اس سال مصنوعی ذہانت نے مسلسل توجہ مبذول کرائی ہے۔ حال ہی میں منعقدہ یابولی چائنا انٹرپرینیور فورم کی 19ویں سمر سمٹ میں، شرکاء نے بڑے پیمانے پر AI ماڈلز کے موضوع پر جوش و خروش سے گفتگو کی۔

19 میں یابولی چائنا انٹرپرینیور فورم کے 2023ویں سمر سمٹ میں، مہمانوں نے "AI کے امکانات اور حدود" کے موضوع پر بات چیت کی۔

مشین ڈیپ لرننگ کا انقلاب

جی پی ٹی ایک جدید قدرتی لینگویج پروسیسنگ ماڈل ہے جو پہلے سے تربیت کے ذریعے مختلف کاموں کے مطابق ڈھال سکتا ہے، اعلی زبان کی سمجھ بوجھ اور نسل کی صلاحیتوں کو حاصل کر سکتا ہے۔ 360 گروپ کے بانی Zhou Hongyi نے کہا کہ OpenAI کی سب سے بڑی اختراع حدود کو توڑ کر انسانی معلومات کے ساتھ بڑے ماڈلز کو تربیت دینے کے قابل ہے۔

ہورائزن روبوٹکس کے بانی اور سی ای او یو کائی نے یاد کرتے ہوئے کہا، "مشین ڈیپ لرننگ کا انقلاب تین لہروں سے گزرا ہے، ہر ایک لہر پچھلی لہر سے بڑی ہے۔" پہلی لہر 2010 کے آس پاس ہوئی، جب گہری سیکھنے نے تقریر کی شناخت میں مارکوف ماڈلز کی جگہ لے لی، جس سے بے مثال نتائج حاصل ہوئے۔ دوسری لہر 2012 میں تھی جب convolutional عصبی نیٹ ورکس نے لوگوں کی توقعات کو پیچھے چھوڑتے ہوئے تصویر کی شناخت میں اہم پیش رفت کی۔ حالیہ تیسری لہر کی نمائندگی ChatGPT کرتی ہے، جس کا زبان کا ماڈل انسانی سطح کی کارکردگی کے قریب پہنچتا ہے یا اس سے بھی زیادہ ہوتا ہے، جس نے گزشتہ چار یا پانچ دہائیوں کی کمپیوٹیشنل لسانیات اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں تحقیق میں انقلاب برپا کیا ہے۔ یہ ایک انقلابی تکنیکی پیش رفت ہے۔

شینزین انسٹی ٹیوٹ آف آرٹیفیشل انٹیلی جنس اینڈ روبوٹکس کے ایگزیکٹو نائب صدر ڈنگ ننگ نے نشاندہی کی کہ بڑے پیمانے پر ماڈلز کی کلید تربیت سے پہلے کے عمل میں مضمر ہے۔ "ماضی میں، مشین لرننگ کی رہنمائی انسانی سمتوں یا مشین کی تلاش سے ہوتی تھی۔ پری ٹریننگ میں دنیا کے آپریشن کے اصولوں کی بنیاد پر عام علم کا ایک نظام بنانا شامل ہوتا ہے۔ یہ انجمن عام فہم کے ذریعے بنائی جاتی ہے، اور اس کی تاثیر تصور سے بالاتر ہے۔"

شینزین انسٹی ٹیوٹ آف آرٹیفیشل انٹیلی جنس اینڈ روبوٹک

"بڑے پیمانے کے ماڈلز ایک نیا طریقہ کار ہے جو AI کو انسان جیسی ذہانت رکھنے کے قابل بناتا ہے،" شینزین YunTianLiFei ٹیکنالوجی کمپنی لمیٹڈ کے بانی اور سی ای او چن ننگ نے وضاحت کی۔ -سپر کمپیوٹنگ پاور کے ساتھ عصبی نیٹ ورکس کے ریاضیاتی ماڈلز میں انسانی علمی نظام کی صنعت۔ کمپیوٹیشنل پیراڈائمز کے ذریعے، وہ مختلف شعبوں میں مواد کی تخلیق اور منطقی استدلال کی صلاحیت رکھتے ہیں۔

چین ابھی تک پکڑنے کے مرحلے میں ہے۔

AI مقابلے کے نئے دور میں، کیا چین تیزی سے آگے بڑھ سکتا ہے؟ یو کائی نے کہا کہ بڑے پیمانے پر ماڈل بنانے کے لیے ہزاروں چپس کی ضرورت ہوتی ہے، اور ہائی کمپیوٹنگ پاور کے لیے چپس کے درمیان باہم ربط کی ضرورت ہوتی ہے، جس کے نتیجے میں الٹرا ہائی اسپیڈ بینڈوتھ کی ضرورت ہوتی ہے۔ فی الحال، مجموعی طور پر جامع طاقت اور بڑے پیمانے پر ماڈلز میں اختراعی ترقی کے لحاظ سے چین میں سرکردہ کمپنیوں کے مقابلے میں اب بھی نمایاں فرق ہے۔

چن ننگ نے کہا، "بڑے پیمانے کے ماڈلز کے ساتھ اطلاق اور لاگت کے مسائل بھی ہیں۔ فی الحال، چپس کی قیمت، خاص طور پر تربیت اور تخمینہ کے لیے، نسبتاً زیادہ ہے۔"

اے آئی چپس کو دو قسموں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: ٹریننگ چپس اور انفرنس چپس۔ بڑے پیمانے پر ماڈلز اور AI الگورتھم کے لیے، تربیت حتمی مقصد نہیں ہے۔ تخمینہ اور اطلاق ہے. تربیتی چپس کے لحاظ سے، بہت سے چینی کاروباری ادارے پیداواری سازوسامان اور عمل کی حدود کی وجہ سے اب بھی پکڑنے کے مرحلے میں ہیں۔ تخمینہ کے میدان میں، بکھرے ہوئے منظرناموں کی وجہ سے بہت سے مواقع موجود ہیں، کیونکہ ابھی تک کوئی بین الاقوامی معیار یا اجارہ داری کے ادارے نہیں ہیں۔

Zhou Hongyi نے کہا کہ مصنوعی ذہانت ایک صنعتی انقلاب ہے، اور ہر کوئی اس بارے میں فکر مند ہے کہ کس طرح AI صنعتی ڈیجیٹلائزیشن کے ساتھ مل کر صنعت کاری، انٹرپرائزائزیشن، تخصص اور عمودی کاری کو حاصل کر سکتا ہے۔ اگرچہ اصل اختراع کو حاصل کرنے میں وقت لگتا ہے، لیکن چین کی بڑی آبادی، متعدد کاروباری ادارے اور متنوع منظرنامے اختراع کے لیے بہت سے مواقع پیدا کریں گے۔

توقع ہے کہ صنعت تیزی سے ترقی کے دور میں داخل ہوگی۔

کیا چین چیٹ جی پی ٹی سے موازنہ کرنے والی پروڈکٹ تیار کر سکتا ہے؟

چن ننگ نے کہا کہ اختراع کے لیے ایک ماحولیاتی نظام کی طاقت اور تجسس کی طاقت درکار ہوتی ہے۔ پچھلے دو سالوں میں بہت سی تباہ کن اختراعات ہوئی ہیں، اور یقینی طور پر مستقبل میں مزید تکنیکی اختراعات سامنے آئیں گی۔ چین کے پاس ایپلیکیشن کے منظر نامے کے اعداد و شمار کی ایک بڑی مقدار موجود ہے، لیکن اس میں صنعت کے معیاری نظاموں کا فقدان ہے اور اس نے تکنیکی آلات کے ذریعے اپنے امتیازی فوائد کو مکمل طور پر حاصل نہیں کیا ہے۔ صنعت کے معیارات اور تکنیکی معیارات کا استعمال کرتے ہوئے مختلف کھلے منظرناموں کے مقاصد اور اثرات کی پیمائش کرنا ضروری ہے۔

یو کائی نے کہا، "جب ٹیکنالوجی کی ہر نئی نسل ابھرتی ہے، تو سب سے زیادہ مستفید وہ لوگ ہوتے ہیں جو ٹیکنالوجی کے لیے سب سے زیادہ حساس ہوتے ہیں۔ کلیدی صنعت کی طلب اور ٹیکنالوجی کے بہترین امتزاج کو حاصل کرنا ہے،" یو کائی نے کہا۔ مصنوعی ذہانت ایک انتہائی موثر پروڈکشن ٹول ہے جس کا جلد ہی مختلف صنعتوں پر اثر پڑے گا۔

"مستقبل میں، ہر ایک کے پاس تین روبوٹ ہو سکتے ہیں: ایک سروس روبوٹ گھر میں، ایک دفتر میں کام کرنے والا روبوٹ، اور دوسرا سفری روبوٹ - یا تو خود چلانے والی کار یا کم اونچائی پر مسافروں کو لے جانے والا ڈرون۔ یہ تین روبوٹ ممکنہ طور پر ہیں۔ یابولی فورم کی ڈیجیٹل فرنٹیئر ٹیکنالوجی کمیٹی کے چیئرمین تیان سننگ نے کہا کہ ہم بڑے پیمانے پر ماڈلز یا ان کے ارتقاء سے حاصل کردہ نئے تکنیکی راستوں اور AI صلاحیتوں کے ذریعے کارفرما ہیں۔ ایشیا انفو کے شریک بانی۔ مستقبل میں، روبوٹ ہمارے کام، روزمرہ کی زندگی اور نقل و حمل کو بہتر بنانے میں ہماری مدد کریں گے۔ مصنوعی ذہانت، ڈیجیٹل اکانومی، اگلی نسل کے چپس، اور ایپلیکیشن کے منظرناموں پر توجہ کے ساتھ، پوری صنعت کے تیز رفتار ترقی کے دور میں داخل ہونے کی امید ہے۔