سمفونیک انٹیلی جنس کا دور

جدید کاروباری عمل میں، جنریٹیو AI کا استعمال محض ایک ٹول کے طور پر نہیں رہا، بلکہ اب یہ منظم انضمام کے مرحلے میں داخل ہو چکا ہے۔

اس سے آگے انٹیلی جنس کا ایک نیا دور ہے: "سمفونیک انٹیلی جنس۔"

یہ مضمون جنریٹیو AI کے استعمال کی موجودہ حالت اور مستقبل کے امکانات کو دو نقطہ نظر سے تلاش کرے گا: تکراری کام اور فلو ورک۔

تکراری کام

پچھلے ایک مضمون میں، ہم نے جنریٹیو AI کو کاروباری کام انجام دینے کے قابل بنانے کے نقطہ نظر کے طور پر "تکراری کام اور ٹولز" بمقابلہ "فلو ورک اور سسٹمز" کے نقطہ نظر کا تجزیہ کیا تھا۔

تکراری کام ایسے کاموں کو کہتے ہیں جہاں انسان نیم لاشعوری طور پر متعدد مختلف ٹھوس کاموں کو یکجا کرتے ہیں اور آزمائش اور غلطی کے ذریعے آگے بڑھتے ہیں۔

اور اس تکراری کام کے لیے، ٹولز بہترین ہوتے ہیں۔ مختلف کاموں کے مطابق ٹولز کا انتخاب کرکے، کام کو مؤثر طریقے سے آگے بڑھایا جا سکتا ہے۔ لہٰذا، مطلوبہ ٹول کٹ کو جمع کرنا اور اس کے استعمال میں مہارت حاصل کرنا ضروری ہے۔

فی الحال، جب جنریٹیو AI کو کاروبار میں استعمال کیا جاتا ہے، تو زیادہ تر معاملات میں جنریٹیو AI کو ایک ٹول کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔

جنریٹیو AI کے ساتھ کاروباری کارکردگی کو بہتر بنانے کے بارے میں زیادہ تر بات چیت تقریباً ہمیشہ اس نئے اور طاقتور ٹول کو موجودہ ٹول کٹ میں شامل کرنے کا حوالہ دیتی ہے جسے انسان تکراری کام کے لیے استعمال کرتے ہیں۔

تکراری کام کا مسئلہ

دوسری طرف، جیسا کہ پچھلے مضمون میں نشاندہی کی گئی ہے، تکراری کام میں ٹولز سے حاصل ہونے والی کارکردگی کے فوائد نسبتاً محدود ہیں۔

جیسے جیسے ٹولز زیادہ کارآمد ہوتے جاتے ہیں، انسان بالآخر رکاوٹ بن جاتا ہے۔ آخر کار، انسانی کام کے اوقات کی رکاوٹ کو دور نہیں کیا جا سکتا۔

مزید برآں، تجربہ کار ملازمین اور نئے بھرتی ہونے والے افراد کے درمیان تکراری کام کی کارکردگی اور درستگی میں نمایاں فرق ہوتا ہے، اور اس فرق کو ختم کرنا مشکل ہے۔ لہٰذا، اگر آپ اگلے مہینے کام کا بوجھ دوگنا کرنا چاہتے ہیں، تو آپ تجربہ کار مہارتوں والے افراد کے بغیر اسے سنبھال نہیں سکتے۔

انسانوں کے رکاوٹ بننے کے مسئلے کو حل کرنے کے لیے، بالآخر سب کچھ مصنوعی ذہانت سے بدلنے کی بات آتی ہے۔

تاہم، موجودہ جنریٹیو AI میں ابھی تک اس سطح کی کارکردگی نہیں ہے۔

مزید یہ کہ، بظاہر سادہ تکراری کام بھی، جب بغور جائزہ لیا جائے تو، بڑی تعداد میں لاشعوری کاموں پر مشتمل ہوتے ہیں۔

اسی وجہ سے، انہیں روایتی IT سسٹمز یا ایسے دستور العمل میں تبدیل نہیں کیا جا سکتا تھا جن کی کوئی بھی پیروی کر سکے، اور اس طرح انسانی مہارت پر انحصار کیا جاتا تھا۔

جب تک کہ ان متعدد لاشعوری، مہارت طلب کاموں کو منظم نہیں کیا جاتا اور ہر ایک کے لیے ضروری معلومات کو علم کی شکل نہیں دی جاتی، جنریٹیو AI، چاہے اس کی کارکردگی کتنی ہی بہتر ہو جائے، انسانی کام کی جگہ نہیں لے سکتا۔

فلو ورک اور سسٹمیٹائزیشن میں تبدیلی

جنریٹیو AI کی موجودہ کارکردگی کی حدود میں کاموں کو تقسیم کرنے کے مقصد، اور لاشعوری کاموں کو منظم کرنے اور معلومات کو منظم کرنے کے مقصد کو حاصل کرنے کے لیے، آزمائش و خطا پر مبنی تکراری کام کو معیاری فلو ورک میں منظم کرنا انتہائی اہم ہے۔

معیاری فلو ورک نہ صرف ٹولز بلکہ سسٹمز کے لیے بھی موزوں ہے۔

فلو ورک کے اندر، ایسے کام ہوتے ہیں جو جنریٹیو AI کے ذریعے انجام پاتے ہیں اور ایسے کام جو انسانوں کے ذریعے انجام پاتے ہیں۔ ان کو ایک سسٹم سے جوڑنے سے، پورا فلو ورک قابل عمل ہو جاتا ہے۔

فلو ورک اور سسٹمیٹائزیشن میں تبدیلی کے کئی اہم اثرات مرتب ہوتے ہیں۔

ایک یہ ہے کہ جنریٹیو AI انفرادی کاموں کے لیے مخصوص ہو جاتا ہے، جس سے ہر کام کے لیے جنریٹیو AI کی کارکردگی اور درستگی کو بہتر بنانے کا طریقہ واضح ہو جاتا ہے۔

دوسرا، متعدد کارکنان جنریٹیو AI میں علم کا اضافہ کر سکتے ہیں، اور اس کے فوائد ہر کسی تک پہنچتے ہیں۔

تیسرا، اس کام کے اندر کاموں کی تقسیم کو بتدریج جنریٹیو AI کی طرف منتقل کرنا آسان ہو جاتا ہے۔

اس طرح، تکراری کام کو فلو ورک میں تبدیل کرکے اور ہر کام کے لیے جنریٹیو AI کو درکار علم کو ایک سسٹم کے طور پر جمع کرکے، فکری کام فیکٹری لائن کی طرح خودکار ہونے کے قریب پہنچ جاتا ہے۔

اور وقت کے ساتھ جنریٹیو AI کی بنیادی کارکردگی میں ہونے والی بہتری کو شامل کرکے، اور مختلف کاموں کے لیے مخصوص جمع شدہ علم کا فائدہ اٹھا کر، پورے فلو ورک کو جنریٹیو AI کے ذریعے خودکار عمل بنانا ممکن ہو جائے گا۔

ورچوئل انٹیلی جنس

یہ تکراری کام اور آلات، اور فلو ورک اور سسٹمز کے نقطہ نظر سے تجزیے کا اختتام ہے۔

ایک اور مضمون جو میں نے حال ہی میں لکھا ہے، اس بحث کو مزید آگے بڑھاتا ہے۔

اس مضمون میں، میں نے ورچوئل انٹیلی جنس کے ذریعے آرکیسٹریشن کے موضوع پر بات کی تھی۔

فی الحال، اور بہت قریب مستقبل میں، کارکردگی کی حدود کی وجہ سے، جنریٹیو AI مخصوص کاموں پر توجہ مرکوز کرنے پر کارکردگی اور درستگی کے لحاظ سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے۔

لہٰذا، جیسا کہ پہلے فلو ورک اور سسٹمز کے ساتھ بحث کی گئی، ایک مثالی طریقہ کار یہ تھا کہ ہر انفرادی کام کے لیے مخصوص جنریٹیو AIs کو ایک سسٹم کے ذریعے آپس میں جوڑا جائے۔

تاہم، یہاں تک کہ اگر جنریٹیو AI کی کارکردگی میں نمایاں بہتری آتی ہے، تو محض مختلف کاموں کو متوازی طور پر پروسیس کرنے کے بجائے، ایک ہی پروسیسنگ رن کے اندر کرداروں کو تبدیل کرکے اور مختلف علم کا استعمال کرکے پروسیس کرنا زیادہ موثر اور درست ہو سکتا ہے۔

یہ طریقہ جنریٹیو AIs کو آپس میں جوڑنے کے لیے کسی سسٹم کی ضرورت کو ختم کر دے گا۔ سسٹم انٹیگریشن جیسی کارروائیاں خود جنریٹیو AI کے اندر ہوں گی۔

مزید برآں، ایسی صورت حال سے جہاں سسٹم کی تبدیلیوں کے بغیر کاموں کی ترتیب نو یا اضافہ ناممکن ہے، جنریٹیو AI خود لچکدار طریقے سے جواب دے سکے گا۔

اس کا مطلب یہ ہے کہ فلو-ورکڈ اور منظم کردہ کاموں کو واپس تکراری کام میں لایا جائے۔

تاہم، یہ تکراری کام جو اس فلو-ورکنگ اور سسٹمیٹائزیشن کے عمل سے گزرنے کے بعد واپس آتا ہے، اس حالت میں ہو گا جہاں دوبارہ قابل استعمال علم تشکیل پا چکا ہو گا، چاہے جنریٹیو AIs کی تعداد بڑھائی جائے یا ان کے ورژن تبدیل کیے جائیں۔

یہ انسانی تکراری کام کے مسائل کو حل کرتا ہے اور انسانوں کے ذریعے کیے جانے والے لچکدار کاموں کی کارکردگی کو ممکن بناتا ہے۔

یہاں، میں جنریٹیو AI کی ایک ہی عملدرآمد کے دوران کرداروں اور علم کو تبدیل کرنے کی صلاحیت کو "ورچوئل انٹیلی جنس" کہتا ہوں۔ یہ کمپیوٹر کے ورچوئل مشین کے مشابہ ہے۔

جس طرح ورچوئل مشین ٹیکنالوجی ایک ہی ہارڈویئر پر چلنے والے بالکل مختلف کمپیوٹرز کی نقالی کرتی ہے، اسی طرح ایک ہی جنریٹیو AI متعدد کرداروں کے درمیان سوئچ کرکے پروسیس کرتا ہے۔

جنریٹیو AI نے پہلے ہی قدرتی طور پر یہ ورچوئل انٹیلی جنس کی صلاحیت حاصل کر لی ہے۔ یہی وجہ ہے کہ جنریٹیو AI متعدد افراد پر مشتمل بحثوں کی نقالی کر سکتا ہے یا متعدد کرداروں پر مشتمل ناول تیار کر سکتا ہے۔

اگر یہ ورچوئل انٹیلی جنس کی صلاحیت بہتر ہوتی ہے اور اسے کافی علم فراہم کیا جاتا ہے، تو تکراری کام کرنا ممکن ہو جائے گا۔

انٹیلی جنس آرکیسٹریشن

مزید برآں، میں متعدد کرداروں اور علم کو آزادانہ طور پر یکجا کرکے کام انجام دینے کی صلاحیت کو "انٹیلی جنس آرکیسٹریشن" کہتا ہوں۔

یہ آرکیسٹریشن ٹیکنالوجی سے مشابہت رکھتا ہے جو متعدد ورچوئل مشینوں کو ہینڈل کرتی ہے۔

جس طرح آرکیسٹریشن ٹیکنالوجی ضرورت پڑنے پر ضروری ورچوئل مشینوں کو لانچ کرکے نظاموں کو مؤثر طریقے سے چلاتی ہے، اسی طرح بہتر انٹیلی جنس آرکیسٹریشن کی مہارتوں کے ساتھ ایک جنریٹیو AI—جو ورچوئل انٹیلی جنس کی ایک صلاحیت ہے—متعدد کرداروں اور علم کو مناسب طریقے سے استعمال کرتے ہوئے، کارکردگی اور درستگی کو برقرار رکھتے ہوئے، تکراری کام کو لچکدار طریقے سے انجام دے سکے گا۔

سمفونیک انٹیلی جنس

وہ جنریٹیو AI جو اس مرحلے تک پہنچ جائے اسے سمفونیک انٹیلی جنس کہا جا سکتا ہے۔

جیسا کہ ایک آرکسٹرا، جس میں ہر موسیقار اپنے آلے میں ماہر ہوتا ہے، اپنے متعلقہ کرداروں کو پورا کرتے ہوئے ایک ہی دھن بجاتا ہے، اسی طرح سمفونیک انٹیلی جنس فکری کاموں کی ایک سمفنی بجا سکتی ہے۔

یہ سمفونیک انٹیلی جنس ایک نیا تصور ہے، جو جنریٹیو AI کے لیے ایک اختتامی نقطہ کی نمائندگی کرتا ہے۔

تاہم، سمفونیک انٹیلی جنس خود پہلے سے موجود ہے۔

یہ ہماری انسانی ذہانت ہے۔

یہ بالکل اسی وجہ سے ہے کہ ہم سمفونیک انٹیلی جنس کے حامل ہیں کہ ہم تکراری کام کے ذریعے پیچیدہ فکری کاموں کو لاشعوری طور پر لچکدار طریقے سے انجام دے سکتے ہیں، جس میں متعدد ہنر مندی کا استعمال کیا جاتا ہے۔

آخر میں: AGI کی شکل

سمفونیک انٹیلی جنس کی نقل کرنے کی صلاحیت رکھنے والے جنریٹیو AI کو دیگر کاموں کے لیے فلو ورک کے عمل اور علم کے ذخائر فراہم کرنے سے، یہ متعدد تکراری کاموں کو سنبھالنے کے قابل ہو جائے گا۔

چونکہ یہ مختلف تکراری کاموں کی کثرت کو سنبھالنے کے قابل ہو جائے گا، اس لیے یہ ان کاموں میں عام اصولوں اور علم کے ساختی نمونوں کو سمجھ سکے گا۔

اس مقام پر، مکمل طور پر نامعلوم تکراری کاموں کے لیے، انسان کی ایک سادہ سی وضاحت کے ساتھ، یہ محض یہ مشاہدہ کرکے کہ ایک انسان اسے کیسے انجام دیتا ہے، اس کام کا طریقہ کار سیکھنے کے قابل ہو جائے گا۔

یہ حقیقی سمفونیک انٹیلی جنس ہے۔ ایک بار جب یہ مرحلہ حاصل ہو جائے گا، تو انسانوں کو فلو-ورکنگ یا ہنر مندی کو منظم کرنے پر مزید کوشش کرنے کی ضرورت نہیں پڑے گی۔

مزید برآں، جنریٹیو AI کے ذریعے خود بخود جمع ہونے والا علم جنریٹیو AIs کے درمیان بھی شیئر کیا جا سکتا ہے۔

جب ایسا ہو گا، تو جنریٹیو AI کی سیکھنے کی صلاحیت انسانوں کی صلاحیت سے کہیں زیادہ بڑھ جائے گی۔

اسے AGI کی ایک شکل کہا جا سکتا ہے۔