Generative AI مصنوعي ذهانت واري ٽيڪنالاجي جو هڪ قسم آهي جيڪو مشين لرننگ سسٽم کي وسيع طور تي بيان ڪري ٿو جيڪو ٽيڪسٽ، تصويرون، ڪوڊ، يا مواد جي ٻين قسمن کي ٺاهي سگھي ٿو.
جي ماڊلز پيدا ٿيندڙ مصنوعي ذهانت تيزيء سان آن لائن اوزار ۾ شامل ٿي رهيا آهن ۽ chatbot جيڪي صارفين کي سوالن يا هدايتن کي ان پٽ فيلڊ ۾ ٽائپ ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا، جنهن تي AI ماڊل هڪ انسان جهڙو جواب پيدا ڪندو.
جي ماڊلز پيدا ٿيندڙ مصنوعي ذهانت اهي هڪ پيچيده ڪمپيوٽر پروسيس کي استعمال ڪن ٿا، جنهن جي نالي سان مشهور آهي deep learning وڏي ڊيٽا سيٽ ۾ عام نمونن ۽ ترتيبن جو تجزيو ڪرڻ ۽ پوءِ هن معلومات کي استعمال ڪرڻ لاءِ نوان ۽ زبردست نتيجا ٺاهڻ لاءِ. ماڊل هي مشين لرننگ ٽيڪنڪ شامل ڪندي ڪن ٿا جن کي نيورل نيٽ ورڪ جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو، جيڪي انساني دماغ جي عمل ۽ معلومات جي تشريح جي طريقي سان متاثر ٿيل آهن ۽ پوءِ وقت گذرڻ سان گڏ ان مان سکي ٿو.
مثال ڏيڻ لاء، فيڊنگ جو هڪ ماڊل پيدا ٿيندڙ مصنوعي ذهانت داستان جي وڏي مقدار سان، وقت گذرڻ سان ماڊل ڪهاڻي جي عناصرن کي سڃاڻڻ ۽ ٻيهر پيدا ڪرڻ جي قابل ٿي ويندو، جهڙوڪ پلاٽ جي جوڙجڪ، ڪردار، موضوع، داستاني اوزار وغيره.
جي ماڊلز پيدا ٿيندڙ مصنوعي ذهانت اهي وڌيڪ نفيس بڻجي ويندا آهن جيئن اهي ڊيٽا وصول ڪن ٿا ۽ وڌائين ٿا، ٻيهر ٽيڪنالاجي جي مهرباني deep learning ۽ مان اعصابي نيٽ ورڪ هيٺ. نتيجي طور، وڌيڪ مواد هڪ ٽيمپليٽ ٺاهي ٿو پيدا ٿيندڙ مصنوعي ذهانتان جا نتيجا اوترو وڌيڪ قائل ۽ انسان جھڙا ٿيندا.
جي مقبوليتپيدا ٿيندڙ مصنوعي ذهانت 2023 ۾ ڌماڪو ٿيو، گهڻو ڪري پروگرامن جي مهرباني چيٽ GPT e ڊي ايل-اي di OpenAI. ان کان سواء، ٽيڪنالاجي جي تيز ترقي مصنوعي معلومات, قدرتي ٻولي پروسيسنگ وانگر, ڪيو آهيپيدا ٿيندڙ مصنوعي ذهانت پيماني تي صارفين ۽ مواد ٺاهيندڙن تائين رسائي.
وڏيون ٽيڪني ڪمپنيون بينڊ ويگن تي ٽپو ڏيڻ لاءِ جلدي ٿي چڪيون آهن ، گوگل ، مائڪروسافٽ ، ايمازون ، ميٽا ۽ ٻيا سڀ پنهنجون پنهنجون ترقياتي اوزار تيار ڪري رهيا آهن. پيدا ٿيندڙ مصنوعي ذهانت ڪجهه مهينن اندر.
اتي ڪيترائي اوزار آھن پيدا ٿيندڙ مصنوعي ذهانت، جيتوڻيڪ ٽيڪسٽ ۽ تصويري نسل جا ماڊل شايد سڀ کان وڌيڪ سڃاتل آهن. جي ماڊلز پيدا ٿيندڙ مصنوعي ذهانت اهي عام طور تي هڪ صارف تي ڀروسو ڪن ٿا جيڪو پيغام مهيا ڪري ٿو جيڪو انهن کي گهربل پيداوار پيدا ڪرڻ جي هدايت ڪري ٿو، اهو متن هجي، هڪ تصوير، هڪ وڊيو يا ميوزڪ جو هڪ ٽڪرو، جيتوڻيڪ اهو هميشه ناهي.
اتي مختلف قسم جا پيدا ٿيندڙ AI ماڊل آهن، هر هڪ مخصوص چئلينج ۽ ڪمن لاء ٺهيل آهي. انهن کي وسيع طور تي هيٺين قسمن ۾ ورهائي سگهجي ٿو.
Transformer-based modelsٽرانسفارمر تي ٻڌل ماڊلز کي وڏي ڊيٽا سيٽ تي تربيت ڏني وئي آهي ته جيئن ترتيب وار معلومات جي وچ ۾ لاڳاپن کي سمجهڻ، جهڙوڪ لفظن ۽ جملن. پاران حمايت ڪئي وئي deep learning، اهي AI ماڊل NLP ۾ چڱيءَ طرح واقف هوندا آهن ۽ ٻوليءَ جي ساخت ۽ مفهوم کي سمجھندا آهن، انهن کي متن جي پيداوار جي ڪمن لاءِ چڱيءَ طرح موزون بڻائيندا آهن. ChatGPT-3 ۽ گوگل بارڊ ٽرانسفارمر جي بنياد تي پيدا ٿيندڙ AI ماڊل جا مثال آهن.
Generative adversarial networksGANs ٻن نيورل نيٽ ورڪن مان ٺهيل آهن جن کي جنريٽر ۽ تبعيض جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو، جيڪي لازمي طور تي هڪ ٻئي جي خلاف ڪم ڪن ٿا مستند ڏسڻ واري ڊيٽا ٺاهڻ لاءِ. جيئن ته نالو مان معلوم ٿئي ٿو، جنريٽر جو ڪردار هڪ قائل ڪرڻ واري پيداوار پيدا ڪرڻ آهي جيئن ته هڪ تجويز جي بنياد تي هڪ تصوير، جڏهن ته تعصب ڪندڙ ڪم ڪيو ويو آهي انهي تصوير جي صداقت جو جائزو وٺڻ لاء. وقت سان گڏ، هر جزو پنهنجي پنهنجي ڪردار ۾ بهتري، وڌيڪ قائل نتيجا حاصل ڪري ٿو. ٻئي DALL-E ۽ Midjourney GAN-based generative AI ماڊلز جا مثال آهن.
Variational autoencodersVAEs ڊيٽا جي تشريح ۽ پيدا ڪرڻ لاءِ ٻه نيٽ ورڪ استعمال ڪندا آهن: هن صورت ۾ اهو هڪ انڪوڊر ۽ هڪ ڊيڪوڊر آهي. انڪوڊر ان پٽ ڊيٽا کي وٺي ٿو ۽ ان کي هڪ آسان فارميٽ ۾ دٻائي ٿو. ڊيڪوڊر پوءِ هي کمپريس ٿيل معلومات وٺي ٿو ۽ ان کي نئين شيءِ ۾ ٻيهر ٺاهي ٿو جيڪو اصل ڊيٽا وانگر آهي، پر بلڪل ساڳيو ناهي.
هڪ مثال هڪ ڪمپيوٽر پروگرام کي سيکاريو ويندو انساني منهن ٺاهڻ لاءِ تصويرون استعمال ڪندي ٽريننگ ڊيٽا طور. وقت گذرڻ سان گڏ، پروگرام ماڻهن جي چهرن جي تصويرن کي ڪجهه اهم خصوصيتن، جهڙوڪ اکين، نڪ، وات، ڪنن وغيره جي شڪل ۽ شڪل کي گهٽائي، ۽ پوءِ انهن کي نوان چهرا ٺاهڻ لاءِ استعمال ڪرڻ سکي ٿو.
Multimodal modelsملٽي موڊل ماڊل هڪ ئي وقت ڪيترن ئي قسمن جي ڊيٽا کي سمجهي ۽ پروسيس ڪري سگهن ٿا، جهڙوڪ ٽيڪسٽ، تصويرون ۽ آڊيو، انهن کي وڌيڪ نفيس آئوٽ پُٽ ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو. ھڪڙو مثال ھڪڙو AI ماڊل ھوندو جيڪو ھڪڙي تصوير ٺاھي سگھي ٿو ھڪڙي ٽيڪسٽ پرامٽ جي بنياد تي، ۽ گڏوگڏ ھڪڙي تصويري وضاحت جي ھڪڙي تصويري وضاحت. FROM-E 2 e OpenAI پاران GPT-4 multimodal ماڊلز جا مثال آهن.
ڪاروبار لاءِ، ڪارڪردگي يقيني طور تي پيدا ٿيندڙ AI جو سڀ کان وڌيڪ زبردست فائدو آهي ڇاڪاڻ ته اهو ڪاروبار کي مخصوص ڪمن کي خودڪار ڪرڻ ۽ وقت، توانائي ۽ وسيلن کي وڌيڪ اهم اسٽريٽجڪ مقصدن تي ڌيان ڏيڻ جي قابل ڪري ٿو. اهو گهٽ مزدورن جي قيمتن کي وڌائي سگھي ٿو، آپريشنل ڪارڪردگي ۾ اضافو ۽ نئين بصيرت ۾ ته ڇا ڪجهه ڪاروباري عمل انجام ڏئي رهيا آهن يا نه.
پروفيشنل ۽ مواد ٺاهيندڙن لاءِ، جنريٽو AI اوزار خيال جي پيداوار، مواد جي منصوبابندي ۽ شيڊولنگ، سرچ انجڻ جي اصلاح، مارڪيٽنگ، سامعين جي مصروفيت، تحقيق ۽ ايڊيٽنگ، ۽ ممڪن طور تي وڌيڪ مدد ڪري سگھن ٿا. ٻيهر، مکيه تجويز ڪيل فائدو ڪارڪردگي آهي ڇو ته پيدا ڪندڙ AI اوزار صارفين کي وقت گھٽائڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا جيڪي اهي ڪجهه ڪمن تي خرچ ڪن ٿا، تنهن ڪري اهي پنهنجي توانائي کي ٻي جاء تي خرچ ڪري سگهن ٿا. اهو چيو ته، دستي نگراني ۽ ڪنٽرول AI ماڊلز جو ڪنٽرول انتهائي اهم آهي.
Generative AI ڪيترن ئي صنعتن جي شعبن ۾ پيرن کي حاصل ڪري چڪو آهي ۽ تيزيء سان تجارتي ۽ صارف مارڪيٽن ۾ وڌي رهيو آهي. McKinsey اندازو لڳايو ته، 2030 تائين، اهي ڪم جيڪي هن وقت آمريڪا ۾ ڪم جي ڪلاڪن جو تقريباً 30 سيڪڙو ڪن ٿا، خودڪار ٿي سگهن ٿا، پيداواري مصنوعي ذهانت جي تيزيءَ جي مهرباني.
ڪسٽمر سروس ۾، AI-طاقتور چيٽ بوٽس ۽ ورچوئل اسسٽنٽ ڪمپنين جي مدد ڪن ٿا جوابي وقت کي گهٽائڻ ۽ جلدي عام گراهڪ جي سوالن کي سنڀالڻ، عملي تي بوجھ گھٽائڻ. سافٽ ويئر ڊولپمينٽ ۾، جنريٽو AI اوزار ڊولپرز کي وڌيڪ صاف ۽ موثر طريقي سان ڪوڊ جو جائزو وٺڻ، بگ کي نمايان ڪرڻ، ۽ امڪاني حل تجويز ڪرڻ کان اڳ ۾ وڏو مسئلو بڻجڻ ۾ مدد ڪن ٿا. ان کان علاوه، ليکڪ AI اوزار استعمال ڪري سگهن ٿا منصوبابندي، مسودو، ۽ نظرثاني ڪرڻ لاء مضمون، آرٽيڪل، ۽ ٻين لکيل ڪم، جيتوڻيڪ اڪثر مخلوط نتيجن سان.
پيداواري AI جو استعمال صنعت کان صنعت تائين مختلف آهي ۽ ٻين جي ڀيٽ ۾ ڪجهه ۾ وڌيڪ قائم آهي. موجوده ۽ تجويز ڪيل استعمال ڪيسن ۾ هيٺيان شامل آهن:
پيداواري AI اوزارن جي استعمال جي باري ۾ هڪ وڏو خدشو - ۽ خاص طور تي جيڪي عوام تائين پهچ وارا آهن - انهن جي غلط معلومات ۽ نقصانڪار مواد پکيڙڻ جي صلاحيت آهي. ان جو اثر وسيع ۽ سخت ٿي سگھي ٿو، اسٽريٽائپائپس، نفرت انگيز تقرير ۽ نقصانڪار نظرين جي تسلسل کان وٺي ذاتي ۽ پيشه ور شهرت کي نقصان پهچائڻ ۽ قانوني ۽ مالي اثرن جي خطري تائين. اهو پڻ تجويز ڪيو ويو آهي ته پيدا ٿيندڙ AI جي غلط استعمال يا بدانتظامي قومي سلامتي کي خطري ۾ وجهي سگهي ٿي.
انهن خطرن کان سياستدان به بچي نه سگهيا آهن. اپريل 2023 ۾، يورپي يونين تجويز ڪيو generative AI لاءِ ڪاپي رائيٽ جا نوان ضابطا جنهن جي لاءِ ڪمپنين کي ضرورت هوندي ته ڪنهن به ڪاپي رائيٽ ٿيل مواد کي ظاهر ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيو وڃي جنريٽو مصنوعي ذهانت وارو اوزار. اهي قاعدا قانون جي مسودي ۾ منظور ڪيا ويا جيڪي جون ۾ يورپي پارليامينٽ طرفان ووٽ ڪيا ويا، جنهن ۾ يورپي يونين جي ميمبر ملڪن ۾ مصنوعي ذهانت جي استعمال تي سخت پابنديون شامل آهن، جن ۾ خلائي عوام ۾ حقيقي وقت جي منهن جي سڃاڻپ ٽيڪنالاجي تي تجويز ڪيل پابندي شامل آهي.
جنريٽو اي آءِ جي ذريعي پاڻمرادو ڪم پڻ افرادي قوت ۽ نوڪري جي بي گھر ٿيڻ بابت خدشا پيدا ڪري ٿو، جيئن McKinsey پاران نمايان ٿيل آهي. صلاحڪار گروپ جي مطابق، آٽوميشن هاڻي ۽ 12 جي وچ ۾ 2030 ملين ڪيريئر جي منتقلي جو سبب بڻجي سگهي ٿي، نوڪري جي نقصان سان گڏ آفيس جي مدد، ڪسٽمر سروس ۽ فوڊ سروس ۾ مرڪوز. رپورٽ جو اندازو لڳايو ويو آهي ته آفيس جي ڪارڪنن جي طلب ۾ ”... 1,6 ملين نوڪريون گهٽجي سگهن ٿيون، ان کان علاوه پرچون سيلز وارن لاءِ 830.000، انتظامي اسسٽنٽ لاءِ 710.000 ۽ ڪيشئرن لاءِ 630.000 جي نقصان کان علاوه.
جنريٽو AI ۽ جنرل AI هڪ ئي سڪي جي مختلف پاسن جي نمائندگي ڪن ٿا. ٻنهي جو تعلق مصنوعي ذهانت جي شعبي سان آهي، پر اڳوڻو هڪ ذيلي قسم جو بعد ۾ آهي.
Generative AI مختلف مشين لرننگ ٽيڪنڪ استعمال ڪري ٿو، جهڙوڪ GAN، VAE، يا LLM، ٽريننگ ڊيٽا مان سکيل ماڊلز مان نئون مواد پيدا ڪرڻ لاءِ. اهي شيون متن، تصويرون، ميوزڪ، يا ٻيو ڪجهه ٿي سگهن ٿيون جيڪي ڊجيٽل طور تي نمائندگي ڪري سگھجن ٿيون.
مصنوعي جنرل انٽيليجنس، جنهن کي مصنوعي جنرل انٽيليجنس جي نالي سان پڻ سڃاتو وڃي ٿو، وسيع طور تي ڪمپيوٽر سسٽم ۽ روبوٽڪس جي تصور ڏانهن اشارو ڪري ٿو جيڪي انسان وانگر ذهانت ۽ خودمختياري رکن ٿا. هي اڃا تائين سائنسي افسانن جو سامان آهي: سوچيو ڊزني Pixar جي WALL-E، سوني کان 2004 جي I، روبوٽ، يا HAL 9000، Stanley Kubrick جي 2001: A Space Odyssey کان خراب مصنوعي ذهانت. اڪثر موجوده AI سسٽم "تنگ AI" جا مثال آهن، جيئن اهي تمام خاص ڪمن لاءِ ٺهيل آهن.
جيئن مٿي بيان ڪيو ويو آهي، پيدا ٿيندڙ AI مصنوعي ذهانت جو هڪ ذيلي فيلڊ آهي. Generative AI ماڊلز ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ ۽ پيدا ڪرڻ لاءِ مشين لرننگ ٽيڪنڪ استعمال ڪندا آهن. عام طور تي، مصنوعي ذهانت ڪمپيوٽرن جي تصور ڏانهن اشارو ڪري ٿو جيڪي ڪم ڪرڻ جي قابل هوندا آهن ٻي صورت ۾ انساني ذهانت جي ضرورت هوندي، جهڙوڪ فيصلو ڪرڻ ۽ NLP.
مشين لرننگ مصنوعي ذهانت جو بنيادي جزو آهي ۽ ڪمپيوٽر جي الگورتھم جي ايپليڪيشن کي ڊيٽا ڏانهن اشارو ڪري ٿو ڪمپيوٽر کي سيکارڻ جي مقصد لاءِ هڪ خاص ڪم انجام ڏيڻ لاءِ. مشين لرننگ اهو عمل آهي جيڪو مصنوعي ذهانت واري نظام کي اجازت ڏئي ٿو باخبر فيصلا ڪرڻ يا اڳڪٿيون سکيل نمونن جي بنياد تي.
جنريٽو اي آءِ جي ڌماڪي واري واڌ کي گهٽجڻ جا ڪي به نشان نه ڏيکاريندا آهن، ۽ جيئن ته وڌيڪ کان وڌيڪ ڪمپنيون ڊجيٽلائيزيشن ۽ آٽوميشن کي هٿي وٺنديون آهن، پيداواري AI صنعت جي مستقبل ۾ مرڪزي ڪردار ادا ڪندي نظر اچي ٿي. پيداواري AI جون صلاحيتون اڳ ۾ ئي صنعتن ۾ قيمتي ثابت ٿي چڪيون آهن جهڙوڪ مواد ٺاهڻ، سافٽ ويئر ڊولپمينٽ، ۽ دوائون، ۽ جيئن ٽيڪنالاجي ترقي ڪندي رهي ٿي، ان جي ايپليڪيشنن ۽ استعمال جا ڪيس وڌندا ويندا.
انهي چيو ته، ڪاروبار، فردن ۽ سماج تي مجموعي طور تي پيدا ٿيندڙ AI جو اثر ان تي منحصر آهي ته اسان ڪيئن پيش ڪيل خطرن کي منهن ڏيون ٿا. مصنوعي ذھني استعمال کي يقيني بڻائڻ اخلاقي طور تي تعصب کي گهٽائڻ، شفافيت ۽ احتساب کي بهتر بڻائڻ ۽ مدد ڏيڻ حڪمراني ڊيٽا جو اهم هوندو، جڏهن ته يقيني بڻائڻ ته ضابطو ٽيڪنالاجي جي تيز رفتار ارتقاء سان گڏ اڳ ۾ ئي هڪ چئلينج ثابت ٿي رهيو آهي. ساڳئي طرح، آٽوميشن ۽ انساني شموليت جي وچ ۾ هڪ توازن ڳولڻ ضروري آهي جيڪڏهن اسان اميد رکون ٿا ته پيدا ٿيندڙ AI جي مڪمل صلاحيت کي استعمال ڪرڻ دوران ڪنهن به منفي نتيجن کي گھٽائڻ دوران.
Ercole Palmeri
لکين ماڻهو ادا ڪن ٿا اسٽريمنگ سروسز لاءِ، ادا ڪندا مھينا سبسڪرپشن فيس. اها عام راءِ آهي ته توهان…
ويم پاران Coveware سائبر ڀڃڻ واري واقعي جي جوابي خدمتون فراهم ڪرڻ جاري رکندو. Coveware پيش ڪندو فرانزڪ ۽ ريميڊيشن صلاحيتون…
اڳڪٿي واري سار سنڀال تيل ۽ گئس جي شعبي ۾ انقلاب آڻيندي آهي، پلانٽ جي انتظام لاءِ هڪ جديد ۽ فعال طريقي سان.…
برطانيه جي سي ايم اي مصنوعي ڄاڻ رکندڙ مارڪيٽ ۾ بگ ٽيڪ جي رويي بابت خبردار ڪيو آهي. اتي…