সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দীর্ঘ যাত্রা

এআই কি সত্যিই প্রোগ্রামেবল হতে পারে? নতুন গবেষণা অটোমেটেড সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের বাধা তুলে ধরেছে

AI সবকিছু স্বয়ংক্রিয় করে তোলে এবং এটি কি প্রোগ্রামারদের প্রতিস্থাপন করতে পারে। ছবি: মিডজার্নি

গবেষকদের একটি দল সফটওয়্যার উন্নয়নে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) যেসব চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হচ্ছে তার একটি বিস্তৃত মানচিত্র প্রকাশ করেছে এবং এই ক্ষেত্রটিকে আরও এগিয়ে নেওয়ার জন্য একটি গবেষণা রোডম্যাপ প্রস্তাব করেছে।

কল্পনা করুন এমন একটি ভবিষ্যতের কথা যেখানে AI নীরবে সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের জাগতিক কাজগুলি গ্রহণ করবে: জটিল কোড পুনর্নির্মাণ, লিগ্যাসি সিস্টেম স্থানান্তর এবং জাতিগত পরিস্থিতি অনুসন্ধান, মানব সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের সিস্টেম আর্কিটেকচার, ডিজাইন এবং সৃজনশীল সমস্যাগুলির উপর মনোনিবেশ করার জন্য স্বাধীন করে তুলবে যা মেশিন এখনও সমাধান করতে পারে না। AI-তে সাম্প্রতিক অগ্রগতি সেই দৃষ্টিভঙ্গিকে আরও কাছে নিয়ে আসছে বলে মনে হচ্ছে।

তবে, কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ল্যাবরেটরি (CSAIL)- MIT এবং অংশীদার গবেষণা প্রতিষ্ঠানের বিজ্ঞানীদের একটি নতুন গবেষণায় দেখা গেছে যে: সেই ভবিষ্যৎ উপলব্ধি করতে হলে, আমাদের প্রথমে বর্তমান সময়ের বাস্তব চ্যালেঞ্জগুলির দিকে সরাসরি নজর দিতে হবে।

"অনেকেই বলে যে প্রোগ্রামারদের আর প্রয়োজন নেই কারণ AI সবকিছু স্বয়ংক্রিয় করতে পারে," বলেছেন আরমান্ডো সোলার-লেজামা, MIT-এর বৈদ্যুতিক প্রকৌশল এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের অধ্যাপক, CSAIL-এর একজন সিনিয়র গবেষক এবং গবেষণার প্রধান লেখক। "আসলে, আমরা উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করেছি। আজ আমাদের কাছে যে সরঞ্জামগুলি রয়েছে তা আগের তুলনায় অনেক বেশি শক্তিশালী। তবে অটোমেশনের পূর্ণ সম্ভাবনা উপলব্ধি করতে আমাদের এখনও অনেক দীর্ঘ পথ পাড়ি দিতে হবে।"

অধ্যাপক আরমান্ডো সোলার-লেজামা যুক্তি দেন যে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে জনপ্রিয় ধারণা হল এটি একটি ছাত্র প্রোগ্রামিং অ্যাসাইনমেন্টের মতো কাজ: একটি ছোট ফাংশন নিন এবং এটি পরিচালনা করার জন্য কোড লিখুন, অথবা একটি LeetCode-স্টাইলের অনুশীলন করুন। বাস্তবতা অনেক বেশি জটিল: কোড রিফ্যাক্টরিং থেকে শুরু করে ডিজাইন অপ্টিমাইজ করা, COBOL থেকে জাভাতে লক্ষ লক্ষ লাইন কোড সহ বৃহৎ আকারের মাইগ্রেশন যা একটি কোম্পানির সম্পূর্ণ প্রযুক্তি স্ট্যাককে পরিবর্তন করে।

পরিমাপ এবং যোগাযোগ এখনও কঠিন সমস্যা।

শিল্প-স্কেল কোড অপ্টিমাইজেশন - যেমন GPU কোর টুইক বা Chrome V8 ইঞ্জিনে মাল্টি-লেয়ার উন্নতি - এখনও মূল্যায়ন করা কঠিন। বর্তমান বেঞ্চমার্কগুলি বেশিরভাগই ছোট, প্যাকেজযুক্ত সমস্যার জন্য। সবচেয়ে ব্যবহারিক মেট্রিক, SWE-Bench, কেবল একটি AI মডেলকে GitHub-এ একটি বাগ ঠিক করতে বলে - একটি নিম্ন-স্তরের প্রোগ্রামিং অনুশীলন যাতে কয়েকশ লাইন কোড জড়িত থাকে এবং সম্ভাব্যভাবে ডেটা প্রকাশ করে, এবং AI-সহায়তাপ্রাপ্ত রিফ্যাক্টরিং, মানব-মেশিন পেয়ার প্রোগ্রামিং, বা লক্ষ লক্ষ লাইন কোড সহ উচ্চ-পারফরম্যান্স সিস্টেম পুনর্লিখনের মতো বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতির বিস্তৃত পরিসরকে উপেক্ষা করে। যতক্ষণ না বেঞ্চমার্কগুলি এই উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ পরিস্থিতিগুলিকে কভার করার জন্য প্রসারিত হয়, ততক্ষণ অগ্রগতি পরিমাপ করা - এবং এইভাবে এটিকে ত্বরান্বিত করা - একটি উন্মুক্ত চ্যালেঞ্জ হিসাবেই থাকবে।

এছাড়াও, মানব-যন্ত্র যোগাযোগও একটি প্রধান বাধা। প্রধান লেখক - পিএইচডি শিক্ষার্থী অ্যালেক্স গু বলেছেন যে বর্তমানে, এআই-এর সাথে যোগাযোগ এখনও "একটি ভঙ্গুর যোগাযোগ রেখা" এর মতো। এআই-কে কোড তৈরি করতে বলার সময়, তিনি প্রায়শই বড়, অসংগঠিত ফাইলগুলি ফিরে পান, সাথে কয়েকটি সহজ এবং অস্পষ্ট পরীক্ষার সেটও। এই ব্যবধানটি এই সত্যেও প্রতিফলিত হয় যে এআই কার্যকরভাবে এমন সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলির সুবিধা নিতে পারে না যা মানুষের কাছে পরিচিত, যেমন ডিবাগার, স্ট্যাটিক অ্যানালাইজার ইত্যাদি।

সম্প্রদায়ের পক্ষ থেকে পদক্ষেপ নেওয়ার আহ্বান

লেখকরা যুক্তি দেন যে এই সমস্যাগুলির কোনও জাদুর কাঠি সমাধান নেই, এবং তারা সম্প্রদায়-স্তরের প্রচেষ্টার আহ্বান জানিয়েছেন: প্রোগ্রামারদের প্রকৃত উন্নয়ন প্রক্রিয়া প্রতিফলিত করে এমন ডেটা তৈরি করা (কোন কোড রাখতে হবে, কোন কোডটি অপসারণ করতে হবে, সময়ের সাথে সাথে কোড কীভাবে পুনঃফ্যাক্টর করা হয় ইত্যাদি); রিফ্যাক্টরের গুণমান, প্যাচ স্থায়িত্ব এবং সিস্টেম ট্রানজিশনের নির্ভুলতার জন্য সাধারণ মূল্যায়ন সরঞ্জাম; এবং স্বচ্ছ সরঞ্জাম তৈরি করা যা AI কে অনিশ্চয়তা প্রকাশ করতে এবং মানুষের হস্তক্ষেপকে আমন্ত্রণ জানাতে দেয়।

পিএইচডি শিক্ষার্থী অ্যালেক্স গু এটিকে বৃহৎ আকারের ওপেন সোর্স সম্প্রদায়ের জন্য একটি "আহবান" হিসেবে দেখেন যা কোনও একক ল্যাব প্রদান করতে পারে না। সোলার-লেজামা ছোট, ক্রমবর্ধমান পদক্ষেপে অগ্রগতির কল্পনা করে - "গবেষণা ফলাফল যা একবারে সমস্যার একটি অংশ সমাধান করে" - এআইকে "কোড সাজেশন টুল" থেকে একজন সত্যিকারের ইঞ্জিনিয়ারিং অংশীদারে রূপান্তরিত করে।

"কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ? সফটওয়্যার ইতিমধ্যেই অর্থ, পরিবহন, স্বাস্থ্যসেবা এবং প্রায় দৈনন্দিন কার্যকলাপের ভিত্তি। কিন্তু এটিকে নিরাপদে তৈরি এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য মানুষের প্রচেষ্টা একটি বাধা হয়ে দাঁড়াচ্ছে," গু বলেন। "একটি AI যা লুকানো ত্রুটি না করেই ভারী কাজ করতে পারে তা প্রোগ্রামারদের সৃজনশীলতা, কৌশল এবং নীতিশাস্ত্রের উপর মনোনিবেশ করার জন্য মুক্ত করবে। কিন্তু সেখানে পৌঁছানোর জন্য, আমাদের বুঝতে হবে যে কোডের একটি অংশ শেষ করা সহজ অংশ - কঠিন অংশ হল অন্য সবকিছু।"

(এমআইটি নিউজ থেকে সংক্ষেপে অনুবাদ)

সূত্র: https://vietnamnet.vn/hanh-trinh-dai-cua-ai-trong-ky-thuat-phan-mem-tu-dong-hoa-2426456.html