কয়েক দশক ধরে, আইবিএম কম্পিউটিং শিল্পের অবিসংবাদিত নেতা ছিল। এমনকি আজও, যদিও এটি পূর্ববর্তী ভূমিকাটি দখল করে না যা এটি একবার করেছিল, তার কাজটি প্রাসঙ্গিকভাবে অব্যাহত রয়েছে। যাইহোক, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, IBM এর প্রবেশ এবং প্রস্থান বেশ দ্রুত ছিল যদিও খুবই গুরুত্বপূর্ণ।
পঞ্চাশের দশকে, এই শাখায় গবেষণাকে আরও ভালো কম্পিউটার তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞানের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ হিসাবে বিবেচনা করা হত। তাই আইবিএম এমন একটি প্রোগ্রামের বিকাশে সবুজ আলো দেওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছে যা উপপাদ্যগুলি সমাধান করবে।
আইবিএম এর ভিতরে এবং বাইরে
আমরা দেখেছিলাম পূর্ববর্তী নিবন্ধ যে সাইমন এবং তার দল একটি প্রোগ্রামের সাথে সফল হয়েছিল যা গাণিতিক উপপাদ্য প্রমাণ করেছিল। এই জন্য, তাদের একটি নতুন প্রোগ্রামিং ভাষা তৈরি করতে হয়েছিল।
আইবিএম-এর মুখোমুখি চ্যালেঞ্জ একটি অতিরিক্ত সমস্যা ছিল। কম্পিউটারকে একটি জ্যামিতিক উপপাদ্য প্রমাণ করার জন্য, এটি চিত্রটি দেখতে হয়েছিল। ছবি প্রসেসিং করতে সক্ষম ওয়েব ক্যামেরা এবং সফটওয়্যার তখনো আবিষ্কৃত হয়নি।
কাজের জন্য বেছে নেওয়া দল এটি ছিল IBM 704. বিশ্বের প্রথম সুপারকম্পিউটারগুলির মধ্যে একটি হিসাবে বিবেচিত হয়এটিই প্রথম হার্ডওয়্যার ফ্লোটিং পয়েন্ট অন্তর্ভুক্ত করে।
ফ্লোটিং-পয়েন্ট অপারেশনগুলির মধ্যে যোগ, বিয়োগ, ভাগ, গুণ এবং বর্গমূল গণনাগুলি খুব বড় বা খুব ছোট সংখ্যার অন্তর্ভুক্ত।
এটিতে চৌম্বকীয় মূল মেমরিও ছিল যা পূর্ববর্তী মডেলগুলিতে ব্যবহৃত চৌম্বকীয় ড্রাম সিস্টেমের চেয়ে দ্রুত এবং 36-বিট নির্দেশাবলীতে প্রকাশিত প্রতি সেকেন্ডে চল্লিশ হাজার নির্দেশাবলী কার্যকর করতে সক্ষম ছিল।
সফ্টওয়্যারটির ম্যানেজার হিসেবে প্রস্তুত হতে তিন বছর লেগেছিল, হার্বার্ট গেলেন্টার নামে একজন পদার্থবিজ্ঞানের ডাক্তার, টিতাকে একটি নতুন প্রোগ্রামিং ভাষা আবিষ্কার করতে হয়েছিল যেটি আইপিএল-এর মতো চিহ্নগুলিকে ম্যানিপুলেট করতে পারে কিন্তু এতে ফরট্রান প্রোগ্রামিং করার সহজতা ছিল, বৈজ্ঞানিক গণনার জন্য অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য আইবিএম নিজেই একটি উন্নয়ন করেছে।
প্রোগ্রামটি জ্যামিতিক চিত্র সম্পর্কে তথ্য পেয়েছি যার সাথে এটিকে পাঞ্চড কার্ডের আকারে প্রবেশ করা স্থানাঙ্কের একটি সিরিজ আকারে কাজ করতে হয়েছিল এবং তিনি পরিচিত তথ্য থেকে মধ্যবর্তী ফলাফল নির্ণয় করছিলেন।
সফ্টওয়্যারটি জ্যামিতি থিওরেম প্রোভার (জ্যামিতি সমস্যা প্রোভার) নামে পরিচিত হয়ে ওঠে এবং সেই বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে যা এটি অঙ্কনে যাচাই করতে পারে। তিনি একটি দুই-পদক্ষেপ উপপাদ্য সমাধান করতে পেরেছিলেন পঁচিশটি ভিন্ন সম্ভাবনার, যখন, অন্ধভাবে এটি করতে গেলে, তাকে এক মিলিয়ন বিশ্লেষণ করতে হবে।
জ্যামিতি সমস্যা পরীক্ষক সর্বপ্রথম একটি কৌশল ব্যবহার করেন যা মডেল রেফারেন্সিং নামে পরিচিত।. আপনি যদি 5 মিনিট আগে একটি উড়ন্ত সসারে অবতরণ না করেন, আপনি অবশ্যই এই কৌশলটির প্রয়োগের সর্বশেষ ফলাফলগুলির একটি সম্পর্কে শুনেছেন: ChatGPT।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি মডেল একটি জটিল প্রক্রিয়ার একটি উপস্থাপনা যা থেকে অনুমান করা যেতে পারে। পরীক্ষকের ক্ষেত্রে, মডেলটি ছিল জ্যামিতিক চিত্রের স্থানাঙ্ক, ChatGPT-এর ক্ষেত্রে মানুষের ভাষা প্রক্রিয়াকরণে সক্ষম একটি মডেল।
অন্যান্য আইবিএম কম্পিউটার চেকার বা দাবা শেখার মতো কম গুরুতর কাজ করছিল। প্রথম ক্ষেত্রে, উদ্দেশ্য ছিল একটি মেশিন তার প্রতিপক্ষের খেলার পদ্ধতি সম্পর্কে শিখতে সক্ষম কিনা তা দেখা। তিনি শেষ পর্যন্ত তাকে মারতে পেরেছিলেন তাই মনে হচ্ছে সে করেছে।
আইবিএম-এর প্রাথমিক সাফল্যও এই ক্ষেত্রটি পরিত্যাগ করার কারণ ছিল। দাবা এবং চেকার খেলার জন্য নিবেদিত কম্পিউটারগুলি প্রেসের সাথে খুব সফল ছিল, তবে কোম্পানির শেয়ারহোল্ডারদের মধ্যে এত বেশি নয় যারা এটিকে অর্থের অপচয় বলে মনে করেন।
এর সাথে আমাদের অবশ্যই কোম্পানির মার্কেটিং বিভাগ যোগ করতে হবে তিনি লক্ষ্য করেছেন যে তার সম্ভাব্য ক্লায়েন্টদের মধ্যে কম্পিউটারের প্রতি অবিশ্বাস বাড়ছে. তাদের অধিগ্রহণের দায়িত্বে থাকা ব্যক্তিদের মধ্যে ভয় ছিল যে তাদের ক্রয় তাদের প্রতিস্থাপন করবে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গবেষণা পরিত্যক্ত করা হয়েছিল এবং নতুন বিপণন কৌশলটি ছিল কম্পিউটারগুলিকে ডেটা প্রসেসর হিসাবে চিহ্নিত করা যা কেবলমাত্র তাদের যা বলা হয়েছিল তা করে।
এখন তাই প্রচলিত নতুন টুলস সঙ্গে একই ঘটবে? তারা কি সর্বোচ্চ পদে অধিষ্ঠিত হবে এই ভয়ে কোম্পানি থেকে নিষিদ্ধ করা হবে?
এটা দেখার জন্য আমাদের অপেক্ষা করতে হবে।