مصنوعی ذہانت مشین لرننگ کی ٹیکنالوجی کے ذریعے ذہین رویہ کا مظاہرہ کر سکتی ہے۔
اگرچہ یہ سیکھنے کا عمل انسانوں کے تیار کردہ طریقہ کار پر عمل کرتا ہے، لیکن ابھی تک یہ پوری طرح سے واضح نہیں کیا جا سکا کہ ان طریقہ کار اور مصنوعی ذہانت کی ساخت سے ذہانت کیوں ابھرتی ہے۔
اس مضمون میں، سیکھنے کے جوہر پر غور کرکے، میرا مقصد ذہانت کے ابھرنے کی وجوہات کو تلاش کرنا ہے۔
جیسے ہی ہم سیکھنے کے تصور میں مزید گہرائی میں جاتے ہیں، ہم اس خیال پر پہنچتے ہیں کہ مصنوعی ذہانت اور ہمارے دماغ دونوں میں سیکھنے کا طریقہ سیکھنے کی موروثی فطرت موجود ہے۔
یہ ایک ایسے میکانزم کے وجود کی نشاندہی کرتا ہے جسے نیچرل بورن فریم ورکر کہا جا سکتا ہے۔
جسمانی سیکھنے اور لسانی سیکھنے
ہم اپنی آنکھوں سے اشیاء کا مشاہدہ کرکے اور اپنے جسم کو حرکت دے کر اپنے اردگرد کی دنیا کو سمجھتے ہیں اور اپنی صلاحیتوں کو بڑھاتے ہیں۔
یہ بھی سیکھنے کی ایک قسم ہے، جسے جسمانی سیکھنے کہا جا سکتا ہے۔
دوسری طرف، جب ہم عام طور پر سیکھنے کے بارے میں سوچتے ہیں، تو ہم شاید نصابی کتب پڑھ کر یا استاد کی وضاحتیں سن کر اپنے علم میں اضافہ کرنے کا تصور کرتے ہیں۔
ایسے تعلیمی نصاب پر مبنی سیکھنے کے علاوہ، ہم دوستوں کے ساتھ بات چیت، آن لائن خبروں اور دیگر ذرائع سے بھی متنوع علم حاصل کرتے ہیں۔
اس قسم کا سیکھنا بصری طور پر تصاویر کو یاد کرنا یا جسمانی حرکت کے ذریعے سیکھنا نہیں ہے، بلکہ لسانی سیکھنے ہے۔
حاصل شدہ سیکھنا اور ماورائی سیکھنا
زبان پر مبنی سیکھنے کے اندر، ایسے معاملات ہوتے ہیں جہاں علم کو یاد کرنے کے لیے بار بار تکرار کی ضرورت ہوتی ہے، اور ایسے معاملات بھی ہوتے ہیں جہاں اسے صرف ایک یا چند بار دیکھنے کے بعد سیکھا جا سکتا ہے۔
متبادل کے طور پر، کچھ علم کو ضرورت پڑنے پر کتابی شیلف یا انٹرنیٹ سے اس کی تفصیلات حاصل کرکے استعمال کیا جا سکتا ہے، چاہے اسے پوری طرح سے یاد نہ کیا گیا ہو۔
ضرورت پڑنے پر علم کو حاصل کرنے اور مناسب طریقے سے استعمال کرنے کے معنی میں، ان دونوں نمونوں کو سیکھنا سمجھا جا سکتا ہے۔
ان میں سے، ایسا علم جو بار بار تکرار کے بغیر یاد نہیں کیا جا سکتا، اسے حاصل شدہ علم کہا جا سکتا ہے۔ اس تصور کو سیکھنے کا عمل ہی حاصل شدہ سیکھنا ہے۔
یہ جسمانی سیکھنے کے مشابہ ہے، جہاں ہماری آنکھوں سے اشیاء کو دیکھنے یا اپنے جسم کو حرکت دینے میں تکرار شامل ہوتی ہے۔ ان کو بھی حاصل شدہ سیکھنا کے طور پر درجہ بندی کیا جا سکتا ہے۔
اس کے برعکس، ایسا علم حاصل کرنا جسے کم آزمائشوں کے ساتھ یاد کیا جا سکے یا موقع پر ہی دیکھ کر استعمال کیا جا سکے، اسے ماورائی سیکھنا کہا جا سکتا ہے۔
اس صورت میں، حاصل شدہ سیکھنے کے ذریعے حاصل کردہ پہلے سے سیکھے ہوئے تصورات کو نئے علم کو ان تصورات کی اقسام کے طور پر یا تصورات کے امتزاج کے طور پر سیکھنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
چونکہ حاصل شدہ سیکھنے کے ذریعے پہلے سے ہی مہارت حاصل کردہ تصورات کو استعمال کیا جا سکتا ہے، لہذا ماورائی سیکھنے کو تکرار کی ضرورت نہیں ہوتی۔
فطری زبان کی مشین لرننگ
آئیے اس کا اطلاق مصنوعی ذہانت میں مشین لرننگ پر کرتے ہیں۔
عام طور پر، مشین لرننگ میں استعمال ہونے والے نیورل نیٹ ورک حاصل شدہ سیکھنا انجام دیتے ہیں، جس میں تصورات کی تکراری سیکھنا شامل ہے۔
دوسری طرف، بڑے لسانی ماڈلز جو انسانوں کی طرح قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے قابل ہوتے ہیں، وہ لسانی سیکھنا انجام دے سکتے ہیں۔
بڑے لسانی ماڈلز کی پری ٹریننگ اور فائن ٹیوننگ کے دوران، زبان پر مبنی حاصل شدہ سیکھنا ہوتا ہے۔
ایک تربیت یافتہ بڑا لسانی ماڈل پھر ان پٹ جملے میں موجود علم کا استعمال کرکے جواب دے سکتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ وہ فوری ماورائی سیکھنا انجام دے رہا ہے۔
زبان پر مبنی ماورائی سیکھنے کی یہ صلاحیت بڑے لسانی ماڈلز کو بار بار سیکھے بغیر نئے علم کا استعمال کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
اس کا موازنہ روایتی عددی مشین لرننگ سے کیا جا سکتا ہے، جو ماڈل کے پیرامیٹرز کو بار بار ایڈجسٹ کرتی ہے، اور اسے قدرتی زبان کی مشین لرننگ کا نام دیا جا سکتا ہے۔
فطری زبان بطور مابعد الطبیعاتی انٹرفیس
فطری زبان اس انٹرفیس پر واقع ہے جو حاصل شدہ سیکھنا کو مابعد الطبیعاتی سیکھنا سے ممتاز کرتا ہے۔
فطری زبان کا دلچسپ پہلو یہ ہے کہ اسے حاصل شدہ سیکھنے کے ذریعے حاصل کیا جا سکتا ہے، اور اس پر، مابعد الطبیعاتی سیکھنا ممکن ہو جاتا ہے۔
فطری زبان کے علاوہ دیگر ماورائی انٹرفیس
حقیقت میں، جسمانی سیکھنے میں بھی حاصل شدہ سیکھنا اور ماورائی سیکھنا موجود ہیں۔ مثال کے طور پر، کھیلوں میں مہارت رکھنے والا شخص کسی ایسے نئے کھیل سے فوری طور پر موافقت اختیار کر سکتا ہے جس کا اسے پہلے کبھی سامنا نہ ہوا ہو۔
اسی طرح، حیاتیات میں علم رکھنے والا شخص کسی نئی نوع کو دیکھتے ہی اس کی خصوصیات کو فوری طور پر سمجھ سکتا ہے۔
اس طرح، جسمانی سیکھنے میں بھی، ایک ماورائی انٹرفیس موجود ہوتا ہے جو فطری زبان جیسی پوزیشن رکھتا ہے۔
فریم ورک
ان انٹرفیسز پر ایک فریم ورک موجود ہوتا ہے جو بنیادی تصورات یا علم سے مختلف ہوتا ہے؛ یہ ان کے تعلقات اور ڈھانچے کی وضاحت کرتا ہے، اور نئی ساخت سازی کو ممکن بناتا ہے۔
جیسے جیسے متنوع حاصل شدہ علم، حاصل شدہ سیکھنے کے ذریعے حاصل ہوتا ہے، بعض اوقات ان حاصل شدہ علمی ٹکڑوں کے درمیان تعلقات سے ماورائی انٹرفیس پر موجود فریم ورک کو سیکھنا ممکن ہو جاتا ہے۔
جسمانی سیکھنے سے ماخوذ ایک فریم ورک اس کی مہارت کے بعد ماورائی سیکھنے کے ذریعے نئے علم کے فوری حصول کو ممکن بناتا ہے۔ تاہم، ایسے ماورائی سیکھنے کے ذریعے حاصل کردہ علم دوسروں تک آسانی سے نہیں پہنچایا جا سکتا۔
دوسری طرف، لسانی سیکھنے سے ماخوذ فریم ورک خود فطری زبان ہے۔
لہذا، فطری زبان کے فریم ورک کو سیکھ کر ماورائی سیکھنے کے ذریعے حاصل کردہ علم کو براہ راست کسی دوسرے شخص کے زبان کے حصول میں ان پٹ کیا جا سکتا ہے۔
یہ صرف ان علم پر لاگو نہیں ہوتا جو بنیادی طور پر زبان کے حصول پر مبنی ہوتے ہیں، جیسے کہ نصابی کتب یا آن لائن خبریں۔
ایک تجربہ کار فٹ بال کھلاڑی جو پہلی بار بیس بال کھیل رہا ہے، وہ بیس بال کے بارے میں جو ماورائی علم حاصل کرتا ہے، اسے بیان کر سکتا ہے، اور دوسرے تجربہ کار فٹ بال کھلاڑیوں تک پہنچا سکتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ اگر لوگ ایک ہی حاصل شدہ علم کا اشتراک کرتے ہیں، تو وہ الفاظ کا استعمال کرتے ہوئے "ٹپس" یا "ٹرکس" کہلانے والی چیزوں کو سمجھا سکتے ہیں۔
مزید برآں، کوئی شخص اپنی دیکھی ہوئی ایک نئی نوع کے بارے میں علم کو دوسرے حیاتیات دانوں تک زبانی طور پر پہنچا سکتا ہے، اس طرح اس علم کو شیئر کر سکتا ہے۔
اس طرح، فطری زبان ماورائی انٹرفیس پر واقع ایک بہت ہی طاقتور فریم ورک کے طور پر سامنے آتی ہے۔
ورچوئل فریم ورک
فطری زبان کے اوپر، ایک اور فریم ورک حاصل کیا جا سکتا ہے۔
ان میں ڈومین کے مخصوص فریم ورکس یا ماورائی فریم ورکس شامل ہیں۔
مختلف علمی شعبوں، کاروباری شعبوں اور روزمرہ کی زندگی میں، متنوع ڈومین کے مخصوص فریم ورکس موجود ہیں۔
ماہرین اپنے مخصوص فریم ورکس کے اندر نئی دریافتیں کر سکتے ہیں اور ان دریافتوں کو علم کے طور پر دوسرے ماہرین تک آسانی سے پہنچا سکتے ہیں جو وہی فریم ورک رکھتے ہیں۔
خود فریم ورک کبھی کبھی فطری زبان میں بیان کیا جا سکتا ہے، ایسی صورت میں، فطری زبان کا فریم ورک رکھنے والے افراد یا بڑے لسانی ماڈلز اسے حاصل اور سمجھ سکتے ہیں۔
کاروباری ماڈلز اور کھانا پکانے کی ترکیبیں بھی ایسے ڈومین کے مخصوص فریم ورکس کی مثالیں ہیں جنہیں فطری زبان میں بیان کیا جا سکتا ہے۔
مزید برآں، ریاضیاتی فارمولے، پروگرامنگ زبانیں، اور کاروباری تجزیہ فریم ورکس رسمی فریم ورکس ہیں۔
انہیں بھی فطری زبان میں بیان یا سمجھایا جا سکتا ہے۔
فطری زبان پر مبنی ایسے ڈومین کے مخصوص فریم ورکس اور رسمی فریم ورکس کو ورچوئل فریم ورکس کہا جا سکتا ہے۔
اسے ایک ورچوئل مشین کا تصور کرکے آسانی سے سمجھا جا سکتا ہے جو ایک فزیکل کمپیوٹر پر ایک اور آپریٹنگ سسٹم چلا رہی ہو۔ ایک اور فریم ورک فطری زبان کے اوپر کام کر رہا ہے، جو بنیادی فریم ورک کے طور پر کام کرتا ہے۔
مقامی فریم ورک
ابتدائی طور پر، اس ورچوئل فریم ورک کو فطری زبان کے ذریعے سمجھنا ضروری ہے، لیکن مشق کے ساتھ، یہ فطری زبان کے ذریعے وضاحت اور سمجھ سے گزر کر براہ راست حاصل شدہ علم پر مبنی ایک مابعد الطبیعاتی انٹرفیس فریم ورک کے طور پر کام کرنا شروع کر دیتا ہے۔
اسے مقامی فریم ورک کہا جا سکتا ہے۔
فطری زبان ایک لحاظ سے ایک مقامی فریم ورک ہے، لیکن صرف اپنی مادری زبان کے معاملے میں۔ عام طور پر، مادری زبان کے علاوہ دیگر زبانیں ورچوئل فریم ورکس کے طور پر حاصل کی جاتی ہیں۔ مہارت بڑھنے کے ساتھ، وہ مقامی فریم ورک کی حیثیت کے قریب پہنچ جاتی ہیں۔
یہی بات ڈومین کے مخصوص فریم ورکس اور رسمی فریم ورکس پر بھی لاگو ہوتی ہے۔ ریاضی دان ایک دوسرے سے ریاضیاتی فارمولوں کا استعمال کرتے ہوئے مقامی طور پر بات چیت کر سکتے ہیں، اور پروگرامرز تبصروں کے بغیر صرف سورس کوڈ کے ذریعے ایک دوسرے کے ارادوں کو سمجھ سکتے ہیں۔
یہ تجویز کرتا ہے کہ ورچوئل فریم ورک سے مقامی فریم ورک میں تبدیلی کو بڑے لسانی ماڈلز پر بھی لاگو کیا جا سکتا ہے۔
بار بار استعمال ہونے والے ورچوئل فریم ورکس کا پتہ لگانے، ان ورچوئل فریم ورکس کا استعمال کرتے ہوئے بڑی مقدار میں مثال کے ڈیٹا کو تیار کرنے، اور پھر انہیں فائن ٹیوننگ کرکے مقامی فریم ورکس بنانے کا خیال فوری طور پر آزمانے کے قابل ہوگا۔
قدرتی طور پر پیدا ہونے والا فریم ورکر
اس پر غور کرتے ہوئے، ہم سمجھتے ہیں کہ بڑے لسانی ماڈلز یہ خصوصی اور رسمی فریم ورکس نہ صرف فائن ٹیوننگ کے دوران بلکہ پری ٹریننگ کے دوران بھی سیکھ رہے ہو سکتے ہیں۔
مزید برآں، اس عمل میں، یہ قابل فہم ہے کہ وہ خصوصی یا رسمی فریم ورکس کو شروع سے مقامی طور پر نہیں سیکھتے۔ اس کے بجائے، وہ پہلے فطری زبان کے فریم ورک کو سیکھتے ہیں، اور پھر، اس میں مہارت حاصل کرنے کے دوران یا اس کے بعد، وہ خصوصی یا رسمی فریم ورکس سیکھتے ہیں اور انہیں مقامی فریم ورکس میں ضم کر لیتے ہیں۔
تدریجی فریم ورک سیکھنے کے اس خیال کو گہرا کرتے ہوئے، یہ بھی ممکن ہے کہ فطری زبان کی تعلیم خود انتہائی باریک، تدریجی فریم ورک سیکھنے کی ایک متوازی پائپ لائن ہو۔
یعنی، پری ٹریننگ کے دوران سیکھنے کے ڈیٹا کے طور پر فراہم کردہ بہت زیادہ متن سے، بڑے لسانی ماڈلز صرف انفرادی تصورات ہی نہیں، بلکہ فطری زبان کے کچھ بہت ہی آسان قواعد کو فریم ورکس کے طور پر سیکھ رہے ہوں گے۔ پھر، ان سادہ فریم ورکس کو بنیاد کے طور پر استعمال کرتے ہوئے، وہ تھوڑے زیادہ پیچیدہ قواعد کو بار بار سیکھ سکتے ہیں۔
اس طرح، انفرادی الفاظ کے تصورات کو سیکھنے کے مرحلے سے شروع ہو کر، وہ مرکب الفاظ اور بنیادی گرامر حاصل کر سکیں گے، پھر جملوں کو سمجھ سکیں گے، اور بالآخر ادبی تکنیکوں اور اظہاری انداز جیسے پیچیدہ عناصر کو سیکھ سکیں گے۔
اسے پرتوں والے اور جامع فریم ورک سیکھنے کے ایک ماڈل کے طور پر سمجھا جا سکتا ہے، جہاں ایک فریم ورک اگلے کو سیکھنے کی بنیاد کے طور پر کام کرتا ہے۔
یہ بڑے لسانی ماڈلز کو قدرتی طور پر پیدا ہونے والے فریم ورکرز کے طور پر اجاگر کرتا ہے، جو شروع سے ہی فریم ورکس کو سیکھنے کا طریقہ کار فطری طور پر رکھتے ہیں۔
توجہ کا طریقہ کار
وہ ٹیکنالوجی جو قدرتی طور پر پیدا ہونے والے فریم ورکر کو حقیقت بناتی ہے، وہ توجہ کا طریقہ کار ہے۔
توجہ کا طریقہ کار سیاق و سباق کے اندر ان ٹوکنز کو منتخب کرنے کے مترادف ہے جن پر توجہ مرکوز کرنی چاہیے۔ یہ ٹوکنز کے درمیان تعلقات کو واضح کرتا ہے۔ یہ بالکل فریم ورک کی فطرت ہی ہے: اہم تصورات کو برقرار رکھ کر تجرید کرنا جبکہ ان تصورات کے درمیان تعلقات کو واضح کرنا۔
ہر ٹوکن کے لیے اس انتخاب کو تبدیل کرکے، فریم ورکس کو متحرک طور پر تبدیل کرنا بھی ممکن ہو جاتا ہے۔
یہ ہمیں یہ سمجھانے کی اجازت دیتا ہے کہ توجہ کا طریقہ کار بڑے لسانی ماڈلز کے ارتقاء کے لیے ایک فیصلہ کن ٹیکنالوجی کیوں ہے، جس میں قدرتی طور پر پیدا ہونے والے فریم ورکر کے ماڈل کا استعمال کیا گیا ہے۔
نتیجہ
اگر یہ طریقہ کار واقعی بڑے لسانی ماڈلز کی پری ٹریننگ کے دوران ہو رہا ہے، تو ان ماڈلز کا پہلے سے پراسرار طریقہ کار قابل فہم ہو جاتا ہے۔
یہ وضاحت اس حاصل شدہ اور ماورائی سیکھنے پر محیط ہے جس پر ہم نے بحث کی ہے، ایک مابعد الطبیعاتی انٹرفیس کے طور پر فریم ورک، زبان کے حصول اور ورچوئل فریم ورکس کو ممکن بنانے والی فطری زبان، اور توجہ کا طریقہ کار جو قدرتی طور پر پیدا ہونے والے فریم ورکر کو حقیقت بناتا ہے۔
مزید برآں، اس سے مزید دو مضمرات سامنے آتے ہیں۔
پہلا یہ کہ فطری زبان سادہ فریم ورکس سے پیچیدہ فریم ورکس کو تدریجی طور پر مقامی فریم ورکس میں تیار کرنے کے لیے ایک انتہائی موزوں ساخت رکھتی ہے۔
اگر فطری زبان ابتدائی طور پر انسانی معاشروں میں ایک سادہ شکل میں ابھری اور آہستہ آہستہ ایک زیادہ پیچیدہ اور بھرپور ساخت رکھنے کے لیے ارتقاء پذیر ہوئی، تو یہ ایک فطری نتیجہ ہے۔
مزید یہ کہ، ایک ایسی ساخت جو تیزی سے سیکھنے کی اجازت دیتی ہے، فائدہ مند ہوگی۔ یہ فرض کرتے ہوئے کہ مختلف فطری زبانوں والے متعدد معاشروں نے مقابلہ کیا، یہ مفروضہ کہ سیکھنے کے لیے سب سے زیادہ موزوں فطری زبان آج تک زندہ ہے، آسانی سے قائم ہو جاتا ہے۔
فطری زبان کی نوعیت پر غور کرنے سے دوسرے مضمرات سامنے آتے ہیں: کہ ہم انسان بھی قدرتی طور پر پیدا ہونے والے فریم ورکرز ہیں۔
اگرچہ مخصوص بنیادیں اور طریقہ کار مختلف ہو سکتے ہیں، ہمارے دماغوں میں بھی ایک ایسا نظام ہونا چاہیے، جو توجہ کے طریقہ کار کی طرح، تدریجی طور پر فریم ورکس کو سیکھے اور لچکدار طریقے سے ان میں ترمیم کرے۔