গত সপ্তাহে, ভিয়েতনামী পিএইচডি ছাত্র ত্রিনহ হোয়াং ট্রিউ নিউ ইয়র্ক বিশ্ববিদ্যালয়ে এআই সমস্যা সমাধানের বিষয়ে তার ডক্টরেট থিসিস সফলভাবে রক্ষা করেছেন। গুগল ডিপমাইন্ডের দুই বিজ্ঞানী , ডঃ লে ভিয়েত কোক এবং লুওং থাং-এর অবদানের সাথে গবেষণাটি নেচার জার্নালে প্রকাশিত হয়েছে।
২০০০ থেকে ২০২২ সাল পর্যন্ত ৩০টি অলিম্পিক জ্যামিতি সমস্যার একটি সেটের মাধ্যমে, আলফাজিওমেট্রি ২৫টি সমস্যার সমাধান করেছে, যেখানে স্বর্ণপদক বিজয়ীদের গড় স্কোর ২৫.৯ ছিল, যা ১৯৭০-এর দশকে বিকশিত কম্পিউটার গণিত ব্যবস্থার ১০টি সমস্যার চেয়ে অনেক বেশি।
সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, গুগল ডিপমাইন্ড গণিত সম্পর্কিত বেশ কয়েকটি এআই গবেষণা প্রকল্প অনুসরণ করছে। অতএব, অলিম্পিয়াড-স্তরের সমস্যাগুলি মেশিন লার্নিং মূল্যায়নের মানদণ্ড হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
এডিনবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ের গণিতের ইতিহাসবিদ মাইকেল বার্যানির মতে, আলফাজিওমেট্রি গবেষণা "মানব স্তরে স্বায়ত্তশাসিতভাবে যুক্তি করার ক্ষমতার ক্ষেত্রে একটি মাইলফলক।"
ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের গণিতবিদ টেরেন্স টাও, যিনি ১২ বছর বয়সে অলিম্পিক স্বর্ণপদক জিতেছিলেন, তিনি এআই সিস্টেমকে "চমৎকার অর্জন" বলে অভিহিত করেছেন এবং বলেছেন যে এর ফলাফল "আশ্চর্যজনক"।
এদিকে, গবেষণার লেখক, ত্রিনহ হোয়াং ট্রিউ বলেছেন যে গাণিতিক যুক্তি কেবল যুক্তির একটি রূপ কিন্তু এটি যাচাই করা সহজ হওয়ার সুবিধা রয়েছে। "গণিত হল সত্যের ভাষা," ভিয়েতনামী ডাক্তার বলেন। "আপনি যদি একটি AI সিস্টেম তৈরি করতে চান, তাহলে আপনাকে একটি বিশ্বস্ত AI তৈরি করতে হবে যা ব্যবহারকারীদের বিশ্বাসযোগ্য সত্য খুঁজে পেতে পারে," বিশেষ করে উচ্চ নিরাপত্তা প্রয়োজনীয়তা সহ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে।
আলফাজিওমেট্রি হল এমন একটি সিস্টেম যা জ্যামিতি বোঝার জন্য সূক্ষ্মভাবে সুরক্ষিত হওয়ার আগে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ভাষা মডেল (কৃত্রিম অন্তর্দৃষ্টিতে গভীর, ChatGPT-এর মতো কিন্তু ছোট) একটি প্রতীকী ইঞ্জিন (কৃত্রিম যুক্তিতে বিশেষায়িত, একটি যুক্তি কম্পিউটারের মতো) এর সাথে একত্রিত করে।
অ্যালগরিদমের বিশেষত্ব হল এটি শূন্য থেকে সমাধান তৈরি করতে পারে। অন্যদিকে, বর্তমান AI মডেলগুলিকে মানুষের দ্বারা আবিষ্কৃত বিদ্যমান বা অনুরূপ সমাধানগুলি অনুসন্ধান করতে হবে।
ফলাফলগুলি মানুষের উত্তর ছাড়াই ১০ কোটি জ্যামিতিক উদাহরণের উপর প্রশিক্ষিত একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছিল। যখন এটি কোনও সমস্যা নিয়ে কাজ শুরু করত, তখন প্রতীকী ইঞ্জিনটি প্রথমে কাজ করত। যদি এটি আটকে যেত, নিউরাল অ্যালগরিদম যুক্তি উন্নত করার উপায়গুলি পরামর্শ দিত। সময় শেষ না হওয়া পর্যন্ত (সাড়ে চার ঘন্টা) অথবা সমস্যাটি সমাধান না হওয়া পর্যন্ত এই লুপটি চলতে থাকে।
কলেজ ডি ফ্রান্সের একজন জ্ঞানীয় স্নায়ুবিজ্ঞানী স্ট্যানিসলাস ডেহেন বলেছেন যে তিনি আলফাজিওমেট্রির কর্মক্ষমতা দেখে মুগ্ধ, কিন্তু সিস্টেমটি "এটি যে সমস্যার সমাধান করছে সে সম্পর্কে কিছুই বুঝতে পারে না।" অন্য কথায়, অ্যালগরিদম কেবল চিত্রের যৌক্তিক এবং সংখ্যাসূচক এনকোডিং প্রক্রিয়া করে। "এতে বৃত্ত, রেখা বা ত্রিভুজ সম্পর্কে কোনও স্থানিক সচেতনতা নেই।"
ডঃ লুয়ং থাং বলেন, গুগলের জেমিনি এআই প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে এই "সংবেদনশীল" উপাদানটি এই বছর যোগ করা যেতে পারে।
(ওয়াশিংটন পোস্ট অনুসারে)
[বিজ্ঞাপন_২]
উৎস
মন্তব্য (0)