আর্ট এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর একটি নিষ্পাপ এখনও শিক্ষিত দৃষ্টিভঙ্গি

আমরা সকলেই এই পর্যবেক্ষণে একমত হতে পারি যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজ বেশিরভাগ বিতর্কের কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে, এটি এটিকে একটি অত্যন্ত সাময়িক বিষয় হিসাবে পরিণত করে। অন্যদিকে শিল্প চারদিকে যুগে যুগে রয়েছে এবং প্রায়শই এটি historicalতিহাসিক ধারণা হিসাবে বিবেচিত হয়। আপনি যদি কোনও এআই বিশেষজ্ঞের পরামর্শ, বা কোনও বিষয়ে কোনও শিল্প ইতিহাসবিদ দৃষ্টিভঙ্গি আশা করেন তবে সরেজমিনে তাকান। আপনি যা পাবেন তা হ'ল বিষয়টিতে একটি এআই শিল্পী দৃষ্টিভঙ্গি, যা নিরীহ দৃষ্টিভঙ্গি, তবে একটি অবগত।

"এই আবিষ্কারটি শিল্পের নিকৃষ্ট স্তরগুলি দূর করবে"
"শিল্পী একটি মেশিনে পরিণত হওয়ার ঝুঁকি চালান, অন্য মেশিনে ছড়িয়ে পড়ে"
"পেইন্টিং মারা গেছে"

কিছু প্রসঙ্গ স্থাপনের জন্য, এই সমস্ত শব্দগুলি ১৮৫০ সালের দিকে শোনা গিয়েছে And এবং এগুলি একটি সরঞ্জামকে বোঝায় যা আমরা বেশ পরিচিত: ক্যামেরা।

সেই দিনগুলিতে, যদিও এটি এমন একটি বিষয় ছিল যা মাত্র কয়েকজন লোক বুঝতে পেরেছিল, এটি একটি খুব জনপ্রিয় বিষয়।

এটি এমন একটি বিষয় ছিল যা বেশিরভাগ লোককে স্বপ্ন দেখেছিল, তবে যেমনটি আমরা ঠিক আগে পর্যবেক্ষণ করেছি, এমন একটি বিষয় যা ভীতিজনক হতে পারে।

আমি কোথায় যাচ্ছি দেখুন?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সংজ্ঞা

আমরা যখন এআই সম্পর্কে কথা বলি তখন মঞ্চটি সঠিকভাবে বলা গুরুত্বপূর্ণ to আসুন এটি সহজ করা যাক। এআই এটাই: বুদ্ধিমান সিস্টেমের উত্পাদন।

উত্তর দিয়ে খুশি নন? ঠিক আছে, মুল বক্তব্যটি হ'ল আমরা এআই কী তা সম্পর্কে বেশ পরিষ্কার, যদিও বুদ্ধি নিজেই সঠিকভাবে সংজ্ঞা দেওয়া কৌশলী। উদাহরণস্বরূপ, একটি কাজ যা কুকুরের কাছ থেকে একটি বিড়ালকে স্বীকৃতি দেবে। এটি প্রতিটি বিষয়গুলির মধ্যে কোন বৈশিষ্ট্যটি সাধারণ তা চিহ্নিত করা, উদাহরণগুলির বাইরে সাধারণ বিধি তৈরি করা এবং তুলনা পরিচালনা করতে হবে। এখন, এমন একটি কাজ নিন যা দীর্ঘমেয়াদে বাস্তবকে আরও উন্নত করতে প্রযোজ্য একটি গভীর তাত্ত্বিক গণিত সমস্যার সমাধান করতে হবে। আপনার পুরষ্কারের সার্কিটটি খাওয়ানোর পরিবর্তে এই সমস্যায় মনোনিবেশ করার পছন্দ করার জন্য অন্য স্তরের বুদ্ধি প্রয়োজন। শেষ পর্যন্ত, এআই এর উদ্দেশ্য বিল্ডিং সিস্টেমগুলি যা এই সমস্ত সমস্যার উত্তর দেয়।

এআই সংজ্ঞায়নের একটি ভাল উপায় হ'ল আমরা বর্তমানে কী করতে পারছি তা উল্লেখ করা যেতে পারে। আজ, মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, আমরা অ্যালগোরিদম (পরিসংখ্যান পদ্ধতি এবং ডেটার উপর ভিত্তি করে নির্দেশাবলীর একটি সেট) দিয়ে সাধারণ মানুষের কাজগুলি প্রতিলিপি করতে পরিচালনা করি। এই দুটি ধারণাগুলি একে অপরের সাথে প্রায়শই লিঙ্কযুক্ত থাকা সত্ত্বেও আমরা এই অ্যালগরিদমগুলিকে হয় অনুকূলিতকরণ (জটিল গণনা সম্পাদন করে) বা স্কেল (উদাহরণস্বরূপ চ্যাটবটগুলি সহ) ব্যবহার করতে। অ্যালগোরিদমগুলি ডেটাতে সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলি চিহ্নিত করে শিখতে পারে এবং এটি বিশ্লেষণে মানুষের চেয়ে দ্রুত। আমরা এই অগমেন্টেড ইন্টেলিজেন্স বলতে পারি। আমরা যে এআই থেকে কল্পনা করতে পছন্দ করি তার থেকে অনেক দূরে এবং এই ধারণাটি যখন সূচনা, সরকার এবং সংস্থাগুলি তাদের ধ্রুবক উদ্ভাবনের প্রচারে আমাদেরকে প্লাবিত করে তখন অনুরণিত হয়।

স্পষ্টত কাজ করা এআই এবং এর সম্ভাবনার সাথে নিবিড় সম্পর্ক জড়িত।

শিল্প: পরীক্ষার একটি নিখুঁত ভূমি

আমরা এই জিজ্ঞাসাবাদগুলি শিল্পের মাধ্যমে অন্বেষণ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। কেন? শিল্প একটি নিখুঁত মাধ্যম যা এআই এর সম্ভাব্যতা নিয়ে পরীক্ষা করতে এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা আরও ভালভাবে বুঝতে দেয়। এখানে চারটি শিল্প বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা আমরা আমাদের গবেষণায় সহায়ক হিসাবে চিহ্নিত করেছি।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার করে তৈরি করা একটি শিল্পকর্ম

শিল্প স্পষ্ট: এটি কিছু কংক্রিট ফলাফল দেয়।

এটি অ্যাক্সেসযোগ্য: বেশিরভাগ লোকের কোনও না কোনও শিল্পের সাথে একটি সখ্যতা রয়েছে।

শিল্পটি ব্যাখ্যামূলক: এটি পরীক্ষার জন্য আরেকটি উপায় সরবরাহ করে, এবং বিতর্কগুলির দিকে পরিচালিত করে যা অন্তত আকর্ষণীয় যে উত্তরগুলি আপনি খাঁটি বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্র পেতে পারেন

শিল্প নিখরচায় রয়েছে, এবং এটির অভিজ্ঞতা থাকলে এটি আমাদের নিজস্ব সৃজনশীলতার দ্বারা সংযত হতে পারে না।

সুতরাং, শিল্পকে এআই দ্বারা প্রকাশিত পাশাপাশি সীমাবদ্ধতার সাথে সৃজনশীলতার সাথে পরীক্ষা করার নিখুঁত উপায় বলে মনে হয়েছিল।

শিল্পের বিষয়ে কথা বলার সময়, আমরা সমস্ত ধরণের অ্যাপ্লিকেশন বিবেচনা করি যা আমরা আমাদের চারপাশে প্রদর্শিত হতে শুরু করি। মানব ও মেশিন, কবিতা, স্ক্রিপ্ট, লিরিক্স, ট্রেলার এবং আলগোরিদিম দ্বারা নির্মিত চিত্রগুলির মধ্যে একটি সহযোগিতায় তৈরি সংগীত। এই সমস্ত প্রকল্পগুলির মধ্যে সৃজনশীলতা প্রক্রিয়াটির অংশ প্রতিস্থাপন রয়েছে। এর প্রত্যেকটি হ'ল এটির সাথে জড়িত মানব হস্তক্ষেপের স্তরে পৃথক। আমরা বলতে পারি যে পুরো প্রক্রিয়াটি একবার স্বয়ংক্রিয় হয়ে গেলে, আমরা এমন একটি মেশিন তৈরি করব যা সৃজনশীল হতে সক্ষম, একইভাবে একজন মানুষ।

সৃজনশীলতার প্রতিরূপ

আসুন আমরা সেই সৃজনশীলতা প্রক্রিয়াটিতে ফোকাস করি। এটি আরও ভালভাবে বুঝতে, আমাদের নিজেদেরকে একটি অ্যালগরিদম হিসাবে কল্পনা করতে হবে, যেখানে এটি স্ক্র্যাচ থেকে একটি ছবি তৈরি করতে বলা হয়েছিল। এই উদাহরণটি কোনও কবিতা, সংগীত বা অন্য কোনও সৃজনশীল শিল্প তৈরির ক্ষেত্রে প্রসারিত extend

তুমি অন্ধকারে আছো দর্শন, শ্রবণ বা স্পর্শের কোনও বোধ নেই sense সর্বাধিক সম্ভাব্য আউটপুট নিম্নলিখিত।

এখন কল্পনা করুন যে আপনি দৃষ্টিতে অ্যাক্সেস পেয়েছেন। এটি কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার করে করা হয়, যা কোনও মেশিনকে পিক্সেল দ্বারা চিত্রের পিক্সেল বিশ্লেষণ করতে এবং কিছু ফর্ম এবং রঙ বের করতে দেয়। এটি শেখার প্রক্রিয়ার ভিত্তিতে, কারণ এটি অ্যালগরিদমকে ডেটাতে অ্যাক্সেস দেয় যা আমরা খাদ্য হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করব।

এখন, একটি ছবি আমাদের দেখানো হয়েছে। এই ইনপুট থেকে, খুব সম্ভবত আউটপুটটি হ'ল খুব একই চিত্র, কারণ এটি অ্যালগরিদমের একমাত্র রেফারেন্স উপস্থাপন করে।

এখন আপনি যদি এই অ্যালগরিদমকে একাধিক ছবি দেখান। এটি সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে শুরু করতে পারে এবং নীচে বর্ণিত চিত্রটির অনুরূপ একটি চিত্র সরবরাহ করবে।

একই পদ্ধতিতে, জেনারেটর অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্কস (জিএএন) হাজার হাজার চিত্রের বিশ্লেষণ করে, তাদের বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে শিখেছে এবং মূল ডেটা উত্স থেকে অবিসংবাদিত এমন নতুন চিত্র তৈরির লক্ষ্যে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত। এই মডেলগুলি প্রাসঙ্গিক নয় এমন কোনও চিত্র আউটকাস্ট করতে সক্ষম (যেমন অন্যের সাথে যথেষ্ট পরিমাণে বৈশিষ্ট্য নেই)।

তারা অভিনবত্বের ধারণা পুনরুত্পাদনও করে। এমনকি একই ইনপুটগুলির সাথেও, অ্যালগরিদম প্রতিটি সময় আলাদা ফলাফল দেয়। এটি একটি মানব সৃজনশীলতার বৈশিষ্ট্যকে প্রতিফলিত করে: আমরা কখনই একই জিনিস দু'বার তৈরি করব না, কারণ একই সাথে কাউকে দু'বার, দু'বার তৈরি করতে বলা অসম্ভব। প্রতিটি প্রভাব ফ্যাক্টরের পন্ড্রেশনটি সেই দুটি মুহুর্তের মধ্যে পরিবর্তিত হবে।

এখন জিনিস আকর্ষণীয় করা যাক। কল্পনা করুন যে এটি একটি সুন্দর ছবি তৈরি করতে বলা হয়েছে। সৌন্দর্য একটি বিষয়গত মান, এবং এর কোনও সঠিক বা ভুল উত্তর নেই। তবে একটি পরিসংখ্যানগতভাবে সর্বোত্তম একটি আছে। একটি বিকল্প হ'ল ইনপুট (বা খাদ্য) হিসাবে পরিবেশন করা ছবিগুলিতে লেবেল (মেটা-ডেটা) লাগানো হবে। আপনি যদি আমাকে বলতে পারেন কোন চিত্রগুলি সবচেয়ে বেশি উপভোগ করেছে তবে আমি এই ছবিগুলিতে আমার প্রশিক্ষণটি উচ্চারণ করতে পারি এবং সেগুলির নিকটে একটি চিত্র তৈরি করতে পারি।

পছন্দ এবং অপছন্দ সহ ইনপুট ছবি লেবেল করা

আমরা এখন একটি উচ্চ তাত্ত্বিক ক্ষেত্রে প্রবেশ করছি। যদি আপনি আমাকে দরকারী কিছু তৈরি করতে বলেন। একটি ছবি যে প্রভাব ফেলতে পারে তার বহু সংক্ষিপ্তসার আমাকে বুঝতে হবে। স্মৃতি ফিরিয়ে আনা, একটি বার্তার মধ্য দিয়ে যাওয়া, বাবা হাসি বা দুঃখ। লেবেলগুলির সাথে আমরা সেই সমস্যার মুখোমুখি হতে পারি, তবে আমাদের অনেকগুলি নির্দিষ্ট নির্দিষ্ট সংকলন এবং সেই ছবিগুলিতে প্রচুর পরিমাণে তথ্য প্রয়োজন।

সংবেদনগুলি সহ ইনপুট ছবি লেবেল করা

অবশেষে, আপনি যদি আমাকে এমন কিছু তৈরি করতে বলেন যা আমার ব্যক্তিত্বকে প্রতিফলিত করে। আমাকে আমার নির্দিষ্ট ব্যক্তিত্বের বৈশিষ্ট্য হিসাবে বিকাশ করতে হবে এবং চিহ্নিত করতে হবে এবং দর্শকের উপর এটি প্রত্যাশিত প্রভাব অর্জন করার জন্য গ্রাফিক সামগ্রীতে সেগুলি বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পর্কিত করতে পারি। আমরা এটি করতে সক্ষম হতে অনেক দূরে are

সৃজনশীলতার সাথে জড়িত জিএনএস কেবলমাত্র মডেল নয়, তারা উচ্চ-মাত্রিক ডেটা বিতরণের মডেল করতে সক্ষম হওয়ায় তারা বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের দৃষ্টি আকর্ষণ করছে attract

আপনি দেখতে পাচ্ছেন, সৃজনশীলতা ধাপে বিভক্ত করা যেতে পারে, যা ক্রমবর্ধমান জটিল। আপাতত, আমরা পথের সমস্ত পদক্ষেপ সম্পর্কে অবগত নই এবং আমরা এগুলি অ্যালগরিদমগুলি দিয়ে প্রতিরূপ করতে আরও কম সক্ষম are

তা সত্ত্বেও, আমরা অনন্য ছবি তৈরি করতে সক্ষম হ'ল এটি নতুন এবং বাস্তব চিত্রগুলির সাথে সাদৃশ্য। এই আবিষ্কারটি বিস্তৃত ব্যবসায়ের সুযোগ উন্মুক্ত করতে পারে।

ভবিষ্যতে কী হবে ?

এই মডেলগুলির পরিণতির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য শট দেওয়ার জন্য, ফটোগ্রাফির উপস্থিতি শিল্পের বাজার এবং সমাজকে কী প্রভাবিত করেছিল তা আমরা ফিরে দেখতে পারি।

ফটোগ্রাফি প্রজনন প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করে তোলে। এটি কপিরাইট শিল্পীর মতো পেশাগুলিতে দুর্দান্ত প্রভাব ফেলেছিল, যা প্রায় পৃথিবী পৃষ্ঠ থেকে অদৃশ্য হয়ে যায়। অন্যদিকে এটি নতুন প্রজন্মের সৃজনশীলতা দেখেছে: শিল্পী ফটোগ্রাফার। এই সরঞ্জামটির গণতান্ত্রিকীকরণের ফলে সৃষ্ট সৃজনশীলতার বিস্ফোরণটি দেখার জন্য আপনাকে কেবল নিজের ইনস্টাগ্রামটি খুলতে হবে।

এখনও প্রাচীনতম ফটোগ্রাফ

ফটোগ্রাফি শাস্ত্রীয় শিল্পের আদর্শগুলিও গ্রহণ করেছিল এবং এটি করে শিল্পের বাজারে প্রবেশ করে।

আমরা কল্পনা করতে পারি যে এআই যদি একই কাজ করতে সফল হয় তবে অ্যানি শিল্পীরা অদূর ভবিষ্যতে খুব সাধারণ হয়ে উঠবেন। এবং তারা ইতিমধ্যে বিশ্বজুড়ে হাজির হয়। এই মুহুর্তে, এই সরঞ্জামগুলি পরিচালনার জন্য বিরল এবং ব্যয়বহুল দক্ষতা প্রয়োজন, তবে আমরা কল্পনা করতে পারি যে আগামীকাল এই দক্ষতাগুলি জনসাধারণের মধ্যে ব্যাপকভাবে ছড়িয়ে দেওয়া হবে এবং এতে অ্যাক্সেসের সুবিধার্থে সফটওয়্যারগুলি তৈরি করা হবে।

এখন, আপনি যদি আমাকে জিজ্ঞাসা করেন:

"এআই কি আগামীকালের শিল্পী হবে",

আমি উত্তর দিতে প্রলুব্ধ হবে:

"ক্যামেরা কি আজকের শিল্পী?"।

এইটা না. এআই একটি নতুন সরঞ্জাম যা মানুষের সৃজনশীল সম্ভাবনার সর্বাধিকীকরণের অনুমতি দেয়। তবুও, প্রথমবারের মতো, মানুষেরও তাদের সরঞ্জামটির সৃজনশীল সম্ভাবনা সর্বাধিক করার সম্ভাবনা রয়েছে।

ল্যান্ডস্কেপগুলিতে GANs প্রশিক্ষণ দিয়ে একটি শিল্পকর্ম তৈরি করেছি

এআই সহ, সৃজনশীল প্রক্রিয়ার অংশগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে উঠছে। এবং সেই অংশগুলি হ'ল কমপক্ষে জটিল।

নতুন সৃজনশীল কাজ হাজির হচ্ছে, এবং ক্রিয়েটিভদের শীঘ্রই একটি নতুন সরঞ্জাম, একটি অ্যালগরিদমিক পেন্সিল, ব্রাশ, ড্রাম প্যাড আসবে, যাতে তাদের হাতে ক্রিয়েটিভ মেশিন থাকতে পারে এবং দক্ষতা অর্জন করতে পারে।

বিজ্ঞান সত্যের সন্ধান করে, আমরা যা শুনতে চাই তার জন্য নয়। আমরা এই প্রযুক্তিগুলি তৈরি করি সেগুলিই ভবিষ্যতের রূপকে রূপ দেবে। সেই অ্যাপ্লিকেশনগুলি ভাল ইচ্ছাশক্তি দিয়ে করা দরকার। এখন, আমরা যদি নিষ্পাপ প্রশ্নের উত্তর খুঁজছি:

"এআইরা কি মানুষকে প্রতিস্থাপন করবে?"

একটি শিক্ষিত উত্তর হ'ল সঠিক পরিমাণে ভাল ইচ্ছাশক্তি দিয়ে, এআইরা আজকের মানুষকে প্রতিস্থাপন করবে, যাতে তারা আগামীকাল যেভাবে বেছে বেছে বেছে বেছে তাদের আরও কিছুটা শিল্পীর মতো করে গড়ে তোলে।

স্পষ্টত, তাই না?