Vasant Dhar
وسنت دھر نیویارک یونیورسٹی میں سٹرن اسکول آف بزنس اور سینٹر فار ڈیٹا سائنس میں پروفیسر ہیں، جریدے بگ ڈیٹا کے سابق ایڈیٹر ان چیف اور ایس سی ٹی کیپیٹل کے بانی ہیں، جو 1990 کی دہائی میں نیویارک شہر میں مشین لرننگ پر مبنی پہلے ہیج فنڈز میں سے ایک ہے۔ ان کی تحقیق مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے شعبوں سے تکنیکوں اور اصولوں کا استعمال کرتے ہوئے اعداد و شمار کے بڑے ذرائع سے توسیع پذیر فیصلہ سازی کے نظام کی تعمیر پر مرکوز ہے۔ ابتدائی زندگی اور تعلیم دھر دی لارنس اسکول، سناور کا گریجویٹ ہے، جسے وہ بہترین تحائف میں سے ایک سمجھتا ہے جو اس کے والدین نے اسے احساس کیے بغیر دیا تھا۔ انہوں نے 1978 میں انڈین انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی دہلی سے کیمیائی انجینئرنگ میں B.Tech کے ساتھ گریجویشن کیا۔ اس کے بعد انہوں نے پٹسبرگ یونیورسٹی میں تعلیم حاصل کی جہاں انہوں نے 1984 میں ایم فل اور پی ایچ ڈی حاصل کی۔ ڈاکٹریٹ کی ڈگری حاصل کرنے کے بعد انہوں نے نیویارک یونیورسٹی میں فیکلٹی میں شمولیت اختیار کی۔ انہوں نے 1994 اور 1997 کے درمیان مورگن اسٹینلے میں کام کیا جہاں انہوں نے ڈیٹا مائننگ گروپ بنایا جس نے مالیاتی منڈیوں اور صارفین کے رویے کی پیش گوئی پر توجہ دی۔ کیریئر کی جھلکیاں دھر ایک مصنوعی ذہانت کے محقق اور ڈیٹا سائنسدان ہیں جن کی تحقیق اس سوال کو حل کرتی ہے کہ ہم فیصلہ سازی کے ساتھ اے آئی سسٹمز پر کب بھروسہ کرتے ہیں؟ یہ سوال خاص طور پر موجودہ دور کے خود مختار مشین لرننگ پر مبنی نظاموں سے متعلق ہے جو جاری ڈیٹا کے ساتھ سیکھتے اور موافقت کرتے ہیں۔ ان کی تحقیق کو متعدد ڈومینز، خاص طور پر مالیات، نیز صحت کی دیکھ بھال، کھیل، تعلیم اور کاروبار سمیت شعبوں میں پیش گوئی کرنے والے ماڈل بنانے سے متاثر کیا گیا ہے، یہ پوچھتے ہوئے کہ ہم کچھ شعبوں میں مشینوں پر بھروسہ کرنے کے لیے کیوں تیار ہیں اور دوسروں پر نہیں؟ ان کا نظریہ یہ ہے کہ جب ہم کسی ایسی مشین کو فیصلہ سازی کا مکمل کنٹرول دیتے ہیں جو جاری ڈیٹا سے سیکھتی ہے تو ایک تعطل پیدا ہوتا ہے۔ یہ تعطل کچھ خطرات متعارف کراتا ہے، خاص طور پر وہ جو ایسے نظاموں کی غلطیوں کے ارد گرد ہوتے ہیں، جو ان پر ہمارے اعتماد کی ڈگری کو براہ راست متاثر کرتے ہیں۔ دھر کی تحقیق خطرے پر مبنی دو جہتوں کے ساتھ اعتماد کو توڑتی ہے: پیش گوئی، یا کوئی نظام کتنی بار غلطیاں کرتا ہے (ایکس محور)، اور اس طرح کی غلطیوں کے وابستہ اخراجات (Y محور)۔ تحقیق ایک "فرنٹیئر" کے وجود کو ظاہر کرتی ہے جو اس بات کا اظہار کرتی ہے کہ کوئی نظام کتنی بار غلط ہوگا اور اس طرح کی غلطیوں کے نتائج کے درمیان فرق ہے۔ اعتماد، اور اس وجہ سے فیصلہ سازی کا کنٹرول مشین کے حوالے کرنے کی ہماری آمادگی، بڑھتی ہوئی پیش گوئی اور کم غلطی کے اخراجات کے ساتھ بڑھتی ہے۔ دوسرے لفظوں میں، ہم مشینوں پر بھروسہ کرنے کے لیے تیار ہیں اگر وہ بہت زیادہ غلطیاں نہ کریں اور ان کے اخراجات قابل برداشت ہوں۔ جیسے جیسے غلطیاں بڑھتی ہیں، ہم چاہتے ہیں کہ ان کے نتائج کم مہنگے ہوں۔ آٹومیشن فرنٹیئر کام کے مستقبل کے بارے میں سوچنے کا ایک فطری طریقہ فراہم کرتا ہے۔ زیادہ سے زیادہ بہتر ڈیٹا اور الگورتھم کے ساتھ، موجودہ عمل کے حصے بڑھتی ہوئی پیش گوئی کی وجہ سے خودکار ہو جاتے ہیں، اور آٹومیشن فرنٹیئر کو "ٹرسٹ دی مشین" زون میں عبور کرتے ہیں، جبکہ زیادہ غلطی والے حصے انسانی کنٹرول میں رہتے ہیں۔ یہ ماڈل انسانوں اور مشینوں کی بدلتی ہوئی ذمہ داریوں کے بارے میں سوچنے کا ایک طریقہ فراہم کرتا ہے کیونکہ زیادہ ڈیٹا اور بہتر الگورتھم فیصلے کرنے والے انسانوں سے بہتر ہو جاتے ہیں۔ دھر اے آئی پر مبنی سوشل میڈیا پلیٹ فارمز کے خطرات اور رازداری اور اخلاقی استعمال اور ڈیٹا کی حکمرانی کے مسائل کے ارد گرد پالیسی کے مسائل کو تشکیل دینے کے لیے فریم ورک کا بھی استعمال کرتا ہے۔ وہ مصنوعی ذہانت، اے آئی پلیٹ فارمز کے سماجی خطرات، ڈیٹا گورننس، پرائیویسی، اخلاقیات اور اعتماد پر میڈیا میں باقاعدگی سے لکھتے ہیں۔ وہ تعلیمی اور صنعتی فورمز میں اکثر تقریر کرتے ہیں۔ دھر منظم سرمایہ کاری، پیشن گوئی، ڈیٹا سائنس اور فن ٹیک کی بنیادوں پر کورسز پڑھاتا ہے۔ انہوں نے 100 سے زیادہ تحقیقی مضامین لکھے ہیں، جن کی مالی اعانت صنعت اور سرکاری ایجنسیوں جیسے نیشنل سائنس فاؤنڈیشن سے حاصل ہوتی ہے۔ یہ بھی دیکھیں ڈیٹا سائنس پیشن گوئی تجزیاتی حوالہ جات بیرونی روابط نیویارک یونیورسٹی سٹرن فیکلٹی پیج نیویارک یونیورسٹی سٹرن اسکول آف بزنس فیکلٹی لوگ آئی آئی ٹی دہلی کے سابق طلباء پٹسبرگ یونیورسٹی کے سابق طلباء پیدائش کا سال لاپتہ (زندہ لوگ) انفارمیشن سسٹم کے محققین