AI کس طرح انسانی فیصلہ سازی کے بارے میں ہماری سمجھ کو تبدیل کر رہا ہے۔

انسانی فیصلہ سازی کو سمجھنا کئی دہائیوں سے نفسیات میں ایک مرکزی مقصد رہا ہے۔ محققین نے طویل عرصے سے علمی ماڈلز کو ڈیزائن کرنے کی کوشش کی ہے جو یہ بتاتے ہیں کہ لوگ کس طرح سوچتے ہیں اور ان کے رویے کی پیشن گوئی کرتے ہیں۔ اب، مصنوعی ذہانت (AI) کا عروج اس شعبے کو بنیادی طور پر تبدیل کر رہا ہے۔ AI میں حالیہ کامیابیاں ان ذہنی عملوں کے بارے میں نئی بصیرت کو ظاہر کر رہی ہیں جو ہمارے انتخاب کو زیر کرتے ہیں۔ اس تبدیلی کے مرکز میں ایک اختراعی نقطہ نظر ہے جسے "سینٹور موڈ"جہاں AI اور انسانی ذہانت ان طریقوں سے مل کر کام کرتے ہیں جو انسانی ادراک کی نوعیت کو نمایاں کرتے ہیں۔

علمی سائنس میں ایک نئے دور کا آغاز

سینٹور انسانی ادراک کا ایک بنیادی AI ماڈل ہے جو حیرت انگیز درستگی کے ساتھ انسانی رویے کی پیشین گوئی اور نقل کر سکتا ہے۔ اس ماڈل کو 60,000 نفسیاتی تجربات میں 160 سے زیادہ شرکاء کے ذریعہ دس ملین سے زیادہ انفرادی فیصلوں پر تربیت دی جاتی ہے۔ ہیلم ہولٹز میونخ کے محققین کے ذریعہ تیار کردہ، یہ ماڈل روایتی علمی نظریات اور جدید AI صلاحیتوں کے درمیان فرق کو ختم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ "Centaur" نام انسانی جسم کے اوپری حصے اور گھوڑے جیسی ٹانگوں والی افسانوی مخلوق سے نکلا ہے۔ یہ نام مصنوعی ذہانت کی پیشین گوئی کی طاقت کے ساتھ انسان کی طرح فیصلہ سازی کو یکجا کرنے کی ماڈل کی منفرد صلاحیت کی عکاسی کرتا ہے۔ ماڈل ایسے حالات میں انسانی رویے کی تقلید کر سکتا ہے جس کا اس نے پہلے کبھی سامنا نہیں کیا تھا۔ جب محققین اسے نئے نفسیاتی تجربات پر آزماتے ہیں، تو سینٹور ان طریقوں سے جواب دیتا ہے جو حقیقی انسانی انتخاب کی عکاسی کرتا ہے۔ یہ صلاحیت بتاتی ہے کہ AI اب بنیادی نمونوں کو حاصل کر سکتا ہے کہ انسان مختلف سیاق و سباق میں کیسے فیصلے کرتے ہیں۔

فاؤنڈیشن: سائک 101 ڈیٹاسیٹ

سینٹور کی کامیابی کا راز اس کے تربیتی ڈیٹا میں مضمر ہے۔ محققین نے تخلیق کیا۔ سائیک۔10110 نفسیاتی تجربات میں 60,000 سے زیادہ شرکاء کے 160 ملین سے زیادہ انفرادی فیصلوں پر مشتمل ڈیٹا سیٹ۔ یہ جامع مجموعہ نفسیاتی مطالعات سے آزمائشی بہ آزمائش ڈیٹا، میموری گیمز، جوئے کے کاموں، اور مسائل کو حل کرنے کے منظرناموں پر مشتمل ہے۔ ڈیٹا تیار کرنے کے لیے ہر تجربے کو متن میں احتیاط سے نقل کیا گیا تھا۔ یہ قدرتی زبان کا ڈیٹا محققین کو بڑے زبان کے ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے انسانی رویے کے ڈیٹا کو اس طرح پروسیس کرنے کی اجازت دیتا ہے جو تجرباتی ترتیبات کے بھرپور سیاق و سباق کو محفوظ رکھتا ہے۔ یہ نقطہ نظر ماڈل کو نہ صرف یہ سمجھنے کے قابل بناتا ہے کہ لوگ کس طرح فیصلہ کرتے ہیں، بلکہ ان حالات میں بھی جن کے تحت وہ یہ فیصلے کرتے ہیں۔

سینٹور کیسے کام کرتا ہے۔

سینٹور پر بنایا گیا ہے۔ Meta's Llama 3.1 70B زبان کا ماڈل اور ایک تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے ٹھیک ٹیون کیا جاتا ہے۔ کوانٹائزڈ کم درجہ کی موافقت (QLoRA)۔ اس طریقہ کار نے بنیادی ماڈل کے صرف 0.15% پیرامیٹرز میں ترمیم کی جبکہ انسانی رویے کی پیشن گوئی کرنے میں نمایاں بہتری حاصل کی۔

تربیت کے عمل میں ماڈل کو نفسیاتی تجربات کی مکمل نقلیں دکھانا شامل تھا، بشمول وہ سب کچھ جو شرکاء کو بتایا گیا، انہوں نے کیا دیکھا، اور کیا کیا۔ ماڈل نے لاکھوں فیصلوں میں پیٹرن کا تجزیہ کرکے انسانی انتخاب کی پیشن گوئی کرنا سیکھا، آہستہ آہستہ انسانی علمی عمل کی سمجھ کو فروغ دیا۔

کارکردگی کی رکاوٹوں کو توڑنا

سینٹور نے متعدد میٹرکس میں متاثر کن کارکردگی دکھائی ہے۔ اس نے انسانی رویے کی پیشن گوئی کرنے میں 64% درستگی حاصل کی، نمایاں طور پر پچھلے ماڈلز کو پیچھے چھوڑ دیا جو انسانی رویے کے صرف کچھ پہلوؤں کی بہت کم درستگی کے ساتھ پیش گوئی کر سکتے تھے۔ 160 تجربات میں سخت جانچ میں، سینٹور نے روایتی علمی ماڈلز کو مستقل طور پر پیچھے چھوڑ دیا، بشمول قائم شدہ نظریات جیسے امکان تھیوری اور کمک سیکھنے کے فریم ورک۔

شاید سب سے زیادہ قابل ذکر بات یہ ہے کہ، سینٹور نے اپنے تربیتی اعداد و شمار سے باہر عام کرنے کی اپنی صلاحیت کا مظاہرہ کیا۔ ماڈل نے ترمیم شدہ سرورق کی کہانیوں، ساختی تبدیلیوں، اور مکمل طور پر نئے ڈومینز کے تجربات میں انسانی رویے کی کامیابی کے ساتھ پیش گوئی کی جس کا اس نے پہلے کبھی سامنا نہیں کیا تھا۔ یہ عام کرنے کی صلاحیت بتاتی ہے کہ سینٹور نے محض مخصوص نمونوں کو یاد کرنے کے بجائے انسانی ادراک کے بنیادی اصول سیکھے ہیں۔

کلیدی نتائج

سینٹور ریسرچ کی سب سے حیران کن دریافتوں میں سے ایک ماڈل کی اندرونی نمائندگی کی انسانی عصبی سرگرمی کے ساتھ سیدھ میں لانا ہے۔ اس دریافت سے پتہ چلتا ہے کہ جب AI انسانی رویے کی پیشن گوئی کرنا سیکھتا ہے، تو یہ اندرونی عمل تیار کرتا ہے جو انسانی ادراک کے پہلوؤں کی آئینہ دار ہوتی ہے۔ صرف رویے کے اعداد و شمار پر تربیت یافتہ ہونے کے باوجود، سینٹور نے fMRI اسکینوں کے ذریعے ماپا انسانی دماغ کی سرگرمیوں کی پیش گوئی کرنے کی بہتر صلاحیت دکھائی۔

اس غیر متوقع عصبی سیدھ سے پتہ چلتا ہے کہ اس ماڈل نے حقیقی بصیرت کا پتہ لگایا ہو گا کہ انسانی دماغ معلومات پر کیسے عمل کرتا ہے۔ حقیقت یہ ہے کہ طرز عمل کے انتخاب پر مکمل طور پر تربیت یافتہ ماڈل اعصابی ردعمل کی پیش گوئی کر سکتا ہے اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ رویے اور دماغی سرگرمی بنیادی کمپیوٹیشنل اصولوں کا اشتراک کرتے ہیں۔

اس دریافت سے پتہ چلتا ہے کہ انسانی فیصلہ سازی پہلے کی سوچ سے کہیں زیادہ قابل پیشن گوئی ہوسکتی ہے۔ سینٹور جو نمونے انسانی انتخاب سے سیکھتا ہے وہ بنیادی ڈھانچے کو ظاہر کرتا ہے کہ ہم کس طرح معلومات پر کارروائی کرتے ہیں اور فیصلے کرتے ہیں۔ یہ نمونے مختلف قسم کے فیصلوں میں دیکھے جاتے ہیں، جن میں یادداشت کے سادہ کاموں سے لے کر پیچیدہ مسئلہ حل کرنے والے منظرنامے شامل ہیں۔

تحقیق یہ بھی ظاہر کرتی ہے کہ AI انسانی علمی تعصبات کو پکڑ سکتا ہے۔ جب Centaur پیشین گوئیاں کرتا ہے، تو یہ وہی منظم غلطیاں اور شارٹ کٹ دکھاتا ہے جو انسان فیصلہ سازی میں استعمال کرتے ہیں۔ اس تلاش سے پتہ چلتا ہے کہ یہ تعصبات انسانی سوچ میں خامیاں نہیں ہیں بلکہ ہمارے علمی نظام کے کام کرنے کے اٹوٹ حصے ہیں۔ وہ موثر حکمت عملیوں کی نمائندگی کرتے ہیں جو ہمارے دماغ محدود وسائل کے ساتھ پیچیدہ ماحول کو نیویگیٹ کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔

سینٹور سے پتہ چلتا ہے کہ ہمارے انتخاب بے ترتیب یا خالصتاً منطقی نہیں ہیں۔ وہ ان نمونوں کی پیروی کرتے ہیں جو سیکھے اور پیش گوئی کی جا سکتی ہیں، لیکن یہ نمونے پیچیدہ اور سیاق و سباق پر منحصر ہیں۔ سینٹور یہ ظاہر کرتا ہے کہ انسانی فیصلہ سازی میں علمی عمل کا ایک پیچیدہ تعامل شامل ہے جو نفیس طریقوں سے تعامل کرتا ہے۔

انسانی سوچ میں ایک نئی کھڑکی

روایتی نفسیات نے طویل عرصے سے الگ تھلگ مطالعات اور نظریاتی ماڈلز کے ذریعے انسانی فیصلہ سازی کو سمجھنے کی کوشش کی ہے۔ سینٹور نقطہ نظر ایک مختلف راستے کی نمائندگی کرتا ہے۔ انسانی رویے کے اعداد و شمار کی بڑی مقدار پر AI کو تربیت دے کر، محققین اب بے مثال پیمانے پر فیصلہ سازی کے بارے میں نظریات کی جانچ کر سکتے ہیں۔ جب AI انسانی رویے کے بارے میں پیشین گوئیاں کرتا ہے، تو محققین موجودہ نفسیاتی نظریات میں خلاء کی نشاندہی کرنے کے لیے ان پیشین گوئیوں کا حقیقی انسانی انتخاب سے موازنہ کر سکتے ہیں۔ یہ عمل ایک فیڈ بیک لوپ بناتا ہے جہاں AI خود کو بہتر طور پر سمجھنے میں ہماری مدد کرتا ہے۔

آراء کے علاوہ، سینٹور کو سائنسی دریافت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ محققین نے اس کا مظاہرہ زبان کے ماڈل کے ساتھ مل کر ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے کیا، جیسے DeepSeek-R1، ہم انسانی فیصلہ سازی کی حکمت عملیوں کے بارے میں نئے مفروضے پیدا کر سکتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر، کے طور پر جانا جاتا ہے سائنسی افسوس کم سے کم، محققین کو انسانی رویے میں ان نمونوں کی نشاندہی کرنے کے قابل بناتا ہے جن کی موجودہ نظریات کی وضاحت نہیں کی جا سکتی۔

Centaur علمی سائنس میں ایک نئے نمونے کی نمائندگی کرتا ہے، جہاں AI ماڈل مطالعہ کے مضامین اور نئی نظریاتی بصیرت پیدا کرنے کے آلات دونوں کے طور پر کام کرتے ہیں۔ بڑے پیمانے پر رویے کے اعداد و شمار اور AI کی صلاحیتوں کا امتزاج ان دریافتوں کے امکانات کو کھولتا ہے جو صرف روایتی تجرباتی طریقوں سے ہی ناممکن ہو گی۔

چیلنجز اور مستقبل کی سمت

اگرچہ Centaur کی ترقی علمی سائنس میں ایک اہم پیشرفت ہے، لیکن اہم چیلنجز باقی ہیں۔ ماڈل کی پیشین گوئیاں نفسیاتی تجربات کے نمونوں پر مبنی ہیں، جو حقیقی دنیا کے فیصلہ سازی کی پیچیدگی کو پوری طرح سے گرفت میں نہیں لے سکتیں۔ لیبارٹری کی ترتیبات میں انسانی انتخاب قدرتی ماحول سے مختلف ہو سکتے ہیں، جہاں داؤ زیادہ ہے اور سیاق و سباق زیادہ پیچیدہ ہیں۔

مختلف آبادیوں اور ثقافتوں میں ان نتائج کے عام ہونے کے بارے میں بھی سوالات ہیں۔ سینٹور کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والے نفسیاتی مطالعات میں بنیادی طور پر مخصوص آبادیاتی گروپوں کے شرکاء شامل تھے۔ یہ سمجھنا کہ مختلف ثقافتوں اور سیاق و سباق میں فیصلہ سازی کے نمونے کس طرح مختلف ہوتے ہیں یہ تحقیق کا ایک فعال علاقہ ہے۔

AI نظاموں کے اخلاقی مضمرات جو انسانی رویے کی پیش گوئی کر سکتے ہیں ان پر بھی محتاط غور و فکر کی ضرورت ہے۔ اگرچہ یہ ٹولز قیمتی بصیرت فراہم کر سکتے ہیں، وہ رازداری اور ہیرا پھیری کے امکانات کے بارے میں بھی سوالات اٹھاتے ہیں۔ جیسا کہ AI انسانی فیصلہ سازی کو سمجھنے میں بہتر ہوتا جاتا ہے، ہمیں اس بات کو یقینی بنانے کے لیے فریم ورک کی ضرورت ہوتی ہے کہ ان صلاحیتوں کو ذمہ داری سے استعمال کیا جائے۔

سینٹور کی ترقی علمی سائنس میں ایک نئے دور کے آغاز کی نمائندگی کرتی ہے۔ محققین مزید متنوع آبادیوں، آبادیاتی معلومات، اور نفسیاتی خصوصیات کو شامل کرنے کے لیے ڈیٹاسیٹ کو وسعت دینے کا ارادہ رکھتے ہیں۔ مستقبل کے ورژن ملٹی موڈل ڈیٹا کو شامل کر سکتے ہیں، بشمول بصری اور سمعی معلومات، انسانی ادراک کی مزید مکمل تصویر کھینچنے کے لیے۔

سینٹور کی کامیابی مزید نفیس علمی فن تعمیر کی ترقی کی طرف بھی اشارہ کرتی ہے جو ڈومین مخصوص اور ڈومین جنرل ماڈیولز کو یکجا کرتے ہیں۔ یہ ایسے AI نظاموں کا باعث بن سکتا ہے جو نہ صرف انسانی رویے کی پیشین گوئی کرتے ہیں بلکہ انسان جیسی استدلال کی صلاحیتوں کو بھی ظاہر کرتے ہیں۔

نیچے کی لکیر

سینٹور اس تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے کہ ہم کس طرح انسانی ادراک کا مطالعہ کرتے ہیں۔ جدید AI کے پیمانے اور طاقت کو نفسیاتی تحقیق کی بھرپور روایت کے ساتھ ملا کر، یہ انسانی فیصلہ سازی میں نئی ​​بصیرتیں پیش کرتا ہے۔ اگرچہ چیلنجز باقی ہیں، متنوع ڈومینز میں طرز عمل کی پیشن گوئی کرنے میں ماڈل کی کامیابی سے پتہ چلتا ہے کہ ہم ایک نئے دور میں داخل ہو رہے ہیں جہاں AI اور علمی سائنس انسانی ذہن کے اسرار کو کھولنے کے لیے مل کر کام کر سکتے ہیں۔