Computational intelligence
اظہار کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس (CI) عام طور پر ڈیٹا یا تجرباتی مشاہدے سے کسی مخصوص کام کو سیکھنے کے لیے کمپیوٹر کی صلاحیت سے مراد ہے۔ اگرچہ اسے عام طور پر سافٹ کمپیوٹنگ کا مترادف سمجھا جاتا ہے، پھر بھی کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس کی کوئی عام طور پر قبول شدہ تعریف موجود نہیں ہے۔ عام طور پر، کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس فطرت سے متاثر کمپیوٹیشنل طریقوں اور پیچیدہ حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے کے طریقوں کا ایک مجموعہ ہے جس کے لیے ریاضیاتی یا روایتی ماڈلنگ چند وجوہات کی بنا پر بیکار ہو سکتی ہے: یہ عمل ریاضیاتی استدلال کے لیے بہت پیچیدہ ہو سکتا ہے، اس میں عمل کے دوران کچھ غیر یقینی صورتحال ہو سکتی ہے، یا یہ عمل محض غیر معمولی نوعیت کا ہو سکتا ہے۔ درحقیقت، حقیقی زندگی کے بہت سے مسائل کا ترجمہ بائنری زبان (0 اور 1 کی منفرد اقدار) میں نہیں کیا جا سکتا تاکہ کمپیوٹر اس پر کارروائی کر سکیں۔ اس لیے کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس اس طرح کے مسائل کا حل فراہم کرتی ہے۔ استعمال شدہ طریقے انسان کے استدلال کے انداز کے قریب ہیں، یعنی۔ یہ غیر درست اور نامکمل علم کا استعمال کرتا ہے، اور یہ موافقت پذیر طریقے سے کنٹرول ایکشن پیدا کرنے کے قابل ہے۔ اس لیے سی آئی پانچ اہم تکمیلی تکنیکوں کا مجموعہ استعمال کرتا ہے۔ وہ مبہم منطق جو کمپیوٹر کو قدرتی زبان کو سمجھنے کے قابل بناتی ہے، مصنوعی عصبی نیٹ ورک جو نظام کو حیاتیاتی کی طرح کام کرکے تجرباتی ڈیٹا سیکھنے کی اجازت دیتا ہے، ارتقائی کمپیوٹنگ، جو قدرتی انتخاب کے عمل، سیکھنے کے نظریہ، اور ممکنہ طریقوں پر مبنی ہے جو غیر یقینی صورتحال سے نمٹنے میں مدد کرتا ہے۔ ان اہم اصولوں کے علاوہ، فی الحال مقبول طریقوں میں حیاتیاتی طور پر متاثر الگورتھم جیسے کہ سوارم انٹیلی جنس اور مصنوعی مدافعتی نظام شامل ہیں، جنہیں ارتقائی کمپیوٹیشن، امیج پروسیسنگ، ڈیٹا مائننگ، نیچرل لینگویج پروسیسنگ، اور مصنوعی ذہانت کے ایک حصے کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے، جو کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس کے ساتھ الجھن کا شکار ہوتے ہیں۔ لیکن اگرچہ کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس (سی آئی) اور آرٹیفیشل انٹیلی جنس (اے آئی) دونوں ایک جیسے اہداف تلاش کرتے ہیں، لیکن ان کے درمیان واضح فرق ہے۔ اس طرح کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس انسانوں کی طرح کام کرنے کا ایک طریقہ ہے۔ درحقیقت، "ذہانت" کی خصوصیت عام طور پر انسانوں سے منسوب کی جاتی ہے۔ حال ہی میں، بہت سی مصنوعات اور اشیاء بھی "ذہین" ہونے کا دعوی کرتی ہیں، ایک خاصیت جو براہ راست استدلال اور فیصلہ سازی سے منسلک ہے۔ تاریخ کا ماخذ: کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس کا تصور پہلی بار 1990 میں آئی ای ای ای نیورل نیٹ ورکس کونسل نے استعمال کیا تھا۔ اس کونسل کی بنیاد 1980 کی دہائی میں حیاتیاتی اور مصنوعی عصبی نیٹ ورک کی ترقی میں دلچسپی رکھنے والے محققین کے ایک گروپ نے رکھی تھی۔ 21 نومبر 2001 کو، آئی ای ای ای نیورل نیٹ ورکس کونسل آئی ای ای ای نیورل نیٹ ورکس سوسائٹی بن گئی، جو دو سال بعد آئی ای ای ای کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس سوسائٹی بن گئی جس میں دلچسپی کے نئے شعبوں جیسے فجی سسٹمز اور ارتقائی کمپیوٹیشن کو شامل کیا گیا، جن کا تعلق انہوں نے 2011 میں کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس (ڈاٹ اور اواسکا) سے کیا۔ لیکن کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس کی پہلی واضح تعریف 1994 میں بیزڈیک نے متعارف کرائی تھی: ایک نظام کو کمپیوٹیشنل طور پر ذہین کہا جاتا ہے اگر یہ عددی اعداد و شمار جیسے نچلے درجے کے اعداد و شمار سے نمٹتا ہے، اس میں نمونہ شناخت کا جزو ہوتا ہے اور اے آئی کے لحاظ سے علم کا استعمال نہیں کرتا ہے، اور اس کے علاوہ جب یہ کمپیوٹیشنل موافقت، غلطی رواداری، انسان جیسی تبدیلی کے قریب پہنچنے کی رفتار اور غلطی کی شرحوں کو ظاہر کرنا شروع کرتا ہے جو انسانی کارکردگی کا تخمینہ لگاتے ہیں۔ بیزڈیک اور مارکس (1993) نے واضح طور پر سی آئی کو اے آئی سے الگ کیا، یہ دلیل دیتے ہوئے کہ پہلا سافٹ کمپیوٹنگ کے طریقوں پر مبنی ہے، جبکہ اے آئی ہارڈ کمپیوٹنگ پر مبنی ہے۔ کمپیوٹیشنل اور مصنوعی ذہانت کے درمیان فرق اگرچہ مصنوعی ذہانت اور کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس ایک ہی طرح کا طویل مدتی مقصد تلاش کرتے ہیں: عمومی ذہانت تک پہنچنا، جو کہ ایک مشین کی ذہانت ہے جو کسی بھی دانشورانہ کام کو انجام دے سکتی ہے جو انسان کر سکتا ہے ؛ ان میں واضح فرق ہے۔ بیزڈیک (1994) کے مطابق، کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس مصنوعی ذہانت کا ایک ذیلی مجموعہ ہے۔ مشین انٹیلی جنس کی دو قسمیں ہیں: مصنوعی جو ہارڈ کمپیوٹنگ کی تکنیکوں پر مبنی ہے اور کمپیوٹیشنل جو سافٹ کمپیوٹنگ کے طریقوں پر مبنی ہے، جو بہت سے حالات میں موافقت کو قابل بناتا ہے۔ ہارڈ کمپیوٹنگ تکنیک بائنری منطق کی پیروی کرتے ہوئے صرف دو اقدار (بولین سچ یا غلط، 0 یا 1) پر مبنی کام کرتی ہے جس پر جدید کمپیوٹر مبنی ہیں۔ اس منطق کے ساتھ ایک مسئلہ یہ ہے کہ ہماری فطری زبان کا ترجمہ ہمیشہ 0 اور 1 کی مطلق اصطلاحات میں آسانی سے نہیں کیا جا سکتا۔ مبہم منطق پر مبنی سافٹ کمپیوٹنگ تکنیک یہاں مفید ثابت ہو سکتی ہیں۔ جزوی سچائیوں (کرسپ/فجی سسٹمز) کے اعداد و شمار کو جمع کرکے انسانی دماغ کے کام کرنے کے طریقے کے بہت قریب، یہ منطق سی آئی کے اہم خصوصی پہلوؤں میں سے ایک ہے۔ مبہم اور بائنری منطق کے ایک ہی اصولوں کے اندر کرکرا اور مبہم نظاموں کی پیروی کرتے ہیں۔ کرسپ منطق مصنوعی ذہانت کے اصولوں کا ایک حصہ ہے اور یہ کسی سیٹ میں کسی عنصر کو شامل کرنے یا نہ کرنے پر مشتمل ہوتا ہے، جبکہ فجی سسٹم (سی آئی) عناصر کو کسی سیٹ میں جزوی طور پر رہنے کے قابل بناتا ہے۔ اس منطق پر عمل کرتے ہوئے، ہر عنصر کو رکنیت کی ڈگری (0 سے 1 تک) دی جا سکتی ہے نہ کہ خصوصی طور پر ان 2 اقدار میں سے ایک۔ سی آئی کے پانچ اہم اصول اور اس کی ایپلی کیشنز کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس کے اہم ایپلی کیشنز میں کمپیوٹر سائنس، انجینئرنگ، ڈیٹا تجزیہ اور بائیو میڈیسن شامل ہیں۔ مبہم منطق جیسا کہ پہلے بیان کیا گیا ہے، مبہم منطق، سی آئی کے اہم اصولوں میں سے ایک، حقیقی زندگی کے پیچیدہ عمل کے لیے بنائی گئی پیمائش اور عمل ماڈلنگ پر مشتمل ہے۔ اسے نامکمل ہونے کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے، اور سب سے اہم بات یہ ہے کہ عمل کے ماڈل میں ڈیٹا کی لاعلمی، مصنوعی ذہانت کے برعکس، جس کے لیے درست علم کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ تکنیک کنٹرول، امیج پروسیسنگ اور فیصلہ سازی جیسے ڈومینز کی ایک وسیع رینج پر لاگو ہوتی ہے۔ لیکن یہ دھونے کی مشینوں، مائکروویو اوون وغیرہ کے ساتھ گھریلو آلات کے میدان میں بھی اچھی طرح سے متعارف کرایا گیا ہے۔ ویڈیو کیمرے کا استعمال کرتے وقت بھی ہم اس کا سامنا کر سکتے ہیں، جہاں یہ کیمرے کو غیر مستحکم طریقے سے پکڑتے ہوئے تصویر کو مستحکم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ دیگر شعبے جیسے طبی تشخیص، زرمبادلہ کی تجارت اور کاروباری حکمت عملی کا انتخاب اس اصول کے استعمال کی تعداد سے الگ ہیں۔ مبہم منطق بنیادی طور پر لگ بھگ استدلال کے لیے مفید ہے، اور اس میں سیکھنے کی صلاحیتیں نہیں ہیں، ایک ایسی اہلیت جس کی انسانوں کو بہت ضرورت ہے۔ یہ انہیں اپنی پچھلی غلطیوں سے سیکھ کر خود کو بہتر بنانے کے قابل بناتا ہے۔ نیورل نیٹ ورک یہی وجہ ہے کہ سی آئی کے ماہرین حیاتیاتی نیٹ ورکس پر مبنی مصنوعی نیورل نیٹ ورکس کی ترقی پر کام کرتے ہیں، جن کی تعریف 3 اہم اجزاء سے کی جا سکتی ہے: سیل باڈی جو معلومات پر عمل کرتی ہے، ایکسون، جو سگنل کو چلانے کے قابل بنانے والا آلہ ہے، اور مطابقت پذیری، جو سگنلز کو کنٹرول کرتی ہے۔ لہذا، مصنوعی نیورل نیٹ ورک تقسیم شدہ انفارمیشن پروسیسنگ سسٹم سے منسلک ہوتے ہیں، جو تجرباتی ڈیٹا سے عمل اور سیکھنے کو قابل بناتے ہیں۔ انسانوں کی طرح کام کرنا، غلطی برداشت کرنا بھی اس اصول کے اہم اثاثوں میں سے ایک ہے۔ اس کی ایپلی کیشنز کے حوالے سے، نیورل نیٹ ورکس کو پانچ گروپوں میں درجہ بند کیا جا سکتا ہے: ڈیٹا تجزیہ اور درجہ بندی، ایسوسی ایٹیو میموری، پیٹرن کی کلسٹرنگ جنریشن اور کنٹرول۔ عام طور پر، اس طریقہ کار کا مقصد طبی اعداد و شمار کا تجزیہ اور درجہ بندی کرنا، دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے لیے آگے بڑھنا، اور اس پر قابو پانے کے لیے سب سے اہم نظام کی غیر لکیری باتوں سے نمٹنا ہے۔ مزید برآں، نیورل نیٹ ورک کی تکنیکیں ڈیٹا کلسٹرنگ کو فعال کرنے کے فائدے کو مبہم منطق کے ساتھ بانٹتی ہیں۔ ارتقاء کی گنتی ارتقاء کی گنتی کو عالمی اصلاح کے طریقوں اور الگورتھم کے ایک خاندان کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے، جو عام طور پر امیدوار حل کی آبادی پر مبنی ہوتے ہیں۔ وہ حیاتیاتی ارتقاء سے متاثر ہوتے ہیں اور اکثر ان کا خلاصہ ارتقائی الگورتھم کے طور پر کیا جاتا ہے۔ ان میں جینیاتی الگورتھم، ارتقاء کی حکمت عملی، جینیاتی پروگرامنگ اور بہت سے دوسرے شامل ہیں۔ انہیں ان کاموں کے لیے مسئلہ حل کرنے والے کے طور پر سمجھا جاتا ہے جو روایتی ریاضیاتی طریقوں سے حل نہیں ہوتے ہیں اور اکثر کثیر مقصد کی اصلاح سمیت اصلاح کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ سیکھنے کا نظریہ اب بھی انسانوں کے قریب "استدلال" کا طریقہ تلاش کر رہا ہے، سیکھنے کا نظریہ سی آئی کے اہم طریقوں میں سے ایک ہے۔ نفسیات میں، علم، مہارت، اقدار اور عالمی نظریات کو حاصل کرنے، بڑھانے یا تبدیل کرنے کے لیے علمی، جذباتی اور ماحولیاتی اثرات اور تجربات کو اکٹھا کرنے کا عمل سیکھنا ہے (اورمروڈ، 1995 ؛ الیریس، 2004)۔ سیکھنے کے نظریات پھر یہ سمجھنے میں مدد کرتے ہیں کہ ان اثرات اور تجربات پر کس طرح عمل کیا جاتا ہے، اور پھر پچھلے تجربے کی بنیاد پر پیش گوئیاں کرنے میں مدد ملتی ہے۔ ممکنہ طریقے مبہم منطق کے اہم عناصر میں سے ایک ہونے کے ناطے، ممکنہ طریقوں کو سب سے پہلے پال ایرڈوس اور جوئل اسپینسر (1974) نے متعارف کرایا تھا، جس کا مقصد کمپیوٹیشن انٹیلیجنٹ سسٹم کے نتائج کا جائزہ لینا ہے، جس کی زیادہ تر تعریف بے ترتیب سے ہوتی ہے۔ لہذا، ممکنہ طریقے پیشگی علم کی بنیاد پر کسی مسئلے کے ممکنہ حل سامنے لاتے ہیں۔ یونیورسٹی کی تعلیم پر اثرات ببلیومیٹرکس اسٹڈیز کے مطابق کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس تحقیق میں کلیدی کردار ادا کرتی ہے۔ تمام بڑے تعلیمی پبلشر مخطوطات کو قبول کر رہے ہیں جن میں فزی منطق، نیورل نیٹ ورک اور ارتقائی حساب کے امتزاج پر تبادلہ خیال کیا گیا ہے۔ دوسری طرف، کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس یونیورسٹی کے نصاب میں دستیاب نہیں ہے۔ تکنیکی یونیورسٹیوں کی تعداد محدود ہے جس میں طلباء کورس میں شرکت کر سکتے ہیں۔ صرف برٹش کولمبیا، ٹیکنیکل یونیورسٹی آف ڈورٹمنڈ (یورپی فجی بوم میں شامل) اور جارجیا سدرن یونیورسٹی اس ڈومین سے کورسز پیش کر رہے ہیں۔ بڑی یونیورسٹیاں اس موضوع کو نظر انداز کرنے کی وجہ یہ ہے کہ ان کے پاس وسائل نہیں ہیں۔ موجودہ کمپیوٹر سائنس کے کورسز اتنے پیچیدہ ہیں کہ سمسٹر کے اختتام پر مبہم منطق کے لیے کوئی گنجائش نہیں ہے۔ بعض اوقات اسے موجودہ تعارفی کورسز میں ذیلی پروجیکٹ کے طور پر پڑھایا جاتا ہے، لیکن زیادہ تر معاملات میں یونیورسٹیاں بولین منطق، ٹیورنگ مشینوں اور کھلونوں کے مسائل جیسے بلاک ورلڈ پر مبنی کلاسیکی اے آئی تصورات کے بارے میں کورسز کو ترجیح دے رہی ہیں۔ کچھ عرصے سے ایس ٹی ای ایم کی تعلیم کے عروج کے ساتھ صورتحال قدرے بدل گئی ہے۔ کچھ کوششیں دستیاب ہیں جن میں کثیر الضابطہ طریقوں کو ترجیح دی جاتی ہے جو طالب علم کو پیچیدہ انکولی نظام کو سمجھنے کی اجازت دیتی ہے۔ ان مقاصد پر صرف نظریاتی بنیادوں پر بحث کی جاتی ہے۔ حقیقی یونیورسٹیوں کا نصاب ابھی تک ڈھال نہیں لیا گیا تھا۔ اشاعت نیورل نیٹ ورکس اور لرننگ سسٹمز پر آئی ای ای ای لین دین فجی سسٹمز پر آئی ای ای ای ای لین دین ارتقاء پر مبنی کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس میں ابھرتے ہوئے موضوعات پر آئی ای ای ای لین دین خود مختار ذہنی ترقی پر آئی ای ای ای لین دین کمپیوٹیشنل بائیولوجی اور بائیو انفارمیٹکس پر آئی ای ای ای/اے سی ایم لین دین گیمز میں کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس اور اے آئی پر آئی ای ای ای لین دین نینو بائیو سائنس پر آئی ای ای ای لین دین انفارمیشن فارنکس اور سیکیورٹی پر آئی ای ای ای لین دین اسمارٹ گرڈ پر آئی ای ای ای ای لین دین آئی ای ای ای نینو ٹیکنالوجی پر آئی ای ای ای ای سسٹمز جرنل پر آئی ای ای ای ای ای لین دین نوٹ کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس: ایک تعارف ولی اینڈ سنز۔ کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس: ایک منطقی نقطہ نظر بذریعہ ڈیوڈ پول، ایلن میک ورتھ، رینڈی گوئبل۔ آکسفورڈ یونیورسٹی پریس۔ کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس: ایک طریقہ کار کا تعارف بذریعہ کروس، بورجیلٹ، کلاون، موویس، اسٹین بریچر، منعقد، 2013، سپرنگر، حوالہ جات مصنوعی ذہانت