সংক্ষেপে: রিঅ্যাকটিভ মেশিন হলো এআই-এর সবচেয়ে সহজ ধরন। এটি শুধু সামনের পরিস্থিতিতে সাড়া দেয়, এর কোনো স্মৃতি নেই এবং অতীত অভিজ্ঞতা থেকে শেখে না। দাবা খেলার কম্পিউটার IBM Deep Blue এর ক্লাসিক উদাহরণ।
ভূমিকা:
রিঅ্যাকটিভ মেশিন কেবল মৌলিক প্রক্রিয়া সম্পন্ন করত। রিঅ্যাকটিভ মেশিন হলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সবচেয়ে মৌলিক ধরন। এটি নির্দিষ্ট ইনপুটের জবাবে আউটপুট দেয়। একটি সরল রিঅ্যাকটিভ মেশিন এমন যা ইনপুট হিসেবে মানুষের মুখ নেয় এবং সেটিকে মুখ হিসেবে চিহ্নিত করতে তার চারপাশে একটি আয়তক্ষেত্র আউটপুট দেয়। স্মৃতি না থাকায় এটি কোনো ডেটা সংরক্ষণ করে না এবং কিছুই শেখে না।
স্ট্যাটিক মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলো রেসপন্সিভ মেশিন। এদের ধারণা সবচেয়ে সরল এবং ইন্টারনেটজুড়ে GitHub রিপোজিটরিতে পাওয়া যায়। এই মডেলগুলো ডাউনলোড, আদান-প্রদান, হাতবদল এবং একজন ডেভেলপারের টুলকিটে আমদানি করা খুবই সহজ।
রিঅ্যাকটিভ মেশিন কী?
কার্যক্ষমতার ভিত্তিতে এটি এআই-এর একেবারে মৌলিক ধরন। এর সক্ষমতা সীমিত। এটি সম্পূর্ণ সম্পর্কভিত্তিক। অতীত অভিজ্ঞতা মনে রাখার সামর্থ্য এর নেই, কারণ অতীত অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে ফলাফল অনুমান করতে পারে না। এটি শুধু বর্তমান ডেটা নিয়ে কাজ করে এবং সেই ডেটা অনুযায়ী সাড়া দেয়। রিঅ্যাকটিভ এআই ডিভাইস ভবিষ্যৎ পদক্ষেপ মূল্যায়নের জন্য ডেটা থেকে সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারে না। নির্দিষ্ট ইনপুটে আউটপুট সব সময় একই হবে। এরা কেবল সীমিত সংখ্যক পূর্বনির্ধারিত কাজ করতে পারে।
রিঅ্যাকটিভ মেশিন কীভাবে কাজ করে?
রিঅ্যাকটিভ এআই প্রত্যাশামতো কাজ করে এবং যে উপাদান পায় তার ভিত্তিতে প্রত্যাশিত ফলাফল দেয়। এই রিঅ্যাকটিভ ডিভাইসগুলো একই ধরনের ঘটনায় সব সময় একইভাবে সাড়া দেবে। রিঅ্যাকটিভ মেশিন অতীত বা ভবিষ্যৎ থেকে শিখতে বা কল্পনা করতে পারে না।
রিঅ্যাকটিভ এআই-এর উদাহরণ কী?
বিশ্বচ্যাম্পিয়ন Garry Kasparov-কে পরাজিতকারী বিখ্যাত IBM দাবা সফটওয়্যার রিঅ্যাকটিভ এআই-এর একটি উদাহরণ।
Deep Blue দাবার বোর্ডের সব ঘুঁটি চিনতে এবং সেগুলো কীভাবে চলে তা বুঝতে পারে। এটি নিজে এবং প্রতিপক্ষ তখন কোন চাল দেবে তা অনুমান করতে সক্ষম। এছাড়া বিভিন্ন বিকল্প থেকে সেরা পদক্ষেপও নির্ধারণ করতে পারে।
অন্যদিকে, এর অতীত সম্পর্কে কোনো বুদ্ধি নেই এবং আগে যা ঘটেছে তার কোনো স্মরণ নেই। একই চাল তিনবার পুনরাবৃত্তি নিষিদ্ধ করা একটি কদাচিৎ ব্যবহৃত দাবা-নির্দিষ্ট বিধিনিষেধ ছাড়া Deep Blue বর্তমান মুহূর্তের আগের সবকিছু উপেক্ষা করে। এটি কেবল দাবার ছকে ঘুঁটিগুলো এখন যেভাবে আছে তা পরীক্ষা করে এবং একাধিক সম্ভাব্য ভবিষ্যৎ চালের একটি বেছে নেয়।[1]
রিঅ্যাকটিভ এআই-এর কিছু বৈশিষ্ট্য কী কী?
- এটি প্যাটার্নের সরল শনাক্তকরণ এবং সরল শ্রেণিবিন্যাসের জন্য ভালো।
- যেখানে সব প্যারামিটার জানা থাকে সেখানেও এটি দারুণ কার্যকর।
- এটি মানুষকে হারাতে পারে কারণ এটি অনেক দ্রুত হিসাব করতে পারে।
- অতীত অভিজ্ঞতার প্রয়োজন হয় এমন পরিস্থিতি সামলানোর সক্ষমতা এর নেই।
- Understanding the Four Types of Artificial Intelligence. ১৪ নভেম্বর, ২০১৬; এখানে পাওয়া যাবে: https://www.govtech.com/computing/understanding-the-four-types-of-artificial-intelligence.html.
রিঅ্যাকটিভ মেশিনের উদাহরণ
আধুনিক পণ্যে রিঅ্যাকটিভ মেশিন বিরল, কারণ এখন বেশিরভাগ এআই ডেটা থেকে শেখে, তবে ধারণাটি এখনও কার্যকর। সাধারণ উদাহরণের মধ্যে রয়েছে:
- Deep Blue, IBM-এর দাবা কম্পিউটার যা ১৯৯৭ সালে বিশ্বচ্যাম্পিয়ন Garry Kasparov-কে হারিয়েছিল। এটি বোর্ডের বর্তমান অবস্থান মূল্যায়ন করত এবং নির্দিষ্ট নিয়ম ও অনুসন্ধান ব্যবহার করে সেরা চালটি বেছে নিত।
- সাধারণ গেম এআই আর্কেড ও পাজল গেমে, যেখানে প্রতিপক্ষ খেলোয়াড়ের বর্তমান অবস্থানের প্রতি সাড়া দেয়।
- নিয়মভিত্তিক ফিল্টার, যেমন একটি সাধারণ স্প্যাম ফিল্টার যা নির্দিষ্ট শব্দযুক্ত ইমেইল ব্লক করে এবং নতুন উদাহরণ থেকে শেখে না।
- মৌলিক সুপারিশ নিয়ম, যেমন "একই ক্যাটাগরির পণ্য দেখান"।
রিঅ্যাকটিভ মেশিন বনাম সীমিত স্মৃতির এআই
রিঅ্যাক্টিভ মেশিন শুধু বর্তমান ইনপুট দেখে এবং অতীতের অভিজ্ঞতা কখনো জমা রাখে না। সীমিত স্মৃতির এআই সাম্প্রতিক ডেটাও দেখে, যেমন সেলফ-ড্রাইভিং গাড়ির জন্য শেষ কয়েক সেকেন্ডের রাস্তার অবস্থা, এবং অতীতের উদাহরণে প্রশিক্ষিত হয়। আরও জানতে সীমিত স্মৃতির এআই পড়ুন বা এআই-এর চার ধরন দেখুন।
চার ধরনের এআই এক নজরে
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে প্রায়ই চারটি ধরনে ভাগ করা হয়, একটি সিস্টেমের কতটা স্মৃতি ও বোঝাপড়া আছে তার ভিত্তিতে।
| ধরন | স্মৃতি ও বোঝাপড়া | উদাহরণ | আজ আছে? |
|---|---|---|---|
| রিঅ্যাক্টিভ মেশিন | কোনো স্মৃতি নেই; শুধু বর্তমান ইনপুটে সাড়া দেয় | IBM Deep Blue দাবা কম্পিউটার | হ্যাঁ |
| সীমিত স্মৃতির এআই | অতীতের ডেটা থেকে শেখে এবং সাম্প্রতিক ইনপুট অল্প সময়ের জন্য ব্যবহার করে | সেলফ-ড্রাইভিং গাড়ি, চ্যাটবট, সুপারিশ ব্যবস্থা | হ্যাঁ, আজকের বেশির ভাগ এআই |
| থিওরি অফ মাইন্ড এআই | মানুষের বিশ্বাস, আবেগ ও অভিপ্রায় বুঝতে পারবে | শুধু গবেষণার প্রোটোটাইপ | এখনো না |
| আত্ম-সচেতন এআই | তার নিজস্ব চেতনা ও আত্ম-সচেতনতা থাকবে | কিছুই নেই; শুধু সায়েন্স ফিকশনে | না |
চার ধরনের সম্পূর্ণ ব্যাখ্যার জন্য পড়ুন এআই-এর চার ধরন ব্যাখ্যা।
দ্রুত উত্তর
সহজ ভাষায় রিঅ্যাকটিভ মেশিন কী?
এটি এমন একটি এআই যা এই মুহূর্তে যা দেখে তার প্রতিই সাড়া দেয়, অতীতের কোনো স্মৃতি নেই এবং তা থেকে শেখার সক্ষমতাও নেই।
রিঅ্যাকটিভ এআই কি আজও ব্যবহৃত হয়?
হ্যাঁ, সহজ সিস্টেমে যেখানে শেখার চেয়ে অনুমানযোগ্য আচরণ বেশি গুরুত্বপূর্ণ, যেমন নিয়মভিত্তিক কন্ট্রোলার এবং সাধারণ গেম প্রতিপক্ষ।
রিঅ্যাকটিভ মেশিনের সীমাবদ্ধতা কী কী?
তারা অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে, সময়ের সঙ্গে উন্নত হতে বা নিজেদের নিয়মের বাইরের পরিস্থিতি সামলাতে পারে না।
Deep Blue কি একটি রিঅ্যাকটিভ মেশিন?
হ্যাঁ। Deep Blue দাবার বোর্ডের বর্তমান অবস্থান মূল্যায়ন করে একটি চাল বেছে নিত। এতে দাবার জ্ঞান প্রোগ্রাম করা ছিল, কিন্তু সে নিজের আগের খেলা থেকে শিখত না; তাই এটি রিঅ্যাকটিভ মেশিনের আদর্শ উদাহরণ।
রিঅ্যাকটিভ মেশিন কি শিখতে পারে?
না। রিঅ্যাকটিভ মেশিন নির্দিষ্ট নিয়ম বা নির্দিষ্ট মডেল অনুসরণ করে এবং একই ইনপুটে একই আউটপুট দেয়। যেসব সিস্টেম ডেটা থেকে উন্নত হয়, যেমন চ্যাটবট বা রেকমেন্ডেশন ইঞ্জিন, সেগুলো সীমিত স্মৃতির এআই।
