काठमाडौं – तपाईंले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स शब्द धेरै ठाउँमा सुन्दै आइरहनु भएको छ । यसलाई कहिलेकाहीँ मसिन लर्निङको पर्यायवाची शब्दको रुपमा पनि प्रयोग गर्न गरिन्छ । तर यो मसिन लर्निङ भन्दा धेरै व्यापक छ ।
मानिस र जनावरमा हुने प्राकृतिक इन्टेलिजेन्सभन्दा फरक यो मसिनले प्रदर्शन गर्ने इन्टेलिजेन्स हो । आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको मुख्य काम भनेको यसले मानिसको हस्तक्षेपविना मसिनलाई सोच्नसक्ने बनाउँछ, र यसरी मसिनले आफैं निर्णय लिन सक्छ ।
एआईभन्दा मानिसको दिमागमा आउने सबैभन्दा पहिलो कुरा रोबोट हो । तर रोबोटमा मात्र एआई हुँदैन । आज धेरै टेक प्रोडक्ट कम्पनीहरुले आफ्नो प्रोडक्टमा एआई भएको विज्ञापन गरेर सामान बिक्री गरिरहेका हुन्छन् । वास्तवमा एआई आज जतासुकै छ ।
गूगल म्यापले तपाईंलाई कम ट्राफिक भएको रुट देखाइदिन्छ, त्यो एआई हो । हाम्रा विभिन्न किसिमका प्रश्नहरुको जवाफ गूगलले दिन सक्छ । विनाड्राइभर गाडी चल्न सक्छ । फेसबुकमा हामीलाई मनपर्ने कुराहरुको मात्र विज्ञापन देख्न सकिन्छ । यी सबै एआई हुन् ।
मानिसमा भएको इन्टेलिजेन्सलाई प्रोग्रामिङमार्फत मसिनमा सिमुलेसन (नक्कल) गरिसकेपछि जब यसले मानिसले जस्तै सोच्न र क्रियाकलाप गर्न थाल्छ, तब त्यसलाई मसिन इन्टेलिजेन्स वा आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स भनिन्छ ।
मानिसको इन्टेलिजेन्स बोकेका यस्ता मसिनहरुले मानिसले जस्तै सिक्न र समस्याको समाधान गर्न सक्छन् ।
तपाईंको ग्याजेटले कुनै पनि वस्तुलाई चिनेर त्यसको नाम भन्न सक्छ, जसलाई हामी भर्चुअल पर्सेप्सन भन्छौं । तपाईंको मोबाइलाई अनलक गर्नुअघि त्यसले तपाईंको भ्वाइस र फिंगरप्रिन्टलाई चिन्छ ।
कुनै पनि विषयमा तपाईंले राय माग्दा तपाईंको कम्प्युटरको कुनै सफ्टवेयरले सान्दर्भिक सुझाव दिन्छ । गूगलमा ट्रान्सलेसन गर्दा तपाईं अनुकूलको भाषामा अनुवाद गर्न सकिन्छ । यावत् काम एउटा मानिसले जसरी गर्न सक्छ मसिनले गर्न सक्छ ।
मसिनलाई यसरी सक्षम बनाउने तत्व नै आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स हो । केही समयअघि नेपाल आएकी रोबोट सोफिया आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्सको सबैभन्दा उत्कृष्ट उदाहरण हुन् । उनी मानिस जस्तै बोल्न, दोहोरो कुरा गर्न, वस्तु पहिचान गर्न र मानिसले जस्तै दिमाग खियाउने किसिमका उत्तर दिन सक्छिन् ।
तर यसमा मानव संवेग र संवेदनाहरु भने पाउन सकिन्न । आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स कम्प्युटर विज्ञानभित्रको एउटा हाँगा हो । कम्प्युटर विज्ञान पढ्ने विद्यार्थीले त यसलाई सहजै बुझ्न सक्छन् । तर आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सबाट दैनिक लाभान्वित हुने, तर त्यसको बारेमा केही थाहा नभएका सर्वसाधारणको मनमा धेरै किसिमका प्रश्नहरु उठिरहेका हुन्छन् ।
मसिनले कसरी मानिसको जस्तै ज्ञान बटुल्न सक्छ ? आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले कसरी काम गर्छ ? वास्तवमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्सले कसरी काम गर्छ भनेर बुझ्न यो विषयसँग सम्बन्धित मसिन लर्निङ र डेटा साइन्सको बारेमा बुझ्न अत्यावश्यक छ ।
के हो मसिन लर्निङ ?
मानिसको जस्तो मसिनसँग प्राकृतिक बुद्धि विवेक हुँदैन । मसिन आफैंमा एउटा नवजात शिशुजस्तै हुन्छ । यसले पनि विस्तारै सबै कुराहरु देख्दै जान्छ र सिक्दै जान्छ । तर यसले केही आफैं हेरेर सिक्दैन । यसलाई ती कुराहरु देखाएर सिकाउनुपर्छ ।
नवजात शिशुले आफू वरपरको परिदृश्यलाई देख्छ, त्यसको नियमित ढाँचालाई देखेपछि मस्तिष्कमा त्यसको छाप राख्छ र त्यसैको आधारमा उसको मस्तिष्क तयार हुन्छ । यसरी उसले उमेर बढ्दै जाँदा विभिन्न पुस्तक तथा प्राज्ञिक थलोबाट सिक्दै जान्छ ।
तर मसिन मानिस जस्तो स्वचालित हुँदैनन् । यो मानिसको मस्तिष्कबाट परिचालन हुन्छ । यसलाई वैज्ञानिकहरुले सिकाउँछन् । हामीलाई आफ्नो वातावरणलाई हेरेर सिकेजस्तै मसिनलाई पनि डेटाको आवश्यकता पर्दछ ।
यस्ता डेटा कम्प्युटरले बुझ्ने प्रग्रामिङ भाषामा राखिन्छ । यो कोडहरुलाई मसिनले आफ्नो अल्गोरिदमले पढ्दछ । यी डेटालाई बुझेपछि मसिनको दिमागमा मानिसको जस्तै ज्ञान भरिन्छ । यसले मानिसलाई चिन्न थाल्दछ ।
परिस्थितिहरुलाई बुझ्न थाल्छ र सोहीअनुसार विश्लेषण तथा प्रक्षेपण गर्न थाल्दछ । यी समग्र प्रक्रिया नै लर्निङ हो । मसिन लर्निङ एआई भित्रको एउटा उपक्षेत्र हो ।
डेटा के हो र कसरी काम गर्छ ?
तथ्यांक नै डेटा हो । तपाईंको स्मार्टफोनले तपाईंको फिंगरप्रिन्ट पहिचान गरेर फोन लक गर्छ । किनभने तपाईंको औंठाछापको डेटा तपाईंले आफ्नो मसिनलाई चिनाउनु भएको हुन्छ र डिभाइसभित्र रहेको आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले तपाईंको औंलाले पहिचान गर्छ ।
कुनै पनि सफ्टवेयरले मौसमको सही पूर्वानुमान कसरी गर्न सक्छ ? यसमा पनि आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको ठूलो भूमिका हुन्छ । एप डेपलपर वा वैज्ञानिकहरुले वर्षौं वर्षदेखिको मौसमको डेटाहरु मसिनमा फिड गर्छन् ।
ती डेटाको एउटा ढाँचा बन्दछ र त्यही ढाँचालाई हेरेर अनुभवको आधारमा मसिनले मौसमको प्रक्षेपण गर्दछ जुन सही हुन्छ ।
डेटाकै सहयोगमा एउटा मोबाइल एपले बिरुवामा लागेको रोगलाई ट्रेस गर्न सक्छ । कुनै विशेष रोग लागेको विरुवाको पत्ता वा त्यसलाई प्रतिनिधित्व गर्न सक्ने त्यसका विभिन्न लक्षणहरुलाई वैज्ञानिकले संकलन गर्दछ र ती डेटाहरुको तस्विरहरु सबै मसिनलाई देखान्छ मसिनले ती डेटा लिइसकेपछि उसको मस्तिष्कमा त्यो गएर बस्दछ र उसले त्यस्ता रोगि विरुवाहरु पहिचान गर्न सक्छ ।
मसिन छ । डेटा छ । डेट पढेर मसिनले काम गरिरहेको छ । मसिनले पढेर काम गर्ने यो पक्षमा एउटा अल्गोरिदम भन्ने शब्छ हुन्छ । जुन तपाईंहरु धेरैजनाले सुन्दै आइरहनु भएको छ ।
अल्गोरिदम के हो ?
डेटा छ तर, डेटाको कोरलाई मसिनले कसरी अध्ययन गराउने भन्ने एउटा नियमको संगालो नै अल्गोरिदम हो । भाषामा व्याकरण जस्तै मसिनले डेटा अध्ययन गरेर त्यसको आउटपुटमा काम गरिरहँदा यो पछि के गर्ने भनेर सिक्नलाई एउटा अपरेसनल सिक्वेन्स हो ।
जस्तो मसिनले कुनै डेटा पाइसकेपछि त्यसलाई सेग्मेन्ट गर्छ । त्यसको इन्पुट र आउटपुट हेर्छ । यस्तो इन्पुट हुँदा यस्तो आउटपुट आइरहेको छ भनेर प्याटर्नलाई हेर्छ र हामीले नयाँ डेटा दियौं भने उसले त्यो अनुभवको आधारमा नयाँ आउटपुट दिन्छ ।
