جب اسکیل AI مصنوعی ذہانت کو 'سکھاتا' ہے۔

اس وقت شروع کیا جب اس کا بانی ابھی طالب علم تھا، اسکیل AI اب مصنوعی ذہانت کے ماڈلز کے سیکھنے کے سفر میں ایک ناگزیر کڑی ہے۔ کمپنی AI تخلیق نہیں کرتی ہے، لیکن یہ AI کو انسانی دنیا کو سمجھنے میں مدد کرتی ہے۔

AI کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیے جانے سے پہلے ان پٹ ڈیٹا کو صاف ستھرا ترتیب دیا جاتا ہے۔

اسکیل AI زیادہ سرخیاں نہیں بناتا ہے، اور نہ ہی یہ ان ٹیک کمپنیوں میں سے ایک ہے جو ایسی مصنوعات بناتی ہے جنہیں صارفین حقیقت میں چھو سکتے ہیں۔ لیکن AI ڈویلپرز کے لیے، یہ پورے ماڈل کی تربیت کے عمل کا ایک لازمی حصہ ہے۔

اسکیل AI کا کام پردے کے پیچھے خاموشی سے ہوتا ہے، جہاں خام ڈیٹا کو انسانوں کے ذریعے پروسیس کیا جاتا ہے اور مشینوں کے لیے اسباق میں تبدیل کیا جاتا ہے۔ یہ ذہین نظاموں کو بتدریج زبان، تصاویر، جذبات اور طرز عمل کو سمجھنے کی اجازت دیتا ہے جو لوگ حقیقی دنیا میں ظاہر کرتے ہیں۔

اسکیل AI کون ہے اور وہ کیا کرتے ہیں؟

OpenAI، Google، یا Meta کے مقابلے میں، Scale AI نسبتاً پرسکون کھلاڑی ہے۔ کمپنی براہ راست ایسے چیٹ بوٹس نہیں بناتی جو حقیقی لوگوں یا خود سے چلنے والی کاروں کی طرح بات کر سکتی ہیں جو ٹریفک کے حالات کو پڑھ سکتی ہیں، لیکن یہ ان ٹیکنالوجیز کو ہر روز بہتر بنانے میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔

اسکیل AI کی بنیاد 2016 میں رکھی گئی تھی جب بانی الیگزینڈر وانگ ابھی طالب علم تھے۔ الگورتھم کی ترقی کے راستے پر جانے کے بجائے، وانگ نے ایک مختلف راستہ منتخب کیا: مصنوعی ذہانت کی تربیت کے لیے ڈیٹا پروسیسنگ پلیٹ فارم بنانا۔

اس دنیا میں ڈیٹا ہی خام مال ہے۔ لیکن خام ڈیٹا جیسا کہ غیر مرتب شدہ تصاویر، غیر منظم گفتگو، یا غیر واضح ویڈیوز اکثر گندا ہوتا ہے اور مشینوں کے لیے اس کی براہ راست کوئی قدر نہیں ہوتی۔

اسکیل AI کا کام ڈیٹا کی اس بڑی مقدار کو صاف کرنا، درجہ بندی کرنا اور لیبل لگانا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ کسی تصویر، پیراگراف، یا ویڈیو میں ہر چھوٹی سے چھوٹی تفصیل کی شناخت اور ترتیب دینے کے لیے سسٹم اور ٹیم دونوں کو ڈیزائن کرنا۔

مثال کے طور پر، سیلف ڈرائیونگ کار کو صحیح جگہ پر رکنا سیکھنے کے لیے، ہر کیمرے کے فریم کو واضح طور پر شناخت کرنا چاہیے کہ کراس واک کہاں ہے، ٹریفک لائٹ کہاں ہے، اور پیدل چلنے والا کہاں ہے۔ اس طرح کے لاکھوں ڈیٹا کے ساتھ، مصنوعی ذہانت درست طریقے سے طرز عمل سیکھ سکتی ہے۔

ڈیٹا کی تیاری کے اس طرح کے اقدامات کی بدولت، ChatGPT، Claude، یا کاروں میں ورچوئل اسسٹنٹس جیسے ماڈل قدرتی زبان کو سمجھ سکتے ہیں، حقیقی دنیا کے ماحول میں تصاویر کو درست طریقے سے پہچان سکتے ہیں، اور انسانوں کی طرح جواب دے سکتے ہیں۔

AI کو سمارٹ بننا سکھانا چاہتے ہیں، چھوٹی سے چھوٹی چیز سے شروع کرنا ہوگا۔

اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ ایک AI ماڈل کتنا ہی پیچیدہ کیوں نہ ہو، یہ ایک خالی کنکال سے زیادہ کچھ نہیں ہے جس میں ڈیٹا کو کھانا کھلانا نہیں ہے۔ انسانوں کے برعکس جو تجربے اور وجدان سے سیکھ سکتے ہیں، مشینیں صرف وہی دہرا سکتی ہیں جو انہوں نے پہلے دیکھا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ تربیتی ڈیٹا ایک موثر ماڈل بنانے میں فیصلہ کن کردار ادا کرتا ہے۔

ایک چیٹ بوٹ کے لیے یہ سمجھنے کے لیے کہ انسان کیسے سوال پوچھتے ہیں، اسے لاکھوں مکالموں کے سامنے آنے کی ضرورت ہے۔ بارش میں پیدل چلنے والوں کو پہچاننے کے لیے ایک کار کے لیے، اسے سیکڑوں ہزاروں اسی طرح کی تصاویر دیکھنے کی ضرورت ہے۔ کمپیوٹر کے سیکھنے کے لیے ان تمام حقیقی دنیا کی مثالوں کو درست طریقے سے لیبل لگانے کی ضرورت ہے۔ صحیح لیبلز کے بغیر، AI اسے غلط سمجھے گا۔ کافی متنوع ڈیٹا کے بغیر، یہ حقیقی دنیا کے ماحول میں خراب رد عمل ظاہر کرے گا۔

یہی وجہ ہے کہ اسکیل AI کا کام بہت اہم ہے۔ وہ صرف ڈیٹا اکٹھا نہیں کرتے، وہ اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ اسے درست، متنوع اور سیکھنے کے قابل طریقے سے منظم کیا گیا ہے، تاکہ مستقبل کے ماڈلز کسی شخص کی طرح ردعمل ظاہر کر سکیں۔

ایک اہم مثال خود چلانے والی کاروں کے میدان میں ہے۔ گاڑی کو غیر متوقع حالات سے نمٹنے کے لیے تربیت دینے کے لیے جیسے کوئی شخص سڑک پار کر رہا ہو یا موٹر سائیکل غلط راستے پر جا رہا ہو، مصنوعی ذہانت کے ماڈل کو دسیوں ہزار ایسے ہی حالات دیکھنے کی ضرورت ہوتی ہے۔

ایسا ڈیٹا آسانی سے دستیاب نہیں ہو سکتا اور نہ ہی اسے مشین پر چھوڑا جا سکتا ہے کہ وہ خود سیکھے۔ AI سیکھنے کا عمل شروع کرنے سے پہلے کسی کو تیاری، منظم اور اس کی درستگی کو یقینی بنانا چاہیے۔

یہ وہ جگہ ہے جہاں اسکیل AI آتا ہے۔ وہ درسی کتابوں کے علم سے نہیں بلکہ اربوں احتیاط سے تیار کی گئی حقیقی دنیا کی مثالوں سے سبق تخلیق کرتے ہیں۔ ڈیٹا کا ہر دھارا جو ان کے ہاتھوں سے گزرتا ہے وہ جدید AI ادراک کا ایک بنیادی بلاک بن جاتا ہے۔

لیب سے گلیوں تک، ڈیٹا بادشاہ رہتا ہے۔

اسکیل AI صرف ٹیکسٹ تک ہی محدود نہیں ہے، بلکہ یہ سیلف ڈرائیونگ کاروں کے لیے کمپیوٹر ویژن کی تربیت میں بھی شامل ہے۔ ٹیک کمپنیوں جیسے کہ Tesla، Toyota اور General Motors نے Scale AI کے ساتھ تعاون کیا ہے تاکہ کاروں کو پیدل چلنے والوں کو پہچاننا، ٹریفک کے اشاروں کو پڑھنا اور غیر متوقع حالات کو سنبھالنا سکھایا جا سکے۔

اس کے علاوہ، اسکیل AI دیگر شعبوں جیسے دفاع، سیٹلائٹ اور نقشے کو بھی سپورٹ کرتا ہے۔ وہ کیمروں، ریڈاروں اور خلا سے لی گئی تصاویر پر کارروائی کرتے ہیں تاکہ ماڈلز کو خطوں کو پہچاننے، اشیاء کی درجہ بندی کرنے یا خطرات کا جلد پتہ لگانے میں مدد ملے۔ سیٹلائٹ کی تصویر شاید جنگل کا ایک منظر لگتی ہو، لیکن اسکیل AI ٹیم کے ہاتھوں، یہ ایک ڈیٹا سیٹ بن سکتا ہے جو مشین کو جنگل کی آگ کی سمت کا اندازہ لگانے میں مدد کرتا ہے۔

متعدد شعبوں میں توسیع سے پتہ چلتا ہے کہ اسکیل AI صرف ایک اضافی ٹول نہیں ہے بلکہ مصنوعی ذہانت دنیا کے بارے میں کیسے سیکھتی ہے اس کا ایک بنیادی حصہ بن رہا ہے۔ جیسا کہ دنیا ہوشیار ماڈلز بنانے کی دوڑ میں لگی ہوئی ہے، یہ اسکیل AI جیسی کمپنیاں ہیں جو خاموشی سے اس دوڑ کی بنیاد رکھ رہی ہیں۔

واپس موضوع پر

تھانہ تھو

ماخذ: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm