مصنوعی ذہانت (Intelligence Artificial ) کمپیوٹر سائنس میں انسانی ذہانت کی نقل ہے جو سوچنے، سیکھنے اور ان سرگرمیوں کو انجام دینے کیلئے بنائی گئی ہے جن کیلئے عام طور پر انسانی عقل کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ کمپیوٹر سائنس کا ایک ایسا شعبہ ہے جس کا مقصدایسا ذہین نظام تیار کرنا ہے جو ماحول اور قدرت کو سمجھنے اور تجربے سے سیکھنے کے قابل ہو تاکہ یہ انسانی مداخلت کے بغیر اپنے فیصلے خود کر سکے۔مصنوعی ذہانت بہت سی تکنیکوں اور طریقوں پر مشتمل ہے، جیسے:
مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال ہے تاکہ کمپیوٹرز کو تجربے سے سیکھنے اور ہر کام کے لئے واضح طور پر کوڈ کیے بغیر بہتر بنایا جاسکے۔ وسیع مطالعہ اور پیٹرن کی شناخت نیورل نیٹ ورکس کے ذریعہ ممکن ہوئی ہے، جو مشین لرننگ کا ایک جزو ہے یہ بھی انسانی دماغ کی ساخت اور عمل کی نقل کرتا ہے۔کمپیوٹر کی انسانی زبان کو سمجھنے، تشریح کرنے اور پیدا کرنے کی صلاحیت کو نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) کہا جاتا ہے۔ کمپیوٹر وڑن سے مراد مصنوعی ذہانت کے وہ نظام ہیں جو بصری ڈیٹا کا تجزیہ،سمجھ اور تشریح کر سکتے ہیں۔
روبوٹکس: سمارٹ مشینیں تیار کرنے کے لئے مکینیکل سسٹمز سے مصنوعی ذہانت کا استعمال جو جسمانی سرگرمیاں انجام دے سکے۔
ماہر نظام: اصول پر مبنی نظام جن کا مقصد خاص شعبوں میں انسانی ماہرین کے فیصلے کو نقل کرنا ہے۔ مصنوعی ذہانت متعدد صنعتوں میں استعمال ہوسکتا ہے، بشمول بینکنگ، صحت کی دیکھ بھال، نقل و حمل، تفریح، اور بہت کچھ۔ اے آئی کی ایپلی کیشنز میں سیلف ڈرائیونگ کاریں، ورچوئل اسسٹنٹس جیسے سری اور الیکسا، نیٹ فلکس اور ایمیزون کے تجویز کردہ انجن، نیز ادویات کی تحقیق اور طبی تشخیص کے نظام شامل ہیں۔
اگرچہ مصنوعی ذہانت نے حالیہ برسوں میں نمایاں طور پر ترقی کی ہے، لیکن اس کے استعمال کے اخلاقی نتائج کو مدنظر رکھنا ضروری ہے، جیسے رازداری، تعصب، اور ملازمتوں کی سبکدوشی ۔معاشرے اور ٹیکنالوجی پر مصنوعی ذہانت کا اثر ممکنہ طور پر اہم ہو گا کیونکہ یہ مزید ترقی کرے گا۔
یہ کیسے کام کرتا ہے؟
مصنوعی ذہانت کے نظام میں پیچیدہ اندرونی کام ہو سکتے ہیں، تاہم اعلیٰ سطح پر وہ اکثر درج ذیل بنیادی کام کاج میں اہم کردار ادا کرسکتا ہے:
ڈیٹا اکٹھا کرنا: مصنوعی ذہانت سسٹمز کے پیٹرن کو پہچاننے اور کارروائی کرنے کے لئے بہت سارے ڈیٹا کی ضرورت ہے۔ متن، تصاویر، ویڈیوز، سینسر ریڈنگ، اور ہاتھ میں کام سے منسلک دیگر اہم معلومات سبھی کو ڈیٹا میں شامل کیا جا سکتا ہے۔ڈیٹا کی تیاری خام ڈیٹا کو تجزیہ اور سیکھنے کے لئے موزوں بنانے کے لئے، اسے صاف کرنا، منظم کرنا اور تبدیل کرنا اکثر ضروری ہوتا ہے۔ اس مرحلے کا مقصد ڈیٹا کو صاف کرنا، اقدار کو معمول پر لانا اور اسے تربیت کیلئے تیار کرنا ہے۔
خصوصیات کو نکالنا: اس مرحلے میں پہلے سے پروسیس شدہ معلومات سے متعلقہ خصوصیات یا خصوصیات کو نکالنا شامل ہے۔ تصویر کی شناخت کے چیلنج میں خصوصیات کی مثالوں میں کنارے، ساخت، اور مخصوص نمونے شامل ہیں۔
ماڈل کا انتخاب: مصنوعی ذہانت سسٹمز کے ذریعہ مختلف ماڈلز کا استعمال یہ بتانے کے لئے کیا جاتا ہے کہ ڈیٹا کا تجزیہ اور اسکو کیسے ہینڈل کیا جانا چاہیے۔ فیصلہ کن تجزیہ، نیورل نیٹ ورکس، سپورٹ ویکٹر مشینیں، اور دیگر ماڈلز اکثر استعمال ہوتے ہیں۔ مسئلہ کی تفصیلات اور ڈیٹا کی خصوصیات اس بات کا تعین کرتی ہیں کہ کون سا ماڈل سب سے زیادہ موزوں ہے۔
ماڈل کی ہدایات: مصنوعی ذہانت سسٹم اس اہم مرحلے پر ڈیٹا سے سیکھتا ہے۔ ماڈل تربیت کے دوران اندرونی ایڈجسٹمنٹ کرتا ہے تاکہ غلطی یا اس کی پیشین گوئیوں اور تربیتی ڈیٹا میں اصل ہدف کی اقدار کے درمیان فرق کو کم کیا جا سکے۔اس اہم مرحلے میں ماڈل کو تربیت دی جا رہی ہے، اے آئی سسٹم ڈیٹا سے سیکھ رہا ہے۔ ماڈل غلطی کو کم کرنے کے لئے اپنے اندرونی پیرامیٹرز کو تربیت کے دوران تبدیل کرتا ہے۔
اس کی پیشگوئی اور تربیتی ڈیٹا کی اصل ہدف کی اقدار کے درمیان فرق:
تشخیص: تربیت کے بعد، ماڈل کا اندازہ مختلف ڈیٹاسیٹ (توثیق یا ٹیسٹ سیٹ) کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے تاکہ اس کی تاثیر اور عام کرنے کی صلاحیت کا اندازہ لگایا جا سکے۔ اس مرحلے کو انجام دینے سے، مصنوعی ذہانت سسٹم کو اس بات کو یقینی بنایا جاتا ہے کہ وہ زیادہ فٹ نہ ہو (تربیت کے اعداد و شمار کو یاد رکھیں) اور بالکل نئے، غیر متوقع ڈیٹا پر درست پیشینگوئیاں کرنے کے قابل ہے۔
تعیناتی: مصنوعی ذہانت ماڈل کو تربیت اور تصدیق کے بعد حقیقی دنیا میں کاموں کو انجام دینے کیلئے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس میں مصنوعی ذہانت سسٹم کو پروگراموں، ہارڈ ویئر، یا خدمات میں شامل کرنا شامل ہو سکتا ہے۔ کچھ مسائل کو حل کریں
مسلسل سیکھنا (اختیاری): کچھ مصنوعی ذہانت سسٹمز کو مسلسل تازہ ڈیٹا سے نئی معلومات سیکھنے کے لئے پروگرام بنایا جا سکتا ہے، وقت کے ساتھ ساتھ ان کی کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے۔ آن لائن سیکھنے یا بتدریج سیکھنے کی اصطلاحات اس عمل کو بیان کرنے کے لئے استعمال ہوتی ہیں۔
مختلف مصنوعی ذہانت تکنیکوں کے پیچھے بنیادی خیال ڈیٹا پر کارروائی کرنا، پیٹرن نکالنا، اور سیکھے ہوئے علم کی بنیاد پر پیشین گوئیاں کرنا یا فیصلے کرنا ہے۔
یہ تکنیکیں مختلف ریاضیاتی اور شماریاتی طریقے استعمال کرتی ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک مصنوعی ذہانت ماڈل کو لیبل لگائے گئے جائزوں (مثبت یا منفی جذبات) کے ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی جائے گی، جیسا کہ صارف کے جائزوں کے جذباتی تجزیہ جیسے قدرتی زبان کی کارروائی کے کام میں ہوتا ہے۔ یہ متن میں نمونوں کو سیکھے گا اور مخصوص الفاظ کے مجموعوں یا جملے کو اچھے یا منفی احساسات کے ساتھ جوڑ دے گا۔
ایک بار تربیت حاصل کرنے کے بعد، ماڈل پھر نئے جائزوں کا تجزیہ کر سکتا ہے اور اس کے سیکھے ہوئے نمونوں کی بنیاد پر ان کے جذبات کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔یہ یاد رکھنا ضروری ہے کہ مصنوعی ذہانت کو ترقی دینے میں مسلسل مطالعہ اور بہتری شامل ہے، اور یہ کہ مصنوعی ذہانت نظام کی تیاری کے لحاظ سے، عمل درآمد کی درست تفصیلات بہت مختلف ہو سکتی ہیں۔
یہ ہمیں کیسے فائدہ پہنچاتا ہے؟
مصنوعی ذہانت ہماری زندگی اور معاشرے کے متعدد پہلوؤں میں انقلاب لانے کی صلاحیت رکھتی ہے اور بہت سے طریقوں سے ہمارے لیے ناقابل یقین حد تک فائدہ مند ثابت ہوسکتی ہے۔
مصنوعی ذہانت کے کچھ اہم ترین فوائد
آٹومیشن: مصنوعی ذہانت (مصنوعی ذہانت ) دہرائے جانے والے اور نیرس آپریشنز کو خودکار کر سکتی ہے، زیادہ تخلیقی اور پیچیدہ کام پر توجہ مرکوز کرنے کے لئے انسانی وسائل کو آزاد کر سکتی ہے۔ اس سے مختلف شعبوں میں کارکردگی اور پیداوار میں اضافہ ہوسکتا ہے۔
ذاتی نوعیت کی سفارشات: انفرادی مفادات کے مطابق ذاتی نوعیت کے مواد اور مصنوعات کی سفارشات پیش کرنے کے لئے مصنوعی ذہانت سے چلنے والے سفارشی نظام اکثر آن لائن پلیٹ فارمز بشمول سٹریمنگ سروسز، ای کامرس ویب سائٹس، اور سوشل میڈیا میں استعمال کیے جاتے ہیں۔
صحت کی دیکھ بھال کی ایجادات: مریضوں کے اعداد و شمار کے بڑے پیمانے پر تجزیہ کرنے، رجحانات کو تلاش کرنے، اور بصیرت پیش کرنے سے جو مریض کے نتائج کو بڑھا سکتے ہیں، مصنوعی ذہانت طبی تشخیص، ادویات کی دریافت، اور علاج کی منصوبہ بندی میں مدد کر سکتا ہے۔
بہتر گاہک خدمات: مصنوعی ذہانت کے ذریعے چلنے والے چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس تیز تر، زیادہ موثر کسٹمر کیئر فراہم کرتے ہیں جو چوبیس گھنٹے دستیاب ہے، جس سے صارفین کا اطمینان بڑھتا ہے۔
سمارٹ گھروں کی تعمیر کیلئے مصنوعی ذہانت کو انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) ڈیوائسز میں شامل کیا جا سکتا ہے، جس سے متعدد آلات، سیکورٹی سسٹمز، اور توانائی کے استعمال کے آٹومیشن اور انتظام کی اجازت دی جا سکتی ہے۔
مصنوعی ذہانت خود مختار گاڑیوں کا ایک اہم جزو ہے، جو ٹریفک حادثات کو کم کرنے، نقل و حمل کی کارکردگی کو بہتر بنانے، اور معذوری یا نقل و حمل تک محدود رسائی کے حامل افراد کو زیادہ نقل و حرکت فراہم کرنے کی صلاحیت رکھتی ہے۔
جسمانی طور ناخیز اشخاص کیلئے زبان فہمی: اے آئی سے چلنے والی زبان فہمی بغیر کسی رکاوٹ کے بات چیت کرنا اور کمپیوٹرز کے ساتھ مواصلت کو بہتر بنانے کے ساتھ معذوری کے شکار افراد کیلئے رسائی بھی ممکن بناتی ہے۔
مصنوعی ذہانت کا استعمال ماحولیاتی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے، پرجاتیوں کی پیروی کرنے، اور ماحولیاتی نظام میں ہونے والی تبدیلیوں پر نظر رکھنے کیلئے کیا جا سکتا ہے، جو تحفظ کی کوششوں اور موسمیاتی تبدیلی کے مطالعے میں معاون ثابت ہوں گے۔
مالیاتی تجزیہ اور دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کا انحصار مصنوعی ذہانت الگورتھم کے ذریعے مالیاتی ڈیٹا کی بہت بڑی مقدار کی پروسیسنگ پر ہے، جو بینکنگ اور فائنانس میں رسک مینجمنٹ، سرمایہ کاری کے انتخاب، اور دھوکہ دہی کا پتہ لگانے میں مدد کر سکتا ہے۔
تعلیم اور ذاتی نوعیت کی تعلیم: تعلیمی مواد کو انفرادی ضروریات اور سیکھنے کی ترجیحات کے مطابق ڈھال کر، مصنوعی ذہانت طلباء کیلئے ذاتی نوعیت کے سیکھنے کے تجربات کو فروغ دے سکتا ہے۔
خوراک کی پیداوار اور زراعت: زراعت میں مصنوعی ذہانت ایپلی کیشنز زرعی پیداوار کو بہتر بنا سکتی ہیں، جانوروں کی صحت پر نظر رکھ سکتی ہیں اور بہتر منصوبہ بندی کیلئے موسم کے نمونوں کی پیش گوئی کر سکتی ہیں۔
سائنس: مصنوعی ذہانت سائنسدانوں کیلئے ڈیٹا پروسیسنگ کو تیز کرتا ہے، فلکیات، جینیات، اور مواد سائنس جیسے شعبوں میں نئی بصیرت کی سہولت فراہم کرتا ہے۔
اگرچہ مصنوعی ذہانت کے بہت سے فوائد ہیں، لیکن اس کی نشوونما اور استعمال کو صحیح طریقے سے کرنا لازمی ہے۔ مصنوعی ذہانت ٹیکنالوجیز کے فائدہ مند اثرات مرتب کرنے اور مجموعی طور پر معاشرے کی مدد کرنے کیلئے ڈیٹا کی رازداری، الگورتھمک تعصب، اور اخلاقی تحفظات کے ساتھ مسائل کو حل کرنا ضروری ہے۔
(نوٹ۔مضمون میں ظاہر کی گئی آراء مضمون نگار کی خالصتاًاپنی ہیں اور انہیںکسی بھی طورکشمیر عظمیٰ سے منسوب نہیں کیاجاناچاہئے۔)
