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 خودکار کرتا ہے اور کیا یہ پروگرامرز کو تبدیل کر 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، تاکہ انسانی سافٹ ویئر انجینئرز سسٹم کے فن تعمیر، ڈیزائن اور تخلیقی مسائل پر توجہ مرکوز کر سکیں جنہیں 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 خود کار بناتا ہے،" آرمینڈو سولر-لیزاما، ایم آئی ٹی میں الیکٹریکل انجینئرنگ اور کمپیوٹر سائنس کے پروفیسر، سی ایس اے آئی ایل کے ایک سینئر محقق، اور مطالعہ کے سرکردہ مصنف نے کہا۔ "حقیقت میں، ہم نے اہم پیش رفت کی ہے۔ ٹولز پہلے کی نسبت بہت زیادہ طاقتور ہیں۔ لیکن آٹومیشن کی مکمل صلاحیت کا ادراک کرنے کے لیے ابھی بہت طویل سفر طے کرنا ہے۔"

پروفیسر آرمانڈو سولر-لیزاما کا استدلال ہے کہ مروجہ نظریہ سافٹ ویئر انجینئرنگ کو کسی طالب علم کے پروگرامنگ اسائنمنٹ کی طرح کم کر دیتا ہے: ایک چھوٹا سا فنکشن لینا اور اسے سنبھالنے کے لیے کوڈ لکھنا، یا LeetCode طرز کی ورزش کرنا۔ تاہم، حقیقت بہت زیادہ پیچیدہ ہے: کوڈ ری فیکٹرنگ سے لے کر ڈیزائن کو بہتر بنانے کے لیے، COBOL سے جاوا میں منتقل ہونے والے کوڈ کی لاکھوں لائنوں کے ساتھ بڑے پیمانے پر ہجرت تک جو ایک کمپنی کی پوری ٹیکنالوجی کی بنیاد کو بدل دیتے ہیں۔

پیمائش اور مواصلات مشکل مسائل ہیں

صنعتی پیمانے پر کوڈ کی اصلاح جیسے GPU کور ٹویکس یا Chrome V8 کے انجن میں ملٹی لیئر بہتریوں کا جائزہ لینا ابھی بھی مشکل ہے۔ موجودہ معیارات زیادہ تر چھوٹے، پیک شدہ مسائل کے لیے ہیں۔ سب سے زیادہ عملی میٹرک، SWE-Bench، صرف ایک AI ماڈل سے GitHub پر ایک بگ کو ٹھیک کرنے کے لیے کہتا ہے — ایک کم سطحی پروگرامنگ مشق جس میں کوڈ کی چند سو لائنیں شامل ہوتی ہیں، ممکنہ طور پر ڈیٹا کو ظاہر کرنا، اور حقیقی دنیا کے منظرناموں کی ایک وسیع رینج کو نظر انداز کرتا ہے، جیسے کہ AI کی مدد سے ریفیکٹرنگ، ہیومن-فارمنگ سسٹم کے ساتھ اعلی درجے کی مشینیں کوڈ کی لائنیں. جب تک کہ بینچ مارک زیادہ 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 کہتے ہیں، تو وہ اکثر بڑی، غیر ساختہ فائلیں وصول کرتا ہے، اس کے ساتھ کچھ سادہ اور خاکے والے ٹیسٹ سیٹ بھی۔ 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 پائیداری، اور نظام کی منتقلی کی درستگی کے لیے عام اسسمنٹ ٹول کٹس؛ 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 تکنیکی 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 پہنچنے کے لیے، ہمیں سمجھنا ہوگا: کوڈ کے ایک ٹکڑے کو ختم 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