دماغی مشین انٹرفیس کا مستقبل: سمبیوٹک انٹیلی جنس بمقابلہ انسانی ذہانت

ہم دریافت کریں گے کہ انٹیلی جنس ایمپلیفیکیشن بذریعہ برین مشین انٹرفیس (BMI) کیا ہے، یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے، اور ان انسانوں کے درمیان مستقبل میں تقسیم کیوں ہوسکتی ہے جو غیر بہتر رہتے ہیں، اور وہ انسان جو مصنوعی ذہانت کے ساتھ ہم آہنگی پیدا کرکے اپنی ذہانت کو بڑھانے کا انتخاب کرتے ہیں۔ اے آئی)۔

BMIs کے ساتھ جڑنے والے انسانوں کو بہتر علمی کارکردگی، اور کام کی جگہ اور اس سے باہر کی پیداواری صلاحیت میں اضافہ دیا جائے گا۔

انٹیلی جنس ایمپلیفیکیشن کیا ہے؟

انٹیلی جنس ایمپلیفیکیشن کا تصور سب سے پہلے ولیم راس ایشبی نے اپنی تاریخی کتاب میں پیش کیا جس کا عنوان تھا۔ سائبرنیٹکس کا تعارف. اس کے بعد یہ اصطلاح تیار ہوئی جسے ہم اب Augmented Intelligence کے نام سے پہچانتے ہیں، مشین لرننگ کا ایک ذیلی حصہ جو AI کی مدد سے انسانی ذہانت کو بڑھانے اور بہتر بنانے کے لیے سب سے پہلے اور سب سے اہم ڈیزائن کیا گیا ہے۔ تصور انسانی فیصلہ سازی، اور ان فیصلوں کے معیار کو بڑھانے کے لیے انسانوں کے پاس معلومات تک تیزی سے رسائی دونوں کو بہتر بنانا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں Augmented Intelligence کا موجودہ مفہوم ختم ہوتا ہے، یہ ایک AI ہے جو مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کا استعمال کرتا ہے تاکہ عمل کے قابل ڈیٹا کے ساتھ انسانوں کی مدد کی جا سکے، لیکن حقیقی وقت میں کوئی علامتی تعلق نہیں ہے۔

یہ وہ جگہ ہے جہاں BMIs تصویر میں داخل ہوتے ہیں، وہ انسانی ادراک کو بہت آگے بڑھانے کے قابل بنائیں گے۔ Augmented Intelligence کا آج کا ورژن.

ڈیٹا تک ہماری موجودہ رسائی کے برعکس جو کمپیوٹرز، سمارٹ فونز، یا دیگر آلات کے ساتھ ہوتا ہے، ایک BMI فطری طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے تاکہ انٹرنیٹ، اور AI انٹرنیٹ تک رسائی کو قابل بناتا ہے، کسی بیرونی ڈیوائس کے بغیر رسائی حاصل کی جا سکتی ہے۔ BMI انسانی دماغ کے اندر نصب کیا جائے گا، اور فطری طور پر انسانی دماغ کی توسیع بن جائے گی۔

دوسرے لفظوں میں، میموری پر بھروسہ کرنے، یا کتاب کھولنے، یا کسی ویب سائٹ پر جانے کے بجائے، ایک بہتر انسان انٹرنیٹ پر محفوظ کردہ تمام معلومات تک رسائی حاصل کر سکتا ہے، اور ایک جدید AI متعلقہ ڈیٹا پوائنٹس کو فیڈ کر سکتا ہے۔ انسانی دماغ تک، انسان کو مکمل طور پر قابو میں رکھنے کے قابل بناتا ہے۔ اگر آپ کے پاس کبھی ایسا لمحہ آیا ہے جب آپ کوئی خاص یادداشت یاد نہیں کر سکتے، یا کسی مخصوص تاریخ کو یاد نہیں کر سکتے، تو یہ ایک مایوس کن تجربہ ہے۔ Augmented Intelligence کے ساتھ آپ کو AI سسٹم آپ کے بائیولوجیکل میموری بینک کا ایکسٹینشن بننے کی وجہ سے کامل یاد کر سکتا ہے۔

اس قسم کی ذہانت کی افزائش کو "میں مزید دریافت کیا گیا تھا۔مین کمپیوٹر سمبیوسس1960 میں JCR Licklider کے ذریعہ شائع ہونے والا ایک قیاس آرائی پر مبنی مقالہ۔ یہ روشن خیال کاغذ اس بات کی ابتدائی تفصیل پیش کرتا ہے کہ انسانوں کو AI کے ساتھ ایک علامتی تعلق قائم کرکے AI کو کنٹرول کرنا کیسے سیکھنا چاہیے۔ جیسا کہ JCR Licklider نے کہا، "مردوں اور کمپیوٹرز کو پہلے سے طے شدہ پروگراموں پر غیر لچکدار انحصار کے بغیر فیصلے کرنے اور پیچیدہ حالات کو کنٹرول کرنے میں تعاون کرنے کے قابل بنانا"۔

مشین لرننگ ایک خفیہ چٹنی ہے جو اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ کمپیوٹر یقیناً پہلے سے متعین نہیں ہے، اس کے باوجود یہ ابھی تک اس مسئلے سے نہیں نمٹتا کہ ہم اس سمبیوسس تک کیسے رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔

JCR Licklider نے اس تبصرے کو جاری رکھا، "امید یہ ہے کہ بہت زیادہ سالوں میں، انسانی دماغ اور کمپیوٹنگ مشینیں بہت مضبوطی سے جوڑ دی جائیں گی، اور اس کے نتیجے میں ہونے والی شراکت داری سوچے گی کیوں کہ کسی بھی انسانی دماغ نے کبھی ڈیٹا کو اس طرح نہیں سوچا اور اس پر کارروائی کی ہے جس طرح معلومات کو سنبھالنے کے عمل سے رابطہ نہیں کیا گیا تھا۔ مشینیں جنہیں ہم آج جانتے ہیں۔ 

یہ کس طرح تعینات کیا جا رہا ہے اس کی ایک ابتدائی مثال شطرنج کی دنیا میں دیکھی جا سکتی ہے۔ جبکہ اکثر لوگ واقف ہیں۔ 1997 میں آئی بی ایم کمپیوٹر ڈیپ بلیو سے گیری کاسپاروف کا نقصان، ایک نئی اور زیادہ دلچسپ ترقی ہے.

اگرچہ ہم کئی دہائیوں سے جانتے ہیں کہ ایک جدید ترین AI نظام شطرنج کے کسی بھی کھلاڑی کو آسانی سے شکست دے سکتا ہے، لیکن اس سے زیادہ دلچسپ بات یہ ہے کہ حالیہ پیش رفت ہے جس کے تحت ایک AI کو انسان اور AI ٹیم کے ذریعے شکست دی جا سکتی ہے۔  اس تعاون پر مبنی ماحول میں ٹیم کاموں کو تقسیم کرتی ہے، AI بڑے پیمانے پر کمپیوٹیشنز، پیٹرن کی شناخت، اور آگے کی سوچ کو بھاری اٹھاتا ہے۔ انسان انسانی وجدان کا فائدہ اٹھا کر اور کئی دہائیوں تک بورڈ کا مطالعہ کرکے قدر میں اضافہ کرتا ہے۔

اگرچہ فی الحال انسانی اور AI ٹیم ایک AI کو شکست دے سکتی ہے، یہ معلوم نہیں ہے کہ آیا اس قسم کی فتح مسلسل آگے بڑھے گی۔ بہر حال، یہ ایک سنجیدہ اشارہ ہے کہ کیا انسانوں کو مناسب طریقے سے بات چیت، ہم آہنگی اور کنٹرول کرنے کے قابل ہونا چاہیے جو کہ بنیادی طور پر ان کے ذہنوں کی توسیع ہے، وہ بڑے مسائل جن سے آج انسان نہیں نمٹا جا سکتا، یا اسٹینڈ اکیلے AI پروگراموں کے ذریعے، ہو سکتا ہے۔ دونوں کے اتحاد کی طرف سے سنبھالا.

JCR Licklider کے آخری تبصروں میں سے ایک BMIs کو ڈیزائن کرنے کی اہمیت کو واضح طور پر بیان کرتا ہے جو انسانی دماغ کے اندر حقیقی وقت میں AI مواصلات کو فعال کرنے کے قابل ہے۔

"دوسرا بنیادی مقصد قریب سے وابستہ ہے۔ یہ کمپیوٹنگ مشینوں کو مؤثر طریقے سے سوچنے کے عمل میں لانا ہے جو "حقیقی وقت" میں چلنا ضروری ہے، جو روایتی طریقوں سے کمپیوٹر کے استعمال کی اجازت دینے کے لیے بہت تیزی سے آگے بڑھتا ہے۔ تصور کریں، مثال کے طور پر، اس طرح کے شیڈول پر کمپیوٹر کی مدد سے جنگ کی ہدایت کرنے کی کوشش کریں۔ آج آپ اپنا مسئلہ حل کریں۔ کل آپ ایک پروگرامر کے ساتھ گزاریں گے۔ اگلے ہفتے کمپیوٹر آپ کے پروگرام کو اسمبل کرنے کے لیے 5 منٹ اور آپ کے مسئلے کے جواب کا حساب لگانے کے لیے 47 سیکنڈ وقف کرتا ہے۔ آپ کو 20 فٹ لمبی کاغذ کی ایک شیٹ ملتی ہے، جو نمبروں سے بھری ہوتی ہے، جو کہ حتمی حل فراہم کرنے کے بجائے، صرف ایک ایسا حربہ تجویز کرتی ہے جسے نقلی طریقے سے تلاش کیا جانا چاہیے۔ ظاہر ہے، جنگ اس کی منصوبہ بندی کا دوسرا مرحلہ شروع ہونے سے پہلے ہی ختم ہو جائے گی۔ کمپیوٹر کے ساتھ بات چیت میں اسی طرح سوچنا جس طرح آپ کسی ایسے ساتھی کے ساتھ سوچتے ہیں جس کی قابلیت آپ کی اپنی صلاحیت کو پورا کرتی ہے۔ انسان اور مشین کے درمیان زیادہ سخت جوڑے کی ضرورت ہوگی۔ جیسا کہ مثال کے ذریعہ تجویز کیا گیا ہے اور آج ممکن ہے۔

انٹیلی جنس امپلیکشن کیسے کام کرتا ہے؟

BMIs کے ذریعے انٹیلی جنس کو بڑھانا ابھی بھی اپنے ابتدائی دنوں میں ہے اور اس پر کام جاری ہے۔ یہ سمجھنا ضروری ہے کہ انسانی دماغ علامت کو سمجھنے اور ڈیٹا کے درمیان روابط پیدا کرنے کے لیے پیٹرن کی شناخت کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ کو خط A جیسے مخصوص ترتیب میں بنی ہوئی لکیریں نظر آتی ہیں، تو آپ علامت A کو پہچان سکتے ہیں۔ اس کے بعد جب آپ لفظ APPLE پڑھتے ہیں تو آپ کے دماغ میں یہ خط ایک نمونہ بن سکتا ہے۔ اس کے بعد آپ اضافی نمونوں کو پہچان سکتے ہیں جب آپ پڑھتے ہیں کہ ایک سیب درخت سے گرا ہے۔ انسانی دماغ کرداروں سے، الفاظ سے، جملوں سے، پیراگراف سے، ابوابوں سے، اور پھر کتابوں سے اور اس سے آگے جڑتا رہتا ہے۔

مسئلہ یہ ہے کہ انسانی دماغ کامل یاد نہیں رکھتا، اور یہ نامکمل نظام پیٹرن کی شناخت کے نظام کو ناکام بنا دیتا ہے۔ تصور کریں کہ کیا ہوگا اگر آپ ایک پوری کتاب پڑھ سکتے ہیں اور ایک AI سسٹم ان پیٹرن کی شناخت بنانے کے قابل ہو جائے گا جو فوری طور پر کامل یاد کرنے کے لیے درکار ہیں۔ اس سے انسان کی کسی مضمون پر کام کرنے، اس معلومات پر بھروسہ کرنے والی مصنوعات یا خدمات بنانے، یا یادداشت میں کسی کمی کے بغیر صرف ذہین گفتگو کرنے کی صلاحیت میں اضافہ ہوگا۔

دوسری صورتوں میں جب بات چیت کے وسط میں ہوتا ہے تو انسانی دماغ فوری طور پر انٹرنیٹ سے رابطہ کر سکتا ہے تاکہ حقیقی وقت میں معلومات کا پتہ لگا سکے، اور اس معلومات کو تقسیم یا پہنچا سکے۔ کچھ سیکھنے کے لیے یوٹیوب ویڈیو کو متعدد بار دیکھنے کے بجائے، اسے ایک بار دیکھنا کامل یاد کے لیے کافی ہوگا۔ اضافی پیٹرن کی شناخت کے نظام کا اضافی فائدہ یہ ہے کہ انسانی دماغ ویڈیو اور آڈیو کو حقیقی وقت کے مقابلے میں تیزی سے ڈی کوڈ کر سکتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ انسان ویڈیو کے مواد کو 2x، 3x یا اس سے زیادہ کی رفتار سے جذب کر سکتا ہے۔

مجھے برین مشین انٹرفیس کہاں سے مل سکتا ہے؟

اس قسم کی انٹیلی جنس امپلیکشن کے لیے ابھی بہت ابتدائی دن ہیں۔ مختلف BMIs تیار کرنے کے لیے متعدد کوششیں جاری ہیں جو بالآخر اس قسم کی ایپلی کیشن میں تبدیل ہو سکتی ہیں۔ سب سے زیادہ قابل ذکر ایلون مسک کی کمپنی ہے۔ نریندرک جو کہ انسانوں اور کمپیوٹرز کو جوڑنے کے لیے الٹرا ہائی بینڈوڈتھ BMI تیار کرنے کے ابتدائی مراحل میں ہے۔

نیورلنک پہلا نیورل امپلانٹ بنانے کی سمت کام کر رہا ہے جو صارفین کو کسی بھی جگہ کمپیوٹر یا موبائل ڈیوائس کو کنٹرول کرنے کے قابل بنائے گا۔ اس کو حاصل کرنے کے لیے دماغ کے ان حصوں میں مائیکرون پیمانے کے دھاگے داخل کیے جاتے ہیں جو حرکت کو کنٹرول کرتے ہیں۔ ہر دھاگے میں بہت سے الیکٹروڈ ہوتے ہیں اور انہیں ایک امپلانٹ سے جوڑتا ہے جسے لنک کہتے ہیں۔

یہاں تک کہ BMI سسٹم کے ڈویلپر بھی پوری طرح سے نہیں سمجھ سکتے ہیں کہ یہ مائکرون نیورو کیمیکل سطح پر کیسے کام کرتا ہے۔ انسانی دماغ کی پلاسٹکٹی (خود کو تبدیل کرنے کی صلاحیت) کی وجہ سے یہ دراصل انسانی دماغ ہے جو ان پٹ حاصل کرتا ہے اور پھر BMI کے لیے اپنا جادو چلانے کے لیے ضروری آؤٹ پٹ خود سیکھتا ہے۔

زیادہ تر BMIs دماغی لہروں اور نمونوں کو سمجھنے کے لیے ڈیکوڈر کا استعمال کرتے ہیں جو انسانی دماغ کو موصول ہوتے ہیں۔ یہ ڈیکوڈر مختلف قسم کی مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے جس میں گہرائی سے سیکھنا بھی شامل ہے تاکہ تحریک کے ارادوں، اور مطلوبہ اعمال کی شناخت کرنے کی کوشش میں موصول ہونے والی معلومات کو ڈی کوڈ کرنا سیکھیں۔ ان نمونوں کو ڈی کوڈ کرنے سے یہ بہتر طور پر سمجھ سکتا ہے کہ انسانی دماغ کیا حاصل کرنا چاہتا ہے۔

یہ ایک بند لوپ سسٹم ہے جہاں صارف صرف سوچ کر موٹر کا ارادہ کرتا ہے، اور نیورلنک ڈیکوڈر ارادے کو سمجھتا ہے۔ یہ سوچ کو عمل میں تبدیل کرتا ہے جسے پھر کرسر یا روبوٹک بازو کے ذریعے دنیا میں نافذ کیا جاتا ہے۔ انسان کو ایک کامیاب عمل کی بصری تصدیق ملتی ہے اور یہ کہ نیورو کیمیکل فیڈ بیک دماغ کو زیادہ آسانی سے نیورلنک کو کنٹرول کرنے کی تربیت دیتا ہے۔ کسی بھی BMI کمپنی کے لیے چیلنج ایک ایسا ڈیکوڈر بنانا ہے جو آخری صارف پر سیکھنے کا بہت زیادہ بوجھ نہ ہو۔

موجودہ BMIs کے ساتھ کچھ مسائل میں تاخیر شامل ہے، یہ انسان اور BMI دونوں طرف ان پٹ اور آؤٹ پٹ کے درمیان وقت کا وقفہ ہے۔ فی الحال، نیورالنک کچھ مسائل کو حل کرنے پر کام کر رہا ہے جو اس مسئلے سے جڑے ہوئے ہیں جیسا کہ نیورالنک کے نیورو انجینئر اور اس کی دماغی سگنلز ٹیم کے سربراہ جوزف او ڈوہرٹی نے کہا ہے، ایک انٹرویو میں.

"پہلا مرحلہ تاخیر کے ذرائع تلاش کرنا اور ان سب کو ختم کرنا ہے۔ ہم پورے سسٹم میں کم تاخیر چاہتے ہیں۔ اس میں اسپائکس کا پتہ لگانا شامل ہے۔ جس میں امپلانٹ پر ان پر کارروائی کرنا شامل ہے۔ اس میں وہ ریڈیو شامل ہے جس کو انہیں منتقل کرنا ہوتا ہے — بلوٹوتھ کے ساتھ ہر قسم کی پیکیٹائزیشن کی تفصیلات موجود ہیں جو تاخیر کا اضافہ کر سکتی ہیں۔ اور اس میں وصول کرنے والا پہلو بھی شامل ہے، جہاں آپ اپنے ماڈل کے تخمینے کے مرحلے میں کچھ پروسیسنگ کرتے ہیں، اور اس میں اس کرسر کے لیے اسکرین پر پکسلز ڈرائنگ بھی شامل ہے جسے آپ کنٹرول کر رہے ہیں۔ آپ کے پاس موجود وقفے کی کوئی بھی چھوٹی مقدار تاخیر میں اضافہ کرتی ہے اور اس سے بند لوپ کنٹرول متاثر ہوتا ہے۔

اگرچہ نیورلنک BMI کی سب سے مشہور مثال ہے، وہاں بہت سی دوسری ٹیمیں بھی ہیں جو دلچسپ پروجیکٹس پر کام کر رہی ہیں۔ مثال کے طور پر، ہاورڈ ہیوز میڈیکل انسٹی ٹیوٹ کے محققین نے کامیابی حاصل کی ہے۔ صارفین کی ذہنی تحریر کو ٹائپ کرنے کے لیے BMI کو فعال کیا۔ پہلی دفعہ کے لیے . ٹیم نے نتیجہ حاصل کرنے کے لیے ہاتھ سے خطوط لکھنے سے وابستہ دماغی سرگرمی کو سمجھا۔ اس معاملے میں مشق کے ساتھ دماغ نے سیکھا کہ کس طرح حکمت عملی کے ساتھ ہینڈ رائٹنگ کے بارے میں ایک ترتیب میں سوچنا ہے جسے اس وقت BMI نے تسلیم کیا تھا۔ مفلوج شریک 90 حروف فی منٹ ٹائپ کرنے کے قابل تھا، جو پہلے مختلف قسم کے BMI کے ساتھ ریکارڈ کی گئی رقم سے دو گنا زیادہ ہے۔

ایک اور مثال دو کلینیکل ٹرائل شرکاء کے ساتھ ایک مطالعہ شامل ہے جن کو فالج ہے، اور انہوں نے استعمال کیا۔ برین گیٹ سسٹم ایک وائرلیس ٹرانسمیٹر کے ساتھ۔ وائرلیس ٹرانسمیٹر کے ذریعے، وہ ایک معیاری ٹیبلیٹ کمپیوٹر پر پوائنٹ، کلک اور ٹائپ کر سکتے ہیں۔

ایمپلیفائیڈ سمبیوٹک انٹیلی جنس بمقابلہ انسانی ذہانت

ہم ایک ایسی دنیا کا تصور کر سکتے ہیں جہاں کچھ انسانوں کو بڑھایا جاتا ہے جبکہ دوسرے انسان قدرتی ہونے کا انتخاب کرتے ہیں اور خود کو بڑھانے میں ناکام رہتے ہیں۔ اس کے پیچھے خطرہ یہ ہے کہ یہ دولت مند انسانوں کے درمیان اپنے آپ کو بڑھانے کے لیے مالی ذرائع سے اور دوسرے انسانوں کے درمیان فاصلہ کو بڑھا دے گا جو اپنی مرضی سے یا نہ بڑھے ہیں۔

ایک ملازم جس میں اضافہ کیا جاتا ہے وہ انٹرنیٹ سے معلومات کو فوری طور پر یاد کرنے یا سابقہ ​​نامعلوم ڈیٹا کو بازیافت کرنے کی آسان صلاحیت کے ساتھ خود کو دوسرا اندازہ نہ لگا کر وقت کی اہم بچت حاصل کر سکے گا۔ ایک AI فوری طور پر انسانی (یا فلٹر آؤٹ) معلومات کو خبردار کر سکتا ہے جو غیر متعلقہ، جعلی یا غیر معیاری ہے۔ کامل یاد کے ساتھ بڑھا ہوا انسان اس بات میں محور ہوسکتا ہے کہ وہ کس طرح کاموں کو پورا کرتے ہیں، اور وہ کارکردگی اور پیداواری صلاحیت دونوں میں تیزی سے اضافہ کرسکتے ہیں۔

متن ٹائپ کرنے، یا بلند آواز میں بولنے کے بجائے، بہتر انسان صرف سوچ سکتا ہے اور متن جادوئی طور پر اسکرین پر ظاہر ہوگا۔ BMI کے اس آسان ورژن سے وقت کی بچت اہم ہوگی۔ AI نظام کے ساتھ BMI صرف انسانی دماغ میں پیوند کیا جا سکتا ہے، اور بیرونی طاقت کے ذرائع سے وائرلیس طور پر چارج کیا جا سکتا ہے، یا اصل میں اسی قسم کی کیلوریز اور وسائل سے خود کو طاقت حاصل کرنے کے قابل ہو سکتا ہے جو انسانی جسم اور دماغ میں شامل ہیں۔ اگرچہ یہ انتہائی قیاس آرائی پر مبنی ہے، ہو سکتا ہے۔ نینو بوٹس جو BMI پیدا کرنے کے لیے خون دماغی رکاوٹ کو عبور کر سکتا ہے۔

ایک ترقی یافتہ انسان یہ محسوس کر سکتا ہے کہ ایک غیر بہتر انسان کے ساتھ گفتگو بے کار، اور بورنگ ہے۔ وہ اپنے آپ کو دوسرے بہتر انسانوں کے ساتھ منسلک کرنے کا انتخاب کر سکتے ہیں جو کاروبار شروع کرنے، سیمینل پیپرز لکھنے، یا دوسرے طریقوں سے نتیجہ خیز بننے میں تعاون کرنا چاہتے ہیں۔ ایک آجر تعلیمی پس منظر یا تجربے کو نظر انداز کرنے کا انتخاب کر سکتا ہے، بجائے اس کے کہ صرف عملے کی خدمات حاصل کرنے پر توجہ مرکوز کرے جس میں اضافہ کیا گیا ہے۔

معاشرہ مختلف راستے اختیار کر سکتا ہے ہر ایک مختلف نتائج کی طرف لے جاتا ہے۔ ایک راستے پر دو طرح کے انسان ہو سکتے ہیں جو محض ایک ساتھ رہنا سیکھتے ہیں۔

اس سے پہلے کہ BMIs اس حالت تک پہنچیں، ابتدائی پیش رفت اعصابی مسائل پر توجہ مرکوز کر رہی ہے جن میں درج ذیل شامل ہیں:

• یاداشت کھونا
• سماعت کا نقصان
• افسوس
• فالج
• ڈپریشن
• اندرا
• انتہائی درد
• دوروں
• بے چینی
• لت
• سٹروک
• دماغ کو نقصان

یہ نہیں بھولنا چاہئے کہ نیورلنک کا طویل مدتی مقصد بطور ایلون مسک نے کہا ہے ، “ایک اعلی بینڈوتھ انٹرفیس بنانے کے لیے جو انسانوں کو سواری کے ساتھ ساتھ جانے کی اجازت دیتا ہے۔" مضمرات یہ ہیں کہ اگر ہم کامیابی سے ترقی کرتے ہیں۔ مصنوعی جنرل انٹیلی جنسیہ ترقی لامحالہ ہمیں سپر انٹیلی جنس کی طرف لے جاتی ہے۔ ایک BMI ایسی دنیا میں رہنے کے لیے انسانیت کا حتمی حل ہو گا جس میں سوپر انٹیلی جنس موجود ہے جو ہمارے موجودہ حیاتیاتی انسانی دماغوں سے کہیں زیادہ ترقی یافتہ ہے۔ یہ دیکھنا باقی ہے کہ کتنے انسان خود کو بہتر بنانے کا انتخاب کرتے ہیں، اس دوران BMIs سب سے اہم پیش رفت میں سے ایک ہے جس میں گہری کمک سیکھنے کے نظام کی خاصیت ہے۔