ڈی ایل ڈی: صحت کی دیکھ بھال ، موسم اور دیگر ایپلی کیشنز میں عی اور مشین لرننگ

مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ ہر ٹکنالوجی کانفرنس میں جو میں جاتا ہوں اس میں سر گرم موضوعات ہیں ، اور حالیہ DLD NYC کانفرنس بھی اس میں مستثنیٰ نہیں تھی۔

صحت کی دیکھ بھال میں علمی کمپیوٹنگ سے متعلق ایک جرمن کمپنی ، ایکس بی گروپ کے رمین اسداللہی ، مختلف طریقوں پر مرکوز ہیں جن میں کمپیوٹر کی نئی تکنیک ہمیں "سافٹ ویئر سے شفا بخش طریقہ" سیکھنے میں مدد فراہم کرسکتی ہے۔ آج کل پھیلائی جانے والی متعدد شرائط سے خطاب کرتے ہوئے ، انہوں نے نوٹ کیا کہ اے آئی کو سنجشتھاناتمک کمپیوٹنگ کی ضرورت نہیں ہے ، علمی کمپیوٹنگ کو مشین لرننگ کی ضرورت نہیں ہے ، اور بڑا ڈیٹا مکمل طور پر ایک الگ مسئلہ ہے۔

اسدولہٰی نے ان طریقوں پر توجہ مرکوز کی جو دواؤں کے شعبے کو بہتر بناسکتی ہیں۔ انہوں نے بتایا کہ ٹشو ڈیٹا کو دیکھنے والے ایک پیتھالوجسٹ عام طور پر اپنے کام کے دوران 200،000 نمونے دیکھتے ہیں ، لیکن گہری سیکھنے اور جدید گرافکس کارڈ کے ساتھ ، ایک کمپیوٹر سسٹم اس عمل پر دو ہفتوں میں عملدرآمد کرسکتا ہے۔ انہوں نے کہا کہ 100 نمونوں کی مدد سے ایک نظام انسان کی طرح اچھا ہوسکتا ہے۔ اسی طرح ، انہوں نے کہا ، ایک کمپیوٹر سسٹم روزانہ 28000 تکنیکی مضامین کھا سکتا ہے ، جب کہ انسان صرف اپنی پوری زندگی میں ایسے 4000 مضامین پڑھ سکتا ہے۔

انہوں نے کہا کہ ایک اے آئی جو سالماتی سطح پر سنگل خلیوں کو سمجھنے میں بہتر دوائیں تیار کرنے میں مدد مل سکتی ہے ، اور ایسا سافٹ ویئر جو یہ جاننے میں مدد کرسکتا ہے کہ کون سے دوائیں دوسروں کے ساتھ فٹ بیٹھ سکتی ہیں ، کیونکہ منشیات کے منفی تعامل سے ایک سال میں 100،00 افراد ہلاک ہوجاتے ہیں۔ ان کی کمپنی صحت کے پورے تسلسل addressing ڈاکٹروں ، محققین ، فارماسسٹ اور مریضوں سے خطاب کررہی ہے جو "سائلو کو توڑ" پر توجہ دے رہی ہے۔ مجموعی طور پر ، انہوں نے کہا کہ اے آئی ملازمتوں کو ختم نہیں کرے گی ، کیوں کہ نگہداشت میں شامل افراد کی تعداد بڑھ رہی ہے۔ انہوں نے کہا کہ یہ ڈاکٹر کی جگہ نہیں لے گا ، لیکن اس کے بجائے ڈاکٹر مریضوں کے ساتھ زیادہ وقت گزارنے کے قابل بنائے گا۔

ڈیوڈ کینی ، جو اب آئی بی ایم کے لئے واٹسن گروپ چلاتے ہیں ، نے بڑے اعداد و شمار اور متعدد درخواستوں میں گہری تعلیم کے امکان کے بارے میں بات کی۔ آئی بی ایم کے اس کمپنی کے حصول سے قبل کینی دی ویدر کمپنی کے سی ای او تھے۔ یہ موسم کا ڈیٹا فراہم کرنے والا دنیا کا سب سے بڑا فراہم کنندہ ہے۔ انہوں نے کہا کہ ٹی ڈبلیو سی نے ماحولیات کے نقشے کے لئے ڈیزائن کردہ ایک ایپ تیار کی جس طرح گوگل نے زمین کے نقشے کی کوشش کی جس میں آئی او ٹی (انٹرنیٹ آف تھنگز) ٹکنالوجی ، موسم کی معلومات اور کلاؤڈ کمپیوٹنگ کا استعمال کرکے 2.2 بلین مقامات پر موسم کی معلومات جمع کی جاسکتی ہے۔

واٹسن میں ، انہوں نے کہا ، وہ الگورتھم اور سافٹ ویئر کے تین بڑے شعبوں میں دلچسپی رکھتے ہیں: انسانی تعامل ، جیسے بینائی ، وژن اور تقریر۔ اس طرح کے تعامل کی حمایت کرنے کے لئے گہری سیکھنے اور مشین لرننگ؛ اور استدلال۔ انہوں نے کہا کہ واٹسن میں آئی بی ایم کے اس پار ہزاروں افراد ریسرچ لیبز سے لے کر فروخت اور خدمات تک شامل ہیں۔

کچھ طریقوں سے ، کینی نے کہا ، واٹسن دوسرے خلل ڈالنے والے کاروباروں سے مختلف ہے ، کیونکہ اس میں بہت سارے علم کی ضرورت ہے ، اور قائم کردہ کمپنیاں جن کے پاس علم ہے وہ اسٹارٹ اپس سے زیادہ تیزی سے بڑھ سکتا ہے۔ انہوں نے کہا کہ ترجمہ اور انسانی باہمی روابط میں بہتری آرہی ہے لیکن اس کے پاس ابھی بھی راستے باقی ہیں ، اور یہ کہ لوگ واٹسن کو جس چیز کے لئے استعمال کرتے ہیں وہ بہت اہم بات چیت پیدا کررہا ہے۔

انہوں نے کہا کہ گفتگو کو سمجھنا مشکل تھا کیونکہ گفتگو کرنے کے دوران لوگ استعمال کرتے ہوئے مختلف لہجے ، لہجے اور باریکی کو استعمال کرتے ہیں۔ انہوں نے کہا ، "ہر ماہ یہ بہتر ہوتا ہے ،" جس سافٹ ویئر کی وجہ سے تقریر کو سمجھا جاتا تھا ، اب اس میں 6.9 فیصد غلطی کی شرح ہے ، جو تین ماہ قبل 10 فیصد سے کم ہے۔ اس کے مقابلے میں ، انہوں نے کہا ، انسانی غلطی کی شرح 4 فیصد ہے۔ انہوں نے کہا کہ وہ پر امید ہیں کہ یہ سافٹ ویئر ایک سال کے اندر انسانی غلطیوں کی شرح سے رجوع کرسکتا ہے۔

کینی کا دعوی ہے کہ آئی بی ایم کے مقابلے سے مختلف نقطہ نظر ہے۔ دوسری کمپنیاں اکثر سنٹرلائزڈ اے پر کام کرتی ہیں لیکن آئی بی ایم متعدد مؤکلوں کے ساتھ مل کر کام کر رہا ہے جو اپنی ذاتی دانشورانہ ملکیت یا "علمی گراف" کا استعمال کرتے ہوئے واٹسن کے اپنے نجی ورژن بنانا چاہتے ہیں۔ انہوں نے بتایا کہ دنیا کا 80 فیصد ڈیٹا انٹرنیٹ پر نہیں چلتا ہے۔ جیسے کہ ایکس رے ، صحت کے ریکارڈ اور بینک اکاؤنٹس۔