কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গেমে একজন ব্যক্তিকে পরাজিত করে (যাও, দাবা এবং অন্যান্য)। গভীর নীলের দিকে: দাবা খেলার জন্য একটি সহজ এআই তৈরি করার জন্য ধাপে ধাপে নির্দেশিকা

এক বছর আগে, আলফাগো প্রোগ্রাম চাঞ্চল্যকরভাবে বিশ্বের সবচেয়ে শক্তিশালী গো প্লেয়ারকে পরাজিত করেছিল এবং এখন আলফাজিরো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশ্বের সবচেয়ে শক্তিশালী দাবা ইঞ্জিনকে পরাজিত করেছে।

স্টকফিশ, যা বেশিরভাগ খেলোয়াড় হোম ট্রেনিংয়ের জন্য ব্যবহার করে, 2016 টিসিইসি চ্যাম্পিয়নশিপ এবং চেস ডটকম চ্যাম্পিয়নশিপের বিজয়ী কম্পিউটার প্রোগ্রাম 2017 স্পষ্টতই দুর্বল হয়ে উঠেছে। 100টি খেলার একটি ম্যাচে, আলফাজিরো 72টি ড্র সহ 28টি জয় পেয়েছে এবং কখনও হারেনি৷

যাইহোক, আলফাজিরো দাবা "শিক্ষা" করতে মাত্র চার ঘন্টা ব্যয় করেছে। দুঃখিত লোকেরা, কিন্তু আপনি তার সাথে রাখতে পারবেন না।

এটা ঠিক - Google এর একটি বিভাগ DeepMind দ্বারা ডেভেলপ করা AlphaZero-এর প্রোগ্রামাররা "মেশিন লার্নিং" এর মেকানিজমের উপর ভিত্তি করে এটি তৈরি করেছে, আরও সঠিকভাবে, "রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং"। সহজ কথায়, আলফাজিরো প্রচলিত অর্থে দাবা অধ্যয়ন করেনি। তার কাছে কোনো খোলার বই নেই, কোনো শেষ খেলার টেবিল নেই, কেন্দ্রীয় এবং ফ্ল্যাঙ্ক প্যানের শক্তি মূল্যায়নের জন্য কোনো জটিল অ্যালগরিদম নেই।

তার কাজটিকে এমন একটি রোবটের সাথে তুলনা করা যেতে পারে যা হাজার হাজার যন্ত্রাংশ ব্যবহার করতে পারে, কিন্তু অভ্যন্তরীণ দহন ইঞ্জিন কীভাবে কাজ করে তা জানে না - তিনি একটি ফেরারি তৈরি না করা পর্যন্ত সম্ভাব্য সংমিশ্রণের মধ্য দিয়ে যান, এবং এর জন্য তার দেখার জন্য যতটা সময় লাগে তার চেয়ে কম সময় লাগে। লর্ড অফ দ্য রিংস ট্রিলজি। চার ঘন্টায়, প্রোগ্রামটি নিজের বিরুদ্ধে অনেক গেম খেলে, নিজের শিক্ষক হয়ে ওঠে।

এখন পর্যন্ত, প্রোগ্রামিং দল নীরব ছিল। প্রতিবেদনটি "বর্তমানে পর্যালোচনাধীন" বলে উল্লেখ করে তারা Chess.com-কে একটি মন্তব্য দেয়নি, তবে আপনি এটি এখানে পড়তে পারেন। পূর্ণ বার্তা. গবেষণা দলে ডেমিস হাসাবিস, ইংল্যান্ডের একজন ক্যান্ডিডেট মাস্টার এবং ডিপমাইন্ডের সহ-প্রতিষ্ঠাতা (2014 সালে Google দ্বারা অর্জিত) অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। হ্যাসাবিস, যিনি লন্ডন দাবা ক্লাসিকের উদ্বোধনে প্রোবিজ টেন্ডেম টুর্নামেন্টে অংশ নিয়েছিলেন, বর্তমানে ক্যালিফোর্নিয়ার নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেম কনফারেন্সে রয়েছেন, একটি ভিন্ন বিষয়ে সহ-লেখক হিসেবে।

অন্যদিকে, দাবা কম্পিউটারের বিরুদ্ধে খেলার ব্যাপক ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতার একজন দাবা খেলোয়াড় স্বেচ্ছায় Chess.com-এর সাথে তার মতামত শেয়ার করেছেন। জিএম গ্যারি কাসপারভ বিস্মিত নন যে ডিপমাইন্ড গো থেকে দাবাতে চলে গেছে।

"এটি একটি উল্লেখযোগ্য অর্জন, যদিও এটি AlphaGo এর পরে প্রত্যাশিত ছিল," তিনি Chess.com কে বলেছেন। "এটি টাইপ-বি-এর কাছে আসছে, দাবাতে মানবিক পদ্ধতি যা ক্লোন শ্যানন এবং অ্যালান টুরিং পাশবিক শক্তি প্রতিস্থাপনের স্বপ্ন দেখেছিলেন।"

মানুষের মতো, আলফাজিরো তার পূর্বসূরীদের তুলনায় কম অবস্থান বিবেচনা করে। প্রতিবেদনে বলা হয়েছে যে এটি স্টকফিশের জন্য প্রতি সেকেন্ডে 70 মিলিয়নের তুলনায় "কেবল" 80k অবস্থান প্রতি সেকেন্ডে মূল্যায়ন করে।

জিএম পিটার-হেইন নিলসেন, বিশ্ব চ্যাম্পিয়ন জিএম ম্যাগনাস কার্লসেনের থেকে দীর্ঘমেয়াদী দ্বিতীয়, তার আবেগ আবিষ্কার করেছেন যা তাকে FIDE সভাপতি: এলিয়েনের কাছাকাছি নিয়ে আসে। তিনি Chess.com কে বলেছেন: "আলোচনাটি পড়ার পরে এবং বিশেষ করে গেমগুলি দেখার পরে, আমি ভেবেছিলাম, 'আমি সবসময় ভাবতাম যে এটি কেমন হবে যদি আমাদের গ্রহে আরও বুদ্ধিমান প্রজাতি আসে এবং আমাদের তাদের দাবা খেলা দেখায়। আমি মনে করি এখন আমি জানি এটা কেমন।"

আমরা অন্তত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য কর্মক্ষমতা সুবিধার তাত্পর্য সম্পর্কেও শিখেছি। আলফাজিরো 28টির মধ্যে 25টি জিতেছে সাদা জিতে (যদিও স্টকফিশের বিরুদ্ধে কালোর সাথে +3=47-0, যার রেটিং 3400 ছাড়িয়ে গেছে, সেটিও খারাপ নয়)।

প্রতিবেদনটি আরও দেখায় যে ইঞ্জিনটি কত ঘন ঘন নির্দিষ্ট খোলার জন্য এটি শিখেছিল। দুঃখিত, রাজার ভারতীয় প্রতিরক্ষার ভক্তরা, কিন্তু আপনি সুবিধার বাইরে। ফরাসি প্রতিরক্ষার প্রতি আগ্রহও সময়ের সাথে ম্লান হয়ে যায়, কিন্তু কুইন্স গ্যাম্বিট এবং বিশেষ করে ইংলিশ ওপেনিং খেলার ইচ্ছা বেড়ে যায়।

একজন ক্লান্ত সত্তার জায়গায় আপনি কী করবেন যিনি মাত্র 1400 বছরের ইতিহাসের সাথে একটি খেলা আয়ত্ত করেছেন? আরেকটা লাগবে। স্টকফিশের সাথে ম্যাচের পরে, আলফাজিরো প্রোগ্রামটি মাত্র দুই ঘন্টা "প্রশিক্ষণ" ব্যয় করেছিল এবং সবচেয়ে শক্তিশালী শোগি কম্পিউটার ইঞ্জিন "এলমো" কে পরাজিত করেছিল।

এই উদ্ভাবনী স্ব-শিক্ষা প্রোগ্রামের প্রয়োগ অবশ্যই গেমের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়।

কাসপারভ বলেন, "দাবা খেলায়, মানুষের জ্ঞানকে ব্যবহার না করেই স্ক্র্যাচ থেকে দৃঢ়ভাবে খেলতে সক্ষম হওয়ার জন্য দাবাতে অনেক বেশি অভিজ্ঞতামূলক জ্ঞানের প্রয়োজন হয়," বলেছেন কাসপারভ। আমরা আলফাজিরোর সাহায্যে দাবা সম্পর্কে শিখতে পারি, যা সাধারণভাবে মেশিন শেখার জন্য বিশাল প্রতিশ্রুতি উন্মুক্ত করে - মেশিনগুলি এমন নিদর্শনগুলি খুঁজে পেতে পারে যা মানুষ পারে না৷ স্পষ্টতই, প্রভাবগুলি দাবা এবং অন্যান্য গেমের বাইরেও প্রসারিত৷ একটি মেশিন আবিষ্কার করার ক্ষমতা এবং জটিল বদ্ধ সিস্টেমের জ্ঞানকে অতিক্রম করুন যা মানবজাতি শতাব্দী ধরে সঞ্চয় করেছে, এটি এমন একটি হাতিয়ার যা বিশ্বকে পরিবর্তন করে।"

Chess.com লন্ডন টুর্নামেন্টে দশজন অংশগ্রহণকারীর মধ্যে আটজনের সাক্ষাৎকার নিয়েছে তাদের প্রোগ্রাম ম্যাচের প্রতি তাদের মনোভাব সম্পর্কে। সাক্ষাৎকারের ভিডিও পরে ওয়েবসাইটে পোস্ট করা হবে।

হিকারু নাকামুরা জিএম ম্যাচের কন্ডিশনের তীব্র সমালোচনা করেছেন। এখন বিরোধীদের কম্পিউটিং ক্ষমতা সম্পর্কে একটি উত্তপ্ত আলোচনা চলছে, তবে নাকামুরা বিশ্বাস করেন যে অন্য কিছু আরও গুরুত্বপূর্ণ ছিল।

আমেরিকান গ্র্যান্ডমাস্টার ম্যাচটিকে "অন্যায়" বলে অভিহিত করেছেন, উল্লেখ করেছেন যে স্টকফিশ ইঞ্জিনটি সর্বোত্তমভাবে কাজ করার জন্য খোলার বইটি ব্যবহার করা উচিত। নাকামুরা মনে করেন না যে তার সাহায্যে, স্টকফিশ ম্যাচ জিততে পারত, তবে স্কোরের ব্যবধান অনেক কম হত।

"আমি নিশ্চিত যে ঈশ্বর নিজে স্টকফিশ উইথ হোয়াইটের বিরুদ্ধে কোনো ধরনের প্রতিবন্ধকতা ছাড়া 75 শতাংশ স্কোর করতেন না," তিনি হোয়াইটের সাথে আলফাজিরোর ফলাফলে মন্তব্য করেছেন: 25 জয় এবং 25টি ড্র।

জিএম ল্যারি কাউফম্যান, কমোডো ইঞ্জিনের প্রধান দাবা পরামর্শদাতা, নতুন প্রোগ্রামটি কতটা ভাল কাজ করে তা দেখার আশা করছেন ব্যক্তিগত কম্পিউটার Google এর কম্পিউটিং ক্ষমতা ব্যবহার না করেই। তিনি তার স্বাভাবিক খোলার জ্ঞান ছাড়াই স্টকফিশ খেলার বিষয়ে নাকামুরার আপত্তির প্রতিধ্বনি করেছিলেন।

"অবশ্যই, এটি প্রায় অবিশ্বাস্য," তিনি বলেছিলেন, "হ্যাঁ, আমি গো গেমে আলফাগো জিরোর কৃতিত্বের কথা শুনেছিলাম এবং উন্নয়ন দলে একজন দাবা খেলোয়াড় ডেমিস হাসাবিস থাকায় অনুরূপ কিছু ঘটবে বলে আশা করেছিলাম৷ তবে, আলফাজিরো প্রোগ্রামটি নিয়মিত কম্পিউটারে দাবা খেলতে সক্ষম হবে কিনা এবং এটি কতটা ভাল করবে তা পরিষ্কার নয়। সম্ভবত মিনিম্যাক্স ফাংশন ব্যবহার করে দাবা ইঞ্জিনগুলির বর্তমান আধিপত্য শেষের কাছাকাছি, তবে এখনও এটি ঘোষণা করা খুব তাড়াতাড়ি। এটি উল্লেখ করার মতো যে আলফাজিরো তার প্রশিক্ষণের সময় তার নিজস্ব খোলার বই তৈরি করেছে, তাই এটি একটি ভাল খোলার বই সহ একটি ইঞ্জিনের বিরুদ্ধে এটি ব্যবহার করা আরও ন্যায়সঙ্গত হবে।"

ম্যাচের অবস্থা স্পর্শ না করেই, নিলসেন ভাবছেন অন্য কোন ক্ষেত্রে এই ধরনের প্রশিক্ষণ প্রয়োগ করা যেতে পারে।

"[এটি] আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা," গ্র্যান্ডমাস্টার বললেন। “সে দাবার মতো কিছু থেকে যোগ্য সমস্যার দিকে যায় নোবেল পুরস্কারএবং আরও বেশি. আমি মনে করি আমরা ভাগ্যবান যে তারা চার ঘণ্টা দাবা খেলার সিদ্ধান্ত নিয়েছিল, কিন্তু এই আবিষ্কারের পরিণতি অনেক বেশি তাৎপর্যপূর্ণ।"

ম্যাচ হেরে যায়: ব্যক্তির বিরুদ্ধে কম্পিউটার।

সৃজনশীল চিন্তাভাবনা, যুক্তিবিদ্যা, অভিজ্ঞতা এমন গুণাবলী যা একজন ব্যক্তিকে "মানুষ-মেশিন" লড়াইয়ে নেতৃত্ব দেওয়ার অনুমতি দেয়। দেখে মনে হয়েছিল যে এই সুবিধাগুলি সর্বদা মানুষের গোপন অস্ত্র হবে এবং কম্পিউটার "ক্যাচ আপ" এর ভূমিকা পালন করবে।

কিন্তু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে ধরতে এবং বুদ্ধিবৃত্তিক বিনোদনের ক্ষেত্র সহ অনেক ক্ষেত্রে মানুষকে চিরতরে ছাড়িয়ে যেতে বেশ কিছুটা সময় লেগেছে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানুষকে হারায়: কোথায় এবং কীভাবে

রুবিক্স কিউব
এই ধাঁধা সারা বিশ্বে পরিচিত। লক্ষ লক্ষ লোক কাজটি সম্পূর্ণ করার এবং সঠিকভাবে কিউব সংগ্রহ করার চেষ্টা করছে এবং কেউ কেউ সমাবেশের গতিতেও প্রতিযোগিতা করে। মানব রেকর্ডটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের 14 বছর বয়সী লুকাস ইটার দ্বারা সেট করা হয়েছিল, যিনি 4.904 সেকেন্ডে ধাঁধাটি সমাধান করেছিলেন। অবিশ্বাস্য, তাই না? কিন্তু এই ফলাফল রোবট দ্বারা অতিক্রম করেছে, যা দুই উত্সাহী জে ফ্ল্যাটল্যান্ড এবং পল রোজ দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল: রোবটের ফলাফল 1.047 সেকেন্ড।

অন্তর্নির্মিত ক্যামেরাগুলির জন্য ধন্যবাদ, এবং তাদের মধ্যে চারটি রয়েছে, কম্পিউটার অবস্থানটি মূল্যায়ন করে এবং কর্মের সেরা অ্যালগরিদম নির্বাচন করে। সিস্টেমটি Kotzebue সূত্রের উপর ভিত্তি করে (20 টি চালে সমাবেশ)। মানুষের মধ্যে খুব কমই 1 সেকেন্ডের চেয়ে দ্রুত রুবিক কিউব সমাধান করতে সক্ষম হবে।
0:1 কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পক্ষে।

"ওথেলো"
এই গেমটির জনপ্রিয়তার শিখরটি গত শতাব্দীর 70 এর দশকের শুরুতে পড়ে। খেলার সারমর্ম হল খেলার মাঠে চিপগুলি স্থাপন করা (8 × 8 কোষ): আপনাকে আপনার রঙের চিপগুলি দিয়ে উভয় পাশে প্রতিপক্ষের চিপগুলির সারিগুলিকে ব্লক করতে হবে, তারপরে চিপগুলি রঙ পরিবর্তন করে প্রতিপক্ষের কাছে যেতে হবে। বিজয় তারই যায় যে সবচেয়ে বড় এলাকা দখল করে।

1980 সালে, হিরোশি ইনোয়ে ওথেলো ওয়ার্ল্ড চ্যাম্পিয়ন ছিলেন এবং মুর প্রোগ্রামকে 5-1 এ সহজেই পরাজিত করেছিলেন।
পরবর্তীতে, প্রোগ্রামগুলি প্রতিপক্ষের চালগুলি (প্রায় 25টি চাল দ্বারা) গণনা করতে শিখেছিল এবং যখন 1997 সালে বিশ্ব চ্যাম্পিয়ন তাকেশি মুরাকামির সাথে লজিস্টেলো সিস্টেমের সাথে একটি রিম্যাচে দেখা হয়েছিল, তখন স্কোরটি সফ্টওয়্যারের পক্ষে 0:6 ছিল।

ব্যাকগ্যামন
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানুষের উপর ব্যাকগ্যামনের সুবিধার জন্য বিশ্ব চিঠিপত্র দাবা চ্যাম্পিয়ন (এবং এরকম আছে) হ্যান্স বার্লিনার, যিনি BKG 9.8 প্রোগ্রাম লিখেছেন। এবং 1979 সালে, প্রোগ্রামটি বিশ্ব ব্যাকগ্যামন চ্যাম্পিয়ন লুইগি ভিলার চেয়ে শক্তিশালী হয়ে উঠল।

এটি বিশ্বাস করা হয় যে সেই গেমটিতে কম্পিউটারটি ভাগ্যবান ছিল (ভাল পাশা বেশ কয়েকবার পড়েছিল), তবে অন্য কেউ বারবার রিম্যাচে লড়াই করতে চায়নি, বিশেষ করে সেই সময় থেকে সফ্টওয়্যারটি বেশ কয়েকবার উন্নত হয়েছে।

দাবা
বিংশ শতাব্দীর মাঝামাঝি সময়ে দাবা পদ্ধতির বিকাশ শুরু হয়, বিকাশটি আইবিএম-এর ছিল। কিন্তু প্রোগ্রামটির জন্য গুরুতর এবং দীর্ঘ গণনার প্রয়োজনের কারণে, এই উদ্যোগটি 30 বছরের জন্য স্থগিত করতে হয়েছিল। 1996 সালে, গ্যারি কাসপারভকে "দাবা মস্তিষ্ক" - ডিপ ব্লু কম্পিউটারের বিরুদ্ধে দাঁড় করানো হয়েছিল।

ম্যাচটি মানুষের পক্ষে শেষ হয়েছে: 3 জয়, 2 ড্র, 1 পরাজয়। এক বছর পরে, ম্যাচটি পুনরাবৃত্তি হয়েছিল, এবং এবার ডিপ ব্লু আরও প্রস্তুত ছিল। তবুও, সিস্টেমটি প্রতি সেকেন্ডে 200 মিলিয়ন অবস্থানের মূল্যায়ন করেছে। এবং যদিও হ্যারি পরে পুনরুদ্ধার করতে চেয়েছিল, আইবিএম অর্থহীন বিবেচনা করে তা প্রত্যাখ্যান করেছিল।

চেকার (এক ধরনের চেকার)
মেরিয়ন টিন্সলে তার ক্যারিয়ার জুড়ে চেকার্স চ্যাম্পিয়ন ছিলেন। এবং যখন 1992 সালে তিনি আলবার্টা বিশ্ববিদ্যালয়ে (কানাডা) বিকশিত একটি সিস্টেমের সাথে দেখা করেছিলেন, তখন বিজয় ছিল তার। 39টি খেলার মধ্যে - 4টি জয়, 2টিতে পরাজয় এবং 33টি ড্র।

2 বছর পরে, একটি প্রতিশোধ নেওয়া হয়েছিল, তবে টিনসলে স্বাস্থ্য সমস্যার কারণে প্রতিযোগিতা থেকে প্রত্যাহার করে নিয়েছিল (অস্বীকৃতির সময় 6টি ড্র গেম ছিল), এবং বিজয় সিস্টেমে চলে যায়। তারপর থেকে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অনেক শক্তিশালী হয়ে উঠেছে: 2007 সালে, কানাডিয়ানরা তৈরির ঘোষণা দেয় আদর্শ ব্যবস্থা, এবং অন্য কেউ তাকে চেকারে মারতে চেষ্টা করছে না।

স্ক্র্যাবল
এই গেমটিতে কম্পিউটারের বিজয় এমনকি প্রথম রাউন্ডেও সহজ ছিল: বিশ্ব চ্যাম্পিয়ন ডেভিড বয়েস 2006 সালে রোবো-প্রতিদ্বন্দ্বী কোয়াকলের কাছে পরাজিত হয়েছিল।

যাইহোক, এই প্রোগ্রামটি ওয়েবে উপলব্ধ, এবং আপনি এটি দিয়ে আপনার শক্তি পরিমাপ করতে পারেন এবং সম্ভবত আপনি "মানুষ" দলের বিজয় আনবেন।

যাওয়া
এই গেমটি প্রাচীন চীনে দুই হাজার বছরেরও বেশি আগে আবির্ভূত হয়েছিল, কিন্তু গেমটিতে এত দীর্ঘ অভিজ্ঞতা থাকা সত্ত্বেও, লোকেরা এখনও হারিয়েছিল। কোর্টে (19 × 19) দুজন খেলোয়াড় তাদের পাথর (কালো/সাদা) রাখে, যে বেশি পয়েন্ট স্কোর করে (চিপগুলি একটি লাইনে গণনা করা হয়) জয়ী হয়। একদিকে, সবকিছুই সহজ, তবে আগ্রহটি সম্ভাব্য বিকল্প এবং চালনার বিভিন্নতার মধ্যে রয়েছে।

এটি AlphaGo এর বিকাশকারীদের জন্যও আকর্ষণীয় ছিল (গুগলের পৃষ্ঠপোষকতায় তৈরি) এমন একটি সিস্টেম তৈরি করা যা হাজার হাজার বিকল্প গণনা করতে পারে। প্রথমে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অন্যান্য সফ্টওয়্যার দিয়ে তার হাত চেষ্টা করেছিল, এবং যখন 500টি গেমের মধ্যে 499টি আলফাগোর জন্য ছিল, তখন এটি তিনবারের ইউরোপীয় চ্যাম্পিয়ন ফ্যান হুইকে নিয়েছিল। চ্যাম্পিয়নের কোন সুযোগ ছিল না: 5:0।

টেলিভিশন
আপনি কি কুইজ শোতে প্রশ্নের উত্তর দিতে পছন্দ করেন? আইবিএম থেকে ওয়াটসন রোবটের বিকাশকারীরাও প্রতিরোধ করতে পারেনি এবং 2011 সালে ওয়াটসন ঝুঁকিতে অংশগ্রহণকারী হিসাবে অভিনয় করেছিলেন! ব্র্যাড রুটার এবং কেন জেনিংস - তার বিরোধীরা শোয়ের রেকর্ডধারী হওয়া সত্ত্বেও তিনি জিতেছিলেন, এবং জেতা মিলিয়ন ডলার দাতব্য সংস্থায় দান করা হয়েছিল।

এবং যদিও কম্পিউটার ইতিমধ্যে মানুষের উপর তার বুদ্ধিবৃত্তিক এবং যৌক্তিক শ্রেষ্ঠত্ব দেখিয়েছে, তবুও এটি বিকাশ অব্যাহত রয়েছে। সুতরাং আলিবাবা গ্রুপ এবং মাইক্রোসফ্ট (উন্নয়নগুলি সমান্তরালভাবে পরিচালিত হয়েছিল) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উপস্থাপন করেছিল, যা পরিণত হয়েছিল একজন মানুষের চেয়ে শক্তিশালীপড়ার বোধগম্যতায়।
স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটির পরীক্ষাটি উইকিপিডিয়া লাইব্রেরি থেকে পাঁচশো নিবন্ধের উপর ভিত্তি করে 100,000 এর বেশি প্রশ্ন।

একজন ব্যক্তির জন্য সেরা সূচক হল 82.304 পয়েন্ট, আলিবাবার ফলাফল হল 82.44, মাইক্রোসফ্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক হল 82.605। ফলাফলগুলি নির্দেশ করে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উচ্চ নির্ভুলতার সাথে যেকোনো প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম, যার মানে হল যে প্রযুক্তিগুলি গ্রাহকদের, রোগীদের, যাদুঘরের দর্শনার্থীদের সেবা করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

কম্পিউটার গেমগুলিও প্রোগ্রাম দ্বারা বশীভূত হয়েছিল। অনুষ্ঠান জিতেছে অনুষ্ঠান: কে ভেবেছিল এই ভবিষ্যৎ এত কাছে? জনপ্রিয় গেম Quake III, যেখানে খেলোয়াড়রা গ্ল্যাডিয়েটর হয়, ইস্পোর্টসে খুবই জনপ্রিয়। তবে এখানে সেরারা মানুষ নয়, গুগলের একটি বিভাগ দ্বারা তৈরি ডিপমাইন্ড বট দল। এবং যদিও যুদ্ধটি একটি ছোট সংস্করণে অনুষ্ঠিত হয়েছিল, গণনা অনুসারে, 73% বৈচিত্র সহ, বটটি যে কোনও প্রতিযোগিতায় জয়ী হত।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এমন শ্রেষ্ঠত্ব কি বিপজ্জনক নাকি? কেউ নিশ্চিতভাবে উত্তর দিতে পারে না। এবং শেষ পর্যন্ত, এই উত্তরটি মূল হবে না, কারণ মূল জিনিসটি সত্য নয় যে একজন ব্যক্তি কম্পিউটারের চেয়ে নিকৃষ্ট, তবে আমরা এই সম্ভাবনাটি আমাদের নিজের সুবিধার জন্য ব্যবহার করতে পারি কিনা। আমরা দেখতে পাচ্ছি, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একজন ব্যক্তিকে পরাজিত করে এবং জেতার কোনো সুযোগই ছাড়ে না।

সংস্কৃতি গবেষণামূলক। ক্যান্ড পেড সায়েন্সেস। রোস্তভ-অন-ডন। 2003।

2. আজারোভা ই.এ. পারিবারিক শিক্ষার ধ্বংসাত্মক রূপ, প্রকৃত সমস্যাআধুনিকতা, শেষ সময়ের অপরাধ: আধ্যাত্মিক, নৈতিক এবং অপরাধমূলক দিক। - রোস্তভ-অন-ডন: পাবলিশিং হাউস অফ দ্য রাশিয়ান স্টেট পেডাগোজিকাল ইউনিভার্সিটি, 2005।

3.Gabdrev GSH. মনোবিজ্ঞানে উদ্বেগের সমস্যার প্রধান দিকগুলি // স্কুল মনোবিজ্ঞানী। - 2004. - N° 8. - S. 9।

4. এনিকোলোপভ এস.এন. পারিবারিক সহিংসতার সমস্যা // মনোবিজ্ঞানের সমস্যা। -2002। -#5-6।

5. Tseluiko V.M. একটি অকার্যকর পরিবারের মনোবিজ্ঞান: শিক্ষক এবং পিতামাতার জন্য একটি বই। - এম.: পাবলিশিং হাউস VLADOS-PRESS, 2003।

6. শাপার ভি.বি. ব্যবহারিক মনোবিজ্ঞান। পিতামাতা এবং শিশুদের মধ্যে সম্পর্কের সাইকোডায়াগনস্টিকস। - রোস্তভ n/a: ফিনিক্স, 2006।

© Azarova E.A., Zhulina G.N., 2016

এ.আই. আলিফিরভ

ক্যান্ড ped বিজ্ঞান, সহযোগী অধ্যাপক, RSSU, মস্কো, রাশিয়ান ফেডারেশন

আই.ভি. মিখাইলোভা ক্যান্ড। ped বিজ্ঞান, সহযোগী অধ্যাপক, RSSU, মস্কো, রাশিয়ান ফেডারেশন

দাবায় "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা"

টীকা

নিবন্ধটি একজন ব্যক্তির বৌদ্ধিক কার্যকলাপের সাথে তুলনীয় বুদ্ধিবৃত্তিক কার্যকলাপ পরিচালনা করতে সক্ষম সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার ব্যবহারের উদ্ভব নিয়ে আলোচনা করে।

কীওয়ার্ড

দাবা, দাবা প্রোগ্রাম, দাবাতে কম্পিউটার প্রযুক্তি।

আজ, "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" (AI) শব্দটি মানুষের বুদ্ধিবৃত্তিক কার্যকলাপের সাথে তুলনীয় বুদ্ধিবৃত্তিক কার্যকলাপ পরিচালনা করতে সক্ষম সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার তৈরির তত্ত্বকে বোঝায়। ব্যবহারিক সমস্যাগুলি সমাধান করার সময়, তারা প্রায়শই তালিকা থেকে কাজটি ব্যবহার করে, যখন বিবেচনা করে যে যদি একটি কম্পিউটার সিস্টেম এই সমস্যাগুলি সমাধান করতে সক্ষম হয় তবে এটি একটি এআই সিস্টেম। প্রায়শই এই তালিকায় দাবা খেলা, উপপাদ্য প্রমাণ করা, প্রাথমিক অসম্পূর্ণ ডেটা সেটে ডায়াগনস্টিক সমস্যা সমাধান, প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা, শেখার এবং স্ব-শিখার ক্ষমতা, বস্তুর শ্রেণীবিভাগ করার ক্ষমতা এবং প্রজন্মের উপর ভিত্তি করে নতুন জ্ঞান তৈরি করার ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত থাকে। নতুন নিয়ম এবং নিয়মিতকরণ মডেলের জ্ঞান।

সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা এক নতুন বিজ্ঞান- সাইবারনেটিক্স একটি সমস্যা হয়ে দাঁড়িয়েছে, কীভাবে ব্যবস্থাপনা উন্নত করা যায়, কীভাবে সিদ্ধান্ত গ্রহণের উন্নতি করা যায়। সাইবারনেটিক্সের প্রতিষ্ঠাতাদের একজন সি. শ্যানন দাবা কম্পিউটারকে অনুরূপ নিয়ন্ত্রণ সমস্যা সমাধানের জন্য একটি মডেল হিসেবে ব্যবহার করার জন্য দাবাকে আনুষ্ঠানিককরণ এবং প্রোগ্রাম করার প্রস্তাব করেছিলেন। কে. শ্যাননের কর্তৃত্ব এতটাই মহান ছিল যে তার ধারণাগুলি অবিলম্বে একটি নতুন বৈজ্ঞানিক দিকনির্দেশনার ভিত্তি স্থাপন করেছিল। কে. শ্যাননের ধারণাগুলি এ. টুরিং, কে. জুস, ডি. প্রিন্সের কাজে ব্যবহৃত হয়েছিল।

তথ্য তত্ত্বের লেখক। কে. শ্যানন, লিখেছেন: "দাবা মেশিনটি শুরু করার জন্য আদর্শ, কারণ (1) কাজটি স্পষ্টভাবে অনুমোদিত ক্রিয়াকলাপ (চালগুলি) এবং চূড়ান্ত লক্ষ্য (চেকমেট) দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়; (2) তুচ্ছ হওয়া খুব সহজ নয় , এবং একটি সন্তোষজনক সমাধান প্রাপ্ত করা খুব কঠিন নয়; (3) বিশ্বাস করুন যে দাবাতে দক্ষ খেলার জন্য "চিন্তা" প্রয়োজন, এই সমস্যার সমাধান আমাদেরকে যান্ত্রিক চিন্তার ক্ষমতার প্রশংসা করতে বা আমাদের "চিন্তা" ধারণাকে সীমিত করতে পরিচালিত করবে। "; (4) দাবার বিচ্ছিন্ন কাঠামো আধুনিক কম্পিউটারের ডিজিটাল প্রকৃতির সাথে ভালভাবে ফিট করে।"

পরে, দাবা প্রাকৃতিক এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মধ্যে একটি প্রতিযোগিতার বিষয় হয়ে ওঠে এবং কম্পিউটারের বিরুদ্ধে বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় দাবা খেলোয়াড়দের দ্বারা বেশ কয়েকটি ম্যাচ খেলা হয়। 1995 সালে, জনপ্রিয় ওয়্যার্ড ম্যাগাজিনের সাথে একটি সাক্ষাত্কারে, G.K. কাসপারভ দাবা খেলা সম্পর্কে তার দৃষ্টিভঙ্গির রূপরেখা দিয়েছিলেন: "দাবা গণিত নয়। এটি কল্পনা এবং কল্পনা, এটি মানুষের যুক্তি, একটি পূর্বাভাসযোগ্য ফলাফল সহ একটি খেলা নয়। আমি মনে করি না যে তাত্ত্বিকভাবে দাবা খেলার সাথে মানানসই হতে পারে। সূত্র বা অ্যালগরিদমের সেট।" দুই বছর পর, DEEP BLUE সুপার কম্পিউটার, 13 তম বিশ্ব চ্যাম্পিয়ন জি.কে. ছয়টি খেলার রিম্যাচে কাসপারোভা দাবা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্ভাবনার প্রশ্নকে এজেন্ডা থেকে সরিয়ে দিয়েছে। ডিপ ব্লু মেমরিতে সমস্ত গেমের একটি সম্পূর্ণ ডাটাবেস রাখা হয়েছে এবং শুধুমাত্র গণনার মাধ্যমে কৌশল বিশ্লেষণ করা হয়েছে। ম্যাচের পর জি.কে. কাসপারভ তার দৃষ্টিভঙ্গি পরিবর্তন করেছেন, স্বীকার করেছেন যে: "দাবা হল একমাত্র ক্ষেত্র যেখানে একজন মানুষের অন্তর্দৃষ্টি এবং সৃজনশীলতাকে শক্তি এবং মেশিনের সাথে তুলনা করতে পারে।" ম্যাচটি ক্লাসিক্যাল এবং কম্পিউটার দাবা উভয়ের বিকাশের গতিপথ পরিবর্তন করে। প্রশিক্ষণ ব্যবস্থায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহায়তা ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে। ডি.আই. ব্রনস্টেইন তার "ডেভিড বনাম গলিয়াথ" (2003) বইয়ে লিখেছেন: "বটভিনিক বিশ্বাস করতেন যে দাবা হল বিশ্লেষণের শিল্প, এবং অ্যান্ডারসন, মরফি, জুকারটর্টের মতো একাকী ইমপ্রোভাইজারদের সময় চিরতরে চলে গেছে। আধুনিক দাবার দিকে তাকালে, আমাদের অবশ্যই স্বীকার করতে হবে। যে বটভিনিক সঠিক বলে প্রমাণিত হয়েছিল। "কম্পিউটার ছেলেরা" হোম বিশ্লেষণের প্রয়োজনীয়তার বিষয়ে তার ধারণাটিকে অযৌক্তিকতার পর্যায়ে নিয়ে গিয়েছিল। তারা এমনকি এই সত্যটিও আড়াল করে না যে তারা একটি পরিষ্কার ফলাফলের জন্য খোলার বৈচিত্র্যকে পালিশ করছে। লিনারেস (2000) টুর্নামেন্টে, হাঙ্গেরিয়ান লেকো কোনো বিব্রতকর চিহ্ন ছাড়াই স্বীকার করেছেন যে আনন্দের সাথে পুরো খেলাটি তার কম্পিউটারে ছিল!"।

ব্যবহৃত সাহিত্যের তালিকা:

1. আলিফিরভ এ.আই. মাধ্যমিকে ক্যারিয়ার গাইডেন্স কাজ সাধারণ শিক্ষার স্কুলদাবা এর মাধ্যমে / আলিফিরভ এ.আই. // বিজ্ঞান এবং শিক্ষার বিকাশের সমস্যা: তত্ত্ব এবং অনুশীলন। সংগ্রহ বৈজ্ঞানিক কাগজপত্র 31 আগস্ট, 2015-এ আন্তর্জাতিক বৈজ্ঞানিক ও ব্যবহারিক সম্মেলনের উপকরণের উপর ভিত্তি করে: 3টি অংশে। দ্বিতীয় খণ্ড। এম.: "এআর-কনসাল্ট", 2015 - এস. 13-14।

2. মিখাইলোভা I.V., Alifirov A.I. দাবা খেলোয়াড়দের কৌশলগত কর্ম / মিখাইলোভা I.V., Alifirov A.I. // বৈজ্ঞানিক গবেষণার ফলাফল আন্তর্জাতিক বৈজ্ঞানিক-ব্যবহারিক সম্মেলনের নিবন্ধের সংগ্রহ। ব্যবস্থাপনা সম্পাদক: সুকিয়াসিয়ান আসাতুর আলবার্টোভিচ (ফেব্রুয়ারি 15, 2016) 4 ঘন্টায়। P/3 - উফা: AETERNA। -2016.এস. 119-121।

3. মিখাইলোভা I.V., Alifirov A.I. দাবা খেলোয়াড়দের স্কিম দ্বারা চিন্তার পদ্ধতির তাত্ত্বিক এবং পদ্ধতিগত ভিত্তি / মিখাইলোভা I.V., Alifirov A.I. // বৈজ্ঞানিক গবেষণার ফলাফল আন্তর্জাতিক বৈজ্ঞানিক-ব্যবহারিক সম্মেলনের নিবন্ধের সংগ্রহ। ব্যবস্থাপনা সম্পাদক: সুকিয়াসিয়ান আসাতুর আলবার্টোভিচ (ফেব্রুয়ারি 15, 2016) 4 ঘন্টায়। P/3 - উফা: AETERNA। - 2016. এস. 123-125।

4. মিখাইলোভা আই.ভি. কম্পিউটার দাবা প্রোগ্রাম এবং "ইন্টারনেট" এর সাহায্যে তরুণ উচ্চ যোগ্য দাবা খেলোয়াড়দের প্রশিক্ষণ: লেখক। dis ... ক্যান্ড ped বিজ্ঞান: 13.00.04 / মিখাইলোভা ইরিনা ভিটালিভনা; আরএসইউপিসি। - এম।, 2005। - 24 পি।

© Alifirov A.I., Mikhailova I.V., 2016

UDC 378.046.2

এ.আই. আলিফিরভ

শিশু বিজ্ঞানের প্রার্থী, আরএসএসইউ, মস্কোর সহযোগী অধ্যাপক, আরএফ ভি.ভি. Fedchuk, Ph.D.

এলএলসি "সমৃদ্ধি", সিনিয়র প্রশিক্ষক পদ্ধতিবিদ, মস্কো, রাশিয়ান ফেডারেশন কিশোর-কিশোরীদের শারীরিক স্বাস্থ্যের স্তরের অধ্যয়ন

টীকা

নিবন্ধটি সমস্যা নিয়ে আলোচনা করে শারীরিক স্বাস্থ্যকিশোর এবং বিভিন্ন কারণের প্রভাব

গ্রীশানিন ই.এ. ডুরিন এস.ভি. বিষয়বস্তু 1. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি? 2. জ্ঞানের ভিত্তি সম্পর্কে। 3. পরীক্ষামূলক কাজ। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা. XX শতাব্দীর 60 এর দশকে, কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি নতুন শাখা উপস্থিত হয়েছিল, যাকে "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" বলা হয়েছিল। AT বিশ্বকোষীয় অভিধানলেখা আছে: "বুদ্ধি (অর্থাৎ বুদ্ধিবৃত্তি থেকে - জ্ঞান, বোঝার, যুক্তি) - চিন্তা করার ক্ষমতা, যুক্তিযুক্ত জ্ঞান।" সম্পূর্ণ পরিমাণে, এই ক্ষমতা শুধুমাত্র মানুষের জন্য অদ্ভুত। বিজ্ঞানের অধ্যয়নের বিষয় "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" মানুষের চিন্তাভাবনা। বিজ্ঞানীরা প্রশ্নের উত্তর খুঁজছেন: একজন ব্যক্তি কীভাবে চিন্তা করেন? এই গবেষণার উদ্দেশ্য একটি মডেল তৈরি করা হয় মানুষের বুদ্ধিমত্তাএবং এটি একটি কম্পিউটারে প্রয়োগ করুন। কিছুটা সরলীকৃত, উপরের লক্ষ্যটি এইরকম শোনাচ্ছে: - মেশিনকে ভাবতে শেখানো। একটি সমস্যা সমাধান করতে শুরু করে, একজন ব্যক্তির প্রায়শই কর্মের একটি স্পষ্ট প্রোগ্রাম থাকে না। কাজের ফাঁকে তিনি নিজেই এই প্রোগ্রাম তৈরি করেন। উদাহরণস্বরূপ, দাবা খেলার সময়, একজন দাবা খেলোয়াড় খেলার নিয়মগুলি জানেন এবং খেলাটি জেতার লক্ষ্য রাখেন। তার কর্ম পূর্ব-প্রোগ্রাম করা হয় না. তারা প্রতিপক্ষের কর্মের উপর, বোর্ডে উদীয়মান অবস্থানের উপর, দ্রুত বুদ্ধির উপর নির্ভর করে এবং ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতাদাবা খেলুড়ে. আরো অনেক ধরনের আছে মানুষের কার্যকলাপযা আগে থেকে প্রোগ্রাম করা যায় না। উদাহরণস্বরূপ, সঙ্গীত এবং কবিতা রচনা, একটি উপপাদ্য প্রমাণ, থেকে সাহিত্য অনুবাদ বিদেশী ভাষা , রোগ নির্ণয় ও চিকিৎসা এবং আরো অনেক কিছু। আপনি ভাল করেই জানেন যে কম্পিউটার প্রোগ্রাম অনুযায়ী যে কোন কাজ করে। প্রোগ্রামগুলি মানুষ দ্বারা লিখিত হয়, এবং কম্পিউটার আনুষ্ঠানিকভাবে সেগুলি চালায়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমের বিকাশকারীরা সমস্যার অবস্থার উপর ভিত্তি করে স্বাধীনভাবে তার কর্মের একটি প্রোগ্রাম তৈরি করতে একজন ব্যক্তির মতো একটি মেশিনকে শেখানোর চেষ্টা করছেন। আপনি এটিও বলতে পারেন: লক্ষ্য হল কম্পিউটারকে একজন আনুষ্ঠানিক নির্বাহক থেকে একজন বুদ্ধিজীবী নির্বাহকতে পরিণত করা। আনুষ্ঠানিক নির্বাহক ডাটা প্রোগ্রাম প্রোগ্রামের ফলাফল নির্বাহ বুদ্ধিমান নির্বাহক ডেটা প্রোগ্রামের নির্মান প্রোগ্রাম ফলাফল নির্বাহের আনুষ্ঠানিক এবং বুদ্ধিজীবী নির্বাহকের কার্যকারিতার মডেল যে কোন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম একটি নির্দিষ্ট বিষয়ের মধ্যে কাজ করে (চিকিৎসা ডায়াগনস্টিকস, আইন, গণিত, অর্থনীতি, ইত্যাদি .) একজন বিশেষজ্ঞের মতো, একজন কম্পিউটারকে অবশ্যই এই ক্ষেত্রে জ্ঞান থাকতে হবে। একটি নির্দিষ্ট বিষয় এলাকায় জ্ঞান, একটি নির্দিষ্ট উপায়ে আনুষ্ঠানিকভাবে এবং একটি কম্পিউটারের স্মৃতিতে এমবেড করা, একটি কম্পিউটার জ্ঞান ভিত্তি বলা হয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি জ্যামিতির সমস্যা সমাধানের জন্য একটি কম্পিউটার ব্যবহার করতে চান। যদি সমস্যা বইতে বিভিন্ন বিষয়বস্তুর 500টি কাজ থাকে তবে একটি কম্পিউটারের প্রথাগত ব্যবহারের সাথে 500টি প্রোগ্রাম লিখতে হবে। যদি একজন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশেষজ্ঞ এই সমস্যাটি গ্রহণ করেন, তবে তিনি সম্পূর্ণ ভিন্ন উপায়ে এটির সাথে যোগাযোগ করবেন। সে কম্পিউটারে জ্যামিতির জ্ঞান রাখবে (যেমন শিক্ষকের জ্ঞান আপনার মধ্যে পাড়া)। এই জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে এবং যৌক্তিক যুক্তির একটি বিশেষ অ্যালগরিদমের সাহায্যে, কম্পিউটার 500টি সমস্যার যেকোনো একটি সমাধান করবে। এটি করার জন্য, তাকে শুধুমাত্র সমস্যার অবস্থা বলতে যথেষ্ট হবে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি তাদের মধ্যে এমবেড করা জ্ঞানের ভিত্তিতে কাজ করে। প্রতিটি শিক্ষার্থী জানে যে কোনো সমস্যা সমাধানের জন্য, নিয়ম, আইন, সূত্র মনে রাখা যথেষ্ট নয়, তবে আপনাকে এখনও এই জ্ঞান চিন্তা, যুক্তি এবং প্রয়োগ করতে সক্ষম হতে হবে। মানুষের চিন্তাভাবনা দুটি উপাদানের উপর ভিত্তি করে: জ্ঞানের স্টক এবং যৌক্তিকভাবে যুক্তি করার ক্ষমতা। এটি একটি কম্পিউটারে বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরিতে দুটি প্রধান কাজকে বোঝায়: - জ্ঞান মডেলিং (জ্ঞান হিসাবে কম্পিউটার মেমরিতে তাদের প্রবেশ করার জন্য জ্ঞানের ফর্মালাইজেশন পদ্ধতির বিকাশ ভিত্তি); - যুক্তির মডেলিং (কম্পিউটার প্রোগ্রাম তৈরি করা যা বিভিন্ন সমস্যা সমাধানে মানুষের চিন্তার যুক্তি অনুকরণ করে)। বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলির মধ্যে একটি। সাধারণত "বিশেষজ্ঞ" শব্দটি একটি নির্দিষ্ট এলাকায় মহান জ্ঞান এবং অভিজ্ঞতা সম্পন্ন ব্যক্তিকে বোঝায়। এই স্তরের জ্ঞান কম্পিউটার বিশেষজ্ঞ সিস্টেমে এমবেড করা হয়. বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের উদ্দেশ্য হল ব্যবহারকারীর সাথে পরামর্শ করা, সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করা। এই ধরনের সহায়তা চরম পরিস্থিতিতে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে, উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রযুক্তিগত দুর্ঘটনার পরিস্থিতিতে, একটি জরুরি অপারেশন, গাড়ি চালানোর সময়। কম্পিউটার চাপের বিষয় নয়। তিনি দ্রুত সর্বোত্তম, নিরাপদ সমাধান খুঁজে পাবেন এবং ব্যক্তিকে এটি অফার করবেন। যাইহোক, চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত ব্যক্তি দ্বারা নেওয়া হয়। সংক্ষেপে প্রধান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি শাখা। AI এর বিষয় মানুষের চিন্তাভাবনা; লক্ষ্য একটি কম্পিউটারে বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরি করা হয়. যেসব ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবস্থা তৈরি করা হচ্ছে তার উদাহরণ: দাবা এবং অন্যান্য খেলা, কবিতা ও সঙ্গীত লেখা, এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় পাঠ্য অনুবাদ করা, রোবোটিক্স, ফরেনসিক (আঙুলের ছাপ সনাক্তকরণ ইত্যাদি), চিকিৎসা নির্ণয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি একটি নির্দিষ্ট এলাকায় এম্বেড করা জ্ঞানের ভিত্তিতে কাজ করে। একটি কম্পিউটারের মেমরিতে এমবেড করা নলেজ মডেলকে কম্পিউটার নলেজ বেস বলা হয়। মানুষের চিন্তাভাবনা দুটি উপাদানের উপর ভিত্তি করে: জ্ঞানের স্টক এবং যুক্তিযুক্তভাবে যুক্তি করার ক্ষমতা। এআই সিস্টেম একটি যুক্তি মডেল (মানব যুক্তি) বাস্তবায়ন করে। জ্ঞানের ভিত্তি এবং যুক্তির মডেলের উপর ভিত্তি করে, এআই সিস্টেম নিজেই কোনও সমস্যা সমাধানের সময় তার কাজ প্রোগ্রাম করে। একটি বিশেষজ্ঞ সিস্টেম হল একটি এআই সিস্টেম যা একটি নির্দিষ্ট বিষয়ের ক্ষেত্রে একজন বিশেষজ্ঞের জ্ঞান এবং অভিজ্ঞতা ধারণ করে। এখানে জ্ঞানের ভিত্তি "আত্মীয়" এর রচনা: তথ্য: লিও আন্দ্রেয়ের পিতা; লিও পিটারের পিতা; আন্দ্রেই - আলেক্সির বাবা; পিটার হলেন মাইকেলের পিতা; পিটার দিমিত্রির বাবা। নিয়ম: প্রত্যেক মানুষ তার পিতার পুত্র; পিতামহ - পিতার পিতা; ভাই একই পিতার পুত্র; চাচা - বাবার ভাই; ভাতিজা - ভাইয়ের ছেলে; নাতি এক ছেলের ছেলে। এসব তথ্য ও নিয়মের উপর ভিত্তি করে, যৌক্তিক যুক্তি দ্বারা, এই পরিবারের পুরুষদের মধ্যে সকল প্রকার পারিবারিক বন্ধন স্থাপন করা সম্ভব। জ্ঞানের ভিত্তির দুটি বৈশিষ্ট্যের প্রতি মনোযোগ দিন: - ঘটনাগুলি ব্যক্তিগত, এবং নিয়মগুলি সাধারণ (যেকোন পরিবারের জন্য ন্যায্য); - শুধুমাত্র মৌলিক তথ্য জ্ঞান বেস অন্তর্ভুক্ত করা হয়. প্রকৃতপক্ষে, অন্যান্য পারিবারিক বন্ধন নির্ধারণের নিয়মগুলি ব্যবহার করার জন্য কার পিতা কে তা জানা যথেষ্ট। এ ধরনের জ্ঞানভান্ডারের ভিত্তিতে পুরুষের মধ্যে আত্মীয়তার ক্ষেত্রে একটি বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থা গড়ে তোলা সম্ভব। অন্য পরিবারের সাথে এটি ব্যবহার করার জন্য, তথ্যের তালিকা পরিবর্তন করা যথেষ্ট এবং নিয়মগুলি অবশ্যই একই থাকবে। জ্ঞানের ভিত্তির সাথে ডাটাবেসের তুলনা করে, আমরা উপসংহারে পৌঁছেছি: ডাটাবেসে শুধুমাত্র তথ্য রয়েছে, জ্ঞানের ভিত্তিতে তথ্য এবং নিয়ম রয়েছে। হোম জ্ঞান বেস সম্পর্কে. আপনি ইতিমধ্যে "ডাটাবেস" ধারণার সাথে পরিচিত। একটি ডাটাবেস (DB) কম্পিউটার মেমরির কিছু বাস্তব সিস্টেমের একটি তথ্য মডেল। উপরে বলা হয়েছিল যে নলেজ বেস (কেবি) হল একটি নির্দিষ্ট বিষয়ের ক্ষেত্রে মানুষের জ্ঞানের একটি মডেল। আসুন একটি নির্দিষ্ট উদাহরণ ব্যবহার করে একটি ডাটাবেস এবং একটি জ্ঞান ভিত্তির মধ্যে পার্থক্য দেখাই। একই পরিবারের পুরুষদের মধ্যে পারিবারিক বন্ধনের উদাহরণে এই বিষয়টি বিবেচনা করুন। পারিবারিক গাছের গ্রাফিকাল আকারে তারা দেখতে কেমন তা এখানে: লিও পেত্র আন্দ্রেই মিখাইল দিমিত্রি আলেক্সি পারিবারিক গাছ এখানে লাইনগুলি একজন পিতা (উপরের স্তরে) এবং একটি পুত্রের (নীচ স্তরে) মধ্যে সম্পর্ককে উপস্থাপন করে। পারিবারিক বন্ধন পুরুষ লিও পুত্র পিতা দাদা ভাই ভাই চাচা ভাগ্নে জানেন না নাতি নাতনি আন্দ্রে, পিটার জানেন না জানেন না আন্দ্রে আলেক্সি লেভ জানেন না পিটারকে জানেন না মিখাইল দিমিত্রি না পিটারকে জানেন না মিখাইল, দিমিত্রি লেভ আন্দ্রেকে চেনেন না আলেক্সি না আলেক্সি না আন্দ্রে লেভ না মিখাইল না পাইটর লেভ দিমিত্রি আন্দ্রে না দিমিত্রি না পাইটর লেভ মিখাইল না না পাইটর আন্দ্রে আলেক্সি মিখাইল দিমিত্রি সারণি 9.1-এ, পারিবারিক বন্ধন সম্পর্কে তথ্য একই পুরুষদের মধ্যে প্রসারিত আকারে উপস্থাপিত হয়. একটি রিলেশনাল ডিবিএমএস ব্যবহার করে, এই টেবিলের উপর ভিত্তি করে একটি রিলেশনাল ডাটাবেস তৈরি করা সহজ। অনুরোধের সাথে তার দিকে ফিরে, আপনি নির্ধারণ করতে পারেন কে বাবা, দাদা, কার ভাই। এই টেবিলটি "পরিবার" বস্তুর একটি তথ্য মডেল। এখন জ্ঞানের ভিত্তি তৈরিতে এগিয়ে যাওয়া যাক। এখানে বিষয় ক্ষেত্র হল একই পরিবারের পুরুষদের মধ্যে পারিবারিক বন্ধন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, আছে বিভিন্ন ধরনেরজ্ঞান মডেল। আমরা তাদের মধ্যে শুধুমাত্র একটি বিবেচনা করব, যাকে যৌক্তিক জ্ঞান মডেল বলা হয়। এই পদ্ধতিটি PROLOG প্রোগ্রামিং সিস্টেমে ব্যবহৃত হয় (প্রলোগটি বইয়ের দ্বিতীয় অংশে আলোচনা করা হয়েছে)। যৌক্তিক মডেল অনুসারে, জ্ঞানের ভিত্তি তথ্য এবং নিয়ম নিয়ে গঠিত। এখন দেওয়া যাক সাধারণ সংজ্ঞা "তথ্য" এবং "বিধি" এর ধারণা। একটি সত্য একটি নির্দিষ্ট ঘটনা সম্পর্কে একটি বার্তা (তথ্য) একটি নির্দিষ্ট বস্তুর একটি সম্পত্তি সম্পর্কে, অন্যান্য বস্তুর সাথে তার সংযোগ সম্পর্কে। উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত বিবৃতিগুলি সত্য: - পাইন - শঙ্কুযুক্ত গাছ; - কলম্বাস 1492 সালে আমেরিকা আবিষ্কার করেন; - জলের ঘনত্ব 1 গ্রাম/সেমি; - রাজা সলোমন - রাজা ডেভিডের পুত্র; - লিও টলস্টয় একজন রাশিয়ান লেখক। একটি নিয়ম এমন একটি বিবৃতি যা একটি সত্যের চেয়ে বেশি সাধারণতা রয়েছে। নিয়ম অন্যদের মাধ্যমে কিছু ধারণাকে সংজ্ঞায়িত করে, বস্তুর বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে, প্রকৃতি বা সমাজের আইন প্রণয়ন করে। জ্ঞানের ভিত্তি হল একটি নির্দিষ্ট বিষয়ের ক্ষেত্রে মৌলিক তথ্য এবং নিয়মগুলির একটি সংগ্রহ। সম্প্রতি, একটি নতুন বিশেষত্ব "নলেজ ইঞ্জিনিয়ার" আবির্ভূত হয়েছে, যার কাজ জ্ঞানকে আনুষ্ঠানিক করা, জ্ঞানের ভিত্তিগুলি বিকাশ করা এবং তাদের উপর ভিত্তি করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম তৈরি করা। আমাদের উদাহরণ খুবই সহজ। এখানে কোন ঘটনাগুলি মৌলিক তা অনুমান করা এবং নিয়মগুলির একটি সম্পূর্ণ সেট তৈরি করা কঠিন নয়। আরো জটিল বিষয় এলাকায়, এই কাজ অনেক বেশি কঠিন. প্রায়শই শুধুমাত্র একজন প্রধান বিশেষজ্ঞ (বিশেষজ্ঞ) বা এই ক্ষেত্রের মহান জ্ঞান বিশিষ্ট বিশেষজ্ঞদের একটি দল এটি সমাধান করতে পারে। মূল বিষয় সম্পর্কে সংক্ষেপে। একটি নির্দিষ্ট বিষয় এলাকায় জ্ঞানের যৌক্তিক মডেল তথ্য এবং নিয়মের সমন্বয়ে গঠিত একটি জ্ঞান বেস দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়। একটি সত্য একটি নির্দিষ্ট ঘটনা সম্পর্কে তথ্য, একটি নির্দিষ্ট বস্তুর একটি সম্পত্তি সম্পর্কে, অন্যান্য বস্তুর সাথে তার সংযোগ সম্পর্কে। নিয়ম অন্যদের মাধ্যমে কিছু ধারণাকে সংজ্ঞায়িত করে, বস্তুর বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে, প্রকৃতি বা সমাজের আইন প্রণয়ন করে। জ্ঞানের ভিত্তির মধ্যে "শুধুমাত্র এই বিষয়ের ক্ষেত্রে মৌলিক তথ্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। হোম টেস্ট কাজ 1. 2. 3. 4. টাস্ক নং 1 টাস্ক নং 2 টাস্ক নং 3 টাস্ক নং 4 শেষ কবে নির্দেশনাটি "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" নামে পরিচিত "কম্পিউটার বিজ্ঞানে আবির্ভূত হয়? A. 50-এর দশকে B. 60-এর দশকে C. 70-এর দশকে D. 80-এর দশকে রাইট নেক্সট থিঙ্ক নেক্সট একটি জ্ঞানের ভিত্তি কী? একটি নির্দিষ্ট বস্তুর সম্পত্তি, অন্যান্য বস্তুর সঙ্গে এর সম্পর্ক সম্পর্কে B. জ্ঞানের ভিত্তি হল একটি নির্দিষ্ট বিষয়ের ক্ষেত্রে মৌলিক তথ্য এবং নিয়মগুলির একটি সেট। C. জ্ঞানের ভিত্তি হল D. জ্ঞানের ভিত্তি হল এমন একটি বিবৃতির বিকাশ যা জ্ঞান হিসাবে কম্পিউটার মেমরিতে প্রবেশ করার জন্য জ্ঞান আনুষ্ঠানিককরণ পদ্ধতির তথ্যের চেয়ে বেশি সাধারণতা রয়েছে ভিত্তি যুক্তি মডেলিং কি? A. কম্পিউটার প্রোগ্রাম তৈরি, B. বিভিন্ন সমস্যা সমাধানে মানুষের চিন্তার যুক্তির অনুকরণ পদ্ধতির বিকাশ। একটি জ্ঞান বেস হিসাবে কম্পিউটার সোল্ডারিং এ প্রবেশ করার জন্য জ্ঞানের আনুষ্ঠানিকীকরণ। C. এটি ডি-তে মানব জ্ঞানের একটি মডেল। এটি একটি নির্দিষ্ট বিষয় এলাকার জন্য একটি অ্যালগরিদম। অভিনয়কারীর ভাষায় রেকর্ড করা হয়েছে। একটি FACT কি? A. যেকোন বস্তুর সমন্বয়ে B. রচনা সম্পর্কে এই তথ্য এবং C. একটি নির্দিষ্ট D সম্পর্কে একটি বার্তা। এটি অনেকগুলি আন্তঃসংযুক্ত অংশ এবং সিস্টেমের কাঠামোর একটি নির্দিষ্ট ক্রম, সামগ্রিকভাবে বিদ্যমান একটি গ্রাফিকে উপস্থাপিত। ফর্ম একটি নির্দিষ্ট বস্তুর ঘটনা এবং সম্পত্তি, অন্যান্য বস্তুর সাথে এর সম্পর্ক। উপাদানগুলিকে একত্রিত করা যা সিস্টেম তৈরি করে।

ওপেন সোর্স থেকে তোলা ছবি

নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মাত্র 4 ঘন্টার প্রশিক্ষণে পৃথিবীর সেরা দাবা খেলোয়াড় হয়ে উঠেছেন! (ওয়েবসাইট)

আপনার কি মনে আছে ডিপ ব্লু দাবা সুপার কম্পিউটার 1996 সালে যখন রাশিয়ান চ্যাম্পিয়ন গ্যারি কাসপারভের বিরুদ্ধে প্রথম গেমটি জিতেছিল তখন কী একটি সংবেদন হয়েছিল? আমাদের স্বদেশী এখনও এই গেমটি জিতেছে তা সত্ত্বেও, তারপরেও এটি স্পষ্ট হয়ে গেছে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্রুত অগ্রসর হচ্ছে এবং একদিন সেরা দাবা খেলোয়াড় হয়ে উঠবে, তারপরে প্রোগ্রামটির সাথে খেলা মানুষের পক্ষে অকেজো হয়ে যাবে। একমাত্র প্রশ্ন বাকি ছিল কখন এটি ঘটবে।

সুপরিচিত কর্পোরেশন "গুগল" এর প্রতিনিধিরা জানিয়েছেন, অবশেষে এই সময় এসেছে। বিশেষজ্ঞদের মতে, মাত্র 4 ঘন্টার স্ব-অধ্যয়নের মধ্যে তাদের দ্বারা তৈরি আলফাজিরো নিউরাল নেটওয়ার্ক এই গেমের ইতিহাসে সবচেয়ে গুণী এবং ত্রুটিহীন দাবা খেলোয়াড়ে পরিণত হয়েছে। একটি অতি-শক্তিশালী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দাবা খেলতে শিখেছে, শুধুমাত্র এর নিয়মগুলো জেনেছে। নিজের সাথে 4 ঘন্টা খেলার পরে, রোবটটি নিখুঁতভাবে খেলতে শিখেছিল, সহজেই স্টকফিশ দাবা প্রোগ্রামকে পরাজিত করে, যা আগে সবচেয়ে নিখুঁত বলে মনে করা হত। কম্পিউটারগুলি 100টি গেম খেলেছে - "আলফাজিরো" তাদের মধ্যে 28টি জিততে পেরেছে এবং বাকি 72টি আঁকতে পেরেছে। একটি উন্নত নিউরাল নেটওয়ার্ক যা মানব মস্তিষ্কের কাজকে অনুকরণ করে ঝুঁকি নিতে এবং এমনকি এক ধরণের অন্তর্দৃষ্টি ব্যবহার করতে সক্ষম।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ওপর বিজয়ের স্বপ্ন দেখার আর প্রয়োজন নেই

এর আগে ‘আলফাজিরো’ মডেলরা সরাসরি দাবা খেলোয়াড়দের দেখে খেলা শিখেছে। বিকাশকারীরা ধরে নিয়েছিল যে এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে গেমের কৌশলগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে সহায়তা করবে। প্রকৃতপক্ষে, এটি প্রমাণিত হয়েছে যে লোকেদের দেখা কেবল প্রোগ্রামের বিকাশকে ধীর করে দেয়। যখন নিউরাল নেটওয়ার্ক তার নিজস্ব ডিভাইসে ছেড়ে দেওয়া হয়, তখন এর ক্ষমতা আকাশচুম্বী হয়। এখন গুগল ইঞ্জিনিয়াররা এই ধরনের প্রযুক্তি কীভাবে প্রয়োগ করা যায় তা নিয়ে ভাবছেন প্রকৃত সুবিধামানবতা, যেহেতু একটি দাবা খেলা, এমনকি সবচেয়ে গুণীজন, এর কোনো ব্যবহারিক উদ্দেশ্য নেই।

1968 সালে, বিখ্যাত ডেভিড লেভি একটি বাজি রেখেছিলেন যে পরবর্তী দশকের জন্য কোন প্রোগ্রাম তাকে পরাজিত করবে না। এই সমস্ত সময়, গ্র্যান্ডমাস্টার ক্রমাগত বিভিন্ন দাবা কম্পিউটারের সাথে প্রতিযোগিতা করছিলেন এবং প্রতিবারই তিনি তাদের মারতেন। 1978 সালে, তিনি দাবা 4.7 কে পরাজিত করেন, যা সেই সময়ের সবচেয়ে শক্তিশালী প্রোগ্রাম ছিল, একটি বাজি জিতেছিল। দুর্ভাগ্যবশত, এই দিনগুলিতে এমন কোনও আকর্ষণীয় মারামারি হবে না - আমাদের এখন শিখতে হবে কীভাবে একটি দুর্দান্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক অন্যটিকে পরাজিত করেছিল। জীবিত দাবা খেলোয়াড়রা আর এমন দানবদের পরাজিত করার স্বপ্ন দেখতে পারে না। এবং এটি মানুষের উপর এই ধরনের এআই বিজয়ের শুরু মাত্র...