প্রধান টেকওয়ে
- কোম্পানিগুলি ক্রমবর্ধমান AI ব্যবহার করছে যা ব্যাখ্যা করে যে এটি কীভাবে ফলাফল পায়৷
- LinkedIn সম্প্রতি AI ব্যবহার করার পরে তার সাবস্ক্রিপশন আয় বাড়িয়েছে যা ক্লায়েন্টদের বাতিল হওয়ার ঝুঁকিতে ভবিষ্যদ্বাণী করেছে এবং কীভাবে এটি তার সিদ্ধান্তে পৌঁছেছে তা বর্ণনা করেছে৷
- ফেডারেল ট্রেড কমিশন বলেছে যে এআই যা ব্যাখ্যাযোগ্য নয় তা তদন্ত করা যেতে পারে।
সফ্টওয়্যারের সবচেয়ে নতুন প্রবণতাগুলির মধ্যে একটি হতে পারে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) যা ব্যাখ্যা করে যে এটি কীভাবে ফলাফলগুলি সম্পাদন করে৷
ব্যাখ্যাযোগ্য AI অর্থপ্রদান করছে কারণ সফ্টওয়্যার কোম্পানিগুলি এআইকে আরও বোধগম্য করার চেষ্টা করছে৷ LinkedIn সম্প্রতি AI ব্যবহার করার পরে তার সাবস্ক্রিপশন আয় বাড়িয়েছে যা ক্লায়েন্টদের বাতিল হওয়ার ঝুঁকিতে ভবিষ্যদ্বাণী করেছে এবং কীভাবে এটি তার সিদ্ধান্তে পৌঁছেছে তা বর্ণনা করেছে৷
"ব্যাখ্যাযোগ্য AI হল আউটপুটকে বিশ্বাস করতে সক্ষম হওয়া এবং সেইসাথে কীভাবে মেশিনটি সেখানে পৌঁছেছে তা বোঝার বিষয়ে," ট্র্যাভিস নিক্সন, সিনারএআই-এর সিইও এবং মাইক্রোসফ্টের ফিন্যান্সিয়াল সার্ভিসেসের চিফ ডেটা সায়েন্স, লাইফওয়্যারকে একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে বলেছেন.
"'কিভাবে?' অনেক এআই সিস্টেমের কাছে একটি প্রশ্ন উত্থাপিত হয়, বিশেষ করে যখন সিদ্ধান্ত নেওয়া হয় বা আউটপুট তৈরি করা হয় যা আদর্শ নয়, " নিক্সন যোগ করেছেন। "বিভিন্ন জাতিদের সাথে অন্যায় আচরণ করা থেকে শুরু করে একটি ফুটবলের জন্য টাক মাথায় ভুল করা পর্যন্ত, আমাদের জানতে হবে কেন এআই সিস্টেমগুলি তাদের ফলাফল দেয়। একবার আমরা 'কীভাবে' বুঝতে পারি, এটি কোম্পানি এবং ব্যক্তিদের 'পরবর্তীতে কী?' উত্তর দেওয়ার জন্য অবস্থান করে।"
AI কে জানা
AI সঠিক প্রমাণিত হয়েছে এবং অনেক ধরনের ভবিষ্যদ্বাণী করেছে। কিন্তু AI প্রায়শই ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হয় কিভাবে এটি তার সিদ্ধান্তে এসেছে।
এবং নিয়ন্ত্রকেরা AI ব্যাখ্যাযোগ্যতার সমস্যাটি লক্ষ্য করছেন। ফেডারেল ট্রেড কমিশন বলেছে যে এআই যা ব্যাখ্যাযোগ্য নয় তা তদন্ত করা যেতে পারে। ইইউ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আইন পাস করার বিষয়টি বিবেচনা করছে, যার মধ্যে এমন প্রয়োজনীয়তা রয়েছে যাতে ব্যবহারকারীরা AI পূর্বাভাস ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হয়।
লিংকডিন এমন কোম্পানিগুলির মধ্যে রয়েছে যারা মনে করে ব্যাখ্যাযোগ্য AI লাভ বাড়াতে সাহায্য করতে পারে। আগে, লিঙ্কডইন বিক্রয়কর্মীরা তাদের জ্ঞানের উপর নির্ভর করত এবং পরবর্তী চুক্তি পুনর্নবীকরণের সময় কোন অ্যাকাউন্টগুলি ব্যবসা চালিয়ে যেতে পারে এবং কোন পণ্যগুলিতে তারা আগ্রহী হতে পারে তা সনাক্ত করতে অফলাইন ডেটার মাধ্যমে প্রচুর পরিমাণে সময় ব্যয় করত। সমস্যা সমাধানের জন্য, LinkedIn CrystalCandle নামে একটি প্রোগ্রাম শুরু করেছে যা প্রবণতা চিহ্নিত করে এবং বিক্রয়কারীদের সাহায্য করে।
অন্য একটি উদাহরণে, নিক্সন বলেছিলেন যে একটি কোম্পানির বিক্রয় শক্তির জন্য একটি কোটা সেটিং মডেল তৈরি করার সময়, তার কোম্পানি ব্যাখ্যাযোগ্য এআই অন্তর্ভুক্ত করতে সক্ষম হয়েছিল যে বৈশিষ্ট্যগুলি একটি সফল নতুন বিক্রয় ভাড়ার দিকে নির্দেশ করে৷
"এই আউটপুটের মাধ্যমে, এই কোম্পানির ব্যবস্থাপনা চিনতে পেরেছিল যে কোন বিক্রয়কর্মীকে 'ফাস্ট ট্র্যাকে' রাখতে হবে এবং কোনগুলোকে কোচিং করতে হবে, কোনো বড় সমস্যা দেখা দেওয়ার আগেই," তিনি যোগ করেছেন।
ব্যাখ্যাযোগ্য AI এর জন্য অনেক ব্যবহার
ব্যাখ্যাযোগ্য AI বর্তমানে বেশিরভাগ ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য অন্ত্রের পরীক্ষা হিসাবে ব্যবহৃত হচ্ছে, নিক্সন বলেছেন। গবেষকরা তাদের মডেলটি সহজ পদ্ধতির মাধ্যমে চালান, নিশ্চিত করুন যে কোনও কিছুই সম্পূর্ণরূপে শৃঙ্খলার বাইরে নেই, তারপর মডেলটি পাঠান।
"এটি আংশিক কারণ কারণ অনেক ডেটা সায়েন্স সংস্থা KPI হিসাবে 'টাইম ওভার ভ্যালু' এর আশেপাশে তাদের সিস্টেমগুলিকে অপ্টিমাইজ করেছে, যার ফলে দ্রুত প্রক্রিয়া এবং অসম্পূর্ণ মডেলের দিকে পরিচালিত হয়, " নিক্সন যোগ করেছেন৷
আমি উদ্বিগ্ন যে দায়িত্বজ্ঞানহীন মডেলগুলির ধাক্কা এআই শিল্পকে একটি গুরুতর উপায়ে ফিরিয়ে আনতে পারে৷
লোকেরা প্রায়শই এমন ফলাফল দেখে আশ্বস্ত হয় না যা AI ব্যাখ্যা করতে পারে না। Cogito-এর চিফ ইঞ্জিনিয়ারিং অফিসার রাজ গুপ্তা একটি ইমেলে বলেছেন যে তার কোম্পানি গ্রাহকদের জরিপ করেছে এবং দেখেছে যে প্রায় অর্ধেক ভোক্তা (43%) একটি কোম্পানি এবং AI সম্পর্কে আরও ইতিবাচক ধারণা পাবে যদি কোম্পানিগুলি তাদের ব্যবহার সম্পর্কে আরও স্পষ্ট হয়। প্রযুক্তির।
এবং এটি কেবল আর্থিক তথ্য নয় যা ব্যাখ্যাযোগ্য AI থেকে সহায়তার হাত পাচ্ছে। একটি ক্ষেত্র যা নতুন পদ্ধতির দ্বারা উপকৃত হচ্ছে তা হল ইমেজ ডেটা, যেখানে এটি নির্দেশ করা সহজ যে একটি চিত্রের কোন অংশগুলিকে অ্যালগরিদম প্রয়োজনীয় মনে করে এবং যেখানে একজন মানুষের পক্ষে সেই তথ্যটি অর্থপূর্ণ কিনা তা জানা সহজ, স্টিভেনসের একজন সহযোগী অধ্যাপক সামান্থা ক্লেইনবার্গ ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি এবং ব্যাখ্যাযোগ্য এআই-এর একজন বিশেষজ্ঞ, ইমেলের মাধ্যমে লাইফওয়্যারকে জানিয়েছেন৷
"একটি EKG বা ক্রমাগত গ্লুকোজ মনিটরের ডেটা দিয়ে এটি করা অনেক কঠিন," ক্লেইনবার্গ যোগ করেছেন।
নিক্সন ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন যে ব্যাখ্যাযোগ্য AI হবে ভবিষ্যতে প্রতিটি AI সিস্টেমের ভিত্তি। এবং ব্যাখ্যাযোগ্য AI ছাড়া, ফলাফলগুলি ভয়ঙ্কর হতে পারে, তিনি বলেছিলেন।
"আমি আশা করি যে আমরা সামনের বছরগুলিতে ব্যাখ্যাযোগ্য AI গ্রহণ করার জন্য যথেষ্ট অগ্রগতি করেছি এবং আমরা আজ সেই সময়ে ফিরে তাকাতে অবাক হয়েছি যে কেউ এমন মডেল স্থাপন করার জন্য যথেষ্ট পাগল হবে যা তারা বুঝতে পারেনি, " সে যুক্ত করেছিল."যদি আমরা এইভাবে ভবিষ্যতের সাথে দেখা না করি, আমি উদ্বিগ্ন যে দায়িত্বজ্ঞানহীন মডেলগুলির ধাক্কা AI শিল্পকে একটি গুরুতর উপায়ে ফিরিয়ে আনতে পারে।"
