مصنوعی ذہانت محض تشہیر سے بڑھ کر ہے

8;

مصنوعی ذہانت آج کل ہر جگہ موضوعِ گفتگو ہے۔ ان اداروں اور پیشہ ور افراد کی تعداد نئی بلندیوں کو چھو رہی ہے جو AI-Native، AI-Savvy یا AI-کوئی دلکش سا لفظ بننے کی کوشش کر رہے ہیں۔ چھوٹا سا ملک انگویلا، جس کا قومی ڈومین نام .ai ہے، اپنی آمدنی میں اضافہ کر رہا ہے کیونکہ بہت سی کمپنیاں .ai ڈومین خریدنے کے لیے دوڑ پڑی ہیں۔

تاہم، تجربہ کار پیشہ ور افراد اور اداروں نے ایسے رجحانات کو آتے جاتے دیکھا ہے۔ میری بات کا غلط مطلب نہ لیجیے: ہاں، مصنوعی ذہانت ایک شاندار ٹول ہے، جو کاروباری مقاصد کی معاونت کے لیے درست تناظر میں مناسب طریقے سے استعمال ہو تو مسابقتی برتری پیدا کرنے کا بہترین ذریعہ بن سکتی ہے۔

8;

مصنوعی ذہانت سے آگے بھی دنیا ہے

تاہم، ہمیں یہ نہیں سمجھنا چاہیے کہ مصنوعی ذہانت ہر مسئلے کا ایک ہی حل ہے۔

اول، اس لیے کہ مصنوعی ذہانت مختلف تکنیکوں کے مجموعے کے لیے ایک جامع اصطلاح ہے۔ دوم، اس لیے کہ ہر مسئلے کو مصنوعی ذہانت کے ذریعے حل نہیں کیا جا سکتا، اور نہ ہی ایسا کرنا چاہیے۔ ایک مینیجر نے اپنے آئی ٹی انٹرن سے کہا کہ وہ ڈیٹا کے بہاؤ میں تمام ڈومین ناموں کی شناخت اور تبدیلی کے لیے مصنوعی ذہانت کا حل تیار کرے۔ اس کی حیرت کی انتہا نہ رہی جب دو گھنٹے بعد انٹرن واپس آیا اور کہا، ”یہ ہو گیا ہے۔“ مینیجر نے پوچھا، ”تمہارا کیا مطلب ہے کہ ہو گیا؟“ کیونکہ اسے توقع تھی کہ یہ ایک طویل کام ہوگا۔ انٹرن نے بس اپنا حل دکھایا، جو ریگولر ایکسپریشنز پر مبنی تھا۔ مینیجر اس حل کی سادگی اور نفاست دیکھ کر حیران رہ گیا۔ آئی ٹی انٹرن کے لیے یہ ایسا کام تھا جس میں مصنوعی ذہانت کا استعمال ضرورت سے زیادہ پیچیدہ حل ہوتا، جبکہ اس کے بجائے ایک آسان مگر نہایت مؤثر متبادل استعمال کیا جا سکتا تھا۔

یہ کہانی تین اہم حقائق کو اجاگر کرتی ہے:

• حلوں کی وسیع تر اقسام پر غور کیے بغیر پہلے سے طے شدہ طریقۂ کار اختیار کرنا دانشمندی نہیں
• کسی خاص مقصد کے حصول کے لیے مصنوعی ذہانت شاید سب سے کم خرچ یا مؤثر ذریعہ نہ ہو
• بہترین طریقۂ کار منتخب کرنے اور تشہیر کے شور اور بہترین حل میں فرق کرنے کے لیے مناسب پس منظر، علم اور تجربہ درکار ہے
• دانشمندانہ انتخاب اور رجحان کے پیچھے چلنے والے انتخاب کے درمیان فرق کو وقت اور پیسے میں ناپا جا سکتا ہے

مصنوعی ذہانت بہت سے دیگر اچھے حلوں میں سے صرف ایک (اور نہایت قیمتی) ٹول ہے۔ آخرکار، درست ٹول کے انتخاب کی بنیادی بنیاد کاروباری مسئلہ ہونا چاہیے۔

8;

مصنوعی ذہانت کوئی نئی چیز نہیں

آج استعمال ہونے والی مصنوعی ذہانت کی بہت سی تکنیکیں 1960 کی دہائی کے اوائل میں ہی تیار کی جا چکی تھیں۔ جاپان کے مشہور منصوبے ”ففتھ جنریشن کمپیوٹر سسٹمز“ [1] کی مثال بھی موجود ہے، جس کی وجہ یہ تھی کہ (اس وقت) ”موجودہ کمپیوٹر تقریر، متن، گرافکس، تصویر، عکس اور دیگر غیر عددی ڈیٹا کی پروسیسنگ جیسے بنیادی کاموں میں انتہائی کمزور ہیں، اور استنباط، وابستگی اور سیکھنے جیسی مصنوعی ذہانت پر مبنی پروسیسنگ میں بھی کمزور ہیں۔“ آخرکار یہ منصوبہ بہت زیادہ کامیاب نہیں ہوا، کیونکہ اس وقت دستیاب کمپیوٹنگ طاقت محدود تھی اور پروگرام نے نیورل نیٹ ورکس جیسے بنیادی تصورات سے وسیع پیمانے پر فائدہ نہیں اٹھایا، جو ChatGPT وغیرہ جیسے آج کے LLMs کی بنیاد ہیں۔

درحقیقت، 2000 کی دہائی میں کمپیوٹر انجینئرنگ میں اپنی MSc کے دوران ہم مصنوعی ذہانت کی یہ تکنیکیں (مثلاً نیورل نیٹ ورکس، درجہ بندی کے ماڈلز وغیرہ) سیکھ رہے تھے، ساتھ ہی کئی دوسرے اتنے ہی اہم طریقۂ کار بھی پڑھ رہے تھے—جیسے میٹا ہیورسٹکس، آٹومیٹا تھیوری (جس میں مذکورہ آئی ٹی انٹرن کے استعمال کردہ ریگولر ایکسپریشنز بھی شامل ہیں) اور فیصلہ جاتی درخت وغیرہ۔ اس وقت ہی یہ بات مجھے واضح ہو گئی تھی کہ کوئی ایک طریقۂ کار بہترین نہیں ہوتا—ہر ایک کا اپنا موزوں ترین دائرۂ استعمال ہوتا ہے۔ میرے پی ایچ ڈی کے تحقیقی کام اور مشاورتی کام کے دوران بھی یہ تصور مضبوط ہوتا گیا، جہاں مجھے ان میں سے بہت سے طریقۂ کار استعمال کرنے اور ہر ایک کے لیے درست تناظر سمجھنے کا موقع ملا۔

ChatGPT جیسے LLMs کی مقبولیت اور ان کی بظاہر ”استدلال“ کرنے کی صلاحیت نے بہت سے لوگوں کو یہ یقین دلایا کہ مصنوعی ذہانت بالکل نئی ایجاد اور ہر مسئلے کا جواب ہے۔ حقیقت یہ ہے کہ LLMs کے ذریعے مصنوعی ذہانت تحقیقی لیبارٹریوں سے نکل کر ہر ایک کی زندگی میں آ گئی—یہ عام ہو گئی۔ ہم ”Google کو سب معلوم ہے“ کے (اب قدیم) نعرے سے ”AI کو سب معلوم ہے“ تک پہنچ گئے ہیں۔ لیکن مسئلے کا حقیقت پسندانہ تجزیہ ہمیشہ کسی نعرے کے پیچھے چلنے سے بہتر ہوتا ہے۔8;

8;

ہم آپ کی مدد کیسے کر سکتے ہیں

Mourinho Solutions میں ہم کسی نعرے کے پیچھے نہیں چلتے۔ آپ کے کاروبار کی ترقی یقینی بنانے کے لیے درست طریقۂ کار اور مؤثر ترین ٹولز منتخب کرنے میں مدد کے لیے ہمارے پاس علم اور تجربہ موجود ہے۔ ہم آپ کی کاروباری ضروریات کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ یہ طے کیا جا سکے کہ مصنوعی ذہانت (یا دیگر طریقۂ کار) کہاں سب سے زیادہ اثر ڈال سکتے ہیں اور آپ کو مسابقتی برتری دے سکتے ہیں۔

آپ کی کامیابی ہماری کامیابی بھی ہے۔ یہ جاننے کے لیے کہ ہم آپ کے لیے کیا کر سکتے ہیں، بلا جھجھک ہم سے رابطہ کریں!

8;

حوالہ جات

[1] - Feigenbaum, E., Shrobe, H.: جاپان کا قومی ففتھ جنریشن منصوبہ: تعارف، جائزہ اور تجزیہ۔ Future Generation Computer Systems. 9, 105–117 (1993). یہاں دستیاب ہے.