# কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধরণসমূহ: Narrow AI থেকে AGI এবং Super AI

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বর্তমান এবং ভবিষ্যৎ বোঝার জন্য এটিকে তিনটি প্রধান স্তরে ভাগ করা হয়:

## **Narrow AI (সীমিত AI):**<br>

Narrow AI হলো বর্তমান যুগের AI, যা নির্দিষ্ট একটি কাজের জন্য প্রশিক্ষিত।

* **উদাহরণ:** গুগল ট্রান্সলেট, ফেস রিকগনিশন, চ্যাটবট।
* **বৈশিষ্ট্য:** এটি কেবল এক বা কয়েকটি নির্দিষ্ট কাজ দক্ষতার সাথে করতে পারে। এটি মানুষের মতো চিন্তা করতে পারে না বা অন্যান্য কাজ শেখার ক্ষমতা নেই।

## **AGI (Artificial General Intelligence):**<br>

AGI হলো AI-এর এমন একটি স্তর, যেখানে এটি মানুষের মতো চিন্তা করতে, শিখতে এবং যে কোনো কাজ সম্পন্ন করতে পারবে।

* **উদাহরণ:** এই পর্যায়টি এখনো কল্পনার মধ্যে রয়েছে।
* **বৈশিষ্ট্য:** বহুমুখী বুদ্ধিমত্তা, স্ব-শিক্ষা, এবং নতুন পরিবেশের সাথে মানিয়ে নেওয়ার ক্ষমতা।
* এ বিষয় নিয়ে আমি [পরে বিস্তারিত আলাপ করেছি](/learningwithenam/artificial-general-intelligence-agi.md)।

## **Super AI (সুপার এআই):**<br>

Super AI হলো ভবিষ্যতের AI-এর এমন একটি স্তর, যেখানে এটি মানুষের বুদ্ধিমত্তাকে অতিক্রম করবে।

* **উদাহরণ**: এটি এখনো বৈজ্ঞানিক কল্পকাহিনী।
* **বৈশিষ্ট্য:** এটি মানুষের চেয়ে দ্রুত এবং সঠিকভাবে সিদ্ধান্ত নিতে পারবে এবং গবেষণা, চিকিৎসা, এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে বিপ্লব আনতে সক্ষম হবে।

## **Narrow AI এবং AGI-এর মধ্যে পার্থক্য**

| **বিষয়**          | **Narrow AI**                                       | **AGI**                                   |
| ------------------ | --------------------------------------------------- | ----------------------------------------- |
| **দক্ষতা**         | নির্দিষ্ট একটি বা কয়েকটি কাজ দক্ষতার সাথে করে।     | যেকোনো কাজ শেখা এবং সমাধান করা।           |
| **পরিবর্তনশীলতা**  | নির্ধারিত কোড বা ট্রেনিংয়ের বাইরে কাজ করতে পারে না। | নতুন পরিবেশের সাথে মানিয়ে নিতে পারে।     |
| **স্ব-শিক্ষা**     | নিজে থেকে শেখার ক্ষমতা নেই।                         | নিজে থেকেই শেখার এবং উন্নত হওয়ার ক্ষমতা। |
| **উন্নয়নের স্তর** | বর্তমানে বাস্তবায়িত।                               | এখনো গবেষণার স্তরে রয়েছে।                |


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://haquenam.gitbook.io/learningwithenam/genaiinbangla/narrow-ai-agi-super-ai.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.