AI প্রশিক্ষণের এক ধাপেই মস্তিষ্কের মিল নষ্ট, গবেষণায় বড় চমক
একটি নতুন গবেষণায় দেখা গেছে, ব্যাকপ্রোপাগেশন প্রশিক্ষণের মাত্র এক ধাপেই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের V1 ব্রেন অ্যালাইনমেন্ট ৯০% কমে যায়। গবেষকরা চারটি ভিন্ন লার্নিং রুল তুলনা করে দেখেছেন যে ব্যাকপ্রোপাগেশন মানুষের মস্তিষ্কের সাথে সামঞ্জস্য ধরে রাখতে ব্যর্থ হচ্ছে।
একটি নতুন গবেষণায় দেখা গেছে, ব্যাকপ্রোপাগেশন প্রশিক্ষণের মাত্র এক ধাপেই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের V1 ব্রেন অ্যালাইনমেন্ট ৯০% কমে যায়। গবেষকরা চারটি ভিন্ন লার্নিং রুল তুলনা করে দেখেছেন যে ব্যাকপ্রোপাগেশন মানুষের মস্তিষ্কের সাথে সামঞ্জস্য ধরে রাখতে ব্যর্থ হচ্ছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণার জগতে একটি চাঞ্চল্যকর ফল এসেছে। একটি নতুন গবেষণায় দেখা গেছে, ব্যাকপ্রোপাগেশন (BP) নামক জনপ্রিয় লার্নিং রুল ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিলে মাত্র একটি ইপোচের পরেই মানুষের মস্তিষ্কের V1 অঞ্চলের সাথে এর সামঞ্জস্য প্রায় সম্পূর্ণ নষ্ট হয়ে যায়।
গবেষণাটি Reddit-এর r/MachineLearning ফোরামে প্রকাশিত হয়েছে। এটি একটি সিরিজের তৃতীয় গবেষণাপত্র, যা বিভিন্ন লার্নিং রুল এবং মানুষের fMRI ডেটার মধ্যে সম্পর্ক খতিয়ে দেখছে। THINGS ডেটাসেট ব্যবহার করে V1 থেকে IT কর্টেক্স পর্যন্ত ৩ জন মানুষের মস্তিষ্কের কার্যকলাপ রেকর্ড করা হয়।
গবেষকরা চারটি ভিন্ন লার্নিং রুল তুলনা করেছেন: ব্যাকপ্রোপাগেশন (BP), ফিডব্যাক অ্যালাইনমেন্ট (FA), প্রিডিক্টিভ কোডিং এবং STDP। তারা একই আর্কিটেকচার ব্যবহার করে ৮টি ভিন্ন চেকপয়েন্টে (ইপোচ 0, 1, 2, 5, 10, 20, 30, 40) RSA অ্যালাইনমেন্ট মাপেন। প্রতিটি রুলের জন্য ৫টি ভিন্ন সীড ব্যবহার করা হয়।
ফলাফল অত্যন্ত পরিষ্কার। ব্যাকপ্রোপাগেশন প্রশিক্ষণের প্রথম ইপোচের পরেই V1 অ্যালাইনমেন্ট ৯০% কমে যায়। RSA স্কোর 0.102 থেকে নেমে 0.011-এ পৌঁছে যায়। p-ভ্যালু 0.031, যা পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ। এই প্যাটার্নটি ৫টি সীডের জন্যই অভিন্ন ছিল।
আগের গবেষণায় দেখা গিয়েছিল যে প্রশিক্ষণহীন CNN মডেল ব্যাকপ্রোপাগেশনের মতোই V1 অ্যালাইনমেন্ট দেখায়। কিন্তু এই নতুন গবেষণা প্রশ্ন তুলেছে: কখন প্রশিক্ষণ এই অ্যালাইনমেন্ট ভেঙে দেয় এবং লার্নিং রুল কি কোনো ভূমিকা রাখে? উত্তরটি হ্যাঁ, লার্নিং রুল গুরুত্বপূর্ণ — কিন্তু ব্যাকপ্রোপাগেশন ব্যতিক্রমীভাবে খারাপ ফল দেখিয়েছে।
বাংলাদেশের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষক এবং ডেভেলপারদের জন্য এই ফলাফল অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। বর্তমানে অধিকাংশ ডিপ লার্নিং মডেল ব্যাকপ্রোপাগেশন ব্যবহার করেই প্রশিক্ষিত হয়। এই গবেষণা বলছে, মস্তিষ্কের মতো দক্ষ এবং শক্তি-সাশ্রয়ী AI তৈরি করতে হলে ব্যাকপ্রোপাগেশনের বিকল্প খুঁজতে হবে। বাংলাদেশের শিক্ষার্থী এবং গবেষকরা প্রিডিক্টিভ কোডিং বা STDP-এর মতো বিকল্প পদ্ধতি নিয়ে কাজ করতে পারেন।
গবেষকরা এখন আরও গভীরে যেতে চান। তারা খতিয়ে দেখতে চান কেন ব্যাকপ্রোপাগেশন V1 অ্যালাইনমেন্ট নষ্ট করে এবং অন্যান্য লার্নিং রুল কি ভিন্ন ফল দেয়। ভবিষ্যতে এমন লার্নিং রুল তৈরি হতে পারে যা মানুষের মস্তিষ্কের সাথে আরও ভালো সামঞ্জস্য বজায় রাখবে।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: Reddit r/MachineLearning
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...