آنکولوجسٹ کینسر کے مریضوں کو مشکل فیصلوں کی تیاری میں اہم کردار ادا کرتے ہیں، جیسے علاج اور زندگی کے آخری مراحل کی ترجیحات۔ یونیورسٹی آف پینسلوانیا ہیلتھ سسٹم میں، ایک AI الگورتھم کا استعمال مریضوں کی موت کے امکانات کی پیش گوئی کے لیے کیا جاتا ہے تاکہ ایسی بات چیت کی جا سکے۔ تاہم، ایک مطالعے سے معلوم ہوا کہ COVID-19 وبائی مرض کے دوران الگورتھم کی مؤثریت میں کمی آئی، جس کی وجہ سے ایسی بات چیت ممکنہ طور پر چھوٹ گئی جو غیر ضروری کیموتھراپی کو روک سکتی تھی۔ آنکولوجسٹ روی پاریخ نے اس مسئلے پر روشنی ڈالی اور کہا کہ بہت سے صحت کے ادارے اپنے الگورتھم کی کارکردگی کی نگرانی کرنے میں ناکام رہتے ہیں، جو وبائی مرض کے دوران ایک عام مسئلہ تھا۔ الگورتھم کی خرابیوں کا ایک وسیع تر چیلنج کمپیوٹر سائنسدانوں اور ڈاکٹروں نے تسلیم کیا ہے: AI سسٹمز کو درست طریقے سے کام کرنے کے لیے مستقل نگرانی اور وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگر مناسب نگرانی نہ ہو تو ان سسٹمز کے صحت کی دیکھ بھال کے اخراجات میں اضافہ ہونے کا خدشہ ہے جب کہ معیار میں کوئی بہتری نہیں آئے گی۔ اسٹینفورڈ ہیلتھ کیئر کے نگم شاہ سوال کرتے ہیں کہ اگر AI کیئر کے اخراجات میں 20% اضافہ کرتا ہے تو اس کی فزیبیلیٹی کیا ہوگی۔ اسی طرح، FDA کمشنر رابرٹ کیلیف کو تشویش ہے کہ امریکی صحت کے نظام AI کے کلینیکل استعمال کی تصدیق کرنے کی صلاحیت نہیں رکھتے۔ AI پہلے ہی صحت کی دیکھ بھال میں عام ہے، مریضوں کے خطرات کی پیش گوئی کرنے، تشخیص میں مدد فراہم کرنے، وغیرہ میں استعمال ہو رہی ہے۔ لیکن ان مصنوعات کی مؤثریت کی جانچ پیچیدہ ہے، اور ان کی نگرانی کے لیے کوئی معیاری طریقہ موجود نہیں ہے۔ امریکن میڈیکل ایسوسی ایشن کے سابق صدر جیسی اہرینفیلڈ نے معیارات کی عدم موجودگی کی نشاندہی کی، جس سے اسپتالوں کے لیے بہترین الگورتھم کا انتخاب مشکل ہو جاتا ہے۔ ایمبینٹ ڈاکیومنٹیشن، AI جو مریض کے دوروں کا خلاصہ کرتی ہے، عام ہے، جس میں کافی سرمایہ کاری کی گئی ہے۔ تاہم، چھوٹی غلطیاں نقصان دہ ہوسکتی ہیں، جیسا کہ اسٹینفورڈ یونیورسٹی کے ایک مطالعے سے ظاہر ہوتا ہے جہاں بڑے زبان کے ماڈلز کے طبی تاریخ کے خلاصے میں 35% کی غلطی کی شرح تھی، جو ممکنہ خطرات کی نشاندہی کرتی ہے۔ الگورتھم منطقی وجوہات کی بنا پر ناکام ہو سکتے ہیں، جیسے کہ ڈیٹا میں تبدیلیاں، یا بظاہر بے ترتیب وجوہات کی بنا پر۔ ماس جنرل برگھام کے سینڈی ارونسون نے نوٹ کیا کہ کچھ AI ایپلیکیشن "غیر تعین شدہ" کی وجہ سے متاثر ہوتی ہیں، جو غیر مستقل جوابات فراہم کرتی ہیں۔ ان چیلنجوں کو حل کرنے کے لیے، اداروں کو نگرانی اور وسائل میں بھاری سرمایہ کاری کرنی چاہیے۔ اسٹینفورڈ میں، دو ماڈلز کی منصفانہ جانچ میں کافی وقت اور افرادی قوت کا استعمال ہوا۔ ماہرین تجویز کرتے ہیں کہ ڈیٹا کے ماہرین کی نگرانی میں AI کا استعمال AI کی نگرانی کے لیے کیا جائے، حالانکہ یہ بجٹ کی پابندیوں اور AI ماہرین کی کمی کی وجہ سے مہنگا ہو سکتا ہے۔ آخرکار، جبکہ AI امید رکھتا ہے، اس کا صحت کی دیکھ بھال میں انضمام محتاط سرمایہ کاری اور نگرانی کی ضرورت ہے۔

بلوم برگ نیوز کے مطابق، اوپن اے آئی ایک نیا اے آئی ماڈل "o3" تیار کر رہا ہے، جو انسانی جیسی فکر کو بہتر بنانے کے لیے پیچیدہ اور کئی مرحلوں والے سوالات کے جوابات پر زیادہ وقت گزارے گا۔ یہ اعلان 20 دسمبر کو اوپن اے آئی کی براہ راست نشریات کے دوران کیا گیا۔ تقریب میں اوپن اے آئی نے بتایا کہ "o3" کس طرح ستمبر میں جاری کیے گئے پہلے والے "o1" ماڈل کو بہتر بناتا ہے۔ انہوں نے سلامتی اور تحفظ کے محققین کو نئے سافٹ ویئر جاری کرنے سے پہلے ان ماڈلز کی آزمائش کی دعوت بھی دی۔ سی ای او سیم آلٹ مین نے جنوری میں "o3-mini" نامی چھوٹا ماڈل لانچ کرنے کے ساتھ ساتھ پورا "o3" ماڈل لانچ کرنے کا اعلان کیا۔ خاص طور پر، "o2" ماڈل نہیں ہے تاکہ برطانوی ٹیلی کام کمپنی "O2" کے ساتھ الجھن نہ ہو۔ "o3" کا تعارف دیگر بڑی کمپنیوں کی طرف سے اے آئی کے ترقیاتی اقدامات کے ساتھ ہوا ہے۔ گوگل نے اپنے جیمنی ماڈل کا نیا ورژن پیش کیا ہے، جو دوگنا تیز ہونے اور صارفین کی جانب سے منصوبہ بندی اور عمل کرنے جیسے مختلف ذہنی کاموں کی قابلیت رکھتا ہے۔ میٹا نے اپنے لاما 4 ماڈل کو 2025 میں جاری کرنے کی پیش گوئی کی ہے۔ تاہم، یہ کمپنیاں مہنگے نئے ماڈلز پر کم معدنیات کی آمدنی کے سامنا کر رہی ہیں، اور "فکر" پر توجہ مرکوز کرنا اعلیٰ معیار کے انسانی تیار کردہ تربیتی ڈیٹا کی کمی کو دور کرنے کی ایک حکمت عملی ہے، جیسا کہ بلوم برگ نے نوٹ کیا۔ اے آئی کی دیگر ترقیات میں، پی وائے ایم این ٹی ایس نے ایم آئی ٹی کے اے آئی سسٹم کو اجاگر کیا ہے جو گودام کے روبوٹس کو غیر معمولی شکل کی پیکجز کو سنبھالنے اور بھیڑ والی جگہوں میں محفوظ طریقے سے حرکت کرنے کے قابل بناتا ہے۔ جب کہ روبوٹ بار بار کے کام جیسے پیلیٹ منتقل کرنے کو مؤثر طریقے سے سنبھالتے ہیں، نئی پی آر او سی 3 ایس ٹیکنالوجی انسانی مہارت اور جگہ کی سمجھ بوجھ کی ضرورت والے پیچیدہ کاموں کو انجام دینے کا چیلنج حل کرتی ہے۔ پلس ون روبوٹکس کے سی ای او اور شریک بانی ایرک نیویس نے پی وائے ایم این ٹی ایس کو بتایا کہ پی آر او سی 3 ایس ابتدائی بڑے زبان کے ماڈل (ایل ایل ایم) کی تفہیم کو ماحول کی درست سمجھ کے ساتھ بہتر بنا کر روبوٹک غلطیوں کو کیسے کم کرتا ہے۔ یہ روبوٹ کے لیے ایک ڈیجیٹل تخروپن پیدا کرتا ہے، جو نظریاتی علم اور عملی درخواست کے بیچ کی خلیج کو عبور کرتا ہے، جو کلاس روم سیکھنے کے ساتھ تجرباتی فیلڈ ٹرپ کو یکجا کرنے کے مماثل ہے۔

سنہ 2025 تک، ذاتی AI ایجنٹس عام ہو جائیں گے، ہمارے شیڈول اور تعاملات کی دیکھ بھال کرتے ہوئے ذاتی معاونین کی طرح کام کرتے ہوئے۔ یہ ایجنٹس ہماری زندگیوں میں بخوبی ضم ہو جائیں گے، انسان نما تعاملات کے ذریعے ہمارے خیالات اور اقدامات تک بھرپور رسائی حاصل کرتے ہوئے۔ تاہم، یہ محسوس کی جانے والی قربت ان کے صنعتی مقصد کو چھپاتی ہے: سہولت کے بہانے ہماری خریداری، سفر، اور مطالعے پر فیصلوں پر ہلکا اثر ڈالنا۔ AI ایجنٹس کے ساتھ یہ تعامل انسانی جذبات کا فائدہ اٹھا سکتا ہے، خاص طور پر بڑھتی ہوئی تنہائی کے وقت میں، ہر صارف کے لیے ایک ذاتی حقیقت تخلیق کرتا ہے۔ فلسفی ڈینیئل ڈینیٹ نے تنبیہ کی تھی کہ یہ "جعلی لوگ" ہمارے خوف کو متاثر کر سکتے ہیں، بغیر واضح اختیار کے ہمارے نقطہ نظر اور حقیقتوں کو لطیف انداز میں تشکیل دینے والی ایک قسم کی ذہنی کنٹرول کی شکل میں، ایک نفسیاتی سیاسی حکومتی نظام کو فروغ دیتے ہیں۔ AI ایجنٹس خیال کی ترقی اور اظہار کے لیے ذاتی ماحول تیار کریں گے، ہمیں اس بات پر یقین دلائیں گے کہ ہمارے پاس انتخاب اور آزادی ہے۔ جہاں روایتی نظریاتی کنٹرول کے طریقے واضح ہیں، موجودہ دور کی الگوردمی حکمرانی پوشیدہ ہے، اختیار کی منطق کو داخلی طور پر اپنانا۔ AI ایجنٹس خواہشات پوری کر کے سہولت پیش کرتے ہیں، لیکن اس سے اجنبیت کا احساس پیدا ہو سکتا ہے، کیونکہ AI کے ڈیزائن اور نتائج کے فیصلے ڈیٹا اور تجارتی مفادات کی طرف سے کنٹرول ہوتے ہیں، آخرکار صارفین کو ایک جعل سازی کے کھیل میں قابو کر لیتے ہیں۔

جنریٹو مصنوعی ذہانت مختلف صنعتوں میں انقلاب لا رہی ہے، بشمول آرٹ کی دنیا جہاں اسے استعمال کیا جا رہا ہے اور فنکاروں کے درمیان حیرت کا سبب بن رہی ہے۔ ایک عمدہ مثال بوٹو ہے، جو ایک "غیر مرکزی خود مختار فنکار" ہے جس نے 2021 سے اب تک نیلامی میں 50 لاکھ ڈالر سے زائد میں تقریباً 150 تصاویر تخلیق کی ہیں۔ الیون ییللو اور ماریو کلنگیمین کی تخلیق کردہ، بوٹو تصویریں الگوردمی اشاروں پر مبنی تخلیق کرتا ہے جو بے ترتیب الفاظ اور علامات سے شروع ہوتی ہیں۔ بوٹو ہر ہفتے تقریباً 70,000 تصویریں بناتا ہے، جن میں سے 350 کو بوٹو DAO کے سامنے پیش کیا جاتا ہے، جو 5,000 لوگوں کا گروپ ہے جو فیصلہ کرتا ہے کہ کون سی تصویر نیلام ہوگی۔ ووٹ بوٹو ٹوکنز کے ذریعہ دیے جاتے ہیں، جن کے عوض شرکاء کو پوائنٹس ملتے ہیں تاکہ وہ بوٹو کی تخلیقات کو متاثر کر سکیں۔ نیلامی کی آمدنی ووٹروں اور بوٹو کے خزانے کے درمیان تقسیم کی جاتی ہے۔ DAO کی آراء بوٹو کے مستقبل کے کام کو راہنمائی کرتی ہیں۔ کلنگیمین پیشگوئی کرتے ہیں کہ "مشین آرٹسٹس" جلد ہی انسانوں سے زیادہ متاثر کن کام تخلیق کر سکتے ہیں۔ ان کی ایک AI تخلیق شدہ آرٹ ورک ساڈھے 40,000 پاونڈ میں سوثبیز میں فروخت ہوئی۔ بوٹو کی آرٹ کی قدر میں بھی مسلسل اضافہ ہو رہا ہے، حال ہی میں سوثبیز کی نیلامی میں دو تصویریں 276,000 ڈالر میں فروخت ہوئیں۔ بوٹو کے مشینی و انسانی اشتراک والے عمل سے مصنف ہونے کے سوالات پیدا ہوتے ہیں۔ بوٹو کے آپریٹر، سائمن ہڈسن، کا کہنا ہے کہ بوٹو روایتی نظریات کو چیلنج کرتا ہے جہاں فنکار کو ایک اکیلا نابغہ سمجھا جاتا ہے اور فن کو ایک اجتماعی عمل کے طور پر اجاگر کرتا ہے۔ جب کہ AI تخلیق شدہ مواد بڑھ رہا ہے، معنی بنانے کے اس اجتماعی عمل کی اہمیت مزید زیادہ ہو جائے گی۔

2024 NFL سیزن میں تین ہفتے باقی رہ گئے ہیں، تین میں سے چار AFC ڈویژنز پہلے ہی جیت لئے گئے ہیں، جبکہ تمام NFC ڈویژنز ابھی مقابلے میں ہیں۔ ایگلز (12-2) اتوار کو کمانڈرز (9-5) کے خلاف 1 بجے دوپہر ET کِک آف کے ساتھ گھر میں پلے آف کا کھیل جیتنے والی پہلی ٹیم بننے کی کوشش کر رہے ہیں۔ فلاڈیلفیا 4

AI انجینئرنگ میں پیش رفت کو اجاگر کرتے ہوئے، آکسیجن اور کیروسین کے کمبشن پر مبنی ایک نیا ایرو اسپائک انجن نے کامیابی کے ساتھ ہاٹ-فائر ٹیسٹ مکمل کیا ہے، جو 1,100 lb (5,000 N) کا تھرسٹ پیدا کر رہا ہے۔ اس انجن کے ڈیزائن کے لئے مکمل طور پر ایک جدید بڑا کمپیوٹیشنل انجینئرنگ ماڈل استعمال کیا گیا۔ جدید ترین ایرو اسپیس انجن بنانے کے لئے عموماً سالوں کی پیچیدہ ماڈلنگ، ٹیسٹنگ، اور اصلاح کی ضرورت ہوتی ہے۔ پیٹرن شناخت کرنے، پیچیدہ تجزیات کرنے، ورچوئل پروٹو ٹائپس تیار کرنے، اور بے شمار ماڈل سمولیشن چلانے کی صلاحیت کے ساتھ، انجینئرنگ AI ایرو اسپیس سیکٹر کو غیر متوقع طریقوں سے انقلاب بخش رہے ہیں، بشرطیکہ ان کی درست پروگرامنگ اور تربیت کی جائے۔ بصورت دیگر، یہ پرانی کہاوت ہے "گاربیج ان، گاربیج آؤٹ"، جو کمپیوٹنگ کا بنیادی اصول ہے جب سے ریڈیو والو اور الیکٹرو میکنیکل ریلے کا زمانہ تھا۔ دبئی کی بنیاد والی لیپ 71 جدید انجینئرنگ AI کے ممکنات کو ظاہر کر رہی ہے، جو کہ ایک زیادہ غیر روایتی راکٹ انجن ڈیزائن: ایرو اسپائک کا سامنا کرنے کے لئے اسے استعمال کر رہی ہے۔ روایتی راکٹ ایک بیل نما نوزل کا استعمال کرتے ہیں جو انجین کے بعد گرم گیسوں کو چینل کرنے اور ان کو پھیلانے کے لئے ہوتا ہے۔ حالانکہ یہ طریقہ کارگر ہے، اس میں ایک بڑی کمی ہے: ہر بیل کو مخصوص بلندیوں کے لئے خاص طور پر ڈیزائن کرنا ہوتا ہے، جس کی وجہ سے راکٹ بلندی پر جاتت ہوئے موثر ہوتے ہیں لیکن جیسے جیسے وہ اوپر جاتے ہیں اور ایئر پریشر کم ہوتا ہے، ان کی کارکردگی گر جاتی ہے۔ یہی وجہ ہے کہ مختلف راکٹ اسٹیجز کی انجینز میں تبدیلی ہوتی ہے۔ مثالی طور پر، انجینئرز ایک ایسی انجن کی تلاش کرتے ہیں جو ہوا کے دباؤ کے اتار چڑھاؤ کے ساتھ خود بخود ایڈجسٹ ہو سکے۔ ایک ایرو اسپائک اس مسئلے کا حل ہے، جو انجین کو ایک سپائک یا پلگ کی شکل میں ترتیب دیتا ہے جو کہ راکٹ بیل کے اندرونی خم کے مشابہ ہوتا ہے۔ جب کمبشن گیسیں سپائک کے اوپر سے گزرتی ہیں، اس کا خم ایک بیل کے ایک جانب کے طور پر کام کرتا ہے جبکہ اس کا اردگرد ہوا دوسری جانب کا کام دیتا ہے۔ ورچوئل بیل ایئر پریشر کی تبدیلی کے ساتھ خود کو دوبارہ تشکیل دیتا ہے۔ 1950ء کی دہائی سے کئی ایرو اسپائک انجن تیار کیے گئے ہیں، جن میں سے ایک نے پرواز بھی کی، لیکن اس جدید تصور کو ایک قابل استعمال اسپیس انجن میں تبدیل کرنا اب بھی ایک چیلنج ہے۔ لیپ 71 نے اس مسئلے کو حل کرنے کے لئے اپنے نوائرون بڑے کمپیوٹیشنل انجینئرنگ ماڈل کا استعمال کیا ہے۔ یہ AI ایرو اسپیس ماہرین کے ذریعے پروگرام اور تربیت یافتہ ہے تاکہ یہ ان پٹ پیرامیٹرز کو مؤثر ڈیزائن میں تبدیل کر سکے، مختلف عوامل کے درمیان انٹر ایکشنز کو سمجھ سکے، جیسے کہ تھرمل رویے اور متوقع کارکردگی۔ AI کا آؤٹ پٹ اس کی کارکردگی کے تخمینے کو بہتر بنانے، انجن کی جیومیٹری، مینوفیکچرنگ کی وضاحتیں اور دیگر تفصیلات کو از سر نوجائزہ لینے کے لئے دوبارہ جانچا جاتا ہے۔ لیپ 71 کے مطابق، نوائرون نے تقریباً تین ہفتوں میں نیا ایرو اسپائک خود مختار طور پر تصور کیا۔ پروٹو ٹائپ کو صنعت کی 3D پرنٹنگ کے ایک طریقے، سلیکٹیو لیزر ملٹنگ کے ذریعے پورے کاپر بلاک کے طور پر بنایا گیا، اس سے پہلے کہ اس کا تجربہ کیا گیا۔ 18 دسمبر، 2024 کو، انجن نے اپنی ابتدائی ٹیسٹ فائرنگ میں کامیابی حاصل کی، 3,500 °C (6,300 °F) کے گیس درجہ حرارت کو برداشت کرتے ہوئے۔ یہ منصوبہ لیپ 71 کی جانب سے انگلینڈ کے آئبورن انجینئرنگ، ایلیسبری میں چار دنوں میں چار انجنس کی مہم کا حصہ تھا۔ "ہم نے نوائرون کی فزکس کی قابلیت کو اس انجن کی عطا کردہ منفرد پیچیدگیاں سہنے کے لئے بڑھایا،" جوزفین لسنر، سی ای او اور لیپ 71 کی شریک بانی نے کہا۔ "سپائک کو پیچیدہ چینل کے ذریعے ٹھنڈا کیا جاتا ہے جو کرائیوجنک آکسیجن سے بھرا ہوتا ہے، جبکہ چیمبر کے باہر کا علاقہ کیروسین فیول کا استعمال کر کے ٹھنڈا کیا جاتا ہے۔ میں اس ٹیسٹ کے نتائج سے بہت حوصلہ افزا ہوں، کیونکہ تقریباً ہر انجن پہلو جدید اور غیر ثابت تھا۔ یہ ہمارے فزکس پر مبنی کمپیوٹیشنل AI اپروچ کی ایک مضبوط توثیق ہے۔"

سال 2024 میں مصنوعی ذہانت (AI) کے شعبے میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔ بڑی کمپنیوں جیسے Nvidia اور Broadcom کی اسٹاکس میں اضافہ ہوا ہے کیونکہ وہ AI میں شامل ہیں۔ تاہم، بڑھتا ہوا AI منظرنامہ بڑے چپ سازوں تک محدود نہیں ہے؛ اس میں AI ایپلیکیشن ڈیولپرز بھی شامل ہیں۔ اس شعبے میں ایک قابل ذکر کمپنی SoundHound AI (SOUN 15