سافٹ ویئر انجینئرنگ میں AI کا طویل سفر

کیا AI واقعی قابل پروگرام ہو سکتا ہے؟ نئی تحقیق خودکار سافٹ ویئر انجینئرنگ میں رکاوٹوں پر روشنی ڈالتی ہے۔

AI ہر چیز کو خود کار بناتا ہے اور کیا یہ پروگرامرز کی جگہ لے سکتا ہے۔ تصویر: مڈجرنی

محققین کی ایک ٹیم نے ابھی ابھی سافٹ ویئر کی ترقی میں مصنوعی ذہانت (AI) کو درپیش چیلنجوں کا ایک جامع نقشہ شائع کیا ہے، اور اس شعبے کو مزید آگے بڑھانے کے لیے ایک تحقیقی روڈ میپ تجویز کیا ہے۔

ایک ایسے مستقبل کا تصور کریں جہاں AI خاموشی سے سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے دنیاوی کاموں کو سنبھال لے: الجھے ہوئے کوڈ کو ری فیکٹر کرنا، میراثی نظاموں کو منتقل کرنا، اور ریس کے حالات کا شکار کرنا، انسانی سافٹ ویئر انجینئرز کو سسٹم کے فن تعمیر، ڈیزائن، اور تخلیقی مسائل پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے آزاد چھوڑنا جن کو مشینیں ابھی تک حل نہیں کر سکتیں۔ ایسا لگتا ہے کہ AI میں حالیہ پیش رفت اس وژن کو قریب لا رہی ہے۔

تاہم، کمپیوٹر سائنس اینڈ آرٹیفیشل انٹیلی جنس لیبارٹری (CSAIL) - MIT اور پارٹنر ریسرچ انسٹی ٹیوٹ کے سائنسدانوں کی ایک نئی تحقیق نے یہ ظاہر کیا ہے کہ: اس مستقبل کو سمجھنے کے لیے، ہمیں پہلے موجودہ وقت کے حقیقی چیلنجوں کو براہ راست دیکھنا چاہیے۔

"بہت سے لوگ کہتے ہیں کہ پروگرامرز کی اب ضرورت نہیں ہے کیونکہ AI ہر چیز کو خودکار کر سکتا ہے،" ایم آئی ٹی میں الیکٹریکل انجینئرنگ اور کمپیوٹر سائنس کے پروفیسر، CSAIL کے ایک سینئر محقق، اور مطالعہ کے سرکردہ مصنف، آرمانڈو سولر لیزاما نے کہا۔ "حقیقت میں، ہم نے اہم پیشرفت کی ہے۔ آج ہمارے پاس جو ٹولز ہیں وہ پہلے کی نسبت بہت زیادہ طاقتور ہیں۔ لیکن ہمیں آٹومیشن کی مکمل صلاحیت کو حاصل کرنے کے لیے ابھی بہت طویل سفر طے کرنا ہے۔"

پروفیسر آرمانڈو سولر-لیزاما کا استدلال ہے کہ سافٹ ویئر انجینئرنگ کا مقبول خیال یہ ہے کہ یہ ایک طالب علم کی پروگرامنگ اسائنمنٹ کی طرح کا کام ہے: ایک چھوٹا سا فنکشن لیں اور اسے سنبھالنے کے لیے کوڈ لکھیں، یا LeetCode طرز کی ورزش کریں۔ حقیقت بہت زیادہ پیچیدہ ہے: کوڈ ری فیکٹرنگ سے لے کر ڈیزائن کو بہتر بنانے تک، COBOL سے جاوا تک کوڈ کی لاکھوں لائنوں کے ساتھ بڑے پیمانے پر منتقلی تک جو ایک کمپنی کے پورے ٹکنالوجی کے اسٹیک کو بدل دیتے ہیں۔

پیمائش اور مواصلات مشکل مسائل ہیں

صنعتی پیمانے پر کوڈ کی اصلاح—جیسے GPU کور ٹویکس یا کروم V8 انجن میں ملٹی لیئر بہتری—کا اندازہ لگانا ابھی بھی مشکل ہے۔ موجودہ معیارات زیادہ تر چھوٹے، پیک شدہ مسائل کے لیے ہیں۔ سب سے زیادہ پریکٹیکل میٹرک، SWE-Bench، صرف ایک AI ماڈل سے GitHub پر ایک بگ کو ٹھیک کرنے کے لیے کہتا ہے—ایک نچلی سطح کی پروگرامنگ مشق جس میں کوڈ کی چند سو لائنیں شامل ہوتی ہیں اور ممکنہ طور پر ڈیٹا کو بے نقاب کرتی ہے، اور حقیقی دنیا کے منظرناموں کی ایک وسیع رینج کو نظر انداز کرتی ہے، جیسے کہ AI کی مدد سے ریفیکٹرنگ، ہیومن-مشیننگ سسٹم، جو کہ اعلی درجے کی مشینیں یا مشینیں بناتا ہے۔ کوڈ کی لائنوں کی. جب تک کہ بینچ مارک ان اعلی خطرے والے منظرناموں کا احاطہ کرنے کے لیے توسیع نہیں کرتے، پیشرفت کی پیمائش کرنا — اور اس طرح اسے تیز کرنا — ایک کھلا چیلنج رہے گا۔

اس کے علاوہ، انسانی مشین مواصلات بھی ایک بڑی رکاوٹ ہے۔ پی ایچ ڈی کے طالب علم الیکس گو - مرکزی مصنف نے کہا کہ فی الحال، AI کے ساتھ بات چیت کرنا اب بھی "ایک نازک مواصلاتی لائن" کی طرح ہے۔ جب AI سے کوڈ تیار کرنے کے لیے کہتا ہے، تو وہ اکثر بڑی، غیر ساختہ فائلیں، چند سادہ اور خاکے والے ٹیسٹ سیٹس کے ساتھ واپس لے لیتا ہے۔ یہ فرق اس حقیقت سے بھی ظاہر ہوتا ہے کہ AI مؤثر طریقے سے ایسے سافٹ ویئر ٹولز سے فائدہ نہیں اٹھا سکتا جو انسانوں سے واقف ہیں جیسے ڈیبگرز، سٹیٹک اینالائزر وغیرہ۔

کمیونٹی سے ایکشن کا مطالبہ

مصنفین کا استدلال ہے کہ ان مسائل کا کوئی جادوئی چھڑی نہیں ہے، اور کمیونٹی پیمانے پر کوششوں کا مطالبہ کرتے ہیں: ایسے ڈیٹا کی تعمیر جو پروگرامرز کے حقیقی ترقی کے عمل کی عکاسی کرتا ہے (کون سا کوڈ رکھنا ہے، کون سا کوڈ ہٹانا ہے، کوڈ کو وقت کے ساتھ کس طرح ری فیکٹر کیا جاتا ہے، وغیرہ)؛ ریفیکٹر کے معیار، پیچ کی استحکام، اور نظام کی منتقلی کی درستگی کے لیے عام تشخیصی ٹولز؛ اور شفاف ٹولز کی تعمیر جو AI کو غیر یقینی صورتحال کا اظہار کرنے اور انسانی مداخلت کی دعوت دیتے ہیں۔

پی ایچ ڈی کے طالب علم الیکس گو اسے بڑے پیمانے پر اوپن سورس کمیونٹیز کے لیے ایک "کال ٹو ایکشن" کے طور پر دیکھتے ہیں جسے کوئی ایک لیب فراہم نہیں کر سکتی۔ Solar-Lezama چھوٹے، بڑھتے ہوئے اقدامات میں پیشرفت کا تصور کرتا ہے — "تحقیق کے نتائج جو ایک وقت میں ایک مسئلے کو حل کرتے ہیں" — AI کو "کوڈ تجویز کے آلے" سے ایک حقیقی انجینئرنگ پارٹنر میں تبدیل کرنا۔

"یہ کیوں اہم ہے؟ سافٹ ویئر پہلے سے ہی مالیات، نقل و حمل، صحت کی دیکھ بھال ، اور تقریباً ہر روز کی سرگرمیوں کی بنیاد ہے۔ لیکن اسے محفوظ طریقے سے بنانے اور برقرار رکھنے کی انسانی کوششیں رکاوٹ بن رہی ہیں،" گو نے کہا۔ "ایک AI جو چھپی ہوئی غلطیاں کیے بغیر ہیوی لفٹنگ کر سکتا ہے پروگرامرز کو تخلیقی صلاحیتوں، حکمت عملی اور اخلاقیات پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے آزاد کر دے گا۔ لیکن وہاں تک پہنچنے کے لیے، ہمیں یہ سمجھنا ہوگا کہ کوڈ کے ایک ٹکڑے کو مکمل کرنا آسان حصہ ہے - مشکل حصہ باقی سب کچھ ہے۔"

(مختصر طور پر ایم آئی ٹی نیوز سے ترجمہ)

ماخذ: https://vietnamnet.vn/hanh-trinh-dai-cua-ai-trong-ky-thuat-phan-mem-tu-dong-hoa-2426456.html