اے آئی انسانی ذہانت سے آگے کیوں نہیں بڑھ سکتی؟

سرکردہ ناموں کے دعووں کے باوجود، محققین کا کہنا ہے کہ استدلال کے ماڈلز میں بنیادی خامیاں روبوٹ کو انسانی ذہانت سے آگے بڑھنے سے روکتی ہیں۔

آج کے سرفہرست ٹیک سی ای اوز جیسے اینتھروپک کے ڈاریو آمودی، گوگل کے ڈیمس ہاسابیس، اور اوپن اے آئی کے سیم آلٹ مین کے لیے، صرف یہ کہنا کافی نہیں ہے کہ ان کا AI بہترین ہے۔ تینوں نے حال ہی میں یہ کہتے ہوئے ریکارڈ کیا ہے کہ اے آئی بہت اچھا ہوگا، یہ بنیادی طور پر معاشرے کے تانے بانے کو بدل دے گا۔

تاہم، محققین کا ایک بڑھتا ہوا گروہ، ان لوگوں میں سے جو جدید AI بنانے، مطالعہ کرنے اور استعمال کرتے ہیں، ایسے دعووں پر شکوک و شبہات کا شکار ہیں۔

AI استدلال قادر مطلق نہیں ہے۔

اس کے متعارف ہونے کے صرف تین سال بعد، مصنوعی ذہانت روزمرہ کی بہت سی سرگرمیوں جیسے مطالعہ اور کام میں موجود ہونا شروع ہو گئی ہے۔ بہت سے لوگوں کو خدشہ ہے کہ یہ جلد ہی انسانوں کی جگہ لینے کے قابل ہو جائے گا۔

تاہم، آج کے نئے AI ماڈل درحقیقت اتنے سمارٹ نہیں ہیں جتنے ہم سوچتے ہیں۔ دنیا کی بڑی ٹیکنالوجی کمپنیوں میں سے ایک ایپل کی ایک دریافت اس بات کو ثابت کرتی ہے۔

خاص طور پر، ایک نئی شائع شدہ تحقیق میں بعنوان "Illusionary Thinking"، Apple کی ریسرچ ٹیم نے دعویٰ کیا ہے کہ Claude, DeepSeek-R1، اور o3-mini جیسے انفرنس ماڈلز دراصل "دماغ سے چلنے والے" نہیں ہیں جیسا کہ ان کے نام بتاتے ہیں۔

ایپل کا کاغذ بہت سے ملتے جلتے انجینئرز کے پچھلے کام کے ساتھ ساتھ اکیڈمیا اور سیلز فورس سمیت دیگر بڑی ٹیک کمپنیوں دونوں کی قابل ذکر تحقیق پر بنا ہے۔

ان تجربات سے پتہ چلتا ہے کہ AIs کا اندازہ لگانا — جنہیں خود مختار AI ایجنٹوں اور آخر کار سپر انٹیلیجنس کی جانب اگلے قدم کے طور پر سراہا گیا ہے — بعض صورتوں میں مسائل کو حل کرنے میں پہلے آنے والے بنیادی AI چیٹ بوٹس سے بھی بدتر ہیں۔

بڑے انفرنس ماڈلز پر ایپل کی نئی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ AI ماڈلز اتنے "دماغی" نہیں ہوتے جتنے کہ وہ آواز دیتے ہیں۔ تصویر: اوپن اے آئی۔

اس کے علاوہ مطالعہ میں، چاہے AI چیٹ بوٹس کا استعمال کیا جائے یا انفرنس ماڈلز، تمام سسٹمز زیادہ پیچیدہ کاموں میں مکمل طور پر ناکام ہو گئے۔

محققین تجویز کرتے ہیں کہ لفظ قیاس کی جگہ "تقلید" کی جائے۔ ٹیم کا استدلال ہے کہ یہ ماڈل نمونوں کو یاد کرنے اور دہرانے میں صرف موثر ہیں۔ لیکن جب سوال بدل جاتا ہے یا پیچیدگی بڑھ جاتی ہے تو وہ تقریباً منہدم ہو جاتے ہیں۔

مزید آسان بات یہ ہے کہ چیٹ بوٹس اس وقت اچھی طرح کام کرتے ہیں جب وہ پیٹرن کو پہچان اور میچ کر سکتے ہیں، لیکن ایک بار جب کام بہت پیچیدہ ہو جاتا ہے، تو وہ مزید نمٹ نہیں سکتے۔ مطالعہ نوٹ کرتا ہے کہ "جدید ترین بڑے ریزننگ ماڈلز (LRMs) درستگی کے مکمل خاتمے کا شکار ہوتے ہیں جب پیچیدگی ایک خاص حد سے تجاوز کر جاتی ہے،" مطالعہ نوٹ کرتا ہے۔

یہ ڈویلپر کی توقع کے خلاف ہے کہ مزید وسائل کے ساتھ پیچیدگی بہتر ہوگی۔ تحقیق میں مزید کہا گیا ہے کہ "AI inference کی کوشش پیچیدگی کے ساتھ بڑھ جاتی ہے، لیکن صرف ایک نقطہ تک، اور پھر گھٹ جاتی ہے، یہاں تک کہ اگر اسے سنبھالنے کے لیے کافی ٹوکن بجٹ (کمپیوٹیشنل پاور) موجود ہو،" مطالعہ نے مزید کہا۔

AI کا حقیقی مستقبل

ایک امریکی ماہر نفسیات اور مصنف گیری مارکس نے کہا کہ ایپل کے نتائج متاثر کن تھے لیکن حقیقت میں نئی ​​نہیں اور صرف پچھلی تحقیق کو تقویت ملی۔ نیویارک یونیورسٹی میں نفسیات اور نیورو سائنس کے پروفیسر ایمریٹس نے اپنی 1998 کی تحقیق کو مثال کے طور پر پیش کیا۔

اس میں، اس کا استدلال ہے کہ عصبی نیٹ ورکس، بڑے زبان کے ماڈلز کے پیش خیمہ، ڈیٹا کی تقسیم کے اندر اچھی طرح سے عام کر سکتے ہیں جس پر انہیں تربیت دی گئی تھی، لیکن تقسیم سے باہر ڈیٹا کا سامنا کرنے پر اکثر الگ ہو جاتے ہیں۔

تاہم، مسٹر مارکس کا یہ بھی ماننا ہے کہ LLM یا LRM ماڈل دونوں کی اپنی اپنی ایپلی کیشنز ہیں، اور بعض صورتوں میں مفید ہیں۔

ٹیکنالوجی کی دنیا میں، سپر انٹیلی جنس کو AI کی ترقی کے اگلے مرحلے کے طور پر دیکھا جاتا ہے، جہاں نظام نہ صرف انسانوں کی طرح سوچنے کی صلاحیت (AGI) حاصل کرتے ہیں بلکہ رفتار، درستگی اور بیداری کی سطح میں بھی کمال رکھتے ہیں۔

بڑی حدوں کے باوجود، یہاں تک کہ AI ناقدین بھی یہ شامل کرنے میں جلدی کرتے ہیں کہ کمپیوٹر سپر انٹیلیجنس کی طرف سفر اب بھی مکمل طور پر ممکن ہے۔

گوگل کے متبادل یا ہوم ورک مددگار سے زیادہ، OpenAI کے سی ای او سیم آلٹ مین نے ایک بار کہا تھا کہ AI انسانیت کی ترقی کو بدل دے گا۔ تصویر: اے اے فوٹو۔

Rutgers لیب میں انجینئرنگ کے ایک ایسوسی ایٹ پروفیسر جارج اورٹیز کا کہنا ہے کہ موجودہ حدود کو ظاہر کرنا AI کمپنیوں کے لیے ان پر قابو پانے کا راستہ دکھا سکتا ہے۔

اورٹیز نے تربیت کے نئے طریقوں کی مثالیں پیش کیں جیسے کہ ماڈل کی کارکردگی پر اضافی فیڈ بیک دینا، مشکل مسائل کا سامنا کرنے پر مزید وسائل شامل کرنا، جو کہ AI کو بڑے مسائل سے نمٹنے اور بنیادی سافٹ ویئر کا بہتر استعمال کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔

دریں اثنا، جوش وولف، وینچر کیپیٹل فرم لکس کیپٹل کے شریک بانی، کاروباری نقطہ نظر سے، چاہے موجودہ نظام استدلال کر سکتے ہیں یا نہیں، وہ پھر بھی صارفین کے لیے قدر پیدا کریں گے۔

یونیورسٹی آف پنسلوانیا کے پروفیسر ایتھن مولک نے بھی اس یقین کا اظہار کیا کہ AI ماڈل جلد ہی مستقبل قریب میں ان حدود کو عبور کر لیں گے۔

مولک نے کہا، "ماڈل بہتر سے بہتر ہو رہے ہیں، اور AI کے لیے نئے طریقے مسلسل تیار کیے جا رہے ہیں، اس لیے اگر مستقبل قریب میں ان حدود پر قابو پا لیا جائے تو مجھے حیرانی نہیں ہو گی۔"

ماخذ: https://znews.vn/vi-sao-ai-chua-the-vuot-qua-tri-tue-con-nguoi-post1561163.html