NVIDIA نے اپنی نئی AI Foundry سروس اور NIM انفرینس مائیکرو سروسز کا اعلان کیا ہے، جو انٹرپرائزز اور قوموں کو لاما 3

Meta نے Llama 3

ٹویوٹا ریسرچ انسٹی ٹیوٹ اور اسٹینفورڈ یونیورسٹی کے سائنسدانوں نے خود کار گاڑیاں تیار کی ہیں جو کنٹرول شدہ ڈرفٹس کر سکتی ہیں، خود مختار ڈرائیونگ کی حدود کو آگے بڑھاتے ہوئے۔ کیلیفورنیا کے تھنڈر ہل ریس وے پارک میں ایک جرات مندانہ اسٹنٹ میں، خود مختار گاڑیاں ایک دوسرے کے ساتھ صرف چند فٹ کے فاصلے پر ڈرفٹ کرتی رہیں۔ اس پروجیکٹ کا مقصد مستقبل کے ڈرائیور معاونت کے نظام کو بہتر بنانا اور خودکار ڈرائیونگ میں بڑے چیلنجز سے نمٹنے کی صلاحیت کو بڑھانا ہے۔ ریاضیاتی ماڈلز، مشین لرننگ، اور فزیکل سینسرز کو ملا کر، محققین نے دکھایا ہے کہ خود مختار گاڑیاں انتہائی حالات جیسے برفانی یا برفیلی سڑکوں پر بھی چل سکتی ہیں۔ اگرچہ AI نے نمایاں پیش رفت کی ہے، غیر متوقع جسمانی دنیا میں نیویگیشن ایک الگ اور پیچیدہ چیلنج ہے۔

دو کمپنیاں جو منافع بخش ترقی کے مواقع فراہم کرتی ہیں وہ ہیں براڈ کام اور الفابیٹ۔ براڈ کام کے بنیادی طور پر سیمی کنڈکٹرز اور نیٹ ورکنگ ہارڈ ویئر بنانے کے لئے مشہور ہے، یہ ڈیٹا سینٹرز میں کلیدی اجزاء بنا کر AI کی تربیت کے لئے بڑے پیمانے پر ڈیٹا پروسیسنگ اور منتقلی کرنے کے لئے اہم کردار ادا کرتا ہے۔ حالانکہ AI سے متعلق آمدنی براڈ کام کی مجموعی آمدنی کا چھوٹا حصہ بناتی ہے، لیکن آنے والے سالوں میں اس میں کافی اضافہ متوقع ہے۔ مزید برآں، براڈ کام کا کاروبار صرف AI پر منحصر نہیں ہے، جو AI مارکیٹ میں کمی کی صورت میں فائدہ مند ہے۔ دوسری طرف، الفابیٹ نے گوگل برین اور ڈیپ مائنڈ جیسے منصوبوں کے ذریعے AI کی ترقی میں ایک اہم کردار ادا کیا ہے۔ حالانکہ الفابیٹ نے ابتدائی طور پر AI میں پیچھے رہنے کے لئے تنقید کا سامنا کیا، لیکن اس نے ان خدشات کو حل کرنے کے لئے اقدامات اٹھائے ہیں جیسے کہ اس کے جنریٹیو AI ٹول کا نام تبدیل کر کے جیمنی رکھنا۔ حالانکہ الفابیٹ کی بنیادی آمدنی اشتہارات سے ہوتی ہے، گوگل سرچز میں AI اوورویوز کے تعارف سے اضافی آمدنی کے مواقع پیدا ہوتے ہیں۔ اس کے علاوہ، گوگل کلاؤڈ، الفابیٹ کا کلاؤڈ پلیٹ فارم، پیمانے اور منافع کے لحاظ سے رفتار پکڑ رہا ہے۔ AI استعمال کرنے والے سائبر سیکیورٹی سٹارٹ اپ وز کے ممکنہ حصول سے گوگل کلاؤڈ کی کاروباری گاہکوں میں کشش میں مزید اضافہ ہو سکتا ہے۔ الفابیٹ کی نسبتا کم قیمت اور اس کے مختلف وینچرز کی ترقی کی صلاحیت کو مدنظر رکھتے ہوئے، یہ مستقبل کی ترقی کے لئے بڑی صلاحیت کے ساتھ ایک سستا معاہدہ لگتا ہے۔

حالیہ برسوں میں، کام کی جگہ پر مستقل اور بار بار ہونے والی تبدیلیوں نے ملازمین پر بڑا اثر ڈالا ہے، جس کے نتیجے میں تبدیلی کی تھکاوٹ پیدا ہوئی۔ جنریٹیو مصنوعی ذہانت کا ابھار ایک نئی تبدیلی کی لہر لایا ہے، جس سے تنظیموں کو اپنے کام کرنے والے عملے پر اس کے اثرات پر غور کرنا پڑتا ہے۔ AI کو کامیابی سے اپنانے کے لیے، تنظیموں کو اپنے ملازمین کی صلاحیتوں کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرنے اور مؤثر تبدیلی کے انتظام کے ذریعے ان کی تشویشات کا حل نکالنا ہوگا۔ یہ مسلسل تربیت میں سرمایہ کاری کر کے، سیکھنے کی ثقافت کو فروغ دے کر، اور بدلتی کاروباری ضروریات کے مطابق ڈھال کر حاصل کیا جا سکتا ہے۔ تجربہ اور سیکھنے کی ذہنیت کی حوصلہ افزائی اور تجربات کی اجازت دینے سے AI کو اپنانے میں کامیابی حاصل ہوئی ہے۔ یہ متوقعات کو منظم کرنا ضروری ہے کہ AI کیا کر سکتا ہے اور کیا نہیں کر سکتا، کیونکہ ترقی میں وقت لگتا ہے۔ کاروباری رہنماؤں کو حقیقت پسندانہ توقعات اور واضح سمت فراہم کرنی چاہیے تاکہ شکوک و شبہات اور بے اعتمادی سے بچا جا سکے۔ آخر میں، ملازمین کی تھکاوٹ سے لڑنے کے لیے، تنظیموں کو تربیت، ہدایات، اور پالیسیز پیش کرنی ہوں گی تاکہ ملازمین AI کو اپنانے میں مدد پا سکیں۔ ملازمین کو تحفظ اور طاقت دے کر، تنظیمیں جنریٹیو AI کی مکمل صلاحیت کا فائدہ اٹھا سکتی ہیں۔

ناسا کا اے آئی-ایسٹروبائیولوجی انیشیٹو، جس کی نگرانی راین فیلٹن اور کیلِب شرف ناسا ایمز میں کر رہے ہیں، مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ پر تبادلہ خیال کے لئے آپ کی شرکت کی دعوت دیتا ہے۔ انہوں نے ایسٹروبائیولوجی کمیونٹی کی ضروریات پر آپ کی رائے جمع کرنے کے لئے ایک سوالنامہ تیار کیا ہے اور آپ کے چند منٹ کی قیمتی وقت کو بہت اہمیت دیں گے۔ براہ کرم سوالنامہ تک رسائی کے لئے دیئے گئے لنک پر عمل کریں۔ آپ کی رائے ان کے انیشیٹو کے مقاصد اور ترجیحات کو شکل دے گی، جو بالآخر کمیونٹی کو فائدہ پہنچائے گی۔ آپ کے تعاون کا شکریہ!

AI کے ہر صنعت میں انقلاب لانے کی صلاحیت کو اکثر بڑی کمپنیوں کے ذریعہ بڑھا چڑھا کر پیش کیا جاتا ہے جن کا اس کے فروغ میں ذاتی مفاد ہوتا ہے۔ جب کہ AI کے ذریعہ مختلف شعبوں میں ناقابل تصور قیمت کو شامل کرنے کی پیشین گوئیاں نظریاتی طور پر ممکن ہو سکتی ہیں، لیکن حقیقت میں یہ بات زیادہ تدریجی اور پیچیدہ ہونے کا امکان ہے۔ ضوابط، ڈیٹا کی پرائیویسی، تکنیکی مسائل، اور عوامی اعتماد جیسے چیلنجز کو حل کرنا ضروری ہے اس سے پہلے کہ AI اپنے وعدوں کو پوری طرح پورا کر سکے۔ جب کہ کچھ صنعتیں، جیسے کہ مالی خدمات، پہلے ہی AI کی وجہ سے تبدیلیاں دیکھ رہی ہیں، لیکن تبدیلی کی رفتار مختصر مدت میں توقع سے سست ہو سکتی ہے۔ تاہم، طویل مدت میں، ایک ایسے مستقبل کا تصور کرنا مشکل ہے جہاں AI کا گہرا اثر نہ ہو، جیسا کہ پہلے کی تکنیکی جستوں نے ثابت کیا ہے۔ جب کہ AI کے تبدیلی کے اثرات فوری نہیں ہو سکتے، لیکن وہ ناگزیر ہیں۔ خلاصہ یہ ہے کہ AI کو وسیع پیمانے پر اپنانے کا سفر وقت لے سکتا ہے، لیکن یہ بالآخر ہمارے کام کرنے اور کاروبار کرنے کے طریقے کو بدل دے گا۔