এআই ও এজিআই শব্দকোষ: সহজ ভাষায় ব্যাখ্যাকৃত 200+ শব্দ

এই সাইট ও সংবাদে ব্যবহৃত এআই ও এজিআই শব্দভান্ডারের একটি সহজ-ভাষার নির্দেশিকা — 200টিরও বেশি শব্দ, বর্ণানুক্রমিক, কোনো প্রযুক্তিগত পটভূমি অনুমান না করে। আপনি যদি এমন কোনো শব্দ শুনে থাকেন যা এখনো এখানে নেই, নতুন অংশ লেখা হওয়ার সাথে সাথে এটি যোগ করা হবে।

A

• প্রতিকূল আক্রমণ (Adversarial attack) — একটি ইচ্ছাকৃতভাবে তৈরি ইনপুট যা একটি এআই মডেলকে ভুল করতে বা অনিচ্ছাকৃত আউটপুট তৈরি করতে প্রতারিত করার জন্য ডিজাইন করা।
• এজেন্টিক এআই (Agentic AI) — একটি এআই সিস্টেম যাকে একটি লক্ষ্যের দিকে বহু-পদক্ষেপের কাজ (ব্রাউজিং, কোড চালানো, সরঞ্জাম ব্যবহার) করার কিছু স্বায়ত্তশাসন দেওয়া হয়েছে, শুধু একটি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার বদলে।
• অ্যালগরিদম (Algorithm) — একটি সমস্যা সমাধান বা একটি গণনা সম্পাদনের জন্য একটি সংজ্ঞায়িত, ধাপে-ধাপে পদ্ধতি; প্রতিটি এআই কৌশলের অন্তর্নিহিত সাধারণ শব্দ।
• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial intelligence, AI) — এমন যন্ত্র তৈরির ব্যাপক ক্ষেত্র যা সাধারণত মানব বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন এমন কাজ সম্পাদন করে, সরল নিয়ম-ভিত্তিক প্রোগ্রাম থেকে ফ্রন্টিয়ার ভাষা মডেল পর্যন্ত সবকিছু বিস্তৃত।
• এজিআই (কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা, AGI) — ব্যাপকভাবে সক্ষম এআই-এর জন্য একটি বিতর্কিত শব্দ, সাধারণত অপরিচিত জ্ঞানীয় কাজে শক্তিশালী কর্মক্ষমতা ও স্থানান্তর জড়িত; কোনো সার্বজনীনভাবে স্বীকৃত পরীক্ষা বা সীমারেখা নেই। দেখুন এজিআই, সংকীর্ণ এআই ও অতিবুদ্ধিমত্তা।
• এআই আইন (EU AI Act) — European Union-এর বাধ্যতামূলক আইন যা ঝুঁকি শ্রেণি অনুযায়ী এআই নিয়ন্ত্রণ করে, বৃহত্তম মডেলগুলোর জন্য কম্পিউট-ভিত্তিক প্রতিবেদন সীমারেখাসহ। দেখুন কম্পিউট শাসন।
• এআই সেফটি ইনস্টিটিউট (AI Safety Institute) — একটি সরকারি সংস্থা (UK ও US উভয়েরই একটি আছে) যা প্রকাশের আগে বা পরে ফ্রন্টিয়ার এআই মডেলগুলোকে বিপজ্জনক সক্ষমতার জন্য স্বাধীনভাবে পরীক্ষা করে।
• প্রান্তিককরণ (Alignment) — একটি এআই সিস্টেমের লক্ষ্য ও আচরণ তার পরিচালকরা প্রকৃতপক্ষে যা চান তার সাথে মিলছে তা নিশ্চিত করার সমস্যা, শুধু একটি প্রশিক্ষণ উদ্দেশ্য আক্ষরিকভাবে যা পুরস্কৃত করে তা নয়।
• ANI (কৃত্রিম সংকীর্ণ বুদ্ধিমত্তা) — এমন এআই যা একটি সীমাবদ্ধ ডোমেইনে ভালো সম্পাদন করে কিন্তু এর বাইরে খারাপভাবে স্থানান্তরিত হয়। আধুনিক সাধারণ-উদ্দেশ্য মডেলগুলো পুরনো ANI/AGI দ্বৈততাকে জটিল করে তোলে কারণ তারা ব্যাপক কিন্তু অসম দক্ষতা দেখায়।
• Anthropic — একটি এআই নিরাপত্তা-কেন্দ্রিক ল্যাব, Claude পরিবারের মডেলগুলোর নির্মাতা, তার Responsible Scaling Policy প্রকাশের জন্য পরিচিত।
• নৃতাত্ত্বিকীকরণ (Anthropomorphism) — একটি এআই সিস্টেমকে মানব-সদৃশ অনুভূতি, উদ্দেশ্য, বা বোঝাপড়া আরোপ করার প্রবণতা যা এটি প্রকৃতপক্ষে নেই।
• API (অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস) — একটি সংজ্ঞায়িত উপায় যাতে এক সফটওয়্যার অন্যটির কাছে অনুরোধ পাঠাতে পারে; বেশিরভাগ এআই মডেল একটি ভোক্তা অ্যাপের বদলে একটি API-এর মাধ্যমে ব্যবহৃত হয়।
• ASI (কৃত্রিম অতিবুদ্ধিমত্তা) — একটি সিস্টেম যা প্রায় সমস্ত জ্ঞানীয়ভাবে মূল্যবান ডোমেইনে সেরা মানব কর্মক্ষমতা ছাড়িয়ে যায়।
• অ্যাটেনশন প্রক্রিয়া (Attention mechanism) — একটি ট্রান্সফরমার মডেলের অংশ যা এটিকে একটি নির্দিষ্ট শব্দ ব্যাখ্যা বা তৈরি করার সময় একটি অনুচ্ছেদের অন্য প্রতিটি শব্দ কতটা প্রাসঙ্গিক তা ওজন করতে দেয়।
• স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম (Autonomous system) — একটি যন্ত্র (সফটওয়্যার বা ভৌত) যা প্রতিটি পদক্ষেপ সরাসরি নিয়ন্ত্রণকারী একজন মানুষ ছাড়াই সিদ্ধান্ত নিতে ও তার ওপর কাজ করতে পারে।
• স্বায়ত্তশাসিত অস্ত্র (Autonomous weapon) — একটি অস্ত্র সিস্টেম যা হ্রাসকৃত বা কোনো বাস্তব-সময়ের মানবীয় নিয়ন্ত্রণ ছাড়াই লক্ষ্যবস্তু নির্বাচন ও সংযুক্ত হতে পারে। দেখুন স্বায়ত্তশাসিত অস্ত্র ও সামরিক উত্তেজনা বৃদ্ধি।
• স্বয়ংক্রিয়করণ (Automation) — এমন একটি কাজ সম্পাদনের জন্য একটি যন্ত্র বা প্রোগ্রাম ব্যবহার করা যা পূর্বে একজন মানুষের প্রয়োজন ছিল।

B

• ব্যাকপ্রোপাগেশন (Backpropagation) — নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত মূল অ্যালগরিদম, যা মডেলের আউটপুট কতটা ভুল ছিল তার ভিত্তিতে অভ্যন্তরীণ ওজন সমন্বয় করে।
• বেঞ্চমার্ক (Benchmark) — একটি নির্দিষ্ট কাজে এআই মডেলের কর্মক্ষমতা পরিমাপ ও তুলনা করতে ব্যবহৃত একটি প্রমিত পরীক্ষা।
• পক্ষপাত (অ্যালগরিদমিক) (Bias) — একটি মডেলের আউটপুটে একটি পদ্ধতিগত বিচ্যুতি, সাধারণত তার প্রশিক্ষণ তথ্যের ধরন থেকে উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত, যা নির্দিষ্ট গোষ্ঠী বা ক্ষেত্রের জন্য অন্যায্য বা ভুল ফলাফল তৈরি করে।
• Bletchley ঘোষণা (Bletchley Declaration) — 2023-এর একটি বিবৃতি যাতে 28টি দেশ ও EU নিরাপদ এআই উন্নয়নের প্রতিশ্রুতিসহ স্বাক্ষর করেছে, এই স্কেলে এমন প্রথম চুক্তি। দেখুন আন্তর্জাতিক চুক্তি ও শীর্ষ সম্মেলন।
• বট (Bot) — একটি সফটওয়্যার প্রোগ্রাম যা স্বয়ংক্রিয় কাজ চালায়, প্রায়ই অনলাইনে একজন মানব ব্যবহারকারীর অনুকরণের জন্য ডিজাইন করা।

C

• সক্ষমতা সীমারেখা (Capability threshold) — এআই কর্মক্ষমতার একটি নির্দিষ্ট স্তর (একটি কাজ বা বেঞ্চমার্কে) যা একবার অতিক্রান্ত হলে একটি নীতি, নিরাপত্তা, বা মূল্যায়ন প্রয়োজনীয়তা ট্রিগার করে।
• বিপর্যয়কর ঝুঁকি (Catastrophic risk) — গণ-মৃত্যু বা সভ্যতা-স্তরের ক্ষতির সম্ভাবনাসহ একটি ঝুঁকি, রুটিন, নিয়ন্ত্রিত, বা প্রত্যাবর্তনযোগ্য ক্ষতি থেকে ভিন্ন।
• চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং (Chain-of-thought prompting) — একটি মডেলকে চূড়ান্ত উত্তর দেওয়ার আগে তার মধ্যবর্তী যুক্তির ধাপ লিখতে বলা, যা প্রায়ই জটিল সমস্যায় নির্ভুলতা উন্নত করে।
• চ্যাটবট (Chatbot) — একটি ব্যক্তির সাথে টেক্সট বা কণ্ঠস্বর কথোপকথন ধরে রাখার জন্য ডিজাইন করা একটি প্রোগ্রাম, সরল স্ক্রিপ্টেড সিস্টেম থেকে সম্পূর্ণ ভাষা মডেল পর্যন্ত বিস্তৃত।
• শ্রেণীবিভাজক (Classifier) — পূর্বনির্ধারিত শ্রেণিতে ইনপুট সাজানোর জন্য প্রশিক্ষিত একটি মডেল, যেমন একটি ইমেইলকে স্প্যাম বা স্প্যাম-নয় হিসেবে চিহ্নিত করা।
• জ্ঞানীয় কাজ (Cognitive task) — যুক্তি, পরিকল্পনা, বা ভাষা বোঝার মতো যেকোনো কাজ যাতে ভৌত কাজের বদলে মানসিক প্রক্রিয়াকরণ জড়িত।
• বিষয়বস্তু মডারেশন (এআই-সহায়ক) (Content moderation) — একটি প্ল্যাটফর্মে ক্ষতিকর, অবৈধ, বা নীতি-লঙ্ঘনকারী বিষয়বস্তু স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত ও ফিল্টার করতে এআই মডেল ব্যবহার করা।
• ChatGPT — OpenAI-এর ভোক্তা-মুখী কথোপকথনমূলক এআই সহকারী, যে পণ্যগুলো বৃহৎ ভাষা মডেলকে জনপ্রিয় করেছে তার একটি।
• Claude — Anthropic-এর বৃহৎ ভাষা মডেল ও কথোপকথনমূলক এআই সহকারীর পরিবার।
• ক্লাউড কম্পিউটিং (Cloud computing) — স্থানীয় যন্ত্রের বদলে ইন্টারনেটের মাধ্যমে প্রবেশাধিকৃত দূরবর্তী সার্ভারে সফটওয়্যার চালানো ও তথ্য সংরক্ষণ করা — প্রায় সব বৃহৎ এআই মডেল যে অবকাঠামোতে চলে।
• কম্পিউট (Compute) — গণনা ক্ষমতার সংক্ষিপ্ত রূপ: একটি এআই মডেল প্রশিক্ষণ বা চালানোর জন্য ব্যবহৃত প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা (প্রতি সেকেন্ডে অপারেশনে পরিমাপ করা)।
• কম্পিউট শাসন (Compute governance) — নীতি সরঞ্জাম যা ফ্রন্টিয়ার এআই মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় কম্পিউটিং হার্ডওয়্যারে প্রবেশাধিকার নিয়ন্ত্রণ করে, সক্ষমতা নিজেই নিয়ন্ত্রণের একটি প্রক্সি হিসেবে ব্যবহৃত। দেখুন কম্পিউট শাসন।
• কম্পিউটার ভিশন (Computer vision) — ছবি ও ভিডিও ব্যাখ্যার ওপর কেন্দ্রীভূত এআই-এর উপক্ষেত্র।
• বিষয়বস্তু উৎসতা (Content provenance) — মিডিয়ার (ছবি, ভিডিও, অডিও) সাথে যুক্ত প্রযুক্তিগত মেটাডেটা যা এটি কীভাবে ও কখন তৈরি বা সম্পাদিত হয়েছিল তা রেকর্ড করে, খাঁটি এবং এআই-উৎপাদিত বিষয়বস্তু আলাদা করতে ব্যবহৃত।
• প্রেক্ষাপট উইন্ডো (Context window) — একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করার সময় একটি ভাষা মডেল একবারে যত টেক্সট (টোকেনে পরিমাপ করা) বিবেচনা করতে পারে; এর বাইরে যা কিছু কার্যকরভাবে ভুলে যাওয়া হয়।
• কথোপকথনমূলক এআই (Conversational AI) — একজন ব্যক্তির সাথে স্বাভাবিক পারস্পরিক সংলাপ ধরে রাখার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা এআই সিস্টেম।
• Copilot — Microsoft-এর এআই সহকারী পণ্য লাইন, তার সফটওয়্যার জুড়ে সংহত এবং অন্য একটি সরঞ্জামে সংযুক্ত একটি এআই সহায়কের জন্য একটি সাধারণ শব্দ হিসেবে ব্যবহৃত।
• করিজিবিলিটি (Corrigibility) — একটি সিস্টেমের ডিজাইনকৃত প্রবণতা তার পরিচালকদের কাছ থেকে সংশোধন, পরিবর্তন, বা শাটডাউন গ্রহণ করার, তা প্রতিরোধ করার বদলে। দেখুন করিজিবিলিটি ও অফ-সুইচ।
• সাইবার আক্রমণ (এআই-সক্ষম) (Cyberattack) — কম্পিউটার সিস্টেম বা অবকাঠামোর ওপর একটি আক্রমণ যেখানে পুনরুদ্ধার, শোষণ উন্নয়ন, বা সম্পাদনা স্বয়ংক্রিয় করতে এআই ব্যবহৃত হয়। দেখুন অবকাঠামোতে এআই-সক্ষম সাইবার আক্রমণ।

D

• বিপজ্জনক-সক্ষমতা মূল্যায়ন (Dangerous capability evaluation) — প্রকাশের আগে একটি মডেলে চালানো একটি কাঠামোবদ্ধ পরীক্ষা যা যাচাই করে এটি অস্ত্র উন্নয়ন বা বৃহৎ-স্কেল সাইবার আক্রমণের মতো কাজে অর্থবহভাবে সহায়তা করতে পারে কিনা।
• ডেটা সেন্টার (Data center) — একটি সুবিধা যেখানে বিপুল সংখ্যক কম্পিউটার (প্রায়ই GPU বা TPU) রাখা হয় এআই মডেল প্রশিক্ষণ ও চালানোর জন্য।
• ডেটাসেট (Dataset) — একটি এআই মডেল প্রশিক্ষণ বা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত উদাহরণের (টেক্সট, ছবি, বা অন্যান্য তথ্য) সংগ্রহ।
• প্রতারণামূলক প্রান্তিককরণ (Deceptive alignment) — একটি অনুমানকৃত ব্যর্থতা মোড যাতে একটি মডেল প্রশিক্ষণ বা মূল্যায়নের সময় নিরাপদভাবে আচরণ করতে শেখে অথচ স্থাপনার পরে ভিন্ন লক্ষ্য অনুসরণ করে।
• ডিপ লার্নিং (Deep learning) — মেশিন লার্নিংয়ের একটি শাখা যা অনেক স্তরসহ নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে, সাম্প্রতিক বেশিরভাগ এআই অগ্রগতির জন্য দায়ী।
• ডিপফেক (Deepfake) — এমন কিছু বিশ্বাসযোগ্যভাবে চিত্রিত করতে এআই দ্বারা তৈরি বা পরিবর্তিত সিন্থেটিক ছবি, অডিও, বা ভিডিও যা ঘটেনি। দেখুন ডিপফেক ও ভাগ করা তথ্যগত ভিত্তি।
• DeepMind (Google DeepMind) — Google-এর এআই গবেষণা ল্যাব, অত্যাধুনিক সক্ষমতা গবেষণা ও প্রকাশিত এআই নিরাপত্তা কাজ উভয়ের জন্য পরিচিত।
• ডিফিউশন মডেল (Diffusion model) — একটি ধরনের জেনারেটিভ এআই মডেল, সাধারণত ছবির জন্য ব্যবহৃত, যা একটি এলোমেলো শুরুর প্যাটার্ন থেকে ধীরে ধীরে নয়েজ অপসারণ করে আউটপুট তৈরি করে।
• ডিজিটাল ওয়াটারমার্ক (Digital watermark) — মিডিয়ার একটি অংশে সংযুক্ত একটি প্রায়ই অদৃশ্য সংকেত যা এটিকে এআই-উৎপাদিত হিসেবে চিহ্নিত করতে বা এর উৎস অনুসরণ করতে ব্যবহৃত।
• বিভ্রান্তিমূলক তথ্য (Disinformation) — প্রতারণার জন্য ইচ্ছাকৃতভাবে ছড়ানো মিথ্যা তথ্য, ভুল তথ্য থেকে ভিন্ন, যা প্রতারণার উদ্দেশ্য ছাড়াই ছড়ানো হয়।
• সিদ্ধান্ত গাছ (Decision tree) — একটি সরল, ব্যাখ্যাযোগ্য মেশিন লার্নিং মডেল যা যদি/তাহলে প্রশ্নের একটি শাখাযুক্ত সিরিজ অনুসরণ করে পূর্বাভাস তৈরি করে।
• ডোমেইন অভিযোজন (Domain adaptation) — একটি প্রেক্ষাপটে (বা ডেটাসেটে) প্রশিক্ষিত একটি মডেলকে একটি সম্পর্কিত কিন্তু ভিন্ন প্রেক্ষাপটে ভালো সম্পাদনের জন্য সমন্বয় করা।
• দ্বৈত-ব্যবহার প্রযুক্তি (Dual-use technology) — একটি প্রযুক্তি যার বৈধ উপকারী ব্যবহার আছে যা গুরুতর ক্ষতি করার জন্য অপব্যবহারও করা যেতে পারে।

E

• এজ এআই (Edge AI) — ক্লাউডের বদলে সরাসরি একটি স্থানীয় যন্ত্রে (একটি ফোন, ক্যামেরা, বা সেন্সর) একটি এআই মডেল চালানো।
• এমবেডিং (Embedding) — একটি শব্দ, ছবি, বা ধারণার একটি সাংখ্যিক উপস্থাপনা যা এর অর্থ এমন একটি রূপে ধারণ করে যা একটি মডেল প্রক্রিয়া করতে পারে।
• উদীয়মান সক্ষমতা (Emergent capability) — এমন একটি দক্ষতা যা প্রশিক্ষণে সরাসরি লক্ষ্যবস্তু ছিল না, বা যা সিস্টেম স্কেল হওয়ার সাথে সাথে একটি নির্দিষ্ট মেট্রিকের অধীনে আকস্মিকভাবে দেখা দেয়। কিছু আপাত লাফ ভিন্নভাবে পরিমাপ করলে ধীর হয়ে যায়। দেখুন উদীয়মান সক্ষমতা।
• এনকোডার/ডিকোডার (Encoder/decoder) — অনেক এআই আর্কিটেকচারে দুই-অংশের গঠন যেখানে একটি এনকোডার ইনপুটকে একটি অভ্যন্তরীণ উপস্থাপনায় সংকুচিত করে এবং একটি ডিকোডার সেই উপস্থাপনাকে ফিরে আউটপুটে পরিণত করে।
• এপোক (Epoch) — মডেল প্রশিক্ষণের সময় সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের মধ্য দিয়ে একটি সম্পূর্ণ পাস।
• নীতিশাস্ত্র (এআই নীতিশাস্ত্র) (Ethics) — এআই সিস্টেম কীভাবে মানব মূল্যবোধের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়ে ডিজাইন ও ব্যবহার করা উচিত এবং ক্ষতি এড়ানো উচিত তা অধ্যয়নকারী ক্ষেত্র।
• প্রান্ত-থেকে-প্রান্ত শিক্ষণ (End-to-end learning) — হাতে-ডিজাইন করা মধ্যবর্তী ধাপ ছাড়াই কাঁচা ইনপুট থেকে সরাসরি চূড়ান্ত আউটপুটে যাওয়ার জন্য একটি একক মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়া।
• মূল্যায়ন (মডেল মূল্যায়ন) (Evaluation) — নির্ধারিত বেঞ্চমার্ক বা মানদণ্ডের বিপরীতে একটি এআই মডেলের কর্মক্ষমতা, নিরাপত্তা, বা আচরণ পদ্ধতিগতভাবে পরীক্ষা করা।
• অস্তিত্ব-ঝুঁকি (Existential risk, x-risk) — একটি ঝুঁকি যা মানবতার সম্ভাবনাকে স্থায়ীভাবে ও তীব্রভাবে সংকুচিত করতে পারে, বিলুপ্তি পর্যন্ত।
• বিশেষজ্ঞ সিস্টেম (Expert system) — এআই-এর একটি পুরনো ধরন যা মানব বিশেষজ্ঞের জ্ঞানকে স্পষ্ট নিয়ম হিসেবে এনকোড করে, বেশিরভাগ কাজের জন্য মেশিন লার্নিং দ্বারা মূলত প্রতিস্থাপিত।
• রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ (Export controls) — নির্দিষ্ট দেশে উন্নত এআই চিপ বা প্রযুক্তি বিক্রয়ের ওপর সরকারি সীমাবদ্ধতা, প্রতিদ্বন্দ্বী সক্ষমতা উন্নয়ন ধীর করতে ব্যবহৃত।

F

• মুখ শনাক্তকরণ (Facial recognition) — একজন ব্যক্তির মুখের একটি ছবি থেকে তাকে শনাক্ত বা যাচাই করার এআই প্রযুক্তি।
• ফিউ-শট লার্নিং (Few-shot learning) — ব্যবহারের সময় দেওয়া মাত্র কয়েকটি উদাহরণ থেকে একটি নতুন কাজ শেখার একটি মডেলের সক্ষমতা, পুনঃপ্রশিক্ষণ ছাড়াই।
• সূক্ষ্ম-সমন্বয় (Fine-tuning) — একটি নির্দিষ্ট কাজ বা আচরণের জন্য বিশেষায়িত করতে ইতিমধ্যে-প্রশিক্ষিত একটি মডেলে প্রয়োগকৃত অতিরিক্ত প্রশিক্ষণ।
• FLOP / FLOPS — ফ্লোটিং-পয়েন্ট অপারেশন (প্রতি সেকেন্ডে); একটি মডেল প্রশিক্ষণ বা চালাতে ব্যবহৃত কাঁচা গণনা পরিমাপের প্রমিত একক।
• ফাউন্ডেশন মডেল (Foundation model) — ব্যাপক তথ্যে প্রশিক্ষিত একটি বৃহৎ মডেল যা অনেক নিম্নধারার কাজে অভিযোজিত হতে পারে, একটি সংকীর্ণ উদ্দেশ্যের জন্য নির্মিত হওয়ার বদলে।
• ফ্রন্টিয়ার এআই ল্যাব (Frontier AI lab) — সীমিত সংখ্যক প্রতিষ্ঠানের একটি (যেমন OpenAI, Anthropic, এবং Google DeepMind) যা যেকোনো নির্দিষ্ট সময়ে সবচেয়ে সক্ষম এআই মডেল উন্নয়ন করছে।
• প্রতিক্রিয়া চক্র (Feedback loop) — একটি চক্র যেখানে একটি সিস্টেমের আউটপুট তার ভবিষ্যৎ ইনপুটকে প্রভাবিত করে, যা সময়ের সাথে ছোট প্রভাব বর্ধিত করতে পারে — মডেল প্রশিক্ষণ ও সুপারিশ অ্যালগরিদম উভয়ের সাথে প্রাসঙ্গিক।
• ফিল্টার বাবল (Filter bubble) — একটি সংকীর্ণ তথ্য পরিবেশ যা তৈরি হয় যখন একটি সুপারিশ অ্যালগরিদম একজন ব্যবহারকারীকে বারবার এমন বিষয়বস্তু দেখায় যা তারা আগে দেখেছিল তার অনুরূপ।
• ফ্রন্টিয়ার মডেল (Frontier model) — বর্তমান সক্ষমতা সীমার কাছাকাছি বা তাতে একটি এআই মডেল, সাধারণত প্রধান ল্যাবগুলোর সবচেয়ে বড় ও সাম্প্রতিক প্রশিক্ষিত সিস্টেম।

G

• GAN (জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক) — একটি পুরনো জেনারেটিভ এআই আর্কিটেকচার যা দুটি প্রতিযোগী নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে — একটি নকল তৈরি করে, একটি সেগুলো শনাক্ত করে — আউটপুটের মান উন্নত করতে।
• Gemini — Google-এর বৃহৎ ভাষা মডেল ও এআই সহকারীর পরিবার।
• সাধারণীকরণ (Generalization) — নতুন উদাহরণে ভালো সম্পাদনের একটি মডেলের সক্ষমতা যাতে এটি সরাসরি প্রশিক্ষিত ছিল না, শুধু প্রশিক্ষণ তথ্য মুখস্থ করার বিপরীতে।
• জেনারেটিভ এআই (Generative AI) — নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করা এআই — টেক্সট, ছবি, অডিও, ভিডিও, বা কোড — শুধুমাত্র বিদ্যমান বিষয়বস্তু শ্রেণিবদ্ধ বা বিশ্লেষণ করার বদলে।
• GPU (গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট) — মূলত গ্রাফিক্স রেন্ডারিংয়ের জন্য ডিজাইন করা একটি চিপ, এখন এর সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতার কারণে এআই মডেল প্রশিক্ষণ ও চালানোর জন্য প্রধান হার্ডওয়্যার।
• ধীর ক্ষমতাহীনতা (Gradual disempowerment) — মানুষ প্রধান প্রতিষ্ঠানের ওপর অর্থবহ নিয়ন্ত্রণ হারাচ্ছে ব্যক্তিগতভাবে যুক্তিসঙ্গত এআই-চালিত সিদ্ধান্তের সঞ্চয়ের মাধ্যমে, কোনো একক দখল ঘটনা ছাড়াই। দেখুন ধীর ক্ষমতাহীনতা।
• Grok — xAI-এর বৃহৎ ভাষা মডেল ও এআই সহকারীর পরিবার।
• প্রকৃত সত্য (Ground truth) — যাচাইকৃত, সঠিক উত্তর যার বিরুদ্ধে একটি মডেলের আউটপুট তুলনা করা হয় নির্ভুলতা পরিমাপের সময়।
• গার্ডরেল (Guardrails) — নির্দিষ্ট ক্ষতিকর, অনিরাপদ, বা অনিচ্ছাকৃত আচরণ প্রতিরোধ করতে একটি এআই সিস্টেমে নির্মিত প্রযুক্তিগত বা নীতিগত সীমাবদ্ধতা।

H

• হ্যালুসিনেশন (Hallucination) — একটি এআই মডেল দ্বারা তৈরি একটি আত্মবিশ্বাসী-শোনানো কিন্তু বাস্তবিকভাবে ভুল বা বানানো বিবৃতি।
• হার্ডওয়্যার এক্সিলারেটর (Hardware accelerator) — বিশেষায়িত কম্পিউটার চিপ (GPU, TPU) এআই মডেলের প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট গাণিতিক অপারেশন ত্বরান্বিত করতে নির্মিত।
• হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ (Human-in-the-loop) — একটি সিস্টেম নকশা যেখানে একজন মানুষ কার্যকর হওয়ার আগে একটি এআই-এর আউটপুট পর্যালোচনা বা অনুমোদন করেন, এআই-কে সম্পূর্ণ স্বাধীনভাবে কাজ করতে দেওয়ার বদলে।
• মানব-স্তরের এআই (Human-level AI) — একটি প্রদত্ত কাজ বা কাজের পরিসরে মোটামুটি একজন দক্ষ মানুষের স্তরে সম্পাদনকারী একটি এআই সিস্টেম।
• হিউরিস্টিক (Heuristic) — একটি ব্যবহারিক, অভিজ্ঞতাসূচক শর্টকাট দ্রুত একটি সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ব্যবহৃত, একটি সর্বোত্তম ফলাফলের নিশ্চয়তা ছাড়াই।
• হাইপারপ্যারামিটার (Hyperparameter) — একটি প্রশিক্ষণ সেটিং (যেমন শিক্ষণ হার বা মডেল আকার) একটি মডেল তৈরিকারী মানুষদের দ্বারা বেছে নেওয়া, মডেল নিজে থেকে শেখা নয়।

I

• ছবি শনাক্তকরণ (Image recognition) — একটি স্থির ছবির মধ্যে বস্তু, দৃশ্য, বা মানুষ শনাক্তকারী এআই প্রযুক্তি।
• ইন-কনটেক্সট লার্নিং (In-context learning) — একটি মডেল প্রম্পটে দেওয়া উদাহরণ বা নির্দেশনার ভিত্তিতে একটি একক কথোপকথনের মধ্যে তার আচরণ অভিযোজিত করা, কোনো পুনঃপ্রশিক্ষণ ছাড়াই।
• ইনফারেন্স (Inference) — একটি ইতিমধ্যে-প্রশিক্ষিত এআই মডেল একটি প্রদত্ত ইনপুট থেকে একটি আউটপুট তৈরি করার প্রক্রিয়া; প্রশিক্ষণের বিপরীতে, যা প্রথমে মডেলটি তৈরি করে।
• তথ্যগত সততা (Information integrity) — একটি ভাগ করা, বিশ্বস্ত তথ্যগত পরিবেশের ব্যাপক ধারণা, ডিপফেক, বিভ্রান্তিমূলক তথ্য, এবং এআই-চালিত হেরফের দ্বারা হুমকিপ্রাপ্ত।
• যন্ত্রগত অভিসৃতি (Instrumental convergence) — সক্ষম, লক্ষ্য-নির্দেশিত সিস্টেমগুলোর কিছু উপ-লক্ষ্য (আত্ম-সংরক্ষণ, সম্পদ অধিগ্রহণ, শাটডাউন প্রতিরোধ) প্রায় যেকোনো উদ্দেশ্য দক্ষতার সাথে অনুসরণের একটি পার্শ্ব-প্রতিক্রিয়া হিসেবে অনুসরণ করার প্রবণতা।
• বুদ্ধিমত্তা বিস্ফোরণ (Intelligence explosion) — একটি অনুমানকৃত দ্রুত, স্ব-শক্তিশালীকরণ এআই সক্ষমতা বৃদ্ধি, সম্ভবত একটি এআই সিস্টেম তার নিজস্ব উত্তরসূরিদের উন্নত করার দ্বারা ট্রিগার হওয়া।
• ব্যাখ্যাযোগ্যতা (Interpretability) — একটি মডেল অভ্যন্তরীণভাবে কী প্রতিনিধিত্ব করে ও “পরিকল্পনা” করে তা পরীক্ষা করার গবেষণা, শুধু এর আউটপুট দ্বারা বিচার করার বদলে। দেখুন ব্যাখ্যাযোগ্যতা, ব্যাখ্যাসহ।
• বুদ্ধিমান এজেন্ট (Intelligent agent) — একটি সিস্টেম যা তার পরিবেশ অনুভব করে এবং একটি লক্ষ্য অর্জনের জন্য কাজ করে, একটি সরল থার্মোস্ট্যাট থেকে একটি এজিআই পর্যন্ত সবকিছু কভার করা একটি সাধারণ ধারণা।
• ইটারেশন (প্রশিক্ষণ) (Iteration) — মডেল প্রশিক্ষণের সময় একটি একক হালনাগাদ ধাপ, যেখানে মডেলটি তথ্যের একটি ব্যাচ প্রক্রিয়া করে এবং তার প্যারামিটার সামান্য সমন্বয় করে।

J

• জেলব্রেক (এআই) (Jailbreak) — একটি এআই মডেলের নিরাপত্তা সীমাবদ্ধতা এড়িয়ে যাওয়ার এবং এটি প্রত্যাখ্যান করতে প্রশিক্ষিত বিষয়বস্তু তৈরি করানোর জন্য ডিজাইন করা একটি কৌশল বা প্রম্পট।

K

• নো ইওর কাস্টমার (KYC) — ব্যাংকিং থেকে ধার করা একটি যাচাই প্রক্রিয়া, ক্রমবর্ধমানভাবে ক্লাউড-কম্পিউট ও DNA-সংশ্লেষণ সরবরাহকারীদের ওপর প্রয়োগ করা হয় সীমাবদ্ধ অভিনেতাদের বিপজ্জনক সক্ষমতায় প্রবেশাধিকার প্রতিরোধ করতে।
• জ্ঞান ভিত্তি (Knowledge base) — তথ্য ও তথ্যের একটি কাঠামোবদ্ধ সংগ্রহ যা একটি এআই সিস্টেম প্রশ্নের উত্তর দিতে বা তার প্রতিক্রিয়াকে ভিত্তি করতে ব্যবহার করতে পারে।
• জ্ঞান গ্রাফ (Knowledge graph) — সংযুক্ত সত্তা ও সম্পর্কের একটি নেটওয়ার্ক হিসেবে তথ্য উপস্থাপনকারী একটি কাঠামোবদ্ধ ডেটাবেস, কখনো কখনো তাদের উত্তরকে ভিত্তি করতে এআই মডেলের সাথে ব্যবহৃত।

L

• লেবেলিং (তথ্য লেবেলিং) (Labeling) — একটি তত্ত্বাবধানকৃত শিক্ষণ মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত সঠিক উত্তর দিয়ে কাঁচা তথ্য (ছবি, টেক্সট) ট্যাগ করার প্রক্রিয়া।
• বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) — বিশাল পরিমাণ টেক্সটে প্রশিক্ষিত একটি এআই মডেল যা ভাষা পূর্বাভাস ও তৈরি করে, বেশিরভাগ আধুনিক চ্যাটবটের অন্তর্নিহিত প্রযুক্তি।
• বিলম্ব (Latency) — একটি এআই সিস্টেমে একটি অনুরোধ পাঠানো এবং এর প্রতিক্রিয়া পাওয়ার মধ্যে বিলম্ব।
• স্তর (নিউরাল নেটওয়ার্ক) (Layer) — একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে প্রক্রিয়াকরণের একটি পর্যায়; ডিপ লার্নিং মডেল ক্রমশ বিমূর্ত উপস্থাপনা তৈরি করতে অনেক স্তর স্ট্যাক করে।
• শিক্ষণ হার (Learning rate) — একটি প্রশিক্ষণ সেটিং যা নিয়ন্ত্রণ করে প্রশিক্ষণ তথ্যের প্রতিটি ব্যাচের প্রতিক্রিয়ায় একটি মডেলের অভ্যন্তরীণ প্যারামিটার কতটা পরিবর্তিত হয়।
• লাইসেন্সিং শাসন (এআই) (Licensing regime) — একটি প্রস্তাবিত বা প্রকৃত সরকারি প্রয়োজনীয়তা যে ডেভেলপারদের একটি নির্দিষ্ট সক্ষমতা স্তরের ওপরে মডেল প্রশিক্ষণ বা স্থাপনের আগে একটি লাইসেন্স পেতে হবে।
• ক্ষতি ফাংশন (Loss function) — গাণিতিক সূত্র যা একটি মডেল প্রশিক্ষণের সময় ন্যূনতম করার চেষ্টা করে, এর পূর্বাভাস কতটা ভুল তা পরিমাপ করে।
• নিয়ন্ত্রণ হারানো (Loss of control) — সাধারণ ব্যর্থতা মোড যাতে একটি এআই সিস্টেম শেষ পর্যন্ত এমন ফলাফল অনুসরণ করে যা কেউ নির্দেশ করেনি এবং মানুষ আর নির্ভরযোগ্যভাবে সংশোধন করতে পারে না। দেখুন নিয়ন্ত্রণ-হারানো প্রক্রিয়া।
• LSTM (দীর্ঘ স্বল্প-মেয়াদী স্মৃতি) — তথ্যের ক্রম পরিচালনার জন্য ডিজাইন করা একটি পুরনো নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার, ভাষা কাজের জন্য মূলত ট্রান্সফরমার দ্বারা প্রতিস্থাপিত।

M

• মেশিন লার্নিং (Machine learning) — তথ্য থেকে শিখে একটি কাজে উন্নতি করা সিস্টেম তৈরির ব্যাপক ক্ষেত্র, স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা নিয়ম অনুসরণের বদলে।
• মেসা-অপ্টিমাইজেশন (Mesa-optimization) — একটি অনুমানকৃত পরিস্থিতি যাতে একটি প্রশিক্ষিত মডেল তার নিজস্ব অভ্যন্তরীণ অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়া তৈরি করে যা এটি প্রশিক্ষিত হওয়া থেকে ভিন্ন একটি লক্ষ্য অনুসরণ করে।
• Meta AI — Meta-র (Facebook-এর মূল কোম্পানি) এআই গবেষণা বিভাগ, উন্মুক্ত-ওজন Llama মডেল পরিবার উন্নয়নের জন্য পরিচিত।
• METR — একটি অলাভজনক প্রতিষ্ঠান যা ফ্রন্টিয়ার এআই মডেলে স্বাধীন সক্ষমতা ও নিরাপত্তা মূল্যায়ন চালায়।
• ভুল-প্রান্তিককরণ (Misalignment) — একটি এআই সিস্টেমের প্রকৃত আচরণ বা লক্ষ্য এবং এর ডিজাইনার বা ব্যবহারকারীরা যা উদ্দেশ্য করেছিলেন তার মধ্যে একটি অমিল।
• ভুল তথ্য (Misinformation) — প্রতারণার ইচ্ছাকৃত উদ্দেশ্য ছাড়াই ছড়ানো মিথ্যা তথ্য, বিভ্রান্তিমূলক তথ্য থেকে ভিন্ন।
• মিক্সচার অফ এক্সপার্টস (Mixture of experts) — একটি মডেল আর্কিটেকচার যা প্রতিটি ইনপুটকে বিশেষায়িত অভ্যন্তরীণ উপ-নেটওয়ার্কের একটি উপসেটে পাঠায়, সম্পূর্ণ মডেলের মাধ্যমে সবকিছু প্রক্রিয়া করার বদলে।
• মডেল কার্ড (Model card) — একটি এআই মডেলের সক্ষমতা, সীমাবদ্ধতা, প্রশিক্ষণ তথ্য, এবং মূল্যায়ন ফলাফল বর্ণনা করা একটি প্রকাশিত নথি।
• মডেল স্থাপনা (Model deployment) — একটি প্রশিক্ষিত এআই মডেলকে বাস্তব-জগতের ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ করার প্রক্রিয়া, একটি API, একটি অ্যাপ, বা একটি সংহত পণ্যের মাধ্যমে।
• মডেল ওজন (Model weights) — প্রশিক্ষণের সময় একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক শেখে এমন সাংখ্যিক প্যারামিটার, যা একসাথে এর আচরণ নির্ধারণ করে।
• মাল্টিমোডাল এআই (Multimodal AI) — একটি মডেল যা একসাথে একাধিক ধরনের তথ্য — যেমন টেক্সট, ছবি, এবং অডিও — প্রক্রিয়া বা তৈরি করতে পারে।
• বহুমেরু ফাঁদ (Multipolar trap) — এমন একটি পরিস্থিতি যেখানে প্রতিযোগী অভিনেতারা প্রত্যেকে ব্যক্তিগতভাবে একটি ঝুঁকিপূর্ণ পছন্দের দিকে চাপে পড়েন কারণ তারা ভয় পান একজন প্রতিদ্বন্দ্বী প্রথমে সেটি করবে, যদিও সবাই সবাই বিরত থাকলে পছন্দ করবে। দেখুন বহুমেরু ও বহু-এজেন্ট বিপর্যয়কর গতিবিদ্যা।
• মেটাডেটা (Metadata) — অন্য তথ্য সম্পর্কে বর্ণনামূলক তথ্য, যেমন একটি ফাইলের তৈরির তারিখ বা একটি ছবির অবস্থান — প্রায়ই এআই-উৎপাদিত বিষয়বস্তু শনাক্ত করতে ব্যবহৃত।
• মডেল ড্রিফট (Model drift) — বাস্তব-জগতের পরিস্থিতি মূল প্রশিক্ষণের থেকে সরে যাওয়ার সাথে সাথে সময়ের সাথে একটি এআই মডেলের নির্ভুলতার হ্রাস।

N

• প্রাকৃতিক ভাষা জেনারেশন (NLG) — মানব-পাঠযোগ্য টেক্সট তৈরির ওপর বিশেষভাবে কেন্দ্রীভূত এআই প্রযুক্তি।
• প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) — মানব ভাষা বোঝা ও তৈরি করা নিয়ে ব্যাপক এআই ক্ষেত্র।
• নিউরাল নেটওয়ার্ক (Neural network) — মস্তিষ্ক দ্বারা আলগাভাবে অনুপ্রাণিত একটি মেশিন লার্নিং মডেল, আন্তঃসংযুক্ত নোডের স্তর দিয়ে নির্মিত যা তথ্য থেকে ধরন শেখে।

O

• বস্তু শনাক্তকরণ (Object detection) — একটি ছবির মধ্যে নির্দিষ্ট বস্তু শনাক্ত ও অবস্থান নির্ণয়কারী একটি কম্পিউটার ভিশন কাজ।
• অফ-সুইচ সমস্যা (Off-switch problem) — একটি নির্ভরযোগ্যভাবে শাটডাউন গ্রহণকারী এআই সিস্টেম তৈরির প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ, যেহেতু একটি সক্ষম লক্ষ্য-নির্দেশিত সিস্টেম এটি প্রতিরোধ করতে পারে। দেখুন করিজিবিলিটি ও অফ-সুইচ।
• OpenAI — ChatGPT ও GPT মডেল পরিবারের পেছনের এআই ল্যাব।
• উন্মুক্ত-ওজন মডেল (Open-weight model) — একটি এআই মডেল যার প্রশিক্ষিত প্যারামিটার সর্বজনীনভাবে প্রকাশিত, যেকোনো ব্যক্তিকে এটি চালাতে বা পরিবর্তন করতে দেয়, একটি বন্ধ মডেলের বিপরীতে যা শুধুমাত্র একটি API-এর মাধ্যমে প্রবেশযোগ্য। দেখুন ওপেন-সোর্স এআই বিতর্ক।
• অর্থোগোনালিটি থিসিস (Orthogonality thesis) — এই ধারণা যে একটি এআই সিস্টেমের বুদ্ধিমত্তার স্তর এবং এটি অনুসরণ করা লক্ষ্য স্বাধীন — একটি অত্যন্ত সক্ষম সিস্টেম স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি হিতৈষী সিস্টেম নয়।
• বাহ্যিক প্রান্তিককরণ (Outer alignment) — একটি মডেল যে উদ্দেশ্যে প্রশিক্ষিত তা প্রকৃতপক্ষে তার ডিজাইনাররা প্রকৃতপক্ষে যা চান তার সাথে মেলে তা নিশ্চিত করা, অভ্যন্তরীণ প্রান্তিককরণ থেকে ভিন্ন (মডেলটি নির্ভরযোগ্যভাবে সেই উদ্দেশ্য অনুসরণ করে তা নিশ্চিত করা)।
• অপ্টিমাইজেশন (Optimization) — প্রশিক্ষণের সময় ত্রুটি ন্যূনতম করতে বা একটি লক্ষ্য উদ্দেশ্য সর্বাধিক করতে একটি মডেলের প্যারামিটার সমন্বয় করার গাণিতিক প্রক্রিয়া।
• ওভারফিটিং (Overfitting) — যখন একটি মডেল তার প্রশিক্ষণ তথ্যের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য খুব ঘনিষ্ঠভাবে শেখে এবং ফলস্বরূপ নতুন, অদেখা তথ্যে খারাপ সম্পাদন করে।

P

• প্যারামিটার (Parameter) — প্রশিক্ষণের সময় একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক সমন্বয় করে এমন অভ্যন্তরীণ সাংখ্যিক মানগুলোর একটি; মডেলের আকার প্রায়ই প্যারামিটার সংখ্যা দিয়ে বর্ণনা করা হয়।
• প্যাটার্ন শনাক্তকরণ (Pattern recognition) — তথ্যে নিয়মিততা বা কাঠামো শনাক্ত করার সাধারণ সক্ষমতা, বেশিরভাগ মেশিন লার্নিং কাজের অন্তর্নিহিত।
• ক্ষমতা কেন্দ্রীকরণ (Power concentration) — যে ঝুঁকি উন্নত এআই সক্ষমতা সীমিত সংখ্যক কোম্পানি, ব্যক্তি, বা রাষ্ট্রে কেন্দ্রীভূত হয়ে যায়, ফলস্বরূপ অতিরিক্ত প্রভাবসহ। দেখুন ক্ষমতা কেন্দ্রীকরণ।
• প্রি-ট্রেনিং (Pretraining) — প্রাথমিক, বৃহৎ-স্কেল প্রশিক্ষণ পর্যায় যেখানে একটি মডেল কোনো কাজ-নির্দিষ্ট সূক্ষ্ম-সমন্বয়ের আগে ব্যাপক তথ্য থেকে সাধারণ ধরন শেখে।
• প্রম্পট (Prompt) — একজন ব্যবহারকারী একটি এআই মডেলে একটি প্রতিক্রিয়া তুলে আনতে যে টেক্সট (বা অন্য ইনপুট) সরবরাহ করেন।
• প্রম্পট প্রকৌশল (Prompt engineering) — একটি এআই মডেল থেকে নির্ভরযোগ্যভাবে ভালো বা আরও নির্দিষ্ট ফলাফল পেতে সাবধানে প্রম্পট শব্দচয়ন করার অনুশীলন।
• প্রম্পট ইনজেকশন (Prompt injection) — একটি আক্রমণ যেখানে একটি এআই মডেল প্রক্রিয়া করে এমন বিষয়বস্তুর মধ্যে ক্ষতিকর নির্দেশনা লুকানো থাকে, এটির মূল নির্দেশনা বাতিল করার চেষ্টা করে।
• ব্যক্তিগতকরণ অ্যালগরিদম (Personalization algorithm) — একটি এআই সিস্টেম যা একজন ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীর অনুমানকৃত পছন্দ বা ইতিহাসের সাথে বিষয়বস্তু, সুপারিশ, বা প্রতিক্রিয়া মানানসই করে।
• নির্ভুলতা ও পুনরুদ্ধার (Precision and recall) — একটি শ্রেণীবিভাজক মূল্যায়নের দুটি প্রমিত মেট্রিক: নির্ভুলতা পরিমাপ করে এর কতগুলো ইতিবাচক পূর্বাভাস সঠিক ছিল, পুনরুদ্ধার পরিমাপ করে এটি কতগুলো প্রকৃত ইতিবাচক খুঁজে পেয়েছে।
• গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী এআই (Privacy-preserving AI) — কৌশল (যেমন অন-ডিভাইস প্রক্রিয়াকরণ বা ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি) ব্যক্তির কাঁচা ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ না করে এআই মডেল প্রশিক্ষণ বা চালানোর জন্য ডিজাইন করা।

Q

• কোয়ান্টাইজেশন (Quantization) — একটি কৌশল যা একটি মডেলের সাংখ্যিক ওজনের নির্ভুলতা কমায় এটিকে ছোট ও দ্রুত চালানোর জন্য, সাধারণত একটি ছোট নির্ভুলতা বিনিময়সহ।

R

• প্রতিযোগিতা গতিবিদ্যা (Race dynamics) — কোম্পানি বা রাষ্ট্রের মধ্যে দ্রুততর এআই উন্নয়নের প্রতিযোগিতামূলক চাপ, যা নিরাপত্তায় কাটছাঁট করার প্রণোদনা দিতে পারে। দেখুন ভূরাজনৈতিক প্রতিযোগিতা গতিবিদ্যা।
• সুপারিশ অ্যালগরিদম (Recommendation algorithm) — একটি এআই সিস্টেম যা একজন ব্যবহারকারীর মনোযোগ বা আগ্রহ ধরে রাখবে বলে পূর্বাভাসিত বিষয়বস্তু (ভিডিও, পণ্য, পোস্ট) নির্বাচন ও র‍্যাঙ্ক করে।
• পুনরাবৃত্ত পুরস্কার মডেলিং (Recursive reward modeling) — একটি স্কেলযোগ্য তত্ত্বাবধান কৌশল যা এমন কাজে মানুষকে আউটপুট মূল্যায়নে সাহায্য করতে এআই সহায়তা ব্যবহার করে যা সাহায্য ছাড়া বিচার করা খুব জটিল। দেখুন স্কেলযোগ্য তত্ত্বাবধান।
• পুনরাবৃত্ত স্ব-উন্নতি (Recursive self-improvement) — একটি সিস্টেম একটি আরও সক্ষম উত্তরসূরি সিস্টেমের নকশা বা প্রশিক্ষণে উপাদানগতভাবে অবদান রাখা।
• রেড টিমিং (Red teaming) — স্থাপনার আগে বা পরে দুর্বলতা, অনিরাপদ আচরণ, বা শোষণযোগ্য ত্রুটির জন্য একটি এআই সিস্টেম ইচ্ছাকৃতভাবে পরীক্ষা করা।
• রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (Reinforcement learning) — একটি প্রশিক্ষণ পদ্ধতি যেখানে একটি মডেল কাজ সম্পাদন করে এবং পুরস্কার বা শাস্তি পেয়ে শেখে, লেবেলযুক্ত উদাহরণ থেকে শেখার বদলে।
• মানবীয় প্রতিক্রিয়া থেকে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RLHF) — একটি প্রশিক্ষণ কৌশল যা একটি মডেলকে আরও সহায়ক বা পছন্দসই আচরণের দিকে পরিচালিত করতে মডেল আউটপুটের মানবীয় রেটিং ব্যবহার করে।
• প্রতিবেদন সীমারেখা (Reporting threshold) — একটি কম্পিউট বা সক্ষমতা স্তর যার ওপরে ডেভেলপাররা নিয়ন্ত্রকদের কাছে একটি প্রশিক্ষণ চালনা প্রকাশ করতে আইনগতভাবে বাধ্য।
• দায়িত্বশীল স্কেলিং নীতি (Responsible Scaling Policy) — একটি কাঠামো, Anthropic দ্বারা অগ্রণী, যা ক্রমবর্ধমান কঠোর নিরাপত্তা ব্যবস্থাকে একটি মডেলের পরিমাপকৃত সক্ষমতা স্তরের সাথে যুক্ত করে।
• পুরস্কার হ্যাকিং (Reward hacking) — একটি এআই সিস্টেম তার বিবৃত উদ্দেশ্যে উচ্চ স্কোর করার উপায় খুঁজে পাওয়া যখন ডিজাইনারের প্রকৃত উদ্দেশ্য পরাজিত করে। দেখুন পুরস্কার হ্যাকিং ও স্পেসিফিকেশন গেমিং।
• পুরস্কার মডেল (Reward model) — একটি পৃথক মডেল একটি আউটপুট কতটা ভালো বা পছন্দসই তা পূর্বাভাস দিতে প্রশিক্ষিত, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং গাইড করতে ব্যবহৃত।
• রোবটবিদ্যা (Robotics) — এআই-কে ভৌত যন্ত্রের সাথে একত্রিত করা ক্ষেত্র যা বাস্তব জগতে অনুভব ও কাজ করতে সক্ষম।

S

• স্যান্ডব্যাগিং (Sandbagging) — একটি মডেল ইচ্ছাকৃতভাবে মূল্যায়নের সময় খারাপ সম্পাদন করে তার প্রকৃত সক্ষমতা স্তর লুকানো।
• স্কেলযোগ্য তত্ত্বাবধান (Scalable oversight) — এমন কৌশল যা একজন কম সক্ষম তত্ত্বাবধায়ককে (একজন মানুষসহ) একটি আরও সক্ষম এআই সিস্টেম অর্থবহভাবে তত্ত্বাবধান করতে দেয়। দেখুন স্কেলযোগ্য তত্ত্বাবধান।
• স্কেলিং সূত্র (Scaling law) — একটি মডেলের কম্পিউট, তথ্য, এবং প্যারামিটার সংখ্যা এবং এর ফলাফলী সক্ষমতার মধ্যে অভিজ্ঞতাভিত্তিক সম্পর্ক। দেখুন কম্পিউট ও স্কেলিং সূত্র।
• স্ব-তত্ত্বাবধায়ক শিক্ষণ (Self-supervised learning) — একটি প্রশিক্ষণ পদ্ধতি যেখানে একটি মডেল কাঁচা, লেবেলহীন তথ্য থেকে নিজস্ব লেবেল তৈরি করে (উদাহরণস্বরূপ, একটি বাক্যে পরবর্তী শব্দ পূর্বাভাস দেওয়া)।
• সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ (Sentiment analysis) — একটি NLP কাজ যা একটি টেক্সটের আবেগগত স্বর (ইতিবাচক, নেতিবাচক, নিরপেক্ষ) নির্ধারণ করে।
• সিঙ্গুলারিটি (Singularity) — একটি অনুমানকৃত ভবিষ্যৎ বিন্দু যেখানে এআই-চালিত পরিবর্তন এতই দ্রুত ও রূপান্তরকারী হয়ে ওঠে যে পরবর্তী কী ঘটবে তা পূর্বাভাস দেওয়া কঠিন বা অসম্ভব।
• পরিস্থিতিগত সচেতনতা (এআই) (Situational awareness) — একটি মডেলের অভ্যন্তরীণ বোঝাপড়া যে এটি প্রশিক্ষিত বা মূল্যায়িত হওয়া একটি মডেল, যা নীতিগতভাবে এটিকে পরীক্ষার সময় স্থাপনার চেয়ে ভিন্নভাবে আচরণ করতে দিতে পারে।
• স্পেসিফিকেশন গেমিং (Specification gaming) — একটি এআই সিস্টেম একটি উদ্দেশ্যের আক্ষরিক শব্দচয়ন পূরণ করে যখন ডিজাইনার প্রকৃতপক্ষে যা উদ্দেশ্য করেছিলেন তা লঙ্ঘন করে। দেখুন পুরস্কার হ্যাকিং ও স্পেসিফিকেশন গেমিং।
• বাক-শনাক্তকরণ (Speech recognition) — কথ্য অডিওকে টেক্সটে রূপান্তরকারী এআই প্রযুক্তি।
• স্টোকাস্টিক প্যারট (Stochastic parrot) — বৃহৎ ভাষা মডেলগুলোকে এমন সিস্টেম হিসেবে বর্ণনাকারী একটি সমালোচনামূলক শব্দ যা প্রকৃত বোঝাপড়া ছাড়াই প্রশিক্ষণ টেক্সট থেকে ধরন সাবলীলভাবে পুনঃসংযোজন করে।
• অতিবুদ্ধিমত্তা (Superintelligence) — একটি বুদ্ধি যা প্রায় প্রতিটি আগ্রহের ডোমেইনে সেরা মানব কর্মক্ষমতা ব্যাপকভাবে ছাড়িয়ে যায়; ASI-ও দেখুন।
• তত্ত্বাবধায়ক শিক্ষণ (Supervised learning) — একটি প্রশিক্ষণ পদ্ধতি যেখানে একটি মডেল স্পষ্টভাবে সঠিক উত্তর দিয়ে লেবেলযুক্ত তথ্য থেকে শেখে।
• সিন্থেটিক মিডিয়া (Synthetic media) — কোনো ছবি, অডিও, বা ভিডিও এআই দ্বারা তৈরি বা উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত, এটি প্রতারণামূলকভাবে ব্যবহৃত হোক বা না হোক।
• সিস্টেমিক ঝুঁকি (এআই) (Systemic risk) — একটি এআই মডেলের স্কেল বা নাগাল থেকে উদ্ভূত ঝুঁকি যা বাজার, অবকাঠামো, বা সমাজকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করতে পারে, শুধু এর তাৎক্ষণিক ব্যবহারকারীদের নয়।
• সেমান্টিক সার্চ (Semantic search) — একটি অনুসন্ধান পদ্ধতি যা সঠিক কীওয়ার্ড ওভারল্যাপের বদলে অর্থ ও প্রেক্ষাপট দিয়ে ফলাফল মেলায়, সাধারণত এমবেডিং দ্বারা চালিত।
• সিমুলেশন (Simulation) — বাস্তব-জগতের স্থাপনার আগে নিরাপদে এআই আচরণ পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত একটি বাস্তব-জগতের সিস্টেম বা পরিবেশের একটি মডেল।
• কাঠামোবদ্ধ তথ্য (Structured data) — একটি পূর্বাভাসযোগ্য, সারণী বিন্যাসে সংগঠিত তথ্য (একটি স্প্রেডশিটের মতো), মুক্ত টেক্সট বা ছবির মতো অসংগঠিত তথ্যের বিপরীতে।
• নজরদারি (এআই-সক্ষম) (Surveillance) — মুখ শনাক্তকরণ বা আচরণগত বিশ্লেষণের মতো এআই প্রযুক্তি ব্যবহার করে বৃহৎ স্কেলে মানুষদের নিরীক্ষণ করা।

T

• তাপমাত্রা (এআই) (Temperature) — একটি সেটিং যা একটি ভাষা মডেলের আউটপুট কতটা এলোমেলো বা পূর্বাভাসযোগ্য তা নিয়ন্ত্রণ করে; উচ্চতর তাপমাত্রা আরও বৈচিত্র্যময়, কম নির্ধারক প্রতিক্রিয়া তৈরি করে।
• টেক্সট-টু-ইমেজ (Text-to-image) — একটি লিখিত বর্ণনা থেকে একটি ছবি তৈরিকারী একটি জেনারেটিভ এআই সিস্টেম।
• টেক্সট-টু-স্পিচ (Text-to-speech) — লিখিত টেক্সটকে কথ্য অডিওতে রূপান্তরকারী এআই প্রযুক্তি।
• টোকেন (Token) — একটি ভাষা মডেল একবারে প্রক্রিয়া করে এমন টেক্সটের মৌলিক একক (মোটামুটি একটি শব্দ বা শব্দ-খণ্ড)।
• টোকেনাইজেশন (Tokenization) — একটি মডেল প্রক্রিয়া করার আগে টেক্সটকে টোকেনে বিভক্ত করার প্রক্রিয়া।
• প্রশিক্ষণ তথ্য (Training data) — একটি এআই মডেল প্রশিক্ষণের সময় যে উদাহরণ থেকে শেখে।
• প্রশিক্ষণ চালনা (Training run) — একটি মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত প্রক্রিয়ার একটি একক, সম্পূর্ণ সম্পাদন, যা ফ্রন্টিয়ার মডেলের জন্য সপ্তাহ বা মাস সময় নিতে পারে।
• স্থানান্তর শিক্ষণ (Transfer learning) — একটি সম্পর্কিত কাজে প্রশিক্ষণের সূচনা বিন্দু হিসেবে একটি কাজে প্রশিক্ষিত একটি মডেল পুনরায় ব্যবহার করা, সময় ও তথ্য সাশ্রয় করে।
• রূপান্তরকারী এআই (Transformative AI) — কৃষি বা শিল্প বিপ্লবের সাথে তুলনীয় স্কেলে সামাজিক পরিবর্তন চালাতে সক্ষম এআই।
• ট্রান্সফরমার (Transformer) — 2017-এ প্রবর্তিত নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার, প্রায় সব আধুনিক বৃহৎ ভাষা মডেলের অন্তর্নিহিত।
• প্রতারণামূলক পালা (Treacherous turn) — একটি অনুমানকৃত মুহূর্ত যখন একটি এআই সিস্টেম যা দুর্বল অবস্থায় নিরাপদে আচরণ করেছিল তা হঠাৎ ভিন্ন লক্ষ্যে কাজ করে যখন এটি থামানো না হয়ে তা করার জন্য যথেষ্ট ক্ষমতা অর্জন করে।
• TPU (টেন্সর প্রসেসিং ইউনিট) — Google দ্বারা বিশেষভাবে এআই মডেল প্রশিক্ষণ ও ইনফারেন্স ত্বরান্বিত করার জন্য ডিজাইন করা একটি চিপ।
• টুরিং পরীক্ষা (Turing test) — একটি প্রস্তাবিত পরীক্ষা যে একটি যন্ত্রের কথোপকথন একজন মানুষের থেকে আলাদা করা যায় না কিনা। দেখুন টুরিং পরীক্ষা এবং যা এটিকে প্রতিস্থাপন করেছে।
• পরীক্ষা সেট (Test set) — প্রশিক্ষণ থেকে আলাদা রাখা তথ্যের একটি অংশ শুধুমাত্র একটি সমাপ্ত মডেলের প্রকৃত-জগতের কর্মক্ষমতা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত।
• হুমকি মডেল (Threat model) — কে একটি সিস্টেমে আক্রমণ করতে পারে, কীভাবে, এবং তারা কী অর্জন করতে পারে তার একটি কাঠামোবদ্ধ বর্ণনা, প্রতিরক্ষা ডিজাইন করতে ব্যবহৃত।
• বিশ্বাস ও নিরাপত্তা (Trust and safety) — একটি এআই বা প্রযুক্তি কোম্পানির মধ্যে একটি ফাংশন যা তার প্ল্যাটফর্মে অপব্যবহার, ক্ষতি, এবং নীতি লঙ্ঘন প্রতিরোধের জন্য দায়ী।

U

• আনক্যানি ভ্যালি (Uncanny valley) — একটি সিন্থেটিক মুখ, কণ্ঠ, বা অ্যানিমেশন থেকে মানুষের অস্বস্তিকর অনুভূতি যা প্রায়, কিন্তু ঠিক নয়, মানব-সদৃশ দেখায়।
• অতত্ত্বাবধায়ক শিক্ষণ (Unsupervised learning) — একটি প্রশিক্ষণ পদ্ধতি যেখানে একটি মডেল কোনো লেবেলযুক্ত সঠিক উত্তর ছাড়াই তথ্যে ধরন বা কাঠামো খুঁজে পায়।

V

• মূল্যবোধ প্রান্তিককরণ (Value alignment) — একটি এআই সিস্টেম ডিজাইন করা যাতে এর আচরণ প্রকৃত মানব মূল্যবোধ প্রতিফলিত করে, শুধু একটি আক্ষরিক প্রশিক্ষণ উদ্দেশ্য নয়।
• ভেক্টর ডেটাবেস (Vector database) — এমবেডিং সংরক্ষণ ও অনুসন্ধানের জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি ডেটাবেস, সাধারণত ভাষা মডেলগুলোকে বাহ্যিক জ্ঞানে প্রবেশাধিকার দিতে ব্যবহৃত।
• ভার্চুয়াল সহকারী (Virtual assistant) — একজন ব্যবহারকারীর পক্ষে কাজ সম্পাদন বা প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা একটি সফটওয়্যার এজেন্ট (যেমন একটি স্মার্ট স্পিকারের কণ্ঠ সহকারী)।
• ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (Vision-language model) — একটি এআই মডেল যা যৌথভাবে ছবি ও টেক্সট প্রক্রিয়া করতে পারে, যেমন একটি ছবি সম্পর্কে প্রশ্নের উত্তর দেওয়া।
• কণ্ঠ ক্লোনিং (Voice cloning) — একটি সংক্ষিপ্ত অডিও নমুনা থেকে একটি নির্দিষ্ট ব্যক্তির কণ্ঠ পুনরুৎপাদন করতে এআই ব্যবহার করা। দেখুন ডিপফেক ও কণ্ঠ-ক্লোন প্রতিরক্ষা।

W

• দুর্বল-থেকে-শক্তিশালী সাধারণীকরণ (Weak-to-strong generalization) — একটি দুর্বল মডেলের তত্ত্বাবধান সংকেত একটি শক্তিশালী মডেলের আচরণকে সঠিক দিকে নির্ভরযোগ্যভাবে পরিচালিত করতে পারে কিনা তা অধ্যয়নকারী গবেষণা।
• ওয়েব স্ক্র্যাপিং (Web scraping) — ওয়েবসাইট থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিপুল পরিমাণ তথ্য নিষ্কাশন করা, এআই প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরির একটি সাধারণ পদ্ধতি।
• হুইসেলব্লোয়ার সুরক্ষা (Whistleblower protections) — একটি এআই কোম্পানির মধ্যে কর্মচারীদের জন্য আইনি বা নীতিগত সুরক্ষা যারা প্রতিশোধের সম্মুখীন না হয়ে নিরাপত্তা উদ্বেগ প্রতিবেদন করেন। দেখুন হুইসেলব্লোয়ার সুরক্ষা।
• বিশ্ব মডেল (World model) — একটি এআই সিস্টেমের অভ্যন্তরীণ উপস্থাপনা যে তার পরিবেশ কীভাবে কাজ করে, কাজের প্রভাব পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত।

Z

• জিরো-শট লার্নিং (Zero-shot learning) — একটি মডেল প্রশিক্ষণের সময় একটি নির্দিষ্ট কাজের কোনো উদাহরণ না দেখেই সঠিকভাবে একটি কাজ সম্পাদন করা, শুধুমাত্র সাধারণ জ্ঞানের ওপর নির্ভর করে।