নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমস (NeurIPS) ২০২৫-এর গবেষকরা তাদের অনুসন্ধানে জানিয়েছেন যে, উপস্থাপনার গভীরতার সীমাবদ্ধতার কারণে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল)-এর কার্যকারিতা একটি নির্দিষ্ট স্তরে পৌঁছে থমকে যায়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে প্রচলিত ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে এমন আরও কিছু গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টিও তাঁরা দিয়েছেন। ৮ থেকে ১৪ ডিসেম্বর পর্যন্ত লুইজিয়ানার নিউ অরলিন্সে অনুষ্ঠিত এই সম্মেলনে একাধিক গবেষণাপত্র উপস্থাপন করা হয়, যেখানে সম্মিলিতভাবে বলা হয়েছে যে, এআই-এর অগ্রগতি শুধুমাত্র মডেলের আকারের উপর নির্ভর করে না, বরং স্থাপত্য নকশা, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং মূল্যায়ন পদ্ধতির দ্বারাও সীমিত হয়ে যায়।

একটি প্রভাবশালী গবেষণাপত্রে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এ কর্মক্ষমতার স্থিতাবস্থা কাটিয়ে ওঠার ক্ষেত্রে উপস্থাপনার গভীরতার গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকার ওপর আলোকপাত করা হয়েছে। গবেষণা অনুসারে, অগভীর উপস্থাপনাগুলি জটিল, শ্রেণিবদ্ধ কাজগুলি কার্যকরভাবে শিখতে একজন এজেন্টের ক্ষমতাকে বাধা দেয়। গবেষণার প্রধান লেখক মৈত্রেয়ী চ্যাটার্জী ব্যাখ্যা করেছেন, "আমরা দেখেছি যে RL মডেলের আকার বাড়ানো মানেই কর্মক্ষমতা উন্নত হবে, তা নয়।" "বরং, উপস্থাপনার গভীরতা এজেন্টকে তার অভিজ্ঞতা থেকে বিমূর্ত এবং সাধারণীকরণ করতে সাহায্য করে, যা একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।"

এই আবিষ্কারটি প্রচলিত ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে যে, শুধুমাত্র মডেলের আকার বৃদ্ধি করলেই RL-এ আরও ভালো যুক্তি এবং কর্মক্ষমতা পাওয়া যায়। রোবোটিক্স, গেম খেলা এবং অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনের জন্য এআই সিস্টেম তৈরি করা ডেভেলপারদের জন্য এর প্রভাব তাৎপর্যপূর্ণ, যেখানে এজেন্টদের চেষ্টা এবং ভুলের মাধ্যমে শিখতে হয়। এই গবেষণার সাথে জড়িত আরেক গবেষক দেবাংশ আগরওয়াল উল্লেখ করেছেন যে, "এ থেকে বোঝা যায় এমন আর্কিটেকচার তৈরি করার দিকে মনোযোগ দেওয়া দরকার যা পরিবেশের গভীর এবং আরও অর্থবহ উপস্থাপনা তৈরি করতে সহায়তা করে।"

নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমস (NeurIPS) ২০২৫ সম্মেলনে আরও কিছু বহুল প্রচলিত বিশ্বাস নিয়ে প্রশ্ন তোলা হয়েছে। বেশ কয়েকটি গবেষণাপত্র এই ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করেছে যে, বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির (এলএলএম) সহজাতভাবে উন্নত যুক্তিবোধের ক্ষমতা রয়েছে। পরিবর্তে, গবেষণায় পরামর্শ দেওয়া হয়েছে যে, একটি এলএলএম-এর কার্যকরভাবে যুক্তি দেওয়ার ক্ষমতা মূলত প্রশিক্ষণ ডেটা এবং নির্দিষ্ট আর্কিটেকচারের উপর নির্ভর করে। উপরন্তু, এমন কিছু ফলাফল উপস্থাপন করা হয়েছে যা এই ধারণাকে প্রশ্নবিদ্ধ করে যে অ্যাটেনশন মেকানিজম একটি সমাধান করা সমস্যা, যেখানে অ্যাটেনশন মডেলগুলি এখনও দীর্ঘ-পরিসরের নির্ভরতা এবং জটিল যুক্তির কাজগুলির সঙ্গে লড়াই করে।

নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমস (NeurIPS) ২০২৫-এ উপস্থাপিত সম্মিলিত কাজগুলি এআই সম্প্রদায়ের মনোযোগের একটি পরিবর্তন নির্দেশ করে। গবেষকরা ক্রমবর্ধমানভাবে শুধুমাত্র মডেলের আকার বাড়ানোর সীমাবদ্ধতাগুলি উপলব্ধি করছেন এবং এর পরিবর্তে এআই বিকাশের আরও সূক্ষ্ম দিকগুলির দিকে মনোযোগ দিচ্ছেন, যেমন স্থাপত্য উদ্ভাবন, উন্নত প্রশিক্ষণ কৌশল এবং আরও শক্তিশালী মূল্যায়ন পদ্ধতি। এই পরিবর্তনের ফলে ভবিষ্যতে আরও দক্ষ, নির্ভরযোগ্য এবং সক্ষম এআই সিস্টেম তৈরি হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।

নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমস (NeurIPS) ২০২৫ থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলি আগামী বছরগুলিতে এআই গবেষণা এবং উন্নয়নের দিকনির্দেশকে প্রভাবিত করবে বলে আশা করা হচ্ছে। কোম্পানি এবং গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলি ইতিমধ্যেই এই ফলাফলগুলিকে তাদের কাজে অন্তর্ভুক্ত করতে শুরু করেছে, আরও অত্যাধুনিক আর্কিটেকচার এবং প্রশিক্ষণ পদ্ধতি বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করছে। এই বিকাশের দীর্ঘমেয়াদী প্রভাব সুদূরপ্রসারী হতে পারে, যা সম্ভবত রোবোটিক্স, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং কম্পিউটার ভিশনের মতো ক্ষেত্রগুলিতে যুগান্তকারী পরিবর্তন আনতে পারে।