Computational intelligence
কম্প্যুটেশনাল ইন্টেলিজেন্স (সি আই) অভিব্যক্তিটি সাধারণত তথ্য বা পরীক্ষামূলক পর্যবেক্ষণ থেকে একটি নির্দিষ্ট কাজ শেখার জন্য একটি কম্পিউটারের ক্ষমতাকে বোঝায়। যদিও এটি সাধারণত সফ্ট কম্পিউটিংয়ের সমার্থক হিসাবে বিবেচিত হয়, তবুও গণনামূলক বুদ্ধিমত্তার কোনও সাধারণভাবে গৃহীত সংজ্ঞা নেই। সাধারণত, গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা হল প্রকৃতি-অনুপ্রাণিত গণনামূলক পদ্ধতি এবং জটিল বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলির সমাধানের জন্য পদ্ধতির একটি সেট যার জন্য গাণিতিক বা ঐতিহ্যবাহী মডেলিং কয়েকটি কারণে অকেজো হতে পারেঃ প্রক্রিয়াগুলি গাণিতিক যুক্তির জন্য খুব জটিল হতে পারে, এতে কিছু অনিশ্চয়তা থাকতে পারে প্রক্রিয়াটি, বা প্রক্রিয়াটি কেবল প্রকৃতিতে অপ্রচলিত হতে পারে। প্রকৃতপক্ষে, বাস্তব জীবনের অনেক সমস্যা কম্পিউটারের প্রক্রিয়াকরণের জন্য বাইনারি ভাষায় (0 এবং 1 এর অনন্য মান) অনুবাদ করা যায় না। তাই গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা এই ধরনের সমস্যার সমাধান প্রদান করে। ব্যবহৃত পদ্ধতিগুলি মানুষের যুক্তির পদ্ধতির কাছাকাছি, অর্থাৎ। এটি অসম্পূর্ণ এবং অসম্পূর্ণ জ্ঞান ব্যবহার করে এবং এটি একটি অভিযোজিত উপায়ে নিয়ন্ত্রণ ক্রিয়া তৈরি করতে সক্ষম। সিআই তাই পাঁচটি প্রধান পরিপূরক কৌশলের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে। অস্পষ্ট যুক্তি যা কম্পিউটারকে প্রাকৃতিক ভাষা বুঝতে সক্ষম করে, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যা সিস্টেমকে জৈবিক পদ্ধতির মতো কাজ করে পরীক্ষামূলক তথ্য শিখতে দেয়, বিবর্তনীয় কম্পিউটিং, যা প্রাকৃতিক নির্বাচন প্রক্রিয়া, শেখার তত্ত্ব এবং সম্ভাব্য পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে যা অনিশ্চয়তার অস্পষ্টতা মোকাবেলায় সহায়তা করে। এই প্রধান নীতিগুলি ব্যতীত, বর্তমানে জনপ্রিয় পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে জৈবিকভাবে অনুপ্রাণিত অ্যালগরিদম যেমন সোয়ারম ইন্টেলিজেন্স এবং কৃত্রিম ইমিউন সিস্টেম, যা বিবর্তনীয় গণনা, চিত্র প্রক্রিয়াকরণ, ডেটা মাইনিং, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অংশ হিসাবে দেখা যেতে পারে, যা গণনামূলক বুদ্ধিমত্তার সাথে বিভ্রান্ত হতে থাকে। যদিও গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা (সিআই) এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) উভয়ই একই লক্ষ্য চায়, তবে তাদের মধ্যে একটি স্পষ্ট পার্থক্য রয়েছে। এইভাবে গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা হল মানুষের মতো কাজ করার একটি উপায়। প্রকৃতপক্ষে, "বুদ্ধিমত্তার" বৈশিষ্ট্যটি সাধারণত মানুষের জন্য দায়ী। আরও সম্প্রতি, অনেক পণ্য এবং পণ্য "বুদ্ধিমান" বলে দাবি করে, একটি বৈশিষ্ট্য যা সরাসরি যুক্তি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের সাথে যুক্ত। ইতিহাসের উৎসঃ 1990 সালে আই. ই. ই. ই নিউরাল নেটওয়ার্ক কাউন্সিল প্রথম গণনামূলক বুদ্ধিমত্তার ধারণাটি ব্যবহার করে। এই কাউন্সিলটি 1980-এর দশকে জৈবিক এবং কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্রের বিকাশে আগ্রহী গবেষকদের একটি দল দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। 21শে নভেম্বর, 2001-এ, আই. ই. ই. ই নিউরাল নেটওয়ার্কস কাউন্সিল আই. ই. ই. ই নিউরাল নেটওয়ার্কস সোসাইটিতে পরিণত হয়, যা দুই বছর পরে আই. ই. ই. ই কম্পিউটশনাল ইন্টেলিজেন্স সোসাইটিতে পরিণত হয়, ফাজি সিস্টেম এবং বিবর্তনীয় গণনার মতো আগ্রহের নতুন ক্ষেত্রগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, যা তারা 2011 সালে গণনামূলক বুদ্ধিমত্তার সাথে সম্পর্কিত (ডোট এবং ওভাস্কা)। কিন্তু 1994 সালে বেজডেক গণনামূলক বুদ্ধিমত্তার প্রথম স্পষ্ট সংজ্ঞাটি প্রবর্তন করেছিলেনঃ একটি ব্যবস্থাকে গণনামূলকভাবে বুদ্ধিমান বলা হয় যদি এটি সংখ্যাসূচক তথ্যের মতো নিম্ন-স্তরের তথ্য নিয়ে কাজ করে, একটি প্যাটার্ন-স্বীকৃতি উপাদান থাকে এবং এআই অর্থে জ্ঞান ব্যবহার করে না, এবং অতিরিক্তভাবে যখন এটি গণনামূলক অভিযোজিতভাবে, ত্রুটি সহনশীলতা, মানুষের মতো পরিবর্তনের দিকে গতি এবং ত্রুটির হার প্রদর্শন করতে শুরু করে যা মানুষের কার্যকারিতা আনুমানিক করে। বেজডেক এবং মার্কস (1993) স্পষ্টভাবে সিআই-কে এআই থেকে আলাদা করেছেন এই যুক্তি দিয়ে যে প্রথমটি সফ্ট কম্পিউটিং পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে, যেখানে এআই হার্ড কম্পিউটিং পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে। গণনামূলক এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মধ্যে পার্থক্য যদিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা একই ধরনের দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্য চায়ঃ সাধারণ বুদ্ধিমত্তায় পৌঁছনো, যা এমন একটি যন্ত্রের বুদ্ধিমত্তা যা যে কোনও বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ করতে পারে যা একজন মানুষ করতে পারে; তাদের মধ্যে একটি স্পষ্ট পার্থক্য রয়েছে। বেজডেকের (1994) মতে, গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপসেট। দুই ধরনের মেশিন বুদ্ধিমত্তা রয়েছেঃ হার্ড কম্পিউটিং কৌশলের উপর ভিত্তি করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং সফ্ট কম্পিউটিং পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা, যা অনেক পরিস্থিতিতে অভিযোজন করতে সক্ষম করে। হার্ড কম্পিউটিং কৌশলগুলি শুধুমাত্র দুটি মানের (বুলিয়ান সত্য বা মিথ্যা, 0 বা 1) উপর ভিত্তি করে বাইনারি লজিক অনুসরণ করে কাজ করে যার উপর আধুনিক কম্পিউটারগুলি ভিত্তি করে। এই যুক্তির একটি সমস্যা হল যে আমাদের স্বাভাবিক ভাষা সবসময় 0 এবং 1 এর পরম পদগুলিতে সহজেই অনুবাদ করা যায় না। অস্পষ্ট যুক্তির উপর ভিত্তি করে সফ্ট কম্পিউটিং কৌশলগুলি এখানে কার্যকর হতে পারে। আংশিক সত্যের (ক্রিস্প/ফাজি সিস্টেম) সাথে তথ্য একত্রিত করে মানুষের মস্তিষ্ক যেভাবে কাজ করে তার অনেক কাছাকাছি, এই যুক্তিটি সি. আই-এর অন্যতম প্রধান একচেটিয়া দিক। অস্পষ্ট এবং বাইনারি লজিক্সের একই নীতির মধ্যে খাস্তা এবং অস্পষ্ট পদ্ধতি অনুসরণ করা হয়। চকচকে যুক্তি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নীতির একটি অংশ এবং একটি সেটে একটি উপাদান অন্তর্ভুক্ত করা বা না করা নিয়ে গঠিত, যেখানে ফাজি সিস্টেম (সিআই) উপাদানগুলিকে একটি সেটে আংশিকভাবে থাকতে সক্ষম করে। এই যুক্তি অনুসরণ করে, প্রতিটি উপাদানকে সদস্যতার একটি ডিগ্রি (0 থেকে 1 পর্যন্ত) দেওয়া যেতে পারে এবং এই 2টি মানের মধ্যে একচেটিয়াভাবে একটি নয়। সিআই-এর পাঁচটি প্রধান নীতি এবং এর প্রয়োগ গণনামূলক বুদ্ধিমত্তার প্রধান প্রয়োগগুলির মধ্যে রয়েছে কম্পিউটার বিজ্ঞান, প্রকৌশল, তথ্য বিশ্লেষণ এবং জৈব-চিকিৎসা। অস্পষ্ট যুক্তি যেমন আগে ব্যাখ্যা করা হয়েছে, অস্পষ্ট যুক্তি, সিআই-এর অন্যতম প্রধান নীতি, বাস্তব জীবনের জটিল প্রক্রিয়াগুলির জন্য পরিমাপ এবং প্রক্রিয়া মডেলিং নিয়ে গঠিত। এটি অসম্পূর্ণতার মুখোমুখি হতে পারে, এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে একটি প্রক্রিয়া মডেলের তথ্যের অজ্ঞতা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিপরীতে, যার জন্য সঠিক জ্ঞান প্রয়োজন। এই কৌশলটি নিয়ন্ত্রণ, চিত্র প্রক্রিয়াকরণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের মতো বিস্তৃত ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। তবে এটি ওয়াশিং মেশিন, মাইক্রোওয়েভ ওভেন ইত্যাদির সাথে গৃহস্থালী সরঞ্জামের ক্ষেত্রেও ভালভাবে চালু করা হয়েছে। ভিডিও ক্যামেরা ব্যবহার করার সময়ও আমরা এর মুখোমুখি হতে পারি, যেখানে এটি ক্যামেরাটিকে অস্থিরভাবে ধরে রাখার সময় চিত্রটিকে স্থিতিশীল করতে সহায়তা করে। অন্যান্য ক্ষেত্র যেমন চিকিৎসা রোগ নির্ণয়, বৈদেশিক মুদ্রা বাণিজ্য এবং ব্যবসায়িক কৌশল নির্বাচন এই নীতির প্রয়োগের সংখ্যা থেকে আলাদা। অস্পষ্ট যুক্তি মূলত আনুমানিক যুক্তির জন্য দরকারী, এবং শেখার ক্ষমতা নেই, এমন একটি যোগ্যতা যা মানুষের খুব প্রয়োজন। এটি তাদের আগের ভুলগুলি থেকে শেখার মাধ্যমে নিজেদের উন্নত করতে সক্ষম করে। নিউরাল নেটওয়ার্ক এই কারণেই সিআই বিশেষজ্ঞরা জৈবিকগুলির উপর ভিত্তি করে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির বিকাশে কাজ করেন, যা 3 টি প্রধান উপাদান দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারেঃ কোষ-দেহ যা তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে, অ্যাক্সন, যা সংকেত পরিচালনা সক্ষম করে এমন একটি যন্ত্র এবং সিনাপ্স, যা সংকেত নিয়ন্ত্রণ করে। অতএব, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিতরণকৃত তথ্য প্রক্রিয়াকরণ ব্যবস্থার দ্বারা চিহ্নিত করা হয়, যা পরীক্ষামূলক তথ্য থেকে প্রক্রিয়া এবং শিক্ষাকে সক্ষম করে। মানুষের মতো কাজ করা, ত্রুটি সহনশীলতাও এই নীতির অন্যতম প্রধান সম্পদ। এর প্রয়োগ সম্পর্কে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে পাঁচটি গ্রুপে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারেঃ ডেটা বিশ্লেষণ এবং শ্রেণিবিন্যাস, সহযোগী মেমরি, নিদর্শন এবং নিয়ন্ত্রণের ক্লাস্টারিং জেনারেশন। সাধারণত, এই পদ্ধতির লক্ষ্য চিকিৎসা সংক্রান্ত তথ্য বিশ্লেষণ ও শ্রেণীবদ্ধ করা, জালিয়াতি সনাক্তকরণের দিকে এগিয়ে যাওয়া এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে এটি নিয়ন্ত্রণ করার জন্য একটি ব্যবস্থার অ-রৈখিকতার সাথে মোকাবিলা করা। উপরন্তু, নিউরাল নেটওয়ার্ক কৌশলগুলি ডেটা ক্লাস্টারিং সক্ষম করার সুবিধাটি অস্পষ্ট যুক্তির সাথে ভাগ করে নেয়। বিবর্তনীয় গণনা বিবর্তনীয় গণনাকে বিশ্বব্যাপী অপ্টিমাইজেশনের জন্য পদ্ধতি এবং অ্যালগরিদমের একটি পরিবার হিসাবে দেখা যেতে পারে, যা সাধারণত প্রার্থী সমাধানের জনসংখ্যার উপর ভিত্তি করে। এগুলি জৈবিক বিবর্তন দ্বারা অনুপ্রাণিত এবং প্রায়শই বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম হিসাবে সংক্ষিপ্ত করা হয়। এর মধ্যে রয়েছে জেনেটিক অ্যালগরিদম, বিবর্তন কৌশল, জেনেটিক প্রোগ্রামিং এবং আরও অনেক কিছু। এগুলি প্রচলিত গাণিতিক পদ্ধতি দ্বারা সমাধানযোগ্য নয় এমন কাজগুলির জন্য সমস্যা সমাধানকারী হিসাবে বিবেচিত হয় এবং বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশান সহ অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্রায়শই ব্যবহৃত হয়। লার্নিং থিওরি এখনও মানুষের কাছাকাছি "যুক্তি" করার উপায় খুঁজছে, লার্নিং থিওরি হল সি. আই-এর অন্যতম প্রধান পন্থা। মনোবিজ্ঞানে, জ্ঞান, দক্ষতা, মূল্যবোধ এবং বিশ্ব দৃষ্টিভঙ্গি অর্জন, বৃদ্ধি বা পরিবর্তন করার জন্য জ্ঞানীয়, সংবেদনশীল এবং পরিবেশগত প্রভাব এবং অভিজ্ঞতাগুলি একত্রিত করার প্রক্রিয়া হল শিক্ষা (অর্মরোড, 1995; ইলেরিস, 2004)। শেখার তত্ত্বগুলি তখন এই প্রভাবগুলি এবং অভিজ্ঞতাগুলি কীভাবে প্রক্রিয়া করা হয় তা বুঝতে সহায়তা করে এবং তারপরে পূর্ববর্তী অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করে। সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলি অস্পষ্ট যুক্তির অন্যতম প্রধান উপাদান হওয়ায়, পল এরডোস এবং জোয়েল স্পেন্সার (1974) দ্বারা প্রথম প্রবর্তিত সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলির লক্ষ্য হল একটি গণনা বুদ্ধিমান ব্যবস্থার ফলাফল মূল্যায়ন করা, যা বেশিরভাগ এলোমেলোভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। অতএব, সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলি পূর্বের জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে একটি সমস্যার সম্ভাব্য সমাধান নিয়ে আসে। বিশ্ববিদ্যালয় শিক্ষার উপর প্রভাব গ্রন্থপঞ্জি সমীক্ষা অনুসারে গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা গবেষণায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। সমস্ত প্রধান একাডেমিক প্রকাশক পাণ্ডুলিপি গ্রহণ করছেন যেখানে ফাজি লজিক, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং বিবর্তনীয় গণনার সংমিশ্রণ নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। অন্যদিকে, বিশ্ববিদ্যালয়ের পাঠ্যক্রমে গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা পাওয়া যায় না। প্রযুক্তিগত বিশ্ববিদ্যালয়গুলির সংখ্যা যেখানে শিক্ষার্থীরা একটি কোর্সে অংশ নিতে পারে তা সীমিত। শুধুমাত্র ব্রিটিশ কলম্বিয়া, টেকনিক্যাল ইউনিভার্সিটি অফ ডর্টমুন্ড (ইউরোপীয় ফাজি বুমের সাথে জড়িত) এবং জর্জিয়া সাউদার্ন ইউনিভার্সিটি এই ডোমেন থেকে কোর্স প্রদান করছে। বড় বিশ্ববিদ্যালয়গুলি বিষয়টিকে উপেক্ষা করার কারণ হল তাদের কাছে সম্পদ নেই। বর্তমান কম্পিউটার বিজ্ঞানের কোর্সগুলি এতটাই জটিল যে সেমিস্টারের শেষে অস্পষ্ট যুক্তির কোনও জায়গা থাকে না। কখনও কখনও এটি বিদ্যমান প্রবর্তন কোর্সে একটি উপ-প্রকল্প হিসাবে শেখানো হয়, তবে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে বিশ্ববিদ্যালয়গুলি বুলিয়ান লজিক, টুরিং মেশিন এবং ব্লক ওয়ার্ল্ডের মতো খেলনা সমস্যার উপর ভিত্তি করে শাস্ত্রীয় এআই ধারণা সম্পর্কে কোর্স পছন্দ করে। কিছুদিন থেকে স্টেম শিক্ষার উত্থানের সঙ্গে সঙ্গে পরিস্থিতি কিছুটা পরিবর্তিত হয়েছে। এমন কিছু প্রচেষ্টা রয়েছে যেখানে বহু-বিভাগীয় পদ্ধতিকে অগ্রাধিকার দেওয়া হয় যা শিক্ষার্থীকে জটিল অভিযোজিত ব্যবস্থা বুঝতে সাহায্য করে। এই উদ্দেশ্যগুলি শুধুমাত্র তাত্ত্বিক ভিত্তিতে আলোচনা করা হয়। প্রকৃত বিশ্ববিদ্যালয়গুলির পাঠ্যক্রম এখনও অভিযোজিত হয়নি। প্রকাশনা নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং লার্নিং সিস্টেমের উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন ফাজি সিস্টেমের উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন বিবর্তনীয় গণনার উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন গণনামূলক বুদ্ধিমত্তার উদীয়মান বিষয়ের উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন স্বয়ংক্রিয় মানসিক বিকাশের উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন গণনামূলক জীববিজ্ঞানের উপর আই. ই. ই. ই/এ. সি. এম লেনদেন এবং বায়োইনফরম্যাটিক্সের উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন গেমের আই. ই. ই. ই লেনদেন ন্যানোবায়োসায়েন্সের উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন তথ্য ফরেনসিক এবং সুরক্ষার উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন স্মার্ট গ্রিড আই. ই. ই. ই লেনদেনের উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন ন্যানোটেকনোলজি আই. ই. ই. ই সিস্টেম জার্নালের উপর আই. ই. ই উইলি অ্যান্ড সন্স। গণনামূলক বুদ্ধিমত্তাঃ ডেভিড পুল, অ্যালান ম্যাকওয়ার্থ, র্যান্ডি গোয়েবেলের একটি যৌক্তিক দৃষ্টিভঙ্গি। অক্সফোর্ড ইউনিভার্সিটি প্রেস। গণনামূলক বুদ্ধিমত্তাঃ ক্রুসে, বোর্জেল্ট, ক্লাওন, মোয়েউস, স্টেইনব্রেচারের একটি পদ্ধতিগত ভূমিকা, অনুষ্ঠিত, 2013, স্প্রিংগার, রেফারেন্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা