جسمانی AI خود مختار نظاموں کے لیے گورننس کے مسائل اٹھاتا ہے۔

جیسے جیسے خود مختار AI نظام روبوٹس، سینسرز اور صنعتی آلات کی طرف بڑھتے ہیں، جسمانی AI کی حکمرانی زیادہ مشکل ہوتی جاتی ہے۔ سوال صرف یہ نہیں ہے کہ آیا AI ایجنٹ اس کام کو مکمل کر سکتے ہیں۔ یہ ایک حقیقی نظام کے ساتھ تعامل کرتے وقت اس کے آپریشن کو جانچنے، مانیٹر کرنے اور روکنے کا ایک طریقہ ہے۔

صنعتی روبوٹکس پہلے ہی اس طرح کے مباحثوں کے لیے ایک بہترین بنیاد فراہم کرتا ہے۔ بین الاقوامی فیڈریشن آف روبوٹکس نے کہا کہ 2024 میں دنیا بھر میں 542,000 صنعتی روبوٹ نصب کیے جائیں گے۔ یہ 10 سال پہلے کے سالانہ ریکارڈ سے دوگنا ہے۔ توقع ہے کہ 2025 میں تنصیبات 575,000 یونٹس تک پہنچ جائیں گی اور 2028 میں 700,000 یونٹس سے تجاوز کر جائیں گی۔

مارکیٹ کے محققین فزیکل AI لیبل کو سسٹمز کے ایک وسیع گروپ پر بھی لگا رہے ہیں، بشمول روبوٹکس، ایج کمپیوٹنگ، اور خود مختار مشینیں۔ گرینڈ ویو ریسرچ کا تخمینہ ہے کہ 2025 میں عالمی فزیکل AI مارکیٹ کی مالیت $81.64 بلین ہوگی اور 2033 تک اس کے $960.38 بلین تک پہنچنے کی توقع ہے۔

ماڈل آؤٹ پٹ سے جسمانی سلوک تک

گورننس کے چیلنجز صرف سافٹ ویئر آٹومیشن سے مختلف ہیں کہ جسمانی نظام کام کی جگہوں، بنیادی ڈھانچے اور انسانی صارفین کے ارد گرد کام کر سکتے ہیں۔ اسے ایسے آلات سے بھی جوڑا جا سکتا ہے جو واضح حفاظتی حدود کی ضرورت ہوتی ہے۔ ماڈل آؤٹ پٹ روبوٹ کی نقل و حرکت یا مشین کمانڈز ہو سکتے ہیں۔ آپ سینسر ڈیٹا کی بنیاد پر بھی فیصلے کر سکتے ہیں۔ یہ حفاظتی حدود اور اضافے کے راستوں کو سسٹم ڈیزائن کا حصہ بناتا ہے۔

گوگل ڈیپ مائنڈ کا روبوٹکس کام اس بات کی ایک حالیہ مثال ہے کہ کس طرح AI ماڈلز اس ماحول کے مطابق ڈھال رہے ہیں۔ کمپنی نے مارچ 2025 میں Gemini Robotics اور Gemini Robotics-ER کو لانچ کیا، اسے روبوٹکس اور AI کے نفاذ کے لیے Gemini 2.0 پر بنایا گیا ایک ماڈل کے طور پر بیان کیا۔ Gemini Robotics ایک وژن-زبان-رویے کا ماڈل ہے جو روبوٹس کو براہ راست کنٹرول کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جب کہ Gemini Robotics-ER مجسم استدلال پر توجہ مرکوز کرتا ہے، بشمول مقامی تفہیم اور عمل کی منصوبہ بندی۔

اس قسم کے ماڈل کو استعمال کرنے والے روبوٹس کو اشیاء کی شناخت، ہدایات کو سمجھنے اور نقل و حرکت کی ترتیب کی منصوبہ بندی کرنے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔ آپ کو یہ بھی جانچنا چاہئے کہ آیا کام صحیح طریقے سے مکمل ہوا ہے۔ اس سے کنٹرول کے مسائل پیدا ہوتے ہیں جن میں ماڈل رویے اور نظام کی مکینیکل حدود دونوں شامل ہوتے ہیں۔

گوگل ڈیپ مائنڈ نے کہا کہ مفید روبوٹ کو عمومیت، تعامل اور چستی کی ضرورت ہوتی ہے۔ عمومیت غیر مانوس اشیاء اور ماحول کو گھیرے ہوئے ہے۔ تعامل میں انسانی ان پٹ اور بدلتے ہوئے حالات شامل ہیں۔ چستی سے مراد جسمانی کام ہیں جن کے لیے عین حرکت کی ضرورت ہوتی ہے۔

گوگل ڈیپ مائنڈ نے ایک ریلیز میں کہا کہ جیمنی روبوٹکس فطری زبان کی ہدایات پر عمل کر سکتا ہے اور ملٹی سٹیپ ہیرا پھیری کے کام انجام دے سکتا ہے۔ مثالوں میں اوریگامی، اشیاء کو بیگ میں ڈالنا، اور تربیت کے دوران غیر مرئی اشیاء کو سنبھالنا شامل ہیں۔

فزیکل اے آئی کی تکنیکی تقاضے زبان کی سمجھ سے زیادہ وسیع ہیں۔ نظام کو بصری ادراک اور مقامی استدلال کی ضرورت ہے۔ اس کے لیے عمل کی منصوبہ بندی اور کامیابی کا پتہ لگانے کی بھی ضرورت ہے۔ روبوٹکس میں کامیابی کا پتہ لگانا ضروری ہے کیونکہ سسٹم کو یہ فیصلہ کرنا چاہیے کہ آیا کام مکمل کرنا ہے، دوبارہ کوشش کرنا ہے یا روکنا ہے۔

Google DeepMind کی Gemini Robotics-ER 1.6، اپریل 2026 میں ریلیز ہوئی، یہ ظاہر کرتی ہے کہ ان خصوصیات کو جدید ترین ماڈل میں کیسے پیک کیا گیا ہے۔ کمپنی وضاحت کرتی ہے کہ ماڈل مقامی منطق، ایکشن پلاننگ اور کامیابی کا پتہ لگانے میں مدد کرتا ہے، جس میں درمیانی مراحل سے استدلال کرنے اور آگے بڑھنے یا دوبارہ کوشش کرنے کا فیصلہ کرنے کی صلاحیت ہے۔

گوگل ڈویلپر دستاویزات کے مطابق، Gemini Robotics-ER 1.6 Gemini API کے ذریعے پیش نظارہ میں دستیاب ہے۔ دستاویز اسے ایک وژن لینگویج ماڈل کے طور پر بیان کرتی ہے جو جیمنی کی ایجنٹ کی صلاحیتوں کو روبوٹکس پر لاگو کرتی ہے۔ ان صلاحیتوں میں بصری تشریح، مقامی استدلال، اور قدرتی زبان کے احکامات کے ذریعے منصوبہ بندی شامل ہے۔

Google AI اسٹوڈیو جیمنی ماڈلز کے ساتھ کام کرنے کے لیے ایک ڈویلپر ماحول فراہم کرتا ہے، اور Gemini API ان ماڈلز کو آپ کی ایپلی کیشنز میں ضم کرنے کا راستہ فراہم کرتا ہے۔ مجسم AI کے تناظر میں، یہ ایجنٹ ایپلی کیشنز بنانے والے ڈویلپرز کی جانچ اور حوصلہ افزائی کو قریب لاتا ہے۔

سیفٹی کنٹرول سسٹم کے ڈیزائن میں منتقل ہوتے ہیں۔

گورننس زیادہ پیچیدہ ہو جاتی ہے جب یہ سسٹم ٹولز کو کال کر سکتے ہیں، کوڈ تیار کر سکتے ہیں، یا کارروائیوں کو متحرک کر سکتے ہیں۔ کنٹرولز کو اس بات کی وضاحت کرنی چاہیے کہ سسٹم کس ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکتا ہے، وہ کون سے ٹولز استعمال کر سکتا ہے، کن اعمال کے لیے انسانی منظوری درکار ہوتی ہے، اور جائزے کے لیے سرگرمی کو کیسے لاگ کرنا ہے۔

McKinsey’s 2026 AI ٹرسٹ اسٹڈی انٹرپرائز AI میں زیادہ وسیع پیمانے پر اسی مسئلے کی طرف اشارہ کرتا ہے۔ یہاں تک کہ جیسا کہ AI نظام زیادہ خود مختار کام انجام دیتے ہیں، صرف ایک تہائی تنظیمیں حکمت عملی، حکمرانی، اور ایجنٹی AI گورننس کے لیے 3 یا اس سے زیادہ کی پختگی کی سطح تک پہنچتی ہیں۔

روبوٹکس میں، حفاظت میں مشین کی جسمانی حرکت بھی شامل ہوتی ہے۔ گوگل ڈیپ مائنڈ نے روبوٹ کی حفاظت کو ایک تہہ دار مسئلہ کے طور پر بیان کیا جو تصادم سے بچنے، قوت کی حدود اور استحکام جیسے نچلے درجے کے کنٹرولز کو حل کرتا ہے، نیز اس بارے میں اعلیٰ سطحی استدلال کہ آیا سیاق و سباق کے پیش نظر درخواست کردہ کارروائی محفوظ ہے۔

کمپنی نے ASIMOV بھی متعارف کرایا، جو روبوٹکس کی سیمینٹک سیفٹی کا اندازہ لگانے کے لیے ڈیٹا سیٹ ہے اور AI کو لاگو کیا گیا ہے۔ گوگل ڈیپ مائنڈ کا کہنا ہے کہ اس ڈیٹاسیٹ کو یہ جانچنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے کہ آیا سسٹم حفاظت سے متعلق رہنما خطوط کو سمجھ سکتا ہے اور جسمانی ماحول میں غیر محفوظ رویے سے بچ سکتا ہے۔

جب کوئی سسٹم روبوٹس، سینسرز، یا صنعتی آلات سے منسلک ہوتا ہے، تو سافٹ ویئر ایجنٹس کے لیے استعمال ہونے والے وہی کنٹرولز کا انتظام کرنا زیادہ مشکل ہو جاتا ہے۔ اس میں رسائی کے حقوق، آڈٹ ٹریلز، اور انکار کی کارروائیاں شامل ہیں۔ اس میں اضافہ کے راستے اور جانچ بھی شامل ہے۔

گورننس فریم ورک، جیسے NIST AI رسک مینجمنٹ فریم ورک اور ISO/IEC 42001، پورے نظام زندگی کے دوران AI خطرات اور ذمہ داریوں کے انتظام کے لیے ایک ڈھانچہ فراہم کرتے ہیں۔ جسمانی AI میں، ان کنٹرولز کو ماڈل کے رویے، منسلک مشینوں اور آپریٹنگ ماحول کو مدنظر رکھنا چاہیے۔

گوگل ڈیپ مائنڈ نے مجسم AI کی ترقی کے حصے کے طور پر روبوٹکس کمپنیوں کے ساتھ بھی تعاون کیا ہے۔ مارچ 2025 میں، کمپنی نے کہا کہ وہ Gemini 2.0 کا استعمال کرتے ہوئے ہیومنائیڈ روبوٹس پر Apptronik کے ساتھ شراکت کر رہی ہے، جس میں Agile Robots، Agility Robotics، Boston Dynamics، اور Enchanted Tools کو Gemini Robotics-ER کے قابل اعتماد ٹیسٹرز میں شامل کیا گیا ہے۔

2026 کی تازہ کاری میں بوسٹن ڈائنامکس کے روبوٹک کاموں جیسے میٹر ریڈنگ سے متعلق کام کا بھی حوالہ دیا گیا ہے۔ اس قسم کے استعمال کا معاملہ بصری تفہیم، عمل کی منصوبہ بندی، اور جسمانی حالت کے قابل اعتماد تشخیص پر انحصار کرتا ہے۔

فزیکل AI کے پاس صنعتی معائنہ، مینوفیکچرنگ اور لاجسٹکس میں درخواستیں ہیں۔ یہ سہولیات اور گوداموں پر بھی لاگو ہوتا ہے۔ یہ ترتیبات نظام کو حقیقی دنیا کے حالات کی تشریح کرنے اور متعین حدود میں کام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ گورننس کا مسئلہ یہ ہے کہ خود مختار نظام کے فیصلے کرنے یا ان پر عمل درآمد سے پہلے یہ حدود کیسے قائم کی جاتی ہیں۔

Google DeepMind اور Google AI Studio کو AI اور Big Data Expo North America 2026 کے لیے ہیکاتھون ٹیکنالوجی پارٹنرز کے طور پر رجسٹر کیا گیا ہے، جو 18-19 مئی کو San Jose McEnery کنونشن سینٹر میں ہو رہا ہے۔

(تصویر: مچل لوو)

یہ بھی دیکھیں: AI ایجنٹ گورننس فوکس میں آتا ہے کیونکہ ریگولیٹرز فلیگ کنٹرول گیپس۔

صنعت کے رہنماؤں سے AI اور بڑے ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ ایمسٹرڈیم، کیلیفورنیا اور لندن میں اے آئی اور بگ ڈیٹا ایکسپو دیکھیں۔ جامع ایونٹ TechEx کا حصہ ہے اور دیگر اہم ٹیکنالوجی ایونٹس کے ساتھ منعقد کیا جاتا ہے۔ مزید معلومات کے لیے یہاں کلک کریں۔

AI News آپ کے لیے TechForge Media لایا ہے۔ دیگر آنے والے انٹرپرائز ٹیکنالوجی ایونٹس اور ویبینرز کو یہاں دریافت کریں۔