Source note: This chapter is built from the existing PunjabTest.com library chapter for Class 10 Computer Science. No official book was available on disk for this build, so no book page numbers are claimed, and the exercise below is labelled SLO / board-pattern, as in the library chapter — it is not presented as the book's official exercise.
ماخذ نوٹ: یہ باب کلاس دہم کمپیوٹر سائنس کے موجودہ لائبریری باب سے بنایا گیا ہے۔ اس بلڈ کے لیے سرکاری کتاب ڈسک پر موجود نہیں تھی، اس لیے کتاب کے صفحہ نمبرز کا دعویٰ نہیں کیا گیا اور نیچے دی گئی مشق ایس ایل او / بورڈ پیٹرن کے طور پر لیبل کی گئی ہے — یہ کتاب کی سرکاری ایکسرسائز نہیں ہے۔
AI helps doctors, it does not replace them. Medical imaging: models trained on thousands of scans help spot signs of disease in X-rays, MRIs and eye scans — often flagging cases for a doctor's urgent review. Diagnosis support: systems compare a patient's symptoms and history with huge medical databases to suggest possible conditions for the doctor to consider. Drug discovery: AI predicts which molecules might work against a disease, shortening years of laboratory searching.
Remote care: chatbots take first symptom histories, wearables track heart rate and alert doctors to worrying changes, and AI scheduling helps hospitals use beds and staff better. In rural areas, a phone-based AI screening tool can bring basic checks where no specialist is available.
Careful point: a wrong medical prediction can harm, so healthcare AI must be tested on diverse patients, and the doctor — not the model — makes the final decision.
AI ڈاکٹروں کی مدد کرتی ہے، ان کی جگہ نہیں لیتی۔ میڈیکل امیجنگ: ہزاروں اسکینز پر ٹرین شدہ ماڈلز ایکس رے، ایم آر آئی اور آنکھوں کے اسکینز میں بیماری کی علامات تلاش کرنے میں مدد کرتے ہیں — اکثر کیسز کو ڈاکٹر کے فوری جائزے کے لیے نشان زد کرتے ہیں۔ تشخیص میں معاونت: سسٹم مریض کی علامات اور تاریخ کا بڑے میڈیکل ڈیٹا بیسز سے موازنہ کر کے ممکنہ بیماریاں تجویز کرتے ہیں جن پر ڈاکٹر غور کرے۔ ادویات کی دریافت: AI پیش گوئی کرتی ہے کہ کون سے مالیکیولز کسی بیماری کے خلاف کام کر سکتے ہیں، جس سے لیبارٹری تلاش کے سال کم ہو جاتے ہیں۔
دور دراز نگہداشت: چیٹ بوٹس پہلی علامات کی تاریخ لیتے ہیں، پہننے والے آلات دل کی دھڑکن ٹریک کر کے تشویشناک تبدیلیوں پر ڈاکٹروں کو خبردار کرتے ہیں، اور AI شیڈولنگ اسپتالوں کو بیڈز اور عملے کا بہتر استعمال کرنے میں مدد دیتی ہے۔ دیہی علاقوں میں فون پر مبنی AI اسکریننگ ٹول بنیادی چیک وہاں پہنچا سکتا ہے جہاں کوئی ماہر موجود نہیں۔
احتیاطی نکتہ: غلط طبی پیش گوئی نقصان پہنچا سکتی ہے، اس لیے ہیلتھ کیئر AI کو متنوع مریضوں پر جانچنا ضروری ہے، اور حتمی فیصلہ ڈاکٹر کرتا ہے — ماڈل نہیں۔
Education: AI tutors adapt to each student — giving easier questions after mistakes and harder ones after success, so every learner moves at their own pace. Teachers use AI to mark objective work quickly, spot which topic the whole class found hard, and find learning material in the student's own language. It also helps students with disabilities: speech-to-text, text-to-speech and translation tools open learning to more children.
Agriculture: AI analyses weather, soil and satellite images to advise farmers when to sow, irrigate and harvest. Phone apps identify crop diseases from a leaf photo, so treatment starts days earlier. Smart irrigation uses soil-moisture data to water only when needed, saving water — vital in Punjab's farming.
Shared lesson: in both fields, AI works best as an assistant to a skilled human (teacher, farmer), not as a replacement — local knowledge still matters.
تعلیم: AI ٹیوٹرز ہر طالب علم کے مطابق ڈھلتے ہیں — غلطیوں کے بعد آسان سوالات اور کامیابی کے بعد مشکل سوالات دیتے ہیں، تاکہ ہر سیکھنے والا اپنی رفتار سے آگے بڑھے۔ اساتذہ AI سے معروضی کام جلدی چیک کرتے ہیں، معلوم کرتے ہیں کہ پوری کلاس کو کون سا موضوع مشکل لگا، اور طالب علم کی اپنی زبان میں مواد تلاش کرتے ہیں۔ یہ معذور طلبہ کی بھی مدد کرتی ہے: اسپیچ ٹو ٹیکسٹ، ٹیکسٹ ٹو اسپیچ اور ترجمہ ٹولز زیادہ بچوں کے لیے سیکھنا کھولتے ہیں۔
زراعت: AI موسم، مٹی اور سیٹلائٹ تصاویر کا تجزیہ کر کے کسانوں کو مشورہ دیتی ہے کہ کب بوئیں، آبپاشی کریں اور کٹائی کریں۔ فون ایپس پتے کی تصویر سے فصل کی بیماریاں پہچانتی ہیں، تاکہ علاج دنوں پہلے شروع ہو۔ اسمارٹ آبپاشی مٹی کی نمی کے ڈیٹا سے صرف ضرورت پر پانی دیتی ہے، پانی بچاتی ہے — پنجاب کی کاشت کے لیے یہ بہت اہم ہے۔
مشترکہ سبق: دونوں شعبوں میں AI ماہر انسان (استاد، کسان) کے معاون کے طور پر بہترین کام کرتی ہے، متبادل کے طور پر نہیں — مقامی علم اب بھی اہم ہے۔
Business: chatbots answer common customer questions day and night; recommendation models suggest products customers actually want; demand forecasting tells shops how much to stock; and fraud-detection models flag unusual bank transactions within seconds.
Industry: in factories, AI watches sensor data to predict machine breakdowns before they happen (predictive maintenance), checks products with cameras for defects, and robots handle repetitive or dangerous jobs. This cuts waste and downtime.
Transport: maps predict traffic and best routes from live data; ride apps match drivers and riders; delivery companies plan routes to save fuel; and driver-assistance systems (lane warnings, automatic braking) use AI vision to prevent crashes. Fully self-driving cars exist in limited trials — they are not yet general, everyday transport.
کاروبار: چیٹ بوٹس دن رات گاہکوں کے عام سوالات کا جواب دیتے ہیں؛ تجویزی ماڈلز وہ مصنوعات تجویز کرتے ہیں جو گاہک واقعی چاہتے ہیں؛ طلب کی پیش گوئی دکانوں کو بتاتی ہے کہ کتنا اسٹاک رکھیں؛ اور فراڈ ڈیٹیکشن ماڈلز سیکنڈوں میں غیر معمولی بینک لین دین کو نشان زد کرتے ہیں۔
صنعت: کارخانوں میں AI سینسر ڈیٹا دیکھ کر مشین کی خرابی ہونے سے پہلے پیش گوئی کرتی ہے (پریڈیکٹو مینٹیننس)، کیمروں سے مصنوعات میں نقائص چیک کرتی ہے، اور روبوٹس دہرائے جانے والے یا خطرناک کام سنبھالتے ہیں۔ اس سے ضیاع اور بندش کم ہوتی ہے۔
ٹرانسپورٹ: نقشے لائیو ڈیٹا سے ٹریفک اور بہترین راستوں کی پیش گوئی کرتے ہیں؛ رائیڈ ایپس ڈرائیورز اور سواروں کو ملاتی ہیں؛ ڈیلیوری کمپنیاں ایندھن بچانے کے لیے راستے منصوبہ کرتی ہیں؛ اور ڈرائیور اسسٹنس سسٹم (لین وارننگز، خودکار بریکنگ) حادثات روکنے کے لیے AI وژن استعمال کرتے ہیں۔ مکمل خودکار کاریں محدود آزمائشوں میں موجود ہیں — وہ ابھی عام، روزمرہ ٹرانسپورٹ نہیں ہیں۔
Voice assistants and smart homes: speak a command and lights, fans or music respond — speech recognition turns voice into text, a language model finds the intent, and the system acts. Entertainment: streaming apps learn your taste and build “for you” lists; games use AI opponents that adapt to your skill.
Communication: translation apps let people talk across languages; spam filters protect inboxes; keyboards predict your next word. Accessibility: live captions for videos, screen readers describing images, and voice control for people who cannot use a keyboard — AI removes barriers for many users.
Think critically: recommendations are designed to keep you watching/buying. A good user enjoys the convenience but notices when the feed is shaping their choices — and takes breaks.
وائس اسسٹنٹس اور اسمارٹ ہومز: کمانڈ بولیں اور لائٹس، پنکھے یا موسیقی جواب دیں — اسپیچ ریکگنیشن آواز کو متن میں بدلتی ہے، لینگویج ماڈل ارادہ تلاش کرتا ہے اور نظام عمل کرتا ہے۔ تفریح: اسٹریمنگ ایپس آپ کی پسند سیکھ کر “آپ کے لیے” فہرستیں بناتی ہیں؛ گیمز میں AI مخالفین آپ کی مہارت کے مطابق ڈھلتے ہیں۔
رابطہ: ترجمہ ایپس لوگوں کو زبانوں کے پار بات کرنے دیتی ہیں؛ اسپیم فلٹرز ان باکس کی حفاظت کرتے ہیں؛ کی بورڈز آپ کا اگلا لفظ پیش گوئی کرتے ہیں۔ رسائی: ویڈیوز کے لیے لائیو کیپشنز، تصاویر بیان کرنے والے اسکرین ریڈرز، اور کی بورڈ استعمال نہ کر سکنے والوں کے لیے وائس کنٹرول — AI کئی صارفین کے لیے رکاوٹیں ہٹاتی ہے۔
تنقیدی سوچ: تجاویز اس لیے ڈیزائن کی جاتی ہیں کہ آپ دیکھتے/خریدتے رہیں۔ اچھا صارف سہولت سے لطف لیتا ہے مگر نوٹ کرتا ہے کہ فیڈ کب اس کے انتخاب کو متاثر کر رہی ہے — اور وقفے لیتا ہے۔
A robot is a machine that senses its environment, decides, and acts physically. AI is the robot's “brain”: cameras and sensors are its eyes and ears, the model decides what to do, and motors are its hands. Examples: factory arms that weld and pack, warehouse robots that fetch shelves, delivery robots, surgical-assist robots (guided by a surgeon), and farm robots that weed precisely.
Automation is wider than robots: any system that does a task without continuous human action — automatic doors, washing machines, factory lines, software that files emails by itself. AI automation adds judgement: not just repeating steps, but adapting to new situations.
Jobs angle: robots take over dull, dirty and dangerous work, and create work in building, programming, maintaining and supervising them. Workers who can work with AI systems — checking, guiding, fixing — are the ones whose value grows.
روبوٹ وہ مشین ہے جو اپنے ماحول کو محسوس کرتی ہے، فیصلہ کرتی ہے اور جسمانی عمل کرتی ہے۔ AI روبوٹ کا “دماغ” ہے: کیمرے اور سینسرز اس کی آنکھیں اور کان ہیں، ماڈل طے کرتا ہے کہ کیا کرنا ہے اور موٹرز اس کے ہاتھ ہیں۔ مثالیں: فیکٹری بازو جو ویلڈنگ اور پیکنگ کرتے ہیں، گودام روبوٹس جو شیلفیں لاتے ہیں، ڈیلیوری روبوٹس، سرجیکل اسسٹ روبوٹس (سرجن کی رہنمائی میں)، اور فارم روبوٹس جو درست طریقے سے جڑی بوٹیاں نکالتے ہیں۔
آٹومیشن روبوٹس سے وسیع ہے: کوئی بھی نظام جو مسلسل انسانی عمل کے بغیر کام کرے — خودکار دروازے، واشنگ مشینیں، فیکٹری لائنیں، سافٹ ویئر جو ای میلز خود فائل کرے۔ AI آٹومیشن فیصلہ سازی شامل کرتی ہے: صرف مراحل دہرانا نہیں بلکہ نئی صورتحال سے مطابقت پیدا کرنا۔
ملازمتوں کا زاویہ: روبوٹس بورنگ، گندے اور خطرناک کام سنبھالتے ہیں اور انہیں بنانے، پروگرام کرنے، برقرار رکھنے اور نگرانی کرنے میں کام پیدا کرتے ہیں۔ جو کارکن AI سسٹمز کے ساتھ کام کر سکتے ہیں — چیک کرنا، رہنمائی کرنا، ٹھیک کرنا — ان کی قدر بڑھتی ہے۔
Fairness: an AI used for school admissions, loans or hiring must treat all groups fairly. Test accuracy separately for each group — a 95% overall score can hide 60% accuracy for one group. Fix unfairness in the data and the design, and keep a human appeal route (a person who can overrule the system).
Privacy: AI learns from data about real people — photos, voices, health records, locations. Collect only what is needed, protect it, and be transparent about how it is used. Children’s data deserves extra care.
Social impact — jobs and truth: AI changes work: some routine jobs shrink, new jobs appear, and many jobs change shape (the worker becomes the AI's supervisor). AI can also generate convincing fake text, images and voices — so citizens must check sources, especially before sharing news. Exam-ready summary: AI brings efficiency and access, but fairness, privacy, accountability and truth need human rules and human oversight.
انصاف: اسکول داخلوں، قرضوں یا ملازمتوں کے لیے استعمال ہونے والی AI کو تمام گروپس سے منصفانہ سلوک کرنا چاہیے۔ ہر گروپ کے لیے درستگی الگ جانچیں — 95% مجموعی اسکور ایک گروپ کے لیے 60% درستگی چھپا سکتا ہے۔ غیر انصاف کو ڈیٹا اور ڈیزائن میں ٹھیک کریں، اور انسانی اپیل کا راستہ رکھیں (ایک شخص جو نظام کے فیصلے کو بدل سکے)۔
پرائیویسی: AI حقیقی لوگوں کے ڈیٹا سے سیکھتی ہے — تصاویر، آوازیں، صحت ریکارڈز، مقامات۔ صرف ضرورت کا ڈیٹا جمع کریں، اس کی حفاظت کریں اور اس کے استعمال میں شفاف رہیں۔ بچوں کے ڈیٹا کو اضافی احتیاط کی ضرورت ہے۔
سماجی اثرات — ملازمتیں اور سچائی: AI کام بدلتی ہے: بعض معمول کے کام سکڑتے ہیں، نئے کام آتے ہیں اور کئی کاموں کی شکل بدل جاتی ہے (کارکن AI کا نگران بن جاتا ہے)۔ AI قائل کرنے والے جعلی متن، تصاویر اور آوازیں بھی بنا سکتی ہے — اس لیے شہریوں کو ذرائع چیک کرنے چاہئیں، خاص طور پر خبر شیئر کرنے سے پہلے۔ امتحان کے لیے خلاصہ: AI کارکردگی اور رسائی لاتی ہے، مگر انصاف، پرائیویسی، جوابدہی اور سچائی کے لیے انسانی قواعد اور انسانی نگرانی ضروری ہیں۔
Book note (please read): This page follows the PCTB book Computer Science and Entrepreneurship, Class 10 (session 2026–27). The chapter titles and section order were verified against current 2026–27 Punjab listings and the board syllabus for this book. The book PDF itself could not be opened page-by-page during this build, so the questions below are SLO / board-pattern questions written for this chapter — they are NOT presented as the book's official exercise. Where a point was not confirmed from the book, it is kept general and no invented fact is stated as a book fact.
کتاب کے بارے میں نوٹ: یہ صفحہ پی سی ٹی بی کی کتاب کمپیوٹر سائنس اینڈ انٹرپرینیورشپ، جماعت دہم (سیشن 2026–27) کے مطابق ہے۔ باب کے عنوانات اور ترتیب موجودہ 2026–27 کی پنجاب لسٹنگز اور بورڈ سلیبس سے تصدیق شدہ ہیں۔ کتاب کا پی ڈی ایف اس بلڈ کے دوران صفحہ بہ صفحہ نہیں کھولا جا سکا، اس لیے نیچے دیے گئے سوالات ایس ایل او / بورڈ پیٹرن کے سوالات ہیں — یہ کتاب کی سرکاری ایکسرسائز نہیں ہیں۔
Answer: (b) Flagging possible signs for a doctor's review — the doctor makes the final decision.
Answer: (b) Adaptive learning — it adapts to each student's pace and performance.
Answer: (b) Predicting breakdowns before they happen from sensor data — cutting waste and downtime.
Answer: (b) Brain — sensors are its eyes/ears, the model decides, motors act.
Answer: (b) Fairness — accuracy must be tested separately for each group.
Answer: (b) Fixed timetable app — it follows fixed rules with no learning from data.
Answer: (b) Watering only when soil-moisture data says it is needed.
Answer: (b) It can look convincing and mislead people — so sources must be checked before sharing.
Answer: Medical imaging: models flag possible disease signs in scans for urgent review. Diagnosis support: systems suggest possible conditions from symptoms/history. The doctor makes the final decision, not the model.
Answer: It analyses weather, soil and satellite data to advise sowing/irrigation/harvest timing, and phone apps identify crop disease from a leaf photo so treatment starts early. Smart irrigation waters only when soil-moisture data says it is needed.
Answer: Using AI on sensor data to predict a machine breakdown before it happens, so maintenance is done in time — cutting waste and downtime in factories.
Answer: A machine that senses its environment (cameras/sensors), decides (AI model as its 'brain'), and acts physically (motors) — sense → think → act.
Answer: Because a high overall score can hide poor accuracy for one group — e.g. 95% overall but 60% for one group — which is unfair in admissions, loans or hiring.
Answer: Healthcare: scans/symptoms data → model flags disease signs → doctor reviews and decides. Education: student answers data → adaptive tutor model → easier/harder questions matched to the learner. Agriculture: weather/soil/satellite data → advice model → farmer sows/irrigates at the right time. (Also valid: business fraud detection, transport route prediction, smart homes.) In each, data trains a model, the model predicts, and a human or system acts on it.
Answer: Jobs: routine jobs shrink while new jobs appear (AI trainer, data analyst, robotics technician) and many jobs change — workers supervise AI systems. Truth: AI can generate convincing fake text/images/voices, spreading misinformation. Safeguards: (1) check sources before sharing, especially news; (2) keep humans accountable for important decisions with an appeal route; (3) protect privacy and test fairness per group.
Answer: Fairness: test accuracy separately for every group; fix biased training data; never let the model decide alone — keep a human who can overrule and an appeal route for students. Privacy: collect only needed data, protect it with limited access, be transparent about its use, and give children's data extra care. Report how the system works in plain language so decisions can be questioned.
This chapter shows AI at work: in healthcare, education and agriculture, in business, industry and transport, at home and in daily life, in robotics and automation — and it ends with the questions that matter most: fairness, privacy, accountability and the social impact of AI on jobs and truth.
Revision guidance: Revision guidance: for each sector in this chapter, name one AI use and one human decision that must stay human. That pair — what AI does, what humans must decide — is the heart of the ethics questions.
یہ باب AI کو کام کرتے دکھاتا ہے: صحت، تعلیم اور زراعت میں، کاروبار، صنعت اور ٹرانسپورٹ میں، گھر اور روزمرہ زندگی میں، روبوٹکس اور آٹومیشن میں — اور آخر میں وہ سوالات جو سب سے اہم ہیں: انصاف، پرائیویسی، جوابدہی اور ملازمتوں اور سچائی پر AI کے سماجی اثرات۔
نظرثانی کی رہنمائی: نظرثانی کی رہنمائی: اس باب کے ہر شعبے کے لیے AI کا ایک استعمال اور ایک انسانی فیصلہ بتاؤ جو انسان کے پاس ہی رہنا چاہیے۔ یہ جوڑا — AI کیا کرتا ہے، انسان کو کیا فیصلہ کرنا ہے — اخلاقیات کے سوالات کا مرکز ہے۔
Chapter-wise tests, fresh random papers اور instant score کے لیے PunjabTest.com کا میں test section دیکھو:
PunjabTest.com — Complete Guide Book • Class 10 Computer Science, Chapter 7 (Session 2026–27) • English + Urdu