کیا میں اکیلا شخص ہوں جو نہیں جانتا تھا کہ AI وقت کو سمجھ نہیں سکتا؟ مجھے لگتا ہے، ہر روز، ہم ہر چیز کے بارے میں سنتے ہیں کہ پیدا کرنے والے AI ہر چیز کو "تاریخ" کرتا ہے اور ہر کسی کو تبدیل کرتا ہے. کافی جینیاتی چھوٹی چیزیں. شروع کرنے کے لئے، حال ہی میں پتہ چلا کہ ChattGPT-4o، GPT-o1، Gemini-2.0، اور Claude 3.5-Sonnet جیسے بہت سے بڑے زبان کے ماڈل (MLLMs) گھڑی کے چہرے کو پڑھنے کے دوران درستگی کے مسائل میں مبتلا تھے. University of Edinburgh کے محققین کچھ گھڑیوں میں بھی ایک ہاتھ تھا جو منٹ اور گھنٹوں کے علاوہ سیکنڈ کو ٹریک کرتا تھا. ان ڈیزائن ٹچوں کے مقابلے میں، AI ماڈلوں کو مزید غلطیوں میں ڈال دیا گیا تھا. یہ پتہ چلتا ہے کہ آج سب سے اوپر MLLMs کی ایک رینج کے ٹیسٹ کے دوران کیا گیا تھا، اور یہ خیال کرنے کے لئے کہ Gemini-2.0 صرف 22.8٪ درستگی کے ساتھ "بہترین" کام کرتا ہے ہنستے لگتا ہے. محققین کے مطابق، ان ماڈلوں نے ہر چیز کے ساتھ جدوجہد کی. کون سا ہاتھ گھنٹہ ہاتھ ہے؟ یہ کس سمت پر اشارہ کرتا ہے؟ کون سا زاویہ کس وقت کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے؟ یہ نمبر کیا ہے؟ ان کے مطابق، گھڑی کے چہرے میں زیادہ متغیر تھا، ٹیسٹ کیا جا رہا چیٹ بوٹ گھڑی کو غلط پڑھنے کا امکان زیادہ تھا. یہ لوگوں کے لئے بالکل بنیادی مہارت ہیں. زیادہ تر چھ یا سات سال کی عمر کے بچے پہلے سے ہی وقت کا اندازہ کرسکتے ہیں. لیکن ان ماڈلوں کے لئے، یہ سب سے زیادہ پیچیدہ astrophysics ہوسکتا ہے. گھڑی فاسک کے بعد، محققین نے سالانہ کیلنڈر پر بٹس کا تجربہ کیا. آپ جانتے ہیں، ان میں سے ایک صفحے پر تمام 12 ماہ کے ساتھ. GPT-o1 یہاں "سب سے بہتر" کام کیا، 80 فیصد درستگی تک پہنچا. لیکن یہ اب بھی اس کا مطلب ہے کہ ہر پانچ میں سے ایک جواب غلط تھا، اس طرح کے سادہ سوالات جیسے "کیا ہفتے کا دن نئے سال کا دن ہے؟ اگر میرا بچہ ایک ٹیسٹ میں یہ صحیح حاصل نہیں کرتا تو، میں صادق طور پر بہت پریشان ہوں. میں نے کبھی یہ نہیں سوچا تھا کہ AI ماڈل کبھی بھی ایک عام کیلنڈر کی ترتیب کی طرف سے منسلک ہوسکتا ہے. لیکن پھر، یہ جاننے کے لئے بہت حیرت انگیز نہیں ہے. یہ سب اب بھی AI کی ترقی میں ایک طویل عرصے سے گرنے کی کمی تک پہنچتا ہے. MLLMs صرف نمونوں کو پہچانتے ہیں جو وہ پہلے سے ہی دیکھ چکے ہیں، اور گھڑی، کیلنڈر، یا کسی بھی چیز کو جس میں جگہ کی دلیل کی ضرورت ہوتی ہے اس میں شامل نہیں ہیں. انسان ایک غلط ڈالی گھڑی کو دیکھ سکتے ہیں اور اب بھی تقریبا پتہ چلتا ہے کہ یہ کس وقت دکھایا جائے گا. لیکن AI ماڈل ایک تھوڑا سا گہری گھنٹہ ہاتھ اور ایک قسم کی مختصر کنکشن دیکھتے ہیں. کیوں اہم ہے یہ بہت آسان ہے (تاکہ پورا کرنے کے لئے) چیٹ جی پی ٹی، جینی، اور ان ماڈلوں پر ہنستے ہیں کیونکہ آپ نے ایک کام سیکھا تھا جب آپ چھوٹے تھے. ایک کام آپ کو اتنا آسانی سے کر رہے ہیں. کسی کے طور پر جو مفت کام کے لئے گاہکوں کی طرف سے ہنستے ہیں ان چیزوں کی پیشکش کرتے ہیں، اگرچہ غیر معیار، مجھے یقین ہے کہ میں واقعی اس کو پورا کرنے کے لئے تلاش کر رہا ہوں. لیکن جیسا کہ میں صرف ہنسنا چاہتا ہوں، اس پر ایک زیادہ سنگین نقطہ نظر ہے. ان ہی MLLMs کو خود کار طریقے سے ڈرائیونگ پہچان، طبی تصویرنگ، روبوٹک، اور رسائی کے اوزار میں دباؤ کیا جا رہا ہے. اب، گھڑی پڑھنے میں غلطیاں مضحکہ خیز ہیں. لیکن طبی غلطیوں؟ نائجیریا کے غلطیوں؟ یہاں تک کہ منصوبہ بندی کے غلطیوں؟ اتنا مضحکہ خیز نہیں ہے. اگر ایک ماڈل ایک گھڑی کو قابل اعتماد طریقے سے نہیں پڑھ سکتا ہے، تو اس پر ہائی سٹاک کے ماحول میں اندھیرے سے اعتماد کرنا میرے لئے بہت خطرناک جوا ہے. یہ صرف یہ دکھاتا ہے کہ یہ نظام اب بھی حقیقی، زمین پر مبنی ذہانت سے کتنا دور ہیں. اور کتنا انسانی عام ذہانت اور تجاویز اب بھی اہم ہیں. میں اس موقع کو لینے سے دور کرنے کی کوشش کر رہا ہوں کہ انسان کے مقابلے میں AI کیس. میں یقینی طور پر اس کا استعمال نہیں کروں گا کہ "میں کیوں AI سے نفرت کرتا ہوں اور آپ کو بھی ہونا چاہئے." لیکن ایک مسئلہ ہے جو دیکھنے کی ضرورت ہے. مطالعہ کے بنیادی مصنف، روہت سکسنا کے طور پر، "یہ کمزوریوں کو حل کیا جانا چاہئے اگر AI سسٹموں کو کامیابی سے وقت حساس حقیقی دنیا کے ایپلی کیشنز میں منسلک کیا جائے گا." رکھیں

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

AI ہماری ملازمتیں لے جانے سے پہلے، کسی کو بہتر ہے کہ اسے وقت بتانے کے لئے سکھائیں

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

On Sunday, the 26th of November, 1631

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

On Sunday, the 26th of November, 1631

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps