Generative adversarial networks (GANs): ပေါင်းစပ်မီဒီယာခေတ်

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• ဒီဇင်ဘာလတွင် 5, 2023

ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

နက်နဲသောအတုအယောင်များဖန်တီးခြင်းအတွက်လူသိများသော Generative Adversarial Networks (GANs) သည် လက်တွေ့ဘဝမျက်နှာများ၊ အသံများနှင့် အမူအကျင့်များကိုအတုခိုးသည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကိုထုတ်ပေးပါသည်။ ၎င်းတို့၏အသုံးပြုမှုသည် Adobe Photoshop ကို မြှင့်တင်ခြင်းမှ Snapchat တွင် လက်တွေ့ဆန်သော စစ်ထုတ်မှုများ ပြုလုပ်ခြင်းအထိ ပါဝင်သည်။ သို့သော်လည်း၊ GAN များသည် အထင်အမြင်လွဲမှားစေသော နက်နဲသောပုံသဏ္ဍာန်ဗီဒီယိုများဖန်တီးပြီး သတင်းမှားများကို ဖြန့်ဝေရန်အတွက် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသောကြောင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာစိုးရိမ်ပူပန်မှုများဖြစ်လာသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်၊ GAN လေ့ကျင့်ရေးတွင် လူနာဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာအတွက် စိုးရိမ်ပူပန်မှုရှိသည်။ ဤပြဿနာများရှိနေသော်လည်း၊ GAN များသည် ရာဇ၀တ်မှုဆိုင်ရာ စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုများကို ကူညီပေးခြင်းကဲ့သို့သော အကျိုးရှိသောအသုံးချပရိုဂရမ်များရှိသည်။ ရုပ်ရှင်ရိုက်ကူးခြင်းနှင့် စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်းအပါအဝင် ကဏ္ဍအသီးသီးတွင် ၎င်းတို့၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုမှုသည် ပိုမိုတင်းကြပ်သော ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာအစီအမံများနှင့် GAN နည်းပညာ၏ အစိုးရစည်းမျဉ်းများကို တောင်းဆိုလာစေသည်။

Generative adversarial networks (GANs) အကြောင်းအရာ

GAN သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ဒေတာနှင့် ဆင်တူသော ဒေတာအသစ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ အမြော်အမြင်ရှိသော ဖန်တီးမှုများထုတ်လုပ်ရန် အချင်းချင်းပြိုင်ဆိုင်သည့် အဓိကလုပ်ကွက်နှစ်ခုကို မီးစက်နှင့် ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်းဟုခေါ်သည်။ ဂျင်နရေတာသည် ဒေတာအသစ်များကို ဖန်တီးရန် တာဝန်ရှိပြီး ခွဲခြားဆက်ဆံသူသည် ထုတ်လုပ်လိုက်သော ဒေတာနှင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ခွဲခြားရန် ကြိုးစားနေချိန်တွင် ဂျင်နရေတာသည် ဒေတာအသစ်များကို ဖန်တီးရန် တာဝန်ရှိသည်။ ဂျင်နရေတာသည် တတ်နိုင်သမျှမှန်ကန်သည့် သတင်းအချက်အလက်များကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် ခွဲခြားဆက်ဆံသူကို လှည့်စားရန် အမြဲကြိုးစားနေပါသည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန်၊ ဂျင်နရေတာသည် ဒေတာများ၏ အရင်းခံဖြန့်ဖြူးမှုကို လေ့လာရန် လိုအပ်ပြီး GAN များသည် ၎င်းကို အမှန်တကယ် မကျက်မှတ်ဘဲ သတင်းအချက်အလက်အသစ်များ ဖန်တီးနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

Google မှ သုတေသနပညာရှင် Ian Goodfellow နှင့် သူ၏အဖွဲ့ဖော်များက 2014 ခုနှစ်တွင် GAN များကို ပထမဆုံးတီထွင်ခဲ့ချိန်တွင် algorithm သည် machine learning အတွက် ကောင်းမွန်သောကတိကိုပြသခဲ့သည်။ ထိုအချိန်မှစ၍၊ GAN များသည် မတူညီသောစက်မှုလုပ်ငန်းခွင်များတွင် လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချပရိုဂရမ်များစွာကို တွေ့မြင်လာရသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Adobe သည် မျိုးဆက်သစ် Photoshop အတွက် GANs ကို အသုံးပြုသည်။ Google သည် စာသားနှင့် ရုပ်ပုံများ ထုတ်လုပ်ခြင်းအတွက် GAN ၏ စွမ်းအားကို အသုံးပြုသည်။ IBM သည် ဒေတာတိုးမြှင့်မှုအတွက် GAN များကို ထိရောက်စွာ အသုံးပြုပါသည်။ Snapchat သည် ၎င်းတို့ကို ထိရောက်သော ရုပ်ပုံစစ်ထုတ်မှုများနှင့် အထူးကြည်လင်ပြတ်သားမှုများအတွက် Disney ကို အသုံးပြုသည်။ 

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

စက်သင်ယူမှုကို မြှင့်တင်ရန် GAN ကို အစပိုင်းတွင် ဖန်တီးခဲ့သော်လည်း ၎င်း၏ အပလီကေးရှင်းများသည် မေးခွန်းထုတ်စရာ နယ်မြေများကို ကျော်ဖြတ်ခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ deepfake ဗီဒီယိုများသည် တကယ့်လူများကို အတုခိုးပြီး ၎င်းတို့လုပ်နေပုံ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့မလုပ်ခဲ့သော တစ်စုံတစ်ရာကို ပြောနေပုံပေါ်စေရန် အဆက်မပြတ် ဖန်တီးထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အမေရိကန်သမ္မတဟောင်း Barack Obama သည် ယခင်အမေရိကန်သမ္မတ Donald Trump အား ညစ်ညမ်းသောအသုံးအနှုန်းအဖြစ်ခေါ်ဆိုပြီး Facebook CEO Mark Zuckerburg သည် ခိုးယူခံရသောဒေတာ ဘီလီယံပေါင်းများစွာကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည်ဟု ကြွားလုံးထုတ်နေသည့် ဗီဒီယိုတစ်ခုရှိသည်။ ဒါတွေက လက်တွေ့ဘဝမှာ မဖြစ်ခဲ့ပါဘူး။ ထို့အပြင်၊ အတုအပဗီဒီယိုအများစုသည် အမျိုးသမီးများ၏နာမည်ကျော်များကို ပစ်မှတ်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို ညစ်ညမ်းအကြောင်းအရာများတွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ GAN များသည် စိတ်ကူးယဉ်ဓာတ်ပုံများကို အစမှစ ဖန်တီးနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ LinkedIn နှင့် Twitter ပေါ်ရှိ deepfake ဂျာနယ်လစ်အကောင့်များစွာသည် AI ဖြင့် ဖန်တီးထားခြင်းဖြစ်သည်။ ဝါဒဖြန့်သူများ အသုံးပြုနိုင်သည့် လက်တွေ့ကျသော အသံထွက်ဆောင်းပါးများနှင့် အတွေးအခေါ်ခေါင်းဆောင်မှုအပိုင်းများကို ဖန်တီးရန် ဤပေါင်းစပ်ပရိုဖိုင်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ 

ဤအတောအတွင်း၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍတွင် အမှန်တကယ် လူနာဒေတာဘေ့စ်ကို အသုံးပြု၍ အယ်လဂိုရီသမ်အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအဖြစ် ပေါက်ကြားနိုင်သည့်အချက်အလက်များအပေါ် စိုးရိမ်မှုများ တိုးပွားလာပါသည်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ကာကွယ်ရန်အတွက် နောက်ထပ်လုံခြုံရေး သို့မဟုတ် မျက်နှာဖုံးစွပ်အလွှာရှိရမည်ဟု သုတေသီအချို့က စောဒကတက်ကြသည်။ သို့သော်၊ GAN သည် လူများကို လှည့်ဖြားနိုင်သော စွမ်းရည်ကြောင့် အများအားဖြင့် နာမည်ကြီးသော်လည်း ၎င်းတွင် အပြုသဘောဆောင်သော အကျိုးကျေးဇူးများရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ 2022 ခုနှစ် မေလတွင် နယ်သာလန်မှရဲများသည် 13 ခုနှစ်တွင် အသတ်ခံခဲ့ရသော အသက် 2003 နှစ်အရွယ် ကလေးငယ်တစ်ဦး၏ ဗီဒီယိုကို ပြန်လည်ဖန်တီးခဲ့သည်။ သားကောင်၏လက်တွေ့ဆန်သောဗီဒီယိုဖိုင်ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရဲများသည် လူများကို သတိရကာ လူများကို သတိရလာစေရန် အားပေးရန်မျှော်လင့်ပါသည်။ အအေးခန်းနှင့်ပတ်သက်သော သတင်းသစ်။ အကြံပြုချက်များစွာကို လက်ခံရရှိထားပြီးဖြစ်ကြောင်း ရဲတပ်ဖွဲ့က ပြောကြားသော်လည်း ၎င်းတို့ကို အတည်ပြုရန် နောက်ခံစစ်ဆေးမှုများ ပြုလုပ်ရမည်ဟု ဆိုသည်။

Generative Adversarial Networks (GANs) ၏ အသုံးချမှုများ

Generative Adversarial Networks (GANs) ၏ အချို့သော application များတွင်- 

• ရုပ်ရှင်ထုတ်လုပ်ရေး လုပ်ငန်းသည် ပေါင်းစပ်သရုပ်ဆောင်များကို နေရာချရန်နှင့် ထုတ်လုပ်ပြီးနောက်ပိုင်း ရုပ်ရှင်များတွင် မြင်ကွင်းများကို ပြန်လည်ရိုက်ကူးရန် နက်နဲသော အတုအယောင် အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးနေသည်။ သရုပ်ဆောင်များနှင့် အဖွဲ့သားများအား အပိုလျော်ကြေးပေးရန် မလိုအပ်သောကြောင့် ဤနည်းဗျူဟာသည် ရေရှည်ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစေရန် ဘာသာပြန်ဆိုနိုင်ပါသည်။
• မတူညီသော နိုင်ငံရေးရပ်ဝန်းတစ်လျှောက် အယူဝါဒနှင့် ဝါဒဖြန့်မှုများမြှင့်တင်ရန်အတွက် နက်နဲသောအတုအယောင်စာသားများနှင့် ဗီဒီယိုများကို တိုးများလာစေသည်။
• ပရိုဂရမ်မာများမှလွဲ၍ အမှန်တကယ်လူများကို ငှားရမ်းခြင်းမရှိဘဲ ပီပီပြင်ပြင် တံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့် စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်းများကို ဖန်တီးရန် ပေါင်းစပ်ဗီဒီယိုများကို အသုံးပြုသည့်ကုမ္ပဏီများ။
• ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် အခြားကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များအတွက် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာကာကွယ်မှု တိုးမြှင့်ရေးအတွက် စည်းရုံးလှုံ့ဆော်သည့်အဖွဲ့များ။ ဤတွန်းလှန်မှုသည် အမှန်တကယ် ဒေတာဘေ့စ်များပေါ်တွင် အခြေမခံသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို တီထွင်ရန် ကုမ္ပဏီများကို ဖိအားပေးနိုင်သည်။ သို့သော် ရလဒ်များလောက် တိကျမည်မဟုတ်ပါ။
• အစိုးရများသည် သတင်းမှားများနှင့် လိမ်လည်မှုများအတွက် နည်းပညာကို အသုံးမပြုကြောင်း သေချာစေရန် GAN နည်းပညာကို ထုတ်လုပ်သည့် ကုမ္ပဏီများကို ထိန်းညှိခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းများကို ပြုလုပ်ပါသည်။

မှတ်ချက်ပေးရန်မေးခွန်းများ

• GAN နည်းပညာကို သင်အသုံးပြုဖူးပါသလား။ အတွေ့အကြုံက ဘယ်လိုလဲ။
• ကုမ္ပဏီများနှင့် အစိုးရများသည် GAN ကို ကျင့်ဝတ်အရ အသုံးပြုကြောင်း မည်သို့သေချာနိုင်သနည်း။