یقینا ہم سب نے اپنی زندگی میں کم از کم ایک بار "مصنوعی ذہانت" کے بارے میں سنا ہے ، یہ نظریہ جو اب سائنس فکشن کی کتابوں کے ذریعہ روزمرہ اصطلاحات میں داخل ہوچکا ہے ، بلکہ ، اور تیزی سے ، فلموں ، ٹی وی سیریز اور "آسان" کانٹیکٹ چینلز کے ذریعہ۔ "براہ راست". ہم میں سے کچھ نے حال ہی میں "آٹومیٹک لرننگ" کے بارے میں بھی سنا ہوگا ، شاید "نیورل نیٹ ورکس" یا "فیصلہ سازی الگورتھم" سے متعلق تقاریر میں بھی۔
لیکن مشین لرننگ کیا ہے ، اور اس کا مصنوعی ذہانت سے کیا لینا دینا ہے؟
ٹھیک ہے ، مشین لرننگ ، یا مشین لرننگ ، مصنوعی ذہانت کی ایک خاص قسم سے زیادہ کچھ نہیں ہے جو کمپیوٹر کو اس مقصد کیلیے پروگرام کرنے کے بغیر کسی خاص مسئلے کو حل کرنے کا طریقہ سیکھنے کی صلاحیت فراہم کرتی ہے۔ یعنی ، کمپیوٹر کوڈ کے ذریعے (براہ راست) ڈیٹا کے ذریعے سلوک کرنے کا طریقہ سیکھتے ہیں۔ اس کے بجائے ، ہر ایک سرگرمی کے لئے ، پروگرامر کے ذریعہ پہلے سے طے شدہ مخصوص فیصلہ سازی کے عمل ، مشین لرننگ سوفٹویئر اسی طرح کے مسائل سے متعلق ، پہلے سے موجود اعداد و شمار کا تجزیہ کرتا ہے ، اور تصوراتی ماڈلز کی وضاحت کے لئے شماریاتی تجزیہ کا استعمال کرتا ہے۔ تب ، ان ماڈلز کو نئے ڈیٹا پر فیصلے کرنے یا پیش گوئیاں کرنے کے ل. لاگو کریں۔ مشین لرننگ الگورتھم کے پیچھے "ٹکنالوجی" نام نہاد "مصنوعی نیورل نیٹ ورکس" کی ہے ، جو قدرتی عصبی نیٹ ورک سے متاثر مصنوعی "نیوران" پر مشتمل ریاضیاتی ماڈل کے علاوہ کچھ بھی نہیں ہے ، عملی طور پر دماغ میں۔ ظاہر ہے ، مشین لرننگ الگورتھم سے حاصل ہونے والے نتائج کو جتنا ممکن ہو سکے درست ہونے کے ل is ، یہ ضروری ہے کہ بہت زیادہ اعداد و شمار دستیاب ہوں ، ممکنہ طور پر انتہائی مختلف ذرائع سے آسکیں ، تاکہ جتنا ممکن ہو سکے حد تک وسیع علم کی تشکیل کی جاسکے ، اس سے نمٹنے کے قابل ، بہترین طریقے سے ، وہ حالات جن میں انسان کا سابقہ تجربہ نہیں ہوتا ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم ایک طویل عرصے سے چل رہے ہیں ، لیکن ضروری پیچیدہ ریاضیاتی کمپیوٹوں کو خود بخود اور جلدی سے ڈیٹا کی بڑی مقدار میں لگانے کی صلاحیت صرف حالیہ دنوں میں ہی دستیاب ہے۔ جیسے ہی کمپیوٹنگ کی طاقت کافی ہوگئی ، تاہم ، وہاں ایسی ایپلی کیشنز کی نشوونما ہوئی جو ان کے حیرت کے باوجود ، ہماری روزمرہ کی زندگی کا ایک حصہ بن چکے ہیں ، یا بن رہے ہیں۔
مثلا، ہم ہیں:
- گوگل کار، یہ وہ کار ہے جو خود چلاتی ہے۔
- "اہداف" آن لائن اشارےایمیزون اور Netflix کی سائٹس میں سے ان لوگوں کے سٹائل؛
- چہرے کی شناخت، کون سا چہروں کو پہچاننے اور خود کار طریقے سے آپ کو آپ کی پروفائل پر ایک تصویر پوسٹ ہر وقت ان کو ٹیگ کرنے کی فیس بک (بلکہ دوسروں) کی اجازت دیتا ہے کہ ٹیکنالوجی ہے؛
- سماجی انٹیلی جنس، یعنی ، سوشل نیٹ ورکس پر پوسٹس اور مداخلتوں کے "جذباتی مواد" (مثبت ، منفی یا غیرجانبدار رائے) کے بارے میں کچھ تجزیہ کرنے کی صلاحیت۔
- مجازی اسسٹنٹ سری، Cortana (اور دیگر) اپنے اسمارٹ فونز پر موجود.
اس طرح کی ایپلی کیشنز مشین لرننگ الگورتھم کی تمام طاقت ، نیز عمدہ عملی افادیت کو ظاہر کرتی ہیں اور یہ انکشاف کرتی ہیں کہ اس طرح کے ٹولس پہلے ہی کیسے بن چکے ہیں ، شاید ہمارے علم کے بغیر۔ ہماری حقیقت کا مستقل حصہ۔ اور روزانہ ، زیادہ سے زیادہ ، ہم گواہ ہوتے ہیں یا نئے استعمالات کے بارے میں سنتے ہیں۔ اور یہ اکثر گوگل ، اپنی تحقیقی لیبارٹریوں اور اس کے جدید منصوبوں کے ذریعہ ہوتا ہے ، جو نئی ایپلی کیشنز تلاش کرتا ہے۔ فروری میں ، اس نے مصنوعی ذہانت کے نظام کی نقاب کشائی کی ، جو "pixelated" تصاویر پر مبنی ، اصل تصویر کی بجائے قابل اعتماد تعمیر نو تشکیل دینے کا انتظام کرتی ہے۔ اپریل میں ، اس نے اعلان کیا کہ اس کے ترجمہ نے مصنوعی ذہانت کے الگورتھم کی بدولت اطالوی ترجموں کی درستگی کو بہتر بنایا ہے۔ اپریل میں بھی ، اس نے ایک ایسا ویب پورٹل لانچ کیا جس میں مشین سکھنے کے الگورتھم استعمال کیے گئے تھے "سکریبلز" کی تشریح کرنے کے لئے یا کسی شے کی خاکہ ڈرائنگ اور اسی شے کی درست اور پیشہ ورانہ ڈرائنگ کے ساتھ ان کی جگہ "متبادل" بنائیں۔ لیکن سب سے بہتر ابھی باقی ہے۔ در حقیقت ، مشین لرننگ ایک بہت ہی طاقتور ٹول ہے ، جس کی اصل طاقت ابھی پوری طرح سے ظاہر کی جاسکتی ہے اور جس کے مستقبل کے استعمال صرف کاروبار اور کمپنی کی خدمات تک ہی محدود نہیں ہیں۔ مسلسل تکنیکی ارتقاء اور کمپیوٹنگ طاقت میں اضافے کی بدولت ، حقیقت میں ، مشین لرننگ جلد ہی تجزیہ کے آلے سے دریافت اور جدت طرازی کے آلے تک ترقی پانے میں کامیاب ہوجائے گی ، اور تحقیق اور شعبے جیسے شعبوں میں تیزی سے نمایاں کردار ادا کرے گی۔ سائنس. خلاصہ یہ کہ الگ الگتم جو مشین لرننگ کا فائدہ اٹھاتے ہیں وہی کر سکیں گے جو سائنسدان اور موجد ابھی کرتے ہیں ، لیکن بہتر اور تیز تر۔ امید ہے کہ اس وقت ایک دن کا سافٹ ویئر ناقابل حل معاملات حل کرے گا۔ یعنی ، امید مثال کے طور پر یہ ہے کہ ذہین مشین لرننگ کی تیاری کے قابل ہو کہ وہ کینسر یا ایڈز جیسی بیماریوں کا علاج تلاش کرنے کے ل its اپنے الگورتھم کو استعمال کرنے کی اجازت دے سکے۔ ممکن ہے کہ مستقبل حیرت زدہ ہو ، ان طریقوں سے جن کا ہم شاید آج تصور بھی نہیں کرسکتے ہیں۔
جان Calcerano