مصنوعی ذہانت معیاری مشروط منطق، امکان اور شماریات سے آگے بڑھتی ہے

مصنوعی ذہانت اور روایتی تکنیکوں کے درمیان فرق کو سمجھنا

مصنوعی ذہانت کی حالیہ مقبولیت، اس شعبے کے نئے اور دلکش ہونے کے ساتھ مل کر، بہت سی تنظیموں کو یہ دعوی کرنے پر آمادہ کیا ہے کہ ان کے منصوبے AI کے شعبے میں تازہ ترین پیشرفتوں کا استعمال کرتے ہیں، جبکہ وہ زیادہ تر صرف معیاری مشروط منطق، امکان اور شماریات استعمال کرتے ہیں۔ اس کے نتیجے میں تنظیمیں وہ فوائد حاصل نہیں کر پاتیں جو AI لے کر آنا ہے۔

وسیع عوام کی طرف سے آرٹیفیشل انٹیلیجنس کی عمومی سمجھ یہ یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے کہ درست اتفاق رائے ہو اور ٹیکنالوجی کو محفوظ اور ذمہ داری سے تیار کیا جائے۔ جبکہ ایسی دعویداری کرنے کے لیے کہ AI استعمال ہو رہا ہے جبکہ ایسی دعویداری درست نہیں ہے، بہت سے وجوہات اور اندرونی دباؤ موجود ہیں، نتیجتاً، تنظیمیں حقیقی ترقی سے بھی فائدہ نہیں اٹھاتیں۔ مشروط منطق، امکاناتی اور شماریاتی تکنیکیں آج کی زیادہ تر تنظیموں کی بنیاد ہیں اور جبکہ یہ اپنے طور پر پیچیدہ اور نفیس ہیں نیز اہم فوائد فراہم کرتے ہیں، یہ اس چیز سے مختلف ہیں جسے آج عام طور پر آرٹیفیشل انٹیلیجنس کہا جاتا ہے۔

جدید کاروباری ایپلی کیشنز کی اکثریت مشروط منطق پر انحصار کرتی ہے۔ جدید پروگرامنگ زبانوں اور فارمولا انجنوں کے تناظر میں، آج کی کاروباری منطق کو عام طور پر بولین منطق، If-Then-Else اسٹیٹمنٹس اور کیس اسٹیٹمنٹس کے طور پر ظاہر کیا جاتا ہے۔ تنظیمی کاروباری منطق کو مشروط استدلال میں قبض اور ظاہر کیا جا سکتا ہے۔ اگرچہ یہ انتہائی قیمتی ثابت ہوا ہے، لیکن یہ آج عام طور پر آرٹیفیشل انٹیلیجنس کہلانے والی چیز سے مختلف ہے۔ امکاناتی اور شماریاتی تکنیکیں جو اکثر پیش گوئیوں اور تخمینوں کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال ہوتی ہیں، اگرچہ قابلِ اعتماد اور مضبوط ہیں، درحقیقت آرٹیفیشل انٹیلیجنس نہیں ہیں۔ یہ ریاضیاتی ساخت زیادہ تر پہلے سے عقلیت کے ساتھ متعین کی جاتی ہیں، جن میں تبدیل یا مختلف ہونے کے لیے چند مستقلات ہوتے ہیں، جبکہ آرٹیفیشل انٹیلیجنس متحرکات پر انحصار کرتی ہے۔

اس کے بجائے، مصنوعی ذہانت، جیسا کہ مختصراً بیان کیا گیا، عام طور پر ایسے ماڈلز پر انحصار کرتی ہے جو ڈیٹا سے سیکھتے ہیں اور ڈیٹا سے خود منطق کا تعین کرتے ہیں۔ چونکہ 1999 میں یونیورسل ایپروکسیمیشن تھیورم کا ثبوت پیش کیا گیا تھا، جس میں یہ ظاہر کیا گیا کہ نیورل نیٹ ورک کوئی بھی فنکشن کی تخمینہ کر سکتا ہے، اب مصنوعی ذہانت کے ذریعے پروگراموں کو حل کرنے کی طرف زیادہ کوشش کی جاتی ہے بجائے دیگر پیٹرن کے۔ اگرچہ نظریاتی طور پر، کوئی بھی فنکشن کی تخمینہ کرنا ممکن ہے، کمپیوٹنگ پاور اور اسے حاصل کرنے کی تکنیکیں عملی طور پر ایک محدود کنی تھیں۔ تاہم، حالیہ ترقیات نے نظریہ اور عمل کے درمیان کے فرق کو پاٹنے میں بڑی پیش رفت کی ہے۔

جدید مصنوعی ذہانت Deep Reinforcement Learning، Natural Language Processing، LSTMs اور Generative-Adversarial ماڈلز سمیت تکنیکوں کا استعمال کرتی ہے جبکہ عمل درآمد میں TensorFlow اور PyTorch سمیت فریم ورکس استعمال ہوتے ہیں۔ یہ جانچنے کا ایک اچھا طریقہ کہ آپ کا پروجیکٹ مصنوعی ذہانت استعمال کرتا ہے یا نہیں، یہ دیکھنا ہے کہ پروجیکٹس کے اندر کون سے ٹول کٹس فعال طور پر استعمال ہو رہے ہیں۔ اگر یہ اس شعبے کے ٹولز استعمال نہیں کر رہا ہے تو یہ ممکن ہے کہ AI سے چلنے والا پروجیکٹ نہ ہو، اس واضح استثنا کے علاوہ کہ ایسے کسٹم ٹول کٹس پر انحصار کیا گیا ہو جو میٹرکس ضرب جیسے روزمرہ کے AI کاموں کو انجام دیتے ہیں۔

مصنوعی ذہانت پر مبنی ایپلیکیشنز اور ایسی ایپلیکیشنز جو مصنوعی ذہانت پر مبنی نہیں ہیں

یہاں مصنوعی ذہانت کی کچھ حقیقی مثالیں ہیں جو حقیقی دنیا میں استعمال ہوتی ہیں:

• کمپیوٹر وژن سسٹم جو لیبل والے ڈیٹا سے اشیاء کی شناخت اور ٹریکنگ سیکھتے ہیں؛
• زبان پروسیسنگ سسٹمز سوالات کے جوابات دینا سیکھتے ہیں اور وقت کے ساتھ بہتر ہوتے ہیں جیسے چیٹ بوٹس؛
• گیم کھیلنے والے ایجنٹ جو صرف پکسل ان پٹ سے ہی اسپیس انویڈرز، پیک مین اور ٹیٹرس جیسی کھیل کھیلنا سیکھ سکتے ہیں۔

اس کے برعکس، یہاں کچھ ایسی مثالیں دی گئی ہیں جنہیں عام طور پر Artificial Intelligence کی مثالیں کے طور پر دعوی کیا جاتا ہے، جبکہ ایسا نہیں ہے اور نہ ہی ایسا دعوی کیا جانا چاہیے:

• ایسے پیش گوئی ماڈل جو امکانات اور شماریات پر انحصار کرتے ہیں؛
• SQL استفسارات جو ڈیٹا بیس سے ڈیٹا حاصل کرتے ہیں اور کسی قسم کی مجموعی یا ترتیب کرتے ہیں؛
• قواعد پر مبنی تجزیاتی ڈیش بورڈز جو Tableau یا Microsoft Power BI میں بنائے گئے ہیں؛
• ایکسل اسپریڈ شیٹ جو سادہ فارمولے استعمال کرتی ہیں؛
• ایکسل میکرو سے چلنے والے ورک بکس جن میں کچھ VBA کوڈ ہوتا ہے؛
• سینسر سسٹمز کنٹرول سینٹر کو سگنل بھیجتے ہیں جسے ایک انسانی ماہر تشریح کرتا ہے۔

مصنوعی ذہانت اپنانے کے خواہاں تنظیموں کے لیے مستقبل کے رجحانات

بہت سے معاملات میں، مصنوعی ذہانت پیچیدہ مسائل حل کر سکتی ہے، لیکن ایسی حدود موجود ہیں جہاں معیاری مشروط منطق، امکانیات اور شماریات بہتر ہوں گی۔ ایک مثال ایسی رعایتیں ہیں جن کے لیے 100% قابل اعتماد ہونا ضروری ہے، جس میں AI نظام کبھی کبھی غیر مستقل نتائج پیدا کر سکتے ہیں۔ روایتی تکنیکوں کے معاملے میں، یہ فائدہ مند ہوگا کہ یہ بیان کیا جائے کہ انہیں کیسے نافذ کیا گیا تھا بجائے اس کے کہ یہ کہا جائے کہ یہ مصنوعی ذہانت پر مبنی تھے، کیونکہ اس سے علم کے بہاؤ میں بہتری آئے گی۔

مصنوعی ذہانت مسلسل ارتقاء پذیر ہے، بہتری تیزی سے آ رہی ہے، پہلے سے موجود ٹیکنالوجی پلیٹ فارمز اور انفراسٹرکچر کے اوپر تعینات ہونے کی وجہ سے آہستہ آہستہ روزمرہ کی زندگی میں سرایت کر رہی ہے۔ جیسے جیسے یہ زیادہ پھیلتی ہے، درستگی پہلے سے کہیں زیادہ اہم ہو جاتی ہے، اور یہ سوچنا ضروری ہے کہ اسے کیسے لاگو اور واضح کیا جائے۔ جیسے جیسے اس شعبے کا inevitable طور پر زیادہ ضابطہ لگایا جائے گا، AI کے استعمال کے غلط دعووں میں لی گئی کچھ آزادیاں وقت کے ساتھ حل ہو جائیں گی۔ تاہم، تنظیمیں موجودہ وقت سے درست AI تعریفات کو اپنا کر ایک آغاز کر سکتی ہیں۔

حقیقی مصنوعی ذہانت کے فوائد وسیع ہیں، اور Telemus AI آپ کے ادارے کے ساتھ مل کر روایتی تکنیک سے کہیں آگے کے ٹھوس نتائج حاصل کر سکتا ہے۔

Telemus AI™ کو آپ کے ادارے میں کیسے ضم کیا جا سکتا ہے، اس پر مفت مشاورت کے لیے آج ہی ہم سے رابطہ کریں۔