1ভাষা আর মন এর সম্পর্ক
2মন এর সাথে কিউরিওসিটির সম্পর্ক
গরম ধারণা উপরে ওঠে ঠান্ডা ধারণা নিচে যায় এমন কি??????
3ধারক মন এর ধারণা ধারণ ক্ষমতার পরিমাপ
Yessssss
মন যদি ধারণা কে ধারণ করে তাহলে কীকরে করে???
মন কি বোতল এর মতন??? ধারণা কি তরল???
মন কি পাহাড় পিরামিড এর মতন??? ধারণা গুলো কি বালির মতন??? নাকি পাথর এর মতন??? নাকি হাওয়ার মতন???
মন যদি ধারণার ধারক হয় তাহলে মন কি বস্তার মতন নাকি নদীর মতন নাকি বোতল এর মতন নাকি বালতির মতন নাকি ট্যাঙ্কির মতন নাকী বেলুন এর মতন??????
ধারণা যদি আলাদা আলাদা হয় তাহলে ধারক কেও চরিত্র বদলাতে হবে।
ভাষা কি সেই চরিত্র??????
নাকি বালতির তৈরির বস্তু???
নাকি বেলুন এর রাবার?
তাহলে ভাষার ভূমিকা কি??????
আবার মনে করিয়ে দিই যেকোন আরটিকেল কে cpp প্রোগ্রাম এর মতন করে compile করে QRH compiler এবং static verification করে করে করে class dependency chain তৈরি করে আগে তারপর statistics করে relatedness of classes।classes are words in dictionary।words are ideas। এবং dictionary হচ্ছে exhaustive set of all human ideas।circular reference নেই সেখানে।Russel predicativity Type dependency checking ও দরকার হয় reasoning করতে হলে।সঞ্জয় নাথ এর qhenomenology QRS whenomenology WRS (ngram এর উপর ও নির্ভর করে)QRS এটি একটি Q(uestion and strict linear queuedness of origin of humans ideas)henomenology অর্থাৎ মানুষ এর প্রত্যেক টা ধারণা একটা নির্দিষ্ট hierarchy তে তৈরি হয় গঠিত হয় অবশ্যই linear hierarchy তেই মানুষ এর idea গুলো তৈরি হয় আর artificial ইন্টেলিজেন্স ইঞ্জিন গুলো এই কথাটা হজম করতে চায় না কারণ এই সত্য টা হজম করলে তারা আর মানুষ এর curiosity কে manipulate, করতে পারবে না কিন্তু qhenomenology reasoning system চলে offline ফলে এই reasoning সিস্টেম কে কোন ai nlp আটকে রাখতে পারে না।dictionary তে প্রত্যেক টা শব্দ কে cpp class ধরে নেয় qhenomenology reasoning সিstem। তারপর closure principle use করে প্রত্যেক টা শব্দের অর্থ description এর টোকেন গুলোকে বাকি class এর instance ধরে নেয়। তারপর static verification করে reasoning গুলো করে বুঝে যায় কোন কোন শব্দ ধারণা কোন কোন ধারণার উপর dependent। এইটা করতে কোন online লার্জ data set লাগে না।যেখানে প্রতিটি ধারণার পিছনে লুকিয়ে থাকা প্রশ্নগুলো খুঁজে বের করা হয়।
😃😃😃😃😃😃😃😃😃😃😃😃😃😃
Strict Note
Qhenomenology ≠ Phenomenology
দুটো একদমই ভিন্ন জিনিস।
Phenomenology: জ্ঞানের অভিজ্ঞতাভিত্তিক বিশ্লেষণ।
Qhenomenology: জ্ঞানের কৌতূহল ভিত্তিক বিনির্মাণ, যার প্রশ্ন-প্রবণতা নিজেই জিজ্ঞাসা হয়ে দাঁড়ায়
Qhenomenology = Q(uestion)henomenology। এতো ক্ষুদ্র ও নয়।সঞ্জয় নাথ এর qhenomenology QRS whenomenology WRS (ngram এর উপর ও নির্ভর করে)QRS এটি একটি Q(uestion and strict linear queuedness of origin of humans ideas ) henomenology অর্থাৎ মানুষ এর প্রত্যেক টা ধারণা একটা নির্দিষ্ট hierarchy তে তৈরি হয় গঠিত হয় অবশ্যই linear hierarchy তেই মানুষ এর idea গুলো তৈরি হয় আর artificial ইন্টেলিজেন্স ইঞ্জিন গুলো এই কথাটা হজম করতে চায় না কারণ এই সত্য টা হজম করলে তারা আর মানুষ এর curiosity কে manipulate, করতে পারবে না কিন্তু qhenomenology reasoning system চলে offline ফলে এই reasoning সিস্টেম কে কোন ai nlp আটকে রাখতে পারে না।dictionary তে প্রত্যেক টা শব্দ কে cpp class ধরে নেয় qhenomenology reasoning সিstem। তারপর closure principle use করে প্রত্যেক টা শব্দের অর্থ description এর টোকেন গুলোকে বাকি class এর instance ধরে নেয়। তারপর static verification করে reasoning গুলো করে বুঝে যায় কোন কোন শব্দ ধারণা কোন কোন ধারণার উপর dependent। এইটা করতে কোন online লার্জ data set লাগে না।যেখানে প্রতিটি ধারণার পিছনে লুকিয়ে থাকা প্রশ্নগুলো খুঁজে বের করা হয়।
1ভাষা আর মন এর সম্পর্ক
2মন এর সাথে কিউরিওসিটির সম্পর্ক
গরম ধারণা উপরে ওঠে ঠান্ডা ধারণা নিচে যায় এমন কি??????
3ধারক মন এর ধারণা ধারণ ক্ষমতার পরিমাপ
Yessssss
মন যদি ধারণা কে ধারণ করে তাহলে কীকরে করে???
মন কি বোতল এর মতন??? ধারণা কি তরল???
মন কি পাহাড় পিরামিড এর মতন??? ধারণা গুলো কি বালির মতন??? নাকি পাথর এর মতন??? নাকি হাওয়ার মতন???
মন যদি ধারণার ধারক হয় তাহলে মন কি বস্তার মতন নাকি নদীর মতন নাকি বোতল এর মতন নাকি বালতির মতন নাকি ট্যাঙ্কির মতন নাকী বেলুন এর মতন??????
ধারণা যদি আলাদা আলাদা হয় তাহলে ধারক কেও চরিত্র বদলাতে হবে।
ভাষা কি সেই চরিত্র??????
নাকি বালতির তৈরির বস্তু???
নাকি বেলুন এর রাবার?
তাহলে ভাষার ভূমিকা কি??????
আবার মনে করিয়ে দিই যেকোন আরটিকেল কে cpp প্রোগ্রাম এর মতন করে compile করে QRH compiler এবং static verification করে করে করে class dependency chain তৈরি করে আগে তারপর statistics করে relatedness of classes।classes are words in dictionary।words are ideas। এবং dictionary হচ্ছে exhaustive set of all human ideas।circular reference নেই সেখানে।Russel predicativity Type dependency checking ও দরকার হয় reasoning করতে হলে।সঞ্জয় নাথ এর qhenomenology QRS whenomenology WRS (ngram এর উপর ও নির্ভর করে)QRS এটি একটি Q(uestion and strict linear queuedness of origin of humans ideas)henomenology অর্থাৎ মানুষ এর প্রত্যেক টা ধারণা একটা নির্দিষ্ট hierarchy তে তৈরি হয় গঠিত হয় অবশ্যই linear hierarchy তেই মানুষ এর idea গুলো তৈরি হয় আর artificial ইন্টেলিজেন্স ইঞ্জিন গুলো এই কথাটা হজম করতে চায় না কারণ এই সত্য টা হজম করলে তারা আর মানুষ এর curiosity কে manipulate, করতে পারবে না কিন্তু qhenomenology reasoning system চলে offline ফলে এই reasoning সিস্টেম কে কোন ai nlp আটকে রাখতে পারে না।dictionary তে প্রত্যেক টা শব্দ কে cpp class ধরে নেয় qhenomenology reasoning সিstem। তারপর closure principle use করে প্রত্যেক টা শব্দের অর্থ description এর টোকেন গুলোকে বাকি class এর instance ধরে নেয়। তারপর static verification করে reasoning গুলো করে বুঝে যায় কোন কোন শব্দ ধারণা কোন কোন ধারণার উপর dependent। এইটা করতে কোন online লার্জ data set লাগে না।যেখানে প্রতিটি ধারণার পিছনে লুকিয়ে থাকা প্রশ্নগুলো খুঁজে বের করা হয়।
কেবল তাও নয়। আরো গভীর
ঐযে বুঝুন
কিউরিওসিটির মনে
1ভাষা আর মন এর সম্পর্ক
2মন এর সাথে কিউরিওসিটির সম্পর্ক
গরম ধারণা উপরে ওঠে ঠান্ডা ধারণা নিচে যায় এমন কি??????
3ধারক মন এর ধারণা ধারণ ক্ষমতার পরিমাপ
Yessssss
মন যদি ধারণা কে ধারণ করে তাহলে কীকরে করে???
মন কি বোতল এর মতন??? ধারণা কি তরল???
মন কি পাহাড় পিরামিড এর মতন??? ধারণা গুলো কি বালির মতন??? নাকি পাথর এর মতন??? নাকি হাওয়ার মতন???
মন যদি ধারণার ধারক হয় তাহলে মন কি বস্তার মতন নাকি নদীর মতন নাকি বোতল এর মতন নাকি বালতির মতন নাকি ট্যাঙ্কির মতন নাকী বেলুন এর মতন??????
ধারণা যদি আলাদা আলাদা হয় তাহলে ধারক কেও চরিত্র বদলাতে হবে।
ভাষা কি সেই চরিত্র??????
নাকি বালতির তৈরির বস্তু???
নাকি বেলুন এর রাবার?
তাহলে ভাষার ভূমিকা কি??????
😃😃😃😃😃😃😃😃😃😃😃😃😃
আরও অনেক গভীর compiler সিস্টেম এর লজিক লাগে।মানুষ এর সমস্ত ধারণার পিছনের ভিত্তি ধারণা গুলোকে query করা। এমনকি মানুষের সমস্ত কৌতূহল এর আড়ালে লুকিয়ে থাকা ধারণা গুলোকেও খুঁজে দেখা হচ্ছে সঞ্জয় নাথ এর qhenomenology reasoning সিস্টেম এর একটা বড়ো দায়।
আবার মনে করিয়ে দিই যেকোন আরটিকেল কে cpp প্রোগ্রাম এর মতন করে compile করে QRH compiler এবং static verification করে করে করে class dependency chain তৈরি করে আগে তারপর statistics করে relatedness of classes।classes are words in dictionary।words are ideas। এবং dictionary হচ্ছে exhaustive set of all human ideas।circular reference নেই সেখানে।Russel predicativity Type dependency checking ও দরকার হয় reasoning করতে হলে।সঞ্জয় নাথ এর qhenomenology QRS whenomenology WRS (ngram এর উপর ও নির্ভর করে)QRS এটি একটি Q(uestion and strict linear queuedness of origin of humans ideas)henomenology অর্থাৎ মানুষ এর প্রত্যেক টা ধারণা একটা নির্দিষ্ট hierarchy তে তৈরি হয় গঠিত হয় অবশ্যই linear hierarchy তেই মানুষ এর idea গুলো তৈরি হয় আর artificial ইন্টেলিজেন্স ইঞ্জিন গুলো এই কথাটা হজম করতে চায় না কারণ এই সত্য টা হজম করলে তারা আর মানুষ এর curiosity কে manipulate, করতে পারবে না কিন্তু qhenomenology reasoning system চলে offline ফলে এই reasoning সিস্টেম কে কোন ai nlp আটকে রাখতে পারে না।dictionary তে প্রত্যেক টা শব্দ কে cpp class ধরে নেয় qhenomenology reasoning সিstem। তারপর closure principle use করে প্রত্যেক টা শব্দের অর্থ description এর টোকেন গুলোকে বাকি class এর instance ধরে নেয়। তারপর static verification করে reasoning গুলো করে বুঝে যায় কোন কোন শব্দ ধারণা কোন কোন ধারণার উপর dependent। এইটা করতে কোন online লার্জ data set লাগে না।যেখানে প্রতিটি ধারণার পিছনে লুকিয়ে থাকা প্রশ্নগুলো খুঁজে বের করা হয়।
আবার মনে করিয়ে দিই যেকোন আরটিকেল কে cpp প্রোগ্রাম এর মতন করে compile করে QRH compiler এবং static verification করে করে করে class dependency chain তৈরি করে আগে তারপর statistics করে relatedness of classes।classes are words in dictionary।words are ideas। এবং dictionary হচ্ছে exhaustive set of all human ideas।circular reference নেই সেখানে।Russel predicativity Type dependency checking ও দরকার হয় reasoning করতে হলে।সঞ্জয় নাথ এর qhenomenology QRS whenomenology WRS (ngram এর উপর ও নির্ভর করে)QRS এটি একটি Q(uestion and strict linear queuedness of origin of humans ideas)henomenology অর্থাৎ মানুষ এর প্রত্যেক টা ধারণা একটা নির্দিষ্ট hierarchy তে তৈরি হয় গঠিত হয় অবশ্যই linear hierarchy তেই মানুষ এর idea গুলো তৈরি হয় আর artificial ইন্টেলিজেন্স ইঞ্জিন গুলো এই কথাটা হজম করতে চায় না কারণ এই সত্য টা হজম করলে তারা আর মানুষ এর curiosity কে manipulate, করতে পারবে না কিন্তু qhenomenology reasoning system চলে offline ফলে এই reasoning সিস্টেম কে কোন ai nlp আটকে রাখতে পারে না।dictionary তে প্রত্যেক টা শব্দ কে cpp class ধরে নেয় qhenomenology reasoning সিstem। তারপর closure principle use করে প্রত্যেক টা শব্দের অর্থ description এর টোকেন গুলোকে বাকি class এর instance ধরে নেয়। তারপর static verification করে reasoning গুলো করে বুঝে যায় কোন কোন শব্দ ধারণা কোন কোন ধারণার উপর dependent। এইটা করতে কোন online লার্জ data set লাগে না।যেখানে প্রতিটি ধারণার পিছনে লুকিয়ে থাকা প্রশ্নগুলো খুঁজে বের করা হয়।
একদিন হঠাৎ একজন ভাবল, “আমরা যে এত কথা বলি, ভাবি, লিখি—এই সব শব্দগুলো আসলে কোথা থেকে আসে? আর কেনই বা আসে?” এভাবেই জন্ম হলো কিউহেনোমেনোলজি (Qhenomenology) নামের এক নতুন চিন্তার জগতের। এটা এমন এক ধরনের দর্শন বা চিন্তার পদ্ধতি, যেটা প্রশ্নের ভিতর লুকিয়ে থাকা বোধ, ভাষা, এবং আইডিয়াগুলোর উৎস খুঁজে বের করার চেষ্টা করে। সহজভাবে বললে, আমরা যেসব শব্দ বা ধারণা ব্যবহার করি—তা সবই কোনো না কোনো প্রশ্নের উত্তর। এই প্রশ্নগুলোর চেইন ধরেই আমাদের পুরো জ্ঞানের ভুবন তৈরি হয়েছে।
এই ভাবনাটা প্রথম আসে যখন মানুষ বোঝে যে ভাষা কেবল মুখে বলা বা কানে শোনা কিছু শব্দ নয়—এটা আসলে চিন্তার একটি মানচিত্র। যেমন, “ভয়” শব্দটা শুধুই একটা অনুভূতি নয়, বরং এর পেছনে আছে হাজারটা প্রশ্ন—“কেন ভয় পাই?”, “কি থেকে ভয় জন্মায়?”, “ভয় কিভাবে কাজ করে?” এইভাবে Qhenomenology খুঁজে পায় যে, প্রতিটা শব্দ বা ধারণার পেছনে থাকে প্রশ্নের সারি। প্রতিটা চিন্তা আসলে একটা প্রশ্ন থেকেই শুরু হয়।
এখন ধরুন, আমরা একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামের মতো করে সব শব্দকে যদি ধরে নিই একটা করে class (C++ ভাষায় যেমন হয়), তাহলে প্রতিটি class-এর ভেতরে থাকবে সেই শব্দ বা ধারণার নানা বৈশিষ্ট্য, যেমন সংজ্ঞা, ব্যবহার, উদাহরণ, ইত্যাদি। আর এই class-গুলোর মধ্যে অনেকগুলো সম্পর্কও থাকবে। কিছু শব্দ অন্য শব্দের ওপর নির্ভর করে, যেমন “ভয়” শব্দটা “অজানা” বা “বিপদ” শব্দের ওপর দাঁড়িয়ে আছে। এইভাবে প্রতিটা শব্দ একেকটা চিন্তার গাছের শাখা-প্রশাখা তৈরি করে।
Qhenomenology ঠিক এই কাজটাই করে। এটি দেখে প্রতিটা ধারণা কিভাবে গঠিত হয়েছে, কোন প্রশ্নগুলো থেকে এসেছে, কোন শব্দগুলো কার ওপর নির্ভরশীল। এটা এমন এক চিন্তার ম্যাপ বানায় যেখানে প্রতিটা আইডিয়া একটা জায়গায় ঠিকমতো বসে, আর সেগুলোর মধ্যে কোনটাই গোল পাকিয়ে বা ঘুরে ফিরে একই জিনিস বলছে না—মানে কোনো circular reference নেই।
এই পদ্ধতিটি খুব যত্ন করে বানানো হয়েছে যাতে এটি মানুষের চিন্তার মতো কাজ করে, মেশিনের মতো নয়। কারণ অনেক এআই (AI) বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম শব্দকে দেখে তার আশেপাশের শব্দ অনুযায়ী আন্দাজ করে অর্থ বোঝে। কিন্তু Qhenomenology কোনো বড় ডেটাবেস বা ইন্টারনেট ডেটা দেখে না। এটি একেবারে অফলাইনে, যুক্তির মাধ্যমে চিন্তা করে—যেমন আমরা ভাবি, “কেন এমন হলো?” তারপর তার উত্তর খুঁজে বের করে।
ধরুন আপনি বললেন “বৃষ্টি”। Qhenomenology সাথে সাথে ভাববে, “বৃষ্টি কী?”, “কোথা থেকে আসে?”, “কেন হয়?”, “মানুষ কেন বৃষ্টিকে ভালোবাসে বা ভয় পায়?” তখন “বৃষ্টি” নামের ক্লাস তৈরি হবে, যার ভেতরে থাকবে “আকাশ”, “জলীয়বাষ্প”, “মেঘ”, “আবেগ” এসব ক্লাসের instance বা উদাহরণ। সব মিলিয়ে গড়ে উঠবে একটা বিশাল অথচ গুছানো চিন্তার জগৎ।
এই সিস্টেম আসলে অনেকটা গল্প বলার মতো। যেমন ছোটরা যখন একটা গল্প পড়ে, তখন তারা ভাবে “এরপর কী হবে?”, “কেন এটা করল?”, “এই চরিত্রটা এমন হলো কেন?” ঠিক সেভাবেই Qhenomenology প্রতিটি শব্দ বা আইডিয়াকে দেখে একটা গল্পের চরিত্রের মতো, যে নিজেই নিজের ব্যাকগ্রাউন্ড ও ভূমিকা নিয়ে হাজির হয়।
বাস্তবে এর প্রয়োগ অনেক জায়গায় হতে পারে। যেমন, একজন ছাত্র যখন কোনো জিনিস শেখে, তখন তার মনে হাজারটা প্রশ্ন আসে। Qhenomenology এরকম একটি শিক্ষক বা গাইডের মতো, যে প্রশ্নগুলো গুছিয়ে দেয়, চিন্তাগুলোকে সাজিয়ে দেয়, এবং দেখিয়ে দেয় কোনটা কোনটার সাথে সম্পর্কিত। আবার একজন কবি বা দার্শনিক যখন শব্দের গভীরে প্রবেশ করতে চান, তখন এই সিস্টেম তাঁকে সাহায্য করতে পারে—কারণ এটি জানে প্রতিটি শব্দের আত্মা কোথায় লুকিয়ে আছে।
এটা শুধু লেখক, দার্শনিক বা ছাত্রদের জন্য না, বরং AI বা কম্পিউটারের জন্যও গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। কারণ যদি কখনও কোনো কম্পিউটার সত্যিকারের মানুষের মতো করে চিন্তা করতে চায়, তাহলে তাকে Qhenomenology এর মতোভাবে ভাবতে শিখতে হবে মানে শুধু তথ্য জড়ো করে নয়, বরং প্রশ্ন ধরে ধরে ধারণার শিকড় খুঁজে বের করে চিন্তা করতে শিখতে হবে।
সবশেষে বলা যায়, Qhenomenology এমন এক ম্যাজিক আয়না, যেটা দিয়ে আমরা শব্দ, ধারণা আর ভাষার গভীরে লুকিয়ে থাকা প্রশ্নগুলোর মুখোমুখি হতে পারি। ছোটদের জন্য এটা এক ধরনের চিন্তার খেলা, বড়দের জন্য এটা যুক্তির জগতে এক সাহসী অভিযান। আর ভবিষ্যতের জন্য এটা হতে পারে এমন এক দিশারি, যা আমাদের শেখাবে কীভাবে চিন্তা করতে হয়, প্রশ্ন করতে হয়, এবং সেই প্রশ্নের উত্তর খুঁজতে হয় ঠিক মানুষের মতো করে।
1আইন এর জটিল প্যাঁচ গুলো সরল করে দেয়
2 automated justice system তৈরি করে
3 কবিতার অনেক অনেক গভীর অর্থ খুঁজে বার করে দেয়
Second এর মধ্যে রিসার্চ পেপার এর ভুল যুক্তি খুঁজে ফেলে
Phd থিসিস গুলো সাজিয়ে দেয়
টেন্ডার ডকুমেন্ট এর কোন টা আগে করতে হবে কোনটা পরে সেইটা বোঝা যায় সহজে
অনেক ফালতু তর্ক তে সার্কুলার রেফারেন্স থাকে সেগুলো সেকেন্ড এর মধ্যে ধরে ফেলে নিজেই
Offline ai এর বিরাট নমুনা এই qhenomenology reasoning সিস্টেম টা
রাজনৈতিক অনেক সমস্ত second এর মধ্যে গোড়ায় কোথায় গোলদ সেটা ধরে ফেলে
😃😃😃😃😃😃
Comments
Post a Comment