Generative AI: اس کے کام کرنے کا طریقہ اور مختلف شعبوں میں استعمالات

مصنوعی ذہانت کا شعبہ تیزی سے آگے بڑھ رہا ہے۔ اس کی وجہ سے ایک ایسا شعبہ جس میں حالیہ برسوں میں زبردست ترقی ہوئی ہے وہ ہے Generative AI۔ اس میں تصاویر، موسیقی، ٹیکسٹ اور ویڈیو جیسے نئے اور اصل مواد کو تخلیق کرنے کی صلاحیت موجود ہے۔ اسی وجہ سے یہ فنکاروں، ڈیزائنرز اور کاروباروں کے لیے یکساں طور پر ایک طاقتور ٹول بن گیا ہے۔ اس آرٹیکل میں، ہم جنریٹو AI کے تعارف پر بات کریں گے۔ ہم اس کی مختلف اقسام، استعمالات، اور مستقبل کے بارے میں بھی جانیں گے۔

Generative AI کیا ہے؟

Generative AI سے مراد الگورتھمز کا ایسا سیٹ ہے جو from scratch نیا اور اصل مواد تخلیق کر سکتا ہے۔ AI کی دوسری شکلیں پہلے سے موجود ڈیٹا کو پہچاننے اور classify کرنے کا کام کرتی ہیں۔ اس کے برعکس، Generative AI نیا مواد تخلیق کرنے کے لیے probability distribution اور نیورل نیٹ ورکس کے مرکب کا استعمال کرتی ہے۔

Generative AI میں ممکنات کی حد لامنتاہی ہے۔ اور اس کے استعمالات فَن اور موسیقی سے لے کر gaming اور مواد کی تخیلق تک پھیلے ہوئے ہیں۔

جنریٹیو AI کی مختلف اقسام

جنریٹیو AI کی کئی اقسام ہیں۔ ہر ایک کی اپنی الگ خصوصیات اور use cases ہیں۔ یہاں ہم چند اقسام کا ذکر کریں گے۔

1۔ Generative Adversarial Networks (GANs)

سب سے مقبول اقسام میں سے ایک Generative Adversarial Networks (GANs) ہیں۔ GANs دو طرح کے نیورل نیٹ ورکس پر مشتمل ہوتے ہیں۔ ان میں سے ایک generator اور دوسرا discriminator کہلاتا ہے۔ Generator کسی بھی قسم کا ڈیٹا input کے طور پر لیتا ہے، جسے noise بھی کہا جا سکتا ہے، اور اس کے مطابق output تخلیق کر دیتا ہے۔ Discriminator کا کام یہ ہوتا ہے کہ تخلیق کیے گئے مواد کو جانچے کہ آیا یہ ڈیٹا اصلی ہے۔

تربیت کے دوران، generator ایسا ڈیٹا تخلیق کرنے کے بارے میں سیکھتا ہے جس کا اصلی ڈیٹا سے فرق کرنا مشکل ہو۔ جب کہ Discriminator کا کام یہ سیکھنا ہوتا ہے کہ اصلی اور نقلی ڈیٹا میں فرق کیسے کیا جائے۔ یہ دونوں نیٹ ورکس جس process میں تربیت پاتے ہیں، اسے Adversarial training کہا جاتا ہے۔ اس تربیت میں یہ دونوں نیٹ ورکس ایک دوسرے سے ایک گیم کی طرح کے ماحول میں مقابلہ کرتے ہیں۔

GANs کا استعمال بہت سے شعبوں میں کامیابی سے کیا جا رہا ہے۔ ان میں امیج اور ویڈیوز کی تخلیق، 3D objects کی تخلیق، اور natural language processors شامل ہیں۔

2۔ Variational Autoencoders (VAEs)

VAEs جنریٹیو AI کی ایک ایسی قسم ہے جو ان پٹ ڈیٹا کو lower-dimensional representaton میں compress کرتی ہے، اور پھر اس representation کا استعمال کرکے نیا ڈیٹا تیار کرتی ہے۔ VAEs بھی دو حصوں پر مشتمل ہوتے ہیں۔ پہلا حصہ econder ہوتا ہے جو input data کو lower-dimensional representation سے ملاتا ہے۔ دوسرا حصہ decoder ہوتا ہے، جو اس lower-dimensional representation کو واپس اصلی ڈیٹا سے ملاتا ہے۔

Encoders اور decoders کو ایک ساتھ ایک process کے تحت تربیت دی جاتی ہے جسے unsupervised learning کہا جاتا ہے۔ ٹریننگ کے دوران، ماڈل معلومات کے کم سے کم ضیاع کے ساتھ اِن پُٹ ڈیٹا کو دوبارہ تشکیل دینا سیکھتا ہے۔

3۔ Recurrent Neural Networks (RNNs)

RNNs جنریٹیو AI کی ایک ایسی قسم ہیں جو ایک وقت میں input data کے ایک element کو پروسیس کرتے ہیں۔ RNNs کو ایسے ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جس کی نوعیت عارضی یا ترتیب وار ہو، جیسے کہ ٹیکسٹ، آڈیو، یا ٹائم سیریز ڈیٹا۔

یہ recurring nodes کے ایک سیٹ پر مشتمل ہوتے ہیں جو ان پٹ ڈیٹا کو ترتیب وار process کرتے ہیں۔ ہر نوڈ ترتیب میں پچھلے نوڈ سے ان پٹ لیتی ہے۔ ہر نوڈ کے آؤٹ پٹ کو اگلے نوڈ کے ان پٹ کے طور پر نیٹ ورک میں فیڈ کیا جاتا ہے، جس سے نیٹ ورک کو ترتیب میں موجود عناصر کے درمیان dependencies کو پرکھنے کرنے کی سہولت ملتی ہے۔

مجموعی طور پر، ہر قسم کی Generative AI کی اپنی خوبیاں اور خامیاں ہوتی ہیں۔ اور کسی بھی قسم کا انتخاب مخصوص ایپلی کیشن اور ان پٹ ڈیٹا کی نوعیت پر منحصر ہوتا ہے۔

Generative AI کس طرح کام کرتی ہے؟

Generative AI مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرکے کسی دیے گئے ڈیٹاسیٹ کے پیٹرن اور ساخت کو سیکھتا ہے، اور پھر اس علم کو استعمال کرکے نیا ڈیٹا تیار کرتا ہے جو اصل ڈیٹا سے ملتا جلتا ہے۔ جنریٹو AI الگورتھم عام طور پر ان پٹ ڈیٹا کی امکانی تقسیم (Probability distribution) کی ماڈلنگ کرتے ہیں۔ اس امکانی تقسیم کو سیکھ کر، الگورتھم نئے ڈیٹا پوائنٹس بنا سکتا ہے جن کے اصل ڈیٹاسیٹ میں ہونے کا زیادہ امکان ہوتا ہے۔

جنریٹیو AI الگورتھم کے آپریشن میں کئی اہم اجزاء شامل ہیں:

• Input Data: نیا ڈیٹا بنانے کا پہلا قدم الگورتھم کو ان پٹ ڈیٹا فراہم کرنا ہے۔ یہ تصاویر، ٹیکسٹ، آڈیو، یا کسی بھی دوسرے قسم کے ڈیٹا کی شکل میں ہو سکتا ہے جس کے ساتھ کام کرنے کے لیے الگورتھم ڈیزائن کیا گیا ہے۔
• Training Data: اگلا مرحلہ ان پٹ ڈیٹا کے ایک بڑے ڈیٹاسیٹ پر الگورتھم کو تربیت دینا ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹ ڈیٹا کی اُس قسم کا نمائندہ ہونا چاہیے جسے الگورتھم تیار کرے گا۔
• Algorithm Architecture: الگورتھم کے architecture کا انحصار مخصوص قسم کے جنریٹو AI پر ہو گا۔ مثال کے طور پر، GANs دو نیورل نیٹ ورکس پر مشتمل ہوتے ہیں (ایک جنریٹر اور ایک discriminator)، جب کہ VAEs ڈیٹا کو کمپریس اور دوبارہ تشکیل دینے کے لیے ایک انکوڈر اور ایک ڈیکوڈر کا استعمال کرتے ہیں۔
• Learning Algorithm: لرننگ algorithm ان پٹ ڈیٹا پر Generative AI ماڈل کی تربیت کے لیے ذمہ دار ہے۔ یہ عام طور پر back propagation نامی ایک پراسیس کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ اس میں الگورتھم پیدا شدہ آؤٹ پٹ اور مطلوبہ آؤٹ پٹ کے درمیان خرابی کے جواب میں نیورل نیٹ ورک کے وزن اور تعصبات کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔
• Sampling: جنریٹو AI الگورتھم کو تربیت دینے کے بعد، اس کا استعمال سیکھے ہوئے امکانی تقسیم سے نمونے لے کر نیا ڈیٹا بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ ایسا الگورتھم کے generator component میں ایک بے ترتیب noise vector کو شامل کر کے کیا جا سکتا ہے۔ یہ بعد میں نیا ڈیٹا تیار کرتا ہے جو ان پٹ ڈیٹا سے ملتا جلتا ہے۔

Generative AI کے استعمالات

جنریٹو AI کے مختلف صنعتوں میں متعدد استعمالات ہیں۔ یہ نئے اور اصل مواد جیسے کہ تصاویر، ویڈیوز، موسیقی اور ٹیکسٹ جو کہ ان پٹ ڈیٹا سے ملتے جلتے ہیں تخلیق کرکے مواد کی تخلیق کو خودکار بنا سکتا ہے۔ اس سے کاروبار اور افراد کے لیے وقت اور وسائل کی بچت ہو سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، ایک ویب سائٹ کو اپنے مواد کے لیے بڑی تعداد میں تصاویر کی ضرورت ہوتی ہے۔ وہ ویب سائٹ کے تھیم سے مماثل تصاویر بنانے کے لیے جنریٹو AI کا استعمال کر سکتی ہے۔

Generative AI آئی کے استعمالات آرٹ اور ڈیزائن کے شعبوں میں بھی ہیں۔ یہ آرٹ تخلیق کرنے کے عمل کو خودکار کر سکتا ہے۔ اس سے فنکار اپنے کام کے زیادہ تخلیقی اور نمایاں پہلوؤں پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ تخلیقی AI کے ساتھ، فنکار نئے اور اصلی فن پارے تیار کر سکتے ہیں۔ یہ فن پارے ان پٹ ڈیٹا سے ملتے جلتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک فنکار خاکے یا پینٹنگز کی ایک سیریز تیار کرنے کے لیے تخلیقی AI کا استعمال کر سکتا ہے۔ اس سے انہین اپنے حتمی کام کے لیے تحریک مل سکتی ہے۔

Generative AI کا مستقبل

جیسے جیسے جنریٹو AI آگے بڑھ رہا ہے، اس کے ممکنہ اطلاقات صرف ہماری تخیل تک محدود ہیں۔ مستقبل قریب میں، ہم امید کر سکتے ہیں کہ جنریٹو اے آئی کو ادویات اور ادویات کی دریافت سے لے کر فیشن اور مصنوعات کے ڈیزائن تک مزید شعبوں میں استعمال کیا جائے گا۔

تاہم، کسی بھی نئی ٹکنالوجی کی طرح، یہاں بھی ممکنہ downsides ہیں۔ ان میں job market پر اثرات اور نئے اور اصل مواد کی تخلیق سے متعلق اخلاقی تحفظات شامل ہیں۔

جنریٹیو AI کی چند مثالیں

حالیہ برسوں میں متعدد کامیاب جنریٹو AI پروجیکٹس لانچ ہوئے ہیں۔ مثال کے طور پر، DeemDream ایک ایسا پروجیکٹ ہے جو موجودہ تصاویر سے psychedelic images بنانے کے لیے جنریٹو اے آئی کا استعمال کرتا ہے۔ StyleGAN بھی ایک ایسا ہی پروجیکٹ ہے جو انسانی چہروں کی اعلیٰ معیار کی تصاویر بنانے کے لیے GAN کا استعمال کرتا ہے۔ OpenAI کا GPT-3 ایک لینگوئج ماڈل ہے۔ یہ ایسا ٹیکسٹ بنا سکتا ہے جو انسان کے لکھے ہوئے متن کے جیسا ہی ہے۔

Generative AI: خلاصہ

جنریٹو AI نے حالیہ برسوں میں تیزی سے ارتقائی عمل طے کیا ہے۔ یہ ہمارے مواد بنانے اور استعمال کرنے کے طریقے کو بدل رہا ہے۔ متعدد انڈسٹریز میں اس کے بے شمار استعمالات ہیں۔ ان میں مواد کی تخلیق اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ سے لے کر آرٹ اور ڈیزائن تک شامل ہیں۔ تاہم، کسی بھی ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی کی طرح، اس کے بھی ممکنہ اخلاقی اور سماجی مضمرات ہیں جن پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔ معاشرے پر کسی منفی اثرات سے بچنے کے لیے جنریٹیو اے آئی کے ذمہ دارانہ اور اخلاقی استعمال کو یقینی بنانا ضروری ہے۔

جیسا کہ ٹیکنالوجی آگے بڑھ رہی ہے، یہ بہت اہم ہے کہ ہم جنریٹیو AI کے ذمہ دارانہ اور اخلاقی استعمال کے لیے کام کریں۔ مناسب ضابطے اور رہنما خطوط کے ساتھ، Generative AI صنعتوں میں انقلاب لانے اور دنیا بھر کے لوگوں کی زندگیوں کو بہتر بنانے کی صلاحیت رکھتا ہے۔

مزید پڑھیں:
ChatGPT کیا ہے؟ AI کا یہ شاہکار کیا اور کیسے کام کرتا ہے؟