مصنوعی ذہانت
AlphaGeometry2: وہ AI جو جیومیٹری میں انسانی اولمپیاڈ چیمپئنز کو پیچھے چھوڑتا ہے
مصنوعی ذہانت طویل عرصے سے انسان کی طرح منطقی استدلال کی نقل کرنے کی کوشش کر رہی ہے۔ اگرچہ اس نے پیٹرن کی شناخت میں بڑے پیمانے پر پیش رفت کی ہے، تجریدی استدلال اور علامتی کٹوتی AI کے لیے سخت چیلنجز بنے ہوئے ہیں۔ یہ حد خاص طور پر اس وقت واضح ہو جاتی ہے جب AI کو ریاضی کے مسائل حل کرنے کے لیے استعمال کیا جا رہا ہو، ایک ایسا نظم جو طویل عرصے سے انسانی علمی صلاحیتوں جیسا کہ منطقی سوچ، تخلیقی صلاحیتوں اور گہری تفہیم کا ثبوت ہے۔ ریاضی کی دوسری شاخوں کے برعکس جو فارمولوں اور الجبری ہیرا پھیری پر انحصار کرتی ہیں، جیومیٹری مختلف ہے۔ اس کے لیے نہ صرف منظم، قدم بہ قدم استدلال کی ضرورت ہوتی ہے بلکہ چھپے ہوئے رشتوں کو پہچاننے کی صلاحیت اور مسائل کو حل کرنے کے لیے اضافی عناصر تیار کرنے کی مہارت بھی درکار ہوتی ہے۔
ایک طویل عرصے تک یہ صلاحیتیں انسانوں کے لیے منفرد سمجھی جاتی تھیں۔ تاہم، گوگل ڈیپ مائنڈ AI تیار کرنے پر کام کر رہا ہے جو ان پیچیدہ استدلال کے کاموں کو حل کر سکتا ہے۔ پچھلے سال، انہوں نے متعارف کرایا الفا جیومیٹری، ایک AI نظام جو پیچیدہ جیومیٹری کے مسائل سے نمٹنے کے لیے عصبی نیٹ ورکس کی پیشن گوئی کی طاقت کو علامتی استدلال کی ساختی منطق کے ساتھ جوڑتا ہے۔ اس نظام نے بین الاقوامی ریاضیاتی اولمپیاڈ (IMO) جیومیٹری کے 54 فیصد مسائل کو حل کرکے ایک اہم اثر ڈالا تاکہ کارکردگی کو مساوی طور پر حاصل کیا جا سکے۔ چاندی کے تمغے جیتنے والے. حال ہی میں، انہوں نے اسے اور بھی آگے بڑھایا الفا جیومیٹری 2جس نے اوسط IMO گولڈ میڈلسٹ کو پیچھے چھوڑنے کے لیے ناقابل یقین 84% حل کی شرح حاصل کی۔
اس مضمون میں، ہم ان کلیدی اختراعات کو تلاش کریں گے جنہوں نے AlphaGeometry2 کو کارکردگی کی اس سطح کو حاصل کرنے میں مدد کی اور پیچیدہ استدلال کے مسائل کو حل کرنے میں AI کے مستقبل کے لیے اس ترقی کا کیا مطلب ہے۔ لیکن AlphaGeometry2 کو کس چیز سے خاص بناتا ہے اس میں غوطہ لگانے سے پہلے، یہ سمجھنا ضروری ہے کہ AlphaGeometry کیا ہے اور یہ کیسے کام کرتی ہے۔
الفا جیومیٹری: جیومیٹری کے مسئلے کو حل کرنے میں AI کا علمبردار
الفا جیومیٹری کی سطح پر پیچیدہ جیومیٹری کے مسائل کو حل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ایک AI نظام ہے۔ IMO. یہ بنیادی طور پر ایک نیورو علامتی نظام ہے جو ایک عصبی زبان کے ماڈل کو علامتی کٹوتی کے انجن کے ساتھ جوڑتا ہے۔ نیورل لینگویج ماڈل سسٹم کو نئی جیومیٹرک تعمیرات کی پیشن گوئی کرنے میں مدد کرتا ہے، جبکہ علامتی AI ثبوت پیدا کرنے کے لیے رسمی منطق کا اطلاق کرتا ہے۔ یہ سیٹ اپ الفا جیومیٹری کو عصبی نیٹ ورکس کی پیٹرن کی شناخت کی صلاحیتوں کو جوڑ کر انسان کی طرح سوچنے کی اجازت دیتا ہے، جو بدیہی انسانی سوچ کو باضابطہ منطق کی ساختی استدلال کے ساتھ نقل کرتا ہے، جو انسانی استنباطی استدلال کی صلاحیتوں کی نقل کرتا ہے۔ الفا جیومیٹری میں اہم اختراعات میں سے ایک یہ تھی کہ اس نے تربیتی ڈیٹا کیسے بنایا۔ انسانی مظاہروں پر بھروسہ کرنے کے بجائے، اس نے ایک ارب بے ترتیب ہندسی خاکے بنائے اور پوائنٹس اور لائنوں کے درمیان منظم طریقے سے اخذ کردہ تعلقات بنائے۔ اس عمل نے 100 ملین منفرد مثالوں کا ایک وسیع ڈیٹا سیٹ بنایا، جس سے نیورل ماڈل کو فنکشنل جیومیٹرک تعمیرات کی پیشن گوئی کرنے میں مدد ملتی ہے اور علامتی انجن کی درست حل کی طرف رہنمائی ہوتی ہے۔ اس ہائبرڈ اپروچ نے الفا جیومیٹری کو معیاری مقابلے کے وقت کے اندر اولمپیاڈ جیومیٹری کے 25 میں سے 30 مسائل کو حل کرنے کے قابل بنایا، جو اعلی انسانی حریفوں کی کارکردگی سے قریب سے میل کھاتا ہے۔
AlphaGeometry2 کس طرح بہتر کارکردگی کو حاصل کرتا ہے۔
جبکہ الفا جیومیٹری AI سے چلنے والی ریاضیاتی استدلال میں ایک پیش رفت تھی، اس کی کچھ حدود تھیں۔ اس نے پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے ساتھ جدوجہد کی، جیومیٹری کے چیلنجوں کی ایک وسیع رینج سے نمٹنے میں کارکردگی کا فقدان تھا، اور مسئلہ کی کوریج میں حدود تھیں۔ ان رکاوٹوں پر قابو پانے کے لیے، الفا جیومیٹری 2 نمایاں بہتریوں کا ایک سلسلہ متعارف کراتا ہے:
- جیومیٹری کے مزید پیچیدہ مسائل کو سمجھنے کی AI کی صلاحیت کو بڑھانا
AlphaGeometry2 میں سب سے اہم بہتری جیومیٹری کے مسائل کی ایک وسیع رینج کے ساتھ کام کرنے کی صلاحیت ہے۔ سابقہ الفا جیومیٹری نے ان مسائل کے ساتھ جدوجہد کی جن میں زاویوں، تناسب اور فاصلوں کی لکیری مساوات شامل تھیں، نیز وہ جن کے لیے حرکت پذیر پوائنٹس، لکیروں اور دائروں کے بارے میں استدلال کی ضرورت تھی۔ AlphaGeometry2 ایک زیادہ جدید زبان کا ماڈل متعارف کروا کر ان حدود پر قابو پاتا ہے جو اسے ان پیچیدہ مسائل کی وضاحت اور تجزیہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ نتیجتاً، اب یہ پچھلی دو دہائیوں سے آئی ایم او جیومیٹری کے 88% مسائل سے نمٹ سکتا ہے، جو پچھلے 66% سے نمایاں اضافہ ہے۔
- ایک تیز اور زیادہ موثر مسئلہ حل کرنے والا انجن
ایک اور اہم وجہ AlphaGeometry2 بہت اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے اس کا بہتر علامتی انجن ہے۔ یہ انجن، جو اس نظام کے منطقی مرکز کے طور پر کام کرتا ہے، کو کئی طریقوں سے بڑھایا گیا ہے۔ سب سے پہلے، مسئلہ حل کرنے والے قواعد کے زیادہ بہتر سیٹ کے ساتھ کام کرنے میں بہتری لائی گئی ہے جو اسے زیادہ موثر اور تیز تر بناتی ہے۔ دوسرا، اب یہ پہچان سکتا ہے کہ جب مختلف ہندسی ساختیں کسی مسئلے میں ایک ہی نقطہ کی نمائندگی کرتی ہیں، تو اسے زیادہ لچکدار طریقے سے استدلال کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ آخر کار، انجن کو ازگر کے بجائے C++ میں دوبارہ لکھا گیا ہے، جس سے یہ پہلے سے 300 گنا زیادہ تیز ہے۔ یہ رفتار میں اضافہ AlphaGeometry2 کو زیادہ تیزی اور مؤثر طریقے سے حل پیدا کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
- مزید پیچیدہ اور متنوع جیومیٹری کے مسائل کے ساتھ AI کی تربیت
AlphaGeometry2 کے عصبی ماڈل کی تاثیر مصنوعی جیومیٹری کے مسائل میں اس کی وسیع تربیت سے حاصل ہوتی ہے۔ الفا جیومیٹری نے ابتدائی طور پر 100 ملین منفرد تربیتی مثالیں بنانے کے لیے ایک بلین بے ترتیب ہندسی خاکے بنائے۔ AlphaGeometry2 مزید وسیع اور پیچیدہ خاکے بنا کر اس کو ایک قدم آگے بڑھاتا ہے جس میں پیچیدہ ہندسی تعلقات شامل ہیں۔ مزید برآں، اس میں اب ایسے مسائل شامل کیے گئے ہیں جن کے لیے معاون تعمیرات کے تعارف کی ضرورت ہوتی ہے — نئے بیان کردہ پوائنٹس یا لائنیں جو کسی مسئلے کو حل کرنے میں مدد کرتی ہیں، جس سے یہ مزید نفیس حل پیش کرنے اور پیدا کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
- بہتر تلاش کی حکمت عملیوں کے ساتھ حل کا بہترین راستہ تلاش کرنا
AlphaGeometry2 کی ایک کلیدی اختراع اس کا نیا تلاش کا طریقہ ہے، جسے مشترکہ علم کا مجموعہ (SKEST) کہا جاتا ہے۔ اپنے پیشرو کے برعکس، جو ایک بنیادی تلاش کے طریقہ کار پر انحصار کرتا تھا، AlphaGeometry2 متوازی طور پر متعدد تلاشیں چلاتا ہے، ہر تلاش دوسروں سے سیکھتی ہے۔ یہ تکنیک اسے ممکنہ حل کی ایک وسیع رینج کو تلاش کرنے کی اجازت دیتی ہے اور AI کی پیچیدہ مسائل کو کم وقت میں حل کرنے کی صلاحیت کو نمایاں طور پر بہتر بناتی ہے۔
- مزید جدید زبان کے ماڈل سے سیکھنا
AlphaGeometry2 کی کامیابی کے پیچھے ایک اور اہم عنصر اس کو اپنانا ہے۔ گوگل کا جیمنی ماڈل، ایک جدید ترین AI ماڈل جسے ریاضی کے مسائل کے ایک اور بھی زیادہ وسیع اور متنوع سیٹ پر تربیت دی گئی ہے۔ یہ نیا لینگویج ماڈل AlphaGeometry2 کی اس کی بہتر چین-آف-تھٹ استدلال کی وجہ سے مرحلہ وار حل پیدا کرنے کی صلاحیت کو بہتر بناتا ہے۔ اب، AlphaGeometry2 زیادہ منظم طریقے سے مسائل تک پہنچ سکتا ہے۔ اپنی پیشین گوئیوں کو ٹھیک کرنے اور مختلف قسم کے مسائل سے سیکھ کر، نظام اب اولمپیاڈ کی سطح کے جیومیٹری کے سوالات کے بہت زیادہ اہم فیصد کو حل کر سکتا ہے۔
انسانی اولمپیاڈ چیمپئنز کو پیچھے چھوڑنے والے نتائج کا حصول
مندرجہ بالا ترقیوں کی بدولت، AlphaGeometry2 نے 42-50 تک 2000 IMO جیومیٹری کے مسائل میں سے 2024 کو حل کیا، کامیابی کی شرح 84 فیصد حاصل کی۔ یہ نتائج ایک کی کارکردگی کو پیچھے چھوڑ دیتے ہیں۔ اوسط IMO گولڈ میڈلسٹ اور AI سے چلنے والے ریاضیاتی استدلال کے لیے ایک نیا معیار قائم کیا۔ اپنی متاثر کن کارکردگی کے علاوہ، AlphaGeometry2 خودکار تھیوریم کو ثابت کرنے میں بھی پیش رفت کر رہا ہے، جو ہمیں AI سسٹمز کے قریب لا رہا ہے جو نہ صرف جیومیٹری کے مسائل کو حل کر سکتے ہیں بلکہ ان کے استدلال کی وضاحت بھی اس طرح کر سکتے ہیں کہ انسان سمجھ سکیں۔
ریاضیاتی استدلال میں AI کا مستقبل
AlphaGeometry سے AlphaGeometry2 تک کی پیشرفت یہ ظاہر کرتی ہے کہ ریاضی کے پیچیدہ مسائل سے نمٹنے میں AI کس طرح بہتر ہو رہا ہے جس کے لیے گہری سوچ، منطق اور حکمت عملی کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس سے یہ بھی ظاہر ہوتا ہے کہ AI اب صرف نمونوں کو پہچاننے کے بارے میں نہیں ہے — یہ استدلال کر سکتا ہے، کنکشن بنا سکتا ہے اور مسائل کو ان طریقوں سے حل کر سکتا ہے جو انسان کی طرح منطقی استدلال کی طرح محسوس کرتے ہیں۔
AlphaGeometry2 ہمیں یہ بھی دکھاتا ہے کہ مستقبل میں AI کس قابل ہو سکتا ہے۔ صرف ہدایات پر عمل کرنے کے بجائے، AI خود سے نئے ریاضیاتی آئیڈیاز تلاش کرنا شروع کر سکتا ہے اور یہاں تک کہ سائنسی تحقیق میں بھی مدد کر سکتا ہے۔ عصبی نیٹ ورکس کو منطقی استدلال کے ساتھ جوڑ کر، AI صرف ایک ایسا آلہ نہیں ہو سکتا جو آسان کاموں کو خودکار کر سکتا ہے بلکہ ایک قابل پارٹنر بھی ہو سکتا ہے جو تنقیدی سوچ پر انحصار کرنے والے شعبوں میں انسانی علم کو بڑھانے میں مدد کرتا ہے۔
کیا ہم ایسے دور میں داخل ہو سکتے ہیں جہاں AI نظریات کو ثابت کرتا ہے اور طبیعیات، انجینئرنگ اور حیاتیات میں نئی دریافتیں کرتا ہے؟ جیسا کہ AI وحشیانہ قوت کے حساب کتاب سے زیادہ سوچ سمجھ کر مسائل کے حل کی طرف منتقل ہو رہا ہے، ہم ایک ایسے مستقبل کے دہانے پر ہو سکتے ہیں جہاں انسان اور AI مل کر ان خیالات سے پردہ اٹھانے کے لیے کام کرتے ہیں جن کے بارے میں ہم نے کبھی سوچا بھی نہیں تھا۔
