এআই (AI) শিল্প যখন "AGI" এবং "superintelligence" নামক লেবেল দেওয়ার প্রতিযোগিতায় লিপ্ত, AMI Labs তখন ভিন্ন পথে হাঁটছে। সিইও (CEO) Alexandre LeBrun, যিনি টিউরিং অ্যাওয়ার্ড বিজয়ী Yann LeCun-এর সাথে এই স্টার্টআপটি সহ-প্রতিষ্ঠা করেছেন, তিনি এই ধরণের বহুল প্রচলিত শব্দ (buzzwords) এড়িয়ে চলেন এবং আধুনিক এআই-এর একটি অনুপস্থিত লিঙ্ক বা সংযোগ নিয়ে কাজ করেন: যা তিনি বলেন 'physical intuition' বা ভৌত অন্তর্দৃষ্টি।

AGI-এর শব্দগত ফাঁদ কাটিয়ে ওঠা

সিউলে অনুষ্ঠিত International Conference on Machine Learning-এ LeBrun বলেন যে, AMI Labs "AGI" বা "superintelligence"-এর মতো শব্দ ব্যবহার করতে অস্বীকার করে। তিনি বলেন, "এর কোনো সঠিক সংজ্ঞা নেই। superintelligence আসলে কী? আমি জানি না। এটি খুব একটা কার্যকর শব্দ নয়," এবং তিনি আরও যোগ করেন যে, এই শিল্পটি কেবল হাইপ (hype) বজায় রাখার জন্য লেবেল পরিবর্তন করে চলেছে।

তাত্ত্বিক চেতনার (theoretical consciousness) পেছনে না ছুটে, AMI Labs তৈরি করছে "world models"—এমন সিস্টেম যা পদার্থবিজ্ঞানের নিয়মগুলো শেখে এবং বিশ্বের পরবর্তী অবস্থা বা স্টেট (state) সম্পর্কে পূর্বাভাস দিতে পারে। একটি Large Language Model (LLM) পরবর্তী শব্দটি অনুমান করে; কিন্তু একটি world model জানে যে টেবিল থেকে একটি গ্লাস সরিয়ে দিলে সেটি উল্টে গিয়ে содержимое পড়ে যাবে।

রোবোটিক্সে অনুপস্থিত সেই 'মস্তিষ্ক'

LeBrun উল্লেখ করেছেন যে, রোবোটিক্সে হার্ডওয়্যারের ব্যাপক উন্নতি হলেও সফটওয়্যার এখনও "ভৌত জগতে অত্যন্ত আনাড়ি" হিসেবে কাজ করে। বেশিরভাগ রোবট স্থির রুটিন অনুসরণ করে এবং ঘরবাড়ি বা ব্যস্ত রাস্তায় হোঁচট খায়।

তিনি LLM এবং world model-কে প্রতিদ্বন্দ্বী হিসেবে নয়, বরং সহযোগী হিসেবে দেখেন। মানুষের মস্তিষ্ক যেভাবে ভাষাকে যুক্তি থেকে আলাদা করে, ঠিক তেমনি LLM টেক্সট বা পাঠ্য বিষয়ে পারদর্শী, আর world model ভৌত মিথস্ক্রিয়ার (physical interaction) জন্য প্রয়োজনীয় প্রেক্ষাপট (context) সরবরাহ করে। নিরাপত্তার জন্য এই প্রেক্ষাপট অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ—উদাহরণস্বরূপ, এটি একটি জটিল নড়াচড়ার সময় কোনো মানুষকে আঘাত করা থেকে রোবটকে বিরত রাখতে পারে।

শিল্প অংশীদারিত্বের মাধ্যমে সম্প্রসারণ

AMI Labs এখনও পণ্য বাজারে আনার পূর্ববর্তী (pre-product) পর্যায়ে রয়েছে, তারা $3.5 billion-এর প্রি-মানি ভ্যালুয়েশনে $1.03 billion সংগ্রহ করেছে। যেহেতু world model-এর জন্য বাস্তব জগতের ডেটার প্রয়োজন, তাই কোম্পানিটি এমন শিল্প অংশীদার খুঁজছে যারা জটিল ও অগোছালো পরিবেশের ডেটা উন্মুক্ত করতে পারবে।

LeBrun বলেন যে, দক্ষিণ কোরিয়া একটি হাব হিসেবে অত্যন্ত উপযুক্ত: এর সেমিকন্ডাক্টর, রোবোটিক্স এবং ম্যানুফ্যাকচারিং খাত বিশ্বমানের। "হার্ডওয়্যার-নির্ভর" শিল্পগুলোর সাথে যুক্ত হয়ে AMI Labs তাদের মডেলগুলোকে সেই বিশৃঙ্খল বাস্তবতার ওপর প্রশিক্ষণ দিতে পারবে যা শুধুমাত্র LLM-এর পক্ষে সম্ভব নয়।

কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ

জেনারেটিভ টেক্সট থেকে ফিজিক্যাল ইন্টেলিজেন্স বা ভৌত বুদ্ধিমত্তার দিকে এই পরিবর্তন এআই-এর পরবর্তী দিগন্ত নির্দেশ করে। প্রথম ঢেউ জ্ঞানকে ডিজিটাইজ করেছিল; পরবর্তী ঢেউ, যা world model দ্বারা চালিত হবে, তা ভৌত মিথস্ক্রিয়াকে ডিজিটাইজ করবে। ডেভেলপার এবং উদ্যোক্তাদের উচিত কবিতা তৈরির বদলে কারখানা এবং লিভিং রুমের নিরাপদ ও স্বজ্ঞাত (intuitive) চলাচলের ক্ষেত্রে মূল সম্ভাবনাটি খোঁজা।

মূল বিষয়সমূহ

  • World Models বনাম LLMs: LLM পরবর্তী টোকেন (token) অনুমান করে; world model পরবর্তী ভৌত অবস্থা (physical state) অনুমান করে, যা বাস্তব কাজের জন্য প্রয়োজনীয় অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
  • ভৌত প্রেক্ষাপট অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ: আজকের এআই-এর উন্মুক্ত পরিবেশের জন্য পরিস্থিতিগত সচেতনতার (situational awareness) অভাব রয়েছে; world model-এর লক্ষ্য হলো সেই ঘাটতি পূরণ করা।
  • কৌশলগত শিল্প ফোকাস: ফিজিক্যাল এআই প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা এবং অংশীদারিত্ব সংগ্রহের লক্ষ্যে AMI Labs দক্ষিণ কোরিয়ার মতো হার্ডওয়্যার-কেন্দ্রিক অঞ্চলগুলোকে লক্ষ্য করছে।