مصنوعی ذہانت (AI) کیا ہے ؟

مصنوعی ذہانت ان مشینوں کی تعمیر پر مرکوز ہے جو ان کاموں کو انجام دینے کے قابل ہیں جن کے بارے میں عام طور پر خیال کیا جاتا ہے کہ انہیں انسانی ذہانت کی ضرورت ہے ۔

مصنوعی ذہانت (AI) کمپیوٹر سائنس کی ایک شاخ ہے جس کا مقصد ایسی مشینیں بنانا ہے جو ایسے کاموں کو انجام دینے کے قابل ہوں جن کے لیے عام طور پر انسانی ذہانت کی ضرورت ہوتی ہے ۔  اے آئی مشینوں کو انسانی صلاحیتوں کی تقلید کرنے کے قابل بناتا ہے ، جیسے سیکھنا ، مسئلہ حل کرنا ، فیصلہ سازی اور فہم ۔  اے آئی کی عام ایپلی کیشنز میں تقریر کی شناخت ، تصویر کی شناخت ، مواد کی تخلیق ، سفارش کے نظام اور خود چلانے والی کاریں شامل ہیں ۔

Also Read: پیاز کے 9 متاثر کن صحت سے متعلق فوائد اردو میں

مصنوعی ذہانت کی تعریف

مصنوعی ذہانت (AI) ایک ایسی ٹیکنالوجی ہے جو مشینوں کو انسانی ذہانت اور علمی صلاحیتوں کی تقلید کرنے کی اجازت دیتی ہے ۔  اے آئی کو فیصلے کرنے ، مسائل کو حل کرنے اور ان کاموں کو انجام دینے میں مدد کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو عام طور پر انسانوں کے ذریعے انجام دیے جاتے ہیں ۔
اگرچہ اے آئی ایک بین الضابطہ سائنس ہے جس میں متعدد نقطہ نظر ہیں ، مشین لرننگ اور خاص طور پر ڈیپ لرننگ میں پیش رفت عملی طور پر ہر صنعت کو تبدیل کر رہی ہے ، جس سے اے آئی روزمرہ کی زندگی کا تیزی سے لازمی حصہ بن رہا ہے ۔

Also Read: سورج مکھی Sunflower Seeds کے بیج کےفوائد، غذائیت اور مزید معلومات

مصنوعی ذہانت کیا ہے ؟

مصنوعی ذہانت سے مراد وہ کمپیوٹر سسٹم ہیں جو روایتی طور پر انسانی ذہانت سے وابستہ کاموں کو انجام دینے کے قابل ہیں-جیسے پیش گوئیاں کرنا ، اشیاء کی شناخت کرنا ، تقریر کی تشریح کرنا اور قدرتی زبان تیار کرنا ۔  اے آئی سسٹم بڑی مقدار میں ڈیٹا پر کارروائی کرکے اور اپنے فیصلہ سازی میں ماڈل بنانے کے لیے نمونوں کی تلاش کرکے ایسا کرنا سیکھتے ہیں ۔  بہت سے معاملات میں ، انسان اے آئی کے سیکھنے کے عمل کی نگرانی کریں گے ، اچھے فیصلوں کو تقویت دیں گے اور برے فیصلوں کی حوصلہ شکنی کریں گے ، لیکن کچھ اے آئی سسٹم بغیر نگرانی کے سیکھنے کے لیے بنائے گئے ہیں ۔

وقت گزرنے کے ساتھ ، اے آئی سسٹم مخصوص کاموں کی اپنی کارکردگی میں بہتری لاتے ہیں ، جس سے وہ نئے ان پٹ کے مطابق ڈھال سکتے ہیں اور ایسا کرنے کے لیے واضح طور پر پروگرام کیے بغیر فیصلے کر سکتے ہیں ۔  مختصرا ، مصنوعی ذہانت مشینوں کو انسانوں کی طرح سوچنے اور سیکھنے کی تعلیم دینے کے بارے میں ہے ، جس کا مقصد کام کو خودکار بنانا اور مسائل کو زیادہ موثر طریقے سے حل کرنا ہے ۔

Also Read: گاجر رس کے 8 متاثر کن فوائد

اے آئی کیسے کام کرتا ہے ؟

مصنوعی ذہانت کے نظام الگورتھم اور ڈیٹا کے استعمال سے کام کرتے ہیں ۔  سب سے پہلے ، بڑے پیمانے پر ڈیٹا اکٹھا کیا جاتا ہے اور ریاضیاتی ماڈلز ، یا الگورتھم پر لاگو کیا جاتا ہے ، جو معلومات کو پیٹرن کو پہچاننے اور ٹریننگ کے نام سے جانے والے عمل میں پیش گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں ۔  ایک بار الگورتھم کی تربیت ہو جانے کے بعد ، انہیں مختلف ایپلی کیشنز کے اندر تعینات کیا جاتا ہے ، جہاں وہ مسلسل سیکھتے ہیں اور نئے ڈیٹا کے مطابق ڈھال لیتے ہیں ۔  یہ اے آئی سسٹم کو وقت کے ساتھ زیادہ درستگی اور کارکردگی کے ساتھ تصویر کی شناخت ، زبان کی پروسیسنگ اور ڈیٹا تجزیہ جیسے پیچیدہ کاموں کو انجام دینے کی اجازت دیتا ہے ۔

• تصویر: شٹر اسٹاک
• کے ذریعہ اپ ڈیٹ کیا گیا
• برینن وائٹ فیلڈ ۔ دسمبر 03,2024 کے ذریعے جائزہ لیا گیا
• جی ساؤٹل-رکسن

Also Read: کون سی غذائیں چھاتی کے کینسر Cancer کو روکنے یا آپ کے خطرے کو کم کرنے میں مدد کرتی ہیں ؟

مشین سیکھنا

اے آئی نظام کی تعمیر کا بنیادی نقطہ نظر مشین لرننگ (ایم ایل) کے ذریعے ہے جہاں کمپیوٹر ڈیٹا کے اندر نمونوں اور تعلقات کی شناخت کرکے بڑے ڈیٹا سیٹوں سے سیکھتے ہیں ۔  مشین لرننگ الگورتھم شماریاتی تکنیکوں کا استعمال کرتا ہے تاکہ اسے "سیکھنے" میں مدد ملے کہ کسی کام میں بتدریج بہتر کیسے ہو ، بغیر اس مخصوص کام کے لیے پروگرام کیے ۔  یہ نئی آؤٹ پٹ اقدار کی پیش گوئی کے لیے تاریخی ڈیٹا کو ان پٹ کے طور پر استعمال کرتا ہے ۔  مشین لرننگ میں سپروائزڈ لرننگ (جہاں ان پٹ کے لیے متوقع آؤٹ پٹ لیبل والے ڈیٹا سیٹوں کی بدولت جانا جاتا ہے) اور غیر نگرانی شدہ لرننگ (جہاں غیر لیبل شدہ ڈیٹا سیٹوں کے استعمال کی وجہ سے متوقع آؤٹ پٹ نامعلوم ہیں) دونوں شامل ہیں ۔

Also Read: ہر چیز جو آپ کو دل کی بیماری Heart Disease کے بارے میں جاننے کی ضرورت ہے

عصبی نیٹ ورک

مشین لرننگ عام طور پر نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے ، الگورتھم کا ایک سلسلہ جو انسانی دماغ کی ساخت کی نقل کرتے ہوئے ڈیٹا پر کارروائی کرتا ہے ۔  یہ نیٹ ورک باہم مربوط نوڈس ، یا "نیوران" کی تہوں پر مشتمل ہوتے ہیں ، جو معلومات پر عمل کرتے ہیں اور اسے ایک دوسرے کے درمیان منتقل کرتے ہیں ۔  ان نیوران کے درمیان رابطوں کی طاقت کو ایڈجسٹ کرکے ، نیٹ ورک ڈیٹا کے اندر پیچیدہ نمونوں کو پہچاننا ، نئے ان پٹ کی بنیاد پر پیش گوئیاں کرنا اور غلطیوں سے بھی سیکھ سکتا ہے ۔  یہ عصبی نیٹ ورک کو تصاویر کو پہچاننے ، انسانی تقریر کو سمجھنے اور زبانوں کے درمیان الفاظ کا ترجمہ کرنے کے لیے مفید بناتا ہے ۔

Also Read: اخروٹ Walnuts کے صحت سے متعلق فوائد

گہری تعلیم

گہری تعلیم مشین لرننگ کا ایک اہم ذیلی مجموعہ ہے ۔  یہ ایک قسم کے مصنوعی نیورل نیٹ ورک کا استعمال کرتا ہے جسے ڈیپ نیورل نیٹ ورک کے نام سے جانا جاتا ہے ، جس میں متعدد چھپی ہوئی تہوں پر مشتمل ہوتا ہے جس کے ذریعے ڈیٹا پر کارروائی کی جاتی ہے ، جس سے مشین کو اپنے سیکھنے میں "گہرائی" جانے اور تیزی سے پیچیدہ نمونوں کو پہچاننے ، کنکشن بنانے اور بہترین نتائج کے لیے ویٹنگ ان پٹ کی اجازت ملتی ہے ۔  ڈیپ لرننگ خاص طور پر امیج اور اسپیچ ریکگنیشن اور نیچرل لینگویج پروسیسنگ جیسے کاموں میں موثر ہے ، جو اسے اے آئی سسٹمز کی ترقی اور ترقی میں ایک اہم جزو بناتا ہے ۔

Also Read: دل کی بیماری: خطرے کے عوامل ، روک تھام ، اور مزید

قدرتی زبان کی پروسیسنگ

نیچرل لینگویج پروسیسنگ (این ایل پی) میں انسانوں کی طرح تحریری اور بولی جانے والی زبان کو سمجھنے اور تیار کرنے کے لیے کمپیوٹر کی تعلیم شامل ہے ۔  این ایل پی کمپیوٹر سائنس ، لسانیات ، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ تصورات کو یکجا کرتا ہے تاکہ کمپیوٹرز کو غیر ساختہ متن یا صوتی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور اس سے متعلقہ معلومات نکالنے میں مدد ملے ۔  این ایل پی بنیادی طور پر تقریر کی شناخت اور قدرتی زبان کی نسل سے نمٹتا ہے ، اور یہ اسپیم کا پتہ لگانے اور ورچوئل اسسٹنٹ جیسے استعمال کے معاملات کے لیے فائدہ اٹھایا جاتا ہے ۔

کمپیوٹر وژن

کمپیوٹر وژن مشین لرننگ تکنیک کا ایک اور مقبول استعمال ہے ، جہاں مشینیں خام تصاویر ، ویڈیوز اور بصری میڈیا پر کارروائی کرتی ہیں ، اور ان سے مفید بصیرت نکالتی ہیں ۔  ڈیپ لرننگ اور کنوولوشنل نیورل نیٹ ورکس کا استعمال تصاویر کو پکسلز میں توڑنے اور اسی کے مطابق ٹیگ کرنے کے لیے کیا جاتا ہے ، جس سے کمپیوٹرز کو بصری شکلوں اور نمونوں کے درمیان فرق کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے ۔  کمپیوٹر وژن کا استعمال تصویر کی شناخت ، تصویر کی درجہ بندی اور آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے لیے کیا جاتا ہے ، اور خود چلانے والی کاروں اور روبوٹس میں چہرے کی شناخت اور پتہ لگانے جیسے کاموں کو مکمل کرتا ہے ۔

Also Read: کافی کے فوائد اور استعمال اردو میں

مصنوعی ذہانت کیوں اہم ہے ؟

مصنوعی ذہانت کا مقصد مشینوں کو انسانوں کی طرح پروسیسنگ اور تجزیہ کی صلاحیتیں فراہم کرنا ہے ، جس سے اے آئی روزمرہ کی زندگی میں لوگوں کے لیے ایک مفید ہم منصب بن جاتا ہے ۔  اے آئی پیمانے پر ڈیٹا کی تشریح اور ترتیب دینے ، پیچیدہ مسائل کو حل کرنے اور بیک وقت مختلف کاموں کو خودکار بنانے کے قابل ہے ، جس سے وقت کی بچت ہو سکتی ہے اور انسانوں کی طرف سے چھوٹ جانے والے آپریشنل خلا کو پر کیا جا سکتا ہے ۔
اے آئی کمپیوٹر سیکھنے کی بنیاد کے طور پر کام کرتا ہے اور تقریبا ہر صنعت میں استعمال ہوتا ہے-صحت کی دیکھ بھال اور مالیات سے لے کر مینوفیکچرنگ اور تعلیم تک-ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے اور تکرار یا کمپیوٹیشنل طور پر گہری کاموں کو انجام دینے میں مدد کرتا ہے ۔
بہت سی موجودہ ٹیکنالوجیز صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتی ہیں ۔  ہم اسے اے آئی اسسٹنٹ والے اسمارٹ فونز ، سفارش کے نظام والے ای کامرس پلیٹ فارمز اور خود مختار ڈرائیونگ کی صلاحیتوں والی گاڑیوں میں دیکھتے ہیں ۔  اے آئی دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے نظام کو آن لائن اور خطرناک ملازمتوں کے لیے روبوٹ چلانے کے ساتھ ساتھ صحت کی دیکھ بھال اور آب و ہوا کے اقدامات میں تحقیق کی قیادت کرکے لوگوں کی حفاظت میں بھی مدد کرتا ہے ۔

Also Read: زمرد Emerald پتھر پہننے کے فوائد اردو میں

مصنوعی ذہانت کی اقسام

مصنوعی ذہانت کی درجہ بندی کئی مختلف طریقوں سے کی جا سکتی ہے ۔
مضبوط اے آئی بمقابلہ کمزور اے آئی
اے آئی کو دو وسیع زمروں میں منظم کیا جا سکتا ہے: کمزور اے آئی اور مضبوط اے آئی ۔
کمزور اے آئی (یا تنگ اے آئی) سے مراد اے آئی ہے جو مخصوص کاموں کو خودکار بناتا ہے ۔  یہ عام طور پر انسانوں سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے ، لیکن یہ ایک محدود سیاق و سباق کے اندر کام کرتا ہے اور ایک تنگ طور پر بیان کردہ مسئلے پر لاگو ہوتا ہے ۔  ابھی کے لیے ، تمام اے آئی سسٹم کمزور اے آئی کی مثالیں ہیں ، جن میں ای میل ان باکس سپیم فلٹرز سے لے کر سفارش کے انجنوں سے لے کر چیٹ بوٹس تک شامل ہیں ۔
مضبوط اے آئی ، جسے اکثر مصنوعی جنرل انٹیلی جنس (اے جی آئی) کہا جاتا ہے ، ایک فرضی معیار ہے جس پر اے آئی انسان جیسی ذہانت اور موافقت حاصل کر سکتی ہے ، ان مسائل کو حل کر سکتی ہے جن پر کام کرنے کے لیے اسے کبھی تربیت نہیں دی گئی ۔  اے جی آئی اصل میں ابھی موجود نہیں ہے ، اور یہ واضح نہیں ہے کہ یہ کبھی ہوگا یا نہیں ۔

Also Read: ہیرے Diamonds پہننے کے فلکیاتی فوائد جو آپ کو معلوم ہونے چاہئیں

AI کی 4 اقسام

اس کے بعد اے آئی کو مزید چار اہم اقسام میں درجہ بند کیا جا سکتا ہے: رد عمل والی مشینیں ، محدود یادداشت ، ذہن کا نظریہ اور خود آگاہی ۔
رد عمل والی مشینیں اپنے سامنے کی دنیا کو سمجھتی ہیں اور رد عمل ظاہر کرتی ہیں ۔  وہ مخصوص کمانڈوں اور درخواستوں کو انجام دے سکتے ہیں ، لیکن وہ میموری کو محفوظ نہیں کر سکتے یا اپنے فیصلہ سازی کو حقیقی وقت میں مطلع کرنے کے لیے ماضی کے تجربات پر انحصار نہیں کر سکتے ۔  یہ رد عمل والی مشینوں کو محدود تعداد میں خصوصی فرائض کو مکمل کرنے کے لیے مفید بناتا ہے ۔  مثالوں میں نیٹ فلکس کا سفارش انجن اور آئی بی ایم کا ڈیپ بلیو (شطرنج کھیلنے کے لیے استعمال ہوتا ہے) شامل ہیں ۔
محدود میموری  اے آئی میں معلومات اکٹھا کرتے وقت اور فیصلے کرتے وقت پچھلے ڈیٹا اور پیش گوئیوں کو ذخیرہ کرنے کی صلاحیت ہے ۔  بنیادی طور پر ، یہ آگے کیا ہو سکتا ہے اس کی پیش گوئی کرنے کے لیے اشارے کے لیے ماضی کی طرف دیکھتا ہے ۔  محدود میموری اے آئی اس وقت بنتی ہے جب کوئی ٹیم کسی ماڈل کو مسلسل تربیت دیتی ہے کہ نئے ڈیٹا کا تجزیہ اور استعمال کیسے کیا جائے ، یا اے آئی ماحول بنایا جاتا ہے تاکہ ماڈلز کو خود بخود تربیت اور تجدید کی جا سکے ۔  مثالوں میں چیٹ جی پی ٹی اور خود چلانے والی کاریں شامل ہیں ۔
ذہن کا نظریہ اے آئی کی ایک قسم ہے جو حقیقت میں ابھی موجود نہیں ہے ، لیکن یہ ایک ایسے اے آئی سسٹم کے خیال کو بیان کرتا ہے جو انسانی جذبات کو سمجھ اور سمجھ سکتا ہے ، اور پھر اس معلومات کو مستقبل کے اعمال کی پیش گوئی کرنے اور خود فیصلے کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے ۔
خود آگاہی AI سے مراد مصنوعی ذہانت ہے جس میں خود آگاہی ، یا خود کا احساس ہوتا ہے ۔  اس قسم کی اے آئی فی الحال موجود نہیں ہے ۔  نظریہ طور پر ، اگرچہ ، خود سے آگاہ AI انسان جیسا شعور رکھتا ہے اور دنیا میں اپنے وجود کے ساتھ ساتھ دوسروں کی جذباتی حالت کو بھی سمجھتا ہے ۔

Also Read: چکن سلاد سینڈوچ کی ترکیبChickpea Salad Sandwiches Recipe

اے آئی کے فوائد

اے آئی تکراری کاموں کو خودکار بنانے ، پیچیدہ مسائل کو حل کرنے ، انسانی غلطی کو کم کرنے اور بہت کچھ کے لیے فائدہ مند ہے ۔
خودکار تکراری کام
بار بار کام جیسے ڈیٹا انٹری اور فیکٹری کا کام ، نیز کسٹمر سروس کی گفتگو ، سبھی کو اے آئی ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے خودکار کیا جا سکتا ہے ۔  اس سے انسانوں کو دیگر ترجیحات پر توجہ مرکوز کرنے میں مدد ملتی ہے ۔
پیچیدہ مسائل کا حل
ایک ہی وقت میں بڑی مقدار میں ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی اے آئی کی صلاحیت اسے تیزی سے نمونوں کو تلاش کرنے اور پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کی اجازت دیتی ہے جو انسانوں کے لیے بہت مشکل ہو سکتے ہیں ، جیسے مالی نقطہ نظر کی پیش گوئی کرنا یا توانائی کے حل کو بہتر بنانا ۔
صارفین کے تجربے کو بہتر بنانا
اے آئی کو صارف کی شخصی کاری ، چیٹ بوٹس اور خودکار سیلف سروس ٹیکنالوجیز کے ذریعے لاگو کیا جا سکتا ہے ، جس سے صارفین کا تجربہ زیادہ ہموار ہوتا ہے اور کاروبار کے لیے صارفین کی برقرار رکھنے میں اضافہ ہوتا ہے ۔
صحت کی دیکھ بھال اور ادویات کی ترقی
اے آئی اسپتالوں اور نگہداشت کے مراکز میں طبی تشخیص ، منشیات کی دریافت اور ترقی اور طبی روبوٹ کے نفاذ کو تیز کرکے صحت کی دیکھ بھال کو آگے بڑھانے کے لیے کام کرتا ہے ۔
انسانی غلطی کو کم کرنا
ڈیٹا میں رشتوں کی فوری شناخت کرنے کی صلاحیت اے آئی کو ڈیجیٹل معلومات کے ٹیلوں کے درمیان غلطیوں یا بے ضابطگیوں کو پکڑنے ، مجموعی طور پر انسانی غلطی کو کم کرنے اور درستگی کو یقینی بنانے کے لیے موثر بناتی ہے ۔
اے آئی کے نقصانات
اگرچہ مصنوعی ذہانت کے اپنے فوائد ہیں ، لیکن ٹیکنالوجی پر غور کرنے کے لیے خطرات اور ممکنہ خطرات بھی ہیں ۔
ملازمت کی نقل مکانی
عمل کو خودکار بنانے ، تیز رفتار مواد تیار کرنے اور طویل عرصے تک کام کرنے کی اے آئی کی صلاحیتوں کا مطلب انسانی کارکنوں کے لیے ملازمت کی نقل مکانی ہو سکتا ہے ۔
تعصب اور تفریق
اے آئی ماڈلز کو ایسے اعداد و شمار پر تربیت دی جا سکتی ہے جو متعصبانہ انسانی فیصلوں کی عکاسی کرتے ہیں ، جس کی وجہ سے ایسے نتائج سامنے آتے ہیں جو بعض آبادیاتی اعداد و شمار کے خلاف متعصبانہ یا امتیازی ہوتے ہیں ۔
ہالوکینیشن
اے آئی سسٹم نادانستہ طور پر "ہالوکینیٹ" کر سکتے ہیں یا ناکافی یا متعصبانہ ڈیٹا پر تربیت حاصل کرنے پر غلط نتائج پیدا کر سکتے ہیں ، جس کی وجہ سے غلط معلومات پیدا ہوتی ہیں ۔
رازداری کے خدشات
اے آئی سسٹم کے ذریعہ اکٹھا اور ذخیرہ کردہ ڈیٹا صارف کی رضامندی یا علم کے بغیر کیا جاسکتا ہے ، اور ڈیٹا کی خلاف ورزی کی صورت میں غیر مجاز افراد تک بھی رسائی حاصل کی جاسکتی ہے ۔
وضاحت کا فقدان
اے آئی سسٹم کو اس انداز میں تیار کیا جاسکتا ہے جو شفاف یا جامع نہیں ہے ، جس کے نتیجے میں ممکنہ طور پر نقصان دہ اے آئی فیصلوں کی وضاحت کی کمی کے ساتھ ساتھ صارفین اور کاروباروں پر منفی اثرات مرتب ہوتے ہیں ۔

Also Read: ہر وہ چیز جو آپ ماگرین کے بارے میں جاننا چاہتے ہیں

ماحولیاتی اخراجات

بڑے پیمانے پر اے آئی سسٹم کو ڈیٹا کو چلانے اور اس پر کارروائی کرنے کے لیے کافی مقدار میں توانائی کی ضرورت پڑ سکتی ہے ، جس سے کاربن کے اخراج اور پانی کی کھپت میں اضافہ ہوتا ہے ۔

مصنوعی ذہانت کی ایپلی کیشنز
مصنوعی ذہانت کے متعدد صنعتوں میں استعمال ہوتے ہیں ، جو بالآخر عمل کو ہموار کرنے اور کاروباری کارکردگی کو بڑھانے میں مدد کرتے ہیں ۔
حفظان صحت
اے آئی کا استعمال صحت کی دیکھ بھال میں طبی تشخیص کی درستگی کو بہتر بنانے ، منشیات کی تحقیق اور ترقی کو آسان بنانے ، حساس صحت کی دیکھ بھال کے اعداد و شمار کا انتظام کرنے اور آن لائن مریض کے تجربات کو خودکار بنانے کے لیے کیا جاتا ہے ۔  یہ طبی روبوٹ کے پیچھے ایک محرک بھی ہے ، جو جراحی کے طریقہ کار کے دوران معاون تھراپی یا گائیڈ سرجن فراہم کرنے کا کام کرتے ہیں ۔
خوردہ فروشی
خوردہ میں اے آئی صارف کی شخصی کاری ، مصنوعات کی سفارشات ، خریداری کے معاونین اور ادائیگیوں کے لیے چہرے کی شناخت کو طاقت دے کر صارفین کے تجربے کو بڑھاتا ہے ۔  خوردہ فروشوں اور سپلائرز کے لیے ، اے آئی خوردہ مارکیٹنگ کو خودکار بنانے ، بازاروں پر جعلی مصنوعات کی شناخت کرنے ، مصنوعات کی انوینٹریوں کا انتظام کرنے اور مصنوعات کے رجحانات کی شناخت کے لیے آن لائن ڈیٹا کھینچنے میں مدد کرتا ہے ۔
کسٹمر سروس
کسٹمر سروس انڈسٹری میں ، اے آئی تیز اور زیادہ ذاتی حمایت کو قابل بناتا ہے ۔  اے آئی سے چلنے والے چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹ صارفین کی معمول کی پوچھ گچھ کو سنبھال سکتے ہیں ، مصنوعات کی سفارشات فراہم کر سکتے ہیں اور حقیقی وقت میں عام مسائل کا ازالہ کر سکتے ہیں ۔  اور این ایل پی کے ذریعے ، اے آئی سسٹم صارفین کی پوچھ گچھ کو زیادہ انسان نما طریقے سے سمجھ سکتے ہیں اور جواب دے سکتے ہیں ، مجموعی اطمینان کو بہتر بنا سکتے ہیں اور ردعمل کے اوقات کو کم کر سکتے ہیں ۔
پروڈکشن
مینوفیکچرنگ میں اے آئی اسمبلی کی غلطیوں اور پیداوار کے اوقات کو کم کر سکتا ہے جبکہ کارکنوں کی حفاظت میں اضافہ کر سکتا ہے ۔  فیکٹری کے فرش کی نگرانی اے آئی سسٹم کے ذریعے کی جا سکتی ہے تاکہ واقعات کی نشاندہی کرنے ، کوالٹی کنٹرول کو ٹریک کرنے اور آلات کی ممکنہ ناکامی کی پیش گوئی کرنے میں مدد ملے ۔  اے آئی فیکٹری اور گودام کے روبوٹس کو بھی چلاتا ہے ، جو مینوفیکچرنگ ورک فلو کو خودکار بنا سکتے ہیں اور خطرناک کاموں کو سنبھال سکتے ہیں ۔
مالیات
فنانس انڈسٹری بینکنگ سرگرمیوں میں دھوکہ دہی کا پتہ لگانے ، مالیاتی کریڈٹ کی صورتحال کا اندازہ لگانے ، کاروباروں کے لیے مالی خطرے کی پیش گوئی کرنے کے علاوہ مارکیٹ کے نمونوں کی بنیاد پر اسٹاک اور بانڈ ٹریڈنگ کا انتظام کرنے کے لیے اے آئی کا استعمال کرتی ہے ۔  اے آئی کو فنٹیک اور بینکنگ ایپس میں بھی لاگو کیا جاتا ہے ، جو بینکنگ کو ذاتی بنانے اور 24/7 کسٹمر سروس سپورٹ فراہم کرنے کے لیے کام کر رہا ہے ۔
مارکیٹنگ
مارکیٹنگ انڈسٹری میں ، اے آئی صارفین کی مصروفیت کو بڑھانے اور زیادہ ٹارگٹڈ ایڈورٹائزنگ مہمات کو چلانے میں اہم کردار ادا کرتا ہے ۔  ایڈوانسڈ ڈیٹا اینالیٹکس مارکیٹرز کو صارفین کے رویے ، ترجیحات اور رجحانات کے بارے میں گہری بصیرت حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے ، جبکہ اے آئی مواد جنریٹر انہیں پیمانے پر زیادہ ذاتی نوعیت کا مواد اور سفارشات بنانے میں مدد کرتے ہیں ۔  ای میل مارکیٹنگ اور سوشل میڈیا مینجمنٹ جیسے تکراری کاموں کو خودکار بنانے کے لیے بھی اے آئی کا استعمال کیا جا سکتا ہے ۔
گیمنگ
ویڈیو گیم ڈویلپرز گیمنگ کے تجربات کو مزید عمیق بنانے کے لیے اے آئی کا اطلاق کرتے ہیں ۔  ویڈیو گیمز میں غیر پلے ایبل کردار (این پی سی) کھلاڑیوں کی بات چیت اور آس پاس کے ماحول کے مطابق جواب دینے کے لیے اے آئی کا استعمال کرتے ہیں ، جس سے گیم کے ایسے منظرنامے پیدا ہوتے ہیں جو ہر کھلاڑی کے لیے زیادہ حقیقت پسندانہ ، خوشگوار اور منفرد ہو سکتے ہیں ۔
فوجی
اے آئی جنگ کے میدان میں اور اس سے باہر عسکریت پسندوں کی مدد کرتا ہے ، چاہے وہ فوجی انٹیلی جنس کے ڈیٹا کو تیزی سے پروسیس کرنے میں مدد کرنا ہو ، سائبر وارفیئر حملوں کا پتہ لگانا ہو یا فوجی ہتھیاروں ، دفاعی نظام اور گاڑیوں کو خودکار بنانا ہو ۔  ڈرون اور روبوٹ خاص طور پر اے آئی سے بھرے ہو سکتے ہیں ، جو انہیں خود مختار لڑائی یا تلاش اور بچاؤ کی کارروائیوں کے لیے قابل اطلاق بناتے ہیں ۔
مصنوعی ذہانت کی مثالیں
اے آئی کی مخصوص مثالوں میں شامل ہیں:
جنریٹو اے آئی ٹولز
جنریٹو اے آئی ٹولز ، جنہیں بعض اوقات اے آئی چیٹ بوٹس کہا جاتا ہے-بشمول چیٹ جی پی ٹی ، جیمنی ، کلاڈ اور گروک-مضامین سے لے کر کوڈ اور سادہ سوالات کے جوابات تک متعدد فارمیٹس میں تحریری مواد تیار کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہیں ۔
ہوشیار معاونین
ذاتی اے آئی معاونین ، جیسے الیکسا اور سری ، مختلف قسم کے "ہوشیار کاموں" کو انجام دینے کے لیے صارفین سے ہدایات حاصل کرنے کے لیے قدرتی زبان کی پروسیسنگ کا استعمال کرتے ہیں ۔  وہ یاد دہانی ترتیب دینے ، آن لائن معلومات تلاش کرنے یا آپ کے باورچی خانے کی لائٹس بند کرنے جیسے احکامات پر عمل کر سکتے ہیں ۔
خودکار گاڑیاں
خود چلانے والی کاریں گہری سیکھنے کی ایک قابل شناخت مثال ہیں ، کیونکہ وہ اپنے آس پاس کی اشیاء کا پتہ لگانے ، دوسری کاروں سے ان کے فاصلے کا تعین کرنے ، ٹریفک سگنلز کی شناخت کرنے اور بہت کچھ کرنے کے لیے گہرے عصبی نیٹ ورک کا استعمال کرتی ہیں ۔
پہننے کے قابل
صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں استعمال ہونے والے بہت سے پہننے کے قابل سینسر اور آلات مریضوں کی صحت کی حالت کا اندازہ کرنے کے لیے گہری تعلیم کا اطلاق کرتے ہیں ، بشمول ان کے بلڈ شوگر کی سطح ، بلڈ پریشر اور دل کی دھڑکن ۔  وہ مریض کے پہلے طبی اعداد و شمار سے نمونے بھی حاصل کر سکتے ہیں اور مستقبل میں صحت کی کسی بھی حالت کا اندازہ لگانے کے لیے اس کا استعمال کر سکتے ہیں ۔

بصری فلٹر
ٹک ٹاک اور اسنیپ چیٹ جیسے سوشل میڈیا پلیٹ فارمز پر استعمال ہونے والے فلٹر کسی تصویر کے موضوع اور پس منظر کے درمیان فرق کرنے ، چہرے کی نقل و حرکت کو ٹریک کرنے اور صارف جو کر رہا ہے اس کی بنیاد پر اسکرین پر تصویر کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے الگورتھم پر انحصار کرتے ہیں ۔

جنریٹو اے آئی کا عروج
جنریٹو اے آئی مصنوعی ذہانت کے نظام کو بیان کرتا ہے جو صارف کے دیئے گئے پرامپٹ کی بنیاد پر نیا مواد-جیسے متن ، تصاویر ، ویڈیو یا آڈیو-تشکیل دے سکتا ہے ۔  کام کرنے کے لیے ، ایک جنریٹو اے آئی ماڈل کو بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹ کھلایا جاتا ہے اور ان کے اندر پیٹرن کی شناخت کرنے کے لیے تربیت دی جاتی ہے ، پھر بعد میں اس تربیتی ڈیٹا سے مشابہت رکھنے والے آؤٹ پٹ تیار کیے جاتے ہیں ۔
جنریٹو اے آئی نے پچھلے کچھ سالوں میں بڑے پیمانے پر مقبولیت حاصل کی ہے ، خاص طور پر چیٹ بوٹس اور امیج جنریٹرز کے منظر پر آنے کے ساتھ ۔  اس قسم کے اوزار اکثر تحریری کاپی ، کوڈ ، ڈیجیٹل آرٹ اور آبجیکٹ ڈیزائن بنانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں ، اور ان کا فائدہ مارکیٹنگ ، تفریح ، صارفین کے سامان اور مینوفیکچرنگ جیسی صنعتوں میں اٹھایا جاتا ہے ۔
تاہم جنریٹو اے آئی چیلنجوں کے ساتھ آتا ہے ۔  مثال کے طور پر ، اسے جعلی مواد اور ڈیپ فیکس بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے ، جو غلط معلومات پھیلا سکتا ہے اور سماجی اعتماد کو ختم کر سکتا ہے ۔  اور کچھ اے آئی سے تیار کردہ مواد ممکنہ طور پر لوگوں کے کاپی رائٹ اور دانشورانہ املاک کے حقوق کی خلاف ورزی کر سکتا ہے ۔

Also Read: اے آئی کا مستقبل: مصنوعی ذہانت دنیا کو کس طرح تبدیل کرے گی - The Future of AI

اے آئی ریگولیشن

جیسے جیسے اے آئی زیادہ پیچیدہ اور طاقتور ہوتا جا رہا ہے ، دنیا بھر کے قانون ساز اس کے استعمال اور ترقی کو منظم کرنے کی کوشش کر رہے ہیں ۔
اے آئی کو ریگولیٹ کرنے کا پہلا بڑا قدم 2024 میں یورپی یونین میں اس کے وسیع آرٹیفیشل انٹیلی جنس ایکٹ کی منظوری کے ساتھ ہوا ، جس کا مقصد اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ وہاں تعینات اے آئی سسٹم "محفوظ ، شفاف ، پتہ لگانے کے قابل ، غیر امتیازی اور ماحول دوست" ہوں ۔  چین اور برازیل جیسے ممالک نے بھی مصنوعی ذہانت کو کنٹرول کرنے کے لیے اقدامات کیے ہیں ۔
دریں اثنا ، ریاستہائے متحدہ میں اے آئی ریگولیشن پر ابھی بھی کام جاری ہے ۔  بائیڈن-ہیرس انتظامیہ نے 2022 میں ایک غیر قابل نفاذ اے آئی بل آف رائٹس متعارف کرایا ، اور پھر 2023 میں محفوظ ، محفوظ اور قابل اعتماد اے آئی پر ایگزیکٹو آرڈر ، جس کا مقصد صنعت میں رہنما کی حیثیت سے ملک کی حیثیت کو برقرار رکھتے ہوئے اے آئی انڈسٹری کو منظم کرنا ہے ۔  کانگریس نے مزید مضبوط قانون سازی قائم کرنے کی کئی کوششیں کی ہیں ، لیکن یہ بڑی حد تک ناکام رہی ہے ، جس سے کوئی ایسا قانون نہیں بچا ہے جو خاص طور پر اے آئی کے استعمال کو محدود کرے یا اس کے خطرات کو منظم کرے ۔  فی الحال ، ریاستہائے متحدہ میں تمام اے آئی قانون سازی صرف ریاستی سطح پر موجود ہے ۔

Also Read: 5 طریقے جن سے روبوٹکس Robotics صحت کی دیکھ بھال کو تبدیل کر رہے ہیں

مصنوعی ذہانت کا مستقبل

مصنوعی ذہانت کا مستقبل بے پناہ وعدہ رکھتا ہے ، جس میں صنعتوں میں انقلاب لانے ، انسانی صلاحیتوں کو بڑھانے اور پیچیدہ چیلنجوں کو حل کرنے کی صلاحیت ہے ۔  اس کا استعمال نئی دوائیں تیار کرنے ، عالمی سپلائی چین کو بہتر بنانے اور جدید روبوٹس کو طاقت دینے کے لیے کیا جا سکتا ہے-جس سے ہماری زندگی اور کام کرنے کے انداز میں تبدیلی آتی ہے ۔
آگے دیکھتے ہوئے ، مصنوعی ذہانت کے لیے اگلے بڑے اقدامات میں سے ایک کمزور یا تنگ مصنوعی ذہانت سے آگے بڑھنا اور مصنوعی عمومی ذہانت (اے جی آئی) حاصل کرنا ہے ۔  اے جی آئی کے ساتھ ، مشینیں اسی طرح سوچ سکیں گی ، سیکھ سکیں گی اور عمل کر سکیں گی جس طرح انسان کرتے ہیں ، نامیاتی اور مشین انٹیلی جنس کے درمیان کی لکیر کو دھندلا دیں گے ۔  اس سے ادویات ، مینوفیکچرنگ ، نقل و حمل اور بہت کچھ میں آٹومیشن اور مسئلہ حل کرنے کی صلاحیتوں میں اضافے کے ساتھ ساتھ حساس اے آئی کی راہ ہموار ہوسکتی ہے ۔  ٹیکنالوجی کے وعدوں کے بارے میں 2024 کے ایک مضمون میں ، انتھروپک سی ای او ڈاریو آمودی نے قیاس آرائی کی ہے کہ طاقتور اے آئی کسی بھی وقت بڑی تعداد میں تجربات کرنے کے قابل بنا کر ، اور ان دریافتوں پر نئی دریافتوں اور اس کے بعد کی تحقیقی عمارت کے درمیان فرق کو کم کرکے حیاتیاتی علوم میں جدت کو دس گنا تک تیز کر سکتا ہے ۔
دوسری طرف ، اے آئی کی بڑھتی ہوئی نفاست ملازمت میں اضافے ، وسیع پیمانے پر غلط معلومات اور رازداری کے نقصان کے بارے میں بھی خدشات پیدا کرتی ہے ۔  اور اے آئی کے لیے انسانی تفہیم اور ذہانت کو پیچھے چھوڑنے کی صلاحیت کے بارے میں سوالات برقرار ہیں-ایک ایسا رجحان جسے تکنیکی انفرادیت کے نام سے جانا جاتا ہے جو غیر متوقع خطرات اور ممکنہ اخلاقی دشواریوں کا باعث بن سکتا ہے ۔
ابھی کے لیے ، سماج بڑی حد تک وفاقی اور کاروباری سطح کے اے آئی ضوابط کی طرف دیکھ رہا ہے تاکہ ٹیکنالوجی کے مستقبل کی رہنمائی میں مدد مل سکے ۔

Also Read: زیتون کے تیل کے 10 ثابت شدہ فوائد

اے آئی کی تاریخ

مصنوعی ذہانت ایک تصور کے طور پر 1950 کی دہائی میں اس وقت شروع ہوا جب کمپیوٹر سائنسدان ایلن ٹورنگ نے 1950 کا مقالہ "کمپیوٹنگ مشینری اینڈ انٹیلی جنس" جاری کیا ، جس میں سوال اٹھایا گیا کہ کیا مشینیں سوچ سکتی ہیں اور کوئی مشین کی ذہانت کی جانچ کیسے کرے گا ۔  اس مقالے نے اے آئی کی تحقیق اور ترقی کے لیے مرحلہ طے کیا ، اور یہ ٹورنگ ٹیسٹ کی پہلی تجویز تھی ، جو مشین انٹیلی جنس کا اندازہ کرنے کے لیے استعمال ہونے والا طریقہ تھا ۔  "مصنوعی ذہانت" کی اصطلاح 1956 میں کمپیوٹر سائنسدانوں جان میکارتھی ، مارون منسکی ، ناتھنیل روچیسٹر اور کلاڈ ای شینن نے ڈارٹماؤتھ کالج کی تعلیمی کانفرنس میں تیار کی تھی ۔
ڈارٹماؤتھ کالج کانفرنس کے بعد اور 1970 کی دہائی کے دوران ، AI تحقیق میں دلچسپی تعلیمی اداروں اور U.S. حکومت کی مالی اعانت سے بڑھ گئی ۔  کمپیوٹنگ میں اختراعات نے اس دوران مشین لرننگ ، نیورل نیٹ ورک اور نیچرل لینگویج پروسیسنگ سمیت کئی اے آئی فاؤنڈیشنز قائم کرنے کی اجازت دی ۔اس کی ترقی کے باوجود ، اے آئی ٹیکنالوجیز کو بالآخر توقع سے زیادہ پیمانے پر کرنا مشکل ہو گیا اور سود اور فنڈنگ میں کمی واقع ہوئی ، جس کے نتیجے میں 1980 کی دہائی تک پہلا اے آئی موسم سرما ہوا ۔
1980 کی دہائی کے وسط میں ، اے آئی کی دلچسپی دوبارہ پیدا ہوئی جیسے جیسے کمپیوٹر زیادہ طاقتور ہوتے گئے ، گہری تعلیم مقبول ہوئی اور اے آئی سے چلنے والے "ماہر نظام" متعارف کروائے گئے ۔  تاہم ، نئے نظاموں کی پیچیدگی اور موجودہ ٹیکنالوجیز کے برقرار رکھنے میں ناکامی کی وجہ سے ، دوسرا AI موسم سرما ہوا اور 1990 کی دہائی کے وسط تک جاری رہا ۔
2000 کی دہائی کے وسط تک ، پروسیسنگ پاور ، بگ ڈیٹا اور جدید گہری سیکھنے کی تکنیکوں میں اختراعات نے اے آئی کی پچھلی رکاوٹوں کو حل کیا ، جس سے مزید اے آئی کی پیشرفت ہوئی ۔  ورچوئل اسسٹنٹ ، ڈرائیور لیس کاریں اور جنریٹیو اے آئی جیسی جدید اے آئی ٹیکنالوجیز نے 2010 کی دہائی میں مرکزی دھارے میں داخل ہونا شروع کیا ، جس سے اے آئی وہی بن گیا جو آج ہے ۔