AI، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کیا ہیں؟ ان تین اصطلاحات میں کیا فرق ہے؟

آج کے ٹیکنالوجی کے دور میں، AI، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کی اصطلاحات روز بروز زیادہ استعمال ہو رہی ہیں۔ بہت سے لوگ انہیں مترادف سمجھتے ہیں، لیکن حقیقت میں یہ تین قریبی مگر مختلف تصورات ہیں۔

مثال کے طور پر، جب گوگل کا پروگرام AlphaGo نے 2016 میں گو کھیل کے چیمپئن Lee Sedol کو شکست دی، میڈیا نے باری باری AI، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کی اصطلاحات استعمال کیں تاکہ اس کامیابی کی وضاحت کی جا سکے۔ حقیقت میں AlphaGo کی کامیابی میں AI، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ سب کا کردار تھا، لیکن یہ تینوں ایک ہی چیز نہیں ہیں۔

یہ مضمون آپ کو AI، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے درمیان فرق اور ان کے باہمی تعلق کو سمجھنے میں مدد دے گا۔ آئیے INVIAI کے ساتھ تفصیل سے جانتے ہیں!

مصنوعی ذہانت (AI) کیا ہے؟

مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence - AI) کمپیوٹر سائنس کا ایک وسیع شعبہ ہے جو ایسے سسٹمز بنانے پر توجہ دیتا ہے جو انسانی ذہانت اور ادراک کی نقل کر سکیں۔

دوسرے الفاظ میں، AI وہ تمام تکنیکیں شامل کرتا ہے جو کمپیوٹر کو ایسے کام کرنے میں مدد دیتی ہیں جن کے لیے عام طور پر انسانی ذہانت کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے مسئلہ حل کرنا، فیصلہ سازی، ماحول کا ادراک، زبان کی سمجھ وغیرہ۔ AI صرف ڈیٹا سے سیکھنے کے طریقوں تک محدود نہیں بلکہ قوانین یا انسانی علم پر مبنی سسٹمز کو بھی شامل کرتا ہے۔

حقیقت میں، AI سسٹمز مختلف طریقوں سے بنائے جا سکتے ہیں: مقررہ قوانین پر مبنی، ماہرین کے علم پر مبنی، یا ڈیٹا اور خود سیکھنے کی صلاحیت پر مبنی۔ ہم عام طور پر AI کو دو بنیادی اقسام میں تقسیم کرتے ہیں:

• محدود AI (کمزور AI): مصنوعی ذہانت جو مخصوص کام میں مہارت رکھتی ہے (مثلاً شطرنج کھیلنا، چہرہ پہچاننا)۔ آج کل کے زیادہ تر AI سسٹمز اسی قسم کے ہیں۔
• عام AI (مضبوط AI): ایسی مصنوعی ذہانت جو کسی بھی ذہنی کام کو سمجھ کر انجام دے سکے جو انسان کر سکتا ہے۔ یہ ابھی مستقبل کا ہدف ہے اور عملی طور پر موجود نہیں۔

>>> مزید جاننے کے لیے کلک کریں: AI کیا ہے؟

مشین لرننگ کیا ہے؟

مشین لرننگ (ML) AI کا ایک ذیلی شعبہ ہے جو ایسے الگورتھمز اور ماڈلز کی ترقی پر مرکوز ہے جو کمپیوٹر کو ڈیٹا سے خود سیکھنے کی اجازت دیتے ہیں تاکہ بغیر واضح پروگرامنگ کے وقت کے ساتھ درستگی بہتر ہو سکے۔ اس میں انسان کی بجائے الگورتھم ڈیٹا کا تجزیہ کر کے قواعد دریافت کرتا ہے اور نئے ڈیٹا پر پیش گوئی یا فیصلہ کرتا ہے۔

1959 میں آرتھر سیموئل نے مشین لرننگ کی کلاسیکی تعریف دی کہ یہ "ایسا شعبہ ہے جو کمپیوٹر کو خود سیکھنے کی صلاحیت دیتا ہے بغیر مخصوص پروگرامنگ کے"۔ مشین لرننگ کے عام اقسام درج ذیل ہیں:

• نگرانی شدہ سیکھنا (supervised learning): ماڈل کو پہلے سے لیبل شدہ ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے (مثلاً ماضی کے گھر کے قیمتوں کے ڈیٹا سے قیمت کی پیش گوئی)۔
• بغیر نگرانی سیکھنا (unsupervised learning): ماڈل بغیر لیبل کے ڈیٹا میں ساخت یا گروپس تلاش کرتا ہے (مثلاً صارفین کو رویے کی بنیاد پر گروپ کرنا)۔
• تقویتی سیکھنا (reinforcement learning): ماڈل ماحول کے ساتھ تعامل کرتا ہے اور انعام یا سزا کے ذریعے سیکھتا ہے (مثلاً AI گیم کھیل کر اپنی مہارت بہتر بناتا ہے)۔

یہ بات اہم ہے کہ ہر AI سسٹم مشین لرننگ نہیں ہوتا، لیکن ہر مشین لرننگ الگورتھم AI کا حصہ ہوتا ہے۔ AI وسیع تر ہے، جیسے ہر مربع ایک مستطیل ہوتا ہے مگر ہر مستطیل مربع نہیں ہوتا۔

کئی روایتی AI سسٹمز، جیسے سرچ الگورتھمز پر مبنی گیم پروگرام، ڈیٹا سے "سیکھتے" نہیں بلکہ انسان کے بنائے ہوئے قوانین پر عمل کرتے ہیں — یہ AI ہیں مگر مشین لرننگ نہیں۔

ڈیپ لرننگ کیا ہے؟

ڈیپ لرننگ (DL) مشین لرننگ کی ایک خاص شاخ ہے جس میں کئی پرتوں والے نیورل نیٹ ورکس استعمال کیے جاتے ہیں تاکہ ڈیٹا سے سیکھا جا سکے۔

"ڈیپ" کا مطلب ہے کہ نیٹ ورک میں کئی چھپے ہوئے پرتیں ہوتی ہیں (عام طور پر تین سے زیادہ) — یہ پیچیدہ خصوصیات کو اعلیٰ سطح پر سمجھنے کی اجازت دیتی ہیں۔ ڈیپ لرننگ انسانی دماغ کے کام کرنے کے انداز سے متاثر ہے، جہاں مصنوعی "نیورون" حیاتیاتی نیورون کے نیٹ ورک کی نقل کرتے ہیں۔

ڈیپ لرننگ کی طاقت اس کی خودکار خصوصیات نکالنے کی صلاحیت ہے: یہ ماڈلز خام ڈیٹا سے خود اہم پیٹرنز اور خصوصیات دریافت کر سکتے ہیں بغیر انسان کی جانب سے فیچرز فراہم کیے۔ اس وجہ سے، ڈیپ لرننگ خاص طور پر پیچیدہ ڈیٹا جیسے تصاویر، آواز، قدرتی زبان کے لیے مؤثر ہے جہاں دستی خصوصیات کی شناخت مشکل ہوتی ہے۔

تاہم، اعلیٰ کارکردگی کے لیے ڈیپ لرننگ کو بہت زیادہ ڈیٹا اور طاقتور کمپیوٹنگ وسائل (GPU، TPU وغیرہ) کی ضرورت ہوتی ہے۔ جب مناسب ڈیٹا اور کمپیوٹنگ دستیاب ہو تو ڈیپ لرننگ تصویری شناخت، آواز کی پہچان، مشین ترجمہ، گیم کھیلنے جیسے کاموں میں انسان کے برابر یا اس سے بہتر نتائج دے سکتا ہے۔

AI، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے درمیان تعلق

جیسا کہ ذکر کیا گیا، ڈیپ لرننگ ⊂ مشین لرننگ ⊂ AI ہے: AI سب سے وسیع میدان ہے، مشین لرننگ AI کے اندر ہے، اور ڈیپ لرننگ مشین لرننگ کا حصہ ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ ہر ڈیپ لرننگ الگورتھم مشین لرننگ ہے، اور ہر مشین لرننگ طریقہ AI کا حصہ ہے۔

تاہم، اس کا الٹ ہمیشہ درست نہیں — ہر AI سسٹم مشین لرننگ استعمال نہیں کرتا، اور مشین لرننگ AI کو عملی جامہ پہنانے کے کئی طریقوں میں سے ایک ہے۔

مثال کے طور پر، ایک AI سسٹم صرف انسان کے بنائے ہوئے قوانین پر مبنی ہو سکتا ہے (مشین لرننگ کے بغیر)، جیسے بار کوڈ کی بنیاد پر پھل کی درجہ بندی کرنے والا پروگرام۔ جب مسئلہ زیادہ پیچیدہ اور ڈیٹا زیادہ ہو تو مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے طریقے استعمال کیے جاتے ہیں تاکہ بہتر نتائج حاصل ہوں۔

AI، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے درمیان بنیادی فرق

اگرچہ ان کا درجہ بندی میں تعلق ہے، AI، ML اور DL کے دائرہ کار، کام کرنے کے طریقے اور تکنیکی تقاضے واضح طور پر مختلف ہیں:

دائرہ کار

AI ایک جامع تصور ہے جو ہر اس طریقہ کار کو شامل کرتا ہے جو مشین کو ذہانت کی نقل کرنے میں مدد دیتا ہے (چاہے وہ قوانین پر مبنی ہو یا ڈیٹا سے سیکھنے والا ہو)۔ مشین لرننگ AI کا ایک محدود حصہ ہے جو مشین کو ڈیٹا سے خود سیکھنے پر مرکوز ہے۔ ڈیپ لرننگ مشین لرننگ کا ایک اور محدود حصہ ہے جو گہرے نیورل نیٹ ورکس استعمال کرتا ہے، لہٰذا ڈیپ لرننگ مشین لرننگ اور AI دونوں ہے۔

سیکھنے کا طریقہ اور انسانی مداخلت

روایتی مشین لرننگ میں انسان کی مداخلت زیادہ ہوتی ہے — مثال کے طور پر، انجینئرز کو ڈیٹا سے مناسب خصوصیات نکال کر الگورتھم کو فراہم کرنی پڑتی ہیں۔

اس کے برعکس، ڈیپ لرننگ خودکار طور پر زیادہ تر خصوصیات نکالنے کا کام انجام دیتا ہے؛ گہرے نیورل نیٹ ورکس مختلف سطحوں پر اہم خصوصیات خود سیکھ لیتے ہیں، جس سے انسانی ماہرین پر انحصار کم ہو جاتا ہے۔

سادہ الفاظ میں، پیچیدہ مسائل (جیسے تصویر کی شناخت) میں روایتی ML ماڈلز کو انجینئرز کی جانب سے شکل، رنگ، کنارے جیسی خصوصیات فراہم کرنی پڑتی ہیں، جبکہ DL ماڈل خود تصاویر کو "دیکھ کر" یہ خصوصیات خود سیکھ لیتے ہیں۔

ڈیٹا کی ضرورت

مشین لرننگ کے الگورتھمز عموماً درمیانے یا کم مقدار میں معیاری اور واضح ڈیٹا پر اچھے نتائج دیتے ہیں۔ اس کے برعکس، ڈیپ لرننگ کو بہت بڑی مقدار میں ڈیٹا (لاکھوں نمونے) کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ اپنی صلاحیت دکھا سکے۔

مثلاً، ایک ڈیپ لرننگ پر مبنی آواز کی شناخت کا نظام اعلیٰ درستگی کے لیے ہزاروں گھنٹوں کی آواز پر تربیت کا محتاج ہوتا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ ڈیپ لرننگ "بڑے ڈیٹا" کے دور میں خاص طور پر مؤثر ہے، جہاں 80٪ سے زائد ڈیٹا غیر ساختہ (جیسے متن، تصاویر) ہوتا ہے جس کے لیے ڈیپ لرننگ بہترین حل فراہم کرتا ہے۔

کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر کی ضرورت

چونکہ ڈیپ لرننگ ماڈلز پیچیدہ اور بڑے ڈیٹا کو پروسیس کرتے ہیں، ان کی تربیت کے لیے زیادہ طاقتور کمپیوٹنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ روایتی مشین لرننگ الگورتھمز CPU پر بھی چل سکتے ہیں، حتیٰ کہ ذاتی کمپیوٹر پر، جبکہ ڈیپ لرننگ کے لیے GPU (یا TPU، FPGA) کی مدد تقریباً لازمی ہے تاکہ میٹرکس کی متوازی کمپیوٹنگ تیز ہو سکے۔

ڈیپ لرننگ ماڈلز کی تربیت کا وقت بھی روایتی ML ماڈلز کے مقابلے میں کئی گنا زیادہ ہوتا ہے، جو کئی گھنٹوں یا دنوں تک جاری رہ سکتا ہے، ڈیٹا کی مقدار پر منحصر ہے۔

کارکردگی اور درستگی

AI کا بنیادی مقصد کامیابی سے کام انجام دینا ہے، چاہے وہ ڈیٹا سے سیکھ کر ہو یا نہ ہو۔ اس کے برعکس، مشین لرننگ درستگی کو بہتر بنانے کے لیے تربیتی ڈیٹا سے سیکھنے پر زور دیتا ہے، اور ماڈل کی "تشریح" کی صلاحیت کو بعض اوقات قربان کر دیتا ہے۔

ڈیپ لرننگ بہت زیادہ ڈیٹا اور کمپیوٹنگ کی دستیابی کی صورت میں روایتی ML طریقوں سے کہیں زیادہ درستگی حاصل کر سکتا ہے۔ کئی پیچیدہ شناختی مسائل میں ڈیپ لرننگ نے ریکارڈ توڑ درستگی حاصل کی ہے، لیکن اس کے ساتھ کمپیوٹنگ لاگت بھی بہت زیادہ ہوتی ہے۔

مناسب استعمال

مشین لرننگ عام طور پر درمیانے درجے کے ڈیٹا اور معتدل کمپیوٹنگ کی ضرورت والے ڈیٹا تجزیہ اور پیش گوئی کے کاموں میں استعمال ہوتا ہے۔ مثلاً، صارف کے رویے کی پیش گوئی، مالی خطرے کا تجزیہ، فراڈ کی شناخت، یا اسپیم ای میل فلٹرنگ جیسے کام جن میں ڈیٹا کی ساخت زیادہ پیچیدہ نہیں ہوتی۔

اس کے برعکس، ڈیپ لرننگ پیچیدہ اور درستگی طلب مسائل میں نمایاں ہے، جیسے تصویر کی شناخت، آواز کی پہچان، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، خودکار گاڑی چلانا وغیرہ۔ یہ شعبے عموماً بڑے ڈیٹا اور ماڈلز کی ضرورت رکھتے ہیں جو باریک خصوصیات کو سمجھ سکیں، جو گہرے نیورل نیٹ ورکس بخوبی انجام دیتے ہیں۔

AI، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کی عملی ایپلیکیشنز

فرق کو بہتر سمجھنے کے لیے، ہم ہر ٹیکنالوجی کی چند نمایاں مثالیں دیکھ سکتے ہیں:

مصنوعی ذہانت (AI): AI ہمارے ارد گرد کئی ذہین سسٹمز میں موجود ہے، جیسے گوگل پر صارف کی طلب کی پیش گوئی کرنے والے الگورتھمز، Uber/Grab کی رائیڈ شیئرنگ ایپس جو بہترین راستے تلاش کرتی ہیں، اور تجارتی ہوائی جہازوں کے خودکار پائلٹ سسٹمز۔ شطرنج کھیلنے والا Deep Blue اور گو کھیلنے والا AlphaGo بھی AI کی مثالیں ہیں۔

نوٹ کریں کہ کچھ AI سسٹمز مشین لرننگ استعمال نہیں کرتے، جیسے گیم میں NPC (کمپیوٹر کردار) جو مقررہ قوانین پر چلتے ہیں۔

مشین لرننگ: مشین لرننگ وسیع پیمانے پر استعمال ہوتی ہے، جیسے Siri، Alexa، Google Assistant جیسے ذہین معاون جو صارف کے ڈیٹا سے سیکھ کر بہتر جواب دیتے ہیں۔ ای میل اسپیم اور مالویئر فلٹرز بھی مشین لرننگ الگورتھمز استعمال کرتے ہیں تاکہ اسپیم کو پہچانا جا سکے۔

مزید برآں، روایتی مشین لرننگ کاروباری پیش گوئی، مالی خطرے کے تجزیے، اور Netflix یا Amazon جیسے پلیٹ فارمز پر سفارشات کے لیے بھی استعمال ہوتی ہے۔

ڈیپ لرننگ: ڈیپ لرننگ حالیہ AI کی ترقیات کے پیچھے ہے۔ آواز کی شناخت (جیسے آواز کو متن میں تبدیل کرنا، ورچوئل اسسٹنٹس)، تصویر کی شناخت (جیسے اشیاء یا چہرے کی پہچان)، اور خودکار گاڑیاں جو حقیقی وقت میں ویڈیو کا تجزیہ کرتی ہیں، یہ سب ڈیپ لرننگ استعمال کرتے ہیں تاکہ اعلیٰ درستگی حاصل کی جا سکے۔

ڈیپ لرننگ جنریٹو AI (مثلاً GPT-4 جو ChatGPT کے پیچھے ہے) کی بنیاد بھی ہے۔ یہ بڑے فاؤنڈیشن ماڈلز وسیع مقدار میں متن اور تصاویر سے تربیت یافتہ ہوتے ہیں، جو نئی مواد تخلیق کرنے اور مختلف کام انجام دینے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ عملی طور پر، جنریٹو AI جیسے طاقتور ڈیپ لرننگ ماڈلز روایتی طریقوں کے مقابلے میں کئی گنا تیزی سے قدر پیدا کر سکتے ہیں۔

خلاصہ یہ کہ، AI، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ مترادف اصطلاحات نہیں ہیں بلکہ ایک درجہ بندی اور واضح فرق رکھتے ہیں۔

AI مشین ذہانت کا جامع تصور ہے جس میں مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ اہم طریقے ہیں۔ مشین لرننگ کمپیوٹر کو ڈیٹا سے سیکھنے اور بہتر ہونے کی اجازت دیتا ہے، جبکہ ڈیپ لرننگ گہرے نیورل نیٹ ورکس کے ذریعے اس عمل کو مزید گہرا اور طاقتور بناتا ہے، خاص طور پر جب ڈیٹا بہت زیادہ ہو۔

AI، ML اور DL کے فرق کو سمجھنا نہ صرف درست اصطلاحات کے استعمال میں مدد دیتا ہے بلکہ مناسب ٹیکنالوجی کے انتخاب میں بھی رہنمائی کرتا ہے: بعض اوقات ایک سادہ مشین لرننگ ماڈل مسئلہ حل کرنے کے لیے کافی ہوتا ہے، جبکہ پیچیدہ مسائل کے لیے ڈیپ لرننگ ضروری ہو جاتا ہے۔ مستقبل میں، جب ڈیٹا اور تقاضے بڑھیں گے، ڈیپ لرننگ AI کی ترقی میں کلیدی کردار ادا کرتا رہے گا۔