Causal AI
কৌসাল এআই একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা যা কারণ এবং প্রভাব ব্যাখ্যা করতে পারে। সংস্থাগুলি সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং সিদ্ধান্তের কারণগুলি ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করার জন্য কার্যকারণ এআই প্রযুক্তি ব্যবহার করে। কার্যকারণ এআই-এর উপর ভিত্তি করে সিস্টেমগুলি, কোনও আচরণ বা ঘটনার জন্য কার্যকারণের অন্তর্নিহিত জাল চিহ্নিত করে, এমন অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে যা শুধুমাত্র ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই মডেলগুলি ঐতিহাসিক তথ্য থেকে বের করতে ব্যর্থ হতে পারে। কার্যকারণের বিশ্লেষণ এমন পরিস্থিতিতে মানুষের সিদ্ধান্তের পরিপূরক হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে ফলাফলের পিছনের কারণগুলি বোঝা প্রয়োজন, যেমন বিভিন্ন হস্তক্ষেপের প্রভাবের পরিমাণ নির্ধারণ, নীতিগত সিদ্ধান্ত বা দৃশ্যকল্প পরিকল্পনা সম্পাদন করা। টুরিং পুরস্কার বিজয়ী কম্পিউটার বিজ্ঞানী এবং দার্শনিক জুডিয়া পার্ল দ্য বুক অফ হোয়াইঃ দ্য নিউ সায়েন্স অফ কজ অ্যান্ড এফেক্ট-এ কার্যকারণ এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের সীমাবদ্ধতার ধারণাটি উত্থাপন করেছিলেন। পার্ল জোর দিয়ে বলেনঃ "কার্যকারণ সম্পর্ক সম্পর্কে মেশিনের বোঝার অভাব সম্ভবত তাদের মানব-স্তরের বুদ্ধিমত্তা দেওয়ার ক্ষেত্রে সবচেয়ে বড় বাধা।" কলম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয় পরিচালক এলিয়াস বারেইনবোইমের অধীনে একটি কার্যকারণ এআই ল্যাব প্রতিষ্ঠা করেছে। অধ্যাপক বারেইনবোইমের গবেষণাটি স্বাস্থ্য ও সামাজিক বিজ্ঞানের পাশাপাশি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে তথ্য-চালিত ক্ষেত্রে কার্যকারণ এবং বিপরীত-বাস্তব অনুমান এবং তাদের প্রয়োগের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। প্রযুক্তিগত গবেষণা এবং পরামর্শকারী সংস্থা গার্টনার প্রথমবারের মতো তার 2022 হাইপ সাইকেল রিপোর্টে কার্যকরী এআই অন্তর্ভুক্ত করেছে, এটিকে ত্বরান্বিত এআই অটোমেশনের পাঁচটি গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তির মধ্যে একটি হিসাবে উল্লেখ করেছে। রেফারেন্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ কারণগত অনুমান