مصنوعی ذہانت (AI) ہماری زندگیوں میں تیزی سے بڑھتی ہوئی موجودگی رکھتی ہے، چاہے وہ Netflix کی جانب سے فلموں کی تجاویز ہوں یا Waymo کی خودکار گاڑیاں۔ کیا آپ نے کبھی سوچا ہے کہ AI کیسے کام کرتی ہے? ہر ذہین ایپلیکیشن کے پیچھے ایک ایسا عمل ہوتا ہے جس کے ذریعے مشینیں ڈیٹا سے سیکھتی ہیں اور فیصلے کرتی ہیں۔

اس مضمون میں، ہم آسان زبان میں AI کے کام کرنے کے اصول کو سمجھیں گے، خاص طور پر ان نظاموں پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے جو مشین لرننگ پر مبنی ہیں، جو جدید AI کا دل ہیں۔

AI ڈیٹا کی بنیاد پر "سیکھتی" ہے اور فیصلے کرتی ہے

بنیادی طور پر، AI ڈیٹا سے سیکھنے پر کام کرتی ہے۔ اسے ہر صورتحال کے لیے پہلے سے پروگرام کرنے کے بجائے، AI کے نظام (خاص طور پر مشین لرننگ والے) کو بہت زیادہ مقدار میں ڈیٹا فراہم کیا جاتا ہے تاکہ وہ اس ڈیٹا میں چھپے نمونے یا قوانین خود دریافت کر سکیں۔

اس کے بعد، وہ جو کچھ سیکھا ہے اسے نئے ڈیٹا پر پیش گوئی یا فیصلہ سازی کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ یہ عمل انسانوں کے سیکھنے کے طریقے سے ملتا جلتا ہے: ہم بہت سے مثالیں دیکھتے ہیں، تجربہ حاصل کرتے ہیں، اور پھر اس تجربے کو نئی صورتحال میں لاگو کرتے ہیں۔

مثال کے طور پر، اگر ہم AI کو بلی اور کتے کی تصاویر میں فرق کرنا سکھانا چاہتے ہیں، تو ہم ہزاروں بلی اور کتے کی تصاویر جمع کریں گے اور انہیں لیبل کریں گے (مثلاً یہ تصویر بلی کی ہے یا کتے کی)۔ AI الگورتھم اس وسیع ڈیٹا بیس کا تجزیہ کرے گا تاکہ بلی اور کتے کے درمیان فرق کرنے والی خصوصیات تلاش کرے – جیسے بلی کے مونچھیں، چہرے کی شکل وغیرہ۔ سیکھنے کے دوران، نظام اپنے اندرونی پیرامیٹرز کو اس طرح ایڈجسٹ کرتا ہے کہ پہچان کی درستگی بہتر ہوتی جائے۔

نتیجتاً، AI ایک ایسا ماڈل تیار کرتا ہے جو بلی اور کتے کی شناخت کر سکتا ہے۔ جب اسے کوئی نئی تصویر دی جاتی ہے، تو ماڈل اس کی بنیاد پر پیش گوئی کرتا ہے کہ یہ بلی ہے یا کتا۔ اگر پیش گوئی غلط ہو، تو AI کو دوبارہ تربیت دے کر اس کی درستگی بہتر کی جا سکتی ہے۔

سادہ الفاظ میں، AI کے سیکھنے اور کام کرنے کا عمل عام طور پر درج ذیل اہم مراحل پر مشتمل ہوتا ہے:

• ڈیٹا جمع کرنا (Input)

سب سے پہلے، AI کو سیکھنے کے لیے ان پٹ ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ ڈیٹا مختلف اقسام کا ہو سکتا ہے: اعداد، متن، تصاویر، آواز وغیرہ، اور اسے عام طور پر احتیاط سے جمع اور تیار کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، بلی کی شناخت کے لیے ہمیں ہزاروں بلیوں (اور غیر بلیوں) کی تصاویر جمع کرنی ہوں گی اور انہیں مناسب لیبل دینا ہوگا۔ اس مرحلے میں ڈیٹا کی مقدار اور معیار بہت اہم ہوتے ہیں – جتنا زیادہ اور متنوع ڈیٹا ہوگا، AI اتنی ہی بہتر سیکھے گی۔

• ماڈل کی تربیت (Learning/Training)

اس کے بعد، مشین ڈیٹا سے سیکھتی ہے۔ ان پٹ ڈیٹا کو مشین لرننگ الگورتھم میں ڈالا جاتا ہے۔ یہ الگورتھم ڈیٹا میں موجود نمونوں یا تعلقات کو تلاش کرتا ہے اور اندرونی پیرامیٹرز کو اس کے مطابق ایڈجسٹ کرتا ہے تاکہ ڈیٹا کے ساتھ بہتر مطابقت پیدا ہو۔

اگر بات نیورل نیٹ ورکس کی ہو (جو ڈیپ لرننگ میں عام ہیں)، تو تربیت کا مطلب ہوتا ہے کہ مختلف نیورونز کے درمیان کنکشن کے وزن (weights) کو کئی بار ایڈجسٹ کیا جائے۔ AI مسلسل تربیتی ڈیٹا پر پیش گوئی کرتی ہے اور غلطیوں کو خود درست کرتی ہے، جسے بیک پروپیگیشن کہا جاتا ہے۔

اہم بات یہ ہے کہ اس مرحلے میں AI تجربے (نمونہ ڈیٹا) سے سیکھتی ہے، بالکل ویسے جیسے طالب علم مشق کے ذریعے غلطیوں سے سبق حاصل کرتا ہے اور اپنی کارکردگی بہتر بناتا ہے۔

• پیش گوئی/نتائج دینا (Inference)

تربیت مکمل ہونے کے بعد، AI کے پاس ایک سیکھا ہوا ماڈل ہوتا ہے۔ اب جب اسے نیا ان پٹ ڈیٹا ملتا ہے (جو پہلے نہیں دیکھا گیا)، تو AI سیکھے ہوئے ماڈل کو استعمال کرتے ہوئے پیش گوئی یا فیصلہ کرتی ہے۔

مثلاً، تربیت کے بعد، AI بلی اور کتے کی تصاویر میں فرق کر سکتی ہے اور نئی تصویر کو "یہ بلی ہے" کے طور پر پیش گوئی کر سکتی ہے۔ اسی طرح، بینکنگ ٹرانزیکشنز کے ڈیٹا سے سیکھنے والی AI نئے لین دین میں فراڈ کی پیش گوئی کر سکتی ہے؛ یا طبی ڈیٹا سے سیکھنے والا ماڈل نئے مریض کے لیے تشخیص تجویز کر سکتا ہے۔ اس مرحلے کو سنجیدہ تجزیہ (inference) کہا جاتا ہے – یعنی AI سیکھا ہوا علم عملی طور پر استعمال کرتی ہے۔

• فیڈبیک اور بہتری (Feedback & Improvement)

AI (خاص طور پر مشین لرننگ والے نظام) کی ایک اہم خصوصیت یہ ہے کہ وہ وقت کے ساتھ خود کو بہتر بنا سکتی ہے۔ اگر AI کوئی نتیجہ دیتی ہے اور اسے فیڈبیک ملتا ہے کہ پیش گوئی درست ہے یا غلط (مثلاً انسان بتاتا ہے کہ پیش گوئی صحیح یا غلط تھی)، تو AI ماڈل کو ایڈجسٹ کر کے اپنی کارکردگی بہتر بنا سکتی ہے۔

بلی اور کتے کی شناخت کی مثال میں، اگر ماڈل کچھ تصاویر کو غلط شناخت کرتا ہے، تو انجینئرز مشکل کیسز کے مزید ڈیٹا شامل کر سکتے ہیں یا ماڈل کی ساخت اور پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کر سکتے ہیں تاکہ AI مزید سیکھ سکے۔ مسلسل اپ ڈیٹ کے ذریعے، AI وقت کے ساتھ زیادہ درست اور ذہین بنتی جاتی ہے۔

یہ عمل ایسے ہے جیسے آپ استاد کی رہنمائی میں اپنی غلطیوں کو درست کرتے ہوئے مشق کرتے ہیں۔ کچھ خاص AI نظاموں (جیسے گیمز میں ری انفورسمنٹ لرننگ) میں، یہ خودکار ایڈجسٹمنٹ مسلسل چلتی رہتی ہے: AI مختلف عمل آزما کر بہتر حکمت عملی اپناتی ہے۔

مجموعی طور پر، AI نظام تین بنیادی صلاحیتوں کا امتزاج ہوتے ہیں: ڈیٹا سے سیکھنا، منطقی استدلال کے ذریعے نتائج اخذ کرنا، اور غلطیوں سے خود کو بہتر بنانا۔ سیکھنے کے مرحلے میں، AI ڈیٹا سے معلومات حاصل کرتی ہے (یعنی "علم" پیدا کرتی ہے)۔

استدلال کے مرحلے میں، AI سیکھے ہوئے علم کو نئی صورتحال پر لاگو کرتی ہے اور نتائج دیتی ہے۔ اور خود اصلاح کے ذریعے، AI مسلسل اپنی کارکردگی کو بہتر بناتی ہے تاکہ درستگی میں اضافہ ہو۔ یہی سیکھنے، استدلال اور خود اصلاح کا امتزاج جدید AI نظاموں کی طاقت ہے۔

AI کے کام کرنے کی آسان مثال

آئیے ایک حقیقی مثال دیکھتے ہیں تاکہ اوپر بیان کردہ عمل کو واضح کیا جا سکے: AI چیٹ بوٹ جو خودکار پیغامات کا جواب دیتا ہے۔ فرض کریں آپ ایک ایسا چیٹ بوٹ بنانا چاہتے ہیں جو صارفین کے سوالات کا اردو میں قدرتی انداز میں جواب دے سکے۔

• ڈیٹا جمع کرنا: آپ کو چیٹ بوٹ کو زبان اور جواب دینے کے انداز سکھانے کے لیے بہت بڑی مقدار میں مکالماتی ڈیٹا چاہیے۔ یہ ڈیٹا صارفین کی سابقہ گفتگوؤں سے، یا انٹرنیٹ (جیسے فورمز، سوشل میڈیا) سے جمع کیا جا سکتا ہے اور صاف کیا جاتا ہے۔ ہر سوال کے ساتھ درست جواب (لیبل) بھی دیا جاتا ہے تاکہ چیٹ بوٹ سیکھ سکے۔
• چیٹ بوٹ کی تربیت: آپ ایک بڑا AI زبان ماڈل (مثلاً Transformer نیورل نیٹ ورک) منتخب کرتے ہیں اور اسے جمع شدہ مکالماتی ڈیٹا پڑھنے دیتے ہیں۔ ماڈل سیکھتا ہے کہ سوالات اور جوابات کو کیسے جوڑا جائے، قدرتی زبان کو کیسے سمجھا جائے اور مناسب جواب دیا جائے۔ وقت کے ساتھ، چیٹ بوٹ بہتر طور پر سیاق و سباق کو سمجھنا اور مناسب ردعمل دینا سیکھتا ہے۔ مثلاً جب کوئی پوچھے "میں اپنا پاس ورڈ بھول گیا ہوں، کیا کروں؟"، تو جواب میں پاس ورڈ کی بازیابی کا طریقہ بتایا جائے نہ کہ غیر متعلقہ بات۔ یہ عمل نئے ملازم کے ہزاروں سوال جواب کی مشق کی طرح ہے۔
• صارف کو جواب دینا: جب چیٹ بوٹ کو نیا سوال ملتا ہے (جو اس نے پہلے نہیں دیکھا)، تو وہ سوال کا تجزیہ کرتا ہے، اس کا مرکزی مطلب نکالتا ہے (مثلاً صارف پاس ورڈ بھولنے کے بارے میں پوچھ رہا ہے)، اور پھر مناسب جواب تیار کرتا ہے جو اس کے سیکھے ہوئے علم پر مبنی ہوتا ہے۔ اگر تربیت اچھی ہو تو جواب بہت قدرتی اور درست ہوتا ہے، بالکل انسان کی طرح۔
• وقت کے ساتھ بہتری: ہر تعامل کے بعد، آپ چیٹ بوٹ کو بتا سکتے ہیں کہ اس کا جواب صحیح تھا یا غلط (صارف کی رائے یا سپورٹ اسٹاف کی جانچ کے ذریعے)۔ اگر جواب ناقص ہو تو اس تعامل کا ڈیٹا تربیتی ذخیرے میں شامل کر کے اگلی بار بہتر بنایا جاتا ہے۔ اس طرح، چیٹ بوٹ کا علم اور جواب دینے کی صلاحیت وقت کے ساتھ بہتر ہوتی جاتی ہے۔ یہی فیڈبیک کا عمل AI کو خود بہتر بنانے میں مدد دیتا ہے۔

یہ مثال واضح کرتی ہے کہ ایک حقیقی AI کیسے ماضی کے ڈیٹا سے سیکھ کر مستقبل کی صورتحال میں لاگو ہوتی ہے۔ چاہے بلی اور کتے کی شناخت ہو یا صارفین کے سوالات کے جواب، بنیادی اصول ایک جیسے ہیں۔

جنریٹو AI کیسے کام کرتی ہے؟

حالیہ عرصے میں AI کے میدان میں ایک نمایاں رجحان جنریٹو AI (Generative AI) ہے – ایسے AI نظام جو نئی مواد تخلیق کر سکتے ہیں جیسے متن، تصاویر، آواز وغیرہ جو پہلے موجود نہیں تھے۔ تو جنریٹو AI کا کام کرنے کا طریقہ کیا ہے اور یہ کس طرح مختلف ہے؟

حقیقت میں، جنریٹو AI بھی وسیع ڈیٹا سے گہری سیکھ پر مبنی ہے، لیکن یہ صرف پیش گوئی یا درجہ بندی نہیں کرتی بلکہ نئی آؤٹ پٹ تخلیق کرتی ہے جو اس نے سیکھے ہوئے نمونوں پر مبنی ہوتی ہے۔

مثلاً بڑے زبان ماڈلز جیسے ChatGPT: یہ ماڈل اربوں الفاظ (کتابیں، مضامین، ویب سائٹس) پر تربیت یافتہ ہے تاکہ الفاظ اور جملوں کے تعلقات کو سمجھ سکے۔ اس کی ساخت ایک بہت گہرا نیورل نیٹ ورک ہے (اربوں پیرامیٹرز کے ساتھ) جو ایک جملے میں اگلے لفظ کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔

استعمال کے دوران، ChatGPT میموری میں محفوظ جوابات دینے کے بجائے، ہر لفظ کو اس کے سیکھے ہوئے امکانات کی بنیاد پر منتخب کر کے نیا جواب تخلیق کرتا ہے۔ نتیجہ ایک روان اور قدرتی متن ہوتا ہے جو تربیتی ڈیٹا کی زبان کی خصوصیات کو ظاہر کرتا ہے مگر مواد بالکل نیا ہوتا ہے۔

دوسرے الفاظ میں، جنریٹو AI جیسے ChatGPT یا تصویری AI (جیسے Midjourney, DALL-E) اس مخصوص شعبے کی "زبان" (انسانی زبان، تصاویر، موسیقی وغیرہ) کو گہرائی سے سیکھ کر مطالبے کے مطابق نئی تخلیقات بناتے ہیں۔ یہ نظام بہت بڑے گہرے ماڈلز (جنہیں فاؤنڈیشن ماڈلز یا بڑے زبان ماڈلز (LLM) کہا جاتا ہے) پر مبنی ہوتے ہیں جو خاص الگورتھمز (جیسے Transformer) کے ذریعے تربیت یافتہ ہوتے ہیں۔

یہ AI پروگرامز جیسے ChatGPT یا Midjourney کو نئی تخلیقی مواد (متن، تصاویر، موسیقی وغیرہ) بنانے کی اجازت دیتا ہے، بجائے اس کے کہ وہ صرف پہلے سے موجود جوابات میں سے انتخاب کریں۔ مثال کے طور پر، جب آپ کہیں "بلی کے پروگرامنگ کرنے والے کی کہانی لکھو"، تو ChatGPT زبان کی سمجھ اور بے شمار کہانیوں کی بنیاد پر ایک مکمل نئی کہانی تخلیق کرے گا۔

جنریٹو AI کی خاص بات یہ ہے کہ یہ صرف شناخت یا تجزیہ نہیں کرتی بلکہ ایک حد تک تخلیقی بھی ہوتی ہے۔ البتہ یہ تخلیق وہی چیزیں جو AI نے سیکھی ہیں، یعنی موجودہ نمونوں کو جوڑ کر اور تبدیل کر کے نئی چیزیں بناتی ہے۔ لیکن نتیجہ بہت متنوع اور بھرپور ہوتا ہے، جس سے جنریٹو AI تخلیقی مواد، ڈیزائن، تفریح اور دیگر شعبوں میں ایک طاقتور آلہ بن جاتی ہے۔

>>> مزید جاننے کے لیے کلک کریں:

مصنوعی ذہانت کی تشکیل اور ترقی کی تاریخ

مشہور مصنوعی ذہانت کی اقسام

خلاصہ یہ کہ، AI تجربے (ڈیٹا) سے سیکھ کر کام کرتی ہے، بالکل ویسے جیسے انسان تجربے سے سیکھتا ہے۔ تربیتی عمل کے ذریعے، مشینیں آہستہ آہستہ نمونہ ڈیٹا سے علم کو عمومی شکل دیتی ہیں اور ایک ماڈل تیار کرتی ہیں جسے بعد میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔

اگرچہ مختلف الگورتھمز ہو سکتے ہیں – سادہ فیصلہ درخت سے لے کر اربوں پیرامیٹرز والے گہرے نیورل نیٹ ورکس تک – AI کا مشترکہ مقصد چھپے ہوئے قوانین تلاش کرنا ہے جو مسائل کو حل کرنے میں مدد دیتے ہیں۔ آج کے وسیع ڈیٹا اور طاقتور کمپیوٹنگ کی بدولت، AI نے حیرت انگیز کامیابیاں حاصل کی ہیں، جیسے درست تصویر اور آواز کی شناخت سے لے کر خودکار تحریر اور تصویری تخلیق تک۔

امید ہے کہ اوپر کی وضاحت سے آپ کو یہ سمجھنے میں مدد ملی ہوگی کہ AI "سوچتی" اور کام کرتی ہے کس طرح، اور یہ اب ایک "سیاہ خانہ" نہیں رہی – بلکہ یہ ایک ایسا عمل ہے جو ڈیٹا سے سیکھنے، تجربہ کرنے، اور مسلسل بہتری کے ذریعے چلتا ہے، بالکل انسانوں کی طرح جو علم اور مہارت حاصل کرتے ہیں۔

مزید جدید AI معلومات کے لیے INVIAI کو فالو کریں!