امریکہ میں مصنوعی ذہانت کی ایک بڑی تنظیم کے لیے کام کرنے کے بعد، آپ نے VinBigdata میں شامل ہونے کے لیے وطن واپس آنے کا فیصلہ کیوں کیا؟
امریکہ میں کام کرنے کے دوران، اگرچہ میں نے بہت سے بڑے سرکاری منصوبوں میں حصہ لیا، لیکن میں نے جو نتائج پیدا کیے وہ اکثر ایک بڑے عمل میں صرف چند قدم تھے۔ کئی بار، منصوبوں کی سخت رازداری کی وجہ سے، میں یہ بھی نہیں جانتا تھا کہ میں نے جو حل تیار کیے ہیں وہ کیسے استعمال ہو رہے ہیں۔
2017 میں، میں ویتنام واپس آیا جب ویتنام ترقی کے مرحلے میں تھا اور بڑے ڈیٹا اور مصنوعی ذہانت سے متعلق بہت سے مسائل تھے جنہیں حل کرنے کی ضرورت تھی۔ میں نے پروفیسر وو ہا وان کی دعوت کو قبول کیا تاکہ مشترکہ طور پر ویتنامی لوگوں کی زندگیوں کی خدمت کے لیے ویتنامی ٹیکنالوجی کے حل تیار کرنے کے مقصد کو حاصل کیا جا سکے۔ میں نے ویتنام میں اپنی واپسی کو بہت زیادہ معنی خیز پایا کیونکہ میں زیادہ اثر کے ساتھ مسائل پر کام کرنے کے قابل ہو جاؤں گا۔
ڈاکٹر ڈاؤ ڈک من ایک ورکشاپ میں
مصنوعی ذہانت کو فروغ دینے کی حکمت عملی میں بگ ڈیٹا کیا کردار ادا کرتا ہے جناب؟
ڈیٹا مصنوعی ذہانت کی تربیت میں بہت بڑا اور قیمتی کردار ادا کرتا ہے۔ ایک اعلیٰ معیار کے مصنوعی ذہانت کے ماڈل کی تربیت اکثر ایک بڑے ڈیٹا بیس کی تربیت کے ساتھ شروع ہوتی ہے۔ لہذا، معیاری مصنوعی ذہانت کے حصول کے لیے سب سے پہلے ہمارے پاس اچھا ڈیٹا ہونا ضروری ہے۔
اچھے ڈیٹا کے لیے مقدار اور پیمانہ، معیار، تنوع اور عالمگیریت کی ضرورت ہوتی ہے۔ مصنوعی ذہانت کے ماڈلز میں فیڈ کرنے کے لیے اعلیٰ ترین معیار کا ڈیٹا بنانے کے لیے خام ڈیٹا کی صفائی کے مرحلے سے ہزاروں گھنٹے کا ڈیٹا اکٹھا کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کا عمل بہت مہنگا اور پیچیدہ ہے۔ اس کے برعکس، بڑے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے، ہمیں مصنوعی ذہانت کا استعمال کرنے کی ضرورت ہے تاکہ بڑے پیمانے پر ڈیٹا کو درست طریقے سے پروسیس کرنے کی صلاحیت کو یقینی بنایا جا سکے، اس طرح بہتر فیصلہ کن یا پیش گوئی کرنے والے نتائج پیدا ہوتے ہیں۔
مثال کے طور پر، ویتنامی لوگوں (ViVi) کے لیے ایک ورچوئل اسسٹنٹ پروڈکٹ تیار کرنے کے عمل میں، ہمیں مختلف خطوں، متنوع عمروں اور جنسوں کی سیکڑوں ہزاروں آوازوں سے، سیکڑوں شعبوں پر محیط مواد کے ساتھ دسیوں ہزار گھنٹے کا اعلیٰ معیار کا آڈیو ڈیٹا اکٹھا کرنا اور اس پر کارروائی کرنا پڑی۔
یا ابھی حال ہی میں، ViGPT کا آغاز - "آخری صارفین کے لیے ChatGPT کا پہلا ویتنامی ورژن" مکمل طور پر VinBigdata کی ملکیت میں ایک بڑی زبان کے ماڈل سے تیار کیا گیا ہے۔ اس ماڈل کو بہت سے مختلف شعبوں سے 600 GB بہتر ویتنامی ڈیٹا کی بنیاد پر تربیت دی گئی ہے۔ ویتنامی ڈیٹا اور زبان کے بارے میں ہماری سمجھ کے ساتھ، ہم نے ChatGPT کے پیدا ہونے کے بعد صرف 9 ماہ کے اندر ViGPT کے لانچ کے وقت کو مختصر کرنے کا ایک نیا طریقہ تلاش کیا ہے۔
یہ بگ ڈیٹا اور مصنوعی ذہانت کے درمیان گونج ہے۔
کمیونٹی کی خدمت کے لیے تحقیق کو عملی اہمیت سے جوڑنے کے بارے میں آپ کا کیا خیال ہے؟
- میرا ماننا ہے کہ ٹیکنالوجی کی تحقیق صحیح معنوں میں تب ہی کامیاب ہوتی ہے جب یہ حقیقت میں زندگی میں داخل ہوتی ہے، سماجی مسائل کو حل کرتی ہے اور لوگوں کی زندگیوں کو بہتر کرتی ہے۔
کاروباری اور سماجی مسائل کو حل کرنے والی عملی تجارتی مصنوعات بنانے کے لیے، ہمیں ہمیشہ توجہ دینی چاہیے اور سوال پوچھنا چاہیے: ڈیٹا زندگی میں کیا قدر لائے گا؟
اب تک، ہم نے مختلف صنعتوں اور شعبوں کے لیے مختلف قسم کے پروڈکٹس اور حل تیار کیے ہیں، عام طور پر ViGPT، VinDr - طبی امیجنگ تشخیص میں AI حل فراہم کرتے ہیں، VinBase - ایک بائیو آرٹیفیشل انٹیلی جنس پلیٹ فارم، یا Vizone - سمارٹ امیج تجزیہ حل کا ایک سیٹ۔
ونگروپ کارپوریشن کے ایک پروگرام میں VinBigdata کے اہم اہلکاروں کے ساتھ
چوتھا صنعتی انقلاب عالمی سطح پر زور پکڑ رہا ہے۔ آپ کے خیال میں ویتنام کے کیا فوائد ہیں؟
پچھلے انقلابات کے مقابلے میں، میں سمجھتا ہوں کہ ویتنام کے پاس اس وقت 4.0 صنعتی انقلاب سے گزرنے کے لیے بہت سے فوائد ہیں، جو دنیا کے نقشے پر ملک کی پوزیشن کو بہتر بنانے میں مدد فراہم کرتے ہیں۔ اس مقصد کو حاصل کرنے کی دو کلیدیں ڈیٹا اور لوگ ہیں۔
ویتنام میں اس وقت تقریباً 100 ملین افراد ہیں جن میں سے نوجوانوں کا ایک بڑا حصہ فون اور پرسنل کمپیوٹر استعمال کرتا ہے۔ اس کے علاوہ، ہمارے پاس مصنوعی ذہانت کے معروف ماہرین اور انفارمیشن ٹیکنالوجی میں معیاری نوجوان اہلکار ہیں اور ریاضی میں بہت اچھی بنیاد رکھتے ہیں۔
تو کیا حدود ہیں؟
پہلی واضح حد یہ ہے کہ بڑی آبادی ہونے کے باوجود، ہمیں ڈیٹا پر عبور حاصل کرنے میں دشواری کا سامنا ہے، خاص طور پر سہولیات، کاروباری اکائیوں اور انتظامیہ میں ڈیٹا کو معیاری بنانے اور ہم آہنگ کرنے میں۔
اس کے علاوہ، ہمیں دیگر رکاوٹوں کا بھی سامنا ہے جیسے محدود سرمایہ کاری کے وسائل، خاص طور پر اعلیٰ کارکردگی والے کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر میں سرمایہ کاری۔
آپ کی رائے میں، ویتنامی لوگوں کی زندگیوں کی خدمت کے لیے ٹیکنالوجی بنانے اور اس میں مہارت حاصل کرنے کے سفر میں ویتنامی ڈیٹا کی مہارت کا کردار کتنا اہم ہے؟
اس وقت دنیا میں مصنوعی ذہانت کے بہت سے سرکردہ پروڈکٹس ہیں، عام طور پر جنریٹیو AI ایپلیکیشن پروڈکٹس بڑے لینگویج ماڈلز پر مبنی ہیں جیسے OpenAI سے ChatGPT یا Google سے Bard۔ تاہم، ویتنامی ان مصنوعات کی ترقی کے لیے مرکزی زبان کا گروپ نہیں ہے۔
لہذا، صارفین کو واپس کیے گئے ویتنامی مخصوص مواد کا معیار کم و بیش متاثر ہوتا ہے اور اس میں بنیادی معلومات میں غلطیوں، زیادہ خطرناک طور پر، غلطیاں ہونے کا زیادہ امکان ہوتا ہے۔
بطور ویتنامی، ہمیں اپنے ڈیٹا کے ذرائع تک رسائی حاصل کرنے کا فائدہ ہے۔ صرف ہمارے پاس ویتنامی ڈیٹا کی خصوصیات، ویتنامی لوگوں کی ضروریات اور خصوصیات کو سمجھنے کی صلاحیت ہے۔ لہذا، ویتنامی ڈیٹا میں مہارت حاصل کرنا واقعی بنیادی ٹیکنالوجیز میں مہارت حاصل کرنے کی کلید ہے، جو کہ وہ ٹیکنالوجیز ہیں جو ویتنامی لوگوں کی خدمت کریں گی۔
VinBigdata اراکین کے لیے اندرونی تربیت
ڈیٹا کے مخصوص ذرائع تک کیسے رسائی حاصل کی جائے، خاص طور پر جب آج کل زیادہ تر ویتنامی لوگ بیرون ملک سے سوشل نیٹ ورکنگ سائٹس استعمال کرتے ہیں؟
حقیقت یہ ہے کہ آج انسانی ڈیٹا کا سب سے بڑا ذریعہ (صرف ویتنامی نہیں) انٹرنیٹ اور سوشل نیٹ ورکس پر ہے۔ تاہم، ہم اب بھی مختلف ذرائع سے ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں اور جمع کر سکتے ہیں، ویتنامی ڈیٹا کی خصوصیات کی تفہیم کی بنیاد پر، ہر پروجیکٹ کے ذریعے متعین کردہ خصوصیات پر منحصر ہے۔
مثال کے طور پر، OpenAI کے GPT ماڈلز میں سینکڑوں، یہاں تک کہ کھربوں پیرامیٹرز ہوتے ہیں، انہیں ڈیٹا کی بڑی مقدار پر تربیت دی جاتی ہے، اور اس کی لاگت اربوں ڈالر ہے۔ ان کے مقابلے میں، ہم نے اپنی تحقیق، صلاحیتوں اور وسائل کی بنیاد پر ایک بالکل مختلف راستہ منتخب کیا ہے: صرف چند بلین پیرامیٹرز کے فن تعمیر کے ساتھ ایک ویتنامی زبان کا ماڈل بنانا، 600 GB ویتنامی ڈیٹا سیٹ پر تربیت یافتہ جسے ہم نے اکٹھا کیا اور خود کو بہتر بنایا، لیکن ویتنامی پروسیسنگ کے لحاظ سے مساوی صلاحیتوں کے ساتھ۔ نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ ہمارا خود سے تیار کردہ فن تعمیر خود کو بہتر بنا سکتا ہے، زبان کے ماڈل کی تربیت کا وقت کم کر سکتا ہے، اخراجات کو کم کر سکتا ہے، اور پھر بھی ماڈل کے معیار کو یقینی بنا سکتا ہے۔
مصنوعی ذہانت کی مصنوعات کی تحقیق اور ترقی کے عمل میں آپ اور آپ کی ٹیم کو کن چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑا ہے؟
پہلا چیلنج یقیناً وقت ہے۔ مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی کی لہر بہت تیزی سے آرہی ہے اور دھماکے کے دور میں ہے۔ دنیا میں، معروف ٹیکنالوجی کمپنیوں نے فوری طور پر انتہائی مکمل مصنوعات شروع کی ہیں، جو مسلسل اپ ڈیٹ اور بہتر ہوتی ہیں۔ اگر ہم سست ہیں اور وقت پر پراڈکٹس لانچ نہیں کرتے ہیں تو یقیناً ہم پیچھے پڑ جائیں گے۔
دوسری طرف، اگر ہم ایسی مصنوعات بنانا چاہتے ہیں جن کا اطلاق کیا جا سکے اور عملی سماجی مسائل کو حل کیا جا سکے، تو ہمیں پروڈکٹ کی نمایاں، خصوصی اور منفرد خصوصیات کو تلاش کرنے اور ان کو تیار کرنے پر بھی غور کرنا چاہیے۔
ویتنام کے مصنوعی ذہانت کے دن پر پیشکش (AI4VN 2023)
درحقیقت، ویتنام اور دنیا بھر میں بہت سے افراد اور تنظیموں کو ڈیٹا لیک ہونے سے بہت زیادہ نقصان اٹھانا پڑا ہے۔ آپ ڈیٹا سیکیورٹی کے مسئلے کو کس طرح دیکھتے ہیں؟
یہ کہا جا سکتا ہے کہ آج کوئی بھی درخواست ڈیٹا سے آتی ہے۔ ڈیٹا کے ساتھ کام کرتے وقت، ایک طرف، ہمیں زندگی کے لیے بہترین ٹیکنالوجی بنانے کے لیے ڈیٹا کو لاگو کرنے کے ہدف کو یقینی بنانا چاہیے، اور دوسری طرف، ہمیں افراد اور تنظیموں کے لیے ڈیٹا کی حفاظت کو یقینی بنانا چاہیے۔
انسانی عنصر ڈیٹا کی حفاظت کی یقین دہانی کے عمل میں ایک بہت اہم لنک ہے۔ ان میں ڈویلپرز، پروڈکٹ استعمال کرنے والے اور صارفین شامل ہیں۔ ڈویلپرز کے لیے، ڈیٹا اکٹھا کرنے اور پروسیسنگ کے آغاز سے ہی ڈیٹا سیکیورٹی کے بارے میں آگاہی موجود ہونی چاہیے۔
اکثر، جب کوئی مسئلہ نہیں ہوتا ہے، ہم ڈیٹا کی حفاظت کی اہمیت سے واقف نہیں ہوتے ہیں۔ لیکن اگر ڈیٹا لیک ہو جائے تو نقصان بہت زیادہ ہو سکتا ہے۔ تکنیکی مسائل یا ڈیٹا چرانے کے لیے جان بوجھ کر حملوں کی وجہ سے ڈیٹا لیک ہو سکتا ہے۔ ڈیٹا لیک ہونے پر، افراد یا تنظیمیں اپنی معلومات کو برے لوگ غیر قانونی مقاصد کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، اور کاروبار کو متعلقہ مسائل کو حل کرنے کے لیے مالی نقصان ہو سکتا ہے، یہاں تک کہ ان کے برانڈ کو بھی نقصان پہنچ سکتا ہے۔
ڈاکٹر ڈاؤ ڈک من اور ون بگڈاٹا کی ٹیم ایک تقریب میں
ویتنامی لوگوں کی خدمت کے لیے ٹیکنالوجی میں مہارت حاصل کرنے کی خواہش کے بعد، کیا دنیا میں آگے بڑھنے کے لیے اقدامات ہوں گے؟
کوئی بھی ادارہ یا کاروبار جو اپنی مصنوعات کو بین الاقوامی منڈی میں لانا چاہتا ہے اسے بین الاقوامی معیارات کے مطابق ہونا چاہیے۔ VinBigdata کے پاس حل اور ٹیکنالوجی کی طاقت ہے، اس لیے دنیا کو فتح کرنے کا وژن طے کرنا فطری ہے۔
بلاشبہ، بہت سی مختلف مصنوعات اور ایپلی کیشنز کے لیے تعینات کرنے کے لیے، یہ ضروری ہے کہ بین الاقوامی یونٹس کا تعاون حاصل ہو جس میں کئی سالوں کے تجربے اور دنیا بھر کے صارفین کی سمجھ ہو۔
شکریہ!
ماخذ: https://thanhnien.vn/ts-dao-duc-minh-lam-chu-du-lieu-viet-la-buoc-dau-phat-trien-va-nam-giu-cong-nghe-viet-18524052710263732.htm
تبصرہ (0)