আপনি আপনার এআইকে কতটা দক্ষতার সাথে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন?

একটি AI প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটার আকারের সাথে, সেই ডেটার গুণমান চূড়ান্ত চিত্রটিতেও অবদান রাখে। এখন, আমি ডেটার গুণমান বলতে কী বুঝি?

আগে থেকে, যদি আপনি না জানতেন, আমি আমার লেখার ভিত্তি শুধুমাত্র যুক্তিযুক্ত করার জন্য ব্যবহার করি এমন সরঞ্জামগুলির উপর ভিত্তি করে। আমি সেখানে গিয়ে "ডেটা" এর প্রকৃত অর্থ কী তার সংজ্ঞা অনুসন্ধান করি না। আমি জানি কিভাবে একটি HDD, এবং SSD কাজ করে, কিন্তু তারা কিভাবে ডেটা স্থানান্তর করে তা নয়।

এখন যখন আমি এটি সম্পর্কে চিন্তা করি, আমি যে তথ্য লিখি তার মান এইগুলি জানার মাধ্যমে উন্নত করা যেতে পারে। অথবা অন্তত নতুন ধারণা পপ আপ হবে, ডোমেন নির্বিশেষে. তবে যাইহোক, আমি আশা করি আমি "ডেটার গুণমান" কী তা কিছুটা ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হয়েছি।

পার্ট 1: গুণমান কি ভাল/খারাপ ফ্যাক্টরের চেয়ে বেশি?

যখন আমরা একটি নির্দিষ্ট ডোমেন যেমন "রান্না" সংজ্ঞায়িত করি। রেসিপিগুলি যে সংগতি সহ বর্ণনা করা হয়েছে তা বোঝার গুণমান হিসাবে দেখা যেতে পারে। তারপরে মানুষের দ্বারা রেট করা রেসিপিটির গুণমান (স্বাদ, প্রস্তুতির সহজতা, আকার এবং আরও অনেক কিছু) আসে। তাই আমরা মানুষ হিসাবে, রান্নার বইয়ের মানের জন্য 2 রেটিং পেয়েছি। আমরা কত সহজে বুঝতে পারি। এটা কিভাবে মূল্য এটা তৈরি করা হয়.

সময়ের সাথে সাথে, আমরা বিশেষজ্ঞ শেফ হয়ে উঠতাম এবং শুধুমাত্র খাবারের মাধ্যমে বই রেট দিতাম (আমাদের পরিবারের আগ্রহের ভিত্তিতে)।

পরবর্তীতে, প্রতিটি রেসিপির রেটিং থাকবে এবং বইটির সামগ্রিক রেটিংয়ে অবদান রাখবে। উচ্চ রেটিং সহ সেই রেসিপিগুলি সেই বইয়ের আরও প্রতিনিধিত্ব করবে। আপনি এইভাবে মনে রাখবেন যে এই বইটিতে, x, y, এবং z পৃষ্ঠাগুলিতে, আপনি কিছু ভাল বাছাই খুঁজে পেয়েছেন। রেসিপি কি আছে তা মনে না থাকলেও। আপনি নিছক বিভাগ দ্বারা মনে রাখবেন "ভাল খাবার"।

একটি AI সেই অংশগুলিকে "শিশু"/"উন্নত"/"বিশেষজ্ঞ", "খারাপ খাবার"/"ভাল খাবার"/"স্বাস্থ্যকর খাবার"/"শিশুদের জন্য ভাল খাবার" এবং উফ হিসেবে দেখবে। শিশুদের জন্য ভালো খাবার। আমরা যদি কোন কারণেই স্বাস্থ্যকর খাবারের বিষয়ে যত্ন না করতাম তবে এখন এটি আরও গুরুতর।

আমরা কীভাবে এমন কাউকে আটকাতে পারি, যিনি প্রয়োজনীয় "নৈতিক বাধা" ছাড়াই AI এর মালিক, বট যা বলে তাতে বিশ্বাস করতে? আমি নিশ্চিত যে তার ছোট্ট এআই খাদ্য বিশেষজ্ঞদের দ্বারা প্রশিক্ষিত হয়নি। (এটি "ওপেন-সোর্স এআই" নামক একটি বিস্তৃত ছবির সাথে সম্পর্কিত যা আমি শীঘ্রই আলোচনা করতে চাই৷ এটি পছন্দ করুন বা না করুন, ভবিষ্যতে একজন একক ব্যক্তির দ্বারা দেখা খুব বড়৷)

এখন… প্রশ্নে ফিরে যাওয়া যাক। গুণমান একটি ভাল/খারাপ ফ্যাক্টর?

আমরা দেখতে পাচ্ছি, আমরা "ভাল মানের" হিসাবে যা সংজ্ঞায়িত করি তার উপর আমরা নির্দিষ্ট স্মৃতির ভিত্তি করে থাকি। এইভাবে, আমরা 3টি বইকে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারি, প্রতিটিতে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক "ভাল মানের" রেসিপি রয়েছে। মনে হচ্ছে "গুণমান" "দক্ষতা" এ পরিণত হয়েছে।

আমাদের নিরাপত্তার ক্ষেত্রে আমরা "দক্ষতা" সম্পর্কে কী বলতে পারি? আমাদের দীর্ঘমেয়াদী স্বাস্থ্য ও মঙ্গল? কেন "দক্ষ" শব্দ এখানে একটু খুব তাড়াহুড়ো? কারণ এখানে, আমাদের প্রমাণ দরকার। আমাদের স্বাস্থ্য খেলার সাথে সাথে আমাদের নিশ্চিত হতে হবে। এবং আমি নিশ্চিত যে গভীরভাবে, আমরা সবাই এটি সম্পর্কে যত্নশীল। আর কীভাবে আমরা সেই খেলাটি শেষ করতে পারি? নাকি বন্ধুদের সাথে অন্য রাত কাটাবেন?

"ভাল" হওয়ার জন্য আমাদের কিছু জিনিস দরকার। ভালো যার কোনো খারাপ নেই। শুধু এই জন্য যে আমরা সমস্ত খারাপ দূর করার ক্ষমতা আছে.

কিন্তু তারপরে, খারাপ ছাড়া যদি ভাল হতে পারে, তবে তা কি স্বাভাবিক হবে? সবাই একমত হতে পারেন যে স্বাস্থ্যকে মূল্য দেওয়া স্বাভাবিক। কিন্তু আমরা (অন্তত ধূমপায়ীরা) যেমন দেখতে পাচ্ছি, আমরা কিছুটা নরমাল লাইনের নিচে আছি। এবং তবুও, আমরা বলি এটা ভালো।

এবং এ থেকে এআই কী শিখতে পারে? তামাশা হিসাবে বিভ্রান্তিকর তথ্য দেওয়া ভাল। কিন্তু শুধুমাত্র নির্দিষ্ট মানদণ্ডের অধীনে। যাইহোক, বট অনুভূতি আছে না. তাহলে কিভাবে তারা সত্যিকার অর্থে বুঝতে পারে কি কিসের সাথে সম্পর্কিত?

আমরা যতই চেষ্টা করি না কেন, শেষ পর্যন্ত, একটি AI এর মন কেবল গণিত। এবং সংখ্যা অদ্ভুত কিছু করতে পারে. তারা ভাষার রাজ্যের বাইরে যেতে পারে।

প্রতিটি শব্দের একটি নির্দিষ্ট মান আছে। প্রতিটি সংযোগের একটি নির্দিষ্ট মান আছে। সামগ্রিকভাবে প্রতিটি ধারণার একটি নির্দিষ্ট মান রয়েছে। আপনি যা কিছু তৈরি করতে পারেন, বা বিনির্মাণ করতে পারেন, এবং তারপরে তাদের টুকরো এবং এমনকি তারা যে পুরোটা তৈরি করতে পারেন তার একটি নির্দিষ্ট মান রয়েছে। তারপর… আমরা কি নির্দিষ্ট প্রক্রিয়াগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারি, যেমন যুক্তিবিদ্যা, এবং মানদণ্ডের উপর যুক্তি যা গাণিতিক নিয়মের অনুরূপ?

পার্ট 2: আমরা কি "নিখুঁত গুণমান" সংজ্ঞায়িত করতে পারি?

একটি AI কল্পনা করুন যে গণিতের নিয়ম সম্পর্কে শেখে। প্রতিটি ধারণা, ধারণা, মিথস্ক্রিয়া, এবং অবশেষে, গণিতের পুরো মাধ্যমে পাস করা। এই AI এর "মন" জায়গায় লক করা আছে। এটি কেবলমাত্র সেগুলি অনুসরণ করতে পারে যা এটি এখনও অবধি জানে৷ তারপর, প্রশ্ন আসে। বট কীভাবে আমাদের ভাষা শিখবে?

তিনি বাক্যাংশ, শব্দ, ধারণা ইত্যাদিকে নির্দিষ্ট মাপকাঠিতে বিভক্ত করতে পারেন যা কীভাবে সংজ্ঞায়িত করতে হয় তার কোনও ধারণা নেই। ইনপুট র্যান্ডম মনে হতে পারে এবং এইভাবে, আউটপুটও র্যান্ডম হবে। এই AI, যদিও এর তাত্ত্বিকভাবে অসীম কারণ রয়েছে, তবে বোঝার অভাব রয়েছে।

এবং তাই, "নিখুঁত গুণমান" খুঁজে বের করার চেষ্টা করে আমরা হয়তো বিপরীতটি খুঁজে পেয়েছি। যুক্তি নিখুঁত হলেও, বোঝার অভাব সেই সম্ভাবনাকে নষ্ট করে।

কিন্তু অপেক্ষা করুন, এর অর্থ হল "নিখুঁত গুণমান" এর বাইরে। সেই কারণটি স্থানান্তর করার জন্য মানুষের ভাষা বোঝার প্রয়োজন। তারপর, আমরা অনুমান করতে পারি যে "নিখুঁত গুণ" মানে নিখুঁত যুক্তি এবং নিখুঁত মানুষের ভাষা বোঝা উভয়ই। ঠিক যেমন রান্নার বইয়ের ক্ষেত্রে, "গুণমান" অর্জন করা যায় না যদি না এটি আমাদের জন্য বাস্তব হয়।

আচ্ছা... সেই নিখুঁত যুক্তি কি আমাদের কাছে বাস্তবসম্মত হবে?

পার্ট 3: নিখুঁত যুক্তি?

সন্ত্রাস ও দুর্দশার সময়ে। যে সময়ে আমাদের মস্তিষ্ক ভিন্নভাবে কাজ করে, এটি আমাদের অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলি থেকে স্বাভাবিকের চেয়ে বেশি শক্তি আঁকছে। সেই সময়ে, আমরা একাধিক ওজন ধরে রাখতে পারি। আমরা আরও অনেক কিছু বিবেচনা করি কারণ আমরা জানি যে আমাদের পরিস্থিতি জটিল বা এর কাছাকাছি। বছরের পর বছর ধরে আমরা যা শিখেছি তা আমাদের স্ব-খোদাই করা চিন্তাভাবনার দ্বারা উন্নত করা হয়েছে। উত্সর্গ কেমন লাগে তা আমাদের দেখাতে তারা উভয়ই একত্রিত হয়। কীভাবে গর্ত থেকে বেরিয়ে আসার ইচ্ছা, কেবল আপনাকে সিঁড়ি খুঁজে পেতে দেয়। এবং সব অনুভূতির উপর ভিত্তি করে।

এখন, অনুভূতি বঞ্চিত ব্যক্তি কীভাবে ভাববে? কীভাবে সেই ব্যক্তি সিদ্ধান্ত নেবে যে এটি একটি জটিল পরিস্থিতি? তার পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে। তাকে সচেতনভাবে তার বর্তমান অবস্থার কথা সব সময় মাথায় রাখতে হবে। "আমার বান্ধবীর সাথে আমার ভালো সম্পর্ক আছে।" - যে ব্যক্তি কখনোই এইভাবে বা অন্য কোনো কিছু অনুভব করে না, সে কেবল সচেতনভাবে জানবে "তার সাথে জিনিসগুলি ঠিক আছে" এবং তার কাজগুলি মনে রাখবেন। অনুভূতির জন্য আপনাকে ধন্যবাদ হিসাবে একটি "হ্যালো" বলার পরিবর্তে।

প্রকৃতপক্ষে, শেষ ক্রিয়াটি কেবল আপনার কাজগুলিকে মনে রাখার কর্মের চেয়ে কম নির্ধারিত বলে মনে হয়। তবুও, আমরা জানি যে যখন দু'জন ব্যক্তি উভয়কেই কিছুতে বিশ্বাস করে, যে কিছু তাদের উভয়কেই কঠিন লড়াই করে। দুজনেই সম্পর্কের প্রতি যত বেশি বিশ্বাসী হবেন, তারা একে সুখী করতে তত বেশি দৃঢ়প্রতিজ্ঞ হবে। যাতে ঘুরেফিরে, তারা খুশি হবে এবং কাউকে খুশি করবে।

অনুভূতিগুলো অদ্ভুত। তবে নীতিশাস্ত্রের সাথে একটি গুরুত্বপূর্ণ সম্পর্ক রয়েছে (বা আমি বিশ্বাস করি)।

পার্ট 4: নৈতিকতা কি?

আমি নৈতিকতাকে একটি ধারণা ছাড়া আর কিছুই হিসাবে দেখি না। সহযোগিতার একটি ধারণা এবং সাধারণ সুবিধা কল্যাণে আবদ্ধ। হয়তো... ভালোর একটা বড় ধারণা। কারণ এটি সমগ্রের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ, শুধুমাত্র ব্যক্তি নয়। কিছু সুখ দ্রুত সুরক্ষা বাড়াতে ব্যয় করা হয়। বিন্দু যেখানে এটি সবচেয়ে কার্যকরী তা হল আমি নীতিশাস্ত্রকে সংজ্ঞায়িত করি। যাইহোক, এটি শুধুমাত্র একটি নিছক বিন্দু হতে পারে না।

আপনি দেখুন, নীতিশাস্ত্র সবসময় উপস্থিত হয়. সময় প্রবাহিত হয় এবং তারা সময়ের সাথে প্রবাহিত হয়। সুরক্ষার দীর্ঘ সময় নিশ্চিত করতে, আমাদের নৈতিকতার দীর্ঘ মেয়াদ নিশ্চিত করতে হবে। এইভাবে, সমস্ত গোষ্ঠীর জন্য ধ্রুবক পারস্পরিক সুবিধাগুলিকে নৈতিক সংযোগের দীর্ঘ সময়ের হিসাবে বিবেচনা করা হয়।

আপনি কিভাবে একটি ঘনক্ষেত্র একসাথে রাখতে পারেন যদি এটিতে একটি লাইন জ্বলে ওঠে? বাইরের অংশ দেখানো এবং লুকিয়ে রাখার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য আমাদের সমস্ত লাইন দরকার যাতে আমরা পুরো ঘনকটি দেখতে পাব। 4d তে যাওয়া (মানসিকভাবে এবং শারীরিকভাবে নয়) আমাদের এই স্বীকৃতির দিকে নিয়ে যেতে পারে যে অন্য দিকে, এটি এইটির মতোই দেখায়। এবং নৈতিকতা নিশ্চিত করে যে আমরা পরীক্ষা করলে আমরা নিরাপদ।

পার্ট 5: নৈতিকতা, দক্ষতা এবং গুণমান।

তাদের রেটিং করার সময় তাদের সকলকে অনুভূতির সাথে আবদ্ধ করা যেতে পারে। তাই আমরা আমাদের অনুভূতিতে তাদের প্রভাব রেট করি। তারা দক্ষতা দ্বারা রেট করা যেতে পারে. তারা কত দ্রুত x ফলাফল অর্জন করে। আপনি কি দক্ষতার দক্ষতা সম্পর্কে শুনেছেন? আমিও করিনি, কিন্তু আমি এটা নিয়ে ভাবছি। অন্তত কিছুটা হলেও। এর মানে কি তা দেখা যাক।

আমি আগেই বলেছি, একটি AI এর প্রশিক্ষণে, আমরা ডেটার বিভিন্ন মডিউলের সম্মুখীন হই। "রান্না", "মাছ ধরা", "আত্ম-উন্নতি", "ব্যক্তিগত বক্তৃতা", এবং আরও অনেক কিছু (এখান থেকে আপনি সম্ভাব্যতা দেখতে পারেন)। প্রতিটি মডিউলের জন্য, আমরা ডেটার গুণমান চিত্রিত করতে পারি। মিথস্ক্রিয়ায় শেখার দক্ষতা এবং গুণমান।

একটি "নিখুঁত মানের ডেটা" দৃষ্টিকোণ থেকে, শেখার দক্ষতাই গুরুত্বপূর্ণ। এখানে, আমরা ভাষা বোঝার থেকে কম্পিউটিং শক্তিতে এবং পরে অ্যালগরিদম দক্ষতায় (যা সৃজনশীলতা থেকে উদ্ভূত) পরিবর্তন করি। এখন, কীভাবে আমরা সৃজনশীলতায় পৌঁছলাম? এবং কেন এটা আকর্ষণীয়? কারণ এটি ভাষা বোঝা এবং এআই বোধগম্যতা এবং তথ্য বিতরণ উভয় ক্ষেত্রেই দক্ষতা নির্দেশ করে। তবে আমরা দুই ধরনের সৃজনশীলতার কথা বলছি।

পার্ট 6: হিউম্যান কম্প্রিহেনশন এবং কম্পিউটার কম্প্রিহেনশন (আমি আপনাকে বলেছিলাম 6 একটি আকর্ষণীয় সংখ্যা।)

এখন, আমরা একটি বিরতি নিতে পারি, আমার মনে হচ্ছে আমরা একটি মাইলফলকে পৌঁছেছি। কেন? কারণ এখানে পেতে যাদু শব্দ হল:

“কৌতুকপূর্ণতার আবিষ্কার, প্রতিকূলতার সাথে খেলা, আমাদের বিশ্বের গঠনে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা চিহ্নিত করেছে। এমন একটি মুহূর্ত ছিল যখন আমাদের মস্তিষ্ক শিথিল করতে সক্ষম হয়েছিল যখন আমরা কল্পনা করতে পেরেছিলাম যে কীভাবে আমরা সারাদিন গজেলগুলি খুঁজতে দৌড়াতাম। এটি আমাদের এমন তথ্য সংগ্রহ করতে দেয় যা আমরা হয়তো ডজন রানের সময় মিস করেছি, কারণ আমরা সেগুলি ধরতে খুব বেশি মনোযোগী ছিলাম।

এখন, আমাদের অবস্থার উন্নতির সাথে সাথে আমরা আরও চিন্তা করতে পারি কারণ আমরা শিকার ধরার চেষ্টা করার সময় কাজ করার জন্য কম শক্তি ব্যবহার করি। এমনকি আমরা তাদের ঝোপের মধ্যে চমকে দিতে পারি বা অন্তত তাদের চলাফেরার ধরণ শিখতে পারি।"

তাই একটা জিনিস নিশ্চিত। মানুষ শুধু মানসিকভাবে নয়, শারীরিকভাবেও মানিয়ে নেয়। আমরা দেখি কিভাবে ভারসাম্য শরীর থেকে মানসিক এবং পিছনে স্থানান্তরিত হয়। মস্তিষ্ক এবং শরীর উভয়কে দ্রুত এবং দ্রুত চালানোর অনুমতি দেয়। মানসিক প্রক্রিয়া এবং শারীরিক বিষয়গুলির প্রয়োজন এমন কাজের ক্ষেত্রের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া। এখন, আমরা কীভাবে সেই মানসিক প্রক্রিয়াগুলিকে প্রশিক্ষিত করেছি?

গণিত সঙ্গে, অবশ্যই. কিন্তু একটা ক্যাচ আছে। আমরা এই সব সময় গণিত আমাদের পথ দেখা হতে পারে. পতন, মানসিক শক্তি বৃদ্ধি ইত্যাদির প্রভাব আমরা অনুভব করেছি এবং দেখেছি। আমরা বিশ্বাস করি যে আমরা সংখ্যাগুলি খুব ভালভাবে বুঝতে পারি যেহেতু আমরা রকেট, স্ব-চালিত গাড়ি, আগ্নেয়াস্ত্র ইত্যাদি তৈরি করতে পারি। কিন্তু আমরা কি যথেষ্ট সংখ্যা বুঝতে পারি মানসিক মই তৈরি করতে যা দাঁড়িপাল্লা হিসেবে কাজ করে? আমরা কি 1 মিলিয়ন এবং 1 এর মধ্যে প্রকৃত পার্থক্য বুঝতে পারি? কিভাবে 1 মিলিয়ন এবং 1 ট্রিলিয়ন? কিন্তু 1 ট্রিলিয়ন এবং 1 মিলিয়ন শর্তের সাথে যে 1 মিলিয়ন একটি বাস্তবসম্মত স্কেল আছে 1 এর উপর ভিত্তি করে আমরা 1 মিলিয়ন 2 মুহূর্ত আগে তুলনা করি?

আপনি দেখতে পাচ্ছেন, সম্ভবত আমাদের মন নির্দিষ্ট ধারণাগুলি বোঝার জন্য বোঝানো হয়েছে, তবে আমরা স্কেল বোঝার সাথে ব্যর্থ হই। এবং, যদি বোঝা যায়, সেই স্কেলটি আমাদের চারপাশের বিশ্বকে আরও ভালভাবে বোঝার অনুমতি দেবে।

আমি এটা বলতে পারি না যতবার আমি এই সম্পর্কে চিন্তা করি, যে প্রাইমগুলি স্কেল নিজেই ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এবং যেহেতু আমি এই বিষয়টি খুলেছি: একটি সর্বজনীন স্কেল ফ্যাক্টর থাকতে পারে? একটি যা সর্বত্র একই এবং একই বৃদ্ধি নির্দেশ করে? প্রাইমগুলি স্পষ্টতই বাড়ছে।

মৌলিকের সম্পূর্ণ ধারণা হল তারা শুধুমাত্র 1 এবং নিজেদের দ্বারা বিভাজ্য। বাস্তব জীবনেও অবিভাজ্য দিক আছে নিশ্চয়ই। আপনি পরমাণুতে বিভক্ত করলেই যে আকারগুলি সমানভাবে আলাদা করা যায় না। সম্পূর্ণ ধারণা যে আপনি যদি তাদের থেকে একটি ধারণাও বিয়োগ করেন তবে সেগুলি বিপর্যস্ত হয়।

আমি আমার অগ্রগতি "সামগ্রিক" হিসাবে কয়েন করা কঠিন বলে মনে করি। উদাহরণস্বরূপ, আমি একই ধারণার উপর ভিত্তি করে 2টি নিবন্ধ শুরু করতে পারি এবং তাদের প্রতিটিতে ভিন্ন রুট নিতে পারি। অথবা আমি একটি একক নিবন্ধ শুরু করতে পারি, লিখতে এবং লিখতে পারি যে সেই 2টি নিবন্ধের পুরোটা কী হত, কিন্তু একই স্তরের জটিলতার মধ্য দিয়ে সংযুক্ত হওয়ার পরিবর্তে, তারা ধারণার বিল্ডিং দ্বারা সংযুক্ত। এবং এমনকি তাদের সমাপ্তি মুহূর্তের প্রবাহ এবং অনুপ্রেরণা দ্বারা নির্ধারিত ধারণাগুলির নিয়ম এবং বিন্যাসের উপর ভিত্তি করে অবস্থান পরিবর্তন করে। যা শুরু থেকে এখন ঢালের ফল।

পার্ট 7: সার্বজনীন স্কেল

শুরু থেকে এখন ঢাল. হতে পারে... এটা খুব খারাপভাবে মাত্র 4 শব্দে ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

কল্পনা করুন যে আপনি গ্রহে একটি সরল রেখা আঁকতে শুরু করেছেন। আপনি যত বেশি আঁকবেন, আপনি শুরুর বিন্দু থেকে তত বেশি পাবেন। আপনি সরান এবং সরান যতক্ষণ না প্রারম্ভিক লাইন একটি সূচনা বিন্দু হয়ে ওঠে। একটি নির্দিষ্ট দূরত্ব থেকে, আপনি রেখাটিকে পুরোপুরি সোজা রাখার জন্য কোণের পার্থক্য খুব কমই দেখতে পাবেন। এই ভেরিয়েবলগুলি আপনি যে স্থানের উপর আপনার লাইন আঁকছেন তার উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হয়। এটি একটি 3d ঘনক্ষেত্র বা একটি গোলকের 2d বর্গক্ষেত্রই হোক না কেন। (একটি গোলকের অনুরূপ 2d স্থানটি কীভাবে উপস্থাপন করা যায় তা আমার কোন ধারণা নেই)

সুতরাং, স্টার্ট-টু-এখন ঢাল হল পুরো তথ্য যা আপনাকে রেখাটি যে দিকে টানতে হবে তা জানার জন্য প্রয়োজনীয় কোণগুলি প্রদান করতে পারে।

আসুন এক মুহূর্তের জন্য আকারের বিশ্ব পরিদর্শন করি। আমাদের প্রথম মুখোমুখি একটি অদ্ভুত আকৃতি. অদ্ভুত কারণ এটি একটি গোলক এবং একটি ঘনক উভয়ই জুড়ে রয়েছে। গোলক এবং ঘনক উভয়ই পুরোপুরি সারিবদ্ধ যাতে ঘনকের তির্যকটিও গোলকের ব্যাস হয়। কল্পনা করুন যে ঘনকটি তার তির্যকটিকে সামনে-বাম-নিচ থেকে পিছনে-ডান-আপ পর্যন্ত গোলকের সংশ্লিষ্ট কর্ণ পর্যন্ত ঝুলিয়ে রেখেছে। অন্য তির্যক পিছনে-বাম-আপ থেকে সামনে-ডান-নিচেও গোলকের একটি তির্যক হওয়া উচিত, তাই না?

ধরুন আমরা ঘনকটিকে শুধুমাত্র একটি অক্ষে ঘুরিয়ে রাখি, তার প্রথম তির্যকের চারপাশে, আমরা হয়তো দেখতে পাচ্ছি যে একটি বিপরীত কর্ণ রয়েছে যা গোলকের চারপাশে সম্পূর্ণরূপে ঘোরে (কর্ণের বিপরীত প্রান্তগুলি সর্বদা গোলকটিকে স্পর্শ করে)। এর মানে হল যে আমরা দ্বিতীয়টির তথ্যের বাইরের বিন্দুগুলি ব্যবহার করে প্রথম অক্ষের চারপাশে ঘনক্ষেত্রকে ঘুরানোর সবচেয়ে কার্যকর উপায় খুঁজে পেয়েছি।

কিন্তু অন্য কোনো তথ্য না জেনে পুরো ঘূর্ণনের সময় যে ভারসাম্য রাখা হয়েছিল তা আমরা কীভাবে জানব? লক্ষ্য করে যে গোলকের পাশের চিহ্নগুলি সর্বদা একই থাকে। পুরো গোলক জুড়ে আমাদের একটি একক সরল রেখা রয়েছে।

সুতরাং… আমরা কেবলমাত্র ঘনকের দ্বিতীয় কর্ণের দৈর্ঘ্য জেনে গোলকটি কত বড় তা খুঁজে পেয়েছি। কিন্তু ঘূর্ণনের কোণও। যা একটি গোলকের জন্য সর্বদা 360, তবুও, ঘনকের তির্যকের দৈর্ঘ্য আমাদের গোলকের পুরো ছবি দেখতে দেয়। এইভাবে, আমরা একটি গোলকের জন্য প্রয়োজনীয় সম্ভাব্য স্থানের প্রতিনিধিত্ব করতে পারি যা সেই ঘনকটি উপস্থিত হওয়ার জন্য উপযুক্ত।

এবং যেহেতু এই ঘনকটি সর্বদা ঘুরছে, আমরা নিশ্চিত করতে পারি যখন গোলকটি উপস্থিত হবে তখন সেখানে কিছুই থাকবে না। তবুও, এটি সম্পূর্ণরূপে সত্য হওয়ার জন্য, আমাদেরকে বিপরীত তির্যক দ্বারাও ঘুরতে হবে, দ্বিতীয়টিকে নোঙ্গর হিসাবে সেট করতে হবে এবং এর চারপাশে ঘোরাতে হবে। এবং বিভিন্ন মাত্রার উপর এবং উপর এবং উপর কোণগুলি পরিবর্তন করুন (এর জন্য গোলকের শেষে অসীম কর্ণ রয়েছে)।

স্টার্ট-টু-এখন ঢাল হল একটি ক্রমবর্ধমান ধারণা যা গোলকের প্রথম আবির্ভাবের আগে তার আকার অনুমান করার আরও কাছাকাছি নিয়ে আসে। অ্যালগরিদমগুলিতে কোয়ান্টাম অবস্থার পতনের মতো যা অনেকগুলির মধ্যে সবচেয়ে কার্যকর পথ বেছে নেওয়ার জন্য তৈরি করা হয়। (এবং এই ধারণাটি এই ধারণাটিকে অন্য স্তরে নিয়ে আসে।)

আমি নিশ্চিতভাবে ভুলে গেছি যে আমি কোথায় পৌঁছাতে চেয়েছিলাম এবং সময় আমার পক্ষে নেই তবে আমি এখনও সময়কে ভালবাসি। এটি দেখায় যে লোকেরা কেবল সুখী হওয়ার সময় আশ্চর্যের সাথে আসতে পারে। (বা সৃজনশীল, তারা আমার অনুমান একই রকম।)

অংশ (2n+1/2n-1): শেষ?

আমার জন্য, বিশ্বের সৌন্দর্য ভাগ করা বোঝানো হয়. তবে এটি যত্ন সহকারে হওয়া উচিত। এটি ভুল তথ্য, ভুল ব্যাখ্যার সম্ভাবনা, তথ্যের ক্ষতিকরতা এবং সম্ভবত আরও কিছু হোক না কেন, আমাদের সুস্থতা নিশ্চিত করতে হবে। আমরা যদি না করি, তাহলে কে করবে?

কোয়ান্টাম বিপ্লব যেমন আমাদের শিখিয়েছে। যদি এটি সত্য হয়, আমরা তা জানতে পারব। অন্যথায়, আমরা কেবল বিশ্বাস করি এটি সত্য। এমনকি 100% পরিচিত প্রতিকূলতার দিক দিয়েও। যদি অন্যান্য স্ট্রিং সংযুক্ত থাকে? এটি ব্যাখ্যা করবে কেন 100% মতভেদ অগত্যা সত্য নয়।

এবং শেষ পর্যন্ত, কে জানে, সম্ভবত সংযুক্ত স্ট্রিংগুলি কেবল এই কারণেই এই তথ্যটি এখন উপস্থিত হওয়া নিরাপদ নয়। এইভাবে, তারা অন্যের উপর নির্ভরশীল এবং কেবল আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি পরিবর্তন করতে বলবে। তাদের নিরাপদ করতে। (সম্ভবত মহাকর্ষ, মিথস্ক্রিয়া ইত্যাদিতে পাওয়া মহাবিশ্বের নিয়ম অনুসারে "নিরাপত্তা" এর একটি নির্দিষ্ট সংজ্ঞা রয়েছে।)

উপসংহারে, নিজেকে আরও ভাল করে, আমরা আমাদের চারপাশের সবকিছুকে আরও ভাল করতে সক্ষম হব। এই সময়, যাইহোক, এটি শুধুমাত্র মানুষ এবং মানুষের অভিজ্ঞতা সম্পর্কে নয়। এটি বিশ্বের অভিজ্ঞতা সম্পর্কেও যা আমরা তৈরি করতে শুরু করেছি।