প্রধান টেকওয়ে
- গবেষকরা এমন কৌশল তৈরি করেছেন যা ব্যবহারকারীদের একটি মেশিন-লার্নিং মডেলের আচরণের ফলাফল র্যাঙ্ক করতে দেয়।
- বিশেষজ্ঞরা বলছেন যে পদ্ধতিটি দেখায় যে মেশিনগুলি মানুষের চিন্তা করার ক্ষমতাকে ধরছে৷
- এআই-এর অগ্রগতি কম্পিউটারের ভাষা বোঝার ক্ষমতার বিকাশকে ত্বরান্বিত করতে পারে এবং এআই এবং মানুষের যোগাযোগের পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটাতে পারে৷
একটি নতুন কৌশল যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) যুক্তির ক্ষমতা পরিমাপ করে তা দেখায় যে মেশিনগুলি মানুষের চিন্তা করার ক্ষমতাকে ধরছে, বিশেষজ্ঞরা বলছেন৷
MIT এবং IBM রিসার্চের গবেষকরা একটি পদ্ধতি তৈরি করেছেন যা একজন ব্যবহারকারীকে একটি মেশিন-লার্নিং মডেলের আচরণের ফলাফল র্যাঙ্ক করতে সক্ষম করে। তাদের কৌশল, শেয়ার্ড ইন্টারেস্ট নামে পরিচিত, মেট্রিকগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে যা তুলনা করে যে মডেলের চিন্তাভাবনা মানুষের সাথে কতটা মেলে৷
"আজ, এআই ইমেজ শনাক্তকরণ এবং ভাষা বোঝা সহ নির্দিষ্ট কাজে মানুষের পারফরম্যান্সে পৌঁছাতে (এবং, কিছু ক্ষেত্রে, অতিক্রম করতে) সক্ষম," পিটার বুটিনিয়ার্স, মেশিন লার্নিং-এ ইঞ্জিনিয়ারিং ডিরেক্টর এবং যোগাযোগে এআই কোম্পানি সিঞ্চ, একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে লাইফওয়্যারকে বলেছে। "ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) সহ, AI সিস্টেমগুলি মানুষের পাশাপাশি ভাষাগুলিকে ব্যাখ্যা করতে, লিখতে এবং বলতে পারে এবং AI এমনকি তার উপভাষা এবং টোনকে তার মানব সমবয়সীদের সাথে সামঞ্জস্য করতে পারে।"
কৃত্রিম স্মার্টস
এআই প্রায়শই সেই সিদ্ধান্তগুলি কেন সঠিক তা ব্যাখ্যা না করেই ফলাফল তৈরি করে৷ এবং যে সরঞ্জামগুলি বিশেষজ্ঞদের একটি মডেলের যুক্তি বোঝাতে সাহায্য করে তা প্রায়শই শুধুমাত্র অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে, একবারে শুধুমাত্র একটি উদাহরণ।AI সাধারণত লক্ষ লক্ষ ডেটা ইনপুট ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়, যা একজন মানুষের পক্ষে প্যাটার্ন শনাক্ত করার জন্য যথেষ্ট সিদ্ধান্ত মূল্যায়ন করা কঠিন করে তোলে।
সাম্প্রতিক একটি গবেষণাপত্রে, গবেষকরা বলেছেন যে শেয়ার করা আগ্রহ একজন ব্যবহারকারীকে মডেলের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রবণতা উন্মোচন করতে সহায়তা করতে পারে। এবং এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি ব্যবহারকারীকে একটি মডেল স্থাপনের জন্য প্রস্তুত কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার অনুমতি দিতে পারে৷
“শেয়ারড ইন্টারেস্টের বিকাশে, আমাদের লক্ষ্য হল এই বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াকে স্কেল করতে সক্ষম হওয়া যাতে আপনি আরও বৈশ্বিক স্তরে বুঝতে পারেন যে আপনার মডেলের আচরণ কী,” অ্যাঞ্জি বোগগাস্ট, কাগজটির একজন সহ-লেখক, সংবাদ বিজ্ঞপ্তিতে বলা হয়েছে।
শেয়ারড ইন্টারেস্ট এমন একটি কৌশল ব্যবহার করে যা দেখায় যে কীভাবে একটি মেশিন-লার্নিং মডেল একটি নির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নিয়েছে, যা সলিয়েন্সি পদ্ধতি নামে পরিচিত। যদি মডেলটি চিত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করে থাকে, তবে স্যালিয়েন্সি পদ্ধতিগুলি একটি চিত্রের সেই ক্ষেত্রগুলিকে হাইলাইট করে যা মডেলের জন্য গুরুত্বপূর্ণ যখন এটি তার সিদ্ধান্ত নেয়। শেয়ার্ড ইন্টারেস্ট মানব-উত্পাদিত টীকাগুলির সাথে উল্লেখযোগ্য পদ্ধতির তুলনা করে কাজ করে।
গবেষকরা একটি চর্মরোগ বিশেষজ্ঞকে নির্ধারণ করতে সাহায্য করার জন্য শেয়ার্ড ইন্টারেস্ট ব্যবহার করেছেন যে তার একটি মেশিন-লার্নিং মডেলকে বিশ্বাস করা উচিত কিনা যা ত্বকের ক্ষতের ফটোগুলি থেকে ক্যান্সার নির্ণয় করতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ শেয়ার্ড ইন্টারেস্ট চর্মরোগ বিশেষজ্ঞকে মডেলের সঠিক এবং ভুল ভবিষ্যদ্বাণীগুলির উদাহরণগুলি দ্রুত দেখতে সক্ষম করেছে৷ চর্মরোগ বিশেষজ্ঞ সিদ্ধান্ত নিয়েছিলেন যে তিনি মডেলটিকে বিশ্বাস করতে পারবেন না কারণ এটি প্রকৃত ক্ষতের পরিবর্তে চিত্রের নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে অনেকগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করেছে৷
“এখানে মূল্য হল শেয়ার্ড ইন্টারেস্ট ব্যবহার করে, আমরা আমাদের মডেলের আচরণে এই নিদর্শনগুলিকে দেখতে পাচ্ছি। প্রায় আধা ঘন্টার মধ্যে, চর্মরোগ বিশেষজ্ঞ মডেলটিকে বিশ্বাস করবেন কি করবেন না এবং এটি স্থাপন করবেন কিনা তা সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হন,” বোগগাস্ট বলেছেন৷
একটি মডেলের সিদ্ধান্তের পিছনে যুক্তি মেশিন লার্নিং গবেষক এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী উভয়ের জন্যই গুরুত্বপূর্ণ৷
প্রগতি পরিমাপ
এমআইটি গবেষকদের কাজ মানব-স্তরের বুদ্ধিমত্তার দিকে এআই-এর অগ্রগতির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হতে পারে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এমন একটি কোম্পানি ড্যারো-এর গবেষণা প্রধান বেন হ্যাগাগ বলেছেন যে লাইফওয়্যারকে একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে বলেছেন.
“একটি মডেলের সিদ্ধান্তের পিছনে যুক্তি মেশিন লার্নিং গবেষক এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী উভয়ের জন্যই গুরুত্বপূর্ণ,” হ্যাগাগ বলেছেন। "প্রাক্তনটি বুঝতে চায় মডেলটি কতটা ভাল এবং এটিকে কীভাবে উন্নত করা যেতে পারে, যেখানে পরেরটি মডেলটিতে আত্মবিশ্বাসের অনুভূতি বিকাশ করতে চায়, তাই তাদের বুঝতে হবে কেন সেই আউটপুটটি পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছিল।"
কিন্তু হ্যাগাগ সতর্ক করে দিয়েছিলেন যে এমআইটি গবেষণাটি এই অনুমানের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে যে আমরা মানুষের বোঝাপড়া বা মানবিক যুক্তিকে বুঝতে পারি বা টীকা করতে পারি৷
"তবে, এটি সঠিক নাও হতে পারে এমন একটি সম্ভাবনা রয়েছে, তাই মানুষের সিদ্ধান্ত নেওয়ার বিষয়ে আরও কাজ করা প্রয়োজন," হ্যাগ যোগ করেছেন৷
এআই-এর অগ্রগতি কম্পিউটারের ভাষা বোঝার ক্ষমতার বিকাশকে ত্বরান্বিত করতে পারে এবং এআই এবং মানুষের যোগাযোগের পদ্ধতিতে বৈপ্লবিক পরিবর্তন আনতে পারে, বুটেনার্স বলেছেন। চ্যাটবট এক সময়ে শত শত ভাষা বুঝতে পারে এবং এআই সহকারীরা প্রশ্ন বা অনিয়মের উত্তরের জন্য পাঠ্যের বডি স্ক্যান করতে পারে।
“কিছু অ্যালগরিদম এমনকি বার্তাগুলি কখন প্রতারণামূলক তা শনাক্ত করতে পারে, যা ব্যবসা এবং ভোক্তাদের স্প্যাম বার্তাগুলিকে আঁচড়ানোর জন্য একইভাবে সাহায্য করতে পারে,” বুটিনিয়ার্স যোগ করেছেন৷
কিন্তু, বুটিনিয়ার্স বলেছেন, এআই এখনও কিছু ভুল করে যা মানুষ কখনই করবে না। "যদিও কেউ কেউ উদ্বিগ্ন যে AI মানুষের চাকরি প্রতিস্থাপন করবে, বাস্তবতা হল আমাদের সবসময় এআই বটগুলির সাথে কাজ করা লোকদের প্রয়োজন হবে যাতে তাদের নিয়ন্ত্রণে রাখতে এবং ব্যবসায় একটি মানবিক স্পর্শ বজায় রেখে এই ভুলগুলি এড়াতে সহায়তা করতে পারে৷"
