یہ دور جدید ٹیکنالوجی کا ہے اور ہر جگہ مصنوعی ذہانت کا استعمال کیا جارہا ہے جس نے لوگوں کو حیران اور پریشان کر دیا ہے۔
مصنوعی ذہانت تقریر کو سمجھ سکتی ہیں، چہروں کو پہچان سکتی ہیں، کاریں چلا سکتی ہیں، بیماریوں کی تشخیص کر سکتی ہیں، اور انسانوں سے کہیں زیادہ بہتر فکری نقطہ نظر پیش کر سکتی ہے، اس نے بہت سے لوگوں کو یقین دلایا ہے کہ یہ انسانوں کی طرح کے جذبات اور سوچ رکھنے والی مشینیں حقیقت بننے کے بہت قریب ہیں۔
تاہم، وائٹ ہاؤس کی ایک رپورٹ میں کہا گیا کہ کم از کم اگلی دو دہائیوں تک، مصنوعی ذہانت کا انسانوں کے مقابلے میں عمومی ذہانت حاصل کرنے کا امکان نہیں ہے، حالانکہ مخصوص کاموں میں یہ انسانوں کو پیچھے چھوڑچکی ہیں۔
یہ فرق اس حقیقت سے پیدا ہوتا ہے کہ ہم اکثر ذہین نظاموں کو اے آئی کہتے ہیں، جبکہ حقیقت میں، مصنوعی ذہانت کی بہت سی مختلف سطحیں ہیں۔ محققین عام طور پر اے آئی کو چار اہم زمروں میں تقسیم کرتے ہیں، جو سادہ رد عمل والی مشینوں سے جذباتی اور خود آگاہی کے نظام تک کی ترقی کی عکاسی کرتے ہیں۔
اے آئی کی سب سے بنیادی شکل رد عمل کا نظام ہے۔ ان کے پاس کوئی یادداشت نہیں ہے، وہ تجربے سے نہیں سیکھتے، اور ماحول کی موجودہ حالت کی بنیاد پر فیصلے کرتے ہیں۔ ایک بہترین مثال ڈیپ بلیو ہے، آئی بی ایم کے ذریعہ تیار کردہ شطرنج کھیلنے والا سپر کمپیوٹر، جس نے 1990 کی دہائی کے آخر میں گرینڈ ماسٹر گیری کاسپاروف کو شکست دی۔
یہ بھی پڑھیں: گوگل؛ مصنوعی ذہانت کی غلط معلومات سے صحت کیلئے خطرات بڑھنے لگے
اس قسم کی اے آئی میں دنیا کے اندرونی تصور کا فقدان ہے۔ یہ طویل مدتی ماڈل یا تجریدی نمائندگی نہیں بناتا، لیکن صرف ان پٹ سگنلز پر ردعمل ظاہر کرتا ہے۔
اگلا مرحلہ اے آئی نظام ہے جو ماضی قریب کی معلومات کو استعمال کرنے کے قابل ہے۔ یہ مشینیں نہ صرف فوری طور پر رد عمل ظاہر کرتی ہیں بلکہ بہتر فیصلے کرنے کے لیے مختصر مدت کے لیے ڈیٹا بھی رکھتی ہیں۔
خود سے چلنے والی کاریں ایک اہم مثال ہیں۔ خود سے چلنے والی کار کو حقیقی وقت میں رفتار، سمت اور ارد گرد کی گاڑیوں کی پوزیشن کی نگرانی کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ ایک لمحے پر بھروسہ نہیں کر سکتا۔ اس معلومات کو دنیا کے پہلے سے پروگرام شدہ ماڈل میں ضم کیا گیا ہے، بشمول لین، نشانیاں اور ٹریفک لائٹس۔
تاہم، ان نظاموں کی یادداشت عارضی ہے۔ وہ انسانی معنوں میں تجربہ جمع نہیں کرتے۔ خود سے چلنے والی کار کو یہ یاد نہیں رہتا کہ اسے پہلے بھی ایسی ہی صورتحال کا سامنا کرنا پڑا تھا اور مستقبل کے لیے طویل مدتی سبق سیکھتا ہے، یہاں تک کہ گوگل کا الفا گو ، وہ نظام جس نے دنیا کے سرفہرست گو کھلاڑیوں کو شکست دی۔
یہ نظام ایک مختصردائرہ کار میں طاقتور ہیں، لیکن ان میں اب بھی وسیع لچک اور موافقت کا فقدان ہے۔ وہ دنیا کو نہیں سمجھتے۔ وہ صرف پہلے سے ڈیزائن کردہ فریم ورک کے اندر ڈیٹا پر کارروائی کرنا سیکھتے ہیں۔
ایک قسم اے آئی نظام کو نہ صرف جسمانی دنیا بلکہ اس دنیا کے اندر موجود لوگوں کے ماڈل بنانے کی ضرورت ہوگی۔ اسے یہ تسلیم کرنا چاہیے کہ جس شخص کے ساتھ یہ بات چیت کرتا ہے وہ حالات، جذبات اور توقعات کے لحاظ سے مختلف ردعمل ظاہر کر سکتا ہے۔ یہ وہ چیز ہے جو موجودہ اے آئی سسٹمز کرنے میں بڑی حد تک ناکام رہے ہیں۔
متعدد تجربات سے یہ بات سامنے آئی ہے کہ سیاق و سباق کے بدلنے پر اے ٓئی آسانی سے دھوکہ کھا جاتا ہے، جبکہ انسان وقت اور ماحول کے مطابق اپنی سوچ کو بدلنے اور فیصلہ کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ یہ فرق نمایاں کرتا ہے کہ سماجی اور نفسیاتی عوامل کو سمجھنا بصری یا لسانی ادراک سے کم اہم نہیں ہے۔
آج تک، سائنس انسانی شعور کو پوری طرح سمجھ نہیں پائی ہے، اسے مشینوں میں نقل کرنے کی بات چھوڑ دیں۔ زیادہ تر محققین کا خیال ہے کہ خود آگاہ اے آئی ابھی بھی بہت دور ہے، اگر آگے کے واضح راستے کے بغیر نہیں۔
تاہم، میموری، سیکھنے، اور تجربے پر مبنی فیصلہ سازی کی تحقیق انتہائی متعلقہ ہے۔ یہ نہ صرف بہتر اے آئی تیار کرنے میں مدد کرتا ہے بلکہ انسانوں کو ان کی اپنی ذہانت کو بہتر طور پر سمجھنے میں بھی مدد کرتا ہے۔
مصنوعی ذہانت کی چار سطحوں پر نظر ڈالتے ہوئے، یہ واضح ہے کہ زیادہ تر موجودہ نظام اب بھی دو نچلی سطحوں پر ہیں۔ وہ مخصوص کاموں میں مہارت رکھتے ہیں، لیکن ابھی تک دنیا کو اس طرح نہیں سمجھتے جیسے انسان کرتے ہیں۔
