گہرے اعصابي نيٽ ورڪ: لڪيل دماغ جيڪو AI کي طاقت ڏئي ٿو

• الاهي:
• ليکڪ جو نالو

  Quantumrun اڳڪٿي
• اپريل 6، 2023

Algorithms ۽ وڏي ڊيٽا مصنوعي ذهانت (AI) خلا ۾ وڃڻ وارا لفظ بڻجي ويا آهن، پر مصنوعي نيورل نيٽ ورڪ (ANN) اهي آهن جيڪي انهن کي طاقتور اوزار بنائڻ جي اجازت ڏين ٿا. اهي ANN نمونن کي سڃاڻڻ، ڊيٽا کي درجه بندي ڪرڻ، ۽ ان پٽ ڊيٽا جي بنياد تي فيصلا ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيا ويندا آهن. 

گہرے اعصابي نيٽ ورڪ جي حوالي سان

مصنوعي اعصابي نيٽ ورڪ انساني ذهانت جي پيچيدگي کي نقل ڪرڻ جي ڪوشش ڪندا آهن سافٽ ويئر، ڪوڊس، ۽ الگورٿمز جو هڪ نيٽ ورڪ ٺاهي ان پٽ (ڊيٽا/نمونز) کي پروسيس ڪرڻ ۽ انهن کي تمام قابل عمل پيداوار (اثر/نتيجن) سان ملائڻ لاءِ. ANN هڪ لڪيل پرت آهي جيڪا ڊيٽا ۽ فيصلو سازي جي وچ ۾ لاڳاپن کي پروسيس ۽ ڳنڍيندي آهي. وڌيڪ ANN ان پٽ ۽ آئوٽ پٽ جي وچ ۾ ٺهيل آهي، وڌيڪ مشين وڌيڪ پيچيده ڊيٽا جي دستيابي جي ڪري سکندي آهي. گھڻن ANN تہن کي ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ طور سڃاتو وڃي ٿو ڇاڪاڻ ته اھي ٽريننگ ڊيٽا جي وڏي مقدار ۾ دفن ڪري سگھن ٿا ۽ بھترين حل يا نمونن کي ترقي ڪري سگھن ٿا. 

هڪ مشين کي ”تعليم“ ڏني وئي آهي اڳتي هلي پٺڀرائي جي ذريعي، موجوده پيٽرول کي ترتيب ڏيڻ جو عمل الورورٿم کي تربيت ڏيڻ لاءِ بهترين نتيجو/تجزيو آڻڻ لاءِ. مصنوعي اعصابي نيٽ ورڪ کي مختلف ڪمن کي انجام ڏيڻ لاءِ تربيت ڏئي سگهجي ٿي، جهڙوڪ تصوير ۽ تقرير جي سڃاڻپ، ٻولي جي ترجمي، ۽ جيتوڻيڪ رانديون کيڏڻ. اهي اهو ڪن ٿا نيورسن جي وچ ۾ رابطن جي طاقت کي ترتيب ڏيڻ سان، وزن جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو، ان پٽ ڊيٽا جي بنياد تي جيڪي اهي تربيتي عمل دوران حاصل ڪندا آهن. اهو طريقو نيٽ ورڪ کي وقت سان گڏ سکڻ ۽ ترتيب ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿو، ڪم تي ان جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي ٿو. ANN جا ڪيترائي قسم آهن، جن ۾ فيڊ فارورڊ نيٽ ورڪ، ڪنوولوشنل نيورل نيٽ ورڪ (CNNs)، ۽ بار بار نيورل نيٽ ورڪ (RNNs) شامل آهن. هر قسم خاص طور تي خاص ڪم يا ڊيٽا ڪلاس لاءِ موزون هجڻ لاءِ ٺهيل آهي.

خراب ڪندڙ اثر

اڄڪلهه شايد ئي ڪا صنعت هجي جيڪا ڪاروباري عملن کي خودڪار ڪرڻ ۽ مارڪيٽ انٽيليجنس گڏ ڪرڻ لاءِ ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ ۽ AI استعمال نه ڪري. شايد ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ جو سڀ کان وڌيڪ واضح استعمال وارو معاملو مارڪيٽنگ انڊسٽري آهي، جتي AI پروسيس ڪري ٿو لکين گراهڪ جي معلومات کي صحيح طور تي سڃاڻڻ لاءِ خاص گروپن جي سڃاڻپ ڪرڻ جو وڌيڪ امڪان هڪ پراڊڪٽ يا خدمت خريد ڪرڻ لاءِ. ڇاڪاڻ ته انهن ڊيٽا جي تجزين جي تيزيءَ سان اعليٰ درستگيءَ جي ڪري، مارڪيٽنگ مهمون وڌيڪ ڪامياب ٿي چڪيون آهن هائپر ٽارگيٽنگ ذريعي (مخصوص ڪسٽمر سبسٽس جي سڃاڻپ ڪرڻ ۽ انهن کي انتهائي حسب ضرورت پيغام موڪلڻ). 

هڪ ٻيو اڀرندڙ استعمال وارو ڪيس چهرو سڃاڻڻ وارو سافٽ ويئر آهي ، سائبر سيڪيورٽي ۽ ڊيٽا جي رازداري سان لاڳاپيل بحث جو هڪ علائقو. منهن جي سڃاڻپ هن وقت ايپ جي تصديق کان وٺي قانون لاڳو ڪندڙ ادارن تائين استعمال ٿي رهي آهي ۽ ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ پاران پوليس رڪارڊ ۽ صارف پاران جمع ڪيل سيلفيز جي پروسيسنگ کي فعال ڪيو ويو آهي. مالي خدمتون اڃا تائين هڪ ٻي صنعت آهي جيڪا تمام گهڻي فائدي واري نيرل نيٽ ورڪن مان، AI استعمال ڪندي مارڪيٽ جي تحريڪن جي اڳڪٿي ڪرڻ، قرض جي ايپليڪيشنن جو تجزيو ڪرڻ، ۽ امڪاني فراڊ جي سڃاڻپ ڪرڻ لاء.

ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ پڻ طبي تصويرن جو تجزيو ڪري سگھن ٿا، جهڙوڪ x-ray ۽ مقناطيسي گونج اميجنگ (MRI)، بيمارين جي تشخيص ۽ مريض جي نتيجن جي اڳڪٿي ڪرڻ ۾ مدد ڏيڻ لاء. اهي پڻ استعمال ڪري سگھجن ٿا اليڪٽرانڪ صحت جي رڪارڊ جو تجزيو ڪرڻ لاءِ مخصوص حالتن جي رجحانن ۽ خطري جي عنصرن کي سڃاڻڻ لاءِ. عصبي نيٽ ورڪن ۾ پڻ استعمال ٿيڻ جي صلاحيت آهي منشيات جي دريافت، ذاتي دوا، ۽ آبادي جي صحت جي انتظام. بهرحال، اهو نوٽ ڪرڻ ضروري آهي ته ANNs کي طبي فيصلو سازي ۾ مدد ڏيڻ گهرجي بجاءِ تربيت يافته طبي ماهرن جي مهارت ۽ فيصلي کي تبديل ڪرڻ جي.

گہرے اعصابي نيٽ ورڪ جي ايپليڪيشنون

گہرے اعصابي نيٽ ورڪن جي وسيع ايپليڪيشنن ۾ شامل ٿي سگھي ٿو:

• وڌيڪ پيچيده ڊيٽا سيٽن ۽ بهتر ٽيڪنالاجيز ذريعي الورورٿمز تيزي سان نفيس ٿي رهيا آهن، جنهن جي نتيجي ۾ اعليٰ سطحي ڪم جهڙوڪ صلاحڪار خدمتون ۽ سيڙپڪاري جو مشورو مهيا ڪرڻ. 2022 ۾، طاقتور صارف دوست الورورٿمز، جهڙوڪ اوپن AI جي ChatGPT ڪافي وڏي ڊيٽا سيٽن تي تربيت يافته AI سسٽم جي طاقت، استحڪام، ۽ قابل اطلاق جو مظاهرو ڪيو. (سڄي دنيا ۾ سفيد ڪالر مزدورن هڪ اجتماعي ڇڪتاڻ جو تجربو ڪيو.)
• جنگي حڪمت عملين جي مدد لاءِ حقيقي وقت جي معلومات ۽ انٽيليجنس مهيا ڪرڻ لاءِ فوج ۾ مصنوعي ذهانت تيزي سان استعمال ٿي رهيو آهي.
• ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ Metaverse کي فعال ڪرڻ لاءِ هڪ پيچيده ڊجيٽل ماحولياتي نظام ٺاهڻ لاءِ حقيقي وقت جي معلومات تي مشتمل آهي جهڙوڪ ڊيموگرافڪس، گراهڪ جي رويي، ۽ اقتصادي اڳڪٿيون.
• ANNs کي تربيت ڏني پئي وڃي ڊيٽا ۾ نمونن کي سڃاڻڻ لاءِ جيڪي دوکي واري سرگرمي جي نشاندهي ڪن ٿا، ۽ شعبن جهڙوڪ فنانس ۽ اي ڪامرس ۾ مشڪوڪ ٽرانزيڪشن کي نشانو بڻائڻ لاءِ استعمال ڪيو پيو وڃي.
• تصويرن ۽ وڊيوز ۾ شيون، ماڻهن ۽ منظرن کي سڃاڻڻ لاءِ ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ استعمال ڪيا وڃن ٿا. اهو طريقو ايپليڪيشنن ۾ استعمال ٿيندو آهي جهڙوڪ خود ڊرائيونگ ڪار، سيڪيورٽي سسٽم، ۽ سوشل ميڊيا ٽيگنگ.

غور ڪرڻ لاءِ سوال

• توهان ڪيئن ٿا سوچيو ته گہرے اعصابي نيٽ ورڪ ايندڙ ٽن سالن ۾ سماج کي تبديل ڪندا؟
• ڪهڙا امڪاني چئلينج ۽ خطرا ٿي سگهن ٿا؟