Vasant Dhar
বসন্ত ধর নিউইয়র্ক বিশ্ববিদ্যালয়ের স্টার্ন স্কুল অফ বিজনেস এবং সেন্টার ফর ডেটা সায়েন্সের অধ্যাপক, বিগ ডেটা জার্নালের প্রাক্তন প্রধান সম্পাদক এবং এসসিটি ক্যাপিটালের প্রতিষ্ঠাতা, 1990-এর দশকে নিউইয়র্ক সিটির প্রথম মেশিন-লার্নিং-ভিত্তিক হেজ ফান্ডগুলির মধ্যে একটি। তাঁর গবেষণা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের শাখা থেকে কৌশল এবং নীতিগুলি ব্যবহার করে তথ্যের বৃহত উত্স থেকে স্কেলযোগ্য সিদ্ধান্ত গ্রহণের ব্যবস্থা তৈরির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। প্রাথমিক জীবন এবং শিক্ষা ধর সানাওয়ারের দ্য লরেন্স স্কুলের স্নাতক, যা তিনি তার বাবা-মা তাকে না বুঝে দেওয়া সেরা উপহারগুলির মধ্যে একটি বলে মনে করেন। তিনি 1978 সালে ইন্ডিয়ান ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি দিল্লি থেকে কেমিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতক ডিগ্রি অর্জন করেন। পরবর্তীকালে তিনি পিটসবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ে যোগ দেন যেখানে তিনি 1984 সালে এম. ফিল এবং পিএইচডি অর্জন করেন। ডক্টরেট ডিগ্রি অর্জনের পর তিনি নিউইয়র্ক বিশ্ববিদ্যালয়ের অনুষদে যোগ দেন। তিনি 1994 থেকে 1997 সালের মধ্যে মরগান স্ট্যানলিতে কাজ করেছিলেন যেখানে তিনি ডেটা মাইনিং গ্রুপ তৈরি করেছিলেন যা আর্থিক বাজার এবং গ্রাহকের আচরণের পূর্বাভাস দেওয়ার দিকে মনোনিবেশ করেছিল। কর্মজীবনের হাইলাইট ধর একজন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষক এবং ডেটা বিজ্ঞানী যার গবেষণা এই প্রশ্নের উত্তর দেয়, আমরা কখন সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষেত্রে এআই সিস্টেমগুলিকে বিশ্বাস করি? প্রশ্নটি বর্তমান সময়ের স্বায়ত্তশাসিত মেশিন-লার্নিং-ভিত্তিক ব্যবস্থাগুলির জন্য বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক যা চলমান তথ্যের সাথে শেখে এবং মানিয়ে নেয়। তাঁর গবেষণাটি বেশ কয়েকটি ক্ষেত্রে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করে অনুপ্রাণিত হয়েছে, বিশেষত অর্থ, পাশাপাশি স্বাস্থ্যসেবা, খেলাধুলা, শিক্ষা এবং ব্যবসা সহ ক্ষেত্রগুলি, জিজ্ঞাসা করে যে আমরা কেন কিছু ক্ষেত্রে মেশিনগুলিকে বিশ্বাস করতে ইচ্ছুক এবং অন্যদের নয়? তাঁর দৃষ্টিভঙ্গি হল যে যখন আমরা একটি যন্ত্রকে সম্পূর্ণ সিদ্ধান্ত গ্রহণের নিয়ন্ত্রণ দিই যা চলমান তথ্য থেকে শেখে তখন একটি বিরতি থাকে। এই বিচ্ছিন্নতা কিছু ঝুঁকির প্রবর্তন করে, বিশেষত এই ধরনের ব্যবস্থাগুলির দ্বারা করা ত্রুটিগুলির আশেপাশে, যা সরাসরি তাদের প্রতি আমাদের আস্থার মাত্রাকে প্রভাবিত করে। ধরের গবেষণা দুটি ঝুঁকি-ভিত্তিক মাত্রা সহ বিশ্বাসকে বিভক্ত করেঃ পূর্বাভাসযোগ্যতা, বা একটি সিস্টেম কত ঘন ঘন ভুল করে (এক্স-অক্ষ), এবং এই ধরনের ভুলের সম্পর্কিত খরচ (ওয়াই-অক্ষ)। গবেষণাটি একটি "সীমান্ত"-এর অস্তিত্ব প্রদর্শন করে যা একটি ব্যবস্থা কতবার ভুল হবে এবং এই ধরনের ভুলের পরিণতির মধ্যে একটি বিনিময়-বন্ধ প্রকাশ করে। বিশ্বাস, এবং তাই যন্ত্রের উপর সিদ্ধান্ত গ্রহণের নিয়ন্ত্রণ ছেড়ে দেওয়ার জন্য আমাদের ইচ্ছা, ক্রমবর্ধমান পূর্বাভাস এবং কম ত্রুটি ব্যয়ের সাথে বৃদ্ধি পায়। অন্য কথায়, আমরা মেশিনগুলিকে বিশ্বাস করতে ইচ্ছুক যদি তারা খুব বেশি ভুল না করে এবং তাদের খরচ সহনীয় হয়। ভুলগুলি বাড়ার সাথে সাথে আমরা চাই যে সেগুলির পরিণতি কম ব্যয়বহুল হোক। অটোমেশন ফ্রন্টিয়ার কাজের ভবিষ্যত সম্পর্কে চিন্তা করার একটি প্রাকৃতিক উপায় প্রদান করে। আরও বেশি এবং আরও ভাল তথ্য এবং অ্যালগরিদমের সাহায্যে, বিদ্যমান প্রক্রিয়াগুলির অংশগুলি বর্ধিত পূর্বাভাসের কারণে স্বয়ংক্রিয় হয়ে যায় এবং অটোমেশন সীমানা অতিক্রম করে "মেশিনকে বিশ্বাস করুন" অঞ্চলে চলে যায়, যেখানে উচ্চ ত্রুটি ব্যয়যুক্ত অংশগুলি মানুষের নিয়ন্ত্রণে থাকে। এই মডেলটি মানুষ এবং যন্ত্রের পরিবর্তিত দায়িত্ব সম্পর্কে চিন্তা করার একটি উপায় প্রদান করে কারণ সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে মানুষের তুলনায় আরও বেশি তথ্য এবং আরও ভাল অ্যালগরিদম উন্নত হয়। ধর এআই-ভিত্তিক সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলির ঝুঁকি এবং গোপনীয়তা এবং নৈতিক ব্যবহার এবং ডেটার প্রশাসনের বিষয়গুলিকে ঘিরে নীতিগত বিষয়গুলি তৈরি করতে কাঠামোটি ব্যবহার করে। তিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, এআই প্ল্যাটফর্মের সামাজিক ঝুঁকি, ডেটা গভর্নেন্স, গোপনীয়তা, নৈতিকতা এবং বিশ্বাস সম্পর্কে নিয়মিত গণমাধ্যমে লেখেন। তিনি একাডেমিক এবং শিল্প ফোরামে ঘন ঘন বক্তা। ধর নিয়মতান্ত্রিক বিনিয়োগ, ভবিষ্যদ্বাণী, তথ্য বিজ্ঞান এবং ফিনটেকের ভিত্তির উপর কোর্স পড়ান। তিনি 100 টিরও বেশি গবেষণা নিবন্ধ লিখেছেন, যা শিল্প এবং জাতীয় বিজ্ঞান ফাউন্ডেশনের মতো সরকারী সংস্থার অনুদান দ্বারা অর্থায়ন করা হয়েছে। আরও দেখুন ডেটা সায়েন্স প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স রেফারেন্স এক্সটার্নাল লিঙ্ক নিউ ইয়র্ক ইউনিভার্সিটি স্টার্ন ফ্যাকাল্টি পেজ নিউ ইয়র্ক ইউনিভার্সিটি স্টার্ন স্কুল অফ বিজনেস ফ্যাকাল্টি লিভিং পিপল আই. আই. টি দিল্লির প্রাক্তন শিক্ষার্থী পিটসবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রাক্তন শিক্ষার্থী অনুপস্থিত (জীবিত মানুষ) ইনফরমেশন সিস্টেম গবেষকরা