အဆိုပါအတုထောက်လှမ်းရေး ၎င်းသည် ဒေတာအမြောက်အမြားမှ အသိဉာဏ်ရှိသော စက်များကို တည်ဆောက်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ စနစ်များသည် အတိတ်က သင်ယူမှုနှင့် အတွေ့အကြုံများမှ သင်ယူပြီး လူသားနှင့်တူသော အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းသည် လူသားများ၏ ကြိုးစားအားထုတ်မှု၏ မြန်နှုန်း၊ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေသည်။ Artificial Intelligence သည် ရှုပ်ထွေးသော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် နည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သော စက်များကို တည်ဆောက်သည်။ စက်သင်ယူမှု ပြီးနောက် deep learning ၏အဓိကအချက်ဖြစ်သည်။အတုထောက်လှမ်းရေး.
Artificial Intelligence ကို ယခုအခါ လုပ်ငန်းကဏ္ဍအားလုံးနီးပါးတွင် အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်။
ဥာဏ်ရည်တုဆိုတာ ဘာလဲဆိုတာကို အခုပဲ သင်သိပြီး ဉာဏ်ရည်တု အမျိုးအစားတွေက ဘာတွေလဲ ဆိုတာ လေ့လာကြည့်ရအောင်။
Artificial Intelligence သည် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းအပေါ် မူတည်၍ ပိုင်းခြားနိုင်သည်။
စွမ်းရည်အပေါ်အခြေခံ၍ AI အမျိုးအစားသုံးမျိုးရှိသည်။
အင်္ဂါရပ်များအောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့တွင် Artificial Intelligence အမျိုးအစားလေးမျိုးရှိသည်။
အရင်ဆုံး Skill-based AI အမျိုးအစားတွေကို ကြည့်ပါမယ်။
အားနည်းသော AI ဟုလည်း ခေါ်သော ကျဉ်းမြောင်းသော AI သည် ကျဉ်းမြောင်းသော အလုပ်တစ်ခုကို အာရုံစိုက်ပြီး ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်ထက် ကျော်လွန်၍ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ၎င်းသည် သိမြင်မှုစွမ်းရည်၏ အစုခွဲတစ်ခုတည်းကို ပစ်မှတ်ထားပြီး ထိုရောင်စဉ်တစ်လျှောက် တိုးတက်မှုကို ဦးတည်သည်။ နည်းလမ်းများ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ ကျဉ်းမြောင်းသော AI အပလီကေးရှင်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝတွင် ပို၍အဖြစ်များလာသည်။ machine learning နှင့် deep learning ဆက်လက်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန်။
Apple Siri ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှုများ အကန့်အသတ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ကျဉ်းမြောင်းသော AI ၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။defiည။ Siri သည် သူမ၏ စွမ်းရည်ထက်ကျော်လွန်သော အလုပ်များနှင့် မကြာခဏ ပြဿနာများ ရှိတတ်ပါသည်။ 
SiriIBM Watson ကျဉ်းမြောင်းသော AI ၏ နောက်ထပ်ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သိမှုဆိုင်ရာ ကွန်ပြူတာ ၊ စက်သင်ယူခြင်းနှင့် အသုံးချပါ။သဘာဝဘာသာစကားအပြောင်းအလဲနဲ့ အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးရန်နှင့် သင့်မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုရန်။ IBM Watson သူသည် တစ်ချိန်က သူ၏ လူသားပြိုင်ဆိုင်မှုထက် သာလွန်ခဲ့သည်။ Ken Jennings နာမည်ကြီး တီဗီရှိုးတွေရဲ့ ချန်ပီယံဖြစ်လာတယ်။ Jeopardy!. 
Narrow AI IBM WatsonNarrow AI ပါဝင်သည် Google Translate၊ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုဆော့ဖ်ဝဲ၊ အကြံပြုချက်စနစ်များ၊ spam စစ်ထုတ်မှုများနှင့် Google ၏စာမျက်နှာအဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်။Narrow AI Google Translateဥာဏ်ရည်တုဟုလည်း လူသိများသော Artificial General Intelligence သည် လူသားတစ်ဦးလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် မည်သည့်ဉာဏ်ရည်ကိုမဆို နားလည်နိုင်ပြီး သင်ယူနိုင်စွမ်းရှိသည်။ ၎င်းသည် စက်တစ်လုံးအား မတူညီသောအခြေအနေများတွင် အသိပညာနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုများကို အသုံးချနိုင်စေပါသည်။ ယခုအချိန်အထိ AI သုတေသီများသည် ခိုင်မာသော AI ကို အောင်မြင်အောင် မစွမ်းဆောင်နိုင်ခဲ့ပါ။ သူတို့သည် သိမှုစွမ်းရည် အစုံအလင်ကို ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းဖြင့် စက်များကို သတိရှိစေမည့် နည်းလမ်းကို ရှာဖွေရမည်ဖြစ်သည်။ General AI ထံမှ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဒေါ်လာ ၁ ဘီလီယံ ရရှိခဲ့သည်။ Microsoft လုပ်ငန်းများ၌ OpenAI.
Fujitsu သူတည်ဆောက်ခဲ့သည်။ K computerကမ္ဘာပေါ်တွင် အမြန်ဆုံး စူပါကွန်ပျူတာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒါဟာ ခိုင်မာတဲ့ ဉာဏ်ရည်တုကို ရရှိဖို့ သိသာထင်ရှားတဲ့ ကြိုးစားမှုတွေထဲက တစ်ခုပါ။ အာရုံကြောလှုပ်ရှားမှု၏ တစ်စက္ကန့်ကို အတုယူရန် မိနစ် ၄၀ နီးပါးကြာသည်။ ထို့ကြောင့်၊ အားကောင်းသော AI သည် မကြာမီ အချိန်မရွေး ဖြစ်နိုင်မည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ခက်ခဲသည်။
Fujitsu K ComputerTianhe-2 China National Defense Technology University မှ ထုတ်လုပ်သော စူပါကွန်ပြူတာဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းသည် 33,86 petaflops (quadrillion cps) ဖြင့် cps (တစ်စက္ကန့်လျှင် တွက်ချက်မှု) မှတ်တမ်းကို ကိုင်ဆောင်ထားသည်။ ၎င်းသည် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော်လည်း၊ လူ့ဦးနှောက်သည် exaflop တစ်ခုဖြစ်သည့် XNUMX billion cps ရှိသည်ဟု ခန့်မှန်းရသည်။
tianhe-2Super AI သည် လူသားတို့၏ ဉာဏ်ရည်ကို ကျော်လွန်ကာ လူသားထက် မည်သည့်တာဝန်ကိုမဆို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဥာဏ်ရည်တုအတု၏ သဘောတရားသည် လူသားများ၏ ခံစားချက်များနှင့် အတွေ့အကြုံများနှင့် အလွန်ဆင်တူပြီး ဥာဏ်ရည်တုသည် ၎င်းတို့ကို နားလည်ရုံထက်မက လုပ်ဆောင်နိုင်သည် ။ ၎င်းသည် လူတစ်ဦး၏ ကိုယ်ပိုင်ခံစားချက်များ၊ လိုအပ်ချက်များ၊ ယုံကြည်ချက်များနှင့် ဆန္ဒများကို လှုံ့ဆော်ပေးသည်။ ၎င်း၏တည်ရှိမှုသည် ဟန်ချက်ညီဆဲဖြစ်သည်။ စူပါ AI ၏ အရေးပါသော လက္ခဏာအချို့မှာ တွေးခေါ်ခြင်း၊ ပဟေဠိများကို ဖြေရှင်းခြင်း၊ စီရင်ဆုံးဖြတ်ခြင်းနှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။
ယခုကျွန်ုပ်တို့သည် feature-based AI အမျိုးအစားများကိုကြည့်ရှုပါမည်။
Artificial Intelligence စနစ် အမျိုးအစား အမျိုးမျိုးကို ဖော်ပြရန် ၎င်းတို့၏ လုပ်ဆောင်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့ကို အမျိုးအစားခွဲရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဓာတ်ပြုစက်သည် အနာဂတ်လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် အမှတ်တရများကို သိမ်းဆည်းခြင်း သို့မဟုတ် အတိတ်အတွေ့အကြုံများကို အသုံးမပြုသည့် ဉာဏ်ရည်တု၏ အဓိကပုံစံဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လက်ရှိဒေတာနှင့်သာ အလုပ်လုပ်ပါသည်။ သူတို့က ကမ္ဘာကြီးကို ရိပ်မိပြီး အဲဒါကို တုံ့ပြန်တယ်။ ဓာတ်ပြုစက်များကို သတ်သတ်မှတ်မှတ် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးထားပြီး ထိုအလုပ်များထက် စွမ်းဆောင်ရည် မရှိပါ။
Deep Blue Dell ''IBM စစ်တုရင်မှူးကို အနိုင်ယူခဲ့သူ Garry Kasparov ၎င်းသည် စစ်တုရင်ခုံ၏အပိုင်းအစများကိုမြင်ပြီး ၎င်းတို့အား တုံ့ပြန်သည့် ဓာတ်ပြုစက်ဖြစ်သည်။ Deep Blue သူ၏ ယခင်အတွေ့အကြုံများကို ရည်ညွှန်းခြင်း သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် တိုးတက်စေခြင်း မပြုနိုင်ပါ။ ၎င်းသည် စစ်တုရင်ခုံပေါ်ရှိ အပိုင်းအစများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ရွေ့လျားပုံကို သိနိုင်သည်။ Deep Blue သည် သူနှင့်သူ၏ပြိုင်ဘက်အတွက် နောက်ထပ်လှုပ်ရှားမှုများဖြစ်နိုင်သည်နှင့်ပတ်သက်၍ ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်နိုင်သည်။ ပစ္စုပ္ပန်အခိုက်အတန့်မတိုင်ခင် အရာအားလုံးကို လျစ်လျူရှုပြီး ယခုအခိုက်အတန့်တွင် ရှိနေသည့်အတိုင်း စစ်တုရင်ဘုတ်အပိုင်းများကို ကြည့်ပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော နောက်ထပ်လှုပ်ရှားမှုများကြားကို ရွေးချယ်ပါ။
ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် Limited Memory AI သည် ယခင်ဒေတာများမှ လေ့ကျင့်ပေးသည်။ ထိုကဲ့သို့သော စနစ်များ၏ မှတ်ဉာဏ်သည် တိုတောင်းပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ဤအတိတ်ဒေတာကို အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အသုံးပြုနိုင်သော်လည်း ၎င်းကို ၎င်းတို့၏အတွေ့အကြုံများကို ဒစ်ဂျစ်တိုက်တွင် ထည့်၍မရနိုင်ပါ။ ဤနည်းပညာကို မောင်းသူမဲ့ကားများတွင် အသုံးပြုသည်။
Mitsubishi Electric မောင်းသူမဲ့ကားများကဲ့သို့ အက်ပလီကေးရှင်းများအတွက် အဆိုပါနည်းပညာကို မည်သို့တိုးတက်အောင်ပြုလုပ်ရမည်ကို ကြိုးပမ်းနေပါသည်။
စိတ်၏ ဉာဏ်ရည်တု သီအိုရီသည် အဆင့်မြင့် နည်းပညာ အတန်းအစားကို ကိုယ်စားပြုပြီး အယူအဆတစ်ခုအဖြစ်သာ တည်ရှိပါသည်။ ဤ AI အမျိုးအစားသည် ပတ်ဝန်းကျင်အတွင်းရှိ လူများနှင့် အရာများသည် ခံစားချက်များနှင့် အပြုအမူများကို ပြောင်းလဲစေနိုင်သည်ဟူသော လေးနက်သော နားလည်မှုတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ လူတွေရဲ့ စိတ်ခံစားမှု၊ ခံစားချက်နဲ့ အတွေးတွေကို နားလည်ရမယ်။ ဤနယ်ပယ်တွင် တိုးတက်မှုများစွာ ပြုလုပ်ထားသော်လည်း ဤဉာဏ်ရည်တုအမျိုးအစားသည် ပြီးပြည့်စုံခြင်းမရှိသေးပါ။
Kismet. Kismet ၁၉၉၀ ပြည့်လွန်နှစ်များနှောင်းပိုင်းတွင် သုတေသီတစ်ဦးမှ ပြုလုပ်ခဲ့သော စက်ရုပ်ဦးခေါင်းဖြစ်သည်။ Massachusetts Institute of Technology. Kismet လူသားတွေရဲ့ စိတ်ခံစားမှုတွေကို အတုယူနိုင်ပြီး သူတို့ကို အသိအမှတ်ပြုနိုင်ပါတယ်။ စွမ်းရည်နှစ်ခုစလုံးသည် ဉာဏ်ရည်တုသီအိုရီတွင် အဓိကတိုးတက်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသော်လည်း၊ Kismet အကြည့်တွေကို လိုက်မလိုက်နိုင်သလို လူတွေကို အာရုံစူးစိုက်မှု မပြုနိုင်ပါဘူး။
Kismet MITSophia di Hanson Robotics စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ သီအိုရီကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည့် အခြားဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆိုဖီယာရဲ့ မျက်လုံးထဲက ကင်မရာတွေဟာ ကွန်ပျူတာ အယ်လဂိုရီသမ်တွေနဲ့ ပေါင်းစပ်ပြီး သူ့ကို မြင်နိုင်စေတယ်။ ၎င်းသည် မျက်လုံးချင်းဆုံခြင်း၊ လူများကို မှတ်မိနိုင်ပြီး မျက်နှာများကို ခြေရာခံနိုင်သည်။Self-awareness AI သည် စိတ်ကူးဖြင့်သာ တည်ရှိပါသည်။ ထိုသို့သောစနစ်များသည် ၎င်းတို့၏ အတွင်းပိုင်း စရိုက်လက္ခဏာများ၊ ပြည်နယ်များနှင့် အခြေအနေများကို နားလည်ပြီး လူသားတို့၏ စိတ်ခံစားမှုများကို ရိပ်မိပါသည်။ ဤစက်များသည် လူ့စိတ်ထက် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်မည်ဖြစ်သည်။ ဤ AI အမျိုးအစားသည် ၎င်းနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံရာတွင် စိတ်ခံစားမှုများကို နားလည်နိုင်ရုံသာမက ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် စိတ်ခံစားမှု၊ လိုအပ်ချက်များနှင့် ယုံကြည်ချက်များကိုပါ ရရှိမည်ဖြစ်သည်။
Artificial Intelligence သုတေသနသည် ဂိမ်းဆော့ခြင်းမှ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေခြင်းအထိ ပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းရန် ထိရောက်သောနည်းလမ်းများကို အောင်မြင်စွာ တီထွင်နိုင်ခဲ့သည်။
Artificial Intelligence ၏ အကိုင်းအခက်များစွာ ရှိပြီး တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ ကိုယ်ပိုင် အာရုံစူးစိုက်မှု နှင့် နည်းပညာများ အစုံရှိသည်။ Artificial Intelligence ၏ မရှိမဖြစ် အကိုင်းအခက်အချို့ ပါဝင်သည်။
Machine learning: ဒေတာမှ သင်ယူနိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ပတ်သက်သည်။ ML အယ်လဂိုရီသမ်များကို ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ spam စစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးပြုပါသည်။Deep learning: ၎င်းသည် ဒေတာများမှ အသိပညာရရှိရန် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုသည့် စက်သင်ယူမှု၏ အခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ algorithms များ deep learning ၎င်းတို့သည် NLP၊ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်းအပါအဝင် ပြဿနာအမျိုးမျိုးကို ထိရောက်စွာဖြေရှင်းနိုင်ကြသည်။Robotica: စက်ရုပ်များ၏ ဒီဇိုင်း၊ တည်ဆောက်မှုနှင့် လည်ပတ်မှုတို့ကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့် အင်ဂျင်နီယာနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်များသည် ထုတ်လုပ်မှု၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးအပါအဝင် ကဏ္ဍအသီးသီးတွင် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။Generative AI သည် တီထွင်ဖန်တီးမှုနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို ပြသသည့် လေ့ကျင့်မှုဒေတာမှ သင်ယူခဲ့သော မော်ဒယ်များကို အခြေခံ၍ ပုံများ၊ စာသား သို့မဟုတ် တေးဂီတကဲ့သို့သော အသစ်နှင့် မူရင်းအကြောင်းအရာများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည့်အတွက် ၎င်း၏စွမ်းရည်တွင် အခြားသော AI အမျိုးအစားများနှင့် ကွဲပြားပါသည်။
AI အနုပညာ ဂျင်နရေတာများသည် ပုံများတွင် အချက်အလက်များကို စုဆောင်းကြပြီး AI ကို မော်ဒယ်တစ်ခုမှတဆင့် လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည်။ deep learning.
ဤပုံစံသည် မတူညီသော အနုပညာအမျိုးအစားများ၏ ထူးခြားသောပုံစံကဲ့သို့သော ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။
ထို့နောက် AI သည် အသုံးပြုသူ၏တောင်းဆိုမှုများအပေါ်အခြေခံ၍ ထူးခြားသောပုံများကိုဖန်တီးရန် ဤပုံစံများကိုအသုံးပြုသည်။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ထပ်ခါတလဲလဲဖြစ်ပြီး လိုချင်သောရလဒ်ကိုရရှိစေရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် ပုံများကို ထပ်မံထုတ်ပေးပါသည်။
AI ဂျင်နရေတာအများစုသည် အခမဲ့ အစမ်းသုံးဗားရှင်းများကို ပေးစွမ်းသော်လည်း လုံးဝအခမဲ့ AI အနုပညာ ဂျင်နရေတာများစွာလည်း ရှိပါသည်။
၎င်းတို့ထဲမှ အချို့မှာ Bing Image Creator၊ Craiyon၊ StarryAI၊ Stablecog နှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။
AI ဂျင်နရေတာတစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ဝဘ်ဆိုဒ်တွင် AI ဖန်တီးထားသော အနုပညာလက်ရာများကို ရောင်းချရန်အတွက် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်သတ်မှတ်ချက်များရှိသည်။
အချို့သော အနုပညာလက်ရာ ဂျင်နရေတာများသည် Jasper AI ကဲ့သို့သော သင့်ကိုယ်ပိုင်ရုပ်ပုံအား ရောင်းချခြင်းအတွက် ကန့်သတ်ချက်များမရှိသော်လည်း၊ အချို့သော အနုပညာလက်ရာများမှ ငွေရှာခြင်းကို ခွင့်မပြုပါ။
BlogInnovazione.it
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...