আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স, মেশিন লার্নিং, ইমেজ প্রসেসিং, প্যাটার্ণ রিকগনিশন ইত্যাদি ইত্যাদি

[সংবিধিবদ্ধ সতর্কীকরণঃ আগেই বলে রাখি, এখানে আমি তেমন কঠিন কোনো টার্ম বা অফিশিয়াল কোনো কিছু ব্যবহার করবো না। এমন ও হতে পারে কিছু কিছু পোস্টে এআই (AI = Artificial Intelligence) এর কোনো কিছুই নাই বা আগামাথা মিলানো যাচ্ছে না। এই ব্লগ আসলে AI শিখাবে বা এটা AI এর টিউটোরিয়াল এমন কিছু না। এটা শুধুমাত্র একটা ধারণা দেয়ার চেষ্টা করবে। এখানে এমন কিছু উদাহরণ দেয়া হতে পারে যা আপাতত AI দিয়ে বানানো সম্ভব হয় নাই কিন্তু বোঝানোর সুবিধার্থে দেয়া হয়েছে।] 

Artificial Intelligence: সহজ কথায় বলতে গেলে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স হচ্ছে, কোনো একটা মেশিন ইউজ করে কমপ্লেক্স এমন কিছু প্রবলেম সলভ করা যার জন্য রিয়েল টাইম ইন্টেলিজেন্সি দরকার। অর্থাৎ, আমাদের এরকম কিছু প্রবলেম সলভ করা লাগবে বা কাজ করা লাগবে যেখানে যেই-ই প্রবলেম সলভ করুক না কেন, তার চিন্তা করা লাগবে। এখন মেশিন তো আমরা জানি চিন্তা করতে পারে না।তাহলে মেশিন দিয়ে এসব প্রবলেম কিভাবে সলভ করবো? আসলে মেশিন নিজে থেকে চিন্তা করতে পারে না এটাই সত্যি। কিন্তু এখনকার মেশিনগুলোকে শিখিয়ে দিলে আবার চিন্তা করতে পারে! - মানে কি? পার্থক্য কই? চিন্তা করতে পারলে তো নিজে নিজে কি আর শিখাইলে কি? আসলে এখানে পার্থক্য আছে। পার্থক্য হলো, মনে করো আমি মেশিনকে গরু চিনাইলাম আর শিখাইলাম কিভাবে চিন্তা ভাবনা করে একটা নতুন গরু দেখলে চেনা যায়। সে এখন একটা প্রাণী দেখলে বলতে পারবে যে সেটা গরু কি না। কিন্তু সে এর বাইরে নতুন প্রাণীটা নিয়ে চিন্তা করতে পারবে না যে এটা এমন কেন? এটার গরুর মত ওটা নেই কেন? হ্যান,ত্যান যেটা মানুষ পারে। আর এখানেই NI আর AI এর পার্থক্য (NI = Natural Intelligence মানে মানুষের বুদ্ধিমত্তা)। NI আনলিমিটেড চিন্তা ভাবনা নিজে নিজেই করতে পারে কিন্তু AI এর চিন্তার পরিসর লিমিটেড। অর্থাৎ, মেশিন কে যদি আমরা চিন্তা করতে শিখাই তাহলেও কিছু লিমিটেড কাজ ই করানো যাবে (বাই দ্যা ওয়ে, এখানে যে পরিসর বললাম এটাকে ডোমেইন বলে।এখন থেকে ডোমেইন ইউজ করবো, কেমন?)। 

 Machine Learning: মেশিং লার্নিং মানে মেশিনের ব্যাপারে লার্ন করা। তাই তো? ভাই এগুলা ভুয়া কথা, কান দিও না। এটাকে মেশিন লার্নিং বলা হয় কারণ এখানে মেশিনকে লার্ন করানো হয়। কিছু অ্যালগোরিদমের মাধ্যমে মেশিনকে শিখানো হয় কোনো একটা নির্দিষ্ট ডোমেইনে কাজ করা। যেমন, কোনো একটা নির্দিষ্ট এরিয়াতে অনেকগুলা বাসা ভাড়ার ব্যাপারে মেশিনকে বলে দিয়ে শিখানো হলো যে, এইরকম একটা বাসার ভাড়া (বা দাম) এত টাকা হতে পারে। এখন তাকে একটা বাসা দেয়া হলে সে বলে দেবে যে এটার দাম কত হওয়া উচিৎ বা হবে। এটা তাকে শিখিয়ে দেয়া যায়। আবার, একটু আগে যে গরু চেনানোর কথা বললাম, তাকে আগে শিখানো হয় যে কি দেখে গরু চেনা লাগে। পরে সে নিজেই চিনতে পারে। 

Image Processing: ইমেজ প্রসেসিং হচ্ছে এমন একটা সিস্টেম যেখানে ছবির উপর কিছু কাজ করে এর থেকে ইনফরমেশন (বা ডাটা) বের করা হয়। এখানে একটা মেশিন বা কম্পিউটারকে শিখিয়ে দেয়া হয় কিভাবে একটা ছবি থেকে ডাটা রিট্রিভ করা যায় এবং সেই ডাটা নিয়ে পরে কাজ করা হয়। যেমন, আমরা যে উপরে গরু চেনার উদাহরণ টা দিয়েছি, সেটা যদি আমি গরুর ছবি দিয়ে সেটা থেকে ডাটা রিট্রিভ করা শিখিয়ে দেই তাহলে এটাই ইমেজ প্রসেসিং হবে। তবে এটা কিন্তু পিকচার এডিটিং এর সাথে মিলিয়ে ফেলো না! সেটা ভিন্ন জিনিস। তবে ইমেজ প্রসেসিং ইউজ করে এডিটিং এর কাজও কিন্তু অনেক ভালো করা যাবে। যেমন, তোমরা অনেক অ্যাপ বা সফটওয়্যার দেখেছো হয়তো যেখানে একটা ছবির উপর আরেকটা ছবি থেকে কষ্ট করে কেটে চেহারা এনে বসানো লাগে না। দুটি ছবি দিয়ে দিলে মেশিন নিজে নিজে ই চেহারা খুবই সুক্ষ্মভাবে বসিয়ে দেয়। এটা কিন্তু একটা ইমেজ প্রসেসিং এর উদাহরণ। অনেক সময় এদের নামে বা ডেস্ক্রিপশন এ বলে দেয় যে AI app বা AI Software। 

Pattern Recognition: এই যে, বস চলে এসেছে। প্যাটার্ণ রিকগনিশন মানে হচ্ছে কিছু ইনফরমেশন দেয়া হলে এদের মধ্যে প্যাটার্ণ (সাধারণ নমুনা) খুঁজে বের করা। আমাদের সেই গরুর উদাহরণে চলে আসা যাক। আমরা যে গরুর ছবি দিয়ে তাকে শিখাচ্ছি, কি শিখাচ্ছি? আমরা আসলে তাকে সবগুলো ছবির মাঝখানে একটা প্যাটার্ণ বের করা শিখিয়েছি। যেখানে সে কিছু প্যাটার্ণ বের করে একটা মডেল হিসেবে মনে রাখবে। এই মডেলে সে নতুন ছবি বসিয়ে মিলাবে কতটুকু প্যাটার্ণ মিলে। যদি মিলে যায় (হয়তো পুরোপুরি না কিন্তু একটা কনভিন্সিং লেভেলে) তাহলে সে বলবে যে এটা গরু নাহলে বলবে যে ভাই, এটা গরু না। প্যাটার্ণ রিকগনিশন আসলে এখনকার AI এর অধিকাংশ জুড়ে আছে। যদি নিজে নিজে চিন্তা করো যে, কোনটা কি? আর আশেপাশের বিভিন্ন মডার্ণ ডিভাইস বা মেশিন (গাড়ি, মোবাইল, পিসি ইত্যাদি) এর বিভিন্ন ব্যবহারের মধ্যে যদি AI খুঁজে বেড়াও তাহলে নিজেই মোটামুটি বুঝতে পারবে কোনটা কি! 

আসলে উপরে যে চারটার কথা বলা হয়েছে ব্যাপারগুলা এমন না যে আমি হয় AI ইউজ করবো বা ML ইউজ করবো বা IP অথবা PR ইউজ করবো। আসলে একইসাথে একাধিক ইউজ করা যেতেই পারে। একটা করার জন্য আরেকটা ইউজ করা যেতে পারে। যেমন, মেশিনকে শিখানোর জন্য ছবি থেকে প্যাটার্ণ বের করে মডেল দাঁড় করিয়েছি। এরপর দুটি ছবি দিয়ে একটির চেহারায় আরেকটি বসিয়ে দেবার জন্য AI সিস্টেম বানালাম। এখানে ইমেজ প্রসেসিং আর প্যাটার্ণ রিকগনিশন দিয়ে মেশিন লার্ন করালাম। এরপর এদের দিয়েই কাজটা করালাম, যেটা AI। সামনে আরো অনেক বিষয় নিয়ে কথা বলা হবে। আজকে এখানেই শেষ। টা টা।