এআই ডেভেলপমেন্টের একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ

1950 এর গ্রীষ্মে, তরুণ বিজ্ঞানীদের একটি দল একটি সমাবেশের সময় "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" শব্দটি তৈরি করেছিল, এই উদীয়মান ক্ষেত্রের আনুষ্ঠানিক জন্মকে চিহ্নিত করে।
 
কয়েক দশক ধরে, AI উন্নয়নের বিভিন্ন ধাপ অতিক্রম করেছে।এটি নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেমগুলির সাথে শুরু হয়েছিল, যেখানে AI সিস্টেমগুলি ম্যানুয়ালি লিখিত নিয়ম এবং যুক্তির উপর নির্ভর করে।প্রাথমিক বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি এই পর্যায়ের সাধারণ প্রতিনিধি ছিল।এই ধরনের AI সিস্টেমগুলির জন্য পূর্বনির্ধারিত নিয়ম এবং জ্ঞানের প্রয়োজন ছিল এবং অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতিগুলি পরিচালনা করতে অক্ষম ছিল।
 
তারপরে মেশিন লার্নিং এসেছিল, যা মেশিনগুলিকে ডেটা থেকে প্যাটার্ন এবং নিয়ম শেখার অনুমতি দিয়ে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করেছে।সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা, এবং শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা।এই পর্যায়ে, এআই সিস্টেমগুলি তথ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী এবং সিদ্ধান্ত নিতে পারে, যেমন চিত্র স্বীকৃতি, বক্তৃতা স্বীকৃতি এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ।
 
পরবর্তীতে, গভীর শিক্ষা মেশিন লার্নিং এর একটি শাখা হিসাবে আবির্ভূত হয়।এটি মানব মস্তিষ্কের গঠন এবং কার্যকারিতা অনুকরণ করতে মাল্টি-লেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে।গভীর শিক্ষা ইমেজ এবং বক্তৃতা শনাক্তকরণ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, ইত্যাদির মতো ক্ষেত্রে সাফল্য অর্জন করেছে। এই পর্যায়ে এআই সিস্টেমগুলি বড় আকারের ডেটা থেকে শিখতে পারে এবং শক্তিশালী যুক্তি ও উপস্থাপনা ক্ষমতার অধিকারী হতে পারে।
 
বর্তমানে, AI ব্যাপক অ্যাপ্লিকেশন এবং দ্রুত বিকাশের সম্মুখীন হচ্ছে।এটি স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, পরিবহন, শিক্ষা এবং আরও অনেক কিছু সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়েছে।এআই প্রযুক্তির ক্রমাগত অগ্রগতি, অ্যালগরিদমের উন্নতি, কম্পিউটিং শক্তি বৃদ্ধি এবং ডেটাসেটের পরিমার্জন এআই-এর পরিধি এবং কর্মক্ষমতাকে আরও প্রসারিত করেছে।AI মানুষের জীবন এবং উৎপাদনে একটি বুদ্ধিমান সহকারী হয়ে উঠেছে।
 
উদাহরণস্বরূপ, স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং-এ, AI যানবাহনকে স্বায়ত্তশাসিতভাবে রাস্তার অবস্থা, ট্রাফিক সিগন্যাল এবং অন্যান্য যানবাহনকে উপলব্ধি, সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার মাধ্যমে চিনতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম করে, নিরাপদ এবং দক্ষ চালকবিহীন পরিবহন অর্জন করে।চিকিৎসা নির্ণয় এবং সহায়তার ক্ষেত্রে, এআই প্রচুর পরিমাণে চিকিৎসা তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারে, রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসার সিদ্ধান্তে ডাক্তারদের সহায়তা করে।মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার মাধ্যমে, AI টিউমার শনাক্ত করতে পারে, চিকিৎসা চিত্র বিশ্লেষণ করতে পারে, ফার্মাসিউটিক্যাল গবেষণায় সহায়তা করতে পারে ইত্যাদি, যার ফলে চিকিৎসা দক্ষতা এবং নির্ভুলতা উন্নত হয়।
 
এআই আর্থিক ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ এবং বিনিয়োগের সিদ্ধান্তেও ব্যাপক প্রয়োগ খুঁজে পায়।এটি আর্থিক তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারে, প্রতারণামূলক কার্যকলাপ সনাক্ত করতে পারে, ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে পারে এবং বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করতে পারে।দ্রুত বড় আকারের ডেটা প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা সহ, AI নিদর্শন এবং প্রবণতাগুলি আবিষ্কার করতে পারে, বুদ্ধিমান আর্থিক পরিষেবা এবং সুপারিশ প্রদান করে।
 
উপরন্তু, AI শিল্প অপ্টিমাইজেশান এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণে প্রয়োগ করা যেতে পারে।এটি শিল্প উত্পাদন প্রক্রিয়া এবং সরঞ্জাম রক্ষণাবেক্ষণ অপ্টিমাইজ করতে পারে।সেন্সর ডেটা এবং ঐতিহাসিক রেকর্ড বিশ্লেষণ করে, এআই সরঞ্জামের ব্যর্থতার পূর্বাভাস দিতে পারে, উত্পাদন পরিকল্পনা অপ্টিমাইজ করতে পারে এবং উত্পাদন দক্ষতা এবং সরঞ্জামের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে পারে।
 
বুদ্ধিমান সুপারিশ সিস্টেম আরেকটি উদাহরণ.AI ব্যবহারকারীদের আগ্রহ এবং পছন্দের ভিত্তিতে ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ এবং পরামর্শ প্রদান করতে পারে।এটি ই-কমার্স, সঙ্গীত এবং ভিডিও প্ল্যাটফর্মে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে, যা ব্যবহারকারীদের তাদের চাহিদার সাথে মেলে এমন পণ্য এবং সামগ্রী আবিষ্কার করতে সহায়তা করে।
 
রোবোটিক ভ্যাকুয়াম ক্লিনার থেকে ফেসিয়াল রিকগনিশন প্রযুক্তি, আইবিএমের "ডিপ ব্লু" থেকে বিশ্ব দাবা চ্যাম্পিয়নকে পরাজিত করা থেকে সাম্প্রতিক জনপ্রিয় চ্যাটজিপিটি, যা প্রশ্নের উত্তর দিতে, তথ্য প্রদান করতে এবং কার্য সম্পাদন করতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে, এআই প্রবেশ করেছে জনসাধারণের দৃষ্টিভঙ্গি।এই ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিভিন্ন ক্ষেত্রে AI এর উপস্থিতির একটি ছোট অংশ।প্রযুক্তির অগ্রগতি অব্যাহত থাকায়, আমরা আরও উদ্ভাবনী AI অ্যাপ্লিকেশন আশা করতে পারি যা বোর্ড জুড়ে শিল্প এবং প্রক্রিয়াগুলিকে নতুন আকার দেবে।