عی ، مشین لرننگ کوڈ کانفرنس میں مرکز کی نشست لے گی

گذشتہ ہفتے کی کوڈ کانفرنس میں مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ بڑے موضوعات تھیں ، بالکل اسی طرح جیسے میں نے اس سال شرکت کی ہے۔ یہ ہر ایک کے ذہن پر ایک موضوع ہے ، جس میں ہارڈ ویئر میں جی پی یو ، ایف پی جی اے اور کسٹم بلٹ اے ایس آئی سی جیسے بڑے پیمانے پر ترقی ہوتی ہے۔ سافٹ ویئر ، جیسے گہری سیکھنے کے اعصابی جال؛ اور ایپلی کیشنز جیسے قدرتی زبان کی پروسیسنگ ، شبیہہ کی شناخت ، اور تبادل ass خیال معاونین۔

ان موضوعات کو شو کے تقریبا تمام مقررین نے بھی گونج دیا ، جس میں فیلڈ میں تیزی سے پیشرفت پر متعدد تبصرہ کیا گیا۔

ایک وسیع تر گفتگو کے ایک حص inے میں اے کے بارے میں پوچھے جانے پر بل گیٹس نے کہا کہ کمپیوٹر سائنس میں جو بھی شخص رہا ہے اس کے لئے یہ سب سے بڑا خواب ہے۔ انہوں نے کہا ، "ابھی چل رہی ہے یہ سب سے زیادہ دلچسپ چیز ہے۔"

اب تک ہونے والی دونوں پیشرفت اور مزید پیشرفت کے لئے کمرہ گوگل کے سی ای او سندر پچائی نے گونج اٹھا۔ پچائی نے نوٹ کیا کہ گوگل اپنے ابتدائی دنوں سے ہی تلاش کو بہتر بنانے کے لئے تربیت الگورتھم کا استعمال کر رہا ہے ، لیکن کہا ہے کہ اس نے تین سے چار سال قبل ایک نئے "الگورتھم اور نئے نظاموں کے ساتھ" انفلیکشن پوائنٹ "کا نشان لگا دیا ہے۔

انہوں نے کہا کہ لوگ بہت لمبے عرصے سے گوگل سے سوالات پوچھ رہے ہیں ، لیکن ایک اہم فرق یہ ہے کہ اب اینڈرائیڈ فون پر ہر پانچ میں سے ایک تلاش آواز کے ذریعہ ہوتی ہے۔ پچائی نے کہا کہ گوگل مشینی سیکھنے اور تبادلہ خیال اے پر اپنے حریفوں میں سے کہیں زیادہ اور زیادہ پیمانے پر کام کر رہا ہے ، لیکن اس نے اعتراف کیا کہ اگرچہ گوگل کو لگتا ہے کہ وہ اس میدان میں آگے ہے ، "یہ ابھی بھی ہم سب کے ابتدائی دن ہیں۔" مثال کے طور پر ، انہوں نے نشاندہی کی کہ سیاق و سباق کو سمجھنا بہت مشکل ہے ، لیکن اگلے چند سالوں میں یہ تیزی سے تیار ہوگا۔

پہلی شام اپنی گفتگو میں ، ایمیزون کے سی ای او جیف بیزوس نے کہا کہ ان کا خیال ہے کہ جب ہم ذاتی معاونین کی بات کرتے ہیں تو ہم "سنہری دور کے کنارے پر" ہیں ، لیکن کہا کہ ہم صرف پہلی اننگ میں ہی نہیں ہیں ، "ہم پہلے لڑکوں کو صرف بلے باز دیکھ رہا ہوں۔ "

بیزوس نے کہا کہ وہ سبھی بڑی ٹیک کمپنیوں کے ساتھ ساتھ سیکڑوں اسٹارٹ اپس کی انٹریوں کی توقع کرتا ہے۔ انہوں نے کہا کہ آج کی بڑی کمپنیوں کے فوائد ہیں کیونکہ ان کے پاس اعداد و شمار کی ایک بہت بڑی مقدار ہے ، لیکن یہ نوٹ کیا کہ چونکہ انسان بہت مختلف طریقوں سے سیکھتا ہے ، لہذا وہاں بہت سے دوسرے نقطہ نظر بھی ہوسکتے ہیں۔ مجموعی طور پر انہوں نے کہا ، "آئندہ 20 سالوں میں معاشرے پر اس کے اثرات کو بڑھانا مشکل ہے۔"

ای بے کے سی ای او ڈیون وینیگ نے بتایا کہ ای کامرس کے لئے پیش گوئی کرنے والی ماڈلنگ کوئی نئی بات نہیں ہے ، لیکن انہوں نے کہا کہ پچھلے سال میں ، ہم نے ایک بڑی تبدیلی دیکھی ہے۔ انہوں نے کہا کہ کمپیوٹنگ پاور جیسے جی پی یو ، بڑے اعداد و شمار کے سیٹ ، اور زیادہ پیچیدہ الگورتھم اس تبدیلی کے پیچھے تھے ، کہ اس طرح کے سسٹم صرف انڈسٹری کلسٹرنگ کے استعمال کے بعد ہی نہیں بنائے گئے ہیں ، اور وہ ڈیموگرافکس جیسی چیزوں کو بھی مدنظر رکھنے کے قابل ہیں۔ انہوں نے کہا کہ ای بے نے 10 سال پہلے اس پر کام کرنا شروع کیا تھا ، لیکن ان سے متعلقہ معلومات پیدا کرنے کے لئے ان تکنیکوں کو استعمال کرنے میں زیادہ سنجیدہ نہیں ہوسکا ہے ، جسے انہوں نے "ہموار ذاتی" قرار دیا ہے۔

آئی بی ایم کے سی ای او جنی رومیتی نے کہا کہ آئی بی ایم "ایک علمی حل اور کلاؤڈ پلیٹ فارم کمپنی کے طور پر ابھر رہی ہے" اور کہا کہ کمپنی ہمیشہ جدت اور کاروباری چیلنج کے چوراہے پر رہتی ہے۔

انہوں نے کہا ، "ہم دنیا کے کچھ بڑے مسائل" کو ادراکی حل کے ساتھ حل کریں گے ، انہوں نے یہ کہتے ہوئے کہا کہ کمپنی نے 2005 میں اس طرح کی ٹکنالوجی پر کام شروع کیا تھا۔ انہوں نے کہا کہ اے آئی کہنا آسان ہوسکتا ہے ، لیکن علمی حل "انسان اور مشین" کے بارے میں زیادہ ہیں "بہتر فیصلے کرنے اور ان مسائل کو حل کرنے کے لئے مل کر کام کرنا جو آپ حل نہیں کرسکتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، انہوں نے کہا کہ صحت کی دیکھ بھال tr 8 ٹریلین ڈالر کا کاروبار ہے ، جس میں سے ایک تہائی ضائع ہوجاتی ہے ، اور کہا کہ اسے توقع ہے کہ 5 سال کے اندر ، علمی AI اس شعبے میں کیے جانے والے ہر فیصلے پر اثر انداز ہوگی۔

رومیٹی نے کہا کہ علمی کمپیوٹنگ ہر شعبے پر اثر ڈالے گی ، اور یہ کہتے ہوئے کہ "اگر یہ ڈیجیٹل ہے تو وہ علمی ہوگا۔" انہوں نے اس بارے میں بات کی کہ آئی بی ایم کچھ مارکیٹوں میں کس طرح حل پیش کرے گا ، اور بہت سے معاملات میں اس میں عمودی مارکیٹ کے اعداد و شمار کے ساتھ کام کرنا شامل ہے جو آئی بی ایم کے شراکت داروں اور صارفین کی ملکیت رہے گا۔ انہوں نے کہا کہ آئی بی ایم کلاؤڈ کے 60 سے 70 فیصد صارفین واٹسن API کا استعمال کرتے ہیں اور اس بارے میں بات کرتے ہیں کہ کس طرح ایک خودکار تدریسی اسسٹنٹ ، "جل واٹسن" نے طلبا کو یہ سوچنے پر مجبور کیا کہ یہ انسانی ٹی اے ہے۔

رومیٹی نے کہا کہ آئی بی ایم نے نہ صرف موسم کی کمپنی کو اپنے بھاری رقم کے اعداد و شمار کے لئے خریدا ، بلکہ بنیادی طور پر اس کے آئی او ٹی پلیٹ فارم کی وجہ سے ہے ، جو سیکڑوں اربوں کا لین دین سنبھالتا ہے۔ ایک اور ٹکنالوجی جس نے اس نے مستقبل میں اہم ہونے کی حیثیت سے روشنی ڈالی وہ ہے بلاکچین ، جس کا انھوں نے بتایا کہ کاروبار کو چلانے کے طریقوں میں AI کا اتنا اثر ہوسکتا ہے۔ انہوں نے کہا کہ سپلائی چین رکھنے والی ہر چیز کو بلاکچین میں بہتر بنایا جائے گا ، جس میں گلوبل فنانس ، اسٹاک ایکسچینجز ، اور بڑی بڑی خوردہ فروشوں کو سپلائی کرنے والی کمپنیاں شامل ہیں۔ یہ کام کرنے کے ل transparent ، لین دین کے بہاؤ کو شفاف سافٹ وئیر کے ساتھ کرنے کی ضرورت ہے ، اسی وجہ سے انہوں نے کہا کہ آئی بی ایم نے اپنے ہائپر لیجر کپڑے کو اوپن سورس کے طور پر باہر رکھ دیا ہے۔

ملازمتوں پر اے آئی کے اثرات کے بارے میں پوچھے جانے پر ، انہوں نے کہا کہ وہ توقع کرتے ہیں کہ بار بار ہونے والی اور خود کار طریقے سے ہونے والی کسی بھی چیز پر ملازمت کے اثرات مرتب ہوں گے۔ انہوں نے کہا کہ اے آئی سسٹم کے لئے تربیت اہم ہے ، لیکن اس کا نتیجہ یہ نکلے گا کہ ریڈیولاجسٹ سیکڑوں کی بجائے صرف 3 امیجوں کو دیکھ کر ہی شروع کرسکتے ہیں۔ انہوں نے کہا ، "آپ اسے روکنے کے لئے نہیں جائیں گے ، اور انہوں نے مزید کہا کہ تعلیم ہی اس کا بنیادی جواب ہے۔ لوگوں کو ڈیٹا کی نئی مہارتیں سیکھنا ہوں گی۔ لیکن رومیٹی نے اعتراف کیا کہ منقطع ہونے کا دورانیہ ہوگا۔

گیٹس نے کہا کہ 10 سال کے اندر انھیں توقع ہے کہ ہمارے پاس جسمانی مشقت کے لئے روبوٹ ہوں گے جیسے ڈرائیونگ یا گودام کے کام جو انسانی مزدوری سے کم مہنگے ہیں۔ انہوں نے لیبر مارکیٹ میں لائے جانے والے چیلنجوں کا اعتراف کیا ، لیکن مشورہ دیا کہ معاملات کو حل کرنے کے لئے ہم کچھ کر سکتے ہیں۔

یہ ٹیسلا کے سی ای او ایلون مسک کے پاس گرا تھا کہ وہ AI کے ساتھ ہونے والے کچھ دیگر خطرات کے بارے میں بات کر سکے۔ مسک نے کہا ، "تمام AI فیوچرز بے نظیر نہیں ہیں ، اور اگر انہوں نے کسی ایک کمپنی یا کمپنیوں کے ایک چھوٹے سیٹ کے ذریعہ اے آئی کو کنٹرول کیا ہے تو وہ بہت زیادہ طاقت کے حراستی کے امکان کے بارے میں بات کرتے ہوئے گزارے۔ اس کا جواب ایک غیر منافع بخش ہے جسے اوپن کہتے ہیں۔ اے آئی کا اقتدار "جمہوری بنانے" ہے۔

پھر بھی ، AI اور مشین لرننگ کی طرف بولنے والوں کا عمومی احساس نہایت ہی مثبت رہا ، تقریبا nearly سبھی نے کسی بھی نقصانات پر ممکنہ فوائد پر زور دیا۔ مجھے اس میں کوئی شک نہیں کہ ہم ان نئی تکنیکوں کی بدولت بہت ساری شعبوں میں بڑی بڑی بہتری دیکھیں گے ، لیکن مجموعی معیشت پر اور اس کے اثرات ہماری زندگی کے کھلے ہوئے سوالات ہیں۔