Advertisement
१६ साउन, बीबीसी । के तपाईंले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सका बारेमा बुझ्नुभएको छ ?
पछिल्लो ६ महिनायता च्याट जीपीटीजस्ता च्याटबट तथा मिडजर्नी जस्ता तस्वीर सिर्जना गर्ने (इमेज जेनेरेटर) प्लाटफर्मको प्रयोग निकै बढेको छ ।
तथापि आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) वा मेसिन लर्निंग मोडेलमा निकै लामो समयदेखि काम हुँदै आएको थियो ।
एआईले कसरी यतिधेरै कुरा जान्दछ ?
सबै प्रकारका मेसिन लर्निंग प्रक्रियामा प्रशिक्षण एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया हो । जसमा कुनै कम्प्युटर प्रोग्राममा भारी मात्रामा डेटाहरुलाई एकत्रित गरिन्छ र ती डेटाहरु के बारेमा हुन् भन्ने बताउनका लागि निर्देश अनुसारको सेटबाट लेबल गरिन्छ ।
उदाहरणका लागि ती निर्देशहरु यस्ता हुनसक्छन् जस्तै, अनुहारयुक्त सबै तस्वीर खोज्नुहोस् वा यी आवाजहरुलाई वर्गीकृत गर्नुहोस् ।
त्यसपछि प्रोग्रामले दिइएको काम पूरा गर्नका लागि उपलब्ध जानकारीको ढाँचा खोज्दछ ।
कुनै नतिजासम्म पुग्नका लागि केही संकेत अर्थात् क्लू को आवश्यकता पर्नसक्छ । जस्तै, यो कुनै अनुहार होइन वा यी दुई आवाज नितान्त फरक छन् । तर प्रोग्रामले डेटाहरुबाट जुन जानकारी जुटाउँछ वा जुन क्लू उसलाई दिइएको हुन्छ ती सबैलाई जम्मा पारेर एउटा एआई मोडेल बनाउँछ । उक्त मोडेलको क्षमता निर्धारण गरेपछि प्रशिक्षणको प्रक्रिया सकिन्छ ।
प्रशिक्षण प्रक्रियाको माध्यमबाट कसरी विभिन्न प्रकारका एआई मोडेल तयार हुनसक्छन् भन्ने कुरा बुझ्नका लागि विभिन्न जनावहरुको उदाहरण लिन सकिन्छ ।
लाखौं वर्षको यात्रामा प्रकृतिको सहयोगमा जनावरहरुमा विशिष्ट खालका क्षमताहरु विकसित भएका हुन्छन् । ठीक त्यहीँ प्रकारले एउटा एआई मोडेलले आफ्नो आफ्नो प्रशिक्षण डेटाको सहयोगबाट लाखौं प्रकारका यस्ता चिजहरु बनाउन सक्दछ ।
मोडेलले जतिपटक प्रशिक्षण चक्र पूरा गर्दछ त्यति नै विकसित हुन्छ र अद्वितीय एआई मोडेल बन्दै जान्छ ।
च्याटबट के हो ?
वास्तवमा च्याटबट सुगाजस्तै हुन्छन् । सुगाले हाम्रो नक्कल गर्न सक्दछ र पूरै सन्दर्भ नबुझिकनै शब्दहरुलाई धेरथोर बुझेरै भए पनि दोहोराउन सक्दछ ।
च्याबटले पनि यस्तै गर्दछ तथापि त्यसभन्दा केही बढि बुझाइका साथ । च्याटबट लिखित शब्दहरुका साथ हाम्रा सम्बन्धहरुलाई नै परिवर्तन गरिदिन स्तरसम्म विकसित भैसकेको छ ।
आखिर च्याटबटले कुनै कुरा लेख्न कसरी जान्दछ ? वास्तवमा च्याटबट एआईकै एउटा प्रकार हो जसलाई ठूलो भाषा मोडेल (एलएलएम) को रुपमा बुझिन्छ । च्याटबटलाई भारी मात्रामा अक्षर सामग्रीहरुबाट प्रशिक्षित गरिएको हुन्छ ।
यस्तो मोडेल केवल शब्दहरुमा मात्र नभइ वाक्यमै पनि विचार गर्न सक्षम हुनछ । यसका अलावा च्याटबटले आफ्ना सबै प्रशिक्षण डेटामा अन्य उदाहरणका साथै कुनै अनुच्छेदमा शब्द तथा वाक्यांशको व्याख्या पनि गर्न सक्दछ ।
अरबौं शब्द तथा वाक्यांशको तुलनात्मक अध्ययनको आधारमा उक्त एआई मोडेलले कुनै प्रश्नलाई पढेर त्यसको जवाफ दिन सक्षम हुन्छ । यहीँ प्रविधिको आधारमा फोनले आफैं टेक्स्ट मेसेजको जवाफ दिन सक्छ । एआई मोडेलले सोही काम व्यापक परिमाणमा गर्न सक्दछ ।
ठूलो संख्यामा रहेका भाषाहरुका मोडेलको खास विशेषता भनेको उनीहरुले कुनै पनि मानवीय सहायताबिना नै व्याकरणका नियम सिकिरहेका छन् र शब्द वा वाक्यांशको अर्थसमेत निकालिरहेका छन् ।
के हामी एआईसँग कुरा गर्न सक्छौं ?
यदि तपाईं एलेक्सा, सिरी वा आवाज पहिचान गर्ने यस्तै अन्य कुनै सिस्टम चलाउने गर्नुहुन्छ भने तपाईंले यसमा एआईको प्रयोग गरिरहनु भएको हुन्छ ।
खरायोलाई सम्झिनुहोस् र उसको कान हेर्नुहोस् । यस्तो लाग्छ कि खरायोको कान सानोभन्दा सानो आवाज सुन्नका लागि डिजाइन गरिएको जस्तो लाग्छ ।
जब तपाईंले बोल्नुहुन्छ एआईले आवाज रेकर्ड गर्दछ र त्यसको पृष्ठभूमिको आवाजलाई हटाउँदछ । त्यसपछि उसले तपाईंको आवाजलाई फोनेटिक इकाइमा परिवर्तन गर्छ र त्यसको सम्बन्धित भाषाको आवाजहरुको लाइब्रेरीसँग मिलान गर्दछ ।
अनि एआईले तपाईंको आवाजलाई टेक्स्ट अर्थात् अक्षरमा परिणत गर्दछ ताकि जवाफ दिनुभन्दा पहिले सुन्नमा भएको कुनै गल्तीलाई हटाउन सकियोस् । यो प्रकारको आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सलाई स्वभाविक भाषाहरुको प्रक्रिया भनिन्छ ।
फोन बैंकिङमा लेनदेनलाई पुष्टि गर्नका लागि हुन्छ भनेर बोल्नेदेखि लिएर आफू जान लागेको ठाउँको केही दिनपछि सम्मको मौसमको जानकारी लिने सम्मका अनेक प्रक्रियाहरुमा यहीँ प्रविधिले काम गरिरहेको हुन्छ ।
के एआईले तस्वीर पहिचान गर्न सक्दछ ?
के तपाईंले आफ्नो फोनमा खिचेका तस्वीरहरु फोन आफैले विभिन्न प्रासंगिक नामका फोल्डरहरु बनाएर त्यसभित्र राखिदिने काम गर्दछ ?
यदि त्यस्तो भएको छ भने तपाइँले आफ्नै जानकारी बिना नै एआईको प्रयोग गरिरहनुभएको छ ।
यस्तो प्रोग्रामलाई निकै ठूलो संख्यामा तस्वीरहरु देखाएपश्चात् प्रशिक्षित गरिएको हुन्छ र यी तस्वीरसँग केही विवरणहरु रहेका हुन्छन् ।
यदि तपाईंले साइकलको लेबलयुक्त धेरै तस्वीरहरु दिएर एआईलाई तस्वीर पहिचान गर्न लगाउनुभयो भने प्रोग्रामलाई साइकल कस्तो देखिन्छ भन्ने कुरा थाहा हुन्छ र उसले कुनै डुंगा वा कारलाई साइकलबाट अलग गर्नमा सक्षम हुन्छ ।
कहिलेकाहीँ एउटै जस्तो देखिने तस्वीरहरुमा पनि सूक्ष्म भिन्नता छुट्टाउनका लागि एआईलाई प्रशिक्षित गरिएको हुन्छ ।
यसै प्रकारले अनुहार पहिचान गर्ने प्रविधिले काम गर्दछ । कुनै पनि मानिसको अनुहार वा अनुहारको मुद्रा विशिष्ट खालको हुन्छ । एउटा व्यक्तिसँग अर्को व्यक्तिको अनुहारमा केही न केही फरक अवश्य हुन्छ । त्यसैले एआई प्रोग्रामले कुनैपनि व्यत्तिको अनुहारको विशेषताहरुलाई पहिचान गर्न सक्षम हुनछ ।
यस्तो खालको एल्गोरिदमको प्रयोग गरेर एआईले मेडिकल स्क्यानलाई बुझ्न सहयोग गर्दछ । यो प्रोग्रामले एकै समयमा हजारौं स्क्यान हेरेर सरीरलाई क्षति पूराउने खालका ट्युमरको पहिचान गर्न सक्दछ र त्यसको निदान बताउन सक्दछ जसरी कुनै विज्ञ डाक्टरले एउटा स्क्यान हेरेर बताउँछ ।
तपाईंको बारेमा एआईले के के जान्दछ ?
कतिपय एआई मोडेलहरु केवल संख्यामा खेल्दछन् । उनीहरुले भारी मात्रामा डेटाहरु जम्मा गर्दछन् र त्यसको सांख्यिकीय जानकारीको आधारमा सिर्जित सूचनाहरु निकै महत्वपूर्ण हुन्छन् ।
अनलाइन प्लाटर्फमहरुमा तपाईंले जुन खालका सामाजिक तथा आर्थिक सक्रियता देखाउनुहुन्छ त्यसको आधारमा एआई मोडेलले तपाईंको प्रोफाइल तयार गर्दछ र त्यहीँ आधारमा तपाइँको व्यवहारको आँकलन गर्न सम्भव हुन्छ ।
तपाईंले के खरिद गर्नुहुन्छ ? तपाईंलाई के मन पर्दछ ? तपाईंको आनीबानी कस्तो छ भन्ने लगायतका कुराहरु तपाईंले कार्ड वा अनलाइनबाट गर्ने किनमेलबाटै ट्रयाक गर्न सकिन्छ ।
नेट्फिलिक्स तथा अमेजन जस्ता प्लाटर्फमहरुले आफ्ना प्रयोगकर्ताले अघिल्लो रात कतिघण्टा प्लाटर्फममा बिताए र कुन सामग्रीहरु हेरे भन्ने कुरा ट्रयाक गर्दछन् । यदि तपाईंले कुनै भिडियोमा कमेन्ट गर्नुभयो भने तपाईंको सोसल मिडिया अकाउन्टलाई त्यसबारेमा थाहा हुन्छ ।
हरेक इन्टरनेट प्रयोगकर्ताको हकमा यस्तै भैरहेको हुन्छ । यसबाट एआईले मोडेललाई भारी मात्रामा डेटा प्राप्त हुन्छ र त्यसबाट सामाजिक रुझान कस्तो छ भन्ने कुरा पनि पत्ता लगाउन सकिन्छ ।
यो एआई मोडेलले हाम्रो जीवनमै प्रभाव पार्न थालेको छ । एआई मोडेलले नै तपाईंले कुनै ऋण लिन उपयुक्त छ कि छैन भनेर समेत बताउन सक्छ । तपाईंले गर्ने खरिदलाई पनि यसले प्रभावित गरिरहेको हुन्छ किनकि हामीले इन्टरनेट प्लाटर्फमहरुमा एआई मोडेलले छानेका विज्ञापनहरु देखिरहेका हुन्छौं र त्यहीँ अनुसार आफ्नो सपिङको व्यवहार पनि बदल्छौं ।
Comments
