আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য

আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) এবং মেশিন লার্নিং হল কম্পিউটার বিজ্ঞানের দুটি গুরুত্বপূর্ণ শাখা যারা একে অপরের সাথে নিবিড়ভাবে সম্পর্কযুক্ত। এই দুটি প্রযুক্তি হল সবচেয়ে জনপ্রিয় প্রযুক্তি যা বুদ্ধিমান সিস্টেম নির্মাণে ব্যবহৃত হয়।

যদিও এই দুটি প্রযুক্তি সম্পর্কিত এবং কখনও কখনও লোকেরা একে অপরকে প্রতিশব্দ হিসাবে ব্যবহার করে, তবে তারা ভিন্ন প্রসঙ্গে দুটি ভিন্ন শব্দ। আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) সম্পর্কিত শব্দ কিন্তু এদের আলাদা অর্থ রয়েছে।

এই অধ্যায়ে আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য নিয়ে আলোচনা করব। যাইহোক, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য নিয়ে আলোচনা করার আগে, আমাদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং কী তা বুঝতে হবে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি?

আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) হল কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি শাখা যা একটি কম্পিউটার সিস্টেম তৈরি করে যা মানুষের বুদ্ধিমত্তা অনুকরণ করতে পারে। AI  এমন কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে যেগুলি সাধারণত মানুষের বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন হয়, যেমন যুক্তি, শিক্ষা, উপলব্ধি, সমস্যা সমাধান এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ। এআই সিস্টেমগুলি ভার্চুয়াল পরিবেশ, শারীরিক পরিবেশ বা উভয়ের সংমিশ্রণ সহ বিভিন্ন পরিবেশে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা যেতে পারে।

নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেম, বিশেষজ্ঞ সিস্টেম, নিউরাল নেটওয়ার্ক, জেনেটিক অ্যালগরিদম এবং আরও অনেক কিছু সহ বিভিন্ন পদ্ধতির মাধ্যমে AIঅর্জন করা যেতে পারে। এই পদ্ধতিগুলি কম্পিউটার সিস্টেমগুলিকে মানুষের জ্ঞানীয় ফাংশনগুলি অনুকরণ করতে সক্ষম করে, যেমন অভিজ্ঞতা থেকে শেখা, যুক্তি, সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ।

স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, পরিবহন, উত্পাদন এবং আরও অনেক কিছু সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে এআই-এর বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। এআই সিস্টেমগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে, প্যাটার্ন সনাক্ত করতে পারে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে, যা ব্যবসা এবং সংস্থাগুলিকে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে।

এআই একটি দ্রুত বিকশিত ক্ষেত্র এবং নতুন এবং আরও পরিশীলিত এআই সিস্টেম বিকাশের জন্য গবেষণা চলছে। যাইহোক, AI এর নৈতিক ও সামাজিক প্রভাব, যেমন পক্ষপাত, স্বচ্ছতা, গোপনীয়তা এবং সামগ্রিকভাবে চাকরি এবং সমাজের উপর সম্ভাব্য প্রভাব সম্পর্কে উদ্বেগ রয়েছে।

মেশিন লার্নিং কি?

মেশিন লার্নিং (ML) হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি উপসেট যা স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই ডেটা থেকে শেখার জন্য মেশিনের প্রশিক্ষণ জড়িত। ML এর পিছনে মূল ধারণা হল মেশিনগুলিকে মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং উন্নত করতে সক্ষম করা। এতে অ্যালগরিদম এবং মডেল তৈরি করা জড়িত যা বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে পারে এবং ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক সনাক্ত করতে পারে।

বিভিন্ন ধরনের ML অ্যালগরিদম রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা, এবং শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা। তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, অ্যালগরিদমটি লেবেলযুক্ত ডেটা দিয়ে সরবরাহ করা হয়, যার অর্থ ইনপুট এবং আউটপুটগুলি পরিচিত, এবং অ্যালগরিদম নতুন ইনপুটগুলির জন্য আউটপুটের পূর্বাভাস দিতে শেখে। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষায়, অ্যালগরিদমটি লেবেলবিহীন ডেটা সরবরাহ করা হয় এবং ডেটাতে প্যাটার্ন বা ক্লাস্টার সনাক্ত করার দায়িত্ব দেওয়া হয়। শক্তিবৃদ্ধি শেখার ক্ষেত্রে, অ্যালগরিদম তার কর্মের জন্য পুরস্কার বা জরিমানা আকারে প্রতিক্রিয়া প্রাপ্তির মাধ্যমে ট্রায়াল এবং ত্রুটির মাধ্যমে শেখে।

ইমেজ রিকগনিশন, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং রোবোটিক্স সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে ML-এর অসংখ্য অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। ML অ্যালগরিদমগুলি ব্যবসা এবং সংস্থাগুলিকে ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করে, প্রবণতা সনাক্ত করে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করে আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে।

AI-এর মতো, ML-এরও কিছু নৈতিক এবং সামাজিক প্রভাব রয়েছে, যেমন ডেটা এবং অ্যালগরিদমের পক্ষপাতিত্ব, স্বচ্ছতা, গোপনীয়তা এবং সামগ্রিকভাবে চাকরি ও সমাজের উপর প্রভাব। যেমন, এই সমস্যাগুলির জন্য যত্ন এবং বিবেচনার সাথে এমএল সিস্টেমগুলির বিকাশ এবং স্থাপনার সাথে যোগাযোগ করা গুরুত্বপূর্ণ।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর মধ্যে মূল পার্থক্য:

এখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর মধ্যেকার ১০টি মূল পার্থক্য উল্লেখ করা হলো:

ব্যাপ্তি: AI হল কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি বিস্তৃত ক্ষেত্র যার লক্ষ্য বুদ্ধিমান মেশিন তৈরি করা যা মানুষের মতো কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে, যেখানে ML হল AI এর একটি উপসেট যাতে ডেটা থেকে শেখার জন্য প্রশিক্ষণ মেশিন জড়িত থাকে।

লক্ষ্য: AI এর লক্ষ্য হল এমন মেশিন তৈরি করা যা এমন কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে যার জন্য সাধারণত মানুষের বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন হয়, যেমন যুক্তি, শেখার, উপলব্ধি এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ। এমএল-এর লক্ষ্য হল মেশিনগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা থেকে শিখতে এবং স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই তাদের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সক্ষম করা।

পদ্ধতি: নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেম, বিশেষজ্ঞ সিস্টেম, নিউরাল নেটওয়ার্ক, জেনেটিক অ্যালগরিদম এবং আরও অনেক কিছু সহ বিভিন্ন পদ্ধতির মাধ্যমে AI অর্জন করা যেতে পারে। ML, অন্যদিকে, ডেটা বিশ্লেষণ এবং নিদর্শন সনাক্ত করতে পরিসংখ্যানগত এবং গাণিতিক মডেলগুলির উপর খুব বেশি নির্ভর করে।

ডেটা: এআই স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড উভয় ডেটাতেই কাজ করতে পারে, যখন এমএল প্রধানত স্ট্রাকচার্ড ডেটাতে ফোকাস করে।

মানব সম্পৃক্ততা: পদ্ধতির উপর নির্ভর করে এআই সিস্টেমে মানুষের হস্তক্ষেপ জড়িত বা নাও থাকতে পারে। ML সিস্টেমে সাধারণত অ্যালগরিদমগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করার জন্য মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হয়।

প্রতিক্রিয়া: এআই সিস্টেমগুলি তাদের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে প্রতিক্রিয়ার উপর নির্ভর করতে পারে বা নাও করতে পারে। এমএল সিস্টেমগুলি তাদের নির্ভুলতা এবং কার্যকারিতা উন্নত করতে ডেটা থেকে প্রতিক্রিয়ার উপর খুব বেশি নির্ভর করে।

প্রশিক্ষণ: এআই সিস্টেমগুলিকে প্রাক-প্রোগ্রাম করা যেতে পারে, যখন এমএল সিস্টেমগুলি তাদের কর্মক্ষমতা শিখতে এবং উন্নত করতে বড় ডেটাসেটের সাথে প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয়।

কর্মক্ষমতা: এআই সিস্টেমগুলি নির্দিষ্ট কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যখন এমএল সিস্টেমগুলি ডেটা থেকে শিখতে এবং সময়ের সাথে তাদের কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

জটিলতা: এআই সিস্টেমগুলি অত্যন্ত জটিল হতে পারে এবং বিকাশ ও রক্ষণাবেক্ষণের জন্য উল্লেখযোগ্য সংস্থানগুলির প্রয়োজন হতে পারে। এমএল সিস্টেমগুলি বিকাশ এবং স্থাপনের জন্য সহজ এবং আরও ব্যয়-কার্যকর হতে পারে।

অ্যাপ্লিকেশন: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যার মধ্যে রয়েছে রোবোটিক্স, স্পিচ রিকগনিশন, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ইত্যাদি। এমএল-এর ইমেজ রিকগনিশন, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য ডেটা-চালিত ক্ষেত্রগুলিতে অ্যাপ্লিকেশন রয়ে

উপসংহার

উপরের আলোচনার শেষে সহজেই বলা যায় যে আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) কম্পিউটার বিজ্ঞানের দুটি সম্পর্কিত কিন্তু ভিন্ন ক্ষেত্র। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হল একটি বিস্তৃত ক্ষেত্র যার লক্ষ্য বুদ্ধিমান মেশিন তৈরি করা যা মানুষের মতো কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে, অন্যদিকে ML হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপসেট যা ডেটা থেকে শেখার জন্য প্রশিক্ষণ মেশিনকে জড়িত করে। উভয় শাখাই বিভিন্ন শিল্প এবং ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, তবে তাদের বিভিন্ন পদ্ধতি, লক্ষ্য এবং প্রয়োজনীয়তা রয়েছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য বোঝা প্রতিষ্ঠান এবং সংস্থাগুলি তাদের অপারেশন এবং যারা সিদ্ধান্ত গ্রহণের কৌশলগত কার্যধারা আধুনিক ও উন্নত করতে যারা চেষ্টা করছেন তাদের জন্য এটি খুবই গুরুত্বপূর্ণ। এছাড়াও  AI এবং ML-এর নৈতিক এবং সামাজিক দিকগুলি সচেতনার সাথে বিবেচনা করাও গুরুত্বপূর্ণ।