জুবাইর আল হাদী
কিছুদিন আগেও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) ছিল দূর ভবিষ্যতের একটি কাল্পনিক বিষয়। কিন্তু অতিসম্প্রতি এই দূরবর্তী ভবিষ্যতের বিষয়টি আমাদের দৈনন্দিন জীবনের অংশ হতে শুরু করেছে। বর্তমান সময়ে মানুষ যেন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার ছাড়া চলতেই পারে না। স্বাস্থ্যসেবায়, যানবাহনে, কৃষিক্ষেত্রে, ব্যবসা-বাণিজ্যে, শিক্ষায়, সামাজিক যোগাযোগমাধ্যমে, বিনোদনে, এমনকি মহাকাশ গবেষণায়ও AI-এর ব্যবহার বিস্ময়করভাবে বেড়েছে। কিন্তু প্রশ্ন জাগে, এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শুরুটা কীভাবে হয়েছিল? চলুন তাহলে জেনে আসি।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধারণা আজকের নয়। বহু হাজার বছর আগে বিভিন্ন সভ্যতায় মানুষের মতো কথা বলা পাথরের মূর্তি, স্বয়ংক্রিয় যন্ত্র কিংবা কল্পিত ‘কৃত্রিম প্রাণী’র গল্প পাওয়া যায়। হাজার বছর আগে থেকেই বিভিন্ন সভ্যতার মিথ ও কাহিনিতে দেখা যায়—মানুষ এমন যন্ত্র বা কৃত্রিম প্রাণীর স্বপ্ন দেখত, যা মানুষের মতো ভাবতে, কাজ করতে বা সিদ্ধান্ত নিতে পারে। এ বিষয়ে পালেমা ম্যাককর্ডাক বলেছেন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধারণা তৈরি হয় সৃষ্টিকর্তাকে টেক্কা দেওয়ার প্রাচীন এক ইচ্ছা থেকে।
টুরিং কৃত্রিম বুদ্ধিমানের স্বপ্নদ্রষ্টা
১৯৩০-এর দশকে ব্রিটিশ যুক্তিবিদ অ্যালান টুরিং এমন এক ধারণা দেন, যা আধুনিক কম্পিউটারের ভিত্তি হয়ে দাঁড়ায়। তিনি ভাবলেন—যদি একটি মেশিনকে এমনভাবে তৈরি করা যায়, যাতে তার স্মৃতিতে সংরক্ষিত নির্দেশাবলি অনুসারে সে প্রতিটি কাজ করতে পারে, এমনকি নিজের নির্দেশনাও বদলে ফেলতে পারে, তাহলে একদিন মেশিনও মানুষের মতো সবকিছু পারবে। তার সেই তাত্ত্বিক মডেলটির নাম Universal Turing Machine। আজকের প্রতিটি কম্পিউটারই মূলত টুরিংয়ের সেই কল্পনার বাস্তব রূপ।
দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের সময় টুরিং ব্লেচলি পার্কে কাজ করতে করতে বারবার ভাবতেন—মেশিন কি মানুষের মতো অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে পারে? পারে কি নতুন সমস্যার সমাধান তৈরি করতে?
এই ভাবনা পরবর্তী সময়ে দাঁড়ায় আধুনিক AI-এর মৌলিক ধারণা—heuristic problem solving।
১৯৪৭ সালে প্রথমবারের মতো প্রকাশ্যে টুরিং বলেন—
আমরা এমন একটি মেশিন চাই, যা অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে পারে।
এই বক্তব্যই AI গবেষণার বীজ রোপণ করে।
AI গবেষণার আনুষ্ঠানিক জন্ম
১৯৫৬ সালে যুক্তরাষ্ট্রের ডার্টমাউথ কলেজে অনুষ্ঠিত একটি কর্মশালা আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আনুষ্ঠানিক জন্মস্থান। সেখানে অংশগ্রহণকারী তরুণ গবেষকরা দৃঢ় বিশ্বাসে বলেছিলেন—মাত্র এক প্রজন্মের মধ্যেই মানুষসদৃশ বুদ্ধিমত্তার যন্ত্র তৈরি সম্ভব হবে। এই আশাবাদের জোয়ারে মার্কিন সরকার বিপুল অর্থ বিনিয়োগ শুরু করে। কিন্তু গবেষণার অগ্রগতি প্রত্যাশামতো না হওয়ায় ১৯৭৪ সালে যুক্তরাষ্ট্র ও যুক্তরাজ্য হঠাৎ করেই অনির্দেশিত AI গবেষণার অর্থায়ন বন্ধ করে দেয়। এ সময়টিই ইতিহাসে পরিচিত প্রথম AI Winter নামে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শীতকাল।
আশির দশকের নতুন স্বপ্ন ও হতাশা
১৯৮০-এর দশকে AI আবার পুনর্জাগরণ পায়। বিশেষজ্ঞ সিস্টেম, অটোমেশন, সামরিক প্রকল্প—সবকিছু মিলিয়ে নতুন উন্মাদনা তৈরি হয়।
মার্কিন প্রতিরক্ষা বিভাগ তখন ‘স্মার্ট ট্রাক’ নামে এক উচ্চাভিলাষী প্রকল্প নেয়। এর লক্ষ্য ছিল এমন একটি স্বয়ংক্রিয় যান নির্মাণ করা, যা শত্রুর ঘাঁটিতে ঢুকে তথ্য সংগ্রহ করে আবার নিরাপদে ফিরে আসবে।
ট্রাকটি তৈরি হয়েছিল ঠিকই, কিন্তু চালু করার পর আর কখনো ফিরে আসেনি।
জাপানও স্বপ্ন দেখেছিল ‘পঞ্চম প্রজন্মের কম্পিউটার’, যা মানুষের মতো কথা বলতে, বুঝতে এবং ভবিষ্যৎ চাহিদা অনুমান করতে পারবে। কিন্তু বিশাল বাজেট থাকা সত্ত্বেও প্রকল্পটি শেষ পর্যন্ত ব্যর্থ ঘোষণা করতে হয়।
আবার আশার পর হতাশা। গবেষণায় অর্থ কমতে থাকে, মনোবল ভেঙে পড়ে এবং AI আবার ঢুকে পড়ে দ্বিতীয় AI Winter-এ।
চলচ্চিত্রের স্বপ্ন বনাম বাস্তবতা
১৯৬৮ সালের বিখ্যাত চলচ্চিত্র 2001 : A Space Odyssey-তে HAL 9000 নামে দেখানো হয়েছিল এক সুপার-ইন্টেলিজেন্ট AI। চলচ্চিত্রে পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছিল—১৯৯২ সালের মধ্যেই রোবট মানুষের মতো বুদ্ধিমান হয়ে উঠবে। কিন্তু বাস্তবতা ছিল উল্টো। নব্বইয়ের দশকে রোবটদের বুদ্ধিমত্তা ছিল প্রায় ‘পোকামাকড়ের’ পর্যায়ের। ফলে হতাশা আরো বাড়ে।
ডিপ ব্লু বিজয়, কিন্তু সীমাবদ্ধতা
১৯৯৭ সালে আইবিএমের ডিপ ব্লু দাবার রাজা গ্যারি ক্যাস্পারোভকে হারিয়ে দুনিয়াজুড়ে আলোড়ন তোলে।
প্রতি সেকেন্ডে ১১ বিলিয়ন গণনা করতে পারা এই যন্ত্রকে প্রকৌশলের অলৌকিক সাফল্য বলা হয়েছিল।
কিন্তু সমস্যা একটাই। ডিপ ব্লু ভাবতে পারত না, বুঝতে পারত না, এমনকি কথা বলতে পারত না।
ক্যাস্পারোভ সংবাদ সম্মেলনে কথা বললেন—কিন্তু ডিপ ব্লুর কোনো ভাষা ছিল না! বিজ্ঞানীরা বুঝলেন যে গণনা করা আর বুদ্ধিমান হওয়া এক জিনিস নয়।
মেশিন লার্নিংয়ের উত্থান
২০০০ সালের পর AI ঘুরে দাঁড়াল মেশিন লার্নিংয়ের সাফল্যে। দ্রুতগতির কম্পিউটার, বিপুল ডেটা এবং শক্তিশালী গাণিতিক অ্যালগরিদমের সংযুক্তিতে AI নতুনভাবে প্রাণ ফিরে পায়। এরপর আসে ডিপ লার্নিং—ইতিহাস পরিবর্তনকারী প্রযুক্তি। এর সক্ষমতা অন্যসব পদ্ধতিকে ছাড়িয়ে যায়।
ট্রান্সফরমার—AI বিপ্লবের মহাকাল
২০১৭ সালে ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার আবিষ্কার হলে AI গবেষণায় এক অভূতপূর্ব ঝড় ওঠে।
এ প্রযুক্তির ভিত্তিতে তৈরি হয় ChatGPT-সহ বড় ভাষা মডেল বা LLM—যারা মানুষের মতো লেখা, বোঝা, ব্যাখ্যা, এমনকি সৃজনশীল চিন্তার আচরণও প্রদর্শন করে।
২০২০-এর দশকে AI-তে বিনিয়োগ বহু গুণ বেড়ে যায়—যোগাযোগ, স্বাস্থ্য, প্রতিরক্ষা, বিনোদন, ব্যবসা—সবখানে AI বিপ্লব শুরু হয়।
কিছুদিন আগেও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) ছিল দূর ভবিষ্যতের একটি কাল্পনিক বিষয়। কিন্তু অতিসম্প্রতি এই দূরবর্তী ভবিষ্যতের বিষয়টি আমাদের দৈনন্দিন জীবনের অংশ হতে শুরু করেছে। বর্তমান সময়ে মানুষ যেন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার ছাড়া চলতেই পারে না। স্বাস্থ্যসেবায়, যানবাহনে, কৃষিক্ষেত্রে, ব্যবসা-বাণিজ্যে, শিক্ষায়, সামাজিক যোগাযোগমাধ্যমে, বিনোদনে, এমনকি মহাকাশ গবেষণায়ও AI-এর ব্যবহার বিস্ময়করভাবে বেড়েছে। কিন্তু প্রশ্ন জাগে, এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শুরুটা কীভাবে হয়েছিল? চলুন তাহলে জেনে আসি।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধারণা আজকের নয়। বহু হাজার বছর আগে বিভিন্ন সভ্যতায় মানুষের মতো কথা বলা পাথরের মূর্তি, স্বয়ংক্রিয় যন্ত্র কিংবা কল্পিত ‘কৃত্রিম প্রাণী’র গল্প পাওয়া যায়। হাজার বছর আগে থেকেই বিভিন্ন সভ্যতার মিথ ও কাহিনিতে দেখা যায়—মানুষ এমন যন্ত্র বা কৃত্রিম প্রাণীর স্বপ্ন দেখত, যা মানুষের মতো ভাবতে, কাজ করতে বা সিদ্ধান্ত নিতে পারে। এ বিষয়ে পালেমা ম্যাককর্ডাক বলেছেন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধারণা তৈরি হয় সৃষ্টিকর্তাকে টেক্কা দেওয়ার প্রাচীন এক ইচ্ছা থেকে।
টুরিং কৃত্রিম বুদ্ধিমানের স্বপ্নদ্রষ্টা
১৯৩০-এর দশকে ব্রিটিশ যুক্তিবিদ অ্যালান টুরিং এমন এক ধারণা দেন, যা আধুনিক কম্পিউটারের ভিত্তি হয়ে দাঁড়ায়। তিনি ভাবলেন—যদি একটি মেশিনকে এমনভাবে তৈরি করা যায়, যাতে তার স্মৃতিতে সংরক্ষিত নির্দেশাবলি অনুসারে সে প্রতিটি কাজ করতে পারে, এমনকি নিজের নির্দেশনাও বদলে ফেলতে পারে, তাহলে একদিন মেশিনও মানুষের মতো সবকিছু পারবে। তার সেই তাত্ত্বিক মডেলটির নাম Universal Turing Machine। আজকের প্রতিটি কম্পিউটারই মূলত টুরিংয়ের সেই কল্পনার বাস্তব রূপ।
দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের সময় টুরিং ব্লেচলি পার্কে কাজ করতে করতে বারবার ভাবতেন—মেশিন কি মানুষের মতো অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে পারে? পারে কি নতুন সমস্যার সমাধান তৈরি করতে?
এই ভাবনা পরবর্তী সময়ে দাঁড়ায় আধুনিক AI-এর মৌলিক ধারণা—heuristic problem solving।
১৯৪৭ সালে প্রথমবারের মতো প্রকাশ্যে টুরিং বলেন—
আমরা এমন একটি মেশিন চাই, যা অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে পারে।
এই বক্তব্যই AI গবেষণার বীজ রোপণ করে।
AI গবেষণার আনুষ্ঠানিক জন্ম
১৯৫৬ সালে যুক্তরাষ্ট্রের ডার্টমাউথ কলেজে অনুষ্ঠিত একটি কর্মশালা আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আনুষ্ঠানিক জন্মস্থান। সেখানে অংশগ্রহণকারী তরুণ গবেষকরা দৃঢ় বিশ্বাসে বলেছিলেন—মাত্র এক প্রজন্মের মধ্যেই মানুষসদৃশ বুদ্ধিমত্তার যন্ত্র তৈরি সম্ভব হবে। এই আশাবাদের জোয়ারে মার্কিন সরকার বিপুল অর্থ বিনিয়োগ শুরু করে। কিন্তু গবেষণার অগ্রগতি প্রত্যাশামতো না হওয়ায় ১৯৭৪ সালে যুক্তরাষ্ট্র ও যুক্তরাজ্য হঠাৎ করেই অনির্দেশিত AI গবেষণার অর্থায়ন বন্ধ করে দেয়। এ সময়টিই ইতিহাসে পরিচিত প্রথম AI Winter নামে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শীতকাল।
আশির দশকের নতুন স্বপ্ন ও হতাশা
১৯৮০-এর দশকে AI আবার পুনর্জাগরণ পায়। বিশেষজ্ঞ সিস্টেম, অটোমেশন, সামরিক প্রকল্প—সবকিছু মিলিয়ে নতুন উন্মাদনা তৈরি হয়।
মার্কিন প্রতিরক্ষা বিভাগ তখন ‘স্মার্ট ট্রাক’ নামে এক উচ্চাভিলাষী প্রকল্প নেয়। এর লক্ষ্য ছিল এমন একটি স্বয়ংক্রিয় যান নির্মাণ করা, যা শত্রুর ঘাঁটিতে ঢুকে তথ্য সংগ্রহ করে আবার নিরাপদে ফিরে আসবে।
ট্রাকটি তৈরি হয়েছিল ঠিকই, কিন্তু চালু করার পর আর কখনো ফিরে আসেনি।
জাপানও স্বপ্ন দেখেছিল ‘পঞ্চম প্রজন্মের কম্পিউটার’, যা মানুষের মতো কথা বলতে, বুঝতে এবং ভবিষ্যৎ চাহিদা অনুমান করতে পারবে। কিন্তু বিশাল বাজেট থাকা সত্ত্বেও প্রকল্পটি শেষ পর্যন্ত ব্যর্থ ঘোষণা করতে হয়।
আবার আশার পর হতাশা। গবেষণায় অর্থ কমতে থাকে, মনোবল ভেঙে পড়ে এবং AI আবার ঢুকে পড়ে দ্বিতীয় AI Winter-এ।
চলচ্চিত্রের স্বপ্ন বনাম বাস্তবতা
১৯৬৮ সালের বিখ্যাত চলচ্চিত্র 2001 : A Space Odyssey-তে HAL 9000 নামে দেখানো হয়েছিল এক সুপার-ইন্টেলিজেন্ট AI। চলচ্চিত্রে পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছিল—১৯৯২ সালের মধ্যেই রোবট মানুষের মতো বুদ্ধিমান হয়ে উঠবে। কিন্তু বাস্তবতা ছিল উল্টো। নব্বইয়ের দশকে রোবটদের বুদ্ধিমত্তা ছিল প্রায় ‘পোকামাকড়ের’ পর্যায়ের। ফলে হতাশা আরো বাড়ে।
ডিপ ব্লু বিজয়, কিন্তু সীমাবদ্ধতা
১৯৯৭ সালে আইবিএমের ডিপ ব্লু দাবার রাজা গ্যারি ক্যাস্পারোভকে হারিয়ে দুনিয়াজুড়ে আলোড়ন তোলে।
প্রতি সেকেন্ডে ১১ বিলিয়ন গণনা করতে পারা এই যন্ত্রকে প্রকৌশলের অলৌকিক সাফল্য বলা হয়েছিল।
কিন্তু সমস্যা একটাই। ডিপ ব্লু ভাবতে পারত না, বুঝতে পারত না, এমনকি কথা বলতে পারত না।
ক্যাস্পারোভ সংবাদ সম্মেলনে কথা বললেন—কিন্তু ডিপ ব্লুর কোনো ভাষা ছিল না! বিজ্ঞানীরা বুঝলেন যে গণনা করা আর বুদ্ধিমান হওয়া এক জিনিস নয়।
মেশিন লার্নিংয়ের উত্থান
২০০০ সালের পর AI ঘুরে দাঁড়াল মেশিন লার্নিংয়ের সাফল্যে। দ্রুতগতির কম্পিউটার, বিপুল ডেটা এবং শক্তিশালী গাণিতিক অ্যালগরিদমের সংযুক্তিতে AI নতুনভাবে প্রাণ ফিরে পায়। এরপর আসে ডিপ লার্নিং—ইতিহাস পরিবর্তনকারী প্রযুক্তি। এর সক্ষমতা অন্যসব পদ্ধতিকে ছাড়িয়ে যায়।
ট্রান্সফরমার—AI বিপ্লবের মহাকাল
২০১৭ সালে ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার আবিষ্কার হলে AI গবেষণায় এক অভূতপূর্ব ঝড় ওঠে।
এ প্রযুক্তির ভিত্তিতে তৈরি হয় ChatGPT-সহ বড় ভাষা মডেল বা LLM—যারা মানুষের মতো লেখা, বোঝা, ব্যাখ্যা, এমনকি সৃজনশীল চিন্তার আচরণও প্রদর্শন করে।
২০২০-এর দশকে AI-তে বিনিয়োগ বহু গুণ বেড়ে যায়—যোগাযোগ, স্বাস্থ্য, প্রতিরক্ষা, বিনোদন, ব্যবসা—সবখানে AI বিপ্লব শুরু হয়।
আন্তর্জাতিক অপরাধ ট্রাইব্যুনালে সাবেক প্রধানমন্ত্রী শেখ হাসিনার বিরুদ্ধে ঘোষিত ফাঁসির রায়ের পর ঢাকা বিশ্ববিদ্যালয়ের টিএসসি এলাকায় স্বতঃস্ফূর্ত উচ্ছ্বাস দেখা গেছে।
৩২ মিনিট আগে
প্রযুক্তি জগতের সবচেয়ে আলোচিত মুখ ইলন মাস্ক। বৈদ্যুতিক গাড়ি, মহাকাশ গবেষণা, সামাজিক যোগাযোগমাধ্যম কিংবা মানুষের মস্তিষ্কে চিপ বসানোর প্রকল্প—একটির পর আরেকটি বিস্ময় দিয়ে তিনি বিশ্বকে নাড়িয়ে দেন। এবার তার নতুন পরীক্ষা একটি অনলাইন বিশ্বকোষ। যার নাম গ্রকিপিডিয়া।
৩৬ মিনিট আগে
প্রযুক্তিনির্ভর পৃথিবীতে মোবাইল অ্যাপ এখন আমাদের দৈনন্দিন জীবনের অবিচ্ছেদ্য অংশ। ঘর থেকে বের না হয়েও খাবার অর্ডার, বিল পরিশোধ, গাড়ি বুকিং, পড়াশোনা কিংবা অফিসের কাজ। সবই সম্ভব হচ্ছে এক ক্লিকেই।
১ ঘণ্টা আগে
বিএনপির স্থায়ী কমিটির সদস্য সালাহউদ্দিন আহমদ বলেছেন, দেশের মানুষ একটি সুষ্ঠু নির্বাচনের জন্য উন্মুখ হয়ে আছে। ১৫-১৬ বছর আমরা আন্দোলন করেছি শুধু একটি অবাধ, নিরপেক্ষ ও অংশগ্রহণমূলক নির্বাচনের জন্য। আর সেই নির্বাচনের জন্য শেষ পর্যন্ত সবাইকে জনগণের কাছেই যেতে হবে।
১ ঘণ্টা আগে