নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমস (NeurIPS) সম্মেলনে ২০২৫ সালে গবেষকরা এমন কিছু তথ্য উপস্থাপন করেছেন যা থেকে জানা যায় যে, শুধুমাত্র রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) মডেলের আকার বৃদ্ধি করলেই উন্নত কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করা যায় না, বিশেষ করে যদি অন্তর্নিহিত উপস্থাপনার গভীরতা অপর্যাপ্ত হয়। সম্মেলনের সবচেয়ে প্রভাবশালী গবেষণাপত্রগুলির মধ্যে অন্যতম হিসাবে বিবেচিত এই গবেষণাটি, এই ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে যে বৃহত্তর মডেলগুলি সহজাতভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় আরও ভালো যুক্তিবোধের জন্ম দেয়।

NeurIPS-এ উপস্থাপিত অন্যান্য গবেষণাপত্রের সাথে এই পেপারটি এআই-এর অগ্রগতির সীমাবদ্ধতার ক্ষেত্রে একটি পরিবর্তন নির্দেশ করে। এটি মডেলের অপরিশোধিত ক্ষমতা থেকে সরে গিয়ে স্থাপত্য নকশা, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং মূল্যায়ন কৌশলের দিকে মনোযোগ দেয়। মৈত্রেয়ী চ্যাটার্জী এবং দেবাংশ আগরওয়াল সম্মেলনের মূল বিষয়গুলির বিশ্লেষণে উল্লেখ করেছেন যে, এখন এআই সিস্টেমগুলি কীভাবে তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় তার ওপর জোর দেওয়া হচ্ছে, শুধুমাত্র তাদের আকার বাড়ানোর ওপর নয়।

একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় ছিল, জটিল পরিবেশ এবং কাজগুলি উপস্থাপনে সীমাবদ্ধতার কারণে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই কর্মক্ষমতার দিক থেকে একটি নির্দিষ্ট স্তরে পৌঁছে যায়। এর থেকে বোঝা যায় যে আরএল-এ আরও অগ্রগতি অর্জনের জন্য পরিবেশকে উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির গভীরতা এবং জটিলতা বৃদ্ধি করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। চ্যাটার্জী বলেন, "আমরা দেখছি যে কেবল সমস্যাটির ওপর আরও বেশি প্যারামিটার প্রয়োগ করাই যথেষ্ট নয়। আর্কিটেকচারকে অবশ্যই টাস্কের অন্তর্নিহিত কাঠামোকে কার্যকরভাবে ধারণ করতে সক্ষম হতে হবে।"

এই গবেষণার তাৎপর্য একাডেমিক গণ্ডির বাইরেও বিস্তৃত, যা বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এআই সিস্টেমগুলি বিকাশ ও স্থাপনে সংস্থাগুলিকে প্রভাবিত করে। উদাহরণস্বরূপ, রোবোটিক্স-এ, যেখানে জটিল কাজ সম্পাদনের জন্য রোবটদের প্রশিক্ষণ দিতে আরএল ব্যবহৃত হয়, এই ফলাফলগুলি থেকে বোঝা যায় যে আরও অত্যাধুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ডিজাইন করার দিকে মনোযোগ দিলে আরও সক্ষম এবং অভিযোজনযোগ্য রোবট তৈরি করা যেতে পারে।

উপরন্তু, সম্মেলনটি এআই মডেলগুলির মূল্যায়ন সম্পর্কে বৃহত্তর উদ্বেগের ওপর আলোকপাত করেছে। ঐতিহ্যবাহী মেট্রিকগুলি প্রায়শই নির্ভুলতার ওপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, তবে গবেষকরা ক্রমবর্ধমানভাবে আরও উন্মুক্ত এবং অস্পষ্ট কাজগুলিতে এআই সিস্টেমগুলির মূল্যায়নের গুরুত্ব উপলব্ধি করছেন, যেমন ব্রেইনস্টর্মিং এবং সৃজনশীল সমস্যা সমাধান। মূল্যায়ন কৌশলের এই পরিবর্তনটি নিশ্চিত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে এআই সিস্টেমগুলি কেবল নির্ভুল নয়, নতুন এবং অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ সমাধান তৈরি করতেও সক্ষম।

NeurIPS ২০২৫-এর গবেষণাপত্রগুলি সম্মিলিতভাবে পরামর্শ দেয় যে এআই সম্প্রদায় কীভাবে বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরি করতে হয় সে সম্পর্কে আরও সূক্ষ্ম ধারণার দিকে অগ্রসর হচ্ছে। বৃহত্তর মডেলগুলি এখনও একটি ভূমিকা পালন করে, তবে এখন সেই আর্কিটেকচারগুলি ডিজাইন করার ওপর জোর দেওয়া হচ্ছে যা জটিল তথ্যকে কার্যকরভাবে উপস্থাপন করতে পারে, প্রশিক্ষণের পদ্ধতিগুলি বিকাশ করে যা শক্তিশালী শিক্ষাকে উৎসাহিত করে এবং এআই সিস্টেমগুলিকে এমনভাবে মূল্যায়ন করে যা তাদের সম্পূর্ণ সম্ভাবনাকে ধারণ করে। পরবর্তী পদক্ষেপগুলির মধ্যে রয়েছে নতুন নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার এবং প্রশিক্ষণ কৌশলগুলির ওপর আরও গবেষণা করা যা বর্তমান আরএল অ্যালগরিদমের সীমাবদ্ধতাগুলি কাটিয়ে উঠতে পারে।