یہ AI ڈنمارک میں ہر شخص کی زندگی کے واقعات پر تربیت یافتہ ہے۔ یہ اب ان کے مستقبل کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔

یہ AI ڈنمارک میں ہر شخص کی زندگی کے واقعات پر تربیت یافتہ ہے۔ یہ اب ان کے مستقبل کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔

This AI Trained on the Life Events of Every Person in Denmark. It Can Now Predict Their Future. PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

کسی کی پوری زندگی کو پیشگی نقشہ بنانے کا امکان دلچسپ اور خوفناک دونوں ہے۔ ڈنمارک میں ہر شخص کے ذاتی ڈیٹا پر تربیت یافتہ ایک نئی مصنوعی ذہانت ایسا ہی کر سکتی ہے۔

آج کی گہری سیکھنے پر مبنی AI نظام پیشن گوئی مشینیں ہیں. وہ اعداد و شمار کی وسیع مقدار کو ہضم کرکے اور شماریاتی نمونوں کو منتخب کرنے کے لیے اس کا استعمال کرتے ہوئے کام کرتے ہیں جن کا استعمال پہلے نہ دیکھے گئے ڈیٹا کے بارے میں باخبر اندازے لگانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔

کی غیر معمولی روانی کی لسانی صلاحیتوں کے باوجود اے آئی چیٹس، وہ اسی طرح کام کرتے ہیں۔ وہ متنی اعداد و شمار کی بڑی مقدار سے سیکھتے ہیں اور پھر یہ اندازہ لگانے کی کوشش کرتے ہیں کہ متن کے اسٹرنگ میں کون سا لفظ آگے آتا ہے۔

جس چیز نے صلاحیتوں میں پیش رفت کی اجازت دی جسے ہم نے پچھلے چند سالوں میں دیکھا ہے وہ ایک نیا گہرا سیکھنے کا فن تعمیر تھا، جسے ٹرانسفارمر کہا جاتا ہے، جو پچھلے الگورتھم سے کہیں زیادہ ڈیٹا پر تربیت دے سکتا ہے۔ یہ پتہ چلتا ہے کہ جب آپ تقریباً پورے انٹرنیٹ پر ماڈلز کو تربیت دے سکتے ہیں، تو ان کی پیشین گوئیاں بہت نفیس ہو جاتی ہیں۔

اب محققین نے ظاہر کیا ہے کہ وہ اسی قسم کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ایک ماڈل کو صحت، سماجی اور اقتصادی معلومات کے ایک بڑے ڈیٹا بیس پر ڈینش حکومت کی طرف سے جمع کر سکتے ہیں۔ نتیجے میں AI لوگوں کی زندگیوں کے بارے میں انتہائی درست پیشین گوئیاں کرنے میں کامیاب رہا، بشمول ایک مقررہ وقت میں ان کے مرنے کے امکانات اور ان کی شخصیت کی خصوصیات۔

ڈنمارک کی ٹیکنیکل یونیورسٹی سے تعلق رکھنے والے سن لیہمن، جنہوں نے اس تحقیق کی قیادت کی، "ماڈل سیاسی طور پر بات چیت اور ان سے نمٹنے کے لیے اہم مثبت اور منفی نقطہ نظر کو کھولتا ہے۔" ایک بیان میں کہا. "زندگی کے واقعات اور انسانی رویے کی پیشن گوئی کرنے کے لیے اسی طرح کی ٹیکنالوجیز آج پہلے ہی ٹیک کمپنیوں کے اندر استعمال کی جاتی ہیں جو، مثال کے طور پر، سوشل نیٹ ورکس پر ہمارے رویے کو ٹریک کرتی ہیں، ہمیں انتہائی درست طریقے سے پروفائل کرتی ہیں، اور ان پروفائلز کو ہمارے رویے کی پیش گوئی کرنے اور ہم پر اثر انداز ہونے کے لیے استعمال کرتی ہیں۔"

محققین نے 2008 سے 2020 تک جو ڈیٹاسیٹ استعمال کیا اور اس میں تمام چھ ملین ڈینز شامل ہیں۔ اس میں دیگر چیزوں کے علاوہ ان کی آمدنی، ملازمت، سماجی فوائد، صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کے دورے اور بیماریوں کی تشخیص کے بارے میں معلومات شامل ہیں۔

ڈیٹا کو ایک فارمیٹ میں حاصل کرنا ایک ٹرانسفارمر سمجھ سکتا ہے اگرچہ کچھ کام ہوا۔ انہوں نے ڈیٹابیس میں موجود تمام معلومات کی تنظیم نو کی جس کو وہ "زندگی کی ترتیب" کہتے ہیں، ہر فرد سے وابستہ تمام واقعات کو تاریخ کی ترتیب میں ترتیب دیا جاتا ہے۔ اس سے اگلے واقعہ کی پیشن گوئی اسی طرح ممکن ہو جاتی ہے جس طرح ایک AI چیٹ بوٹ اگلے لفظ کی پیشین گوئی کرتا ہے۔

جب ان زندگی کے سلسلے کی بڑی تعداد پر تربیت دی جاتی ہے، تو ماڈل ایسے نمونوں کو چننا شروع کر سکتا ہے جو کسی کی زندگی میں مختلف واقعات کو جوڑتے ہیں اور مستقبل کے بارے میں پیشین گوئیاں کرنے میں اس کی مدد کرتے ہیں۔ محققین نے اپنے ماڈل کو 25 اور 70 کے درمیان 2008 سے 2016 سال کی عمر کے لوگوں کی زندگی کے سلسلے پر تربیت دی اور پھر اسے اگلے چار سالوں کے بارے میں پیشن گوئی کرنے کے لیے استعمال کیا۔

جب انہوں نے اس سے اس عرصے میں کسی کے مرنے کے امکان کا اندازہ لگانے کو کہا تو اس نے موجودہ جدید ترین کارکردگی کو 11 فیصد تک بڑھا دیا۔ انہوں نے یہ ماڈل بھی حاصل کیا کہ اس بارے میں پیشین گوئیاں کی جائیں کہ لوگ کس طرح شخصیت کے امتحان میں اسکور کرتے ہیں، اور نتائج نے خاص طور پر اس کام کے لیے تربیت یافتہ ماڈلز سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔

جبکہ ان دو کاموں پر کارکردگی متاثر کن ہے، ایک مقالے میں جس میں تحقیق کی وضاحت کی گئی ہے۔ فطرت کمپیوٹیشن سائنس، ٹیم بتاتی ہے کہ ماڈل کے بارے میں جو چیز واقعی دلچسپ ہے وہ یہ ہے کہ اسے ممکنہ طور پر لوگوں کی زندگیوں کے بارے میں ہر قسم کی پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس سے پہلے، AI کو عام طور پر لوگوں کی صحت یا سماجی رفتار کے بارے میں مخصوص سوالات کے جوابات دینے کے لیے تربیت دی جاتی رہی ہے۔

ظاہر ہے، اس قسم کی تحقیق رازداری اور انسانی ایجنسی کے بارے میں کچھ کانٹے دار سوالات اٹھاتی ہے۔ لیکن محققین نے بتایا کہ نجی کمپنیاں تقریباً یقینی طور پر اپنے ڈیٹا کے ساتھ ایسی ہی چیزیں کر رہی ہیں، اس لیے یہ سمجھنا مفید ہے کہ اس قسم کی تکنیکوں سے کیا ممکن ہوتا ہے۔

لیہمن کا کہنا ہے کہ اور AI کی تیزی سے ترقی کرنے والی صلاحیتوں کو دیکھتے ہوئے، اس بارے میں عوامی بحث کرنا اہم ہو گا کہ ہم نجی اور عوامی دونوں شعبوں میں کس قسم کی AI سے چلنے والی پیشین گوئیوں کی اجازت دیتے ہیں۔

’’میرے پاس یہ جواب نہیں ہیں،‘‘ وہ ایک پریس ریلیز میں کہا. "لیکن اب وقت آگیا ہے کہ ہم بات چیت شروع کریں کیونکہ ہم جو جانتے ہیں وہ یہ ہے کہ انسانی زندگیوں کے بارے میں تفصیلی پیشین گوئی پہلے سے ہی ہو رہی ہے اور ابھی کوئی بات چیت نہیں ہے اور یہ بند دروازوں کے پیچھے ہو رہی ہے۔"

تصویری کریڈٹ: سے Nat / Unsplash سے

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ یکسانیت مرکز