مصنوعي ذهانت AI

ڪسميت (Kismet)، هڪ روبوٽ جيڪا سال 1990ع ۾ تيار ڪيو ويو.

ھٿرادو ذھانت (artificial intelligence) يا مختصر طور تي AI، ذھانت، سمجهه، ولوڙ ۽ معلومات جي پرک، جيڪا مشينن پاران ڏيکاري ويندي آھي، اھا جانورن ۽ انسانن جي ذھانت کان مختلف ھوندي آھي. ان جي مثالي ڪمن ۾ ڳالھ سمجهڻ، ڪمپيوٽر جو ڏسڻ، قدرتي زبانن جي وچ ۾ ترجمو ڪرڻ ۽ ٻين انپٽ (Input) جو جواب ڏيڻ آھي.

هٿرادو ڏاهپ يا ذھانت جي ڪاريگري وڏي پيماني تي صنعتي ڪارونھوار، حڪومتي ۽ سائنسي تاڃي پيٽي ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي. ڪجهه اعليٰ ڳڻپيوڪري ايپيلڪشن يا ادارا جيڪي هٿرادو ذھانت جي مدد سان ڪم ڪري رهيون آهن مثلن گوگل ان ڪاريگري کي جديد ڄاڻ جي ڳولھا لاءِ استعمال ڪري رهيو آهي. يو ٽيوب، ايمازون ۽ نيٽ فلڪس جھڙا ادارا سفارشي سرشتي (ريڪيمينڊشن سسٽم) ۾ پڻ هٿرادو ذھانت (AI) کي استعمال ڪري رهيا آهن. انساني آوازن کي سمجھڻ لاءِ جهڙوڪ سِري (SIRI) يا اليڪزا يا گوگل هوم، يا پاڻ مرادو هلندڙ ڪارون، يا گاڏين ۾ استعمال ٿيندڙ ڪاريگري، مثال طور ويمو (Waymo)، تخليقي اوزار جهڙوڪ چيٽ جي پي ٽي (ChatGPT)، مِڊجرني يا ڊي.ايل.ايِ. جھڙن ايپليڪشنن ۾ پڻ هٿرادو ذهانت جي ڪاريگري استعمال ڪئي ويندي آهي, ان سان گڏ اعليٰ سطح تي راندين جھڙوڪ، شطرنج ۽ گو گيم جهڙين راندين لاءِ پڻ هٿرادو ذهانت کي استعمال ڪيو ويندو آهي.

هٿرادو ذهانت جو بنياد 1956ع ۾ هڪ تعليمي ضابطي جي طور تي رکيو ويو هو. هٿرادو ذهانت تعليمي نظامن ۾ ڦوڙي نه هجڻ جي ڪري ڪيترو ئي وقت نااميدي سان گذرندو رهيو. پر 2012 کان پوءِ، جڏهن ڳوڙهو علم سڀني هٿرادو ذهانت جي ڪاريگرين کان اڳتي وڌيو، اتي ڦوڙيءَ ۽ دلچسپي ۾ تمام گهڻو اضافو ٿيو.

مصنوعي ذهانت (Artificial Intelligence)، جن کي مختصر طور تي AI سڏيو ويندو آهي، ان جي وسيع معنى ۾، مشينن، خاص طور تي ڪمپيوٽر سسٽم پاران ڏيکاريل ذهانت آهي. اهو ڪمپيوٽر سائنس ۾ تحقيق جو هڪ شعبو آهي جيڪو طريقن ۽ سافٽ ويئر کي ترقي ۽ مطالعو ڪري ٿو جيڪي مشينن کي انهن جي ماحول کي سمجهڻ ۽ سکيا ۽ ذهانت کي استعمال ڪرڻ لاءِ ڪم ڪن ٿا جيڪي انهن جي مقرر ڪيل مقصدن کي حاصل ڪرڻ جا موقعا وڌائين ٿا. اهڙين مشينن کي AIs سڏيو وڃي ٿو.

مصنوعي ذهانت جي ڪجهه اعليٰ پروفائل ايپليڪيشنن ۾ جديد ويب سرچ انجڻ (مثال طور، گوگل سرچ)؛ سفارش واري نظام (يوٽيوب، ايمازون ۽ نيٽ فلڪس پاران استعمال ٿيل)؛ انساني تقرير جي ذريعي رابطو (مثال طور، گوگل اسسٽنٽ، سري ۽ اليڪزا)؛ خود مختيار گاڏيون، مثال طور، ويمو (Waymo)؛ تخليقي اوزار (مثال طور، ChatGPT، ايپل انٽيليجنس ۽ AI آرٽ) ۽ حڪمت عملي جي راندين ۾ سپر انساني راند ۽ تجزيو (مثال طور، شطرنج ۽ وڃو) شامل آهن. بهرحال، مصنوعي ذهانت جي ڪيتريون ئي اپليڪيشنون AI جي طور تي نه سمجھي وينديون آهن:

 "ڪيترن ئي جديد AI کي عام ايپليڪيشنن ۾ فلٽر ڪيو ويو آهي، اڪثر ڪري AI نه سڏيو ويندو آهي، ڇاڪاڻ ته هڪ ڀيرو ڪا شيء ڪافي مفيد ۽ عام ٿي ويندي آهي، انکي AI ليبل نه ڪيو ويندو آهي."

مصنوعي ذهانت تحقيق جا مختلف ذيلي شعبا خاص مقصدن ۽ خاص اوزارن جي استعمال تي مبني آهن. AI تحقيق جي روايتي مقصدن ۾ استدلال، علم جي نمائندگي، منصوبابندي، سکيا، قدرتي ٻولي پروسيسنگ، تصور ۽ روبوٽڪس جي حمايت شامل آهن.

عام ذهانت - ڪنهن به ڪم کي مڪمل ڪرڻ جي صلاحيت جيڪا انسان طرفان گهٽ ۾ گهٽ برابر سطح تي - فيلڊ جي ڊگهي مدي وارن مقصدن ۾ شامل آهي. انهن مقصدن تائين پهچڻ لاءِ، AI محققن ٽيڪنالاجي جي وسيع رينج کي، انگ اکر، آپريشنز ريسرچ ۽ اقتصاديات جي بنياد تي ترتيب ڏنو آهي ۽ ضم ڪيو آهي، جنهن ۾ ڳولا ۽ رياضياتي اصلاح، رسمي منطق، مصنوعي اعصابي نيٽ ورڪ ۽ طريقا شامل آهن. مصنوعي ذهانت نفسيات، لسانيات، فلسفو، نيورو سائنس ۽ ٻين شعبن تي پڻ ڇڪي ٿو.

مصنوعي ذهانت جو بنياد 1956 ۾ هڪ تعليمي نظم جي طور تي رکيو ويو ۽ فيلڊ ڪيترن ئي دورن مان گذريو اميد جي، بعد ۾ مايوسي جي دورن ۽ فنڊ جي نقصان، جنهن کي AI سياري جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو. 2012 کان پوءِ فنڊنگ ۽ دلچسپي تمام گھڻي وڌي وئي جڏھن ڊيپ لرننگ اڳئين AI ٽيڪنڪ کان اڳتي وڌي وئي. اها ترقي 2017 کان پوءِ ٽرانسفارمر آرڪيٽيڪچر سان وڌيڪ تيز ٿي وئي، ۽ 2020 جي شروعات تائين AI (جنهن کي "AI بوم" جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو) ۾ سوين بلين ڊالر خرچ ڪيا ويا. 21 هين صدي ۾ AI جو وسيع استعمال موجوده وقت ۾ ڪيترن ئي غير ارادي نتيجن ۽ نقصانن کي بي نقاب ڪيو ۽ مستقبل ۾ ان جي خطرن ۽ ڊگھي مدي واري اثرات بابت خدشا پيدا ڪيا، ٽيڪنالاجي جي حفاظت ۽ فائدن کي يقيني بڻائڻ لاءِ ريگيوليٽري پاليسين بابت بحث کي تيز ڪيو.

مقصد

ذهانت جي نقل ڪرڻ (يا تخليق ڪرڻ) جي عام مسئلي کي ذيلي مسئلن ۾ ورهايو ويو آهي. اهي خاص خاصيتون يا صلاحيتون آهن جيڪي محقق هڪ ذهين نظام جي نمائش جي اميد رکن ٿا. هيٺ بيان ڪيل خاصيتن کي سڀ کان وڌيڪ ڌيان ڏنو ويو آهي ۽ AI تحقيق جي دائري کي ڍڪيندا آهن.

استدلال ۽ مسئلو حل ڪرڻ

ابتدائي محققن الگورتھم تيار ڪيا, جيڪي قدم بہ قدم استدلال جي نقل ڪندا هئا, جيڪي انسان استعمال ڪندا آهن, جڏهن اهي پزل حل ڪندا آهن يا منطقي ڪٽوتي ڪندا آهن. 1980 ۽ 1990 جي ڏهاڪي جي آخر تائين غير يقيني يا نامڪمل معلومات سان معاملو ڪرڻ لاءِ, امڪان (probability) ۽ معاشيات مان تصورات کي استعمال ڪندي طريقا تيار ڪيا ويا.

انهن مان ڪيترائي الگورتھم وڏي دليل جي مسئلن کي حل ڪرڻ لاءِ ڪافي نه آهن, ڇاڪاڻ ته اهي هڪ "گڏيل ڌماڪي" جو تجربو ڪن ٿا. اهي مسئلا وڌڻ سان تيزيءَ سان سست ٿي ويندا آهن. جيتوڻيڪ انسان به گهٽ ۾ گهٽ قدم بہ قدم ڪٽوتي استعمال ڪندا آهن جيڪا شروعاتي AI تحقيق ماڊل ڪري سگهي ٿي. اهي تيز، وجداني فيصلا استعمال ڪندي پنهنجا گهڻا مسئلا حل ڪن ٿا. صحيح ۽ ڪارآمد استدلال هڪ حل نه ٿيل مسئلو آهي.

ٽيڪنڪس

AI ريسرچ مٿي ڏنل مقصدن کي حاصل ڪرڻ لاءِ مختلف قسم جي ٽيڪنڪ استعمال ڪري ٿي.

ڳولا ۽ اصلاح

AI ۾ ٻه مختلف قسم جون ڳولاون استعمال ڪيون وينديون آهن:

1. حالت-جڳه ڳولا ۽
2. مقامي ڳولا

حالت-جڳه ڳولا

حالت-جڳه ڳولا ممڪن حالتن جي وڻ ذريعي ڳولا ڪري ٿي ته جيئن مقصد جي حالت ڳولي سگهجي. مثال طور, پلاننگ الگورتھم گولن ۽ ذيلي مقصدن جي وڻن ذريعي ڳولا ڪري ٿو. هڪ ٽارگيٽ مقصد جو رستو ڳولڻ جي ڪوشش ڪري ٿو. هڪ عمل جنهن کي مطلب ختم ٿئي ٿو تجزيو سڏيو ويندو آهي.

• سادي مڪمل ڳولا اڪثر حقيقي دنيا جي مسئلن لاءِ ڪافي نه هوندي آهي. ڳولا جي جڳهه (ڳولا ڪرڻ لاءِ جڳهن جو تعداد) تيزي سان فلڪياتي انگن تائين وڌي ٿو. نتيجو هڪ ڳولا آهي جيڪا تمام سست آهي يا ڪڏهن به مڪمل نه ٿيندي آهي. "هوريسٽڪس" يا "انگوٺي جا اصول" انهن چونڊن کي ترجيح ڏيڻ ۾ مدد ڪري سگهن ٿا جيڪي مقصد تائين پهچڻ جو وڌيڪ امڪان آهن.
• مخالف ڳولا راند کيڏڻ وارن پروگرامن لاءِ استعمال ڪئي ويندي آهي, جهڙوڪ شطرنج يا "گو" (Go). اهو کٽڻ واري پوزيشن جي ڳولا ۾, ممڪن حرڪتن ۽ جوابي حرڪتن جي وڻ ذريعي ڳولا ڪري ٿو.

ايپليڪيشنون

2020 جي ڏهاڪي جي اڪثر ضروري ايپليڪيشنن ۾ AI ۽ مشين لرننگ ٽيڪنالاجي استعمال ڪئي وئي آهي، جنهن ۾ شامل آهن:

• سرچ انجن (جهڙوڪ گوگل سرچ)
• آن لائن اشتهارن کي نشانو بڻائڻ
• سفارش سسٽم (نيٽ فلڪس، يوٽيوب يا ايميزون پاران پيش ڪيل) انٽرنيٽ ٽرئفڪ کي هلائڻ
• ٽارگيٽڊ ايڊورٽائزنگ (ايڊ سينس، فيس بڪ)
• ورچوئل اسسٽنٽ (جهڙوڪ سري يا اليڪسا)
• خودمختيار گاڏيون (ڊرون، ADAS ۽ خود ڊرائيونگ ڪارون شامل آهن)
• خودڪار ٻولي ترجمو (مائڪروسافٽ ٽرانسليٽر، گوگل ٽرانسليٽ)
• چہرے جي سڃاڻپ (ايپل جو فيس آئي ڊي يا مائڪروسافٽ جو ڊيپ فيس ۽ گوگل جو فيس نيٽ)
• تصوير ليبلنگ (فيس بڪ، ايپل جا فوٽوز ۽ ٽڪ ٽاڪ پاران استعمال ٿيل).
• AI جي تعیناتي جي نگراني چيف آٽوميشن آفيسر (CAO) ڪري سگهي ٿي. *

صحت ۽ دوائون

اهو تجويز ڪيو ويو آهي ته AI تحقيق جي مختلف شعبن لاءِ مختص ڪيل فنڊنگ ۾ تضادن کي دور ڪري سگهي ٿو.

• الفا فولڊ 2 (2021) هڪ پروٽين جي 3D structure کي مهينن جي بدران ڪلاڪن ۾ اندازو لڳائڻ جي صلاحيت جو مظاهرو ڪيو. 2023 ۾، اهو ٻڌايو ويو ته AI-هدايت واري دوا جي دريافت ٻن مختلف قسمن جي دوا جي مزاحمتي بيڪٽيريا کي مارڻ جي قابل اينٽي بايوٽڪ جي هڪ طبقي کي ڳولڻ ۾ مدد ڪئي. 2024 ۾، محققن پارڪنسن جي بيماري جي دوا جي علاج جي ڳولا کي تيز ڪرڻ لاءِ مشين لرننگ استعمال ڪئي. انهن جو مقصد اهڙن مرکبات جي سڃاڻپ ڪرڻ هو جيڪي الفا-سينوڪلين (پروٽين جيڪو پارڪنسن جي بيماري جي خاصيت رکي ٿو) جي ڪلمپنگ، يا مجموعي کي روڪين ٿا. اهي شروعاتي اسڪريننگ جي عمل کي ڏهه ڀيرا تيز ڪرڻ ۽ قيمت کي هزار ڀيرا گهٽائڻ جي قابل هئا.

گيمنگ

گيم کيڏڻ جا پروگرام 1950 جي ڏهاڪي کان وٺي AI جي جديد ترين ٽيڪنالاجي کي ظاهر ڪرڻ ۽ جانچڻ لاءِ استعمال ڪيا ويا آهن. ڊيپ بليو پهريون ڪمپيوٽر شطرنج کيڏڻ وارو نظام بڻجي ويو جنهن 11 مئي 1997 تي هڪ حڪمران عالمي شطرنج چيمپيئن، گيري ڪيسپاروف کي شڪست ڏني. 2011 ۾، هڪ خطري ۾! ڪوئز شو نمائشي ميچ، آئي بي ايم جي سوال جواب ڏيڻ واري نظام، واٽسن، ٻن عظيم ترين جيوپارڊي! چيمپئنز، بريڊ روٽر ۽ ڪين جيننگز کي هڪ اهم فرق سان شڪست ڏني. مارچ 2016 ۾، الفاگو گو چيمپئن لي سيڊول سان هڪ ميچ ۾ گو جي 5 مان 4 رانديون کٽيون، هڪ پيشه ور گو پليئر کي بغير ڪنهن معذوري جي شڪست ڏيڻ وارو پهريون ڪمپيوٽر گو پليئر بڻجي ويو. پوءِ 2017 ۾، ان ڪي جي کي شڪست ڏني، جيڪو دنيا جو بهترين گو پليئر هو. ٻيا پروگرام نامڪمل معلوماتي راندين کي سنڀاليندا آهن، جهڙوڪ پوکر پليئر پروگرام پلوريبس. ڊيپ مائنڊ وڌندڙ طور تي عام مضبوطي سکيا جا ماڊل تيار ڪيا، جهڙوڪ موزيرو سان، جن کي شطرنج، گو، يا اٽاري رانديون کيڏڻ جي تربيت ڏئي سگهجي ٿي.

اخلاقيات

مصنوعي ذهانت جا امڪاني فائدا ۽ امڪاني خطرا آهن. AI شايد سائنس کي اڳتي وڌائڻ ۽ سنگين مسئلن لاءِ حل ڳولڻ جي قابل ٿي سگهي ٿو. ڊيپ مائنڊ جي ڊيمس هاسبيس اميد رکي ٿي ته "ذهانت کي حل ڪري ۽ پوءِ ان کي هر شيءِ کي حل ڪرڻ لاءِ استعمال ڪري". بهرحال جيئن ته AI جو استعمال وسيع ٿي چڪو آهي, ڪيترائي غير ارادي نتيجا ۽ خطرا سڃاڻپ ڪيا ويا آهن. پيداوار ۾ نظام ڪڏهن ڪڏهن اخلاقيات ۽ تعصب کي انهن جي AI تربيتي عملن ۾ شامل نه ڪري سگهن ٿا. خاص طور تي جڏهن AI الگورتھم ڊيپ لرننگ ۾ فطري طور تي ناقابل وضاحت هوندا آهن.

خطرا ۽ نقصان

رازداري ۽ ڪاپي رائيٽ

مشين لرننگ الگورتھم کي وڏي مقدار ۾ ڊيٽا جي ضرورت هوندي آهي. هن ڊيٽا کي حاصل ڪرڻ لاءِ استعمال ٿيندڙ ٽيڪنڪ رازداري، نگراني ۽ ڪاپي رائيٽ بابت خدشا پيدا ڪيا آهن.

AI سان هلندڙ ڊوائيسز ۽ خدمتون (جهڙوڪ ورچوئل اسسٽنٽ ۽ IoT پراڊڪٽس) مسلسل ذاتي معلومات گڏ ڪن ٿيون, مداخلت ڪندڙ ڊيٽا گڏ ڪرڻ بابت خدشا پيدا ڪن ٿيون ۽ ٽئين پارٽين پاران غير مجاز رسائي بابت خدشا پيدا ڪن ٿيون. رازداري جو نقصان AI جي وڏي مقدار ۾ ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ ۽ گڏ ڪرڻ جي صلاحيت جي ڪري وڌيڪ وڌي ٿو. ممڪن طور تي هڪ نگراني سماج ڏانهن وٺي وڃي ٿو, جتي انفرادي سرگرمين کي, مناسب حفاظتي اپائن يا شفافيت کان سواءِ, مسلسل نگراني ۽ تجزيو ڪيو ويندو آهي.

گڏ ڪيل حساس صارف ڊيٽا ۾ آن لائن سرگرمي رڪارڊ، جيولوڪيشن ڊيٽا، وڊيو، يا آڊيو شامل ٿي سگھي ٿو. مثال طور, تقرير جي سڃاڻپ الگورتھم ٺاهڻ لاءِ, Amazon لکين خانگي گفتگو رڪارڊ ڪئي آهي ۽ عارضي ڪارڪنن کي انهن مان ڪجهه کي ٻڌڻ ۽ نقل ڪرڻ جي اجازت ڏني آهي. هن وسيع نگراني بابت رايا انهن کان وٺي جيڪي ان کي هڪ ضروري برائي طور ڏسن ٿا انهن تائين جن لاءِ اهو واضح طور تي غير اخلاقي ۽ رازداري جي حق جي خلاف ورزي آهي.

AI ڊولپرز دليل ڏين ٿا ته هي قيمتي ايپليڪيشنون پهچائڻ جو واحد طريقو آهي ۽ ڪيتريون ئي ٽيڪنڪون تيار ڪيون آهن, جيڪي رازداري کي محفوظ رکڻ جي ڪوشش ڪن ٿيون جڏهن ته اڃا تائين ڊيٽا حاصل ڪري رهيا آهن جهڙوڪ ڊيٽا گڏ ڪرڻ. سڃاڻپ کي ختم ڪرڻ ۽ فرق جي رازداري, 2016 کان وٺي, ڪجهه رازداري ماهرن (جهڙوڪ سنٿيا ڊورڪ) رازداري کي انصاف جي لحاظ کان ڏسڻ شروع ڪيو آهي. برائن ڪرسچن لکيو ته ماهرن "'ڇا ڄاڻن ٿا' جي سوال کان 'اهي ان سان ڇا ڪري رهيا آهن' جي سوال ڏانهن رخ ڪيو آهي."

جنريٽو AI اڪثر ڪري غير لائسنس يافته ڪاپي رائيٽ ٿيل ڪمن تي تربيت ڏني ويندي آهي. ڊومينز جهڙوڪ تصويرون يا ڪمپيوٽر ڪوڊ ۾ شامل آهن, پوءِ آئوٽ پُٽ کي "منصفانه استعمال" جي دليل تحت استعمال ڪيو ويندو آهي. ماهر ان بابت متفق نه آهن ته هي دليل عدالتن ۾ ڪيترو ۽ ڪهڙين حالتن ۾ برقرار رهندو. لاڳاپيل عنصرن ۾ "ڪاپي رائيٽ ٿيل ڪم جي استعمال جو مقصد ۽ ڪردار" ۽ "ڪاپي رائيٽ ٿيل ڪم لاءِ امڪاني مارڪيٽ تي اثر" شامل ٿي سگهن ٿا. ويب سائيٽ جا مالڪ اهو ظاهر ڪري سگهن ٿا ته اهي نٿا چاهين ته انهن جو مواد "robots.txt" فائل ذريعي ختم ڪيو وڃي. جڏهن ته, ڪجهه ڪمپنيون قطع نظر مواد کي ختم ڪنديون, ڇاڪاڻ ته robots.txt فائل جو ڪو به حقيقي اختيار ناهي.

تاريخ

مشيني يا "رسمي" استدلال جو مطالعو قديم زماني ۾ فلسفين ۽ رياضي دانن سان شروع ٿيو. منطق جو مطالعو سڌو سنئون ايلن ٽورنگ جي ڪمپيوٽيشن جي نظريي ڏانهن وٺي ويو. جنهن تجويز ڪيو ته هڪ مشين ("0" ۽ "1" جهڙين سادي علامتن کي تبديل ڪندي) رياضياتي دليل جي ڪنهن به ممڪن شڪل کي نقل ڪري سگهي ٿي. هن سائبر نيٽڪس، انفارميشن ٿيوري ۽ نيورو بائيولاجي ۾ هم وقت ساز دريافتن سان گڏ محققن کي "اليڪٽرانڪ دماغ" ٺاهڻ جي امڪان تي غور ڪرڻ جي هدايت ڪئي. انهن تحقيق جا ڪيترائي شعبا ترقي ڪيا. جيڪي مصنوعي ذهانت جو حصو بڻجي ويندا. جهڙوڪ 1943 ۾ "مصنوعي نيورون" لاءِ ميڪ ڪولوچ ۽ پٽس ڊيزائن ۽ ٽورنگ جو 1950 جو بااثر پيپر 'ڪمپيوٽنگ مشينري ۽ انٽيليجنس', جنهن ٽورنگ ٽيسٽ متعارف ڪرايو ۽ ڏيکاريو ته "مشين انٽيليجنس" ممڪن هو.

AI تحقيق جو ميدان 1956 ۾ ڊارٽمائوٿ ڪاليج ۾ هڪ ورڪشاپ ۾ قائم ڪيو ويو. شرڪت ڪندڙ 1960 جي ڏهاڪي ۾ AI تحقيق جا اڳواڻ بڻجي ويا. انهن ۽ انهن جي شاگردن اهڙا پروگرام تيار ڪيا جن کي پريس "حيران ڪندڙ" قرار ڏنو: ڪمپيوٽر چيڪرز حڪمت عمليون سکي رهيا هئا، الجبرا ۾ لفظن جا مسئلا حل ڪري رهيا هئا، منطقي نظريا ثابت ڪري رهيا هئا ۽ انگريزي ڳالهائي رهيا هئا. 1950 جي ڏهاڪي جي آخر ۽ 1960 جي ڏهاڪي جي شروعات ۾ ڪيترين ئي برطانوي ۽ آمريڪي يونيورسٽين ۾ مصنوعي ذهانت جون ليبارٽريون قائم ڪيون ويون هيون.

1960 ۽ 1970 جي ڏهاڪي ۾ محققن کي يقين هو ته انهن جا طريقا آخرڪار عام ذهانت سان هڪ مشين ٺاهڻ ۾ ڪامياب ٿيندا ۽ ان کي پنهنجي فيلڊ جو مقصد سمجهندا هئا. 1965 ۾ هربرٽ سائمن اڳڪٿي ڪئي هئي ته، "مشينون، ويهن سالن اندر، ڪو به ڪم ڪرڻ جي قابل ٿي وينديون جيڪو انسان ڪري سگهي ٿو". 1967 ۾ مارون منسڪي اتفاق ڪيو، لکيو ته "هڪ نسل اندر ... 'مصنوعي ذهانت' ٺاهڻ جو مسئلو ڪافي حد تائين حل ٿي ويندو". تنهن هوندي به، انهن مسئلي جي ڏکيائي کي گهٽ سمجهيو هو. 1974 ۾، آمريڪي ۽ برطانوي حڪومتن ٻنهي سر جيمس لائيٽ هِل جي تنقيد ۽ آمريڪي ڪانگريس جي وڌيڪ پيداواري منصوبن کي فنڊ ڪرڻ لاءِ جاري دٻاءُ جي جواب ۾ ڳولا واري تحقيق کي ختم ڪري ڇڏيو. منسڪي ۽ پيپرٽ جي ڪتاب پرسيپٽرون کي اهو ثابت ڪرڻ جي طور تي سمجهيو ويو ته مصنوعي نيورل نيٽ ورڪ ڪڏهن به حقيقي دنيا جي ڪمن کي حل ڪرڻ لاءِ ڪارآمد نه هوندا، اهڙي طرح طريقي کي مڪمل طور تي بدنام ڪيو ويو. "AI سياري"، هڪ دور جڏهن AI منصوبن لاءِ فنڊ حاصل ڪرڻ ڏکيو هو، پٺيان آيو.

1980 جي شروعات ۾، AI تحقيق کي ماهر سسٽم جي تجارتي ڪاميابي سان بحال ڪيو ويو، AI پروگرام جو هڪ روپ جيڪو انساني ماهرن جي علم ۽ تجزياتي صلاحيتن کي نقل ڪندو هو. 1985 تائين، AI جي مارڪيٽ هڪ ارب ڊالر کان وڌيڪ پهچي چڪي هئي. ساڳئي وقت، جاپان جي پنجين نسل جي ڪمپيوٽر منصوبي آمريڪي ۽ برطانوي حڪومتن کي تعليمي تحقيق لاءِ فنڊ بحال ڪرڻ جي ترغيب ڏني. جڏهن ته، 1987 ۾ لِسپ مشين مارڪيٽ جي خاتمي سان شروع ٿي، اي آءِ هڪ ڀيرو ٻيهر بدنامي ۾ پئجي وئي، ۽ ٻيو، وڌيڪ ڊگهو سيارو شروع ٿيو.

فلسفو

مصنوعي ذهانت جي ڀلائي ۽ حق اهو قابل اعتماد طور تي اندازو لڳائڻ ڏکيو يا ناممڪن آهي ته ڇا هڪ ترقي يافته AI حساس آهي (محسوس ڪرڻ جي صلاحيت رکي ٿو)، ۽ جيڪڏهن ائين آهي، ته ڪهڙي حد تائين. پر جيڪڏهن ڪو اهم موقعو آهي ته هڪ ڏنل مشين محسوس ڪري سگهي ٿي ۽ ڏک برداشت ڪري سگهي ٿي، ته پوءِ اهو ڪجهه حقن يا فلاحي تحفظ جي قدمن جو حقدار ٿي سگهي ٿو، ساڳئي طرح جانورن وانگر. سمجھ (اعليٰ ذهانت سان لاڳاپيل صلاحيتن جو هڪ سيٽ، جهڙوڪ سمجھ يا خود آگاهي) AI حقن لاءِ هڪ ٻيو اخلاقي بنياد فراهم ڪري سگهي ٿو. روبوٽ حقن کي ڪڏهن ڪڏهن سماج ۾ خودمختيار ايجنٽن کي ضم ڪرڻ جي عملي طريقي طور پڻ پيش ڪيو ويندو آهي.

2017 ۾، يورپي يونين ڪجهه سڀ کان وڌيڪ قابل AI سسٽم کي "اليڪٽرانڪ شخصيت" ڏيڻ تي غور ڪيو. ساڳئي طرح ڪمپنين جي قانوني حيثيت سان، ان کي حق ڏنا ويندا پر ذميواريون پڻ. نقادن 2018 ۾ دليل ڏنو ته AI سسٽم کي حق ڏيڻ انساني حقن جي اهميت کي گهٽائي ڇڏيندو، ۽ اهو قانون سازي مستقبل جي قياس آرائي جي منظرنامي جي بدران صارف جي ضرورتن تي ڌيان ڏيڻ گهرجي. انهن اهو پڻ نوٽ ڪيو ته روبوٽس کي سماج ۾ پاڻ حصو وٺڻ جي خودمختياري جي کوٽ هئي.

AI ۾ ترقي موضوع ۾ دلچسپي وڌائي ٿي. AI ڀلائي ۽ حقن جا حامي اڪثر دليل ڏين ٿا ته AI احساس، جيڪڏهن اهو ظاهر ٿئي ٿو، ته ان کي رد ڪرڻ خاص طور تي آسان هوندو. اهي خبردار ڪن ٿا ته اهو غلامي يا ڪارخاني جي فارمنگ جي برابر هڪ اخلاقي انڌي جاءِ ٿي سگهي ٿي، جيڪا وڏي پيماني تي مصيبت جو سبب بڻجي سگهي ٿي جيڪڏهن حساس AI پيدا ڪيو وڃي ۽ لاپرواهي سان استحصال ڪيو وڃي.

مستقبل

Superintelligence ۽ singularity: هڪ superintelligence هڪ فرضي ايجنٽ آهي جيڪو ذهانت رکي ٿو جيڪو روشن ترين ۽ سڀ کان وڌيڪ باصلاحيت انساني ذهن کان گهڻو وڌيڪ هوندو. جيڪڏهن مصنوعي جنرل انٽيليجنس ۾ تحقيق ڪافي ذهين سافٽ ويئر پيدا ڪري ٿي، ته اهو شايد پاڻ کي ٻيهر پروگرام ڪرڻ ۽ بهتر ڪرڻ جي قابل ٿي سگهي ٿو. بهتر ڪيل سافٽ ويئر پاڻ کي بهتر ڪرڻ ۾ اڃا به بهتر هوندو، جنهن جي نتيجي ۾ I. J. Good هڪ "انٽيليجنس ڌماڪو" سڏيو ۽ ورنر وينج هڪ "singularity" سڏيو. بهرحال، ٽيڪنالاجيون غير معين طور تي تيزيءَ سان بهتر نه ٿيون ٿي سگهن، ۽ عام طور تي هڪ S-شڪل واري وکر جي پيروي ڪن ٿيون، جڏهن اهي ٽيڪنالاجي جي جسماني حدن تائين پهچن ٿيون ته سست ٿي وڃن ٿيون.

ٽرانس هيومنزم

روبوٽ ڊيزائنر هانس موراويڪ، سائبر نيٽسٽسٽ ڪيون واروڪ ۽ موجد ري ڪرزويل اڳڪٿي ڪئي آهي ته انسان ۽ مشينون مستقبل ۾ سائبرگ ۾ ضم ٿي سگهن ٿيون جيڪي ٻنهي کان وڌيڪ قابل ۽ طاقتور آهن. هي خيال، جنهن کي ٽرانس هيومنزم سڏيو ويندو آهي، ان جون پاڙون الڊوس هڪسلي ۽ رابرٽ ايٽنگر جي لکڻين ۾ آهن. ايڊورڊ فريڊڪن دليل ڏئي ٿو ته "مصنوعي ذهانت ارتقا ۾ ايندڙ قدم آهي"، هڪ خيال پهريون ڀيرو سيموئل بٽلر جي "ڊارون ايمنگ دي مشينز" پاران 1863 ۾ پيش ڪيو ويو، ۽ جارج ڊيسن پاران پنهنجي 1998 جي ڪتاب ڊارون ايمنگ دي مشينز: دي ايولوشن آف گلوبل انٽيليجنس ۾ وڌايو ويو.

پڻ ڏسو

• مصنوعي ذهانت
• مصنوعي ذهانت جي مواد جي ڳولا

ٻاهريان ڳنڍڻا

• Artificial Intelligence. BBC Radio 4 discussion with John Agar, Alison Adam & Igor Aleksander (In Our Time, 8 December 2005).