روایتی AI بمقابلہ جنریٹیو AI - KDnuggets

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

روایتی AI بمقابلہ جنریٹو AI
مصنف کی طرف سے تصویر

'جنریٹو اے آئی' اگلا بز ورڈ ہے جو اس وقت چل رہا ہے۔ اس سے قطع نظر کہ آپ کس شعبے میں کام کر رہے ہیں، آپ نے یہ لفظ ضرور سنا ہوگا۔ اس نے ہمیں صرف پچھلے 6 مہینوں میں مصنوعی ذہانت (AI) میں نمایاں پیش رفت دکھائی ہے۔ اس نے مختلف صنعتوں کو نئی شکل دی ہے، اور ہر کوئی اس پر ہاتھ اٹھانا چاہتا ہے۔

آپ میں سے کچھ لوگوں کے لیے، آپ واقعی AI کے ذیلی سیٹوں کے درمیان فرق نہیں جانتے ہوں گے، اور یہ اس مضمون کا نقطہ ہے۔

آپ کے لیے چیزوں کو صاف کرنے کے لیے۔

Traditional AI – a part of AI in which the majority of non-technically inclined people know. Also known as Narrow or Weak AI, the traditional form of AI focuses on performing a specific task in an intelligent manner.

لہذا ہم روایتی AI کے بارے میں جو جانتے ہیں وہ آواز کے معاون ہیں جیسے سری اور الیکسا جو ایک ان پٹ کا جواب دینے اور آؤٹ پٹ پیدا کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ فیصلہ اور پیشین گوئیاں کرنے کا طریقہ یہ ہے کہ یہ AI سسٹمز ڈیٹا، خصوصیات اور بہت کچھ سے سیکھتے ہیں۔

اس کے بارے میں سوچیں جب آپ کمپیوٹر شطرنج کھیل رہے ہیں۔ کمپیوٹر صرف قواعد نہیں بنا رہا ہے جیسا کہ چلتا ہے، یہ تمام قواعد کو جانتا ہے اور اسے اپنی اگلی حرکت کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ یہ پہلے سے طے شدہ حکمت عملی ہے۔

حکمت عملی۔ روایتی AI اسی پر مبنی ہے۔ یہ اصولوں کے ایک مخصوص سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے اپنے فیصلے کرتا ہے جو ہر بار واپس آتا ہے۔

It receives an input and produces an output – based on rules, not by creating rules.

اب، بز ورڈ 'جنریٹو اے آئی' کی طرف۔ جیسا کہ آپ تصور کر سکتے ہیں، میں نے اس بات پر زور دیا ہے کہ روایتی AI قواعد پر مبنی ہے اور کچھ نیا نہیں بنا سکتا۔ تو، یہ جنریٹو اے آئی کو کہاں چھوڑتا ہے؟

ہاں تم صحیح ہو. جنریٹو اے آئی کچھ نیا بنانے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ بالکل روایتی AI کی طرح، جنریٹیو AI نے بہت سا ڈیٹا سیکھا ہے اور اسے فیصلے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کر رہا ہے۔ لیکن اس کے بجائے یہ ایک سادہ ان پٹ اور آؤٹ پٹ عمل ہے۔

جنریٹو AI ان پٹ لیتا ہے، اسے سمجھتا ہے، اور ان پٹ سے معلومات کا استعمال کرتے ہوئے کچھ نیا بناتا ہے۔ اس کو ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے اور تربیتی ڈیٹا سے ملتی جلتی ان پٹ معلومات کی بنیاد پر نیا ڈیٹا بنانے کے قابل ہونے کے لیے بنیادی نمونوں کو سیکھتا ہے۔

آج تک، آپ جنریٹو AI کا استعمال متن، تصویر اور موسیقی جیسی مختلف شکلوں میں آؤٹ پٹ بنانے کے لیے کر سکتے ہیں، اور ساتھ ہی کوڈ کی تکمیل جیسے کاموں میں آپ کی مدد کے لیے بھی استعمال کر سکتے ہیں۔

جنریٹیو AI کی مثالوں میں GPT، Soundful، Synthesia، اور DALL-E 2 شامل ہیں۔

تو، روایتی AI اور جنریٹیو AI میں کیا فرق ہے؟

صلاحیتیں اور ایپلی کیشنز بنیادی فرق ہیں۔

جیسا کہ میں نے پہلے ذکر کیا، روایتی AI ان پٹ حاصل کرنے اور آؤٹ پٹ پیدا کرنے پر مبنی ہے۔ ان پٹ ڈیٹا کا تجزیہ کیا جاتا ہے اور اسے فیصلے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ اگر آپ پیٹرن کی شناخت کی تلاش کر رہے ہیں تو، روایتی AI آپ کے لیے موزوں ہے۔ روایتی AI اب بھی بہت مقبول ہے اور بہت سارے موجودہ AI سسٹمز، جیسے کہ چیٹ بوٹس اور پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کو طاقت دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ کام سے متعلق مخصوص ایپلی کیشنز پر توجہ مرکوز کرتا ہے، جسے بہت سے لوگ اپنے روزمرہ کے کاموں کے لیے استعمال کرتے ہیں۔

دوسری طرف، جنریٹو AI اوپر اور اس سے آگے جائے گا اور نیا ڈیٹا بنائے گا، جو کہ ٹریننگ ڈیٹا کی طرح ہے۔ اگر آپ پیٹرن کی تخلیق کی تلاش کر رہے ہیں، تو جنریٹو AI آپ کے لیے موزوں ہے۔ جنریٹو AI کمپنیوں کے لیے زیادہ تخلیقی اور اختراعی ہونے کے لیے نئے دروازے کھول رہا ہے۔ یہ آئیڈییشن کے عمل جیسے کاموں پر صرف ہونے والے وقت کی مقدار کو کافی حد تک کم کر سکتا ہے۔ یہ گانوں کے بول لکھ سکتا ہے، مضامین لکھ سکتا ہے، اور ڈیپ فیکس بنا سکتا ہے۔ جہاں تخلیق اور اختراعات اہم ہیں، تخلیقی AI میں اسے اگلے درجے تک لے جانے کی اعلیٰ صلاحیت ہے۔

روایتی AI اور جنریٹیو AI کے بارے میں اس عمومی مضمون کو سمیٹنے کے لیے، آپ کو یہ سمجھنے کی ضرورت ہے کہ ان کے افعال ابھی آپس میں جڑے ہوئے نہیں ہیں۔ مثال کے طور پر، زیادہ موثر حل فراہم کرنے کے لیے جنریٹو AI کو روایتی AI کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ دوسری طرف، روایتی AI ایک مخصوص آؤٹ پٹ فراہم کر سکتا ہے جس کا مزید تجزیہ کیا جا سکتا ہے تاکہ تخلیقی AI کا استعمال کرتے ہوئے ذاتی نوعیت کا مواد بنایا جا سکے۔

Understanding the difference between the two and their specific role in the world of AI is important. They are both shaping our future and are both highly embraced in today’s society.

آپ جانتے ہیں کہ دونوں کی منفرد صلاحیتوں کو سمجھتے ہیں اور سواری سے لطف اندوز ہوں گے کیونکہ وہ بدستور اختراعی ہیں۔

نشا آریہ KDnuggets میں ڈیٹا سائنٹسٹ، فری لانس ٹیکنیکل رائٹر اور کمیونٹی مینیجر ہیں۔ وہ خاص طور پر ڈیٹا سائنس کیریئر کے مشورے یا سبق اور ڈیٹا سائنس کے بارے میں تھیوری پر مبنی علم فراہم کرنے میں دلچسپی رکھتی ہے۔ وہ مختلف طریقوں کو بھی دریافت کرنا چاہتی ہیں جن سے مصنوعی ذہانت انسانی زندگی کی لمبی عمر کو فائدہ پہنچا سکتی ہے۔ ایک شوقین سیکھنے والا، اپنے تکنیکی علم اور تحریری مہارتوں کو وسیع کرنے کی کوشش کر رہا ہے، جبکہ دوسروں کی رہنمائی میں مدد کرتا ہے۔