1956 সালের উত্তর গ্রীষ্মে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের নিউ ইংল্যান্ডের একটি মনোরম কলেজ ক্যাম্পাসে একদল যুবক জড়ো হয়েছিল কল্পনা করুন।
এটি একটি ছোট নৈমিত্তিক সমাবেশ। তবে পুরুষরা এখানে ক্যাম্পফায়ার এবং আশেপাশের পাহাড় এবং জঙ্গলে প্রকৃতিতে ভ্রমণের জন্য নয়। পরিবর্তে, এই অগ্রগামীরা একটি পরীক্ষামূলক যাত্রা শুরু করতে চলেছেন যা কয়েক দশক ধরে অগণিত বিতর্কের জন্ম দেবে এবং কেবল প্রযুক্তির গতিপথই নয় – কিন্তু মানবতার গতিপথ পরিবর্তন করবে।
ডার্টমাউথ কনফারেন্সে স্বাগতম - কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) জন্মস্থান যা আমরা আজ জানি।
এখানে যা ঘটেছে তা শেষ পর্যন্ত চ্যাটজিপিটি এবং অন্যান্য অনেক ধরণের AI এর দিকে নিয়ে যাবে যা এখন আমাদের রোগ নির্ণয় করতে, জালিয়াতি শনাক্ত করতে, প্লেলিস্টগুলি একত্রিত করতে এবং নিবন্ধ লিখতে সাহায্য করে (ভাল, এটি নয়)। তবে এটি এমন অনেক সমস্যা তৈরি করবে যা ক্ষেত্রটি এখনও অতিক্রম করার চেষ্টা করছে। হয়তো পিছনে তাকানোর মাধ্যমে, আমরা আরও ভাল পথ খুঁজে পেতে পারি।
1950-এর দশকের মাঝামাঝি সময়ে, রক'অন'রোল বিশ্বকে ঝড় তুলেছিল। এলভিসের হার্টব্রেক হোটেল চার্টের শীর্ষে ছিল এবং কিশোররা জেমস ডিনের বিদ্রোহী উত্তরাধিকারকে আলিঙ্গন করতে শুরু করে।
কিন্তু 1956 সালে, নিউ হ্যাম্পশায়ারের একটি শান্ত কোণে, একটি ভিন্ন ধরনের বিপ্লব ঘটছিল।
সার্জারির কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কিত ডার্টমাউথ গ্রীষ্মকালীন গবেষণা প্রকল্প, প্রায়ই ডার্টমাউথ সম্মেলন হিসাবে স্মরণ করা হয়, 18 জুন শুরু হয়েছিল এবং প্রায় আট সপ্তাহ ধরে চলেছিল। এটি ছিল চারজন আমেরিকান কম্পিউটার বিজ্ঞানী - জন ম্যাকার্থি, মারভিন মিনস্কি, নাথানিয়েল রচেস্টার এবং ক্লড শ্যানন - এর মস্তিষ্কপ্রসূত এবং সেই সময়ে কম্পিউটার বিজ্ঞান, গণিত এবং জ্ঞানীয় মনোবিজ্ঞানের কিছু উজ্জ্বল মনকে একত্রিত করেছিল।
এই বিজ্ঞানীরা, তাদের আমন্ত্রিত 47 জনের মধ্যে কয়েকজনের সাথে, একটি উচ্চাভিলাষী লক্ষ্য মোকাবেলা করার জন্য যাত্রা করেছিলেন: বুদ্ধিমান মেশিন তৈরি করা।
As ম্যাকার্থি সম্মেলনের প্রস্তাবে এটি রেখেছিলেন, তাদের লক্ষ্য ছিল "কীভাবে মেশিনগুলিকে ভাষা ব্যবহার করা যায়, বিমূর্ততা এবং ধারণা তৈরি করা যায়, এখন মানুষের জন্য সংরক্ষিত ধরণের সমস্যার সমাধান করা যায়"।
ডার্টমাউথ সম্মেলন শুধু "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" শব্দটি তৈরি করেনি; এটি অধ্যয়নের একটি সম্পূর্ণ ক্ষেত্রকে একত্রিত করেছে। এটি AI-এর একটি পৌরাণিক বিগ ব্যাং-এর মতো - মেশিন লার্নিং, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষা সম্পর্কে আমরা যা জানি তা এখন নিউ হ্যাম্পশায়ারের সেই গ্রীষ্মে এর উত্সের সন্ধান করে।
কিন্তু সেই গ্রীষ্মের উত্তরাধিকার জটিল।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সেই সময়ে প্রস্তাবিত বা ব্যবহৃত অন্যদের তুলনায় একটি নাম হিসাবে জিতেছিল। শ্যানন "অটোমেটা স্টাডিজ" শব্দটিকে পছন্দ করেছিলেন, যখন অন্য দুই কনফারেন্স অংশগ্রহণকারী (এবং শীঘ্রই প্রথম এআই প্রোগ্রামের নির্মাতা), অ্যালেন নেয়েল এবং হার্বার্ট সাইমন, এখনও কয়েক বছর ধরে "জটিল তথ্য প্রক্রিয়াকরণ" ব্যবহার চালিয়ে যাচ্ছেন।
কিন্তু এখানে বিষয় হল: AI-তে স্থির হয়ে, আমরা যতই চেষ্টা করি না কেন, আজকে আমরা মানুষের বুদ্ধিমত্তার সাথে AI-এর তুলনা করা থেকে দূরে সরে যেতে পারি না।
এই তুলনা একটি আশীর্বাদ এবং একটি অভিশাপ উভয়.
একদিকে, এটি আমাদেরকে AI সিস্টেম তৈরি করতে চালিত করে যা নির্দিষ্ট কাজে মানুষের কর্মক্ষমতার সাথে মেলে বা অতিক্রম করতে পারে। যখন এআই দাবা বা গো-এর মতো গেমগুলিতে মানুষের চেয়ে বেশি পারফর্ম করে বা যখন এটি মানুষের ডাক্তারদের চেয়ে বেশি নির্ভুলতার সাথে চিকিৎসা চিত্রগুলিতে ক্যান্সার সনাক্ত করতে পারে তখন আমরা উদযাপন করি।
অন্যদিকে, এই ক্রমাগত তুলনা ভুল ধারণার দিকে নিয়ে যায়।
যখন একটি কম্পিউটার গো-তে একজন মানুষকে পরাজিত করে, এই উপসংহারে ঝাঁপিয়ে পড়া সহজ যে মেশিনগুলি এখন সমস্ত দিক থেকে আমাদের চেয়ে স্মার্ট - বা আমরা অন্তত এই ধরনের বুদ্ধিমত্তা তৈরির পথে আছি। কিন্তু আলফাগো একটি ক্যালকুলেটরের চেয়ে কবিতা লেখার কাছাকাছি নয়।
এবং যখন একটি বড় ভাষা মডেল মানুষের শোনায়, আমরা ভাবছি এটা সংবেদনশীল কিনা.
কিন্তু চ্যাটজিপিটি কথা বলা ভেন্ট্রিলোকুইস্টের ডামির চেয়ে বেশি জীবিত নয়।
ডার্টমাউথ সম্মেলনে বিজ্ঞানীরা AI এর ভবিষ্যত সম্পর্কে অবিশ্বাস্যভাবে আশাবাদী ছিলেন। তারা নিশ্চিত ছিল যে তারা একক গ্রীষ্মে মেশিন বুদ্ধিমত্তার সমস্যা সমাধান করতে পারে।
এই অত্যধিক আত্মবিশ্বাস AI উন্নয়নে একটি পুনরাবৃত্ত থিম হয়েছে, এবং এটি হাইপ এবং হতাশার বিভিন্ন চক্রের দিকে পরিচালিত করেছে।
সাইমন 1965 সালে বলেছিলেন যে "মেশিনগুলি 20 বছরের মধ্যে, একজন মানুষ যে কোনও কাজ করতে সক্ষম হবে"। মিনস্কি 1967 সালে ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন যে "এক প্রজন্মের মধ্যে […] 'কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা' তৈরির সমস্যাটি উল্লেখযোগ্যভাবে সমাধান করা হবে"।
জনপ্রিয় ভবিষ্যতবাদী রে Kurzweil এখন ভবিষ্যদ্বাণী এটি মাত্র পাঁচ বছর দূরে: "আমরা পুরোপুরি সেখানে নেই, তবে আমরা সেখানে থাকব এবং 2029 সালের মধ্যে এটি যে কোনও ব্যক্তির সাথে মিলে যাবে"।
সুতরাং, কীভাবে এআই গবেষক, এআই ব্যবহারকারীরা, সরকার, নিয়োগকর্তা এবং বৃহত্তর জনসাধারণ আরও ভারসাম্যপূর্ণ উপায়ে এগিয়ে যেতে পারেন?
একটি মূল পদক্ষেপ হল মেশিন সিস্টেমের পার্থক্য এবং উপযোগিতা গ্রহণ করা। "কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার" দৌড়ে ফোকাস করার পরিবর্তে, আমরা ফোকাস করতে পারি আমরা যে সিস্টেমগুলি তৈরি করেছি তার অনন্য শক্তি – উদাহরণস্বরূপ, ইমেজ মডেলের বিপুল সৃজনশীল ক্ষমতা।
কথোপকথনটি অটোমেশন থেকে পরিবর্ধনে স্থানান্তর করাও গুরুত্বপূর্ণ। মানুষকে মেশিনের বিরুদ্ধে দাঁড় করানো না করে, আসুন আমরা ফোকাস করি কিভাবে AI সাহায্য করতে পারে এবং মানুষের ক্ষমতা বাড়াতে পারে.
এর নৈতিক বিবেচনার উপর জোর দেওয়া যাক। ডার্টমাউথ অংশগ্রহণকারীরা AI এর নৈতিক প্রভাব নিয়ে আলোচনা করতে বেশি সময় ব্যয় করেননি। আজ, আমরা আরও ভাল জানি, এবং আরও ভাল করতে হবে।
আমাদের অবশ্যই গবেষণার দিকনির্দেশকে পুনরায় ফোকাস করতে হবে। আসুন AI ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং দৃঢ়তা, আন্তঃবিভাগীয় AI গবেষণার উপর গবেষণার উপর জোর দিই এবং বুদ্ধিমত্তার নতুন দৃষ্টান্তগুলি অন্বেষণ করি যা মানুষের জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়নি।
অবশেষে, আমাদের অবশ্যই এআই সম্পর্কে আমাদের প্রত্যাশাগুলি পরিচালনা করতে হবে। অবশ্যই, আমরা এর সম্ভাবনা সম্পর্কে উত্তেজিত হতে পারি। তবে আমাদের অবশ্যই বাস্তবসম্মত প্রত্যাশা থাকতে হবে, যাতে আমরা অতীতের হতাশা চক্র এড়াতে পারি।
আমরা 68 বছর আগের সেই গ্রীষ্মকালীন শিবিরের দিকে ফিরে তাকাই, আমরা ডার্টমাউথ সম্মেলনে অংশগ্রহণকারীদের দৃষ্টি এবং উচ্চাকাঙ্ক্ষা উদযাপন করতে পারি। তাদের কাজ এআই বিপ্লবের ভিত্তি স্থাপন করেছে যা আমরা আজ অনুভব করছি।
AI-এর প্রতি আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি পুনর্বিন্যাস করার মাধ্যমে - উপযোগিতা, পরিবর্ধন, নীতিশাস্ত্র এবং বাস্তবসম্মত প্রত্যাশার উপর জোর দিয়ে - আমরা AI-এর ভবিষ্যতের জন্য আরও সুষম এবং উপকারী কোর্স চার্ট করার সময় ডার্টমাউথের উত্তরাধিকারকে সম্মান করতে পারি।
সর্বোপরি, প্রকৃত বুদ্ধিমত্তা শুধুমাত্র স্মার্ট মেশিন তৈরির মধ্যেই নয়, বরং আমরা কতটা বুদ্ধিমত্তার সাথে সেগুলি ব্যবহার এবং বিকাশ করতে বেছে নিই।
এই নিবন্ধটি পুনঃপ্রকাশিত হয়েছে কথোপকথোন একটি ক্রিয়েটিভ কমন্স লাইসেন্সের অধীনে এবং লেখক সান্ড্রা Peter, সিডনি এক্সিকিউটিভ প্লাসের পরিচালক, সিডনি বিশ্ববিদ্যালয়
দ্রুত বিকাশমান ডিজিটাল এবং সম্পর্কিত প্রযুক্তির মূল্যায়নের জন্য একটি কাঠামো: এআই, বড় ভাষা মডেল এবং এর বাইরে
এই আলোচনা পত্রটি AI সম্পর্কিত একাধিক বৈশ্বিক এবং জাতীয় আলোচনাকে অবহিত করার জন্য একটি প্রাথমিক কাঠামোর রূপরেখা প্রদান করে।
AI এর জন্য জাতীয় গবেষণা ইকোসিস্টেম প্রস্তুত করা: 2024 সালে কৌশল এবং অগ্রগতি
প্রতিবেদনটি বিভিন্ন দেশে বিজ্ঞান ও গবেষণায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একীকরণের একটি ব্যাপক বিশ্লেষণ প্রদান করে। এটি বিজ্ঞানের নেতা, নীতি-নির্ধারক, এআই পেশাদার এবং শিক্ষাবিদদের জন্য এটিকে একটি মূল্যবান পঠিত করে তোলে, এই ক্ষেত্রের অগ্রগতি এবং সম্মুখীন হওয়া চ্যালেঞ্জ উভয়েরই সমাধান করে।
ডিজিটাল যুগে বিজ্ঞান সংগঠন
আলোচনা পত্রটি একটি বিস্তৃত সমীক্ষা, বিশদ সাক্ষাৎকার এবং ISC সদস্যদের সাথে জড়িত কেস স্টাডির ফলাফলগুলিকে সংশ্লেষিত করে। এটি বিজ্ঞান সম্প্রদায়ের ডিজিটাল অবস্থার বর্তমান প্রতিফলন এবং তাদের ডিজিটাল রূপান্তর যাত্রা শুরু করা সংস্থাগুলির জন্য একটি গাইড হিসাবে কাজ করে।
দ্বারা চিত্র বিলি উইলসন ফ্লিকার
জাতীয় গবেষণা ইকোসিস্টেমে এআই সম্পর্কে আরও পড়ুন 
সায়েন্স সিস্টেমস ফিউচারস সম্পর্কে আরও পড়ুন প্রারম্ভিক ও মধ্য-পর্যায়ের গবেষকদের জন্য ISC-CAST প্রোগ্রামের নতুন AI এবং গবেষণা যোগাযোগ প্রশিক্ষণ চালু সম্পর্কে আরও পড়ুন। আধুনিক বিজ্ঞান সম্পর্কে আরও পড়ুন: পরিবর্তনের ভূ-কৌশলগত, প্রযুক্তিগত এবং সামাজিক চালিকাশক্তি বৈজ্ঞানিক উৎপাদনে ডেটা এবং এআই-এর প্রভাব সম্পর্কে আরও পড়ুন 