مصنوعی ذہانت(Artificial Intelligence)  اس کے فوائد اور خطرات/آفتاب حسین

یہ تصور کرنا مشکل ہے کہ اگر ایلن ٹورنگ(Alon Turing) جسے مصنوعی ذہانت کا باپ سمجھا جاتا ہے ،آج مصنوعی ذہانت(AI) کی ترقی  کو دیکھیں گے تو کیا سوچیں گے۔ 1950 میں، ٹورنگ نے ایک ‘یونیورسل مشین’ کا تصور پیش کیا جسے کسی بھی کمپیوٹیشن کو انجام دینے کے لیے پروگرام کیا جا سکتا تھا،   جس سے  اس فیلڈ کی بنیاد رکھی گئی جسے ہم آج AI  کے نام سے جانتے ہیں۔شاید اُس نے بھی اس ناقابلِ یقین صلاحیت کا اندازہ نہیں لگا یا ہوگا کہ AI ہماری زندگی کے بہت سے شعبوں میں آئے گا، ورچوئل پرسنل اسسٹنٹس (Virtual Personal Assistants)اور لینگوئج ٹرانسلیشن ایپس  (Language Translation)سے لے کر تصویر کی شناخت اور بغیر ڈرائیور کے گاڑیوں(Driverless vehicles) تک۔

حالیہ برسوں میں AI میں ہونے والی پیشرفت حیران کُن  ہے، اور ان تمام طریقوں کے بارے میں سوچنا دلچسپ ہے کہ یہ ٹیکنالوجی آنے والے سالوں میں ہماری دنیا کی تشکیل اور بہتری کو جاری رکھے گی۔ اگرچہ ٹورنگ آنے والی تمام چیزوں کو دیکھنے کے لیے زندہ نہیں رہا، لیکن اگر وہ زندہ ہوتا  اور یہ سب کچھ دیکھتا وہ بلاشبہ یہ دیکھ کر بہت پُرجوش اور حیران   ہوتا کہ اس کے خیالات کیا سے کیابن گئے ہیں۔1950 میں ایک صحافی نے ٹورنگ سے سوال پوچھا تھاکہ ” کیا مشین سوچ سکتی  ہے؟”  ٹورنگ نے اگر چہ اس سوال  کا کوئی  واضح جواب نہیں دیا تھا  لیکن اگر آج وہ زندہ ہوتا تو اُس کا جواب شاید “ہاں ” ہوتا۔

مصنوعی ذہانت(Artificial Intelligence) کیاہے؟

مصنوعی ذہانت، یا AI، کمپیوٹر سائنس اور انجینئرنگ کا ایک شعبہ ہے جس کا مقصد ایسی مشینیں بنانا ہے جو انسانوں کی طرح سوچ اور سیکھ سکیں۔ AI کی ترقی صحت کی دیکھ بھال اور تعلیم سے لے کر نقل و حمل اور تفریح تک ہماری زندگی کے بہت سے پہلوؤں میں انقلاب لانے کی صلاحیت رکھتی ہے۔  ایسی  مشینیں بنانے کے مختلف طریقے ہیں جو درج ذیل ہے:

مشین لرننگ(Machine Learning)
AI بنانے کا ایک اہم طریقہ مشین لرننگ کا استعمال ہے، ایک ایسا طریقہ جو کمپیوٹرز کو واضح طور پر پروگرام کیے بغیر ڈیٹا سے سیکھنے کے قابل بناتا ہے۔ مشین لرننگ اس خیال پر مبنی ہے کہ سسٹم ڈیٹا سے سیکھ سکتے ہیں، نمونوں کی شناخت کر سکتے ہیں اور کم سے کم انسانی مداخلت کے ساتھ فیصلے کر سکتے ہیں۔
مشین لرننگ کی دو اہم اقسام ہیں: زیر نگرانی(Supervised Learning) اور غیر نگرانی(Unsupervised Learning)۔ زیر نگرانی سیکھنے میں، کمپیوٹر کو لیبل لگائے گئے ڈیٹا، یا مثالوں کا ایک سیٹ دیا جاتا ہے، اور اس ڈیٹا کو یہ سیکھنے کے لیے استعمال کرتا ہے کہ پیشین گوئی کیسے کی جائے۔ مثال کے طور پر، ایک زیر نگرانی سیکھنے کے الگورتھم (Algorithm)کو کُتوں اور بلیوں کی تصاویر کی شناخت کرنے کے لیے تربیت دی جا سکتی ہے تاکہ ہر ایک کی لیبل والی تصاویر کے ڈیٹا سیٹ کا تجزیہ کیا جا سکے۔دوسری طرف غیر زیر نگرانی سیکھنے میں کمپیوٹر کو بغیر لیبل والے ڈیٹا کا ایک سیٹ دینا اور اسے اپنے طور پر پیٹرن اور ڈھانچہ تلاش کرنے کی اجازت دینا شامل ہے۔ اس قسم کی چیز  سیکھنے کا استعمال اکثر ایسے کاموں کے لیے کیا جاتا ہے جیسے کلسٹرنگ(Clustering)، جس میں الگورتھم ایک جیسی مثالوں کو ایک ساتھ گروپ کرتا ہے۔

AI بنانے کا ایک اور طریقہ ڈیپ لرننگ (Deep Learning) کا  استعمال ہے، مشین لرننگ کا ایک ذیلی فیلڈ جو انسانی دماغ کی ساخت اور کام سے متاثر ہوتا ہے۔ ڈیپ لرننگ میں اعصابی نیٹ ورک(Neural Networks) استعمال ہوتے ہیں، جو کہ پیچیدہ ریاضیاتی ماڈل
(Complex Mathematical Model) ہیں جو ڈیٹا سے سیکھ سکتے ہیں اور فیصلے کر سکتے ہیں۔ یہ نیٹ ورک آپس میں جڑے ہوئے نوڈس، یا مصنوعی نیوران(Artificial Neuron) کی تہوں پر مشتمل ہوتے ہیں، جو ڈیٹا کا تجزیہ اور تشریح کرنے کے لیے مل کر کام کرتے ہیں۔

AI کے فوائد
AI بہت سی مختلف صنعتوں اور ایپلی کیشنز میں استعمال ہو رہا ہے۔ صحت کی دیکھ بھال میں، مثال کے طور پر، AI کو نئے علاج اور ادویات تیار کرنے کے ساتھ ساتھ طبی امیجز (Medical Images)کا تجزیہ کرنے اور بیماریوں کی تشخیص کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔ نقل و حمل(Transportation) میں، AI کا استعمال خود سے چلنے والی کاریں تیار کرنے اور ٹریفک کے بہاؤ کو بہتر بنانے کے لیے کیا جا رہا ہے۔ تفریح (Entertainment)میں، AI کو مزید حقیقت پسندانہ ویڈیو گیم کردار(Realistic video games characters) بنانے  کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔AI اب بھی نسبتاً نیا شعبہ ہے، اور بہت سی ٹیکنالوجیز اور ایپلیکیشنز ابھی بھی ترقی کے ابتدائی مراحل میں ہیں۔ تاہم، ہماری زندگیوں کو بدلنے اور ہماری دنیا کو ایک بہتر جگہ بنانے کے لیے AI کی صلاحیت  اور طاقت بہت زیادہ ہے۔ جیسا کہ ہم اس ٹیکنالوجی کو آگے بڑھا رہے ہیں، ہمیں AI کے اخلاقی اور سماجی اثرات کے بارے میں بھی احتیاط سے سوچنا چاہیے، اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کام کرنا چاہیے کہ اس کے فوائد تمام لوگوں کے لیے مشترک ہوں۔

AIکے خطرات
جیسا کہ ہم نے ذکر کیا مصنوعی ذہانت، یا AI، حالیہ برسوں میں ایک مقبول موضوع رہا ہے۔ سیلف ڈرائیونگ کاروں(Self-driving cars) سے لے کر ورچوئل پرسنل اسسٹنٹس تک، ہم AI ٹیکنالوجی کی زیادہ سے زیادہ مثالیں اپنی روزمرہ کی زندگی میں ضم ہوتے دیکھ رہے ہیں۔ اگرچہ AI کے ممکنہ فوائد وسیع ہیں، لیکن یہ ضروری ہے کہ ہم ممکنہ خطرات اور چیلنجوں پر بھی غور کریں۔
اہم خطرات میں سے ایک یہ ہے کہ AI لوگوں کی ملازمتیں اور نوکریاں چھین رہا ہے، کیونکہ مشینیں اور الگورتھم ان کاموں کو انجام دینے کے قابل ہیں جو پہلے انسان کرتے تھے۔ اس نے  پہلے سے ہی کچھ صنعتوں میں لوگوں کی ملازمتیں چھین لی ہے، جیسے مینوفیکچرنگ اور نقل و حمل(Transportation)، اور آنے والے سالوں میں پتہ نہیں کتنے لوگوں کی جابز چھین لے گا۔

ایک اور تشویش یہ ہے کہ AI کو خود مختار ہتھیار بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، یا “قاتل روبوٹس”، جس کا بین الاقوامی سلامتی پر غیر مستحکم اثر پڑ سکتا ہے۔ مزید برآں، AI تعصب اور امتیاز کو برقرار رکھ سکتا ہے اگر مناسب اخلاقی لحاظ سے تیار اور تربیت نہ دی جائے۔ صاف ظاہر ہے کہ   یہ بنانے والے پر منحصر ہے کہ آیا وہ اسے لوگوں کی بھلائی کے لیے تیار کر رہا ہے یا نقصان کے لیے ۔  ایسی  مشینوں سے انسانوں کو خطرہ نہیں ہوگا اس کے لیے بین الاقوامی سطح پر  کئی  قوانین بنائے گئے ہے اور اُمید یہی کی جارہی ہے کہ سب ممالک اُن قوانین کی پاسداری کریں گے ۔

Advertisements
julia rana solicitors

یہ ضروری ہے کہ ہم ممکنہ خطرات اور چیلنجوں کے ساتھ ساتھ ممکنہ فوائد کو بھی مدنظر رکھتے ہوئے ذمہ دارانہ انداز میں AI کی تحقیق اور ترقی جاری رکھیں۔ اس میں کمپیوٹر سائنس، معاشیات اور اخلاقیات جیسے مختلف شعبوں کے ماہرین کا باہمی تعاون شامل ہوگا۔ صرف مل کر کام کرنے سے ہی ہم اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ AI کے ممکنہ خطرات کو کم کرتے ہوئے اسے انسانیت کے فائدے کے لیے استعمال کیاجائے۔

  • julia rana solicitors london
  • merkit.pk
  • julia rana solicitors

مکالمہ
مباحثوں، الزامات و دشنام، نفرت اور دوری کے اس ماحول میں ضرورت ہے کہ ہم ایک دوسرے سے بات کریں، ایک دوسرے کی سنیں، سمجھنے کی کوشش کریں، اختلاف کریں مگر احترام سے۔ بس اسی خواہش کا نام ”مکالمہ“ ہے۔

بذریعہ فیس بک تبصرہ تحریر کریں

Leave a Reply