কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) জয়যাত্রা এখন কেবল দাবা বোর্ড কিংবা কম্পিউটার স্ক্রিনে সীমাবদ্ধ নেই, তা সরাসরি খেলার মাঠে মানুষের শ্রেষ্ঠত্বকে চ্যালেঞ্জ জানাচ্ছে। সম্প্রতি জাপানি প্রযুক্তি জায়ান্ট সনি ‘এস’ (Ace) নামক একটি রোবটিক বাহু তৈরি করেছে। এই রোবটি টেবিল টেনিসে এতটাই দক্ষ হয়ে উঠেছে যে সেটি এখন বিশ্বের বাঘা বাঘা পেশাদার খেলোয়াড়দের অনায়াসেই হারিয়ে দিচ্ছে।
সনি এআই-এর এই উদ্ভাবন রোবটিক্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জগতে এক নতুন মাইলফলক হিসেবে দেখা হচ্ছে। বিখ্যাত বিজ্ঞান সাময়িকী ‘নেচার’-এ প্রকাশিত এক গবেষণায় বলা হয়েছে, এই রোবটটি কেবল যান্ত্রিকভাবে বল মারে না বরং এটি মানুষের মতো করেই খেলার কৌশল বুঝতে এবং পরিস্থিতি অনুযায়ী দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম।
গবেষকরা জানিয়েছেন, এই রোবটটিকে হাতে ধরে খেলতে শেখানো হয়নি। বরং ‘রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং’ নামক প্রযুক্তির মাধ্যমে এটি অভিজ্ঞতার মধ্য দিয়ে নিজে নিজেই খেলতে শিখেছে। খেলার মাঠে এই রোবটের রয়েছে ৯টি শক্তিশালী ক্যামেরা চোখ, যা চারপাশ থেকে বলের গতিবিধি পর্যবেক্ষণ করে। এমনকি বলের গায়ে থাকা লোগো দেখে এটি বুঝে ফেলে বলটি কত দ্রুত ঘুরছে বা স্পিন করছে।
টোকিওতে অবস্থিত সনির সদর দপ্তরে অলিম্পিক মানের কোর্টে পেশাদার অ্যাথলেটদের মুখোমুখি করা হয়েছিল এই যন্ত্রটিকে। সেখানে দেখা গেছে, চারজন উচ্চপর্যায়ের খেলোয়াড়ের মধ্যে তিনজনকে অনায়াসেই পরাজিত করেছে এই যান্ত্রিক খেলোয়াড়। এমনকি ১৯৯২ সালের অলিম্পিক অ্যাথলেট কিনজিরো নাকামুরা এই রোবটের কিছু শট দেখে বিস্ময় প্রকাশ করে বলেছেন, মানুষের পক্ষে এমন শট নেওয়া অসম্ভব বলে তিনি মনে করতেন কিন্তু রোবটটি তা বাস্তবে করে দেখিয়েছে।
সনি এআই-এর প্রেসিডেন্ট মাইকেল স্প্রেনজার জানিয়েছেন, তাদের মূল লক্ষ্য ছিল রোবটটিকে অতিমানবীয় ক্ষমতা দেওয়া নয় বরং মানুষের সমান সীমাবদ্ধতার মধ্যে রেখে একজন দক্ষ খেলোয়াড় হিসেবে গড়ে তোলা। এই রোবটটি গায়ের জোরে বল মারে না বরং প্রতিপক্ষের ভুল ধরা এবং কৌশলী আক্রমণের মাধ্যমে ম্যাচ জেতে।
বিশেষজ্ঞরা মনে করছেন, দ্রুত পরিবর্তনশীল পরিবেশে রোবটের এই খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতা ভবিষ্যতে উৎপাদন শিল্প কিংবা জটিল সব কর্মকাণ্ডে বৈপ্লবিক পরিবর্তন আনবে। যদিও যুদ্ধক্ষেত্রে এমন প্রযুক্তির ব্যবহারের ঝুঁকি নিয়ে অনেকে চিন্তিত, তবে সনির গবেষকরা এটিকে মানুষের দক্ষতা বৃদ্ধির সহায়ক এবং এআই গবেষণার এক ঐতিহাসিক সাফল্য হিসেবেই দেখছেন।
সূত্র: এপি

