مصنوعی ذہانت کے فوائد اور نقصانات کو توڑنا – IBM بلاگ

مصنوعی ذہانت (AI) کمپیوٹر اور ڈیٹا سائنس کے متضاد شعبوں سے مراد ہے جو انسانی ذہانت کے ساتھ مشینیں بنانے پر توجہ مرکوز کرتے ہیں تاکہ وہ کام انجام دے سکیں جن کی پہلے انسان کو ضرورت ہوتی تھی۔ مثال کے طور پر، سیکھنا، استدلال، مسئلہ حل کرنا، ادراک، زبان کی سمجھ اور بہت کچھ۔ پروگرامر کی واضح ہدایات پر بھروسہ کرنے کے بجائے، AI سسٹمز ڈیٹا سے سیکھ سکتے ہیں، جس سے وہ پیچیدہ مسائل (ساتھ ہی سادہ لیکن بار بار کاموں) کو سنبھال سکتے ہیں اور وقت کے ساتھ ساتھ بہتری لاتے ہیں۔

آج کی AI ٹیکنالوجی مختلف صنعتوں میں استعمال کے کیسز کی ایک حد رکھتی ہے۔ کاروباری ادارے AI کا استعمال انسانی غلطی کو کم کرنے، آپریشن کے زیادہ اخراجات کو کم کرنے، ریئل ٹائم ڈیٹا کی بصیرت فراہم کرنے اور بہت سی دوسری ایپلی کیشنز کے علاوہ کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے کرتے ہیں۔ اس طرح، یہ ہمارے کمپیوٹنگ تک پہنچنے کے طریقے میں ایک اہم تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے، ایسے نظاموں کی تخلیق کرتا ہے جو ورک فلو کو بہتر بناسکتے ہیں اور روزمرہ کی زندگی کے عناصر کو بڑھا سکتے ہیں۔

لیکن AI کے بے شمار فوائد کے باوجود، روایتی پروگرامنگ کے طریقوں کے مقابلے میں اس کے قابل ذکر نقصانات ہیں۔ AI کی ترقی اور تعیناتی ڈیٹا پرائیویسی کے خدشات، نوکریوں کی نقل مکانی اور سائبرسیکیوریٹی کے خطرات کے ساتھ آسکتی ہے، اس بات کا ذکر نہیں کرنا کہ AI سسٹمز کے ارادے کے مطابق برتاؤ کو یقینی بنانے کے بڑے تکنیکی اقدام کا ذکر نہیں ہے۔

اس مضمون میں، ہم بحث کریں گے کہ AI ٹیکنالوجی کس طرح کام کرتی ہے اور مصنوعی ذہانت کے فوائد اور نقصانات کو بیان کریں گے جیسا کہ وہ روایتی کمپیوٹنگ طریقوں سے موازنہ کرتے ہیں۔

مصنوعی ذہانت کیا ہے اور یہ کیسے کام کرتی ہے؟

AI تین بنیادی اجزاء پر کام کرتا ہے: ڈیٹا، الگورتھم اور کمپیوٹنگ پاور۔ 

• ڈیٹا: AI سسٹمز ڈیٹا کی بنیاد پر سیکھتے اور فیصلے کرتے ہیں، اور انہیں مؤثر طریقے سے تربیت دینے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے، خاص طور پر مشین لرننگ (ML) ماڈلز کے معاملے میں۔ ڈیٹا کو اکثر تین قسموں میں تقسیم کیا جاتا ہے: تربیتی ڈیٹا (ماڈل کو سیکھنے میں مدد کرتا ہے)، توثیق کا ڈیٹا (ماڈل کو ٹیون کرتا ہے) اور ٹیسٹ ڈیٹا (ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ کرتا ہے)۔ بہترین کارکردگی کے لیے، AI ماڈلز کو متنوع ڈیٹا سیٹس (جیسے ٹیکسٹ، امیجز، آڈیو اور بہت کچھ) سے ڈیٹا حاصل کرنا چاہیے، جو سسٹم کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ اپنے سیکھنے کو نئے، نادیدہ ڈیٹا تک عام کر سکے۔
• الگورتھم: الگورتھم قواعد کے سیٹ ہیں جو AI سسٹم ڈیٹا پر کارروائی کرنے اور فیصلے کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ AI الگورتھم کے زمرے میں ML الگورتھم شامل ہیں، جو واضح پروگرامنگ کے بغیر پیشین گوئیاں اور فیصلے سیکھتے اور کرتے ہیں۔ AI ڈیپ لرننگ الگورتھم سے بھی کام کر سکتا ہے، ML کا ایک ذیلی سیٹ جو کثیر پرتوں والے مصنوعی نیورل نیٹ ورکس (ANNs) کا استعمال کرتا ہے — اس لیے بڑے ڈیٹا انفراسٹرکچر کے اندر اعلیٰ سطحی تجریدوں کو ماڈل کرنے کے لیے "گہری" وضاحت کنندہ۔ اور کمک سیکھنے کے الگورتھم ایک ایجنٹ کو افعال کو انجام دینے اور ان کی درستگی کی بنیاد پر سزائیں اور انعامات وصول کر کے رویے کو سیکھنے کے قابل بناتے ہیں، جب تک کہ یہ مکمل طور پر تربیت یافتہ نہ ہو جائے ماڈل کو بار بار ایڈجسٹ کرتے ہیں۔
• کمپیوٹنگ طاقت: AI الگورتھم کو اتنی بڑی مقدار میں ڈیٹا پر کارروائی کرنے اور پیچیدہ الگورتھم چلانے کے لیے اکثر اہم کمپیوٹنگ وسائل کی ضرورت ہوتی ہے، خاص طور پر گہری سیکھنے کے معاملے میں۔ بہت سی تنظیمیں ان عملوں کو ہموار کرنے کے لیے خصوصی ہارڈ ویئر، جیسے گرافک پروسیسنگ یونٹس (GPUs) پر انحصار کرتی ہیں۔ 

AI نظام بھی دو وسیع زمروں میں گرتے ہیں:

• مصنوعی تنگ انٹیلی جنسجسے تنگ AI یا کمزور AI بھی کہا جاتا ہے، تصویر یا آواز کی شناخت جیسے مخصوص کام انجام دیتا ہے۔ ایپل کے سری، ایمیزون کے الیکسا، آئی بی ایم واٹسونکس اور یہاں تک کہ اوپن اے آئی کے چیٹ جی پی ٹی جیسے ورچوئل اسسٹنٹ تنگ AI سسٹمز کی مثالیں ہیں۔
• مصنوعی جنرل انٹیلی جنس (AGI), یا Strong AI، کوئی بھی فکری کام انجام دے سکتا ہے جو انسان انجام دے سکتا ہے۔ یہ تمام ڈومینز کے علم سے سمجھ سکتا ہے، سیکھ سکتا ہے، اپنا سکتا ہے اور کام کر سکتا ہے۔ AGI، تاہم، اب بھی صرف ایک نظریاتی تصور ہے۔

روایتی پروگرامنگ کیسے کام کرتی ہے؟

AI پروگرامنگ کے برعکس، روایتی پروگرامنگ کے لیے پروگرامر کو کمپیوٹر کے لیے واضح ہدایات لکھنے کی ضرورت ہوتی ہے کہ وہ ہر ممکنہ منظر نامے پر عمل کرے۔ کمپیوٹر پھر کسی مسئلے کو حل کرنے یا کسی کام کو انجام دینے کے لیے ہدایات پر عمل کرتا ہے۔ یہ ایک تعییناتی نقطہ نظر ہے، جو ایک نسخہ کی طرح ہے، جہاں کمپیوٹر مطلوبہ نتیجہ حاصل کرنے کے لیے مرحلہ وار ہدایات پر عمل کرتا ہے۔

روایتی نقطہ نظر ممکنہ نتائج کی ایک محدود تعداد کے ساتھ واضح طور پر بیان کردہ مسائل کے لیے موزوں ہے، لیکن جب کام پیچیدہ ہوں یا انسانوں کی طرح کے تاثرات کا مطالبہ کرتے ہوں تو ہر ایک منظر نامے کے لیے اصول لکھنا اکثر ناممکن ہوتا ہے (جیسا کہ تصویر کی شناخت، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، وغیرہ)۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں AI پروگرامنگ قواعد پر مبنی پروگرامنگ کے طریقوں پر واضح برتری پیش کرتی ہے۔

AI کے فوائد اور نقصانات کیا ہیں (روایتی کمپیوٹنگ کے مقابلے)؟

AI کی حقیقی دنیا کی صلاحیت بہت زیادہ ہے۔ AI کی ایپلی کیشنز میں بیماریوں کی تشخیص، سوشل میڈیا فیڈز کو ذاتی بنانا، موسم کی ماڈلنگ کے لیے جدید ترین ڈیٹا کے تجزیوں کو انجام دینا اور چیٹ بوٹس کو طاقت دینا شامل ہیں جو ہماری کسٹمر سپورٹ کی درخواستوں کو سنبھالتے ہیں۔ AI سے چلنے والے روبوٹ کاروں کو بھی جمع کر سکتے ہیں اور جنگل کی آگ سے تابکاری کو کم کر سکتے ہیں۔

کسی بھی ٹیکنالوجی کی طرح، روایتی پروگرامنگ ٹیکنالوجیز کے مقابلے AI کے فوائد اور نقصانات ہیں۔ ان کے کام کرنے کے طریقہ کار میں بنیادی اختلافات کے علاوہ، AI اور روایتی پروگرامنگ پروگرامر کنٹرول، ڈیٹا ہینڈلنگ، اسکیل ایبلٹی اور دستیابی کے لحاظ سے بھی نمایاں طور پر مختلف ہیں۔

• کنٹرول اور شفافیت: روایتی پروگرامنگ ڈویلپرز کو سافٹ ویئر کی منطق اور رویے پر مکمل کنٹرول فراہم کرتی ہے، جس سے درست تخصیص اور پیشین گوئی کے قابل، مسلسل نتائج حاصل ہوتے ہیں۔ اور اگر کوئی پروگرام توقع کے مطابق برتاؤ نہیں کرتا ہے تو، ڈویلپرز کوڈ بیس کے ذریعے اس مسئلے کی شناخت اور اسے درست کرنے کے لیے ٹریس کر سکتے ہیں۔ AI سسٹمز، خاص طور پر پیچیدہ ماڈلز جیسے گہرے نیورل نیٹ ورک، کو کنٹرول کرنا اور تشریح کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ وہ اکثر "بلیک بکس" کی طرح کام کرتے ہیں، جہاں ان پٹ اور آؤٹ پٹ معلوم ہوتے ہیں، لیکن ماڈل ایک سے دوسرے تک جانے کے لیے جو عمل استعمال کرتا ہے وہ واضح نہیں ہے۔ شفافیت کی یہ کمی ان صنعتوں میں پریشانی کا باعث ہو سکتی ہے جو عمل اور فیصلہ سازی کی وضاحت کو ترجیح دیتی ہیں (جیسے صحت کی دیکھ بھال اور مالیات)۔
• سیکھنا اور ڈیٹا ہینڈلنگ: روایتی پروگرامنگ سخت ہے؛ یہ پروگراموں کو چلانے کے لیے سٹرکچرڈ ڈیٹا پر انحصار کرتا ہے اور عام طور پر غیر ساختہ ڈیٹا پر کارروائی کرنے کے لیے جدوجہد کرتا ہے۔ کسی پروگرام کو نئی معلومات "سکھانے" کے لیے، پروگرامر کو دستی طور پر نیا ڈیٹا شامل کرنا چاہیے یا عمل کو ایڈجسٹ کرنا چاہیے۔ روایتی طور پر کوڈ شدہ پروگرام بھی آزاد تکرار کے ساتھ جدوجہد کرتے ہیں۔ دوسرے لفظوں میں، وہ ان معاملات کے لیے واضح پروگرامنگ کے بغیر غیر متوقع منظرناموں کو ایڈجسٹ کرنے کے قابل نہیں ہوسکتے ہیں۔ چونکہ AI سسٹمز ڈیٹا کی وسیع مقدار سے سیکھتے ہیں، اس لیے وہ تصاویر، ویڈیوز اور قدرتی زبان کے متن جیسے غیر ساختہ ڈیٹا پر کارروائی کے لیے بہتر موزوں ہیں۔ AI سسٹمز نئے ڈیٹا اور تجربات سے بھی مسلسل سیکھ سکتے ہیں (جیسا کہ مشین لرننگ میں)، انہیں وقت کے ساتھ ساتھ اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے اور انہیں خاص طور پر متحرک ماحول میں مفید بناتا ہے جہاں وقت کے ساتھ ساتھ بہترین ممکنہ حل تیار ہو سکتا ہے۔
• استحکام اور توسیع پذیری: روایتی پروگرامنگ مستحکم ہے۔ ایک بار جب کوئی پروگرام لکھا جاتا ہے اور ڈیبگ ہوجاتا ہے، تو یہ ہر بار، بالکل اسی طرح کام کرے گا۔ تاہم، قواعد پر مبنی پروگراموں کا استحکام اسکیل ایبلٹی کی قیمت پر آتا ہے۔ چونکہ روایتی پروگرام صرف واضح پروگرامنگ مداخلتوں کے ذریعے ہی سیکھ سکتے ہیں، اس لیے ان کے لیے پروگرامرز کو کوڈ لکھنے کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ آپریشنز کو بڑھایا جا سکے۔ یہ عمل بہت سی تنظیموں کے لیے غیر منظم، اگر ناممکن نہیں تو ثابت ہو سکتا ہے۔ AI پروگرام روایتی پروگراموں کے مقابلے زیادہ اسکیل ایبلٹی پیش کرتے ہیں لیکن کم استحکام کے ساتھ۔ AI پر مبنی پروگراموں کی آٹومیشن اور مسلسل سیکھنے کی خصوصیات ڈویلپرز کو تیزی سے اور نسبتاً آسانی کے ساتھ پروسیس کو پیمانہ کرنے کے قابل بناتی ہیں، جو AI کے اہم فوائد میں سے ایک کی نمائندگی کرتی ہے۔ تاہم، AI سسٹمز کی اصلاحی نوعیت کا مطلب یہ ہے کہ پروگرام ہمیشہ مستقل، مناسب جوابات فراہم نہیں کرسکتے ہیں۔
• کارکردگی اور دستیابی: قواعد پر مبنی کمپیوٹر پروگرام 24/7 دستیابی فراہم کر سکتے ہیں، لیکن بعض اوقات صرف اس صورت میں جب ان کے پاس چوبیس گھنٹے کام کرنے کے لیے انسانی کارکن ہوں۔

AI ٹیکنالوجیز بغیر انسانی مداخلت کے 24/7 چل سکتی ہیں تاکہ کاروباری کارروائیاں مسلسل چل سکیں۔ مصنوعی ذہانت کا ایک اور فائدہ یہ ہے کہ اے آئی سسٹم بورنگ یا دہرائی جانے والی ملازمتوں (جیسے ڈیٹا انٹری) کو خودکار کر سکتے ہیں، ملازمین کی بینڈوڈتھ کو زیادہ قدر والے کام کے کاموں کے لیے آزاد کر سکتے ہیں اور کمپنی کے پے رول کے اخراجات کو کم کر سکتے ہیں۔ تاہم، یہ بات قابل ذکر ہے کہ آٹومیشن سے افرادی قوت کے لیے ملازمت کے نقصان کے اہم اثرات مرتب ہو سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، کچھ کمپنیوں نے ایسے کاموں کو انسانی وسائل کے محکمے کو سونپنے کے بجائے، ملازمین کی رپورٹوں کو ٹرائی کرنے کے لیے ڈیجیٹل اسسٹنٹس کا استعمال کرنا شروع کر دیا ہے۔ تنظیموں کو اپنی موجودہ افرادی قوت کو نئے ورک فلو میں شامل کرنے کے طریقے تلاش کرنے کی ضرورت ہوگی جو AI کو کاموں میں شامل کرنے سے پیداوری کے فوائد کے ذریعے فعال کیا گیا ہے۔

IBM Watson کے ساتھ مصنوعی ذہانت کے فوائد کو زیادہ سے زیادہ کریں۔

Omdia پروجیکٹ کرتا ہے کہ 200 تک عالمی AI مارکیٹ کی مالیت 2028 بلین امریکی ڈالر ہو جائے گی۔¹ اس کا مطلب ہے کہ کاروباری اداروں کو AI ٹیکنالوجیز پر انحصار بڑھنے کی توقع کرنی چاہیے، جس میں انٹرپرائز IT سسٹمز کی پیچیدگی قسم میں بڑھ رہی ہے۔ لیکن کے ساتھ IBM watsonx™ AI اور ڈیٹا پلیٹ فارم، تنظیموں کے پاس AI کی پیمائش کرنے کے لیے ان کے ٹول باکس میں ایک طاقتور ٹول ہوتا ہے۔

IBM watsonx ٹیموں کو ڈیٹا کے ذرائع کا نظم کرنے، ذمہ دار AI ورک فلو کو تیز کرنے، اور آسانی سے پورے کاروبار میں AI کو تعینات اور سرایت کرنے کے قابل بناتا ہے—سب ایک جگہ پر۔ watsonx بہت ساری جدید خصوصیات پیش کرتا ہے، بشمول جامع کام کے بوجھ کا انتظام اور ریئل ٹائم ڈیٹا مانیٹرنگ، جو آپ کو پورے انٹرپرائز میں قابل اعتماد ڈیٹا کے ساتھ AI سے چلنے والے IT انفراسٹرکچر کو پیمانے اور تیز کرنے میں مدد کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

اگرچہ اس کی پیچیدگیوں کے بغیر نہیں، AI کا استعمال کاروباری اداروں کے لیے ایک ایسے موقع کی نمائندگی کرتا ہے کہ وہ پیچیدہ اور متحرک دنیا کو جدید ترین ٹیکنالوجیز کے ساتھ مل کر اس پیچیدگی کو سنبھال سکیں۔

AI کو watsonx کے ساتھ کام کرنے کے لیے رکھیں