گوگل، اس کا میٹامورفوسس اور پہلے کوانٹم کمپیوٹر کا آغاز

گوگل ترجمہ: یہیں سے ہم شروع کرتے ہیں۔ 

گوگل ٹرانسلیٹ، کچھ عرصے کے لیے، اب کوئی گرما گرم موضوع نہیں رہا۔ یہ بہت سے اجزاء میں سے ایک بن گیا ہے، یہاں تک کہ سب سے زیادہ دلکش بھی نہیں، ماؤنٹین ویو کمپنی کی پیشکش کے اندر. اس کی تجدید کے چند سال بعد ہم کہہ سکتے ہیں کہ اس وقت کیے گئے وعدوں کو، کم از کم جزوی طور پر، نظر انداز کیا گیا ہے، امید افزا اعلانات، کم از کم، مارکیٹنگ کے بچے بھی، حقائق سے پوری طرح سے تصدیق نہیں ہوئے ہیں۔ 

مترجم غائب نہیں ہوئے، چاہے وہ اتنا اچھا نہیں کر رہے ہوں۔ مشینی ترجمہ ان مطلوبہ اعلی معیار کے معیار پر پورا نہیں اترا۔. کچھ زبانوں کے لیے (انگریزی لیڈ میں) نتائج قابل ذکر ہیں۔ اس لیے کیا ہمیں گوگل ٹرانسلیٹ کو ایک چھوٹے مشین ٹرانسلیشن بلبلے پر غور کرنا چاہیے؟ 

بالکل نہیں. ترجمے کی کہانی، اپنے چھوٹے سے انداز میں، AI رجحان آج کیا ہے اس کی ایک عمدہ مثال کی نمائندگی کرتا ہے۔: جدت، گہرا تبدیلی، تمثیلوں کی ہلچل۔ لیکن تکنیکی امکانات اور بصیرت کے خیالات کے درمیان خوش قسمتی سے ہم آہنگی، ایک دن پہلے تک بدسلوکی کی گئی یوٹوپیا. ایک ایسا رجحان جس کا ایک ہی وقت میں ایک تاریک پہلو بھی ہوتا ہے، سکے کا دوسرا رخ جو بہت کم چمکتا ہے۔ 

سکے کا دوسرا رخ 

وسیع پیمانے پر پروپیگنڈہ، زبردست مقابلہ، بہترین دماغوں کو حاصل کرنے کے لیے بے رحم جنگ، کارگردگی کی متضاد تلاش، منافع کی بے لگام اور غیر مشروط جستجو۔ اپنے علاوہ جو کچھ ہے اس میں بھی بے حسی اور عدم دلچسپی ہے۔ ایک ہی سوچ کے نفاذ کے لیے ایک خطرناک پیش گوئی. آخر کار، اس دنیا میں کوئی آدھا پیمانہ نہیں ہوتا، صرف جیتنے والے اور ہارنے والے میدان میں رہتے ہیں۔ شکست خوردہ کے لیے، پھر، کوئی معافی کی توقع نہیں ہے: "جیتنے والے سب کچھ لے لیتے ہیں!" 

اس مضمون کے ساتھ ہم Google Translate پر مظاہر کی ایک سیریز تجویز کرتے ہیں۔ وہ "نیویارک ٹائم میگزین" کے صحافتی عملے کی ایک طویل خدمت سے لیے گئے ہیں۔ خدمت کا موضوع ہے۔ گوگل کا گہرا میٹامورفوسس جس کی وجہ سے وہ مصنوعی ذہانت کی تیز رفتار لہر پر سوار ہوا اور صرف چند مہینوں میں حیران کن نتائج حاصل کر لیا۔

تنقید اس کے دونوں مصنفین پر کی گئی ہے، جن پر "... پر امید سائنس فکشن فنتاسیوں" کو پناہ دینے کا الزام ہے، اور ساتھ ہی نیویارک کے اخبار کے صحافتی انداز پر، جس کی تعریف "بھڑکاؤ" کے طور پر کی گئی ہے اور "... ایک مصنوعی سسپنس ex nihilo" بنانے کا الزام لگایا گیا ہے۔ . ایسی تنقیدیں جو کم از کم جزوی طور پر قائم ہیں، یا تو بعض اوقات ضرورت سے زیادہ زور دینے کی وجہ سے، آپ ایک ایسی داستان چاہتے ہیں جو کبھی کبھی تھوڑا سا فاتحانہ ہو۔ اور عام طور پر غیر تنقیدی. 

تحقیقاتی صحافت کی عمدہ مثال 

تو پھر اسے اطالوی قاری کو ترجمہ میں کیوں پیش کیا جائے؟ کیونکہ یہ ایک قیمتی رپورٹ ہے جو ایک تفصیلی اور سب کے لیے قابل رسائی طریقے سے بیان کرتی ہے، اس راستے کی جو تخلیق کی طرف لے گئی، تقریباً سابقہ ​​طور پر، ایک جدید ترین انفراسٹرکچر۔ کیوں قیمتی بصیرت فراہم کرتا ہے۔اندر سے، عمل کی، ذہنوں اور خیالات کی انجمنیں، حتیٰ کہ دور دراز کے نظاروں کا ملاپ، کامیاب اور ناکام تجربات۔ یہ مختلف، یہاں تک کہ دور دراز مقامات کے لوگوں کے درمیان غیر متوقع کیمیا ہے جو حتمی کامیابی کا باعث بنی۔ 

کیونکہ، اس کے باوجود، یہ ان اداکاروں کے لیے ایک چہرہ اور انسانی مفہوم، حتیٰ کہ نقائص کو بحال کرتا ہے۔ تکنیکی ماہرین اکثر دور رہتے ہیں، بند لیبارٹریوں تک محدود ہوتے ہیں اور ایک افسانوی چمک سے گھرے ہوتے ہیں، جو اندرونی طور پر بت بنے ہوتے ہیں اور زیادہ تر کے لیے نامعلوم ہوتے ہیں۔ 

اور یہ سب یہ ایک شاندار طریقے سے کرتا ہے۔ آخر میں، یہاں تک کہ "بھڑکتی ہوئی" صحافت کے ان عناصر کے لیے، جو دوسروں کے لیے شاید صرف "اشتعال انگیز" ہیں، پڑھنا یقیناً خوشگوار ہوگا اور ناکام نہیں ہوگا، مجھے یقین ہے کہ قاری کو جوش دلائے گا۔ 

پڑھنے کا لطف اٹھائیں اور اسے کرنے کے لیے وقت نکالیں! 

ہے. ہے. ہے. 

باب 1۔ گوگل: ہاک سائنو ونس میں 

اے آئی فرسٹ: مشین لرننگ 

یہ 2016 تھا، مصنوعی ذہانت کا سال آیا۔ جب گوگل کے سی ای او سندر پچائی نے کمپنی کو "موبائل فرسٹ" سے "اے آئی فرسٹ" میں تبدیل کرنے کا اعلان کیا۔ بہت کم لوگ اس بات سے پوری طرح واقف تھے کہ حقیقت میں اس کا کیا مطلب ہے۔ آج، چند سال بعد، ہم کہہ سکتے ہیں کہ AI-first سلیکون ویلی اور اس سے آگے کی کمپنیوں کے لیے ایک حقیقی منتر بن گیا ہے۔ اس کا ایک غیر متنازعہ مرکزی کردار تھا: مشین لرننگ۔ 

گوگل میں، ٹیرنس جے سیجنوسکی (مشین لرننگ کا عروج; 2018)، مشین لرننگ ہر جگہ موجود ہے: "ڈیپ لرننگ اب Google 100 سے زیادہ سروسز میں استعمال کر رہا ہے، Street View سے Inbox Smart Reply اور صوتی تلاش تک"۔ مشین لرننگ اپنی مختلف شکلوں میں (گہری تعلیم اس کی ایک شاخ ہے)، الگورتھم کو کم و بیش آزادانہ طور پر سیکھنے کی اجازت دیتی ہے: یہ بہت کم قیمت (یا یہاں تک کہ کوئی بھی نہیں) پر خام مال کی کثرت کی بدولت انہیں موثر بناتا ہے: i Big Data . جیسا کہ Sejnowski نوٹ کرتا ہے: 

"ڈیٹا نیا تیل ہے۔ سیکھنے کے الگورتھم ریفائنریز ہیں جو خام ڈیٹا سے بصیرت نکالتی ہیں۔ معلومات کو علم پیدا کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ علم سمجھ کی طرف جاتا ہے؛ اور سمجھ حکمت کی طرف لے جاتی ہے۔" 

اعصابی نیٹ ورکس 

مشین لرننگ کی بنیاد پر نام نہاد نیورل نیٹ ورکس ہیں، جن کا فن تعمیر ہمارے دماغ سے متاثر ہے۔ مؤخر الذکر کو کسی خاص کام کو انجام دینے کے لئے پروگرام کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ ایک ابتدائی حالت (ان پٹ) اور آخری حالت (آؤٹ پٹ) کو دیکھتے ہوئے، آزمائشوں اور غلطیوں کے مسلسل عمل کے ذریعے، نیورل نیٹ ورک خود مختاری سے حل تلاش کرنا سیکھتے ہیں۔ 

وہ اس بچے کی طرح "سیکھتے" ہیں جو اپنے ارد گرد کی دنیا کو دریافت کرنے جاتا ہے۔ ایک کل پیراڈائم شفٹ! جیسا کہ ایلکس داڑھی نے ادراک سے تبصرہ کیا (قدرتی پیدائشی سیکھنے والے، 2018)، ہم نیورل نیٹ ورکس کو ایک ایسے عمل کے طور پر تصور کر سکتے ہیں جو "ارتقاء" کا آئینہ دار ہو۔ اس کے برعکس، پروگرامنگ "تخلیق کو یاد کرتی ہے۔" 

مشین لرننگ نے کچھ شعبوں میں اچانک پیشرفت کی اجازت دی ہے جو کچھ عرصے سے رکے ہوئے ہیں، جیسے آواز کی شناخت، تصویر کی شناخت، تقریر سے متن وغیرہ۔ آج بہت سی ایپلی کیشنز اسے استعمال کرتی ہیں، سب سے زیادہ متضاد، ذرا سوچیں مثال کے طور پر۔ خود چلانے والی کاروں تک۔ 

مصنوعی ذہانت سے مصنوعی جنرل انٹیلی جنس تک 

پچائی کے لیے، جس دن انھوں نے AI کو لیبارٹریوں کی حدود سے نکلتے دیکھا وہ ایک انمٹ یاد ہے۔ 

"یہ 2012 تھا، [میں] ایک چھوٹی ٹیم کے ساتھ ایک کمرے کے اندر تھا، اور ہم میں سے صرف چند ہی تھے،" وہ یاد کرتے ہیں۔ ان چند جیف ڈین میں سے، ماؤنٹین ویو کمپنی میں ایک لیجنڈ۔ وہ ایک نئے پروجیکٹ پر کام کر رہے تھے اور چاہتے تھے کہ پچائی، اس وقت کے سینئر نائب صدر، اس پر ایک نظر ڈالیں۔ اسے یہ بھی یاد ہے کہ کوئی مذاق کر رہا تھا۔ انسانی وسائل سے انہوں نے ایک نئے ملازم کو انٹرن کے طور پر رکھا تھا: جیفری ہنٹن کے علاوہ کوئی نہیں، "ڈیپ لرننگ کا باپ"! پچائی نے مزید کہا، "جب بھی جیف آپ کو کسی چیز پر اپ ڈیٹ کرنا چاہتا ہے، آپ صرف پرجوش ہو جاتے ہیں۔" 

جیف ڈین، اینڈریو این جی اور دیگر کے ساتھ، 16.000 کمپیوٹرز پر 1000 پروسیسرز پر مشتمل ایک بہت بڑا نیٹ ورک تیار کیا تھا۔ وہ ایک ارب کنکشن بنانے کے قابل تھے۔ اس وقت تک ایک بے مثال ڈھانچہ، انسانی دماغ کے ماڈل پر بنایا گیا ہے۔ لیکن پھر بھی اس کے synapses کے ساتھ، 100.000 بلین سے زیادہ کنکشن قائم کرنے کی مؤخر الذکر کی صلاحیت سے کہیں کم ہے۔ یہ واقعی ایک بہت بڑا نیورل نیٹ ورک تھا! 

کی ایپی فینی سندر Piچا 

پچائی یاد کرتے ہیں کہ اس طرح کی پیشگوئی تھی: "یہ چیز بڑھنے والی تھی اور ہوسکتا ہے کہ کائنات کے کام کرنے کے طریقے کو ظاہر کرے... یہ سب سے اہم چیز ہونے جا رہی ہے جس پر انسانیت نے اب تک کام کیا ہے۔" 

تب تک گوگل کے اندر بہت کم لوگ تھے جو مصنوعی ذہانت کی صلاحیت کو پوری طرح سمجھتے تھے۔. گوگل برین، جو 2010 کے اوائل میں قائم کیا گیا تھا، بنیادی طور پر AI کے لیے ذمہ دار تھا۔ برین کو بعد میں ڈیپ مائنڈ نے جوائن کیا، جسے 2014 میں حاصل کیا گیا۔ جب پچائی، جو کہ CEO بنے، نے AI فرسٹ کا لازمی نفاذ کیا، ان دونوں ڈویژنوں نے مصنوعی ذہانت کے سپیئر ہیڈز کی نمائندگی کی۔ گوگل میں تحقیق 

دونوں نے شاندار نتائج حاصل کیے ہیں۔ ان میں ایک انقلاب بھی ہے جس نے دماغ کی بدولت ٹرانسلیٹ اور مشینی ترجمہ کو عام طور پر مشین لرننگ کے نئے دور میں پہنچا دیا ہے۔ 

بہر حال، سائنسدان جس چیز کی تلاش اور کمپنیاں چاہتے ہیں وہ مشین لرننگ اور اس کے متعدد استعمال سے بہت آگے ہے۔ تحقیق کا مقصد مصنوعی جنرل انٹیلی جنس تک پہنچنا ہے۔

ایک لچکدار مصنوعی ذہانت، جو کسی بھی کام کو سیکھنے اور کامیابی سے نمٹنے کی صلاحیت رکھتی ہے جسے انسان انجام دے سکتا ہے۔ اگرچہ یہ ڈیپ مائنڈ کے بیان کردہ مقصد کی نمائندگی کرتا ہے، لیکن یہ مقصد اب بھی بہت دور دکھائی دیتا ہے۔ اس کے بانی ڈیمس ہسابیس اس پروجیکٹ کو مصنوعی ذہانت کے لیے "مین ہٹن پروجیکٹ" کی طرح بتاتے ہیں۔

AI سب کے لیے کام کر رہا ہے۔ 

یہ اس وجہ سے بھی ہو سکتا ہے کہ پچائی نے کمپنی کی ایک نئی تبدیلی کا اعلان کیا ہے: "AI First" سے "AI Working for everyone". گوگل کے سی ای او نے کہا: "مصنوعی ذہانت میں پیشرفت کی بدولت، گوگل اپنے اہم مشن سے آگے نکل رہا ہے، [کہ] 'دنیا کی معلومات کو منظم کرنا'۔ ہم ایک ایسی کمپنی سے تبدیل ہو رہے ہیں جو آپ کو ایسی کمپنی کے جوابات تلاش کرنے میں مدد کرتی ہے جو آپ کو کام کرنے میں مدد دیتی ہے… ہم چاہتے ہیں کہ ہماری مصنوعات آپ کے کام، آپ کے گھر اور آپ کی زندگی کے تناظر میں آپ کے لیے مزید کام کریں»۔ 

ایک تبدیلی جو Translate کو بھی متاثر کرتی نظر آتی ہے، جہاں مقصد اب پیشہ ور افراد کے ترجمہ کی سطح کے برابر نہیں بلکہ ایک مختلف ہے۔ باراک ٹورووسکی اس کی وضاحت کرتے ہیں: "ہمارا مقصد ... ایک ایسی مصنوعات تیار کرنا ہے جو روزمرہ کی زندگی میں عام لوگوں کی خدمت کرے، مثال کے طور پر ترقی پذیر ممالک کے صارفین کی مدد کرنا، جو پہلی بار انٹرنیٹ استعمال کر رہے ہیں، زبان کی رکاوٹوں کو توڑنے کے لیے، یا محض چھٹی کے دوران مواصلات کی سہولت فراہم کرنا۔ یہ پیشہ ورانہ ترجمہ سے مختلف استعمال ہے۔" 

آخر میں، ایک ڈیزائن جو مرکزی مشن کے مطابق ظاہر ہوتا ہے جسے گوگل خود سے منسوب کرتا ہے: "زیادہ سے زیادہ لوگوں کی زندگیوں میں نمایاں بہتری لانا"۔ 

کوانٹم کمپیوٹنگ کی طرف 

بہر حال، گوگل کے اثر و رسوخ کی حد "صارفین" کے ڈومین سے کہیں زیادہ ہے۔ بہت سے بیرونی ڈویلپرز (اسٹارٹ اپ سے لے کر کارپوریشنز تک) گوگل کے برانڈ والے AI ٹولز استعمال کرتے ہیں۔ کئی حلقوں میں اس حقیقت کے حوالے سے افواہیں اٹھ رہی ہیں کہ ماؤنٹین ویو کمپنی "بہت بڑی" ہے۔ 

لیکن یہ سب کچھ نہیں ہے، جیسا کہ کترینہ بروکر نے مشاہدہ کیا: "اس وقت لاکھوں ڈیوائسز گوگل اے آئی استعمال کر رہی ہیں اور یہ صرف شروعات ہے۔ گوگل نام نہاد کوانٹم بالادستی حاصل کرنے کے راستے پر ہے۔ 

اگر کوانٹم کمپیوٹنگ ایک ٹھوس حقیقت بن جاتی ہے، تو ہم اچانک اپنے آپ کو مستقبل میں پیش نظر پائیں گے۔ یہ انسانیت کی تاریخ میں چند دوسرے لوگوں کی طرح ٹوٹ پھوٹ کا لمحہ ہوگا۔ اوپن اے آئی کے کوفاؤنڈر گریگ بروک مین کہتے ہیں، "اس بات پر غور کریں کہ آگ ایجاد کرنے والے، صنعتی انقلاب شروع کرنے والے، یا جوہری طاقت کو [ترقی یافتہ] کرنے والوں سے آپ کس قسم کے ارادے چاہتے ہیں۔" 

بڑی ہائی ٹیک کارپوریشنز، چاہے وہ اسے پسند کریں یا نہ کریں، ان کی نہ صرف اس قسم کی دنیا کی تعمیر کے لیے بہت بڑی ذمہ داریاں ہیں جس میں ہم آج رہتے ہیں۔ لیکن متضاد طور پر ان کے پاس کل آنے والی دنیا کی طرف اور بھی زیادہ ہے۔ ایسی ذمہ داریاں جنہیں ایسی کمپنیاں ہر طرح سے نظر انداز کرنے، ان سے بچنے اور بچنے کی کوشش کرتی ہیں۔ اب تک، مختلف اصولوں اور اخلاقیات کی کمیٹیوں کے ساتھ ساتھ تیزی سے عام اعلانات اور ارادے کے اعلانات نے زیادہ مقصد پورا نہیں کیا ہے۔ گوگل اس سے مستثنیٰ نہیں ہے۔ جیسا کہ پیٹر تھیل نوٹ کرتا ہے: 'اپنے آپ کو زیادہ سے زیادہ لوگوں کی زندگیوں میں نمایاں طور پر بہتری لانے کا عہد کریں' - [یہ] اتنا مبہم معیار ہے کہ یہ تنازعہ سے بالاتر ہے۔" 

پہلے کوانٹم کمپیوٹر کا آغاز 

23 ستمبر 2019 کو، گوگل نے کہا کہ اس نے پہلا کوانٹم کمپیوٹر بنایا ہے جو حساب کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے جو آج کے طاقتور ترین سپر کمپیوٹرز کی پروسیسنگ کی صلاحیت کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔ یہ وہ لمحہ تھا جس کا محققین اور تکنیکی ماہرین کی برادری کو بے صبری سے انتظار تھا۔ 

"فنانشل ٹائمز" کے عملے نے اطلاع دی ہے کہ انہوں نے گوگل کے کچھ محققین کا ایک مضمون پڑھا ہے، جو ناسا کی ویب سائٹ پر شائع ہوا ہے۔ آئٹم کو فوری طور پر ہٹا دیا گیا تھا۔ 

گوگل کے محققین نے دعویٰ کیا کہ ان کا کوانٹم پروسیسر 3 منٹ اور 20 سیکنڈ میں حساب کتاب کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے، جب کہ سمٹ، جو آج کا سب سے جدید اور طاقتور سپر کمپیوٹر ہے، اسی آپریشن کو کرنے میں تقریباً 10.000 سال لگیں گے۔ 

گوگل کے محققین کے مطابق ایک بار پھر، "کوانٹم بالادستی" حاصل کر لی گئی ہے: «یہ کلاسیکی الگورتھم کے مقابلے میں ایک ناقابل یقین سرعت ہے۔ ہمارے علم کے مطابق، یہ تجربہ کوانٹم پروسیسر کے ذریعہ انجام دیا گیا پہلا شمار ہوتا ہے۔" 

نظام صرف ایک ہی انتہائی تکنیکی حساب کتاب کر سکتا ہے۔ مزید عام مسائل کو حل کرنے کے لیے کوانٹم مشینوں کا استعمال بہت دور کی بات ہے۔ لیکن گوگل کے محققین کو یقین ہے کہ یہ "بڑے پیمانے پر کوانٹم کمپیوٹنگ کی طرف ایک سنگ میل" ہے۔ 

کوانٹم مشینوں کی طاقت ابتدائی کمپیوٹنگ کے زمانے میں سلیکون چپس کے لیے مور کے قانون کے مطابق "قطعی شرح سے دوگنا" پر پھیلے گی۔ 

بوسٹن کنسلٹنگ گروپ کی نومبر 2018 کی ایک رپورٹ میں کہا گیا ہے کہ کوانٹم کمپیوٹنگ "کرپٹوگرافی، کیمسٹری، میٹریل سائنس، زراعت اور فارماسیوٹیکل جیسے شعبوں میں کھیل کے اصولوں کو بدل دے گی۔ مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کا ذکر نہیں کرنا… لاجسٹکس، مینوفیکچرنگ، فنانس اور توانائی»۔ 

کوانٹم سافٹ ویئر اسٹارٹ اپ ریورلین کے بانی، اسٹیو بریرلی نے گوگل کی جانب سے کیے گئے تجربے پر تبصرہ کیا: "یہ واقعی ایک اہم سنگ میل ہے، یہ پہلی بار ہے کہ کسی نے ٹھوس طور پر یہ ثابت کیا ہے کہ کوانٹم کمپیوٹرز روایتی کے مقابلے دوسرے طبقے کے ہوتے ہیں۔ کمپیوٹرز یہ ایک حیرت انگیز کارنامہ ہے۔"