গুগল ডিপমাইন্ড "অগ্রসর" বৈজ্ঞানিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ঘোষণা দিয়েছে।

গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের প্রধান সমস্যাগুলির সমাধান প্রদানের জন্য গুগল ডিপমাইন্ড সম্প্রতি চ্যাটবট মডেল ব্যবহার করেছে। আলফাইভলভ নামক এই সিস্টেমটি বৃহৎ ভাষা মডেলের (এলএলএম) সৃজনশীলতাকে অ্যালগরিদমের সাথে একত্রিত করে যা সমাধানগুলি ফিল্টার এবং উন্নত করার জন্য মডেলের পরামর্শগুলি পরীক্ষা করতে পারে। গবেষণাটি ১৪ মে কোম্পানি কর্তৃক প্রকাশিত একটি প্রযুক্তিগত প্রতিবেদনে বর্ণনা করা হয়েছে।

"এই গবেষণাপত্রটি বেশ চিত্তাকর্ষক," জার্মানির এরলানজেনে অবস্থিত ম্যাক্স প্ল্যাঙ্ক ইনস্টিটিউট ফর লাইট সায়েন্সেসের কৃত্রিম বিজ্ঞানী গবেষণাগারের প্রধান মারিও ক্রেন মন্তব্য করেছেন। "আমি মনে করি আলফাইভলভ হল বহুমুখী এলএলএম-এর উপর ভিত্তি করে নতুন আবিষ্কারের প্রথম সফল প্রদর্শন।"

ডিপমাইন্ডের প্রধান বিজ্ঞানী পুষ্মিত কোহলির মতে, উন্মুক্ত সমস্যার সমাধান খুঁজে বের করার জন্য সিস্টেমটি ব্যবহার করার পাশাপাশি, ডিপমাইন্ড এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) কৌশলটি তার নিজস্ব বাস্তব-বিশ্বের চ্যালেঞ্জগুলিতে প্রয়োগ করেছে। আলফাইভলভ পরবর্তী প্রজন্মের টেনসর প্রসেসর - বিশেষভাবে এআই-এর জন্য তৈরি কম্পিউটার চিপগুলির নকশা উন্নত করতে সাহায্য করেছে এবং গুগলের বিশ্বব্যাপী কম্পিউটিং শক্তিকে আরও দক্ষতার সাথে কাজে লাগানোর একটি উপায় খুঁজে পেয়েছে, মোট সম্পদের 0.7% সাশ্রয় করেছে।

বহুমুখী এআই

ক্রেনের মতে, বিজ্ঞানের সবচেয়ে সফল এআই অ্যাপ্লিকেশন - যার মধ্যে আলফাফোল্ড প্রোটিন ডিজাইন টুলও রয়েছে - নির্দিষ্ট কাজের জন্য ম্যানুয়ালি ডিজাইন করা লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছে। কিন্তু আলফাইভলভ বহুমুখী, LLM-এর ক্ষমতা ব্যবহার করে এমন কোড তৈরি করে যা বিভিন্ন ক্ষেত্রের সমস্যার সমাধান করে।

ডিপমাইন্ড আলফাইভলভকে 'এজেন্ট' হিসেবে বর্ণনা করে, কারণ এতে ইন্টারেক্টিভ এআই মডেল ব্যবহার করা হয়। তবে, এটি বৈজ্ঞানিক প্রক্রিয়ার একটি ভিন্ন বিন্দুকে লক্ষ্য করে, যা অন্যান্য অনেক 'এজেন্ট' এআই বৈজ্ঞানিক সিস্টেমের তুলনায়, যা সাহিত্য পর্যালোচনা এবং অনুমান প্রস্তাব করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

AlphaEvolve কোম্পানির Gemini LLM লাইনের উপর ভিত্তি করে তৈরি। প্রতিটি কাজ শুরু হয় ব্যবহারকারীর প্রশ্ন, মূল্যায়নের মানদণ্ড এবং একটি প্রস্তাবিত সমাধান ইনপুট করার মাধ্যমে, যেখান থেকে LLM শত শত বা হাজার হাজার সংশোধনের পরামর্শ দেয়। তারপর একটি 'মূল্যায়ন' অ্যালগরিদম একটি ভাল সমাধানের মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে সংশোধনগুলি মূল্যায়ন করে।

ডিপমাইন্ডের একজন এআই বিজ্ঞানী এবং সহ-প্রধান গবেষক মাতেজ বালোগ বলেন যে, সেরা-কার্যকর সমাধানের উপর ভিত্তি করে, এলএলএম নতুন ধারণা প্রস্তাব করে এবং সময়ের সাথে সাথে সিস্টেমটি আরও শক্তিশালী অ্যালগরিদম তৈরি করে। তিনি বলেন, "আমরা সমস্যা সমাধানের ক্ষমতার একটি বৈচিত্র্যময় সেট অন্বেষণ করি ।"

সংকীর্ণ প্রয়োগ

যুক্তরাজ্যের অক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের গণিতবিদ এবং এআই গবেষক সাইমন ফ্রাইডারের মতে, গণিতে, আলফাইভলভ কিছু সমস্যা সমাধানে উল্লেখযোগ্য ত্বরান্বিত করে বলে মনে হচ্ছে। তবে এটি সম্ভবত কেবলমাত্র "সংকীর্ণ অংশের" কাজের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য হবে যেগুলিকে কোডের মাধ্যমে সমাধানের জন্য সমস্যা হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে, তিনি বলেন।

অন্যান্য গবেষকরা ডিপমাইন্ডের বাইরে পরীক্ষা না করা পর্যন্ত এই টুলের কার্যকারিতা মূল্যায়নের ব্যাপারে সতর্ক রয়েছেন। "যতক্ষণ না সিস্টেমগুলি বৃহত্তর সম্প্রদায় দ্বারা পরীক্ষা করা হয়, ততক্ষণ পর্যন্ত আমি সন্দেহবাদী থাকব এবং রিপোর্ট করা ফলাফলগুলি সতর্কতার সাথে দেখব," কলম্বাসের ওহিও স্টেট ইউনিভার্সিটির একজন এআই গবেষক হুয়ান সান বলেছেন।

কোহলির মতে, যদিও AlphaEvolve চালানোর জন্য AlphaTensor-এর তুলনায় কম কম্পিউটিং শক্তির প্রয়োজন হয়, তবুও এটি DeepMind-এর সার্ভারে বিনামূল্যে প্রদানের জন্য খুব বেশি সম্পদ-নিবিড়। তবে, কোম্পানি আশা করে যে সিস্টেমের ঘোষণা গবেষকদের এমন বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রগুলি প্রস্তাব করতে উৎসাহিত করবে যেখানে AlphaEvolve প্রয়োগ করা যেতে পারে। কোহলি নিশ্চিত করেছেন, "বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের বেশিরভাগ মানুষ যাতে এটি অ্যাক্সেস করতে পারে তা নিশ্চিত করার জন্য আমরা সম্পূর্ণরূপে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ।"

ভিএনএ

সূত্র: https://nhandan.vn/google-deepmind-cong-bo-ai-khoa-hoc-dot-pha-post879748.html