মানবজাতি জ্ঞান তৈরি করতে শিখেছে, কিন্তু বোঝাপড়া (understanding) передавать করতে শেখেনি

আজ মানবজাতির কাছে তথ্যের যে প্রবেশাধিকার রয়েছে, তা ইতিপূর্বে কখনো ছিল না।

কার্যত যেকোনো ব্যক্তি মাত্র কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে কোয়ান্টাম পদার্থবিদ্যার পাঠ্যপুস্তক, বিশ্বের সেরা বিশ্ববিদ্যালয়গুলোর লেকচার, প্রোগ্রামিং ডকুমেন্টেশন, জিনতত্ত্বের বৈজ্ঞানিক গবেষণাপত্র, অর্থনীতি, ইতিহাস, প্রকৌশল বা চিকিৎসার কোর্স খুঁজে পেতে পারে।

এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আবির্ভাবের সাথে সাথে এই তথ্যের বেশিরভাগ অংশ নিজে খোঁজার প্রয়োজনীয়তাও দূর হয়ে গেছে। আপনি কেবল একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারেন এবং উত্তর পেতে পারেন।

মনে হতে পারে যে আমরা জ্ঞান প্রাপ্তির সমস্যার সমাধান করেছি।

কিন্তু আমরা এর চেয়ে অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যার সমাধান করিনি।

তথ্য প্রাপ্তি মানেই বোঝাপড়া প্রাপ্তি নয়।

আপনি কাউকে অত্যন্ত মূল্যবান তথ্য সম্বলিত সম্পূর্ণ নিখুঁত বৈজ্ঞানিক পাঠ দিতে পারেন, এবং তাকে কার্যত কিছুই বোঝাতে পারবেন না।

কারণ তথ্য বোঝার জন্য ব্যক্তিকে ইতিমধ্যে কিছু না কিছু বুঝতে হবে।

আর এখানেই আধুনিক জ্ঞান স্থানান্তর ব্যবস্থার অন্যতম মৌলিক সমস্যা নিহিত রয়েছে।

ধারণা (Concept) — বোঝাপড়ার প্রাথমিক একক

আমরা শব্দ, পৃষ্ঠা, বই, লেকচার, অধ্যয়নের ঘণ্টা, ডেটার গিগাবাইটের মাধ্যমে তথ্য পরিমাপ করতে অভ্যস্ত।

কিন্তু মানব চিন্তন পদ্ধতি আলাদাভাবে কাজ করে।

আমরা আমাদের মধ্যে বই সংরক্ষণ করি না।

আমরা ধারণা (Concepts) তৈরি করি।

ধারণা হলো একটি সম্পূর্ণ অর্থবহ একক, যা একজন ব্যক্তি চিনতে, মানসিকভাবে পুনরুদ্ধার করতে এবং পরবর্তী কিছু বোঝার জন্য ব্যবহার করতে সক্ষম।

উদাহরণস্বরূপ, "চাপ" (pressure) শব্দটি নিজে থেকেই কোনো জ্ঞান নয়।

একজন ব্যক্তির কাছে এর পেছনে রয়েছে স্কুলের সংজ্ঞা যা সে প্রায় ভুগে গেছে।

একজন প্রকৌশলীর কাছে — ভৌত মডেলের একটি সম্পূর্ণ ব্যবস্থা।

একজন প্লাম্বারের কাছে — এর সাথে ব্যবহারিক অভিজ্ঞতাও রয়েছে: জল কীভাবে আচরণ করে, পাইপের ব্যাস পরিবর্তন হলে কী ঘটে, সিস্টেম কেন শব্দ করে, সমস্যা কোথায় দেখা দেয়।

শব্দটি একটি।

এর পেছনের ধারণাগুলো আলাদা।

এবং বিপরীতভাবে: একজন ব্যক্তি গৃহীত বৈজ্ঞানিক শব্দটি একেবারেই না জেনেও কোনো নির্দিষ্ট ধারণা পুরোপুরি বুঝতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, সে বোঝে যে ফলাফল খুব বড় হয়ে গেলে সিস্টেমটি নিজেই প্রভাব কমাতে পারে, এবং ফলাফল খুব ছোট হয়ে গেলে তা বাড়াতে পারে।

সে ইতিমধ্যে মেকানিজমটি বোঝে।

হতে পারে সে কেবল জানে না যে "নেতিবাচক ফিডব্যাক" (negative feedback) নামে কোনো শব্দ বিদ্যমান।

তাই শব্দ এবং ধারণা এক জিনিস নয়।

শব্দ হলো একটি নির্দেশক (pointer)।

ধারণা হলো যা একজন ব্যক্তির মাথায় সেই নির্দেশকের পেছনে উন্মোচিত হয়।

এই পার্থক্যটি ছোট মনে হতে পারে, তবে এটি শিক্ষার প্রতি দৃষ্টিভঙ্গি সম্পূর্ণরূপে বদলে দেয়।

মানুষ রৈখিকভাবে জ্ঞান সঞ্চয় করে না

শিক্ষাকে তথ্য দিয়ে মাথা পূরণ করার ধারাবাহিক প্রক্রিয়া হিসেবে দেখা খুবই আদিম।

অন্য কিছু ঘটে।

একজন ব্যক্তি ইতিমধ্যে বিদ্যমান ধারণাগুলোর মাধ্যমে একটি নতুন ধারণা আয়ত্ত করে।

প্রথমে একটি জটিল ধারণাকে লম্বা করে ব্যাখ্যা করতে হয় — উদাহরণ, সাদৃশ্য এবং পরিচিত ঘটনার মাধ্যমে।

তারপর ব্যক্তিটি এটি বুঝতে পারে।

এর পরে পুরো কাঠামোটিকে একটি সংক্ষিপ্ত নামে প্যাক করা যেতে পারে।

এখন এটি বলাই যথেষ্ট:

"নেতিবাচক ফিডব্যাক"

— এবং ব্যক্তির মাথায় তার ইতিমধ্যে পরিচিত মডেলটি উন্মোচিত হয়।

তথ্যের বেশ কয়েকটি অনুচ্ছেদ দুটি শব্দে পরিণত হয়েছে।

তবে আরও গুরুত্বপূর্ণ আরেকটি জিনিস ঘটেছে।

নতুন ধারণাটি এখন পরবর্তী ধারণাগুলো বোঝার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

তাই শেখার প্রক্রিয়াটি এমন দেখায় না:

জ্ঞান + জ্ঞান + জ্ঞান + জ্ঞান।

বরამ এমন:

বুঝলাম → সংকুচিত করলাম → পুনর ব্যবহার করলাম → এর মাধ্যমে আরও জটিল কিছু বুঝলাম → আবার সংকুচিত করলাম।

মানুষ ক্রমাগত নিজের চিন্তার ভাষাকে পুনর্গঠিত করে।

এই সিস্টেমটি যত সমৃদ্ধ হবে, একটি সংক্ষিপ্ত বার্তার মাধ্যমে তত বেশি জটিল তথ্য স্থানান্তর করা সম্ভব হবে।

একটি বাক্য, যা একজন ব্যক্তির কাছে সম্পূর্ণ অর্থহীন, অন্য ব্যক্তিকে কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে বিশাল পরিমাণ জ্ঞান দিতে পারে।

ঠিক এই কারণেই দুজন মানুষ একই বৈজ্ঞানিক প্রবন্ধ পড়তে পারে এবং এর থেকে সম্পূর্ণ ভিন্ন পরিমাণে তথ্য পেতে পারে।

তথ্য স্থানান্তরের অর্থ বোঝাপড়ার স্থানান্তর নয়

এই বাক্যটি কল্পনা করা যাক:

আধুনিক সিস্টেমগুলো শিক্ষার্থীর জ্ঞানীয় লোড (cognitive load) এবং পূর্বশর্তগুলো (prerequisites) বিবেচনা করে অভিযোজিত শেখার পথ (adaptive learning paths) তৈরি করতে নলেজ ট্রেসিং (knowledge tracing)-এর সাথে নলেজ গ্রাফ (knowledge graphs) ব্যবহার করে।

কোনো বিশেষজ্ঞের জন্য এটি বেশ স্বাভাবিক এবং সংক্ষিপ্ত একটি সূত্র হতে পারে।

অসংখ্য মানুষের কাছে এটি তথ্য আবর্জনা (information garbage)।

এই কারণে নয় যে তারা ধারণাটি বুঝতে অক্ষম।

বরং এই কারণে যে বার্তাটি এমন ধারণাগুলোর মাধ্যমে এনকোড করা হয়েছে যা এখনও তাদের মাথায় নেই।

প্রায় একই ধারণা অন্যভাবে প্রকাশ করা যেত:

কম্পিউটার ধীরে ধীরে নির্ধারণ করতে পারে যে একজন ব্যক্তি ইতিমধ্যে কী বোঝে, তার এখনও কী জ্ঞান প্রয়োজন এবং তাকে এক সাথে খুব বেশি নতুন জিনিস শিখতে বাধ্য না করার জন্য কোন ক্রমে সেগুলো দেওয়া সবচেয়ে ভালো।

এখন বার্তাটি সম্পূর্ণ ভিন্ন শ্রোতাদের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য হয়ে উঠেছে।

তথ্যের সারমর্ম প্রায় একই রয়েছে।

এটি এনকোডিংয়ের পদ্ধতি পরিবর্তন হয়েছে।

এবং এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ নীতি প্রণয়ন করতে দেয়:

একটি ভালো ব্যাখ্যা কেবল প্রেরক কী জানে তা দিয়ে নির্ধারিত হয় না। এটি প্রাপক ইতিমধ্যে কী জানে তা দ্বারা নির্ধারিত হয়।

সার্বিকভাবে ভালো ব্যাখ্যার অস্তিত্বই নাও থাকতে পারে।

বৈজ্ঞানিক জ্ঞান ক্রমবর্ধমানভাবে সংকুচিত হচ্ছে

যেকোনো ক্ষেত্রের বিকাশের সাথে সাথে নিজস্ব ভাষার উদ্ভব হয়।

এটি প্রয়োজনীয়।

বিশেষজ্ঞদের জন্য প্রতিবার শুরু থেকে মৌলিক ধারণাগুলো ব্যাখ্যা করা অর্থহীন। জটিল কাঠামো নাম পায় এবং চিন্তার নতুন বিল্ডিং ব্লকে রূপান্তরিত হয়।

একটি শব্দ ব্যাখ্যার একটি পৃষ্ঠার স্থলাভিষিক্ত হতে শুরু করে।

এটি তথ্যের অত্যন্ত কার্যকর সংকোচন (compression)।

কিন্তু এর একটি মূল্য আছে।

এই ধরনের শব্দ ডিকোড করার জন্য, ব্যক্তির কাছে আগে থেকেই সংশ্লিষ্ট ধারণা থাকতে হবে।

অতএব, প্রতিটি উন্নত ক্ষেত্র ধীরে ধীরে নিজস্ব ডিকোডার তৈরি করে।

পদার্থবিদরা পদার্থবিদদের বোঝেন।

জীববিজ্ঞানীরা — জীববিজ্ঞানীদের।

অর্থনীতিবিদরা — অর্থনীতিবিদদের।

প্রোগ্রামাররা — প্রোগ্রামারদের।

শৃঙ্খলার সীমানায় এই সমস্যাটি বিশেষভাবে লক্ষণীয় হয়ে ওঠে।

একজন উচ্চ দক্ষ বিশেষজ্ঞ প্রতিবেশী ক্ষেত্র থেকে একটি কাজ খুলতে পারেন এবং দেখতে পারেন যে পাঠ্যের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ তার কাছে কার্যত বোধগম্য নয়।

তিনি প্রতিটি আলাদা শব্দ পড়তে জানেন।

কিন্তু এর পেছনের ধারণাগুলো ডিকোড করতে জানেন না।

একটি বৈপরীত্য দেখা দেয়।

মানবজাতি ক্রমশ বেশি জানতে পারছে, কিন্তু একজন ব্যক্তির পক্ষে মানবজাতির সমস্ত জ্ঞান অর্জন করা ক্রমশ কঠিন হয়ে উঠছে।

আধুনিক শিক্ষা ভুল সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করছে

ঐতিহ্যগত শিক্ষা সাধারণত বিষয় দিয়ে শুরু হয়।

এই হলো পাঠ্যক্রম।

এই হলো বিষয়ের ক্রম।

এই হলো প্রথম সেমিস্টার।

এই হলো দ্বিতীয়টি।

এই হলো পাঠ্যতালিকার তালিকা।

আর তারপর সম্পূর্ণ ভিন্ন হাজার হাজার মানুষকে এই রুট দিয়ে নিয়ে যাওয়ার চেষ্টা করা হয়।

কিন্তু এই মানুষগুলোর মাথা আলাদা।

একজন ইতিমধ্যে প্রয়োজনীয় ধারণার অর্ধেক জানে।

আরেকজনের কয়েকটি মৌলিক ধারণা নেই।

তৃতীয়জন ধারণাটি নিজে খুব ভালোভাবে বোঝে, কিন্তু পেশাদার শব্দটি জানে না।

চতুর্থজন শব্দটি জানে এবং সংজ্ঞাটি পুনরাবৃত্তি করতে সক্ষম, কিন্তু এর পেছনের ধারণাটি আসলে নেই।

পঞ্চম ব্যক্তিটি কেবল একটি নির্দিষ্ট দক্ষতার জন্যই এসেছে, যার জন্য কোর্সের ৮০% কখনই প্রয়োজন হবে না।

আমরা মানুষকে পাঠ্যক্রমের সাথে মানিয়ে নেওয়ার চেষ্টা করছি।

এর উল্টোটা করা বেশি যৌক্তিক।

বিষয় দিয়ে শুরু করা উচিত নয়। লক্ষ্য দিয়ে শুরু করা উচিত

ধরা যাক, একজন ব্যক্তি কিছু দক্ষতা অর্জন করতে চান।

"প্রোগ্রামিং শেখা" নয়।

বরং, উদাহরণস্বরূপ:

নিজের ব্যবসার জন্য স্বাধীনভাবে সহজ ডিজিটাল টুল তৈরি করতে শেখা।

এটি কাজের একটি সম্পূর্ণ ভিন্ন রূপ।

এখন জিজ্ঞাসা করা যেতে পারে:

এই নির্দিষ্ট ব্যক্তির এই দক্ষতা অর্জনের জন্য আসলে কী বোঝা দরকার?

তিনি ইতিমধ্যে কী বোঝেন?

কোন ধারণাগুলো অনুপস্থিত?

প্রথাগতভাবে অধ্যয়ন করা জিনিসগুলোর মধ্যে কোনটিকে আধুনিক প্রযুক্তি ইতিমধ্যে অপ্রয়োজনীয় করে তুলেছে?

তার জন্য কেবল ওপর ওপর (superficially) জানা কী যথেষ্ট?

গভীরভাবে কী বোঝা দরকার?

কোন মধ্যবর্তী ধারণাগুলো পুরোপুরি এড়িয়ে যাওয়া যেতে পারে?

এবং হঠাৎ দেখা যায় যে হাজারটি প্রচলিত জ্ঞানের একক দৈর্ঘ্যের পথটি দুই শোতে নামিয়ে আনা যেতে পারে।

ফলাফল খারাপ না করেই।

বরং সেই তথ্য সরিয়ে দিয়ে যা বর্তমান প্রযুক্তিগত বিশ্বে প্রদত্ত লক্ষ্যের জন্য এই নির্দিষ্ট ব্যক্তির প্রয়োজন নেই।

প্রযুক্তি ক্রমাগত পুরানো বাধ্যতামূলক জ্ঞান ধ্বংস করে দিচ্ছে

ব্যক্তিগত কম্পিউটারের প্রথম দিকে, একজন মানুষকে সত্যিই win কমান্ড দিয়ে গ্রাফিকাল শেল চালু করা শেখাতে হতো।

এটি বোঝানো প্রয়োজন ছিল যে উইন্ডো, আইকন, ডাবল ক্লিক কী।

আজ বিপুল সংখ্যক মানুষের এই জ্ঞানের কখনই প্রয়োজন হবে না।

প্রযুক্তি জটিলতার সংশ্লিষ্ট স্তরটিকে লুকিয়ে রেখেছে।

কিন্তু শিক্ষার ক্ষেত্রে রয়েছে এক বিশাল জড়তা।

আমরা ঐতিহাসিকভাবে উদ্ভূত শৃঙ্খলার ওপর ভিত্তি করে প্রোগ্রাম তৈরি করে চলেছি:

D বুঝতে হলে প্রথমে A অধ্যয়ন কর, তারপর B, তারপর C।

যদিও আধুনিক বিশ্ব ইতিমধ্যে অনুমতি দিতে পারে:

A → D।

অথবা একেবারে:

D।

এআই-এর কারণে এখন এটি বিশেষভাবে দ্রুত ঘটছে।

পাঁচ বছর আগে যা একটি প্রয়োজনীয় পেশাদার দক্ষতা ছিল, তা আগামীকাল একটি বুদ্ধিমান সিস্টেমের অভ্যন্তরীণ প্রযুক্তিগত বিবরণে পরিণত হতে পারে।

অতএব, বাধ্যতামূলক ধারণার শৃঙ্খল স্থির হতে পারে না।

এটি ক্রমাগত পর্যালোচনা করা উচিত।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শেখার একটি ভিন্ন আর্কিটেকচার সম্ভব করে তোলে

আধুনিক এআই সিস্টেমের আবির্ভাবের আগে, এই উপায়ে জ্ঞান স্থানান্তরকে ব্যক্তিগতকরণ করা কার্যত অসম্ভব ছিল।

পাঠ্যপুস্তকের লেখককে পাঠের একটি সংস্করণ লিখতে হয়।

শিক্ষক শ্রোতাদের সাথে ব্যাখ্যাটিকে কিছুটা মানিয়ে নিতে পারেন, কিন্তু শত শত শিক্ষার্থীর প্রত্যেকের জ্ঞানের সঠিক মডেল শারীরিকভাবে ক্রমাগত বজায় রাখতে সক্ষম নন।

এআই অন্যভাবে কাজ করতে সক্ষম।

সিস্টেমটি ধীরে ধীরে নির্দিষ্ট ব্যক্তির ধারণার একটি জীবন্ত মডেল তৈরি করতে পারে।

শুধু তা নয়:

গণিত জানে — ৭২%।

বরং:

এই ধারণাটি ভালোভাবে বোঝে; এটি ব্যবহার করে, কিন্তু মেকানিজম বোঝে না; এটি অন্য নামে জানে; এখানে প্রয়োজনীয় কার্যকারণ সম্পর্ক (causal link) অনুপস্থিত; এই শব্দটি ব্যক্তির কাছে অপরিচিত, যদিও ধারণাটি নিজেই তার কাছে পরিষ্কার।

এর পরে ব্যাখ্যার কাজটি গণনাযোগ্য (computable) হয়ে ওঠে।

রয়েছে:

ব্যক্তির লক্ষ্য;

তার বর্তমান ধারণার সিস্টেম;

মানব জ্ঞানের বিশাল গ্রাফ;

আধুনিক প্রযুক্তিগত সুযোগ।

পরিবর্তনের ন্যূনতম শৃঙ্খল খুঁজে বের করা প্রয়োজন, যা ব্যক্তিকে তার বর্তমান অবস্থা থেকে প্রয়োজনীয় ক্ষমতায় নিয়ে যাবে।

শেখার সময়কে নয়, বরং ন্যূনতম করতে হবে

আমরা সাধারণত জিজ্ঞাসা করি:

এই কোর্সটি দ্রুত কীভাবে ব্যাখ্যা করা যায়?

এটি একটি গৌণ প্রশ্ন।

প্রথমটি হওয়া উচিত:

কেন একজন মানুষকে এই পুরো কোর্সটি পড়তে হবে?

যদি প্রোগ্রামে এক হাজার ধারণা থাকে, এবং কোনো নির্দিষ্ট ব্যক্তির লক্ষ্যের জন্য একশোটি প্রয়োজন হয়, তবে এক হাজারের অধ্যয়ন ত্বরান্বিত করা ভালো অপ্টিমাইজেশান নয়।

প্রথমে নয়শো ফেলে দিতে হবে।

বাকি একশোর মধ্যে কিছু অংশ ব্যক্তি ইতিমধ্যে জানে।

কিছুকে আরও সাধারণ মডেল দিয়ে প্রতিস্থাপন করা যেতে পারে।

কিছুকে কেবল চিহ্নিত করা যথেষ্ট: "জেনে রাখো যে এমন একটি ক্ষেত্র বিদ্যমান এবং কখন এর কাছে যেতে হবে।"

কিছুকে সত্যিই গভীরভাবে বোঝা দরকার।

তারপরেই ব্যাখ্যা অপ্টিমাইজ করা অর্থপূর্ণ হয়।

আমরা মানব মস্তিষ্ককে বিশ গুণ দ্রুত শিখতে বাধ্য করতে পারি না।

কিন্তু কখনও কখনও আমরা যা শেখার সত্যিই প্রয়োজন তার পরিমাণ বিশ গুণ কমাতে পারি।

এটি মানব উন্নয়নের গতি বাড়ানোর একটি মৌলিকভাবে ভিন্ন উপায়।

একই সাথে, ন্যূনতম পথ সবার আলাদা হয়

ধরা যাক, কোনো ব্যক্তিকে একটি নির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা ব্যাখ্যা করা দরকার।

কোনো প্রকৌশলীর জন্য এটিকে গাণিতিকভাবে ব্যাখ্যা করা সহজ।

প্রোগ্রামারের জন্য — প্রোগ্রামের অবস্থা এবং ফিডব্যাক লুপের মাধ্যমে।

উদ্যোক্তার জন্য — দাম এবং চাহিদার পরিবর্তনের মাধ্যমে।

প্লাম্বারের জন্য — চাপ এবং ভালভের মাধ্যমে।

এগুলো চারটি আলাদা ধারণা নয়।

এটি যথেষ্ট কাছাকাছি অভ্যন্তরীণ মডেলে পৌঁছানোর চারটি ভিন্ন উপায়।

বোঝাপড়া উদ্ভূত হওয়ার পরে, এটি বলা যেতে পারে:

সাধারণ ফর্মে এটিকে এভাবে বলা হয়।

এখন পেশাদার শব্দটি অজানা শব্দ রইল না।

এটি ইতিমধ্যে বিদ্যমান ধারণার একটি সংকুচিত নির্দেশক হয়ে উঠেছে।

পরবর্তী ব্যাখ্যাটি ইতিমধ্যেই এর মাধ্যমে তৈরি করা যেতে পারে।

অতএব, শেখার সিস্টেমটি ব্যক্তির সাথে সাথে ক্রমাগত পরিবর্তিত হওয়া উচিত।

আজ তার যে ব্যাখ্যা প্রয়োজন, তা ছয় মাস পরে বিরক্তিকরভাবে আদিম হয়ে উঠবে।

তার অভ্যন্তরীণ ডिकोডার পরিবর্তিত হয়েছে।

এর মানে হলো সিস্টেমের ভাষাও পরিবর্তন হওয়া উচিত।

প্রথমে মানুষকে শেখা শেখানো দরকার

কিন্তু যেকোনো প্রযুক্তির চেয়েও গভীর একটি সমস্যা রয়েছে।

বিপুল সংখ্যক মানুষ বোঝেই না যে শেখার মুহূর্তে আসলে কী ঘটে।

ব্যক্তি কোর্সে আসে।

লেকচার শোনে।

কোনো এক মুহূর্তে যা ঘটছে তা বোঝা বন্ধ করে দেয়।

শুনতে থাকে।

পরবর্তী ব্যাখ্যাগুলো ইতিমধ্যেই না-বোঝা ধারণার ওপর তৈরি হয়।

বিশ মিনিটে তিনটি ধারণা বোধগম্য হয় না।

এক ঘণ্টায় — অর্ধেক উপাদান।

এবং ব্যক্তি সিদ্ধান্ত নেয়:

"আমি যথেষ্ট বুদ্ধিমান নই।"

যদিও সমস্যার প্রযুক্তিগত বিবরণ সম্পূর্ণ আলাদা হতে পারে:

বোঝার শৃঙ্খলে একটি নোড অনুপস্থিত রয়েছে।

সম্ভবত, শিক্ষক এমন একটি শব্দ ব্যবহার করেছেন যা আগে থেকেই পরিচিত ধরে নেওয়া হয়েছে।

সম্ভবত, কার্যকারণ সম্পর্কটি বাদ দিয়েছেন।

সম্ভবত, এমন একটি বিমূর্ততা ব্যবহার করেছেন যা নির্দিষ্ট ব্যক্তির জন্য প্রথমে একটি উদাহরণের মাধ্যমে দেখানো সহজ ছিল।

সম্ভবত, পুরো মধ্যবর্তী উপাদানটি তার কাজের জন্য মোটেও প্রয়োজন নেই।

অতএব, প্রথম যে দক্ষতাগুলোর মধ্যে একটি মানুষকে শেখাতে হবে, তা হলো — নিজের না-বোঝার রোগনির্ণয় (diagnosing one's own incomprehension)।

এটি নয়:

আমি পদার্থবিদ্যা বুঝি না।

বরং:

এই ব্যাখ্যায় আমি A এবং B বুঝি, কিন্তু বুঝি না কেন B থেকে C আসে।

অথবা:

আমি জানি না শব্দ X এর অর্থ কী।

অথবা:

মেকানিজমটি আমার কাছে স্পষ্ট, কিন্তু আমি বুঝি না কেন এটি এখানে প্রয়োগ করা হয়েছে।

না-বোঝা ব্যক্তিটির মূল্যায়ন হওয়া বন্ধ করে দেয়।

এটি ধারণার শৃঙ্খলে একটি নির্দিষ্ট প্রযুক্তিগত ত্রুটি হয়ে ওঠে, যা খুঁজে বের করে দূর করা যেতে পারে।

এর অর্থই হলো শেখা শেখা।

এআই বুদ্ধিবৃত্তিক ব্যবধান বাড়াতেও পারে এবং কমাতে পারে

এখানে আরেকটি সমস্যা দেখা দেয়।

আমরা প্রায়শই ধরে নিই যে সবার জন্য উপলব্ধ এআই বুদ্ধিবৃত্তিকভাবে মানুষকে সমান করবে।

এটি অগত্যা সত্য নয়।

একই মডেলে সমান প্রবেশাধিকার সহ দুজন মানুষের কথা কল্পনা করুন।

প্রথম ব্যক্তি এটি এভাবে ব্যবহার করে:

করো।

এআই করে।

ব্যক্তি ফলাফল পায়।

দ্বিতীয় ব্যক্তি:

কেন এমন হলো? এখানে কী বিকল্প বিদ্যমান? আমি কী বুঝতে পারছি না? এটি কোন সাধারণ নীতির সাথে মিল রয়েছে? এটি আর কোথায় প্রয়োগ করা হয়? আমরা এখন কোন অনুমানগুলো নীরব থেকে মেনে নিয়েছি?

এআই উত্তর দেয়।

উত্তর নতুন প্রশ্ন জন্ম দেয়।

নতুন উত্তর নতুন ধারণা তৈরি করে।

নতুন ধারণাগুলো ব্যক্তিকে এমন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার অনুমতি দেয় যা আগে তার মাথায় আসতেই পারত না।

একটি ইতিবাচক ফিডব্যাক লুপ (positive feedback) তৈরি হয়:

বোঝাপড়া → শক্তিশালী প্রশ্ন → এআই-এর শক্তিশালী ব্যবহার → নতুন বোঝাপড়া → আরও শক্তিশালী প্রশ্ন।

তাই এআই-এ সমান প্রবেশাধিকার সম্পূর্ণ ভিন্ন ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে।

একজন ব্যক্তির প্রধানত উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি পায়।

অন্যজনের সাথে সাথে ব্যক্তি নিজেও বৃদ্ধি পায়।

এবং তাদের মধ্যকার ব্যবধান কমতে পারে না, বরং দ্রুত বৃদ্ধি পেতে পারে।

এই ক্ষেত্রে এআই বুদ্ধিবৃত্তিক বিচ্ছুরণের অ্যামপ্লিফায়ার হয়ে ওঠে।

ফলাফলের জটিলতা আর মানুষের জটিলতা নির্দেশ করে না

মানবজাতির জন্য এটি একটি নতুন অবস্থা।

আগে তুলনামূলকভাবে একটি শক্তিশালী সম্পর্ক ছিল:

আরও জটিল জিনিস তৈরি করতে হলে, মানুষকে নিজেই আরও বেশি দক্ষ হতে হতো।

এআই ধীরে ধীরে এই সম্পর্কটি ভেঙে দিচ্ছে।

একজন ব্যক্তি প্রোগ্রামিং প্রায় না বুঝেই একটি সফ্টওয়্যার পণ্য তৈরি করতে পারে।

সংশ্লিষ্ট বিশ্লেষণের পদ্ধতি আয়ত্ত না করেই একটি জটিল বিশ্লেষণাত্মক প্রতিবেদন পেতে পারে।

এমন প্রক্রিয়া পরিচালনা করতে পারে যার অভ্যন্তরীণ গঠন সে খুব একটা বোঝে না।

এটি অগত্যা খারাপ নয়।

কিন্তু একটি মৌলিক পার্থক্য দেখা দেয়:

মানুষ দ্বারা উৎপাদিত ফলাফলের জটিলতা ≠ মানুষের নিজস্ব বুদ্ধিবৃত্তিক জটিলতা।

এআই থেকে এর ভেতরে থাকা প্রায় সমস্ত জটিলতা আমদানি করে বুদ্ধিবৃত্তিকভাবে জটিল পণ্যের একটি বিশাল পরিমাণ তৈরি করা যেতে পারে।

অতএব, উৎপাদনশীলতাকে মানব উন্নয়নের পর্যাপ্ত সূচক হিসেবে বিবেচনা করা যাবে না।

অন্য একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে হবে:

এই কাজটি সম্পন্ন করার পর মানুষের মাথায় কী পরিবর্তিত হয়েছে?

তবে প্রতিটি কাজকে পাঠে পরিণত করা যাবে না

এখান থেকে একটি ভুল সিদ্ধান্তে পৌঁছানো সহজ:

এর মানে হলো এআই-এর উচিত প্রতিবার মানুষকে নিজের মতো করে ভাবতে বাধ্য করা এবং সে যা করে তা সবকিছু তাকে ব্যাখ্যা করা।

এটি বুদ্ধিবৃত্তিক অটোমেশনের অর্থকেই ধ্বংস করে দেবে।

মানবিক মনোযোগ সীমিত।

মানুষকে সে যে প্রতিটি টুল ব্যবহার করে তার অভ্যন্তরীণ কাঠوم অধ্যয়ন করতে বাধ্য করা যাবে না।

ঠিক এই কারণেই ন্যূনতম প্রয়োজনীয় ধারণার ধারণাটি কেন্দ্রীয় হয়ে ওঠে।

সিস্টেমের আলাদা করার ক্ষমতা থাকা উচিত:

এটি মানুষের বোঝা দরকার;

এটি সম্পর্কে শুধু জানা যথেষ্ট যে এটি বিদ্যমান;

এটি কেবল একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতি তৈরি হলেই প্রয়োজন হবে;

এটি সম্পূর্ণভাবে মেশিনে স্থানান্তর করা যেতে পারে।

লক্ষ্য মানুষের জ্ঞানকে সর্বাধিক করা নয়।

লক্ষ্য হলো — ন্যূনতম জ্ঞানীয় খরচে বোঝাপড়া এবং কাজ করার তার ক্ষমতাকে সর্বাধিক করা।

ধারণাটি চূড়ান্ত তথ্যের একক হয়ে ওঠে

এ থেকে একটি আর্কিটেকচারাল নীতির উদ্ভব হয়।

কোনো প্রবন্ধ নয়।

কোনো বই নয়।

কোনো পাঠ নয়।

কোনো কোর্স নয়।

কোনো শৃঙ্খলা নয়।

ধারণা (Concept)।

বড় তথ্যের কাঠামোর প্রয়োজন কেবল তখনই হয় কারণ কখনও কখনও একটি ধারণা তৈরি করার জন্য ব্যক্তির দীর্ঘ ব্যাখ্যার ক্রম প্রয়োজন হয়।

কিন্তু চূড়ান্ত ফলাফল পড়া পৃষ্ঠা নয়।

ফলাফল হলো মাথার মধ্যে উদ্ভূত অর্থপূর্ণ কাঠামো যা ব্যক্তি আরও ব্যবহার করতে সক্ষম।

অতএব, ধারণাকে একই সাথে জ্ঞানের প্রাথমিক এবং চূড়ান্ত একক হিসেবে বিবেচনা করা যেতে পারে।

প্রাথমিক — কারণ পরবর্তী শিক্ষা ইতিমধ্যে আয়ত্ত করা ধারণাগুলো থেকে তৈরি হয়।

চূড়ান্ত — কারণ তথ্য স্থানান্তরের কাজটি তখন শেষ হয় না যখন ব্যক্তি পাঠ্যটি পড়ে, বরং তখন শেষ হয় যখন প্রয়োজনীয় ধারণাটি তার বিশ্বের মডেলে সফলভাবে পুনর্গঠিত হয়।

পাঠ্য হলো পরিবহন।

শব্দ হলো ঠিকানা।

ব্যাখ্যা হলো ডিকোড করার উপায়।

ধারণা — ফলাফল।

সম্ভবত, আমাদের জ্ঞান স্থানান্তরের একটি নতুন তত্ত্বের প্রয়োজন

ধ্রুপদী তথ্য তত্ত্ব সংকেত স্থানান্তরের প্রশ্নের চমৎকার উত্তর দেয়।

কিন্তু মানব শিক্ষার জন্য কত তথ্য প্রেরিত হয়েছিল তা জানা যথেষ্ট নয়।

এক গিগাবাইট পাঠ্য পাঠানো যেতে পারে এবং প্রাপকের মাথায় কার্যত কিছুই পরিবর্তন করা যাবে না।

অথবা একটি বাক্য উচ্চারণ করা যেতে পারে — এবং একটি পুরো ক্ষেত্র সম্পর্কে তার ধারণা পুনর্গঠিত করা যেতে পারে।

এর মানে হলো আমরা একটি ভিন্ন পরিমাণে আগ্রহী।

এটি নয়:

কত তথ্য প্রেরিত হয়েছিল?

বরং:

প্রাপকের ধারণার সিস্টেমে কী দরকারী পরিবর্তন ঘটেছে এবং কোন জ্ঞানীয় খরচে?

এটি শেখার দক্ষতাকে ভিন্নভাবে সংজ্ঞায়িত করার অনুমতি দেয়।

একটি ভালো ব্যাখ্যা সবচেয়ে সম্পূর্ণ নয়।

সবচেয়ে বৈজ্ঞানিক নয়।

সবচেয়ে সংক্ষিপ্ত নয়।

এবং সর্বাধিক বিবরণে সবচেয়ে নির্ভুল হওয়াও বাধ্যতামূলক নয়।

ভালো ব্যাখ্যা হলো সেটি যা — মানব মনোযোগের ন্যূনতম ব্যয়ে পরবর্তী প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ বা বোঝাপড়ার জন্য যথেষ্ট সঠিক ধারণা তৈরি করে।

আর তারপর এই ধারণাটি পরবর্তীটির বিল্ডিং উপাদান হয়ে ওঠে।

সর্বজনীন শিক্ষা থেকে ধারণার জীবন্ত সিস্টেমে

শেষ পর্যন্ত, একটি সম্পূর্ণ ভিন্ন আর্কিটেকচার বেরিয়ে আসে।

কোনো একক সঠিক কোর্স নেই।

প্রয়োজনীয় পূর্বশর্তগুলির (prerequisites) কোনো স্থায়ী সেট নেই।

কোনো একক অনুকূল ব্যাখ্যা নেই।

H₀ অবস্থায় একজন মানুষ রয়েছে।

সে যে দক্ষতা অর্জন করতে চায় — T।

বিশ্ব এবং প্রযুক্তির বর্তমান অবস্থা — W।

এবং কিছু ন্যূনতম রূপান্তর রয়েছে:

H₀ → H₁ → H₂ → … → T

প্রতিটি রূপান্তর — একটি ধারণার উপস্থিতি বা পুনর্গঠন।

প্রতিটি রূপান্তরের পরে পথটি পুনরায় গণনা করা যেতে পারে।

সম্ভবত, নতুন ধারণাটি পরবর্তী তিনটি এড়িয়ে যাওয়ার অনুমতি দিয়েছে।

সম্ভবত, একটি পুরানো ব্যবধান আবিষ্কৃত হয়েছে।

সম্ভবত, ব্যক্তি ইতিমধ্যে স্বাধীনভাবে প্রয়োজনীয় সংযোগ তৈরি করেছে।

সম্ভবত, প্রযুক্তি পরিবর্তিত হয়েছে এবং জ্ঞানের একটি পুরো শাখা আর প্রয়োজন নেই।

তাই গ্রাফটি জীবন্ত হওয়া উচিত।

এবং মানুষের মডেলটি জীবন্ত হওয়া উচিত।

প্রধান কাজ — মানব উন্নয়নের থ্রুপুট ক্ষমতা বৃদ্ধি করা

মানবিক শারীরস্থান ধীরে ধীরে পরিবর্তিত হয়।

আমরা কেবল মানুষের স্মৃতি দশ গুণ বাড়িয়ে দিতে পারি না বা মস্তিষ্ককে কম্পিউটারের গতিতে জটিল মডেলগুলো শুষে নিতে বাধ্য করতে পারি না।

কিন্তু আজকের শিক্ষার খরচের একটি বিশাল অংশ শারীরস্থান দ্বারা নির্ধারিত হয় না।

এটি খারাপ তথ্য রাউটিং দ্বারা নির্ধারিত হয়।

আমরা ইতিমধ্যে যা জানা তা শেখাই।

অপরিচিত শব্দের মাধ্যমে ব্যাখ্যা করি।

এমন বিবরণ প্রেরণ করি যার কখনই প্রয়োজন হবে না।

ঐতিহাসিকভাবে উদ্ভূত পূর্বশর্তগুলো অধ্যয়ন করতে বাধ্য করি।

বিভিন্ন মানুষের জন্য একই ব্যাখ্যা ব্যবহার করি।

শব্দ চেনার সাথে ধারণার বোঝাপড়াকে গুলিয়ে ফেলি।

ছোট ব্যবধানগুলো লক্ষ্য করি না যা সম্পূর্ণ পরবর্তী শৃঙ্খলকে অবরুদ্ধ করে।

এবং মানব জ্ঞানের বিশাল স্পেসের মধ্যে মানুষকে নিজের পথ নিজে খুঁজতে বাধ্য করি।

এআই প্রথমবারের মতো এই সমস্ত ক্ষতির বিরুদ্ধে এক সাথে আক্রমণ করার অনুমতি দেয়।

মস্তিষ্ককে দ্রুত করা নয়।

পথকে ছোট করা।

মানুষকে আরও তথ্য না দেওয়া।

কম প্রেরণ করা — কিন্তু ঠিক সেই তথ্য যা সে বোঝাপড়ায় রূপান্তর করতে সক্ষম।

সবাইকে সবকিছু জানতে বাধ্য না করা।

প্রত্যেককে ধারণার ন্যূনতম পর্যাপ্ত সিস্টেম দেওয়া, যা এগিয়ে যাওয়ার অনুমতি দেয়।

এবং সম্ভবত, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে শিক্ষায় এটিই অন্যতম প্রধান পরিবর্তন হয়ে উঠবে।

কারণ মানবজাতির সমস্যা দীর্ঘদিন ধরে তথ্যের অভাব নয়।

সমস্যা হলো উপলব্ধ তথ্যকে বোঝাপড়ায় রূপান্তর করতে আজ কতখানি মানব জীবনের প্রয়োজন হয়।