নাচতে থাকা রোবট দেখে বিভ্রান্ত হবেন না, আমরা এখনও জিপিটি-২ যুগে আছি দেহভিত্তিক বুদ্ধিমত্তা বিষয়ক বিলিয়ন-ডলার গোলটেবিল বৈঠক

রোবটের কথা বলতে গেলে, গত দুই বছর ধরে প্রযুক্তি বিশ্ব রোবটের 'ব্যাকফ্লিপ' দেওয়ার ভিডিওতে ছেয়ে গেছে।

সোশ্যাল মিডিয়ার আলোচনা এবং বিভিন্ন কোম্পানির প্রচারমূলক ভিডিও দেখে মনে হচ্ছে, রোবটদের দ্বারা দখল হয়ে যাওয়া থেকে আমরা মাত্র এক চতুর্থাংশ দূরে আছি।

এইমাত্র, ২০২৬ ঝংগুয়ানচুন ফোরামের বার্ষিক সভায়, দেশীয় মূর্ত বুদ্ধিমত্তার বেশ কয়েকজন প্রতিষ্ঠাতা একটি "বিলিয়ন-ডলার মূর্ত বুদ্ধিমত্তা গোলটেবিল সম্মেলন" আয়োজন করেন। গ্যালাক্সি জেনারেলের ওয়াং হে, ঝিপিংফাং-এর ঝাং পেং, কিয়ানশুন ইন্টেলিজেন্সের গাও ইয়াং, ইউয়ানলি লিংজির তাং ওয়েনবিন এবং শিংদং এরার শি ইউয়ে মূর্ত বুদ্ধিমত্তার মূল বিষয়গুলো নিয়ে আলোচনা করার জন্য একসাথে বসেছিলেন।

দেহভিত্তিক বুদ্ধিমত্তা এ পর্যন্ত কোন পর্যায়ে পৌঁছেছে এবং কোন কোন পরিস্থিতিতে এর বৈধতা প্রমাণিত হয়েছে?

প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, আমাদের জীবন, পড়াশোনা এবং কর্মক্ষেত্রে রোবটকে সত্যিকার অর্থে একীভূত করতে কোন বিষয়গুলোর সমাধান করা প্রয়োজন—ডেটা, মডেল, নাকি রোবট হার্ডওয়্যার?

আর আগামী এক বা দুই বছরে, মূর্ত বুদ্ধিমত্তার প্রধান প্রচেষ্টাগুলো কোন কোন ক্ষেত্রে কেন্দ্রীভূত হবে, যেখানে শিল্পক্ষেত্রে প্রয়োগের উপর বেশি জোর দেওয়া হবে, নাকি এটি সত্যিই ঘরে প্রবেশ করবে বলে আশা করা হচ্ছে?

অবশেষে, তারা মূর্ত বুদ্ধিমত্তার বিকাশ নিয়েও আলোচনা করেন এবং বলেন যে সমগ্র রোবটিক্স শিল্পের বুদ্ধিমত্তার স্তর নিয়ন্ত্রণ করার জন্য স্বচালিত গাড়ির মতো L3 এবং L5-এর অনুরূপ মানদণ্ড প্রয়োজন।

রোবোটিক্সের জিপিটি-২.০ যুগে আপনাকে স্বাগতম।

সদ্য সমাপ্ত ২০২৫ সাল এবং রোবোটিক্স ক্ষেত্রে পূর্ণাঙ্গ অগ্রগতির বছর ২০২৬-কে আমরা কীভাবে সংজ্ঞায়িত করব?

পাঁচজন বিশেষজ্ঞ একটি অত্যন্ত সামঞ্জস্যপূর্ণ মূল্যায়ন দিয়েছেন: ২০২৫ সাল হলো 'ভিত্তি স্থাপন' এবং গতি সঞ্চারের বছর, আর ২০২৬ সাল হবে বিভিন্ন পরিস্থিতিতে রোবটের সাধারণীকরণ ক্ষমতা উন্নত করা এবং বৃহৎ পরিসরে বাণিজ্যিক বাস্তবায়ন অর্জনের প্রথম বছর।

কিয়ানশুন ইন্টেলিজেন্সের গাও ইয়াং মূর্ত বুদ্ধিমত্তার বর্তমান পর্যায়কে বৃহৎ ভাষা মডেলের জিপিটি-২ যুগের সাথে তুলনা করেছেন।

তিনি উল্লেখ করেছেন যে, মূর্ত বুদ্ধিমত্তা শিল্প ২০২৫ সালের মধ্যে বিপুল সংখ্যক ডেটা অবকাঠামোগত সমস্যার সমাধান করেছে এবং মডেলের পরামিতি ও ডেটার পরিমাণের উন্নতির সাথে সাথে ২০২৬ সালে ৩.০ যুগে এক উল্লম্ফন ঘটার প্রবল সম্ভাবনা রয়েছে।

ইউয়ানলি লিংজির তাং ওয়েনবিনও স্বীকার করেছেন যে, এই শিল্পটি এখনও বিকাশের প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে, কিন্তু তথ্যের বিশালতার কারণে এর বৃদ্ধির হার অত্যন্ত বেশি।

তিনি অকপটে বলেছেন যে, যদিও আমরা আজ এখানে বসে মডেল এবং অ্যালগরিদম নিয়ে আলোচনা করছি, তবুও এখনও কোনো বৃহৎ পরিসরের বেঞ্চমার্ক উপলব্ধ নেই, যা বিভিন্ন মূর্ত বুদ্ধিমত্তার স্তরকে নির্ভুলভাবে পরিমাপ করা অসম্ভব করে তোলে।

স্টার এরা-র সহ-প্রতিষ্ঠাতা শি ইউয়ে উল্লেখ করেছেন যে, গত এক বছরে পুঁজির উন্মত্ত প্রবাহের কারণে ২০২৬ সালে এমন কিছু কোম্পানির হঠাৎ আবির্ভাব ঘটেছে, যেগুলো ২০২৫ সালেও ছিল না; একই সাথে, অনেক কোম্পানি হঠাৎ করে অদৃশ্য হয়ে গেছে।

এটি ছিল দ্রুত গতি ও ত্বরণের একটি বছর।

গ্যালাক্সি জেনারেলের প্রতিষ্ঠাতা ওয়াং হে, সিংহুয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের সাথে তাদের সাম্প্রতিক একটি প্রকল্পের কথা উল্লেখ করেন, যার মাধ্যমে রোবটদের টেনিস খেলতে সক্ষম করা হয়েছে। তিনি বলেন যে, অনেক ধারণা আরও স্পষ্ট হওয়ার সাথে সাথে, মূর্ত বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষাগার থেকে বাস্তব জগতে প্রবেশ করছে।

যে তথ্য নিয়ন্ত্রণ করে, সে-ই বিশ্ব নিয়ন্ত্রণ করে।

ফেই-ফেই লি দ্বারা চালু করা বৃহৎ আকারের চিত্র ডেটাসেট ইমেজনেট-এর মতো, যা ডিপ লার্নিং-এর বিকাশের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হয়ে উঠেছে, মূর্ত বুদ্ধিমত্তার বিকাশের জন্যও প্রচুর পরিমাণে ডেটার প্রয়োজন।

ChatGPT-এর মতো বৃহৎ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোর তুলনায়, যেগুলো ইন্টারনেটের বিপুল পরিমাণ টেক্সট থেকে ডেটা আহরণ করতে পারে, বাস্তব জগৎ থেকে প্রাপ্ত উচ্চ-মানের ইন্টারেক্টিভ ডেটার এখনও অভাব রয়েছে।

স্টার এরা-র শি ইউয়ে বলেছেন, "বর্তমানে ডেটাই সবচেয়ে বড় প্রতিবন্ধকতা।"

জটিল ও বিশেষায়িত পরিবেশে রোবটদের স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ করার জন্য বাস্তব পরিস্থিতি থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে হয়। তবে, বাস্তব পরিস্থিতিতে বারবার চেষ্টা ও ভুলের মাধ্যমে শেখার খরচ অনেক বেশি, এবং কোনো কারখানার ব্যবস্থাপকই তাদের অ্যাসেম্বলি লাইনে একটি অর্ধসমাপ্ত রোবটকে উদ্দেশ্যহীনভাবে কাজ করতে দিতে রাজি নন।

ইউয়ানলি লিংজি আরও সরাসরিভাবে বলেছেন: ট্যাং ওয়েনবিন বিশ্বাস করেন যে ডেটা মূলত অর্থের বিষয়; এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উপাদান নয়, এবং অর্থ দিয়ে সমস্যার সমাধান করা যায়। আসল ডেটা চ্যালেঞ্জটি হলো রোবটকে বাস্তব জগতের পরিস্থিতি থেকে প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম করা।

তবে, তিনি এও উল্লেখ করেছেন যে এটি একটি ‘আগে ডিম না আগে মুরগি’র মতো সমস্যা। বর্তমান রোবটগুলো বিপুল সংখ্যায় মোতায়েন করার মতো যথেষ্ট উন্নত নয়, কিন্তু আমরা যদি রোবটের উন্নতি চাই, তবে সেগুলোকে বিপুল সংখ্যায় ব্যবহার করতে হবে।

ঝিপিংফাং-এর ঝাং পেং বিশ্বাস করেন যে, বাস্তব জগতের পরিস্থিতি থেকে ফিরে আসা ডেটাই একটি মডেলকে সত্যিকার অর্থে রূপান্তরিত করে। ডেটার বাইরেও, মডেলের আর্কিটেকচার এবং সিস্টেম ডিজাইন সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ।

তিনি বিশ্বাস করেন যে, মূর্ত বুদ্ধিমত্তা হলো "মডেল + ভৌত হার্ডওয়্যার + সিনারিও সিস্টেম"-এর একটি ব্যাপক প্রতিযোগিতা। কম খরচে রোবটকে আরও বেশি সিনারিওর সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম করা মূর্ত বুদ্ধিমত্তার শিল্পক্ষেত্রে প্রয়োগের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ।

স্বচালিত গাড়ির ক্ষেত্রে টেসলা এবং ওয়েমোর মতোই, যে প্রতিষ্ঠান সর্বনিম্ন খরচে বাস্তব জগতে সর্বাধিক সংখ্যক রোবট পরিচালনা করতে পারবে, তারাই জিপিটি-৩.০ যুগে প্রবেশের সুযোগ পাবে।

এই বছর বাড়ির কাজ করাটা অগ্রাধিকার নয়।

যদি ২০২৫ সাল হয় প্রদর্শনী, ব্যালে নৃত্য এবং মার্শাল আর্ট শো আয়োজনের বছর, তাহলে ২০২৬ সাল হবে বিভিন্ন দৃশ্যপট প্রদর্শনের বছর।

এই প্রতিষ্ঠাতারা সর্বসম্মতিক্রমে কল্পবিজ্ঞান চলচ্চিত্রে চিত্রিত উচ্চমানের মাঝারি মানের বাড়ির ধারণাগুলো পরিত্যাগ করেন এবং এর পরিবর্তে সরাসরি সরবরাহ ব্যবস্থা, জনসেবা, এমনকি রাস্তার ধারের খুচরা ব্যবসায় ঝাঁপিয়ে পড়েন।

ঝাং পেং, গাও ইয়াং এবং শি ইউয়ে সকলেই আধা-কাঠামোগত শিল্প উৎপাদন, সরল পরিষেবা এবং লজিস্টিকস হ্যান্ডলিং পরিস্থিতি সম্পর্কে ইতিবাচক দৃষ্টিভঙ্গি পোষণ করেন।

বিশেষ করে, লজিস্টিকস খাতের দৈনিক মজুরির কাজগুলোতে, যেখানে "কাজ শুরু করার জন্য মানুষের কেবল অল্প সময়ের প্রশিক্ষণই যথেষ্ট," সেখানে উচ্চ মানের মানদণ্ড এবং সুস্পষ্ট কর্মদক্ষতার শর্ত রয়েছে, যা রোবটদের জন্য বৃহৎ পরিসরে এই কাজগুলোকে প্রতিস্থাপন ও অনুকরণ করার সবচেয়ে সহজ উপায় করে তোলে।

তাং ওয়েনবিন চারটি অত্যন্ত কঠোর বাস্তবায়ন মানদণ্ড প্রদান করেছেন, যেগুলোকে মূর্ত বুদ্ধিমত্তার জন্য একটি 'বিপদ পরিহার নির্দেশিকা' হিসেবে বর্ণনা করা যেতে পারে।

প্রথমত, এটি এমন একটি পরিস্থিতি হতে হবে যা ভুলত্রুটি সহ্য করতে পারে; দ্বিতীয়ত, এর কার্যকারিতার প্রতি সহনশীলতা থাকতে হবে; তৃতীয়ত, এর একটি নির্দিষ্ট মাত্রার সাধারণীকরণ ক্ষমতা থাকা প্রয়োজন, অন্যথায় অ-মানক স্বয়ংক্রিয় মেশিন সরাসরি ব্যবহার করা যেতে পারে; চতুর্থত, এটিকে দীর্ঘ সময় ধরে কাজ করতে এবং লাভ-লোকসান সমান বা তার চেয়ে কম আয়ে পৌঁছাতে সক্ষম হতে হবে।

তিনি রসিকতা করে উল্লেখ করেন যে, প্রযুক্তির বর্তমান সীমাবদ্ধতার পরিপ্রেক্ষিতে, “কাজের ছদ্মবেশে নাচ” হলো এমন একটি প্রদর্শনমূলক কৌশল যা আবেগিক আবেদন তৈরি করতে পারে এবং এটি একটি চমৎকার ব্যবসায়িক পথও বটে।

গ্যালাক্সি জেনারেলের ওয়াং হে তাদের ‘স্পেস ক্যাপসুল’ রিটেইল স্টোরগুলোর কথা উল্লেখ করেছেন, যেগুলো দেশজুড়ে চালু করা হচ্ছে। এই অত্যাধুনিক ক্যাপসুলগুলোর ভেতরে রোবটগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে গ্রাহকদের জন্য পণ্য সংগ্রহ করে আনে।

যদিও পণ্য বাছাই করার ক্ষেত্রে রোবট হয়তো মানুষের মতো ততটা দক্ষ নয়, কিন্তু এদের নতুনত্ব ও আকর্ষণ গ্রাহকদের মনে উচ্চ মাত্রার আবেগ সৃষ্টি করে এবং গ্রাহকরা এই অভিজ্ঞতার জন্য মূল্য দিতেও ইচ্ছুক।

ইতিমধ্যে, এই প্রক্রিয়ায় গ্যালাক্সি জেনারেল ৮০,০০০ ঘণ্টার প্রকৃত শেলফ পিকআপ ডেটা সংগ্রহ করেছে।

এটি শুধু একটি পরিপক্ক ব্যবসায়িক পরিস্থিতিই নয়, বরং একটি অত্যন্ত উদ্ভাবনী ও মূর্ত বুদ্ধিমান তথ্য সংগ্রহ সমাধানও বটে।

গোলটেবিল আলোচনার শেষে তাঁরা সমগ্র মূর্ত বুদ্ধিমত্তা শিল্পে মানদণ্ডের প্রয়োজনীয়তা নিয়েও কথা বলেন।

আজই সিসিটিভি নিউজ জানিয়েছে যে, চায়না একাডেমি অফ ইনফরমেশন অ্যান্ড কমিউনিকেশনস টেকনোলজি (সিএআইসিটি) ৪০টিরও বেশি সংস্থার সাথে মিলে এমবডিড ইন্টেলিজেন্স ক্ষেত্রে প্রথম ইন্ডাস্ট্রি স্ট্যান্ডার্ড প্রকাশ করেছে, যা ১ জুন, ২০২৬ থেকে কার্যকর হবে।

এই স্ট্যান্ডার্ডটি শুধু বেঞ্চমার্ক টেস্টিং ফ্রেমওয়ার্ককে (স্ট্যাটিক সিমুলেশন, ডাইনামিক সিমুলেশন, বাস্তব পরিবেশ এবং এদের সমন্বয়) একীভূত করে না, বরং ইন্ডাস্ট্রি ও বাড়ি সহ ৩০০টি সিনারিওকে অন্তর্ভুক্ত করে ১০,০০০-এরও বেশি টেস্ট টাস্ক সম্বলিত একটি প্রশ্নব্যাঙ্কও প্রতিষ্ঠা করে, যা ইন্ডাস্ট্রিতে অনুসরণের জন্য স্ট্যান্ডার্ডের অভাবের অবসান ঘটায়।

প্রতিষ্ঠাতারা মান, আইন এবং নিরাপত্তার গুরুত্বও উল্লেখ করেছেন এবং যুক্তি দিয়েছেন যে শুধুমাত্র ব্যাপকভাবে স্বীকৃত শিল্প মানদণ্ডই মূর্ত বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে ব্যাপক ও বৃহৎ পরিসরের অগ্রগতি আনতে পারে।

শেষে, সঞ্চালক বলেন যে আজকের মাইলফলকটি ছিল "১০ বিলিয়ন", এবং আশা প্রকাশ করেন যে আগামী বছর এটি ১০০ বিলিয়ন মূর্ত বুদ্ধিদীপ্ত সংলাপে পরিণত হতে পারবে।

হ্যাঁ, এটি এখনও এক ট্রিলিয়নে পৌঁছায়নি। মানবজাতিকে সম্পূর্ণরূপে দখল করার আগে রোবটদের আরও কয়েক বছরের অনুশীলনের প্রয়োজন হতে পারে।

iFanr-এর অফিসিয়াল WeChat অ্যাকাউন্ট: iFanr (WeChat ID: ifanr) ফলো করুন, যেখানে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার জন্য আরও আকর্ষণীয় কন্টেন্ট উপস্থাপন করা হবে।