Thore Graepel، AlphaGo کے شریک تخلیق کاروں میں سے ایک، نے 7 ستمبر 2026 کو شائع ہونے والی Sifted کی ایک خصوصی رپورٹ کے مطابق، Google DeepMind کو مصنوعی ذہانت سے متعلق استدلال کا آغاز تلاش کرنے کے لیے چھوڑ دیا ہے۔ یہ منصوبہ ایک ایسے مقالے پر شرط لگا رہا ہے جو صنعت کے غالب موجودہ کے خلاف چلتا ہے: کہ ساختی تلاش، بجائے اس کے کہ مشین کی زبان کو دوبارہ رکھنے کے لیے کلیدی زبان کو برقرار رکھا جائے۔

ایک ڈیپ مائنڈ تجربہ کار دور

Graepel AlphaGo پر اپنے کام کے لیے سب سے زیادہ جانا جاتا ہے، ڈیپ مائنڈ سسٹم جس نے 2016 میں Go ورلڈ چیمپیئن Lee Sedol کو شکست دی تھی - ایک سنگ میل جس کا سہرا بڑے پیمانے پر جدید AI بوم کو بھڑکانے کا ہے۔ اس اقدام سے گوگل ڈیپ مائنڈ کا ایک طویل عرصہ ختم ہو گیا، جہاں وہ ریسرچ آرگنائزیشن کی سب سے سینئر اور نظر آنے والی شخصیات میں سے ایک تھے۔

رپورٹس کی جانچ پڑتال کی گئی کہ گریپل نے استدلال کے منصوبے کو آگے بڑھانے کے لیے چھوڑ دیا، اور ٹیک ٹائمز سمیت تجارتی دکانوں نے نئی کمپنی کی بنیادی شرط کو واضح طور پر تیار کیا: LLM اسکیلنگ پر ساختی تلاش۔ فنڈنگ، عملہ، اور پروڈکٹ کے منصوبوں کے بارے میں تفصیلات ظاہر نہیں کی گئی ہیں، اور نہ ہی Graepel اور نہ ہی DeepMind نے کوئی باضابطہ اعلان شائع کیا ہے — لیکن یہ اقدام خالص اسکیلنگ کے متبادل کے ارد گرد [جارحانہ AI اسٹارٹ اپ فارمیشن کے سال] (https://aibuzzwire.news) میں اترتا ہے۔

تھیسس: بڑے پیمانے پر تلاش کریں۔

شرط اہمیت رکھتی ہے کیونکہ یہ اس حکمت عملی کو چیلنج کرتا ہے جس نے 2020 سے فرنٹیئر AI کی تعریف کی ہے — زیادہ ڈیٹا اور کمپیوٹ پر بڑے ٹرانسفارمر ماڈلز کی تربیت کریں، پھر انہیں سوچ کے سلسلے کے پرامپٹس اور کمک سیکھنے کے ذریعے استدلال کرنا سکھائیں۔

AlphaGo نسب ایک مختلف روایت کی نمائندگی کرتا ہے۔ AlphaGo اور اس کے جانشینوں نے عصبی نیٹ ورکس کو درختوں کی تلاش کے ساتھ ملایا اور، بعد میں تکرار میں، انسانی کھیلوں کے بجائے خود کھیل سے سیکھا۔ اس خاندان کے سسٹمز مقررہ اصولوں کے خلاف ان کی اپنی چالوں کی تصدیق کر سکتے ہیں، جس نے ان کے استدلال کو اس طرح درست بنایا کہ زبان کے نمونے کے نتائج، ایک وقت میں ایک قابل تعظیم ٹوکن پیدا کرتے ہیں، نہیں ہیں۔

تلاش کے پہلے نقطہ نظر کے حامیوں کا استدلال ہے کہ جیسا کہ LLMs کو ریاضی، رسمی تصدیق اور منصوبہ بندی جیسے ڈومینز میں دھکیل دیا جاتا ہے، ان کے ناکامی کے طریقے — روانی سے مگر غلط جوابات، ناقابل اعتماد ملٹی سٹیپ منطق — فن تعمیر سے پیدا ہوتے ہیں، نہ صرف پیمانے سے۔ تلاش پر مبنی نظام جو رسمی اصولوں کے خلاف ہر قدم کی جانچ کر سکتے ہیں، انحصار کے لیے ایک مختلف راستہ پیش کرتے ہیں، اور لین پر مبنی تھیوریم پر حالیہ پیش رفت نے جو دونوں اسٹارٹ اپس اور بڑی لیبز کے ذریعہ ثابت کیے گئے ہیں، اس بحث کو زندہ رکھا ہے۔

ایک وسیع تر خروج کا حصہ

Graepel اس تھیسس کے تعاقب میں DeepMind کو چھوڑنے والا پہلا AlphaGo تجربہ کار نہیں ہے۔ ڈیوڈ سلور، جنہوں نے AlphaGo پروجیکٹ کی قیادت کی، نے 2025 کے آخر میں Google DeepMind کو AlphaGo، AlphaZero، اور AlphaStar بنانے کے بعد چھوڑ دیا، اور Ineffable Intelligence کی بنیاد رکھی، جسے نومبر 2025 میں شامل کیا گیا تھا۔ جیسا کہ اس ہفتے رپورٹ کیا گیا ہے، Sequoia اور Nvidia نے $1 بلین ڈالر کے اسٹارٹ اپ کی حمایت کی ہے۔

روانگیوں سے گوگل ڈیپ مائنڈ میں ہائی پروفائل ٹرن اوور کا اضافہ ہوتا ہے۔ اس سال کے شروع میں، لیب نے قیادت میں تبدیلیاں دیکھی تھیں جن میں حسابیس کی کرسی کی منتقلی اور کورے کاووکوگلو اور جیف ڈین جیسی سینئر شخصیات کا اخراج شامل تھا، جس کی کوریج AI Buzz Wire نے اس وقت کی تھی۔ جب وہ لوگ جنہوں نے لیب کے سب سے مشہور نظام بنائے ہیں وہ ایک مختلف فن تعمیر کا پیچھا کرنا چھوڑ دیتے ہیں، تو اشارہ اندرونی سیاست کے بارے میں کم اور اگلی پیش رفت کہاں سے آتی ہے اس پر حقیقی اختلاف کے بارے میں زیادہ ہوتا ہے۔

یہ فیلڈ کے لیے کیوں اہمیت رکھتا ہے۔

اسٹارٹ اپ ایکو سسٹم کے لیے، گریپل کا یہ اقدام ایک اور نشان ہے کہ ٹرانسفارمر کے بعد کی دلیل سنجیدہ سرمایہ اور سنجیدہ ریزیومز کو اپنی طرف متوجہ کر رہی ہے۔ سرمایہ کاروں نے 2024 اور 2025 کو تقریباً مکمل طور پر LLM ایپلی کیشنز اور انفراسٹرکچر پر خرچ کیا۔ 2026 نے عالمی ماڈلز، نیورو سمبلک سسٹمز، رسمی استدلال، اور تلاش پر مبنی منصوبہ بندی کی پیروی کرنے والی کمپنیوں کے لیے فنڈنگ ​​کا ایک مستحکم سلسلہ دیکھا ہے۔

گوگل کے لیے، نقصان اتنا ہی علامتی ہے جتنا تکنیکی۔ AlphaGo ڈیپ مائنڈ کی سب سے مشہور تخلیق بنی ہوئی ہے، اور اس کے سابق طالب علم اب کم از کم دو اچھی مالی اعانت سے چلنے والے منصوبے سکیلنگ پلے بک کے متبادل کی سرخی لگا رہے ہیں۔ آیا سٹرکچرڈ تلاش حقیقت میں کھلے مسائل پر فرنٹیئر لینگویج ماڈلز کی وجہ سے باہر ہو سکتی ہے - تنگ، باضابطہ طور پر قابل تصدیق کے بجائے - یہ سوال ہے کہ ان اسٹارٹ اپس کو مصنوعات کے ساتھ جواب دینا ہوگا، مینی فیسٹو سے نہیں۔

ایک درمیانی راستہ بھی ہے جس پر انڈسٹری پہلے سے ہی تبدیل ہو رہی ہے: ہائبرڈ سسٹم جو LLMs کو بصیرت کے لیے استعمال کرتے ہیں اور تصدیق کی تلاش کرتے ہیں۔ اگر گریپل کا منصوبہ وہاں اترتا ہے، تو اس کا مقابلہ اسکیلنگ بیانیہ کے ساتھ مقابلے میں کم ہوگا۔

تحریر کے وقت نہ تو گریپل اور نہ ہی گوگل ڈیپ مائنڈ نے مزید تفصیلات کے ساتھ عوامی طور پر جواب دیا تھا۔ AI Buzz Wire اس کہانی کو اپ ڈیٹ کرے گا جیسے ہی اسٹارٹ اپ کے بارے میں مزید معلومات سامنے آئیں گی۔

AI سے آگے رہیں

AI کی اگلی لہر کو تشکیل دینے والے لوگوں اور کمپنیوں سے باخبر رہیں — AI Buzz Wire پر مزید AI خبریں پڑھیں۔

مزید AI خبریں پڑھیں →