AI သိပ္ပံသုတေသန- စက်သင်ယူခြင်း၏ စစ်မှန်သောရည်ရွယ်ချက်

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• မေလ 11, 2023

တီထွင်ဖန်တီးနိုင်မှု၊ ပင်ကိုယ်နှင့် ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်မှုတို့ လိုအပ်သောကြောင့် အယူအဆများကို တီထွင်ခြင်းသည် အစဉ်အလာအားဖြင့် တစ်ခုတည်းသော လူသားလုပ်ဆောင်မှုဖြစ်သည်ဟု ယူဆကြသည်။ သို့သော်လည်း နည်းပညာတိုးတက်မှုနှင့်အတူ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဆန်းသစ်သောရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများကို ဖန်တီးရန်အတွက် စက်သင်ယူမှု (ML) သို့ တိုးများလာကြသည်။ Algorithms သည် ဒေတာအများအပြားကို လျင်မြန်စွာ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး လူသားများ မမြင်နိုင်သော ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။

context

လူသား၏ကြိုတင်ယူဆချက်များအပေါ် မူတည်မည့်အစား၊ သုတေသီများသည် ဒေတာပုံစံများအပေါ်အခြေခံ၍ ယူဆချက်အသစ်များကို လူသားဦးနှောက်မှ မှုတ်သွင်းထားသော ဒီဇိုင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက် ML အယ်လဂိုရီသမ်များကို တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ များစွာသောနယ်ပယ်များသည် သိပ္ပံနည်းကျရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို အရှိန်မြှင့်ရန်နှင့် လူသားများ၏ ဘက်လိုက်မှုများကို လျှော့ချရန်အတွက် မကြာမီတွင် ML သို့ ပြောင်းလဲသွားနိုင်သည်။ မစူးစမ်းရသေးသော ဘက်ထရီပစ္စည်းများ၏ကိစ္စတွင်၊ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် အလားအလာရှိသော မော်လီကျူးများကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် ဒေတာဘေ့စ်ရှာဖွေရေးနည်းပညာများ၊ မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့၏ ဓာတုဗေဒသဘောအပေါ် အစဉ်အလာအားဖြင့် အားကိုးခဲ့ကြသည်။ UK အခြေစိုက် University of Liverpool မှ အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့သည် ဖန်တီးမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ML ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ 

ပထမဦးစွာ၊ သုတေသီများသည် အဖိုးတန်ပစ္စည်းအသစ်ကို ထုတ်လုပ်နိုင်ခြေအပေါ် အခြေခံ၍ ဓာတုပေါင်းစပ်မှုကို ဦးစားပေးသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ ထို့နောက် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ ဓာတ်ခွဲခန်းလေ့လာမှုများကို လမ်းညွှန်ရန် ဤအဆင့်များကို အသုံးချခဲ့သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏စာရင်းတွင် အရာအားလုံးကို မစမ်းသပ်ဘဲ အသုံးပြုနိုင်မည့် ဘက်ထရီဆိုင်ရာ ရွေးချယ်မှု လေးခုကို တွေ့ရှိခဲ့ပြီး ၎င်းတို့အား လပေါင်းများစွာ အစမ်းခန့်နှင့် အမှားအယွင်းမရှိစေပါ။ ML သည် သုတေသနကို အထောက်အကူ ပြုနိုင်သည့် တစ်ခုတည်းသော နယ်ပယ်မဟုတ်ပေ။ သုတေသီများသည် ပိုမိုသိသာထင်ရှားသော နည်းပညာနှင့် သီအိုရီဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်များကိုလည်း အသုံးပြုကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Zurich ၏ သီအိုရီပိုင်းဆိုင်ရာ ရူပဗေဒဆိုင်ရာ အင်စတီကျုမှ ရူပဗေဒပညာရှင် Renato Renner သည် ML ကို အသုံးပြု၍ ကမ္ဘာကြီး၏ အလုပ်လုပ်ပုံအကြောင်း ပေါင်းစပ်ရှင်းလင်းချက်ကို ဖော်ထုတ်ရန် မျှော်လင့်ပါသည်။ 

ထို့အပြင် OpenAI ၏ ChatGPT ကဲ့သို့ ပိုမိုခေတ်မီသော မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်များသည် သုတေသီများအား ဒေတာအသစ်များ၊ မော်ဒယ်များနှင့် တွေးခေါ်ချက်များကို အလိုအလျောက်ထုတ်ပေးနိုင်စေပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို မျိုးဆက်ပွားဆန့်ကျင်ဘက်ကွန်ရက်များ (GANs)၊ ကွဲပြားသော အော်တိုကုဒ်များ (VAEs)၊ နှင့် ထရန်စဖော်မာ-အခြေခံဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (ဥပမာ- Generative Pre-trained Transformer-3 သို့မဟုတ် GPT-3 ကဲ့သို့) နည်းစနစ်များဖြင့် အောင်မြင်သည်။ ဤ AI မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို ထုတ်လုပ်ရန်၊ ML ဗိသုကာအသစ်များကို ဒီဇိုင်းဆွဲကာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် ယခင်ကမသိရသေးသော အချက်အလက်များတွင် ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့် သိပ္ပံနည်းကျယူဆချက်အသစ်များကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

သိပ္ပံပညာရှင်များသည် သုတေသနအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် Generative AI ကို ပိုမိုအသုံးပြုလာနိုင်သည်။ ထိုအသိပညာကို အခြေခံ၍ ပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ရလဒ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်မှုနှင့်အတူ၊ ဤပုံစံများသည် လူသားတို့ မဖြေရှင်းနိုင်သော ရှုပ်ထွေးသော သိပ္ပံသီအိုရီများကို ဖြေရှင်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အချိန်နှင့်ငွေကို သက်သာစေရုံသာမက သိပ္ပံပညာ၏ လူသားနားလည်မှုကို ၎င်း၏ လက်ရှိနယ်နိမိတ်ထက် ကျော်လွန်ရန်လည်း ကူညီပေးမည်ဖြစ်သည်။ 

ML သည် ဒေတာကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု (R&D) ဖက်စပ်လုပ်ငန်းတစ်ခုသည် သင့်လျော်သော ရန်ပုံငွေကို စုဆောင်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူကြောင်း တွေ့ရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဝန်ထမ်းအသစ်များကို ငှားရမ်းခြင်း သို့မဟုတ် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များထွက်ပေါ်စေရန် နာမည်ကြီးစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် ကုမ္ပဏီများနှင့် ပူးပေါင်းခြင်းဖြင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ပိုမိုအကူအညီရယူကြမည်ဖြစ်သည်။ ဤစိတ်ဝင်စားမှု၏ အလုံးစုံအကျိုးသက်ရောက်မှုသည် သိပ္ပံဆိုင်ရာတိုးတက်မှုအတွက်သာမက သိပ္ပံနယ်ပယ်အတွင်းရှိ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များအတွက်ပါ အပြုသဘောဆောင်မည်ဖြစ်သည်။ 

သို့သော်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လမ်းပိတ်ဆို့မှုတစ်ခုမှာ အဆိုပါ လိုက်လျောညီထွေရှိသော ပုံစံများမှ ဖြေရှင်းချက်များကို လူသားတို့ ဆုပ်ကိုင်ရန် အထူးသဖြင့် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းတွင် မကြာခဏ စိန်ခေါ်နေပါသည်။ စက်များသည် အဖြေများကိုသာ ထုတ်ပေးပြီး အဖြေ၏နောက်ကွယ်ရှိ အကြောင်းရင်းကို မရှင်းပြခြင်းကြောင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် ကောက်ချက်အပေါ် မသေချာမရေရာမှုများ ရှိနေနိုင်သည်။ ဤရှင်းလင်းမှုသည် ရလဒ်များအပေါ် ယုံကြည်မှုအားနည်းစေပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ကူညီပေးနိုင်သည့် အာရုံကြောကွန်ရက်အရေအတွက်ကို လျော့နည်းစေသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သုတေသီများသည် သူ့ဘာသာသူ ရှင်းပြနိုင်သော မော်ဒယ်ကို တီထွင်ရန် လိုအပ်ပေလိမ့်မည်။

AI သိပ္ပံသုတေသန၏သက်ရောက်မှုများ

AI သိပ္ပံသုတေသန၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်-

• AI အား ဉာဏပစ္စည်းမူပိုင်ခွင့်ခရက်ဒစ်ပေးခြင်းအပါအဝင် သုတေသနစာတမ်းများအတွက် စာရေးဆရာစံချိန်စံညွှန်းပြောင်းလဲမှုများ။ အလားတူ AI စနစ်များကို တီထွင်သူအဖြစ် အသိအမှတ်ပြုသင့်သည်ဆိုသည်ကို အပြင်းအထန် ငြင်းခုံမှုများ ဖြစ်စေနိုင်သည့် အလားအလာရှိသော နိုဘယ်ဆု လက်ခံသူများအဖြစ် တစ်နေ့တွင် AI စနစ်များကို ချီးမြှင့်မည်ဖြစ်သည်။
• AI မှ ထုတ်လုပ်သော သုတေသနသည် သိပ္ပံဆိုင်ရာ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများတွင် AI နှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်စနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်သည့် တာဝန်ခံမှုပုံစံသစ်များနှင့် နောက်ထပ် ဥပဒေနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ မေးခွန်းများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
• သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာတိုးတက်မှုများနှင့် စမ်းသပ်မှုများကို မြန်ဆန်စွာခြေရာခံရန် မျိုးဆက်သစ် AI ကိရိယာမျိုးစုံဖြင့် လုပ်ဆောင်နေကြသည်။
• ဤအသေးစိတ်သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သော မြင့်မားသော ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကြောင့် စွမ်းအင်အသုံးပြုမှု တိုးလာခြင်း။
• အနာဂတ် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းခွင်များတွင် AI နှင့် အခြား ML ကိရိယာများကို အသုံးပြုရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးလျက်ရှိသည်။
• အစိုးရများသည် AI မှထုတ်လုပ်သော သိပ္ပံနည်းကျစမ်းသပ်မှုများပြုလုပ်ခြင်း၏ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် လိုအပ်ချက်များအပေါ် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာစံနှုန်းများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• အကယ်၍ သင်သည် သိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးဖြစ်ပါက၊ သင်၏အဖွဲ့အစည်း သို့မဟုတ် ဓာတ်ခွဲခန်းသည် AI-အကူအညီဖြင့် သုတေသနပြုမှုကို ထည့်သွင်းရန် မည်သို့စီစဉ်ထားသနည်း။
• AI မှ ဖန်တီးထားသော သုတေသနသည် သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် သုတေသီများအတွက် အလုပ်အကိုင်ဈေးကွက်ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်နိုင်မည်ဟု သင်ထင်ပါသနည်း။