মাল্টিমোডাল AI-এর উত্থান

মাল্টিমোডাল AI বোঝা: একক-উৎস ডেটা প্রক্রিয়াকরণের বাইরে

মাল্টিমোডাল AI বাজার অভূতপূর্ব প্রবৃদ্ধির একটি সময় অনুভব করছে, যা 2025 থেকে 2034 সাল পর্যন্ত 32.6% চক্রবৃদ্ধি বার্ষিক বৃদ্ধির হার (CAGR)-এ প্রসারিত হওয়ার পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে। এই বৃদ্ধি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতির দ্বারা চালিত হচ্ছে যা সিস্টেমগুলিকে একাধিক উত্স থেকে একযোগে তথ্য প্রক্রিয়া এবং বুঝতে দেয়, সংবেদনশীল ইনপুটকে সংহত করার মানবিক ক্ষমতাকে অনুকরণ করে। এই রূপান্তরমূলক প্রযুক্তি দ্রুত শিল্পগুলিকে পুনর্নির্মাণ করছে এবং বিভিন্ন সেক্টর জুড়ে নতুন সম্ভাবনা তৈরি করছে।

ঐতিহ্যগত AI সিস্টেমগুলি সাধারণত একটি একক ডেটা টাইপের উপর কাজ করে, যেমন টেক্সট, ছবি বা অডিও। মাল্টিমোডাল AI, বিপরীতে, এই সাইলো(silos)গুলিকে ভেঙে দেয়, বিভিন্ন ডেটা ফর্ম্যাটের বিশ্লেষণ এবং ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করে। এই ক্ষমতা জটিল তথ্যের একটি গভীর, আরও সূক্ষ্ম বোঝাপড়া আনলক করে, যার ফলে উন্নত সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং উন্নত AI ক্ষমতা বৃদ্ধি পায়। একটি AI সিস্টেম কল্পনা করুন যা শুধুমাত্র একজন রোগীর মেডিকেল ইমেজ (এক্স-রে, এমআরআই) বিশ্লেষণ করতে পারে না, সেই ডেটাগুলিকে তাদের টেক্সচুয়াল মেডিকেল ইতিহাস, পরামর্শের ভয়েস রেকর্ডিং এবং এমনকি পরিধানযোগ্য ডিভাইসগুলি থেকে রিয়েল-টাইম সেন্সর ডেটার সাথে সংহত করতে পারে। এই সামগ্রিক পদ্ধতি মাল্টিমোডাল AI এর শক্তির প্রতিনিধিত্ব করে।

বাজারের প্রবৃদ্ধিকে চালিত করার মূল চালক

বেশ কয়েকটি আন্তঃসংযুক্ত কারণ মাল্টিমোডাল AI বাজারের দ্রুত বিস্তারে অবদান রাখছে:

• AI মডেলের অগ্রগতি: একাধিক ডেটা টাইপকে একযোগে পরিচালনা করতে সক্ষম অত্যাধুনিক AI মডেলের বিকাশ এই বৃদ্ধির একটি ভিত্তি। এই মডেলগুলি উন্নত কৌশল যেমন ডিপ লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে কার্যকরভাবে প্রসেস করতে এবং ভিন্নধর্মী ডেটা স্ট্রিমগুলিকে ব্যাখ্যা করতে ব্যবহার করে।
• AI-চালিত চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারীর ইন্টিগ্রেশন: AI-চালিত চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারীর সাথে আরও অত্যাধুনিক এবং মানুষের মতো মিথস্ক্রিয়াগুলির চাহিদা মাল্টিমোডাল AI গ্রহণকে চালিত করছে। একাধিক পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে, এই সহায়কগুলি ব্যবহারকারীর অনুরোধগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে পারে, আরও প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া সরবরাহ করতে পারে এবং আরও আকর্ষক ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা দিতে পারে। একটি ভার্চুয়াল সহকারী কল্পনা করুন যা শুধুমাত্র আপনার উচ্চারিত অনুরোধটি বুঝতে পারে না, আপনার মুখের অভিব্যক্তি এবং কণ্ঠস্বরকেও ব্যাখ্যা করতে পারে যাতে আপনার মানসিক অবস্থা পরিমাপ করা যায় এবং সেই অনুযায়ী প্রতিক্রিয়া জানানো যায়।
• স্বাস্থ্যসেবা এবং রোবোটিক্সে সম্প্রসারণ: মাল্টিমোডাল AI স্বাস্থ্যসেবা এবং রোবোটিক্সে বিশেষভাবে রূপান্তরমূলক প্রমাণিত হচ্ছে। স্বাস্থ্যসেবায়, এটি আরও সঠিক রোগ নির্ণয়, ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা পরিকল্পনা এবং উন্নত রোগীর যত্নের সুযোগ করে দেয়। রোবোটিক্সে, এটি আরও অভিযোজিত এবং প্রতিক্রিয়াশীল রোবট তৈরি করতে দেয় যা তাদের পরিবেশের সাথে আরও স্বাভাবিক এবং স্বজ্ঞাত উপায়ে যোগাযোগ করতে সক্ষম। উদাহরণস্বরূপ, একটি অস্ত্রোপচার রোবট ক্যামেরার ভিজ্যুয়াল ডেটা সেন্সর থেকে হ্যাপটিক প্রতিক্রিয়ার সাথে একত্রিত করে আরও নির্ভুলতার সাথে সূক্ষ্ম পদ্ধতিগুলি সম্পাদন করতে পারে।

উদীয়মান প্রবণতা মাল্টিমোডাল AI এর ভবিষ্যত গঠন করছে

মাল্টিমোডাল AI এর বিবর্তন কয়েকটি মূল প্রবণতা দ্বারা চিহ্নিত করা হয়েছে:

• আরও সঠিক এবং প্রসঙ্গ-সচেতন AI সিস্টেমের চাহিদা: যেহেতু AI সিস্টেমগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে জটিল সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলিতে একত্রিত হচ্ছে, নির্ভুলতা এবং প্রসঙ্গ সচেতনতার প্রয়োজনীয়তা বাড়ছে। মাল্টিমোডাল AI ডেটার একটি সমৃদ্ধ, আরও ব্যাপক বোধগম্যতা প্রদান করে এই চাহিদার সমাধান করে, যার ফলে আরও নির্ভরযোগ্য এবং বিশ্বাসযোগ্য AI আউটপুট পাওয়া যায়।
• জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশনে বৃদ্ধি: জেনারেটিভ AI, যা নতুন বিষয়বস্তু (টেক্সট, ছবি, অডিও, ভিডিও) তৈরিতে ফোকাস করে, মাল্টিমোডাল পদ্ধতি থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে উপকৃত হচ্ছে। বিভিন্ন পদ্ধতি একত্রিত করে, জেনারেটিভ AI মডেলগুলি আরও বাস্তবসম্মত, সৃজনশীল এবং প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক আউটপুট তৈরি করতে পারে। এমন একটি সিস্টেম কল্পনা করুন যা শুধুমাত্র একটি টেক্সট স্ক্রিপ্ট এবং তাদের ভয়েসের একটি অডিও রেকর্ডিংয়ের উপর ভিত্তি করে একজন ব্যক্তির কথা বলার একটি বাস্তবসম্মত ভিডিও তৈরি করতে পারে।
• ডিপ লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কে অগ্রগতি: ডিপ লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারে ক্রমাগত অগ্রগতি মাল্টিমোডাল AI-এর অগ্রগতির জন্য অপরিহার্য। এই প্রযুক্তিগুলি একাধিক উত্স থেকে জটিল ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং সংহত করার জন্য অন্তর্নিহিত কাঠামো সরবরাহ করে, ক্রমবর্ধমান অত্যাধুনিক মাল্টিমোডাল AI সিস্টেমগুলির বিকাশের সুযোগ করে।

চ্যালেঞ্জ এবং বিবেচনা

যদিও মাল্টিমোডাল AI এর সম্ভাবনা অপরিসীম, তবে বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করা প্রয়োজন:

• উচ্চ গণনীয় প্রয়োজনীয়তা: একাধিক ডেটা স্ট্রিম একযোগে প্রক্রিয়াকরণ এবং সংহত করার জন্য উল্লেখযোগ্য গণনীয় শক্তির প্রয়োজন। এটি কিছু সংস্থার জন্য প্রবেশের ক্ষেত্রে বাধা হতে পারে এবং সম্পদ-সীমাবদ্ধ পরিবেশে মাল্টিমোডাল AI-এর ব্যাপক গ্রহণকে সীমিত করতে পারে।
• AI পক্ষপাত সম্পর্কে নৈতিক উদ্বেগ: AI সিস্টেম, মাল্টিমোডাল সহ, তারা যে ডেটার উপর প্রশিক্ষিত সেই ডেটাতে উপস্থিত পক্ষপাতের জন্য সংবেদনশীল। এই পক্ষপাতগুলি অন্যায্য বা বৈষম্যমূলক ফলাফলের দিকে পরিচালিত করতে পারে, নৈতিক উদ্বেগ উত্থাপন করে যা সাবধানে মোকাবেলা করা প্রয়োজন।
• ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা চ্যালেঞ্জ: একাধিক ডেটা উৎসের ব্যবহার, সম্ভাব্য সংবেদনশীল ব্যক্তিগত তথ্য সহ, উল্লেখযোগ্য ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা উদ্বেগ বাড়ায়। এই ডেটা রক্ষা করতে এবং প্রাসঙ্গিক প্রবিধানগুলির সাথে সম্মতি নিশ্চিত করার জন্য শক্তিশালী ব্যবস্থা প্রয়োজন।

মাল্টিমোডাল AI ল্যান্ডস্কেপের মূল খেলোয়াড়

একটি বিভিন্ন পরিসরের কোম্পানি মাল্টিমোডাল AI স্পেসে উদ্ভাবন এবং উন্নয়ন চালাচ্ছে। কিছু বিশিষ্ট খেলোয়াড়দের মধ্যে রয়েছে:

• Aimesoft (United States): বিভিন্ন শিল্পের জন্য মাল্টিমোডাল AI সমাধান তৈরিতে ফোকাস করে।
• AWS (United States): Amazon Web Services ক্লাউড-ভিত্তিক পরিষেবাগুলির একটি পরিসর সরবরাহ করে যা মাল্টিমোডাল AI বিকাশ এবং স্থাপনাকে সমর্থন করে।
• Google (United States): AI গবেষণা এবং উন্নয়নে একটি নেতা, Google মাল্টিমোডাল AI-তে প্রচুর বিনিয়োগ করেছে, এটিকে বিভিন্ন পণ্য এবং পরিষেবাগুলিতে সংহত করেছে।
• Habana Labs (United States): একটি Intel কোম্পানি AI প্রসেসরের ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ যা ডিপ লার্নিং ওয়ার্কলোডগুলিকে ত্বরান্বিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, মাল্টিমোডাল AI অ্যাপ্লিকেশন সহ।
• IBM (United States): IBM AI সরঞ্জাম এবং পরিষেবাগুলির একটি বিস্তৃত স্যুট অফার করে, মাল্টিমোডাল AI সমাধান তৈরি এবং স্থাপনার ক্ষমতা সহ।
• Jina AI (Germany): মাল্টিমোডাল AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক সরবরাহ করে।
• Jiva.ai (United Kingdom): স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য মাল্টিমোডাল AI-তে বিশেষজ্ঞ।
• Meta (United States): পূর্বে Facebook, Meta সোশ্যাল মিডিয়া, ভার্চুয়াল রিয়েলিটি এবং অগমেন্টেড রিয়েলিটিতে অ্যাপ্লিকেশনের জন্য মাল্টিমোডাল AI-তে প্রচুর বিনিয়োগ করছে।
• Microsoft (United States): Microsoft ক্লাউড-ভিত্তিক AI পরিষেবা এবং সরঞ্জামগুলির একটি পরিসর সরবরাহ করে, মাল্টিমোডাল AI বিকাশের জন্য সমর্থন সহ।
• Mobius Labs (United States): কম্পিউটার ভিশন প্রযুক্তি তৈরিতে ফোকাস করে যা মাল্টিমোডাল AI সিস্টেমে একত্রিত করা যেতে পারে।
• Newsbridge (France): মিডিয়া সম্পদ পরিচালনার জন্য একটি মাল্টিমোডাল AI প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে।
• OpenAI (United States): একটি শীর্ষস্থানীয় AI গবেষণা এবং স্থাপনার কোম্পানি, OpenAI বৃহৎ ভাষা মডেল এবং মাল্টিমোডাল AI মডেলগুলিতে তার কাজের জন্য পরিচিত।
• OpenStream.ai (United States): কথোপকথনমূলক AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং স্থাপনার জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম অফার করে যা একাধিক পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।
• Reka AI (United States): সৃজনশীল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য মাল্টিমোডাল AI তৈরিতে ফোকাস করে।
• Runway (United States): মাল্টিমোডাল AI অ্যাপ্লিকেশন সহ AI-চালিত সৃজনশীল প্রকল্পগুলিতে তৈরি এবং সহযোগিতা করার জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে।
• Twelve Labs (United States): ভিডিও বোঝার প্রযুক্তিতে বিশেষজ্ঞ যা মাল্টিমোডাল AI সিস্টেমে ব্যবহার করা যেতে পারে।
• Uniphore (United States): কথোপকথনমূলক AI-তে একজন নেতা, Uniphore মাল্টিমোডাল ইন্টারঅ্যাকশন অন্তর্ভুক্ত করার জন্য তার ক্ষমতা প্রসারিত করছে।
• Vidrovr (United States): মাল্টিমোডাল AI ব্যবহার করে ভিডিও সামগ্রী বিশ্লেষণের জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে।

বিভিন্ন শিল্প জুড়ে অ্যাপ্লিকেশন

মাল্টিমোডাল AI এর বহুমুখিতা বিভিন্ন সেক্টর জুড়ে এর বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে প্রতিফলিত হয়:

• BFSI (ব্যাংকিং, আর্থিক পরিষেবা এবং বীমা): মাল্টিমোডাল AI জালিয়াতি সনাক্তকরণ বাড়াতে পারে, ব্যক্তিগতকৃত ইন্টারঅ্যাকশনের মাধ্যমে গ্রাহক পরিষেবা উন্নত করতে পারে এবং ঝুঁকি মূল্যায়ন স্বয়ংক্রিয় করতে পারে।
• খুচরা এবং ইকমার্স: এই প্রযুক্তি আরও আকর্ষক কেনাকাটার অভিজ্ঞতা, ব্যক্তিগতকৃত পণ্যের সুপারিশ এবং মাল্টিমোডাল চ্যাটবটের মাধ্যমে উন্নত গ্রাহক সহায়তাকে সক্ষম করে।
• টেলিকমিউনিকেশনস: মাল্টিমোডাল AI নেটওয়ার্ক অপ্টিমাইজেশান বাড়াতে পারে, গ্রাহক পরিষেবা উন্নত করতে পারে এবং সমৃদ্ধ ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশনের উপর ভিত্তি করে নতুন পরিষেবাগুলিকে সক্ষম করতে পারে।
• সরকার এবং পাবলিক সেক্টর: অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে উন্নত নিরাপত্তা ব্যবস্থা, উন্নত পাবলিক সার্ভিস এবং নীতি নির্ধারণের জন্য আরও কার্যকর ডেটা বিশ্লেষণ।
• স্বাস্থ্যসেবা এবং জীবন বিজ্ঞান: পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, মাল্টিমোডাল AI ডায়াগনস্টিকস, চিকিত্সা পরিকল্পনা এবং রোগীর যত্নে বিপ্লব ঘটাচ্ছে।
• উৎপাদন: মাল্টিমোডাল AI উৎপাদন প্রক্রিয়াগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে পারে, গুণমান নিয়ন্ত্রণ উন্নত করতে পারে এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ সক্ষম করতে পারে।
• অটোমোটিভ, পরিবহন এবং লজিস্টিকস: এই প্রযুক্তি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন, উন্নত ট্র্যাফিক ব্যবস্থাপনা এবং অপ্টিমাইজড লজিস্টিক অপারেশনের বিকাশের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
• মিডিয়া এবং বিনোদন: মাল্টিমোডাল AI বিষয়বস্তু তৈরি, ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ এবং উন্নত মিডিয়া সম্পদ পরিচালনার জন্য ব্যবহৃত হয়।
• অন্যান্য: মাল্টিমোডাল AI-এর অ্যাপ্লিকেশনগুলি শিক্ষা, কৃষি এবং পরিবেশগত পর্যবেক্ষণ সহ অন্যান্য অসংখ্য ক্ষেত্রে প্রসারিত।

আরও গভীরে অনুসন্ধান: নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্র

মাল্টিমোডাল AI-এর রূপান্তরমূলক সম্ভাবনাকে আরও বিশদভাবে তুলে ধরার জন্য, আসুন কয়েকটি নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্র পরীক্ষা করি:

1. উন্নত মেডিকেল ডায়াগনোসিস: এমন একটি পরিস্থিতির কল্পনা করুন যেখানে একজন রেডিওলজিস্ট রোগীর এক্স-রে পরীক্ষা করছেন। একটি মাল্টিমোডাল AI সিস্টেম একই সাথে এক্স-রে চিত্রটি বিশ্লেষণ করতে পারে, এটিকে অনুরূপ চিত্রগুলির একটি বিশাল ডাটাবেসের সাথে তুলনা করতে পারে, রোগীর টেক্সচুয়াল মেডিকেল ইতিহাসে অ্যাক্সেস করতে পারে এবং পরীক্ষার সময় রেডিওলজিস্টের ভয়েস নোটগুলিও বিশ্লেষণ করতে পারে। এই সমন্বিত বিশ্লেষণ সম্ভাব্য অসঙ্গতিগুলি চিহ্নিত করতে পারে যা একজন মানুষের পর্যবেক্ষকের দ্বারা মিস হতে পারে, যার ফলে আরও দ্রুত এবং আরও সঠিক রোগ নির্ণয় করা যেতে পারে।

2. স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের নেভিগেশন: সেল্ফ-ড্রাইভিং গাড়িগুলি তাদের আশেপাশের পরিবেশ উপলব্ধি করতে এবং তার সাথে যোগাযোগ করতে মাল্টিমোডাল AI-এর উপর প্রচুর পরিমাণে নির্ভর করে। তারা ক্যামেরা (ভিজ্যুয়াল ডেটা), লাইডার (গভীরতা ডেটা), রাডার (দূরত্ব এবং বেগের ডেটা) এবং মাইক্রোফোন (অডিও ডেটা) সহ একাধিক সেন্সর থেকে ডেটা সংহত করে। এটি গাড়িকে রাস্তা ‘দেখতে’, বাধা সনাক্ত করতে, ট্র্যাফিক সংকেত বুঝতে এবং এমনকি জরুরি গাড়ির সাইরেনের প্রতিক্রিয়া জানাতে দেয়।

3. ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষা: মাল্টিমোডাল AI শিক্ষাগত বিষয়বস্তুকে পৃথক শিক্ষার্থীর চাহিদা অনুযায়ী তৈরি করতে পারে। একজন শিক্ষার্থীর লিখিত কাজ, প্রশ্নের উত্তর (টেক্সট এবং ভয়েস) এবং এমনকি পাঠের সময় তাদের মুখের অভিব্যক্তি বিশ্লেষণ করে, সিস্টেমটি এমন ক্ষেত্রগুলি চিহ্নিত করতে পারে যেখানে শিক্ষার্থী সংগ্রাম করছে এবং সেই অনুযায়ী পাঠ্যক্রম সামঞ্জস্য করতে পারে।

4. স্মার্ট ম্যানুফ্যাকচারিং: একটি কারখানার সেটিংয়ে, মাল্টিমোডাল AI বিভিন্ন সেন্সর (কম্পন, তাপমাত্রা, চাপ) থেকে ডেটা ব্যবহার করে সরঞ্জামের কার্যকারিতা নিরীক্ষণ করতে পারে। এটি পণ্যগুলির ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে ক্যামেরা থেকে ভিজ্যুয়াল ডেটা এবং একটি মেশিন খারাপ হওয়ার ইঙ্গিত দিতে পারে এমন অস্বাভাবিক শব্দগুলি সনাক্ত করতে অডিও ডেটাও বিশ্লেষণ করতে পারে। এটি সক্রিয় রক্ষণাবেক্ষণ এবং উন্নত মান নিয়ন্ত্রণের সুযোগ করে।

5. ইমারসিভ গেমিং অভিজ্ঞতা: মাল্টিমোডাল AI আরও বাস্তবসম্মত এবং আকর্ষক গেমিং অভিজ্ঞতা তৈরি করতে পারে। একজন খেলোয়াড়ের গতিবিধি, মুখের অভিব্যক্তি এবং ভয়েস কমান্ড ট্র্যাকিং করে, গেমটি খেলোয়াড়ের ক্রিয়া এবং আবেগের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে, একটি আরও গতিশীল এবং ইমারসিভ পরিবেশ তৈরি করতে পারে।

ভবিষ্যত মাল্টিমোডাল

মাল্টিমোডাল AI বাজার ক্রমাগত বিস্ফোরক প্রবৃদ্ধির জন্য প্রস্তুত। যেহেতু AI মডেলগুলি আরও অত্যাধুনিক হয়ে উঠছে, গণনীয় ক্ষমতা বাড়ছে এবং ডেটা গোপনীয়তার উদ্বেগগুলি সমাধান করা হচ্ছে, এই প্রযুক্তির অ্যাপ্লিকেশনগুলি অর্থনীতির সমস্ত সেক্টর জুড়ে প্রসারিত হতে থাকবে। এই রূপান্তরমূলক প্রযুক্তি কেবল AI সিস্টেমগুলিকে আরও স্মার্ট করে তোলার বিষয়ে নয়; এটি এমন AI তৈরি করার বিষয়ে যা বিশ্বকে আরও মানুষের মতো করে বুঝতে এবং তার সাথে যোগাযোগ করতে পারে, অভূতপূর্ব সম্ভাবনার সাথে একটি ভবিষ্যত আনলক করে। বিভিন্ন উৎস থেকে নির্বিঘ্নে তথ্য সংহত এবং ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা মানুষের বুদ্ধিমত্তার একটি মৌলিক দিক, এবং মাল্টিমোডাল AI আমাদেরকে মেশিনে এই ক্ষমতা প্রতিলিপি করার কাছাকাছি নিয়ে আসছে। এই যাত্রা সবে শুরু হয়েছে, এবং AI এর ভবিষ্যত নিঃসন্দেহে মাল্টিমোডাল।