আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) বিশ্বকে তাড়িয়ে বেড়াচ্ছে। এটি জীবনের প্রতিটি পদচারণায় রূপান্তরিত করছে এবং এই প্রক্রিয়ায় সমাজ এবং মানবতার ভবিষ্যতের জন্য প্রধান নৈতিক উদ্বেগকে উত্থাপন করছে। চ্যাটজিপিটি, যা সোশ্যাল মিডিয়ায় আধিপত্য বিস্তার করছে, এটি একটি এআই-চালিত চ্যাটবট যা OpenAI দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। এটি মেশিন লার্নিং এর একটি উপসেট এবং যাকে বলা হয় তার উপর নির্ভর করে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল যা মানুষের মত প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে। এই ধরনের প্রযুক্তির জন্য সম্ভাব্য প্রয়োগ প্রকৃতপক্ষে প্রচুর, যে কারণে ইতিমধ্যেই ChatGPT-এর মতো AI নিয়ন্ত্রণ করার জন্য কল করা হয়েছে।
এআই কি মানুষকে ছাড়িয়ে যেতে পারে? এটা কি জনসাধারণের হুমকি সৃষ্টি করে? প্রকৃতপক্ষে, এআই কি অস্তিত্বের হুমকি হয়ে উঠতে পারে? বিশ্বের বিশিষ্ট ভাষাবিদ ড নোয়াম চমস্কি, এবং সর্বকালের সবচেয়ে সম্মানিত পাবলিক বুদ্ধিজীবীদের একজন, যার বুদ্ধিবৃত্তিক উচ্চতা গ্যালিলিও, নিউটন এবং ডেসকার্টসের সাথে তুলনা করা হয়েছে, পরবর্তী সাক্ষাত্কারে এই বিরক্তিকর প্রশ্নগুলি মোকাবেলা করেছেন।
সিজে পলিক্রোনিউ: একটি বৈজ্ঞানিক শৃঙ্খলা হিসাবে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) 1950 এর দশকে, কিন্তু গত কয়েক দশক ধরে এটি ব্যাঙ্কিং, বীমা, অটো ম্যানুফ্যাকচারিং, সঙ্গীত এবং প্রতিরক্ষা সহ সমস্ত ধরণের ক্ষেত্রে প্রবেশ করে চলেছে৷ প্রকৃতপক্ষে, দাবা খেলার মতো মানুষের ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যাওয়ার জন্য এআই কৌশলের ব্যবহার দেখানো হয়েছে। মেশিন কি মানুষের চেয়ে স্মার্ট হয়ে উঠতে পারে?
নোয়াম চমস্কি: শুধু পরিভাষা স্পষ্ট করার জন্য, এখানে "মেশিন" শব্দের অর্থ কার্যক্রম, মূলত একটি স্বরলিপিতে লেখা একটি তত্ত্ব যা একটি কম্পিউটার দ্বারা কার্যকর করা যেতে পারে–এবং একটি অস্বাভাবিক ধরণের তত্ত্ব আকর্ষণীয় উপায়ে যা আমরা এখানে একপাশে রাখতে পারি।
আমরা বিশুদ্ধ প্রকৌশল এবং বিজ্ঞানের মধ্যে একটি মোটামুটি পার্থক্য করতে পারি। কোন তীক্ষ্ণ সীমানা নেই, তবে এটি একটি দরকারী প্রথম অনুমান। বিশুদ্ধ প্রকৌশল এমন একটি পণ্য তৈরি করতে চায় যা কিছু কাজে লাগতে পারে। বিজ্ঞান বুঝতে চায়। বিষয় যদি হয় মানুষের বুদ্ধিমত্তা, বা অন্যান্য জীবের জ্ঞানীয় ক্ষমতা, বিজ্ঞান এই জৈবিক সিস্টেমগুলি বোঝার চেষ্টা করে।
আমি তাদের বুঝতে পেরেছি, এআই-এর প্রতিষ্ঠাতা-অ্যালান টুরিং, হার্বার্ট সাইমন, মারভিন মিনস্কি এবং অন্যান্যরা-এটিকে বিজ্ঞান হিসাবে বিবেচনা করেছেন, তৎকালীন উদীয়মান জ্ঞানীয় বিজ্ঞানের অংশ, গণনার গাণিতিক তত্ত্বে নতুন প্রযুক্তি এবং আবিষ্কারগুলি ব্যবহার করে আগাম বোঝার। বছরের পর বছর ধরে এই উদ্বেগগুলি ম্লান হয়ে গেছে এবং মূলত একটি প্রকৌশল অভিযোজন দ্বারা স্থানচ্যুত হয়েছে। পূর্বের উদ্বেগগুলি এখন সাধারণভাবে বরখাস্ত করা হয়, কখনও কখনও সংবেদনশীলভাবে, GOFAI-ভাল পুরানো ধাঁচের AI হিসাবে।
প্রশ্নটি অব্যাহত রেখে, এটি কি সম্ভবত এমন প্রোগ্রাম তৈরি করা হবে যা মানুষের ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যায়? আমাদের “ক্ষমতা” শব্দটি সম্পর্কে সতর্ক থাকতে হবে, যে কারণে আমি ফিরে আসব। কিন্তু যদি আমরা মানুষের কর্মক্ষমতা উল্লেখ করার জন্য শব্দটি গ্রহণ করি, তাহলে উত্তর হল: অবশ্যই হ্যাঁ। প্রকৃতপক্ষে, তারা দীর্ঘকাল ধরে বিদ্যমান: একটি ল্যাপটপে ক্যালকুলেটর, উদাহরণস্বরূপ। সময় এবং স্মৃতির অভাবের কারণে মানুষ যা করতে পারে তা অনেক বেশি হতে পারে। দাবার মতো বন্ধ সিস্টেমের জন্য, 50 এর দশকে এটি ভালভাবে বোঝা গিয়েছিল যে শীঘ্রই বা পরে, বিশাল কম্পিউটিং ক্ষমতার অগ্রগতি এবং দীর্ঘ সময়ের প্রস্তুতির সাথে, একটি গ্র্যান্ডমাস্টারকে পরাজিত করার জন্য একটি প্রোগ্রাম তৈরি করা যেতে পারে যিনি স্মৃতির উপর আবদ্ধ হয়ে খেলছেন। এবং সময়. বছর পরের অর্জনটি আইবিএম-এর জন্য অনেক বেশি পিআর ছিল। অনেক জৈবিক জীব অনেক গভীর উপায়ে মানুষের জ্ঞানীয় ক্ষমতা অতিক্রম করে। আমার বাড়ির পিছনের দিকের মরুভূমির পিঁপড়ার মস্তিস্ক ছোট, কিন্তু মানুষের নেভিগেশন ক্ষমতা অনেক বেশি, নীতিগতভাবে, শুধু কর্মক্ষমতা নয়। শীর্ষে মানুষের সাথে থাকার কোন গ্রেট চেইন নেই।
এআই ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের পণ্যগুলি ভাল বা খারাপের জন্য অনেক ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হচ্ছে। এমনকি সাধারণ এবং পরিচিতগুলিও বেশ কার্যকর হতে পারে: ভাষার ক্ষেত্রে, অটোফিল, লাইভ ট্রান্সক্রিপশন, গুগল ট্রান্সলেট ইত্যাদির মতো প্রোগ্রামগুলি। ব্যাপকভাবে বৃহত্তর কম্পিউটিং শক্তি এবং আরও পরিশীলিত প্রোগ্রামিং সহ, বিজ্ঞানেও অন্যান্য দরকারী অ্যাপ্লিকেশন থাকা উচিত। ইতিমধ্যেই কিছু হয়েছে: প্রোটিন ভাঁজ করার অধ্যয়নে সহায়তা করা একটি সাম্প্রতিক ঘটনা যেখানে ব্যাপক এবং দ্রুত অনুসন্ধান প্রযুক্তি বিজ্ঞানীদের একটি জটিল এবং অস্বস্তিকর সমস্যা মোকাবেলা করতে সাহায্য করেছে।
প্রকৌশল প্রকল্প দরকারী, বা ক্ষতিকারক হতে পারে। ইঞ্জিনিয়ারিং এআই এর ক্ষেত্রে উভয় প্রশ্নই উঠে আসে। চ্যাটবট সহ লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) এর সাথে বর্তমান কাজ, বিভ্রান্তি, মানহানি এবং অজ্ঞাতদের বিভ্রান্ত করার সরঞ্জাম সরবরাহ করে। কৃত্রিম চিত্র এবং ভয়েসের প্রতিলিপির সাথে একত্রিত হলে হুমকিগুলি বাড়ানো হয়। বিভিন্ন উদ্বেগের কথা মাথায় রেখে, কয়েক হাজার এআই গবেষক সম্প্রতি করেছেন নামক তারা বুঝতে পারে সম্ভাব্য বিপদের কারণে উন্নয়নে স্থগিতাদেশের জন্য।
বরাবরের মতো, প্রযুক্তির সম্ভাব্য সুবিধাগুলিকে সম্ভাব্য খরচের বিপরীতে ওজন করতে হবে।
আমরা যখন এআই এবং বিজ্ঞানের দিকে ফিরে যাই তখন বেশ ভিন্ন প্রশ্ন উঠে। এখানে সতর্কতা প্রয়োজন কারণ অত্যধিক এবং বেপরোয়া দাবি, প্রায়শই মিডিয়াতে প্রসারিত হয়। বিষয়গুলি স্পষ্ট করার জন্য, আসুন কেসগুলি বিবেচনা করি, কিছু অনুমানমূলক, কিছু বাস্তব।
আমি কীট নেভিগেশন উল্লেখ করেছি, যা একটি আশ্চর্যজনক অর্জন। কীট বিজ্ঞানীরা কীভাবে এটি অর্জন করা হয় তা অধ্যয়নে অনেক অগ্রগতি করেছেন, যদিও নিউরোফিজিওলজি, একটি খুব কঠিন বিষয়, সিস্টেমের বিবর্তনের সাথে অধরা রয়ে গেছে। পাখি এবং সামুদ্রিক কচ্ছপদের আশ্চর্যজনক কৃতিত্বের ক্ষেত্রেও একই কথা সত্য যেগুলো হাজার হাজার মাইল ভ্রমণ করে এবং অনিচ্ছাকৃতভাবে উৎপত্তিস্থলে ফিরে আসে।
ধরুন, টম জোনস, ইঞ্জিনিয়ারিং এআই-এর একজন প্রবক্তা, এসে বললেন: “আপনার সমস্ত কাজ খণ্ডন করা হয়েছে। সমস্যাটি সমাধানকৃত. কমার্শিয়াল এয়ারলাইন পাইলটরা সব সময় একই বা আরও ভালো ফলাফল অর্জন করে।"
এমনকি প্রতিক্রিয়া জানাতে বিরক্ত হলে, আমরা হাসব।
পলিনেশিয়ানদের সামুদ্রিক শোষণের ঘটনাটি নিন, যারা এখনও আদিবাসী উপজাতিদের মধ্যে বেঁচে আছে, তারা, বাতাস, স্রোত ব্যবহার করে তাদের ক্যানোগুলিকে শত শত মাইল দূরে একটি নির্দিষ্ট স্থানে অবতরণ করে। তারা কিভাবে এটি করে তা খুঁজে বের করার জন্য এটিও অনেক গবেষণার বিষয় হয়েছে। টম জোন্সের উত্তর আছে: “আপনার সময় নষ্ট করা বন্ধ করুন; নৌযানরা সব সময় এটা করে।"
একই প্রতিক্রিয়া।
এখন চলুন একটি বাস্তব ক্ষেত্রে, ভাষা অর্জন. সাম্প্রতিক বছরগুলিতে এটি বিস্তৃত এবং অত্যন্ত আলোকিত গবেষণার বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে, যা দেখায় যে শিশুরা পারিপার্শ্বিক ভাষা (বা ভাষা) সম্পর্কে খুব সমৃদ্ধ জ্ঞান রাখে, যা তারা পারফরম্যান্সে প্রদর্শন করে তার চেয়ে অনেক বেশি। এটি সামান্য প্রমাণের সাথে অর্জন করা হয়, এবং কিছু গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রে একেবারেই নয়। সর্বোত্তমভাবে, যেমন সতর্ক পরিসংখ্যান গবেষণায় দেখা গেছে, উপলভ্য ডেটা খুব কম, বিশেষ করে যখন র্যাঙ্ক-ফ্রিকোয়েন্সি ("Zipf এর আইন") বিবেচনায় নেওয়া হয়।
টম জোন্স লিখুন: "আপনাকে অস্বীকার করা হয়েছে। আপনার আবিষ্কারগুলিতে মনোযোগ না দিয়ে, LLMগুলি যেগুলি জ্যোতির্বিজ্ঞানের পরিমাণে ডেটা স্ক্যান করে তারা পরিসংখ্যানগত নিয়মিততাগুলি খুঁজে পেতে পারে যা তাদের প্রশিক্ষিত ডেটা অনুকরণ করা সম্ভব করে, এমন কিছু তৈরি করে যা দেখতে অনেকটা স্বাভাবিক মানুষের আচরণের মতো। চ্যাটবটস।"
এই কেস অন্যদের থেকে আলাদা। প্রথমত, এটা বাস্তব। দ্বিতীয়ত, মানুষ হাসে না; প্রকৃতপক্ষে, অনেক মুগ্ধ হয়. তৃতীয়ত, কাল্পনিক মামলার বিপরীতে, প্রকৃত ফলাফল যা দাবি করা হয়েছে তার থেকে অনেক দূরে।
এই বিবেচনাগুলি বর্তমান এলএলএম উত্সাহের সাথে একটি ছোটখাটো সমস্যা নিয়ে আসে: এর সম্পূর্ণ অযৌক্তিকতা, যেমন অনুমানমূলক ক্ষেত্রে যেখানে আমরা এটিকে একবারে চিনতে পারি। কিন্তু অযৌক্তিকতার চেয়ে অনেক বেশি গুরুতর সমস্যা রয়েছে।
একটি হল যে এলএলএম সিস্টেমগুলি এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যে তারা আমাদের ভাষা, শিক্ষা, বা জ্ঞানের অন্যান্য দিক সম্পর্কে কিছু বলতে পারে না, নীতিগত বিষয়, অপরিবর্তনীয়। স্ক্যান করা ডেটার দ্বিগুণ টেরাবাইট করুন, আরও ট্রিলিয়ন প্যারামিটার যোগ করুন, ক্যালিফোর্নিয়ার আরও বেশি শক্তি ব্যবহার করুন এবং আচরণের সিমুলেশন উন্নত হবে, যখন কোনও বোঝাপড়ার পদ্ধতির নীতিগত ব্যর্থতা আরও স্পষ্টভাবে প্রকাশ করবে। কারণটি প্রাথমিক: সিস্টেমগুলি অসম্ভব ভাষাগুলির সাথে ঠিক একইভাবে কাজ করে যা শিশুরা দ্রুত এবং কার্যত প্রতিচ্ছবিভাবে অর্জন করার মতো শিখতে পারে না।
এটা যেন একজন জীববিজ্ঞানী বলতে চেয়েছিলেন: “আমার কাছে জীবের একটি দুর্দান্ত নতুন তত্ত্ব আছে। এটি এমন অনেকগুলিকে তালিকাভুক্ত করে যা বিদ্যমান এবং অনেকগুলি যা সম্ভবত বিদ্যমান থাকতে পারে না এবং আমি আপনাকে পার্থক্য সম্পর্কে কিছুই বলতে পারি না।"
আবার, আমরা হাসতাম. বা উচিত.
টম জোন্স নয়-এখন প্রকৃত ক্ষেত্রে উল্লেখ করা হচ্ছে। বিজ্ঞান থেকে তার আমূল প্রস্থানে অটল থেকে, টম জোনস প্রতিক্রিয়া জানায়: "আপনি সমস্ত ভাষা অনুসন্ধান না করা পর্যন্ত আপনি কীভাবে এর কোনটি জানবেন?" এই সময়ে স্বাভাবিক বিজ্ঞানের বিসর্জন আরও পরিষ্কার হয়ে যায়। যুক্তির সমতা অনুসারে, আমরা জেনেটিক্স এবং আণবিক জীববিজ্ঞান, বিবর্তনের তত্ত্ব এবং বাকি জৈবিক বিজ্ঞানগুলিকে ফেলে দিতে পারি, যা জীবের একটি ক্ষুদ্র ভগ্নাংশের বেশি নমুনা দেয়নি। এবং ভাল পরিমাপের জন্য, আমরা সমস্ত পদার্থবিদ্যাকে বাদ দিতে পারি। গতির নিয়মে বিশ্বাস করবেন কেন? আসলে কতগুলো বস্তুকে গতিশীল পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে?
তদুপরি, প্রমাণের বোঝার ছোট বিষয় রয়েছে। যারা একটি তত্ত্ব প্রস্তাব করেন তাদের দেখানোর দায়িত্ব রয়েছে যে এটি কিছু অর্থবোধ করে, এই ক্ষেত্রে, এটি দেখানো যে এটি অসম্ভব ভাষার জন্য ব্যর্থ হয়। প্রস্তাবটি খণ্ডন করা অন্যদের দায়িত্ব নয়, যদিও এই ক্ষেত্রে এটি করা যথেষ্ট সহজ বলে মনে হয়।
আসুন স্বাভাবিক বিজ্ঞানের দিকে মনোযোগ দেওয়া যাক, যেখানে বিষয়গুলি আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে। এমনকি ভাষা অর্জনের একটি একক উদাহরণও সম্ভব এবং অসম্ভব ভাষার মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে সমৃদ্ধ অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে।
কারণগুলি সোজা, এবং পরিচিত। সমস্ত বৃদ্ধি এবং বিকাশ, যাকে বলা হয় "শিক্ষা" সহ একটি প্রক্রিয়া যা জীবের একটি অবস্থা দিয়ে শুরু হয় এবং এটিকে ধাপে ধাপে পরবর্তী পর্যায়ে রূপান্তরিত করে।
ভাষা অর্জন এমন একটি প্রক্রিয়া। প্রাথমিক অবস্থা হল ভাষা অনুষদের জৈবিক দান, যা স্পষ্টতই বিদ্যমান, এমনকি যদি এটি কিছু বিশ্বাস করে, অন্যান্য ক্ষমতার একটি নির্দিষ্ট সমন্বয়। দীর্ঘদিন ধরে বোঝার কারণে এটি খুব অসম্ভাব্য, তবে এটি এখানে আমাদের উদ্বেগের সাথে প্রাসঙ্গিক নয়, তাই আমরা এটিকে একপাশে রাখতে পারি। স্পষ্টতই ভাষার মানবিক অনুষদের জন্য একটি জৈবিক দান আছে। নিছক সত্যবাদ।
রূপান্তর একটি অপেক্ষাকৃত স্থিতিশীল অবস্থায় এগিয়ে যায়, শুধুমাত্র অতিমাত্রায় পরিবর্তিত হয়: ভাষার জ্ঞান। বহিরাগত তথ্য ট্রিগার এবং আংশিকভাবে প্রক্রিয়া আকৃতি. অর্জিত অবস্থা (ভাষার জ্ঞান) এবং বাহ্যিক তথ্য অধ্যয়ন করে, আমরা প্রাথমিক অবস্থা সম্পর্কে সুদূরপ্রসারী সিদ্ধান্তে আসতে পারি, জৈবিক সম্পদ যা ভাষা অর্জনকে সম্ভব করে তোলে। প্রাথমিক অবস্থা সম্পর্কে উপসংহারগুলি সম্ভব এবং অসম্ভব ভাষার মধ্যে একটি পার্থক্য আরোপ করে। পার্থক্যটি তাদের সকলের জন্যই রয়েছে যারা প্রাথমিক অবস্থা ভাগ করে নেয় – সমস্ত মানুষ, যতদূর জানা যায়; বিদ্যমান মানব গোষ্ঠীর মধ্যে ভাষা অর্জনের ক্ষমতার কোন পার্থক্য নেই বলে মনে হয়।
এই সব স্বাভাবিক বিজ্ঞান, এবং এটি অনেক ফলাফল অর্জন করেছে.
পরীক্ষায় দেখা গেছে যে স্থিতিশীল অবস্থা খুব তাড়াতাড়ি পাওয়া যায়, তিন থেকে চার বছর বয়সে। এটিও সুপ্রতিষ্ঠিত যে ভাষার অনুষদে মানুষের জন্য নির্দিষ্ট মৌলিক বৈশিষ্ট্য রয়েছে, তাই এটি একটি সত্যিকারের প্রজাতির সম্পত্তি: মানব গোষ্ঠীর জন্য সাধারণ এবং মৌলিক উপায়ে একটি অনন্য মানব বৈশিষ্ট্য।
এই পরিকল্পিত অ্যাকাউন্টে অনেক কিছু বাদ দেওয়া হয়েছে, উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি এবং বিকাশে প্রাকৃতিক আইনের ভূমিকা: ভাষার মতো গণনামূলক ব্যবস্থার ক্ষেত্রে, গণনার দক্ষতার নীতিগুলি। কিন্তু এই বিষয়টির সারমর্ম। আবার, স্বাভাবিক বিজ্ঞান।
জ্ঞানের অধিকারী হওয়া এবং জ্ঞানের ব্যবহার (সমসাময়িক পরিভাষায়, যোগ্যতা এবং কর্মক্ষমতা) এর মধ্যে অ্যারিস্টটলের পার্থক্য সম্পর্কে স্পষ্ট হওয়া গুরুত্বপূর্ণ। ভাষার ক্ষেত্রে, প্রাপ্ত স্থিতিশীল অবস্থা হল জ্ঞানের দখল, মস্তিষ্কে সংকেত। অভ্যন্তরীণ সিস্টেম কাঠামোগত অভিব্যক্তিগুলির একটি সীমাহীন বিন্যাস নির্ধারণ করে, যার প্রতিটিকে আমরা একটি চিন্তা তৈরি হিসাবে বিবেচনা করতে পারি, প্রতিটি কিছু সেন্সরিমোটর সিস্টেমে বাহ্যিকযোগ্য, সাধারণত শব্দ যদিও এটি চিহ্ন বা এমনকি (অসুবিধা সহ) স্পর্শ হতে পারে।
অভ্যন্তরীণভাবে কোডেড সিস্টেমটি জ্ঞানের (কর্মক্ষমতা) ব্যবহারে অ্যাক্সেস করা হয়। কর্মক্ষমতা চিন্তায় ভাষার অভ্যন্তরীণ ব্যবহার অন্তর্ভুক্ত করে: প্রতিফলন, পরিকল্পনা, স্মরণ এবং আরও অনেক কিছু। পরিসংখ্যানগতভাবে বলতে গেলে এটি ভাষার অপ্রতিরোধ্য ব্যবহার। এটি আত্মদর্শনের জন্য অপ্রাপ্য, যদিও আমরা বিজ্ঞানের সাধারণ পদ্ধতির দ্বারা এটি সম্পর্কে অনেক কিছু শিখতে পারি, "বাইরে থেকে," রূপকভাবে বলতে গেলে। যাকে "অভ্যন্তরীণ বক্তৃতা" বলা হয়, তা হল, বাহ্যিক ভাষার টুকরো টুকরো যার সাথে উচ্চারণযন্ত্র নিঃশব্দ। এটি ভাষার অভ্যন্তরীণ ব্যবহারের একটি দূরবর্তী প্রতিফলন মাত্র, গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলি আমি এখানে অনুসরণ করতে পারি না।
ভাষার ব্যবহারের অন্যান্য রূপগুলি হল উপলব্ধি (পার্সিং) এবং উৎপাদন, পরবর্তীতে গুরুত্বপূর্ণভাবে জড়িত বৈশিষ্ট্যগুলি যা আমাদের কাছে আজও ততটাই রহস্যময় রয়ে গেছে যখন আধুনিক বিজ্ঞানের শুরুতে গ্যালিলিও এবং তার সমসাময়িকদের দ্বারা বিস্ময় ও বিস্ময়ের সাথে বিবেচনা করা হয়েছিল।
বিজ্ঞানের প্রধান লক্ষ্য হ'ল অভ্যন্তরীণ সিস্টেম আবিষ্কার করা, উভয় ভাষার মানবিক অনুষদে তার প্রাথমিক অবস্থায় এবং অধিগ্রহণের ক্ষেত্রে এটি অনুমান করা নির্দিষ্ট ফর্মগুলিতে। এই অভ্যন্তরীণ সিস্টেমটি যে পরিমাণে বোঝা যায়, আমরা এটি কীভাবে কার্যকারিতায় প্রবেশ করে তা তদন্ত করতে এগিয়ে যেতে পারি, ভাষার ব্যবহারে প্রবেশ করে এমন অন্যান্য অনেক কারণের সাথে মিথস্ক্রিয়া করে।
পারফরম্যান্সের ডেটা অভ্যন্তরীণ সিস্টেমের প্রকৃতি সম্পর্কে প্রমাণ সরবরাহ করে, বিশেষ করে যখন সেগুলি পরীক্ষা দ্বারা পরিমার্জিত হয়, যেমন মান ক্ষেত্রের কাজের ক্ষেত্রে। কিন্তু এমনকি ডেটার সবচেয়ে বড় সংগ্রহও গুরুত্বপূর্ণ উপায়ে বিভ্রান্তিকর। এটি সাধারণত যা উৎপন্ন হয় তা রাখে, মস্তিষ্কে কোড করা ভাষার জ্ঞান নয়, যারা ভাষার প্রকৃতি এবং এর ব্যবহার বুঝতে চায় তাদের জন্য তদন্তাধীন প্রাথমিক বস্তু। সেই অভ্যন্তরীণ বস্তুটি এমন ধরনের অসীমভাবে অনেক সম্ভাবনা নির্ধারণ করে যা সাধারণ আচরণে ব্যবহার করা হবে না কারণ ভাষার সাথে অপ্রাসঙ্গিক কারণগুলি, যেমন স্বল্পমেয়াদী মেমরির সীমাবদ্ধতা, 60 বছর আগে অধ্যয়ন করা বিষয়গুলি। পর্যবেক্ষিত ডেটাতে এমন অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত থাকবে যা মস্তিষ্কে কোড করা সিস্টেমের বাইরে থাকে, প্রায়শই এমনভাবে ভাষার সচেতন ব্যবহার যা অলংকারমূলক উদ্দেশ্যে নিয়ম লঙ্ঘন করে। এগুলি সমস্ত ক্ষেত্রের কর্মীদের কাছে পরিচিত ট্রাইজম, যারা তথ্যদাতাদের দ্বারা নির্মূল করার কৌশলগুলির উপর নির্ভর করে, মূলত পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে, একটি পরিমার্জিত কর্পাস যা অপ্রাসঙ্গিক বিধিনিষেধ এবং বিচ্যুত অভিব্যক্তিগুলিকে বাদ দেয়। একই কথা সত্য যখন ভাষাবিদরা নিজেদেরকে তথ্যদাতা হিসাবে ব্যবহার করেন, একটি সম্পূর্ণ বুদ্ধিমান এবং স্বাভাবিক পদ্ধতি, যা বর্তমান পর্যন্ত মনোবিজ্ঞানের ইতিহাসে সাধারণ।
স্বাভাবিক বিজ্ঞানের সাথে আরও এগিয়ে গেলে, আমরা দেখতে পাই যে ভাষার অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়া এবং উপাদানগুলি পর্যবেক্ষণ করা ঘটনাগুলির পরিদর্শন দ্বারা সনাক্ত করা যায় না। প্রায়শই এই উপাদানগুলি এমনকি বক্তৃতায় (বা লেখা) উপস্থিত হয় না, যদিও তাদের প্রভাবগুলি প্রায়শই সূক্ষ্মভাবে সনাক্ত করা যায়। এটি আরও একটি কারণ কেন পর্যবেক্ষিত ঘটনাগুলিতে সীমাবদ্ধতা, যেমন এলএলএম পদ্ধতিতে, অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলির বোঝাকে তীব্রভাবে সীমিত করে যা ভাষার প্রকৃতি, এর অধিগ্রহণ এবং ব্যবহার সম্পর্কে অনুসন্ধানের মূল বিষয়। কিন্তু তা প্রাসঙ্গিক নয় যদি বিজ্ঞান এবং বোঝার উদ্বেগ অন্যান্য লক্ষ্যের পক্ষে পরিত্যাগ করা হয়।
আরো সাধারণভাবে বিজ্ঞানে, সহস্রাব্দ ধরে, পরীক্ষা-নিরীক্ষা-প্রায়শই চিন্তা পরীক্ষা-প্রতিটি ঘটনা থেকে আমূল বিমূর্তকরণের মাধ্যমে সিদ্ধান্তে পৌঁছানো হয়েছে। পরীক্ষাগুলি তত্ত্ব-চালিত, অসংখ্য অপ্রাসঙ্গিক কারণগুলিকে পরিত্যাগ করার চেষ্টা করে যা পর্যবেক্ষণ করা ঘটনাতে প্রবেশ করে-যেমন ভাষাগত কর্মক্ষমতা। এই সব এত প্রাথমিক যে এটি খুব কমই আলোচনা করা হয়. এবং পরিচিত। উল্লিখিত হিসাবে, মৌলিক পার্থক্যটি জ্ঞানের অধিকার এবং জ্ঞানের ব্যবহারের মধ্যে অ্যারিস্টটলের পার্থক্যের দিকে ফিরে যায়। প্রাক্তনটি অধ্যয়নের কেন্দ্রীয় বিষয়। মাধ্যমিক (এবং বেশ গুরুতর) অধ্যয়নগুলি তদন্ত করে যে কীভাবে অভ্যন্তরীণভাবে সঞ্চিত জ্ঞানের সিস্টেমটি কার্য সম্পাদনে ব্যবহৃত হয়, তার সাথে সরাসরি যা পরিলক্ষিত হয় তার মধ্যে প্রবেশ করার চেয়ে অনেকগুলি অ-ভাষিক কারণের সাথে।
আমরা বিবর্তনীয় জীববিজ্ঞানী থিওডোসিয়াস ডবজানস্কির একটি পর্যবেক্ষণও স্মরণ করতে পারি, যা প্রাথমিকভাবে ড্রোসোফিলার সাথে তার কাজের জন্য বিখ্যাত: প্রতিটি প্রজাতিই অনন্য, এবং মানুষ সবার থেকে অনন্য। 2,500 বছর আগে ডেলফিক ওরাকলের আদেশ অনুসরণ করে আমরা কী ধরনের প্রাণী তা বুঝতে আগ্রহী হলে- আমরা প্রাথমিকভাবে সেই বিষয়ে উদ্বিগ্ন হব যা মানুষকে সবার থেকে অনন্য করে তোলে, প্রাথমিকভাবে ভাষা এবং চিন্তাভাবনা, ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত, যেমনটি স্বীকৃত ধ্রুপদী গ্রীস এবং ভারতে ফিরে যাওয়া সমৃদ্ধ ঐতিহ্য। বেশিরভাগ আচরণ মোটামুটি রুটিন, তাই কিছুটা অনুমানযোগ্য। যা আমাদের অনন্য করে তোলে তার বাস্তব অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে যা রুটিন নয়, যা আমরা খুঁজে পাই, কখনও পরীক্ষা-নিরীক্ষার মাধ্যমে, কখনও পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে, সাধারণ শিশু থেকে শুরু করে মহান শিল্পী ও বিজ্ঞানীরা।
এই সম্পর্কে একটি চূড়ান্ত মন্তব্য. সমাজ এক শতাব্দী ধরে বিজ্ঞানের প্রতি অবজ্ঞাকে উত্সাহিত করার জন্য বিশাল কর্পোরেট প্রচারাভিযানের দ্বারা জর্জরিত হয়েছে, অন্যদের মধ্যে নাওমি ওরেসকেস দ্বারা ভালভাবে অধ্যয়ন করা বিষয়গুলি। এটি কর্পোরেশনগুলির সাথে শুরু হয়েছিল যাদের পণ্যগুলি হত্যাকাণ্ড: সীসা, তামাক, অ্যাসবেস্টস, পরে জীবাশ্ম জ্বালানী। তাদের উদ্দেশ্য বোধগম্য। পুঁজিবাদী সমাজে ব্যবসার লক্ষ্য মুনাফা, মানবকল্যাণ নয়। এটি একটি প্রাতিষ্ঠানিক সত্য: গেমটি খেলবেন না এবং আপনি আউট হয়ে যাবেন, তার স্থলাভিষিক্ত হবেন কেউ।
কর্পোরেট PR বিভাগগুলি প্রথম দিকে স্বীকৃত হয়েছিল যে তাদের পণ্যগুলির মারাত্মক প্রভাবগুলির মাউন্টিং বৈজ্ঞানিক প্রমাণ অস্বীকার করা একটি ভুল হবে। যে সহজে খন্ডন করা হবে. সন্দেহের বীজ বপন করা, অনিশ্চয়তাকে উত্সাহিত করা, এই সূক্ষ্ম মাথাযুক্ত স্যুটগুলির প্রতি অবজ্ঞা করা ভাল যারা কখনই একটি বাড়ি আঁকেননি কিন্তু ওয়াশিংটন থেকে নেমে এসে আমাকে বলে যে সীসা রং ব্যবহার করবেন না, আমার ব্যবসাকে ধ্বংস করে দিচ্ছে (একটি বাস্তব ক্ষেত্রে, সহজেই গুণিত)। যে সব খুব ভাল কাজ করেছে. এই মুহূর্তে এটি আমাদের পৃথিবীতে সংগঠিত মানব জীবনের ধ্বংসের পথে নিয়ে যাচ্ছে।
বৌদ্ধিক বৃত্তে, বিজ্ঞানের উত্তর-আধুনিক সমালোচনা দ্বারা অনুরূপ প্রভাব তৈরি হয়েছে, ইতি টেনে জিন ব্রিকমন্ট এবং অ্যালান সোকাল দ্বারা, কিন্তু এখনও কিছু চেনাশোনাতে অনেক বেশি জীবিত।
প্রশ্নটি প্রস্তাব করা নির্দয় হতে পারে, তবে আমি মনে করি, টম জোনসিস এবং যারা সমালোচনামূলকভাবে পুনরাবৃত্তি করে এবং এমনকি তাদের অসতর্ক ঘোষণাগুলিকে আরও বাড়িয়ে তোলে তারা একই বাজে প্রবণতায় অবদান রাখছে কিনা তা জিজ্ঞাসা করা ন্যায্য।
সিজেপি: ChatGPT হল একটি প্রাকৃতিক-ভাষা-চালিত চ্যাটবট যা মানুষের মত কথোপকথনের অনুমতি দিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে। একটি সাম্প্রতিক নিবন্ধে নিউ ইয়র্ক টাইমস, অন্য দুই লেখকের সাথে একযোগে, আপনি একটি হাইপ হিসাবে নতুন চ্যাটবটগুলি বন্ধ করে দিয়েছেন কারণ তারা কেবল মানুষের ভাষাগত দক্ষতার সাথে মেলে না। তবে এটা কি সম্ভব নয় যে AI-তে ভবিষ্যতের উদ্ভাবনগুলি এমন প্রকৌশল প্রকল্প তৈরি করতে পারে যা মিলবে এবং সম্ভবত মানুষের ক্ষমতাকেও ছাড়িয়ে যাবে?
NC: নিবন্ধটির জন্য ক্রেডিট প্রকৃত লেখক, জেফরি ওয়াতুমুলকে দেওয়া উচিত, একজন চমৎকার গণিতবিদ-ভাষাবিদ-দার্শনিক। দুই তালিকাভুক্ত সহ-লেখক পরামর্শদাতা ছিলেন, যারা নিবন্ধের সাথে একমত কিন্তু এটি লেখেননি।
এটা সত্য যে চ্যাটবটগুলি নীতিগতভাবে মানুষের ভাষাগত দক্ষতার সাথে মেলে না, উপরে উল্লেখিত কারণে। তাদের মৌলিক নকশা তাদের মানব ভাষার তত্ত্বের জন্য পর্যাপ্ততার ন্যূনতম শর্তে পৌঁছাতে বাধা দেয়: অসম্ভব ভাষা থেকে সম্ভাব্য পার্থক্য। যেহেতু এটি ডিজাইনের একটি সম্পত্তি, তাই এই ধরনের AI-তে ভবিষ্যতের উদ্ভাবন দ্বারা এটিকে অতিক্রম করা যাবে না। যাইহোক, এটা খুবই সম্ভব যে ভবিষ্যত প্রকৌশল প্রকল্পগুলি মিলে যাবে এবং এমনকি মানুষের ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যাবে, যদি আমরা মানুষের কাজ করার ক্ষমতা বলতে বোঝায়, কর্মক্ষমতা। উপরে উল্লিখিত হিসাবে, কেউ কেউ দীর্ঘদিন ধরে তা করেছে: উদাহরণস্বরূপ স্বয়ংক্রিয় ক্যালকুলেটর। আরও মজার বিষয় হল, যেমন উল্লেখ করা হয়েছে, ক্ষুদ্র মস্তিষ্কের পোকামাকড় মানুষের সক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যায় যা দক্ষতা হিসাবে বোঝা যায়।
সিজেপি: উপরে উল্লিখিত নিবন্ধে, এটাও লক্ষ্য করা গেছে যে আজকের AI প্রকল্পে মানবিক নৈতিক অনুষদ নেই। এই সুস্পষ্ট সত্য কি এআই রোবটকে মানব জাতির জন্য কম হুমকি দেয়? আমি মনে করি যুক্তি হতে পারে যে এটি তাদের সম্ভবত আরও বেশি করে তোলে।
NC: এটি আসলেই একটি সুস্পষ্ট সত্য, "নৈতিক অনুষদ" ব্যাপকভাবে বোঝা। সাবধানে নিয়ন্ত্রিত না হলে, এআই ইঞ্জিনিয়ারিং মারাত্মক হুমকি সৃষ্টি করতে পারে। ধরুন, উদাহরণস্বরূপ, রোগীদের যত্ন স্বয়ংক্রিয় ছিল। অনিবার্য ত্রুটি যা মানুষের রায় দ্বারা পরাস্ত করা হবে একটি ভয়াবহ গল্প তৈরি করতে পারে। অথবা ধরুন যে স্বয়ংক্রিয় ক্ষেপণাস্ত্র-প্রতিরক্ষা ব্যবস্থা দ্বারা নির্ধারিত হুমকির মূল্যায়ন থেকে মানুষকে সরিয়ে দেওয়া হয়েছিল। একটি জঘন্য ঐতিহাসিক রেকর্ড হিসাবে জানায় আমাদের, যে মানব সভ্যতার শেষ হবে।
সাবধানে নিয়ন্ত্রিত না হলে, এআই ইঞ্জিনিয়ারিং মারাত্মক হুমকি সৃষ্টি করতে পারে।
সিজেপি: ইউরোপে নিয়ন্ত্রক এবং আইন প্রয়োগকারী সংস্থাগুলি ChatGPT-এর বিস্তার নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করছে যখন সম্প্রতি জমা দেওয়া ইউরোপীয় ইউনিয়নের আইনের একটি অংশ AI-কে তাদের অনুভূত ঝুঁকির স্তর অনুসারে শ্রেণীবদ্ধ করে AI-এর সাথে মোকাবিলা করার চেষ্টা করছে৷ আপনি কি তাদের সাথে একমত যারা উদ্বিগ্ন যে চ্যাটজিপিটি একটি গুরুতর জনসাধারণের হুমকি তৈরি করেছে? তদুপরি, আপনি কি সত্যিই মনে করেন যে সুরক্ষা প্রবর্তন না করা পর্যন্ত AI সরঞ্জামগুলির আরও বিকাশ বন্ধ করা যেতে পারে?
NC: এই মামলা সহ উন্নত প্রযুক্তির দ্বারা সৃষ্ট হুমকিগুলিকে নিয়ন্ত্রণ করার চেষ্টা করার জন্য আমি সহজেই সহানুভূতি প্রকাশ করতে পারি। আমি অবশ্য এটা করার সম্ভাবনা নিয়ে সন্দিহান। আমি সন্দেহ করি যে জিনিটি বোতলের বাইরে রয়েছে। ক্ষতিকারক অভিনেতা-প্রাতিষ্ঠানিক বা ব্যক্তি-সম্ভবত সুরক্ষা এড়ানোর উপায় খুঁজে পেতে পারে। এই ধরনের সন্দেহ অবশ্যই চেষ্টা না করার, এবং সতর্কতা অনুশীলন করার কোন কারণ নেই।
ZNetwork শুধুমাত্র তার পাঠকদের উদারতার মাধ্যমে অর্থায়ন করা হয়।
দান করা