Ambient.ai کا مقصد AI سے چلنے والی عمارت کی حفاظت، مائنس تعصب اور رازداری کے نقصانات فراہم کرنا ہے۔

سیکیورٹی - جیسا کہ "ارے آپ، آپ وہاں نہیں جا سکتے" - ایک بار جب آپ کچھ عمارتوں اور کیمروں سے گزر جاتے ہیں تو تیزی سے ایک پیچیدہ، قابل اعتراض طور پر ناممکن کام بن جاتا ہے۔ کون ایک ہی وقت میں ہر جگہ دیکھ سکتا ہے، اور کسی کو بروقت کسی مسئلے کو روکنے کے لیے بھیج سکتا ہے؟ محیطی.ai یہ دعویٰ کرنے والے پہلے نہیں ہیں کہ AI کر سکتا ہے، لیکن ہو سکتا ہے کہ وہ اسے بڑے پیمانے پر ختم کرنے والے پہلے شخص ہوں - اور انہوں نے بڑھتے رہنے کے لیے $52 ملین اکٹھے کیے ہیں۔

آج کے عمل کے ساتھ مسئلہ اس طرح کا ہے جس کی کوئی بھی نشاندہی کر سکتا ہے۔ اگر آپ کے پاس ایک جدید کمپنی یا اسکول کیمپس ہے جس میں درجنوں یا سیکڑوں کیمرے ہیں، تو وہ اتنی فوٹیج اور ڈیٹا تیار کرتے ہیں کہ ایک سرشار سیکیورٹی ٹیم کو بھی اسے برقرار رکھنے میں دشواری کا سامنا کرنا پڑے گا۔ نتیجے کے طور پر، نہ صرف ان کے کسی اہم واقعے سے محروم ہونے کا امکان ہے جیسا کہ یہ ہوتا ہے، بلکہ وہ جھوٹے الارم اور شور میں بھی اپنے کانوں تک پہنچ جاتے ہیں۔

"متاثرین ہمیشہ کیمروں کی طرف دیکھتے رہتے ہیں، امید کرتے ہیں کہ کوئی ان کی مدد کے لیے آ رہا ہے... لیکن ایسا نہیں ہے،" Ambient.ai کے سی ای او اور شریک بانی، شیکھر شریستھا نے ٹیک کرنچ کو بتایا۔ "بہترین صورت یہ ہے کہ آپ واقعے کے ہونے کا انتظار کریں، آپ جا کر ویڈیو کھینچیں، اور آپ وہاں سے کام کریں۔ ہمارے پاس کیمرے ہیں، ہمارے پاس سینسر ہیں، ہمارے پاس افسران ہیں - جو غائب ہے وہ درمیان میں دماغ ہے۔

ظاہر ہے کہ شریستھا کی کمپنی دماغ فراہم کرنے کی کوشش کر رہی ہے: لائیو سیکیورٹی فوٹیج کے لیے ایک مرکزی بصری پروسیسنگ یونٹ جو بتا سکتا ہے کہ کب کچھ غلط ہو رہا ہے اور فوری طور پر صحیح لوگوں کو بتا سکتا ہے۔ لیکن اس تعصب کے بغیر جو اس طرح کی کوششوں کو خطرہ بناتا ہے، اور چہرے کی شناخت کے بغیر۔

دوسروں نے اس سے پہلے اس خاص خیال پر اثر انداز کیا ہے، لیکن ابھی تک کسی نے سنجیدگی سے اپنانے نہیں دیکھا ہے۔ خودکار تصویر کی شناخت کی پہلی نسل، شریستھا نے کہا، سادہ حرکت کا پتہ لگانا تھا، یہ جانچنے سے کچھ زیادہ نہیں کہ آیا اسکرین پر پکسلز گھوم رہے ہیں - اس بات کی کوئی بصیرت کے بغیر کہ یہ درخت ہے یا گھر پر حملہ آور۔ اس کے بعد آبجیکٹ ریکگنیشن کرنے کے لیے گہری سیکھنے کا استعمال آیا: ہاتھ میں بندوق یا ٹوٹی ہوئی کھڑکی کی شناخت۔ یہ کارآمد ثابت ہوا لیکن محدود اور کسی حد تک زیادہ دیکھ بھال، بہت سارے منظر اور آبجیکٹ سے متعلق مخصوص تربیت کی ضرورت تھی۔

“The insight was, if you look at what humans do to understand a video, we take lots of other information: is the person sitting or standing? Are they opening a door, are they walking or running? Are they indoors or outdoors, daytime or nighttime? We bring all that together to create a kind of comprehensive understanding of the scene,” Shrestha explained. “We use computer vision intelligence to mine the footage for a whole range of events. We break down every task and call it a primitive: interactions, objects, etc., then we combine those building blocks to create a ‘signature.’”

Ambient.ai سسٹم رویے کے عناصر کا استعمال کرتا ہے اور یہ بتانے کے لیے کہ آیا وہ کوئی مسئلہ ہیں ایک دوسرے میں پلگ کرتا ہے۔ تصویری کریڈٹ: محیطی.ai

دستخط کچھ ایسا ہو سکتا ہے جیسے "کوئی شخص اپنی گاڑی میں رات کو کافی دیر تک بیٹھا ہو،" یا "کسی سیکورٹی چوکی کے پاس کھڑا شخص کسی کے ساتھ بات چیت نہ کر رہا ہو،" یا کوئی بھی چیز۔ کچھ کو ٹیم کے ذریعہ ٹوئیک اور شامل کیا گیا ہے، کچھ کو ماڈل کے ذریعہ آزادانہ طور پر پہنچایا گیا ہے، جسے شریستھا نے "ایک طرح سے منظم نیم زیر نگرانی نقطہ نظر" کے طور پر بیان کیا ہے۔

ایک ہی وقت میں سو ویڈیو اسٹریمز کی نگرانی کے لیے AI استعمال کرنے کا فائدہ سادہ ہے یہاں تک کہ اگر آپ یہ مان لیں کہ AI صرف ہے، کہہ لیں، 80% اتنا ہی اچھا ہے جتنا کہ انسان کسی برے واقعے کو دیکھنے میں۔ خلفشار، تھکاوٹ یا صرف دو آنکھیں رکھنے جیسی کوئی کوتاہی کے بغیر، ایک AI کامیابی کی اس سطح کو وقت یا فیڈ نمبر کی حد کے بغیر لاگو کر سکتا ہے، یعنی کامیابی کا امکان درحقیقت کافی زیادہ ہے۔

لیکن کچھ سال پہلے کے پروٹو-اے آئی سسٹم کے بارے میں بھی یہی کہا جا سکتا ہے جو صرف بندوقوں کی تلاش میں تھا۔ Ambient.ai جس چیز کا مقصد رکھتا ہے وہ کچھ زیادہ جامع ہے۔

شریستھا نے کہا، "ہم نے ڈیزائن کے ذریعے پرائیویسی کے خیال کے ارد گرد پلیٹ فارم بنایا۔ AI سے چلنے والی سیکیورٹی کے ساتھ، "لوگ صرف یہ سمجھتے ہیں کہ چہرے کی شناخت اس کا حصہ ہے، لیکن ہمارے نقطہ نظر کے ساتھ آپ کے پاس اتنی بڑی تعداد میں دستخطی واقعات ہیں، اور آپ کو چہرے کی شناخت کیے بغیر خطرے کا اشارہ مل سکتا ہے۔ آپ کے پاس صرف ایک تصویر اور ایک ماڈل نہیں ہے جو کہتا ہے کہ کیا ہو رہا ہے - ہمارے پاس یہ تمام مختلف بلاکس ہیں جو آپ کو سسٹم میں مزید وضاحتی حاصل کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔"

بنیادی طور پر یہ ہر فرد کی تسلیم شدہ سرگرمی کو شروع کرنے کے لیے تعصب سے پاک رکھ کر کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، چاہے کوئی بیٹھا ہو یا کھڑا ہو، یا وہ دروازے کے باہر کتنے عرصے سے انتظار کر رہا ہو — اگر ان میں سے ہر ایک رویے کا آڈٹ کیا جا سکتا ہے اور اسے آبادیاتی اور گروہوں میں پایا جا سکتا ہے، تو اس طرح کے نتائج کا مجموعہ بھی آزاد ہونا چاہیے۔ تعصب کا اس طرح نظام ساختی طور پر تعصب کو کم کرتا ہے۔

تاہم، یہ کہنا ضروری ہے کہ تعصب کپٹی اور پیچیدہ ہے، اور اس کو پہچاننے اور اسے کم کرنے کی ہماری صلاحیت آرٹ کی حالت سے پیچھے ہے۔ اس کے باوجود یہ بدیہی طور پر سچ لگتا ہے کہ، جیسا کہ شریستھا نے کہا، "اگر آپ کے پاس کسی ایسی چیز کے لیے کوئی تخمینہ کا زمرہ نہیں ہے جو متعصب ہو، تو اس طرح سے تعصب کا کوئی راستہ نہیں ہے۔" آئیے امید کرتے ہیں!

Ambient.ai کے شریک بانی وکیش کھنہ (CTO، بائیں) اور شیکھر شریستھا (CEO)۔ تصویری کریڈٹ: محیطی.ai

ہم نے کچھ اسٹارٹ اپس کو ان خطوط پر آتے اور جاتے دیکھا ہے، اس لیے یہ ضروری ہے کہ ان خیالات کو ریکارڈ پر ظاہر کیا جائے۔ اور اپنے بارے میں نسبتاً خاموش رہنے کے باوجود، Ambient.ai کے متعدد فعال صارفین ہیں جنہوں نے اس کی مصنوعات کے مفروضے کو ثابت کرنے میں مدد کی ہے۔ یقیناً پچھلے دو سالوں میں معمول کے مطابق کاروبار نہیں رہا… لیکن یہ تصور کرنا مشکل ہے کہ "مارکیٹ کیپ کے لحاظ سے سب سے بڑی امریکی ٹیک کمپنیوں میں سے پانچ" گاہک ہوں گی (اور وہ ہیں) اگر یہ کام نہیں کرتا ہے۔

ایک نامعلوم "فارچیون 500 ٹیکنالوجی کمپنی" کا ایک ٹیسٹ "ٹیلگیٹنگ" کو کم کرنے کی کوشش کر رہا تھا، جہاں کوئی شخص ایسا کرنے کے مجاز کسی دوسرے شخص کے پیچھے ایک محفوظ علاقے میں داخل ہوتا ہے۔ اگر آپ کو لگتا ہے کہ کوئی بھی ایسا نہیں کرتا، ٹھیک ہے، انہوں نے پہلے ہفتے 2,000 واقعات کی نشاندہی کی۔ لیکن قریب قریب حقیقی وقت میں واقعات کی GIFs سیکیورٹی کو بھیج کر، جو غالباً جا کر مجرموں پر انگلیاں اٹھاتے تھے، اس تعداد کو ہفتے میں کم کر کے 200 کر دیا گیا۔ اب یہ ہفتہ میں 10 ہے، شاید میرے جیسے لوگوں کے ذریعہ۔

تصویری کریڈٹ: محیطی.ai

Ambient.ai کے ایک اور ٹیسٹ کیس میں، ایک اسکول کے سیکیورٹی کیمروں نے گھنٹوں کے بعد کسی کو باڑ کی پیمائش کرتے ہوئے پکڑا۔ سیکیورٹی ہیڈ کو فوری طور پر فوٹیج بھیجی گئی اور پولیس کو بلایا گیا۔ پتہ چلتا ہے کہ اس لڑکے کے پاس پریرز تھے۔ میں یہاں جو نکتہ اٹھا رہا ہوں وہ یہ نہیں ہے کہ ہمیں اپنے اسکول کے کیمپس کو بند کرنے کی ضرورت ہے، اور اس سے ایسا کرنے میں مدد ملے گی، لیکن دستاویز میں ایک اور چیز کا ذکر کیا گیا ہے، جو یہ ہے کہ نظام "کوئی باڑ پر چڑھ رہا ہے" کے علم کو جوڑ سکتا ہے۔ دوسری چیزیں، جیسے "یہ 8:45 سے تھوڑا سا پہلے ہوتا ہے،" اس لیے شارٹ کٹ لینے والے بچے پولیس والوں کو نہیں بلاتے ہیں۔ اور AI چڑھنے، گرنے اور لیٹنے کے درمیان بھی فرق کر سکتا ہے، جو مختلف حالات میں اہمیت رکھتا ہے، یا نہیں۔

Ambient.ai کا دعویٰ ہے کہ سسٹم کی لچک کا ایک حصہ ان تمام "آدمیوں" میں ہے جسے سائٹ کی ضروریات کے مطابق دوبارہ ترتیب دینا آسان ہے — ہو سکتا ہے کہ آپ کو واقعی کوئی پرواہ نہ ہو کہ کوئی باڑ پر چڑھتا ہے، جب تک کہ وہ گر نہ جائے۔ نئے حالات سیکھنے کے قابل: "آہ، تو ایسا لگتا ہے جب کوئی باڑ کاٹ رہا ہو۔" ٹیم کے پاس اس وقت تقریباً 100 مشکوک رویے "دستخط" ہیں اور امید ہے کہ اگلے سال اس میں دوگنا اضافہ ہو جائے گا۔

موجودہ سیکورٹی اہلکاروں کو ان کے فون یا ریڈیو کو اڑانے والی چیزوں پر زیادہ کنٹرول دے کر زیادہ موثر بنانا وقت کی بچت کرتا ہے اور نتائج کو بہتر بناتا ہے (Ambient.ai کا کہنا ہے کہ یہ عام طور پر عام الارموں کی تعداد کو 85-90% تک کم کرتا ہے)۔ اور AI سے چلنے والی فوٹیج کی درجہ بندی ریکارڈز اور آرکائیوز کے ساتھ بھی مدد کرتی ہے۔ "رات کو باڑ پر چڑھنے والے لوگوں کی تمام فوٹیج ڈاؤن لوڈ کریں" کہنا 5,000 گھنٹے دستی طور پر اسکرب کرنے سے کہیں زیادہ آسان ہے۔

$52 ملین راؤنڈ کی قیادت a16z نے کی تھی، لیکن انفرادی سرمایہ کاروں کے ڈھیر میں کون کون ہے: رون کونوے، Y Combinator سے علی روغانی، Okta کے شریک بانی فریڈرک کیریسٹ، CrowdStrike کے CEO جارج کرٹز، Microsoft CVP چارلس ڈائیٹرچ۔ ، اور کئی دوسرے جو جانتے ہیں کہ وہ کس چیز میں سرمایہ کاری کرتے ہیں۔

"یہ ایک منفرد وقت ہے؛ سیکورٹی پریکٹیشنرز سے بہت کچھ کرنے کی توقع کی جاتی ہے۔ کسی کو ان تمام فیڈز کو دیکھنے کی ضرورت نہ ہونے کی بنیادی تجویز آفاقی ہے،" شریستھا نے کہا۔ "ہم سیکیورٹی پر اتنا پیسہ خرچ کرتے ہیں، 120 بلین ڈالر… یہ پاگل پن کی بات ہے کہ اس کے نتائج نہیں نکل رہے ہیں - ہم واقعات کو نہیں روکتے۔ ایسا محسوس ہوتا ہے کہ تمام سڑکیں یکجائی کی طرف لے جا رہی ہیں۔ ہم ایک ایسا پلیٹ فارم بننا چاہتے ہیں جسے کوئی تنظیم اپنا کر مستقبل میں اپنی حفاظت کا ثبوت دے سکے۔

ماخذ: https://techcrunch.com/2022/01/19/ambient-ai-security-without-facial-recognition/