Home-theater-designers
مصنوعی ذہانت (AI) کو دریافت کرنا مبہم تکنیکی اصطلاحات اور بے ہودہ الفاظ کی بھولبلییا میں داخل ہونے کی طرح محسوس کر سکتا ہے۔ یہ کوئی تعجب کی بات نہیں ہے کہ AI سے واقف لوگ بھی الجھن میں سر کھجاتے ہوئے پا سکتے ہیں۔
اس کو ذہن میں رکھتے ہوئے، ہم نے آپ کو ضروری معلومات سے آراستہ کرنے کے لیے ایک جامع AI لغت تیار کی ہے۔ خود مصنوعی ذہانت سے لے کر مشین لرننگ اور ڈیٹا مائننگ تک، ہم تمام ضروری AI اصطلاحات کو سادہ اور سادہ زبان میں ڈی کوڈ کریں گے۔
ونڈوز 10 ری سائیکل بن کا آئیکن غائب ہے۔دن کی ویڈیو کا میک یوز مواد کے ساتھ جاری رکھنے کے لیے اسکرول کریں۔
چاہے آپ ایک متجسس ابتدائی ہوں یا AI کے شوقین، درج ذیل AI تصورات کو سمجھنا آپ کو AI کی طاقت کو کھولنے کے قریب لے آئے گا۔
1. الگورتھم
ایک الگورتھم ہدایات یا قواعد کا ایک مجموعہ ہے جو مشینیں کسی مسئلے کو حل کرنے یا کسی کام کو پورا کرنے کے لیے عمل کرتی ہیں۔
2. مصنوعی ذہانت
AI مشینوں کی وہ صلاحیت ہے جو انسانی ذہانت کی نقل کرتی ہے اور عام طور پر ذہین انسانوں سے وابستہ کام انجام دیتی ہے۔
3. مصنوعی جنرل انٹیلی جنس (AGI)
AGI، جسے مضبوط AI بھی کہا جاتا ہے، AI کی ایک قسم ہے جو انسانوں جیسی جدید ذہانت کی صلاحیتوں کا حامل ہے۔ جبکہ مصنوعی جنرل انٹیلی جنس ایک زمانے میں بنیادی طور پر ایک نظریاتی تصور اور تحقیق کے لیے ایک بھرپور کھیل کا میدان تھا، بہت سے AI ڈویلپرز کو اب یقین ہے کہ انسانیت اگلی دہائی میں کسی وقت AGI تک پہنچ جائے گی۔
4. بیک پروپیگیشن
بیک پروپیگیشن ایک الگورتھم ہے جو نیورل نیٹ ورک اپنی درستگی اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ یہ آؤٹ پٹ میں غلطی کا حساب لگا کر، نیٹ ورک کے ذریعے اسے واپس پھیلا کر، اور بہتر نتائج حاصل کرنے کے لیے کنکشن کے وزن اور تعصبات کو ایڈجسٹ کر کے کام کرتا ہے۔
5. تعصب
AI تعصب کسی ماڈل کے بعض پیشین گوئیاں دوسروں کے مقابلے زیادہ کثرت سے کرنے کے رجحان سے مراد ہے۔ تعصب کسی ماڈل کے تربیتی ڈیٹا یا اس کے موروثی مفروضوں کی وجہ سے ہو سکتا ہے۔
6. بڑا ڈیٹا
بگ ڈیٹا ایک اصطلاح ہے جو ڈیٹاسیٹس کی وضاحت کرتی ہے جو روایتی طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے بہت بڑے یا بہت پیچیدہ ہیں۔ اس میں فیصلہ سازی کو بہتر بنانے کے لیے قیمتی بصیرت اور نمونوں کو نکالنے کے لیے معلومات کے وسیع سیٹوں کا تجزیہ کرنا شامل ہے۔
7. چیٹ بوٹ
چیٹ بوٹ ایک ایسا پروگرام ہے جو متن یا صوتی کمانڈز کے ذریعے انسانی صارفین کے ساتھ بات چیت کی نقل کر سکتا ہے۔ چیٹ بوٹس انسانوں جیسے ردعمل کو سمجھ سکتے ہیں اور پیدا کر سکتے ہیں، انہیں کسٹمر سروس ایپلی کیشنز کے لیے ایک طاقتور ٹول بناتا ہے۔
8. علمی کمپیوٹنگ
علمی کمپیوٹنگ ایک AI فیلڈ ہے جو ایسے نظاموں کو تیار کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو انسانی علمی صلاحیتوں کی تقلید کرتے ہیں، جیسے کہ ادراک، سیکھنے، استدلال، اور مسئلہ حل کرنا۔
9. کمپیوٹیشنل لرننگ تھیوری
مصنوعی ذہانت کی ایک شاخ جو مشین لرننگ کے الگورتھم اور ریاضی کے ماڈلز کا مطالعہ کرتی ہے۔ یہ سیکھنے کی نظریاتی بنیادوں پر توجہ مرکوز کرتا ہے تاکہ یہ سمجھا جا سکے کہ مشینیں کس طرح علم حاصل کر سکتی ہیں، پیشین گوئیاں کر سکتی ہیں اور اپنی کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہیں۔
10. کمپیوٹر ویژن
کمپیوٹر ویژن ڈیجیٹل تصاویر اور ویڈیوز سے بصری معلومات نکالنے کی مشینوں کی صلاحیت سے مراد ہے۔ کمپیوٹر وژن الگورتھم بڑے پیمانے پر ایپلی کیشنز جیسے آبجیکٹ کا پتہ لگانے، چہرے کی شناخت، میڈیکل امیجنگ، اور خود مختار گاڑیوں میں استعمال ہوتے ہیں۔
11. ڈیٹا مائننگ
ڈیٹا مائننگ بڑے ڈیٹا سیٹس سے قیمتی علم حاصل کرنے کا عمل ہے۔ فیصلہ سازی کو بہتر بنانے کے لیے اعداد و شمار میں پیٹرن، تعلقات اور رجحانات کی شناخت کے لیے یہ شماریاتی تجزیہ اور مشین لرننگ تکنیک کا استعمال کرتا ہے۔
12. ڈیٹا سائنس
ڈیٹا سائنس میں سائنسی طریقوں، الگورتھم اور سسٹمز کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا سے بصیرت نکالنا شامل ہے۔ یہ ڈیٹا مائننگ سے زیادہ جامع ہے اور پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرنے، ڈیٹا کا تصور اور پیشن گوئی کرنے والی ماڈلنگ سمیت سرگرمیوں کی ایک وسیع رینج پر مشتمل ہے۔
13. گہری تعلیم
ڈیپ لرننگ AI کی ایک شاخ ہے جو ڈیٹا کی وسیع مقدار سے سیکھنے کے لیے متعدد تہوں (عصبی نیٹ ورک کے اندر ایک دوسرے سے جڑے ہوئے نوڈس) والے مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس کا استعمال کرتی ہے۔ یہ مشینوں کو پیچیدہ کام انجام دینے کے قابل بناتا ہے، جیسے قدرتی زبان کی پروسیسنگ ، تصویر، اور تقریر کی شناخت۔
14. جنریٹو AI
جنریٹو AI مصنوعی ذہانت کے نظام اور الگورتھم کی وضاحت کرتا ہے جو ٹیکسٹ، آڈیو، ویڈیو، اور سمیلیشنز بنا سکتے ہیں۔ یہ AI سسٹم موجودہ ڈیٹا سے پیٹرن اور مثالیں سیکھتے ہیں اور اس علم کو نئے اور اصلی آؤٹ پٹ بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔
15. ہیلوسینیشن
اے آئی ہیلوسینیشن ان مثالوں سے مراد ہے جہاں ایک ماڈل حقیقت میں غلط، غیر متعلقہ، یا بے ہودہ نتائج پیدا کرتا ہے۔ یہ کئی وجوہات کی بناء پر ہو سکتا ہے، بشمول سیاق و سباق کی کمی، تربیتی ڈیٹا میں حدود، یا فن تعمیر۔
16. ہائپر پیرامیٹرز
Hyperparameters وہ ترتیبات ہیں جو اس بات کی وضاحت کرتی ہیں کہ الگورتھم یا مشین لرننگ ماڈل کیسے سیکھتا ہے اور برتاؤ کرتا ہے۔ ہائپر پیرامیٹرز میں سیکھنے کی شرح، ریگولرائزیشن کی طاقت، اور نیٹ ورک میں چھپی ہوئی پرتوں کی تعداد شامل ہے۔ آپ اپنی ضروریات کے مطابق ماڈل کی کارکردگی کو ٹھیک کرنے کے لیے ان پیرامیٹرز کے ساتھ ٹنکر کر سکتے ہیں۔
17. بڑی زبان کا ماڈل (LLM)
LLM ایک مشین لرننگ ماڈل ہے جسے بہت زیادہ ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے اور صارف کی معلومات پر بامعنی، سیاق و سباق کے مطابق ردعمل پیدا کرنے کے لیے ایک دیئے گئے سیاق و سباق میں اگلا ٹوکن تیار کرنے کے لیے زیر نگرانی لرننگ کا استعمال کرتا ہے۔ لفظ 'بڑا' زبان کے ماڈل کے ذریعہ وسیع پیمانے پر پیرامیٹرز کے استعمال کی طرف اشارہ کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، GPT ماڈلز سینکڑوں ارب پیرامیٹرز استعمال کرتے ہیں۔ NLP کاموں کی ایک وسیع رینج کو انجام دینے کے لیے۔
18. مشین لرننگ
مشین لرننگ مشینوں کے لیے واضح طور پر پروگرام کیے بغیر سیکھنے اور پیشین گوئیاں کرنے کا ایک طریقہ ہے۔ یہ ایک کمپیوٹر کو ڈیٹا فراہم کرنے اور ڈیٹا کے اندر پیٹرن کی شناخت کرکے فیصلے یا پیشین گوئیاں کرنے کے لیے بااختیار بنانے جیسا ہے۔
19. نیورل نیٹ ورک
نیورل نیٹ ورک انسانی دماغ سے متاثر ایک کمپیوٹیشنل ماڈل ہے۔ یہ تہوں میں منظم ایک دوسرے سے جڑے ہوئے نوڈس، یا نیوران پر مشتمل ہوتا ہے۔ ہر نیوران نیٹ ورک میں موجود دوسرے نیوران سے ان پٹ حاصل کرتا ہے، جس سے اسے پیٹرن سیکھنے اور فیصلے کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ اعصابی نیٹ ورک مشین لرننگ ماڈلز میں ایک کلیدی جزو ہیں جو انہیں کاموں کی ایک وسیع صف میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
20. نیچرل لینگویج جنریشن (NLG)
قدرتی زبان کی نسل ساختی ڈیٹا سے انسانی پڑھنے کے قابل متن کی تخلیق سے متعلق ہے۔ NLG مواد کی تخلیق، چیٹ بوٹس، اور صوتی معاونین میں ایپلی کیشنز تلاش کرتا ہے۔
21. نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP)
قدرتی زبان کی پروسیسنگ انسان کے پڑھنے کے قابل متن یا تقریر کی تشریح، سمجھنے اور جواب دینے کی مشینوں کی صلاحیت ہے۔ یہ مختلف ایپلی کیشنز میں استعمال ہوتا ہے، بشمول جذبات کا تجزیہ، متن کی درجہ بندی، اور سوال کا جواب دینا۔
22. اوپن اے آئی
OpenAI ایک مصنوعی ذہانت کی تحقیقی لیبارٹری ہے، جس کی بنیاد 2015 میں رکھی گئی تھی اور یہ سان فرانسسکو، USA میں واقع ہے۔ کمپنی AI ٹولز تیار اور تعینات کرتی ہے جو انسانوں کی طرح ہوشیار دکھائی دے سکتے ہیں۔ OpenAI کی سب سے مشہور پروڈکٹ، ChatGPT، نومبر 2022 میں ریلیز ہوئی تھی اور اسے موضوعات کی ایک وسیع رینج پر جوابات فراہم کرنے کی صلاحیت کے لیے سب سے جدید چیٹ بوٹ کے طور پر پیش کیا جاتا ہے۔
23. پیٹرن کی پہچان
پیٹرن کی شناخت AI سسٹم کی ڈیٹا میں پیٹرن کی شناخت اور تشریح کرنے کی صلاحیت ہے۔ پیٹرن ریکگنیشن الگورتھم چہرے کی شناخت، دھوکہ دہی کا پتہ لگانے، اور تقریر کی شناخت میں ایپلی کیشنز تلاش کرتے ہیں۔
24. ریکرنٹ نیورل نیٹ ورک (RNN)
نیورل نیٹ ورک کی ایک قسم جو فیڈ بیک کنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ترتیب وار ڈیٹا پر کارروائی کر سکتی ہے۔ RNNs پچھلے ان پٹ کی میموری کو برقرار رکھ سکتے ہیں اور NLP اور مشین ٹرانسلیشن جیسے کاموں کے لیے موزوں ہیں۔
25. کمک سیکھنا
ریانفورسمنٹ لرننگ ایک مشین لرننگ تکنیک ہے جہاں ایک AI ایجنٹ ٹرائل اور ایرر کے ذریعے بات چیت کے ذریعے فیصلے کرنا سیکھتا ہے۔ ایجنٹ کو اس کے اعمال کی بنیاد پر الگورتھم سے انعامات یا سزائیں ملتی ہیں، جو وقت کے ساتھ ساتھ اس کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے رہنمائی کرتا ہے۔
کروم بک سے یو ایس بی کے ذریعے کیسے پرنٹ کریں۔
26. زیر نگرانی سیکھنا
مشین لرننگ کا ایک طریقہ جہاں ماڈل کو مطلوبہ آؤٹ پٹ کے ساتھ لیبل والے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے۔ ماڈل لیبل والے ڈیٹا سے عام کرتا ہے اور نئے ڈیٹا پر درست پیش گوئیاں کرتا ہے۔
27. ٹوکنائزیشن
ٹوکنائزیشن ایک ٹیکسٹ دستاویز کو چھوٹی اکائیوں میں تقسیم کرنے کا عمل ہے جسے ٹوکن کہتے ہیں۔ یہ ٹوکن الفاظ، نمبروں، جملے، علامتوں یا متن میں موجود کسی بھی عناصر کی نمائندگی کر سکتے ہیں جن کے ساتھ پروگرام کام کر سکتا ہے۔ ٹوکنائزیشن کا مقصد پورے متن کو ایک سٹرنگ کے طور پر پروسیس کیے بغیر غیر ساختہ ڈیٹا سے زیادہ سے زیادہ معنی حاصل کرنا ہے، جو کمپیوٹیشنل طور پر غیر موثر اور ماڈل بنانا مشکل ہے۔
28. ٹیورنگ ٹیسٹ
ایلن ٹورنگ نے 1950 میں متعارف کرایا، یہ ٹیسٹ مشین کی ذہانت کو ظاہر کرنے کی صلاحیت کا اندازہ کرتا ہے جو انسان سے الگ نہیں ہوتی۔ دی ٹورنگ ٹیسٹ ایک انسانی جج ایک انسان اور مشین کے ساتھ بات چیت کرتا ہے یہ جانے بغیر کہ کون سا ہے۔ اگر جج مشین کو انسان سے ممتاز کرنے میں ناکام رہتا ہے، تو سمجھا جاتا ہے کہ مشین اس امتحان میں کامیاب ہو گئی ہے۔
29. غیر زیر نگرانی سیکھنا
مشین لرننگ کا ایک طریقہ جہاں ماڈل بغیر لیبل والے ڈیٹاسیٹس سے اندازہ لگاتا ہے۔ یہ نادیدہ ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ڈیٹا میں پیٹرن دریافت کرتا ہے۔
مصنوعی ذہانت کی زبان کو اپنانا
AI ایک تیزی سے ترقی کرتا ہوا میدان ہے جس میں ہم ٹیکنالوجی کے ساتھ تعامل کو تبدیل کر رہے ہیں۔ تاہم، مسلسل ابھرنے والے بہت سے نئے بز ورڈز کے ساتھ، میدان میں ہونے والی تازہ ترین پیشرفتوں کو برقرار رکھنا مشکل ہو سکتا ہے۔
اگرچہ کچھ اصطلاحات سیاق و سباق کے بغیر تجریدی لگ سکتی ہیں، لیکن مشین لرننگ کی بنیادی سمجھ کے ساتھ ان کی اہمیت واضح ہو جاتی ہے۔ ان شرائط اور تصورات کو سمجھنا ایک طاقتور بنیاد رکھ سکتا ہے جو آپ کو مصنوعی ذہانت کے دائرے میں باخبر فیصلے کرنے کی طاقت دے گا۔