اے آئی ڈیولپمنٹ کا ایک مختصر جائزہ

1950 کی دہائی کے موسم گرما میں، نوجوان سائنس دانوں کے ایک گروپ نے ایک اجتماع کے دوران "مصنوعی ذہانت" کی اصطلاح تیار کی، جس سے اس ابھرتے ہوئے میدان کی رسمی پیدائش ہوئی۔
 
چند دہائیوں کے دوران، AI ترقی کے مختلف مراحل سے گزرا ہے۔اس کا آغاز اصول پر مبنی نظاموں سے ہوا، جہاں AI نظام دستی طور پر لکھے گئے اصولوں اور منطق پر انحصار کرتے تھے۔ابتدائی ماہر نظام اس مرحلے کے مخصوص نمائندے تھے۔اس طرح کے AI سسٹمز کو پہلے سے طے شدہ اصولوں اور علم کی ضرورت تھی اور وہ غیر متوقع حالات کو سنبھالنے سے قاصر تھے۔
 
اس کے بعد مشین لرننگ آئی، جس نے مشینوں کو ڈیٹا سے پیٹرن اور قواعد سیکھنے کی اجازت دے کر اہم پیش رفت کی۔عام طریقوں میں زیر نگرانی سیکھنے، غیر زیر نگرانی سیکھنے، اور کمک سیکھنے شامل ہیں۔اس مرحلے کے دوران، AI سسٹم ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئیاں اور فیصلے کر سکتے ہیں، جیسے کہ تصویر کی شناخت، تقریر کی شناخت، اور قدرتی زبان کی کارروائی۔
 
اس کے بعد، گہری تعلیم مشین لرننگ کی ایک شاخ کے طور پر ابھری۔یہ انسانی دماغ کی ساخت اور فعالیت کو نقل کرنے کے لیے ملٹی لیئر نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتا ہے۔گہری سیکھنے نے امیج اور اسپیچ ریکگنیشن، قدرتی لینگویج پروسیسنگ وغیرہ جیسے شعبوں میں کامیابیاں حاصل کیں۔ اس مرحلے میں AI سسٹم بڑے پیمانے پر ڈیٹا سے سیکھ سکتے ہیں اور مضبوط استدلال اور نمائندگی کی صلاحیتوں کے مالک ہیں۔
 
فی الحال، AI وسیع پیمانے پر ایپلی کیشنز اور تیز رفتار ترقی کا سامنا کر رہا ہے۔اس کا اطلاق مختلف شعبوں میں کیا گیا ہے، بشمول صحت کی دیکھ بھال، مالیات، نقل و حمل، تعلیم، اور بہت کچھ۔AI ٹیکنالوجی کی مسلسل ترقی، الگورتھم میں بہتری، کمپیوٹنگ پاور میں اضافہ، اور ڈیٹا سیٹس کی اصلاح نے AI کے دائرہ کار اور کارکردگی کو مزید وسعت دی ہے۔AI انسانی زندگی اور پیداوار میں ایک ذہین معاون بن گیا ہے۔
 
مثال کے طور پر، خود مختار ڈرائیونگ میں، AI گاڑیوں کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ خود مختار طور پر سڑک کے حالات، ٹریفک سگنلز، اور دیگر گاڑیوں کو تصور، فیصلہ سازی، اور کنٹرول سسٹم کے ذریعے پہچان سکیں اور ان کا جواب دے سکیں، محفوظ اور موثر ڈرائیور کے بغیر نقل و حمل کا حصول۔طبی تشخیص اور معاونت کے میدان میں، AI طبی ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کر سکتا ہے، بیماری کی تشخیص اور علاج کے فیصلوں میں ڈاکٹروں کی مدد کرتا ہے۔مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے ساتھ، AI ٹیومر کا پتہ لگا سکتا ہے، طبی امیجز کا تجزیہ کر سکتا ہے، فارماسیوٹیکل ریسرچ میں مدد کر سکتا ہے، وغیرہ، اس طرح طبی کارکردگی اور درستگی کو بہتر بنا سکتا ہے۔
 
AI مالیاتی رسک کنٹرول اور سرمایہ کاری کے فیصلوں میں بھی وسیع اطلاق تلاش کرتا ہے۔یہ مالیاتی ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے، دھوکہ دہی کی سرگرمیوں کی نشاندہی کر سکتا ہے، خطرات کا اندازہ لگا سکتا ہے، اور سرمایہ کاری کے فیصلہ سازی میں مدد کر سکتا ہے۔بڑے پیمانے پر ڈیٹا پر تیزی سے کارروائی کرنے کی صلاحیت کے ساتھ، AI پیٹرن اور رجحانات دریافت کر سکتا ہے، جو ذہین مالیاتی خدمات اور سفارشات فراہم کرتا ہے۔
 
مزید برآں، AI کو صنعتی اصلاح اور پیشن گوئی کی دیکھ بھال پر لاگو کیا جا سکتا ہے۔یہ صنعتی پیداوار میں عمل اور سامان کی بحالی کو بہتر بنا سکتا ہے۔سینسر ڈیٹا اور تاریخی ریکارڈز کا تجزیہ کر کے، AI آلات کی ناکامی کا اندازہ لگا سکتا ہے، پیداواری منصوبوں کو بہتر بنا سکتا ہے، اور پیداواری کارکردگی اور سامان کی بھروسے کو بہتر بنا سکتا ہے۔
 
ذہین سفارشی نظام ایک اور مثال ہیں۔AI صارفین کی دلچسپیوں اور ترجیحات کی بنیاد پر ذاتی نوعیت کی سفارشات اور تجاویز فراہم کر سکتا ہے۔یہ ای کامرس، موسیقی اور ویڈیو پلیٹ فارمز میں وسیع پیمانے پر استعمال ہوتا رہا ہے، جس سے صارفین کو ان کی ضروریات سے مماثل مصنوعات اور مواد دریافت کرنے میں مدد ملتی ہے۔
 
روبوٹک ویکیوم کلینرز سے لے کر چہرے کی شناخت کی ٹیکنالوجی تک، IBM کے "ڈیپ بلیو" سے لے کر شطرنج کے عالمی چیمپئن کو شکست دینے والی حالیہ مقبول ChatGPT تک، جو سوالات کے جوابات، معلومات فراہم کرنے اور کاموں کو انجام دینے کے لیے قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور مشین سیکھنے کی تکنیکوں کا استعمال کرتی ہے، AI نے داخل کیا ہے۔ عوام کا نقطہ نظر.یہ عملی ایپلی کیشنز مختلف شعبوں میں AI کی موجودگی کا صرف ایک چھوٹا سا حصہ ہیں۔جیسے جیسے ٹیکنالوجی آگے بڑھ رہی ہے، ہم مزید اختراعی AI ایپلی کیشنز کی توقع کر سکتے ہیں جو پوری بورڈ میں صنعتوں اور عمل کو نئی شکل دیں گی۔