AGI کیا ہے؟ AI گول جس کے بارے میں ہر کوئی بات کرتا ہے لیکن کوئی بھی واضح طور پر اس کی وضاحت نہیں کر سکتا

مصنوعی جنرل انٹیلی جنس، یا AGI، AI صنعت میں سب سے زیادہ حوالہ شدہ سنگ میلوں میں سے ایک ہے۔ ٹیک ایگزیکٹوز اس کی پیشین گوئی کرتے ہیں، سرمایہ کار اس میں تحقیق کے لیے اربوں کی فنڈنگ ​​کرتے ہیں، اور ناقدین اس کے آنے کے بعد اس کے خطرات سے خبردار کرتے ہیں۔

لیکن AGI اصل میں کیا ہے یہ ابھی تک واضح نہیں ہے، اور محققین اب بھی اس بات پر متفق نہیں ہیں کہ "جنرل انٹیلی جنس" کے طور پر کیا شمار ہوتا ہے، یہ کب پہنچ سکتا ہے، اور ایک بار جب کوئی بھی اسے پہچان لے گا۔

مشین انٹیلی جنس ریسرچ انسٹی ٹیوٹ کے سی ای او مالو بورگن نے ڈیکرپٹ کو بتایا کہ "مختلف تعریفوں کا ایک گروپ ہے۔ "جب ہم اس کے بارے میں بات کرنا شروع کرتے ہیں، کیا یہ سسٹم AGI ہے؟ کیا یہ سسٹم AGI ہے؟ کیا بالکل درست طور پر AGI کو کس تعریف کے مطابق اہل بناتا ہے؟ میرے خیال میں ایسا کرنا مشکل ہے۔"

کے

نمایاں شخصیات، بشمول OpenAI کے CEO Sam Altman، Anthropic CEO Dario Amodei، اور xAI کے CEO ایلون مسک، نے AGI کے ظہور کے بارے میں رائے دی اور پیشین گوئیاں کیں۔

"مجھے لگتا ہے کہ ہم 2026 میں AGI کو نشانہ بنائیں گے،" مسک نے دسمبر میں XPRIZE فاؤنڈیشن کے ایگزیکٹو چیئرمین پیٹر ڈیامنڈیس کے ساتھ ایک انٹرویو کے دوران کہا۔ "مجھے یقین ہے کہ 2030 تک، AI تمام انسانوں کی مشترکہ ذہانت سے بڑھ جائے گا۔"

تخلیقی AI کے برعکس جسے زیادہ تر لوگ ChatGPT، مصنوعی جنرل انٹیلی جنس، یا AGI کی بدولت واقف ہیں، عام طور پر ایک AI نظام سے مراد ہے جو کسی ایک خصوصی فنکشن کو انجام دینے کے بجائے، انسان کی طرح کی سطح پر بہت سے مختلف کاموں میں علم کو سمجھ سکتا، سیکھ سکتا اور لاگو کر سکتا ہے۔ یہ تصور 1950 کی دہائی میں AI تحقیق کے ابتدائی دنوں کا ہے۔

2000 کی دہائی کے اوائل میں، بین گوئرٹزل، شین لیگ اور پیٹر ووس جیسے محققین نے "مصنوعی جنرل انٹیلی جنس" کی اصطلاح کو مقبول بنایا تاکہ انسانی سطح کے اصل ہدف، وسیع پیمانے پر قابل AI کو تحقیقی لیبز اور یونیورسٹیوں میں تیار کیے جانے والے کامیاب لیکن تنگ AI نظاموں سے ممتاز کیا جا سکے۔

تاہم، بورگن نے کہا کہ "انسانی سطح کی ذہانت" کا حصول ایک ہی سائز کا مقصد نہیں ہے۔

"ہماری ارتقائی تاریخ کی بہت سی وجوہات ہیں، ہمارے دماغ کی ساخت کیسے ہے، نیوران کتنے سست ہیں، اور ہماری کام کرنے والی یادداشت کی حدود اور ہمارے دماغ جس رفتار سے کام کرتے ہیں، ہمیں یہ توقع رکھنی چاہیے کہ اگر ہم ایسے AI سسٹمز کو ڈیزائن کر سکتے ہیں جس میں یہ خاصیت ہے جو ہمارے پاس ہے، تو امکان ہے کہ ہمارے اوپر ایک بہت بڑا کمرہ ہو،" انہوں نے کہا۔

AGI پہلے ہی یہاں ہے، کچھ کہتے ہیں۔

زبان کے بڑے ماڈلز اور طاقتور AI جیسے Gemini، ChatGPT، Grok، اور Claude میں حالیہ پیشرفت، جو مضامین لکھ سکتی ہیں، تصاویر بنا سکتی ہیں، کوڈ بنا سکتی ہیں، اور پیچیدہ سوالات کے جوابات دے سکتی ہیں، بہت سے لوگوں کو یہ بحث کرنے پر مجبور کرتی ہے کہ AGI پہلے ہی حاصل کر لیا گیا ہے۔ لیکن ان میں جس چیز کی کمی ہے، بورگن نے کہا، خود مختاری ہے۔

بورگن نے کہا، "اے جی آئی کی زیادہ تر لوگوں کی تعریفوں میں موروثی خود مختاری کا احساس ہے۔ "یہ ضروری نہیں کہ یہ چیزیں صرف ٹولز اور چیٹ بوٹس کے طور پر برتاؤ کر رہی ہوں، بلکہ یہ کہ ان کی یہ ایجنٹی نوعیت ہے جہاں وہ بہت زیادہ خود مختاری کے ساتھ مختلف قسم کے ماحول میں کام انجام دینے کے قابل ہیں۔"

SingularityNET کے سی ای او بین گوئرٹزل اور AGI کی اصطلاح کو مقبول بنانے کا سہرا دینے والی شخصیات میں سے ایک نے کہا کہ تشریح تصور کو پھیلاتی ہے۔

گوئرٹزل نے ڈیکرپٹ کو بتایا کہ "یہ اصطلاح اب میڈیا میں کافی الجھی ہوئی ہے۔" "ٹیک سی ای اوز یہ کہنا آسان سمجھتے ہیں، 'ارے، ہم نے پہلے ہی AGI شروع کر دیا ہے،' اور لوگ چیزوں کو سنسنی خیز بناتے ہیں۔"

نظریہ میں، گوئرٹزیل نے وضاحت کی، AGI سے مراد ایسے AI سسٹمز ہیں جو سیکھنے اور ان کاموں کی ایک وسیع رینج کو انجام دینے کے قابل ہیں جن کو کرنے کے لیے انہیں واضح طور پر تربیت دی گئی تھی۔ انہوں نے کہا کہ آج کے ماڈل طاقتور ہیں لیکن بنیادی طور پر عام ذہانت سے مختلف ہیں۔

"وہ وہاں یہ سب کچھ کرنا سیکھ کر نہیں پہنچتے،" انہوں نے کہا۔ "وہ پورے انٹرنیٹ کو اپنے علم کی بنیاد میں شامل کر کے وہاں پہنچ جاتے ہیں۔"

جب کہ AI ڈویلپرز AI ڈیٹا سینٹرز کی تعمیر میں اربوں ڈالر کی سرمایہ کاری کرتے ہیں تاکہ تیزی سے طاقتور ماڈلز کے لیے پہلے سے زیادہ کمپیوٹ فراہم کیا جا سکے، ایک حقیقی جنرل انٹیلی جنس کو حقیقی طور پر نئی بصیرت کو عام کرنے اور پیدا کرنے کی ضرورت ہوگی جو کہ محض اس کے تربیتی ڈیٹا کو دوبارہ ملانے سے بالاتر ہو، اس نے وضاحت کی۔

"اگر آپ نے موجودہ ڈیپ نیورل نیٹ سسٹم لیا اور انہیں سنہ 1900 تک موسیقی کی تربیت دی تو وہ کبھی ہپ ہاپ یا گرائنڈ کور ایجاد نہیں کریں گے،" گوئرٹزل نے کہا۔

گوئرٹزل نے استدلال کیا کہ AGI میں شفٹ ایک واحد، صاف بریک پوائنٹ کے طور پر ظاہر ہونے کا امکان نہیں ہے۔

"AGI اور پری-AGI کے درمیان مکمل طور پر کرکرا حد ہونا ضروری نہیں ہے،" انہوں نے وائرس اور ریٹرو وائرس کے ارد گرد حیاتیات کے سرمئی علاقوں سے موازنہ کرتے ہوئے کہا۔ ہم اب بھی جانتے ہیں کہ ایک کتا زندہ ہے اور ایک چٹان نہیں ہے، انہوں نے مزید کہا، یہاں تک کہ اگر کچھ کنارے کے معاملات وائرس کے معاملے کی طرح "مبہم" ہوں۔

کائل چان، بروکنگز کے ایک محقق جو عالمی AI پالیسی کا مطالعہ کرتے ہیں، نے کہا کہ اس بحث نے کئی مختلف منظرناموں کا احاطہ کیا ہے۔

بیرون ملک ترقی

چان نے ڈیکرپٹ کو بتایا کہ "اے جی آئی سے ہمارا کیا مطلب ہے اس کی پوری حد ہے۔" "ایک طرف، آپ کے ذہن میں بار بار خود کو بہتر بنانے اور انٹیلی جنس کے دھماکے کا خیال ہے، اور دوسری طرف، آپ کے پاس ایک زیادہ 'معنوی' ورژن ہے — AI جو بہت سی چیزیں کر سکتا ہے جو انسان کر سکتے ہیں، یا AI انٹرنیٹ یا کمپیوٹر جیسی عام ٹیکنالوجی کے طور پر۔

جبکہ امریکی AI لیبز AGI کے وجودی مضمرات پر بحث کر رہی ہیں، چان نے کہا، چین میں ہونے والی گفتگو بہت اچھی لگتی ہے۔