আর্টিফিকাল ইন্টেলিজেন্সপ্রযুক্তি

ভবিষ্যতে শীর্ষস্থানীয় ৫ টি চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হবে

- বিজ্ঞাপন-

এখন অবধি, প্রযুক্তিগত বিবর্তন বেশিরভাগ মানুষের জন্য আশীর্বাদ হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে এবং বর্তমান প্রবণতার দিকে তাকালে মনে হয় না আমরা কমপক্ষে কয়েক দশক ধরে প্রযুক্তিগত বিবর্তনের গতি কমিয়ে আনব। এমন অনেক প্রযুক্তিগত বিকাশ ঘটেছে যা আমরা জিনিসগুলির সাথে মোকাবিলা করার পদ্ধতিটিকে পুরোপুরি রূপান্তরিত করেছি এবং আমরা অবশ্যই বলতে পারি যে এমনকি এআই ভবিষ্যতে এমন প্রযুক্তিগত বিবর্তনে পরিণত হতে চলেছে।

যদিও আবিষ্কার AI ১৯৫৫ সালের, এখনও আমরা বলতে পারি যে এআই কোনও পরিপক্ক পর্যায়ে আসতে পারেনি যেখানে এটি কোনও ত্রুটি ছাড়াই ব্যবহার করা যেতে পারে। আপনি যদি ভবিষ্যতে এআই ব্যবহার করার পরিকল্পনা করছেন বা এটিকে আপনার ফার্মের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হিসাবে তৈরি করার অপেক্ষায় রয়েছেন তবে আপনাকে এই কয়েকটি ব্লগ পোস্টে আলোচনা করতে যাচ্ছি এমন কয়েকটি চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে হবে।

গননার ক্ষমতা

আপনি জেনে অবাক হবেন যে সেখানে অনেকগুলি বিকাশকারী রয়েছেন যা এআইয়ের সুবিধাগুলি সম্পর্কে সচেতন তবে এআইয়ের ক্ষেত্রে ব্যবহৃত ক্ষুধার্ত অ্যালগরিদম যা এই সমস্ত বিকাশকারীকে দূরে রাখে। আপনার জানা উচিত যে মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং উভয়ই এআই এর মূল এবং তারা সঠিকভাবে কাজ করার জন্য তারা ক্রমবর্ধমান জিপিইউ এবং কোরের দাবি করে। সুতরাং, আমরা বলতে পারি যে সঠিকভাবে পরিচালনা করার জন্য তাদের সুপার কম্পিউটারের প্রয়োজন এবং সুপার কম্পিউটারগুলি কোনও অর্থনৈতিক বিকল্প নয়।

প্রশিক্ষিত পেশাদার

আপনি যদি বাজারে এআই বিশেষজ্ঞদের সন্ধান শুরু করেন তবে আপনি খুঁজে পাবেন যে পুরো এআই শিল্প বর্তমানে মেধার অভাবে ভুগছে। এআই এর ধারণাটি খুব পুরানো হলেও তবুও, বেশিরভাগ মানুষের পক্ষে এটি একটি নতুন সাধারণ হয়ে উঠতে সময় লাগবে এবং ইতিমধ্যে, এআই শিল্প জনবলের অভাবে ভুগতে বাধ্য। আপনি যদি আপনার ব্যবসায়ের উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধির অপেক্ষায় থাকেন তবে এআই ব্রেইন পাওয়ারের অভাব আপনার পক্ষে বাধা হিসাবে কাজ করবে।

গোপনীয়তা সুরক্ষা এবং অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটা

আপনি যদি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের পরিকল্পনা করছেন তবে আপনার অবশ্যই অবশ্যই প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন হবে এবং সেই ডেটা সেটটিও পরিষ্কার হওয়া উচিত। আপনার ব্যবসায়টি যে ডেটা সংগ্রহ করবে সেগুলির বেশিরভাগই ভোগের জন্য উপযুক্ত হবে না কারণ সেগুলি একটি অনিবদ্ধ আকারে থাকবে। ডেটাতে এমনকি সংবেদনশীল তথ্য থাকবে এবং এটি বিভিন্ন প্রসেসিং সিস্টেমেও সংরক্ষণ করা হবে। এই জাতীয় তথ্যের অসম বন্টন ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে বাধা হিসাবে কাজ করবে যারা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য অপেক্ষা করবে।

আস্থার ঘাটতি

অন্য একটি সমস্যা বা আমরা বলতে পারি এআই এর সাথে চ্যালেঞ্জ গভীর শেখার মডেলগুলির অজানা প্রকৃতি হবে যা আউটপুটটির পূর্বাভাস দেয়। আপনি কখনই নিশ্চিত হতে পারবেন না যে কোনও নির্দিষ্ট ইনপুটগুলি কীভাবে বিভিন্ন বিস্তৃত সমস্যার সমাধান সমাধান করবে এবং এটি অবশ্যই সেই সমস্ত লোকদের জন্য একটি চ্যালেঞ্জ হয়ে উঠবে যারা এআইকে তাদের ব্যবসায়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ করার পরিকল্পনা করছেন। আপনার জানা উচিত যে সেখানে অনেক লোক আছেন যারা এআই এর ব্যবহার এবং বাস্তবায়ন সম্পর্কে অবগত নন এবং এটি কীভাবে আমাদের দৈনন্দিন জীবনে স্মার্ট টিভিগুলির মতো ব্যবহার করা হচ্ছে, অনলাইন প্ল্যাটফর্মে পণ্য বা পরিষেবাগুলি পরামর্শ দেওয়ার ক্ষেত্রে, চ্যাটবটগুলিতে এবং অনেক বিভিন্ন জায়গা।

সীমিত জ্ঞান

একটি অপারেশনের অবশ্যই অনেকগুলি দিক রয়েছে যেখানে এআই এর বাস্তবায়ন একইভাবে বা প্রচলিত সিস্টেমের চেয়ে অনেক বেশি ভাল কাজ করবে তবে আসল ইস্যুটি শুরু হয় যখন তা নেমে আসে এআই জ্ঞান। কলেজ ছাত্র, প্রযুক্তি পেশাদার, এবং প্রযুক্তিবিদরা ছাড়াও এমন কয়েকটি মুষ্টিমেয় লোক আছেন যারা এআইয়ের সক্ষমতা সম্পর্কে অবগত আছেন। আপনি সেখানে অনেকগুলি ছোট ব্যবসায়ের উদাহরণ নিতে পারেন যা এআই বাস্তবায়নে সহজেই উপকৃত হতে পারে তবে তারা এখনও তাদের ব্যবসায় এটি অনুপস্থিত।

এআই এর যাত্রায় অবশ্যই অনেক বাধা আছে তবে একই সাথে আপনাকে বুঝতে হবে যে প্রতিটি প্রযুক্তিগত বিবর্তনকে পরবর্তীতে বিশ্বকে রূপান্তরিত করার একটি পরিপক্ক প্রযুক্তি হওয়ার জন্য কিছু চ্যালেঞ্জ এবং প্রতিবন্ধকতাগুলি অতিক্রম করতে হবে।

ইনস্টাগ্রামে আমাদের অনুসরণ করুন (@uniquenewsonline) এবং ফেসবুক (@uniquenewswebsite) বিনামূল্যে জন্য নিয়মিত সংবাদ আপডেট পেতে

সম্পরকিত প্রবন্ধ