ধতিবদ্ধকরণ

জেনারেটিভ এআই-এর বর্তমান কর্মক্ষমতার সীমাবদ্ধতার মধ্যে কাজ বন্টন করা, এবং অচেতন কাজগুলিকে সংগঠিত করা ও জ্ঞানকে ক্রিস্টালাইজড করার উদ্দেশ্যগুলি পূরণের জন্য, চেষ্টা-ত্রুটির পুনরাবৃত্তিমূলক কাজকে মানসম্মত ফ্লো কাজে সংগঠিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

মানসম্মত ফ্লো কাজ কেবল সরঞ্জামের জন্যই নয়, সিস্টেমের জন্যও উপযুক্ত।

ফ্লো কাজের মধ্যে, জেনারেটিভ এআই-কে কার্যকর করার জন্য কিছু কাজ থাকে এবং মানুষকে কার্যকর করার জন্য কিছু কাজ থাকে। এগুলিকে একটি সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত করার মাধ্যমে, পুরো ফ্লো কাজটি কার্যকর করা যায়।

ফ্লো কাজে রূপান্তর এবং পদ্ধতিবদ্ধকরণের ফলে বেশ কিছু গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা পাওয়া যায়:

প্রথমত, যেহেতু জেনারেটিভ এআই প্রতিটি পৃথক কাজের জন্য বিশেষায়িত, তাই প্রতিটি কাজের জন্য এর দক্ষতা এবং নির্ভুলতা অপ্টিমাইজ করা স্পষ্ট হয়ে ওঠে।

দ্বিতীয়ত, একাধিক কর্মী জেনারেটিভ এআই-তে জ্ঞান যোগ করতে পারে এবং এর সুবিধা সবার কাছে পৌঁছে যায়।

তৃতীয়ত, এই কাজের মধ্যে কাজ বন্টনকে ধীরে ধীরে জেনারেটিভ এআই-এর দিকে স্থানান্তরিত করা সহজ হয়ে ওঠে।

পুনরাবৃত্তিমূলক কাজকে ফ্লো কাজে রূপান্তরিত করে এবং প্রতিটি কাজের জন্য জেনারেটিভ এআই-এর প্রয়োজনীয় জ্ঞানকে একটি সিস্টেম হিসাবে সংগ্রহ করার মাধ্যমে, বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ স্বয়ংক্রিয়তার কাছাকাছি চলে আসে, ঠিক একটি কারখানার উৎপাদন লাইনের মতো।

এবং সময়ের সাথে সাথে জেনারেটিভ এআই-এর উন্নত মৌলিক কার্যকারিতা অন্তর্ভুক্ত করে, এবং বিভিন্ন কাজের জন্য বিশেষায়িত সংগৃহীত জ্ঞান ব্যবহার করে, পুরো ফ্লো কাজটিকে জেনারেটিভ এআই দ্বারা পরিচালিত একটি স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়ায় পরিণত করা সম্ভব হবে।

ভার্চুয়াল ইন্টেলিজেন্স

এই পর্যন্ত, বিশ্লেষণটি পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ (iteration work) এবং সরঞ্জাম, এবং ফ্লো কাজ (flow work) ও সিস্টেমের দৃষ্টিকোণ থেকে করা হয়েছে।

সম্প্রতি লেখা অন্য একটি নিবন্ধ এই আলোচনাকে আরও এগিয়ে নিয়ে যায়।

সেই নিবন্ধে, আমি ভার্চুয়াল ইন্টেলিজেন্স দ্বারা অর্কেস্ট্রেশনের বিষয়টি নিয়ে আলোচনা করেছিলাম।

বর্তমানে, এবং খুব অদূর ভবিষ্যতে, পারফরম্যান্সের সীমাবদ্ধতার কারণে, জেনারেটিভ এআই নির্দিষ্ট কাজগুলিতে মনোনিবেশ করলে আরও দক্ষ এবং নির্ভুল হয়।

অতএব, ফ্লো কাজ এবং সিস্টেমের পূর্ববর্তী আলোচনা অনুসারে, প্রতিটি পৃথক কাজের জন্য বিশেষায়িত জেনারেটিভ এআই-কে সংযুক্ত করার একটি প্রক্রিয়া আদর্শ ছিল।

তবে, জেনারেটিভ এআই-এর পারফরম্যান্স উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হলেও, কেবলমাত্র বিভিন্ন কাজ একযোগে পরিচালনা করার পরিবর্তে, একটি একক প্রক্রিয়ার মধ্যে ভূমিকা পরিবর্তন করে এবং জ্ঞান ব্যবহার করে কাজগুলি প্রক্রিয়া করা সম্ভাব্যভাবে উচ্চতর দক্ষতা এবং নির্ভুলতা আনতে পারে।

এই পদ্ধতিটি জেনারেটিভ এআই-গুলিকে একসাথে লিঙ্ক করার জন্য একটি সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা দূর করে। সিস্টেম ইন্টিগ্রেশনের অনুরূপ অপারেশনগুলি জেনারেটিভ এআই-এর নিজের মধ্যেই ঘটবে।

এছাড়াও, এটি জেনারেটিভ এআই-এর নিজের মধ্যেই নমনীয় প্রতিক্রিয়া জানানোর সুযোগ দেয়, এমন পরিস্থিতি থেকে সরে আসে যেখানে সিস্টেম পরিবর্তন না করে কাজগুলি অদলবদল বা যোগ করা যায় না।

এর অর্থ হল, পদ্ধতিবদ্ধ ফ্লো কাজকে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজে ফিরিয়ে আনা।

তবে, পদ্ধতিবদ্ধকরণ এবং ফ্লো কাজ রূপান্তরের মধ্য দিয়ে যাওয়ার পর এই পুনরাবৃত্তিমূলক কাজটি এমন অবস্থায় পৌঁছেছে যেখানে পুনঃব্যবহারযোগ্য জ্ঞান তৈরি করা যেতে পারে, এমনকি যদি জেনারেটিভ এআই-এর সংখ্যা বাড়ানো হয় বা সংস্করণ পরিবর্তন করা হয়।

এটি মানুষের পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের সমস্যাগুলি সমাধান করে, মানুষের মতোই নমনীয় কাজ সক্ষম করে।

এখানে, আমি জেনারেটিভ এআই-এর একটি একক এক্সিকিউশনের সময় ভূমিকা এবং জ্ঞান পরিবর্তন করার ক্ষমতাকে ভার্চুয়াল ইন্টেলিজেন্স বলে উল্লেখ করেছি। এটি একটি কম্পিউটারের ভার্চুয়াল মেশিনের অনুরূপ।

ঠিক যেমন ভার্চুয়াল মেশিন প্রযুক্তি একটি একক হার্ডওয়্যারে সম্পূর্ণ ভিন্ন কম্পিউটার পরিচালনার অনুকরণ করে, তেমনি একটি একক জেনারেটিভ এআই একাধিক ভূমিকার মধ্যে পরিবর্তন করে কাজগুলি প্রক্রিয়া করে।

বর্তমান জেনারেটিভ এআই ইতিমধ্যেই স্বাভাবিকভাবেই এই ভার্চুয়াল ইন্টেলিজেন্স ক্ষমতা অর্জন করেছে। এই কারণে, জেনারেটিভ এআই একাধিক মানুষের মধ্যে আলোচনা অনুকরণ করতে পারে এবং একাধিক চরিত্র সমন্বিত উপন্যাস তৈরি করতে পারে।

যদি এই ভার্চুয়াল ইন্টেলিজেন্স ক্ষমতা উন্নত হয় এবং পর্যাপ্ত জ্ঞান সরবরাহ করা হয়, তবে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ সম্পাদন করা সম্ভব হবে।

ইন্টেলিজেন্স অর্কেস্ট্রেশন

এছাড়াও, একাধিক ভূমিকা এবং জ্ঞানকে অবাধে একত্রিত করে কাজ করার এই ক্ষমতাকে আমি ইন্টেলিজেন্স অর্কেস্ট্রেশন বলি।

এটি অর্কেস্ট্রেশন প্রযুক্তির মতো, যা একাধিক ভার্চুয়াল মেশিন পরিচালনা করে।

ঠিক যেমন অর্কেস্ট্রেশন প্রযুক্তি প্রয়োজনের সময় প্রয়োজনীয় ভার্চুয়াল মেশিন চালু করে সিস্টেমগুলিকে দক্ষতার সাথে পরিচালনা করে, তেমনি উন্নত ইন্টেলিজেন্স অর্কেস্ট্রেশন দক্ষতা সম্পন্ন একটি জেনারেটিভ এআই—যা ভার্চুয়াল ইন্টেলিজেন্সের একটি ক্ষমতা—নমনীয়ভাবে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম হবে, একই সাথে অসংখ্য ভূমিকা ও জ্ঞানকে যথাযথভাবে পরিচালনা করবে এবং দক্ষতা ও নির্ভুলতা বজায় রাখবে।

সিম্ফোনিক ইন্টেলিজেন্স

জেনারেটিভ এআই এই পর্যায়ে পৌঁছালে তাকে সিম্ফোনিক ইন্টেলিজেন্স বলা যেতে পারে।

ঠিক যেমন একটি অর্কেস্ট্রা, প্রতিটি যন্ত্র বাজানোয় দক্ষ হয়ে, তাদের নিজ নিজ ভূমিকা পালন করার সময় একটি একক সুর বাজায়, তেমনি সিম্ফোনিক ইন্টেলিজেন্স বুদ্ধিবৃত্তিক কাজের একটি সিম্ফনি বাজাতে পারে।

এই সিম্ফোনিক ইন্টেলিজেন্স একটি নতুন ধারণা, যা জেনারেটিভ এআই-এর চূড়ান্ত পর্যায়গুলির মধ্যে একটিকে উপস্থাপন করে।

তবে, সিম্ফোনিক ইন্টেলিজেন্স নিজেই ইতিমধ্যেই বিদ্যমান।

সেটি হলো আমাদের মানুষের বুদ্ধিমত্তা।

এটা ঠিক যে, আমরা সিম্ফোনিক ইন্টেলিজেন্স ধারণ করি বলেই অচেতনভাবে এবং নমনীয়ভাবে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের মাধ্যমে একাধিক জটিল বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ সম্পাদন করতে পারি, যেখানে প্রচুর জ্ঞান ব্যবহার করা হয়।

পরিশেষে: এজিআই-এর রূপ

সিম্ফোনিক ইন্টেলিজেন্স অনুকরণ করতে সক্ষম জেনারেটিভ এআই-কে অন্যান্য কাজের জন্য ফ্লো কাজ এবং জ্ঞানভাণ্ডার সরবরাহ করার মাধ্যমে, এটি একাধিক পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ পরিচালনা করতে সক্ষম হবে।

একবার এটি অসংখ্য ভিন্ন পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ পরিচালনা করতে পারলে, এটি সেই কাজগুলির মধ্যে সাধারণ নিয়মগুলি এবং জ্ঞানের মধ্যে কাঠামোগত প্যাটার্নগুলি বুঝতে সক্ষম হবে।

সেই মুহূর্তে, সম্পূর্ণ অজানা পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের জন্য, মানুষের কাছ থেকে একটি সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা পেলেই, এআই কেবল একজন মানুষ কীভাবে কাজটি করে তা পর্যবেক্ষণ করে সেই কাজের জ্ঞান (know-how) শিখতে সক্ষম হবে।

এটিই হলো প্রকৃত সিম্ফোনিক ইন্টেলিজেন্স। একবার এই পর্যায়ে পৌঁছালে, মানুষকে আর কাজকে ফ্লো প্রক্রিয়ায় রূপান্তর করতে বা জ্ঞানকে ক্রিস্টালাইজড করতে প্রচেষ্টা ব্যয় করতে হবে না।

তাছাড়া, জেনারেটিভ এআই দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত এই জ্ঞান অন্যান্য জেনারেটিভ এআই-এর মধ্যেও ভাগ করা যেতে পারে।

যদি এমনটি ঘটে, তবে জেনারেটিভ এআই-এর শেখার ক্ষমতা মানুষের চেয়ে অনেক বেশি হয়ে যাবে।

এটি এজিআই-এর একটি রূপ হিসাবে বিবেচিত হতে পারে।