ایک AI ماڈل بنانا جو ریاضی کے مسائل حل کرتا ہے، تصاویر ڈیزائن کرتا ہے، اور میوزک کمپوز کرتا ہے۔

بھائی 2 دوست organize.jpg — منتظمین زالو کے ماہرین اور سینئر عملہ ہیں۔

6 نومبر 2023 کو، Zalo AI چیلنج 2023 نے باضابطہ طور پر AI کے 3 مختلف شعبوں سے متعلق 3 موضوعات کا اعلان کیا۔ خاص طور پر، نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) کے علاقے میں، ابتدائی ریاضی حل کرنے والے موضوع کے ساتھ - ٹیموں کو ویتنامی تعلیمی معیارات کے مطابق ابتدائی ریاضی کے مسائل کو حل کرنے کے لیے ایک AI ماڈل بنانے کی ضرورت ہے۔

امیج سیکشن میں، ایڈورٹائزنگ بینر جنریشن کے موضوع کے ساتھ، AI دی گئی وضاحتی معلومات کی بنیاد پر خود بخود اشتہاری بینرز ڈیزائن کرے گا۔

بیک گراؤنڈ میوزک جنریشن کے مسئلے کے ساتھ - آڈیو فیلڈ میں، AI ماڈل کو میلوڈی، آلات، موسیقی کی صنف، وغیرہ کے تقاضوں کی بنیاد پر بیک گراؤنڈ میوزک کو "جنریٹ" کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ مندرجہ بالا 3 مسائل کے لیے تمام ان پٹ کی ضروریات کو ٹیکسٹ فارم میں ظاہر کیا جاتا ہے۔

اس سال کے مقابلے میں تینوں مسائل جنریٹو اے آئی ٹرینڈ کا حصہ ہیں، ایک ٹیکنالوجی لہر جو دنیا بھر میں توجہ حاصل کر رہی ہے۔ جنریٹو اے آئی کے ساتھ، سائنس دان توقع کرتے ہیں کہ مصنوعی ذہانت انسانوں کی طرح خود ساختہ مواد کی طرف بڑھے گی۔

یہ AI کی ایک اہم پیشرفت ہے، جو روایتی ڈیٹا تجزیہ اور درجہ بندی AI ماڈلز سے مواد پیدا کرنے والے AI کی طرف منتقلی کو نشان زد کرتی ہے تاکہ مستقبل میں انسانی زندگی کو مؤثر طریقے سے سہارا دیا جا سکے۔

جنریٹو AI نہ صرف ویتنام میں بلکہ پوری دنیا میں کافی حد تک نیا AI رجحان ہے، اس لیے اس سال کا موضوع پچھلی بار کے مقابلے میں زیادہ چیلنجنگ سمجھا جاتا ہے۔

Zalo AI میں ریسرچ اینڈ ڈویلپمنٹ کے سربراہ ڈاکٹر Chau Thanh Duc کے مطابق، ہر سال، مقابلہ کرنے والے اپنے حل تیار کرنا شروع کر سکتے ہیں اور ان کے اچھے نتائج حاصل کرنے کے زیادہ امکانات ہوتے ہیں۔ اس سال، ٹیموں کو تحقیق اور تربیتی آلات دونوں میں سرمایہ کاری کرنے کی ضرورت ہے۔

"مقابلہ کرنے والی ٹیموں کو مناسب ماڈلز کا سروے اور تحقیق کرنی چاہیے اور پھر وہاں سے حل تیار کرنا چاہیے۔ جنریٹو AI کو تربیتی مشینوں کے لیے بھی کچھ تقاضے درکار ہوتے ہیں، اس لیے انہیں اپنی سمت کا تعین کرنے کی ضرورت ہے، جو ان کے موجودہ حالات کے لیے موزوں ہے،" ڈاکٹر چاؤ تھان ڈک نے مزید وضاحت کی۔

اس کے علاوہ، ہر مسئلہ خود بھی مقابلہ کرنے والی ٹیموں کے لیے اپنے اپنے چیلنجز رکھتا ہے۔ ایلیمنٹری ریاضی کے حل کے مسئلے میں، ابتدائی ریاضی کے مسائل کو حل کرنے کے لیے، AI ماڈلز کو نہ صرف سمجھنا اور جواب دینا چاہیے، بلکہ ان میں استدلال اور مسائل کو حل کرنے کی صلاحیت بھی ہونی چاہیے۔

ایڈورٹائزنگ بینر جنریشن کے مسئلے میں، AI ماڈلز تصاویر بنانے کا مقابلہ کرتے ہیں - ایک مشکل کام جب تخلیقی صلاحیتوں کی کوئی حد نہیں ہوتی اور انسانوں کے لیے بھی تشخیص آسان نہیں ہوتا۔

اسی طرح، بیک گراؤنڈ میوزک جنریشن کے موضوع میں، عمومی طور پر آواز اور خاص طور پر موسیقی ایسی چیزیں ہیں جنہیں انسان صرف محسوس کر سکتا ہے، لیکن دیکھ یا چھو نہیں سکتا۔ اس لیے، ماڈل کو کس طرح بہتر بنایا جائے، اس موضوع کا انتخاب کرنے والی ٹیموں کے لیے "دماغی وزن" کا مسئلہ ہو گا۔

15,000 USD تک کے انعام اور معیاری تربیتی ڈیٹاسیٹ کے ذریعے جنریٹو AI کو اس سال کے مقابلے کے لیے مرکزی عنوان کے طور پر منتخب کرنے سے، Zalo AI امید کرتا ہے کہ طلباء اور چھوٹے تحقیقی گروپ ضروری وسائل تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں اور جنریٹو AI ماڈلز تیار کرنے کے لیے مزید حوصلہ افزائی کر سکتے ہیں۔

وہاں سے، AI کمیونٹی میں اس رجحان کو فروغ دینے سے، صرف بڑی صلاحیتوں والی بڑی کمپنیوں تک محدود نہیں، ویتنام کو دنیا کی تخلیقی AI ٹیکنالوجی کی لہر کو پکڑنے کے مزید مواقع ملنے میں مدد ملتی ہے۔

اس کی وضاحت کرتے ہوئے مقابلے کے منتظمین نے کہا کہ AI تحقیق اور ترقی میں جتنے زیادہ افراد اور ادارے حصہ لیں گے، مستقبل میں مزید مکمل AI ماڈلز کی توقع کرنے کی اتنی ہی زیادہ وجہ ہے۔

"مقابلہ جیتنا اتنا اہم نہیں جتنا کہ AI کے سفر پر ثابت قدم رہنے کے لیے خود پر قابو پانا ہے - جو کہ فطری طور پر مشکلات اور چیلنجوں سے بھرا ہوا ہے۔ Zalo AI چیلنج کے ساتھ، ہم امید کرتے ہیں کہ اس سفر کو آگے بڑھانے والوں کی حوصلہ افزائی اور حوصلہ افزائی کریں گے۔ ہمیں یقین ہے کہ اس کے بعد کی تحقیق آگے بڑھنے اور مستقبل میں بہتر کام کرنے کے لیے مزید حوصلہ افزائی کرے گی۔" مسٹر Duc نے مزید کہا۔

اس کے علاوہ، ویتنامی AI صنعت کی ترقی کو فروغ دینے کے لیے کمیونٹی کی شمولیت اور سیکھنا بھی اتنا ہی اہم ہے۔ تحقیقی گروپ دوسرے گروپس کے لیے مسابقتی تحریک پیدا کرنے اور ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے نتائج کا اشتراک کر سکتے ہیں، جبکہ فریقین ایک دوسرے سے تجربات سیکھتے اور وراثت میں بھی حاصل کرتے ہیں۔

اسی وجہ سے، Zalo AI چیلنج نے Kaggle فارمیٹ کا انتخاب کیا اور اسے منعقد ہونے والے 6 بار اسی طرح رکھا۔ مقابلے کے دوران، مقابلہ کرنے والی ٹیمیں لیڈر بورڈ رینکنگ پر اپنے ماڈل کے نتائج کو مسلسل اپ ڈیٹ کریں گی تاکہ وہ حقیقی وقت میں ایک دوسرے کے تربیتی عمل کی براہ راست نگرانی کر سکیں۔

ساتھ ہی، مقابلہ ختم ہونے کے بعد، Zalo AI ہمیشہ ٹیموں کی حوصلہ افزائی کرتا ہے کہ وہ Zalo AI سمٹ کے فریم ورک کے اندر یا ویتنامی ٹیکنالوجی فورمز پر اپنے حل AI کمیونٹی کے ساتھ شیئر کریں۔

تصویر 4 دوست still.jpg — ٹیموں کو ویتنام اور دنیا بھر میں AI ماہرین سے مشورے حاصل کرنے کا موقع ملے گا۔

Zalo AI مقابلے سے تربیتی ڈیٹا بھی فراہم کرے گا تاکہ مقابلہ کرنے والی ٹیمیں، اور وسیع تر AI کمیونٹی، اپنی تحقیق جاری رکھ سکیں۔ ڈیٹاسیٹ کی تیاری بھی ایک وسیع عمل ہے جس میں AI لوگوں کو معیاری ڈیٹاسیٹ رکھنے میں مدد کرنے کی خواہش ہے۔

اس سال، Zalo AI کا ڈیٹاسیٹ تعلیمی معیارات پر زیادہ مرکوز ہے، جس کا مقصد سائنسی تحقیق کے لیے استعمال کیا جانا ہے۔

Zalo AI کے سینئر عملے کے علاوہ، مقابلہ کرنے والوں نے معروف AI ماہرین جیسے کہ پروفیسر Nguyen Le Minh، جاپان ایڈوانسڈ انسٹی ٹیوٹ آف سائنس اینڈ ٹیکنالوجی (JAIST) میں انٹرپریٹیبل AI ریسرچ سینٹر کے ڈائریکٹر، ایسوسی ایٹ پروفیسر Tran Thanh Long، ڈپٹی ڈین، فیکلٹی آف سائنس کے ریسرچ ڈائریکٹر، NWK-University (ڈاکٹر) سے مشورہ بھی حاصل کیا۔ ہو چی منہ سٹی یونیورسٹی آف انفارمیشن ٹیکنالوجی کی فیکلٹی آف کمپیوٹر سائنس کے سربراہ۔

مقابلہ باضابطہ طور پر 6 نومبر 2023 کو شروع ہوتا ہے اور تربیتی ڈیٹا سیٹ پر جمع کرانے کی آخری تاریخ 1 دسمبر 2023 کو ختم ہو جاتی ہے۔ اس دوران، ٹیموں کے نتائج عوامی طور پر لیڈر بورڈ پر دستیاب ہوں گے۔ اس کے بعد، مقابلہ کرنے والی ٹیموں کے ماڈلز کو اصل تربیتی ڈیٹا سے مختلف ڈیٹاسیٹ پر ٹیسٹ کیا جائے گا اور مقابلے کے حتمی نتائج کا حساب اس ڈیٹا سیٹ پر موجود ماڈل کے نتائج کی بنیاد پر کیا جائے گا۔ جیتنے والی ٹیمیں Zalo AI سمٹ 2023 میں اپنے حل شیئر کریں گی۔

ماخذ