যখন স্কেল এআই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 'শিক্ষা' দেয়

প্রতিষ্ঠাতা যখন ছাত্র ছিলেন, তখন থেকেই শুরু হওয়া স্কেল এআই এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের শেখার যাত্রায় একটি অপরিহার্য যোগসূত্র। কোম্পানিটি এআই তৈরি করে না, তবে এটি এমন একটি জায়গা যেখানে এআই মানব জগৎকে বোঝে।

এআই প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করার আগে ইনপুট ডেটা সুন্দরভাবে সাজানো হয়।

স্কেল এআই প্রায়শই শিরোনামে আসে না, এবং এটি এমন কোনও প্রযুক্তি সংস্থাও নয় যা এমন পণ্য তৈরি করে যা ব্যবহারকারীরা আসলে স্পর্শ করতে পারে। কিন্তু এআই ডেভেলপারদের জন্য, এটি সমগ্র মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ।

স্কেল এআই-এর কাজ পর্দার আড়ালে নীরবে ঘটে, যেখানে কাঁচা তথ্য মানুষ প্রক্রিয়াজাত করে এবং মেশিনের জন্য শিক্ষায় রূপান্তরিত হয়। এর ফলে, নতুন বুদ্ধিমান সিস্টেমগুলি ধীরে ধীরে বাস্তব জগতে মানুষের ভাষা, চিত্র, আবেগ এবং আচরণ বুঝতে পারে।

স্কেল এআই কারা এবং তারা কী করে?

ওপেনএআই, গুগল, অথবা মেটার তুলনায়, স্কেল এআই তুলনামূলকভাবে শান্ত খেলোয়াড়। কোম্পানিটি সরাসরি এমন চ্যাটবট তৈরি করে না যা বাস্তব মানুষের মতো কথা বলতে পারে অথবা স্বয়ংক্রিয় গাড়ি তৈরি করে না যা ট্র্যাফিক পরিস্থিতি পড়তে পারে, তবে এটি সেই প্রযুক্তিগুলিকে প্রতিদিন আরও স্মার্ট হতে সাহায্য করার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

স্কেল এআই ২০১৬ সালে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল যখন প্রতিষ্ঠাতা আলেকজান্ডার ওয়াং তখনও একজন ছাত্র ছিলেন। অ্যালগরিদম বিকাশের পথে না গিয়ে, ওয়াং একটি ভিন্ন পথ বেছে নিয়েছিলেন: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রশিক্ষণের জন্য একটি বিশেষ ডেটা প্রক্রিয়াকরণ প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা।

এই পৃথিবীতে, তথ্যই কাঁচামাল। কিন্তু অশ্রেণীবদ্ধ ছবি, অসংগঠিত কথোপকথন, বা অস্পষ্ট ভিডিওর মতো কাঁচা তথ্য প্রায়শই অগোছালো এবং মেশিনের কাছে এর সরাসরি কোনও মূল্য নেই।

স্কেল এআই-এর কাজ হল সেই বিশাল পরিমাণ ডেটা পরিষ্কার করা, শ্রেণীবদ্ধ করা এবং লেবেল করা। এর অর্থ হল একটি ছবি, অনুচ্ছেদ বা ভিডিও শটের প্রতিটি ছোট ছোট বিবরণ সনাক্ত এবং সংগঠিত করার জন্য সিস্টেম এবং দল উভয়ই ডিজাইন করা।

উদাহরণস্বরূপ, একটি স্ব-চালিত গাড়ি সঠিক স্থানে থামতে শেখার জন্য, প্রতিটি ক্যামেরার ফ্রেম স্পষ্টভাবে চিহ্নিত করতে হবে যেখানে একটি ক্রসওয়াক আছে, যেখানে একটি ট্র্যাফিক লাইট আছে, যেখানে একজন পথচারী আছে। লক্ষ লক্ষ এই ধরনের ডেটা দিয়ে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আচরণটি সঠিকভাবে শিখতে পারে।

এই ধরনের ডেটা প্রস্তুতির পদক্ষেপের জন্য ধন্যবাদ, চ্যাটজিপিটি, ক্লডের মতো মডেল বা গাড়ির ভার্চুয়াল সহকারীরা প্রাকৃতিক ভাষা বুঝতে পারে, বাস্তব-বিশ্বের পরিবেশে চিত্রগুলি সঠিকভাবে চিনতে পারে এবং মানুষের মতো প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে।

AI কে স্মার্ট হতে শেখাতে হলে, ছোট থেকে শুরু করতে হবে।

একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল যত জটিলই হোক না কেন, এটি কেবল একটি খালি কঙ্কাল যার পুষ্টির জন্য তথ্য নেই। মানুষ অভিজ্ঞতা এবং অন্তর্দৃষ্টি থেকে শিখতে পারে এমন মানুষের বিপরীতে, মেশিনগুলি কেবল যা দেখেছে তার পুনরাবৃত্তি করতে পারে। এই কারণেই প্রশিক্ষণের তথ্য কার্যকর মডেল তৈরি করা বা না করার ক্ষেত্রে একটি নির্ধারক ভূমিকা পালন করে।

মানুষ কীভাবে প্রশ্ন করে তা বোঝার জন্য একটি চ্যাটবটকে লক্ষ লক্ষ কথোপকথনের মুখোমুখি হতে হবে। বৃষ্টির মধ্যে পথচারীদের চিনতে একটি গাড়ির জন্য, এটি লক্ষ লক্ষ অনুরূপ ছবি দেখে থাকতে হবে। বাস্তব-জগতের সমস্ত উদাহরণ সঠিকভাবে লেবেল করা উচিত যাতে কম্পিউটার শিখতে পারে। সঠিক লেবেল ছাড়া, AI ভুল বুঝতে পারবে। পর্যাপ্ত বৈচিত্র্যপূর্ণ ডেটা ছাড়া, এটি বাস্তব-জগতের পরিবেশে খারাপ প্রতিক্রিয়া দেখাবে।

এই কারণেই স্কেল এআই-এর কাজ এত গুরুত্বপূর্ণ। তারা কেবল তথ্য সংগ্রহ করে না, তারা নিশ্চিত করে যে এটি এমনভাবে সংগঠিত যাতে সঠিক, বৈচিত্র্যময় এবং শেখা যায়, যাতে ভবিষ্যতের মডেলগুলি একজন ব্যক্তির মতো প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে।

স্বয়ংক্রিয় গাড়ির ক্ষেত্রে এর একটি উৎকৃষ্ট উদাহরণ হলো। রাস্তা পার হওয়া ব্যক্তি বা ভুল পথে মোটরবাইক চালানোর মতো অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতি মোকাবেলা করার জন্য একটি গাড়িকে প্রশিক্ষণ দিতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলটিকে হাজার হাজার অনুরূপ পরিস্থিতি দেখতে হবে।

এই ধরনের তথ্য সহজেই পাওয়া যায় না, এবং এটি মেশিনের উপর ছেড়েও দেওয়া যায় না যে সে নিজে থেকে শিখবে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শেখার প্রক্রিয়া শুরু করার আগে কাউকে না কাউকে এর সঠিকতা প্রস্তুত, সংগঠিত এবং নিশ্চিত করতে হবে।

এখানেই স্কেল এআই-এর ভূমিকা আসে। তারা পাঠ্যপুস্তকের জ্ঞান থেকে নয় বরং কোটি কোটি যত্ন সহকারে পরিমার্জিত বাস্তব-জগতের উদাহরণ থেকে শিক্ষা তৈরি করে। তাদের হাতের মধ্য দিয়ে যাওয়া প্রতিটি তথ্যই আধুনিক এআই জ্ঞানের একটি ভিত্তি হয়ে ওঠে।

ল্যাব থেকে রাস্তা পর্যন্ত, তথ্যই রাজা রয়ে গেছে

স্কেল এআই কেবল লেখার মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়, এটি স্ব-চালিত গাড়ির জন্য কম্পিউটার দৃষ্টি প্রশিক্ষণের সাথেও জড়িত। টেসলা, টয়োটা এবং জেনারেল মোটরসের মতো প্রযুক্তি সংস্থাগুলি স্কেল এআই-এর সাথে সহযোগিতা করেছে যাতে গাড়িগুলিকে পথচারীদের চিনতে, ট্র্যাফিক সাইন পড়তে এবং অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতি মোকাবেলা করতে শেখানো যায়।

এছাড়াও, স্কেল এআই প্রতিরক্ষা, উপগ্রহ এবং মানচিত্রের মতো অন্যান্য ক্ষেত্রগুলিকেও সমর্থন করে। তারা ক্যামেরা, রাডার এবং মহাকাশ থেকে তোলা ছবিগুলি প্রক্রিয়া করে মডেলদের ভূখণ্ড চিনতে, বস্তুগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে বা ঝুঁকিগুলি প্রাথমিকভাবে সনাক্ত করতে সহায়তা করে। একটি উপগ্রহ চিত্র কেবল একটি পাহাড়ের দৃশ্যের মতো মনে হতে পারে, কিন্তু স্কেল এআই দলের হাত ধরে, এটি একটি ডেটা সেটে পরিণত হতে পারে যা মেশিনকে দাবানলের দিক অনুমান করতে সহায়তা করে।

বিভিন্ন ক্ষেত্রে সম্প্রসারণ দেখায় যে স্কেল এআই কেবল একটি পরিপূরক হাতিয়ার নয় বরং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কীভাবে বিশ্বকে শেখে তার একটি মূল অংশ হয়ে উঠছে। বিশ্ব যখন স্মার্ট মডেল তৈরির জন্য প্রতিযোগিতা চালিয়ে যাচ্ছে, তখন স্কেল এআই-এর মতো কোম্পানিগুলি নীরবে সেই প্রতিযোগিতার জন্য একটি শক্ত ভিত্তি স্থাপন করছে।

বিষয়ে ফিরে যান

থ্যাং থু

সূত্র: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm