এআই অটো-ক্যাপশনিং ইমেজের শুরু
2015 সালে, পথপ্রদর্শক AI গবেষণা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম গঠনে উদ্বুদ্ধ করেছিল যে স্বয়ংক্রিয়-ক্যাপশন ছবি সহজতর. একটি চিত্রের মধ্যে বস্তুগুলিকে বিবেচনা করে, এই অ্যালগরিদমগুলি প্রাকৃতিক ভাষা বর্ণনা তৈরি করে, এইভাবে চিত্র-থেকে-টেক্সট কৌশলগুলির একটি যুগের সূচনা করে। যাইহোক, 2021 সাল নাগাদ, এই AI ক্ষমতাগুলিকে ইমেজ-টু-টেক্সট থেকে টেক্সট-টু-ইমেজে বর্ধিত করা হয়েছে এবং AI সৃজনশীলতা এবং উত্পাদনশীলতাকে আরও ভাল করার জন্য পরিবর্তন করা হয়েছে।
এআই সম্ভাবনার অন্বেষণ
একদল গবেষক তাদের এআই মডেল পরীক্ষা করে এই বৈপ্লবিক পথটি অনুসন্ধান করার উদ্যোগ নিয়েছিলেন যা আগে কখনো দেখা যায়নি। উদাহরণস্বরূপ, তারা জিজ্ঞাসা করেছিল যে মডেলটি একটি সবুজ স্কুল বাস তৈরি করতে পারে যখন এর পুরো অতীত ডাটাবেসে শুধুমাত্র হলুদ স্কুল বাসগুলি বৈশিষ্ট্যযুক্ত ছিল। তাদের বিস্ময়ের সাথে, মডেলটি কম পড়েনি। এটি নীল আকাশের মধ্য দিয়ে হাতির গ্লাইডিং বা সরবরাহ করা পাঠ্য থেকে একটি বিড়ালের একটি ভিনটেজ স্ন্যাপশটের মতো চিত্র তৈরি করতে অগ্রসর হয়েছে৷ ছবিগুলি ঠিক তীক্ষ্ণ না হওয়া সত্ত্বেও, সম্ভাব্যতা স্পষ্টভাবে উল্লেখযোগ্য ছিল।
টেক্সট-টু-ইমেজ: বর্তমান বাস্তবতা
বর্তমান দিনে রূপান্তর, এবং এই ধারণার ভবিষ্যত একটি চিত্তাকর্ষক বাস্তবতা উপস্থাপন করে যা প্রকাশ করা কঠিন। এই গোলকটি এত অল্প সময়ের মধ্যে ব্যাপক বৃদ্ধির সাক্ষী হয়েছে, যা অনেক ব্যক্তিকে বিস্মিত করেছে এবং সম্ভবত কিছুটা বিভ্রান্ত করেছে। তারা এখন ডালি পেইন্টিং বা প্রবাল প্রাচীরের মতো টেক্সট প্রম্পট প্রস্তাব করতে সক্ষম এবং যন্ত্রটি একটি AI-রেন্ডার করা ছবি।
এআই মেশিন লার্নিং: গাইডিং প্রিন্সিপলস
এটি পরিশ্রমী পুনঃক্রমানুসারে এবং AI শেখার অ্যালগরিদমগুলির ক্রমাগত আপডেটের মাধ্যমে সম্ভবপর হয়েছে যেগুলি কেবলমাত্র মেশিনগুলিই বুঝতে পারে ডিটেক্টর যুক্ত। নীতিগুলি যা এই AI শেখার নিম্নরূপ সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে:
- বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য যেমন হলুদ, গোলাকার এবং বস্তুর চকচকেতা শনাক্ত করতে সক্ষম AI মডেল তৈরি করা।
- শনাক্ত বৈশিষ্ট্যের মাধ্যমে কলা এবং ফুটবলের মতো বস্তুর মধ্যে পার্থক্য।
- বস্তুর একটি ত্রিমাত্রিক স্থান নির্ধারণ করা এবং প্রতিটির সারমর্ম বোঝা।
অভিগম্যতা এবং ফটোরিয়ালিজমের দিকে আন্দোলন
অধিকন্তু, সম্প্রতি, বিকাশকারীরা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি নিয়োগ করা শুরু করেছে যা তারা ব্যবহার করতে পারে, যাতে কোনও খরচ ছাড়াই অনলাইনে ব্যবহারের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য পাঠ্য থেকে চিত্র জেনারেটর তৈরি করা যায়। তারা এই মডেলগুলির সাথে টিঙ্কার চালিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে, তারা AI-কে ইমেজ তৈরিতে প্রম্পট করার অনন্য উপায়গুলি ধারণা করে, এই প্রযুক্তিটিকে কাছাকাছি-ফটোরিয়ালিস্টিক স্তরে এগিয়ে নেওয়ার সম্ভাবনা অন্বেষণ করে।
সমস্যা: পক্ষপাতিত্ব এবং আইনি জটিলতা
এই প্রযুক্তির প্রতিশ্রুতি সত্ত্বেও, কিছু সমালোচনামূলক উদ্বেগ দেখা দেয়। এর মধ্যে রয়েছে:
- শিক্ষার জন্য ব্যবহৃত ইন্টারনেট ডেটাতে উপস্থিত পক্ষপাতগুলি গ্রহণ করার জন্য AI মডেলগুলির প্রবণতা৷
- নির্দিষ্ট সংস্কৃতির কম উপস্থাপনা বা নির্দিষ্ট ধারণার বিকৃত উপস্থাপনের কারণে সামাজিক স্টেরিওটাইপগুলির সম্ভাব্য স্থায়ীত্ব।
- কপিরাইট সমস্যা উত্পন্ন চিত্র, একটি আইনি চ্যালেঞ্জ অতিক্রম করার জন্য উপস্থাপন করে।
AI-এর অনিশ্চিত মালিকানা থেকে উদ্ভূত
ভবিষ্যত: এআই এবং কল্পনার ছেদ
তবুও, নিরলস পরিবর্তনের বিশ্বে, এই প্রযুক্তিটি সমাজকে এমনভাবে কারুকাজ এবং অভিব্যক্তির জন্য সরঞ্জাম দিয়ে সজ্জিত করে যা আগে কখনও কল্পনা করা হয়নি, ধারণা এবং ভিজ্যুয়ালগুলির মধ্যে ফাটলকে সেতু করে। এটি মানুষের কল্পনা দ্বারা চালিত এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা চালিত একটি ভবিষ্যতের সূচনা করে। এটা অনিশ্চিত যে পরবর্তী সাত বছর কি অগ্রগতি আনতে পারে।
