မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
စက်ရုပ်များသည် ယနေ့ခေတ် လူ့အဖွဲ့အစည်းတွင် အဓိကဖြစ်လာသည်။ ၎င်းတို့ကို ကုန်ထုတ်စက်ရုံများနှင့် ဆေးရုံများတွင် တွေ့ရှိနိုင်ပြီး လူသားများအတွက် အလွန်ခက်ခဲသော သို့မဟုတ် အန္တရာယ်များလွန်းသည့် အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ကြသည်။
၎င်းတို့သည် ရိုးရှင်းသောစက်များကဲ့သို့ထင်ရသော်လည်း၊ စက်ရုပ်များသည် အမှန်တကယ်ပင် ရှုပ်ထွေးပြီး နေ့စဉ်နှင့်အမျှ ပိုမိုများပြားလာသည်။
ထိုရှုပ်ထွေးမှု၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းမှာ အသုံးပြုခြင်း ဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု (AI အ) ။
AI သည် စက်ရုပ်များကို ၎င်းတို့၏ ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်နိုင်ပြီး ဒေတာများကို အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့အား အပလီကေးရှင်းများစွာအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်အဆင့်ကို ပေးသည်။
ဥပမာ ဆေးရုံ စက်ရုပ် လူ၏ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ စင်္ကြံလမ်းများသွားလာရန် လိုအပ်ပါသည်။ စက်ရုံသုံး စက်ရုပ်များသည် ချို့ယွင်းချက်ရှိသော ထုတ်ကုန်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး သင့်လျော်သော လုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
AI အ Algorithms အမျိုးအစားများ
AI algorithms အမျိုးအစားများစွာရှိသည်။
1. စည်းမျဥ်းအခြေခံသည့် အယ်ဂိုရီသမ်များ
၎င်းတို့သည် အသုံးအများဆုံး စက်ရုံသုံး စက်ရုပ်များဖြစ်သည်။ စည်းကမ်းအခြေခံ algorithms သည် စက်ရုပ်များကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများပေါ်တွင် မူတည်သည်။ လိုက်နိုင်ပါတယ်။ ၎င်းတို့သည် ရိုးရှင်းသောအလုပ်များအတွက် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း အလုပ်၏ရှုပ်ထွေးမှုများ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ အစီအစဉ်ဆွဲရန် ပို၍ခက်ခဲလာသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ မီးပွိုင့်သည် စည်းကမ်းအခြေခံသည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤဥပမာတွင်၊ လမ်းပေါ်တွင်ကားမရှိလျှင် အနီရောင်ရှိမည်ဆိုပါက မီးစိမ်းနေမည်ဖြစ်သည်။ လမ်းမှာ ကားရှိရင် မီးက အဝါရောင်။
2. မျိုးဆက်သစ် AI Algorithms
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ မျိုးဆက်သစ် AI algorithms များသည် အနည်းငယ်ပို၍ ဆန်းပြားသည်။ သူတို့သုံးတယ်။ အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလူ့ဦးနှောက်ကို တုပသည့် AI algorithm အမျိုးအစား။ network အတွင်းရှိ node တစ်ခုစီကို neuron ဟုခေါ်သည်။
နျူရွန်များကြား ချိတ်ဆက်မှုသည် အလွှာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အလွှာအရေအတွက်သည် မော်ဒယ်၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို ဆုံးဖြတ်သည်။
အဆန်းပြားဆုံး မော်ဒယ်များသည် ယခင်က မမြင်ဖူးသော အခြေအနေများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် သင်ယူနိုင်သည်။ ပထမအလွှာသည် ပတ်ဝန်းကျင်မှ သတင်းအချက်အလက်များကို လက်ခံသည့် ထည့်သွင်းအလွှာဖြစ်သည်။ နောက်အလွှာသည် ဒေတာများကို လုပ်ဆောင်သည့်နေရာဖြစ်သည့် လျှို့ဝှက်အလွှာဖြစ်သည်။
နောက်ဆုံးအလွှာသည် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် အထွက်အလွှာဖြစ်သည်။
3. အားဖြည့်သင်ယူမှု
အားဖြည့်သင်ယူမှု algorithms သည် အားဖြည့်ခြင်းဟုခေါ်သော အယူအဆတစ်ခုအပေါ် အခြေခံသည်။ အားဖြည့်ခြင်းဆိုသည်မှာ လုပ်ဆောင်ချက် သို့မဟုတ် အပြုအမူတစ်ခုအား ဆုချီးမြှင့်ခြင်း သို့မဟုတ် အပြစ်ပေးသည့်အခါဖြစ်သည်။
ဤ algorithm အမျိုးအစားတွင်၊ ကွန်ပျူတာစနစ်သည် မှန်ကန်သောအရာကို လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ဆုလာဘ်ဖြစ်သည်။ ထို့နောက် အနာဂတ်တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ထိုဆုလာဘ်ကို အသုံးပြုသည်။
ဤ AI အမျိုးအစားကို အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သောယာဉ်များတွင် အများဆုံးအသုံးပြုကြပြီး မှန်ကန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် ကွန်ပျူတာစနစ်မှ ဆုချီးမြှင့်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကွန်ပျူတာစနစ်သည် အခြားကားများ သို့မဟုတ် လမ်းသွားလမ်းလာများကို မထိမိသည့်အတွက် ဆုချီးမြှင့်ခြင်းခံရနိုင်သည်။
စက်ရုပ်များတွင် AI ၏အသုံးချမှုများ
1. စက်မှုအလိုအလျောက်စနစ်
စက်မှုအလိုအလျောက်စနစ်ဆိုသည်မှာ စက်ရုံတစ်ခုတွင် လုပ်ငန်းဆောင်တာများဆောင်ရွက်ရန် စက်ရုပ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်များကို ဂဟေဆော်ခြင်း၊ တပ်ဆင်ခြင်းနှင့် ထုပ်ပိုးခြင်း လုပ်ငန်းများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုသည်။
၎င်းတို့သည် တူညီသောလုပ်ဆောင်စရာများကို ထပ်ခါထပ်ခါလုပ်ဆောင်ရန် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲထားနိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့ကို ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် စံပြဖြစ်စေသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ စက်ရုပ်တစ်ခုသည် အချို့သောထုတ်ကုန်တစ်ခုကို ထပ်ခါတလဲလဲ စုစည်းရန် အစီအစဉ်ဆွဲနိုင်သည်။
ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းသည် စက်ရုပ်များကို အသုံးပြုသူအများဆုံးထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်များ ထုတ်လုပ်မှုသည် ပြီးခဲ့သည့် နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း သိသိသာသာ တိုးတက်လာခဲ့သည်။
စက်ရုပ်များ ထုတ်လုပ်မှုတွင် အသုံးအများဆုံးမှာ ထုတ်ကုန်များ တပ်ဆင်ခြင်းတွင် ဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်များသည် အလုပ်များစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်-
- ဂဟေ
- အဖုံး
- အစည်းအဝေး
- အဘက်ဘက်မှ စစ်ဆေးခြင်း။
2 ။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု
ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် AI ကို ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်လည်း အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ FDA သည် လူနာတစ်ဦး၏ အရေးကြီးသော လက္ခဏာများကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် ဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ အကြံပြုချက်များကို ပြုလုပ်ရန် စက်ပစ္စည်းအသစ်ကို အတည်ပြုခဲ့သည်။
FDA သည် လက်ရှိတွင် စစ်မြေပြင်အသုံးပြုမှုအတွက် AI ကို တီထွင်ရန် အမေရိကန်ကာကွယ်ရေးဌာနနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်လျက်ရှိသည်။
၁ ။ လက်လီ
လက်လီရောင်းချမှုသည် AI ကိုအသုံးပြုနေသည့် အခြားနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လက်လီရောင်းချသူများသည် စျေးနှုန်း၊ ထုတ်ကုန်နေရာချထားမှုနှင့် ပရိုမိုးရှင်းများကို ဆုံးဖြတ်ရန် AI ကို အသုံးပြုနေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Amazon သည် ၎င်းတို့၏ ဝယ်ယူမှုမှတ်တမ်းအပေါ် အခြေခံ၍ သုံးစွဲသူများထံ ထုတ်ကုန်များကို အကြံပြုရန် AI ကို အသုံးပြုသည်။
၅။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များသည် AI ၏အလားအလာအကောင်းဆုံးအသုံးချပရိုဂရမ်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်နိုင်သည်။ လူသားယာဉ်မောင်းမလိုအပ်ဘဲ ၎င်းတို့၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို သွားလာရန် အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ကင်မရာများကို အသုံးပြုကြသည်။ Google ကိုယ်တိုင်မောင်းသူမဲ့ကားသည် လူသိအများဆုံးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရမော်တော်ယာဉ်များ.
5. ဝန်ဆောင်မှု စက်ရုပ်များ
လူသားများကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် ဝန်ဆောင်မှု စက်ရုပ်များကို အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတို့ကို ဆေးရုံများ၊ ကျောင်းများနှင့် အိမ်များအပါအဝင် မတူညီသော ဆက်တင်များတွင် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ လူနာများကို သယ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် လေးလံသောပစ္စည်းများကို သယ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော လူသားများအတွက် ခက်ခဲသောအလုပ်များကို ကူညီဆောင်ရွက်ရန် ၎င်းတို့ကို မကြာခဏ အသုံးပြုကြသည်။
ဝန်ဆောင်မှုစက်ရုပ်များသည် ဆေးရုံများတွင် ပို၍အဖြစ်များလာသည်။ ၎င်းတို့ကို သူနာပြုများနှင့် ဆရာဝန်များအား အမျိုးမျိုးသော အလုပ်များအပါအဝင်၊
- ရိက္ခာတွေသယ်တယ်။
- ခွဲစိတ်ကုသရာတွင် ကူညီဆောင်ရွက်ပေးခြင်း။
- လူနာများကို စောင့်ကြည့်ခြင်း။
စက်ရုပ်များနှင့် AI တို့၏ ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
အဖြေကို ချက်ချင်းသိတယ်။ ကွန်ပြူတာအမြင်ဖြင့် ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဉာဏ်ရည်တု စက်ရုပ်များသည် ၎င်းတို့၏နည်းလမ်းကို ရှာဖွေရန်၊ ရှာဖွေရန်နှင့် တုံ့ပြန်ရန်အတွက် (AI)။ လူသား-စက်ရုပ်ဆက်သွယ်ရေးအတွက် အရေးကြီးသော သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) သည်လည်း အလားတူပင်ဖြစ်သည်။ ယနေ့ခေတ် စက်ရုပ်များသည် AI မရှိလျှင် မဖြစ်နိုင်ပေ။
နှစ်များတစ်လျှောက်တွင်၊ စက်ရုပ်နယ်ပယ်သည် လမ်းကြောင်းပြခြင်းနှင့် အရာဝတ္တုများကို မှတ်မိခြင်းကဲ့သို့သော ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များပါ၀င်လာစေရန် ချဲ့ထွင်လာသည်။ AI သည် ဤတိုးတက်မှုများကို ဖြစ်နိုင်ချေရှိစေရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ယနေ့ခေတ်တွင် AI နှင့် စက်ရုပ်များသည် ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော စက်များကို ဖန်တီးရန် အတူတကွ လုပ်ဆောင်ကြသည်။ AI နှင့် စက်ရုပ်များ ပေါင်းစပ်မှုမရှိဘဲ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်ကို ဘယ်သောအခါမှ တွေးမထင်ခဲ့ဘဲ၊ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များသည် ဖြစ်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။
အနာဂတ်တွင်၊ AI ၏ဆက်လက်ပေါင်းစပ်မှုကြောင့် စက်ရုပ်များတွင် ပို၍အံ့သြဖွယ်ကောင်းသော တိုးတက်မှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်နိုင်သည်။
အောက်ဆုံးလိုင်း
AI သည် စက်ရုပ်လုပ်ငန်းကို ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် ပြောင်းလဲနေသည်၊ အချို့မှာ အကောင်းနှင့် အချို့သော အဆိုးများကို ပြောင်းလဲနေသည်။
လာမယ့်နှစ်တွေမှာ ဒီနည်းပညာ ဘယ်လိုတိုးတက်လာမလဲဆိုတာကို စိတ်ဝင်စားစရာပါပဲ။ အခုချိန်ထိတော့ ကတိတွေ အများကြီးပေးခဲ့တယ်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave