گوگل کا سائن گیما: اشاروں کی زبان کے لیے نیا اے آئی ماڈل

گوگل نے حال ہی میں سائن جیما (SignGemma) متعارف کرایا ہے، جو کہ اشاروں کی زبان (Sign Language) کے ترجمے کے لیے ایک جدید ترین مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence) کا ماڈل ہے۔ گوگل I/O 2025 کانفرنس میں اعلان کردہ سائن جیما کا مقصد اشاروں کی زبان کو حقیقی وقت میں زبانی متن میں ترجمہ کرنا ہے، جو کہ زیادہ ہموار تعامل کو آسان بناتا ہے۔ یہ اقدام سماجی بھلائی کے لیے مصنوعی ذہانت کو بروئے کار لانے کے لیے گوگل کے عزم کو اجاگر کرتا ہے، خاص طور پر سماعت سے محروم افراد (Deaf) اور کم سننے والوں کی کمیونٹی کے لیے۔ یہ ماڈل آن ڈیوائس فعالیت کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو کہ اے آئی ایپلی کیشنز میں زیادہ سے زیادہ رسائی اور ردعمل کی طرف ایک قدم ہے۔

سائن گیما کا ڈھانچہ: ایک اوپن سورس نقطہ نظر

سائن گیما کو گوگل کے اوپن سورس جیما فیملی (Gemma family) کے حصے کے طور پر بنایا گیا ہے، جو کہ ہلکے پھلکے ماڈلز کا ایک مجموعہ ہے جو افادیت اور پورٹیبلٹی کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ یہ اوپن سورس نقطہ نظر بہت اہم ہے کیونکہ یہ کمیونٹی کے تعاون کی اجازت دیتا ہے، جس سے ڈویلپرز اور محققین ماڈل کی بہتری اور مختلف سیاق و سباق کے لیے موافقت میں اپنا حصہ ڈال سکتے ہیں۔ جیما فیملی کے پیچھے بنیادی خیال اے آئی کو قابل رسائی اور موافق بنانا ہے، اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ اسے وسیع پیمانے پر آلات پر مؤثر طریقے سے تعینات کیا جا سکے، یہاں تک کہ محدود کمپیوٹیشنل وسائل والے آلات پر بھی۔ سائن جیما کا مقصد کثیر لسانی ہونا ہے، جو اسے اشاروں کی مختلف زبانوں اور بولی جانے والی زبانوں کو سپورٹ کرنے کے قابل بناتا ہے۔

امریکن سائن لینگویج (ASL) کی حمایت

جبکہ سائن جیما کو کثیر لسانی ہونے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، یہ فی الحال امریکن سائن لینگویج (ASL) کو انگریزی میں ترجمہ کرنے میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ یہ مہارت ایک تزویراتی نقطہ آغاز ہے، جو ASL کے لیے دستیاب اہم وسائل اور ڈیٹا سیٹس سے فائدہ اٹھاتا ہے۔ تاہم، گوگل کا وژن ASL سے آگے بڑھتا ہے، جس میں مستقبل میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دیگر اشاروں کی زبانوں تک بڑھانے کے منصوبے شامل ہیں۔ یہ توسیع کافی ڈیٹا اکٹھا کرنے اور ماڈل کے الگورتھم کو بہتر بنانے پر منحصر ہے تاکہ مختلف سائن لینگویجز کی باریکیوں کی درست تشریح کی جا سکے۔

صارف کے تاثرات اور عوامی دستیابی

فی الحال اپنے ابتدائی جانچ کے مرحلے میں، سائن جیما کو 2025 کے آخر تک عوامی سطح پر دستیاب کرنے کا منصوبہ ہے۔ گوگل نے ممکنہ صارفین، بشمول سماعت سے محروم افراد اور کم سننے والوں کی کمیونٹی کے ممبران سے فعال طور پر رائے طلب کی ہے، تاکہ ماڈل کو بہتر بنایا جا سکے اور اس بات کو یقینی بنایا جا سکے کہ یہ ان کی ضروریات کو پورا کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر صارف پر مبنی ڈیزائن کی اہمیت پر زور دیتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ٹیکنالوجی نہ صرف فعال ہو بلکہ اپنے صارفین کے ثقافتی اور لسانی تناظر کے لیے بھی حساس ہو۔ ایک دلچسپی فارم ان لوگوں کے لیے بنایا گیا ہے جو جانچ اور تاثرات کے عمل میں حصہ لینا چاہتے ہیں، جو شمولیت اور تعاون کے لیے گوگل کے عزم کو ظاہر کرتا ہے۔

سائن جیما کی ممکنہ اہمیت

گوگل نے مختلف چینلز کے ذریعے سائن جیما کی جامع ٹیکنالوجی کو نمایاں طور پر آگے بڑھانے کی صلاحیت پر زور دیا ہے، بشمول X (سابقہ ٹویٹر) پر شیئر کیے گئے ماڈل کا ایک مظاہرہ۔ یہ ماڈل کی صلاحیتوں کو ظاہر کرتا ہے اور مواصلات کی رسائی پر اس کے ممکنہ اثرات کو واضح کرتا ہے۔ ڈیمو مستقبل کی ایک جھلک فراہم کرتا ہے، جہاں ریئل ٹائم اشاروں کی زبان کا ترجمہ عام ہو سکتا ہے، مواصلات کی رکاوٹوں کو دور کرتا ہے اور افراد کے درمیان زیادہ سے زیادہ افہام و تفہیم کو فروغ دیتا ہے۔

سائن جیما پر ماہرین کی رائے

گوگل ڈیپ مائنڈ میں جیما پروڈکٹ مینیجر گس مارٹنز نے سائن جیما کو "اب تک کا سب سے زیادہ قابل اشاروں کی زبان کو سمجھنے والا ماڈل" قرار دیتے ہوئے اس کی اعلیٰ صلاحیتوں اور جدت طرازی کی صلاحیت کو اجاگر کیا ہے۔ مارٹنز نے تعاون کی اہمیت پر زور دیتے ہوئے ڈویلپرز اور سماعت سے محروم افراد اور کم سننے والوں کی کمیونٹی کے ممبران کی ماڈل کی ترقی اور توسیع میں حصہ لینے کی حوصلہ افزائی کی۔ یہ عمل کی دعوت سائن جیما کو چلانے والے اوپن سورس اخلاقیات کو اجاگر کرتی ہے، جو اس کے مستقبل کو تشکیل دینے کے لیے مختلف نقطہ نظر اور مہارت کو مدعو کرتی ہے۔

ڈیولپر کمیونٹی کی شمولیت

گوگل I/O کانفرنس میں ڈیولپر کلیدی خطبہ کے دوران، مارٹنز نے واضح طور پر ڈویلپرز اور سماعت سے محروم افراد اور کم سننے والوں کی کمیونٹی کے ممبران کو سائن جیما فاؤنڈیشن ماڈل پر تعمیر کرنے کی ترغیب دی۔ یہ حوصلہ افزائی ضروری ہے، جو ماڈل کی ترقی کے لیے ملکیت اور مشترکہ ذمہ داری کے احساس کو فروغ دیتی ہے۔ ڈیولپر کمیونٹی کو شامل کر کے، گوگل سائن جیما کے لیے نئی ایپلیکیشنز اور فعالیتوں کو کھولنے کی امید رکھتا ہے، اس کے ممکنہ اثرات اور رسائی کو بڑھاتا ہے۔

اشاروں کی زبان میں اے آئی کے ماہرین کے نقطہ نظر

سائن ایپسے (Signapse) کی سی ای او سیلی چاک جو کہ برطانیہ میں قائم اشاروں کی زبان کی اے آئی کمپنی ہے، نے سائن جیما کی ترقی کی تعریف کی لیکن سماعت سے محروم افراد کی کمیونٹی کی شمولیت کی سب سے زیادہ اہمیت پر زور دیا۔ چاک نے اس بات کو یقینی بنانے کی ضرورت پر زور دیا کہ سماعت سے محروم افراد کی کمیونٹی کے لیے تیار کی گئی ٹیکنالوجی ان کے تعاون سے تیار کی جائے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ یہ ان کی لسانی اور ثقافتی ضروریات کی درست عکاسی کرتی ہے۔ یہ نقطہ نظر ان اخلاقی تحفظات کو اجاگر کرتا ہے جو اے آئی ٹیکنالوجیز کی ترقی کی رہنمائی کرتے ہیں، خاص طور پر وہ جو پسماندہ کمیونٹیز کو متاثر کرتے ہیں۔

اشاروں کی زبان میں اے آئی جدت کی تیز رفتار رفتار

چاک نے نوٹ کیا کہ اشاروں کی زبان میں اے آئی کی ترقی تیز ہو رہی ہے، جس میں "تقریباً روزانہ کی بنیاد پر دلچسپ پیش رفت ہو رہی ہے۔" یہ شعبے کی متحرک نوعیت کو اجاگر کرتا ہے، جو مشین لرننگ، قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور کمپیوٹر ویژن میں ترقی سے چلتا ہے۔ جدت کی تیز رفتار رفتار مواقع اور چیلنجز دونوں پیش کرتی ہے، جس میں مسلسل موافقت اور تکنیکی ترقی میں سب سے آگے رہنے کے عزم کی ضرورت ہوتی ہے۔

سائن جیما کے تکنیکی پہلوؤں میں گہری غوطہ

سائن جیما کی تکنیکی بنیاد کئی اہم اجزاء پر مشتمل ہے۔ ماڈل آرکیٹیکچر میں ممکنہ طور پر ٹرانسفارمر پر مبنی نیورل نیٹ ورک شامل ہے، جو کہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے بہت سے کاموں کے لیے معیار بن گیا ہے۔ ٹرانسفارمرز ترتیب وار ڈیٹا میں طویل فاصلے کے انحصار کو حاصل کرنے میں عمدہ کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں، جو انہیں اشاروں کی زبان کے ترجمے کے لیے موزوں بناتا ہے، جہاں ایک اشارے کے معنی پہلے اور بعد کے اشاروں سے متاثر ہو سکتے ہیں۔ ماڈل کو اشاروں کی زبان کی ویڈیوز کے ایک بڑے ڈیٹا سیٹ پر تربیت دی جاتی ہے جو متعلقہ بولی جانے والی زبان کی نقلوں کے ساتھ جوڑا جاتا ہے۔ اس ڈیٹا سیٹ کو احتیاط سے تیار کیا گیا ہے تاکہ تنوع اور درستگی کو یقینی بنایا جا سکے، جو سماعت سے محروم افراد کی کمیونٹی میں موجود اشاروں کے انداز اور لسانی تغیرات کی وسیع رینج کی عکاسی کرتا ہے۔

سائن جیما کی آن ڈیوائس صلاحیت ماڈل کمپریشن اور آپٹیمائزیشن تکنیک کے ذریعے حاصل کی جاتی ہے۔ یہ تکنیک درستگی کو قربان کیے بغیر ماڈل کے سائز اور کمپیوٹیشنل ضروریات کو کم کرتی ہیں۔ یہ اسمارٹ فونز اور ٹیبلٹس جیسے وسائل کی پابندی والے آلات پر ریئل ٹائم ترجمہ کو فعال کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔ سائن جیما کی اوپن سورس نوعیت کمیونٹی کی طرف سے مزید اصلاحی کوششوں کی سہولت فراہم کرتی ہے، ممکنہ طور پر ماڈل کے اور بھی زیادہ موثر ورژنز کی طرف لے جاتی ہے۔

اشاروں کی زبان کے لیے اے آئی میں اخلاقی تحفظات

اشاروں کی زبان کے لیے اے آئی ماڈلز کی ترقی کئی اہم اخلاقی تحفظات کو جنم دیتی ہے۔ ایک تشویش تربیت کے ڈیٹا میں تعصب کا امکان ہے جو موجودہ سماجی عدم مساوات کو برقرار رکھتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر ڈیٹا سیٹ میں بنیادی طور پر کسی ایک اشاروں کے انداز یا بولی کی مثالیں موجود ہیں، تو ماڈل دیگر تغیرات پر ناقص کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے۔ تربیت کے ڈیٹا کا احتیاط سے تجزیہ کرنا اور موجود کسی بھی تعصب کو کم کرنا بہت ضروری ہے۔

ایک اور اخلاقی غور انسانی مترجمین کے کردار پر اے آئی ترجمے کا اثر ہے۔ جبکہ اے آئی ترجمہ مواصلات کو آسان بنانے کے لیے ایک قیمتی آلہ ہو سکتا ہے، لیکن اسے انسانی مفسرین کے متبادل کے طور پر نہیں دیکھا جانا چاہیے، جو ثقافتی تناظر اور باریک بینی سے آگاہی فراہم کرتے ہیں جس کی مشینیں نقل نہیں کر سکتیں۔ اس بات کو یقینی بنانا ضروری ہے کہ اے آئی ترجمہ ذمہ داری اور اخلاقی طور پر استعمال کیا جائے، انسانی مفسرین کو بے گھر کرنے کے بجائے ان کی تکمیل کی جائے۔

اشاروں کی زبان میں اے آئی کا مستقبل: چیلنجز اور مواقع

اشاروں کی زبان میں اے آئی کے مستقبل میں بے پناہ صلاحیتیں موجود ہیں۔ جیسے جیسے سائن جیما جیسے ماڈلز میں بہتری آتی رہے گی، وہ سماعت سے محروم افراد اور کم سننے والوں کی کمیونٹی کے لیے مواصلات کی رسائی میں انقلاب برپا کر سکتے ہیں۔ زیادہ نفیس ماڈلز کی ترقی جو متعدد اشاروں کی زبانوں، اشاروں کے مختلف انداز اور حقیقی دنیا کے منظرناموں کو سنبھال سکتے ہیں، توجہ کا ایک اہم مرکز ہے۔

اہم چیلنجوں میں سے ایک اعلیٰ معیار کے تربیتی ڈیٹا کی کمی ہے۔ اشاروں کی زبان کے ڈیٹاسیٹ اکثر بولی جانے والی زبانوں کے ڈیٹاسیٹ کے مقابلے میں چھوٹے اور کم متنوع ہوتے ہیں۔ اس چیلنج سے نمٹنے کے لیے اشاروں کی زبان کا مزید ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تشریح کرنے کے لیے باہمی تعاون کی کوششوں کی ضرورت ہے، جس میں سماعت سے محروم افراد کی کمیونٹی کے ممبران کو شامل کیا جائے۔

ایک اور چیلنج اشاروں کی زبان کی نمائندگی میں زیادہ معیاری کاری کی ضرورت ہے۔ مختلف اشاروں کی زبانوں میں مختلف گرائمر کی ساخت اور اشاروں کے کنونشن ہوتے ہیں۔ معیاری نمائندگیوں کو تیار کرنا جنہیں اے آئی ماڈلز کے ذریعے آسانی سے پروسیس کیا جا سکے، زیادہ ورسٹائل اور مضبوط ترجمے کے نظام کی ترقی کو آسان بنا سکتا ہے۔

ان چیلنجوں کے باوجود، اشاروں کی زبان میں اے آئی کا شعبہ تیزی سے ترقی کر رہا ہے، جو محققین، ڈویلپرز اور سماعت سے محروم افراد کی کمیونٹی کے ممبران کی لگن اور تخلیقی صلاحیتوں سے چلتا ہے۔ جیسے جیسے ٹیکنالوجی تیار ہوتی رہے گی، ہم اے آئی کے اور بھی زیادہ اختراعی ایپلی کیشنز دیکھنے کی توقع کر سکتے ہیں جو اشاروں کی زبان استعمال کرنے والے افراد کو بااختیار بنائیں اور ان سے جوڑیں۔

ترجمے سے آگے: اشاروں کی زبان میں اے آئی کی دیگر ایپلیکیشنز

جبکہ ترجمہ اشاروں کی زبان میں اے آئی کی سب سے نمایاں ایپلی کیشن ہے، لیکن کئی دیگر شعبے ہیں جہاں یہ ٹیکنالوجی نمایاں اثر ڈال سکتی ہے۔ ان میں سے ایک شعبہ اشاروں کی زبان کی شناخت ہے، جس میں خود بخود ویڈیو ان پٹ سے اشاروں کی شناخت اور تشریح کرنا شامل ہے۔ اشاروں کی زبان کی شناخت کو مختلف ایپلی کیشنز میں استعمال کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ انٹرایکٹو تعلیمی ٹولز، اشاروں کی زبان ٹیوشننگ سسٹم، اور ویڈیو مواد کے لیے رسائی کی خصوصیات۔

ایک اور ممکنہ ایپلی کیشن سماعت سے محروم افراد کے لیے معاون آلات کی تخلیق ہے۔ اے آئی سے چلنے والے پہننے کے قابل آلات گفتگو کے ریئل ٹائم کیپشن فراہم کر سکتے ہیں، صارفین کو اہم آوازوں سے آگاہ کر سکتے ہیں اور ماحولیاتی آگاہی کے لیے بصری اشارے فراہم کر سکتے ہیں۔ یہ آلات سماعت سے محروم افراد کے معیار زندگی کو نمایاں طور پر بڑھا سکتے ہیں، جس سے وہ سماجی اور پیشہ ورانہ ترتیبات میں زیادہ مکمل طور پر حصہ لینے کے قابل ہو سکتے ہیں۔

مزید برآں، اشاروں کی زبان میں اے آئی کا استعمال زیادہ جامع اور قابل رسائی آن لائن مواد تیار کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ ویڈیوز اور لائیو سٹریمز کے لیے خود بخود تیار کردہ کیپشن معلومات کو وسیع تر سامعین کے لیے قابل رسائی بنا سکتے ہیں، بشمول وہ افراد جو سماعت سے محروم ہیں یا کم سنتے ہیں۔ یہ تعلیم، تفریح اور آن لائن زندگی کے دیگر پہلوؤں میں زیادہ مساوات اور شمولیت کو فروغ دے سکتا ہے۔

سائن جیما کی لسانی صلاحیتوں کو بڑھانا

جبکہ سائن جیما فی الحال ASL سے انگریزی ترجمے میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، اس کی طویل مدتی صلاحیت بہت سی زبانوں، دستخط شدہ اور بولی جانے والی دونوں کی حمایت करने की क्षमता में निहित है। کثیر لسانی صلاحیتوں کو بڑھانے میں چیلنجز اہم ہیں، کیونکہ ہر اشاروں کی زبان میں اس کا منفرد گرائمر، الفاظ اور ثقافتی سیاق و سباق ہوتا ہے۔ مختلف اشاروں کی زبانوں کے درمیان مؤثر طریقے سے ترجمہ کرنے کے لیے، اے آئی ماڈل کو ان باریکیوں کو سمجھنا چاہیے اور اس کے مطابق اپنے الگورتھم کو اپنانا چاہیے۔

اس مقصد کو حاصل کرنے کا ایک طریقہ منتقلی سیکھنا (Transfer Learning) استعمال کرنا ہے جہاں ماڈل ایک زبان (مثال کے طور پر، ASL) میں ڈیٹا سے سیکھتا ہے اور پھر اس علم کو دوسری زبان (مثال کے طور پر، برٹش سائن لینگویج) پر لاگو کرتا ہے۔ یہ تربیت کے لیے درکار لیبل والے ڈیٹا کی مقدار کو نمایاں طور پر کم کر سکتا ہے، جس سے اشاروں کی زبانوں کی ایک وسیع رینج کی حمایت کرنا زیادہ قابل عمل ہو جاتا ہے۔

ایک اور حکمت عملی لسانی علم کو خود ماڈل آرکیٹیکچر میں شامل کرنا ہے۔ اشاروں کی زبان کے گرائمر، شکلیات اور ترکیب کے بارے میں معلومات کو انکوڈ کر کے، ماڈل مختلف اشاروں کی زبانوں کی بنیادی ساخت کو بہتر طور پر سمجھ سکتا ہے اور ان کے درمیان زیادہ درست طریقے سے ترجمہ کر سکتا ہے۔

سائن جیما کے مستقبل کی تشکیل میں کمیونٹی کے تاثرات کا کردار

گوگل کی فعال نقطہ نظر کمیونٹی کے تاثرات طلب کرنا اس بات کو یقینی बनाने के लिए महत्वपूर्ण है कि साइन जेमा अपने इच्छित उपयोगकर्ताओं की जरूरतों को पूरा