The New Normal of CS Education: Artificial Intelligence

যদি আপনার কাজটি বিশ্বজুড়ে উপহাস করা হয় তবে অতীত থেকে এই সন্দেহকে সরিয়ে দেওয়া বুদ্ধিমানের দৃ a় চিহ্ন হতে পারে। কয়েক দশক ধরে এআইয়ের ক্ষেত্রে নিবেদিত যে কেউ এই বোধটি ভাল করেই জানেন।
70 বছরেরও বেশি সময় ধরে, এআই বিজ্ঞানীরা সময়ে সময়ে তাদের ক্ষেত্রের ত্রুটিগুলি নিয়ে বিচ্ছিন্ন হয়ে পড়েছেন। যখন সাফল্যের নীতিগুলি গণনার শক্তি বৃদ্ধি করেছে, তখন তারা "এআই শীতকালীন" দ্বারা হিমায়িত হয়, সেই সময়কালে অবিশ্বাসীরা বছরের পর বছর ধরে অর্থ এবং সহায়তা রোধ করে। মানব বুদ্ধিমত্তার তুলনায় এআই অন্ধকার যুগে থাকতে পারে, তবে এআই গবেষকদের একটি ছোট সম্প্রদায় হিসাবে বিশ্বাসীদের অব্যাহত রাখার অগ্রগতি গুরুত্বপূর্ণ।

হলিউড historতিহাসিকভাবে মানব-বনাম-মেশিনের পৌরাণিক অন্ধকার চিত্রের অবসান ঘটিয়েছে, কিন্তু এআই আমাদের কল্পনা করা কিছুই করছে না

। বুদ্ধিমান মেশিনগুলি রোবটের একটি বাহিনী নয়। পরিবর্তে, জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা অনুপ্রাণিত পরিসংখ্যান শেখার মডেলগুলি আমাদের নিঃশব্দে অনুমতি দেয় তবে যাদুতে মেশিনগুলি শিখতে শেখায়।
সস্তা কম্পিউটারিং, দ্রুত অ্যালগরিদম এবং পর্যাপ্ত ডেটা একীকরণের সাথে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জীবিত ফিরে আসছে এবং এবার এটি আলাদা। আজ এআই পেশাদাররা সবচেয়ে বিশিষ্ট প্রতিভার মধ্যে রয়েছেন, বিশ্ববিদ্যালয় গবেষণা এবং কাটিং-এজ পেশাদার সংস্থাগুলির বিকাশ পরীক্ষাগারে প্রবেশ করছেন।

প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং চিত্র প্রক্রিয়াকরণে বিশেষত এআইয়ের প্রয়োগ দৈনন্দিন জীবনের জন্য মঞ্জুরি দিতে শুরু করেছে এবং আমাদের ভবিষ্যত তৈরি করবে। এখনও অনেক দীর্ঘ পথ বাকি আছে - এই প্রযুক্তিগুলি এখনও তাদের শৈশবকালীন রয়েছে। কিন্তু কুরজওয়েল এবং আরও অনেক অগ্রগামী নিশ্চিত যে এমন একটি ভবিষ্যতে যে কম্পিউটারগুলি মানব বুদ্ধিমত্তাকে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে কেবল দেড় দশক দূরে। এআই হ'ল ভবিষ্যতের বিদ্যুৎ, দৈনন্দিন জীবনের বিদ্যুৎ।

ভবিষ্যত একটি কৃত্রিম মস্তিষ্কে চলবে (2)

তবুও এআই এর ধারণাগুলি সহজাতভাবে শিক্ষার মতো asতিহ্যবাহী প্রতিষ্ঠানের মানবিক দৃষ্টিকোণকে সমর্থন করে। আংশিকভাবেই এই অঞ্চলটি প্রতিটি লাফিয়ে দুটি পদক্ষেপ পিছনে নিয়েছে:

“যদি আমরা মানব উদ্যোগ হিসাবে বিজ্ঞানের পদ্ধতি না থাকি তবে আমরা আরও দ্রুত যেতে পারতাম। গুগলের আধুনিক এআইয়ের একজন পথিকৃৎ এবং গবেষক যোশুয়া বেনজিও বলেছেন, বৈচিত্র্যের উচিত ব্যক্তিগত কুসংস্কারকে ভেঙে দেওয়া, কিন্তু মানুষ এমন জিনিসগুলি বাতিল করে যা তারা বোঝে না বা বিশ্বাস করে না।

ইট এবং মর্টার শিক্ষামূলক দৃষ্টান্ত প্রযুক্তির দ্রুত গতিকে সামঞ্জস্য করতে পারে না। এটি আরও প্রশ্ন উত্থাপন করে: আমরা আমাদের শিক্ষার্থীদের নতুন সীমান্তের জন্য কতটা ভালভাবে প্রস্তুত করছি? শেষ পর্যন্ত, এআই প্রাকৃতিকভাবে traditionalতিহ্যগত অবকাঠামো সংজ্ঞায়িত করে। মেশিনগুলি ত্বরান্বিত হওয়ার সাথে সাথে শিক্ষার্থীরা আজকের স্ট্যাটিক, শিক্ষণীয় ক্লাস থেকে অনলাইন শেখার একটি গতিময়, অটোডিড্যাকটিক মডেলে রূপান্তর করবে।

এআই জায়ান্টদের কাঁধে দাঁড়িয়ে

নায়সায়াররা বলেছেন যে কাঁদার আগে তারা এই নেকড়ে শুনেছেন। শীতল যুদ্ধের সময়, মার্কিন সরকার রাশিয়ান নথিগুলি বুঝতে স্বয়ংক্রিয় মেশিন অনুবাদে প্রচুর পরিমাণে বিনিয়োগ করেছিল। যদিও মেশিনগুলি আক্ষরিক অনুবাদ করতে পারে, তারা মূর্খতা থেকে অর্থ অনুবাদ করতে অনেক ভুল করেছিল। উদাহরণস্বরূপ, একটি রাশিয়ান নথিতে বলা হয়েছে "আত্মা প্রস্তুত তবে মাংস দুর্বল," যা "ভদকা ভাল তবে মাংস পচা" to

কম্পিউটার বিজ্ঞানের এই নতুন প্রজন্মের আশেপাশে অবকাঠামো তৈরির জন্য এআই ইঞ্জিনিয়ারদের বিশাল চাহিদা থাকবে - এবং এটি আপনি বুঝতে পারার চেয়ে শীঘ্রই ঘটবে। টেসলার প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা অ্যালন কস্তুরী যদি সঠিক থাকে তবে চালকবিহীন গাড়িগুলিতে কম্পিউটার ভিশন এতটাই নিখুঁত হবে যে গাড়ি চালানো আসলেই অবৈধ। বার্গস্টলার বিচ্ছেদ গতি সম্পর্কে একটি বাধ্যতামূলক পর্যবেক্ষণ তুলে ধরেছেন:

গোল্ডম্যান শ্যাচের পডকাস্টে বলা হয়েছে, "গুগল একটি প্রযুক্তি সংস্থা হিসাবে পণ্য চক্রের জন্য কাস্টম, যখন traditionalতিহ্যবাহী গাড়ি সংস্থাগুলি 7 বছরের মধ্যে পণ্য চক্রের জন্য কাস্টম করে।"

নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমস কনফারেন্সে সিইও মার্ক জুকারবার্গ একবার ঘোষণা করেছিলেন যে তাঁর এআই দল, অগ্রণী ইয়ান লেকুনের নেতৃত্বে, মাত্র 3 মাসের মধ্যে সেরা মুখ স্বীকৃতি প্রযুক্তি উত্পাদন করেছে। তারা এটিকে ডিপফেস বলে।
এবং, অবশ্যই, আমরা সেই মাইলফলক প্রকল্পটি ভুলতে পারি না যা মিডিয়ায় এআইয়ের উন্মত্ততা থেকে শুরু করে: গুগলএক্স ল্যাবের মস্তিষ্ক সিমুলেশন প্রকল্প। এক বিলিয়ন সংযোগ সহ 16,000 কম্পিউটার প্রসেসরের 10 মিলিয়ন এলোমেলো ইউটিউব ভিডিও থাম্বনেইল প্রকাশের পরে, এটি একটি বিড়ালের চিত্রটি শিখেছে।

শিরোনামহীন ইনফোগ্রাফিক

বৃহত্তম নিউরাল নেটওয়ার্কটির বিলিয়ন সংযোগ রয়েছে, কয়েক বছর আগে এটির আকারের এক হাজার গুণ। প্রকৃতপক্ষে, আমরা নিবিড় শেখার (বা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক) মাধ্যমে এআইয়ের চিত্তাকর্ষক মাইলফলক পৌঁছেছি, তবে আমরা এখনও মানুষের মস্তিষ্কের নকল করা থেকে অনেক দূরে।

অটোডিড্যাকটিক্যালি এআই শেখা নতুন স্বাভাবিক হবে

"আমাকে কিছু শেখানোর জন্য আমি একটি চাকরী পেতে পারি" এর পদ্ধতির বিষয়টি উদ্ভাবনের পক্ষে বিষাক্ত। সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, বিশ্ববিদ্যালয়গুলিকে নির্দিষ্ট প্রোগ্রামিং ভাষা [লাল রঙের জাভা জাভা] এর মতো উত্তরাধিকারী সফ্টওয়্যার সিস্টেম এবং স্বল্প-মেয়াদী সরঞ্জামগুলিতে শিক্ষার্থীদের শিক্ষিত করার জন্য মাথা নত করা উচিত নয়।

Share: