L 'مصنوعی ذہانت یہ ڈیٹا کی بڑی مقدار سے ذہین مشینیں بنانے کا عمل ہے۔ نظام ماضی کے سیکھنے اور تجربات سے سیکھتے ہیں اور انسان جیسے کام انجام دیتے ہیں۔ یہ انسانی کوششوں کی رفتار، درستگی اور تاثیر کو بہتر بناتا ہے۔ مصنوعی ذہانت ایسی مشینیں بنانے کے لیے پیچیدہ الگورتھم اور طریقے استعمال کرتی ہے جو خود فیصلے کر سکیں۔ مشین لرننگ اور deep learning کی بنیادی تشکیلمصنوعی ذہانت.
مصنوعی ذہانت اب تقریباً تمام کاروباری شعبوں میں استعمال ہوتی ہے۔
اب جب کہ آپ جان چکے ہیں کہ مصنوعی ذہانت دراصل کیا ہے، آئیے ایک نظر ڈالتے ہیں کہ مصنوعی ذہانت کی مختلف اقسام کیا ہیں؟
مصنوعی ذہانت کو صلاحیتوں اور فعالیت کی بنیاد پر تقسیم کیا جا سکتا ہے۔
صلاحیتوں کی بنیاد پر AI کی تین اقسام ہیں:
خصوصیات کے تحت، ہمارے پاس مصنوعی ذہانت کی چار اقسام ہیں:
سب سے پہلے، ہم مہارت پر مبنی AI کی مختلف اقسام کو دیکھیں گے۔
تنگ AI، جسے کمزور AI بھی کہا جاتا ہے، ایک تنگ کام پر توجہ مرکوز کرتا ہے اور اپنی حدود سے باہر کام نہیں کر سکتا۔ یہ علمی صلاحیتوں کے واحد ذیلی سیٹ کو نشانہ بناتا ہے اور اس اسپیکٹرم میں ترقی کرتا ہے۔ ہماری روزمرہ کی زندگیوں میں جیسے جیسے طریقے تیار ہوتے جا رہے ہیں تنگ AI ایپلی کیشنز زیادہ سے زیادہ عام ہوتی جا رہی ہیں۔ مشین لرننگ اور deep learning ترقی جاری رکھیں.
Apple Siri ایک تنگ AI کی ایک مثال ہے جو پری فنکشنز کی محدود رینج کے ساتھ کام کرتی ہے۔defiرات سری کو اکثر ایسے کاموں میں پریشانی ہوتی ہے جو اس کی صلاحیتوں سے باہر ہیں۔ 
SiriIBM Watson تنگ AI کی ایک اور مثال ہے۔ علمی کمپیوٹنگ، مشین لرننگ اور لاگو کریں۔قدرتی زبان پروسیسنگ معلومات پر کارروائی کرنے اور آپ کے سوالات کے جوابات دینے کے لیے۔ IBM Watson اس نے ایک بار اپنے انسانی حریف کو پیچھے چھوڑ دیا۔ Ken Jennings مشہور ٹی وی شو کا چیمپئن بننا Jeopardy!. 
Narrow AI IBM WatsonNarrow AI شامل کریں Google Translate، تصویر کی شناخت کا سافٹ ویئر، سفارشی نظام، اسپام فلٹرز، اور گوگل کا صفحہ درجہ بندی الگورتھم۔Narrow AI Google Translateمصنوعی جنرل انٹیلی جنس، جسے مضبوط مصنوعی ذہانت بھی کہا جاتا ہے، کسی بھی دانشورانہ کام کو سمجھنے اور سیکھنے کی صلاحیت رکھتی ہے جو انسان کر سکتا ہے۔ یہ ایک مشین کو مختلف سیاق و سباق میں علم اور مہارت کو لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اب تک، AI محققین مضبوط AI حاصل کرنے میں کامیاب نہیں ہو سکے ہیں۔ انہیں علمی صلاحیتوں کا ایک مکمل سیٹ پروگرام کرکے مشینوں کو ہوش میں لانے کا طریقہ تلاش کرنا ہوگا۔ جنرل AI نے $1 بلین کی سرمایہ کاری حاصل کی۔ Microsoft اسباب OpenAI.
Fujitsu اس نے تعمیر کیا K computer، دنیا کے تیز ترین سپر کمپیوٹرز میں سے ایک۔ یہ مضبوط مصنوعی ذہانت کے حصول کی اہم کوششوں میں سے ایک ہے۔ اعصابی سرگرمی کے صرف ایک سیکنڈ کی تقلید میں تقریباً 40 منٹ لگے۔ لہذا، یہ تعین کرنا مشکل ہے کہ آیا مضبوط AI جلد ہی کسی بھی وقت ممکن ہو سکے گا۔
Fujitsu K ComputerTianhe-2 چائنا نیشنل ڈیفنس ٹیکنالوجی یونیورسٹی کا تیار کردہ ایک سپر کمپیوٹر ہے۔ اس کے پاس 33,86 پیٹافلوپس (quadrillion cps) کے ساتھ cps (حساب فی سیکنڈ) کا ریکارڈ ہے۔ اگرچہ یہ دلچسپ لگتا ہے، لیکن ایک اندازے کے مطابق انسانی دماغ ایک ایکسافلوپ یعنی ایک ارب سی پی ایس کی صلاحیت رکھتا ہے۔
tianhe-2سپر اے آئی انسانی ذہانت کو پیچھے چھوڑتا ہے اور کسی بھی کام کو انسان سے بہتر طریقے سے انجام دے سکتا ہے۔ مصنوعی ذہانت کا تصور مصنوعی ذہانت کو انسانی احساسات اور تجربات سے اتنا ملتا جلتا دیکھتا ہے کہ یہ ان کو سمجھنے سے زیادہ کام کرتا ہے۔ یہ کسی کے اپنے جذبات، ضروریات، عقائد اور خواہشات کو بھی جنم دیتا ہے۔ اس کا وجود ابھی تک فرضی ہے۔ سپر AI کی کچھ اہم خصوصیات میں سوچنا، پہیلیاں حل کرنا، فیصلے کرنا، اور خود مختار فیصلے کرنا شامل ہیں۔
اب ہم فیچر پر مبنی AI کی مختلف اقسام کو دیکھیں گے۔
مصنوعی ذہانت کے نظام کی مختلف اقسام کو بیان کرنے کے لیے ضروری ہے کہ ان کے افعال کی بنیاد پر ان کی درجہ بندی کی جائے۔
ایک رد عمل والی مشین مصنوعی ذہانت کی بنیادی شکل ہے جو یادوں کو ذخیرہ نہیں کرتی ہے اور نہ ہی ماضی کے تجربات کو مستقبل کے اعمال کا تعین کرنے کے لیے استعمال کرتی ہے۔ یہ صرف موجودہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرتا ہے۔ وہ دنیا کو دیکھتے ہیں اور اس پر ردعمل ظاہر کرتے ہیں۔ رد عمل والی مشینوں کو مخصوص کام دیئے جاتے ہیں اور ان کاموں سے آگے کوئی صلاحیت نہیں ہوتی۔
Deep Blue ڈیل 'IBM جس نے شطرنج کے گرینڈ ماسٹر کو شکست دی۔ Garry Kasparov یہ ایک رد عمل والی مشین ہے جو بساط کے ٹکڑوں کو دیکھتی ہے اور ان پر ردعمل ظاہر کرتی ہے۔ Deep Blue وہ اپنے سابقہ تجربات میں سے کسی کا حوالہ نہیں دے سکتا اور نہ ہی مشق سے بہتری لا سکتا ہے۔ یہ بساط پر ٹکڑوں کی شناخت کر سکتا ہے اور جان سکتا ہے کہ وہ کس طرح حرکت کرتے ہیں۔ گہرا نیلا اس بارے میں پیشین گوئی کر سکتا ہے کہ اس کے اور اس کے مخالف کے لیے اگلی چالیں کیا ہو سکتی ہیں۔ موجودہ لمحے سے پہلے ہر چیز کو نظر انداز کریں اور بساط کے ٹکڑوں کو دیکھیں جیسے وہ اس لمحے میں ہیں اور ممکنہ اگلی چالوں میں سے انتخاب کریں۔
محدود میموری AI فیصلے کرنے کے لیے ماضی کے ڈیٹا سے تربیت دیتی ہے۔ اس طرح کے نظاموں کی یادداشت مختصر رہتی ہے۔ وہ ماضی کے اس ڈیٹا کو ایک مخصوص مدت کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، لیکن وہ اسے اپنے تجربات کی لائبریری میں شامل نہیں کر سکتے۔ اس قسم کی ٹیکنالوجی خود چلانے والی گاڑیوں میں استعمال ہوتی ہے۔
Mitsubishi Electric یہ جاننے کی کوشش کر رہا ہے کہ سیلف ڈرائیونگ کاروں جیسی ایپلی کیشنز کے لیے اس ٹیکنالوجی کو کیسے بہتر بنایا جائے۔
دماغی مصنوعی ذہانت کا نظریہ ایک جدید تکنیکی طبقے کی نمائندگی کرتا ہے اور صرف ایک تصور کے طور پر موجود ہے۔ اس قسم کی AI کو گہرائی سے سمجھنے کی ضرورت ہوتی ہے کہ ماحول کے اندر موجود لوگ اور چیزیں احساسات اور طرز عمل کو بدل سکتی ہیں۔ اسے لوگوں کے جذبات، احساسات اور خیالات کو سمجھنا چاہیے۔ اگرچہ اس شعبے میں بہت سی بہتری لائی گئی ہے، لیکن اس قسم کی مصنوعی ذہانت ابھی پوری طرح سے مکمل نہیں ہوئی۔
Kismet. Kismet ایک روبوٹ سر ہے جو 90 کی دہائی کے آخر میں ایک محقق نے بنایا تھا۔ Massachusetts Institute of Technology. Kismet انسانی جذبات کی نقل کر سکتے ہیں اور انہیں پہچان سکتے ہیں۔ دونوں صلاحیتیں مصنوعی ذہانت کے نظریہ میں اہم پیشرفت کی نمائندگی کرتی ہیں، لیکن Kismet یہ نگاہوں کی پیروی نہیں کر سکتا اور نہ ہی انسانوں کی طرف توجہ مبذول کر سکتا ہے۔
Kismet MITSophia di Hanson Robotics ایک اور مثال ہے جہاں ذہنی مصنوعی ذہانت کا نظریہ نافذ کیا گیا ہے۔ صوفیہ کی آنکھوں میں لگے کیمرے، کمپیوٹر الگورتھم کے ساتھ مل کر، اسے دیکھنے کی اجازت دیتے ہیں۔ یہ آنکھوں کے رابطے کو برقرار رکھ سکتا ہے، لوگوں کو پہچان سکتا ہے اور چہروں کو ٹریک کر سکتا ہے۔خود آگاہی AI صرف فرضی طور پر موجود ہے۔ اس طرح کے نظام ان کے اندرونی خصلتوں، کیفیات اور حالات کو سمجھتے ہیں اور انسانی جذبات کو سمجھتے ہیں۔ یہ مشینیں انسانی دماغ سے زیادہ ذہین ہوں گی۔ اس قسم کی AI نہ صرف ان لوگوں میں جذبات کو سمجھنے اور پیدا کرنے کے قابل ہو گی جن کے ساتھ یہ بات چیت کرتا ہے، بلکہ اس کے اپنے جذبات، ضروریات اور عقائد بھی ہوں گے۔
مصنوعی ذہانت کی تحقیق نے گیمنگ سے لے کر طبی تشخیص تک مسائل کی ایک وسیع رینج کو حل کرنے کے لیے کامیابی کے ساتھ موثر تکنیک تیار کی ہے۔
مصنوعی ذہانت کی بہت سی شاخیں ہیں، ہر ایک کی اپنی توجہ اور تکنیکوں کا مجموعہ ہے۔ مصنوعی ذہانت کی چند ضروری شاخوں میں شامل ہیں:
Machine learning: ڈیٹا سے سیکھنے کے قابل الگورتھم کی ترقی سے متعلق ہے۔ ML الگورتھم مختلف ایپلی کیشنز میں استعمال کیے جاتے ہیں، بشمول تصویر کی شناخت، اسپام فلٹرنگ، اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ۔Deep learning: یہ مشین لرننگ کی ایک شاخ ہے جو ڈیٹا سے علم حاصل کرنے کے لیے مصنوعی نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتی ہے۔ کے الگورتھم deep learning وہ مختلف مسائل کو مؤثر طریقے سے حل کرتے ہیں، بشمول NLP، تصویر کی شناخت، اور تقریر کی شناخت۔Robotica: انجینئرنگ کا ایک شعبہ ہے جو روبوٹ کے ڈیزائن، تعمیر اور آپریشن سے متعلق ہے۔ روبوٹس مینوفیکچرنگ، ہیلتھ کیئر اور ٹرانسپورٹیشن سمیت مختلف شعبوں میں خود بخود کام انجام دے سکتے ہیں۔تخلیقی AI، تخلیقی صلاحیتوں اور جدت کو ظاہر کرنے والے تربیتی ڈیٹا سے سیکھے گئے ماڈلز کی بنیاد پر، نئے اور اصل مواد، جیسے تصاویر، متن یا موسیقی بنانے کی صلاحیت میں AI کی دوسری اقسام سے مختلف ہے۔
AI آرٹ جنریٹر تصاویر میں ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں، جو پھر ایک ماڈل کے ذریعے AI کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ deep learning.
یہ پیٹرن پیٹرن کی شناخت کرتا ہے، جیسے آرٹ کی مختلف اقسام کا مخصوص انداز۔
پھر AI ان ٹیمپلیٹس کو صارف کی درخواستوں کی بنیاد پر منفرد تصاویر بنانے کے لیے استعمال کرتا ہے۔
یہ عمل تکراری ہے اور مطلوبہ نتیجہ کو بہتر بنانے اور حاصل کرنے کے لیے مزید تصاویر تیار کرتا ہے۔
زیادہ تر AI جنریٹر مفت آزمائشی ورژن پیش کرتے ہیں، لیکن کئی مکمل طور پر مفت AI آرٹ جنریٹرز بھی دستیاب ہیں۔
ان میں سے کچھ میں Bing Image Creator، Craiyon، StarryAI، Stablecog، اور دیگر شامل ہیں۔
ہر AI جنریٹر کی اپنی ویب سائٹ پر AI سے تیار کردہ آرٹ ورک فروخت کرنے کی اپنی شرائط ہیں۔
اگرچہ کچھ آرٹ ورک جنریٹرز کے پاس تصویر کو آپ کی اپنی تصویر بیچنے پر کوئی پابندی نہیں ہے، جیسے کہ Jasper AI، دوسرے ان کے تخلیق کردہ آرٹ ورک کو منیٹائز کرنے کی اجازت نہیں دیتے ہیں۔
BlogInnovazione.it
ایپل ویژن پرو کمرشل ویور کا استعمال کرتے ہوئے ایک آنکھ کا آپریشن کیٹینیا پولی کلینک میں کیا گیا…
رنگ کاری کے ذریعے موٹر کی عمدہ مہارتوں کو تیار کرنا بچوں کو لکھنے جیسی پیچیدہ مہارتوں کے لیے تیار کرتا ہے۔ رنگنے کے لیے…
بحری شعبہ ایک حقیقی عالمی اقتصادی طاقت ہے، جس نے 150 بلین کی مارکیٹ کی طرف گامزن کیا ہے۔
گزشتہ پیر کو، Financial Times نے OpenAI کے ساتھ ایک معاہدے کا اعلان کیا۔ FT نے اپنی عالمی سطح کی صحافت کا لائسنس…