مورگن برک سے ملو

مورگن برک ساؤتھ ویلز میں اس دلچسپی کے ساتھ پلا بڑھا کہ کمپیوٹر اور ویڈیو گیمز کیسے کام کرتے ہیں۔ "میں چھ سال کی عمر سے ویڈیو گیمز کھیل رہا ہوں اور کمپیوٹر استعمال کر رہا ہوں،" وہ کہتے ہیں۔ "نا کھیلنے کے قابل کردار اور AI… یہ ہمیشہ مجھے متوجہ کرتا ہے کہ وہ دنیا میں کیسے تشریف لے جاتے ہیں۔" یہ ابتدائی تجسس اس کے ساتھ رہا، اور آج وہ کارڈف یونیورسٹی میں اپلائیڈ سافٹ ویئر انجینئرنگ میں بی ایس سی کے آخری سال میں ہے—ایک کورس جو خالص تھیوری کے بجائے پروگرامنگ، ٹیم ورک، اور لاگو مسئلہ حل کرنے کے ارد گرد بنایا گیا ہے۔ انہوں نے مزید کہا، "یہ واقعی مجھے اچھی طرح سے موزوں کرتا ہے، کیونکہ میں ٹیکنالوجی کو عملی طور پر دیکھنا پسند کرتا ہوں، نہ صرف نصابی کتابوں میں۔"

اگرچہ مورگن طویل عرصے سے AI کی طرف متوجہ تھا، لیکن وہ تسلیم کرتا ہے کہ یونیورسٹی سے پہلے اسے عملی طور پر اس کا کوئی علم نہیں تھا۔ یہاں تک کہ اس کی ڈگری نے اس کی گہرائی کا احاطہ نہیں کیا، لہذا اس نے آزادانہ طور پر دریافت کیا۔ اس کا بڑا موڑ اس وقت آیا جب اس نے فارمولا اسٹوڈنٹ AI دریافت کیا، یہ مقابلہ خود مختار ریسنگ پر مرکوز تھا۔ اسی وقت، اس نے IBM SkillsBuild اور IBM گرینائٹ کے بارے میں سیکھا۔ "میں نے محسوس کیا کہ آج IBM کتنا فعال اور متعلقہ ہے، لہذا AI میں ان کے کردار کو دیکھ کر حیرت ہوئی،" مورگن کہتے ہیں۔ اس نے سیکھنے کو ایک ہینڈ آن، مسابقتی پروجیکٹ کے ساتھ جوڑنے کا دروازہ کھول دیا۔

IBM SkillsBuild کے ذریعے، مورگن نے AI پر اپنے تکنیکی علم اور نقطہ نظر دونوں کو گہرا کیا۔ "وہاں ایک کورس ہے جسے مصنوعی ذہانت کے بنیادی اصول کہتے ہیں جس نے AI کے استعمال کے بارے میں میرے علم کو مزید گہرا کرنے میں مدد کی۔ لیکن اس کے ساتھ ساتھ دیگر چیزیں بھی لائیں، جیسے AI اخلاقیات اور ذمہ دارانہ ترقی، جو میں نے سنی تھی لیکن اس سے پہلے کبھی صحیح تحقیق یا غور نہیں کیا،" وہ بتاتے ہیں۔ اس نے کام کی جگہ پر مہارت کے کورسز بھی لیے جن میں ٹیم ورک، چست طریقہ کار، اور کمیونیکیشن پر زور دیا گیا۔کارڈف خود مختار ریسنگ (CAR). "یہ تمام قابل منتقلی مہارتیں تھیں جو ریسنگ ٹیم کی بنیاد رکھنے کے بعد تقویت دینے اور مزید آگے بڑھانے کے لیے واقعی قیمتی تھیں،" مورگن نوٹ کرتا ہے۔ IBM گرینائٹ پر ایک کورس نے اسے سکھایا کہ AI کے ساتھ مؤثر طریقے سے بات چیت کیسے کی جائے۔ "یہ کافی گہرائی میں تھا اور اس نے آپ کو گرینائٹ کو صحیح طریقے سے استعمال کرنے اور اس سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے کا طریقہ سکھایا،" وہ کہتے ہیں۔

مورگن کی ٹیم پروجیکٹ کے ہر پہلو میں IBM گرینائٹ کا استعمال کرتی ہے۔ "ہم گرینائٹ کا استعمال چند طریقوں سے کرتے ہیں۔ ہم اسے تکنیکی طور پر استعمال کرتے ہیں، اپنے سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ لائف سائیکل میں ترقی کے لیے، ہم اسے تنظیمی چیزوں کے لیے استعمال کرتے ہیں جیسے کہ مقابلوں تک پہنچنے کی لاجسٹکس، اور یہ ہمیں اخراجات کے تخمینے کا فوری خلاصہ دے سکتا ہے،" وہ بتاتے ہیں۔ "آخر میں، ہم اسے اپنی کاروباری ٹیم کے لیے مقابلوں میں استعمال کرتے ہیں، پچز اور پریزنٹیشنز کو فنڈ دینے کے لیے آئیڈیاز دیتے ہیں۔" وہ گرینائٹ کے ان کے استعمال کو "تقریباً ایک مشاورتی کردار کی طرح بیان کرتا ہے۔ یہ انجینئرز کے طور پر ہماری جگہ نہیں لیتا، لیکن یہ کسی ایسی چیز کی نشاندہی کرتا ہے جو ہم نے غلط کیا ہے یا ہمیں کوئی تجویز دیتا ہے، جو واقعی قابل قدر ہے۔"

CAR کو شروع سے شروع کرنا ایک بڑا چیلنج تھا۔ "میں اصل میں یونیورسٹی کی فزیکل کار بنانے والی ٹیم میں دلچسپی رکھتا تھا، لیکن میری مہارتیں واقعی منتقلی کے قابل نہیں تھیں… مجھے نہیں معلوم کہ انجن کیسے بنانا ہے،" وہ کہتے ہیں۔ لہذا، اس نے ایک طالب علم AI ریسنگ ٹیم کا خیال پیش کیا۔ "میں خود کمپیوٹر سائنس کے سکول گیا اور بنیادی طور پر کہا، 'یہاں واقعی کچھ اچھا ہو سکتا ہے۔ ہمیں یہ کرنا چاہیے۔' انہوں نے واقعی اس کا لطف اٹھایا، ہمیں فنڈنگ دی، اور پروجیکٹ کو سبز روشنی دی۔ مورگن نے تقریباً 30 ممبران کو بھرتی کیا، جس میں تقریباً 20 ٹیم کے سرشار شرکاء بن گئے۔

CAR نے سلورسٹون میں جن چیلنجوں سے نمٹا ہے — پرسیپشن، پاتھ پلاننگ، کنٹرول سسٹمز، رسک اسیسمنٹ — حقیقی دنیا کی صنعتوں کی پیچیدگی کا آئینہ دار ہیں۔ وہ کہتے ہیں "جن چیلنجوں کو ہم حل کر رہے ہیں وہ جدید صنعتوں کے پیچیدہ تقاضوں کی آئینہ دار ہیں، لاجسٹکس سے لے کر سمارٹ شہروں تک،" وہ کہتے ہیں۔ تکنیکی مہارتوں کے علاوہ، ٹیم نے ایک فرضی سرمایہ کاری کی تجویز بھی پیش کی، جس میں یہ ظاہر کیا گیا کہ "نہ صرف ہماری تکنیکی صلاحیت بلکہ مارکیٹ کی حرکیات اور تجارتی عملداری کی مضبوط گرفت بھی۔" مورگن کے لیے، یہ ان کے پہلے سال کی ایک خاص بات تھی۔ "ہم نے تقریباً گیارہ یا بارہ افراد کو یو کے میں سلورسٹون ریس سرکٹ میں لایا تاکہ وہ دراصل چار یا پانچ دن تک مقابلہ کر سکیں۔ یہ حیرت انگیز تھا۔ ہم نے اسی مقابلے میں حصہ لینے والے دوسرے طلباء کے ساتھ بہت اچھے روابط بنائے۔ ہم نے ان کمپنیوں کے ساتھ بہت اچھے روابط بنائے جو وہاں ٹیلنٹ کی تلاش میں سٹال لگاتے تھے، اور ہم نے IBM کے جان میکنامارا سے بھی ملاقات کی۔ ہم نے اس کے ارد گرد ایک چہرہ دیکھا، اور اس کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے ایک چہرہ دیکھا۔ متاثر کن مجھے اس ماحول سے گھرے ہوئے رابطے بنانے اور وہاں رہنے میں بہت اچھا لگا۔

آگے دیکھتے ہوئے، مورگن CAR کو بڑھانا اور نئی بلندیوں تک پہنچنا چاہتا ہے۔ وہ کہتے ہیں، "اگلے سال، ہم ممبرشپ کو مزید 10 لوگوں تک بڑھانا چاہتے ہیں، 20 سے 25 طالب علموں کو سلور اسٹون میں لانا چاہتے ہیں، اور ہمارا بڑا ہدف مقابلہ میں ٹاپ ٹین میں پہنچنا ہے،" وہ کہتے ہیں۔ طویل مدتی، وہ بزنس ایڈمنسٹریشن میں ماسٹرز کرنے اور سافٹ ویئر انجینئر کے طور پر صنعت کا تجربہ حاصل کرنے کے بعد قائدانہ کردار میں جانے کی امید کرتا ہے۔ وہ CAR کو خود مختار گاڑیوں کے انجنیئروں کی اگلی نسل میں شراکت کے طور پر دیکھتا ہے، اور اس کا خیال ہے کہ خود مختار گاڑیوں کا نفاذ "ہزاروں جانیں بچا سکتا ہے اور انسانی ڈرائیوروں کی وجہ سے ہونے والے ہزاروں واقعات کو روک سکتا ہے۔" اس کا یہ بھی ماننا ہے کہ CAR خود مختار گاڑیوں کے بارے میں عوام کے تاثرات کو بے نقاب کرنے میں مدد کر سکتی ہے - ایک اہم غور جس پر ٹیم تلاش کرنے اور اس کی طرف کام کرنے کے لیے پرعزم ہے۔

AI میں شروع کرنے کے خواہاں طلباء کے لیے، مورگن کا مشورہ واضح ہے: "میرے خیال میں بنیادی باتوں کو حاصل کرنے کے معاملے میں، مجھے IBM SkillsBuild کی طرف اشارہ کرنا پڑے گا… یہ شروع کرنے کا ایک اچھا طریقہ ہے اور آپ کو AI کے بارے میں جاننے کے لیے ہیڈ اسپیس میں لے جانے کا ایک اچھا طریقہ ہے۔ اس سے آگے، صرف شروع کریں: ویڈیوز دیکھیں، پیپرز پڑھیں، ترقی کے ماحول میں کچھ حاصل کریں۔" وہ مزید کہتے ہیں، "AI کو ایک مشیر کے طور پر استعمال کیا جانا چاہیے، متبادل کے طور پر نہیں۔ یہ ہمیں بہتر کام کرنے میں مدد کرتا ہے لیکن پھر بھی انسانی تخلیقی صلاحیتوں اور فیصلہ سازی پر انحصار کرتا ہے۔" مورگن کا سفر ظاہر کرتا ہے کہ صحیح رہنمائی، ٹولز اور استقامت کے ساتھ، طلباء نہ صرف AI سیکھ سکتے ہیں بلکہ اسے پروجیکٹس پر بھی لاگو کر سکتے ہیں۔کارڈف خود مختار ریسنگ (CAR)جو دوسروں کو متاثر کرے اور ٹھوس اثر ڈالے۔