কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাঃ ফিরে দেখা এবং বর্তমানের পর্যালোচনা

বহুদিন আগে, তখন অনার্স দ্বিতীয় বর্ষে পড়ি, সেই সময় নিউ সায়েন্টিস্ট জার্নালের একটা আর্টিকেলে বেশ আকৃষ্ট হয়েছিলাম। আর্টিকেলটা ছিল সেলফ এসেমব্লিং সফটওয়্যার নিয়ে। কম্পিউটারে লিখিত এই প্রোগামগুলো জীবের বংশবৃদ্ধির মত সংখ্যা বৃদ্ধি করতে পেরেছিল। শুধু তাই নয় মিউটেশন করে করে তারা নিজেদের মধ্যে উন্নত বৈশিষ্ট অর্জন করতেও পেরেছিল।

আর এতদিন পর আমি এখন নিউরোসায়েন্সের ছাত্র। গবেষণা প্রকল্পে ব্যবহার করছি মেশিন লার্নিং এলগরিদমের যা কিনা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সব প্রোগ্রামের মূল উপাদান। ডিপ মাইন্ড এই ধরণের পোগ্রামই ব্যবহার করে। ডিপ মাইন্ড যুক্তরাজ্যের সবচেয়ে বড় এআই কোম্পানি। ২০১৪ সালে গুগল ৪০০ মিলিয়ন পাউন্ড দিয়ে তাদের সাথে যুক্ত হয়েছে। তাই এই কোম্পানির নাম এখন গুগল ডিপমাইন্ড।

ডিপ মাইন্ড ও আমি একই ধরণের গণিত ব্যবহার করি। একটাই পার্থক্য আমি যেখানে ৮টা প্রসেসর আর ১২৮ গিগাবাইট র‍্যাম ব্যবহার করি সেখানে তারা লক্ষ লক্ষ প্রসেসর আর র‍্যাম একসাথে ব্যবহার করে। সেকারণে মাত্র একটা হিডেন লেয়ারের নিয়ে তৈরি আমার নিউরাল নেটওয়ার্ক যার হিডেন ইউনিট মাত্র ২০টি সেটি চালাতে চব্বিশ ঘন্টার বেশি সময় লাগে। ল্যাবের একজন অবশ্য ভাবতেছে তার বড় কাজগুলো সে সুপার কম্পিউটারে চালায় নিবে।

অক্সফোর্ডে নাকি একটা সুপার কম্পিউটার আছে। অর্থের বিনিময়ে তারা পোগ্রাম চালিয়ে ফলাফল বের করে দেয়। তাদের কে পোগ্রাম পাঠায় দিলে নিজেরাই সেটা রান করে। আমি ভেবেছিলাম নিজেরা সুপার কম্পিউটার চালানোর উপায় আছে হয়ত তা নাই। থাকলে একটু দেখতাম। সুপার কম্পিউটারের টার্মিনালে কাজ করতে অনুভূতি কেমন হয় সেটা দেখার ইচ্ছা ছিল।

আমার গবেষণা প্রকল্প সম্পর্কে একটু বলি। নিউরন দিয়েই তো মস্তিষ্ক তৈরি তাই না। তো সেই নিউরনের যে ধরণের বৈশিষ্ট থাকে তার কিছু কিছু বৈশিষ্ট সম্বলিত ইউনিট নিয়ে নিউরাল নেটওয়ার্ক বানিয়ে আমি দেখতে চাচ্ছি এগুলো মস্তিষ্কের এমন মডেল তৈরি করতে পারে কিনা যা আগের মডেলের চেয়ে ভাল। মডেল হল গাণিতিক সমীকরণের সমষ্টি যা কোন সিস্টেমকে ব্যাখ্যা করতে পারে। শুধু তাই না একটা ভাল মডেলের গুণ হল তা সিস্টেম সমন্ধে ভবিষ্যৎবাণীও করতে পারবে।

অর্থাৎ প্রথমে মস্তিষ্কের কিছু কিছু গুণাবলি আছে এমন কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক বানিয়েছি। এটি একটি প্রোগাম। এরপর নির্দিষ্ট কিছু শব্দ শ্রবণের জন্য মস্তিষ্কের ক্রিয়া কেমন হবে সেটা ওই নেটওয়ার্ক বের করার চেষ্টা করে। ঐ একই শব্দ ফেরেট নামে একটা প্রাণীকে শুনিয়ে তার মস্তিষ্কের ক্রিয়া রেকর্ড করা হয়। এটি করা হয় মাথার ভিতর তড়িতদ্বার (ইলেকট্রোড) ঢুকিয়ে। এখন আমার তৈরি করা নেটওয়ার্ক ও মস্তিষ্কের ক্রিয়ার মধ্যে যত মিল আমার নেটওয়ার্ক তত নির্ভুলভাবে মস্তিষ্কের ক্রিয়া ব্যাখ্যা করতে পারে।

ব্যপারটা এমন, মস্তিষ্কের মত একটা কিছু বানিয়ে তার পর তাকে দিয়েই মস্তিষ্কের ব্যবহার বোঝার চেষ্টা। এমনটা করার কারণটা রিচার্ড ফাইনম্যানের উদ্ধৃতি দিয়ে সহজে বোঝানো সম্ভব। তিনি বলেছেন, "আমি যা তৈরি করতে পারি না, আমি তা বুঝি না" (What I cannot create, I do not understand)। অর্থাৎ কোন কিছুকে বোঝার একটা উপায় তেমন একটা জিনিস বানিয়ে ফেলা। আর একটা উপায় আছে, ঐ জিনিসটাকে ভেঙ্গে দেখা সেটা কি উপাদান দিয়ে বানানো।

পরের টার্মের গবেষণা প্রকল্পে দ্বিতীয় উপায়কে আমি কাজে লাগাবো। মস্তিষ্কের ব্যাসাল গ্যাংলিয়ার অন্তর্গত স্ট্যাইটামের নিউরন কিভাবে তৈরি হয় এবং কিভাবে একে অপরের সাথে সংযোগ তৈরি করে সেটা দেখাই এর মূল উদ্দেশ্য। এতে করে স্ট্যাইটাম সমন্ধে একেবারে অজানা তথ্যের পাশাপাশি হয়ত মস্তিষ্ক সমন্ধে কোন মৌলিক বিষয় যেমন সাধারণভাবে নিউরনের সংযোগ কিভাবে হয় তা সমন্ধে জানা যাবে। কি হয় সেটা জানার উপায় এখন নাই।

আগে জানলে তো আর সেটা নিয়ে গবেষণার প্রয়োজন ছিল না।

লেখাটি শেয়ার করুন

Share on FacebookTweet on TwitterPlus on Google+


ইমোটিকনইমোটিকন