مصنوعی ذہانت کے چیٹ بوٹس ایسے 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 فراہم کر 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 بتاتا ہے کہ جدید چیٹ بوٹس اکثر سوالات کی تشریح اور جوابات تیار کرنے کے لیے قدرتی زبان کی پروسیسنگ استعمال کرتے ہیں۔ مختصراً، AI چیٹ بوٹس لوگوں کو عام زبان استعمال کرتے ہوئے کمپیوٹرز سے بات چیت کرنے کی سہولت دیتے ہیں، جو انسانی تقریر اور مشینی منطق کے درمیان پل کا کام کرتے ہیں۔

اہم AI ٹیکنالوجیز

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

• قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP): چیٹ بوٹ کو متن یا تقریر کی ان پٹ کو تجزیہ اور سمجھنے کے قابل بناتی ہے۔ مثال کے طور پر، NLP الگورتھمز جملے کو ٹوکنز (الفاظ یا فقرے) میں تقسیم کرتے ہیں اور بوٹ کو گرامر اور سیاق و سباق سمجھنے میں مدد دیتے ہیں۔
• مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ: چیٹ بوٹ زبان اور گفتگو کی مثالوں سے سیکھتا ہے تاکہ وقت کے ساتھ اپنے جوابات کو بہتر بنا سکے۔ حقیقی مکالمات اور تحریری متن پر تربیت کے ذریعے، نظام پیٹرنز سیکھتا ہے (مثلاً عام سوالات اور ان کے جوابات کیسے دیے جائیں)۔
• بڑے زبان کے ماڈلز (LLMs): بہت بڑے نیورل نیٹ ورکس (اکثر ٹرانسفارمر آرکیٹیکچر پر مبنی) جو وسیع متن کے ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ہوتے ہیں۔ LLMs اربوں پیرامیٹرز رکھتے ہیں اور انسانی جیسا متن سمجھنے اور تیار کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ یہ زبانوں اور شعبوں میں لسانی پیٹرنز کو مؤثر طریقے سے پکڑتے ہیں۔

یہ تمام ٹیکنالوجیز مل کر چیٹ بوٹس کو آزادانہ سوالات سنبھالنے اور قدرتی آواز والے جوابات تیار کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔

چیٹ بوٹس صارفین کو کیسے سمجھتے ہیں

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

مثال کے طور پر، اگر آپ پوچھیں “کل پیرس کا موسم کیسا ہوگا؟”، تو چیٹ بوٹ ارادے (موسم کی پیش گوئی کا سوال) کو پہچانتا ہے اور اشیاء (“پیرس” اور “کل”) کو نکالتا ہے۔ جدید AI چیٹ بوٹس ڈیپ لرننگ استعمال کرتے ہیں تاکہ وہ معنی کو سمجھ سکیں چاہے عبارت غیر رسمی، مبہم، یا غلطیوں سے بھری ہو۔

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۔

عملی طور پر، ماڈل کو وسیع متن کے ذخائر (مثلاً ویکیپیڈیا یا انٹرنیٹ کا مکمل مواد) دیا جاتا ہے اور وہ اس ڈیٹا سے گرامر، حقائق اور عام فقرے سیکھتا ہے۔

تربیت کے بعد، چیٹ بوٹ نئے جوابات پیدا کر سکتا ہے ایک وقت میں ایک لفظ کی پیش گوئی کرتے ہوئے، جو پیٹرنز اس نے سیکھے ہیں ان پر انحصار کرتے ہوئے۔ اہم بات یہ ہے کہ ماڈل متن کو لفظ بہ لفظ یاد نہیں رکھتا؛ بلکہ اپنے پیرامیٹرز میں علم کو ضمنی طور پر انکوڈ کرتا ہے۔

اس طرح ایک اچھی تربیت یافتہ چیٹ بوٹ سوال کا جواب اپنے سیکھے ہوئے پیٹرنز سے ترکیب کر کے دے سکتا ہے، چاہے اس نے وہ مخصوص سوال تربیت کے دوران کبھی نہ دیکھا ہو۔

ٹرانسفارمرز اور بڑے زبان کے ماڈلز

تصویر: ایک ٹرانسفارمر نیٹ ورک آرکیٹیکچر (انکوڈر بائیں طرف، ڈیکوڈر دائیں طرف)۔ انکوڈر ان پٹ کو پروسیس کرتا ہے اور ڈیکوڈر آؤٹ پٹ تیار کرتا ہے۔ جدید چیٹ بوٹس اپنے بنیادی ڈھانچے کے طور پر ٹرانسفارمرز استعمال کرتے ہیں۔

ٹرانسفارمر نیٹ ورک الفاظ کو عددی ویکٹرز میں تبدیل کرتا ہے اور ملٹی ہیڈ اٹینشن کا استعمال کرتے ہوئے جملے کے ہر لفظ کو ایک ساتھ دوسرے تمام الفاظ سے مربوط کرتا ہے۔ اس سے ماڈل کو پورے ان پٹ کے سیاق و سباق کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔

پرانے تسلسل والے ماڈلز (جیسے RNNs) کے برعکس، ٹرانسفارمرز تمام الفاظ کو بیک وقت پروسیس کرتے ہیں اور بہت تیزی سے تربیت پاتے ہیں۔ 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 جیسے کام بھی کر سکتے ہیں کیونکہ ان کے پاس بے شمار پیرامیٹرز ہوتے ہیں۔

جوابات تیار کرنا

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

• ریکوریئل بیسڈ: چیٹ بوٹ ممکنہ جوابات کے ایک مقررہ مجموعے (جیسے FAQs کا ڈیٹا بیس) میں سے جواب منتخب کرتا ہے۔ ابتدائی چیٹ بوٹس اسی طریقے سے کام کرتے تھے۔ پہچانے گئے سوال کے لیے، بوٹ صرف محفوظ شدہ جواب دیتا ہے۔ یہ طریقہ متوقع سوالات کے لیے تیز اور قابل اعتماد ہے لیکن ڈیٹا بیس سے باہر کے سوالات کا جواب نہیں دے سکتا۔
• جنریٹیو (AI) ماڈلز: چیٹ بوٹ اپنے زبان کے ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے لفظ بہ لفظ نیا جواب تیار کرتا ہے۔ ہر مرحلے پر یہ گفتگو کے سیاق و سباق کی بنیاد پر اگلے سب سے ممکنہ لفظ کی پیش گوئی کرتا ہے۔ اس سے بوٹ کو منفرد جوابات بنانے اور نئے سوالات کے جواب دینے کی صلاحیت ملتی ہے جو اس نے پہلے کبھی نہیں دیکھے۔ تاہم، چونکہ یہ سیکھے ہوئے امکانات پر انحصار کرتا ہے، اس لیے کبھی کبھار غلط یا غیر منطقی جوابات بھی پیدا کر سکتا ہے۔

انسانی تاثرات اور گفتگو کا سیاق و سباق

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 مضبوط کرتے 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 جانبدار مواد سے بچنے میں مدد دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، انسان کسی جواب کو "زہریلا" یا "موضوع سے ہٹ کر" نشان زد کر سکتے ہیں تاکہ ماڈل ایسے جوابات سے گریز کرے۔

AI چیٹ بوٹس گفتگو کے سیاق و سباق کو بھی یاد رکھتے ہیں۔ وہ مکالمے کے پہلے حصوں کو یاد رکھ سکتے ہیں اور اس معلومات کو جوابات کو مربوط بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ مثلاً، 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 دیتا ہے۔ یہ حالت دار سیاق و سباق متعدد دورانیے کی گفتگو اور زیادہ قدرتی بات چیت کی اجازت دیتا ہے۔

AI چیٹ بوٹس کی مثالیں

بہت سے معروف ورچوئل اسسٹنٹس AI چیٹ بوٹس ہیں۔ ایپل کا Siri اور ایمیزون کا Alexa آواز کے احکامات کا جواب دیتے ہیں، جبکہ گوگل کا Gemini اور OpenAI کا ChatGPT متن کے ذریعے بات چیت کرتے ہیں۔ کاروبار بھی ویب سائٹس اور ایپس پر چیٹ بوٹس استعمال کرتے ہیں تاکہ صارفین کی پوچھ گچھ، ملاقاتوں کا شیڈول، یا خریداری میں رہنمائی کی جا سکے۔ یہ تمام نظام زبان کو پروسیس کرنے اور جوابات تیار کرنے کے لیے ایک ہی بنیادی AI ٹیکنالوجیز پر انحصار کرتے ہیں۔

چیلنجز اور حدود

AI چیٹ بوٹس طاقتور ہیں مگر 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۔ جیسا کہ ایک ماہر نے کہا، 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۔

نتیجتاً، چیٹ بوٹس ایک ہی سوال کے مختلف اوقات میں مختلف جوابات دے سکتے ہیں، اور مبہم یا مشکل سوالات کو غلط سمجھ سکتے ہیں۔ صارفین کو چاہیے کہ وہ اہم جوابات کو خاص طور پر حساس حالات میں دوبارہ چیک کریں۔

>>> مزید جاننے کے لیے کلک کریں:

مشین لرننگ کیا ہے؟

بڑا زبان ماڈل کیا ہے؟

AI چیٹ بوٹس قدرتی زبان کی پروسیسنگ کو مشین لرننگ اور بڑے زبان کے ماڈلز کے ساتھ ملا کر 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 کی مدد سے نیا جواب تیار کرتے ہیں۔

جدید چیٹ بوٹس ٹرانسفارمر پر مبنی LLMs استعمال کرتے ہیں جو وسیع متن کے ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ہوتے ہیں، جس سے وہ انسانی روانی کے ساتھ وسیع موضوعات پر بات چیت کر سکتے ہیں۔ نتیجہ ایک ایسا آلہ ہے جو حیرت انگیز حد تک قدرتی مکالمہ کر سکتا ہے۔ جیسے جیسے یہ ماڈلز مزید ڈیٹا اور بہتر تربیت کے ساتھ بہتر ہوتے جائیں گے، AI چیٹ بوٹس مزید قابل ہو جائیں گے – لیکن یہ اب بھی بنیادی طور پر شماریاتی آلات ہیں، اس لیے انسانی نگرانی ضروری ہے۔