রোবটিক্স কী? এমন একটি যান্ত্রিক ব্যবস্থা, যার কাজকর্ম, চলাফেরা দেখলে মনে হবে এটি স্বয়ংক্রিয় ক্ষমতা সম্পন্ন বা নিজে থেকেই চিন্তা করে, বুদ্ধি খাটিয়ে কাজ করছে। কিন্তু আসলে এর কাজ চলে কম্পিউটার প্রোগ্রামের মাধ্যমে। যে প্রোগ্রামের নিয়ন্ত্রন আর কারো নয় বরং মানুষেরই দখলে। আর বিজ্ঞানের যে শাখায় এই রোবট নিয়ে আলোচনা, গবেষণা ও উৎপাদন সংক্রান্ত কাজ করা হয়, সেটিই রোবটিক্সের জগত।

রোবটিক্সের ইতিহাস

এযুগের রোবটিক্স প্রায় পুরোটাই কম্পিউটারের উপর নির্ভরশীল হলেও, রোবটিক্সের ধারণা কিন্তু কম্পিউটার আবিষ্কারের বহু আগের। খ্রিষ্টপূর্ব ৪০০ সালেই গ্রীক গণিতবিদ আর্কিটাস একটি বাষ্পচালিত যান্ত্রিক পাখি তৈরি করেন। নাম দেন ‘The Pegion’। ১৯৫০ সালের দিকে আবিষ্কার হওয়া লিওনার্দো দ্যা ভিঞ্চির নোটবুকগুলোতেও পাওয়া যায় মাথা, চোয়াল নাড়াতে ও বসতে পারা যান্ত্রিক মানবের নকশা। এরপর পেরিয়ে গেছে বহু বছর, আবিষ্কার হয়েছে কম্পিউটারের মতো যুগান্তকারী যন্ত্র। ১৯৫৪ সালে, অর্থাৎ বিংশ শতাব্দিতেই প্রথম কম্পিউটার প্রোগ্রামকে কাজে লাগিয়ে ডিজিটাল রোবট তৈরি করেন জর্জ ডেভল। নাম দেন ‘ইউনিমেট’ (Unimate) । বিশ্বের প্রথম সফল ডিজিটাল রোবটিক্সের ফল ইউনিমেটের কাজ ছিলো জিনিসপত্র ওঠানামা করানো ও সরানো। তারপর ১৯৬৬ সালে আবিষ্কার হয় বিশ্বের প্রথম আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পন্ন রোবট ‘শেকি রোবট’। স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের আবিষ্কৃত রোবটটির বিশেষত্ব ছিলো- চারপাশের বাঁধা বিপত্তি দেখে চেনা এবং চলার পথে আসা বাঁধাকে এড়ানো বা অতিক্রম করা। এরপর তো রোবটিক্সের শুধুই এগিয়ে চলা। ঠিক মানুষের মতোই বুদ্ধিমান রোবট যে আর ভবিষ্যতবাণী না, তা তো ২০১৭ সালে বাংলাদেশে ঘুরে যাওয়া রোবট ‘সোফিয়া’কে দেখেই বুঝেছেন। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের সাহায্যে সেন্সর ও ক্যামেরা ব্যবহার করে নতুন নতুন জিনিস শেখার ক্ষমতা আছে তার।

রোবটের প্রকারভেদ

ছোট্ট থেকে বড়, সব রোবটেরই রয়েছে নিজস্ব ভিন্নতা। যেকারনে নির্দিষ্ট করে রোবটের প্রকারভেদ করা আসলে সহজ নয়। তবুও বৈশিষ্ঠের উপর ভিত্তি করে এদের কয়েকটি ভাগে ভাগ করাই যায়।

১. অটোনমাস মোবাইল রোবট

মূলত প্রোগ্রাম করে দেয়ার পর সরাসরি মানুষের সাহায্য ছাড়াই বিরতিহীনভাবে কোন নির্দিষ্ট কাজ করতে পারা রোবটগুলো অটোনমাস মোবাইল রোবটের অন্তর্ভুক্ত। বড় বড় শিল্পপ্রতিষ্ঠানে ভারী জিনিসপত্র ওঠা-নামা করানো, পরিস্কার করা, প্যাকিং, ড্রিলিং, ওয়েল্ডিংয়ের মতো একঘেয়ে কাজগুলোয় মানুষের পরিবর্তে এই ধরণের রোবটগুলো ব্যবহার করা হয়। এদের গতিবিধি থাকে ফিক্সড।

২. অটোমেটেড গাইডেড ভেহিকল

অনেকটা অটোনমাস মোবাইল রোবটের মতো কাজ করলেও, এর ভিন্নতা হচ্ছে এটি চাকার সাহায্যে মার্ক করা লাইন, তার, রেডিও ওয়েভ, লেজার কিংবা ম্যাগনেটকে অনুসরণ করে চলাচল করতে পারে। এর ব্যবহারও শিল্পকারখানায় ব্যপক। বিশেষ করে ভারী মালামাল ওঠানামা, পরিবহণ ও স্থানান্তরে। তবে সমতল জায়গাতেই এই রোবটগুলো ভালো চলাচল করতে পারে।

৩. আর্টিকুলেটেড রোবট

শিল্পক্ষেত্রে বহুল ব্যবহার হওয়া আরেকটি রোবট হচ্ছে আর্টিকুলেটেড রোবট। তবে শিল্পক্ষেত্রের অন্যান্য রোবটের তুলনায় এটি বেশি ব্যবহার উপযোগী। কারণ হচ্ছে এর জয়েন্টযুক্ত শরীর। জয়েন্টের কারনে এটি অনেকটা মানুষের হাতের মতো নড়াচড়া করতে পারে। পারে স্বাধীনভাবে উপর-নিচে বা চারদিকে ঘুরতেও। এই সুবিধার কারনে এটি অটোনমাস মোবাইল রোবটের চেয়েও বেশি কার্যকরী ভাবে ভারী জিনিস তুলতে পারে।

৪. হিউম্যানয়েড

মানবদেহের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ রোবটগুলো হচ্ছে হিউম্যানয়েড। মেশিন লার্নিংয়ের সাহায্যে এতে যুক্ত হয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স। এদের এই বুদ্ধিমত্তা এতোটাই উন্নত করা হচ্ছে যে, এরা পারে নিজে থেকে চিন্তা করে সিদ্ধান্ত নিতে, কথা বলতে, উত্তর দিতে। মানুষের আচরণকে হুবহু নকল করতে পারার ক্ষমতার সাথে, আছে আবেগও। হিউম্যানয়েডের কথা উঠলে আবারো বলতে হয় ‘সোফিয়া’র কথা। সম্প্রতি এই বুদ্ধিমান রোবট মানবী নাকি ‘মা’ হওয়ারও ইচ্ছা প্রকাশ করেছে!

৫. কোবট

‘কোলাবরেশন’ এবং ‘রোবট’ এই দু’টি শব্দ নিয়ে ‘কোবট’। এই ধরনের রোবটগুলো মানুষের সাথে কোলাবরেট করে বা মিলে একত্রে কাজ করতে পারে। শিল্পকারখানায় বা বিভিন্ন কাজের ক্ষেত্রে ব্যবহৃত অন্যান্য রোবটের সাথে মানুষের কাজ করা অনেক ক্ষেত্রেই ঝুঁকিপূর্ণ। এদিক দিয়ে কোবট আকারে অনেকটাই ছোট ও কম গতির হওয়ায়, এগুলোর সাথে মানুষের পাশাপাশি থেকে কাজ করা নিরাপদ। অনিরাপদ স্পর্শ বা সংঘর্ষ এড়াতেও কোবটে থাকে বিশেষ ব্যবস্থা। মোটরগাড়ি শিল্পে, ধাতু ঢালাইয়ের মতো কাজে এর ব্যবহার বেশি।

৬. হাইব্রিড

কাজের ক্ষমতার পরিধি বৃদ্ধির লক্ষে দুই বা ততোধিক ভিন্ন ধরণের রোবট একসাথে যুক্ত করে একটি নতুন রোবট প্রস্তুত করা হলে, সেটিকে বলা হয় হাইব্রিড রোবট। যেমন ধরুন, একটি অটোনমাস মোবাইল রোবটের সাথে আর্টিকুলেটেড রোবটের জয়েন্টযুক্ত রোবটিক হাত যুক্ত করে দিলে, এর কাজের ক্ষমতা বেড়ে যাচ্ছে দ্বিগুণ।

রোবট ব্যবহারের ক্ষেত্রসমুহ

বর্তমান বিশ্বে নানান ক্ষেত্রে ব্যবহার হচ্ছে রোবট ও রোবটিক্স। তাদের মধ্যেই কয়েকটি নিয়ে জানা যাক।

• বিভিন্ন শিল্পক্ষেত্রে উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির জন্য ব্যপক হারে রোবটের ব্যবহার হচ্ছে। এতে অনেকাংশে কমছে বিপদজনক কাজের ক্ষেত্রে শ্রমিকদের হতাহত বা প্রাণহানির ঝুঁকি।
• ডাক্তার, নার্স বা রোগীদের কাছে প্রয়োজনীয় জিনিস, ওষুধ দ্রুত পৌছাতে স্বাস্থ্যখাতে রোবটের ব্যবহার হচ্ছে। ইতোমধ্যেই আয়ারল্যান্ডের একদল ডাক্তার মস্তিষ্কের অস্ত্রোপচারে রোবটের সফল ব্যবহার করে দেখিয়ে দিয়েছে বিশ্বকে। শরীরের কোন অঙ্গহানিতে ব্যবহার হচ্ছে রোবটিক হাত-পায়ের মতো অঙ্গ। এছাড়াও হাসপাতাল পরিস্কার-পরিচ্ছন্নতায় অটোনমাস মোবাইল রোবট কাজে লাগছে কোন কোন যায়গায়।
• বীজ বপন, আগাছা পরিষ্কার, মাটি বিশ্লেষণ, ফসল সংগ্রহসহ নানান কাজে রোবট কাজ করছে কৃষিক্ষেত্রেও।
• রোবটিক সুইপার, রোবটিক ভ্যাকুয়াম ক্লিনার, পুল ক্লিনারসহ বিভিন্ন ঘরোয়া রোবট ব্যবহার করছে বিশ্বজুড়ে প্রচুর মানুষ। অনেক হোটেল, রেস্টুরেন্টেও খাবার আনা-নেওয়া ও পরিবেশনার কাজ করছে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত রোবট।
• বোমা চিহ্নিতকরণ, মাইন অপসারন ও বোমা নিষ্ক্রিয়করণ রোবট, ড্রোন, চালকহীন রোবট বিমান সহ রোবটিক্সের অত্যাধুনিক কিছু আবিষ্কার কাজ করছে যুদ্ধ ও সামরিকক্ষেত্রেও। সেই দিন হয়তো দূরে নেই, যখন রোবট সেনারা যুদ্ধক্ষেত্রে লড়বে মানুষের হয়ে।
• বিভিন্ন প্রাকৃতিক বা কৃর্ত্রিম খনি আছে, যেগুলো বিষাক্ত, দুর্গম ও মানুষের কাজের জন্য বিপদজনক। সেসব ক্ষেত্রে মানুষের নিরাপদ বিকল্প হিসেবে ব্যবহার হচ্ছে রোবটের।
• সম্প্রতি দক্ষিণ কোরিয়ায় বিদ্যালয়ে শিক্ষাদানের জন্য রোবট শিক্ষক ব্যবহার শুরু হয়েছে। যাদের বলা হচ্ছে ‘টেলি-প্রেজেন্স’ রোবট।
• মঙ্গল গ্রহে পাঠানো মার্স রোভার থেকে নাসার রোবোনট, পৃথিবীর গণ্ডি পেড়িয়ে মহাকাশেও বিচরন করছে অত্যাধুনিক রোবটেরা।

রোবটের যত অসুবিধা

মানুষের জীবনযাত্রাকে সহজ ও সুবিধাজনক করতে রোবট নিরলসভাবে কাজ করলেও, এরও রয়েছে নানান অসুবিধাজনক দিক। কী সেগুলো?

• রোবট ও এই সম্পর্কিত সব যন্ত্রপাতির দাম এখনো অনেক মানুষের হাতের নাগালে আসেনি। তাই রোবট ব্যবস্থাপনা ও রক্ষনাবেক্ষন যথেষ্ট ব্যয়বহুল।
• কৃর্ত্রিম বুদ্ধিমত্তা না থাকার কারনে বেশিরভাগ রোবটেরই নেই কোন সৃজনশীলতা, তাই এগুলো ভুল করলেও বুঝতে পারে না।
• নানান ক্ষেত্রে রোবট ব্যবহারের ফলে বিশ্বজুড়ে প্রচুর মানুষ কর্মহীন হয়ে পড়ছে।
• মানুষের মতো সব রোবট পরিস্থিতির সাথে নিজেকে মানিয়ে নিতে পারে না, যদি না তার প্রোগ্রাম পরিবর্তন করা হয়।
• রোবট নির্ভর শিল্পকারখানায় রক্ষণাবেক্ষণ খরচ, দক্ষ টিম ও বিদ্যুৎ প্রয়োজন। রক্ষণাবেক্ষণ খরচ, দক্ষ টিম ও বিদ্যুৎ প্রয়োজন, তার অভাব।

• চিন্তা করতে সক্ষম কৃত্রিম মানুষ মূলত গল্প বলার যন্ত্র হিসেবে আবির্ভূত হয়েছিল, প্রকৃতপক্ষে কার্যকর যুক্তি প্রদর্শনের জন্য একটি যন্ত্র তৈরির চেষ্টা করার ধারণাটি সম্ভবত রামন লোল (১৩০০ খ্রিস্টাব্দে) এর সাথে শুরু হয়।^[১] তার ক্যালকুলাস রেটিওসিনেটরের সাথে, গটফ্রিড লিবিনিজ গণিত মেশিনের ধারণাকে সম্প্রসারিত করেছিলেন (উইলহেলম স্কিকার্ড ১৬২৩ এর কাছাকাছি সময় প্রথম একটি প্রকৌশলগত কাজ করেছিলেন), সংখ্যার পরিবর্তে ধারণার উপর অপারেশন পরিচালনার উদ্দেশ্যে। উনিশ শতক থেকে কৃত্রিম মানুষ বৈজ্ঞানিক কল্পকাহিনিতে সাধারণ বিষয় হয়ে গিয়েছিল, যেমন মেরি শ্যালীর ফ্রাঙ্কেনস্টাইন বা কারেল কেপেক এর আর.ইউ.আর. (রাসোসের ইউনিভার্সাল রোবটস) এর কথা উল্লেখ করা যেতে পারে।

  যান্ত্রিক বা "আনুষ্ঠানিক" যুক্তি অধ্যয়ন প্রাচীনকালে দার্শনিক ও গণিতবিদদের সাথে শুরু হয়েছিল। গাণিতিক যুক্তিবিজ্ঞান অধ্যয়ন অ্যালান টুরিং এর গণিতের তত্ত্বের সূত্রপাত করেছিল, যা একটি মেশিন, "0" এবং "১" প্রতীক চিহ্ন দ্বারা গাণিতিক সিদ্ধান্তগ্রহণ করতে পারে। এই অন্তর্দৃষ্টির মাধ্যমে যে ডিজিটাল কম্পিউটার আনুষ্ঠানিক যুক্তির কোন প্রক্রিয়া অনুকরণ করতে পারে তা চার্চ-টুরিং থিসিস হিসাবে পরিচিতি লাভ করেছিল। স্নায়ুবিদ্যা, তথ্য তত্ত্ব এবং সাইবারনেটিক্সের আবিষ্কার গবেষকদের মধ্যে বৈদ্যুতিক মস্তিষ্ক নির্মাণের সম্ভাবনাকে বাড়িয়ে দিয়েছিল। প্রথম কাজ যা বর্তমানে এআই হিসাবে স্বীকৃত হয় যা ম্যাককুল্লাচ এবং পিটসের ১৯৪৩ টুরিংয়ের জন্য সম্পূর্ণ "কৃত্রিম নিউরন" ছিল প্রথাগত নকশা।

  এলান টুরিংয়ের ১৯৫০ সালের একটি গবেষণাপত্রের আলোকে করে কোন যন্ত্রে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষা করার জন্য  তিনি 'টুরিং পরীক্ষা' নামের একটি প্রক্রিয়া উদ্ভাবন করেন। টুরিং পরীক্ষা হলো এক ধরনের ইমিটেশন গেম। এই পরীক্ষাটি আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভিত্তি তৈরি করে।^[২]

  এআই গবেষণা ক্ষেত্র ১৯৫৬ সালে ডার্টমাউথ কলেজের একটি কর্মশালায় প্রথম প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। অ্যালেন নিউয়েল (সিএমইউ), হারবার্ট সিমন (সিএমইউ), জন ম্যাকার্থি (এমআইটি), মার্ভিন মিনস্কি (এমআইটি) এবং আর্থার স্যামুয়েল (আইবিএম) এআই গবেষণার প্রতিষ্ঠাতা এবং নেতা হয়ে উঠেছিলেন। তারা এবং তাদের ছাত্ররা যে প্রোগ্রাম তৈরি করেছিল সংবাদপত্র তাকে "বিস্ময়কর" হিসাবে বর্ণনা করেছিল: কম্পিউটার চেকারদের মধ্যে বিজয়ী হয়, বীজগণিতের মধ্যে শব্দের সমস্যার সমাধান করে, যুক্তিগত তত্ত্বগুলি প্রমাণ করে এবং ইংরেজি কথা বলতে সক্ষম হয়। ১৯৬০-এর দশকের মাঝামাঝি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে প্রতিরক্ষা বিভাগ দ্বারা গবেষণার জন্য ব্যাপকভাবে তহবিল প্রদান এবং বিশ্বব্যাপী ল্যাবরেটরিস প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। এআই এর প্রতিষ্ঠাতারা ভবিষ্যৎ সম্পর্কে আশাবাদী: হারবার্ট সাইমন ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন, "মেশিন বিশ বছরের মধ্যে একজন মানুষ যা করতে পারে তা করতে সক্ষম হবে ।" মার্ভিন মিন্স্কি একমত হয়েছিলেন, "একটি প্রজন্মের মধ্যে ... কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরির সমস্যাটি সমাধান হয়ে যাবে"

  তারা অবশিষ্ট কিছু কাজের অসুবিধা বোঝতে ব্যর্থ হয়েছিল। অগ্রগতি ধীরগতি সম্পন্ন হয়ে পড়েছিল এবং ১৯৭৪ সালে স্যার জেমস লাইটহিল এর সমালোচনার জবাবে ব্রিটিশ সরকার এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের কংগ্রেসের কাছ থেকে চলমান চাপের কারণে এআইএর গবেষণামূলক গবেষণা বন্ধ করে দেয়া হয়েছিল। পরবর্তী কয়েক বছর পরে একে "এআই শীতকালীন" বলা হবে যখন এআই প্রকল্পের অর্থায়ন কঠিন ছিল।

  ১৯৮০ এর দশকের শুরুতে এআই গবেষণা বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের বাণিজ্যিক সাফল্য দ্বারা পুনরুজ্জীবিত হয়েছিল, এআই প্রোগ্রামের একটি ফর্ম যা মানব বিশেষজ্ঞের জ্ঞান এবং বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতাগুলিকে অনুকরণ করে। ১৯৮৫ সাল নাগাদ এআইয়ের বাজার এক বিলিয়ন ডলারের বেশি পৌঁছেছিল। একই সময়ে, জাপানের পঞ্চম প্রজন্মের কম্পিউটার প্রকল্প ইউএস এবং ব্রিটিশ সরকারকে একাডেমিক গবেষণার জন্য অর্থায়নে ফিরিয়ে আনার জন্য অনুপ্রাণিত করেছিল। যাইহোক, ১৯৮৭ সালে লিস্প মেশিন বাজারের পতনের শুরুতে, এআই আবারও দুর্নীতিতে পড়ে এবং দ্বিতীয় দীর্ঘস্থায়ী মন্দা অবস্থায় পতিত হয়।

  ১৯৯০ এবং একবিংশ শতকের প্রথম দিকে সরবরাহ, ডেটা মাইনিং, চিকিৎসা নির্ণয়ের এবং অন্যান্য এলাকার জন্য এআই ব্যবহার করা শুরু করেছিল। সাফল্য ছিল গণনীয় ক্ষমতা বৃদ্ধি(মুরের আইন দেখুন), নির্দিষ্ট সমস্যার সমাধান, এআই এবং অন্যান্য ক্ষেত্রগুলির মধ্যে নতুন সম্পর্ক এবং গবেষকগণের গাণিতিক পদ্ধতি এবং বৈজ্ঞানিক মানকে একটি প্রতিশ্রুতির উপর অধিকতর গুরুত্বের কারণে। ডিপ ব্লু ১১ই জুন, ১৯৯৭ তারিখে একজন দাবা চ্যাম্পিয়ন গ্যারি কাসপারভকে পরাজিত করার জন্য প্রথম কম্পিউটার নিয়ন্ত্রিত দাবা খেলোয়াড় হয়ে ওঠে।

  উন্নত পরিসংখ্যান কৌশল (শিথিলভাবে গভীর শিক্ষার নামে পরিচিত), বড় পরিমাণে তথ্যের মধ্যে প্রবেশ এবং দ্রুত কম্পিউটারে মেশিন শিক্ষার এবং উপলব্ধির ক্ষেত্রে অগ্রগতি লাভ করে। ২০১০ এর মাঝামাঝি পর্যন্ত, সারা পৃথিবীতে মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করা হতো। একটি বিপদ! আইবিএম এর প্রশ্নের উত্তর সিস্টেমের কুইজ শো প্রদর্শনী ম্যাচে ওয়াটসন একটি উল্লেখযোগ্য মার্জিন দ্বারা দুজন সর্বশ্রেষ্ঠ চ্যাম্পিয়ন ব্র্যাড রাদার এবং কে জেনিংসকে পরাজিত করেছিল। কিনিট, যা Xbox 360 এবং Xbox One এর জন্য 3D শরীর-গতি ইন্টারফেস প্রদান করে যা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা দীর্ঘ এআই গবেষণা থেকে উদ্ভূত হয় যেমন স্মার্টফোনে বুদ্ধিমান ব্যক্তিগত সহায়ক হিসাবে কাজ করে। মার্চ ২০১৬ এ, আলফাগো গো চ্যাম্পিয়ন লি সেডোলের সাথে একটি ম্যাচে ৫টি গেমের মধ্যে ৪টিতেই জিতে নেয়, হ্যান্ডিক্যাপস ছাড়াই একজন পেশাদার গো খেলোয়াড়কে পরাজিত করার জন্য প্রথম কম্পিউটার গো-সিস্টেমিং পদ্ধতিতে পরিণত হয়। ভবিষ্যতের গো সম্মেলনের ২০১৭ আলফাগো কে জেইয়ের সাথে তিনটি খেলায় জিতেছে যিনি ক্রমাগতভাবে দুবছর ধরে বিশ্বের এক নম্বর রেঙ্কিং অর্জন করেছিল।

  ব্লুমবার্গের জ্যাক ক্লার্কের মতে ২০১৫ সালে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য একটি মাইলফলক বছর ছিল, গুগলের মধ্যে এআই ব্যবহার করার জন্য সফটওয়্যার প্রকল্পগুলোর সংখ্যা ২০১২ সালে ২৭০০ এরও বেশি প্রকল্পে "স্পোরাইডিক ব্যবহার" বৃদ্ধি পেয়েছে। ক্লার্ক তথ্যপ্রযুক্তি তথ্যও তুলে ধরেছেন যে চিত্র প্রক্রিয়াকরণ কর্মের ত্রুটির হার ২০১১ সাল থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে কমে এসেছে। তিনি ক্লাউড কম্পিউটিং অবকাঠামোর উত্থানের ফলে এবং গবেষণা সরঞ্জাম ও ডাটাসেটগুলির বৃদ্ধির কারণে সাশ্রয়ী মূল্যের স্নায়ুবিক নেটওয়ার্কগুলির বৃদ্ধি নিয়ে এটিকে গুরুত্ব দেন। অন্যান্য উল্লিখিত উদাহরণের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে মাইক্রোসফটের স্কাইপ সিস্টেমের ডেভেলপমেন্ট যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি ভাষা থেকে অন্য ভাষায় অনুবাদ করতে পারে এবং ফেইসবুক সিস্টেম অন্ধ মানুষদের কাছে চিত্রের বর্ণনা করতে পারে।

  লক্ষ্য

  কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সামগ্রিক গবেষণার লক্ষ্য হচ্ছে প্রযুক্তি তৈরি করা যার মাধ্যমে কম্পিউটার এবং মেশিনগুলি বুদ্ধিমান পদ্ধতিতে কাজ করতে সক্ষম হবে। বুদ্ধিমত্তার উৎপাদন (বা তৈরি) সাধারণ সমস্যাগুলোকে কয়েকটি উপ সমস্যায় বিভক্ত করা হয়েছে। যে বিশেষ বৈশিষ্ট্যগুলি বা ক্ষমতাগুলি রয়েছে তা গবেষকরা একটি বুদ্ধিমান সিস্টেম প্রদর্শন করবে বলে আশা করেন। নিচের বর্ণনাগুলি সর্বাধিক মনোযোগ পেয়েছে।

  এরিখ স্যাণ্ডওয়েল পরিকল্পনা ও শেখার উপর জোর দেন যেটি প্রদত্ত পরিস্থিতির ক্ষেত্রে প্রাসঙ্গিক এবং প্রযোজ্য।

  যুক্তি ও সমস্যা সমাধান

  প্রাথমিক গবেষকরা অ্যালগরিদমগুলি বিকশিত করেছেন যা ধাপে ধাপে যুক্তিযুক্ত করে যেমন করে মানুষ সমস্যা সমাধান বা লজিক্যাল কর্তনের জন্য সেগুলি ব্যবহার করে। ১৯৮০ ও ১৯৯০ এর দশকের শেষের দিকে এআই গবেষণাকে উন্নত করা হয়েছিল অনিশ্চিত বা অসম্পূর্ণ তথ্য, সম্ভাবনা এবং অর্থনীতি থেকে ধারণা নিযুক্ত করার জন্য।

  কঠিন সমস্যাগুলির জন্য অ্যালগরিদমগুলির জন্য প্রচুর গণনীয় সম্পদ প্রয়োজন হতে পারে-সবচেয়ে বেশি অভিজ্ঞতা "সংযুক্ত করিতে সক্ষম বিস্ফোরণ" : মেমরির পরিমাণ বা কম্পিউটারের নির্দিষ্ট সময় প্রয়োজন একটি নির্দিষ্ট আকারের সমস্যা সমাধানের জন্য। আরও দক্ষ সমস্যা-সমাধানের অ্যালগরিদমগুলির অনুসন্ধান অনেক বেশি অগ্রাধিকার পাচ্ছে।

  মানুষ প্রাথমিকভাবে দ্রুত, স্বনির্ধারণী সিদ্ধান্তগুলি ব্যবহার করে ধাপে ধাপে ছাড়ের পরিবর্তে, প্রাথমিক এআই গবেষণা সেই মডেলটিকে একটি রূপ দিতে পেরেছে। এআই "সাব-সিম্বোলিক" সমস্যা সমাধান ব্যবহার করে অগ্রগতি অর্জন করেছে: অঙ্গবিন্যাসকারী এজেন্ট উচ্চতর যুক্তি থেকে সেন্সরাইমোটার দক্ষতার উপর জোর দেয়; মস্তিষ্কের ভিতরকার কাঠামোর অনুকরণে স্নাতকোত্তর গবেষণার প্রচেষ্টা এই দক্ষতা বৃদ্ধি করে; এআই এর প্রধান লক্ষ্য হল মানুষের ক্ষমতা অনুকরণ করা।

  জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব

  জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব এবং জ্ঞানের প্রকৌশল এআই গবেষণার কেন্দ্রীয় বিষয়। অনেক সমস্যার সমাধান যা মেশিন দ্বারা হবে বলে প্রত্যাশা করা হয় তার বিশ্ব সম্পর্কে ব্যাপক জ্ঞান প্রয়োজন হবে। যে ধরনের বিষয় এআই প্রতিনিধিত্ব করবে তা হল বস্তু, বৈশিষ্ট্য, বিভাগ এবং বস্তুর মধ্যে সম্পর্ক; পরিস্থিতি, ঘটনা, অবস্থা এবং সময়; কারণ এবং প্রভাব; জ্ঞান সম্পর্কে জ্ঞান (আমরা যা জানি অন্যান্য মানুষ যা জানেন); এবং অন্যান্য অনেক, কম ভাল গবেষণামূলক ডোমেইন। প্রতিনিধিত্ব হল "যার অস্তিত্ব বিদ্যমান": বস্তুর সেট, সম্পর্ক, ধারণা এবং তাই যে সম্পর্কে মেশিন জানে। সর্বাধিক উচ্চতর তত্ত্ববিদ্যা তাকেই বলা হয় যা অন্য সকল জ্ঞানের ভিত্তি প্রদানের প্রচেষ্টা করে।
  
  

  
  

  
  

•