স্কাইনেট বাস্তব, তবে এটি আমাদের ধ্বংস করবে না (আশা করি)

এটি অদ্ভুতভাবে উপযুক্ত ছিল যে পরিচালক জেমস ক্যামেরন ১৯ Sk৪ সালে স্কাইনেটের কাছে বিশ্ব পরিচয় করেছিলেন - কল্পিত সুপার এআই যা মানবতা নির্মূল করার চেষ্টা করেছিল 1984

টার্মিনেটর লোর অনুসারে, আমেরিকা যুক্তরাষ্ট্রের পারমাণবিক প্রতিরক্ষা ব্যবস্থা থেকে মানব উপাদানকে সরিয়ে দেওয়ার জন্য ১৯৯০-এর দশকের দিকে স্কাইনেট তৈরি করা হয়েছিল। কিন্তু তারপরে স্কাইনেট আত্ম-সচেতন হয়ে ওঠেন, একটি বৈশ্বিক পারমাণবিক হলোকাস্ট শুরু করেছিলেন এবং বেঁচে থাকা লোকদের ইয়াড্ডা ইয়াদদা যাদ্দাকে বের করার জন্য হত্যাকারী বটদের একটি বাহিনী তৈরি করেছিলেন।

অবশ্যই, সক্ষম রোবট বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মতো কিছু থাকার আগেও ভবিষ্যতের এই ডিসস্টোপিয়া অনেক আগে থেকেই ধারণা করা হয়েছিল। 2017 এর দ্রুত এগিয়ে এবং মানব-humanচ্ছিক প্রযুক্তি কেবল আসল বিশ্বেই নয়, প্রকৌশলীরা তাদের আরও বেশি দায়িত্ব দেওয়ার জন্য উপায় তৈরি করতে ঝাঁকুনি দিচ্ছেন। বিশ্বজুড়ে স্বায়ত্তশাসিত মিনি-স্কাইনেটস একটি (আশাবাদী হিতৈষী?) বাস্তবতা হয়ে উঠছে।

আমরা সম্ভবত পারমাণবিক প্রবর্তন কোডগুলির মতো অনিশ্চিত কোনও কিছু শীঘ্রই কোনও অ্যালগরিদমের হাতে তুলে দেব না, সমাজ অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলি চালানোর জন্য প্রযুক্তির উপর ক্রমশ নির্ভরশীল হয়ে উঠছে। আসলে, সেই পৃথিবী এত জটিল হয়ে উঠেছে যে এটি ব্যবহারিকভাবে একটি প্রয়োজনীয়তা। আমাদের অবকাঠামো কেবল অনলাইনেই আসেনি, এটি প্রত্যাশা করা ও প্রতিক্রিয়া করার ক্ষমতা অর্জন করছে। আমরা জটিল সিস্টেমে সুরক্ষা লঙ্ঘন, বিশ্বের বেশিরভাগ শেয়ারকে ব্যবসা করে এবং বিমানের ইঞ্জিনের অংশগুলির মতো জিনিসগুলি কখন ঘটেছিল তার আগে ভেঙে যেতে পারে এমন পূর্বাভাস দেওয়ার আগেও আমরা আমাদের অ্যালগরিদমকে দায়িত্ব দিয়েছি।

সে লক্ষ্যে ইঞ্জিনিয়াররা ভবিষ্যদ্বাণী এবং সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তার জন্য "ডিজিটাল যমজ" এর মতো জিনিসগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহার করছে। ডিজিটাল যমজ হ'ল আসল বস্তুর ভার্চুয়াল উপস্থাপনা (সাধারণত একটি বিদ্যুৎ কেন্দ্রের টারবাইনগুলির মতো গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামো)। এই যমজগণ কখন কিছু ব্যর্থ হতে পারে তা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করে (যার ফলে দেখাশোনাকারীরা themselves যা তারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্বয়ংক্রিয় are তাদের সমস্যা হওয়ার আগেই সমস্যাগুলি সমাধান করার অনুমতি দেয়)। তবে এআই যদি এক ধরণের বুদ্ধি হয় তবে ডিজিটাল যমজদের কল্পনা করার রূপ হিসাবে বর্ণনা করা কি সঠিক হবে?

"হ্যাঁ, এটি। তবে এটি আসলে কী জানে এবং এর অতীত ইতিহাস, সেইসাথে পরিবেশ এবং আপনি কীভাবে এটি ব্যবহার করছেন সে সম্পর্কে কেন্দ্রিক একটি কল্পনা রয়েছে, " জেনারেল ইলেক্ট্রিকের সফটওয়্যার রিসার্চের ভিপি ডঃ কলিন প্যারিস ব্যাখ্যা করেছেন এবং ডিজিটাল যমজ প্রযুক্তির একজন শীর্ষস্থানীয় বিকাশকারী, যিনি পিসি ম্যাগের সাক্ষাত্কার সিরিজ দ্য কনভোর সাম্প্রতিক অতিথি ছিলেন। "এই কল্পনাটি এটিকে বলছে 'এই ডেটার উপর ভিত্তি করে, আমার এই সময়ে বজায় রাখা দরকার হতে পারে।"

তবে ডিজিটাল যমজ একক উত্স থেকে ইনপুট নেওয়ার সুযোগ পায় না - তারা পুরো বহরের অভিজ্ঞতা কাজে লাগাতে সক্ষম হয়। যদি অ্যালগরিদম, উদাহরণস্বরূপ, পর্যবেক্ষণ করে যে একটি নির্দিষ্ট বিমানের অংশটি বর্ষার পরিস্থিতিতে 2, 000 ল্যান্ডিংয়ের পরে পরিধান করতে শুরু করে, তবে পরবর্তী সময় বিমানটি সার্ভিসিংয়ের জন্য যাওয়ার সময় এটি রক্ষণাবেক্ষণকারী ক্রুদের পিং করতে পারে। তবে একটি সিস্টেমকে সত্যিকারের বুদ্ধি দেওয়া আপনার গাড়ীর ড্যাশবোর্ডের "চেক-আপের সময়" চেয়ে বেশি; এটি সময়ের সাথে সাথে এর ক্ষমতা বাড়ানোর বিষয়ে about

"মেশিন লার্নিং" নামক এআইয়ের একটি ক্ষেত্র কম্পিউটারগুলিকে মানুষের মতামত থেকে পৃথক কাজগুলিতে আয়ত্ত করতে দেয়। সংগৃহীত অভিজ্ঞতার সাথে একত্রে এই সেলাই করা একটি মাতাল-মনের সুবিধার্থ করে যা সাধারণ জ্ঞানের অভাব তৈরি করে। এই ডিজিটাল জিটজিস্ট ছাড়া স্ব-ড্রাইভিং কারের মতো জটিল প্রযুক্তি কখনই সম্ভব হবে না।

একজন একক মানব প্রোগ্রামার - এমনকি প্রোগ্রামারদের একটি সেনাবাহিনী every প্রতিটি বাস্তব-বিশ্বের রাস্তার দৃশ্যের অনুমান করার জন্য সফ্টওয়্যারটি কারুকাজ করতে পারে না, তবে স্ব-চালিত গাড়িগুলি পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে শিখতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি হুইলচেয়ারে থাকা কোনও ব্যক্তিকে চিনতে পারে না, তবে এই উপন্যাসের আকৃতিতে মানুষ কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায় যে কোনও ব্যক্তি এবং একটি গাড়ির সাথে বৈশিষ্ট্যগুলি ভাগ করে দেয়, সফ্টওয়্যারটি জানতে পারে যে এটি এক ধরণের পথচারী যা উচিত যেমন বিবেচিত।

মানব চালকদের আচরণগুলি দেখে সফ্টওয়্যারটি কেবল উন্নতি করে না, অন্যান্য স্ব-চালিকা গাড়ি রাস্তায় চলার সময় কী কাজ করেছিল তাও রেকর্ড করে (এবং সম্ভবত আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে, কী করেনি)। এই সাম্প্রদায়িক শিক্ষার মাধ্যমে মেশিনগুলি অনেক অপ্রত্যাশিত ভেরিয়েবলগুলি নিয়ে একটি জটিল বিশ্বে নেভিগেট করতে দেয়।

আপনি যখন রোবোটিক্সের অগ্রগতির সাথে ভার্চুয়াল মডেলিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ প্রযুক্তিগুলিকে একত্রিত করেন, আপনি দেখতে পারেন কীভাবে পরিকাঠামো আরও স্বায়ত্তশাসিত হয়ে এগিয়ে যাবে। এই অটোমেশনটি বেকার দর্শন থেকে সমস্যাযুক্ত তবে এটি মানবতার জন্য সম্পূর্ণ ক্ষতি নয়।

"কিছু কাজ রয়েছে যা নিস্তেজ, নোংরা এবং বিপজ্জনক I আমি নিশ্চিত করতে চাই যে আমাদের সেই চাকরিতে খুব বেশি পরিমাণে মানুষ না থাকে, " প্যারিস ব্যাখ্যা করেন। "আমি আপনাকে একটি উদাহরণ দেব। আমাদের সমুদ্রের মাঝখানে তেলের রিগ রয়েছে যা তারা জ্বালানি জ্বালিয়ে দেওয়ার জন্য ব্যবহার করে। কেউ কেউ st স্তূপে উঠে দেখতে পাবে যে এটিতে মরিচা পড়েছে কিনা - ২০০ বাতাসে পা রেখে তারা দড়ি দিয়ে ঝুলছে, সেখানে প্রচণ্ড শক্তিশালী বাতাস বইছে। ভুলের সম্ভাবনা প্রচুর But তবে এখন আমাদের ড্রোন রয়েছে The ড্রোনগুলি ওখানে উঠে একটি বৃত্তে উড়ে যায় এবং ছবি তোলে। সফটওয়্যারটি মরিচা এবং ক্ষতি কোথায় রয়েছে তা বিশ্লেষণ করে So সুতরাং এখন আমাদের কোনও বিপজ্জনক জায়গায় রাখার দরকার নেই ""

রোবটগুলি ক্ষুদ্রতর, চৌকস এবং আরও সক্ষম হওয়ার সাথে সাথে আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে সভ্যতার উপর নির্ভরশীল সিস্টেমগুলি কীভাবে নিজেরাই বজায় রাখতে (এবং সম্ভবত এমনকি মেরামত ও বিল্ডিং) শিখতে পারে। এটি প্রায় যেন তারা জীবনের মতো সিস্টেমে বিকশিত হচ্ছে, যা শিখতে, কল্পনা করতে এবং প্রত্যাশা করতে পারে। আশা করি তারা একদিন আমাদের ধ্বংস করার সিদ্ধান্ত নেবে না।