جامعہ عقل: OpenAI کے چیف سائنسدان کا نظریہ

مصنوعی ذہانت (AI) ایک نظریاتی تصور سے تیزی سے پروان چڑھ کر ایک ٹھوس قوت بن چکی ہے جو مختلف صنعتوں کو نئی شکل دے رہی ہے۔ اس تکنیکی انقلاب میں سب سے آگے OpenAI ہے، جو اپنی انقلابی AI ماڈلز کے لیے مشہور ہے، بشمول وسیع پیمانے پر سراہا جانے والا ChatGPT۔ Jakub Pachocki، OpenAI میں چیف سائنسدان، جدید AI سسٹمز کی کمپنی کی ترقی کی رہنمائی میں ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ ایک حالیہ انٹرویو میں، Pachocki نے AI کے مستقبل پر اپنی بصیرت کا اشتراک کیا، جس میں نئی تحقیق کرنے، خود مختار صلاحیتوں کو چلانے اور مختلف مضامین کو تبدیل کرنے کی صلاحیت پر روشنی ڈالی۔

استدلالی ماڈلز کا عروج

استدلالی ماڈلز، AI ماڈلز کا ایک ذیلی سیٹ، انسانی جیسی سوچ کے عمل کی تقلید کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں جو پیچیدہ کاموں کو حل کرنے کے لیے مرحلہ وار منطقی استدلال کا استعمال کرتے ہیں۔ ان ماڈلز نے مختلف ڈومینز میں قابل ذکر صلاحیتوں کا مظاہرہ کیا ہے، بشمول:

• نثر کی پالش: استدلالی ماڈلز تحریری مواد کو بہتر اور بہتر بنا سکتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ یہ واضح، مربوط और व्याकरण के लिहाज से सटीक हो।
• کوڈ لکھنا: یہ ماڈلز کوڈ اسنیپٹس تیار کر سکتے ہیں، پورے پروگرامز کو مکمل کر سکتے हैं और موجودہ کوڈ کو ڈیبگ کرنے میں ڈویلپرز کی مدد کر سکتے ہیں۔
• ادب کا جائزہ لینا: استدلالی ماڈلز تحقیق کے مقالوں کی بڑی مقدار کا مؤثر طریقے سے تجزیہ کر سکتے ہیں، اہم نتائج کی شناخت کر سکتے ہیں और متعدد ذرائع سے معلومات کو مربوط कर सकते हैं।
• مفروضے پیدا کرنا: یہ ماڈلز موجودہ ڈیٹا اور سائنسی علم کی بنیاد پر ناول مفروضے تجویز کر سکتے ہیں، جو سائنسی دریافت کی رفتار کو تیز کر सकते हैं।

Pachocki ایک ایسے مستقبل کا تصور کرتے ہیں جہاں AI ماڈلز محض معاونین کے طور پر اپنے کردار سے تجاوز کر جاتے ہیں اور خود مختار محققین بن جاتے ہیں جو آزادانہ تحقیق اور مسائل کو حل کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ وہ ایسے شعبوں میں نمایاں پیش رفت کی توقع کرتے ہیں جیسے:

• خودمختار سافٹ ویئر انجینئرنگ: AI ماڈلز سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے عمل کو خود کار طریقے سے انجام दें گے، डिजाइन और कोडिंग سے لے کر ٹیسٹنگ اور ڈیپلائیمنٹ تک۔
• ہارڈ ویئر کے اجزاء کا خودمختار ڈیزائن: یہ ماڈلز ہارڈ ویئر کے اجزاء کے ڈیزائن کو بہتر बनाएंगे, جس سے بہتر کارکردگی، કાર્યક્ષમતા और કાર્યक्षमતા حاصل ہو سکتی ہے۔

ری انفورسمنٹ لرننگ: استدلال کے لیے ایک اتپریرک।

ری انفورسمنٹ لرننگ (RL) مشین لرننگ کی ایک قسم ہے যেখানে ایک ایجنٹ انعامات کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے ماحول میں فیصلے لینا سیکھتا ہے۔ آزمائش، غلطی اور انعام کے اس بار بار چلنے والے عمل نے OpenAI کے استدلالی ماڈلز بنانے میں اہم کردار ادا किया है।

ChatGPT کی ترقی میں ایک غیر نگرانی شدہ پہلے سے تربیت کا مرحلہ شامل تھا، جہاں maڈل کو ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار سے روشناس کرایا ਗਿਆ, اس کے نتیجے میں اسے ایک “عالمی ماڈل” بنانے میں مدد ملی – زبان، تصورات اور تعلقات کی ایک جامع افہام و تفہیم। इसके बाद, انسانی تاثرات کے ساتھ ری انفورسمنٹ لرننگ کا استعمال ਇਸ عالمی ماڈل سے ایک مفید مددگار extract کرنے کے لیے کیا ਗਿਆ। بنیادی طور पर, انسانوں نے ماڈل کو تاثرات فراہم किए, اس کی رہنمائی کرتے ہوئے ऐसे جوابات تیار کریں جو مددگار، معلوماتی اور بے ضرর ہوں۔

استدلالی ماڈلز میں تازہ ترین پیش رفت ری انفورسمنٹ لرننگ کے مرحلے پر زیادہ زور دیتی ہے, جس سے ماڈل کو آزادانہ طور پر探索اور اپنے سوچنے के طریقوں کو વિકસાવવાની اجازت ملتی ہے۔ یہ تبدیلی ماڈل کو محض معلومات निकालने سے آگے بڑھنے और سرگرمی سے مسئلہ حل کرنے اور فیصلہ سازی میں مشغول ہونے کی اجازت देती है।

Pachocki تجویز کرتے ہیں کہ پہلے سے تربیت اور ری انفورسمنٹ لرننگ کے درمیان روایتی علیحدگی مستقبل میں کم واضح ہو सकती है। ان کا خیال ہے کہ یہ سیکھنے کے مراحل گہرے طور پر باہم جڑے ہوئے ہیں اور ان کے تعامل کی جامع افہام و تفہیم AI صلاحیتوں کو آگے بڑھانے کے لیے بہت اہم ہے। استدلالی ماڈلز الگ تھلگ ہو کر نہیں سیکھتے हैं; ان کی استدلالی صلاحیتیں پہلے سے تربیت کے دوران حاصل کیے گئے علم میں جڑی ہوئی ہیں۔ Pachocki کی زیادہ تر توجہ ਇਸ رابطے کو探索کرنے اور ان طریقوں کو વિકસાવવાની طرف مرکوز ہے جو ان طریقوں کو یکجا کرتے ہیں۔

کیا ماڈلز حقیقت میں “سوچتے” ہیں؟

یہ سوال کہ کیا AI ماڈلز واقعی “سوچ” سکتے ہیں, شدید بحث کا موضوع رہا ہے۔ اگرچہ AI ماڈلز ایسے کام کر سکتے ہیں جن کے لیے استدلال اور مسئلہ حل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے, ان के अंतर्निहित तंत्र انسانی دماغ سے نمایاں طور پر अलग ہیں۔

پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز دنیا کے بارے میں ज्ञान حاصل کرتے ہیں, لیکن ان میں اس بارے میں व्यापक سمجھ بوجھ की کمی ہے کہ انہوں نے یہ معلومات کیسے सीखી یا اس زمانی ترتیب کی جس میں انہوں نے اسے سیکھا۔ بنیادی طور पर, AI ماڈلز میں சுய-जागरूकता और شعور کی کمی ہوتی ہے جو انسانی سوچ کی خصوصیت बताती है।

مزید یہ کہ AI ماڈلز کی حدود اور ممکنہ تعصبات سے واقف ہونا ضروری ہے۔ اگرچہ یہ ماڈلز ڈیٹا کی بڑی مقدار کا تجزیہ कर सकते हैं और پیٹرن کی شناخت कर सकते हैं, لیکن وہ موجودہ معاشرتی تعصبات کو بھی برقرار رکھ سکتے ہیں اگر انہیں تربیت دینے والے ڈیٹا میں وہ تعصبات نظر आते हैं।

AI کے اخلاقی خیالات پر تشریف لانا

AI کی تیزی से ترقی متعدد اخلاقی خیالات को उठाती ہے جن کا اس کی ذمہ دارانہ ترقی اور تعیناتی کو یقینی بنانے کے لیے حل کیا جانا چاہیے۔ ان خیالات میں شامل ہیں:

• تعصب اور انصاف: AI ماڈلز موجودہ معاشرتی تعصبات کو برقرار رکھ سکتے ہیں اور بڑھا सकते ہیں اگر انہیں تعصب پر مبنی ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے۔ AI ماڈلز میں تعصب کو کم ਕਰਨ اور ان کی ایپلی کیشنز میں انصاف کو یقینی بنانے کے لیے طریقوں کو ਵਿਕਸાવવું ضروری ہے۔
• رازداری اور تحفظ: AI سسٹمز کو اکثر ذاتی ڈیٹا کی بڑی مقدار تک رسائی کی ضرورت ہوتی ہے, جس سے رازداری اور تحفظ کے بارے میں خدشات پیدا होते हैं। حساس ڈیٹا کی حفاظت اور غیر مجاز رسائی کو روکنے کے لیے مضبوط حفاظتی اقدامات نافذ کیے جانے چاہیئیں۔
• جوابدہی اور شفافیت: AI سسٹمز کے فیصلوں اور اقدامات کے لیے جوابدہی کی واضح لکیریں قائم کرنا ضروری ہے۔ اعتماد پیدا کرنے اور یہ یقینی बनाने کے لیے کہ AI کو ذمہ داری से استعمال کیا جائے, AI की ترقی اور تعیناتی میں شفافیت بہت ضروری ہے۔
• نوکریوں کا بے گھر ہونا: AI کی خودکار صلاحیت نوکریوں کے بے گھر ہونے کے بارے میں خدشات کو جنم دیتی ہے۔ پالیسی سازوں اور ماہرین تعلیم کو افرادی قوت پر AI के संभावित اثرات کے لیے تیار رہنا چاہیے اور منفی نتائج کو کم करनेکے लिए रणनीतिوں کو ਵਿਕਸાવવું چاہیے۔

اوپن ویٹ ماڈلز: AI ریسرچ کو جمہوری بنانا

OpenAI کے اوپن ویٹ ماڈل کو جاری کرنے کے فیصلے سے AI ریسرچ کو جمہوری بنانے کے لیے ایک عہد کا پتہ چلتا ہے۔ اوپن ویٹ ماڈلز محققین کو अंतर्निहित کوڈ اور ڈیٹا تک رسائی اور اس میں ترمیمकरने की اجازت دیتے हैं, नवाचार और सहयोग को बढ़ावा मिलता है।

یہ نقطہ نظر کچھ دیگر AI فرموں کے اپنائے گئے ملکیتی माڈل کے نقطہ نظر سے متصادم है, جہاں अंतर्निहित ٹیکنالوجی تک رسائی محدود ہے۔ OpenAI کا خیال ہے کہ اوپن ویٹ ماڈلز AI में प्रगति को तेज कर सकते हैं, وسیع تر محققین کو میدان میں حصہ ڈالنے کے قابل बनाकर।

تاہم, ओपન વેઈટ માડલ્સ کو جاری کرنے میں خطرات بھی ہیں۔ اگر ان کا صحیح طریقے سے انتظام نہ کیا جائے, تو इन माડલ્સ کا استعمال بدنیتی پر مبنی مقاصد के लिए किया जा सकता है, जैसे کہ غلط معلومات پیدا کرنا या نقصان دہ ایپلی کیشنز بنانا। OpenAI इन خطرات کو کم ਕਰਨکے لیے سرگرمی سے کام کر رہا ہے, حفاظتی اقدامات کو نافذ کر रहा ہے اور اوپن वेट মডেল के ذمہ دارانہ استعمال کو فروغ دے رہا है।

نتیجہ

AI का भविष्य صلاحیت سے بھرا ہوا ہے। جیسے جیسے AI ماڈلز زیادہ جدید اور خود مختار ہوتے جائیں گے, وہ ہماری زندگی کے مختلف پہلوؤں میں تیزی سے اہم کردار ادا کرتے رہیں گے۔ اگرچہ اخلاقی پہلوؤں اور ممکنہ خطرات کا حل ضروری ہے, ان مواقع جو AI پیش کرتا ہے وہ بے پناہ ہیں۔ OpenAI, Jakub Pachocki کی قیادت میں, AI کی حدود کو آگے بڑھاتا رہے گا, جدت طرازی کو چلاتا رہے گا اور اس تبدیلی لانے والی टیکنالوجی کے مستقبل کو شکل دیتا رہے گا۔