ওয়াটসন : শিক্ষা ও গবেষণা সহায়ক রোবট

ওয়াটসন আইবিএমের একটি রোবটিক্স কম্পিউটার যা প্রাকৃতিক ভাষায় উত্থাপিত প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম। এটি ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (ঘখচ) শাখার একটি অত্যন্ত সফল শো হিসেবে শুরু হলেও পরবর্তীতে যে কোনো প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম ‘জ্ঞানমূলক’ পরিষেবা হিসেবে ব্র্যান্ড হয়ে ওঠে। এর অ্যালগরিদমগুলো খুব সহজেই ইমেজ রিকগনিশন, সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস, স্পিচ-টু-টেক্সট ইত্যাদি দরকারি অ্যাপ্লিকেশনগুলোকে একত্রিত করে কাক্সিক্ষত ফলাফল দিতে পারে। সিস্টেমটি প্রাথমিকভাবে জনপ্রিয় কুইজ শো জেওপার্ডি’র প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য তৈরি করা হয়েছিল এবং ২০১১ সালে ‘ব্র্যাড রুটার’ এবং ‘কেন জেনিংস’র বিরুদ্ধে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে প্রথম পুরস্কার (এক মিলিয়ন মার্কিন ডলার) জিতে নেয়। বর্তমানে আইবিএম ওয়াটসন বিভিন্ন শিল্প বিপ্লব, ব্যবসায়িক দক্ষতা, অনুসন্ধান এবং উদ্ভাবনী কাজে ব্যাপক সাফল্য দেখাচ্ছে। উল্লেখযোগ্য সাফল্যগুলো হচ্ছে :

১. প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে (NLP) ওয়াটসনকে এমনভাবে মানুষের ভাষা বুঝতে, ব্যাখ্যা করতে এবং তৈরি করতে দেয় যা মানুষের বোঝার অনুকরণ করে। এটি ওয়াটসনের পাঠ্য, বক্তৃতা এবং অন্যান্য ভাষার পদ্ধতি প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা দেয়, চ্যাটবট, ভার্চুয়াল সহকারী, স্পিচ-টু-টেক্সট এবং অনুভূতি বিশ্লেষণের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলোকে সক্ষম করে। এর এনএলপি ক্ষমতা এটিকে নথি, ইমেল বা সোশ্যাল মিডিয়া থেকে অসংগঠিত পাঠ্য বিশ্লেষণ করতে, অন্তর্দৃষ্টি বের করতে বা প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার অনুমতি দেয়।

২. মেশিন লার্নিং (ML) : মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ওয়াটসনকে প্রতিটি কাজের জন্য সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিংয়ের প্রয়োজন ছাড়াই ডেটা, প্যাটার্ন এবং অভিজ্ঞতা থেকে শেখার মাধ্যমে সময়ের সঙ্গে উন্নতি করতে দেয়। এটি এমএল ব্যবহার করে বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে, ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং ঐতিহাসিক ডেটার ওপর ভিত্তি করে সুপারিশ প্রদান করে। যেমনÑফলাফলের পূর্বাভাস দিতে পারে, প্রবণতা চিনতে পারে এবং সুপারিশ করতে পারে, যেমন স্বাস্থ্য ডায়াগনস্টিকস বা ব্যবসায়িক কৌশল।

৩. গভীর শিক্ষা : ডিপ লার্নিং হল মেশিন লার্নিংয়ের একটি উপসেট যা মানুষের মস্তিষ্কের কার্যকারিতা অনুকরণ করতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। এই নেটওয়ার্কগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা থেকে শেখার, নিদর্শনগুলো চিনতে এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি চিত্র শনাক্তকরণ, বক্তৃতা শনাক্তকরণ এবং অন্যান্য প্যাটার্ন-ভিত্তিক বিশ্লেষণের মতো জটিল কাজের জন্য গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে। ছবি ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা, যেমন মেডিক্যাল ইমেজিংয়ে (টিউমার শনাক্ত করা), গভীর শিক্ষা লাভ করে।

৪. জ্ঞানীয় কম্পিউটিং : জ্ঞানীয় কম্পিউটিং হল কম্পিউটারে মানুষের চিন্তা প্রক্রিয়ার অনুকরণ। ওয়াটসনকে জ্ঞানীয় কম্পিউটিং ব্যবহার করে প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত ডেটা বিশ্লেষণ করে (যেমন পাঠ্য, ভিডিও এবং অডিও) এবং মানুষের মতো অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করে। এটি ব্যবহারকারীদের সঙ্গে আরও মানবিক পদ্ধতিতে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, সুপারিশ প্রদান করে, প্রসঙ্গ বুঝতে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াকে সমর্থন করে। যেমনÑগ্রাহক পরিষেবায়, ওয়াটসন একজন গ্রাহকের প্রশ্ন বুঝতে পারে, এটিকে প্রাসঙ্গিকভাবে প্রক্রিয়া করতে পারে এবং প্রাসঙ্গিক সমাধান অফার করতে পারে, একজন বিশেষজ্ঞের সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়াকে অনুকরণ করে।

৫. স্পিচ রিকগনিশন এবং স্পিচ-টু-টেক্সট : ওয়াটসন কথ্য ভাষাকে পাঠ্যে রূপান্তর করতে স্পিচ রিকগনিশন প্রযুক্তি ব্যবহার করে। এটি ব্যবহারকারীদের ভয়েস কমান্ড বা প্রশ্নের মাধ্যমে ওয়াটসনের সঙ্গে যোগাযোগ করতে দেয়। ওয়াটসনের স্পিচ-টু-টেক্সট প্রযুক্তি ভয়েস সহকারী থেকে কল সেন্টার অটোমেশন এবং ট্রান্সক্রিপশন পরিষেবা পর্যন্ত বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন সক্ষম করে। যেমনÑআইবিএম ওয়াটসন মূল তথ্য বা অনুভূতি বের করতে কল বা মিটিং থেকে অডিও প্রতিলিপি এবং বিশ্লেষণ করতে পারে।

৬. কম্পিউটার দৃষ্টি : কম্পিউটার দৃষ্টি ওয়াটসনকে ছবি এবং ভিডিওর মতো ভিজ্যুয়াল ডেটা ব্যাখ্যা এবং বিশ্লেষণ করতে দেয়। দৃষ্টি ক্ষমতাগুলো ইমেজ রিকগনিশন, ফেসিয়াল রিকগনিশন, অবজেক্ট ডিটেকশন এবং মেডিকেল ইমেজ অ্যানালাইসিসের মতো কাজে ব্যবহার করা হয়। যেমন- ওয়াটসন ভিজ্যুয়াল রিকগনিশন চিত্রগুলোতে বস্তুগুলি শনাক্ত করতে এবং শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে। যেমনÑখুচরা পণ্যগুলো শনাক্ত করা বা মেডিক্যাল স্ক্যানগুলোতে স্বাস্থ্যের অবস্থা শনাক্ত করা।

৭. স্বয়ংক্রিয় যুক্তি এবং জ্ঞান গ্রাফ : স্বয়ংক্রিয় যুক্তি ওয়াটসনকে ডেটা এবং প্রসঙ্গের ওপর ভিত্তি করে যৌক্তিক অনুমান করতে সক্ষম করে। ওয়াটসন জ্ঞানের গ্রাফ ব্যবহার করে বিভিন্ন সত্তার মধ্যে সম্পর্ক উপস্থাপন করতে এবং বৃহৎ পরিমাণের কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা বোঝাতে। ওয়াটসনের যুক্তির ক্ষমতাগুলো জটিল প্রশ্নের যৌক্তিক উত্তর প্রদান করতে এবং অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে বিশাল ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। যেমনÑস্বাস্থ্যসেবায় ওয়াটসন লক্ষণ, চিকিৎসা ইতিহাস এবং অন্যান্য ডেটা পয়েন্টের ওপর ভিত্তি করে সম্ভাব্য রোগ নির্ণয়ের সুপারিশ করার জন্য মেডিক্যাল ডেটার মাধ্যমে যুক্তি দিতে পারে।

৮. রোবোটিক প্রসেস অটোমেশন (RPA) : ডিজিটাল সিস্টেমের সঙ্গে মানুষের মিথস্ক্রিয়া অনুকরণ করে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলোকে স্বয়ংক্রিয় করে। এটি ওয়ার্কফ্লোগুলোকে স্বয়ংক্রিয় করতে, যেমনÑইনভয়েস প্রক্রিয়াকরণ, ডেটা এন্ট্রি বা রুটিন কাজগুলো পরিচালনা করার জন্য তার এআই ক্ষমতাগুলোর সঙ্গে (RPA)কে একীভূত করে। ওয়াটসন সাধারণ অনুসন্ধানে সাড়া দিয়ে এবং মানব এজেন্টদের কাছে আরও জটিল মামলা রুট করে গ্রাহক সহায়তা প্রক্রিয়াগুলোকে স্বয়ংক্রিয় করতে সহায়তা করতে পারে।

৯. ডেটা মাইনিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ : ওয়াটসনের ডেটা মাইনিং ক্ষমতাগুলো এটিকে বিশাল ডেটাসেট থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সক্ষম করে এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের প্রবণতাগুলোর পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করে। সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করার জন্য অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা এবং বিপণনের মতো বিভিন্ন শিল্পে ডেটা মাইনিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল প্রয়োগ করে। স্বাস্থ্যসেবায়, ওয়াটসন রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করে স্বাস্থ্য ঝুঁকির পূর্বাভাস দিতে পারে, যেমনÑএকটি নির্দিষ্ট অবস্থার বিকাশের সম্ভাবনা।

১০. ক্লাউড কম্পিউটিং এবং এআই ইন্টিগ্রেশন : ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের সঙ্গে একীভূত করে পরিমাপযোগ্য এআই পরিষেবা সরবরাহ করে এবং অচও-এর মাধ্যমে ওয়াটসনের এআই টুলগুলোতে সহজে অ্যাক্সেসের অনুমতি দেয়। ক্লাউডে ওয়াটসন চালানোর সঙ্গে, ব্যবহারকারীরা ভারী পরিকাঠামোর প্রয়োজন ছাড়াই এনএলপি, মেশিন লার্নিং এবং ডেটা বিশ্লেষণের মতো এআই বৈশিষ্ট্যগুলোকে তাদের নিজস্ব অ্যাপ্লিকেশনগুলোতে একীভূত করতে পারে। যেমনÑক্লাউডে উপলব্ধ ওয়াটসনের পরিষেবাগুলো ব্যবহার করে বিকাশকারীরা এআইচালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলো (যেমনÑচ্যাটবট বা সুপারিশ ইঞ্জিন) তৈরি করতে পারে।

১১. এপিআই (API) এবং ওয়াটসন স্টুডিও : ওয়াটসন এপিআই-এর একটি স্যুট (অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস) প্রদান করে যা ডেভেলপারদের ওয়াটসনের বিভিন্ন এআই টুল, যেমন ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, ভিজ্যুয়াল রিকগনিশন এবং আরও অনেক কিছু অ্যাক্সেস করতে দেয়। ওয়াটসন স্টুডিও হল এআই মডেল তৈরি এবং মেশিন লার্নিং প্রকল্প চালানোর একটি প্ল্যাটফর্ম। এটি বিকাশকারীরা ওয়াটসনের জ্ঞানীয় পরিষেবাগুলোকে পূর্ব-নির্মিত অচও ব্যবহার করে বা ওয়াটসন স্টুডিওর মাধ্যমে এন্ড-টু-অ্যান্ড এআই বিকাশের জন্য কাস্টম অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একীভূত করতে পারে। যেমন- একটি কোম্পানি একটি কাস্টম চ্যাটবট তৈরি করতে ওয়াটসন এপিআই ব্যবহার করতে পারে যা গ্রাহকের প্রশ্নগুলো বোঝে এবং লেনদেন প্রক্রিয়া করে। রোবটের আরও বহু কিছু ব্যবহার আছে। টেলিভিশনে খবর পড়া, উপস্থাপন করা, রেস্টুরেন্ট এবং আবাসিক কাজকর্মে রোবটের ব্যবহার এখন নিয়মিত ব্যাপার। চীন, জাপান এবং অনেক উন্নত দেশে রোবট দিয়ে জমি চাষাবাদ থেকে শুরু করে ফসল ফলানো এবং খাদ্য প্রক্রিয়াকরণ সবই করছে রোবটের মাধ্যমে। সম্প্রতি ‘ডিজিট’ নামের এক নতুন প্রজন্মের রোবট মানুষের মতোই দুই পায়ে হেঁটে পণ্য বহন করতে সক্ষম। ফলে এটি কর্মীদের শারীরিক শ্রমের চাপ অনেক কমিয়ে দিয়েছে। অনেকেই মনে করছেন, রোবটের এই বিপ্লব কিছু মানুষের জন্য নতুন দুশ্চিন্তা তৈরি করেছে। বিশেষ করে যেসব কাজ রোবট সহজে করতে পারছে, সেসব কাজের ভবিষ্যৎ নিয়ে অনেকেই শঙ্কিত। তবে বাস্তবতা হলো, প্রযুক্তি সবসময় মানুষের সহায়ক হিসেবে কাজ করে আসছে। কোথাও কোথাও মানুষ এবং রোবট একসঙ্গেই কাজ করছে অত্যন্ত সুশৃঙ্খল ও নিরাপদে। লেখক : অধ্যাপক ও তথ্যপ্রযুক্তিবিদ, আইআইটি জাহাঙ্গীরনগর বিশ্ববিদ্যালয়।