☰
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বিষয়ক গুরুত্বপূর্ণ ঘটনা ও ব্যক্তিত্বের একটি সংক্ষিপ্ত পর্যালোচনা, যা ১৯৩০-এর দশকে ব্রিটিশ যুক্তিবিদ অ্যালান টুরিংয়ের (অ্যালান টুরিং, যিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) প্রাথমিক গবেষণার পথপ্রদর্শক ছিলেন। তিনি ১৯৪৮ সালে “Intelligent Machinery” শিরোনামের একটি প্রতিবেদনে AI-এর অনেক মৌলিক ধারণা উপস্থাপন করেন, যা পরবর্তীতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে।) প্রাথমিক কাজ থেকে শুরু করে ২১শ শতকের সূচনালগ্নে প্রযুক্তির অগ্রগতি পর্যন্ত বিস্তৃত। AI হলো একটি ডিজিটাল কম্পিউটার বা কম্পিউটার-নিয়ন্ত্রিত রোবটের সেই ক্ষমতা, যার মাধ্যমে এটি বুদ্ধিমান জীবের সঙ্গে সম্পর্কিত কাজগুলো সম্পাদন করতে পারে। এই শব্দটি সাধারণত এমন এক প্রকল্পকে বোঝাতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে মানুষের বুদ্ধিবৃত্তিক প্রক্রিয়াগুলোর বৈশিষ্ট্যযুক্ত একটি ব্যবস্থা তৈরি করা হয়, যেমন: যুক্তি প্রয়োগের ক্ষমতা, অর্থ অন্বেষণ, সাধারণীকরণ এবং অতীত অভিজ্ঞতা থেকে শেখার দক্ষতা।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে প্রথম গুরুত্বপূর্ণ গবেষণা ২০তম শতাব্দীর মধ্যভাগে ব্রিটিশ গণিতবিদ ও কম্পিউটার বিজ্ঞানের পথপ্রদর্শক **অ্যালান ম্যাথিসন টুরিং** দ্বারা সম্পন্ন হয়। ১৯৩৫ সালে, টুরিং একটি **কল্পিত গণনাযন্ত্রের** ধারণা দেন, যা অসীম মেমোরি এবং একটি **স্ক্যানার** নিয়ে গঠিত। এই স্ক্যানারটি মেমোরির মধ্যে সামনে-পেছনে চলাফেরা করে প্রতীক (সিম্বল) পড়ে এবং নতুন প্রতীক লিখতে পারে। স্ক্যানারের কার্যক্রম নির্ধারিত হয় একটি **নির্দেশনামূলক প্রোগ্রাম** দ্বারা, যা মেমোরির মধ্যেই প্রতীকের আকারে সংরক্ষিত থাকে। এই ধারণাটি **"সংরক্ষিত প্রোগ্রাম"** (Stored-Program) হিসেবে পরিচিত, যার মাধ্যমে যন্ত্রটি নিজস্ব প্রোগ্রাম বিশ্লেষণ ও উন্নয়ন করতে সক্ষম হয়। টুরিংয়ের এই ধারণাকেই বর্তমানে **"সার্বজনীন টুরিং মেশিন"** (Universal Turing Machine) বলা হয়, যা আধুনিক কম্পিউটারের মৌলিক ভিত্তি গঠন করেছে।
দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের সময়, টুরিং **ইংল্যান্ডের বাকিংহামশায়ারের ব্লেচলি পার্কে অবস্থিত "গভর্নমেন্ট কোড অ্যান্ড সাইফার স্কুল"-এর** প্রধান ক্রিপ্ট্যানালিস্ট (গোপন সংকেত বিশ্লেষক) হিসেবে কাজ করেন। যুদ্ধ চলাকালীন তিনি সংরক্ষিত-প্রোগ্রামযুক্ত **ইলেকট্রনিক কম্পিউটার তৈরির প্রকল্পে সরাসরি কাজ করতে পারেননি**, কারণ তার মূল দায়িত্ব ছিল জার্মান বাহিনীর গোপন সংকেত (এনিগমা কোড) ভাঙার কাজ করা। তবে, তিনি তখন থেকেই **যন্ত্রের বুদ্ধিমত্তা** সম্পর্কে গভীরভাবে চিন্তা করছিলেন।
ব্লেচলি পার্কে তার সহকর্মী "ডোনাল্ড মিচি" (যিনি পরবর্তীতে **এডিনবরা বিশ্ববিদ্যালয়ে "মেশিন ইন্টেলিজেন্স অ্যান্ড পারসেপশন" বিভাগ প্রতিষ্ঠা করেন) পরে উল্লেখ করেন যে, টুরিং প্রায়ই আলোচনা করতেন কীভাবে **কম্পিউটার অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে পারে এবং নির্দেশনামূলক নীতির সাহায্যে নতুন সমস্যা সমাধান করতে পারে**। বর্তমানে এই পদ্ধতিকে **"হিউরিস্টিক প্রবলেম সলভিং"** (Heuristic Problem Solving) বলা হয়।
১৯৪৭ সালে লন্ডনে অনুষ্ঠিত এক **প্রকাশ্য বক্তৃতায়** টুরিং সম্ভবত **প্রথমবারের মতো কম্পিউটার বুদ্ধিমত্তার কথা উল্লেখ করেন**। তিনি বলেন—
> **"আমরা এমন একটি যন্ত্র চাই, যা অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে পারবে।"**
এছাড়া তিনি আরও বলেন যে,
> **"যন্ত্র যদি নিজের প্রোগ্রাম নিজেই পরিবর্তন করতে পারে, তাহলে সেটিই হবে শেখার প্রক্রিয়ার মূল চাবিকাঠি।"**
১৯৪৮ সালে তিনি **"ইন্টেলিজেন্ট মেশিনারি"** শিরোনামে একটি গবেষণা প্রতিবেদন তৈরি করেন, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কেন্দ্রীয় অনেক ধারণার উল্লেখ ছিল। তবে, টুরিং এটি প্রকাশ করেননি, যার ফলে তার অনেক ধারণাই পরবর্তীতে অন্য গবেষকদের মাধ্যমে পুনরাবিষ্কৃত হয়।
উদাহরণস্বরূপ, **টুরিং প্রথমদিকেই কৃত্রিম নিউরনের (Artificial Neurons) একটি নেটওয়ার্ক তৈরি করে নির্দিষ্ট কাজ শেখানোর ধারণা দেন**, যা বর্তমানে **"কানেকশনিজম"** (Connectionism) নামে পরিচিত।
টুরিংয়ের এসব তাত্ত্বিক কাজই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভিত্তি গড়ে তোলে এবং আধুনিক কম্পিউটারের বিকাশে অনন্য ভূমিকা রাখে।
ব্লেচলি পার্কে থাকাকালীন, টুরিং তার মেশিন বুদ্ধিমত্তার ধারণাগুলো ব্যাখ্যা করতে দাবার উদাহরণ ব্যবহার করেছিলেন।
দাবা এমন একটি খেলা যেখানে সমস্যা সমাধানের পদ্ধতিগুলো পরীক্ষা করার জন্য সুস্পষ্ট ও চ্যালেঞ্জিং পরিস্থিতি তৈরি
করা যায়। নীতিগতভাবে, একটি কম্পিউটার দাবা খেলতে পারে যদি এটি সম্ভাব্য সব চাল বিশ্লেষণ করে সঠিক সিদ্ধান্ত নেয়।
কিন্তু বাস্তবে এটি সম্ভব নয়, কারণ এতে বিপুল সংখ্যক সম্ভাব্য চাল বিশ্লেষণ করতে হবে, যা প্রায় অসম্ভব। তাই, সঠিক সিদ্ধান্ত
গ্রহণের জন্য একটি দক্ষ, সীমিত এবং কার্যকর অনুসন্ধান পদ্ধতি প্রয়োজন, যা **হিউরিস্টিকস** নামে পরিচিত।
টুরিং দাবার প্রোগ্রাম তৈরির পরীক্ষা-নিরীক্ষা করেছিলেন, কিন্তু সেই সময় কম্পিউটারে তার প্রোগ্রাম চালানোর সুযোগ
না থাকায় তাকে তাত্ত্বিক কাজের মধ্যেই সীমাবদ্ধ থাকতে হয়েছিল। পরবর্তীতে, সংরক্ষিত-প্রোগ্রামযুক্ত ইলেকট্রনিক
ডিজিটাল কম্পিউটারের আবির্ভাবের পরই প্রথম প্রকৃত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দাবার প্রোগ্রাম তৈরি সম্ভব হয়েছিল।
# ১৯৪৫ সালে অ্যালান টুরিং ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন যে একদিন কম্পিউটার খুব দক্ষতার সাথে দাবা খেলবে। মাত্র ৫০ বছরের মধ্যেই, ১৯৯৭ সালে, আইবিএম (International Business Machines Corporation) নির্মিত দাবা কম্পিউটার **ডিপ ব্লু** বিশ্ব চ্যাম্পিয়ন গ্যারি কাসপারভকে ছয় ম্যাচের এক সিরিজে পরাজিত করে সেই ভবিষ্যদ্বাণীকে সত্য প্রমাণ করে। তবে টুরিং আশা করেছিলেন যে দাবার প্রোগ্রামিং মানুষের চিন্তাভাবনার ধরন বোঝার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ অবদান রাখবে, কিন্তু বাস্তবে তা হয়নি। টুরিং-এর সময় থেকে কম্পিউটার দাবার যে বিরাট উন্নতি হয়েছে, তা মূলত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) উন্নতির কারণে নয়, বরং কম্পিউটার ইঞ্জিনিয়ারিং-এর উন্নতির জন্য। ডিপ ব্লুর ২৫৬টি সমান্তরাল প্রসেসর (parallel processor) প্রতি সেকেন্ডে ২০০ মিলিয়ন সম্ভাব্য চাল বিশ্লেষণ করতে পারত এবং আগাম ১৪টি চাল পর্যন্ত হিসাব করতে সক্ষম ছিল। এ বিষয়ে অনেক বিশেষজ্ঞ নোয়াম চমস্কির সঙ্গে একমত, যিনি যুক্তরাষ্ট্রের ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজির (MIT) একজন ভাষাবিজ্ঞানী। তার মতে, দাবার গ্র্যান্ডমাস্টারকে পরাজিত করা কোনো কম্পিউটারের জন্য এমনই এক কৃতিত্ব, যেমনটি একটি বুলডোজারের জন্য অলিম্পিক ভারোত্তোলন প্রতিযোগিতা জেতা!
১৯৫০ সালে, টুরিং বুদ্ধিমত্তার সংজ্ঞা নিয়ে প্রচলিত বিতর্ক এড়িয়ে কম্পিউটার বুদ্ধিমত্তা যাচাইয়ের জন্য একটি ব্যবহারিক
পরীক্ষা প্রস্তাব করেন, যা এখন **টুরিং টেস্ট** নামে পরিচিত।
এই পরীক্ষায় তিনজন অংশগ্রহণকারী থাকে—একটি কম্পিউটার, একজন মানব প্রশ্নকর্তা (interrogator) এবং একজন
মানব সহায়ক (foil)। প্রশ্নকর্তা কেবলমাত্র লিখিত প্রশ্ন করে অপর দুই অংশগ্রহণকারীর মধ্যে কে মানুষ এবং কে
কম্পিউটার, তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করেন। সব ধরনের যোগাযোগ কেবল কীবোর্ড ও স্ক্রিনের মাধ্যমে হয়।
প্রশ্নকর্তা যত দূর সম্ভব সূক্ষ্ম ও বিশদ প্রশ্ন করতে পারেন, আর কম্পিউটারের কাজ হবে যেকোনো উপায়ে নিজেকে মানুষ
হিসেবে বিশ্বাসযোগ্য করে তোলা।
উদাহরণস্বরূপ, প্রশ্নকর্তা যদি জিজ্ঞাসা করেন **"তুমি কি কম্পিউটার?"**,
তবে কম্পিউটার হয়তো **"না"** উত্তর দিতে পারে। আবার, বড় দুটি সংখ্যার গুণফল জানতে চাইলে এটি ইচ্ছাকৃতভাবে
বিলম্ব করতে পারে এবং ভুল উত্তরও দিতে পারে।
অন্যদিকে, মানব সহায়কের কাজ হবে প্রশ্নকর্তাকে সঠিকভাবে বুঝতে সাহায্য করা। বিভিন্ন ব্যক্তি পর্যায়ক্রমে প্রশ্নকর্তা ও
সহায়কের ভূমিকায় থাকেন। যদি পরীক্ষার এক উল্লেখযোগ্য অংশে প্রশ্নকর্তারা কম্পিউটার ও মানুষের মধ্যে পার্থক্য নির্ণয়
করতে না পারেন, তাহলে টুরিং টেস্টের সমর্থকদের মতে, কম্পিউটারকে একটি **বুদ্ধিমান, চিন্তাশীল সত্তা**
হিসেবে গণ্য করা যেতে পারে।
১৯৯১ সালে, আমেরিকান দানবীর হিউ লোবনার প্রতি বছর অনুষ্ঠিত লোবনার পুরস্কার প্রতিযোগিতা চালু করেন। তিনি
ঘোষণা দেন যে, যে কম্পিউটার প্রথম টুরিং টেস্ট পাস করবে, তাকে $১০০,০০০ পুরস্কার দেওয়া হবে এবং প্রতি বছর
সেরা প্রচেষ্টার জন্য $২,০০০ প্রদান করা হবে। তবে, এখনো পর্যন্ত কোনো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রোগ্রাম বিশুদ্ধ টুরিং
টেস্ট পাস করতে পারেনি।
২০২২ সালের শেষের দিকে, বৃহৎ ভাষা মডেল **ChatGPT** আসার পর টুরিং টেস্টের বিভিন্ন উপাদান পূরণ হয়েছে
কিনা—এ নিয়ে নতুন করে আলোচনার সূত্রপাত হয়। **BuzzFeed**-এর ডেটা বিজ্ঞানী ম্যাক্স উলফ দাবি করেন যে,
২০২২ সালের ডিসেম্বর মাসে **ChatGPT** টুরিং টেস্ট পাস করেছে। তবে, কিছু বিশেষজ্ঞের মতে, **ChatGPT**
সত্যিকারের টুরিং টেস্ট পাস করেনি, কারণ সাধারণ ব্যবহারে এটি প্রায়ই বলে যে এটি একটি ভাষা মডেল।
**প্রথম AI প্রোগ্রাম**
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রথম সফল প্রোগ্রামটি ১৯৫১ সালে **ক্রিস্টোফার স্ট্রেচি** লিখেছিলেন, যিনি পরবর্তীতে অক্সফোর্ড
বিশ্ববিদ্যালয়ের **প্রোগ্রামিং গবেষণা গ্রুপের** পরিচালক হন। স্ট্রেচির তৈরি চেকার্স (ড্রাফটস) খেলার প্রোগ্রামটি
**ম্যানচেস্টার বিশ্ববিদ্যালয়ের** **ফেরান্টি মার্ক I** কম্পিউটারে চালিত হয়েছিল। ১৯৫২ সালের গ্রীষ্মের মধ্যে এই
প্রোগ্রামটি সম্পূর্ণ গেম খেলতে সক্ষম হয় এবং যথেষ্ট ভালো গতিতে খেলা পরিচালনা করতে পারত।
মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম সফল প্রয়োগের তথ্য ১৯৫২ সালে প্রকাশিত হয়। **অ্যান্থনি ওটিংগার** কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয়ে
**EDSAC** কম্পিউটারে **"Shopper"** নামক একটি প্রোগ্রাম তৈরি করেছিলেন। Shopper-এর পরিবেশ ছিল একটি
কাল্পনিক মার্কেট, যেখানে আটটি দোকান ছিল। যখন প্রোগ্রামটিকে কোনো নির্দিষ্ট জিনিস কিনতে বলা হতো,
এটি এলোমেলোভাবে বিভিন্ন দোকানে ঘুরে সেই বস্তুটি খুঁজে বের করত।
তবে, একটি বিশেষ গুণ ছিল—Shopper যখন বিভিন্ন দোকান ঘুরত, তখন প্রতিটি দোকানে কী কী জিনিস আছে তা
মনে রাখত (যেমন একজন সাধারণ ক্রেতা করে)। ফলে, পরবর্তীতে একই জিনিস বা আগে দেখা কোনো পণ্য
কেনার প্রয়োজন হলে, এটি সরাসরি সঠিক দোকানে চলে যেত। এই সাধারণ শেখার পদ্ধতিকে **"রোট লার্নিং"** বলা হয়।
যুক্তরাষ্ট্রে চালিত প্রথম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রোগ্রামটিও একটি **চেকার্স** প্রোগ্রাম ছিল। ১৯৫২ সালে **আর্থার স্যামুয়েল** এটি তৈরি করেন **IBM 701** প্রোটোটাইপ কম্পিউটারের জন্য। তিনি স্ট্রেচির প্রাথমিক চেকার্স প্রোগ্রাম গ্রহণ করেন এবং কয়েক বছরের মধ্যে এটিকে ব্যাপকভাবে উন্নত করেন। ১৯৫৫ সালে, স্যামুয়েল প্রোগ্রামে এমন কিছু ফিচার যুক্ত করেন, যা এটিকে অভিজ্ঞতা থেকে শেখার সক্ষমতা দেয়। তিনি **রোট লার্নিং** এবং **সাধারণীকরণ (Generalization)** উভয় কৌশল অন্তর্ভুক্ত করেন, যা প্রোগ্রামটিকে উন্নত করে তোলে। এরই ধারাবাহিকতায়, ১৯৬২ সালে, এই AI প্রোগ্রামটি **কানেকটিকাটের** একজন সাবেক চেকার্স চ্যাম্পিয়নের বিরুদ্ধে একটি ম্যাচ জিতে যায়!
**বিবর্তনমূলক কম্পিউটিং**
স্যামুয়েলের চেকার্স প্রোগ্রামটি **বিবর্তনমূলক কম্পিউটিং**-এর অন্যতম প্রথম প্রয়োগ হিসেবেও গুরুত্বপূর্ণ ছিল। তার পদ্ধতিটি এমন ছিল যে, তিনি প্রোগ্রামের একটি পরিবর্তিত সংস্করণকে বর্তমান সেরা সংস্করণের বিরুদ্ধে খেলাতেন এবং বিজয়ী সংস্করণটিকে নতুন মানদণ্ড হিসেবে গ্রহণ করতেন। বিবর্তনমূলক কম্পিউটিং সাধারণত এমন একটি পদ্ধতি যেখানে কোনো নির্দিষ্ট কাজের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রোগ্রামের একাধিক প্রজন্ম তৈরি ও মূল্যায়ন করা হয়, যতক্ষণ না একটি দক্ষতম সমাধান পাওয়া যায়।
---