Blog
/
Category
/
Details
দ্য ফিউচার অফ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স
আমি যদি সাম্প্রতিক সময়ের কথা বলি সেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স) বা AI বেশ বিপ্লব ঘটিয়েছে। হেলথকেয়ার থেকে শুরু করে ট্রান্সপোর্ট, এডুকেশন থেকে শুরু করে এন্টারটেইনমেন্ট এর ক্ষেত্রে AI এর ব্যবহার ব্যাপক। আর তাই ধীরে ধীরে আমরা নির্ভর হয়ে পড়ছি AI এর উপর।
কিন্তু এই প্রযুক্তির ভবিষ্যৎ কী? আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স আমাদের জীবনকে আরও ভালো করে তুলতে ব্যবহার করা হবে নাকি আমাদের অস্তিত্বের জন্য হুমকি সৃষ্টি করবে?
এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার আগে আমি একটি সাম্প্রতিক ডাটা শেয়ার করি। 2023 IBM সার্ভে অনুসারে, 42% এন্টারপ্রাইজ-স্কেল বিজনেস তাদের অপারেশন্সে AI ইন্ট্রিগ্রেট করেছে এবং 40% তাদের অর্গানাইজেশনের জন্য AI কনসিডার করছে৷ উপরন্তু, 38% অর্গানাইজেশন তাদের ওয়ার্কফ্লো-তে জেনারেটিভ AI এপ্লাই যখন 42% এটি করার বিষয়টি কনসিডার করছে।
এত দ্রুত গতিতে অনেক পরিবর্তন আসার সাথে সাথে, AI-তে পরিবর্তনগুলো বিভিন্ন ইন্ডাস্ট্রি এবং সোসাইটিতে বৃহত্তরভাবে পরিবর্তন নিয়ে আসছে। আর এই পরিবর্তনকে বুঝতে হলে, চলুন জেনে নেই, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের ক্রমবর্ধমান অবস্থার শুরু কোথায় থেকে।
1951 সাল থেকে বর্তমান পর্যন্ত আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স অনেক দূর এগিয়েছে, যখন একটি আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স কম্পিউটার প্রোগ্রামের সাথে প্রথম ডকুমেন্টেশন সাকসেসফুল হয়, Christopher Strachey-এর দ্বারা, যার চেকার প্রোগ্রামটি ম্যানচেস্টার ইউনিভার্সিটির Ferranti Mark I কম্পিউটারে একটি পুরো গেইম কমপ্লিট করেছিল। মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং এর ডেভেলপমেন্টের জন্য IBM-এর ডিপ ব্লু 1997 সালে দাবা গ্র্যান্ডমাস্টার গ্যারি কাসপারভকে পরাজিত করে এবং কোম্পানির IBM ওয়াটসন জিওপার্ডি জিতেছিল!
সেই থেকে, জেনারেটিভ AI এর ইভ্যলুয়েশনের লেটেস্ট চ্যাপ্টারের লিড দিয়েছে, যেখানে OpenAI তার প্রথম GPT মডেলগুলো 2018 সালে পাবলিশ করেছে। এর ফলে OpenAI তার GPT-4 মডেল এবং ChatGPT ডেভেলপ করেছে, যার ফলে AI জেনারেটরগুলোর প্রগ্রেস হয়েছে যা কুয়েরিগুলো প্রসেস করতে পারে রিলেভেন্ট টেক্সট, অডিও, ইমেইজ এবং অন্যান্য ধরনের কনটেন্টে ক্রিয়েট করে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বর্তমানে ভেক্সিন এবং মডেল হ্যুমেন স্পিচ ক্রিয়েশনেও ইউজ হচ্ছে। মডেল এবং অ্যালগরিদম-বেইজড মেশিন লার্নিং এর উপর ডিপেন্ড করে এবং পারসেপশন, লজিক এবং জেনারালাইজেশনের উপর ফোকাস করে এমন টেকনলোজিগুলোতেও AI ইউজ করা হচ্ছে।
বর্তমানে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স আমাদের চারপাশের প্রতিটি সেক্টরেই যুক্ত হয়ে গেছে। আমাদের দৈনন্দিন জীবন থেকে শুরু করে প্রতিটি স্টেজেই রয়েছে এর কোন না কোন প্রভাব। তাই কয়েকটি উল্লেখযোগ্য সেক্টরে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স-এর সম্ভাব্য কিছু সুবিধা তুলে ধরা হলো:
✅এডভান্স হেলথকেয়ার
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স রোগ নির্ণয়ের এক্যুরেসি ডেভেলপ করতে, নিউ মেডিসিন ইনভেনশনে এবং পার্সোনালাইজড ট্রিটমেন্ট প্রোভাইড করতে ইউজ করা হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স-ড্রিভেন সিস্টেম ইতিমধ্যেই ইমেইজ এ্যানালাইসিস ইউজ করে ক্যান্সার কোষ আইডেন্টিফাই করতে এবং রোগীদের জন্য আরও ইফেক্টিভ ট্রিটমেন্টের প্ল্যানিং করতে হেল্প করছে।
- ইফিশিয়েন্সী ডেভেলপমেন্ট
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স অনেক কাজ অটোমেটিক্যালি করতে পারে যা বর্তমানে মানুষ দ্বারা সম্পন্ন হয়, যার ফলে প্রোডাক্টিভিটি এবং স্কিল ডেভেলমেন্ট বৃদ্ধি পায়। AI ড্রিভেন রোবটগুলো ইতিমধ্যেই কারখানায় কাজগুলো অটোমেটিক্যালি করতে এবং কাস্টমার সার্ভিস প্রোভাইট করতে ইউজ হচ্ছে।
- এডভান্স এডুকেশন
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স স্টুডেন্টদের তাদের নিজস্ব গতিতে এবং লার্নিং স্টাইলের সাথে এপ্রোপ্রিয়েট লার্নিং এক্সপেরিয়েন্স প্রোভাইড করতে ইউজ করা হচ্ছে। AI ড্রিভেন টিচার পার্সোনালাইজ ইন্সট্রাকশন এবং ফিডব্যাক প্রোভাইড করতে পারে এবং স্টুডেন্টদের তাদের নলেজ এবং স্কিলের উপর ভিত্তি করে শিখতে হেল্প করতে পারে।
- সেফটি ইনভারনমেন্ট
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এনভায়রনমেন্টাল প্রবলেমগুলোর সলিউশন করে যেমন- জলবায়ু পরিবর্তনে এবং দূষণে, নতুন উপায় খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সিস্টেমগুলো রিনিউয়েবল এনার্জি সোর্স আইডেন্টিফাই করতে, স্মার্ট গ্রিড তৈরি করতে এবং পলিউশনের লেভেল মনিটরিং করতে ইউজ করা হচ্ছে।
- নিউ ইনভেনশন
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সাইন্টিফিক রিসার্চ ডেভেলপ করতে এবং নতুন টেকনলোজি এবং ইভ্যালুয়েশনের দিকে নিয়ে যেতে ইউজ করা হচ্ছে। AI ড্রিভেন সিস্টেমগুলো নতুন মেডিসিন এবং প্রোডাক্ট তৈরি করতে, মহাকাশে নতুন আবিষ্কার করতে এবং কমপ্লেক্স সায়েন্টিফিক ডেটা এ্যানালিসিস করতে ইউজ করা হয়।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স শুধু মানুষের উপকার করছে এমনও নয়। এর এতো দ্রুত ছড়িয়ে যাওয়ার ফলে কিছু চ্যালেঞ্জও দেখা দিয়েছে। যেমন, 2023 থেকে 2028 সালের মধ্যে, 44% ওয়ার্কারের স্কিল এই AI এর জন্য ব্যাহত হবে। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স অনেক জব অটোমেশন করতে পারে যা বর্তমানে মানুষ দ্বারা সম্পন্ন হচ্ছে, যার ফলে ব্যাপক বেকারত্ব সৃষ্টি হতে পারে। বিশেষ করে প্রোডাক্টিভিটি রিলেটেড কাজগুলো এবং রুলস-বেজড কাজ, যেমন প্রোডাক্টশন এবং কাস্টমার সার্ভিস রিস্কে রয়েছে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সমাজে অসমতা আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে, কারণ যারা এই টেকনলোজিতে অ্যাক্সেস এবং কনট্রোল করতে পারবে আর যারা পারবে না তাদের মধ্যে একটি অসম অবস্থা ক্রিয়েট হবে। উদাহরণস্বরূপ, যারা AI রিলেটেড টুলস ইউজ করতে সক্ষম তারা হাই-কোয়ালিটির জবের সুযোগ পাবে, আর যারা এই টেকনলোজি ইউজ করতে পারে না তারা পিছিয়ে পড়তে পারে।
এছাড়া AI-কে সরকার এবং কর্পোরেশনগুলো তাদের সিটিজেন এবং কাস্টমারদের উপর আরও ব্যাপকভাবে নজরদারি করতে ইউজ করতে পারে। এটি প্রাইভেসির হার্ট এবং পার্সোনাল স্বাধীনতার উপর কোল্ড ইফেক্ট ফেলতে পারে। তাই আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স নতুন ইথিক্যাল কোশ্চেন প্রেজেন্ট করে, যেমন AI কি মানুষের প্রাইভেসি সিকিউরিটি মেইনটেইন করে? বা আমরা যদি AI ইউজ করি তবে আমরা কীভাবে হিউমেন ইথিকস এনশিউর করতে পারি। এই প্রশ্নগুলোর কোন সহজ উত্তর নেই এবং এই কারণে সোসাইটিতে AI ডেভেলপ এবং ব্যবহার চালিয়ে যাওয়ার সময় এগুলো সাবধানে বিবেচনা করতে হবে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স আমাদের জীবনে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে তা স্পষ্ট। এর ফলে আমাদের জীবনে অনেক উপায়ে উন্নত করার সম্ভাবনা রয়েছে, তবে এটি রিস্কও তৈরি করে যা আমাদের অবশ্যই ফেইস করতে হবে।
তাই বলা যায় AI-এর ফিউচার আমাদের উপর নির্ভর করে। আমাদের এই টেকনলোজিটি দায়িত্বের সাথে ডেভেলপ এবং ব্যবহার করতে হবে যাতে এটি সকল মানুষের জন্য উপকারী হয়।
RELATED ARTICLES
টেকনোলজি না জানা কেউ কি DevOps শিখতে পারবে? || Can A Non_IT Person Learn DevOps? (DevOps Guideline for Non-IT Person)
বর্তমান টেক দুনিয়ায় DevOps (Development and Operations) একটি জনপ্রিয় প্রফেশান হিসেবে গড়ে উঠেছে। DevOps মূলত একটি প্রসেস যা সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং আইটি অপারেশনস টিমের মধ্যে কম্বাইন করে, যার ফলে ফাস্ট, রিলায়েবল এবং ইফেক্টিভ সফটওয়্যার ডেলিভারি এনশিউর হয়। DevOps-এ ডেভেলপ মানে কেবল টেকনিক্যাল স্কিল নয়, বরং টিম কোলাবোরেশন, কালচারাল চেঞ্জ এবং ডেভেলপ প্রসেসের ইউজের স্কিলও এতে ইনক্লুডেট। আজ আলোচনা করা হবে, Non-IT বা টেকনোলজিক ফিল্ডে না থাকা কেউ কি DevOps শিখতে পারবে? এবং এই প্রফেশানে সাকসেসফুলল
DevOps শেখা কি সহজ? || Is DevOps Easy to Learn? (DevOps Learning Guideline)
বর্তমান টেক দুনিয়ায় DevOps একটি বহুল আলোচিত ও গুরুত্বপূর্ণ আইডিয়া। সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ও আইটি অপারেশনের মধ্যে একটি ব্রিজ হিসেবে DevOps-এর ইনোভেশন হয়েছে। এটি সফটওয়্যার ডেভেলমেন্ট ও ডেলিভারির স্পীড বাড়ানোর জন্য অটোমেটিক টুলস ও প্র্যাকটিসের মাধ্যমে কাজ করে। এই DevOps শেখা কি সহজ? এই প্রশ্নের উত্তর অনেকাংশে নির্ভর করে একজন লার্নারের ব্যাকগ্রাউন্ড, এক্সপেরিয়েন্স এবং শেখার ইন্টারেস্টের উপর। আসুন এই বিষয়ে বিস্তারিত আলোচনার আগে আজকের টপিকগুলো জেনে নেই, DevOps কী? DevOps শেখার চ্যালেঞ্জ শেখা
DevOps এর কোন ল্যাঙ্গুয়েজটি বেস্ট? || Which Language is Best for DevOps? || (Best Language For DepOps)
DevOps বর্তমানে সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং আইটি অপারেশনসের কম্বাইন প্রসেস হিসেবে কাজ করছে। এর মূল উদ্দেশ্য হলো সফটওয়্যার ডেলিভারি প্রসেসকে ফাস্ট এবং কারেক্টলি কমপ্লিট করা, যেখানে ডেভেলপার এবং অপারেশন টিম কোলাবোরেটলি কাজ করে। DevOps প্রসেসে DevOps এর জন্য পারফেক্ট প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজের সিলেক্ট করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি সিস্টেম অটোমেশন, কনফিগারেশন ম্যানেজমেন্ট, ইনফ্রাস্ট্রাকচার ম্যানেজমেন্ট এবং আরও বিভিন্ন কাজে হেল্পফুল হয়। DevOps-এর কাজের প্রসেসে ইউজ করার মতো বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ল্
পাইথন কি বিগিনারদের জন্য শেখা সহজ? || Is Python Easy to Learn for Beginners || ( Python Guideline for Beginners)
প্রোগ্রামিংয়ের দুনিয়া বিগিনারদের জন্য অনেকটা কঠিন। প্রোগ্রামিংয়ে আগ্রহ থেকে ক্যারিয়ার হিসেবে অনেকেই প্রোগ্রামার হতে চায়। কিন্তু প্রোগ্রামার হওয়ার জার্নিটা এতো সহজ নয়। দিনের পর দিন কোডিং নিয়ে থাকতে থাকতে অনেকেই হাপিয়ে যায়। ঠিক তখন-ই বিগিনারদের এই কোডিংয়ের ঝামেলা থেকে চলে আসে পাইথন। প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজের দুনিয়ায় সবচেয়ে সহজ প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ বলা হয় পাইথনকে। কিন্তু এই কথা কি আসলেই সত্যি? * কেন পাইথন শেখা সহজ? ● পাইথনের ইংরেজি সিনট্যাক্স ● পাইথন লজিকে ফোকাস করে ● পাইথন ফ্রি-তে ইউজ করা
Relevant Live Courses for WEB AND APP DEVELOPMENT