জীবনের শুরু থেকেই আমরা সবাই একটি লক্ষ্য নিয়ে এগিয়ে যাই, যদিও আমাদের অনেকের ক্ষেত্রেই জন্মের পরপরই সেটি সুস্পষ্ট হয় না। কিন্তু কিছু প্রাণী জন্মের পরেই অবিশ্বাস্য দক্ষতা দেখাতে সক্ষম। যেমন- মাকড়সা জাল বুনতে পারে, তিমিরা সাঁতার কাটতে পারে। এসব দক্ষতার পিছনে মূল ভূমিকা পালন করে মস্তিষ্ক, যেখানে অসংখ্য নিউরাল সংযোগ থাকে যা আমাদের জটিল কাজগুলো নিয়ন্ত্রণ করতে সাহায্য করে। কিন্তু আশ্চর্যের ব্যাপার হলো, জিনোমে এ ধরনের তথ্য সংরক্ষণের জন্য খুব বেশি জায়গা নেই। এই বিষয়টি দীর্ঘদিন ধরে বিজ্ঞানীদের জন্য একটি ধাঁধা হয়ে দাঁড়িয়েছিল। তবে এই সমস্যার সম্ভাব্য সমাধান খুঁজে বের করেছেন Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL) এর অধ্যাপক অ্যান্থনি জাডর এবং আলেক্সেই কুলাকভ, যারা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) সাহায্যে এ বিষয়ে নতুন দৃষ্টিকোণ উন্মোচন করেছেন।
অ্যান্থনি জাডর প্রথমবার এই সমস্যা নিয়ে কাজ শুরু করার সময় একটি ভিন্ন চিন্তা উপস্থাপন করেন। তিনি ভাবেন, “জিনোমের সীমিত ধারণক্ষমতাই কি আমাদের এত বুদ্ধিমান করে তুলেছে?” অর্থাৎ, এটি হয়তো আমাদের একটি সুবিধা। কারণ এই সীমাবদ্ধতা আমাদের নতুন পরিবেশের সাথে দ্রুত মানিয়ে নিতে সাহায্য করে। এটি একটি বড় এবং সাহসী ধারণা, যা প্রমাণ করা বেশ কঠিন। আমরা তো কোটি কোটি বছরের বিবর্তনকে ল্যাব পরীক্ষার মাধ্যমে দেখাতে পারব না। এই ধারণা থেকেই উদ্ভব হয় “জেনোমিক বটলনেক” অ্যালগরিদমের।
আরও পড়ুনঃ প্রথমবারের মতো বিজ্ঞানীরা নিউট্রনের ভেতরের গঠন সম্পর্কে বিস্তারিত ধারণা অর্জন করতে সক্ষম হয়েছেন
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় প্রজন্মের পরিবর্তন ঘটতে সময় লাগে না; নতুন মডেল তৈরি হয় মাত্র একটি বোতামের চাপেই। জাডর, কুলাকভ, এবং CSHL-এর পোস্টডক গবেষক দিব্যানশা লাচি এবং সার্গেই শুভায়েভ একটি কম্পিউটার অ্যালগরিদম তৈরি করেন, যা অনেক তথ্যকে এমনভাবে সংকুচিত করে ফেলে যেন এটি আমাদের জিনোমের মতো কাজ করে। এটি মস্তিষ্কের কার্যকরী নিউরাল সংযোগ তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য সংরক্ষণ করে। এরপর তারা এই অ্যালগরিদমকে বিভিন্ন এআই নেটওয়ার্কের সাথে তুলনা করেন, যেগুলোকে একাধিক প্রশিক্ষণ পর্বের মধ্য দিয়ে যেতে হয়। আশ্চর্যজনকভাবে, নতুন এই প্রশিক্ষণহীন অ্যালগরিদমটি ছবি সনাক্তকরণের মতো কাজগুলো প্রায় রাজত্বের শীর্ষস্থানীয় এআই-এর মতোই কার্যকরভাবে করতে পারে। এমনকি এটি “স্পেস ইনভেডারস” এর মতো ভিডিও গেমেও ভালো কাজ করে। যেন এটি প্রাকৃতিকভাবেই খেলা বুঝে গেছে।
তবে এর মানে এই নয় যে এআই শিগগিরই আমাদের মতো প্রাকৃতিক ক্ষমতা সম্পন্ন হবে। কুলাকভ বলেন, “মস্তিষ্কের কর্টিকাল স্থাপত্য প্রায় ২৮০ টেরাবাইট তথ্য ধারণ করতে পারে—32 বছরের উচ্চমানের ভিডিওর সমান। অন্যদিকে আমাদের জিনোম প্রায় এক ঘণ্টার মতো তথ্য ধারণ করতে পারে।” অর্থাৎ প্রায় ৪,০০,০০০ গুণ সংকোচনের এই প্রযুক্তি এখনো মস্তিষ্কের মতো দক্ষ নয়।
তবে নতুন এই অ্যালগরিদমটি এআই-এর মধ্যে এমন সংকোচন পর্যায়ের সূচনা করতে পেরেছে যা আগে কখনো দেখা যায়নি। এটি প্রযুক্তির ক্ষেত্রে বড় ধরনের সম্ভাবনা নিয়ে আসতে পারে। গবেষণার প্রধান লেখক সার্গেই শুভায়েভ বলেন, “উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি একটি বড় ভাষার মডেল মোবাইলে চালাতে চান, তাহলে অ্যালগরিদমটি হার্ডওয়্যারের উপরে ধাপে ধাপে আপনার মডেলকে ‘আনফোল্ড’ করতে পারে।”
এ ধরনের প্রয়োগের ফলে আমরা এমন এআই পেতে পারি যা অনেক বেশি কার্যকর এবং দ্রুততর। বিবর্তনের প্রায় ৩.৫ বিলিয়ন বছরের দীর্ঘ যাত্রায় আমরা এখানে এসে পৌঁছেছি। ভবিষ্যতে এই প্রযুক্তি হয়তো আমাদের দৈনন্দিন জীবনে বড় পরিবর্তন নিয়ে আসবে, যা এআই-এর আরও উন্নত ব্যবহার এবং দ্রুতগতির রুটিন প্রয়োগে সহায়তা করতে পারে।
এই গবেষণা থেকে বোঝা যায় যে, আমাদের মস্তিষ্কের সীমাবদ্ধতাগুলো আসলে আমাদের জন্য একটি সুবিধা হিসেবে কাজ করতে পারে। জেনেটিক সীমাবদ্ধতা আমাদের বিবর্তনে আরও বুদ্ধিমান হতে সাহায্য করেছে। এই ধারণা অনুযায়ী, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ক্ষেত্রেও যদি আমরা সীমাবদ্ধতার মাধ্যমে কার্যকারিতা বৃদ্ধি করতে পারি, তবে ভবিষ্যতে আমরা আরও শক্তিশালী এবং দক্ষ এআই পেতে পারি। বর্তমান গবেষণাটি সেই সম্ভাবনারই এক ঝলক দেখাচ্ছে।
এই প্রবন্ধে প্রমাণিত হয়েছে যে এআই এখনো মানব মস্তিষ্কের দক্ষতা অর্জন করতে পারেনি, তবে ভবিষ্যতে এটি সেই সীমা ছুঁতে পারবে বলে আশা করা যায়। বর্তমান এআই গবেষণার এই নতুন প্রয়োগ প্রযুক্তির ভবিষ্যৎ সম্ভাবনাকে আরও উজ্জ্বল করে তুলেছে।
আরও পড়ুনঃ মহাবিশ্বের ধারণা বদলে দেওয়া আইনস্টাইনের সাধারণ আপেক্ষিকতা তত্ত্ব আবারো প্রমাণিত
