মোবাইলের ক্যামেরা মুখ চেনে, অনুবাদ অ্যাপ বাংলা থেকে ইংরেজি করে, চ্যাটবট প্রশ্নের উত্তর দেয়—এসবের পেছনে আছে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক। কিন্তু একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম ‘শেখে’ কীভাবে?
কৃত্রিম নিউরন
নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি হয় অসংখ্য ছোট গাণিতিক একক দিয়ে, যাদের বলা হয় কৃত্রিম নিউরন। প্রতিটি নিউরন কিছু সংখ্যা গ্রহণ করে, প্রতিটিকে একটি ‘ওজন’ দিয়ে গুণ করে যোগ করে, তারপর ফলাফল পরের স্তরে পাঠায়।
ভুল থেকে শেখা
শুরুতে ওজনগুলো এলোমেলো থাকে, তাই নেটওয়ার্ক ভুল উত্তর দেয়। প্রতিবার উত্তর মিলিয়ে দেখা হয় ভুল কতটা। তারপর ‘ব্যাকপ্রোপাগেশন’ নামের পদ্ধতিতে হিসাব করা হয়, কোন ওজন কতটুকু বদলালে ভুল কমবে। লাখো উদাহরণে এই প্রক্রিয়া বারবার চালালে নেটওয়ার্ক ধীরে ধীরে নির্ভুল হয়ে ওঠে।
সীমাবদ্ধতাও আছে
- যে ডেটা দিয়ে শেখানো হয়, তার পক্ষপাত নেটওয়ার্কেও ঢুকে যায়।
- অনেক সময় নেটওয়ার্ক আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে ভুল তথ্য দেয়।
- বড় মডেল প্রশিক্ষণে প্রচুর বিদ্যুৎ খরচ হয়।
তাই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উত্তর যাচাই করে নেওয়ার অভ্যাস গড়ে তোলা জরুরি।
