মন, মস্তিষ্ক ও কৃত্রিম জগৎ
নিউরন, মস্তিষ্ক, কৃত্রিম জীবন, আর সিমুলেটেড জগৎ, যেখানে যন্ত্র শেখে।
মস্তিষ্কের সিমুলেশন, এবং কৃত্রিম এজেন্টের বাস করা ও শেখার জন্য বানানো জগৎ। একটি সীমিত অর্থে সিমুলেশন অনুকল্প এখানেই ইতিমধ্যে বাস্তব: আমরা এমন সিমুলেটেড জগৎ বানিয়েছি, যার ভেতরে শেখা এজেন্ট আছে।
বিস্তারিত নিউরন মডেল
একটি একক নিউরন, আয়ন চ্যানেলসহ শাখাযুক্ত বৈদ্যুতিক তার হিসেবে, হজকিন ও হাক্সলি অনুসরণ করে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: এই নিউরনের আকৃতি সে কী গণনা করে তা কীভাবে বদলায়?
বাদ দেয়: একটি নিউরনের সূক্ষ্ম রসায়ন এখনো হাতেগোনা কয়েকটি প্রবাহে সরল করা।
যাতে চলে: প্রায় 1012 FLOPS মোটামুটি একটি ল্যাপটপ, একটি নিউরনের জন্য রিয়েল টাইমেশুরুর সাল: 1952 Huxley যান্ত্রিক ক্যালকুলেটরে হাতে Hodgkin–Huxley সমীকরণ সমাকলন করেন, প্রতিটি অ্যাকশন পটেনশিয়ালের জন্য প্রায় তিন সপ্তাহ; পরে কম্পিউটার তা নিয়ে নেয় সূত্রসিমুলেশন বৃক্ষে: হাতে হজকিন–হাক্সলি
বড় মাপের মস্তিষ্ক-সার্কিট
কর্টেক্সের একটি অংশের মতো সার্কিটে জোড়া কয়েক মিলিয়ন স্পাইকিং নিউরন।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: আমরা কি শুধু সংযোগ-জাল থেকে মস্তিষ্কের ছন্দ ও সাড়া আবার তৈরি করতে পারি?
বাদ দেয়: তারের নকশা প্রায়ই পরিসংখ্যানভিত্তিক, প্রাণীটির আসল মাপা সংযোগ নয়।
যাতে চলে: প্রায় 1015 FLOPS মোটামুটি একটি বিশ্ববিদ্যালয় ক্লাস্টার, মস্তিষ্ক-বহিঃস্তরের একটি খণ্ডের জন্য কয়েক ঘণ্টাশুরুর সাল: 2006 2006 সালের মধ্যে, একটি কর্টিকাল কলামের প্রাথমিক বৃহৎ-পরিসরের সিমুলেশনসিমুলেশন বৃক্ষে: নিওকর্টিকাল মাইক্রোসার্কিট
পুরো-মস্তিষ্ক নেটওয়ার্ক মডেল
মস্তিষ্কের অঞ্চলগুলো মাপা সংযোগ-জালে যুক্ত নোড হিসেবে, স্ক্যানের সঙ্গে মেলানো।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: মস্তিষ্কের একটি অংশের ক্ষতি পুরো মস্তিষ্কের কার্যকলাপকে কীভাবে বদলায়?
বাদ দেয়: অঞ্চলগুলোকে একক বিন্দু ধরা হয়, তাদের ভেতরের সব খুঁটিনাটি বাদ পড়ে।
যাতে চলে: প্রায় 1014 FLOPS মোটামুটি একটি বিশ্ববিদ্যালয় ক্লাস্টার, প্রতিটি সিমুলেটেড দৃশ্যকল্পে কয়েক মিনিটশুরুর সাল: 2008 2008 সালের মধ্যে, ডিফিউশন MRI-তে মাপা সংযোগ-জালের সঙ্গে মেলানো প্রাথমিক পূর্ণ-মস্তিষ্ক নেটওয়ার্ক মডেল
সিমুলেটেড ক্ষুদ্র জীব
একটি ক্ষুদ্র প্রাণীর সম্পূর্ণ স্নায়ুতন্ত্র, যেমন একটি গোলকৃমির 302টি নিউরন, একটি ভার্চুয়াল পাত্রে সিমুলেটেড শরীরের সঙ্গে যুক্ত।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: তারের নকশাই কি আচরণ তৈরি করার জন্য যথেষ্ট?
বাদ দেয়: শুধু তারের নকশা দিয়ে এখনো প্রাণীটির আচরণ পুরোপুরি ব্যাখ্যা হয় না।
যাতে চলে: প্রায় 1012 FLOPS মোটামুটি একটি ল্যাপটপ, পুরো স্নায়ুতন্ত্রের জন্য রিয়েল টাইমেশুরুর সাল: 1997 1997 সালের মধ্যে, গোলকৃমির 1986 সালের কানেকটোম মানচিত্রের ওপর গড়া প্রাথমিক সিমুলেশনসিমুলেশন বৃক্ষে: OpenWorm
নিউরোমরফিক হার্ডওয়্যার সিমুলেশন
হার্ডওয়্যারে সরাসরি নিউরন ও সাইন্যাপসের মতো আচরণ করা সার্কিটে তৈরি চিপ, সফটওয়্যারে ধাপে ধাপে সমীকরণ গণনার বদলে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: নিউরোমরফিক হার্ডওয়্যার কি অনেক কম শক্তিতে মস্তিষ্কের মতো একই জিনিস গণনা করতে পারে?
বাদ দেয়: আসল নিউরনের রসায়ন তাদের স্পাইক অনুকরণ করতে বানানো সার্কিটের চেয়ে অনেক সমৃদ্ধ।
যাতে চলে: প্রায় 1013 FLOPS মোটামুটি একটি নিউরোমরফিক গবেষণা চিপ, রিয়েল টাইমেশুরুর সাল: 1989 Carver Mead-এর আদি সিলিকন নিউরন ও রেটিনা সার্কিট
মস্তিষ্কের রোগ ও খিঁচুনির বিস্তার
অস্বাভাবিক বৈদ্যুতিক ক্রিয়া বা ভুল-ভাঁজ হওয়া প্রোটিন একটি সিমুলেটেড মস্তিষ্ক-নেটওয়ার্কে ছড়িয়ে পড়ছে, মৃগী বা ডিমেনশিয়ার মতো।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: খিঁচুনি কোথায় শুরু হয়, আর কতদূর ছড়াবে?
বাদ দেয়: প্রতিটি আসল মস্তিষ্কের রোগ-পথ আলাদা; মডেল একটি প্যাটার্ন দেখায়, একজন রোগীর জন্য অনুমান নয়।
যাতে চলে: প্রায় 1013 FLOPS মোটামুটি একটি হাসপাতাল বা বিশ্ববিদ্যালয়ের ক্লাস্টার, প্রতিটি রোগী-মডেলে কয়েক মিনিটশুরুর সাল: 1997 1997 সালের মধ্যে, মস্তিষ্কের মধ্য দিয়ে খিঁচুনির বিস্তারের প্রাথমিক নেটওয়ার্ক মডেল
কানেকটোম-সীমাবদ্ধ পূর্ণ-মস্তিষ্ক মডেল
একটি স্নায়বিক সিমুলেশন একটি পোকার মস্তিষ্কের পূর্ণ মাপা সংযোগ-জাল সরল নিউরন মডেলের সঙ্গে ব্যবহার করে, উদ্দীপনা কীভাবে আচরণ তৈরি করে তা অনুমান করতে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: শুধু সংযোগ-জাল কি অনুমান করে মস্তিষ্ক কীভাবে ইন্দ্রিয়কে কাজে পরিণত করে?
বাদ দেয়: সাইন্যাপসের জোর আর নিউরনের গতিবিদ্যা সরল নিয়ম থেকে ধরে নেওয়া হয়।
যাতে চলে: প্রায় 1012 FLOPS মোটামুটি প্রায় 130,000 নিউরনের স্পাইকিং নেটওয়ার্কশুরুর সাল: 2024 A Drosophila computational brain model reveals sensorimotor processing (2024) সূত্র
নিউরাল ভর ও ক্ষেত্র মডেল
নিউরনের একটি জনগোষ্ঠী এক বা দুটি গড় ক্রিয়াশীলতার চলকে নামিয়ে আনা হয়, যা গোটা অঞ্চলের ছন্দ ও ঢেউ দেয়।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: উত্তেজনা আর নিরোধ জনগোষ্ঠীর মধ্যে কোন সম্মিলিত ছন্দ তৈরি করতে পারে?
বাদ দেয়: স্বতন্ত্র নিউরন একটি গড়ের মধ্যে মিলিয়ে যায়।
যাতে চলে: প্রায় 109 FLOPS মোটামুটি একটি ল্যাপটপ, কয়েক সেকেন্ডশুরুর সাল: 1972 1972 সালের মধ্যে, Wilson and Cowan, Excitatory and inhibitory interactions in localized populations of model neurons সূত্র
কার্যকরী স্পাইকিং মস্তিষ্ক মডেল
স্পাইকিং মডেল নিউরনের একটি নেটওয়ার্ক, যা স্মরণ, গণনা ও আঁকা অঙ্ক নকলের মতো জ্ঞানীয় কাজ করার জন্য গড়া।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: নিউরন দিয়ে গড়া একটি মডেল কি মস্তিষ্ক যেসব কাজ সামলায় তা করতে পারে?
বাদ দেয়: এর কাজের সেট ছোট, আর তারের সংযোগ নকশা-করা, পরিমাপ-করা নয়।
যাতে চলে: প্রায় 1015 FLOPS মোটামুটি একটি বিশ্ববিদ্যালয় ক্লাস্টার, কয়েক ঘণ্টাশুরুর সাল: 2012 2012 সালের মধ্যে, Eliasmith and others, A large-scale model of the functioning brain (Spaun) সূত্র
আকর্ষক স্মৃতি-নেটওয়ার্ক
সরল এককের একটি নেটওয়ার্ক, যার সংযোগগুলো প্যাটার্নকে স্থিতিশীল অবস্থা হিসেবে ধরে রাখে, তাই আংশিক সংকেত পূর্ণ স্মৃতিতে থিতু হয়।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি নেটওয়ার্ক কীভাবে একটি টুকরো থেকে পুরো স্মৃতি ফিরিয়ে আনতে পারে?
বাদ দেয়: ক্ষমতা ছোট এবং আসল নিউরন আরও অনেক জটিল।
যাতে চলে: প্রায় 108 FLOPS মোটামুটি একটি ল্যাপটপ, কয়েক সেকেন্ডশুরুর সাল: 1982 1982 সালের মধ্যে, Hopfield, Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities সূত্র
কানেকটোম-ভিত্তিক পোকার মস্তিষ্ক মডেল
একটি পূর্ণ মাছির মস্তিষ্ক তার মাপা তারের নকশা থেকে সিমুলেট করা হয়, প্রতিটি নিউরন ও সাইন্যাপস পুনর্গঠন থেকে নেওয়া।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: প্রতিটি সংযোগ জানা হয়ে গেলে শুধু তারের নকশা থেকে কোন আচরণ আসে?
বাদ দেয়: সাইন্যাপসের জোর আর নিউরনের রসায়ন অনুমান করা হয়, মাপা হয় না।
যাতে চলে: প্রায় 1014 FLOPS মোটামুটি একটি ওয়ার্কস্টেশন, প্রতিটি সিমুলেটেড সেকেন্ডে কয়েক মিনিটশুরুর সাল: 2024 2024 সালের মধ্যে, Dorkenwald and others, the adult fly brain wiring diagram, and Shiu and others, a computational model built on it সূত্র
সেলুলার অটোমেটা
সরল নিয়মে চলা কোষের গ্রিড, যেমন জন কনওয়ের লাইফ, যেখানে গ্লাইডার, প্রতিলিপিকারী, এমনকি কাজ-করা কম্পিউটারও গজিয়ে ওঠে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: কত সরল একটি নিয়ম থেকে কতটা জটিলতা গড়ে উঠতে পারে?
বাদ দেয়: সরল নিয়ম কদাচিৎ আসল ভৌত বা জৈব ব্যবস্থার সঙ্গে পরিষ্কারভাবে মেলে।
যাতে চলে: প্রায় 1012 FLOPS মোটামুটি একটি ল্যাপটপ, বিশাল গ্রিড কয়েক সেকেন্ডেশুরুর সাল: 1970 জন কনওয়ের গেম অব লাইফসিমুলেশন বৃক্ষে: হাতে খেলা Life
ডিজিটাল বিবর্তন
নিজেকে নকল করা কম্পিউটার প্রোগ্রাম একটি সিমুলেটেড যন্ত্রে পরিব্যক্ত হয় ও প্রসেসরের সময়ের জন্য প্রতিযোগিতা করে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: বিবর্তন কি এমন জটিল বৈশিষ্ট্য উদ্ভাবন করতে পারে, যা আমরা ধাপে ধাপে দেখতে পারি?
বাদ দেয়: প্রোগ্রাম একটি কৃত্রিম কম্পিউটার-জগতে বিবর্তিত হয়, আসল জৈব-রসায়নে নয়।
যাতে চলে: প্রায় 1012 FLOPS মোটামুটি একটি ডেস্কটপ, এক রাতেই লক্ষ লক্ষ প্রজন্মশুরুর সাল: 1953 Institute for Advanced Study কম্পিউটারে Barricelli-র সংখ্যাগত বিবর্তন পরীক্ষা সূত্র
বিবর্তিত ভার্চুয়াল প্রাণী
শরীর ও মস্তিষ্ক একসঙ্গে একটি পদার্থবিদ্যা সিমুলেশনে বিবর্তিত হয়, সাঁতার, হাঁটা বা লাফ শেখে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: আমরা যখন বিবর্তনকে চালাই না, তখন সে কোন দেহ আর আচরণ উদ্ভাবন করে?
বাদ দেয়: বিবর্তিত চলন প্রায়ই জীবদের আসল চলন থেকে অনেক ভিন্ন দেখায়, কারণ সিমুলেটেড পদার্থবিদ্যা আসল জগৎ থেকে সূক্ষ্মভাবে আলাদা।
যাতে চলে: প্রায় 1013 FLOPS মোটামুটি একটি ডেস্কটপ বা ছোট ক্লাস্টার, একটি জনগোষ্ঠীকে বিবর্তিত করতে কয়েক ঘণ্টাশুরুর সাল: 1994 Karl Sims ভৌত সিমুলেশনে সাঁতরানো ও হাঁটা প্রাণী বিবর্তিত করেন
স্বসংগঠিত ক্রান্তিকতা
বালুর স্তূপে একটি একটি করে দানা যোগ করা হয়, যতক্ষণ না সব আকারের ধস দেখা দেয়।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: ভূমিকম্প, আগুন আর প্রজাতি বিলুপ্তি কেন একই পরিসংখ্যান মানে?
বাদ দেয়: আসল ভূমিকম্প ও আগুনের নির্দিষ্ট পদার্থবিদ্যা আছে, বালুর স্তূপ যার কেবল একটি ব্যঙ্গচিত্র।
যাতে চলে: প্রায় 1011 FLOPS মোটামুটি একটি ল্যাপটপ, একটি বড় বালুর স্তূপের জন্য কয়েক সেকেন্ডশুরুর সাল: 1987 Bak, Tang ও Wiesenfeld-এর বালুর স্তূপ মডেল
ঝাঁক-বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদম
সরল ভার্চুয়াল এজেন্ট যারা চিহ্ন রেখে যায় বা প্রতিবেশীকে নকল করে, পিঁপড়া ও পাখি থেকে ধার-করা, রুটিং ও সময়সূচির মতো বিমূর্ত সমস্যা সমাধান করতে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: সরল অনুলিপি ও পথ-অনুসরণ কি একটি কঠিন অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধান করতে পারে?
বাদ দেয়: যে সুনির্দিষ্ট সমস্যায় পরীক্ষা হয়েছে সেখানে ভালো কাজ করে। আসল, অনিয়মিত সমস্যায় আরও সমন্বয় লাগে।
যাতে চলে: প্রায় 1011 FLOPS মোটামুটি একটি ল্যাপটপ, প্রতিটি চালনায় কয়েক সেকেন্ড থেকে কয়েক মিনিটশুরুর সাল: 1992 Marco Dorigo-র পিঁপড়া-কলোনি অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম
এলোমেলো বুলিয়ান নেটওয়ার্ক
সুইচগুলো এলোমেলোভাবে জোড়া, প্রতিটি আরও কয়েকটির ওপর নির্ভর করে চালু বা বন্ধ হয়; পুরো নেটওয়ার্ক কখন থিতু হয় আর কখন চিরকাল ওঠানামা করে, তা নিয়ে গবেষণা হয়।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: সুইচের একটি নেটওয়ার্ক বিশৃঙ্খল হয়ে ওঠার আগে কতটা তার লাগে?
বাদ দেয়: এলোমেলো সংযোগ একটি আসল কোষ বা মস্তিষ্কের যত্নে বিবর্তিত সংযোগের স্থূল বিকল্প।
যাতে চলে: প্রায় 1011 FLOPS মোটামুটি একটি ল্যাপটপ, প্রতিটি নেটওয়ার্কে কয়েক সেকেন্ডশুরুর সাল: 1969 Stuart Kauffman-এর জিনের সুইচের এলোমেলো নেটওয়ার্ক
অবিচ্ছিন্ন সেলুলার অটোমেটা
সেলুলার অটোমেটা, যাদের কোষের অবস্থা, স্থান ও সময় অবিচ্ছিন্ন, মসৃণ স্বয়ং-সংগঠিত প্রাণী তৈরি করে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি অবিচ্ছিন্ন সেলুলার অটোমেটনে কোন জীবনের মতো নকশা দেখা দেয়?
বাদ দেয়: নিয়মগুলো কৃত্রিম, আর আসল রসায়ন মডেল করে না।
যাতে চলে: প্রায় 1011 FLOPS মোটামুটি GPU গ্রিড হালনাগাদশুরুর সাল: 2018 Lenia: biology of artificial life (2018) সূত্র
নিউরাল কোষীয় অটোমাটা
প্রতিটি কোষে একটি ছোট নিউরাল নেটওয়ার্ক থাকে, যা স্থানীয় নিয়ম শেখে, যাতে একটি গ্রিড লক্ষ্য-প্যাটার্ন গড়ে ও মেরামত করে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি স্থানীয় শেখা নিয়ম কি একটি বৈশ্বিক প্যাটার্ন বাড়াতে ও নিজে সারাতে পারে?
বাদ দেয়: লক্ষ্য নকশাগুলো ছোট, আর নিয়মগুলো প্রশিক্ষণ দিয়ে শেখানো, আবিষ্কার করা নয়।
যাতে চলে: প্রায় 1011 FLOPS মোটামুটি ছোট পরিসরের ডিফারেনশিয়েবল প্রশিক্ষণশুরুর সাল: 2020 Growing Neural Cellular Automata (2020) সূত্র
স্ব-প্রতিলিপিকারী প্রোগ্রামের ঝোল
এলোমেলো প্রোগ্রামের একটি ভাণ্ডার দৈবক্রমে পরস্পরের সঙ্গে ক্রিয়া করে, যতক্ষণ না আত্ম-অনুলিপিকারী প্রোগ্রাম মিশ্রণ থেকে বেরিয়ে আসে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: প্রতিলিপিকারী কি নকশা না করে দেখা দিতে পারে?
বাদ দেয়: ভাষার পছন্দ ফল ঠিক করে দেয়, আর তা রসায়ন থেকে অনেক দূরে।
যাতে চলে: প্রায় 1010 FLOPS মোটামুটি কয়েক মিলিয়ন ক্ষুদ্র প্রোগ্রাম মিথস্ক্রিয়াশুরুর সাল: 2024 Computational Life: how well-formed, self-replicating programs emerge from simple interaction (2024) সূত্র
কৃত্রিম রসায়ন
বিমূর্ত অণুর একটি ভাণ্ডার, যারা নিয়ম ধরে বিক্রিয়া করে, তাই কোনো আসল রসায়ন ছাড়াই নিজেকে টিকিয়ে রাখা কাঠামো দেখা দিতে পারে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: সরল বিক্রিয়ার হার থেকে কি নিজেকে টিকিয়ে রাখা রাসায়নিক সংগঠন গড়ে উঠতে পারে?
বাদ দেয়: অণুগুলো প্রতীক মাত্র; আসল বন্ধন-শক্তি আর জ্যামিতি নেই।
যাতে চলে: প্রায় 109 FLOPS মোটামুটি একটি ল্যাপটপ, কয়েক ঘণ্টাশুরুর সাল: 1991 1991 সালের মধ্যে, Fontana-র AlChemy, Second Artificial Life Conference-এ উপস্থাপিত সূত্র
বিবর্তনীয় রোবটবিদ্যা
সিমুলেটেড রোবটের নিয়ন্ত্রক বা শরীর বহু প্রজন্ম ধরে কাজের সাফল্যের ভিত্তিতে বাছাই করে বিবর্তিত করা হয়।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি রোবটের মস্তিষ্ক ও শরীর কি নকশা না করে প্রজনন করা যায়?
বাদ দেয়: সিমুলেশনে বিবর্তিত নিয়ন্ত্রক প্রায়ই আসল হার্ডওয়্যারে ব্যর্থ হয়।
যাতে চলে: প্রায় 1014 FLOPS মোটামুটি একটি বিশ্ববিদ্যালয় ক্লাস্টার, কয়েক দিনশুরুর সাল: 1993 1993 সালের মধ্যে, Cliff, Husbands and Harvey, Evolving visually guided robots সূত্র
অবিচ্ছিন্ন কৃত্রিম জীবন
অবিচ্ছিন্ন অবস্থা, স্থান ও সময়ের একটি সেলুলার অটোমেটন, যা চলমান, স্বয়ং-সংগঠিত, প্রাণসদৃশ নকশা তৈরি করে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: নিয়ম বিচ্ছিন্ন না হয়ে মসৃণ হলে কোন জীবন্ত রূপ দেখা দেয়?
বাদ দেয়: নকশাগুলো জীবের মতো দেখতে, কিন্তু কোনো আসল জীববিজ্ঞান মানে না।
যাতে চলে: প্রায় 1011 FLOPS মোটামুটি একটি গেমিং পিসি, রিয়েল টাইমেশুরুর সাল: 2018 2018 সালের মধ্যে, Chan, Lenia: Biology of Artificial Life (arXiv 1812.05433) সূত্র
কৃত্রিম রোগ-প্রতিরোধ মডেল
মিথস্ক্রিয়াশীল অ্যান্টিবডি-সদৃশ এজেন্টের জনগোষ্ঠী, যারা নির্বাচন ও নেটওয়ার্ক প্রভাবে ধরন চিনতে শেখে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি শনাক্তকরণ ব্যবস্থা শুধু স্থানীয় মিথস্ক্রিয়া দিয়ে কীভাবে নিজেকে মানিয়ে নেয়?
বাদ দেয়: এটি কম্পিউটিংয়ের জন্য ইমিউনোলজি থেকে ধারণা ধার করে, আসল প্রতিরোধী সাড়ার ক্যালিব্রেট করা মডেল নয়।
যাতে চলে: প্রায় 108 FLOPS মোটামুটি একটি ল্যাপটপ, কয়েক ঘণ্টাশুরুর সাল: 1986 1986 সালের মধ্যে, Farmer, Packard and Perelson, The immune system, adaptation, and machine learning সূত্র
Core War লড়াই
একটি ক্ষুদ্র অ্যাসেম্বলি ভাষায় লেখা প্রোগ্রাম একটি ভাগ-করা সিমুলেটেড স্মৃতির নিয়ন্ত্রণের জন্য লড়ে, একে অপরকে মুছে ফেলে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: পুরো মেমরি যুদ্ধক্ষেত্র হলে কোন আত্ম-প্রতিলিপিকারী প্রোগ্রাম টিকে থাকে?
বাদ দেয়: যন্ত্রটি একটি বানানো নির্দেশমালায় চলে, তাই শিক্ষা আসল ম্যালওয়্যারে খাটে না।
যাতে চলে: প্রায় 107 FLOPS মোটামুটি একটি ল্যাপটপ, প্রতিটি যুদ্ধে কয়েক সেকেন্ডশুরুর সাল: 1984 1984 সালের মধ্যে, Jones ও Dewdney-র Core War, Scientific American-এ সূত্র
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং পরিবেশ
সিমুলেটেড জগৎ যেখানে একটি কৃত্রিম এজেন্ট কাজ করে, পুরস্কৃত হয় ও কয়েক মিলিয়ন চেষ্টায় উন্নতি করে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি এজেন্ট কি শুধু চেষ্টা ও ভুল থেকে এই দক্ষতা শিখতে পারে?
বাদ দেয়: সরলীকৃত জগতে শেখা দক্ষতা সবসময় বাস্তবের জটিলতায় স্থানান্তরিত হয় না।
যাতে চলে: প্রায় 1015 FLOPS মোটামুটি জিপিইউয়ের একটি ক্লাস্টার, কয়েক দিনের সিমুলেটেড অভিজ্ঞতাশুরুর সাল: 1992 1992 সালের মধ্যে, TD-Gammon নিজের সঙ্গে খেলে ব্যাকগ্যামনের কৌশল শেখে
বহু-এজেন্ট AI সমাজ
অনেক AI এজেন্ট একটি জগৎ ভাগ করে নেয়, নিজস্ব লক্ষ্য, স্মৃতি ও কথোপকথন নিয়ে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: অনেক কৃত্রিম এজেন্ট একসঙ্গে থাকলে কোন সামাজিক আচরণ দেখা দেয়?
বাদ দেয়: সামাজিক মনে হওয়া আচরণ প্রশিক্ষণ-ব্যবস্থায় ঠিক করা সংকীর্ণ কৌশল হতে পারে।
যাতে চলে: প্রায় 1015 FLOPS মোটামুটি জিপিইউয়ের একটি ক্লাস্টার, যা একসঙ্গে বহু এজেন্ট চালাচ্ছেশুরুর সাল: 2017 2017 সালের মধ্যে, একটি জগৎ ভাগ করা বহু শিক্ষণ-এজেন্টের প্রাথমিক পরীক্ষা
কৃত্রিম প্রশিক্ষণ-উপাত্ত
দৃষ্টি-ব্যবস্থা প্রশিক্ষণে অন্তহীন বৈচিত্র্যে রেন্ডার করা আলোকচিত্রসদৃশ দৃশ্য।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: শুধু রেন্ডার করা ছবিতে প্রশিক্ষিত একটি ব্যবস্থা কি আসল জগৎ দেখতে পারে?
বাদ দেয়: রেন্ডার-করা দৃশ্য বাস্তবের চেয়ে পরিষ্কার, তাই প্রশিক্ষিত ব্যবস্থা আসল-জগতের গোলমালে বিভ্রান্ত হতে পারে।
যাতে চলে: প্রায় 1014 FLOPS মোটামুটি একটি রেন্ডার ফার্ম বা GPU ক্লাস্টার, একটি ডেটাসেটের জন্য কয়েক ঘণ্টাশুরুর সাল: 2016 2016 সালের মধ্যে, প্রাথমিক রেন্ডার করা ডেটাসেট ছবি-শনাক্তকরণ ব্যবস্থাকে প্রশিক্ষণ দেয়
শেখা জগৎ-মডেল
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক, যা অনুমান করে একটি জগতে পরে কী ঘটে, এতটা ভালোভাবে যে তার খেলার উপযোগী দৃশ্য তৈরি করতে পারে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি নেটওয়ার্ক কি শুধু একটি জগৎ দেখে তা সিমুলেট করা শিখতে পারে?
বাদ দেয়: দীর্ঘমেয়াদি পূর্বাভাস ভৌতভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ যেকোনো কিছু থেকে সরে যায়।
যাতে চলে: প্রায় 1015 FLOPS মোটামুটি একটি বড় GPU ক্লাস্টার, কয়েক দিনের প্রশিক্ষণশুরুর সাল: 2018 Ha ও Schmidhuber একটি নেটওয়ার্ককে খেলার মতো দৃশ্যের পূর্বাভাস দিতে ও স্বপ্ন দেখতে প্রশিক্ষণ দেন
নিজের সঙ্গে খেলে কৌশল প্রশিক্ষণ
একটি কৃত্রিম এজেন্ট একটি বিমূর্ত কৌশলের খেলায় নিজেরই অনুলিপির বিরুদ্ধে বারবার ম্যাচ খেলে, প্রতিটি রাউন্ডে উন্নত হয়।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: শিক্ষক ছাড়া, শুধু নিজের আগের রূপের সঙ্গে খেলে একটি কৌশল কতটা শক্তিশালী হতে পারে?
বাদ দেয়: একই এজেন্টের একটি প্রতিলিপির বিরুদ্ধে তৈরি কৌশলে এমন অন্ধ জায়গা থাকতে পারে, যা অন্য কোনো প্রতিপক্ষ কাজে লাগাবে।
যাতে চলে: প্রায় 1016 FLOPS মোটামুটি একটি বড় GPU ক্লাস্টার, কয়েক দিনের নিজের সঙ্গে খেলাশুরুর সাল: 1959 Arthur Samuel-এর চেকার্স প্রোগ্রাম নিজের সঙ্গে খেলে শিখত
এআই নিরাপত্তার রেড-টিমিং পরিবেশ
একটি কৃত্রিম এজেন্টকে অবাঞ্ছিত আচরণে প্রলুব্ধ করতে তৈরি একটি সিমুলেটেড পরিস্থিতি, যাতে প্রয়োগের আগেই ব্যর্থতা ধরা পড়ে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: কোন অবস্থায় এই ব্যবস্থা এমন আচরণ দেখায়, যা তার করা উচিত নয়?
বাদ দেয়: কেবল সেই ব্যর্থতাই পরীক্ষা করে, যা রেড টিম খুঁজে দেখার কথা ভেবেছিল।
যাতে চলে: প্রায় 1014 FLOPS মোটামুটি একটি গবেষণা দলের GPU সার্ভার, প্রতিটি পরীক্ষা-সেটে কয়েক ঘণ্টাশুরুর সাল: 2016 2016 সালের মধ্যে, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এজেন্টের জন্য প্রাথমিক প্রতিপক্ষমূলক পরীক্ষার পরিবেশ
মূর্ত গৃহস্থালি সিমুলেটর
3D ভার্চুয়াল বাড়ি, যেখানে একটি এজেন্ট দেখে, চলে এবং জিনিসপত্র নাড়াচাড়া করে; শারীরিক সত্তাযুক্ত এআই প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষায় ব্যবহৃত।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি এজেন্ট কি একটি ভার্চুয়াল বাড়িতে এমন কাজ শিখতে পারে যা আসলটিতে খাটে?
বাদ দেয়: বস্তুর পদার্থবিদ্যা ও দৃশ্যের বৈচিত্র্য সীমিত।
যাতে চলে: প্রায় 1012 FLOPS মোটামুটি রিয়েল-টাইম রেন্ডারিং, অনেক সমান্তরাল ইনস্ট্যান্সশুরুর সাল: 2017 AI2-THOR: an interactive 3D environment for visual AI (2017) সূত্র
উন্মুক্ত-প্রান্ত পরিবেশ তৈরি
এজেন্ট শেখার সঙ্গে সঙ্গে প্রশিক্ষণের জগৎ স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি আর বদলানো হয়, যাতে চ্যালেঞ্জের কঠিনতা আর বৈচিত্র্য বাড়তেই থাকে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি পরিবেশ-জেনারেটর কি অবিরাম কাজে লাগার মতো নতুন চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে?
বাদ দেয়: অনুসন্ধান সীমিত থাকে পরিবেশ-পরিবার যা প্রকাশ করতে পারে ততটুকুতে।
যাতে চলে: প্রায় 1015 FLOPS মোটামুটি পরিবেশ ও এজেন্টের জনসংখ্যাশুরুর সাল: 2019 Paired Open-Ended Trailblazer (POET) (2019) সূত্র
এজেন্টের জন্য সিমুলেটেড ওয়েব পরিবেশ
আসল ওয়েবসাইটের স্ব-হোস্ট-করা প্রতিলিপি, যেখানে একটি ভাষা-মডেল এজেন্ট কাজ সম্পন্ন করে, চূড়ান্ত অবস্থা যাচাই করে নম্বর দেওয়া হয়।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি এজেন্ট কি বাস্তবসম্মত ওয়েবসাইটে বহু-ধাপের কাজ সম্পন্ন করতে পারে?
বাদ দেয়: সাইটগুলো স্থির প্রতিলিপি, আর কাজের বৈচিত্র্য সীমিত।
যাতে চলে: প্রায় 1013 FLOPS মোটামুটি পরিবেশ পুনর্স্থাপন ও বহু মডেল-কলশুরুর সাল: 2023 WebArena (2023) সূত্র
সুপারিশ-ব্যবস্থার সিমুলেটর
সুপারিশ অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষার জন্য ব্যবহৃত একটি কনফিগারযোগ্য সিমুলেটেড ব্যবহারকারী জনগোষ্ঠী ও পণ্য-তালিকা।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: ব্যবহারকারীদের সঙ্গে বহু মিথস্ক্রিয়ায় একটি সুপারিশ অ্যালগরিদম কেমন আচরণ করবে?
বাদ দেয়: ব্যবহারকারীর আচরণ ধরে নেওয়া, মাপা নয়।
যাতে চলে: প্রায় 1010 FLOPS মোটামুটি হালকা সমান্তরাল চালনাশুরুর সাল: 2019 RecSim: a configurable simulation platform for recommender systems (2019) সূত্র
নিউরাল গেম ইঞ্জিন
গেমপ্লের রেকর্ডিংয়ে প্রশিক্ষিত একটি ডিফিউশন মডেল খেলোয়াড়ের পদক্ষেপ থেকে পরের ফ্রেম তৈরি করে, খেলার নিজস্ব ইঞ্জিনের জায়গা নিয়ে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কি খেলার উপযোগী গতিতে একটি ইন্টারঅ্যাকটিভ খেলা চালাতে পারে?
বাদ দেয়: স্মৃতি স্বল্প, আর দীর্ঘ খেলায় খুঁটিনাটি সরে যায়।
যাতে চলে: প্রায় 1015 FLOPS মোটামুটি ভারী প্রশিক্ষণ; একটি অ্যাক্সিলারেটরে রিয়েল-টাইম অনুমানশুরুর সাল: 2024 Diffusion models are real-time game engines (2024) সূত্র
ইন্টারঅ্যাকটিভ জেনারেটিভ জগৎ
একটি মডেল লেবেলহীন ভিডিও থেকে শেখে এবং এমন নিয়ন্ত্রণযোগ্য জগৎ তৈরি করে, যেখানে ব্যবহারকারী ফ্রেম ধরে ধরে কাজ করতে পারে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: শুধু ছবি থেকে কি একটি খেলার উপযোগী জগৎ তৈরি করা যায়?
বাদ দেয়: সামঞ্জস্য ও ফ্রেম-হার সীমিত, আর পদার্থবিদ্যা নিশ্চিত নয়।
যাতে চলে: প্রায় 1017 FLOPS মোটামুটি বড় মাপের ভিডিও প্রশিক্ষণশুরুর সাল: 2024 Genie: generative interactive environments (2024) সূত্র
শেখা বাস্তব-জগতের ইন্টারঅ্যাকটিভ সিমুলেটর
পদক্ষেপের শর্তাধীন একটি ভিডিও মডেল অনুমান করে প্রতিটি নির্দেশের পর একটি রোবট বা এজেন্ট কী দেখবে, হাতে-গড়া সিমুলেটরের জায়গা নিয়ে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি শেখা মডেল কি কাজের বাস্তব ফলাফল সিমুলেট করতে পারে?
বাদ দেয়: দীর্ঘ রোলআউট অলীক কিছু তৈরি করে, আর ভৌত নির্ভুলতা যাচাই করা হয় না।
যাতে চলে: প্রায় 1017 FLOPS মোটামুটি বড় ভিডিও আর অ্যাকশন ডেটাসেটে প্রশিক্ষণশুরুর সাল: 2023 Learning interactive real-world simulators (2023) সূত্র
জেনারেটিভ গাড়ি-চালনা জগৎ মডেল
গতি ও স্টিয়ারিংয়ের শর্তাধীন একটি ভিডিও মডেল একটি গাড়ির দৃষ্টিকোণ থেকে বিশ্বাসযোগ্য ভবিষ্যৎ দৃশ্য তৈরি করে, স্বয়ংচালনের প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষার জন্য।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি নির্দিষ্ট চালনার পদক্ষেপ থেকে সড়কে কোন কোন দৃশ্য ঘটতে পারে?
বাদ দেয়: তৈরি দৃশ্য পদার্থবিদ্যা বা বিরল-ক্ষেত্রের আচরণ লঙ্ঘন করতে পারে।
যাতে চলে: প্রায় 1017 FLOPS মোটামুটি বড় ভিডিও মডেল প্রশিক্ষণশুরুর সাল: 2023 GAIA-1: a generative world model for autonomous driving (2023) সূত্র
সিমুলেটেড রোবট ফুটবল
সফটওয়্যার খেলোয়াড়দের দুটি দল, প্রত্যেকে কোলাহলপূর্ণ সংবেদনে মাঠের কেবল একটি অংশ দেখে, সিমুলেটেড স্টেডিয়ামে ফুটবল খেলে, সহযোগিতা আর কৌশল পরীক্ষা করতে।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: স্বতন্ত্র সফটওয়্যার খেলোয়াড়েরা কি প্রতিদ্বন্দ্বী দলকে হারানোর মতো যথেষ্ট সমন্বয় করতে পারে?
বাদ দেয়: মাঠ, বল আর রোবটের দেহ আদর্শায়িত, তাই সাফল্য রণকৌশল দেখায়, আসল হার্ডওয়্যারে দক্ষতা নয়।
যাতে চলে: প্রায় 109 FLOPS মোটামুটি একটি ম্যাচের জন্য ওয়ার্কস্টেশনে রিয়েল টাইমে।শুরুর সাল: 1998 Noda ও সহকর্মীদের Soccer Server, বহু-এজেন্ট ব্যবস্থার গবেষণার একটি সরঞ্জাম। সূত্র
সফটওয়্যার প্রকৌশল এজেন্টের স্যান্ডবক্স
একটি এজেন্টকে একটি আসল কোড-প্রকল্প ও একটি সমস্যা-প্রতিবেদন দেওয়া হয়, সে একটি স্যান্ডবক্সে ফাইল সম্পাদনা করে ও পরীক্ষা চালায়, আর সমাধানটি পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয় কি না তার ওপর নম্বর পায়।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি এআই এজেন্ট কি সাহায্য ছাড়া আসল সফটওয়্যার প্রকল্পের আসল ত্রুটি সারাতে পারে?
বাদ দেয়: টেস্ট পাস করা মানেই সঠিক সমাধান নয়, আর প্রকল্পগুলো সব সফটওয়্যারের একটি ছোট অংশ মাত্র।
যাতে চলে: প্রায় 1015 FLOPS মোটামুটি হাজার হাজার মডেল রান, প্রতিটিতে বহু কল আর টেস্ট রান।শুরুর সাল: 2023 Jimenez ও সহকর্মীদের ভাষা-মডেলের জন্য আসল GitHub সমস্যার SWE-bench। সূত্র
ডেস্কটপ কম্পিউটার এজেন্ট পরিবেশ
আসল প্রোগ্রামসহ একটি পূর্ণ ভার্চুয়াল কম্পিউটার একটি এজেন্টকে দেওয়া হয়, যে পর্দা দেখে, ক্লিক করে ও টাইপ করে, আর কাজটি হলো কি না তার ওপর নম্বর পায়।
যে প্রশ্নের উত্তর দেয়: একটি এআই এজেন্ট কি মানুষের মতো কম্পিউটারে কাজ করতে পারে?
বাদ দেয়: কাজগুলো নির্দিষ্ট আর স্ক্রিপ্টে লেখা, অথচ আসল কাজ খোলা, থেমে থেমে চলে আর অন্য মানুষের সঙ্গে ভাগ করা।
যাতে চলে: প্রায় 1015 FLOPS মোটামুটি হাজার হাজার রান, প্রতিটিতে একটি ভার্চুয়াল মেশিন আর বহু মডেল-কল চলে।শুরুর সাল: 2024 Xie ও সহকর্মীদের OSWorld, আসল কম্পিউটার পরিবেশে এজেন্টদের বেঞ্চমার্ক করা। সূত্র