AI အပြုအမူဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းချက်- အနာဂတ်ကို ခန့်မှန်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော စက်များ

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• မေလ 17, 2023

စက်သင်ယူမှု (ML) အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် စက်ပစ္စည်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ဆောင်ပုံနှင့် ဆက်သွယ်ပုံတို့ကို လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲစေသည်။ မျိုးဆက်သစ် အယ်လဂိုရီသမ်များကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့်၊ ဤစက်ပစ္စည်းများသည် ၎င်းတို့၏ပိုင်ရှင်များအတွက် တက်ကြွသောလုပ်ဆောင်မှုများနှင့် အကြံပြုချက်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည့် ပိုမိုမြင့်မားသော ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုနှင့် နားလည်သဘောပေါက်မှုအဆင့်များကို စတင်ရရှိလာနိုင်ပါသည်။

AI အပြုအမူဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းမှုအခြေအနေ

2021 ခုနှစ်တွင် Columbia Engineering မှ သုတေသီများသည် ကွန်ပြူတာ အမြင်ကို အခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ML ကို အသုံးပြုသည့် ပရောဂျက်တစ်ခုကို ထုတ်ဖော်ခဲ့သည်။ နာရီထောင်ပေါင်းများစွာ တန်ဖိုးရှိသော ရုပ်ရှင်များ၊ တီဗီရှိုးများနှင့် အားကစား ဗီဒီယိုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လူသားတို့၏ အပြုအမူကို မိနစ်အနည်းငယ်အထိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ရန် စက်များကို လေ့ကျင့်ပေးခဲ့သည်။ ဤပို၍သိသာထင်ရှားသော အယ်လဂိုရီသမ်သည် ပုံမှန်မဟုတ်သော ဂျီသြမေတြီကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ စက်များကို ရိုးရာစည်းမျဉ်းများနှင့် အမြဲမချည်နှောင်ထားသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေသည် (ဥပမာ၊ အပြိုင်မျဉ်းများကို ဘယ်တော့မှမဖြတ်နိုင်)။ 

ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မျိုးသည် စက်ရုပ်များသည် နောက်ဘာဖြစ်လာမည်ကို မသေချာပါက ဆက်စပ်သဘောတရားများကို အစားထိုးနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ တွေ့ဆုံမှုတစ်ခုပြီးနောက် လူတွေလက်ဆွဲနှုတ်ဆက်မလားဆိုတာ မသေချာဘူးဆိုရင်၊ အဲဒါကို "နှုတ်ဆက်ခြင်း" အဖြစ် အသိအမှတ်ပြုကြလိမ့်မယ်။ ဤကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော AI နည်းပညာသည် လူများအား ၎င်းတို့၏နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ကူညီပေးခြင်းမှသည် အချို့သောအခြေအနေများတွင် ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းခြင်းအထိ နေ့စဉ်ဘဝတွင် အမျိုးမျိုးသောအပလီကေးရှင်းများကို ရှာဖွေနိုင်သည်။ ပွေ့ဖက်ခြင်း၊ လက်ဆွဲနှုတ်ဆက်ခြင်း၊ မြင့်မားသောငါးချက်ပေးခြင်း သို့မဟုတ် မည်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကိုမျှ ကမ်းလှမ်းခြင်းကဲ့သို့သော ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို အမျိုးအစားခွဲရန် ကြိုးပမ်းသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ML ကို ကျင့်သုံးရန် ယခင်ကြိုးပမ်းမှုများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် သတ်မှတ်ထားသည့်အချိန်တွင် တစ်ခုတည်းသောလုပ်ဆောင်ချက်ကို မျှော်လင့်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ထားသည်။ သို့သော်၊ ပါဝင်သော မွေးရာပါ မသေချာမရေရာမှုများကြောင့် ML မော်ဒယ်အများစုသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ရလဒ်များအားလုံးကြားတွင် တူညီမှုများကို မခွဲခြားနိုင်ပါ။

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

လက်ရှိ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူသားများကဲ့သို့ ယုတ္တိမတန်သေးသောကြောင့် (2022)၊ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များအဖြစ် ၎င်းတို့၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုသည် နည်းပါးနေသေးသည်။ ၎င်းတို့သည် သီးခြားအလုပ်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည် သို့မဟုတ် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းတို့ကို abstractions သို့မဟုတ် ဗျူဟာချရန် ၎င်းတို့ကို ရေတွက်၍မရပါ။ သို့သော်လည်း ပေါ်ထွက်လာသော AI အပြုအမူဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းဖြေရှင်းနည်းများသည် အထူးသဖြင့် လာမည့်ဆယ်စုနှစ်များအတွင်း လူသားများနှင့်အတူ စက်များလုပ်ဆောင်ပုံတွင် ဤပါရာဒိုင်းကို ပြောင်းလဲစေမည်ဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ AI အပြုအမူဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းချက်သည် မသေချာမရေရာမှုများနှင့် ရင်ဆိုင်ရသောအခါတွင် ဆန်းသစ်ပြီး တန်ဖိုးရှိသော ဖြေရှင်းချက်များကို ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် စက်များကို တင်သွင်းနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် ဝန်ဆောင်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်ရေး လုပ်ငန်းများတွင်၊ cobots (ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သော စက်ရုပ်များ) သည် ကန့်သတ်ဘောင်များကို လိုက်နာရမည့်အစား၊ ၎င်းတို့၏ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များအား ရွေးချယ်စရာများ သို့မဟုတ် တိုးတက်မှုများကို အကြံပြုပေးမည့်အစား အခြေအနေများကို ကြိုတင်ဖတ်ရှုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အခြားဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများသည် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်ရှိပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အရေးပေါ်အခြေအနေများကို အခြေခံ၍ ချက်ချင်းအရေးယူဆောင်ရွက်ရန် စက်ရုပ်များနှင့် စက်ပစ္စည်းများ ပိုမိုယုံကြည်လာနိုင်ပါသည်။

ကုမ္ပဏီများသည် ပိုမိုတစ်ဦးချင်းစီ၏အတွေ့အကြုံကိုဖန်တီးရန် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များအား အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်ရန် ပိုမိုကောင်းမွန်လာမည်ဖြစ်သည်။ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ကမ်းလှမ်းချက်များကို ပေးဆောင်ရန် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ၎င်းသည် သာမန်နေရာဖြစ်လာနိုင်ချေရှိသည်။ ထို့အပြင် AI သည် ကုမ္ပဏီများအား ထိရောက်မှု သို့မဟုတ် ထိရောက်မှုအမြင့်မားဆုံးဖြစ်စေရန်အတွက် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလှုံ့ဆော်မှုများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် ဖောက်သည်အပြုအမူဆိုင်ရာ နက်နဲသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ အပြုအမူဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအခွင့်အရေးများနှင့် ဒေတာကာကွယ်ရေးဥပဒေများနှင့် သက်ဆိုင်သည့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုအသစ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ အစိုးရများသည် ဤ AI အပြုအမူဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းဖြေရှင်းနည်းများအသုံးပြုမှုကို ထိန်းချုပ်ရန် နောက်ထပ်အဆင့်များကို ဥပဒေပြုရန် တွန်းအားပေးနိုင်ပါသည်။

AI အပြုအမူခန့်မှန်းချက်အတွက် အက်ပ်များ

AI အပြုအမူခန့်မှန်းချက်အတွက် အချို့သောအက်ပ်လီကေးရှင်းများတွင် ပါဝင်နိုင်သည်-

• အခြားကားများနှင့် လမ်းသွားလမ်းလာများ လမ်းမပေါ်တွင် မည်ကဲ့သို့ ပြုမူနေမည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်သော ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ယာဉ်များသည် ယာဉ်တိုက်မှုနှင့် အခြားမတော်တဆမှုများကို နည်းပါးသွားစေပါသည်။
• ရှုပ်ထွေးသော စကားဝိုင်းများကို ဖောက်သည်များက မည်ကဲ့သို့ တုံ့ပြန်မည်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး စိတ်ကြိုက်ဖြေရှင်းနည်းများကို အဆိုပြုမည့် Chatbot များ။
• လူနာများ၏ လိုအပ်ချက်များကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး အရေးပေါ်အခြေအနေများကို ချက်ချင်းဖြေရှင်းပေးနိုင်သည့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် အထောက်အကူပြု စောင့်ရှောက်မှုဌာနများရှိ စက်ရုပ်များ။
• ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ဗျူဟာများကို လိုက်လျောညီထွေ ချိန်ညှိနိုင်စေမည့် ဆိုရှယ်မီဒီယာပလပ်ဖောင်းများတွင် သုံးစွဲသူများ၏ လမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းနိုင်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကိရိယာများ။
• ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းများသည် အနာဂတ်စီးပွားရေးလမ်းကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် ခန့်မှန်းရန် စက်များကိုအသုံးပြုသည်။
• နိုင်ငံရေးသမားများသည် မည်သည့်ဒေသတွင် ပါဝင်ပတ်သက်မှုအများဆုံးမဲဆန္ဒရှင်စာရင်းရှိနိုင်ခြေကို ဆုံးဖြတ်ရန်နှင့် နိုင်ငံရေးရလဒ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုကြသည်။
• လူဦးရေစာရင်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ရပ်ရွာများ၏ လိုအပ်ချက်နှင့် နှစ်သက်မှုများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော စက်များ။
• ထုတ်ကုန်အမျိုးအစားအသစ် သို့မဟုတ် ထွန်းသစ်စဈေးကွက်တွင် ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် လိုအပ်ချက်ကို ခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော ကဏ္ဍတစ်ခု သို့မဟုတ် စက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် နောက်ထပ်အကောင်းဆုံးနည်းပညာဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည့် ဆော့ဖ်ဝဲ။
• လုပ်သားရှားပါးမှု သို့မဟုတ် ကျွမ်းကျင်မှု ကွာဟချက်ရှိနေသည့် နယ်ပယ်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းရည်စီမံခန့်ခွဲမှုဖြေရှင်းချက်များအတွက် အဖွဲ့အစည်းများကို ပြင်ဆင်ခြင်း။
• သစ်တောပြုန်းတီးမှု သို့မဟုတ် ညစ်ညမ်းမှုရှိသော ဧရိယာများကို ဖော်ထုတ်ရန် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုပြီး ထိန်းသိမ်းရေး ကြိုးပမ်းမှုများ သို့မဟုတ် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင် ကာကွယ်ရေး ကြိုးပမ်းမှုများကို စီစဉ်သည့်အခါ အထူးသတိထားရန် လိုအပ်ပါသည်။
• ဆိုက်ဘာရာဇ၀တ်မှု သို့မဟုတ် အကြမ်းဖက်လုပ်ရပ်များကို အစောပိုင်းကြိုတင်ကာကွယ်မှုအစီအမံများဖြင့် ခြိမ်းခြောက်မှုတစ်ခုမဖြစ်မီ သံသယဖြစ်ဖွယ်အပြုအမူများကို ထောက်လှမ်းနိုင်သည့် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးကိရိယာများ။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• AI အပြုအမူဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းချက်သည် စက်ရုပ်များနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ပုံကို ပြောင်းလဲစေမည်ဟု သင်မည်ကဲ့သို့ ထင်မြင်သနည်း။
• ကြိုတင်ခန့်မှန်းစက်သင်ယူခြင်းအတွက် အခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စများကား အဘယ်နည်း။