ایسے AI ماڈلز بنانا جو ریاضی کے مسائل حل کر سکیں، تصاویر ڈیزائن کر سکیں اور میوزک کمپوز کر سکیں۔

بھائی 2 آرگنائزنگ کمیٹی.jpg — آرگنائزنگ کمیٹی زالو کے ماہرین اور سینئر سٹاف پر مشتمل ہے۔

6 نومبر 2023 کو، Zalo AI چیلنج 2023 نے باضابطہ طور پر AI کے تین مختلف شعبوں سے متعلق تین چیلنجوں کا اعلان کیا۔ خاص طور پر، نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) کے علاقے میں، ایلیمنٹری میتھس حل کرنے کے چیلنج کے ساتھ، مسابقتی ٹیموں کو ویتنامی تعلیمی نصاب کے معیارات کے مطابق ایلیمنٹری اسکول کے ریاضی کے مسائل حل کرنے کے لیے ایک AI ماڈل بنانے کی ضرورت تھی۔

امیج پر مبنی پہلو میں، ایڈورٹائزنگ بینر جنریشن کے کام کے لیے، AI پہلے سے فراہم کردہ وضاحتی معلومات کی بنیاد پر اشتہاری بینرز کو خود بخود ڈیزائن کرے گا۔

بیک گراؤنڈ میوزک جنریشن کے مسئلے کے لیے - جو آڈیو زمرے میں آتا ہے - AI ماڈل کو میلوڈی، آلات، صنف وغیرہ سے متعلق ضروریات کی بنیاد پر بیک گراؤنڈ میوزک کو "جنریٹ" کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ مندرجہ بالا تینوں مسائل کے لیے تمام ان پٹ تقاضوں کا اظہار ٹیکسٹ فارمیٹ میں کیا جاتا ہے۔

اس سال کے مقابلے کے تینوں مسائل جنریٹو اے آئی کے رجحان میں آتے ہیں، ایک تکنیکی لہر جو دنیا بھر میں توجہ حاصل کر رہی ہے۔ جنریٹو اے آئی کے ساتھ، سائنسدانوں کو امید ہے کہ مصنوعی ذہانت خود مختاری سے مواد تیار کرنے میں ترقی کر سکتی ہے، بالکل اسی طرح جیسے انسان کرتے ہیں۔

یہ AI کے لیے ایک اہم چھلانگ کی نمائندگی کرتا ہے، جو کہ روایتی AI ماڈلز سے ڈیٹا کے تجزیہ اور AI میں درجہ بندی پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو مستقبل میں انسانی زندگی کو مؤثر طریقے سے مدد فراہم کرنے کے لیے مواد تخلیق کرتا ہے۔

جنریٹو AI نہ صرف ویتنام بلکہ دنیا بھر میں نسبتاً نیا AI رجحان ہے۔ لہذا، اس سال کے چیلنج کو پچھلے مقابلوں کے مقابلے میں زیادہ مطالبہ سمجھا جاتا ہے۔

Zalo AI میں ریسرچ اینڈ ڈویلپمنٹ کے سربراہ ڈاکٹر چاؤ تھانہ ڈک کے مطابق، پچھلے سالوں میں، مقابلہ کرنے والے اپنے حل خود بنانا شروع کر سکتے تھے اور پھر بھی اعلیٰ نتائج حاصل کر سکتے تھے۔ اس سال، تاہم، مقابلہ کرنے والی ٹیموں کو تحقیق اور تربیتی آلات دونوں میں سرمایہ کاری کرنے کی ضرورت ہے۔

"مقابلہ کرنے والی ٹیموں کو اپنے حل تیار کرنے سے پہلے مناسب ماڈلز کا سروے اور تحقیق کرنی چاہیے۔ جنریٹیو AI کے لیے مخصوص تربیتی آلات کی بھی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے انہیں اپنے موجودہ حالات کے مطابق اپنا نقطہ نظر متعین کرنے کی ضرورت ہوتی ہے،" ڈاکٹر چاؤ تھانہ ڈک نے مزید وضاحت کی۔

اس کے علاوہ، ہر مسئلے نے مقابلہ کرنے والی ٹیموں کے لیے اپنے منفرد چیلنج پیش کیے ہیں۔ ایلیمنٹری ریاضی حل کرنے کے چیلنج میں، ابتدائی اسکول کے ریاضی کے مسائل کو حل کرنے کے لیے، AI ماڈلز کو نہ صرف سمجھنے اور جواب دینے کی ضرورت تھی، بلکہ انہیں استدلال اور مسائل کو حل کرنے کے قابل بھی ہونا پڑتا تھا۔

ایڈورٹائزنگ بینر جنریشن چیلنج میں، AI ماڈلز تصاویر بنانے کے لیے مقابلہ کرتے ہیں - ایک مشکل ضرورت اس لیے کہ تخلیقی صلاحیتوں کی کوئی حد نہیں ہے اور انسانوں کے لیے بھی تشخیص آسان نہیں ہے۔

اسی طرح، بیک گراؤنڈ میوزک جنریشن پروجیکٹ میں، عام طور پر آواز اور خاص طور پر موسیقی، ایسی چیز ہے جسے انسان صرف محسوس کر سکتا ہے، نہ دیکھ سکتا ہے اور نہ ہی چھو سکتا ہے۔ اس لیے ماڈل کو بہتر بنانا ان ٹیموں کے لیے ایک مشکل مسئلہ ہو گا جو اس موضوع کا انتخاب کرتی ہیں۔

15,000 ڈالر تک کے انعامات اور اعلیٰ معیار کے تربیتی ڈیٹا سیٹس کے ساتھ اس سال کے مقابلے کے لیے جنریٹو AI کو مرکزی تھیم کے طور پر منتخب کرتے ہوئے، Zalo AI کو امید ہے کہ طلباء اور چھوٹے تحقیقی گروپ ضروری وسائل تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں اور جنریٹیو AI ماڈلز تیار کرنے کے لیے مزید حوصلہ افزائی حاصل کر سکتے ہیں۔

لہٰذا، AI کمیونٹی کے اندر اس رجحان کو فروغ دینے سے، جو کہ بڑی، اچھی مالی اعانت سے چلنے والی کمپنیوں تک محدود نہیں، ویتنام کو جنریٹیو AI ٹیکنالوجی کی عالمی لہر کو پکڑنے کے مزید مواقع فراہم کرنے میں مدد کرے گا۔

مقابلے کے منتظمین وضاحت کرتے ہیں کہ AI تحقیق اور ترقی میں جتنے زیادہ افراد اور تنظیمیں حصہ لیں گی، مستقبل میں مزید جدید ترین AI ماڈلز کی توقع کی بنیاد اتنی ہی زیادہ ہوگی۔

"مقابلہ جیتنا اتنا اہم نہیں جتنا کہ خود پر قابو پانا اور AI کی ترقی کے سفر پر ثابت قدم رہنا – جو کہ فطری طور پر مشکل اور چیلنجنگ 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 بہتر کرنے کے لیے مزید حوصلہ افزائی کرے گی،" مسٹر نے مزید کہا۔

مزید برآں، ویتنام کی AI صنعت کی ترقی کو فروغ دینے کے لیے کمیونٹی سے تعاون اور سیکھنا بھی اتنا ہی اہم ہے۔ ریسرچ گروپس مسابقتی رفتار پیدا کرنے اور دوسرے گروپس کے لیے ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے نتائج کا اشتراک کر سکتے ہیں، جبکہ ایک دوسرے کے تجربات سے سیکھنے اور وراثت میں بھی شامل ہو سکتے ہیں۔

اس وجہ سے، Zalo AI چیلنج نے Kaggle فارمیٹ کا انتخاب کیا اور تمام چھ ایڈیشنز میں اسے برقرار رکھا۔ مقابلے کے دوران، حصہ لینے والی ٹیموں نے اپنے ماڈل کے نتائج کو لیڈر بورڈ رینکنگ پر مسلسل اپ ڈیٹ کیا تاکہ حقیقی وقت میں ایک دوسرے کی تربیتی پیشرفت کی براہ راست نگرانی کی جا سکے۔

اسی وقت، مقابلہ ختم ہونے کے بعد، Zalo AI ہمیشہ حصہ لینے والی 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۔

anh 4 ban co van.jpg — مقابلہ کرنے والی ٹیموں کو ویتنام اور دنیا بھر میں AI ماہرین سے رہنمائی حاصل کرنے کا موقع ملے گا۔

Zalo AI مقابلے کے تربیتی ڈیٹا میں بھی حصہ ڈالے گا تاکہ حصہ لینے والی ٹیمیں، اور زیادہ وسیع طور پر AI کمیونٹی، بعد میں اپنی تحقیق جاری رکھ سکیں۔ ڈیٹاسیٹ کی تیاری بھی ایک پیچیدہ عمل ہے، جس کا مقصد AI پیشہ ور افراد کو اعلیٰ معیار کے ڈیٹا سیٹ فراہم کرنا ہے۔

اس سال، Zalo AI اپنے ڈیٹا سیٹس میں تعلیمی معیارات پر زیادہ توجہ دے رہا ہے، جس کا مقصد سائنسی تحقیق میں استعمال کرنا ہے۔

Zalo AI کے سینئر عملے کے علاوہ، مقابلے میں حصہ لینے والوں کو AI کے سرکردہ ماہرین جیسے پروفیسر Nguyen Le Minh، Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST) میں انٹرپریٹیبل AI ریسرچ سینٹر کے ڈائریکٹر سے بھی رہنمائی ملی۔ ایسوسی ایٹ پروفیسر ٹران تھانہ لانگ، ڈپٹی ڈین اور کمپیوٹر سائنس میں ریسرچ کے ڈائریکٹر، واروک یونیورسٹی (یو کے)؛ اور ڈاکٹر Ngo Duc Thanh، ہیڈ آف دی کمپیوٹر سائنس ڈیپارٹمنٹ، یونیورسٹی آف انفارمیشن ٹیکنالوجی ہو چی منہ سٹی۔

مقابلہ باضابطہ طور پر 6 نومبر 2023 کو شروع ہوا، اور تربیتی ڈیٹا جمع کرانے کی آخری تاریخ 1 دسمبر 2023 تھی۔ اس دوران، ٹیموں کے نتائج عوامی طور پر لیڈر بورڈ پر دکھائے گئے۔ اس کے بعد، مقابلہ کرنے والی ٹیموں کے ماڈلز کا اصل تربیتی ڈیٹا سے مختلف ڈیٹاسیٹ پر تجربہ کیا گیا، اور مقابلے کے حتمی نتائج کا تعین اس نئے ڈیٹاسیٹ پر ماڈل کی کارکردگی کی بنیاد پر کیا گیا۔ جیتنے والی ٹیموں نے Zalo AI سمٹ 2023 میں اپنے حل بتائے۔

ماخذ