নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমস (NeurIPS) কনফারেন্স ২০২৫-এ গবেষকরা এমন কিছু ফলাফল উপস্থাপন করেছেন যা ইঙ্গিত করে যে শুধুমাত্র রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) মডেলের আকার বৃদ্ধি করলেই উন্নত কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করা যায় না, বিশেষ করে পর্যাপ্ত উপস্থাপনা গভীরতা (representation depth) ছাড়া। নিউ অরলিন্স, লুইজিয়ানাতে অনুষ্ঠিত এই সম্মেলনে বেশ কয়েকটি গবেষণাপত্র কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিকাশের বিষয়ে দীর্ঘদিনের অনুমানকে চ্যালেঞ্জ করেছে, যা কাঁচা মডেলের আকারের পরিবর্তে স্থাপত্য নকশা, প্রশিক্ষণ পদ্ধতি এবং মূল্যায়ন কৌশলের দিকে মনোযোগ সরানোর ইঙ্গিত দেয়।

সম্মেলন থেকে একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় ছিল এই পর্যবেক্ষণ যে, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই জটিল পরিবেশ এবং কাজগুলি উপস্থাপনের ক্ষমতার সীমাবদ্ধতার কারণে কর্মক্ষমতায় একটি স্থিতিশীল অবস্থায় পৌঁছে যায়। NeurIPS-এ অংশ নেওয়া গবেষক মৈত্রেয়ী চ্যাটার্জীর মতে, "এই বছর উপস্থাপিত গবেষণাপত্রগুলি সম্মিলিতভাবে পরামর্শ দেয় যে এআই-এর অগ্রগতি এখন কাঁচা মডেলের ক্ষমতার চেয়ে স্থাপত্য, প্রশিক্ষণের গতিশীলতা এবং মূল্যায়ন কৌশল দ্বারা বেশি সীমাবদ্ধ।" এর অর্থ হলো, কোনো RL মডেলের পরিবেশ থেকে অর্থবহ বৈশিষ্ট্য বের করার ক্ষমতা উন্নত না করে কেবল আকার বৃদ্ধি করলে তা থেকে খুব সামান্যই সুবিধা পাওয়া যায়।

আরেকজন অংশগ্রহণকারী দেবাংশ আগরওয়াল উল্লেখ করেছেন যে উপস্থাপনা গভীরতার বিষয়টি বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক। আগরওয়াল ব্যাখ্যা করেন, "RL সিস্টেমের উপস্থাপনা শেখার উপাদানে পর্যাপ্ত গভীরতা না থাকলে, মডেলটি নতুন পরিস্থিতিতে সাধারণীকরণ করতে বা সীমিত ডেটা থেকে কার্যকরভাবে শিখতে সমস্যায় পড়ে।" উপস্থাপনা গভীরতা বলতে একটি মডেল তার ইনপুট ডেটা থেকে যে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে পারে তার জটিলতা এবং পরিশীলিততাকে বোঝায়। একটি অগভীর উপস্থাপনা শুধুমাত্র প্রাথমিক প্যাটার্নগুলি ধারণ করতে পারে, যেখানে একটি গভীর উপস্থাপনা আরও বিমূর্ত এবং শ্রেণিবদ্ধ সম্পর্কগুলি ধারণ করতে পারে।

এই অনুসন্ধানের তাৎপর্য একাডেমিক গবেষণার বাইরেও বিস্তৃত। অনেক কোম্পানি রোবোটিক্স, গেম খেলা এবং স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিংয়ের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ে প্রচুর বিনিয়োগ করছে। যদি কেবল মডেলের আকার বৃদ্ধি করাই কার্যকর কৌশল না হয়, তবে এই সংস্থাগুলিকে এআই বিকাশের বিষয়ে তাদের দৃষ্টিভঙ্গি পুনর্বিবেচনা করতে হতে পারে।

NeurIPS ২০২৫ সম্মেলন এআই সম্প্রদায়ের মুখোমুখি হওয়া অন্যান্য চ্যালেঞ্জগুলিও তুলে ধরেছে। বেশ কয়েকটি গবেষণাপত্র এই ধারণাকে প্রশ্নবিদ্ধ করেছে যে বৃহত্তর ভাষার মডেল (LLM) স্বয়ংক্রিয়ভাবে আরও ভাল যুক্তিবোধের দিকে পরিচালিত করে। গবেষকরা প্রমাণ উপস্থাপন করেছেন যে LLM তাদের প্রতিক্রিয়ায় একত্রিত হতে পারে, যা "কৃত্রিম হাইভমাইন্ড" আচরণের একটি রূপ প্রদর্শন করে। এই একত্রীকরণ তাদের সৃজনশীলতা এবং নতুন ধারণা তৈরি করার ক্ষমতাকে সীমিত করতে পারে।

উপরন্তু, সম্মেলনটি এআই সিস্টেমের মূল্যায়ন নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করেছে। ঐতিহ্যবাহী মূল্যায়ন মেট্রিকগুলি প্রায়শই সঠিকতার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, তবে গবেষকরা যুক্তি দিয়েছিলেন যে এটি উন্মুক্ত বা অস্পষ্ট কাজের জন্য যথেষ্ট নয়। তারা নতুন মূল্যায়ন পদ্ধতি প্রস্তাব করেছেন যা সৃজনশীলতা, বৈচিত্র্য এবং দৃঢ়তার মতো বিষয়গুলিকে বিবেচনা করে।

NeurIPS ২০২৫ থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলি ইঙ্গিত করে যে এআই ক্ষেত্রটি বিকাশের একটি নতুন পর্যায়ে প্রবেশ করছে। কাঁচা মডেলের ক্ষমতা গুরুত্বপূর্ণ থাকলেও, গবেষক এবং অনুশীলনকারীরা ক্রমবর্ধমানভাবে স্থাপত্য নকশা, প্রশিক্ষণের গতিশীলতা এবং মূল্যায়ন কৌশলগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করছেন যা এআই সিস্টেমগুলিকে আরও কার্যকরভাবে শিখতে এবং নতুন পরিস্থিতিতে সাধারণীকরণ করতে সক্ষম করে। আগামী বছরগুলিতে বিদ্যমান মডেলগুলির আকার বৃদ্ধি করার চেয়ে আরও পরিশীলিত এবং সূক্ষ্ম এআই অ্যালগরিদম বিকাশের উপর বেশি জোর দেওয়া হবে।