AI startup 'vicarious' သည် ဆီလီကွန်ချိုင့်ဝှမ်းမှ အထက်တန်းစားများကို စိတ်လှုပ်ရှားစေသည် - သို့သော် အားလုံးက ဖောင်းပွနေပါသလား။

Artificial Intelligence startup, Vicarious သည် မကြာသေးမီက အာရုံစိုက်မှုများစွာရရှိထားပြီး အဘယ်ကြောင့်ဆိုသည်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းမသိရသေးပါ။ Silicon Valley မှ bigwigs အများအပြားသည် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အိတ်ဆောင်စာအုပ်များကို ဖွင့်ပြီး ကုမ္ပဏီ၏ သုတေသနကို ပံ့ပိုးကူညီရန်အတွက် ကြီးမားသော စျေးများကို ထုတ်ယူနေကြသည်။ Amazon အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် Jeff Bezos၊ Yahoo ပူးတွဲတည်ထောင်သူ Jerry Yang၊ Skype ပူးတွဲတည်ထောင်သူ Janus Friis၊ Facebook တည်ထောင်သူ Mark Zuckerberg နှင့်... Ashton Kutcher တို့ကဲ့သို့ ထင်ရှားကျော်ကြားသူများထံမှ မကြာသေးမီက ရန်ပုံငွေဝင်ရောက်လာမှုကို ၎င်းတို့၏ဝဘ်ဆိုဒ်က အထင်ကရ ထုတ်ဖော်ပြသထားသည်။ ဒီငွေတွေ ဘယ်ကိုသွားနေတယ်ဆိုတာ တကယ်မသိပါဘူး။ AI သည် မကြာသေးမီက နည်းပညာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အလွန်လျှို့ဝှက်ပြီး အကာအကွယ်ပေးသည့်နေရာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် အလွန်မျှော်လင့်ထားသည့် AI ရောက်ရှိလာမှုနှင့် အသုံးပြုမှုနှင့်ပတ်သက်၍ လူအများအငြင်းပွားမှုမှာ တိတ်ဆိတ်သွားခဲ့သည်။Vicarious သည် နည်းပညာနယ်ပယ်တွင် မြင်းမိုက်တစ်ကောင်ဖြစ်သည်။

အထူးသဖြင့် ၎င်းတို့၏ကွန်ပြူတာ "CAPTCHA" ကို ပြီးခဲ့သည့် ဆောင်းဦးရာသီက အက်ကွဲခဲ့သဖြင့် ကုမ္ပဏီနှင့်ပတ်သက်ပြီး လူအများကြားရခဲ့သော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် ခက်ခက်ခဲခဲနှင့် လျှို့ဝှက်ဆန်းကြယ်သော ကစားသမားအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကော်ပိုရိတ်သူလျှိုလုပ်မည်ကိုကြောက်ရွံ့သောကြောင့် ၎င်းတို့၏လိပ်စာကို မထုတ်ပြန်ဘဲ ၎င်းတို့၏ဝဘ်ဆိုဒ်သို့သွားရောက်လည်ပတ်ခြင်းသည်ပင် ၎င်းတို့အမှန်တကယ်လုပ်ဆောင်သည့်အရာနှင့်ပတ်သက်၍ သင့်အား စိတ်ရှုပ်ထွေးစေမည်ဖြစ်သည်။ ရရန်ခဲယဉ်းသော ကစားကွက်အားလုံးတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ တန်းစီနေသေးသည်။ Vicarious ၏ အဓိကပရောဂျက်သည် အမြင်အာရုံ၊ ခန္ဓာကိုယ်လှုပ်ရှားမှုနှင့် ဘာသာစကားတို့ကို ထိန်းချုပ်နိုင်သော လူ့ဦးနှောက်၏အစိတ်အပိုင်းကို ပုံတူကူးနိုင်သည့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု တည်ဆောက်ခြင်းဖြစ်သည်။

တွဲဖက်တည်ထောင်သူ Scott Phoenix က ကုမ္ပဏီသည် “စားရန် သို့မဟုတ် အိပ်ရန် မလိုအပ်ဘဲ လူတစ်ဦးကဲ့သို့ ထင်မြင်နိုင်သော ကွန်ပျူတာကို တည်ဆောက်ရန် ကြိုးပမ်းနေသည်” ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။ Vicarious ၏ အာရုံစူးစိုက်မှုသည် ရုပ်ပုံနှင့်ဆိုင်သော အရာဝတ္ထုများကို မှတ်မိခြင်းတွင် ပထမဦးစွာ ဓာတ်ပုံများ၊ ထို့နောက် ဗီဒီယိုများဖြင့်၊ ထို့နောက် လူသားဉာဏ်ရည်နှင့် သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အခြားရှုထောင့်များဖြင့် ဖြစ်သည်။ ယခင်က Numenta တွင် ဦးဆောင်သုတေသနပြုသူ Dileep George သည် ကုမ္ပဏီ၏လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း နားလည်မှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အလေးပေးပြောဆိုခဲ့သည်။ အစီအစဉ်သည် ထိရောက်ပြီး ကြီးကြပ်မထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များ ဆက်တိုက်အားဖြင့် “တွေးခေါ်ရန်” သင်ယူနိုင်သည့် စက်ကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ ထုံးစံအတိုင်း ဒီလူက တော်တော်ကို လန့်သွားတာ။

နှစ်ပေါင်းများစွာ AI သည် လက်တွေ့ဘဝ၏ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်လာနိုင်ခြေသည် ဟောလီးဝုဒ်ကိုးကားချက်များကို ချက်ချင်းဆွဲငင်ငင်ငင် ဖြစ်စေခဲ့သည်။ စက်ရုပ်များတွင် လူသားအလုပ်များ ဆုံးရှုံးမည်ကို စိုးရိမ်မှုအပေါ်တွင်၊ လူများသည် Matrix တွင်ဖော်ပြထားသည့်အရာများနှင့်မတူဘဲ ကျွန်ုပ်တို့သည် အချိန်အတော်ကြာမည့်အခြေအနေသို့ ရောက်ရှိမည်မဟုတ်ကြောင်း လူများက အမှန်တကယ်စိုးရိမ်ကြသည်။ Tesla Motors နှင့် PayPal ပူးတွဲတည်ထောင်သူ Elon Musk သည် မကြာသေးမီက CNBC အင်တာဗျူးတစ်ခုတွင် AI နှင့် ပတ်သက်၍ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို ဖော်ပြခဲ့သည်။

“ဉာဏ်ရည်တုနဲ့ ဘာတွေဖြစ်နေလဲ စောင့်ကြည့်ရတာကို ကြိုက်တယ်” ဟု Musk က ဆိုသည်။ “အဲဒီမှာ အန္တရာယ်ရှိတဲ့ ရလဒ်တွေ ရှိတယ်လို့ ထင်ပါတယ်။ Terminator လိုမျိုး ရုပ်ရှင်တွေ ရှိတယ်။ ကြောက်စရာကောင်းတဲ့ ရလဒ်တွေရှိတယ်။ ပြီးတော့ ရလဒ်တွေက ကောင်းတယ်၊ မဆိုးဘူးဆိုတာ သေချာအောင် ကြိုးစားရမယ်။”

စတီဖင်ဟော့ကင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့ကြောက်သင့်သည်ဟူသော ကျွန်ုပ်တို့၏ကြောက်ရွံ့မှုကို အဓိကအားဖြင့် အတည်ပြုကြောင်း သူ၏နှစ်ဆင့်ကို ထည့်သွင်းခဲ့သည်။ သူ၏ လတ်တလော မှတ်ချက်များ အဆိုပါလွတ်လပ်သော Huffington Post ၏ “Stephen Hawking is Terrified of Artificial Intelligence” နှင့် MSNBC ၏ ထက်မြက်သော “Artificial Intelligence Could Mankind!” ကဲ့သို့သော ခေါင်းစီးများ ထွက်ပေါ်လာသည်။ Hawking ၏မှတ်ချက်များသည် သိသိသာသာနည်းပါးပြီး ဆင်ခြင်ဉာဏ်မဲ့သောသတိပေးချက်တစ်ခုအဖြစ် “AI ကိုဖန်တီးခြင်းအောင်မြင်မှုသည် လူ့သမိုင်းတွင်အကြီးမားဆုံးဖြစ်ရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အန္တရာယ်များကို မည်သို့ရှောင်ရှားရမည်ကို မလေ့လာပါက၊ ၎င်းသည် နောက်ဆုံးဖြစ်နိုင်သည်။ AI ၏ရေရှည်အကျိုးသက်ရောက်မှုသည်၎င်းကိုထိန်းချုပ်နိုင်မှုရှိမရှိပေါ်တွင်မူတည်သည်။” "ထိန်းချုပ်ခြင်း" ဟူသောမေးခွန်းသည် စက်ရုပ်အခွင့်အရေး တက်ကြွလှုပ်ရှားသူ အများအပြားကို သစ်သားလုပ်ငန်းမှ ထွက်စေကာ စက်ရုပ်လွတ်လပ်ခွင့်အတွက် တွန်းအားပေးကာ အဆိုပါ တွေးခေါ်သတ္တဝါများကို ထိန်းချုပ်ရန် ကြိုးစားခြင်းသည် ရက်စက်ပြီး ကျွန်ပြုမှုပုံစံအဖြစ် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ဖြစ်နိုင်ကြောင်း ပြောကြားကာ စက်ရုပ်လွတ်လပ်ခွင့်အတွက် လှုံ့ဆော်ပေးခဲ့သည်။ စက်ရုပ်များသည် လွတ်လွတ်လပ်လပ်နှင့် ၎င်းတို့၏ဘဝများကို အလားအလာ အပြည့်ဖြင့် နေထိုင်နိုင်သည် (ဟုတ်တယ်၊ ဒီတက်ကြွလှုပ်ရှားသူတွေ ရှိနေတယ်။)

လူများ သယ်ဆောင်သွားခြင်းမပြုမီ လျော့ရဲနေသော အဆုံးများစွာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ တစ်ခုတည်းအတွက်၊ Vicarious သည် ခံစားချက်၊ အတွေးများနှင့် ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးများ ရှိမည့် စက်ရုပ်များ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့ကို ဖန်တီးပြီး ကမ္ဘာကို အုပ်စိုးသည့် လူသားများကို ဆန့်ကျင်သည့် ဆန္ဒနှင့် ဆန့်ကျင်သည့် ဆန္ဒရှိမည့် စက်ရုပ်များကို ဖန်တီးနေခြင်းမဟုတ်ပါ။ ဟာသတွေကို နားမလည်နိုင်ကြပါဘူး။ လမ်းအသိ၊ လူ့ “အဓိပ္ပါယ်ရှိမှု” နှင့် လူ့ပရိယာယ်များကို ကွန်ပြူတာများကို သင်ကြားပေးရန် ယခုအချိန်အထိ မဖြစ်နိုင်သေးပါ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ Stanford မှ ပရောဂျက်တစ်ခုသည် "နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းရွေ့လျား” ဟူသော အဓိပ္ပါယ်မှာ ရုပ်ရှင်သုံးသပ်ချက်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကာ ဇာတ်ကားများကို လက်မထောင် သို့မဟုတ် လက်မထောင်ပြသည့် သုံးသပ်ချက်ပေးရန်အတွက် အဓိပ္ပါယ်မှာ ပုတ်ခတ်ပြောဆိုခြင်း သို့မဟုတ် ထေ့ငေါ့ခြင်းများကို ဖတ်ရှုရန် လုံးဝမဖြစ်နိုင်ပါ။ အဆုံးတွင် Vicarious သည် လူ့အတွေ့အကြုံကို ပုံဖော်ခြင်းအကြောင်း ပြောနေခြင်းမဟုတ်ပါ။ Vicarious ၏ကွန်ပြူတာများသည် လူများကဲ့သို့ “ထင်သည်” ဟူသော ကျယ်ပြောလှသောထုတ်ပြန်ချက်မှာ အလွန်မရေရာပါ။ ဤအကြောင်းအရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် “တွေးခေါ်ခြင်း” အတွက် အခြားစကားလုံးတစ်လုံးကို ဖော်ထုတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသိအမှတ်ပြုခြင်းမှတစ်ဆင့် သင်ယူနိုင်သော ကွန်ပျူတာများအကြောင်း ပြောနေပါသည်- အနည်းဆုံး ယခုလောလောဆယ်။

ဒါဆို ဒါက ဘာကို ဆိုလိုတာလဲ။ ကျွန်ုပ်တို့ လက်တွေ့ကျကျ ရွေ့လျားနေသည့် တိုးတက်မှုမျိုးများသည် မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၊ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ စာသားဘာသာပြန်ခြင်း (Google ဘာသာပြန်ခြင်းထက် ပိုကောင်းသောအရာတစ်ခုခုကို သေချာပေါက်သုံးနိုင်သည်) နှင့် နည်းပညာပေါင်းစပ်ခြင်းကဲ့သို့သော လက်တွေ့ကျပြီး အသုံးချနိုင်သော လက္ခဏာများရှိသည်။ ဒါတွေအားလုံးရဲ့ မိုက်မဲမှုပါပဲ။ တစ်ခုမှ အသစ်မဟုတ်ပါဘူး။ နည်းပညာဂုရုနှင့် Artificial General Intelligence Society ဥက္ကဋ္ဌ ဒေါက်တာ Ben Goertzel က ထောက်ပြသည်။ သူ၏ဘလော့ဂ်“လူစည်ကားတဲ့နယူးယောက်လမ်းမှာ စက်ဘီးတမန်တစ်ယောက်ဖြစ်ခြင်း၊ ဖွံ့ဖြိုးဆဲအခြေအနေတစ်ခုအကြောင်း သတင်းစာဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်ရေးခြင်း၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာအတွေ့အကြုံကိုအခြေခံ၍ ဘာသာစကားအသစ်သင်ယူခြင်း သို့မဟုတ် အဓိပ္ပာယ်အရှိဆုံးလူသားဖြစ်ရပ်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းကဲ့သို့သော အခြားပြဿနာများကို သင်ရွေးချယ်ပါက၊ ကြီးမားသောလူစည်ကားသောအခန်းရှိလူများအကြား အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများ၊ ထို့နောက် ယနေ့ခေတ်စာရင်းအင်း [စက်သင်ယူခြင်း] နည်းလမ်းများသည် အလွန်အသုံးမဝင်ကြောင်း သင်တွေ့လိမ့်မည်။”

စက်တွေက နားမလည်သေးတဲ့ အရာတွေပဲရှိပြီး အချို့အရာတွေကို algorithm နဲ့ ဖမ်းလို့မရနိုင်ပါဘူး။ အနည်းဆုံးတော့ အများအားဖြင့် ပျော့ပျောင်းနေလောက်ပြီဟု သက်သေပြထားသည့် လှိမ့်လှိမ့်နေသော နှင်းဘောလုံးတစ်မျိုးကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နေရပါသည်။ သို့သော် ဖောင်းပွခြင်းသည် အန္တရာယ်ရှိနိုင်သည်။ Facebook ၏ AI သုတေသနဒါရိုက်တာနှင့် ဒေတာသိပ္ပံအတွက် NYU Center ၏တည်ထောင်သူဒါရိုက်တာအဖြစ် Yann LeCun က လူသိရှင်ကြားတင်ခဲ့သည်။ သူ၏ Google+ စာမျက်နှာ"Hype က AI အတွက် အန္တရာယ်များတယ်။ Hype သည် လွန်ခဲ့သော ဆယ်စုနှစ်ငါးခုအတွင်း AI ကို လေးကြိမ်တိုင်တိုင် သတ်ဖြတ်ခဲ့သည်။ AI ဖောင်းပွမှုကို ရပ်တန့်ရပါမည်။"

Vicarious သည် ပြီးခဲ့သည့်ဆောင်းဦးရာသီတွင် CAPTCHA ကို အက်ကွဲသောအခါတွင်၊ LeCun သည် အလွန်အရေးကြီးသောအဖြစ်မှန်အချို့ကို ထောက်ပြပြီး မီဒီယာ၏ရူးသွပ်မှုကို သံသယဝင်ခဲ့သည်- “၁။ CAPTCHAs များကို ချိုးဖောက်ခြင်းသည် သင် spammer တစ်ဦးမဟုတ်ပါက စိတ်ဝင်စားစရာအလုပ်တစ်ခုမဟုတ်ပေ။ 1. သင်ကိုယ်တိုင်ပြင်ဆင်ထားသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် အောင်မြင်မှုရယူရန် လွယ်ကူသည်။" သူသည် နည်းပညာသတင်းထောက်များအား “ကျေးဇူးပြု၍ AI startups များမှ ကျယ်ပြန့်စွာလက်ခံထားသောစံနှုန်းများပေါ်တွင် အနုပညာရလဒ်များမထုတ်ပေးပါက AI startups မှ မရေမတွက်နိုင်သော အရေးဆိုမှုများကို မယုံပါနှင့်” ဟုပြောပြီး “အပေါ်အခြေခံ၍ machine learning software ကဲ့သို့သော ဖန်စီ သို့မဟုတ် မရေရာသော ဗန်းစကားများကို သတိပြုရန်ပြောခဲ့သည်။ လူ့ဦးနှောက်၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ နိယာမများ သို့မဟုတ် "ပြန်ယူနိုင်သော ကော်တီတစ်ကွန်ရက်"

LeCun ၏စံနှုန်းများအရ၊ အရာဝတ္ထုနှင့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုသည် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ပို၍အထင်ကြီးစရာကောင်းသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သူသည် ဂုဏ်သိက္ခာရှိသော ပုံနှိပ်ထုတ်ဝေမှုများနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် မှတ်တမ်းကောင်းများ ရရှိထားသည့် Deep Mind ကဲ့သို့သော အဖွဲ့များ၏ အလုပ်အပေါ် ပိုမိုယုံကြည်မှုရှိပြီး ၎င်းတို့အတွက် လုပ်ဆောင်ပေးနေသည့် သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများ အထူးကောင်းမွန်သော အဖွဲ့ဖြစ်သည်။ “Deep Mind အတွက် Google က ငွေပိုပေးတယ်” ဟု LeCun က ဆိုသည်၊ သို့သော် ၎င်းတို့သည် ငွေကြေးဖြင့် စမတ်ကျသော လူကောင်းများစွာကို ရရှိခဲ့သည်။ Deep Mind ၏ လုပ်ဆောင်မှုအချို့ကို လျှို့ဝှက်ထားသော်လည်း ညီလာခံကြီးများတွင် စာတမ်းများ ထုတ်ဝေကြသည်။” Vicarious နဲ့ ပတ်သက်ပြီး LeCun ရဲ့ ထင်မြင်ယူဆချက်ကတော့ အတော်လေးကို ကွဲပြားပါတယ်။“Vicarious က မီးခိုးနဲ့ မှန်တွေပါပဲ” လို့ ဆိုပါတယ်။

၎င်းတို့သည် AI၊ စက်သင်ယူမှု သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက် ပံ့ပိုးကူညီမှုများ တစ်ခါမျှ မပြုလုပ်ခဲ့ပါ။ ၎င်းတို့အသုံးပြုနေသည့် နည်းလမ်းများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များအကြောင်း အချက်အလက် သုညမရှိပါ။ ထို့အပြင် ရပ်ရွာလူထုအား ၎င်းတို့၏နည်းလမ်းများ၏ အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည့် စံဒေတာအတွဲများတွင် ရလဒ်မရှိပါ။ အားလုံးက ဖောင်းပွနေတယ်။ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ အရာတွေကို လုပ်ဆောင်တဲ့ AI/ deep learning startups တွေ အများကြီးရှိပါတယ် (များသောအားဖြင့် မကြာသေးမီက ပညာရပ်နယ်ပယ်မှာ တီထွင်ခဲ့တဲ့ နည်းလမ်းတွေရဲ့ applications များ)။ Vicarious သည် ရိုင်းစိုင်းသော အခိုင်အမာပြောဆိုမှုများမှလွဲ၍ ဘာမျှမရှိဘဲ အာရုံစူးစိုက်မှုများစွာ (ငွေ) ကို ဆွဲဆောင်နေသည်မှာ ကျွန်ုပ်အတွက် အံသြစရာပင်။"

ထင်ရှားကျော်ကြားသူများပါဝင်သည့် pseudo-cult ဝိညာဉ်ရေးလှုပ်ရှားမှုများကိုအောက်မေ့ခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် အရာတစ်ခုလုံးကို အနည်းငယ်မျှော့ပုံပေါက်စေသည် သို့မဟုတ် အနည်းဆုံး တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း အံ့သြဖွယ်ဖြစ်စေသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ Ashton Kutcher နှင့် Terminator အကိုးအကားပေါင်း တစ်သန်းခန့်ပါဝင်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်မည်မျှ အလေးအနက်ထားနိုင်မည်နည်း။ ယခင်က မီဒီယာအများအပြား၏ဖော်ပြမှုမှာ အလွန်စိတ်အားထက်သန်ခဲ့ပြီး စာနယ်ဇင်းများသည် "ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာမှုတ်သွင်းခံပရိုဆက်ဆာ" နှင့် "ကွမ်တမ်တွက်ချက်မှု" ကဲ့သို့သော စကားလုံးများကို အသုံးပြုရခြင်းအတွက် အလွန်စိတ်လှုပ်ရှားနေပေမည်။

သို့သော် ယခုတစ်ကြိမ်တွင်၊ ဖော့စက်သည် ဂီယာသို့ အလိုအလျောက်ပြောင်းရန် အနည်းငယ် ပို၍ ဝန်လေးနေပါသည်။ မကြာသေးမီက Gary Marcus က ထောက်ပြခဲ့သည်။ The New Yorkerဤဇာတ်လမ်းများတော်တော်များများသည် "အကောင်းဆုံးစိတ်ရှုပ်နေကြသည်" ၊ အမှန်တကယ်တော့ အသစ်သောအရာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ရှင်းထုတ်ရန် ပျက်ကွက်နေပြီး ကျွန်ုပ်တို့ရှိနှင့်ပြီးဖြစ်သော နည်းပညာနှင့်ပတ်သက်သော အချက်အလက်များကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်း မရှိပါ။ ပြီး​တော့ ဒီအ​ကြောင်းအရာ​တွေက ဆက်​ဖြစ်​​နေတယ်​ ဆယ်စုနှစ်များ။ ကိုသာစစ်ဆေးပါ။ Perceptron ပြီးတော့ ဒီနည်းပညာရထားက ဘယ်လောက် သံချေးတက်လဲဆိုတဲ့ စိတ်ကူးကို သင်ရနိုင်တယ်။ ချမ်းသာသူတွေဟာ ငွေရထားပေါ် ခုန်တက်ကြပြီး မကြာခင်မှာ ရပ်တန့်သွားမယ့်ပုံမပေါ်ပါဘူး။