မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ ဥာဏ်ရည်တု (AI) သည် သိပ္ပံပညာနှင့် လူဝတ်ကြောင်အသိုင်းအဝိုင်းများတွင် ရေပန်းအစားဆုံးအကြောင်းအရာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်လာသည်။
ဒါပေမယ့် AI ဆိုတာဘာလဲ။
ဤပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်ချက်သည် AI အကြောင်း၊ ၎င်း၏သမိုင်းနှင့် မူလအစမှ ၎င်း၏လက်ရှိအသုံးချပရိုဂရမ်များနှင့် အနာဂတ်အလားအလာများအထိ သင်သိလိုသည့်အရာအားလုံးကို စူးစမ်းရှာဖွေမည်ဖြစ်သည်။
သင်သည် လုံးဝအတွေ့အကြုံမရှိသေးသူ သို့မဟုတ် အတွေ့အကြုံရှိသော ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဖြစ်ပါစေ၊ ဤလမ်းညွှန်ချက်သည် သင့်အား AI အကြောင်းကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နားလည်မှုပေးလိမ့်မည်။ ဒါဆို စလိုက်ရအောင်။
Artificial Intelligence ဆိုတာဘာလဲ။
တစ်ခုလုံးတွင် AI သည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အပြုအမူအားလုံးအတွက် ထီးတည်းဟူသော ဝေါဟာရတစ်ခုဖြစ်သည်။ အဆိုပါစကားလုံးသည် "အနုပညာကိုချစ်မြတ်နိုးသော" အတွက်ဂရိစကားလုံးမှဆင်းသက်လာပြီး "အသိဉာဏ်" အတွက်လက်တင်စကားလုံးဖြစ်သည်။
အခြေခံအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် လူသားတစ်ဦး၏အပြုအမူများကို အတုယူသည့် ကွန်ပျူတာအခြေခံစနစ်တစ်ခုဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရာတွင် "ဉာဏ်ရည်တု" ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသည်။
၎င်းသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အမူအကျင့်များကို ကွန်ပြူတာများကို ပြသရန် လေ့လာမှုနှင့် ပတ်သက်သော ကွန်ပြူတာသိပ္ပံ၏ အကိုင်းအခက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအပြုအမူသည် မျက်နှာများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းမှ အမိန့်ပေးချက်များကို တုံ့ပြန်ခြင်းအထိ ဖြစ်နိုင်သည်။
Artificial Intelligence သမိုင်း
အရာများစွာကဲ့သို့ပင် AI သည် စိတ်ကူးအသစ်မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် ရာစုနှစ်များစွာကြာခဲ့ပြီဖြစ်သော်လည်း 1950 ခုနှစ်များတွင်သာ အမှန်တကယ်ပေါ်ပေါက်လာခဲ့သည်။ ရှေးခေတ်ဂရိလူမျိုးများက AI ကို ပထမဆုံးအသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် စစ်တပ်နှင့် စီးပွားရေးတွင် ကူညီရန် အသုံးပြုသည့် ဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်သည့် စနစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့သည်။
1950 ခုနှစ်များနှောင်းပိုင်းတွင် AI သည် စတင်ပေါ်ပေါက်လာခဲ့သည်။ ပထမဆုံး ထင်ရှားသော မှတ်တိုင်မှာ "Eliza" ဟု လူသိများသော ပထမဆုံး အထွေထွေ ရည်ရွယ်ချက် AI ကို ဖန်တီးခြင်း ဖြစ်သည်။
Joseph Weizenbaum သည် 1960 ခုနှစ်များတွင် MIT တွင် Eliza ကိုတီထွင်ခဲ့သည်။ AI သည် သင်ယူမှုနှင့် သင်ကြားမှုနည်းလမ်းအဖြစ် စကားပြောဆိုမှုကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လူအချင်းချင်း ဆက်သွယ်ပြောဆိုရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ Eliza သည် Turing စာမေးပွဲကို အောင်နိုင်ခဲ့သော ပထမဆုံး ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်ဖြစ်သည်။
Turing test သည် AI စနစ် တောက်ပမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။
အဲဒီနောက်မှာတော့ AI နယ်ပယ် ပေါက်ကွဲသွားခဲ့ပါတယ်။ ယနေ့ခေတ်တွင် AI သည် အလွန်တက်ကြွပြီး တိုးတက်နေသောနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ နောက်ဆုံးပေါ် AI နည်းပညာအကြောင်းဖတ်ခြင်းဖြင့် AI တွင် စိတ်လှုပ်ရှားစရာအကောင်းဆုံး တိုးတက်မှုများအကြောင်း သင်သိနိုင်သည်။
AI ကို ဘာကြောင့် လိုအပ်တာလဲ။
နည်းပညာကုမ္ပဏီများသည် ၎င်း၏ အလားအလာကို ပိုမိုသိရှိလာသည်နှင့်အမျှ AI သည် ပိုမိုရေပန်းစားလာပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Google ရှာဖွေမှုမှသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ iPhone များတွင် Siri အထိ အရာအားလုံးတွင် AI ကို အသုံးပြုပါသည်။
ဒါဆို ကြီးကြီးကျယ်ကျယ်က ဘာလဲ။
AI သည် လူ့ဦးနှောက်ထက် ပိုမိုထိရောက်သော စနစ်များကို ဖန်တီးရန် နည်းလမ်းကောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI စနစ်များသည် အတွေ့အကြုံများမှ သင်ယူနိုင်ပြီး လူသားများ ရိုးရှင်းစွာ မတတ်နိုင်သော နည်းလမ်းဖြင့် သတင်းအချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ AI စနစ်များသည် ကျွန်ုပ်တို့ပေးသော ဒေတာအားလုံးကို ရယူပြီး ထိုအချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနည်းကို လေ့လာခြင်းတွင် ထူးချွန်ပါသည်။
AI ၏နောက်ထပ်အကောင်းဆုံးဥပမာမှာ Google ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း အချက်အလက် စာမျက်နှာ သန်း 500 ကျော်ကို ရှာဖွေနိုင်သောကြောင့် အလွန်စမတ်ကျပါသည်။ သို့သော် ယခင်က ဤရှာဖွေမှုမျိုးသည် လူသားတစ်ရပ်လုံးအတွက် နှစ်ပေါင်းများစွာ အချိန်ယူခဲ့ရပေလိမ့်မည်။
စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့အချက်က သတင်းအချက်အလက်အများကြီးကို မြန်မြန်ဆန်ဆန်လုပ်ဆောင်နိုင်တယ်ဆိုတာပါပဲ။ လူ့ဦးနှောက်သည် တစ်မိနစ်လျှင် စာလုံးရေ တစ်ရာခန့်သာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ သို့သော်လည်း AI သည် တစ်မိနစ်လျှင် စကားလုံး 100,000 ခန့်ဖြင့် ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်နိုင်သည် ။ ဆိုလိုသည်မှာ AI သည် လူသားထက် ပိုမိုထိရောက်မှု ရှိနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။
AI ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ
ပထမဦးစွာကျွန်ုပ်တို့မည်သို့နားလည်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ လူ့ဦးနှောက်ကို လည်ပတ်သည်။ အချက်အလက်အားလုံးကို ကျွန်ုပ်တို့ သိမ်းဆည်းပုံနှင့် ပတ်သက်သည်။ လူ့ဦးနှောက်သည် မရေမတွက်နိုင်သော ဆဲလ်များဖြစ်သော နျူရွန်များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ဤအာရုံကြောများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏တွေးခေါ်မှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအားလုံးအတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။
နျူရွန်များသည် synapses မှတဆင့် အခြားသော နျူရွန်များနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။ ဤ synapses များသည် နျူရွန်များကို ဆက်သွယ်ပေးသည့် တံတားငယ်များကဲ့သို့ပင်။ အသစ်အဆန်းတစ်ခုခုကို သင်ယူသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဦးနှောက်ရှိ အာရုံကြောများသည် ပေါင်းစပ်မှုအသစ်များ ဖွဲ့စည်းရန် ချိတ်ဆက်ကြသည်။ ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့ အချက်အလက်များ သိမ်းဆည်းနည်းဖြစ်သည်။
အလားတူ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိုအချက်အလက်များကို ပြန်လည်သိမ်းဆည်းလိုသောအခါ၊ ထိုအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် synapses များကို ကျွန်ုပ်တို့ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ ဒါက ကျွန်တော်တို့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချတဲ့နည်းပါ။
ဦးနှောက်ရဲ့ အလုပ်လုပ်ပုံကို နားလည်လာပြီဆိုရင် AI အလုပ်လုပ်ပုံကို နားလည်လာပါပြီ။ ပြီးတော့ AI ကို ပိုကောင်းအောင် ဘယ်လိုလုပ်ရမလဲဆိုတာ လေ့လာနိုင်ပါတယ်။
AI မှာ အဓိက နှစ်မျိုးရှိပါတယ်။ ၎င်းတို့သည် စည်းကမ်းအခြေခံ AI နှင့် သင်ယူမှု AI တို့ဖြစ်သည်။
စည်းမျဉ်းအခြေခံ AI
၎င်းသည် အခြေခံအကျဆုံး AI အမျိုးအစားဖြစ်သည်။ ကွန်ပြူတာတစ်လုံးကို လိုက်နာရမယ့် စည်းကမ်းချက်တွေကို ပေးတဲ့အခါ။ ဒီစည်းကမ်းတွေကို ကွန်ပျူတာက နားလည်နိုင်တဲ့နည်းနဲ့ သတ်မှတ်ထားတယ်။ ၎င်းသည် AI ၏အခြေခံပုံစံဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကွန်ပြူတာအား မျက်နှာကို မှတ်မိစေရန် ပြောသော ပရိုဂရမ်သည် ရိုးရှင်းသော စည်းမျဉ်းအခြေခံ AI ဖြစ်သည်။ ပရိုဂရမ်သည် မျက်နှာနှင့် ဒေတာဘေ့စ်အတွင်းရှိ လူနှင့်ပတ်သက်သည့် အချက်အလက်အားလုံးကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။
ထို့နောက် ၎င်းကို မျက်နှာအသစ်ဖြင့် တင်ပြသောအခါ၊ ၎င်းသည် မျက်နှာအသစ်ကို faces database နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ တိုက်ဆိုင်မှုတစ်ခုတွေ့ပါက ထိုမျက်နှာကို မှတ်မိရန် ကွန်ပျူတာအား ပြောနိုင်သည်။
ဤ AI အမျိုးအစား၏ အသုံးအများဆုံး ဥပမာမှာ ဂိမ်းဆော့သည့် ပရိုဂရမ်ဖြစ်သည်။
ယခင်က ဤပရိုဂရမ်အားလုံးကို သီးခြားနည်းလမ်းဖြင့် ရေးသားခဲ့သည်။ ပရိုဂရမ်မာသည် ပရိုဂရမ်ကို ဂိမ်းတစ်ခုဟု နားလည်စေရမည်။ ထို့နောက် ဂိမ်းအနိုင်ရရှိရန် လိုအပ်သည့် ပရိုဂရမ်ကို သင်ကြားပေးရန် လိုအပ်သည်။
ယနေ့ခေတ်တွင် AI စနစ်များကို ပို၍ ယေဘူယျပုံစံဖြင့် ရေးသားနိုင်သည်။ ပရိုဂရမ်မာသည် AI ကို ဂိမ်းတစ်ခုလို သင်ကြားရန် မလိုအပ်ပါ။ ယင်းအစား ဂိမ်းကစားနည်းအတွက် AI ကို စည်းမျဉ်းများသာ ပေးရန်လိုအပ်သည်။
AI သင်ယူခြင်း။
ကွန်ပျူတာကို သူ့ဘာသာသူ ဘယ်လိုလေ့လာရမလဲဆိုတာ သင်ပေးလိုက်တာ။ ၎င်းသည် AI ၏ ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော ပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သေတ္တာတစ်လုံးကို ကောက်ယူနိုင်သည့် စက်ရုပ်တစ်ရုပ်ကို တည်ဆောက်နေသည် ဆိုကြပါစို့။ ဤစက်ရုပ်သည် အတွေ့အကြုံမှ မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို သင်ယူနိုင်ရမည်ဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်သည် ဘောက်စ်တစ်ခုကို ကောက်ယူပုံနှင့်ပတ်သက်သည့် အချက်အလက်အားလုံးကို သိမ်းဆည်းရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
ထို့နောက် ဘောက်စ်အသစ်တစ်ခုကို တင်ပြသောအခါ၊ ၎င်းသည် ဘောက်စ်ကို ကောက်ယူရန် ထိုအချက်အလက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
၎င်းသည် Amazon ၏ Alexa အသုံးပြုသည့် AI အမျိုးအစားဖြစ်သည်။
Artificial Intelligence ၏ အနာဂတ်အလားအလာ
ယခု ကျွန်ုပ်တို့တွင် AI ၏အလုပ်လုပ်ပုံကို အခြေခံနားလည်ထားပြီး၊ AI သည် အနာဂတ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့ကို မည်သို့ကူညီပေးနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ AI သည် ကျွန်ုပ်တို့အား အရာများစွာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ အလုပ်အကိုင်ရှာဖွေရန်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပြဿနာများကို အဖြေရှာရန်၊ ထုတ်ကုန်အသစ်များကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန်နှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးရန်အတွက် AI ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဒါပေမယ့် AI မှာလည်း အားနည်းချက်တစ်ခုရှိပါတယ်။ အလုပ်အကိုင်တွေ အများကြီး အစားထိုးမယ်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထုတ်ကုန်များကို ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး လူအနည်းငယ်နှင့် ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား အချိန်တိုအတွင်း ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
အနာဂတ်တွင် AI သည် အခန်းကဏ္ဍများစွာကို ထမ်းဆောင်နေသည်ကို မြင်တွေ့ရမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော် ယခုအချိန်တွင် AI ကို ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အချက်အလက်ရယူခြင်းအတွက် အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။
ကောက်ချက်
AI အတွက် အလားအလာ အများကြီးရှိပါတယ်။
သို့သော်လည်း AI ၏ အနာဂတ်သည် လေထဲတွင် ရှိနေသေးသည်။ အနာဂတ်မှာ ဘာတွေဖြစ်လာမလဲ မသိဘူး။
ထို့ကြောင့် AI သည် အလုပ်၏အနာဂတ်ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်မည်ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ AI ရဲ့ အကျိုးဆက်တွေ ဘာတွေကို သိဖို့လိုတယ်။
သို့သော်လည်း AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏စီးပွားရေးအပေါ် သိသိသာသာ အကျိုးသက်ရောက်နေပြီဖြစ်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave