Evolving intelligent system
کمپیوٹر سائنس میں، ایک ارتقا پذیر ذہین نظام ایک مبہم منطق نظام ہے جو قواعد تیار کرکے اپنی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔ اس تکنیک کو مشین لرننگ سے جانا جاتا ہے، جس میں بیرونی نمونوں کو الگورتھم کے ذریعے سیکھا جاتا ہے۔ فجی منطق پر مبنی مشین لرننگ نیورو فجی سسٹمز کے ساتھ کام کرتی ہے۔ متحرک طور پر بدلتے ہوئے ماحول کی عکاسی کرنے کے لیے ذہین نظاموں کو مسلسل تیار ہونے، خود ترقی کرنے اور خود سیکھنے کے قابل ہونا پڑتا ہے۔ ارتقاء پذیر انٹیلیجنٹ سسٹمز (ای آئی ایس) کے تصور کا تصور صدی کے اختتام کے آس پاس اس جملے کے ساتھ کیا گیا تھا جو خود ای آئی ایس نے پہلی بار اینجلوف اور کاسابوف نے 2006 کے آئی ای ای ای نیوز لیٹر میں وضع کیا تھا اور 2010 کے متن میں اس کی توسیع کی گئی تھی۔ ای آئی ایس ممکنہ طور پر نامعلوم ماحول اور نظام کی خود نگرانی سے پیدا ہونے والے ڈیٹا اسٹریمز سے خود مختار سیکھنے کے ذریعے اپنی ساخت، فعالیت اور اندرونی علم کی نمائندگی کو فروغ دیتے ہیں۔ ای آئی ایس بنیادی (فجی یا نیورو فجی) نظام کی ساخت کی بتدریج ترقی پر غور کرتے ہیں اور ارتقائی اور جینیاتی الگورتھم سے مختلف ہوتے ہیں جو کروموسوم کراس اوور، میوٹیشن، سلیکشن اور ری پروڈکشن، والدین اور آف اسپرنگ جیسے مظاہر پر غور کرتے ہیں۔ ارتقائی مبہم اور اعصابی نظام کو بعض اوقات "ارتقا پذیر" بھی کہا جاتا ہے جو کچھ الجھن کا باعث بنتا ہے۔ یہ 1990 کی دہائی کے آخر میں اس موضوع پر پہلے کاموں کے لیے زیادہ عام تھا۔ نفاذ ای آئی ایس کو نافذ کیا جا سکتا ہے، مثال کے طور پر، نیورل نیٹ ورک یا فجی رول پر مبنی ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے۔ پہلے نیورل نیٹ ورک جو ایک ارتقا پذیر ڈھانچے پر غور کرتے ہیں، میں شائع ہوئے تھے۔ بعد میں ان میں این کاسابوف اور پی اینجلوف نے نیورو فجی ماڈلز کے لیے توسیع کی۔ پی اینجلوف نے ارتقا پذیر فجی رول پر مبنی نظام (ای ایف ایس) کو پہلے ریاضیاتی سیلف لرننگ ماڈل کے طور پر متعارف کرایا جو اس کی اندرونی ساخت کو متحرک طور پر تیار کر سکتا ہے اور انسانی تشریح کے قابل ہے اور اس نے ای ایف ایس کا جملہ تیار کیا۔ عصری طور پر، ای آئی ایس سیکھنے کے لیے آف لائن انکریمنٹل اپروچ، یعنی ای ایف یو این این، این کاسابوف نے تجویز کیا تھا۔ پی اینجلوف، ڈی فائلیو، این کاسابوف اور او کورڈن نے 2006 میں ای ایف ایس پر پہلا آئی ای ای سمپوزیم منعقد کیا (کانفرنس کی کارروائی میں مل سکتی ہے)۔ ای ایف ایس میں اسٹریمنگ ڈیٹا سے نکالنے کے لیے ایک رسمی (اور ریاضیاتی طور پر درست) سیکھنے کا طریقہ کار شامل ہے۔ ای ایف ایس پر ابتدائی اور سب سے زیادہ وسیع پیمانے پر حوالہ دیا گیا جامع سروے 2008 میں کیا گیا تھا۔ بعد میں ای۔ لوگھوفر کے ذریعہ 2011 اور 2016 میں حقیقی ایپلی کیشنز کے ساتھ ای ایف ایس طریقوں پر جامع سروے کیے گئے۔ آنے والے سالوں میں اس شعبے میں مزید تعاون کرنے والے دیگر کاموں نے اسے شراکت دار سیکھنے، گرائمر کو تیار کرنے، فیصلہ کن درختوں کو تیار کرنے، انسانی رویے کے ماڈلنگ کو تیار کرنے، سیلف کیلیبریٹنگ (ارتقاء پذیر) سینسرز (ای سینسرز)، فجی رول پر مبنی کلاسیفائرز کو تیار کرنے، فجی کنٹرولرز، خود مختار فالٹ ڈیٹیکٹرز کو تیار کرنے تک بڑھایا۔ حال ہی میں، بدلتے ہوئے مبہم اصول پر مبنی نظاموں کا استحکام جو ڈھانچہ سیکھنے اور مبہم وزن والے کم سے کم مربع پیرامیٹر اپ ڈیٹ طریقہ پر مشتمل ہے، رونگ کے ذریعہ ثابت ہوا ہے۔ جنرلائزڈ ای ایف ایس، جو قواعد کو فیچر اسپیس میں من مانی طور پر گھمانے کی اجازت دیتا ہے اور اس طرح ان کی ڈیٹا کی نمائندگی کو بہتر بنانے کے لیے، رول بیسز کی 'ہوشیار پن' (اس طرح، جسے "جنرلائزڈ اسمارٹ ای ایف ایس" کہا جاتا ہے) کی طرف اہم توسیع کے ساتھ تجویز کیا گیا ہے، جس سے زیادہ تشریح کی اجازت ملتی ہے اور جہت کی لعنت کو کم کیا جاتا ہے۔ عام کردہ قاعدے کا ڈھانچہ بھی نیورو فجی سسٹم کے ارتقا کے تناظر میں کامیابی کے ساتھ استعمال کیا گیا۔ ای۔ لوگھوفر نے ای۔ ایف۔ ایس میں زیادہ شفاف اور قابل فہم اصولوں کے حصول کے لیے کئی پہلوؤں اور چیلنجوں پر تبادلہ خیال کیا ہے۔ ای آئی ایس خود مختار لرننگ مشینوں (اے ایل ایم اے) اور خود مختار ملٹی ماڈل سسٹمز (اے ایل ایم ایم او) کے ساتھ ساتھ خود مختار لرننگ سسٹمز کے لیے نظریاتی اور طریقہ کار کی بنیاد بناتے ہیں۔ فجی رول پر مبنی کلاسیفائرز کو تیار کرنا، خاص طور پر، ایک بہت ہی طاقتور نیا تصور ہے جو محض انکریمنٹل یا آن لائن کلاسیفائرز سے کہیں زیادہ پیش کرتا ہے-یہ نئی کلاسوں کو شامل کرنے یا موجودہ کلاسوں کو ضم کرنے سے نمٹ سکتا ہے۔ یہ صرف نئے ڈیٹا کے نمونوں کو شامل کرنے یا درجہ بندی کی سطحوں کو تیار کرنے سے کہیں زیادہ ہے۔ مبہم اصول پر مبنی درجہ بندی گہری تعلیم کے لیے ایک نئے نقطہ نظر کی طریقہ کار کی بنیاد ہے جسے اب تک کثیر سطحی عصبی نیٹ ورک کی ایک شکل سمجھا جاتا تھا۔ ڈیپ لرننگ انسانی صلاحیت کی سطح کو پیچھے چھوڑتے ہوئے اعلی درستگی کی سطح پیش کرتی ہے اور محققین، صنعت اور وسیع تر عوام کے تخیل کو اپنی گرفت میں لے لیتی ہے۔ تاہم، اس میں کئی اندرونی رکاوٹیں اور حدود ہیں۔ ان میں شامل ہیں: "بلیک باکس"، غیر واضح اندرونی ڈھانچہ جس میں لاکھوں پیرامیٹرز ہوتے ہیں اور اس میں تہوں کی تعداد اور الگورتھم پیرامیٹرز پر ایڈہاک فیصلے شامل ہوتے ہیں۔ بڑی مقدار میں تربیتی ڈیٹا کے نمونوں، کمپیوٹیشنل وسائل (عام طور پر جی پی یو اور/یا ایچ پی سی کی ضرورت ہوتی ہے) اور وقت (عام طور پر کئی گھنٹوں کی تربیت کی ضرورت ہوتی ہے) کی ضرورت ہوتی ہے۔ تکراری تلاش۔ نئے حالات کے لیے دوبارہ تربیت کی ضرورت ہوتی ہے (تیار نہیں ہو رہا ہے)۔ ثابت کنورجنس اور استحکام نہیں ہے۔ زیادہ تر، اگر سب نہیں تو، مندرجہ بالا حدود میں سے ڈیپ (فجی) رول پر مبنی درجہ بندی کے استعمال سے بچا جا سکتا ہے، جو حال ہی میں ALMMo کی بنیاد پر متعارف کرایا گیا تھا، جبکہ اسی طرح کی یا اس سے بھی بہتر کارکردگی حاصل کرتے ہوئے۔ نتیجے میں پروٹو ٹائپ پر مبنی IF.THEN.models مکمل طور پر قابل تشریح اور متحرک طور پر تیار ہوتے ہیں (وہ تیزی سے اور خود بخود نئے ڈیٹا پیٹرن یا یہاں تک کہ نئی کلاسوں کے مطابق ڈھال سکتے ہیں)۔ وہ غیر پیرامیٹرک ہوتے ہیں اور اس لیے ان کی تربیت غیر تکراری اور تیز ہوتی ہے (اس میں عام لیپ ٹاپ پر فی ڈیٹا نمونہ/تصویر میں چند ملی سیکنڈ لگ سکتے ہیں جو کہ موجودہ ڈیپ لرننگ کے طریقوں کی تربیت کے لیے درکار متعدد گھنٹوں کے برعکس ہے یہاں تک کہ جب وہ جی پی یو اور ایچ پی سی استعمال کرتے ہیں)۔ مزید برآں، انہیں اضافی طور پر، آن لائن یا حقیقی وقت میں تربیت دی جا سکتی ہے۔ فجی رول پر مبنی درجہ بندی کے ارتقاء کا ایک اور پہلو تجویز کیا گیا ہے، جس میں، کثیر درجے کی درجہ بندی کے مسائل کی صورت میں، کلاس کے ذیلی مقامات میں جھرنوں کے ذریعے کلاس کے عدم توازن میں کمی اور اسٹریمنگ نمونوں سے نئی کلاسوں کو شامل کرنے کے لیے لچک اور کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے۔ حوالہ جات مبہم منطق