রিচ সাটন (Rich Sutton) বর্তমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উত্থানের পেছনে থাকা গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তিগুলোর অন্যতম পথিকৃৎ। তবে এখন তিনি মনে করেন, এআইকে এগিয়ে নিতে প্রযুক্তি জায়ান্টরা যে পথ অনুসরণ করছে, তাতে গুরুতর সমস্যা রয়েছে।
এই কানাডীয় কম্পিউটার বিজ্ঞানী এবং টিউরিং পুরস্কারজয়ী ব্যক্তি স্থানীয় সময় মঙ্গলবার প্রকাশিত সিকোয়া ক্যাপিটালের পডকাস্টে বলেন, এআই শিল্প ক্রমশ সিন্থেটিক প্রশিক্ষণ ডেটার ওপর নির্ভরশীল হয়ে পড়ছে, যা পুরো শিল্পকে ভুল পথে নিয়ে যেতে পারে।
বড় ভাষা মডেলকে আরও সম্প্রসারণে সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার সহায়তা করতে পারে কি না, জানতে চাইলে সাটন সরাসরি বলেন: “এটি একেবারেই বড় ভুল। সম্ভবত এটি পরবর্তী গুরুত্বপূর্ণ শিক্ষা হয়ে উঠবে।”
সিন্থেটিক ডেটা বলতে অ্যালগরিদম বা এআই মডেলের মাধ্যমে কৃত্রিমভাবে তৈরি তথ্যকে বোঝায়, যা বাস্তব জগতের মূল ডেটা থেকে সংগ্রহ করা হয় না। এআই কোম্পানিগুলো ইন্টারনেট এবং অন্যান্য নতুন প্রশিক্ষণ ডেটার উৎস খুঁজতে থাকায় সিন্থেটিক ডেটার আকর্ষণও বাড়ছে। উদাহরণস্বরূপ, স্বয়ংচালিত গাড়ির প্রশিক্ষণে কম্পিউটার-নির্মিত গাড়ির ছবি ব্যবহার করা যেতে পারে, আর এআইভিত্তিক জালিয়াতি শনাক্তকরণ ব্যবস্থায় কাল্পনিক ব্যাংক লেনদেনের রেকর্ড ব্যবহার করা যেতে পারে।
কিছুটা হলেও প্রযুক্তি জায়ান্টরাও সাটনের মতের সঙ্গে একমত।
বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলো আরও বেশি বাস্তব ডেটা খুঁজে পেতে সর্বাত্মক চেষ্টা করছে। OpenAI আগে বৃহৎ আকারের মালিকানাধীন ডেটাসেট খোঁজার কথা প্রকাশ্যে জানিয়েছিল, যাতে ইন্টারনেট থেকে সহজে পাওয়া যায় না এমন ডেটা সংগ্রহ করে এআই মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহার করা যায়। এই সপ্তাহের শুরুর দিকে Google দেউলিয়া হয়ে যাওয়া Spirit Airlines-এর অভ্যন্তরীণ ডেটা ও সফটওয়্যার অধিগ্রহণে ১,০০০ কোটি ডলার (নোট: বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় ৬,৭৫৬.৯ কোটি চীনা ইউয়ান) দিতে সম্মত হয়েছে। এটিও দেখায় যে এআই প্রশিক্ষণে মালিকানাধীন বাস্তব ডেটার মূল্য ক্রমেই বাড়ছে।
মঙ্গলবারের পডকাস্টে সাটন বলেন, কৃত্রিমভাবে তৈরি ডেটা বাস্তব ডেটার যথেষ্ট বিকল্প হতে পারে না।
তিনি মানুষের আচরণের উদাহরণ দিয়ে বিষয়টি ব্যাখ্যা করেন। তিনি বলেন, “আমরা অন্য মানুষের চিন্তার জন্য সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে পারি না।”
সাটন বাস্তব অভিজ্ঞতার ডেটা ব্যবহারের পক্ষপাতী। অর্থাৎ এআই এজেন্ট বাস্তব পরিবেশের সঙ্গে মিথস্ক্রিয়া করে, বাস্তবে কী ঘটছে তা পর্যবেক্ষণ করে এবং নিজের কর্মকাণ্ডের ফলাফল থেকে ক্রমাগত শেখে।
সাটন বলেন, “সিন্থেটিক ডেটার মাধ্যমে বাস্তব ভৌত জগতে একটি ড্রোন পরিবেশের সঙ্গে কীভাবে মিথস্ক্রিয়া করবে, তা পূর্বাভাস দেওয়া যায় না।” তিনি আরও উল্লেখ করেন, রোবটের মোটরে ঘর্ষণ ও ক্ষয়ের মতো বিভিন্ন পরিবর্তনশীলতা থাকে। “এই জগৎ অবিশ্বাস্য রকম জটিল, এর যেকোনো সিমুলেশন কেবল আংশিক চিত্র তুলে ধরে।”
বর্তমানে এই ধারণাই একটি স্টার্টআপের উন্নয়নের দিকনির্দেশনা হয়ে উঠেছে।
গত মাসে সাটন তাঁর সাবেক ছাত্র Khurram Javed-এর সঙ্গে Oak Lab প্রতিষ্ঠা করেন। এই স্টার্টআপ এমন এআই এজেন্ট তৈরি করছে, যারা আগে থেকে প্রস্তুত করা বিপুল ডেটাসেটের ওপর প্রধানত নির্ভর না করে নিজেদের অভিজ্ঞতা থেকে ক্রমাগত শিখতে পারবে।
এখনও Oak Lab তাদের অর্থায়ন পর্ব বা বিনিয়োগকারীদের তথ্য প্রকাশ করেনি।