နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ- AI ကို စွမ်းအားပေးသည့် လျှို့ဝှက်ဦးနှောက်

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• ဧပြီလ 6, 2023

အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ဒေတာကြီးများသည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) အာကာသအတွင်း လိုက်လျောညီထွေဖြစ်သော စကားလုံးများဖြစ်လာသော်လည်း အာရုံကြောကွန်ရက်များ (ANN) သည် ၎င်းတို့အား အစွမ်းထက်သောကိရိယာများဖြစ်လာစေရန် ခွင့်ပြုပေးသည်။ ဤ ANN များကို ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန်၊ ဒေတာကို အမျိုးအစားခွဲရန်နှင့် ထည့်သွင်းဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ 

နက်နဲသော မသေခင် စကားစပ်

အာရုံကြောအတု ကွန်ရက်များသည် ထည့်သွင်းမှု (ဒေတာ/ပုံစံများ) ကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ၎င်းတို့ကို အကောင်းမွန်ဆုံး ရလဒ်များ (အကျိုးသက်ရောက်မှု/ရလဒ်များ) နှင့် ကိုက်ညီစေရန် ဆော့ဖ်ဝဲ၊ ကုဒ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကွန်ရက်ကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် လူသားဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို အတုယူရန် ကြိုးပမ်းသည်။ ANN သည် ဒေတာနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအကြား ဆက်စပ်မှုများကို လုပ်ဆောင်ပြီး ချိတ်ဆက်ပေးသည့် လျှို့ဝှက်အလွှာဖြစ်သည်။ ANN သည် input နှင့် output များကြားတွင် တည်ဆောက်ထားလေလေ၊ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော data များရရှိနိုင်ခြင်းကြောင့် စက်က သင်ယူလေလေဖြစ်သည်။ များပြားလှသော ANN အလွှာများကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များအဖြစ် လူသိများပြီး ၎င်းတို့သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ပမာဏများစွာကို မြှုပ်နှံနိုင်ပြီး အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက် သို့မဟုတ် ပုံစံများကို ဖန်တီးနိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ 

စက်တစ်ခုအား နောက်ကြောင်းပြန်ဖြန့်ခြင်းမှတစ်ဆင့် နောက်ထပ် "ပညာ" ပေးသည်၊၊ အကောင်းဆုံးရလဒ်/ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရရှိလာစေရန် algorithms များကို လေ့ကျင့်ပေးရန် ရှိပြီးသားဘောင်များကို ချိန်ညှိခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်။ ရုပ်ပုံနှင့် စကားပြောမှတ်မိခြင်း၊ ဘာသာစကားဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် ဂိမ်းကစားခြင်းစသည့် အလုပ်မျိုးစုံကို လုပ်ဆောင်ရန် အာရုံကြောအတုများကို လေ့ကျင့်နိုင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ၎င်းတို့ရရှိသည့် ထည့်သွင်းဒေတာများအပေါ် အခြေခံ၍ အလေးဟုသိကြသော နျူရွန်များကြား ချိတ်ဆက်မှုများ၏ အားသာချက်များကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် ၎င်းကို လုပ်ဆောင်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ကွန်ရက်အား အချိန်နှင့်အမျှ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး လုပ်ငန်းဆောင်တာအပေါ် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ feedforward ကွန်ရက်များ၊ convolutional neural networks (CNNs) နှင့် recurrent neural networks (RNNs) အပါအဝင် ANN အမျိုးအစားများစွာရှိပါသည်။ အမျိုးအစားတစ်ခုစီသည် သီးခြားလုပ်ငန်းတာဝန် သို့မဟုတ် ဒေတာအတန်းအတွက် အထူးသင့်လျော်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် စျေးကွက်ထောက်လှမ်းရေးစုဆောင်းရန်အတွက် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် AI ကို အသုံးမပြုသည့် ယနေ့ခေတ်တွင် မည်သည့်လုပ်ငန်းမှ မရှိသလောက်နည်းပါးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အထင်ရှားဆုံးအသုံးပြုမှုကိစ္စမှာ AI သည် ကုန်ပစ္စည်း သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုကိုဝယ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေပိုများသောအုပ်စုများကို တိတိကျကျခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် သန်းပေါင်းများစွာသောဖောက်သည်အချက်အလက်များကို AI ကလုပ်ဆောင်ပေးသည့် စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်းလုပ်ငန်းဖြစ်သည်။ ဤဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ တိကျမှု ပိုများလာခြင်းကြောင့်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများသည် ဟိုက်ပါပစ်မှတ်တင်ခြင်း (သတ်မှတ်ထားသော ဖောက်သည်အုပ်စုခွဲများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ၎င်းတို့အား အလွန်အမင်း စိတ်ကြိုက်မက်ဆေ့ချ်များ ပေးပို့ခြင်း) ဖြင့် ပိုမိုအောင်မြင်လာပါသည်။ 

နောက်ထပ်ပေါ်ပေါက်လာသော အသုံးပြုမှုကိစ္စမှာ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနှင့် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ အငြင်းအခုံဖြစ်သည့် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဆော့ဖ်ဝဲဖြစ်သည်။ Facial recognition ကို လက်ရှိတွင် အက်ပ်စစ်မှန်ကြောင်း အတည်ပြုခြင်းမှ ဥပဒေစိုးမိုးရေးအထိ အသုံးပြုနေပြီး ရဲမှတ်တမ်းများကို လုပ်ဆောင်နေသည့် နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် အသုံးပြုသူမှ တင်ပြထားသော ဆယ်လ်ဖီဓာတ်ပုံများကို ဖွင့်ထားသည်။ ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှုများသည် စျေးကွက်လှုပ်ရှားမှုများကိုခန့်မှန်းရန် AI ကိုအသုံးပြုကာ နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များမှ အကျိုးကျေးဇူးများစွာရရှိသည့် အခြားလုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရောဂါရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်နှင့် လူနာရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရာတွင် ကူညီရန်အတွက် ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းနှင့် သံလိုက်ပဲ့တင်ရိုက်ခတ်မှုပုံရိပ် (MRI) ကဲ့သို့သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ အချို့သော အခြေအနေများအတွက် ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် အန္တရာယ်အချက်များ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အီလက်ထရွန်းနစ် ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို မူးယစ်ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှု၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ဆေးပညာနှင့် လူဦးရေကျန်းမာရေးစီမံခန့်ခွဲမှုတို့တွင်လည်း အသုံးပြုရန် အလားအလာရှိသည်။ သို့သော်လည်း ANN များသည် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များ၏ စီရင်ဆုံးဖြတ်ခြင်းကို အစားထိုးမည့်အစား ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်သင့်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။

နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုခြင်း

နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ ကျယ်ပြန့်သောအသုံးချပရိုဂရမ်များ ပါဝင်နိုင်သည်-

• အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအတွဲများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောနည်းပညာများမှတစ်ဆင့် ပိုမိုခေတ်မီလာကာ အတိုင်ပင်ခံဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအကြံဉာဏ်များပေးဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်လုပ်ငန်းတာဝန်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ 2022 ခုနှစ်တွင် Open AI ၏ ChatGPT ကဲ့သို့သော အစွမ်းထက်သော စားသုံးသူ-ဖော်ရွေသော အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လုံလောက်သောကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင်လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် AI စနစ်၏ပါဝါ၊ ဘက်စုံအသုံးပြုနိုင်မှုနှင့် အသုံးချနိုင်မှုကို သရုပ်ပြခဲ့သည်။ (တစ်ကမ္ဘာလုံးရှိ ကော်လာဖြူ အလုပ်သမားများ စုပေါင်းတုန်လှုပ်ချောက်ချားမှုကို ကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်။)
• စစ်ဗျူဟာများကို ပံ့ပိုးရန်အတွက် အချိန်နှင့်တပြေးညီ သတင်းအချက်အလက်နှင့် ထောက်လှမ်းရေးများကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် စစ်ဘက်တွင် ဉာဏ်ရည်တုကို ပိုမိုအသုံးပြုလာပါသည်။
• လူဦးရေစာရင်း၊ ဖောက်သည်အပြုအမူများနှင့် စီးပွားရေးခန့်မှန်းချက်များကဲ့သို့သော အချိန်နှင့်တပြေးညီ အချက်အလက်များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် ရှုပ်ထွေးသော ဒစ်ဂျစ်တယ်ဂေဟစနစ်ကို ဖန်တီးရန် Metaverse ကို နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ ဖန်တီးနိုင်သည်။
• ANN များသည် လိမ်လည်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ညွှန်ပြသည့် ဒေတာပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားနေပြီး ဘဏ္ဍာရေးနှင့် e-commerce ကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် သံသယဖြစ်ဖွယ် အရောင်းအဝယ်များကို အလံပြရန် အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။
• ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများတွင် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများနှင့် မြင်ကွင်းများကို မှတ်မိရန် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုထားသည်။ ဤနည်းလမ်းကို အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများ၊ လုံခြုံရေးစနစ်များနှင့် ဆိုရှယ်မီဒီယာတဂ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးပြုသည်။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များသည် လာမည့်သုံးနှစ်အတွင်း လူ့အဖွဲ့အစည်းကို ပြောင်းလဲစေမည်ဟု သင်မည်သို့ထင်မြင်သနည်း။
• ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အန္တရာယ်များကား အဘယ်နည်း။