কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নিরন্তর বিবর্তন আরও একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ অতিক্রম করেছে। প্রযুক্তি জগতের চিরস্থায়ী প্রভাবশালী Google আনুষ্ঠানিকভাবে তাদের সর্বশেষ উদ্ভাবন: Gemini 2.5 চালু করেছে। এটি কেবল একটি ক্রমবর্ধমান আপডেট নয়; এটি AI মডেলগুলির একটি নতুন পরিবার যা মানব জ্ঞানের একটি মৌলিক দিক অনুকরণ করার মূল ক্ষমতা দিয়ে তৈরি করা হয়েছে – উত্তর দেওয়ার আগে থামা, চিন্তা করা এবং যুক্তি প্রয়োগ করার ক্ষমতা। এই ইচ্ছাকৃত ‘চিন্তা’ প্রক্রিয়াটি পূর্ববর্তী AI প্রজন্মের তাৎক্ষণিক, কখনও কখনও কম বিবেচিত, প্রতিক্রিয়াগুলির বৈশিষ্ট্য থেকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন চিহ্নিত করে।
Gemini 2.5 Pro Experimental এর পরিচিতি: চিন্তাশীল AI এর অগ্রদূত
এই নতুন প্রজন্মের নেতৃত্ব দিচ্ছে Gemini 2.5 Pro Experimental। Google এই মাল্টিমোডাল রিজনিং মডেলটিকে কেবল একটি উন্নতি হিসাবে নয়, বরং সম্ভবত তাদের এখন পর্যন্ত সবচেয়ে বুদ্ধিমান সৃষ্টি হিসাবে তুলে ধরছে। এই অত্যাধুনিক প্রযুক্তির অ্যাক্সেস কৌশলগতভাবে চালু করা হচ্ছে। ডেভেলপাররা Google AI Studio-এর মাধ্যমে অবিলম্বে এর ক্ষমতা ব্যবহার করা শুরু করতে পারেন, যা AI অন্বেষণ এবং অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য কোম্পানির নিবেদিত প্ল্যাটফর্ম। একই সাথে, Google-এর প্রিমিয়াম AI পরিষেবা, Gemini Advanced-এর গ্রাহকরা – যার মাসিক ফি $20 – তাদের Gemini অ্যাপ অভিজ্ঞতায় উন্নত যুক্তির ক্ষমতা সমন্বিত দেখতে পাবেন।
এই প্রাথমিক লঞ্চ Google-এর জন্য একটি বৃহত্তর কৌশলগত দিক নির্দেশ করে। কোম্পানি স্পষ্টভাবে বলেছে যে তাদের ল্যাব থেকে ভবিষ্যতে আসা সমস্ত AI মডেল এই উন্নত যুক্তি ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করবে। এটি একটি ঘোষণা যে ‘চিন্তাশীল’ AI কেবল একটি বৈশিষ্ট্য নয়, বরং এটি সেই মৌলিক নীতি যার উপর ভিত্তি করে Google তার AI ভবিষ্যৎ নির্মাণ করতে চায়। এই প্রতিশ্রুতি প্যাটার্ন শনাক্তকরণ এবং সম্ভাব্যতা ভিত্তিক টেক্সট জেনারেশনের বাইরে গিয়ে আরও শক্তিশালী বিশ্লেষণাত্মক এবং সমস্যা সমাধানের দক্ষতা প্রদর্শনকারী সিস্টেমগুলির দিকে অগ্রসর হওয়ার অনুভূত গুরুত্বকে তুলে ধরে।
কৃত্রিম যুক্তির জন্য শিল্প-ব্যাপী অনুসন্ধান
Google-এর এই পদক্ষেপ শূন্যস্থানে ঘটছে না। Gemini 2.5-এর উন্মোচন AI-কে যুক্তি ক্ষমতা প্রদানের উপর কেন্দ্র করে ক্রমবর্ধমান প্রযুক্তিগত প্রতিযোগিতার সর্বশেষ পদক্ষেপ। এই নির্দিষ্ট প্রতিযোগিতার সূচনা সম্ভবত সেপ্টেম্বর 2024-এ হয়েছিল, যখন OpenAI তাদের অগ্রণী মডেল o1 চালু করেছিল, যা বিশেষভাবে জটিল যুক্তিমূলক কাজের জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল। তারপর থেকে, প্রতিযোগিতামূলক ক্ষেত্রটি দ্রুত তীব্র হয়েছে।
বিশ্বজুড়ে প্রধান খেলোয়াড়রা তাদের নিজস্ব প্রতিযোগী তৈরি এবং স্থাপন করতে ঝাঁপিয়ে পড়েছে:
- Anthropic, যারা AI নিরাপত্তা এবং তাদের Claude সিরিজের মডেলগুলির উপর মনোযোগ দেওয়ার জন্য পরিচিত।
- DeepSeek, চীন থেকে উদ্ভূত একটি উচ্চাভিলাষী AI ল্যাব, যা মডেল পারফরম্যান্সে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করছে।
- xAI, Elon Musk-এর উদ্যোগ যা AI-এর মাধ্যমে মহাবিশ্বের প্রকৃত প্রকৃতি বোঝার লক্ষ্য রাখে।
- এবং এখন, Google, তাদের বিশাল সম্পদ এবং গভীর গবেষণা দক্ষতার সাথে Gemini 2.5 পরিবারের মাধ্যমে।
এই রিজনিং মডেলগুলির পিছনের মূল ধারণাটি একটি লেনদেনের সাথে জড়িত। তারা ইচ্ছাকৃতভাবে তাদের দ্রুত প্রতিক্রিয়াশীল প্রতিরূপগুলির তুলনায় অতিরিক্ত কম্পিউটেশনাল রিসোর্স এবং সময় ব্যবহার করে। এই ‘বিরতি’ AI-কে আরও জটিল অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলিতে নিযুক্ত হতে দেয়। এর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:
- জটিল প্রম্পট বিশ্লেষণ: জটিল প্রশ্ন বা নির্দেশাবলীকে ছোট, পরিচালনাযোগ্য উপ-সমস্যাগুলিতে বিভক্ত করা।
- অভ্যন্তরীণ জ্ঞান যাচাই: এর প্রশিক্ষণ ডেটা বা সম্ভাব্য বাহ্যিক উত্সগুলির (যদি সক্ষম করা থাকে) বিরুদ্ধে তথ্য যাচাই করা।
- একাধিক সম্ভাব্য সমাধান পথের মূল্যায়ন: সবচেয়ে যৌক্তিক বা সঠিকটিতে স্থির হওয়ার আগে যুক্তির বিভিন্ন পথ অন্বেষণ করা।
- ধাপে ধাপে সমস্যা সমাধান: পদ্ধতিগতভাবে যৌক্তিক ক্রমগুলির মাধ্যমে কাজ করা, বিশেষ করে গাণিতিক এবং কোডিং চ্যালেঞ্জগুলির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
এই ইচ্ছাকৃত পদ্ধতি চিত্তাকর্ষক ফলাফল দিয়েছে, বিশেষ করে নির্ভুলতা এবং যৌক্তিক কঠোরতা প্রয়োজন এমন ডোমেনগুলিতে।
যুক্তি কেন গুরুত্বপূর্ণ: গণিত বিশেষজ্ঞ থেকে স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট পর্যন্ত
যুক্তি ক্ষমতার উপর বিনিয়োগ বিভিন্ন চাহিদাপূর্ণ কাজ জুড়ে পরিলক্ষিত বাস্তব সুবিধা দ্বারা চালিত হয়। এই কৌশলগুলির সাথে সজ্জিত AI মডেলগুলি এমন ক্ষেত্রগুলিতে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করেছে যা ঐতিহ্যগতভাবে ভাষা মডেলগুলির জন্য চ্যালেঞ্জিং ছিল, যেমন:
- গণিত: জটিল সমীকরণ সমাধান করা, উপপাদ্য প্রমাণ করা এবং বিমূর্ত গাণিতিক ধারণা বোঝা।
- কোডিং এবং সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট: আরও নির্ভরযোগ্য কোড তৈরি করা, জটিল প্রোগ্রাম ডিবাগ করা, জটিল কোডবেস বোঝা এবং এমনকি সফটওয়্যার আর্কিটেকচার ডিজাইন করা।
ধাপে ধাপে সমস্যার মধ্য দিয়ে যুক্তি করার, যৌক্তিক ভুলত্রুটি শনাক্ত করার এবং সমাধান যাচাই করার ক্ষমতা এই মডেলগুলিকে ডেভেলপার, ইঞ্জিনিয়ার এবং বিজ্ঞানীদের জন্য শক্তিশালী হাতিয়ার করে তোলে।
এই তাৎক্ষণিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির বাইরে, প্রযুক্তি খাতের অনেক বিশেষজ্ঞ যুক্তি মডেলগুলিকে আরও উচ্চাভিলাষী লক্ষ্যের দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হিসাবে দেখেন: AI এজেন্ট। এগুলিকে স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম হিসাবে কল্পনা করা হয় যা উদ্দেশ্য বুঝতে, বহু-পদক্ষেপের কর্ম পরিকল্পনা করতে এবং ন্যূনতম মানব তত্ত্বাবধানে কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম। এমন একটি AI এজেন্টের কথা ভাবুন যা আপনার সময়সূচী পরিচালনা করতে, ভ্রমণ বুক করতে, জটিল গবেষণা পরিচালনা করতে বা এমনকি স্বায়ত্তশাসিতভাবে সফটওয়্যার ডিপ্লয়মেন্ট পাইপলাইন পরিচালনা করতে সক্ষম। শক্তিশালী যুক্তি, পরিকল্পনা এবং স্ব-সংশোধনের ক্ষমতা এই দৃষ্টিভঙ্গি উপলব্ধি করার জন্য মৌলিক।
তবে, এই উন্নত ক্ষমতা একটি আক্ষরিক মূল্যে আসে। বর্ধিত কম্পিউটেশনাল চাহিদা সরাসরি উচ্চ পরিচালন ব্যয়ে রূপান্তরিত হয়। রিজনিং মডেল চালানোর জন্য আরও শক্তিশালী হার্ডওয়্যার প্রয়োজন এবং বেশি শক্তি খরচ হয়, যা তাদের পরিচালনা করার জন্য সহজাতভাবে আরও ব্যয়বহুল করে তোলে এবং ফলস্বরূপ, শেষ ব্যবহারকারী বা API-এর মাধ্যমে তাদের সংহতকারী ডেভেলপারদের জন্য সম্ভাব্যভাবে আরও দামী। এই অর্থনৈতিক কারণ সম্ভবত তাদের স্থাপনাকে প্রভাবিত করবে, সম্ভাব্যভাবে তাদের উচ্চ-মূল্যের কাজগুলির জন্য সংরক্ষিত রাখবে যেখানে উন্নত নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা অতিরিক্ত ব্যয়কে ন্যায্যতা দেয়।
Google-এর কৌশলগত পদক্ষেপ: Gemini বংশের উন্নয়ন
যদিও Google পূর্বে ‘চিন্তার সময়’ অন্তর্ভুক্তকারী মডেলগুলি অন্বেষণ করেছে, যেমন ডিসেম্বরে প্রকাশিত Gemini-এর একটি পূর্ববর্তী সংস্করণ, Gemini 2.5 পরিবার একটি অনেক বেশি সমন্বিত এবং কৌশলগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ প্রচেষ্টার প্রতিনিধিত্ব করে। এই লঞ্চটি স্পষ্টভাবে প্রতিযোগীদের দ্বারা প্রতিষ্ঠিত অনুভূত লিডকে চ্যালেঞ্জ করার লক্ষ্যে করা হয়েছে, বিশেষ করে OpenAI-এর ‘o’ সিরিজ, যা তার যুক্তি ক্ষমতার জন্য উল্লেখযোগ্য মনোযোগ আকর্ষণ করেছে।
Google সাহসী কর্মক্ষমতা দাবির সাথে Gemini 2.5 Pro-কে সমর্থন করছে। কোম্পানি দাবি করে যে এই নতুন মডেলটি কেবলমাত্র তার নিজস্ব পূর্ববর্তী শীর্ষ-স্তরের AI মডেলগুলিকেই ছাড়িয়ে যায় না বরং বেশ কয়েকটি শিল্প-মান বেঞ্চমার্কে প্রতিযোগীদের নেতৃস্থানীয় মডেলগুলির সাথে অনুকূলভাবে তুলনা করে। Google অনুসারে, ডিজাইনের ফোকাস বিশেষভাবে দুটি মূল ক্ষেত্রে শ্রেষ্ঠত্ব অর্জনের দিকে ছিল:
- দৃশ্যত আকর্ষণীয় ওয়েব অ্যাপ তৈরি: এমন ক্ষমতা নির্দেশ করে যা টেক্সট জেনারেশনের বাইরে ব্যবহারকারী ইন্টারফেস ডিজাইন নীতি এবং ফ্রন্ট-এন্ড ডেভেলপমেন্ট লজিক বোঝা এবং বাস্তবায়নে প্রসারিত।
- এজেন্টিক কোডিং অ্যাপ্লিকেশন: এই ধারণাটিকে শক্তিশালী করে যে এই মডেলটি সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ডোমেনের মধ্যে পরিকল্পনা, সরঞ্জাম ব্যবহার এবং জটিল সমস্যা সমাধানের প্রয়োজন এমন কাজের জন্য নির্মিত।
এই দাবিগুলি Gemini 2.5 Pro-কে একটি বহুমুখী সরঞ্জাম হিসাবে অবস্থান করে যা সরাসরি ডেভেলপার এবং নির্মাতাদের লক্ষ্য করে যারা AI অ্যাপ্লিকেশনের সীমানা ঠেলে দিচ্ছে।
বুদ্ধিমত্তার বেঞ্চমার্কিং: Gemini 2.5 Pro কীভাবে তুলনা করে
AI ক্ষেত্রে কর্মক্ষমতা প্রায়শই প্রমিত পরীক্ষা বা বেঞ্চমার্কের মাধ্যমে পরিমাপ করা হয়, যা নির্দিষ্ট ক্ষমতা অনুসন্ধানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Google বেশ কয়েকটি মূল মূল্যায়নে তার প্রতিদ্বন্দ্বীদের বিরুদ্ধে Gemini 2.5 Pro Experimental-এর তুলনা করে ডেটা প্রকাশ করেছে:
Aider Polyglot: এই বেঞ্চমার্কটি বিশেষভাবে একাধিক প্রোগ্রামিং ভাষায় বিদ্যমান কোড সম্পাদনা করার একটি মডেলের ক্ষমতা পরিমাপ করে। এটি একটি বাস্তব পরীক্ষা যা বাস্তব-বিশ্বের ডেভেলপার ওয়ার্কফ্লো প্রতিফলিত করে। এই পরীক্ষায়, Google রিপোর্ট করেছে যে Gemini 2.5 Pro 68.6% স্কোর অর্জন করেছে। Google-এর মতে, এই চিত্রটি এই নির্দিষ্ট কোড-সম্পাদনা কার্যে OpenAI, Anthropic, এবং DeepSeek-এর শীর্ষ মডেলগুলির চেয়ে এগিয়ে রাখে। এটি জটিল কোডবেস বোঝা এবং পরিবর্তন করার শক্তিশালী ক্ষমতা নির্দেশ করে।
SWE-bench Verified: সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বেঞ্চমার্ক, SWE-bench বাস্তব-বিশ্বের GitHub সমস্যাগুলি সমাধান করার ক্ষমতা মূল্যায়ন করে, মূলত সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে বাস্তব সমস্যা সমাধানের পরীক্ষা করে। এখানে, ফলাফলগুলি আরও সূক্ষ্ম চিত্র উপস্থাপন করে। Gemini 2.5 Pro 63.8% স্কোর করে। যদিও এটি OpenAI-এর o3-mini এবং DeepSeek-এর R1 মডেলকে ছাড়িয়ে যায়, এটি Anthropic-এর Claude 3.7 Sonnet-এর থেকে পিছিয়ে পড়ে, যা 70.3% স্কোর নিয়ে এই নির্দিষ্ট বেঞ্চমার্কের নেতৃত্ব দেয়। এটি ক্ষেত্রের প্রতিযোগিতামূলক প্রকৃতি তুলে ধরে, যেখানে বিভিন্ন মডেল সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের মতো একটি জটিল কাজের বিভিন্ন দিকের উপর শ্রেষ্ঠত্ব অর্জন করতে পারে।
Humanity’s Last Exam (HLE): এটি একটি চ্যালেঞ্জিং মাল্টিমোডাল বেঞ্চমার্ক, যার অর্থ এটি বিভিন্ন ধরণের ডেটা (টেক্সট, ছবি, ইত্যাদি) জুড়ে AI-এর বোঝার এবং যুক্তি করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। এটি গণিত, মানবিক এবং প্রাকৃতিক বিজ্ঞান জুড়ে হাজার হাজার ক্রাউডসোর্সড প্রশ্ন নিয়ে গঠিত, যা মানুষ এবং AI উভয়ের জন্যই কঠিন হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Google বলেছে যে Gemini 2.5 Pro HLE-তে 18.8% স্কোর অর্জন করেছে। যদিও এই শতাংশটি পরম অর্থে কম মনে হতে পারে, Google ইঙ্গিত দেয় যে এটি একটি শক্তিশালী কর্মক্ষমতা প্রতিনিধিত্ব করে, এই কুখ্যাত কঠিন এবং বিস্তৃত পরীক্ষায় বেশিরভাগ প্রতিদ্বন্দ্বী ফ্ল্যাগশিপ মডেলকে ছাড়িয়ে যায়। এখানে সাফল্য আরও সাধারণীকৃত যুক্তি এবং জ্ঞান একীকরণ ক্ষমতার দিকে নির্দেশ করে।
এই বেঞ্চমার্ক ফলাফলগুলি, যদিও Google দ্বারা বেছে বেছে উপস্থাপন করা হয়েছে, মূল্যবান ডেটা পয়েন্ট সরবরাহ করে। তারা পরামর্শ দেয় যে Gemini 2.5 Pro একটি অত্যন্ত প্রতিযোগিতামূলক মডেল, বিশেষ করে কোড সম্পাদনা এবং সাধারণ মাল্টিমোডাল যুক্তিতে শক্তিশালী, যখন এমন ক্ষেত্রগুলি স্বীকার করে যেখানে Anthropic-এর মতো প্রতিযোগীরা বর্তমানে একটি প্রান্ত ধরে রেখেছে (নির্দিষ্ট সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং কাজ)। এটি এই ধারণাকে জোর দেয় যে অগত্যা একটি ‘সেরা’ মডেল নেই, বরং নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন শক্তি এবং দুর্বলতা সহ মডেল রয়েছে।
দিগন্ত প্রসারিত করা: বিশাল কনটেক্সট উইন্ডো
কাঁচা যুক্তি শক্তির বাইরে, Gemini 2.5 Pro-এর আরেকটি শিরোনাম বৈশিষ্ট্য হল এর বিশাল কনটেক্সট উইন্ডো। শুরু করার জন্য, মডেলটি একটি একক ইনপুটে ১ মিলিয়ন টোকেন প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা সহ পাঠানো হচ্ছে। টোকেন হল ডেটার মৌলিক একক (যেমন শব্দ বা শব্দের অংশ) যা AI মডেলগুলি প্রক্রিয়া করে। একটি ১ মিলিয়ন টোকেন উইন্ডো মোটামুটিভাবে প্রায় ৭৫০,০০০ শব্দ একবারে গ্রহণ এবং বিবেচনা করার ক্ষমতাতে অনুবাদ করে।
এই দৃষ্টিকোণ থেকে:
- এই ক্ষমতা J.R.R. Tolkien-এর ‘Lord of The Rings’ ট্রিলজির সম্পূর্ণ শব্দ সংখ্যাকে ছাড়িয়ে যায়।
- এটি মডেলটিকে বিশাল কোড রিপোজিটরি, বিস্তৃত আইনি নথি, দীর্ঘ গবেষণা পত্র, বা সম্পূর্ণ বই বিশ্লেষণ করার অনুমতি দেয় আগে উপস্থাপিত তথ্যের ট্র্যাক না হারিয়ে।
এই বিশাল কনটেক্সট উইন্ডো নতুন সম্ভাবনার দ্বার উন্মোচন করে। মডেলগুলি অবিশ্বাস্যভাবে দীর্ঘ মিথস্ক্রিয়া বা নথি জুড়ে সঙ্গতি বজায় রাখতে এবং তথ্য উল্লেখ করতে পারে, যা বড় ডেটাসেটগুলির উপর আরও জটিল বিশ্লেষণ, সংক্ষিপ্তকরণ এবং প্রশ্ন-উত্তর সক্ষম করে।
অধিকন্তু, Google ইতিমধ্যে ইঙ্গিত দিয়েছে যে এটি কেবল শুরু। কোম্পানি শীঘ্রই এই ক্ষমতা দ্বিগুণ করার পরিকল্পনা করেছে, Gemini 2.5 Pro-কে ২ মিলিয়ন টোকেন পর্যন্ত ইনপুট সমর্থন করতে সক্ষম করবে। কনটেক্সট হ্যান্ডলিং ক্ষমতার এই ক্রমাগত সম্প্রসারণ একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রবণতা, যা AI-কে ক্রমবর্ধমান জটিল এবং তথ্য-ঘন কাজগুলি মোকাবেলা করার অনুমতি দেয় যা আগে সমাধান করা কঠিন ছিল। এটি AI-কে সাধারণ প্রশ্ন-উত্তর বট থেকে আরও দূরে সরিয়ে বিশাল পরিমাণ তথ্য সংশ্লেষণ করতে সক্ষম শক্তিশালী বিশ্লেষণাত্মক অংশীদার হওয়ার দিকে নিয়ে যায়।
ভবিষ্যতের দিকে তাকানো: মূল্য নির্ধারণ এবং ভবিষ্যৎ উন্নয়ন
যদিও প্রযুক্তিগত স্পেসিফিকেশন এবং বেঞ্চমার্ক পারফরম্যান্স আকর্ষণীয়, বাস্তব দত্তক গ্রহণ প্রায়শই অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং খরচের উপর নির্ভর করে। বর্তমানে, Google Gemini 2.5 Pro-এর জন্য অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস (API) মূল্য প্রকাশ করেনি। এই তথ্য ডেভেলপার এবং ব্যবসার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যারা তাদের নিজস্ব অ্যাপ্লিকেশন এবং পরিষেবাগুলিতে মডেলটিকে সংহত করার পরিকল্পনা করছেন। Google ইঙ্গিত দিয়েছে যে মূল্য নির্ধারণ কাঠামোর বিষয়ে বিস্তারিত আগামী সপ্তাহগুলিতে শেয়ার করা হবে।
Gemini 2.5 Pro Experimental-এর লঞ্চ Google-এর AI প্রচেষ্টার জন্য একটি নতুন অধ্যায়ের সূচনা করে। Gemini 2.5 পরিবারের প্রথম প্রবেশকারী হিসাবে, এটি ভবিষ্যতের মডেলগুলির জন্য মঞ্চ তৈরি করে যা সম্ভবত অনুরূপ যুক্তি ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করবে, সম্ভাব্যভাবে বিভিন্ন স্কেল, খরচ বা নির্দিষ্ট পদ্ধতির জন্য তৈরি করা হবে। যুক্তির উপর ফোকাস, প্রসারিত কনটেক্সট উইন্ডোর সাথে মিলিত, স্পষ্টভাবে Google-এর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দ্রুত অগ্রসরমান ক্ষেত্রে অগ্রণী থাকার উচ্চাকাঙ্ক্ষা নির্দেশ করে, এমন সরঞ্জাম সরবরাহ করে যা কেবল বিষয়বস্তু তৈরি করতে সক্ষম নয়, বরং গভীর, আরও মানব-সদৃশ চিন্তা প্রক্রিয়ায় নিযুক্ত হতে পারে। প্রতিযোগিতা নিঃসন্দেহে প্রতিক্রিয়া জানাবে, নিশ্চিত করবে যে আরও বুদ্ধিমান এবং সক্ষম AI-এর দিকে দৌড় একটি বিরতিহীন গতিতে চলতে থাকবে।