مصنوعی ذہانت کیسے کام کرتی ہے؟
مصنوعی ذہانت تجربے (ڈیٹا) سے سیکھ کر کام کرتی ہے، بالکل ویسے ہی جیسے انسان تجربے سے سیکھتے ہیں۔ تربیتی عمل کے ذریعے، مشینیں آہستہ آہستہ نمونہ ڈیٹا سے علم حاصل کرتی ہیں اور بعد میں استعمال کے لیے ماڈلز بناتی ہیں۔
مصنوعی ذہانت (AI) ہماری روزمرہ زندگی میں بڑھتی ہوئی نظر آ رہی ہے، جیسے نیٹ فلکس کی فلموں کی سفارشات سے لے کر وے مو جیسی خودکار گاڑیاں۔ کیا آپ نے کبھی سوچا ہے کہ مصنوعی ذہانت کیسے کام کرتی ہے? ہر ذہین ایپلیکیشن کے پیچھے ایک ایسا عمل ہوتا ہے جو مشینوں کو ڈیٹا سے سیکھنے اور فیصلے کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
اس مضمون میں، ہم مصنوعی ذہانت کے کام کرنے کے اصولوں کی آسان وضاحت کریں گے، خاص طور پر مشین لرننگ سسٹمز پر توجہ دیتے ہوئے، جو جدید AI کا مرکز ہیں۔
AI ڈیٹا کی بنیاد پر "سیکھتی" ہے اور فیصلے کرتی ہے
بنیادی طور پر، AI ڈیٹا سے سیکھ کر کام کرتی ہے۔ ہر صورتحال کے لیے مقررہ قواعد کے بجائے، AI سسٹمز (خاص طور پر مشین لرننگ استعمال کرنے والے) کو بہت زیادہ ڈیٹا فراہم کیا جاتا ہے اور وہ خود بخود اس ڈیٹا میں نمونے یا پوشیدہ قواعد دریافت کرتے ہیں۔
پھر، وہ جو کچھ سیکھا ہے اسے نئے ڈیٹا پر پیش گوئی یا فیصلے کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ یہ عمل انسانوں کے سیکھنے کے طریقے سے ملتا جلتا ہے: ہم بہت سے مثالیں دیکھتے ہیں، نتائج اخذ کرتے ہیں، اور پھر اس تجربے کو نئی صورتحال پر لاگو کرتے ہیں۔
تربیت کے دوران، سسٹم آہستہ آہستہ اندرونی پیرامیٹرز کو اپنی درستگی بہتر بنانے کے لیے ایڈجسٹ کرتا ہے۔ نتیجتاً، AI ایک ماڈل بناتا ہے جو پہچان سکتا ہے کہ تصویر بلی ہے یا کتا۔ جب اسے نئی (دیکھی نہ گئی) تصویر دی جاتی ہے، تو ماڈل اس کی بنیاد پر پیش گوئی کرے گا کہ یہ بلی ہے یا کتا۔ اگر پیش گوئی غلط ہو، تو AI کو اگلی بار درستگی بڑھانے کے لیے (ریاضیاتی الگورتھمز کے ذریعے) بہتر بنایا جا سکتا ہے۔
AI سیکھنے کے چار اہم مراحل
سادہ الفاظ میں، AI کا سیکھنے اور کام کرنے کا عمل عام طور پر درج ذیل اہم مراحل پر مشتمل ہوتا ہے:
ڈیٹا جمع کرنا (ان پٹ)
سب سے پہلے، AI کو سیکھنے کے لیے ان پٹ ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیٹا مختلف شکلوں میں ہو سکتا ہے: اعداد، متن، تصاویر، آڈیو وغیرہ، اور عام طور پر احتیاط سے جمع اور تیار کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر AI کو بلیوں کو پہچاننا ہے، تو آپ کو لاکھوں بلیوں (اور غیر بلیوں) کی تصاویر جمع کر کے انہیں لیبل کرنا ہوگا۔
ماڈل کی تربیت (سیکھنا/ٹریننگ)
اگلا مرحلہ وہ ہے جہاں مشین ڈیٹا سے سیکھتی ہے۔ ان پٹ ڈیٹا کو سیکھنے والے الگورتھم (مشین لرننگ الگورتھم) میں دیا جاتا ہے۔ یہ الگورتھم ڈیٹا میں نمونے یا تعلقات تلاش کرتا ہے اور آہستہ آہستہ اندرونی پیرامیٹرز کو ڈیٹا کے مطابق ایڈجسٹ کرتا ہے۔
مصنوعی نیورل نیٹ ورکس (جو گہرے سیکھنے میں عام ہیں) کی صورت میں، تربیت کا مطلب نیورونز کے درمیان کنکشنز کے وزن کو کئی بار ایڈجسٹ کرنا ہوتا ہے۔ AI مسلسل تربیتی ڈیٹا پر پیش گوئی کرنے کی کوشش کرتا ہے اور اپنی پیش گوئی اور اصل نتیجے کے فرق کی بنیاد پر خود کو درست کرتا ہے (اس عمل کو نیورل نیٹ ورکس میں بیک پروپیگیشن کہتے ہیں)۔
پیش گوئیاں/نتائج بنانا (انفرنس)
تربیت کے بعد، AI کے پاس ایک تربیت یافتہ ماڈل ہوتا ہے۔ اب جب اسے نیا ان پٹ ڈیٹا ملتا ہے (جو اس نے پہلے کبھی نہیں دیکھا)، تو AI سیکھے ہوئے ماڈل کو لاگو کر کے پیش گوئیاں یا فیصلے کر سکتا ہے۔
- ایک AI ماڈل جو بلی اور کتے میں فرق کرتا ہے، نئی تصویر دیکھ کر "یہ بلی ہے" کی پیش گوئی کر سکتا ہے
- بینکنگ ٹرانزیکشن ڈیٹا پر تربیت یافتہ AI نئے فراڈulent ٹرانزیکشنز کی پیش گوئی کر سکتا ہے
- طبی ڈیٹا پر تربیت یافتہ ماڈل نئے مریضوں کے لیے تشخیص تجویز کر سکتا ہے
اس مرحلے کو انفرنس کہتے ہیں – AI سیکھے ہوئے علم کو حقیقی حالات میں لاگو کرتا ہے۔
فیڈبیک اور بہتری
AI (خاص طور پر مشین لرننگ سسٹمز) کی ایک اہم خصوصیت یہ ہے کہ یہ وقت کے ساتھ خود کو بہتر بنا سکتا ہے۔ اگر AI نتائج دیتا ہے اور اسے درستی پر فیڈبیک ملتی ہے (مثلاً انسان بتاتے ہیں کہ پیش گوئی درست تھی یا غلط)، تو یہ ماڈل کو بہتر بنانے کے لیے ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔
بلی/کتے کی درجہ بندی کی مثال پر واپس آتے ہیں: اگر ماڈل کچھ کیسز کو غلط درجہ بندی کرتا ہے (مثلاً کتے کو بلی سمجھ لیتا ہے)، تو انجینئرز مشکل کیسز کے مزید ڈیٹا شامل کر سکتے ہیں یا ماڈل کی ساخت/ہائپر پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کر سکتے ہیں تاکہ AI بہتر سیکھے۔ اس طرح مسلسل اپ ڈیٹس کے ذریعے، AI وقت کے ساتھ زیادہ درست اور ذہین بنتا جاتا ہے۔
AI سسٹمز تین بنیادی صلاحیتوں کو یکجا کر کے کام کرتے ہیں: ڈیٹا سے سیکھنا، منطق کا اطلاق کر کے نتائج اخذ کرنا، اور غلطیوں سے خود کو درست کرنا۔ سیکھنے کے مرحلے میں، AI ڈیٹا سے معلومات جمع اور نکالتا ہے (جسے "علم" کہتے ہیں)۔ انفرنس کے مرحلے میں، AI سیکھے ہوئے علم کو نئی صورتحال سنبھالنے اور نتائج پیدا کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ اور خود درستگی کے ذریعے، AI مسلسل اپنی کارکردگی کو بہتر بناتا رہتا ہے۔
— مصنوعی ذہانت کے بنیادی اصول
سیکھنے، استدلال، اور خود ایڈجسٹمنٹ کا یہ امتزاج جدید AI سسٹمز کی طاقت بناتا ہے۔
ایک آسان مثال جو بتاتی ہے کہ AI کیسے کام کرتی ہے
آئیے ایک حقیقی دنیا کی مثال دیکھتے ہیں تاکہ اوپر بیان کردہ عمل کو بہتر سمجھا جا سکے: ایک AI چیٹ بوٹ جو خودکار طور پر پیغامات کا جواب دیتا ہے۔ فرض کریں آپ ایک ایسا چیٹ بوٹ بنانا چاہتے ہیں جو صارفین کی مدد کرے اور ویتنامی زبان میں قدرتی انداز میں سوالات کے جواب دے سکے۔
ڈیٹا جمع کرنا
چیٹ بوٹ کی تربیت
صارف کا جواب
وقت کے ساتھ بہتری
یہ مثال واضح طور پر دکھاتی ہے کہ ایک عملی AI کیسے "سیکھتی" اور کام کرتی ہے: ماضی کے ڈیٹا سے سیکھ کر مستقبل کی صورتحال پر لاگو کرنا۔ چاہے بلی/کتے کی درجہ بندی ہو یا صارف کے سوالات کے جواب، بنیادی اصول ایک ہی رہتا ہے۔
جنریٹو AI کیسے کام کرتی ہے؟
AI میں حالیہ نمایاں رجحان جنریٹو AI ہے – ایسے AI سسٹمز جو نئی مواد تخلیق کر سکتے ہیں جیسے متن، تصاویر، یا آڈیو جو پہلے کبھی موجود نہیں تھے۔ تو جنریٹو AI کیسے کام کرتی ہے، اور یہ مختلف کیسے ہے؟
درجہ بندی اور پیش گوئی
- نمونے پہچانتی ہے
- پیش گوئیاں کرتی ہے
- ڈیٹا کی درجہ بندی کرتی ہے
- موجودہ اختیارات میں سے انتخاب کرتی ہے
مواد کی تخلیق
- نیا مواد تخلیق کرتی ہے
- متن، تصاویر، آڈیو پیدا کرتی ہے
- سیکھے ہوئے نمونوں کو جوڑتی ہے
- اصلی نتائج پیدا کرتی ہے
درحقیقت، جنریٹو AI بھی وسیع ڈیٹا سے گہرے سیکھنے پر مبنی ہے، لیکن صرف پیش گوئی یا درجہ بندی کرنے کے بجائے، ماڈل کو سیکھے ہوئے نمونوں کی بنیاد پر نئے نتائج پیدا کرنے کی تربیت دی جاتی ہے۔
بڑے زبان کے ماڈلز
مثال کے طور پر، ایک بڑا زبان ماڈل جیسے ChatGPT: یہ ماڈل اربوں الفاظ (کتابیں، مضامین، ویب سائٹس) پر تربیت یافتہ ہے تاکہ الفاظ اور جملوں کے تعلقات سیکھے۔
- اربوں پیرامیٹرز
- سیاق و سباق میں اگلا لفظ پیش گوئی کرتا ہے
- روان، سیاقی جوابات تخلیق کرتا ہے
AI آرٹ جنریٹرز
AI آرٹ جنریٹرز جیسے Midjourney اور DALL-E تصاویر کی "زبان" کو گہرائی سے سیکھ کر پھر نئی بصری تخلیقات بناتے ہیں۔
- بنیادی ماڈلز جو وسیع ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ہیں
- ٹرانسفارمر فن تعمیر
- تخلیقی مواد کی تخلیق
استعمال کے دوران، ChatGPT پہلے سے محفوظ جوابات کے بجائے، ہر اگلے لفظ کو سیکھے ہوئے امکانات کی بنیاد پر منتخب کر کے نئے جوابات تخلیق کرتا ہے۔ نتیجہ ایک روان متن ہوتا ہے جو تربیتی ڈیٹا کی زبان کے انداز کی عکاسی کرتا ہے لیکن مکمل طور پر نیا مواد ہوتا ہے۔
یہ پروگرامز جیسے ChatGPT یا Midjourney کو سیکھے ہوئے علم کی بنیاد پر نیا مواد تخلیق کرنے کی اجازت دیتا ہے، بجائے اس کے کہ صرف پہلے سے موجود جواب منتخب کریں۔
جنریٹو AI کی خاص بات یہ ہے کہ یہ صرف پہچانتی یا تجزیہ نہیں کرتی بلکہ کسی حد تک تخلیق بھی کرتی ہے۔ یقیناً، یہ تخلیقی صلاحیت اس بات پر مبنی ہے کہ AI نے کیا سیکھا ہے – یہ دیکھے ہوئے نمونوں کو جوڑتی اور تبدیل کرتی ہے تاکہ کچھ نیا بنائے۔ لیکن نتائج بہت متنوع اور بھرپور ہو سکتے ہیں، جو جنریٹو AI کو مواد کی تخلیق، ڈیزائن، تفریح اور دیگر کئی شعبوں میں طاقتور آلہ بناتے ہیں۔
— جنریٹو AI کی طاقت
اہم نکات
خلاصہ یہ کہ، مصنوعی ذہانت تجربے (ڈیٹا) سے سیکھ کر کام کرتی ہے، بالکل ویسے ہی جیسے انسان تجربے سے سیکھتے ہیں۔ تربیت کے ذریعے، مشینیں آہستہ آہستہ نمونہ ڈیٹا سے علم عام کرتی ہیں اور بعد میں استعمال کے لیے ماڈلز بناتی ہیں۔
نمونہ دریافت
AI مسئلے حل کرنے کے لیے ڈیٹا میں پوشیدہ نمونے دریافت کرتی ہے
مسلسل سیکھنا
سسٹمز کوشش اور غلطی کے ذریعے کارکردگی کو مسلسل بہتر بناتے ہیں
عملی اطلاقات
تصویر کی پہچان سے لے کر خودکار متن کی تخلیق اور فن پارے بنانے تک
اگرچہ بنیادی الگورتھمز مختلف ہو سکتے ہیں – سادہ فیصلہ درختوں سے لے کر اربوں پیرامیٹرز والے گہرے نیورل نیٹ ورکس تک – AI کا مشترکہ مقصد پوشیدہ نمونے دریافت کرنا ہے جو مسائل حل کرنے میں مدد دیتے ہیں۔ آج کے وسیع ڈیٹا اور طاقتور کمپیوٹنگ کی بدولت، AI نے شاندار نتائج حاصل کیے ہیں، جیسے درست تصویر اور آواز کی پہچان سے لے کر خودکار متن لکھنے اور فن تخلیق کرنے کی صلاحیت۔
INVIAI کو فالو کریں تاکہ جدید AI معلومات سے باخبر رہیں!
ابھی تک کوئی تبصرہ نہیں۔ پہلے تبصرہ کرنے والے آپ ہی ہوں!