ہم نہیں جانتے کہ آیا وہ صحیح ہے۔ ولادیمیر پوٹن اس بات کی تصدیق کرنے کے لئے کہ "جو بھی بہترین مصنوعی ذہانت تیار کرے گا وہ دنیا کا مالک بن جائے گا"۔ درحقیقت ہمیں امید نہیں ہے کہ اس آزاد معاشرے میں جس میں ہم رہنا چاہتے ہیں، زیادہ سے زیادہ کامیاب کاروبار اور مطمئن شہری صارفین ہونے چاہئیں۔ تاہم، کسی ایک صنعت کو تلاش کرنا مشکل ہے کہ آنے والے سالوں اور دہائیوں میں مصنوعی ذہانت یکسر تبدیل نہ ہو۔
ان قیمتی شراکتوں کے بارے میں سوچیں جو AI کر سکتا ہے۔ دوا، ڈاکٹروں کو تشخیص کو بہتر بنانے میں مدد کرنا، بہت زیادہ درستگی اور بروقت طریقے سے بیماریوں کے پھیلاؤ کی پیش گوئی کرنا اور علاج کو ذاتی بنانا۔ میں ایک ہی بڑی صلاحیت ٹرانسپورٹ سیکٹر، جہاں AI بغیر ڈرائیور کے ڈرائیونگ کو ممکن بناتا ہے۔ یا میںپیداواری صنعت، جہاں یہ فیکٹری میں کام کو یکسر تبدیل کر رہا ہے، نئی نسل کے روبوٹس کی آمد کے ساتھ، تیزی سے نفیس اور بار بار آنے والے کاموں کو انجام دینے، پروڈکشن ماڈل ڈیزائن کرنے، اعلیٰ معیار فراہم کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ خدمات میں، AI کمپنیوں کو حتمی صارفین کی ضروریات کے لیے تیزی سے جواب دینے کی اجازت دیتا ہے، ممکنہ طور پر اس سے پہلے کہ وہ کسی اسٹور پر جائیں یا آرڈر دینے کے لیے کسی ایپ پر کلک کریں۔
بہت سے ماہرین کے مطابق، AI جیسی ٹرانسورسل ٹیکنالوجی کا بند ہونا اس سے مکمل طور پر موازنہ ہے جو بھاپ کے انجن کی آمد سے پیدا ہوا جس نے اٹھارویں صدی کے آخر میں انگلینڈ میں پہلے صنعتی انقلاب کی اجازت دی تھی۔ بجلی اور اندرونی دہن کے انجن (تیل اور کیمسٹری کو فراموش کیے بغیر) جس نے 5ویں صدی کے آخر اور XNUMXویں صدی کے آغاز کے درمیان دوسرے صنعتی انقلاب کا تعین کیا۔ اور ان کمپیوٹرز کی جنہوں نے تیز رفتار ترقی کے آخری دور کی بنیاد رکھی۔ ایک ساتھ اور دیگر ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز (IoT، XNUMXG، کلاؤڈ، بلاکچین وغیرہ) کا شکریہ، AI ایک چوتھا انقلاب شروع کر رہا ہے۔ (صنعتی لیکن نہ صرف، تمام پیداواری شعبوں کو اپنانا)۔
درحقیقت، ماہرین اقتصادیات ایرک برائنجولفسن اور اینڈریو میکافی کے مطابق، ہم مشینوں کے دوسرے دور کے بارے میں بھی بات کر سکتے ہیں (اس طرح دو درمیانی انقلابات کو چھوڑ کر): اگر اٹھارویں صدی کے آخر کے صنعتی انقلاب نے مشینوں کا پہلا دور پیدا کیا، تو یہ ممکن ہو گیا۔ واٹ کے ذریعے ایجاد کردہ بھاپ کے انجن پر قابو پانے کے لیے طاقت کی حدیں جو کہ عضلات، انسان یا جانور پر مبنی ہیں، تکنیکی اور معاشی پیراڈائم کی یہ دوسری بنیادی تبدیلی اجازت دے رہی ہے۔ ہرکیولس کے ستونوں سے گزریں جن کی نمائندگی انسانی دماغ کے امکانات سے ہوتی ہے جو مادر فطرت کی طرف سے ہمیں سونپی گئی ہے۔
نئے نظم و ضبط سے بہت دور، AI XNUMX کی دہائی میں پیدا ہوا تھا، لیکن بہت سے سائنس دانوں کے مطالعے میں اس سے بھی پہلے متوقع تھا، جن میں اس وقت سب سے زیادہ مشہور بنیادی طور پر یورپی تھے، جیسے جان وان نیومن e ایلن ٹیورنگ. اظہار استعمال کرنے والا پہلا تھا۔ جان میکارتی، ایک نوجوان امریکی ریاضی دان جس نے 1956 میں نیو ہیمپشائر میں اپنی یونیورسٹی، ڈارٹ ماؤتھ کالج میں اس موضوع پر ایک سیمینار منعقد کرنے کا فیصلہ کیا۔ راکفیلر فاؤنڈیشن سے خطاب میں فنڈز کی درخواست میں، میکارتھی کے ذریعہ پیش کردہ ورکنگ گروپ نے پیشن گوئی کے ساتھ اس بات کی تصدیق کی کہ "یہ جاننے کی کوشش کی جائے گی کہ ہم مشینوں کو کس طرح زبان استعمال کرنے، تجریدات اور تصورات وضع کرنے، مسائل کی قسموں کو حل کرنے کے لیے جو اب محفوظ ہیں۔ انسانوں کے لیے اور خود کو بہتر بنائیں۔
کم موزوں، اور زیادہ امکان ہے کہ فنڈنگ ایپلی کیشن کی کامیابی کے امکانات کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے ایک مفید مصلحت، پیشین گوئی جس کے مطابق "ہم سمجھتے ہیں کہ ان مسائل میں سے ایک یا زیادہ میں اہم پیش رفت ہو سکتی ہے اگر سائنسدانوں کا ایک گروپ مل کر کام کرے" موسم گرما"۔ زیادہ سے زیادہ ایپلی کیشنز میں، AI کے حقیقت بننے سے پہلے پچاس سے زیادہ گرمیاں گزر چکی ہیں۔ اور سائنس دانوں کا محض ایک گروپ یقینی طور پر کافی نہیں تھا۔ آج دنیا میں AI میں سالانہ سرمایہ کاری کئی دسیوں ارب ڈالر بنتی ہے۔ اور سب کچھ بتاتا ہے کہ وہ دوبارہ اٹھیں گے، اور بہت زیادہ، اگلے چند سالوں میں۔
لیکن جس چیز نے 1956 کے وسط موسم گرما کے خواب کی تعبیر کی طرف تیزی کا تعین کیا وہ ان دو عوامل سے بڑھ کر تھے جو حالیہ برسوں میں تجربہ کردہ سرمایہ کاری میں تیزی کے لیے تیار تھے۔ سب سے پہلے، کمپیوٹر کی کارکردگی میں تیزی سے اضافہ ہوا ہے۔ مور کا قانون، پہلی بار 1965 میں وضع کیا گیا۔ گورڈن مور کی طرف سے، Intel کے شریک بانی، اشارہ کرتا ہے کہ کمپیوٹیشنل طاقت ہر اٹھارہ ماہ بعد دوگنی ہو جاتی ہے۔ اگر آج اس تعلق کے وجود پر کئی حلقوں کی طرف سے سوال اٹھایا جاتا ہے تو اس کے واضح مضمرات ہم نے نسبتاً کم عرصے میں دیکھے ہیں، ان سے انکار نہیں کیا جا سکتا۔ مثال کے طور پر، وہی کمپیوٹیشنل پاور جو حال ہی میں بڑے کیلکولیٹرز کے سپرد تھی، اب اسے ایک سادہ موبائل فون کے سائز کی چیز میں بند کیا جا سکتا ہے۔ یا پلے اسٹیشن۔
1996 میں، ASCI Red، امریکی حکومت کی جانب سے کافی سرمایہ کاری کا نتیجہ، 55 ملین ڈالر کی لاگت, دنیا کا سب سے طاقتور سپر کمپیوٹر تھا، 1 ٹیرا فلاپ کی حد سے تجاوز کرنے والا پہلا، اگلے سال کے دوران 1,8 ٹیرا فلاپ کے ریکارڈ تک پہنچ گیا، اسی کمپیوٹنگ کی طاقت صرف نو سال بعد سونی کے پلے اسٹیشن 3 کے ذریعے برابر ہوئی۔ تاہم، ASCI Red کی طرح تقریباً 200 مربع میٹر پر قبضہ کرنے کے بجائے، اسے ایک چھوٹے سے شیلف پر رکھا جا سکتا تھا اور کئی دسیوں لاکھوں کاپیاں فروخت ہو گئیں۔ لہٰذا، کمپیوٹنگ پاور کی تیزی سے ترقی نے انتہائی پیچیدہ آپریشن کرنے کے قابل آلات کو ڈرامائی طور پر کئی گنا بڑھا دیا ہے۔
متوازی میں، ڈیجیٹائزیشن کے عمل نے ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کا پتہ لگانا، منتقل کرنا اور اس پر کارروائی کرنا ممکن بنا دیا ہے۔خاص طور پر کنیکٹیویٹی میں اضافہ اور سینسر کی قیمت میں کمی کا شکریہ جس کے ذریعے بیرونی دنیا سے معلومات اکٹھی کی جا سکتی ہیں۔ عالمی سطح پر محفوظ شدہ ڈیٹا کا ذخیرہ اپنے مور کے قانون کی پیروی کرتا ہے، اس قدر کہ کل مقدار کی پیمائش کے لیے دستیاب پیمائش کی اکائیاں ختم ہونے لگتی ہیں۔
یہ دو عوامل، بہت زیادہ کمپیوٹیشنل صلاحیت اور دستیاب ڈیٹا کی بڑی مقدار نے نام نہاد کی اجازت دی ہے۔ مشین لرننگ، AI کے بنیادی اجزاء میں سے ایک جو مشینوں کو پروسیس شدہ ڈیٹا کی بنیاد پر سیکھنے کی اجازت دیتا ہے، تاکہ وہ ہر لحاظ سے ذہین بن سکے۔ آخر کار ساٹھ سال قبل نیو ہیمپشائر میں جمع ہونے والے نوجوان سائنسدانوں کی توقعات کو پورا کرتے ہوئے۔ اور یہاں تک کہ نام نہاد "پاراڈوکس" پر دباؤ ڈالنا شروع کر دیا۔ موراویککینیڈین مصنوعی ذہانت کے سائنسدان جنہوں نے اپنی 1988 کی کتاب میں کہا تھا کہ "کمپیوٹر کو ذہانت کے امتحان یا شطرنج کے کھیل میں بالغوں کی سطح پر کارکردگی کا مظاہرہ کرنا نسبتاً آسان ہے، لیکن ادراک یا نقل و حرکت کی بات کرنا مشکل یا ناممکن ہے۔ انہیں ایک سال کے بچے کی صلاحیت فراہم کرنا۔
تو، موراویک کا مفروضہ - اور یہاں متضاد پہلو پنہاں ہے - یہ ہے کہ انتہائی نفیس استدلال کو بھی ایک سینسری موٹر سرگرمی کے مقابلے میں بہت کم کمپیوٹنگ طاقت کی ضرورت ہوتی ہے۔. لیکن، مشین سیکھنے کی تکنیکوں کی بہتری کے ساتھ مل کر کمپیوٹیشنل صلاحیت میں بے پناہ اضافے کے پیش نظر، موراویک کے ذریعہ بیان کردہ تضاد، جزوی طور پر موجود رہتے ہوئے، تیزی سے سوالیہ نشان بن رہا ہے۔ جیسا کہ بڑھتے ہوئے نفیس روبوٹس سے ظاہر ہوتا ہے جو کمپنیاں اپنی فیکٹریوں میں اشیاء کو منتقل کرنے کے لیے استعمال کرتی ہیں (یہ ایمیزون KIVA روبوٹس کے ساتھ کرتا ہے، بوسٹن کا ایک اسٹارٹ اپ ای کامرس کمپنی نے 2012 میں 775 ملین ڈالر میں حاصل کیا تھا) یا سیلف ڈرائیونگ کاریں جو تجرباتی سطح پر پہلے ہی سالوں سے ایک مستحکم حقیقت رہی ہے۔
