ڈیٹا برکس نے جینی کوڈ لانچ کر دیا اور کوٹیئنٹ اے آئی حاصل کر لی

dailysynapse.com کے مطابق، ڈیٹا برکس نے جینی کوڈ متعارف کرایا ہے، جو ایک مصنوعی ذہانت کا ایجنٹ ہے اور اسے پیچیدہ ڈیٹا انجینئرنگ اور اینالیٹکس کے کام سنبھالنے کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ کمپنی نے کوٹیئنٹ آرٹیفیشل انٹیلیجنس بھی حاصل کر لی ہے، جو مصنوعی ذہانت کے ایجنٹس میں خرابیوں کی نشاندہی پر توجہ مرکوز کرتی ہے۔

یہ دونوں اقدامات ڈیٹا کے کام کو خودکار بنانے کو خودمختار سافٹ ویئر کو قابلِ اعتماد بنانے کے چیلنج سے جوڑتے ہیں۔ ڈیٹا برکس جینی کوڈ کو روایتی کوڈنگ اسسٹنٹس سے آگے کا قدم قرار دے رہا ہے۔ یہ نظام محض کوڈ کی سطریں تجویز کرنے کے بجائے ڈیٹا ورک فلو کی منصوبہ بندی اور اسے عملی جامہ پہنانے کے لیے تیار کیا گیا ہے، جبکہ نگرانی کی ذمہ داری انسانوں کے پاس برقرار رہے گی۔

کمپنی کا وسیع تر مؤقف یہ ہے کہ انٹرپرائز اے آئی کو اس معلومات کے مفہوم اور ساخت کو سمجھنا چاہیے جس پر وہ کام کرتی ہے۔ کارپوریٹ ماحول میں اس میں پہلے سے طے شدہ کاروباری تعریفیں، سابقہ کوئریز، سکیورٹی قواعد اور ڈیٹا سسٹمز کے درمیان تعلقات شامل ہو سکتے ہیں۔ جینی کوڈ کا مقصد اس تمام پس منظر کے تناظر کو استعمال کرتے ہوئے کسی شخص کی درخواست کو پروڈکشن ڈیٹا آپریشنز کے لیے درکار specifications میں تبدیل کرنا ہے۔

کوڈ کی تجاویز سے زیرِ نگرانی ورک فلو تک

جینی کوڈ کو ڈیٹا برکس کے ڈیٹا پلیٹ فارم اور اس کے یونٹی کیٹلاگ گورننس سسٹم کے ساتھ قریبی طور پر کام کرنے کے لیے بنایا گیا ہے۔ یونٹی کیٹلاگ کا مقصد ایجنٹ کی سرگرمیوں کے گرد سکیورٹی اور گورننس کی حد فراہم کرنا ہے۔ توقع ہے کہ جینی کوڈ بنیادی طور پر ڈیٹا برکس کے اندر کام کرے گا، جبکہ یونٹی کیٹلاگ بیرونی ڈیٹا ذرائع تک رسائی کا راستہ بھی فراہم کر سکتا ہے۔

یہ ڈیزائن اس بات میں تبدیلی کی عکاسی کرتا ہے کہ ڈیٹا برکس کے مطابق ڈیٹا ٹیمیں اے آئی کو کس طرح استعمال کریں گی۔ زور اس بات سے ہٹ رہا ہے کہ ماہرین سے کوڈ کا ہر حصہ لکھوایا جائے، اور اس جانب بڑھ رہا ہے کہ وہ سافٹ ویئر ایجنٹس کی رہنمائی، جانچ اور ہم آہنگی کریں۔ کمپنی کو توقع ہے کہ اس کا فائدہ ابتدائی ڈویلپمنٹ سے آگے بھی پہنچے گا۔

ڈیٹا سسٹم بن جانے کے بعد معمول کے آپریشنل کام خاصی توجہ صرف کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا برکس کا کہنا ہے کہ ایجنٹس پائپ لائنز کو فعال رکھنے اور اپ اسٹریم سسٹمز میں تبدیلیوں سے پیدا ہونے والے مسائل کی چھان بین میں مدد کر سکتے ہیں۔ اس ماڈل میں ڈیٹا ماہرین انفرادی عمل کو دستی طور پر درست کرنے میں کم وقت صرف کریں گے اور ان خودکار نظاموں کی نگرانی میں زیادہ وقت دیں گے جو ان کے ذمہ ہوں گے۔

ڈیٹا برکس کے ٹیکنالوجسٹس نے بتایا کہ جینی کوڈ پہلے ہی ان تیاری کے کاموں کے لیے استعمال ہو رہا ہے جو بصورتِ دیگر محنت طلب ہو سکتے ہیں۔ ان میں ٹیبلز کی صفائی، غیر موجود اقدار تلاش کرنا، ان خالی جگہوں کو پُر کرنا اور تبدیلیاں لاگو کرنا شامل ہیں۔ ایسے مراحل کو خودکار بنانے سے ڈیٹا سائنس دان اپنی مرکزی مشین لرننگ کی ذمہ داریوں پر زیادہ توجہ دے سکیں گے، بجائے اس کے کہ وہ ان پٹس کی تیاری میں اتنا وقت صرف کریں۔

ایجنٹس کے غلط ہونے پر ان کی جانچ

کوٹیئنٹ آرٹیفیشل انٹیلیجنس کی خریداری ایک الگ لیکن قریبی مسئلے سے نمٹتی ہے: کوئی ایجنٹ کارروائی کرنے کی صلاحیت رکھتا ہو، پھر بھی ناموزوں فیصلہ کر سکتا ہے۔ کوٹیئنٹ ایسی ٹیکنالوجی تیار کرتی ہے جو ایجنٹ کے رویے کا جائزہ لینے، خرابیوں کی تشخیص کرنے اور اس کے طریقۂ کار کی کارکردگی جانچنے کے لیے بنائی گئی ہے۔

اس اسٹارٹ اپ کی بنیاد ان ڈویلپرز نے رکھی تھی جو اس سے پہلے گٹ ہب کے کوپائلٹ پر کام کر چکے تھے۔ اس کے خصوصی ماڈلز ایجنٹ کی سرگرمی کا جائزہ لے سکتے ہیں اور ان مواقع کی نشاندہی کر سکتے ہیں جب اس نے غلط ٹول کال منتخب کی۔ اس نوعیت کے تجزیے کا مقصد صرف یہ دکھانا نہیں کہ ورک فلو ناکام ہوا، بلکہ یہ بھی بتانا ہے کہ ناکامی کہاں واقع ہوئی اور اس وقت ایجنٹ کیا کرنے کی کوشش کر رہا تھا۔

ڈیٹا برکس کوٹیئنٹ کی ٹیکنالوجی کو جینی کوڈ اور اپنے وسیع تر ایجنٹ پلیٹ فارم میں شامل کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔ مقصد تنظیموں کو یہ طریقہ فراہم کرنا ہے کہ وہ تعینات کیے گئے ایجنٹس کی مسلسل نگرانی کریں، ان کی غلطیوں کی چھان بین کریں اور اپنے اردگرد کے حالات بدلنے پر انہیں ایڈجسٹ کریں۔

یہ امتزاج کیوں اہم ہے

خودمختار ڈیٹا ٹولز کا انٹرپرائز سطح پر اختیار کیا جانا محض کوڈ تیار کرنے کی صلاحیت پر منحصر نہیں۔ ان نظاموں کو کسی تنظیم کی تعریفوں اور اجازتوں کے دائرے میں کام کرنا، باہم منسلک ڈیٹا پراسیسز کے ذریعے کام انجام دینا اور اس وقت بھی قابلِ فہم رہنا چاہیے جب ان کے فیصلے سے کوئی غیر متوقع نتیجہ سامنے آئے۔ ڈیٹا برکس کی لانچ اور حصولِ ملکیت ان تقاضوں کو ایک ساتھ پورا کرنے کی کوشش ہے۔

جینی کوڈ ڈیٹا کے کاموں کی منصوبہ بندی اور انجام دہی کا طریقۂ کار فراہم کرتا ہے، جبکہ کوٹیئنٹ کی ٹیکنالوجی کا مقصد ایجنٹ کے طرزِ عمل سے متعلق فیڈبیک فراہم کرنا ہے۔ یہ امتزاج ایک ایسے چکر کی حمایت کر سکتا ہے جس میں ایجنٹس کام انجام دیں، ان کی کارروائیوں کا جائزہ لیا جائے اور وقت کے ساتھ ان کے رویے کو بہتر بنایا جائے۔

ڈیٹا برکس کے ایگزیکٹوز نے اسے ڈیٹا کے کام میں وسیع تر تبدیلی کا حصہ قرار دیا۔ کمپنی کی پیش کش کے مطابق انسانی ماہرین کو اس عمل سے ہٹایا نہیں جا رہا؛ اس کے بجائے نگرانی اور ہم آہنگی کے گرد ان کے کردار کی نئی تشکیل کی جا رہی ہے۔ اس طریقۂ کار کی کامیابی کا انحصار اس بات پر ہوگا کہ یہ نظام کاروباری تناظر کو کتنی مؤثر طریقے سے سمجھتے ہیں، گورننس کے ضوابط کا احترام کرتے ہیں اور بنیادی ڈیٹا ماحول بدلنے پر کس طرح ردِعمل دیتے ہیں۔