Neuro-symbolic AI: هڪ مشين جيڪا آخرڪار منطق ۽ سکيا ٻنهي کي سنڀالي سگهي ٿي

• الاهي:
• ليکڪ جو نالو

  Quantumrun اڳڪٿي
• اپريل 13، 2023

مشين لرننگ (ML) هميشه پنهنجي منفرد چيلينجز سان گڏ هڪ پرجوش ٽيڪنالاجي رهي آهي، پر محقق هڪ منطق تي ٻڌل سسٽم ٺاهي رهيا آهن جيڪو وڏي ڊيٽا کان ٻاهر آهي. منطق جي بنياد تي سسٽم ٺهيل آهن علامتي نمائندگي ۽ استدلال سان ڪم ڪرڻ لاء، جيڪي سسٽم جي فيصلي سازي جي عمل کي سمجهڻ لاء وڌيڪ شفاف ۽ تفسير وارو طريقو مهيا ڪري سگھن ٿا. 

نيورو-علامتي AI حوالي سان

نيورو-سمبولڪ AI (جنهن کي جامع AI پڻ سڏيو ويندو آهي) مصنوعي ذهانت (AI) جي ٻن شاخن کي گڏ ڪري ٿو. پهريون آهي علامتي AI، جيڪو رشتن ۽ ضابطن کي سمجهڻ لاءِ علامتن کي استعمال ڪري ٿو (يعني ڪنهن شئي جو رنگ ۽ شڪل). ڪم ڪرڻ لاءِ علامتي AI لاءِ، علم جو بنياد صحيح، تفصيلي ۽ مڪمل هجڻ گھرجي. هن گهرج جو مطلب اهو آهي ته اهو پاڻ سان نه سکي سگهي ٿو ۽ علم جي بنياد کي اپڊيٽ ڪرڻ لاءِ انساني مهارت تي منحصر آهي. 

نيورو-سمبولڪ AI جو ٻيو حصو ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ (ڊيپ نيٽ) يا ڊيپ لرننگ (ڊي ايل) آهي. هي ٽيڪنالاجي نوڊس جي ڪيترن ئي تہن کي استعمال ڪري ٿو جيڪي انساني دماغ جي نيورسن کي نقل ڪن ٿيون پاڻ کي سکڻ لاءِ وڏي ڊيٽا سيٽن کي پروسيس ڪرڻ لاءِ. مثال طور، گہرا جال ٻلين ۽ ڪتن جي مختلف تصويرن مان نڪري سگھن ٿا صحيح طور تي سڃاڻڻ لاءِ ته ڪهڙو آهي، ۽ اهي وقت سان گڏ بهتر ٿيندا ويندا آهن. تنهن هوندي، ڇا گہرا نيٽ نٿا ڪري سگهن پيچيده رشتن تي عمل ڪرڻ. علامتي AI ۽ گہرے نيٽ کي گڏ ڪرڻ سان، محقق ڊي ايل استعمال ڪندا آهن ڊيٽا جي وڏي مقدار کي علم جي بنياد ۾ ڇڪڻ لاءِ، جنهن کان پوءِ علامتي AI قاعدن ۽ رشتن جو اندازو لڳائي يا سڃاڻي سگهي ٿو. هي ميلاپ وڌيڪ موثر ۽ صحيح علم جي دريافت ۽ فيصلو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.

ٻيو علائقو جيڪو نيورو-علامتي AI ايڊريس آهن گہرے خالص جي قيمتي تربيتي عمل. اضافي طور تي، گہرے نيٽ ننڍن ان پٽ ڊيٽا جي تبديلين لاء حساس ٿي سگهن ٿا، درجه بندي جي غلطين جي ڪري. اهي تجريدي دليلن سان پڻ جدوجهد ڪن ٿا ۽ سوالن جا جواب ڏيڻ کان سواءِ گهڻو ٽريننگ ڊيٽا. ان کان علاوه، انهن نيٽ ورڪن جا اندروني ڪم پيچيده ۽ انسانن لاءِ سمجھڻ ۾ مشڪل آهن، ان کي انهن جي اڳڪٿين جي پويان دليل جي تشريح ڪرڻ هڪ چيلنج بڻائي ٿو.

خراب ڪندڙ اثر

اسٽينفورڊ يونيورسٽيءَ جي محققن بنيادي 100,000D شڪلين جي 3 تصويرن (اسڪوائر، گولا، سلنڈر وغيره) کي استعمال ڪندي جامع AI جو ابتدائي مطالعو ڪيو، انهن پوءِ مختلف سوالن کي استعمال ڪيو ته هائيبرڊ کي ٽريننگ ڏيڻ لاءِ ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ ۽ لاڳاپن جو اندازو لڳايو (مثال طور، ڇا ڪيوبز ڳاڙهي آهن؟ ). هنن اهو معلوم ڪيو ته نيورو-علامتي AI انهن سوالن جو صحيح جواب ڏئي سگهي ٿو 98.9 سيڪڙو وقت. اضافي طور تي، هائبرڊ صرف 10 سيڪڙو ٽريننگ ڊيٽا جي ضرورت آهي حل ڪرڻ لاء. 

جيئن ته علامتون يا ضابطا گہرے نيٽ تي ڪنٽرول ڪن ٿا، محقق آساني سان ڏسي سگهن ٿا ته اهي ڪيئن ”سکيا“ رهيا آهن ۽ ڪٿي خرابيون ٿينديون آهن. اڳي، هي گہرے نيٽ جي ڪمزورين مان هڪ آهي، پيچيدگين ڪوڊس ۽ الگورتھم جي پرت ۽ پرتن جي ڪري ٽريڪ نه ٿي سگھي. نيورو-سمبولڪ AI خود ڊرائيونگ گاڏين ۾ آزمايو پيو وڃي ته جيئن روڊ تي موجود شيون ۽ ماحول ۾ ڪنهن به تبديلي کي سڃاڻي سگهجي. ان کان پوء ان کي تربيت ڏني وئي آهي ته انهن خارجي عوامل کي مناسب طور تي رد عمل ڪيو وڃي. 

بهرحال، اتي مختلف رايا آهن ته ڇا علامتي AI ۽ ڊيپ نيٽ جو ميلاپ وڌيڪ ترقي يافته AI ڏانهن بهترين رستو آهي. ڪجهه محقق، جهڙوڪ براون يونيورسٽي مان، يقين رکون ٿا ته هي هائبرڊ طريقو انساني ذهنن پاران حاصل ڪيل تجريدي استدلال جي سطح سان نه ملندو. انساني ذهن شين جي علامتي نمائندگي ٺاهي سگهي ٿو ۽ انهن علامتن کي استعمال ڪندي مختلف قسم جا دليل انجام ڏئي سگهي ٿو، حياتياتي اعصابي نيٽ ورڪ استعمال ڪندي، ڪنهن وقف علامتي جزو جي ضرورت کان سواءِ. ڪجهه ماهر بحث ڪن ٿا ته متبادل طريقا، جهڙوڪ گہرے نيٽ ۾ خاصيتون شامل ڪرڻ جيڪي انساني صلاحيتن کي نقل ڪن ٿيون، اي AI صلاحيتن کي وڌائڻ ۾ وڌيڪ اثرائتو ٿي سگهي ٿو.

نيورو-علامتي AI لاءِ درخواستون

نيورو-علامتي AI لاء ڪجهه ايپليڪيشنون شامل ٿي سگھن ٿيون:

• بوٽس، جهڙوڪ چيٽ بوٽس، جيڪي انساني حڪمن ۽ حوصلي کي بهتر سمجهي سگهن ٿا، وڌيڪ صحيح جوابن ۽ خدمتن جي پيداوار.
• ان جي درخواست وڌيڪ پيچيده ۽ حساس مسئلا حل ڪرڻ واري منظرنامي جهڙوڪ طبي تشخيص، علاج جي منصوبابندي، ۽ دوا جي ترقي. ٽيڪنالاجي پڻ لاڳو ڪري سگهجي ٿي سائنسي ۽ ٽيڪنالاجي تحقيق کي تيز ڪرڻ لاءِ شعبن جهڙوڪ ٽرانسپورٽ، توانائي، ۽ پيداوار. 
• فيصلا سازي جي عملن جي خودڪاريت جيڪا هن وقت انساني فيصلي جي ضرورت آهي. نتيجي طور، اهڙيون ايپليڪيشنون شايد ڪجهه شعبن جهڙوڪ ڪسٽمر سروس ۾ همدردي ۽ احتساب جي نقصان جو سبب بڻجي سگهن ٿيون.
• وڌيڪ وجداني سمارٽ اپلائنسز ۽ ورچوئل اسسٽنٽ جيڪي مختلف منظرنامي تي عمل ڪري سگھن ٿا، جيئن ته فعال طور تي بجلي جو تحفظ ۽ حفاظتي قدمن کي لاڳو ڪرڻ.
• نوان اخلاقي ۽ قانوني سوال، جهڙوڪ رازداري، ملڪيت، ۽ ذميواري سان لاڳاپيل مسئلا.
• حڪومتي ۽ ٻين سياسي معاملن ۾ بهتر فيصلا ڪرڻ. هي ٽيڪنالاجي وڌيڪ ٽارگيٽ ڪيل اشتهارن ۽ هائپر پرسنلائزڊ اشتهارن ۽ ميڊيا جي نسل ذريعي عوامي راءِ تي اثر انداز ڪرڻ لاءِ پڻ استعمال ٿي سگهي ٿي.

غور ڪرڻ لاءِ سوال

• ٻيو ڪيئن توهان سوچيو ٿا ته نيورو-علامتي AI اسان جي روزمره جي زندگين کي متاثر ڪندو؟
• هي ٽيڪنالاجي ٻين صنعتن ۾ ڪيئن استعمال ٿي سگهي ٿي؟