مشین لرننگ کے تین دور اور اے آئی کے مستقبل کی پیشین گوئی

کمپیوٹ، ڈیٹا، اور الگورتھمک پیشرفت تین بنیادی عوامل ہیں جو جدید مشین لرننگ (ML) کی ترقی کی رہنمائی کرتے ہیں۔ محققین نے سب سے زیادہ آسانی سے مقداری فیکٹر - کمپیوٹ میں رجحانات کا مطالعہ کیا۔

وہ دکھاتے ہیں:
2010 سے پہلے تربیتی کمپیوٹ میں مور کے قانون کے مطابق اضافہ ہوا، تقریباً ہر 20 ماہ بعد دوگنا ہو گیا۔

ڈیپ لرننگ کا آغاز 2010 کی دہائی کے اوائل میں ہوا اور ٹریننگ کمپیوٹ کی پیمائش میں تیزی آئی ہے، جو تقریباً ہر 6 ماہ میں دوگنا ہو جاتی ہے۔

2015 کے آخر میں، ایک نیا رجحان ابھرا جب فرموں نے بڑے پیمانے پر ایم ایل ماڈلز تیار کیے جن میں تربیتی کمپیوٹ میں 10 سے 100 گنا بڑی ضروریات تھیں۔

ان مشاہدات کی بنیاد پر انہوں نے ایم ایل میں کمپیوٹ کی تاریخ کو تین ادوار میں تقسیم کیا: پری ڈیپ لرننگ ایرا، دی ڈیپ لرننگ ایرا اور دی لارج اسکیل ایرا۔ مجموعی طور پر، کام جدید ایم ایل سسٹمز کی تربیت کے لیے تیزی سے بڑھتی ہوئی کمپیوٹ کی ضروریات کو نمایاں کرتا ہے۔

ان کے پاس وقت کے ساتھ ساتھ سنگ میل ایم ایل ماڈلز کی کمپیوٹ ڈیمانڈ کی تفصیلی چھان بین ہوتی ہے۔ وہ مندرجہ ذیل شراکت کرتے ہیں:
1. وہ 123 سنگ میل مشین لرننگ سسٹمز کا ڈیٹاسیٹ تیار کرتے ہیں، جو ان کی تربیت کے لیے لی گئی کمپیوٹ کے ساتھ بیان کیا جاتا ہے۔
2. وہ عارضی طور پر تین الگ الگ دوروں کے لحاظ سے کمپیوٹ کے رجحانات کو ترتیب دیتے ہیں: پری ڈیپ لرننگ ایرا، ڈیپ لرننگ ایرا اور بڑے پیمانے کا دور۔ وہ ان میں سے ہر ایک دور کے دوران دوگنا ہونے کا تخمینہ پیش کرتے ہیں۔
3. وہ اپنے نتائج کو ضمیموں کی ایک سیریز میں بڑے پیمانے پر چیک کرتے ہیں، اعداد و شمار کی متبادل تشریحات، اور پچھلے کام کے ساتھ اختلافات پر بحث کرتے ہیں۔

انہوں نے 100 سے زیادہ سنگ میل ایم ایل سسٹمز کے ساتھ ٹریننگ کمپیوٹ کے ڈیٹاسیٹ کو کیوریٹ کرکے کمپیوٹ میں رجحانات کا مطالعہ کیا اور اس ڈیٹا کو اس بات کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا کہ وقت کے ساتھ رجحان میں کیسے اضافہ ہوا ہے۔
نتائج پچھلے کام سے مطابقت رکھتے ہیں، حالانکہ وہ تربیتی کمپیوٹ کے زیادہ اعتدال پسند پیمانے کی نشاندہی کرتے ہیں۔
خاص طور پر، وہ 18 اور 1952 کے درمیان 2010 ماہ کے دوگنا وقت، 6 اور 2010 کے درمیان 2022 ماہ کے دوگنا وقت، اور 2015 کے آخر اور 2022 کے درمیان بڑے پیمانے پر ماڈلز کے ایک نئے رجحان کی نشاندہی کرتے ہیں، جس کی شدت کے 2 سے 3 آرڈرز شروع ہوئے۔ پچھلے رجحان سے زیادہ اور 10 ماہ کا دوگنا وقت دکھاتا ہے۔

ایک پہلو جس کا انہوں نے اس مضمون میں احاطہ نہیں کیا ہے وہ ایک اور کلیدی مقداری وسیلہ ہے جو مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے — ڈیٹا۔ وہ ڈیٹا سیٹ کے سائز کے رجحانات اور مستقبل کے کام میں کمپیوٹ کے رجحانات سے ان کے تعلقات کو دیکھیں گے۔