مصنوعی ذہانت (Artificial intelligence) سالوں سے زیادہ تر متن کے دائرے میں بات چیت اور کام کرتی رہی ہے۔ زبان کے ماڈلز نے انسانی زبان پر کارروائی کرنے، تخلیق کرنے اور سمجھنے کی اپنی صلاحیت سے حیران کر دیا ہے، جس سے ہم معلومات اور ٹیکنالوجی کے ساتھ تعامل کے طریقے میں انقلاب برپا ہوا ہے۔ پھر بھی، جس دنیا میں ہم رہتے ہیں وہ محض متنی نہیں ہے؛ یہ بصری محرکات کا ایک بھرپور تانا بانا ہے۔ حقیقت کے اس بنیادی پہلو کو تسلیم کرتے ہوئے، AI کی ترقی کی سرحد تیزی سے ایسے نظاموں کی طرف بڑھ رہی ہے جو نہ صرف پڑھ سکتے ہیں بلکہ اپنے ارد گرد کی بصری دنیا کو دیکھ اور تشریح بھی کر سکتے ہیں۔ اس ابھرتے ہوئے منظر نامے میں مضبوطی سے قدم رکھتے ہوئے، چینی ٹیکنالوجی کمپنی Alibaba نے ایک دلچسپ نئی پیشرفت متعارف کرائی ہے: QVQ-Max، ایک AI سسٹم جو بصری استدلال (visual reasoning) کی صلاحیت کے ساتھ انجنیئر کیا گیا ہے۔ یہ AI کی جانب ایک اہم پیش رفت ہے جو معلومات کے ساتھ بالکل اسی طرح تعامل کرتا ہے جیسے انسان کرتے ہیں – بصارت کو فہم اور سوچ کے ساتھ مربوط کر کے۔
متن سے آگے: بصری استدلال کے جوہر کو سمجھنا
مصنوعی ذہانت میں بصری استدلال کا تصور خالصتاً متن پر مبنی پروسیسنگ سے انحراف کی نشاندہی کرتا ہے۔ روایتی بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) تحریری یا بولی جانے والی زبان سے متعلق کاموں میں مہارت رکھتے ہیں – مضامین کا خلاصہ کرنا، زبانوں کا ترجمہ کرنا، ای میلز تحریر کرنا، یا یہاں تک کہ کوڈ لکھنا۔ تاہم، انہیں کوئی تصویر، خاکہ، یا ویڈیو کلپ پیش کریں، اور ان کی سمجھ ایک دیوار سے ٹکرا جاتی ہے جب تک کہ انہیں خاص طور پر ملٹی موڈل ان پٹ کے لیے تربیت نہ دی گئی ہو۔ اگر وہ بنیادی کمپیوٹر وژن سے لیس ہوں تو وہ کسی تصویر میں اشیاء کی شناخت کر سکتے ہیں، لیکن وہ اکثر سیاق و سباق، عناصر کے درمیان تعلقات، یا بصری طور پر پہنچائے جانے والے بنیادی معنی کو سمجھنے میں جدوجہد کرتے ہیں۔
بصری استدلال کا مقصد اس اہم خلا کو پُر کرنا ہے۔ اس میں AI کو نہ صرف ‘دیکھنے’ (تصویر کی شناخت) کی صلاحیت سے لیس کرنا شامل ہے بلکہ مقامی تعلقات کو سمجھنا، اعمال کا اندازہ لگانا، سیاق و سباق کا استنباط کرنا، اور بصری ان پٹ کی بنیاد پر منطقی کٹوتیاں کرنا بھی شامل ہے۔ ایک ایسے AI کا تصور کریں جو تصویر میں صرف ‘بلی’ اور ‘چٹائی’ کی شناخت نہیں کرتا بلکہ ‘بلی چٹائی پر ہے’ کے تصور کو سمجھتا ہے۔ اسے مزید بڑھائیں: ایک AI جو اجزاء اور کھانا پکانے کے مراحل کو ظاہر کرنے والی تصاویر کے سلسلے کو دیکھ سکتا ہے اور پھر مربوط ہدایات تیار کر سکتا ہے، یا ممکنہ دباؤ کے نکات کی نشاندہی کرنے کے لیے ایک پیچیدہ انجینئرنگ ڈایاگرام کا تجزیہ کر سکتا ہے۔
یہ صلاحیت AI کو ذہانت کی زیادہ جامع شکل کے قریب لاتی ہے، جو انسانی ادراک کی زیادہ قریب سے عکاسی کرتی ہے۔ ہم مسلسل بصری معلومات پر کارروائی کرتے ہیں، اسے اپنے علم اور استدلال کی صلاحیتوں کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے مربوط کرتے ہیں تاکہ دنیا میں گھوم پھر سکیں، مسائل حل کر سکیں، اور مؤثر طریقے سے بات چیت کر سکیں۔ مضبوط بصری استدلال سے مالا مال AI معلومات کے بہت وسیع میدان عمل کے ساتھ مشغول ہو سکتا ہے، مدد، تجزیہ، اور تعامل کے نئے امکانات کو کھول سکتا ہے جو پہلے سائنس فکشن تک محدود تھے۔ یہ ایک ایسے AI کے درمیان فرق کی نمائندگی کرتا ہے جو نقشے کی لیجنڈ پڑھ سکتا ہے اور ایک ایسے AI کے درمیان جو بصری نشانات کی بنیاد پر ہدایات فراہم کرنے کے لیے خود نقشے کی تشریح کر سکتا ہے۔ Alibaba کا QVQ-Max خود کو اس نفیس ڈومین میں ایک مدمقابل کے طور پر پیش کرتا ہے، ایسی صلاحیتوں کا دعویٰ کرتا ہے جو بصری ڈیٹا سے متحرک ہونے والےحقیقی فہم اور سوچ کے عمل تک پھیلی ہوئی ہیں۔
QVQ-Max کا تعارف: Alibaba کی AI بصارت اور سوچ میں پیش قدمی
Alibaba QVQ-Max کو محض ایک تصویر پہچاننے والے کے طور پر نہیں بلکہ ایک نفیس بصری استدلال ماڈل کے طور پر پیش کرتا ہے۔ بنیادی دعویٰ یہ ہے کہ یہ AI بوٹ سادہ آبجیکٹ کا پتہ لگانے سے بالاتر ہے۔ یہ تصاویر اور ویڈیو مواد سے حاصل کردہ معلومات کے ساتھ فعال طور پر تجزیہ اور استدلال کرتا ہے۔ Alibaba تجویز کرتا ہے کہ QVQ-Max کو مؤثر طریقے سے دیکھنے، سمجھنے، اور سوچنے کے لیے انجنیئر کیا گیا ہے جو اسے پیش کیے گئے بصری عناصر کے بارے میں ہے، اس طرح تجریدی، متن پر مبنی AI پروسیسنگ اور ٹھوس، بصری معلومات کے درمیان تقسیم کو کم کیا جا سکتا ہے جو حقیقی دنیا کے زیادہ تر ڈیٹا کو تشکیل دیتی ہے۔
اس کے پیچھے میکانکس میں پیچیدہ بصری مناظر کو پارس کرنے اور کلیدی عناصر اور ان کے باہمی تعلقات کی شناخت میں جدید صلاحیتیں شامل ہیں۔ یہ صرف اشیاء کو لیبل کرنے کے بارے میں نہیں ہے بلکہ بصری ان پٹ کے اندر بیانیہ یا ساخت کو سمجھنے کے بارے میں ہے۔ Alibaba ماڈل کی لچک کو اجاگر کرتا ہے، اس بنیادی بصری استدلال کی فیکلٹی سے پیدا ہونے والی ممکنہ ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج تجویز کرتا ہے۔ یہ ایپلی کیشنز متنوع شعبوں پر محیط ہیں، جو اس ٹیکنالوجی کی بنیادی نوعیت کی نشاندہی کرتی ہیں۔ بیان کردہ مثالوں میں مثال سازی کے ڈیزائن میں مدد کرنا شامل ہے، ممکنہ طور پر بصری طرزوں کو سمجھ کر یا تصویری اشارے کی بنیاد پر تصورات پیدا کر کے؛ ویڈیو اسکرپٹ جنریشن کو آسان بنانا، شاید بصری ترتیب یا مزاج کی تشریح کر کے؛ اور نفیس کردار ادا کرنے والے منظرناموں میں مشغول ہونا جہاں بصری سیاق و سباق کو شامل کیا جا سکتا ہے۔
QVQ-Max کا وعدہ اس کی صلاحیت میں مضمر ہے کہ وہ بصری ڈیٹا کو براہ راست مسئلہ حل کرنے اور کام کی انجام دہی میں ضم کر سکے۔ کام، تعلیم اور ذاتی زندگی میں متن اور ڈیٹا پر مبنی کاموں کے لیے روایتی AI چیٹ بوٹس کی مدد کو برقرار رکھتے ہوئے، اس کا بصری پہلو صلاحیت کی پرتیں شامل کرتا ہے۔ اس کا مقصد ان مسائل سے نمٹنا ہے جہاں بصری سیاق و سباق صرف ضمنی نہیں بلکہ ضروری ہے۔
عملی اطلاقات: جہاں بصری استدلال فرق پیدا کرتا ہے
کسی بھی تکنیکی ترقی کا حقیقی پیمانہ اس کی عملی افادیت میں مضمر ہے۔ ایک AI جو ‘دیکھ’ اور ‘استدلال’ کر سکتا ہے، ٹھوس فوائد میں کیسے ترجمہ ہوتا ہے؟ Alibaba کئی مجبور کرنے والے شعبوں کی تجویز کرتا ہے جہاں QVQ-Max کی بصری صلاحیت تبدیلی لا سکتی ہے۔
پیشہ ورانہ ورک فلوز کو بڑھانا
کام کی جگہ پر، بصری معلومات ہر جگہ موجود ہے۔ ممکنہ اثرات پر غور کریں:
- ڈیٹا ویژولائزیشن تجزیہ: صرف خام ڈیٹا ٹیبلز پر کارروائی کرنے کے بجائے، QVQ-Max ممکنہ طور پر چارٹس اور گراف کا براہ راست تجزیہ کر سکتا ہے، رجحانات، بے ضابطگیوں، یا بصری طور پر پیش کیے گئے کلیدی نکات کی نشاندہی کر سکتا ہے۔ یہ رپورٹ تجزیہ اور کاروباری ذہانت کے کاموں کو ڈرامائی طور پر تیز کر سکتا ہے۔
- تکنیکی ڈایاگرام کی تشریح: انجینئرز، آرکیٹیکٹس، اور ٹیکنیشنز اکثر پیچیدہ ڈایاگرام، بلیو پرنٹس، یا اسکیمیٹکس پر انحصار کرتے ہیں۔ ایک بصری استدلال AI ان دستاویزات کی تشریح میں مدد کر سکتا ہے، شاید اجزاء کی شناخت، کنکشنز کا سراغ لگانا، یا بصری نمونوں کی بنیاد پر ممکنہ ڈیزائن کی خامیوں کو جھنڈا لگانا۔
- ڈیزائن اور تخلیقی معاونت: گرافک ڈیزائنرز یا مصوروں کے لیے، ماڈل موڈ بورڈز یا انسپائریشن امیجز کا تجزیہ کر کے رنگ پیلیٹ، لے آؤٹ ڈھانچے، یا اسٹائلسٹک عناصر تجویز کر سکتا ہے۔ یہ ممکنہ طور پر بصری وضاحتوں یا موجودہ منظر کشی کی بنیاد پر ڈرافٹ عکاسی بھی تیار کر سکتا ہے، ایک نفیس تخلیقی پارٹنر کے طور پر کام کر سکتا ہے۔
- پریزنٹیشن جنریشن: تصور کریں کہ AI کو کسی پروجیکٹ سے متعلق تصاویر کا ایک سیٹ فیڈ کیا جا رہا ہے۔ یہ ممکنہ طور پر ایک پریزنٹیشن کی ساخت بنا سکتا ہے، متعلقہ کیپشن تیار کر سکتا ہے، اور بصری مستقل مزاجی کو یقینی بنا سکتا ہے، تخلیق کے عمل کو ہموار کر سکتا ہے۔
تعلیم اور سیکھنے میں انقلاب لانا
تعلیمی شعبہ AI سے نمایاں طور پر فائدہ اٹھانے کے لیے کھڑا ہے جو بصری معلومات کو سمجھتا ہے:
- STEM مسئلہ حل کرنا: ریاضی اور طبیعیات کے مسائل کے ساتھ آنے والے خاکوں کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت ایک اہم مثال ہے۔ QVQ-Max ممکنہ طور پر جیومیٹرک اشکال، فورس ڈایاگرام، یا سرکٹ اسکیمیٹکس کی تشریح کر سکتا ہے، بصری نمائندگی کو متنی مسئلے کی تفصیل کے ساتھ مربوط کر کے مرحلہ وار رہنمائی یا وضاحتیں پیش کر سکتا ہے۔ یہ ان تصورات کو سمجھنے کا راستہ فراہم کرتا ہے جو فطری طور پر بصری ہیں۔
- بصری مضامین کی ٹیوشن: حیاتیات (سیلولر ڈھانچے، اناٹومی)، کیمسٹری (مالیکیولر ماڈلز)، جغرافیہ (نقشے، ارضیاتی تشکیلات)، اور آرٹ ہسٹری جیسے مضامین بصری تفہیم پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں۔ ایک بصری استدلال AI ایک انٹرایکٹو ٹیوٹر کے طور پر کام کر سکتا ہے، تصاویر کی بنیاد پر تصورات کی وضاحت کر سکتا ہے، طلباء سے بصری شناخت پر سوالات پوچھ سکتا ہے، یا تاریخی فن پاروں کے لیے سیاق و سباق فراہم کر سکتا ہے۔
- انٹرایکٹو لرننگ میٹریلز: تعلیمی مواد کے تخلیق کار ایسی ٹیکنالوجی کا فائدہ اٹھا کر زیادہ متحرک اور جوابدہ لرننگ ماڈیولز بنا سکتے ہیں جہاں طلباء بصری عناصر کے ساتھ تعامل کرتے ہیں، اور AI بصری کی اپنی سمجھ کی بنیاد پر فیڈ بیک فراہم کرتا ہے۔
ذاتی زندگی اور مشاغل کو آسان بنانا
کام اور مطالعہ سے ہٹ کر، بصری استدلال AI روزمرہ کے کاموں اور تفریح کے لیے دلچسپ امکانات پیش کرتا ہے:
- کھانا پکانے کی رہنمائی: ترکیب کی تصاویر کی بنیاد پر صارف کو کھانا پکانے میں رہنمائی کرنے کی مثال اس کو اجاگر کرتی ہے۔ AI صرف اقدامات نہیں پڑھے گا؛ یہ ممکنہ طور پر صارف کی پیشرفت کی تصاویر کا تجزیہ کر سکتا ہے، ان کا موازنہ ترکیب کی تصاویر میں متوقع نتائج سے کر سکتا ہے، اور اصلاحی مشورہ پیش کر سکتا ہے (“ایسا لگتا ہے کہ آپ کی چٹنی کو اس تصویر کے مقابلے میں زیادہ گاڑھا ہونے کی ضرورت ہے”)۔
- DIY اور مرمت میں مدد: فرنیچر جمع کرنے یا کسی آلے کو ٹھیک کرنے میں پھنس گئے ہیں؟ اپنے کیمرے کو مسئلے والے علاقے یا ہدایات دستی کے ڈایاگرام کی طرف اشارہ کرنے سے AI کو بصری طور پر پرزوں کی شناخت کرنے، اسمبلی کے مرحلے کو سمجھنے، اور ھدف شدہ رہنمائی فراہم کرنے کی اجازت مل سکتی ہے۔
- فطرت کی شناخت: تصاویر سے پودوں، کیڑوں، یا پرندوں کی شناخت زیادہ نفیس ہو سکتی ہے، AI ممکنہ طور پر نہ صرف شناخت بلکہ بصری سیاق و سباق کی بنیاد پر تفصیلی معلومات فراہم کرتا ہے (مثلاً، ایک پودے کی شناخت کرنا اور تصویر میں نظر آنے والی بیماری کی علامات کو نوٹ کرنا)۔
- بہتر کردار ادا کرنا: کردار ادا کرنے والے کھیلوں میں بصری عناصر کو ضم کرنے سے کہیں زیادہ عمیق تجربات پیدا ہو سکتے ہیں۔ AI مناظر یا کرداروں کی نمائندگی کرنے والی تصاویر پر ردعمل ظاہر کر سکتا ہے، انہیں متحرک طور پر بیانیہ میں بُن سکتا ہے۔
آگے کا راستہ: QVQ-Max کی صلاحیتوں کو بہتر بنانا اور بڑھانا
Alibaba آسانی سے تسلیم کرتا ہے کہ QVQ-Max، اپنی موجودہ شکل میں، بصری استدلال AI کے لیے ان کے وژن کی محض ابتدائی تکرار کی نمائندگی کرتا ہے۔ انہوں نے مستقبل میں اضافہ کے لیے ایک واضح روڈ میپ وضع کیا ہے، جس میں ماڈل کی نفاست اور افادیت کو بلند کرنے کے لیے تین کلیدی شعبوں پر توجہ مرکوز کی گئی ہے۔
1. تصویر کی شناخت کی درستگی کو بڑھانا: بصری استدلال کی بنیاد درست ادراک ہے۔ Alibaba QVQ-Max کی اس صلاحیت کو بہتر بنانے کا ارادہ رکھتا ہے کہ وہ جو کچھ ‘دیکھتا’ ہے اس کی صحیح تشریح کرے۔ اس میں گراؤنڈنگ تکنیک (grounding techniques) کا استعمال شامل ہے۔ AI میں، گراؤنڈنگ عام طور پر تجریدی علامتوں یا زبان کی نمائندگیوں (جیسے ماڈل کے ذریعہ تیار کردہ متن) کو ٹھوس، حقیقی دنیا کے حوالہ جات سے جوڑنے سے مراد ہے – اس معاملے میں، تصویر کے اندر مخصوص تفصیلات۔ اپنے بصری مشاہدات کو اصل تصویری ڈیٹا کے خلاف زیادہ سختی سے توثیق کر کے، مقصد غلطیوں، غلط تشریحات، اور AI ‘ہیلو سینیشنز’ کو کم کرنا ہے جو جنریٹوماڈلز کو متاثر کر سکتے ہیں۔ اعلی مخلص بصری تفہیم کا یہ حصول قابل اعتماد استدلال کے لیے اہم ہے۔
2. پیچیدگی اور تعامل سے نمٹنا: دوسرا بڑا زور ماڈل کو زیادہ پیچیدہ کاموں کو سنبھالنے کے قابل بنانا ہے جو متعدد مراحل پر سامنے آتے ہیں یا پیچیدہ مسئلہ حل کرنے والے منظرناموں میں شامل ہوتے ہیں۔ یہ خواہش غیر فعال تجزیہ سے آگے بڑھ کر فعال تعامل تک پھیلی ہوئی ہے۔ ذکر کردہ مقصد – AI کو فون اور کمپیوٹر چلانے اور یہاں تک کہ گیمز کھیلنے کے قابل بنانا – خاص طور پر قابل ذکر ہے۔ اس کا مطلب AI ایجنٹوں کی طرف ایک ارتقاء ہے جو گرافیکل یوزر انٹرفیس (GUIs) کو سمجھنے، متحرک بصری فیڈ بیک (جیسے گیم کے ماحول میں) کی تشریح کرنے، اور بصری ان پٹ کی بنیاد پر اعمال کی ترتیب کو انجام دینے کے قابل ہیں۔ یہاں کامیابی زیادہ خود مختار اور قابل AI معاونین کی طرف ایک اہم چھلانگ کی نمائندگی کرے گی جو بصری طور پر ڈیجیٹل دنیا کے ساتھ تعامل کر سکتے ہیں، بالکل اسی طرح جیسے انسان کرتے ہیں۔
3. متن سے آگے طریقوں کو بڑھانا: آخر میں، Alibaba QVQ-Max کو اس کی پیداوار اور ممکنہ طور پر ان پٹ ریفائنمنٹ کے لیے بنیادی طور پر متن پر مبنی تعاملات پر اس کے موجودہ انحصار سے آگے بڑھانے کا ارادہ رکھتا ہے۔ روڈ میپ میں ٹول کی توثیق (tool verification) اور بصری تخلیق (visual generation) شامل ہیں۔ ٹول کی توثیق کا مطلب یہ ہو سکتا ہے کہ AI بصری طور پر اس بات کی تصدیق کرے کہ کسی بیرونی سافٹ ویئر ٹول یا API سے درخواست کردہ کارروائی اسکرین کی تبدیلیوں یا آؤٹ پٹ امیجز کا تجزیہ کر کے کامیابی سے مکمل ہو گئی ہے۔ بصری تخلیق ایک حقیقی ملٹی موڈل ان پٹ/آؤٹ پٹ سسٹم کی طرف بڑھنے کا مشورہ دیتی ہے جہاں AI نہ صرف تصاویر کو سمجھ سکتا ہے بلکہ اپنے استدلال اور جاری تعامل کی بنیاد پر نیا بصری مواد بھی بنا سکتا ہے۔ اس میں ڈایاگرام بنانا، ہدایات کی بنیاد پر تصاویر میں ترمیم کرنا، یا اس کے استدلال کے عمل کی بصری نمائندگی بنانا شامل ہو سکتا ہے۔
یہ آگے دیکھنے والا ایجنڈا بصری استدلال AI کے لیے تصور کردہ طویل مدتی صلاحیت کو واضح کرتا ہے – ایسے نظام جو نہ صرف ادراک کرنے والے اور سوچنے والے ہیں بلکہ بصری طور پر بھرپور ماحول میں تیزی سے انٹرایکٹو اور پیچیدہ، کثیر مرحلہ کارروائیوں کے قابل بھی ہیں۔
بصری ذہن تک رسائی: QVQ-Max کے ساتھ مشغول ہونا
ان لوگوں کے لیے جو اس نئے بصری استدلال ماڈل کی صلاحیتوں کو خود دریافت کرنے کے خواہشمند ہیں، Alibaba نے QVQ-Max کو اپنے موجودہ AI چیٹ انٹرفیس کے ذریعے قابل رسائی بنایا ہے۔ صارفین chat.qwen.ai پلیٹ فارم پر جا سکتے ہیں۔ انٹرفیس کے اندر، عام طور پر اوپر بائیں کونے میں واقع، مختلف AI ماڈلز کو منتخب کرنے کے لیے ایک ڈراپ ڈاؤن مینو ہوتا ہے۔ ‘Expand more models’ کے آپشن کو منتخب کر کے، صارفین QVQ-Max کو تلاش اور منتخب کر سکتے ہیں۔ ایک بار جب ماڈل فعال ہو جاتا ہے، تو تعامل معیاری چیٹ باکس کے ذریعے آگے بڑھتا ہے، جس میں بصری مواد – تصاویر یا ممکنہ طور پر ویڈیو کلپس – کو منسلک کرنے کا اہم اضافہ ہوتا ہے تاکہ اس کی منفرد استدلال کی صلاحیتوں کو کھولا جا سکے۔ مختلف بصری ان پٹس کے ساتھ تجربہ کرنا اس پہلی نسل کے بصری استدلال ٹول کے عملی دائرہ کار اور حدود کو سمجھنے کی کلید ہے۔