এআই এবং মেশিন লার্নিং দুটি সংশ্লিষ্ট তবে তাদের মধ্যে কিছু পার্থক্য রয়েছে। নিচে এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য দেখানো হয়েছে-
এআই (AI) :
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) হলো মানব মতো চিন্তামূলক প্রক্রিয়াগুলির মডেল তৈরি করার প্রযুক্তি, যার মাধ্যমে সিস্টেমগুলি শিখতে এবং সমস্যা সমাধান করতে পারে। এআই বিভিন্ন ধরণের কাজ করতে পারে। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বা সংক্ষেপে (AI) হল কম্পিউটার বিজ্ঞানের এমন একটি শাখা যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে কাজ করে। মূলত মেশিন দ্বারা মানুষের মস্তিষ্কের চিন্তা ভাবনা করার ক্ষমতার অনুকরণ ও সমস্যার সমাধানকরাই হল আই। বর্তমানে এর জনপ্রিয়তা ব্যাপক আকার ধারন করেছে। এর কয়েকটা উদাহরণ দিলেই বোঝা যাবে। যেমনঃ গুগল অ্যাসিস্ট্যান্ট, মাইক্রোসফট করটানা।
আরও মজার বিষয় ইউটিউব ব্যবহার করার সময়ও এই AI ব্যবহার করে বিভিন্ন কন্টেন্ট এর কপিরাইট যাচাই করা হয়ে থাকে। এই আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এর ব্যবহার করার সময় কয়েকটা জিনিস আমাদের মাথায় রাখতে হয়। তাদের মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ হলঃ
★ কোন জটিল সমস্যাকে কয়েকটি ভাগে বিভক্ত করে তারপর সমাধান করার চেষ্টা করা।
★ ভবিষ্যতে কি করবে তার একটা পরিকল্পনা করার মতো ক্ষমতা থাকতে হবে।
★ কমন সেন্স থাকতে হবে বা ভালোভাবে বলতে গেলে আমরা যেমন কোন বিষয় এর নাম শুনলেই তার একটা চিত্র আমাদের মনের মধ্যে তৈরি হয় এবং আমরা সেই বিষয়টি সম্পর্কে একটা সাধারণ জ্ঞান ধারণ করি যা প্রায় সকল মানুষের ক্ষেত্রে একই হয়ে থাকে।
★সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল অবশ্যই শেখার ক্ষমতা থাকতে হবে। অর্থাৎ কোন নতুন কিছু থেকে শিখতে পারবে এবং পরবর্তী ক্ষেত্রে সেই জ্ঞান কাজে লাগাতে পারবে।
মেশিন লার্নিং (Machine Learning) :
মেশিন লার্নিং হচ্ছে তথ্য থেকে জ্ঞান আহরণ করা। এটি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে, মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি সাবফিল্ড, যা মেশিনগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করে অতীতের ডেটা বা অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে সক্ষম করে তোলে। মেশিন লার্নিং কোনও কম্পিউটার সিস্টেমকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে বা হিস্টরিকাল ডেটা ব্যবহার করে কিছু সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। মেশিন লার্নিং প্রচুর পরিমাণে কাঠামোগত এবং আধা-কাঠামোগত ডেটা ব্যবহার করে যাতে একটি মেশিন লার্নিং মডেল সঠিক ফলাফল উত্পন্ন করতে পারে বা সেই ডেটার উপর ভিত্তি করে পূর্বাভাস দিতে পারে।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে কাজ করে যা হিস্টরিকাল ডেটা ব্যবহার করে এর নিয়ে শেখে। এটি কেবলমাত্র নির্দিষ্ট ডোমেনের জন্য কাজ করে যেমন আমরা যদি কুকুরের ছবি সনাক্ত করার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করছি তবে এটি কেবল কুকুরের চিত্রগুলির জন্য ফলাফল দেবে, তবে আমরা যদি বিড়ালের চিত্রের মতো একটি নতুন ডেটা সরবরাহ করি তবে এটি প্রতিক্রিয়াহীন হয়ে উঠবে। মেশিন লার্নিং বিভিন্ন জায়গায় যেমন গুগল অনুসন্ধান অ্যালগরিদম, ইমেল স্প্যাম ফিল্টার, ফেসবুক অটো বন্ধু ট্যাগিংয়ের পরামর্শ ইত্যাদির জন্য অনলাইনে প্রস্তাবকারী সিস্টেমের জন্য ব্যবহৃত হচ্ছে।
এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্যঃ
১. আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) হলো মানব মতো চিন্তামূলক প্রক্রিয়াগুলির মডেল তৈরি করার প্রযুক্তি, যার মাধ্যমে সিস্টেমগুলি শিখতে এবং সমস্যা সমাধান করতে পারে। অন্যদিকে, মেশিন লার্নিং হচ্ছে তথ্য থেকে জ্ঞান আহরণ করা। এটি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে, মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি সাবফিল্ড, যা মেশিনগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করে অতীতের ডেটা বা অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে সক্ষম করে তোলে।
২. এআই মানুষের বুদ্ধিমত্তার প্রতিনিধিত্ব করতে পারে এবং সাধারণভাবে যেকোনো ধরনের সিস্টেমে বুদ্ধিমত্তার কাজ করতে পারে। এটি প্রজ্ঞাততা, নির্ধারণ, সমস্যা সমাধান ইত্যাদি ধরণের কাজ করতে পারে। অন্যদিকে, মেশিন লার্নিং একটি অংশগ্রহণযোগ্য এআই প্রযুক্তি, যেখানে মেশিন ডেটা থেকে শিখে এবং অনুমান করতে পারে। এটি নির্দিষ্ট নির্দেশাবলী অনুযায়ী তথ্য থেকে বুদ্ধিমত্তার মডেল তৈরি করে।
৩. এআই সাধারণত ধরণের পর্যাপ্ত ডেটা অনুপ্রয়োগের প্রয়োজন করে, কিন্তু এটি আগে নির্দিষ্ট নির্দেশাবলী বা প্রেডিকশনগুলির জন্য প্রোগ্রামিং করতে হয়। অন্যদিকে, মেশিন লার্নিং নতুন তথ্য থেকে শিখে, যা এর বুদ্ধিমত্তার মডেল প্রতিস্থাপন করতে সাহায্য করে, তারা নতুন তথ্যের উপর অত্যন্ত ভাল বা নির্ভর করে।
৪. এআই যুক্তি, সিদ্ধান্ত গ্রহণ, সমস্যা সমাধান, শিক্ষা এবং ভাষা বোঝার ক্ষমতা প্রদান করে। অন্যদিকে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করে পূর্বাভাস তৈরি করে।
৫. এআই এর উদাহরণ হল- মেশিন লার্নিং, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ও কম্পিউটার ভিশন। অন্যদিকে, মেশিন লার্নিং এর উদাহরণ হল- চিত্র শনাক্তকরণ, স্প্যাম ফিল্টারিং ও ভয়েস সহকারী।
