সৃষ্টিশীল কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তা

সৃষ্টিশীল কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তা (জেনেৰেটিভ AI, GenAI, বা GAI) হৈছে কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ এখন উপক্ষেত্ৰ যি লিখনী, ছবি, ভিডিঅ' বা অন্য ধৰণৰ তথ্য সৃষ্টি কৰিবলৈ জেনেৰেটিভ মডেল ব্যৱহাৰ কৰে। এই আৰ্হিসমূহে তেওঁলোকৰ প্ৰশিক্ষণ তথ্যৰ অন্তৰ্নিহিত আৰ্হি আৰু গঠন শিকে আৰু ইয়াৰ ইনপুটত ভিত্তি কৰি নতুন তথ্য প্ৰস্তুত কৰিবলৈ ব্যৱহাৰ কৰে, যিটো প্ৰায়ে প্ৰাকৃতিক ভাষাৰ প্ৰমপ্টৰ ৰূপত আহে।

২০২০ চনত এআইৰ উত্থানৰ পিছৰে পৰা জেনেৰেটিভ এআই সঁজুলি অধিক সাধাৰণ হৈ পৰিছে। এই উত্থান সম্ভৱ হৈছিল ট্ৰেন্সফৰ্মাৰ ভিত্তিক ডিপ নিউৰেল নেটৱৰ্ক, বিশেষকৈ বৃহৎ ভাষা মডেল (এল এল এম)ৰ উন্নতিৰ দ্বাৰা। প্ৰধান সঁজুলিসমূহৰ ভিতৰত আছে চেটবট যেনে-চেট জিপিটি, Copilot, Gemini, Claude, Grok, আৰু DeepSeek; টেক্সট-টু-ইমেজ মডেল যেনে-ষ্টেবল ডিফ্লুজন, মিডজাৰ্নি, আৰু DALL-E; আৰু টেক্সট-টু-ভিডিঅ' মডেল যেনে-ভেও আৰু ছ'ৰা। জেনেৰেটিভ এআই বিকশিত কৰা প্ৰযুক্তি কোম্পানীসমূহৰ ভিতৰত আছে অ'পেনএআই, এক্সএআই, এন্থ্ৰপিক, মেটা এআই, মাইক্ৰ'ছফ্ট, গুগল, ডিপচিক আৰু বাইডু।

চফ্টৱেৰ বিকাশ, স্বাস্থ্যসেৱা, অৰ্থনীতি, মনোৰঞ্জন, গ্ৰাহক সেৱা, বিপণন আৰু বিক্ৰী, কলা, সাহিত্য, ফেশ্যন, আৰু সামগ্ৰীৰ বিকাশ জেনেৰেটিভ এআই ব্যৱস্থা আদি বিভিন্ন ক্ষেত্ৰ আৰু উদ্যোগত জেনেৰেটিভ এআই ব্যৱহাৰ হয়৷ এনে ডাটাসমূহৰ বাবে বৃহৎ পৰিসৰৰ ডাটা চেণ্টাৰৰ প্ৰয়োজন হয় যিবোৰ প্ৰক্ৰিয়াকৰণৰ বাবে বহু বিদ্যুৎ লাগে আৰু শীতল কৰাৰ বাবে পানীৰ প্ৰয়োজন হয়।

জেনেৰেটিভ এআইয়ে বহুতো নৈতিক প্ৰশ্ন আৰু শাসন প্ৰত্যাহ্বানৰ সৃষ্টি কৰিছে কাৰণ ইয়াক চাইবাৰ অপৰাধৰ বাবে ব্যৱহাৰ কৰিব পাৰি, বা ভুৱা বাতৰি বা ডিপফেকৰ জৰিয়তে মানুহক প্ৰতাৰণা বা হেঁচা মাৰি ধৰিব পাৰি।. নৈতিকভাৱে ব্যৱহাৰ কৰিলেও ইয়াৰ ফলত মানুহৰ চাকৰিৰ গণ প্ৰতিস্থাপন হ'ব পাৰে। এই সঁজুলিসমূহ নিজেই বৌদ্ধিক সম্পত্তিৰ আইন উলংঘা কৰা বুলি সমালোচনা কৰা হৈছে, যিহেতু ইয়াক কপিৰাইটযুক্ত ৰচনাৰ ওপৰত প্ৰশিক্ষণ দিয়া হয়। বিশেষকৈ শক্তিৰ পৰিৱৰ্তনে সৃষ্টি কৰা প্ৰত্যাহ্বানৰ পোহৰত এআই ব্যৱস্থাৰ পদাৰ্থ আৰু শক্তিৰ তীব্ৰতাই এআইৰ পৰিৱেশ প্ৰভাৱৰ বিষয়ে উদ্বেগ প্ৰকাশ কৰিছে।

প্ৰাৰম্ভিক ইতিহাস

এলগৰিদমিকভাৱে সৃষ্টি কৰা মাধ্যমৰ প্ৰথম উদাহৰণ সম্ভৱতঃ মাৰ্কভ শৃংখল। ২০ শতিকাৰ আৰম্ভণিতে ৰাছিয়াৰ গণিতজ্ঞ আন্দ্ৰে মাৰ্কভে প্ৰাকৃতিক ভাষাৰ আৰ্হি প্ৰস্তুত কৰিবলৈ মাৰ্কভ শৃংখল বহুদিনৰ পৰা ব্যৱহাৰ কৰি আহিছে। মাৰ্কভে ১৯০৬ চনত এই বিষয়ত তেওঁৰ প্ৰথম গৱেষণা পত্ৰ প্ৰকাশ কৰে, আৰু মাৰ্কভ শৃংখল ব্যৱহাৰ কৰি ইউজেনি অনেগিন উপন্যাসত স্বৰবৰ্ণ আৰু ব্যঞ্জনবৰ্ণৰ আৰ্হি বিশ্লেষণ কৰে। এবাৰ এটা মাৰ্কভ শৃংখলক এটা টেক্সট কৰ্পাছত প্ৰশিক্ষণ দিয়া হ'লে, ইয়াক তাৰ পিছত এটা সম্ভাৱনাবাদী টেক্সট জেনেৰেটৰ হিচাপে ব্যৱহাৰ কৰিব পাৰি।

মাৰ্কভ শৃংখলৰ বাহিৰলৈ যাবলৈ কম্পিউটাৰৰ প্ৰয়োজন আছিল। ১৯৭০ চনৰ আৰম্ভণিতে হেৰল্ড কোহেনে চিত্ৰকলা সৃষ্টি কৰিবলৈ কোহেনে সৃষ্টি কৰা কম্পিউটাৰ প্ৰগ্ৰেম AARON দ্বাৰা সৃষ্টি কৰা জেনেৰেটিভ এআই কাম সৃষ্টি আৰু প্ৰদৰ্শন কৰিছিল।

জেনেৰেটিভ এআই প্লেনিং বা জেনেৰেটিভ প্লেনিং শব্দটো ১৯৮০ আৰু ১৯৯০ চনত এআই প্লেনিং চিষ্টেমক বুজাবলৈ ব্যৱহাৰ কৰা হৈছিল, বিশেষকৈ কম্পিউটাৰ-সহায়ক প্ৰক্ৰিয়া পৰিকল্পনাক বুজাবলৈ, যিটো এটা নিৰ্দিষ্ট লক্ষ্যত উপনীত হ'বলৈ কাৰ্য্যৰ ক্ৰম সৃষ্টি কৰিবলৈ ব্যৱহাৰ কৰা হৈছিল। জেনেৰেটিভ এআই পৰিকল্পনা ব্যৱস্থাই স্থান অনুসন্ধান আৰু বাধা সন্তুষ্টিৰ দৰে প্ৰতীকী এআই পদ্ধতি ব্যৱহাৰ কৰিছিল আৰু ১৯৯০ চনৰ আৰম্ভণিতে ই এক "আপেক্ষিকভাৱে পৰিপক্ক" প্ৰযুক্তি আছিল। সামৰিক ব্যৱহাৰৰ বাবে সংকটকালীন কাৰ্য্য পৰিকল্পনা, উৎপাদনৰ বাবে প্ৰক্ৰিয়া পৰিকল্পনা আৰু প্ৰট'টাইপ স্বায়ত্তশাসিত মহাকাশযানৰ দৰে সিদ্ধান্ত পৰিকল্পনা সৃষ্টি কৰিবলৈ ইয়াক ব্যৱহাৰ কৰা হৈছিল।

জেনেৰেটিভ নিউৰেল নেটৱৰ্ক (২০১৪–২০১৯)

আৰম্ভণিৰে পৰাই মেচিন লাৰ্নিঙৰ ক্ষেত্ৰখনে তথ্যৰ আৰ্হি আৰু ভৱিষ্যদ্বাণী কৰিবলৈ বৈষম্যমূলক আৰ্হি আৰু উৎপাদনমূলক আৰ্হি দুয়োটা ব্যৱহাৰ কৰি আহিছে। ২০০০ চনৰ শেষৰ ফালৰ পৰা গভীৰ শিক্ষণৰ উত্থানে অগ্ৰগতি লাভ কৰে, আৰু ছবিৰ শ্ৰেণীবিভাজন, বাক্য চিনাক্তকৰণ, প্ৰাকৃতিক ভাষা প্ৰক্ৰিয়াকৰণ আৰু অন্যান্য কামৰ গৱেষণাই। এই যুগত স্নায়ু নেটৱৰ্কক সাধাৰণতে বৈষম্যমূলক আৰ্হি হিচাপে প্ৰশিক্ষণ দিয়া হৈছিল কাৰণ জেনেৰেটিভ মডেলিঙৰ অসুবিধাৰ বাবে।

২০১৪ চনত ভেৰিয়েচনেল অটোএনকোডাৰ আৰু জেনেৰেটিভ এডভাৰ্চেৰিয়েল নেটৱৰ্কৰ দৰে উন্নতিয়ে ছবিৰ দৰে জটিল তথ্যৰ বাবে বৈষম্যমূলক মডেলৰ বিপৰীতে জেনেৰেটিভ মডেল শিকিব পৰা প্ৰথম ব্যৱহাৰিক ডিপ লাৰ্ণিং নেটৱৰ্ক উৎপন্ন কৰে। এই গভীৰ জেনেৰেটিভ মডেলসমূহে প্ৰথমে কেৱল ছবিৰ বাবে শ্ৰেণী লেবেলেই নহয়, সম্পূৰ্ণ ছবিৰ বাবেও আউটপুট দিছিল।

২০১৭ চনত ট্ৰেন্সফৰ্মাৰ নেটৱৰ্কে পুৰণি দীৰ্ঘম্যাদী স্মৃতিশক্তি (LSTM) মডেলৰ তুলনাত জেনেৰেটিভ মডেলৰ উন্নতি সাধন কৰে, যাৰ ফলত ২০১৮ চনত প্ৰথম জেনেৰেটিভ প্ৰি-ট্ৰেইনড ট্ৰেন্সফৰ্মাৰ (GPT) জিপিটি-১ নামেৰে জনাজাত হয়। ইয়াৰ পিছত ২০১৯ চনত জিপিটি-২ য়ে ফাউণ্ডেশ্যন মডেল হিচাপে বহু ভিন্ন কামত তত্বাৱধানহীনভাৱে সাধাৰণীকৰণ কৰাৰ ক্ষমতা প্ৰদৰ্শন কৰে।

এই সময়ছোৱাত প্ৰৱৰ্তিত নতুন জেনেৰেটিভ মডেলসমূহে বৈষম্যমূলক আৰ্হিৰ সাধাৰণ তত্বাৱধানত শিক্ষণৰ পৰিৱৰ্তে অতত্বাৱধানত শিক্ষণ বা অৰ্ধ-তত্বাৱধানগত শিক্ষণ ব্যৱহাৰ কৰি বৃহৎ স্নায়ু নেটৱৰ্কক প্ৰশিক্ষণ দিয়াৰ অনুমতি দিছিল। তত্বাৱধানহীন শিক্ষণে মানুহৰ দ্বাৰা তথ্যক লেবেল লগোৱাৰ প্ৰয়োজনীয়তা আঁতৰাই পেলালে, যাৰ ফলত বৃহৎ নেটৱৰ্কক প্ৰশিক্ষণ দিয়াৰ সুবিধা হ'ল।

তথ্যসূত্ৰ

শ্ৰেণী:কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তা
শ্ৰেণী:প্ৰযুক্তি
শ্ৰেণী:কম্পিউটাৰ বিজ্ঞান