Black Box AI কি? কোন কাজে Black Box AI ব্যবহার করা হয়?
আজকের প্রযুক্তিনির্ভর বিশ্বে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হয়ে উঠেছে। স্মার্টফোনে ফেস আনলক থেকে শুরু করে অনলাইন কেনাকাটার রিকমেন্ডেশন, এমনকি হাসপাতালের রোগ নির্ণয়ে — AI আমাদের জীবনের নানা ক্ষেত্রে প্রভাব ফেলছে। তবে এই অগ্রগতির মাঝেও একটি ধোঁয়াশা তৈরি হয়েছে — সেটি হলো Blackbox AI। এটি এমন একধরনের এআই যার সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়া আমরা বুঝতে পারি না, অথচ এর ফলাফল ব্যবহার করি।
Blackbox AI বলতে কী বোঝায়?
"Blackbox" শব্দটি এসেছে এমন একটি ধারণা থেকে যেখানে কিছু একটা কাজ করছে, আমরা ফলাফল পাচ্ছি, কিন্তু ভেতরে কীভাবে কাজটা হলো — তা আমাদের অজানা।
একজন ব্যবহারকারী হিসেবে আমরা হয়তো দেখলাম, AI একটা সিদ্ধান্ত দিল, কিন্তু সেটি কেন বা কীভাবে দিল, তা আমাদের পক্ষে বোঝা কঠিন।
Blackbox AI ঠিক তেমনই — এটি এমন একধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা, যা নিজে থেকে শিখে সিদ্ধান্ত নেয়, কিন্তু সেই সিদ্ধান্ত গ্রহণের পদ্ধতি মানুষ সহজে ব্যাখ্যা করতে পারে না।
সাধারণ AI বনাম Blackbox AI
সব AI কিন্তু Blackbox নয়। কিছু AI মডেল থাকে যেগুলোর সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়া ব্যাখ্যা করা সহজ (যেমন: Decision Tree বা Rule-based System)।
এগুলোকে বলা হয় Whitebox AI। আপনি যদি এই AI কে বলেন, “তুমি কেন এই সিদ্ধান্ত নিলে?” — সে ধাপে ধাপে বুঝিয়ে দিতে পারবে।
কিন্তু Blackbox AI, বিশেষ করে ডিপ লার্নিং (Deep Learning) ভিত্তিক মডেল, যেমন নিউরাল নেটওয়ার্ক, মানুষের মস্তিষ্কের অনুকরণে এত জটিলভাবে কাজ করে যে তার ভিতরের কাজ বোঝা কঠিন হয়ে পড়ে।
Blackbox AI কীভাবে কাজ করে?
Blackbox AI মূলত বিশাল পরিমাণ ডেটা নিয়ে কাজ করে। এটি ডেটার মধ্যে থাকা প্যাটার্ন (pattern) বা সম্পর্ক খুঁজে বের করে সিদ্ধান্ত নেয়। উদাহরণ হিসেবে ধরুন, আপনি হাজার হাজার চেহারার ছবি দিয়ে বললেন: "এইগুলো মানুষের মুখ, এইগুলো না।" AI সেই অনুযায়ী শেখে।
সমস্যা হয় তখন, যখন সে নতুন কোনো ছবি দেখে বলে “এটা মানুষ”, কিন্তু আমরা বুঝতে পারি না ঠিক কোন বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে সে এমন বলল। হয়তো চোখের আকৃতি, হয়তো আলোর ছায়া — আমরা ঠিক জানি না।
এই অজানা অংশটাই Blackbox।
Blackbox AI কোথায় ব্যবহৃত হচ্ছে?
বর্তমানে নানা গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রে Blackbox AI ব্যবহার হচ্ছে, যেমন:
১. ব্যাংকিং ও অর্থনীতি
লোন অনুমোদনের ক্ষেত্রে AI ব্যবহার করে গ্রাহকের আর্থিক ইতিহাস, সামাজিক প্রোফাইল ইত্যাদি বিশ্লেষণ করে বলে দিতে পারে: "এই গ্রাহক ঝুঁকিপূর্ণ কি না।"
২. স্বাস্থ্যসেবা
রোগ নির্ণয়ে (যেমন: ক্যানসার চেনা) অনেক সময় ছবি বিশ্লেষণ করে AI সিদ্ধান্ত দেয়, যা ডাক্তারদের সহায়তা করে। তবে সমস্যা হলো, AI বলল রোগ আছে, কিন্তু কেন আছে — সেটা বুঝতে না পারলে ঝুঁকি থেকে যায়।
৩. আইন ও বিচার
মুখ চেনার সফটওয়্যার বা অপরাধ প্রবণতা বিশ্লেষণে Blackbox AI ব্যবহৃত হচ্ছে, যদিও এটি অনেক সময় পক্ষপাতদুষ্ট সিদ্ধান্ত দিতে পারে।
৪. চাকরির রিক্রুটমেন্ট
বড় কোম্পানিগুলো CV স্ক্রিন করার জন্য AI ব্যবহার করে। AI দেখে নেয় কাদের নেওয়া উচিত — কিন্তু যদি সে অতীতের পক্ষপাত নিয়ে শেখে, তবে তা সমান সুযোগ নষ্ট করতে পারে।
৫. ভোক্তা বাজার ও বিজ্ঞাপন
আপনি কী কিনবেন, কী দেখবেন, কী পছন্দ করবেন — সব বিশ্লেষণ করছে AI। Netflix বা Amazon এর সুপারিশ সিস্টেম তারই উদাহরণ।
Blackbox AI-এর সুবিধা
উচ্চ ক্ষমতা: Blackbox AI অনেক বড় ডেটার মধ্য থেকে এমন সম্পর্ক বের করতে পারে, যা মানুষের চোখে পড়ত না।
স্বয়ংক্রিয়তা: একবার শেখানো হলে এটি নতুন পরিস্থিতিতেও ভালো সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
সময়সাশ্রয়: চিকিৎসা, আর্থিক বিশ্লেষণ বা নিরাপত্তা ইত্যাদিতে দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।
সমস্যা ও চ্যালেঞ্জ
ব্যাখ্যার অভাব:
আমরা জানি না AI কেন এমন সিদ্ধান্ত নিল — এটা ঝুঁকিপূর্ণ, বিশেষ করে স্বাস্থ্য বা বিচার ব্যবস্থায়।
পক্ষপাত:
AI যদি পক্ষপাতদুষ্ট ডেটা থেকে শেখে, তবে তার সিদ্ধান্তও পক্ষপাতদুষ্ট হবে।
নৈতিকতা ও স্বচ্ছতার সংকট:
একটি এলগরিদম যদি কাউকে চাকরি না পাওয়ার কারণ হয়, তবে তার ব্যাখ্যা পাওয়া প্রয়োজন। সেটা না হলে স্বচ্ছতা থাকে না।
ব্যাখ্যাযোগ্যতা: কেন "Explainable AI" প্রয়োজন?
Explainable AI (XAI) একটি গবেষণার শাখা যা AI-এর সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়া মানুষের কাছে ব্যাখ্যাযোগ্য করে তোলার চেষ্টা করে।
যেমনঃ
একজন ডাক্তার যদি AI দেখে বলে “রোগ আছে”, তখন ডাক্তার জানতে চায় AI কোন উপসর্গ বা প্যাটার্ন দেখে এটা বলেছে।
একজন বিচারক জানতে চাইবেন AI কোন ডেটার ভিত্তিতে বলল, অভিযুক্ত ব্যক্তি আবার অপরাধ করতে পারে।
এই ব্যাখ্যা না থাকলে AI-এর ওপর অন্ধভাবে নির্ভর করা বিপজ্জনক।
সমাধানের পথ: Blackbox AI-কে কিভাবে ব্যাখ্যা করা যায়?
🔍 মডেল ইন্টারপ্রেটেশন টুল:
LIME, SHAP এর মতো টুল ব্যবহার করে অনেক সময় আমরা জানতে পারি কোন ফিচার AI-এর সিদ্ধান্তে প্রভাব ফেলেছে।
🔍 হাইব্রিড মডেল:
কিছু বিশেষ ক্ষেত্রে ব্যাখ্যাযোগ্য ও জটিল মডেল একসাথে ব্যবহার করা হয়, যাতে কার্যকারিতা ও স্বচ্ছতা দুটোই বজায় থাকে।
🔍 মানব পর্যবেক্ষণ:
AI-এর সিদ্ধান্ত চূড়ান্ত নয় — মানুষকে শেষ সিদ্ধান্ত নেওয়ার অধিকার দিতে হবে।
উপসংহার
Blackbox AI আমাদের সামনে নতুন সুযোগ ও সম্ভাবনার দুয়ার খুলে দিয়েছে। কিন্তু সেই সাথে নিয়ে এসেছে দায়িত্ব। আমরা যেন না-জেনে এমন কোনো প্রযুক্তির ওপর নির্ভর না করি, যার ভিতরের কাজ আমরা বুঝি না।
ভবিষ্যতে AI হয়তো আমাদের জীবনের আরও গভীরে প্রবেশ করবে — চিকিৎসা, আইন, শিক্ষা সব জায়গায়। তাই আমাদের দরকার এমন AI, যাকে শুধু দক্ষ নয়, বরং বিশ্বস্ত ও স্বচ্ছ হতে হবে।
