Video Language Models: LLMs اور AI Agents کے بعد اگلی سرحد

Large language models نے متن پر فتح حاصل کی۔ Vision models نے تصاویر میں مہارت حاصل کی۔ AI agents نے آلات استعمال کرنا سیکھا۔ اب ایک نئی قسم ابھر رہی ہے جو ان سب سے بڑی ہو سکتی ہے: video language models، یا جسے محققین بڑھتے ہوئے "world models" کہہ رہے ہیں۔

ہم نے گزشتہ چند سال مصنوعی ذہانت کو پڑھنا، لکھنا، اور پیچیدہ مسائل پر غور و فکر کرنا سکھانے میں گزارے۔ لیکن ایک بات ہے: یہ سب ڈیجیٹل دائرے میں ہوتا ہے۔ ChatGPT آپ کے لیے جنگل میں چلنے کی نظم لکھ سکتا ہے، لیکن اسے نہیں معلوم کہ گرے ہوئے درخت پر سے گزرنا یا نیچی شاخ کے نیچے جھکنا حقیقت میں کیسا محسوس ہوتا ہے۔

World models یہی تبدیل کرنے آئے ہیں۔

Video Language Models کیا ہیں؟

💡

Video language models (VLMs) بصری ترتیب اور زبان دونوں کو بیک وقت process کرتے ہیں، جو مصنوعی ذہانت کو یہ سمجھنے کے قابل بناتے ہیں کہ نہ صرف فریم میں کیا ہے، بلکہ مناظر وقت کے ساتھ کیسے تبدیل ہوتے ہیں اور آگے کیا ہو سکتا ہے۔

انہیں vision-language models کا ارتقاء سمجھیں، لیکن ایک اہم اضافے کے ساتھ: وقتی فہم۔ جہاں معیاری VLM ایک تصویر دیکھتا اور سوالات کے جواب دیتا ہے، video language model ترتیبوں کو سامنے آتے دیکھتا ہے اور جسمانی حقیقت کو چلانے والے قواعد سیکھتا ہے۔

یہ محض تعلیمی تجسس نہیں۔ عملی مضمرات حیران کن ہیں۔

جب ایک روبوٹ کو کافی کا کپ اٹھانا ہو، وہ صرف تصویر میں "کپ" نہیں پہچان سکتا۔ اسے سمجھنا ہوگا:

✓دھکیلنے یا اٹھانے پر اشیاء کیسے برتاؤ کرتی ہیں
✓مائعات چھلکنے پر کیا ہوتا ہے
✓اس کی اپنی حرکات منظر کو کیسے متاثر کرتی ہیں
✓کون سے اعمال جسمانی طور پر ممکن ہیں بمقابلہ ناممکن

یہیں world models کام آتے ہیں۔

تخمین سے عمل تک

🤖

Physical Intelligence

World models ممکنہ مستقبل کی ویڈیو جیسی تخمینات تیار کرتے ہیں، جو روبوٹس کو عمل کرنے سے پہلے نتائج کا "تصور" کرنے دیتے ہیں۔

تصور خوبصورت ہے: جسمانی قواعد hardcode کرنے کی بجائے، آپ مصنوعی ذہانت کو لاکھوں گھنٹوں کی ویڈیو پر تربیت دیں جو دکھاتی ہے کہ دنیا حقیقت میں کیسے کام کرتی ہے۔ ماڈل کشش ثقل، رگڑ، اشیاء کی مستقل موجودگی، اور سبب و نتیجہ مساوات سے نہیں، بلکہ مشاہدے سے سیکھتا ہے۔

NVIDIA کا Cosmos اس کی سب سے پرعزم کوششوں میں سے ایک ہے۔ ان کا proprietary world model خاص طور پر robotics ایپلیکیشنز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جہاں جسمانی حقیقت سمجھنا اختیاری نہیں۔ یہ بقا ہے۔

Google DeepMind کا Genie 3 مختلف انداز اختیار کرتا ہے، interactive world generation پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے جہاں ماڈل کو ویڈیو گیم ماحول کی طرح "کھیلا" جا سکتا ہے۔

✗Traditional Robotics

Hand-coded physics قواعد، نازک کنارے کے معاملات، مہنگے سینسر arrays، نئے ماحول میں سست موافقت

✓World Model Approach

سیکھی ہوئی جسمانی بصیرت، خوبصورت degradation، سادہ hardware ضروریات، نئے منظرناموں میں تیز منتقلی

PAN تجربہ

Mohamed bin Zayed University کے محققین نے حال ہی میں PAN کی نقاب کشائی کی، ایک عمومی world model جو کنٹرولڈ تخمینات میں "فکری تجربات" انجام دیتا ہے۔

🧪

PAN کیسے کام کرتا ہے

Generative Latent Prediction (GLP) اور Causal Swin-DPM architecture استعمال کرتے ہوئے، PAN توسیعی ترتیبوں پر منظر کی یکسانیت برقرار رکھتا ہے اور جسمانی طور پر قابل فہم نتائج کی پیشگوئی کرتا ہے۔

کلیدی جدت یہ ہے کہ world modeling کو generative video مسئلے کے طور پر دیکھا جائے۔ واضح طور پر physics program کرنے کی بجائے، ماڈل ویڈیو کے تسلسل پیدا کرنا سیکھتا ہے جو جسمانی قوانین کا احترام کرتے ہیں۔ ابتدائی منظر اور تجویز کردہ عمل دیے جانے پر، یہ "تصور" کر سکتا ہے کہ آگے کیا ہوگا۔

Robotics کے لیے اس کے گہرے مضمرات ہیں۔ humanoid روبوٹ اس کافی کے کپ تک پہنچنے سے پہلے، سینکڑوں تخمینی کوششیں چلا سکتا ہے، سیکھ سکتا ہے کہ کون سے رسائی کے زاویے کام کرتے ہیں اور کون سے فرش پر کافی گراتے ہیں۔

ارب روبوٹ کا مستقبل

2050 تک متوقع humanoid robots

2023 سے robotics AI سرمایہ کاری میں اضافہ

یہ ڈرامائی اثر کے لیے من گھڑت اعداد نہیں۔ صنعتی پیشگوئیاں حقیقتاً ایسے مستقبل کی طرف اشارہ کرتی ہیں جہاں humanoid روبوٹ smartphones کی طرح عام ہوں گے۔ اور ان میں سے ہر ایک کو انسانوں کے ساتھ محفوظ طریقے سے کام کرنے کے لیے world models کی ضرورت ہوگی۔

ایپلیکیشنز humanoid روبوٹس سے آگے پھیلی ہیں:

Now

Factory Simulations

جسمانی factory floors پر تعینات کرنے سے پہلے کارکنوں کو virtual ماحول میں تربیت دینا

2025

Autonomous Vehicles

حفاظتی نظام جو حادثات کے منظرناموں کی پیشگوئی کرتے ہیں اور احتیاطی اقدام کرتے ہیں

2026

Warehouse Navigation

روبوٹ جو پیچیدہ جگہوں کو سمجھتے ہیں اور بدلتے ہوئے layouts کے ساتھ موافق ہوتے ہیں

2027+

Home Assistants

روبوٹ جو محفوظ طریقے سے انسانی رہائشی جگہوں میں navigate کرتے ہیں اور روزمرہ اشیاء manipulate کرتے ہیں

جہاں Video Generation اور World Understanding ملتے ہیں

اگر آپ AI video generation کی پیروی کر رہے ہیں، آپ کو یہاں کچھ overlap نظر آ سکتا ہے۔ Sora 2 اور Veo 3 جیسے tools پہلے سے قابل ذکر حقیقت پسندانہ ویڈیو تیار کرتے ہیں۔ کیا وہ بھی world models نہیں؟

ہاں اور نہیں۔

OpenAI نے واضح طور پر Sora کو world simulation صلاحیتوں والا قرار دیا ہے۔ ماڈل واضح طور پر physics کے بارے میں کچھ سمجھتا ہے۔ کوئی بھی Sora generation دیکھیں اور آپ کو حقیقت پسندانہ روشنی، قابل فہم حرکت، اور زیادہ تر صحیح برتاؤ کرنے والی اشیاء نظر آئیں گی۔

لیکن قابل فہم نظر آنے والی ویڈیو بنانے اور حقیقتاً جسمانی سبب و نتیجہ سمجھنے میں ایک اہم فرق ہے۔ موجودہ video generators بصری حقیقت پسندی کے لیے optimized ہیں۔ World models پیشگوئی کی درستگی کے لیے optimized ہیں۔

💡

امتحان یہ نہیں کہ "کیا یہ حقیقی لگتا ہے؟" بلکہ "عمل X دیے جانے پر، کیا ماڈل صحیح طور پر نتیجہ Y کی پیشگوئی کرتا ہے؟" یہ پورا کرنے کے لیے بہت مشکل معیار ہے۔

Hallucination کا مسئلہ

یہاں ایک غیر آرام دہ سچائی ہے: world models میں وہی hallucination مسائل ہیں جو LLMs کو پریشان کرتے ہیں۔

جب ChatGPT اعتماد سے غلط حقیقت بیان کرتا ہے، یہ پریشان کن ہے۔ جب world model اعتماد سے پیشگوئی کرتا ہے کہ روبوٹ دیوار سے گزر سکتا ہے، یہ خطرناک ہے۔

⚠️

جسمانی نظاموں میں World model hallucinations حقیقی نقصان پہنچا سکتے ہیں۔ انسانوں کے ساتھ تعیناتی سے پہلے Safety constraints اور verification layers ضروری ہیں۔

موجودہ نظام طویل ترتیبوں پر کمزور ہوتے ہیں، مستقبل میں جتنی دور تخمین لگاتے ہیں اتنی یکسانیت کھو دیتے ہیں۔ یہ ایک بنیادی تناؤ پیدا کرتا ہے: سب سے مفید پیشگوئیاں طویل مدتی ہیں، لیکن وہ سب سے کم قابل اعتماد بھی ہیں۔

محققین اس مسئلے پر متعدد زاویوں سے حملہ کر رہے ہیں۔ کچھ بہتر training data پر توجہ دیتے ہیں۔ دوسرے architectural innovations پر کام کرتے ہیں جو منظر کی یکسانیت برقرار رکھیں۔ مزید دوسرے hybrid approaches کی وکالت کرتے ہیں جو سیکھے ہوئے world models کو واضح جسمانی رکاوٹوں کے ساتھ ملاتے ہیں۔

Qwen 3-VL کی کامیابی

Vision-language کی طرف، Alibaba کا Qwen 3-VL open-source models کے لیے موجودہ state of the art کی نمائندگی کرتا ہے۔

Flagship Qwen3-VL-235B ماڈل عمومی Q&A، 3D grounding، video understanding، OCR، اور document comprehension شامل multimodal benchmarks پر سرکردہ proprietary نظاموں سے مقابلہ کرتا ہے۔

Qwen 3-VL کو خاص طور پر دلچسپ بنانے والی اس کی "agentic" صلاحیتیں ہیں۔ ماڈل graphical interfaces چلا سکتا ہے، UI عناصر پہچان سکتا ہے، ان کے افعال سمجھ سکتا ہے، اور tool invocation کے ذریعے real-world tasks انجام دے سکتا ہے۔

یہ فہم اور عمل کے درمیان وہ پل ہے جس کی world models کو ضرورت ہے۔

تخلیق کاروں کے لیے یہ کیوں اہم ہے

اگر آپ video creator، filmmaker، یا animator ہیں، world models آپ کے روزمرہ کام سے دور لگ سکتے ہیں۔ لیکن مضمرات آپ کی سوچ سے زیادہ قریب ہیں۔

موجودہ AI video tools جسمانی یکسانیت میں جدوجہد کرتے ہیں۔ اشیاء ایک دوسرے سے گزر جاتی ہیں۔ کشش ثقل غیر مستقل برتاؤ کرتی ہے۔ سبب اور نتیجہ گڈمڈ ہو جاتے ہیں۔ یہ سب ایسے models کی علامات ہیں جو حقیقت پسندانہ pixels بنا سکتے ہیں لیکن حقیقتاً وہ جسمانی قواعد نہیں سمجھتے جو وہ دکھا رہے ہیں۔

بڑے پیمانے پر video datasets پر تربیت یافتہ World models آخرکار video generation میں واپس feed ہو سکتے ہیں، ایسے AI tools تیار کرتے ہوئے جو فطری طور پر جسمانی قوانین کا احترام کریں۔ ایک video generator تصور کریں جہاں آپ کو "realistic physics" کے لیے prompt کرنے کی ضرورت نہیں کیونکہ ماڈل پہلے سے جانتا ہے کہ حقیقت کیسے کام کرتی ہے۔

💡

متعلقہ مطالعہ: Video generation کیسے ارتقاء پذیر ہے اس کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، ہماری گہری تحقیق دیکھیں diffusion transformers اور world models in video generation پر۔

آگے کا راستہ

World models شاید مصنوعی ذہانت میں سب سے پرعزم ہدف کی نمائندگی کرتے ہیں: مشینوں کو جسمانی حقیقت اس طرح سمجھنا سکھانا جیسے انسان سمجھتے ہیں۔ واضح programming سے نہیں، بلکہ مشاہدے، استدلال، اور تخیل سے۔

ہم ابھی ابتدائی مرحلے میں ہیں۔ موجودہ نظام متاثر کن مظاہرے ہیں، production-ready solutions نہیں۔ لیکن راستہ واضح ہے۔

اب ہمارے پاس کیا ہے:

محدود sequence coherence
Domain-specific models
اعلی computational اخراجات
تحقیقی مرحلے کی تعیناتیاں

آگے کیا آ رہا ہے:

توسیعی وقتی فہم
عمومی مقصد کے world models
Edge device تعیناتی
تجارتی robotics integration

اس شعبے میں بھاری سرمایہ کاری کرنے والی کمپنیاں، NVIDIA، Google DeepMind، OpenAI، اور متعدد startups، شرط لگا رہی ہیں کہ ڈیجیٹل ذہانت کے بعد جسمانی ذہانت اگلی سرحد ہے۔

یہ دیکھتے ہوئے کہ LLMs متن پر مبنی کام کے لیے کتنے تبدیلی لانے والے رہے ہیں، اثر کا تصور کریں جب مصنوعی ذہانت جسمانی دنیا کو اتنی ہی روانی سے سمجھ اور interact کر سکے۔

یہی video language models کا وعدہ ہے۔ اسی لیے یہ سرحد اہم ہے۔

💡

مزید مطالعہ: AI video پہلے سے creative workflows کو کیسے تبدیل کر رہی ہے، ہماری coverage دیکھیں native audio generation اور enterprise adoption پر۔