AI انقلاب: پروگرامنگ کی اہمیت - ڈیمس حسبیس

مصنوعی ذہانت (AI) کے انقلاب کو سمجھنا: گوگل ڈیپ مائنڈ کے ڈیمس حسبیس کے مطابق پروگرامنگ اب بھی کیوں اہم ہے

کوڈنگ کے عمل کی تیز رفتار خودکاری نے پروگرامنگ ملازمتوں کے مستقبل کے بارے میں کافی بحث و مباحثہ کو جنم دیا ہے۔ اگرچہ ٹیک انڈسٹری میں ملازمت کے تحفظ کے بارے میں خدشات درست ہیں، لیکن گوگل ڈیپ مائنڈ کے سی ای او ڈیمس حسبیس ایک مجبور کن نقطہ نظر پیش کرتے ہیں۔ ان کا خیال ہے کہ مصنوعی ذہانت کے دور میں کامیابی کے خواہشمند طلباء کے لیے پروگرامنگ میں مضبوط بنیاد ضروری ہے۔

بنیادی اصولوں کی پائیدار قدر

حسبیس اس بات پر زور دیتے ہیں کہ یہاں تک کہ جب AI پیچیدہ کاموں کو سنبھال لیتا ہے، پروگرامنگ اور STEM شعبوں کی ٹھوس سمجھ ان افراد کے لیے ایک کلیدی فرق ثابت ہوگی جو آنے والے سالوں میں ترقی کی منازل طے کرنا چاہتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر مکمل طور پر ملازمتوں کے خاتمے کی داستان کو چیلنج کرتا ہے، اس کے بجائے AI کے ذریعے انسانی صلاحیتوں میں اضافے کی راہ کو اجاگر کرتا ہے۔

جب حسبیس سے AI کے عروج کے درمیان افرادی قوت میں داخل ہونے والے فارغ التحصیل افراد کے لیے ان کی نصیحت کے بارے میں پوچھا گیا، تو انہوں نے ایک باریک بینی اور پر امید نقطہ نظر فراہم کیا۔ انہوں نے تکنیکی ترقی کی تیز رفتار کو تسلیم کیا لیکن نئے ٹولز کو اپنانے اور ان سے ہم آہنگ ہونے کی اہمیت پر زور دیا۔ انہوں نے وضاحت کرتے ہوئے کہا کہ "میرا موجودہ نظریہ، اور یقیناً یہ ٹیکنالوجی کی ترقی کے ساتھ ہر وقت بدل رہا ہے، لیکن ابھی، اگر آپ اگلے پانچ سے 10 سالوں کے بارے میں سوچتے ہیں، تو سب سے زیادہ پیداواری لوگ شاید 10 گنا زیادہ پیداواری ہوں اگر وہ ان ٹولز کے ساتھ پیدائشی طور پر واقف ہوں۔"

یہ نقطہ نظر بتاتا ہے کہ وہ لوگ جو روایتی پروگرامنگ اور AI ٹولز دونوں کی گہری سمجھ رکھتے ہیں، مصنوعی ذہانت کی طاقت سے فائدہ اٹھانے کے لیے بہترین پوزیشن میں ہوں گے۔ یہ مکمل طور پر انسانی مہارتوں کو تبدیل کرنے کے بارے میں نہیں ہے بلکہ غیر معمولی سطح کی پیداواری صلاحیت اور جدت حاصل کرنے کے لیے ان میں اضافہ کرنے کے بارے میں ہے۔

AI کی نئی لہر کو گلے لگائیں

حسبیس طلباء کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں کہ وہ AI نظاموں کی دنیا میں ڈوب جائیں۔ انہوں نے زور دیتے ہوئے کہا کہ "میں سمجھتا ہوں کہ آج کل کے بچوں، آج کل کے طلباء کے لیے میری حوصلہ افزائی یہ ہوگی کہ اپنے آپ کو ان نئے نظاموں میں غرق کردیں۔ انہیں سمجھیں۔" ان کا ماننا ہے کہ AI کی جامع سمجھ حاصل کرنا، بشمول یہ کیسے کام کرتا ہے اور اس کے ممکنہ استعمالات، مستقبل کی کامیابی کے لیے ضروری ہے۔

یہ انغماس بنیادی علم کی قیمت پر نہیں ہونا چاہیے۔ حسبیس ان ٹیکنالوجیز کے بنیادی اصولوں کو سمجھنے کے لیے STEM اور پروگرامنگ کے مطالعہ کی اہمیت پر زور دیتے ہیں۔ انہوں نے کہا کہ " میرا خیال ہے کہ STEM اور پروگرامنگ اور دیگر چیزوں کا مطالعہ کرنا اب بھی اہم ہے تاکہ آپ سمجھ سکیں کہ وہ کیسے بنائے گئے ہیں۔ ہوسکتا ہے کہ آپ دستیاب ماڈلز کے اوپر خود ان میں ترمیم کرسکیں۔ بہت سارے عظیم اوپن سورس ماڈلز وغیرہ موجود ہیں۔"

AI کے بنیادی اجزاء کو سمجھ کر، افراد ان ٹولز کو محض استعمال کرنے سے آگے بڑھ کر فعال طور پر ان کی تشکیل اور بہتر بنانے کے لیے جاسکتے ہیں۔ بنیادی علم اور عملی AI مہارتوں کا یہ امتزاج آنے والے سالوں میں انمول ثابت ہوگا۔

نئی مہارت تیار کرنا

AI ماڈلز کے اندرونی کام کو سمجھنے کے علاوہ، حسبیس مہارتوں کا ایک نیا سیٹ اجاگر کرتے ہیں جو AI کے دور میں مہارت کی وضاحت کرے گا۔ وہ طلباء کو مشورہ دیتے ہیں کہ "فائن ٹیوننگ، سسٹم پرامپٹنگ، اور سسٹم ہدایات جیسی چیزوں میں ناقابل یقین حد تک ماہر بنیں۔ یہ تمام اضافی چیزیں جو کوئی بھی کرسکتا ہے، اور واقعی یہ جان سکتا ہے کہ ان ٹولز سے زیادہ سے زیادہ فائدہ کیسے اٹھایا جائے۔"

فائن ٹیوننگ سے مراد مخصوص ٹاسکوں پر ان کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے مخصوص ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے پہلے سے تربیت یافتہ AI ماڈلز کو اپنی مرضی کے مطابق بنانا ہے۔ اس کے لیے ماڈل کے فن تعمیر اور تربیت کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا کی گہری سمجھ درکار ہوتی ہے۔

سسٹم پرامپٹنگ میں مؤثر پرامپٹس تیار کرنا شامل ہے جو AI ماڈلز کو مطلوبہ نتائج پیدا کرنے کے لیے رہنمائی کرتے ہیں۔ اس کے لیے زبان کی باریکیوں کو سمجھنے اور واضح اور جامع ہدایات تیار کرنے کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے۔

سسٹم ہدایات میں رہنما خطوط اور پیرامیٹرز کا وسیع تر سیٹ شامل ہے جو AI نظاموں کے رویے کو کنٹرول کرتے ہیں۔ اس میں اہداف کا تعین کرنا، رکاوٹوں کی وضاحت کرنا، اور تشخیصی میٹرکس کی وضاحت کرنا شامل ہے۔

حسبیس طلباء کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں کہ وہ ان مہارتوں کو فوری طور پر اپنی تحقیق، کام، پروگرامنگ اور کورس ورک میں استعمال کریں۔ AI ٹولز کے ساتھ عملی تجربہ حاصل کرکے، وہ اپنی متعلقہ شعبوں میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے لیے ضروری مہارت تیار کرسکتے ہیں۔

بڑھی ہوئی صلاحیتوں کا سنہری دور

حسبیس ایک ایسے مستقبل کا تصور کرتے ہیں جہاں انسانی مہارت اور AI ٹولز ہم آہنگی کے ساتھ کام کرتے ہیں، جس کی وجہ سے انفرادی صلاحیتوں کا ایک بے مثال دور آئے گا۔ انہوں نے وضاحت کرتے ہوئے کہا کہ "میں سمجھتا ہوں کہ اگلے چند سالوں تک، یہ بہت امکان ہے کہ ہمارے پاس یہ ناقابل یقین ٹولز ہوں گے جو ہماری پیداواری صلاحیت کو بڑھا دیں گے اور ہمیں تخلیقی ٹولز کے لیے واقعی کارآمد بنائیں گے، اور درحقیقت ہمیں انفرادی طور پر جو کچھ پیدا کرنے کے قابل ہیں اس میں کسی حد تک فوق البشر بنا دیں گے۔" "لہذا میں سمجھتا ہوں کہ اگلے دور کا ایک طرح کا سنہری دور ہوگا جو ہم کرنے کے قابل ہیں۔"

یہ نقطہ نظر بتاتا ہے کہ AI محض انسانی کارکنوں کی جگہ نہیں لے گا بلکہ ان کی صلاحیتوں کو بڑھا دے گا، جس سے وہ پہلے سے کہیں زیادہ حاصل کرسکیں گے۔ AI ٹولز سے فائدہ اٹھا کر، افراد اپنی تخلیقی صلاحیتوں، پیداواری صلاحیت اور مسئلہ حل کرنے کی مہارت کو بڑھا سکتے ہیں۔

10x پروگرامر کی دوبارہ وضاحت کرنا

حسبیس کا مشورہ خالص ملازمتوں کے خاتمے کے تصور کو چیلنج کرتا ہے اور نمو (augmentation) کی راہ پیش کرتا ہے۔ ماضی کا "10x پروگرامر" غیر معمولی فطری صلاحیتوں کا حامل فرد تھا۔ مستقبل کا 10x پروگرامر، جیسا کہ وہ دیکھتے ہیں، وہ ہوگا جو AI میں مہارت حاصل کرسکے۔

یہ مہارت محض کوڈ لکھنے کے لیے چیٹ بوٹ استعمال کرنے سے آگے جاتی ہے۔ اس کے لیے گہرے، زیادہ تکنیکی مہارتوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ پروگرامنگ کو سمجھنے سے صارف کو زیادہ مؤثر "سسٹم پرامپٹس" تیار کرنے کی اجازت ملتی ہے جو AI ماڈل کے لیے سیاق و سباق مرتب کرتے ہیں، جب کہ STEM اصولوں کا علم انہیں نتائج کا تنقیدی جائزہ لینے کے قابل بناتا ہے۔

مقررہ ڈیٹا سیٹس پر گوگل کے Gemma یا Meta کے Llama جیسے اوپن سورس ماڈلز کو "فائن ٹیون" کرنے کی صلاحیت ایک اہم مہارت بنتی جارہی ہے جو ایک عام ٹول کو ایک خصوصی، اعلی کارکردگی والے معاون میں تبدیل کردیتی ہے۔ یہ موزوں نقطہ نظر پروگرامرز کو AI حل تیار کرنے کی اجازت دیتا ہے جو خاص طور پر ان کی منفرد ضروریات کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔

پروگرامنگ کی مہارت کو AI مہارتوں کے ساتھ جوڑ کر، افراد انتہائی مؤثر مسئلہ حل کرنے والے اور اختراع کار بن سکتے ہیں۔ وہ بار بار کاموں کو خودکار بنانے، نئی امکانات تلاش کرنے اور جدید ترین حل تیار کرنے کے لیے AI سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔

انسانی-AI تعاون کی مثالیں

انسانی-AI تعاون کا "سنہری دور" پہلے ہی مختلف شعبوں میں ابھرنا شروع ہوچکا ہے۔ گوگل ڈیپ مائنڈ کی اپنی کامیابیاں، جیسے AI کا استعمال کرتے ہوئے نئے ریاضی کے مساوات دریافت کرنا یا الفا فولڈ کے ساتھ پروٹین فولڈنگ جیسے پیچیدہ حیاتیاتی مسائل کو حل کرنا، اس ہم آہنگی کی مثالیں ہیں۔

ان منظرناموں میں، سائنسدان اور محققین جو اپنے ڈومین کے بنیادی اصولوں کو سمجھتے ہیں وہ AI کو اس پیمانے اور رفتار سے امکانات کو تلاش کرنے کے لیے استعمال کرسکتے ہیں جو پہلے ناقابل تصور تھا۔ AI وسیع ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرسکتا ہے، نمونوں کی شناخت کرسکتا ہے، اور مفروضے تیار کرسکتا ہے جو انسانوں کے لیے خود دریافت کرنا ناممکن ہوگا۔

انسانی مہارت اور AI کے درمیان اس تعاون میں سائنسی دریافت کو تیز کرنے اور شعبوں کی ایک وسیع رینج میں اختراع کو فروغ دینے کی صلاحیت موجود ہے۔ طب سے لے کر مواد سائنس تک، AI محققین کو علم کی حدود کو آگے بڑھانے اور عالمی چیلنجوں کے نئے حل تیار کرنے میں مدد کررہی ہے۔

مستقبل کے لیے تیاری

طلباء کے لیے پیغام واضح ہے: AI کے دور میں "فوق البشر" بننے کا راستہ تکنیکی علم کو ترک کرنا نہیں ہے بلکہ اسے اس کے بنائے ہوئے نئے ٹولز کی گہری، عملی مہارت کے ساتھ جوڑنا ہے۔ اس کے لیے زندگی بھر سیکھنے کے عزم اور ٹیکنالوجی کے ہمیشہ بدلتے ہوئے منظر نامے کے مطابق ڈھلنے کی رضامندی کی ضرورت ہے۔

AI کے دور میں پروگرامنگ کے مستقبل کے لیے بہترین تیاری کرنے کے طریقے کے بارے میں مزید تفصیلی خرابی یہ ہے:

• بنیادی باتوں کو مضبوط کریں: ڈیٹا ڈھانچے، الگورتھم، اور سافٹ ویئر فن تعمیر جیسے بنیادی کمپیوٹر سائنس کے تصورات پر توجہ مرکوز کریں۔ ان بنیادی باتوں کی گہری سمجھ آپ کو AI ٹولز کو بہتر طور پر سمجھنے اور استعمال کرنے کی اجازت دے گی۔
• AI خواندگی کو گلے لگائیں: AI ماڈلز کی مختلف اقسام، ان کی صلاحیتوں اور ان کی حدود کے بارے میں جاننے کے لیے کورسز کریں، ورکشاپس میں شرکت کریں، اور مضامین پڑھیں۔ متجسس رہیں اور حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے کے لیے AI استعمال کرنے کے امکانات کو تلاش کریں۔
• اوپن سورس ٹولز کے ساتھ تجربہ کریں: TensorFlow, PyTorch اور scikit-learn جیسے اوپن سورس AI ماڈلز کے ساتھ عملی تجربہ حاصل کریں۔ سیکھیں کہ ان ماڈلز کو مخصوص ٹاسکوں کے لیے کیسے فائن ٹیون کیا جائے اور انہیں اپنے پروجیکٹس میں کیسے ضم کیا جائے۔
• پرامپٹ انجینئرنگ کی مہارت تیار کریں: مؤثر پرامپٹس تیار کرنے کے فن میں مہارت حاصل کریں جو AI ماڈلز کو مطلوبہ نتائج پیدا کرنے کے لیے رہنمائی کرتے ہیں۔ واضح، جامع، اور معلوماتی پرامپٹس لکھنے کی مشق کریں جو AI سے بہترین ممکنہ ردعمل حاصل کریں۔
• تنقیدی سوچ کو فروغ دیں: ہمیشہ AI ماڈلز کے نتائج کا تنقیدی جائزہ لیں۔ نتائج پر اندھا دھند یقین نہ کریں، بلکہ ان کی درستگی اور مطابقت کی تصدیق کے لیے اپنے علم اور مہارت کا استعمال کریں۔
• AI کے ساتھ تعاون کریں: AI کو ایک ایسے پارٹنر کی حیثیت سے سوچیں جو آپ کو زیادہ تخلیقی، پیداواری اور اختراعی بننے میں مدد کرسکتا ہے۔ اپنی صلاحیتوں کو بڑھانے اور زیادہ کامیابی حاصل کرنے کے لیے AI کے ساتھ مل کر کام کرنا سیکھیں۔
• اپ ڈیٹ رہیں: AI کا شعبہ مسلسل ترقی کر رہا ہے، اس لیے تازہ ترین رجحانات اور پیش رفتوں پر اپ ڈیٹ رہنا ضروری ہے۔ صنعت کی خبروں کی پیروی کریں، کانفرنسوں میں شرکت کریں، اور وکر سے آگے رہنے کے لیے آن لائن کمیونٹیز میں حصہ لیں۔

پروگرامنگ کا بڑھتا ہوا دائرہ کار

جب کہ AI کوڈنگ کے بعض پہلوؤں کو خودکار کررہی ہے، پروگرامرز کی ضرورت کم نہیں ہورہی ہے۔ اس کے بجائے، پروگرامر کے کردار کو AI کو ایک طاقتور ٹول کے طور پر شامل کرنے کے لیے تیار کیا جارہا ہے۔ پروگرامرز درج ذیل کے لیے ذمہ دار ہوں گے:

• AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز کو ڈیزائن کرنا: پروگرامرز ایسی ایپلی کیشن تعمیر کریں گے جو صحت کی دیکھ بھال سے لے کر فنانس سے لے کر تعلیم تک مختلف ڈومینز میں پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے AI ماڈلز سے فائدہ اٹھاتی ہیں۔
• AI کو موجودہ نظاموں میں ضم کرنا: پروگرامرز کارکردگی، کارکردگی اور صارف کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے AI صلاحیتوں کو موجودہ سافٹ ویئر نظاموں میں ضم کریں گے۔
• AI ماڈلز کو اپنی مرضی کے مطابق بنانا: پروگرامرز اپنے پروجیکٹس کی مخصوص ضروریات کو پورا کرنے کے لیے پہلے سے تربیت یافتہ AI ماڈلز کو فائن ٹیون کریں گے۔ اس میں صحیح ماڈل کا انتخاب کرنا، ڈیٹا تیار کرنا، اور مطلوبہ نتائج حاصل کرنے کے لیے ماڈل کو تربیت دینا شامل ہے۔
• نئے AI الگورتھم تیار کرنا: جب کہ کچھ پروگرامرز موجودہ AI ماڈلز استعمال کرنے پر توجہ مرکوز کریں گے، دیگر نئے AI الگورتھم اور تکنیکیں تیار کرنے میں شامل ہوں گے۔ اس کے لیے ریاضی، شماریات اور کمپیوٹر سائنس کی گہری سمجھ درکار ہے۔
• AI کے اخلاقی استعمال کو یقینی بنانا: پروگرامرز یہ یقینی بنانے میں ایک اہم کردار ادا کریں گے کہ AI نظاموں کو اخلاقی اور ذمہ داری کے ساتھ تیار اور استعمال کیا جائے۔ اس میں تعصب، رازداری اور تحفظ جیسے مسائل کو حل کرنا شامل ہے۔

تیار کرنے کے لیے مخصوص مہارتیں

اس تیار ہوتے ہوئے منظر نامے میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے لیے، خواہشمند پروگرامرز کو درج ذیل مہارتیں تیار کرنے پر توجہ مرکوز کرنی چاہیے:

• Python پروگرامنگ: Python استعمال میں آسانی، وسیع لائبریریوں اور بڑے کمیونٹی سپورٹ کی وجہ سے AI ڈویلپمنٹ کے لیے سب سے مقبول پروگرامنگ لینگویج ہے۔
• مشین لرننگ: مشین لرننگ AI کا ذیلی سیٹ ہے جو ایسے الگورتھم تیار کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو واضح طور پر پروگرام کیے بغیر ڈیٹا سے سیکھ سکتے ہیں۔ AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز بنانے کے لیے مشین لرننگ کی تکنیکوں کا علم ضروری ہے۔
• ڈیپ لرننگ: ڈیپ لرننگ مشین لرننگ کی ایک قسم ہے جو ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے متعدد تہوں کے ساتھ مصنوعی نیورل نیٹ ورکس استعمال کرتی ہے۔ ڈیپ لرننگ خاص طور پر تصویری شناخت(image recognition)، قدرتی زبان کی پروسیسنگ(natural language processing)، اور اسپیچ ریکگنیشن(speech recognition) جیسے کاموں کے لیے مؤثر ہے۔
• قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP): NLP AI کا ایک شعبہ ہے جو کمپیوٹروں کو انسانی زبان کو سمجھنے اور پروسیس کرنے کے قابل بنانے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ چیٹ بوٹس، زبان کے ترجمے کے ٹولز اور دیگر زبانی ایپلی کیشنز بنانے کے لیے NLP کی مہارتیں قابل قدر ہیں۔
• ڈیٹا سائنس: ڈیٹا سائنس میں بامعنی بصیرتیں نکالنے کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرنا، صفائی کرنا، اس کا تجزیہ کرنا اور اس کی تشریح کرنا شامل ہے۔ AI ماڈلز کے لیے ڈیٹا تیار کرنے اور ان کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ڈیٹا سائنس کی مہارتیں ضروری ہیں۔
• کلاؤڈ کمپیوٹنگ: کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارم AI ایپلی کیشنز تیار کرنے، تعینات کرنے اور اسکیل کرنے کے لیے درکار انفراسٹرکچر اور خدمات فراہم کرتے ہیں۔ Amazon Web Services (AWS)، Microsoft Azure، اور Google Cloud Platform (GCP) جیسے کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارمز سے واقفیت بہت زیادہ قابل قدر ہے۔

جوہر میں، حسبیس ایک ایسے مستقبل کا خاکہ پیش کر رہے ہیں جہاں انسان اور AI قریبی تعاون کرتے ہیں، پروگرامرز سب سے آگے ہوتے ہیں، پیچیدہ مسائل کو حل کرنے اور نئی امکانات پیدا کرنے کے لیے ٹیکنالوجی کی رہنمائی اور تشکیل کرتے ہیں۔ اس کے لیے ایک زیادہ اسٹریٹجک اور باہمی تعاون پر مبنی کردار کی طرف توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہے، جہاں پروگرامنگ کی مہارت کو AI ٹولز کے ذہین استعمال سے تقویت ملتی ہے۔ مستقبل پروگرامرز کو تبدیل کرنے کے بارے میں نہیں ہے بلکہ AI کے ذریعے پیداواری صلاحیت اور جدت کی نئی بلندیوں کو حاصل کرنے کے لیے بااختیار بنانے کے بارے میں ہے۔