گہرے اعصابی نیٹ ورکس: چھپا ہوا دماغ جو AI کو طاقت دیتا ہے۔

تصویری کریڈٹ:
تصویری کریڈٹ
iStock

گہرے اعصابی نیٹ ورکس: چھپا ہوا دماغ جو AI کو طاقت دیتا ہے۔

گہرے اعصابی نیٹ ورکس: چھپا ہوا دماغ جو AI کو طاقت دیتا ہے۔

ذیلی سرخی والا متن
گہرے عصبی نیٹ ورک مشین لرننگ کے لیے ضروری ہیں، جو الگورتھم کو باضابطہ طور پر سوچنے اور ردعمل کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
    • مصنف:
    • مصنف کا نام
      Quantumrun دور اندیشی
    • اپریل 6، 2023

    الگورتھم اور بڑا ڈیٹا مصنوعی ذہانت (AI) اسپیس میں گو ٹو بز ورڈز بن گئے ہیں، لیکن مصنوعی نیورل نیٹ ورکس (ANN) وہ ہیں جو انہیں طاقتور ٹولز بننے دیتے ہیں۔ یہ ANN پیٹرن کو پہچاننے، ڈیٹا کی درجہ بندی کرنے اور ان پٹ ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلے کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ 

    گہرے عصبی نیٹ ورک کا سیاق و سباق

    مصنوعی عصبی نیٹ ورک ان پٹ (ڈیٹا/پیٹرن) پر کارروائی کرنے کے لیے سافٹ ویئر، کوڈز اور الگورتھم کا نیٹ ورک بنا کر انسانی ذہانت کی پیچیدگی کی نقل کرنے کی کوشش کرتے ہیں اور انہیں انتہائی قابل عمل آؤٹ پٹ (اثر/نتائج) سے ملاتے ہیں۔ اے این این وہ پوشیدہ پرت ہے جو ڈیٹا اور فیصلہ سازی کے درمیان تعلقات کو پروسیس اور جوڑتی ہے۔ ان پٹ اور آؤٹ پٹ کے درمیان جتنا زیادہ ANN بنایا جاتا ہے، اتنا ہی زیادہ پیچیدہ ڈیٹا کی دستیابی کی وجہ سے مشین سیکھتی ہے۔ متعدد ANN تہوں کو گہرے اعصابی نیٹ ورک کے نام سے جانا جاتا ہے کیونکہ وہ تربیتی ڈیٹا کی اعلیٰ مقدار میں جمع کر سکتے ہیں اور بہترین حل یا نمونے تیار کر سکتے ہیں۔ 

    بیک پروپیگیشن کے ذریعے ایک مشین کو مزید "تعلیم یافتہ" بنایا جاتا ہے، بہترین نتیجہ/تجزیہ کے ساتھ آنے کے لیے الگورتھم کو تربیت دینے کے لیے موجودہ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کا عمل۔ مصنوعی اعصابی نیٹ ورک کو مختلف کاموں کو انجام دینے کے لیے تربیت دی جا سکتی ہے، جیسے کہ تصویر اور تقریر کی شناخت، زبان کا ترجمہ، اور یہاں تک کہ گیمز کھیلنا۔ وہ تربیتی عمل کے دوران حاصل ہونے والے ان پٹ ڈیٹا کی بنیاد پر نیوران کے درمیان رابطوں کی طاقت کو ایڈجسٹ کرتے ہوئے کرتے ہیں، جنہیں وزن کہا جاتا ہے۔ یہ طریقہ نیٹ ورک کو وقت کے ساتھ سیکھنے اور اپنانے کی اجازت دیتا ہے، کام پر اس کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔ ANN کی بہت سی قسمیں ہیں، جن میں فیڈ فارورڈ نیٹ ورکس، convolutional neural networks (CNNs)، اور recurrent neural networks (RNNs) شامل ہیں۔ ہر قسم کو کسی خاص کام یا ڈیٹا کلاس کے لیے خاص طور پر موزوں کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

    خلل ڈالنے والا اثر

    آج شاید ہی کوئی ایسی صنعت ہے جو کاروباری عمل کو خودکار کرنے اور مارکیٹ انٹیلی جنس جمع کرنے کے لیے ڈیپ نیورل نیٹ ورکس اور AI کا استعمال نہ کرتی ہو۔ گہرے اعصابی نیٹ ورکس کے استعمال کا سب سے واضح معاملہ مارکیٹنگ انڈسٹری ہے، جہاں AI صارفین کی لاکھوں معلومات کو درست طریقے سے شناخت کرنے کے لیے پروسیس کرتا ہے تاکہ کسی خاص گروپ کو پروڈکٹ یا سروس خریدنے کا زیادہ امکان ہو۔ ان اعداد و شمار کے تجزیوں کی تیزی سے زیادہ درستگی کی وجہ سے، مارکیٹنگ کی مہمیں ہائپر ٹارگٹنگ کے ذریعے بہت زیادہ کامیاب ہو گئی ہیں (مخصوص کسٹمر سب سیٹوں کی شناخت کرنا اور انہیں انتہائی حسب ضرورت پیغامات بھیجنا)۔ 

    استعمال کا ایک اور ابھرتا ہوا معاملہ چہرے کی شناخت کا سافٹ ویئر ہے، جو سائبر سیکیورٹی اور ڈیٹا پرائیویسی سے متعلق بحث کا ایک علاقہ ہے۔ فیشل ریکگنیشن فی الحال ایپ کی توثیق سے لے کر قانون نافذ کرنے والے اداروں تک استعمال ہو رہی ہے اور اسے ڈیپ نیورل نیٹ ورکس کے ذریعے فعال کیا گیا ہے جو پولیس ریکارڈ اور صارف کی طرف سے جمع کرائی گئی سیلفیز پر کارروائی کرتے ہیں۔ مالیاتی خدمات ایک اور صنعت ہے جو ڈیپ نیورل نیٹ ورکس سے بہت زیادہ فائدہ اٹھاتی ہے، مارکیٹ کی نقل و حرکت کی پیشن گوئی کرنے، قرض کی درخواستوں کا تجزیہ کرنے اور ممکنہ دھوکہ دہی کی نشاندہی کرنے کے لیے AI کا استعمال کرتی ہے۔

    گہرے اعصابی نیٹ ورک طبی امیجز کا بھی تجزیہ کر سکتے ہیں، جیسے کہ ایکس رے اور میگنیٹک ریزوننس امیجنگ (MRI)، بیماریوں کی تشخیص میں مدد کرنے اور مریض کے نتائج کی پیش گوئی کرنے کے لیے۔ انہیں الیکٹرانک صحت کے ریکارڈ کا تجزیہ کرنے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے تاکہ مخصوص حالات کے رجحانات اور خطرے کے عوامل کی نشاندہی کی جا سکے۔ عصبی نیٹ ورکس میں منشیات کی دریافت، ذاتی ادویات، اور آبادی کی صحت کے انتظام میں بھی استعمال ہونے کی صلاحیت ہے۔ تاہم، یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ ANNs کو تربیت یافتہ طبی پیشہ ور افراد کی مہارت اور فیصلے کو تبدیل کرنے کے بجائے طبی فیصلہ سازی میں مدد کرنی چاہیے۔

    گہرے نیورل نیٹ ورکس کی ایپلی کیشنز

    گہرے اعصابی نیٹ ورکس کی وسیع تر ایپلی کیشنز میں شامل ہو سکتے ہیں:

    • زیادہ پیچیدہ ڈیٹاسیٹس اور بہتر ٹیکنالوجیز کے ذریعے الگورتھم تیزی سے نفیس ہوتے جا رہے ہیں، جس کے نتیجے میں اعلیٰ سطحی کام جیسے کہ کنسلٹنسی خدمات اور سرمایہ کاری کے مشورے کی فراہمی ہوتی ہے۔ 2022 میں، طاقتور صارف دوست الگورتھم، جیسے Open AI کے ChatGPT نے کافی بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ AI سسٹم کی طاقت، استعداد اور قابل اطلاق ہونے کا مظاہرہ کیا۔ (دنیا بھر میں وائٹ کالر کارکنوں نے اجتماعی لرزش کا سامنا کیا۔)
    • جنگی حکمت عملیوں کی حمایت کے لیے حقیقی وقت کی معلومات اور انٹیلی جنس فراہم کرنے کے لیے فوج میں مصنوعی ذہانت کا تیزی سے استعمال کیا جا رہا ہے۔
    • گہرے عصبی نیٹ ورکس میٹاورس کو ایک پیچیدہ ڈیجیٹل ماحولیاتی نظام بنانے کے قابل بناتے ہیں جو ریئل ٹائم معلومات جیسے ڈیموگرافکس، گاہک کے رویے، اور اقتصادی پیشن گوئی پر مشتمل ہے۔
    • ANNs کو ڈیٹا میں ایسے نمونوں کو پہچاننے کی تربیت دی جا رہی ہے جو دھوکہ دہی کی سرگرمی کی نشاندہی کرتے ہیں، اور فنانس اور ای کامرس جیسے شعبوں میں مشتبہ لین دین کو نشان زد کرنے کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔
    • تصاویر اور ویڈیوز میں اشیاء، لوگوں اور مناظر کو پہچاننے کے لیے گہرے اعصابی نیٹ ورک کا استعمال کیا جا رہا ہے۔ یہ طریقہ ایپلی کیشنز میں استعمال کیا جاتا ہے جیسے کہ خود چلانے والی کاریں، سیکیورٹی سسٹم، اور سوشل میڈیا ٹیگنگ۔

    غور کرنے کے لیے سوالات۔

    • آپ کے خیال میں مزید کیسے گہرے اعصابی نیٹ ورک اگلے تین سالوں میں معاشرے کو بدل دیں گے؟
    • ممکنہ چیلنجز اور خطرات کیا ہو سکتے ہیں؟

    بصیرت کے حوالے

    اس بصیرت کے لیے درج ذیل مشہور اور ادارہ جاتی روابط کا حوالہ دیا گیا: