বুধবার, “Flapping Airplanes” নামের একটি নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণা ল্যাবের উদ্বোধন করা হয়েছে। এই ল্যাবটি গুগল ভেঞ্চারস, সিকোয়া এবং ইনডেক্সের সমন্বয়ে গঠিত বিনিয়োগকারীদের কাছ থেকে মোট ১৮০ মিলিয়ন ডলার সিড ফান্ডিং পেয়েছে। প্রতিষ্ঠাতা দলটি প্রযুক্তি ক্ষেত্রে বহু বছরের অভিজ্ঞতা সম্পন্ন পেশাদারদের সমন্বয়ে গঠিত, এবং তাদের মূল লক্ষ্য হল বড় মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা ব্যবহার কমিয়ে কার্যকর পদ্ধতি উদ্ভাবন করা।
ফান্ডিং রাউন্ডে গুগল ভেঞ্চারস, সিকোয়া ক্যাপিটাল এবং ইনডেক্স ক্যাপিটালের যৌথ অংশগ্রহণ দেখা গেছে, যা এআই গবেষণার ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশনা নির্ধারণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখবে। মোট ১৮০ মিলিয়ন ডলার মূলধন ল্যাবকে প্রাথমিক গবেষণা, অবকাঠামো নির্মাণ এবং ট্যালেন্ট আকর্ষণে ব্যবহার করা হবে। এই পরিমাণের তহবিল এআই স্টার্টআপের জন্য তুলনামূলকভাবে বড়, যা ল্যাবের উচ্চাকাঙ্ক্ষা ও কৌশলগত দৃষ্টিভঙ্গি প্রকাশ করে।
প্রতিষ্ঠাতা দলের মধ্যে কয়েকজন পূর্বে শীর্ষস্থানীয় এআই সংস্থা ও গবেষণা প্রতিষ্ঠানে কাজ করেছেন, ফলে ল্যাবের প্রযুক্তিগত ভিত্তি দৃঢ়। দলটি মেশিন লার্নিং, কম্পিউটার ভিশন এবং সিস্টেম ডিজাইনের ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ, এবং তারা একত্রে ডেটা-সাশ্রয়ী মডেল প্রশিক্ষণের নতুন পদ্ধতি অনুসন্ধান করতে চায়। এই লক্ষ্য অর্জনের জন্য তারা প্রচলিত বড় ডেটাসেটের ওপর নির্ভরতা কমিয়ে, অল্প ডেটা দিয়ে উচ্চ পারফরম্যান্স অর্জনের উপায় খুঁজছে।
ল্যাবের দৃষ্টিভঙ্গি প্রযুক্তি শিল্পের বর্তমান প্রবণতা থেকে আলাদা, যেখানে অধিকাংশ কোম্পানি ডেটা ও কম্পিউটিং ক্ষমতা বাড়িয়ে বড় মডেল স্কেল করার দিকে মনোযোগ দেয়। “Flapping Airplanes” গবেষণা দলটি স্কেলিং প্যারাডাইমের বাইরে গিয়ে গবেষণা‑প্রথম কৌশল গ্রহণের দাবি করে। এই দৃষ্টিভঙ্গি অনুসারে, এআই ক্ষেত্রে মূল অগ্রগতি কয়েকটি মৌলিক গবেষণা সাফল্যের মাধ্যমে আসবে, যা দীর্ঘমেয়াদী বিনিয়োগের ফলস্বরূপ উদ্ভূত হবে।
সিকোয়া পার্টনার ডেভিড কাহ্নের বিশ্লেষণ অনুযায়ী, স্কেলিং প্যারাডাইমের মূল ধারণা হল সমাজের সম্পদ—যেমন অর্থ, ডেটা এবং কম্পিউটিং ক্ষমতা—কে সর্বোচ্চ মাত্রায় ব্যবহার করে বর্তমান বড় ভাষা মডেলগুলোকে আরও বড় করা, যাতে শেষ পর্যন্ত কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা (AGI) অর্জন করা যায়। এই পদ্ধতি স্বল্পমেয়াদে বড় মডেল চালু করে দ্রুত ফলাফল দেখার ওপর জোর দেয়, তবে দীর্ঘমেয়াদী গবেষণার জন্য কম সম্পদ বরাদ্দ করে।
অন্যদিকে গবেষণা‑প্রথম পদ্ধতি দাবি করে যে, এআই ক্ষেত্রে সত্যিকারের অগ্রগতি কয়েকটি মূল গবেষণা সাফল্যের মাধ্যমে আসবে, যা সম্ভবত ২-৩টি বড় আবিষ্কারের পরই AGI‑এর কাছাকাছি পৌঁছাবে। তাই দীর্ঘমেয়াদী, ৫ থেকে ১০ বছর পর্যন্ত সময়সীমা বিশিষ্ট প্রকল্পে বিনিয়োগ করা প্রয়োজন, যাতে মৌলিক তত্ত্ব ও অ্যালগরিদমের উন্নয়ন সম্ভব হয়। এই দৃষ্টিভঙ্গি স্বল্পমেয়াদী লাভের চেয়ে ভবিষ্যৎ সম্ভাবনাকে অগ্রাধিকার দেয়।
কম্পিউট‑ফার্স্ট পদ্ধতি ক্লাস্টার স্কেলকে সর্বোচ্চ অগ্রাধিকার দেয় এবং ১-২ বছরের মধ্যে অর্জনযোগ্য স্বল্পমেয়াদী লক্ষ্যকে গুরুত্ব দেয়। ফলে বড় ডেটা সেন্টার গঠন, উচ্চ পারফরম্যান্স কম্পিউটিং রিসোর্স বাড়ানো এবং দ্রুত ফলাফল প্রদানের দিকে মনোযোগ কেন্দ্রীভূত হয়। বিপরীতে গবেষণা‑ফার্স্ট পদ্ধতি সময়ের সঙ্গে সঙ্গে বিভিন্ন ধরনের বাজি রাখে, এমনকি এমন কিছু বাজি যা সফল হওয়ার সম্ভাবনা কম হলেও সামগ্রিকভাবে সম্ভাব্যতা বাড়ায়। এই কৌশলটি বহু দিক থেকে অনুসন্ধানকে উৎসাহিত করে এবং নতুন ধারণার জন্য স্থান তৈরি করে।
“Flapping Airplanes” ল্যাবের এই গবেষণা‑প্রথম দৃষ্টিভঙ্গি প্রযুক্তি শিল্পে বিরল, কারণ অধিকাংশ কোম্পানি বর্তমানে স্কেলিং ও কম্পিউট‑ফার্স্ট মডেলে বিনিয়োগ বাড়িয়ে চলেছে। ল্যাবের প্রতিষ্ঠাতা দল বিশ্বাস করে যে, দীর্ঘমেয়াদী গবেষণার মাধ্যমে অপ্রচলিত পদ্ধতি উদ্ভাবন করা সম্ভব, যা শেষ পর্যন্ত এআই সিস্টেমকে কম ডেটা ও কম শক্তি ব্যবহার করে আরও কার্যকর করবে। এই দৃষ্টিভঙ্গি ভবিষ্যতে এআই প্রযুক্তির পরিবেশগত প্রভাব কমাতে এবং ছোট প্রতিষ্ঠানগুলোর জন্য প্রবেশের বাধা হ্রাস করতে সহায়তা করতে পারে।
সারসংক্ষেপে, “Flappy Airplanes” ল্যাবের উদ্বোধন এবং ১৮০ মিলিয়ন ডলারের সিড ফান্ডিং এআই গবেষণার দিকনির্দেশনা পরিবর্তনের একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচক। স্কেলিং‑কেন্দ্রিক পদ্ধতির পরিবর্তে গবেষণা‑প্রথম কৌশল গ্রহণের মাধ্যমে ল্যাবটি দীর্ঘমেয়াদী প্রযুক্তিগত অগ্রগতির সম্ভাবনা বাড়াতে চায়। যদি এই পদ্ধতি সফল হয়, তবে এআই মডেল প্রশিক্ষণের খরচ ও ডেটা প্রয়োজনীয়তা উল্লেখযোগ্যভাবে কমে যাবে, যা শিল্পের সামগ্রিক দক্ষতা ও টেকসইতা বৃদ্ধি করবে। এই ধরনের উদ্ভাবনী দৃষ্টিভঙ্গি ভবিষ্যতে এআই প্রযুক্তির ব্যবহারিক প্রয়োগকে আরও বিস্তৃত ও অন্তর্ভুক্তিমূলক করে তুলতে পারে।
