কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় META- Knowlage

 












META- Knowlage কি?
মেটা-নলেজ হল এক ধরনের ডেটা যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে জ্ঞানকে বর্ণনা করে। এটি ডোমেন-নির্দিষ্ট নয় বরং জ্ঞান সিস্টেমে ডেটার সংগঠনকে চিহ্নিত করতে চায়। মেটা-নলেজ এর প্রাথমিক ব্যবহার হল ব্যবহারকারী ইন্টারফেস উপাদানগুলির চরিত্র বোঝা এবং উন্নত করা, সেইসাথে জ্ঞানের ভিত্তিগুলি বজায় রাখা যা অনুমান ইঞ্জিনগুলির সাথে ব্যবহার করা হয়। আমরা যে চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হচ্ছি তার ক্রমবর্ধমান জটিলতার সাথে, এটি ভবিষ্যদ্বাণী করা নিরাপদ যে পরবর্তী বছরগুলিতে মেটা-জ্ঞানের যথেষ্ট ব্যবহার প্রত্যক্ষ করা হবে। কন্ট্রোল সিস্টেম, সাপোর্ট সাবসিস্টেম এবং আর্কিটেকচারের মতো স্বায়ত্তশাসিত ক্রিয়াকলাপগুলি ভালভাবে সম্পাদন করার জন্য একটি সিস্টেমের অনেক দিক গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করতে সহযোগিতা করে এমন মডিউলগুলির মধ্যে আন্তঃ-ডোমেন মিথস্ক্রিয়ায় মেটাকনোলেজ সহায়তাগুলি বাস্তবায়ন করা।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জ্ঞান প্রতিনিধিত্ব 
তথ্য উপস্থাপনা হল এমন একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমে সংরক্ষিত তথ্যের মাধ্যমে নয় বরং অতীতের অভিজ্ঞতা এবং জ্ঞানের মাধ্যমে বুদ্ধিমান মানুষের মতো কাজ করার জন্য তথ্য প্রকাশ করে। আপনি কি বোঝেন কি মানুষকে মেশিন থেকে আলাদা করে? বুদ্ধিমত্তা? না, যেহেতু AI ঠিক তাই করে - এটি মানুষের বুদ্ধির অনুকরণ করে। একটি বৈশিষ্ট্য যা মানুষকে রোবট থেকে আলাদা করে তা হল আমাদের বিবেক (এখন পর্যন্ত আমাদের সমস্ত জ্ঞানের সমষ্টি), বা চিন্তা করার এবং যুক্তি করার ক্ষমতা। মানুষ আমাদের জীবনের প্রতিটি কার্যকলাপ সম্পূর্ণ করার জন্য এই ক্ষমতার উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা সচেতন যে একটি গরম স্কিললেট স্পর্শ করলে আমাদের হাতের সাথে যোগাযোগ করার আগেই পুড়ে যেতে পারে। এটি মানুষের মনের কাজ করার অত্যাধুনিক পদ্ধতি, এবং যদি আমরা এই জটিল তথ্যটি একটি মেশিনে প্রেরণ করতে চাই, তাহলে আমাদের AI-কে আরও উন্নত তথ্য সরবরাহ করতে হবে, যার ফলে AI-তে জ্ঞান প্রতিনিধিত্বের ধারণা তৈরি হয়েছে।














META- Knowlage কী? 
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, মেটা-নলেজ একটি শব্দগুচ্ছ যা পূর্ব-সংজ্ঞায়িত তথ্যের জ্ঞান প্রকাশ করতে ব্যবহৃত হয়। মেটাকনলেজের কিছু উদাহরণ নিম্নরূপ: লার্নিং, লেবেলিং এবং পরিকল্পনা, মেটা জ্ঞানের কিছু উদাহরণ। এই মডেলটি পরিবর্তন হয় এবং সময় জুড়ে একটি বৈচিত্র্যময় স্পেসিফিকেশন প্রয়োগ করে। নির্ভুলতা, প্রাসঙ্গিকতা, মূল্যায়ন, ভবিষ্যদ্বাণী, ব্যাপকতা, দ্ব্যর্থতা, যৌক্তিকতা, জীবন প্রত্যাশা, উদ্দেশ্য, উৎসএবং নির্ভরযোগ্যতা হল মাত্র কয়েক ধরনের মেটা-জ্ঞান যা একজন জ্ঞান প্রকৌশলী নিয়োগ করতে পারে।











জ্ঞান এবং বুদ্ধিমত্তার মধ্যে সম্পর্ক
বুদ্ধিমত্তার জন্য এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরির জন্য বাস্তব-বিশ্বের পরিবেশের জ্ঞান অপরিহার্য। বুদ্ধিমান আচরণ প্রদর্শনের জন্য এআই বটগুলির জন্য জ্ঞান অপরিহার্য। একজন এজেন্ট শুধুমাত্র কিছু তথ্যের উপর সঠিকভাবে কাজ করতে পারে যদি তার সেই ইনপুট সম্পর্কে জ্ঞান বা দক্ষতা থাকে। অনুমান করুন যে আপনি এমন একজনের সাথে দেখা করেছেন যিনি এমন একটি ভাষায় কথা বলছেন যা আপনি বোঝেন না এবং আপনি কী করবেন তা জানেন না। এজেন্টদের বুদ্ধিমান আচরণের ক্ষেত্রেও তাই। যাইহোক, যদি জ্ঞানের উপাদানটি অনুপস্থিত থাকে তবে বুদ্ধিমান আচরণ প্রদর্শন করা যাবে না।













মন্তব্যসমূহ

এই ব্লগটি থেকে জনপ্রিয় পোস্টগুলি

হোয়াটসঅ্যাপ ভারতে তার পরিষেবাগুলি বন্ধ করার "হুমকি" দিয়েছে, এনক্রিপশন মামলায় দিল্লি হাইকোর্টে বললো এই কথা

জেনে নিন ভারতীয় রেল সংক্রান্ত মজার তথ্য

ভারতের সবচেয়ে বয়স্ক হাতি "বিজুলি প্রসাদ" ৮৯ বছর বয়সে জীবন যাত্রা শেষ করলো