تعارف
مصنوعی ذہانت کے اوزار - خاص طور پر عصبی نیٹ ورکس - طبیعیات دانوں کے لیے اچھے رہے ہیں۔ برسوں سے، اس ٹیکنالوجی نے محققین کو ایکسلریٹر تجربات میں ذرات کی رفتار کو دوبارہ بنانے، نئے ذرات کے ثبوت تلاش کرنے، اور کشش ثقل کی لہروں اور ایکسپوپلینٹس کا پتہ لگانے میں مدد کی ہے۔ اگرچہ اے آئی ٹولز واضح طور پر طبیعیات دانوں کے لیے بہت کچھ کر سکتے ہیں، لیکن میساچوسٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی کے ماہر طبیعیات میکس ٹیگ مارک کے مطابق اب سوال یہ ہے: "کیا ہم کچھ واپس کر سکتے ہیں؟"
Tegmark کا خیال ہے کہ اس کے ماہر طبیعیات کے ساتھی AI کی سائنس میں اہم شراکت کر سکتے ہیں، اور اس نے اسے اپنی اولین تحقیقی ترجیح بنا لیا ہے۔ انہوں نے کہا کہ ایک طریقہ طبیعیات دان AI ٹیکنالوجی کو آگے بڑھانے میں مدد کر سکتے ہیں، یہ ہوگا کہ نیورل نیٹ ورکس کے "بلیک باکس" الگورتھم کو تبدیل کیا جائے، جن کے کام کرنے والے جسمانی عمل کی اچھی طرح سے سمجھی جانے والی مساوات کے ساتھ، بڑی حد تک ناقابل تسخیر ہیں۔
خیال بالکل نیا نہیں ہے۔ تخلیقی AI ماڈل پھیلاؤ کی بنیاد پر - وہ عمل جو، مثال کے طور پر، کافی کے کپ میں ڈالے گئے دودھ کو یکساں طور پر پھیلانے کا سبب بنتا ہے - پہلی بار 2015 میں سامنے آیا، اور اس کے بعد سے ان کی تخلیق کردہ تصاویر کے معیار میں نمایاں بہتری آئی ہے۔ یہ ٹیکنالوجی مقبول تصویر بنانے والے سافٹ ویئر جیسے DALL·E 2 اور Midjourney کو طاقت دیتی ہے۔ اب، ٹیگ مارک اور اس کے ساتھی یہ سیکھ رہے ہیں کہ آیا فزکس سے متاثر دیگر جنریٹو ماڈل بھی بازی پر مبنی ماڈلز کے ساتھ ساتھ کام کر سکتے ہیں، یا اس سے بھی بہتر۔
پچھلے سال کے آخر میں، ٹیگ مارک کی ٹیم نے تصاویر بنانے کا ایک امید افزا نیا طریقہ متعارف کرایا جسے کہا جاتا ہے۔ زہر کا بہاؤ پیدا کرنے والا ماڈل (PFGM)۔ اس میں، ڈیٹا کی نمائندگی چارج شدہ ذرات کے ذریعے کی جاتی ہے، جو مل کر ایک برقی میدان بناتے ہیں جس کی خصوصیات کسی بھی لمحے چارجز کی تقسیم پر منحصر ہوتی ہیں۔ اسے پوسن فلو ماڈل کہا جاتا ہے کیونکہ چارجز کی حرکت پوسن مساوات سے چلتی ہے، جو اس اصول سے ماخوذ ہے کہ دو چارجز کے درمیان الیکٹرو سٹیٹک قوت ان کے درمیان فاصلے کے مربع کے ساتھ الٹا مختلف ہوتی ہے (نیوٹنین کشش ثقل کی تشکیل کی طرح) .
وہ جسمانی عمل PFGM کے مرکز میں ہے۔ "ہمارے ماڈل کو خلا میں ہر مقام پر برقی میدان کی طاقت اور سمت سے تقریبا مکمل طور پر نمایاں کیا جا سکتا ہے،" کہا یلون سو، MIT میں گریجویٹ طالب علم اور مقالے کے شریک مصنف۔ "تربیت کے عمل کے دوران نیورل نیٹ ورک جو کچھ سیکھتا ہے وہ یہ ہے کہ اس برقی میدان کا اندازہ کیسے لگایا جائے۔" اور ایسا کرتے ہوئے، یہ تصاویر بنانا سیکھ سکتا ہے کیونکہ اس ماڈل میں ایک تصویر کو برقی میدان کے ذریعے مختصراً بیان کیا جا سکتا ہے۔
تعارف
PFGM اسی معیار کی تصاویر بنا سکتا ہے جو کہ بازی پر مبنی نقطہ نظر سے تیار کی جاتی ہیں اور 10 سے 20 گنا زیادہ تیزی سے کرتی ہیں۔ "یہ ایک جسمانی ساخت، برقی میدان کو اس طرح استعمال کرتا ہے جو ہم نے پہلے کبھی نہیں دیکھا،" کہا۔ حنانیل حزانٹفٹس یونیورسٹی میں کمپیوٹر سائنسدان۔ "اس سے ہمارے اعصابی نیٹ ورک کو بہتر بنانے کے لیے دیگر جسمانی مظاہر کے استعمال کے امکانات کا دروازہ کھل جاتا ہے۔"
فزکس سے درآمد کردہ مساوات پر مبنی ہونے کے علاوہ، ڈفیوژن اور پوسن فلو ماڈلز میں بہت کچھ مشترک ہے۔ تربیت کے دوران، تصویر بنانے کے لیے تیار کردہ ایک ڈفیوژن ماڈل عام طور پر ایک تصویر سے شروع ہوتا ہے — ایک کتا، آئیے کہتے ہیں — اور پھر بصری شور کو شامل کرتا ہے، ہر پکسل کو بے ترتیب طریقے سے تبدیل کرتا ہے جب تک کہ اس کے فیچرز کو مکمل طور پر ختم نہ کر دیا جائے (حالانکہ مکمل طور پر ختم نہیں ہو جاتا)۔ اس کے بعد ماڈل اس عمل کو ریورس کرنے کی کوشش کرتا ہے اور ایک ایسا کتا تیار کرتا ہے جو اصل کے قریب ہو۔ ایک بار تربیت حاصل کرنے کے بعد، ماڈل بظاہر خالی کینوس سے شروع ہو کر کامیابی کے ساتھ کتے — اور دیگر تصاویر بنا سکتا ہے۔
زہر کے بہاؤ کے ماڈل اسی طرح کام کرتے ہیں۔ تربیت کے دوران، ایک آگے کا عمل ہوتا ہے، جس میں ایک بار تیز تصویر میں شور، بتدریج، اور ایک الٹا عمل شامل ہوتا ہے جس میں ماڈل اس شور کو دور کرنے کی کوشش کرتا ہے، مرحلہ وار، جب تک کہ ابتدائی ورژن زیادہ تر بازیافت نہ ہو جائے۔ بازی پر مبنی نسل کی طرح، نظام آخر کار ایسی تصاویر بنانا سیکھتا ہے جو اس نے تربیت میں کبھی نہیں دیکھی تھی۔
لیکن Poisson ماڈلز کے تحت طبیعیات بالکل مختلف ہے۔ بازی تھرموڈینامک قوتوں سے چلتی ہے، جبکہ پوسن کا بہاؤ الیکٹرو اسٹاٹک قوتوں سے چلتا ہے۔ مؤخر الذکر چارجز کے انتظام کا استعمال کرتے ہوئے ایک تفصیلی تصویر کی نمائندگی کرتا ہے جو ایک بہت ہی پیچیدہ برقی میدان بنا سکتا ہے۔ تاہم، یہ فیلڈ وقت کے ساتھ ساتھ چارجز کو زیادہ یکساں طور پر پھیلانے کا سبب بنتی ہے - بالکل اسی طرح جیسے دودھ قدرتی طور پر کافی کے کپ میں پھیل جاتا ہے۔ نتیجہ یہ ہے کہ میدان خود آسان اور زیادہ یکساں ہو جاتا ہے۔ لیکن یہ شور مچانے والا یکساں میدان مکمل خالی سلیٹ نہیں ہے۔ اس میں اب بھی معلومات کے بیج موجود ہیں جن سے تصاویر کو آسانی سے جمع کیا جا سکتا ہے۔
2023 کے اوائل میں، ٹیم نے اپنے Poisson ماڈل کو اپ گریڈ کیا، اس کی توسیع ماڈلز کے پورے خاندان کو گھیرنے کے لیے۔ بڑھا ہوا ورژن، PFGM++، میں ایک نیا پیرامیٹر شامل ہے، D، جو محققین کو نظام کی جہت کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس سے بڑا فرق پڑ سکتا ہے: واقف سہ جہتی جگہ میں، چارج سے پیدا ہونے والے برقی میدان کی طاقت کا تعلق اس چارج سے فاصلے کے مربع سے الٹا ہوتا ہے۔ لیکن چار جہتوں میں، فیلڈ کی طاقت ایک الٹا مکعب قانون کی پیروی کرتی ہے۔ اور جگہ کی ہر جہت، اور ہر قدر کے لیے D، یہ رشتہ کچھ مختلف ہے۔
تعارف
اس واحد اختراع نے Poisson کے بہاؤ کے ماڈلز کو بہت زیادہ تغیر بخشا، جس میں انتہائی صورتیں مختلف فوائد کی پیشکش کرتی ہیں۔ کب D کم ہے، مثال کے طور پر، ماڈل زیادہ مضبوط ہے، یعنی یہ الیکٹرک فیلڈ کا تخمینہ لگانے میں ہونے والی غلطیوں کو زیادہ برداشت کرتا ہے۔ "ماڈل برقی میدان کی پوری طرح سے پیش گوئی نہیں کر سکتا،" نے کہا زیمنگ لیو، MIT میں ایک اور گریجویٹ طالب علم اور دونوں مقالوں کے شریک مصنف۔ "ہمیشہ کچھ انحراف ہوتا ہے۔ لیکن مضبوطی کا مطلب یہ ہے کہ اگر آپ کے تخمینے کی غلطی زیادہ ہے، تب بھی آپ اچھی تصاویر بنا سکتے ہیں۔" لہذا آپ اپنے خوابوں کے کتے کے ساتھ ختم نہیں ہوسکتے ہیں، لیکن آپ پھر بھی کتے سے ملتی جلتی چیز کے ساتھ ختم ہوجائیں گے۔
دوسری انتہا پر، جب D زیادہ ہے، اعصابی نیٹ ورک کو تربیت دینا آسان ہو جاتا ہے، اس کی فنکارانہ مہارت میں مہارت حاصل کرنے کے لیے کم ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ صحیح وجہ کی وضاحت کرنا آسان نہیں ہے، لیکن یہ اس حقیقت کا مرہون منت ہے کہ جب زیادہ جہتیں ہوتی ہیں، تو ماڈل میں ٹریک رکھنے کے لیے کم الیکٹرک فیلڈز ہوتے ہیں — اور اس وجہ سے ڈیٹا کو ضم کرنے کے لیے کم ہوتا ہے۔
بہتر ماڈل، PFGM++، "آپ کو ان دو انتہاؤں کے درمیان مداخلت کرنے کی لچک فراہم کرتا ہے،" نے کہا روز یو، یونیورسٹی آف کیلیفورنیا، سان ڈیاگو میں کمپیوٹر سائنسدان۔
اور اس حد کے اندر کہیں اس کے لیے ایک مثالی قدر ہے۔ D جو کہ مضبوطی اور تربیت میں آسانی کے درمیان صحیح توازن قائم کرتا ہے، سو نے کہا۔ "مستقبل کے کام کا ایک مقصد یہ ہوگا کہ اس میٹھی جگہ کو تلاش کرنے کا ایک منظم طریقہ معلوم کیا جائے، تاکہ ہم بہترین ممکنہ انتخاب کرسکیں۔ D آزمائش اور غلطی کا سہارا لیے بغیر دی گئی صورتحال کے لیے۔
MIT محققین کے لیے ایک اور مقصد میں مزید جسمانی عمل تلاش کرنا شامل ہے جو کہ تخلیقی ماڈلز کے نئے خاندانوں کی بنیاد فراہم کر سکتے ہیں۔ نامی ایک پروجیکٹ کے ذریعے GenPhysٹیم نے پہلے ہی ایک امید افزا امیدوار کی شناخت کر لی ہے: یوکاوا پوٹینشل، جو کمزور جوہری قوت سے متعلق ہے۔ لیو نے کہا کہ "یہ پوسن کے بہاؤ اور پھیلاؤ کے ماڈلز سے مختلف ہے، جہاں ذرات کی تعداد ہمیشہ محفوظ رہتی ہے۔" "یوکاوا کی صلاحیت آپ کو ذرات کو ختم کرنے یا ایک ذرہ کو دو حصوں میں تقسیم کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ ایسا ماڈل، مثال کے طور پر، حیاتیاتی نظاموں کی تقلید کر سکتا ہے جہاں خلیوں کی تعداد کو ایک جیسا نہیں رہنا پڑتا ہے۔"
یہ انکوائری کی ایک نتیجہ خیز لائن ہو سکتی ہے، یو نے کہا۔ "یہ نئے الگورتھم اور نئے جنریٹو ماڈلز کا باعث بن سکتا ہے جس میں ممکنہ ایپلی کیشنز امیج جنریشن سے آگے بڑھ سکتی ہیں۔"
اور اکیلے PFGM++ پہلے ہی اپنے موجدوں کی اصل توقعات سے تجاوز کرچکا ہے۔ انہیں پہلے تو احساس ہی نہیں ہوا کہ کب D لامحدودیت پر سیٹ ہے، ان کا ایمپڈ اپ پوسن فلو ماڈل ڈفیوژن ماڈل سے الگ نہیں ہو سکتا۔ لیو نے اس سال کے شروع میں کیے گئے حسابات میں یہ دریافت کیا۔
میرٹ پیلانکیاسٹینفورڈ یونیورسٹی کے ایک کمپیوٹر سائنس دان، اس "اتحاد" کو MIT گروپ کے کام کا سب سے اہم نتیجہ سمجھتے ہیں۔ "PFGM++ پیپر،" انہوں نے کہا، "یہ ظاہر کرتا ہے کہ یہ دونوں ماڈلز ایک وسیع تر طبقے کا حصہ ہیں، [جو] ایک دلچسپ سوال اٹھاتا ہے: کیا دریافت کے منتظر AI کے لیے اور بھی فزیکل ماڈل ہوسکتے ہیں، جو اس سے بھی بڑے اتحاد کی طرف اشارہ کرتے ہیں؟ "
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- بلاک آفسیٹس۔ ماحولیاتی آفسیٹ ملکیت کو جدید بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://www.quantamagazine.org/new-physics-inspired-generative-ai-exceeds-expectations-20230919/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- ][p
- $UP
- 10
- 20
- 2015
- 2023
- a
- مسرع
- کے مطابق
- انہوں نے مزید کہا
- جوڑتا ہے
- آگے بڑھانے کے
- AI
- اے آئی ماڈلز
- یلگوردمز
- کی اجازت دیتا ہے
- تقریبا
- اکیلے
- پہلے ہی
- ہمیشہ
- an
- اور
- ایک اور
- کوئی بھی
- کچھ
- ایپلی کیشنز
- نقطہ نظر
- کیا
- انتظام
- مصنوعی
- مصنوعی ذہانت
- فنکارانہ
- AS
- جمع
- At
- کوششیں
- اضافہ
- انتظار کر رہے ہیں
- واپس
- متوازن
- کی بنیاد پر
- بنیاد
- BE
- کیونکہ
- بن
- ہو جاتا ہے
- رہا
- اس سے پہلے
- کیا جا رہا ہے
- خیال ہے
- فوائد
- اس کے علاوہ
- BEST
- بہتر
- کے درمیان
- سے پرے
- بگ
- دونوں
- وسیع
- لیکن
- by
- حساب
- کیلی فورنیا
- کہا جاتا ہے
- کر سکتے ہیں
- امیدوار
- کینوس
- کیا ہوا
- مقدمات
- وجوہات
- خلیات
- خصوصیات
- چارج
- الزام عائد کیا
- بوجھ
- طبقے
- واضح طور پر
- کلوز
- شریک مصنف۔
- کافی
- ساتھیوں
- جمع
- کامن
- مکمل
- مکمل طور پر
- پیچیدہ
- کمپیوٹر
- سمجھتا ہے
- تعمیر
- پر مشتمل ہے
- شراکت دار
- سکتا ہے
- تخلیق
- کپ
- اعداد و شمار
- بیان کیا
- ڈیزائن
- تفصیلی
- کا پتہ لگانے کے
- انحراف
- DID
- ڈیاگو
- فرق
- مختلف
- براڈ کاسٹننگ
- طول و عرض
- طول و عرض
- سمت
- دریافت
- دریافت
- فاصلے
- تقسیم
- do
- کرتا
- کتا
- کر
- دروازے
- خواب
- کارفرما
- کے دوران
- ہر ایک
- اس سے قبل
- ابتدائی
- کو کم
- آسان
- آسان
- الیکٹرک
- ختم ہوگیا
- ابھرتی ہوئی
- احاطہ
- آخر
- بہتر
- پوری
- مکمل
- مساوات
- خرابی
- نقائص
- تخمینہ
- بھی
- مثالی
- آخر میں
- ہر کوئی
- ثبوت
- مثال کے طور پر
- حد سے تجاوز کر
- سے تجاوز
- توقعات
- تجربات
- وضاحت
- توسیع
- انتہائی
- انتہائی
- حقیقت یہ ہے
- واقف
- خاندانوں
- خاندان
- دور
- تیز تر
- خصوصیات
- کم
- میدان
- قطعات
- اعداد و شمار
- تلاش
- پہلا
- لچک
- بہاؤ
- مندرجہ ذیل ہے
- کے لئے
- مجبور
- افواج
- آگے
- چار
- سے
- مستقبل
- دی
- پیدا
- نسل
- پیداواری
- پیداواری AI۔
- GitHub کے
- دے دو
- دی
- مقصد
- اچھا
- حکومت کی
- چلے
- گروہی
- گروتویی لہروں
- کشش ثقل
- زیادہ سے زیادہ
- گروپ کا
- ہے
- he
- ہارٹ
- مدد
- مدد
- لہذا
- ہائی
- ان
- کس طرح
- کیسے
- تاہم
- HTTPS
- خیال
- مثالی
- کی نشاندہی
- if
- تصویر
- تصاویر
- اہم
- کو بہتر بنانے کے
- بہتر
- in
- شامل ہیں
- انفینٹی
- معلومات
- ابتدائی
- جدت طرازی
- انکوائری
- مثال کے طور پر
- انسٹی ٹیوٹ
- انٹیلی جنس
- میں
- دلچسپی
- متعارف
- IT
- میں
- خود
- صرف
- رکھیں
- بڑے پیمانے پر
- آخری
- آخری سال
- قانون
- قیادت
- جانیں
- سیکھنے
- کم
- جھوٹ ہے
- لائن
- بہت
- لو
- بنا
- میگزین
- بنا
- میسا چوسٹس
- ماشسٹس انسٹیٹیوٹ آف ٹیکنالوجی
- ماسٹر
- میکس
- مئی..
- مطلب
- کا مطلب ہے کہ
- طریقہ
- درمیانی سفر
- شاید
- دودھ
- ایم ائی ٹی
- ماڈل
- ماڈل
- لمحہ
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- زیادہ تر
- تحریک
- بہت
- نیٹ ورک
- نیٹ ورک
- عصبی
- عصبی نیٹ ورک
- نیند نیٹ ورک
- کبھی نہیں
- نئی
- شور
- اب
- جوہری
- تعداد
- of
- کی پیشکش
- on
- ایک بار
- ایک
- کھولتا ہے
- کام
- or
- اصل
- دیگر
- ہمارے
- باہر
- پر
- کاغذ.
- کاغذات
- پیرامیٹر
- حصہ
- خاص طور پر
- ساتھی
- بالکل
- جسمانی
- طبعیات
- تصویر
- دانہ
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوائنٹ
- مقبول
- امکان
- ممکن
- ممکنہ
- اختیارات
- پیشن گوئی
- اصول
- ترجیح
- عمل
- عمل
- تیار
- پیداوار
- منصوبے
- وعدہ
- خصوصیات
- فراہم
- معیار
- کوانٹا میگزین
- سوال
- اٹھاتا ہے
- بے ترتیب
- رینج
- آسانی سے
- احساس
- وجہ
- متعلقہ
- سلسلے
- ہٹا
- کی جگہ
- نمائندگی
- کی نمائندگی کرتا ہے
- تحقیق
- محققین
- مشابہت
- نتیجہ
- ریورس
- ٹھیک ہے
- مضبوط
- مضبوطی
- کہا
- اسی
- سان
- سان ڈیاگو
- دیکھا
- کا کہنا ہے کہ
- سائنس
- سائنسدان
- تلاش کریں
- بیج
- بظاہر
- دیکھا
- مقرر
- کفن ہوا
- اہم
- نمایاں طور پر
- اسی طرح
- سادہ
- بعد
- ایک
- صورتحال
- مہارت
- سلیٹ
- So
- سافٹ ویئر کی
- کچھ
- کچھ
- کچھ بھی نہیں
- کہیں
- خلا
- تقسیم
- کمرشل
- پھیلانے
- چوک میں
- اسٹینفورڈ
- اسٹینفورڈ یونیورسٹی
- شروع
- شروع ہوتا ہے
- جس میں لکھا
- رہنا
- مرحلہ
- ابھی تک
- طاقت
- ہڑتالیں
- طالب علم
- کامیابی کے ساتھ
- اس طرح
- میٹھی
- کے نظام
- سسٹمز
- ٹیم
- ٹیکنالوجی
- کہ
- ۔
- ان
- ان
- تو
- وہاں.
- یہ
- وہ
- اس
- اس سال
- اچھی طرح سے
- ان
- اگرچہ؟
- تین جہتی
- کے ذریعے
- وقت
- اوقات
- کرنے کے لئے
- اوزار
- سب سے اوپر
- ٹریک
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- مقدمے کی سماعت
- دو
- عام طور پر
- بنیادی
- یونیورسٹی
- یونیورسٹی آف کیلی فورنیا
- جب تک
- اعلی درجے کی
- کا استعمال کرتے ہوئے
- استعمال کرتا ہے
- قیمت
- ورژن
- بہت
- لہروں
- راستہ..
- we
- ویبپی
- اچھا ہے
- جب
- جبکہ
- چاہے
- جس
- جبکہ
- کس کی
- گے
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- کام
- کام
- گا
- سال
- سال
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ