पछिल्लो दशकमा प्रविधि जगतमा सबैभन्दा चर्चामा आएको, लगानी गरिएको र आश्चर्यकारी नतिजा पनि दिएको प्रविधि भनेको एआइ नै हो । र यो अहिले सामान्य मानिसहरुको लागी पनि “हटकेक” बनेको छ ।
खासगरी च्याटजिपिटि लञ्च भएपछि यसले थुप्रै मानिसहरुलाई यसको शक्ति र क्षमता देखाइदिएको छ । च्याटजिपिटि र गूगल बार्डको प्रतिस्पर्धा एकातिर छ भने चालकरहित कारको प्रतिस्पर्धा अर्कोतिर ।
टर्मिनेटर फिल्म बनाउनुभन्दा अघि नै एआइ विरूध्द मानिसको युध्द र प्रतिस्पर्धाको बारेमा कल्पना गरिएको थियो जुन आजकाल हाम्रो दैनन्दिन जिन्दगीमा एक हदसम्म अनुभूत हामीले गरिरहेका छौँ ।
केही समय अघि हामीले एआइ कस्ता क्षेत्रमा दुरुपयोग हुनसक्छ ? भनेर एउटा जानकारीमूलक लेख लेखेका थियौँ । यो लेखमा चाहीँ एआइले कसरी काम गर्छ? भन्ने विषयमा केन्द्रित हुँदैछौँ ।
एआइलाई सामान्य रुपमा बुझ्दा
सामान्यत: एआइ प्रणालीहरूले मानव संज्ञानात्मक कार्यहरूसँग सम्बन्धित कार्यहरू गर्न सक्छन् । जस्तै भाषणको व्याख्या गर्ने, खेल खेल्ने र स्वरूप वा ढाँचाहरू पहिचान (pattern recognition) गर्ने इत्यादी।
तिनीहरूले सामान्यतया ठूलो मात्रामा डेटा प्रोसेस (data process) गरेर, आफ्नै निर्णयमा मोडेलको लागि ढाँचाहरू खोजेर ती कार्य कसरी गर्ने भनेर सिक्छन्।
धेरै अवस्थामा असल निर्णयहरूलाई बलियो बनाउँदै र खराबहरूलाई निरुत्साहित गर्दै मानिसहरूले एआइ को सिक्ने प्रक्रियाको पर्यवेक्षण गर्छन् ।
तर केही AI प्रणालीहरू सुपरिवेक्षण बिना नै सिक्नको लागि डिजाइन गरिएका पनि हुन्छन् । जस्तै उदाहरणका लागि, एक भिडियो गेम बारम्बार खेलेर जबसम्म तिनीहरूले खेलका नियमहरू र कसरी जित्ने भन्ने उपाय पत्ता लगाउँदैनन्। जस्तै अल्फागो ।
बलिया एआइ र कमजोर एआइ भनेर कतिपयले वर्गीकरण गर्ने गर्छन् ।
टर्मिनेटर फिल्ममा देखाइएका जस्ता एआइहरु बलिया एआइ हुन् जसमा मानिसकै स्तरको बौध्दिक क्षमता हुन्छ । लामो समयदेखि प्रविधि जगतमा प्राप्त गर्न खोजिएको र एकथरीले डर देखाएको यस्तो एआइ अहिलेसम्म कसैले पनि प्राप्त गर्न सकेको छैन ।
कमजोर एआइ चाहीँ मशिनकै स्तरमा विभिन्न आश्चर्यकारी कामहरु गरेर मानिसको जिन्दगीलाई थप सहज बनाउने मध्यमा पर्छन् । जस्तै च्याटजिपिटि, चालकरहित कार, एआइ गेमहरु लगायत विभिन्न शक्तिशाली एआइहरू ।
एआइले खासमा कसरी काम गरिरहेको हुन्छ ?
एआइ प्रणालीहरूले डेटाको टन्नै सेटहरूलाई बौध्दिक, पुनरावृत्ति भइरहने प्रोसेसिङ एल्गोरिदमहरूसँग संयोजन गरेर काम गर्दछ जुन तिनीहरूले विश्लेषण गर्ने डेटामा ढाँचा र विशेषताहरूबाट सिक्न सक्छन्।
प्रत्येक पटक एआई प्रणालीले डाटा प्रोसेसिङको चक्र चलाउँछ, यसले आफ्नै कार्यसम्पादनको परीक्षण र मापन गर्छ र थप विशेषज्ञता विकास गर्छ।
किनकी एआइलाई कहिले पनि आरामको आवश्यकता नै पर्दैन । यसले सयौं, हजारौं वा लाखौं कार्यहरू अत्यन्तै चाँडो गर्न सक्छ । धेरै थोरै समयमा धेरै कुराहरू सिक्न सक्छ र यसलाई तालिम दिइएको काम पूरा गर्न, जुनसुकै कुरामा, अत्यन्त सक्षम बन्न सक्छ।
तर एआईले वास्तवमा कसरी काम गर्छ भन्ने कुरा बुझ्ने युक्ति भनेको एआई एउटा कम्प्युटर प्रोग्राम वा एप्लिकेसन मात्र होइन, सम्पूर्ण अनुशासन वा विज्ञान हो भन्ने कुरा बुझ्नुपर्छ।
एआई विज्ञानको लक्ष्य भनेको एउटा कम्प्युटर प्रणाली निर्माण गर्नु हो जुन मानव व्यवहारलाई मोडेल गर्न सक्षम होओस् ताकि यसले जटिल समस्याहरू समाधान गर्न मानवसदृश सोच प्रक्रियाहरू प्रयोग गर्न सकोस्।
यो उद्देश्य पूरा गर्न एआइ प्रणालीहरूले प्रविधि र प्रक्रियाहरूको सम्पूर्ण श्रृंखलाका साथै विभिन्न प्रविधिहरू प्रयोग गर्दछन्।
यी प्रविधिहरू हेरेर हामी एआईले वास्तवमा के गर्छ भनेर बुझ्न थाल्छौँ।
एआइले कस्ता प्रविधिहरुको प्रयोग गरिरहेको हुन्छ ?
अब हामी एआइले कस्ता प्रविधिहरुको प्रयोग गरिरहेको हुन्छ भन्नेबारे चर्चा गर्दैछौँ । एआइका केही मूलभूत स्तम्भहरु हुन्छन् जसमै टेकेर यसले मानवसदृश बौध्दिकता प्राप्त गर्ने लक्ष्य राखेको हुन्छ ।
ती प्रविधिहरु समय बित्दै जाँदा पछि थपिन पनि सक्लान् तर अहिलेको समयसम्म हामी एआइमा मूलत: निम्नानुसारका प्रविधिहरुको प्रयोग भएको पाउँछौँ ।
मेशिन लर्निङ
यो एआइको एक विशिष्ट एप्लिकेशन हो । यसले कम्प्युटर प्रणाली, प्रोग्रामहरू, वा एप्लिकेशनहरूलाई स्वचालित रूपमा सिक्न र अनुभवको आधारमा राम्रो परिणामहरू विकास गर्न मिल्ने पार्छ । त्यो सबै गर्न प्रत्येकलाई प्रोग्राम गरिरहनु पर्दैन ।
मेसिन लर्निङले एआइलाई डेटामा ढाँचाहरू (patterns) फेला पार्न, अन्तर्दृष्टि पत्ता लगाउन, र प्रणालीलाई प्राप्त गर्न सेट गरिएको जुनसुकै कार्यको नतिजा सुधार्न अनुमति दिन्छ।
डीप लर्निङ
यो एक विशेष प्रकारको मेसिन लर्निङ हो । यसले एआइलाई डेटा प्रोसेस गरेर सिक्न र सुधार गर्न अनुमति दिन्छ। डीप लर्निङले कृत्रिम स्नायुजन्य सञ्जालहरू (artificial neural networks) प्रयोग गर्दछ जसले मानव मस्तिष्कमा जानकारी प्रशोधन गर्न जैविक स्नायुजन्य सञ्जालहरूको नक्कल गर्दछ।
त्यो चाहीँ यसले डेटाहरू बीचको जडानहरू फेला पार्न, र सकारात्मक र नकारात्मक सुदृढीकरणमा आधारित निष्कर्षहरू वा परिणामहरू ल्याउनको लागी गर्छ।
स्नायुजन्य सञ्जालहरु (Neural Networks)
यो एक त्यस्तो प्रक्रिया हो जसले डेटा सेटहरू बारम्बार विश्लेषण गरेर ती बीच सम्बन्ध फेला पार्छ र अपरिभाषित डेटाबाट अर्थ व्याख्या गर्छ। न्यूरल नेटवर्कहरूले मानव मस्तिष्कमा भएका न्यूरोन्सको नेटवर्कहरूले जस्तै काम गर्दछ ।
एआइ प्रणालीहरूलाई ठूला डाटा सेटहरू प्राप्त लिन, डाटा बीचको ढाँचाहरू खुलासा गर्न र यसको बारेमा प्रश्नहरूको जवाफ दिन अनुमति दिन्छ।
संज्ञानात्मक कम्प्युटिङ् (Cognitive Computing)
यो मानव र मशिनहरू बीचको अन्तरक्रियाको नक्कल गर्न डिजाइन गरिएको AI प्रणालीहरूको अर्को महत्त्वपूर्ण भाग हो ।
यसले कम्प्युटर मोडेलहरूलाई पाठ (text), आवाज (speech) वा इमेजहरूको विश्लेषण जस्ता जटिल कार्य गर्दा मानव मस्तिष्कले काम गर्ने तरिकाको नक्कल गर्न अनुमति दिन्छ।
नेचुरल ल्याङग्वेज प्रोसेसिङ (Natural Language Processing)
एआइ प्रक्रियाको यो एक महत्वपूर्ण भाग हो किनभने यसले कम्प्युटरहरूलाई लेख्य वा कथ्य मानव भाषालाई चिन्न, विश्लेषण गर्न, व्याख्या गर्न र साँच्चै बुझ्न अनुमति दिन्छ।
नेचुरल ल्याङ्ग्वेज प्रोसेसिङ कुनै पनि एआई-संचालित प्रणालीको लागि महत्त्वपूर्ण हुन्छ जसले मानवहरूसँग कुनै न कुनै रूपमा अन्तर्क्रिया गर्दछ, या त पाठ वा आवाज इनपुटहरू मार्फत।
कम्प्यूटर भिजन
एआई टेक्नोलोजीहरूको प्रचुर प्रयोगहरू मध्ये एक भनेको ढाँचा पहिचान (pattern recognition) र डीप लर्निङ मार्फत इमेजको सामग्रीको समीक्षा र व्याख्या गर्ने क्षमता हो।
कम्प्युटर भिजनले एआइ प्रणालीहरूलाई भिजुअल डेटाका अवयवहरू पहिचान गर्न दिन्छ । जस्तै तपाईंले वेबमा सबै ठाउँमा भेट्टाउनुहुने क्याप्चाहरू (captcha) जसले मानिसहरूलाई कार, क्रसवाक, साइकल, पहाडहरू, इत्यादि पहिचान गर्न मद्दत गर्न सोधेर सिक्छन्।
एआइलाई काम गर्नको लागी के-के चाहिन्छ ?
एआइ अझै पनि भ्रुणावस्थामै छ जसकारण यसले आफ्नो विकास गर्नको लागी अझै धेरै लामो यात्रा तय गर्न बाँकी नै छ । आजसम्म यसलाई जे-जे चाहिएको छ, पछि त्योभन्दा ज्यादा कुराहरु चाहिन सक्ने पक्का छ ।
जस्तै यसलाई धेरैभन्दा धेरै डेटा चाहिन्छ जसकै मद्दतले यसले यति धेरै प्रगति गरेको हो । यदी इन्टरनेट नभएको भए यसले यति चाँडै यति धेरै प्रगति र उपयोगीता प्राप्त गर्न सक्ने थिएन । यद्यपी धेरै डेटामा पनि विविधता भए अझै राम्रो ।
त्यस्तै करोडौँ हिसाबकिताब गर्नुपर्ने, डेटाको संश्लेषण गर्नुपर्ने लगायतका कामको लागी एआइलाई शक्तिशाली जिपियु पनि चाहिन्छ । डेटाको निरुपण गर्न र तीव्र रुपमा संश्लेषण गर्नको लागी जिपियुले कम्प्युटिङ पावर प्रदान गर्छ ।
साथै एड्भान्स्ड एल्गोरिदमहरु पनि आवश्यक छ जसले धेरैभन्दा धेरै डेटालाई बहुस्तरमा द्रूत गतिमा संश्लेषण गर्ने काम गर्छ । तिनले जटिल प्रणालीहरु छिटै बुझ्न र दुर्लभ घटनाहरु पहिचान गर्न पनि सक्छ ।
त्यस्तै शास्त्रीय कम्प्युटरहरुमा नयाँ-नयाँ एआइहरुलाई चलाउन मिल्ने बनाउनको लागी एप्लिकेशन प्रोग्रामिङ इन्टरफेस पनि चाहिन्छ । यसले ती प्रणाली र प्रोग्रामहरुलाई अझै उत्कृष्ट बनाउँछ ।