دو سال سے بھی کم عرصہ قبل، DARPA نے مصنوعی ذہانت کے عناصر کے ساتھ مسلسل سیکھنے والے روبوٹک سسٹمز بنانے کے لیے لائف لانگ لرننگ مشینز (L2M) پروگرام کا آغاز کیا۔ L2M پروگرام خود سیکھنے کے پلیٹ فارمز کے ظہور کی طرف لے جانے والا تھا جو پہلے سے پروگرامنگ یا تربیت کے بغیر خود کو ایک نئے ماحول میں ڈھال سکتا تھا۔ سادہ لفظوں میں، روبوٹس کو اپنی غلطیوں سے سیکھنا تھا، اور تجربہ گاہوں کے ماحول میں ٹیمپلیٹ ڈیٹا کے سیٹوں کو پمپ کرکے نہیں سیکھنا تھا۔
L2M پروگرام میں 30 ریسرچ گروپس شامل ہیں جن میں مختلف مقدار میں فنڈنگ ہے۔ ابھی حال ہی میں، یونیورسٹی آف سدرن کیلیفورنیا کے گروپوں میں سے ایک نے خود سیکھنے والے روبوٹک پلیٹ فارم بنانے میں قابلِ اطمینان پیش رفت دکھائی، جیسا کہ نیچر مشین انٹیلی جنس کے مارچ کے شمارے میں رپورٹ کیا گیا ہے۔
یونیورسٹی کے محققین کی ٹیم کی قیادت بایومیڈیکل انجینئرنگ، بائیو کائنسیولوجی اور فزیکل تھراپی کے پروفیسر فرانسسکو جے ویلرو کیواس کر رہے ہیں۔ گروپ کی طرف سے تیار کردہ الگورتھم کی بنیاد پر، جو جانداروں کے کام کرنے کے مخصوص میکانزم پر مبنی ہے، مصنوعی ذہانت کے عمل کی ترتیب کو روبوٹ کی چار اعضاء پر حرکت سکھانے کے لیے بنایا گیا تھا۔ بتایا جاتا ہے کہ مصنوعی اعضاء نقلی کنڈرا، مسلز اور ہڈیوں کی شکل میں الگورتھم چلانے کے بعد پانچ منٹ میں چلنا سیکھنے کے قابل ہو گئے۔
پہلی لانچ کے بعد، یہ عمل غیر منظم اور افراتفری کا شکار تھا، لیکن پھر AI نے تیزی سے حقائق کے مطابق ڈھالنا شروع کر دیا اور پیشگی پروگرامنگ کے بغیر کامیابی سے چلنا شروع کر دیا۔ مستقبل میں، ڈیٹا سیٹ کے ساتھ ابتدائی ایم ایل ٹریننگ کے بغیر روبوٹس کی تاحیات تربیت کے بنائے گئے طریقہ کو سویلین کاروں کو آٹو پائلٹس سے لیس کرنے اور فوجی روبوٹک گاڑیوں کے لیے ڈھالا جا سکتا ہے۔ تاہم، اس ٹیکنالوجی کے بہت زیادہ امکانات اور استعمال کے شعبے ہیں۔ اہم بات یہ ہے کہ الگورتھم کسی شخص کو ترقی میں رکاوٹوں میں سے ایک نہیں سمجھتا اور کچھ بھی برا نہیں سیکھتا۔
ماخذ: 3dnews.ru