প্রযুক্তি শিল্প কি ইতিমধ্যেই এআই মন্থরতার শীর্ষে রয়েছে? |প্রযুক্তি সংবাদ

কিছু সময়ের জন্য, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গবেষকরা তাদের সিস্টেমগুলিকে উন্নত করার জন্য একটি মোটামুটি সাধারণ ধারণার উপর নির্ভর করেছেন: ইন্টারনেট থেকে যত বেশি ডেটা সংগ্রহ করা হবে এবং বৃহৎ ভাষার মডেলগুলিতে (চ্যাটবটগুলির পিছনে থাকা প্রযুক্তি) দেওয়া হবে, এই সিস্টেমগুলি ততই ভাল করবে৷

কিন্তু ওভারসার হাসাবিস গুগল কোম্পানির প্রধান এআই ল্যাব, ডিপমাইন্ড, এখন বলেছে যে প্রযুক্তি কোম্পানিগুলির ডেটা ফুরিয়ে যাওয়ার কারণে পদ্ধতিটি বাষ্পের বাইরে চলে গেছে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় তার কাজের জন্য নোবেল পুরষ্কার জেতার জন্য প্রস্তুত হওয়ার সময় হাসাবিস এই মাসে একটি সাক্ষাত্কারে নিউ ইয়র্ক টাইমসকে বলেন, “শিল্পের প্রত্যেকে কম আয় দেখছে।”

হাসাবিসই একমাত্র এআই বিশেষজ্ঞ নন যিনি ধীরগতির বিষয়ে সতর্ক করেছেন। 20 জন আধিকারিক এবং গবেষকদের সাথে সাক্ষাত্কারগুলি একটি বিস্তৃত বিশ্বাস প্রকাশ করে যে প্রযুক্তি শিল্প এমন একটি সমস্যার মুখোমুখি হচ্ছে যা অনেকে কয়েক বছর আগে অকল্পনীয় ভেবেছিল: তারা ইন্টারনেটে উপলব্ধ বেশিরভাগ ডিজিটাল পাঠ্য ব্যবহার করেছে।

এমনকি AI উন্নয়নে বিলিয়ন ডলার ঢেলে দেওয়া অব্যাহত থাকলেও, এই সমস্যাটি সামনে আসতে শুরু করেছে। মঙ্গলবার, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার তথ্য সংস্থা ডেটাব্রিক্স বলেছে যে এটি প্রায় $10 বিলিয়ন তহবিল সংগ্রহ করেছে, এটি একটি স্টার্টআপের জন্য সর্বকালের বৃহত্তম প্রাইভেট ইকুইটি রাউন্ড। প্রযুক্তির বৃহত্তম সংস্থাগুলি বলছে যে তাদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি চালিত বিশাল ডেটা সেন্টারগুলিতে ব্যয় হ্রাস করার কোনও পরিকল্পনা নেই৷

AI ক্ষেত্রের সবাই চিন্তিত নয়। ওপেনএআই সিইও স্যাম অল্টম্যান সহ কেউ কেউ বলছেন, পুরোনো প্রযুক্তির পরিবর্তন সত্ত্বেও অগ্রগতি একই গতিতে চলবে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্টার্টআপ অ্যানথ্রপিকের সিইও দারিও আমোদি এবং এনভিডিয়ার সিইও জেনসেন হুয়াংও আশাবাদী৷

(নিউ ইয়র্ক টাইমস OpenAI এর বিরুদ্ধে মামলা করেছে, তার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম সম্পর্কিত সংবাদ সামগ্রীর জন্য কপিরাইট লঙ্ঘনের দাবি করেছে। OpenAI অভিযোগ অস্বীকার করেছে।)

এই বিতর্কের শিকড় 2020 সালে, যখন জনস হপকিন্স ইউনিভার্সিটির একজন তাত্ত্বিক পদার্থবিজ্ঞানী জ্যারেড কাপলান একটি গবেষণা পত্র প্রকাশ করেন যা দেখায় যে বড় ভাষা মডেল ডেটা আরও শক্তিশালী এবং বাস্তবসম্মত হয়ে ওঠে।

গবেষকরা কাপলানের আবিষ্কারকে “স্কেলিংয়ের আইন” বলে অভিহিত করেছেন। শিক্ষার্থীরা যেমন আরও বেশি বই পড়ে আরও শিখে, তেমনি সংবাদ নিবন্ধ, চ্যাট ট্রান্সক্রিপ্ট এবং কম্পিউটার প্রোগ্রাম সহ ইন্টারনেট থেকে আরও বেশি বেশি ডিজিটাল পাঠ্য পাওয়ার সাথে সাথে AI সিস্টেমের উন্নতি হয়। ঘটনার অপরিশোধিত শক্তি দেখে, ওপেনএআই, গুগল এবং মেটার মতো কোম্পানিগুলি যতটা সম্ভব ইন্টারনেট ডেটা অর্জনের জন্য দৌড়াচ্ছে, কোণে কাটাছে, কোম্পানির নীতিগুলি উপেক্ষা করেছে এবং এমনকি তাদের আইন লঙ্ঘন করা উচিত কিনা তা নিয়ে বিতর্ক করছে। টাইমস দ্বারা নামকরণ করা হয়েছে.

এটি মুরের আইনের আধুনিক সংস্করণ, যা 1960-এর দশকে প্রবর্তিত একটি প্রায়শই উদ্ধৃত ম্যাক্সিম। ইন্টেল সহ-প্রতিষ্ঠাতা গর্ডন মুর। তিনি দেখিয়েছিলেন যে একটি সিলিকন চিপে ট্রানজিস্টরের সংখ্যা প্রতি দুই বছরে দ্বিগুণ হবে, যা ক্রমাগতভাবে বিশ্বের কম্পিউটারের কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করবে। মুরের আইন 40 বছর ধরে চলেছিল। কিন্তু অবশেষে, এটি ধীরে ধীরে শুরু হয়।

এখানে জিনিসটি হল: স্কেলিং বা মুরের আইন দুটিই প্রকৃতির অপরিবর্তনীয় নিয়ম নয়। এগুলি কেবল বুদ্ধিমান পর্যবেক্ষণ। একটি কয়েক দশক ধরে চলেছিল। অন্যদের অনেক ছোট শেলফ লাইফ থাকতে পারে। গুগল এবং কাপলানের নতুন নিয়োগকর্তা, অ্যানথ্রপিক, তাদের AI সিস্টেমে আরও পাঠ্য নিক্ষেপ করতে পারে না কারণ ইতিমধ্যেই খুব কম বাকি রয়েছে।

“গত তিন বা চার বছরে স্কেলিং আইন বাস্তবায়নের সাথে অসাধারণ রিটার্ন হয়েছে,” হাসাবিস বলেছেন। “কিন্তু আমরা আর একই অগ্রগতি করছি না।”

হাসাবিস বলেছেন যে বিদ্যমান প্রযুক্তিগুলি কিছু উপায়ে এআইকে উন্নত করতে থাকবে। কিন্তু তিনি বলেছিলেন যে তিনি বিশ্বাস করেন যে গুগল এবং অন্যান্য অনেক কোম্পানি যা অনুসরণ করছে তা অর্জনের জন্য সম্পূর্ণ নতুন ধারণার প্রয়োজন হবে: একটি মেশিন যা মানুষের মস্তিষ্কের ক্ষমতার প্রতিদ্বন্দ্বী।

ইলিয়া সুটস্কেভার, যিনি গত বসন্তে একটি নতুন স্টার্টআপ খুঁজে বের করার আগে গুগল এবং ওপেনএআই-এর একজন গবেষক হিসাবে সাহসের সাথে চিন্তা করার জন্য শিল্পকে ঠেলে দেওয়ার জন্য সহায়ক ছিলেন, গত সপ্তাহে একটি বক্তৃতায় একই কথা বলেছিলেন। “আমরা সর্বোচ্চ সংখ্যায় পৌঁছেছি এবং সেখানে আর হবে না,” তিনি বলেছিলেন। “আমাদের কাছে যে ডেটা আছে তা মোকাবেলা করতে হবে। শুধুমাত্র একটি ইন্টারনেট আছে।”

হাসাবিস এবং অন্যরা একটি ভিন্ন পদ্ধতির অন্বেষণ করছে। তারা তাদের নিজস্ব ট্রায়াল এবং ত্রুটি থেকে শেখার জন্য বড় ভাষার মডেলগুলির জন্য উপায়গুলি বিকাশ করছে৷ উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন গাণিতিক সমস্যার সমাধান করে, ভাষার মডেলগুলি শিখতে পারে কোন পদ্ধতিগুলি সঠিক উত্তরের দিকে নিয়ে যায় এবং কোন পদ্ধতিগুলি নয়। মূলত, মডেলগুলিকে তাদের নিজেদের তৈরি করা ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। গবেষকরা এটিকে “সিন্থেটিক ডেটা” বলে।

OpenAI সম্প্রতি OpenAI o1 নামে একটি নতুন সিস্টেম প্রকাশ করেছে, যা এইভাবে তৈরি করা হয়েছে। কিন্তু এই পদ্ধতিটি শুধুমাত্র গণিত এবং কম্পিউটেশনাল প্রোগ্রামিংয়ের মতো ক্ষেত্রে কাজ করে, যেখানে সঠিক এবং ভুলের মধ্যে কঠোর পার্থক্য রয়েছে।

এমনকি এই ক্ষেত্রগুলিতে, এআই সিস্টেমগুলি ভুল করে এবং ক্ষতিপূরণ দেয়। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার “এজেন্ট” তৈরির প্রচেষ্টাকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে যা তাদের নিজস্ব কম্পিউটার প্রোগ্রাম লিখতে পারে এবং ইন্টারনেট ব্যবহারকারীদের পক্ষে পদক্ষেপ নিতে পারে, যা বিশেষজ্ঞরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতাগুলির মধ্যে একটি বলে মনে করেন।

মানুষের জ্ঞানের বিস্তৃত পরিসরকে শ্রেণীবদ্ধ করা আরও কঠিন।

“এই পদ্ধতিগুলি কেবলমাত্র গণিত এবং বিজ্ঞানের মতো অভিজ্ঞতাগতভাবে বাস্তবের ক্ষেত্রে কাজ করে,” বলেছেন ডিলান প্যাটেল, গবেষণা সংস্থা সেমিঅ্যানালাইসিসের প্রধান বিশ্লেষক, যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির উত্থান ঘনিষ্ঠভাবে অনুসরণ করে৷ “মানবতা এবং শিল্পকলা, নৈতিক এবং দার্শনিক প্রশ্ন অনেক বেশি কঠিন।”

অল্টম্যান এবং অন্যরা বলছেন যে এই নতুন প্রযুক্তিগুলি প্রযুক্তিকে এগিয়ে নিয়ে যেতে থাকবে। তবে অগ্রগতি মালভূমি হলে, প্রভাব গভীর হতে পারে, এমনকি এনভিডিয়ার জন্যও, যেটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বৃদ্ধির জন্য বিশ্বের অন্যতম মূল্যবান কোম্পানি হয়ে উঠেছে।

গত মাসে বিশ্লেষকদের সাথে একটি কনফারেন্স কলে, হুয়াংকে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে কীভাবে সংস্থাটি ক্লায়েন্টদের সম্ভাব্য অর্থনৈতিক মন্দা মোকাবেলায় সহায়তা করছে এবং এর ব্যবসায় কী প্রভাব ফেলতে পারে। তিনি বলেছিলেন যে প্রমাণগুলি দেখিয়েছে যে এখনও অগ্রগতি করা হচ্ছে, তবে সংস্থাগুলি এআই চিপগুলিতে নতুন প্রক্রিয়া এবং প্রযুক্তি পরীক্ষা করছে।

“সুতরাং আমাদের অবকাঠামোর চাহিদা বিশাল,” হুয়াং বলেন।

যদিও তিনি এনভিডিয়ার সম্ভাবনার বিষয়ে আত্মবিশ্বাসী, কোম্পানির কিছু বড় গ্রাহক স্বীকার করেছেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রত্যাশিত হিসাবে দ্রুত অগ্রসর হবে না এমন সম্ভাবনার জন্য তাদের প্রস্তুত হতে হবে।

“আমাদের এই প্রশ্নের সাথে লড়াই করতে হবে। এটি কি আসল নাকি নকল?” “এই এলাকায় সমস্ত অর্থ ঢেলে দেওয়ার কারণে এটি একটি ভাল প্রশ্ন।”

এই নিবন্ধটি মূলত প্রকাশিত হয়েছে নিউ ইয়র্ক টাইমস.