چیٹ جی پی ٹی کی یادداشت کی حد مایوس کن ہے - دماغ ایک بہتر راستہ دکھاتا ہے۔

اگر آپ ChatGPT پاور صارف ہیں، تو آپ کو حال ہی میں خوفناک "میموری مکمل ہے" اسکرین کا سامنا کرنا پڑا ہوگا۔ یہ پیغام تب ظاہر ہوتا ہے جب آپ ChatGPT کی محفوظ کردہ یادوں کی حد کو پہنچ جاتے ہیں، اور یہ طویل مدتی منصوبوں کے دوران ایک اہم رکاوٹ بن سکتا ہے۔ پیچیدہ، جاری کاموں کے لیے میموری کو ایک کلیدی خصوصیت سمجھا جاتا ہے - آپ چاہتے ہیں کہ آپ کا AI پچھلے سیشنز سے علم کو مستقبل کے آؤٹ پٹس میں لے جائے۔ وقت کے لحاظ سے حساس پروجیکٹ کے وسط میں میموری کو مکمل انتباہ دیکھنا (مثال کے طور پر، جب میں ہماری ایک بہن ویب سائٹ پر HTTP 502 سرور کی مستقل خرابیوں کا ازالہ کر رہا تھا) انتہائی مایوس کن اور خلل ڈالنے والا ہو سکتا ہے۔

ChatGPT کی یادداشت کی حد سے مایوسی۔

بنیادی مسئلہ یہ نہیں ہے کہ میموری کی حد موجود ہے - یہاں تک کہ ChatGPT پلس کی ادائیگی کرنے والے صارفین بھی یہ سمجھ سکتے ہیں کہ کتنا ذخیرہ کیا جاسکتا ہے اس کی عملی حدود ہوسکتی ہیں۔ اصل مسئلہ یہ ہے۔ کس طرح ایک بار جب حد ہو جائے تو آپ کو پرانی یادوں کا انتظام کرنا چاہیے۔ میموری کے انتظام کے لیے موجودہ انٹرفیس تھکا دینے والا اور وقت طلب ہے۔ جب ChatGPT آپ کو مطلع کرتا ہے کہ آپ کی میموری 100% بھری ہوئی ہے، تو آپ کے پاس دو اختیارات ہوتے ہیں: بڑی محنت سے یادوں کو ایک ایک کرکے حذف کریں، یا ان سب کو ایک ساتھ مٹا دیں۔ آپ کی ذخیرہ شدہ معلومات کو مؤثر طریقے سے چھانٹنے کے لیے درمیان میں یا بلک سلیکشن ٹول نہیں ہے۔

ایک وقت میں ایک میموری کو حذف کرنا، خاص طور پر اگر آپ کو یہ کام ہر چند دن بعد کرنا پڑتا ہے، ایسا محسوس ہوتا ہے کہ طویل مدتی استعمال کے لیے موزوں نہیں ہے۔ بہر حال، زیادہ تر محفوظ شدہ یادیں ایک وجہ سے رکھی گئی تھیں – ان میں قیمتی سیاق و سباق شامل ہیں جو آپ نے ChatGPT کو اپنی ضروریات یا اپنے کاروبار کے بارے میں فراہم کیے ہیں۔ قدرتی طور پر، آپ جگہ خالی کرنے کے لیے ضروری اشیاء کی کم از کم تعداد کو حذف کرنے کو ترجیح دیں گے، تاکہ آپ اپنی تاریخ کے بارے میں AI کی سمجھ سے محروم نہ ہوں۔ پھر بھی میموری مینجمنٹ کا ڈیزائن ایک تمام یا کچھ بھی نہیں نقطہ نظر یا آہستہ دستی کیوریشن پر مجبور کرتا ہے۔ میں نے ذاتی طور پر مشاہدہ کیا ہے کہ ہر حذف شدہ میموری صرف کے بارے میں آزاد ہوتی ہے۔ 1% میموری کی جگہ کا، تجویز کرنا کہ نظام صرف ارد گرد کی اجازت دیتا ہے۔ کل 100 یادیں اس کے مکمل ہونے سے پہلے (100% استعمال)۔ یہ ہارڈ کیپ جدید AI سسٹمز کے پیمانے کو دیکھتے ہوئے صوابدیدی محسوس کرتی ہے، اور یہ ChatGPT کے ایک علمی معاون بننے کے وعدے کو کم کرتی ہے جو وقت کے ساتھ ساتھ آپ کے ساتھ بڑھتا ہے۔

کیا ہونا چاہیے

اس بات پر غور کرتے ہوئے کہ ChatGPT اور اس کے پیچھے موجود انفراسٹرکچر کو تقریباً لامحدود کمپیوٹیشنل وسائل تک رسائی حاصل ہے، یہ حیرت کی بات ہے کہ طویل مدتی میموری کا حل اتنا ابتدائی ہے۔ مثالی طور پر، طویل مدتی AI یادوں کو بہتر طریقے سے نقل کرنا چاہئے کہ انسانی دماغ کس طرح کام کرتا ہے اور وقت کے ساتھ معلومات کو ہینڈل کرتا ہے۔ انسانی دماغوں نے یادوں کو سنبھالنے کے لیے موثر حکمت عملی تیار کی ہے – ہم ہر واقعہ کو لفظ بہ لفظ ریکارڈ نہیں کرتے اور اسے غیر معینہ مدت تک محفوظ نہیں کرتے۔ اس کے بجائے، دماغ کو کارکردگی کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے: ہم مختصر مدت میں تفصیلی معلومات رکھتے ہیں، پھر آہستہ آہستہ مضبوط اور سکیڑیں وہ تفصیلات طویل مدتی میموری میں۔

نیورو سائنس میں، میموری استحکام اس عمل سے مراد ہے جس کے ذریعے غیر مستحکم قلیل مدتی یادیں مستحکم، دیرپا یادوں میں تبدیل ہو جاتی ہیں۔ استحکام کے معیاری ماڈل کے مطابق، نئے تجربات کو ابتدائی طور پر انکوڈ کیا جاتا ہے۔ ہپپوکوپپس، دماغ کا ایک خطہ ایپیسوڈک یادیں بنانے کے لیے اہم ہے، اور وقت گزرنے کے ساتھ ساتھ علم ہوتا ہے۔ پرانتستا میں "تربیت یافتہ" مستقل اسٹوریج کے لیے۔ یہ عمل فوری طور پر نہیں ہوتا ہے - اس کے لیے وقت کی ضرورت ہوتی ہے اور اکثر آرام یا نیند کے دوران ہوتا ہے۔ ہپپوکیمپس بنیادی طور پر تیزی سے سیکھنے والے بفر کے طور پر کام کرتا ہے، جب کہ کارٹیکس بتدریج وسیع پیمانے پر اعصابی نیٹ ورکس میں معلومات کو زیادہ پائیدار شکل میں ضم کرتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، دماغ کی "قلیل مدتی میموری" (کام کرنے والی یادداشت اور حالیہ تجربات) کو منظم طریقے سے تقسیم شدہ طویل مدتی میموری اسٹور میں منتقل کیا جاتا ہے اور دوبارہ منظم کیا جاتا ہے۔ یہ ملٹی سٹیپ ٹرانسفر میموری کو مداخلت یا بھول جانے کے لیے زیادہ مزاحم بناتا ہے، جو کہ ریکارڈنگ کو مستحکم کرنے کے مترادف ہے تاکہ اسے آسانی سے اوور رائٹ نہ کیا جاسکے۔

اہم طور پر، انسانی دماغ نہیں ہے ہر تفصیل کو لفظ بہ لفظ ذخیرہ کرکے وسائل کو ضائع کرنا۔ اس کے بجائے، یہ معمولی تفصیلات کو فلٹر کرنے اور ہمارے تجربات سے سب سے زیادہ معنی خیز چیز کو برقرار رکھنے کا رجحان رکھتا ہے۔ ماہرین نفسیات نے طویل عرصے سے نوٹ کیا ہے کہ جب ہم ماضی کے کسی واقعے یا سیکھی ہوئی معلومات کو یاد کرتے ہیں تو ہم عام طور پر اس کا خلاصہ یاد رکھیں ایک کامل، لفظ بہ لفظ اکاؤنٹ کے بجائے۔ مثال کے طور پر، کوئی کتاب پڑھنے یا فلم دیکھنے کے بعد، آپ کو پلاٹ کے اہم نکات اور موضوعات یاد ہوں گے، لیکن مکالمے کی ہر سطر نہیں۔ وقت گزرنے کے ساتھ، تجربے کی صحیح الفاظ اور منٹ کی تفصیلات ختم ہو جاتی ہیں، جو کچھ ہوا اس کا مزید خلاصہ چھوڑ جاتا ہے۔ درحقیقت، تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ وقت گزرنے کے ساتھ ساتھ ہماری لفظی یادداشت (عمدہ تفصیلات) ہماری خلاصہ یادداشت (عام معنی) سے زیادہ تیزی سے ختم ہوتی جاتی ہے۔ علم کو ذخیرہ کرنے کا یہ ایک موثر طریقہ ہے: خارجی تفصیلات کو ترک کرکے، دماغ معلومات کو "کمپریس" کرتا ہے، اور ان ضروری حصوں کو برقرار رکھتا ہے جو مستقبل میں مفید ثابت ہوسکتے ہیں۔

یہ اعصابی کمپریشن کمپیوٹر فائلوں کو کمپریس کرنے کے طریقے سے تشبیہ دی جا سکتی ہے، اور درحقیقت سائنس دانوں نے دماغ میں یکساں عمل کا مشاہدہ کیا ہے۔ جب ہم ذہنی طور پر کسی یادداشت کو دوبارہ چلاتے ہیں یا مستقبل کے منظر نامے کا تصور کرتے ہیں، تو اعصابی نمائندگی کو مؤثر طریقے سے تیز کر دیا جاتا ہے اور کچھ تفصیل سے چھین لیا جاتا ہے - یہ حقیقی تجربے کا ایک کمپریسڈ ورژن ہے۔ UT آسٹن کے نیورو سائنسدان دماغ کی لہر کا ایک طریقہ کار دریافت کیا جس کی مدد سے ہم ایک تیز دماغی تال کا استعمال کرتے ہوئے صرف سیکنڈوں میں واقعات کی پوری ترتیب کو یاد کر سکتے ہیں (کہیں، گروسری اسٹور پر ایک دوپہر) جو کم تفصیلی، اعلیٰ سطحی معلومات کو انکوڈ کرتا ہے۔ خلاصہ یہ ہے کہ ہمارا دماغ یادوں کے ذریعے تیزی سے آگے بڑھ سکتا ہے، خاکہ اور اہم نکات کو برقرار رکھتے ہوئے بھرپور تفصیل کو چھوڑ کر، جو کہ مکمل طور پر دوبارہ چلانے کے لیے غیر ضروری یا بہت زیادہ ہو گا۔ نتیجہ یہ نکلتا ہے کہ تصوراتی منصوبے اور یاد کیے گئے تجربات ایک گاڑھی شکل میں محفوظ کیے جاتے ہیں - جو اب بھی مفید اور قابل فہم ہیں، لیکن اصل تجربے سے کہیں زیادہ جگہ اور وقت کے لحاظ سے موثر ہیں۔

انسانی یادداشت کے انتظام کا ایک اور اہم پہلو ہے۔ ترجیحات. ہر وہ چیز جو قلیل مدتی میموری میں داخل ہوتی ہے طویل مدتی اسٹوریج میں امر نہیں ہو جاتی۔ ہمارے دماغ لاشعوری طور پر فیصلہ کرتے ہیں کہ کیا یاد رکھنے کے قابل ہے اور کیا نہیں، اہمیت یا جذباتی استحکام کی بنیاد پر۔ اے راکفیلر یونیورسٹی میں حالیہ مطالعہ چوہوں کا استعمال کرتے ہوئے اس اصول کا مظاہرہ کیا: چوہوں کو ایک بھولبلییا میں کئی نتائج کا سامنا کرنا پڑا (کچھ انتہائی فائدہ مند، کچھ ہلکے سے فائدہ مند، کچھ منفی)۔ ابتدائی طور پر، چوہوں نے تمام ایسوسی ایشنز کو سیکھا، لیکن جب ایک ماہ بعد ٹیسٹ کیا گیا تو، صرف سب سے نمایاں اعلی انعامی میموری کو برقرار رکھا گیا تھا جبکہ کم اہم تفصیلات غائب ہو گئی تھیں۔

دوسرے لفظوں میں، دماغ نے شور کو فلٹر کیا اور اس میموری کو برقرار رکھا جو جانوروں کے اہداف کے لیے سب سے زیادہ اہمیت رکھتی ہے۔ یہاں تک کہ محققین نے دماغ کے ایک خطے کی نشاندہی کی۔ anterior thalamus، جو ہپپوکیمپس اور کارٹیکس کے درمیان ایک قسم کے ماڈریٹر کے طور پر کام کرتا ہے، یہ اشارہ کرتا ہے کہ کون سی یادیں طویل مدت کے لیے "محفوظ" کرنے کے لیے کافی اہم ہیں۔ ایسا لگتا ہے کہ تھیلامس قیمتی یادوں کے لیے مسلسل کمک بھیجتا ہے – بنیادی طور پر پرانتستا کو بتاتا ہے کہ "اسے رکھو" جب تک کہ میموری مکمل طور پر انکوڈ نہ ہو جائے - جبکہ کم اہم یادوں کو ختم ہونے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ تلاش اس بات کو واضح کرتی ہے۔ بھول جانا صرف یادداشت کی ناکامی نہیں ہے بلکہ نظام کی ایک فعال خصوصیت ہے۔: معمولی یا فالتو معلومات کو چھوڑ کر، دماغ اپنی یادداشت کے ذخیرے کو بے ترتیبی سے روکتا ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ سب سے زیادہ مفید علم آسانی سے قابل رسائی ہو۔

انسانی اصولوں کے ساتھ AI میموری پر دوبارہ غور کرنا

جس طرح سے انسانی دماغ میموری کو ہینڈل کرتا ہے اس کا واضح خاکہ پیش کرتا ہے کہ کس طرح ChatGPT اور اسی طرح کے AI سسٹمز کو طویل مدتی معلومات کا انتظام کرنا چاہیے۔ ہر محفوظ شدہ میموری کو الگ تھلگ ڈیٹا پوائنٹ کے طور پر علاج کرنے کے بجائے جسے یا تو ہمیشہ کے لیے رکھا جانا چاہیے یا دستی طور پر حذف کرنا چاہیے، ایک AI کر سکتا ہے۔ پرانی یادوں کو مضبوط اور خلاصہ کریں۔ پس منظر میں مثال کے طور پر، اگر آپ کے پاس اپنے جاری پروجیکٹ کے بارے میں دس متعلقہ گفتگو یا حقائق محفوظ ہیں، تو AI خود بخود انہیں ایک مختصر خلاصے یا کلیدی نتائج کے ایک سیٹ میں ضم کر سکتا ہے - جوہر کو محفوظ رکھتے ہوئے میموری کو مؤثر طریقے سے سکیڑتا ہے، بالکل اسی طرح جیسے دماغ تفصیلات کو مختصر کرتا ہے۔ یہ پرانے تعاملات کے بارے میں اہم بات کو "بھولے" بغیر نئی معلومات کے لیے جگہ خالی کر دے گا۔ درحقیقت، OpenAI کی دستاویزات اشارے کہ ChatGPT کے ماڈلز پہلے سے ہی کچھ خودکار اپ ڈیٹ اور محفوظ شدہ تفصیلات کو یکجا کر سکتے ہیں، لیکن موجودہ صارف کا تجربہ بتاتا ہے کہ یہ ابھی تک ہموار یا کافی نہیں ہے۔

ایک اور انسانی الہامی بہتری میموری کو برقرار رکھنے کو ترجیح دی جائے گی۔ ایک سخت 100 آئٹم کیپ کے بجائے، AI اس بات کا وزن کر سکتا ہے کہ کون سی یادیں اکثر متعلقہ یا صارف کی ضروریات کے لیے سب سے زیادہ اہم رہی ہیں، اور صرف ان کو ضائع کر سکتا ہے (یا نیچے کا نمونہ) جو کم اہم معلوم ہوتے ہیں۔ عملی طور پر، اس کا مطلب یہ ہو سکتا ہے کہ ChatGPT اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ کچھ حقائق (مثلاً آپ کی کمپنی کے بنیادی اہداف، جاری پراجیکٹ کی تفصیلات، ذاتی ترجیحات) انتہائی نمایاں ہیں اور انہیں ہمیشہ رکھا جانا چاہیے، جب کہ مہینوں پہلے کی معمولی باتوں کو پہلے آرکائیو یا چھوڑا جا سکتا ہے۔ یہ متحرک نقطہ نظر متوازی ہے کہ دماغ کیسے غیر استعمال شدہ کنکشن کو مسلسل کاٹتا ہے۔ اور علمی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے اکثر استعمال ہونے والوں کو تقویت دیتا ہے۔

سب سے اہم بات یہ ہے کہ AI کے لیے ایک طویل مدتی میموری سسٹم ہونا چاہیے۔ تیار، نہ صرف بھریں اور رکیں۔ انسانی یادداشت قابل ذکر حد تک موافقت پذیر ہے – یہ وقت کے ساتھ خود کو بدلتی اور دوبارہ منظم کرتی ہے، اور یہ توقع نہیں کرتا کہ بیرونی صارف ہر میموری سلاٹ کو مائیکرو مینیج کرے گا۔ اگر ChatGPT کی میموری ہماری طرح کام کرتی ہے، تو صارفین کو 100 اندراجات پر اچانک دیوار کا سامنا نہیں کرنا پڑے گا، اور نہ ہی ہر چیز کو صاف کرنے یا ایک ایک کرکے سو اشیاء پر کلک کرنے کے درمیان تکلیف دہ انتخاب کا سامنا کرنا پڑے گا۔ اس کے بجائے، پرانی چیٹ کی یادیں آہستہ آہستہ ایک ڈسٹلڈ نالج بیس میں تبدیل ہو جائیں گی جسے AI اپنی طرف متوجہ کر سکتا ہے، اور صرف واقعی متروک یا غیر متعلقہ ٹکڑے ہی غائب ہو جائیں گے۔ AI کمیونٹی، جو یہاں ہدف کے سامعین ہے، اس بات کی تعریف کر سکتی ہے کہ اس طرح کے نظام کو نافذ کرنے میں سیاق و سباق کا خلاصہ بنانے جیسی تکنیک شامل ہو سکتی ہے، علم کی بازیافت کے لیے ویکٹر ڈیٹا بیس، یا اعصابی نیٹ ورکس میں درجہ بندی کی میموری کی پرتیں - تحقیق کے تمام فعال شعبے۔ درحقیقت، AI کو "ایپی سوڈک میموری" کی شکل دینا جو وقت کے ساتھ ساتھ کمپریس ہوتی ہے ایک معروف چیلنج ہے، اور اسے حل کرنا AI کی طرف ایک چھلانگ ہو گا جو مسلسل سیکھتا ہے اور اپنے علم کی بنیاد کو پائیدار طریقے سے بڑھاتا ہے۔

نتیجہ

چیٹ جی پی ٹی کی موجودہ میموری کی حد ایک اسٹاپ گیپ حل کی طرح محسوس ہوتی ہے جو AI کی پوری طاقت کا فائدہ نہیں اٹھاتی ہے۔ انسانی ادراک کو دیکھ کر، ہم دیکھتے ہیں کہ موثر طویل مدتی میموری لامحدود خام ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے بارے میں نہیں ہے - یہ ذہین کمپریشن، استحکام، اور صحیح چیزوں کو بھول جانے کے بارے میں ہے۔ انسانی دماغ کی سٹوریج پر اقتصادیات کے دوران اہم چیزوں کو پکڑنے کی صلاحیت بالکل وہی ہے جو ہماری طویل مدتی یادداشت کو بہت وسیع اور مفید بناتی ہے۔ AI کے لیے ایک حقیقی طویل مدتی پارٹنر بننے کے لیے، اسے اسی طرح کی حکمت عملی اپنانی چاہیے: صارف پر بوجھ ڈالنے کے بجائے، خود بخود ماضی کے تعاملات کو پائیدار بصیرت میں تقسیم کریں۔ "میموری فل" دیوار سے ٹکرانے کی مایوسی کو ایک ایسے نظام سے تبدیل کیا جا سکتا ہے جو خوبصورتی کے ساتھ استعمال، سیکھنے اور یاد رکھنے کے ساتھ ایک لچکدار، انسان نما طریقے سے بڑھتا ہے۔ ان اصولوں کو اپنانے سے نہ صرف UX درد کا مسئلہ حل ہو جائے گا، بلکہ ان ٹولز پر انحصار کرنے والے صارفین اور ڈویلپرز کی پوری کمیونٹی کے لیے ایک زیادہ طاقتور اور ذاتی نوعیت کا AI تجربہ بھی کھل جائے گا۔