مصنوعی ذہانت چیٹ بوٹس کیسے کام کرتے ہیں؟

مصنوعی ذہانت کے چیٹ بوٹس سافٹ ویئر پروگرام ہیں جو انسانی گفتگو کی نقل کرتے ہیں۔ یہ صارف کی ان پٹ کو قدرتی زبان (متن یا تقریر) میں لیتے ہیں اور مددگار جواب دینے کی کوشش کرتے ہیں۔ مائیکروسافٹ کے مطابق، AI چیٹ بوٹس وہ ایپلیکیشنز ہیں جو "انسانی گفتگو کی نقل اور سمجھ بوجھ کرتے ہیں"۔

مثال کے طور پر، چیٹ بوٹس سوالات کے جواب دے سکتے ہیں، سفارشات دے سکتے ہیں، یا کاموں کو خودکار بنا سکتے ہیں جیسے ملاقاتوں کی بکنگ۔ آئی بی ایم بھی وضاحت کرتا ہے کہ چیٹ بوٹ "انسانی گفتگو کی نقل کرتا ہے"، اور نوٹ کرتا ہے کہ جدید چیٹ بوٹس اکثر قدرتی زبان کی پروسیسنگ کا استعمال کرتے ہیں تاکہ سوالات کی تشریح کریں اور جوابات تیار کریں۔ مختصر یہ کہ، AI چیٹ بوٹس لوگوں کو عام زبان استعمال کرتے ہوئے کمپیوٹرز سے بات چیت کرنے دیتے ہیں، انسانی تقریر اور مشینی منطق کے درمیان پل بناتے ہیں۔

اہم AI ٹیکنالوجیز

AI چیٹ بوٹس کئی جدید AI تکنیکوں کو یکجا کرتے ہیں:

جدید چیٹ بوٹس کو طاقت دینے والی اہم AI ٹیکنالوجیز

چیٹ بوٹس صارفین کو کیسے سمجھتے ہیں

جب آپ پیغام بھیجتے ہیں، تو چیٹ بوٹ اس پر قدرتی زبان کی سمجھ (NLU) لگاتا ہے۔ یہ ان پٹ کو ٹکڑوں (ٹوکنز) میں تقسیم کرتا ہے اور صارف کا ارادہ (جو صارف چاہتا ہے) اور کوئی متعلقہ اشیاء (اہم تفصیلات جیسے نام، تاریخیں، یا جگہیں) شناخت کرتا ہے۔

مثال کے طور پر، اگر آپ پوچھیں "کل پیرس میں موسم کیسا ہوگا؟"، تو چیٹ بوٹ ارادے (موسم کی پیش گوئی کا سوال) کو پہچانتا ہے اور اشیاء ("پیرس" اور "کل") کو نکالتا ہے۔

چیٹ بوٹس صارف کی ان پٹ کو کیسے پروسیس اور سمجھتے ہیں

AI چیٹ بوٹس کی تربیت

AI چیٹ بوٹس زبان کے ماڈلز سے چلتے ہیں جو وسیع مقدار میں متن کے ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہوتے ہیں۔ تربیت کے دوران، ماڈل اربوں الفاظ کو پروسیس کرتا ہے اور جملے میں اگلے لفظ کی پیش گوئی کے لیے اپنے اندرونی پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔

AI چیٹ بوٹ کی تربیت کا عمل اور طریقہ کار

ٹرانسفارمرز اور بڑے زبان کے ماڈلز

جدید چیٹ بوٹس اپنے بنیادی ڈھانچے کے طور پر ٹرانسفارمرز استعمال کرتے ہیں۔ ایک ٹرانسفارمر نیٹ ورک الفاظ کو عددی ویکٹرز میں تبدیل کرتا ہے اور ملٹی ہیڈ اٹینشن کا استعمال کرتا ہے تاکہ جملے کے ہر لفظ کو ایک ساتھ دوسرے تمام الفاظ سے مربوط کرے۔ اس سے ماڈل کو پورے ان پٹ کے سیاق و سباق کو پکڑنے میں مدد ملتی ہے۔

کئی ٹرانسفارمر پرتوں کو جمع کر کے، ہمیں ایک بڑا زبان ماڈل (LLM) ملتا ہے جیسے GPT-4 یا گوگل کا PaLM۔ یہ LLMs زبان کو بڑے پیمانے پر سمجھنے اور تیار کرنے کے لیے تربیت یافتہ ہوتے ہیں، اور یہ ترجمہ، خلاصہ سازی، یا سوالات کے جواب دینے کی صلاحیت بھی رکھتے ہیں ان کے بے شمار پیرامیٹرز کی بدولت۔

بڑے زبان کے ماڈلز کو طاقت دینے والی ٹرانسفارمر نیٹ ورک آرکیٹیکچر

جوابات تیار کرنا

جواب دیتے وقت، AI چیٹ بوٹ دو طریقوں میں سے ایک استعمال کر سکتا ہے:

چیٹ بوٹ کے جوابات تیار کرنے کے مختلف طریقے

انسانی تاثرات اور گفتگو کا سیاق و سباق

انسانی تاثرات سے تقویتی تعلیم (RLHF)

ابتدائی تربیت کے بعد، چیٹ بوٹس کو اکثر انسانی تاثرات کے ساتھ بہتر بنایا جاتا ہے۔ ٹرینرز چیٹ بوٹ کے جوابات کا جائزہ لیتے ہیں اور اسے بہتر بنانے کی رہنمائی کرتے ہیں – اچھے جوابات کو تقویت دیتے ہیں اور غلط جوابات کو درست کرتے ہیں۔ اس عمل کو انسانی تاثرات سے تقویتی تعلیم (RLHF) کہا جاتا ہے، جو نظام کو نامناسب یا تعصبی مواد سے بچنے میں مدد دیتا ہے۔

گفتگو کے سیاق و سباق کا انتظام

AI چیٹ بوٹس گفتگو کے سیاق و سباق کو بھی ٹریک کرتے ہیں۔ وہ گفتگو کے پہلے حصوں کو یاد رکھ سکتے ہیں اور اس معلومات کو جوابات کو مربوط بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر آپ فالو اپ سوالات پوچھیں، تو چیٹ بوٹ جانتا ہے کہ آپ پچھلے موضوع کی طرف اشارہ کر رہے ہیں اور اسی کے مطابق جواب دے سکتا ہے۔

انسانی تاثرات کا انضمام اور گفتگو کے سیاق و سباق کا انتظام

AI چیٹ بوٹس کی مثالیں

بہت سے معروف ورچوئل اسسٹنٹس AI چیٹ بوٹس ہیں۔ یہ تمام نظام زبان کو پروسیس کرنے اور جوابات تیار کرنے کے لیے ایک ہی بنیادی AI ٹیکنالوجیز پر انحصار کرتے ہیں۔

روزمرہ استعمال میں مقبول AI چیٹ بوٹس کی مثالیں

چیلنجز اور حدود

AI چیٹ بوٹس طاقتور ہیں لیکن کامل نہیں۔ چونکہ وہ ہمیشہ جواب دینے کی کوشش کرتے ہیں، اس لیے کبھی کبھار وہ غلط معلومات بھی دے سکتے ہیں – پراعتماد انداز میں غلط یا گمراہ کن معلومات فراہم کر سکتے ہیں۔

چیٹ بوٹ بنیادی طور پر "الفاظ پیدا کرنے کے لیے ریاضیاتی حساب کتاب کرنے والی مشین" ہے۔ یہ انسانی طرح معنی یا ارادے کو واقعی نہیں سمجھتا۔

— AI تحقیق کے ماہر

موجودہ AI چیٹ بوٹ ٹیکنالوجی کے اہم چیلنجز اور حدود

اہم نکات

AI چیٹ بوٹس قدرتی زبان کی پروسیسنگ، مشین لرننگ، اور بڑے زبان کے ماڈلز کو یکجا کر کے کام کرتے ہیں۔ یہ صارف کی ان پٹ کو تجزیہ کرتے ہیں تاکہ ارادے کا پتہ چلایا جا سکے، اور پھر یا تو محفوظ شدہ جواب لاتے ہیں یا تربیت یافتہ ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے نیا جواب تیار کرتے ہیں۔