আমি সনির টেবিল টেনিস রোবটটিকে আরেকটি ব্যয়বহুল পরীক্ষাগারের প্রদর্শনী হিসেবে উড়িয়ে দিতে চেয়েছিলাম। যে যন্ত্র সেরা খেলোয়াড়দের বিরুদ্ধে র্যালি করতে পারে, তা নিঃসন্দেহে চিত্তাকর্ষক, কিন্তু এটি এমন এক ধরনের প্রদর্শনী বলেও মনে হয়, যা কেবল উচ্চপদস্থ কর্মকর্তাদের হাততালি দেওয়ার জন্যই তৈরি করা হয়েছে, যেখানে আগে থেকেই সবাই মুগ্ধ হওয়ার জন্য একমত ছিল।
কিন্তু টেবিল টেনিস দেখতে যতটা সহজ মনে হয়, তার চেয়ে অনেক বেশি কঠিন একটি পরীক্ষা। বলটি ছোট, দ্রুত, ঘূর্ণায়মান এবং এতটাই বেপরোয়া যে টেবিলে আঘাত করার মুহূর্তেই এর দিক বদলে যেতে পারে। সনির সিস্টেমকে হিসাব-নিকাশের চেয়েও কঠিন এক পরিস্থিতির মুখোমুখি হতে হয়। পয়েন্ট শেষ হয়ে যাওয়ার আগেই একে দেখতে, অনুমান করতে এবং সেই অনুযায়ী কাজ করতে হয়।
সনি আনুষ্ঠানিক প্রতিযোগিতার নিয়ম অনুসারে পাঁচজন শীর্ষস্থানীয় খেলোয়াড় এবং দুজন পেশাদারের বিরুদ্ধে 'এইস'-কে পরীক্ষা করে , এবং রোবটটি বেশ কয়েকটি জয় লাভ করে।
আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি হলো, সেই ম্যাচগুলোতে এটিকে কী সামলাতে হয়েছিল: দ্রুতগতির, উচ্চ-স্পিনের শট যা বাউন্সের পর দিক পরিবর্তন করে এবং সামান্য বিলম্বেরও সুযোগ নেয়। সহজ ভাষায় বলতে গেলে, এইস শুধু বল ফেরত পাঠাচ্ছিল না। এটি বলের গতিবিধি বুঝতে পারছিল, পূর্বাভাস দিচ্ছিল এবং র্যালিটি এর হাতছাড়া হওয়ার আগেই সরে যাচ্ছিল।
এআই বোর্ড ছেড়ে যাচ্ছে
“ এআই মানুষকে হারিয়েছে ”—এই গতানুগতিক শিরোনামটি ‘এইস’ আসলে কী পরীক্ষা করছে, তার গুরুত্বকে খাটো করে দেখায়। আমরা এর আগেও আরও স্বচ্ছ পরিসরে এই গল্প দেখেছি। ১৯৯৭ সালে আইবিএম-এর ‘ডিপ ব্লু’ গ্যারি কাসপারভকে হারিয়েছিল, এবং মানব দক্ষতা ও যন্ত্রের গণনার মধ্যকার প্রতিটি পুরোনো প্রতিযোগিতায় সেই প্রতীকী তাৎপর্য আজও রয়ে গেছে।
কিন্তু দাবা, তার সমস্ত কৌশলগত গভীরতা সত্ত্বেও, কম্পিউটারের প্রতি বেশ ভদ্র। বোর্ডটি নড়বড়ে হয় না। ঘুঁটিগুলো ঘোরে না। কেউ বাজেভাবে কোণাকুণি আঘাত করার কারণে একটি ঘোড়া কখনো ঘণ্টায় ৬০ মাইল বেগে চিৎকার করতে করতে ফিরে আসে না।
সোনির রোবটটি একটি ভিন্ন পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয়। যখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে সক্রিয় হতে হয়, তখন বুদ্ধিমত্তা একটি সময়-সংক্রান্ত সমস্যায় পরিণত হয়। সিস্টেমটিকে পারিপার্শ্বিক পরিস্থিতি বুঝে কাজ করার জন্য যথেষ্ট দ্রুততার সাথে তা অনুধাবন করতে হয়। এটি আরও বেশি কার্যকর এবং একে একটি নির্দিষ্ট গণ্ডির মধ্যে আবদ্ধ রাখা অনেক বেশি কঠিন।
শরীর সমস্যাটি পরিবর্তন করে।
এখান থেকেই টেবিল টেনিসের ডেমোটি আরও কার্যকর হয়ে ওঠে। যে রোবট ঘূর্ণন ট্র্যাক করতে, গতিবিধি অনুমান করতে এবং রিয়েল-টাইমে তার প্রতিক্রিয়া সামঞ্জস্য করতে পারে, সেটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে কারখানার কর্মী, গুদামের কর্মী, নার্স সহকারী, কৃষিশ্রমিক বা দুর্যোগ-প্রতিক্রিয়া যন্ত্র হয়ে যায় না। এই ধরনের একটি সিদ্ধান্তে পৌঁছানোটা বড্ড বেশি সহজ হয়ে যাবে, যার মানে হলো সাধারণত এটি ভুল।
বৃহত্তর রোবটিক্স বাজার ইতিমধ্যেই প্রদর্শনীমূলক পর্যায়কে ছাড়িয়ে গেছে। ইন্টারন্যাশনাল ফেডারেশন অফ রোবটিক্সের মতে, ২০২৪ সালে ৫৪২,০০০ শিল্প রোবট স্থাপন করা হয়েছিল, যা এক দশক আগের সংখ্যার দ্বিগুণেরও বেশি। সংস্থাটি আশা করছে যে ২০২৫ সালে এই সংখ্যা ৫৭৫,০০০-এ পৌঁছাবে এবং ২০২৮ সালের মধ্যে তা ৭০০,০০০ ছাড়িয়ে যাবে। এর ফলে ‘এইস’ শুধুমাত্র কারখানার পণ্য হয়ে ওঠে না, তবে এটি একটি বৃহত্তর অটোমেশন গল্পের অংশ, যা ইতিমধ্যেই উৎপাদন কেন্দ্রগুলিতে দৃশ্যমান হচ্ছে।
নিয়ন্ত্রিত শিল্প কারখানার মেঝেতে, রোবটদের চিরকাল একটি নিখুঁত গতিবিধি পুনরাবৃত্তি করার পরিবর্তে বিভিন্ন পরিস্থিতি সামলাতে হয়। সরবরাহ ব্যবস্থায়, তারা থেঁতলে যাওয়া বাক্স, ভুল কোণ, অনুপস্থিত লেবেল এবং সবচেয়ে খারাপ সময়ে মানুষের ভুল পথে হেঁটে যাওয়ার মতো পরিস্থিতির সম্মুখীন হয়। খোলা জায়গায় কাদা, আবহাওয়া, অসমতল ভূমি এবং প্রাকৃতিক কারণে আকৃতি পাওয়া পণ্য সফটওয়্যারের প্রয়োজনীয়তা মেনে চলে না।
শ্রমের দিকটাতেই ব্যাপারটা ততটা আকর্ষণীয় নয়। ম্যাককিনজির অনুমান অনুযায়ী , আজকের প্রযুক্তি তাত্ত্বিকভাবে যুক্তরাষ্ট্রের বর্তমান কর্মঘণ্টার প্রায় ৫৭ শতাংশ কাজ স্বয়ংক্রিয় করতে পারে। এই সংখ্যাটি যে পুরোপুরি চাকরি হারানোর মতো নয়, সে বিষয়ে ম্যাককিনজি বেশ সতর্ক।
চাপটা আরও সূক্ষ্ম এবং সম্ভবত আরও জটিল: কাজগুলো ভাগ হয়ে যায়, ভূমিকাগুলো নতুন করে সাজানো হয়, এবং কিছু কর্মী আবিষ্কার করেন যে “দক্ষতা” যেন একটি স্প্রেডশিট আর এক চিমটি জোর করে হাসার মাধ্যমেই আসে।
কিছু সেটিংসে ভুলের জন্য শাস্তির মাত্রা বাড়িয়ে দেওয়া হয়। একটি চ্যাটবট কোনো কিছু ভুল করলে একটি বিকেল নষ্ট হয়ে যেতে পারে। একটি রোবট যদি কোনো রোগীর ভারসাম্য, হুইলচেয়ার বা হাসপাতালের করিডোর বুঝতে ভুল করে, তবে তা মারাত্মক ক্ষতি করতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যত বেশি মানুষের প্রতিচ্ছবি হয়ে উঠছে, তার ভুলগুলো ক্ষমা করার প্রবণতাও তত কমে যাচ্ছে।
বিলটি দেহের সাথে আসে
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পা, চাকা বা রোবট হাত গজিয়ে উঠলেই অবকাঠামোটি অদৃশ্য হয়ে যায় না। এটি তখনও চিপ , ডেটা সেন্টার , শীতলীকরণ ব্যবস্থা, বিদ্যুৎ, পানি এবং এমন একটি গ্রিডের উপর নির্ভরশীল, যা প্রতিটি কোম্পানির হঠাৎ করে আরও বেশি কম্পিউটিং ক্ষমতার প্রয়োজন আবিষ্কার করার কথা মাথায় রেখে তৈরি করা হয়নি।
আন্তর্জাতিক শক্তি সংস্থা আশা করছে যে ২০৩০ সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী ডেটা সেন্টারের বিদ্যুৎ ব্যবহার দ্বিগুণ হয়ে প্রায় ৯৪৫ টেরাওয়াট-আওয়ারে (TWh) পৌঁছাবে, যা বৈশ্বিক বিদ্যুৎ ব্যবহারের প্রায় ৩ শতাংশ। এই অংশটি ছোট মনে হতে পারে, যতক্ষণ না একটি নতুন ডেটা সেন্টারের নিকটবর্তী স্থানীয় গ্রিড, জল সরবরাহ ব্যবস্থা বা কোনো সম্প্রদায়কে এই বিপুল পরিমাণ বিদ্যুৎ ব্যবহারের ভার বহন করতে হয়।
তবে পরিস্থিতি পুরোপুরি হতাশাজনক নয়। আরও উন্নত রোবট কারখানার বর্জ্য কমাতে পারে, বিপজ্জনক স্থান পরিদর্শনে সাহায্য করতে পারে, সূক্ষ্ম কৃষিকাজের উন্নতি ঘটাতে পারে এবং এমন সব কাজ করতে পারে যা জীবিকা নির্বাহের জন্য মানুষের শরীরকে ভেঙে দেয়। এর ইতিবাচক দিকটি যেমন বাস্তব, তেমনি এর মূল্যও অনেক।
ডিপ ব্লু একটি বোর্ড গেমের ভেতরে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে (AI) শক্তিশালী করে তুলেছে। ‘এইস’ খেলার অনুভূতি দেয় যেন বোর্ডটি অদৃশ্য হয়ে গেছে এবং ঘুঁটিগুলো এখন কারখানা, হাসপাতাল, খামার, গ্রিড এবং কর্মী, যারা এরপর কী ঘটবে তা অনুমান করার চেষ্টা করছে।
আসিমভ নিয়মের বেড়াজালে আবদ্ধ রোবটের কল্পনা করেছিলেন। আমরা বাস্তবে যে সংস্করণটি তৈরি করছি, তা হয়তো প্রথমেই অর্থনীতির বেড়াজালে আবদ্ধ হবে।