Generative AI သည် စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ ကုဒ် သို့မဟုတ် အခြားအကြောင်းအရာအမျိုးအစားများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည့် စက်သင်ယူမှုစနစ်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ဖော်ပြသည့် ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
မော်ဒယ်များ မျိုးဆက်ပွား ဉာဏ်ရည်တု အွန်လိုင်းကိရိယာများနှင့် ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းလာကြသည်။ chatbot အသုံးပြုသူများကို မေးခွန်းများ သို့မဟုတ် ညွှန်ကြားချက်များ ရိုက်ထည့်ရန် AI မော်ဒယ်သည် လူနှင့်တူသော တုံ့ပြန်မှုကို ထုတ်ပေးသည့် အကွက်တစ်ခုတွင် ထည့်သွင်းရန် ခွင့်ပြုသည်။
မော်ဒယ်များ မျိုးဆက်ပွား ဉာဏ်ရည်တု ရှုပ်ထွေးသော ကွန်ပျူတာ လုပ်ငန်းစဉ်ကို အသုံးပြုကြသည်။ deep learning ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် ဘုံပုံစံများနှင့် အစီအမံများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ဆွဲဆောင်မှုရှိသောရလဒ်သစ်များဖန်တီးရန် ဤအချက်အလက်ကိုအသုံးပြုပါ။ မော်ဒယ်များသည် လူ့ဦးနှောက်၏ လုပ်ဆောင်ပုံနှင့် အချက်အလက်များကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုပုံနည်းလမ်းဖြင့် ပေါ့လျော့စွာ လှုံ့ဆော်ပေးသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်များဟု သိကြသည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို လုပ်ဆောင်သည်။
စံနမူနာပြရန်၊ မျိုးဆက်ပွား ဉာဏ်ရည်တု ဇာတ်ကြောင်းအမြောက်အမြားနှင့်အတူ၊ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ မော်ဒယ်သည် ဇာတ်လမ်းဖွဲ့စည်းပုံ၊ ဇာတ်ကောင်များ၊ အပြင်အဆင်များ၊ ဇာတ်ကြောင်းဆိုင်ရာကိရိယာများစသည်ဖြင့် ဇာတ်လမ်း၏အစိတ်အပိုင်းများကို ဖော်ထုတ်ပြီး ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
မော်ဒယ်များ မျိုးဆက်ပွား ဉာဏ်ရည်တု ၎င်းတို့လက်ခံရရှိပြီး ထုတ်ပေးသည့် ဒေတာများ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့သည် နည်းပညာများ၏ ကျေးဇူးကြောင့် ပိုမိုခေတ်မီလာပါသည်။ deep learning နှင့် မသေခင် အောက်တွင်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ပုံစံပလိတ်တစ်ခုသည် အကြောင်းအရာ ပိုများလေဖြစ်သည်။ မျိုးဆက်ပွား ဉာဏ်ရည်တု၎င်း၏ရလဒ်များသည် ပို၍ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး လူနှင့်တူလေလေဖြစ်သည်။
လူကြိုက်များသည်။မျိုးဆက်ပွား ဉာဏ်ရည်တု အစီအစဉ်များ၏ ကျေးဇူးကြောင့် 2023 ခုနှစ်တွင် ပေါက်ကွဲခဲ့သည်။ GPT ချတ် e SLAB di OpenAI. ထို့အပြင် နည်းပညာများ အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးတက်လာသည်။ အတုထောက်လှမ်းရေးသဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့ပင်၊မျိုးဆက်ပွား ဉာဏ်ရည်တု သုံးစွဲသူများနှင့် အကြောင်းအရာဖန်တီးသူများထံ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ဝင်ရောက်နိုင်သည်။
နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးများသည် Google၊ Microsoft၊ Amazon၊ Meta နှင့် အခြားသူများ၏ ကိုယ်ပိုင်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကိရိယာများကို တန်းစီလျက် bandwagon ပေါ်သို့ အမြန်ခုန်တက်ခဲ့ကြသည်။ မျိုးဆက်ပွား ဉာဏ်ရည်တု လအနည်းငယ်အတွင်း။
ကိရိယာများစွာရှိသည်။ မျိုးဆက်ပွား ဉာဏ်ရည်တုစာသားနှင့် ရုပ်ပုံမျိုးဆက် မော်ဒယ်များသည် လူသိများသော်လည်း၊ မော်ဒယ်များ မျိုးဆက်ပွား ဉာဏ်ရည်တု ပုံမှန်အားဖြင့် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့အလိုရှိသော output ကိုထုတ်လုပ်ရန် လမ်းညွှန်ပေးသည့် မက်ဆေ့ချ်ကို ပေးဆောင်သည့် အသုံးပြုသူတစ်ဦးအပေါ်တွင် စာသား၊ ရုပ်ပုံ၊ ဗီဒီယို သို့မဟုတ် တေးဂီတအပိုင်းအစများဖြစ်ပါစေ၊ ၎င်းသည် အမြဲတမ်းမဟုတ်သော်လည်း၊
စိန်ခေါ်မှုများနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်များ အမျိုးအစားများစွာရှိပါသည်။ ၎င်းတို့ကို အောက်ပါအမျိုးအစားများအဖြစ် ကျယ်ပြန့်စွာ ခွဲခြားနိုင်ပါသည်။
Transformer-based modelsTransformer-based မော်ဒယ်များကို စကားလုံးများနှင့် စာကြောင်းများကဲ့သို့ ဆင့်ကဲသတင်းအချက်အလက်များကြား ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ရန် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။ မှထောက်ပံ့သည် deep learningဤ AI မော်ဒယ်များသည် NLP တွင် ကောင်းစွာနားလည်သဘောပေါက်ပြီး ဘာသာစကား၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် အကြောင်းအရာကို နားလည်သဘောပေါက်ကြပြီး စာသားဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ကောင်းစွာသင့်လျော်သည်။ ChatGPT-3 နှင့် Google Bard တို့သည် transformer-based generative AI မော်ဒယ်များ၏ နမူနာများဖြစ်သည်။
Generative adversarial networksGAN များကို generator နှင့် discriminator ဟုခေါ်သော အာရုံကြောကွန်ရက်နှစ်ခုဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပြီး စစ်မှန်သောပုံသဏ္ဍာန်ဒေတာကို ဖန်တီးရန်အတွက် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ဆန့်ကျင်ဘက်တွင် အဓိကအားဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါသည်။ နာမည် အကြံပြုထားသည့်အတိုင်း၊ ဂျင်နရေတာ၏ အခန်းကဏ္ဍသည် အကြံပြုချက်တစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ ရုပ်ပုံကဲ့သို့ ဆွဲဆောင်မှုရှိသော အထွက်ကို ထုတ်ပေးရန်ဖြစ်ပြီး ခွဲခြားဆက်ဆံသူသည် ထိုရုပ်ပုံ၏ စစ်မှန်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် လုပ်ဆောင်နေချိန်ဖြစ်သည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီသည် ၎င်းတို့၏သက်ဆိုင်ရာအခန်းကဏ္ဍများတွင် တိုးတက်ကောင်းမွန်လာပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များကို ရရှိစေသည်။ DALL-E နှင့် Midjourney နှစ်ခုလုံးသည် GAN အခြေခံ မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်များ၏ နမူနာများဖြစ်သည်။
Variational autoencodersVAE များသည် ဒေတာကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန်နှင့် ထုတ်လုပ်ရန် ကွန်ရက်နှစ်ခုကို အသုံးပြုသည်- ဤကိစ္စတွင် ၎င်းသည် ကုဒ်ဒါနှင့် ကုဒ်ဒါတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကုဒ်ပြောင်းကိရိယာသည် ထည့်သွင်းဒေတာကို ယူကာ ရိုးရှင်းသောဖော်မတ်အဖြစ် ချုံ့သည်။ ထို့နောက် ဒီကုဒ်ဒါသည် ဤချုံ့ထားသော အချက်အလက်ကို ယူကာ မူရင်းဒေတာနှင့် ဆင်တူသည့် အသစ်အဆန်းအဖြစ်သို့ ပြန်လည်တည်ဆောက်ပေးသည်၊ သို့သော် လုံးဝမတူညီပါ။
ဥပမာတစ်ခုအနေနဲ့ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအဖြစ် ဓာတ်ပုံတွေကို အသုံးပြုပြီး လူသားတွေရဲ့မျက်နှာကို ဖန်တီးဖို့ ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်တစ်ခုကို သင်ကြားပေးခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ ပရိုဂရမ်သည် မျက်လုံးများ၊ နှာခေါင်း၊ ပါးစပ်၊ နားစသည်တို့ကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များဖြစ်သည့် အရွယ်အစားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်အချို့ကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် လူတို့၏မျက်နှာများကို ရိုးရှင်းစေရန် လေ့လာသင်ယူပြီးနောက် ၎င်းတို့ကို မျက်နှာအသစ်ဖန်တီးရန် အသုံးပြုပါသည်။
Multimodal modelsMultimodal မော်ဒယ်များသည် စာသား၊ ရုပ်ပုံများနှင့် အသံကဲ့သို့သော ဒေတာအမျိုးအစားများစွာကို တစ်ပြိုင်နက် နားလည်ပြီး စီမံဆောင်ရွက်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို ပိုမိုခေတ်မီသော ရလဒ်များကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ ဥပမာတစ်ခုသည် စာသားပုံစံတစ်ခုအပေါ်အခြေခံ၍ ရုပ်ပုံတစ်ပုံကို ဖန်တီးပေးနိုင်သည့် AI မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ရုပ်ပုံသတိပေးချက်တစ်ခု၏ စာသားဖော်ပြချက်ဖြစ်သည်။ DALL-E 2 င OpenAI မှ GPT-4 ဘက်စုံမော်ဒယ်များ ဥပမာများဖြစ်သည်။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်၊ ထိရောက်မှုမှာ မျိုးဆက်သစ် AI ၏ ဆွဲဆောင်မှုအရှိဆုံးအကျိုးအမြတ်မှာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ပိုမိုအရေးကြီးသော မဟာဗျူဟာပန်းတိုင်များတွင် အချိန်၊ စွမ်းအင်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို အာရုံစိုက်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လုပ်သားစရိတ် သက်သာခြင်း၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု စွမ်းဆောင်ရည် တိုးမြင့်လာခြင်းနှင့် အချို့သော လုပ်ငန်း လုပ်ငန်းစဉ်များ လုပ်ဆောင်ခြင်း ရှိ၊
ပရော်ဖက်ရှင်နယ်များနှင့် အကြောင်းအရာဖန်တီးသူများအတွက်၊ မျိုးဆက်သစ် AI ကိရိယာများသည် အိုင်ဒီယာထုတ်လုပ်ခြင်း၊ အကြောင်းအရာစီစဉ်ခြင်းနှင့် အချိန်ဇယားဆွဲခြင်း၊ ရှာဖွေခြင်းအင်ဂျင်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်း၊ ပရိသတ်ပါဝင်ဆောင်ရွက်ခြင်း၊ သုတေသနနှင့် တည်းဖြတ်ခြင်းစသည့် အလားအလာများစွာဖြင့် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ တဖန်၊ အဓိက အဆိုပြုထားသော အကျိုးကျေးဇူးမှာ မျိုးဆက်သစ် AI ကိရိယာများသည် အသုံးပြုသူများ၏ အချို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အသုံးပြုချိန်ကို လျှော့ချနိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် အခြားနေရာများတွင် ၎င်းတို့၏ စွမ်းအင်ကို မြှုပ်နှံထားနိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်များ၏ လက်ဖြင့် ကြီးကြပ်မှုနှင့် ထိန်းချုပ်မှုသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။
Generative AI သည် စက်မှုလုပ်ငန်းကဏ္ဍအများအပြားတွင် ခြေကုပ်ယူထားသည်ကို တွေ့ရှိထားပြီး ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးနှင့် စားသုံးသူဈေးကွက်များသို့ လျင်မြန်စွာ တိုးချဲ့လျက်ရှိသည်။ McKinsey က ခန့်မှန်းသည်။ ၎င်းသည် 2030 ခုနှစ်တွင် အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတွင် အလုပ်ချိန်၏ 30% ခန့်အတွက် လက်ရှိလုပ်ဆောင်နေသော အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်ပြီး မျိုးဆက်ပွားဉာဏ်ရည်တု၏ အရှိန်အဟုန်ဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင် AI-powered chatbots နှင့် virtual assistant တို့သည် ကုမ္ပဏီများကို တုံ့ပြန်မှုအချိန်များကို လျှော့ချကာ ဝန်ထမ်းများအတွက် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို လျှော့ချပေးကာ ဝန်ထမ်းများအတွက် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးပါသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင်၊ မျိုးဆက်သစ် AI ကိရိယာများသည် developer များအား ကုဒ်ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ အမှားအယွင်းများကို အသားပေးဖော်ပြခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ပိုမိုကြီးမားသောပြဿနာများမဖြစ်လာမီ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဖြေရှင်းနည်းများကို အကြံပြုခြင်းဖြင့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများအား ကုဒ်ကို ပိုမိုသန့်ရှင်းထိရောက်စွာ ကူညီပေးသည်။ တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ စာရေးဆရာများသည် မကြာခဏ ရလဒ်များ ရောထွေးနေသော်လည်း စာစီစာကုံးများ၊ ဆောင်းပါးများနှင့် အခြားရေးထားသော အလုပ်များကို စီစဉ်ရန်၊ မူကြမ်းနှင့် ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် မျိုးဆက်သစ် AI ကိရိယာများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
Generative AI ကိုအသုံးပြုမှုသည်စက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုမှစက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုနှင့်တစ်ခုကွဲပြားပြီးအခြားအရာများထက်အချို့တွင်ပိုမိုဖွဲ့စည်းသည်။ လက်ရှိနှင့် အဆိုပြုထားသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည်-
မျိုးဆက်သစ် AI ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် အထူးသဖြင့် အများသူငှာ လက်လှမ်းမီနိုင်သော အရာများကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် အဓိက စိုးရိမ်ပူပန်မှုမှာ ၎င်းတို့၏ သတင်းမှားများနှင့် အန္တရာယ်ရှိသော အကြောင်းအရာများကို ဖြန့်ဝေရန် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။ ဤအရာ၏ သက်ရောက်မှုသည် ကျယ်ပြန့်ပြီး ပြင်းထန်နိုင်ပြီး၊ အကြမ်းဖျင်းပုံစံများ၊ အမုန်းစကားများနှင့် အန္တရာယ်ရှိသော အယူဝါဒများမှ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာနှင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဂုဏ်သိက္ခာများ ပျက်စီးစေရန်နှင့် တရားရေးဆိုင်ရာနှင့် ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ခြိမ်းခြောက်မှုများအထိ ဖြစ်နိုင်သည်။ Generative AI ကို အလွဲသုံးစားလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် မှားယွင်းစွာ စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် နိုင်ငံတော်လုံခြုံရေးကို အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သည်ဟုပင် အကြံပြုထားသည်။
ဒီအန္တရာယ်တွေက နိုင်ငံရေးသမားတွေ လွတ်မြောက်မှာမဟုတ်ဘူး။ 2023 ခုနှစ် ဧပြီလတွင် ဥရောပသမဂ္ဂက အဆိုပြုခဲ့သည်။ မျိုးဆက်သစ် AI အတွက် မူပိုင်ခွင့်စည်းမျဉ်းအသစ် တီထွင်ဖန်တီးနိုင်သော ဉာဏ်ရည်တုကိရိယာများ တီထွင်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် မူပိုင်ခွင့်ရထားသည့် မည်သည့်အရာမဆို ကုမ္ပဏီများကို ထုတ်ဖော်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ဥရောပပါလီမန်က ဇွန်လတွင် မဲခွဲဆုံးဖြတ်ခဲ့သည့် ဥပဒေမူကြမ်းတွင် အဆိုပါစည်းမျဉ်းများကို EU အဖွဲ့ဝင်နိုင်ငံများတွင် ဉာဏ်ရည်တုအသုံးပြုမှုအပေါ် တင်းကျပ်သောကန့်သတ်ချက်များလည်း ပါဝင်ပြီး အများသူငှာနေရာများတွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ မျက်နှာမှတ်မိခြင်းနည်းပညာကို အဆိုပြုထားသည့် တားမြစ်ချက်အပါအဝင်ဖြစ်သည်။
McKinsey မှ မီးမောင်းထိုးပြထားသည့်အတိုင်း မျိုးဆက်သစ် AI မှတစ်ဆင့် အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် လုပ်သားအင်အားနှင့် အလုပ်အကိုင်နေရာရွှေ့ပြောင်းခြင်းဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကိုလည်း တိုးစေပါသည်။ အတိုင်ပင်ခံအဖွဲ့၏အဆိုအရ၊ အလိုအလျောက်စနစ်သည် ရုံးပံ့ပိုးမှု၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနှင့် အစားအသောက်ဝန်ဆောင်မှုတို့၌ အလုပ်လက်မဲ့ဖြစ်သဖြင့် ယခုမှ 12 ခုနှစ်အကြား အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းအကူးအပြောင်း ၁၂ သန်းကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ လက်လီအရောင်းသမားများအတွက် 2030၊ စီမံခန့်ခွဲရေးလက်ထောက်အတွက် 1,6 နှင့် ငွေကိုင်များအတွက် 830.000 ဆုံးရှုံးမှုအပြင် ရုံးလုပ်သားများ၏ လိုအပ်ချက်သည် အလုပ်အကိုင် 710.000 သန်း ကျဆင်းသွားနိုင်ကြောင်း အစီရင်ခံစာတွင် ခန့်မှန်းထားသည်။
Generative AI နှင့် ယေဘူယျ AI တို့သည် တူညီသော ဒင်္ဂါးပြား၏ မတူညီသော အခြမ်းများကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ကို နှစ်ခုလုံးက စိုးရိမ်ကြသော်လည်း ယခင်သည် အမျိုးအစားခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။
Generative AI သည် GAN၊ VAE သို့မဟုတ် LLM ကဲ့သို့ အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှ သင်ယူထားသော မော်ဒယ်များမှ အကြောင်းအရာအသစ်များကို ထုတ်လုပ်ပါသည်။ ဤအထွက်များသည် စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ ဂီတ သို့မဟုတ် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖြင့် ကိုယ်စားပြုနိုင်သည့် အခြားအရာများ ဖြစ်နိုင်သည်။
Artificial General Intelligence ဟုလည်းသိကြသော Artificial General Intelligence သည် လူသားနှင့်တူသော ဉာဏ်ရည်နှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ကို ပိုင်ဆိုင်ထားသော ကွန်ပျူတာစနစ်များနှင့် စက်ရုပ်များ၏ သဘောတရားကို ကျယ်ပြန့်စွာ ရည်ညွှန်းသည်။ ဤအရာသည် သိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ်ဝတ္ထုများသာဖြစ်သေးသည်- Disney Pixar's WALL-E၊ 2004's I, Robot, သို့မဟုတ် HAL 9000 မှ Sonny၊ Stanley Kubrick's 2001: A Space Odyssey မှ မလိုလားအပ်သော ဉာဏ်ရည်တုတုဟု ယူဆပါ။ လက်ရှိ AI စနစ်အများစုသည် အလွန်တိကျသောအလုပ်များအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသောကြောင့် “ကျဉ်းမြောင်းသော AI” ၏ နမူနာများဖြစ်သည်။
အထက်တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း Generative AI သည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ Generative AI မော်ဒယ်များသည် ဒေတာကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ထုတ်လုပ်ရန် စက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို အသုံးပြုသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဉာဏ်ရည်တုသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် NLP ကဲ့သို့သော လူသားဉာဏ်ရည်လိုအပ်မည့် အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ကွန်ပျူတာများ၏ သဘောတရားကို ရည်ညွှန်းသည်။
Machine Learning သည် ဥာဏ်ရည်တု၏ အခြေခံအကျဆုံး အစိတ်အပိုင်းဖြစ်ပြီး တိကျသောအလုပ်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် ကွန်ပျူတာကို သင်ကြားရန် ရည်ရွယ်ချက်အတွက် ကွန်ပျူတာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဒေတာအသုံးပြုခြင်းကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ Machine Learning သည် လေ့လာသင်ယူမှုပုံစံများအပေါ် အခြေခံ၍ အသိဥာဏ်တုစနစ်များကို အသိပညာပေးသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
Generative AI ၏ ပေါက်ကွဲအားကြီးသော တိုးတက်မှုသည် ရပ်တန့်သွားမည့် အရိပ်အယောင်များ မပြဘဲ ကုမ္ပဏီများသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ကူးပြောင်းမှုနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်များကို လက်ခံကျင့်သုံးလာသည်နှင့်အမျှ မျိုးဆက်သစ် AI သည် စက်မှုလုပ်ငန်း၏ အနာဂတ်တွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်လာမည်ဖြစ်သည်။ မျိုးဆက်သစ် AI ၏ စွမ်းရည်များသည် အကြောင်းအရာဖန်တီးမှု၊ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့် ဆေးပညာကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများတွင် အဖိုးတန်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပြီးဖြစ်ကာ နည်းပညာများ ဆက်လက်တိုးတက်နေသဖြင့် ၎င်း၏အသုံးချပရိုဂရမ်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများ ကျယ်ပြန့်လာမည်ဖြစ်သည်။
ဆိုလိုသည်မှာ၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၊ လူတစ်ဦးချင်းနှင့် လူ့အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးအပေါ် မျိုးဆက်သစ် AI ၏ သက်ရောက်မှုသည် ၎င်းတွင်ဖြစ်ပေါ်နေသော အန္တရာယ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းမည်အပေါ် မူတည်ပါသည်။ Artificial Intelligence ကိုအသုံးပြုကြောင်းသေချာစေပါသည်။ ကျင့်ဝတ်အရ ဘက်လိုက်မှု နည်းပါးအောင်၊ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် တာဝန်ခံမှု တိုးတက်စေရေးနှင့် ပံ့ပိုးကူညီမှုတို့ ဖြစ်သည်။ အုပ်ချုပ်မှုစနစ် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများသည် နည်းပညာ၏ အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ပြောင်းလဲတိုးတက်မှုနှင့်အတူ စိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်ဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြနေပြီးဖြစ်ကြောင်း သေချာစေခြင်းဖြင့် ဒေတာများ၏ အရေးကြီးမည်ဖြစ်သည်။ အလားတူပင်၊ အပျက်သဘောဆောင်သော အကျိုးဆက်များကို လျော့ပါးသက်သာစေချိန်တွင် မျိုးဆက်သစ် AI ၏ အလားအလာကို အပြည့်အဝအသုံးချရန် မျှော်လင့်ပါက အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် လူသားပါဝင်ပတ်သက်မှုအကြား ချိန်ခွင်လျှာကို ရှာဖွေခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
Ercole Palmeri
ဆေးရောင်ခြယ်ခြင်းမှတစ်ဆင့် ကောင်းမွန်သော မော်တာစွမ်းရည်ကို ပြုစုပျိုးထောင်ခြင်းသည် ကလေးများကို စာရေးခြင်းကဲ့သို့ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောစွမ်းရည်များအတွက် ပြင်ဆင်ပေးသည်။ အရောင်ခြယ်ရန်…
ရေတပ်ကဏ္ဍသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စီးပွားရေးအင်အားကြီးဖြစ်ပြီး၊ ဘီလီယံ ၁၅၀ ရှိသော စျေးကွက်ဆီသို့ လျှောက်လှမ်းနေသော...
ပြီးခဲ့သည့်တနင်္လာနေ့တွင် Financial Times သည် OpenAI နှင့်သဘောတူညီချက်တစ်ခုကြေငြာခဲ့သည်။ FT သည် ၎င်း၏ ကမ္ဘာ့အဆင့်မီ သတင်းစာပညာကို လိုင်စင်ထုတ်ပေးသည်...
သန်းပေါင်းများစွာသောလူများသည် streaming ဝန်ဆောင်မှုများအတွက်ပေးဆောင်ပြီးလစဉ်စာရင်းသွင်းမှုအခကြေးငွေပေးဆောင်သည်။ အများအမြင်မှာ သင်...