ဆန်းသစ်သော ဉာဏ်ရည်သည် စံနှုန်းသတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ချက်ရှိ တွက်ချက်မှု၊ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် စာရင်းအင်းများကို ကျော်လွန်သည်

ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ရိုးရာနည်းဗျူဟာများအကြား ကွဲပြားမှုကို နားလည်ခြင်း

လတ်တလောတွင် Artificial Intelligence ၏ ထင်ရှားလာမှုနှင့်အတူ၊ ဤနယ်ပယ်သည် အသစ်ဖြစ်ပြီး ဆွဲဆောင်မှုရှိသောကြောင့် အဖွဲ့အစည်းများစွာတို့သည် ၎င်းတို့၏ စီမံကိန်းများတွင် AI နယ်ပယ်၏ နောက်ဆုံးပေါ်တိုးတက်မှုများကို အသုံးပြုသည်ဟု ဆိုကြသော်လည်း တကယ်တမ်းတွင် စံညွှန်းကိုယ်စီလိုက်ဆုံးဖြတ်ခြင်း တွက်ချက်မှု၊ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် စာရင်းအင်းများကိုသာ အများအပြားအသုံးပြုကြသည်။ ၎င်း၏ ရလဒ်အနေဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် AI ပေးဆောင်နိုင်သည့် အကျိုးကျေးဇူးများကို မသိရှိကြပေ။

တိကျသော သဘောတူညီချက်ရရှိရန်နှင့် နည်းပညာကို လုံခြုံစွာနှင့် တာဝန်ယူစွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် လူထုအား အသွင်အပြောင်းဉာဏ်ရည်တုံး (Artificial Intelligence) အကြောင်း ယေဘုယျနားလည်မှု ရှိရန် မရှိမဖြစ် လိုအပ်သည်။ AI ကို အသုံးပြုကြောင်း မမှန်ကန်ဘဲ တောင်းဆိုရန် အကြောင်းပြချက်များနှင့် အတွင်းဖိအားများ များစွာရှိသော်လည်း၊ ထိုကဲ့သို့ တောင်းဆိုမှုများကြောင့် အဖွဲ့အစည်းများသည်လည်း တကယ့် တိုးတက်မှုများမှ အကျိုးခံစားခွင့် မရရှိကြပါ။ ကန့်သတ်ထားသော ယုတ္တိဗေဒ၊ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ နည်းဗျူဟာများသည် ယနေ့ အဖွဲ့အစည်း အများစု၏ အခြေခံဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် ကိုယ်ပိုင်ဖြစ်ပြီး ရှုပ်ထွေးကာ ကျွမ်းကျင်မှုရှိသကဲ့သို့ သိသိသာသာ အကျိုးကျေးဇူးများ ပေးစွမ်းသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် ယနေ့ အသွင်အပြောင်းဉာဏ်ရည်တုံးဟု ယေဘုယျခေါ်ဝေါ်သော အရာမှ ကွဲပြားသည်။

ခေတ်မီ စီးပွားရေးလုပ်ငန်း အက်ပ်လီကေးရှင်းများသည် အများစုအားဖြင့် ကန့်သတ်ချက် ယုတ္တိပေါ်တွင် မှီခိုသည်။ ခေတ်သစ် ပရိုဂရမ်းမင်း ဘာသာစကားများနှင့် ဖော်မြူလာ အင်ဂျင်များ၏ အကြောင်းအရာတွင်၊ ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးယုတ္တိကို အများအားဖြင့် Boolean ယုတ္တိ၊ If-Then-Else ထုတ်ဖော်ချက်များနှင့် Case ထုတ်ဖော်ချက်များအဖြစ် ဖော်ပြလေ့ရှိသည်။ အဖွဲ့အစည်း၏ စီးပွားရေးယုတ္တိကို ကန့်သတ်ချက် ဆင်ခြင်တုံတရားတွင် ဖမ်းဆုပ်ပြီး ဖော်ပြနိုင်သည်။ ၎င်းသည် အလွန်တရာ တန်ဖိုးရှိကြောင်း သက်သေပြခဲ့သော်လည်း၊ ယနေ့တွင် အများအားဖြင့် ဉာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence) ဟု ရည်ညွှန်းသည့်အရာနှင့် ကွဲပြားသည်။ ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ကြိုတင်ဟောကိန်းများအတွက် အများအားဖြင့် အလွန်အသုံးပြုလေ့ရှိသော ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ နည်းပညာများသည်လည်း ယုံကြည်စရာကောင်းပြီး ခိုင်မာသော်လည်း၊ တကယ်တမ်းတွင် ဉာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence) မဟုတ်ပါ။ ဤသင်္ချာဆိုင်ရာ တည်ဆောက်ပုံများသည် ပြောင်းလဲရန် သို့မဟုတ် ကွဲပြားရန် ကိန်းသေများ အနည်းငယ်သာရှိသည့်အတွက် ပိုမိုသို့မဟုတ် လျော့နည်းစွာ ကြိုတင်ဆုံးဖြတ်ပြီး ဆင်ခြင်တုံတရားနှင့် သတ်မှတ်ထားပြီးဖြစ်ပြီး၊ ဉာဏ်ရည်တုသည် ဒိုင်နမစ်များပေါ်တွင် မှီခိုသည်။

အစားထိုးမှုအနေဖြင့်၊ အကျဉ်းချုံးဖော်ပြထားသည့်အတိုင် ဉာဏ်ရည်တုသည် သာမန်အားဖြင့် ဒေတာများမှ သင်ယူပြီး ဒေတာများမှတစ်ဆင့် ယုတ္တိကို ကိုယ်တိုင် ဆုံးဖြတ်သည့် မော်ဒယ်များပေါ်တွင် မှီခိုသည်။ နျူရွန်ကွန်ရက်တစ်ခုသည် မည်သည့်ဖန်ရှင်ကိုမဆို ခန့်မှန်းနိုင်ကြောင်း ပြသခဲ့သည့် အထွေထွေ ခန့်မှန်းသည့် သီအိုရမ် (Universal Approximation Theorem) ၏ သက်သေသာဓကကို ၁၉၉၉ ခုနှစ်တွင် တင်ပြခဲ့ပြီးနောက်၊ အခြားသော ပါရာဒိုင်းများအစား ဉာဏ်ရည်တုမှတစ်ဆင့် ပရိုဂရမ်များကို ဖြေရှင်းရန် ယခုအခါ ပိုမို အာရုံစိုက်လာကြသည်။ သီအိုရီအရ မည်သည့်ဖန်ရှင်ကိုမဆို ခန့်မှန်းနိုင်သော်လည်း၊ လက်တွေ့တွင် ၎င်းကို ရရှိရန်အတွက် ကွန်ပျူတာစွမ်းရည်နှင့် နည်းပညာများသည် ကန့်သတ်ချက်တစ်ခု ဖြစ်ခဲ့သည်။ သို့သော်၊ မကြာသေးမီက တိုးတက်မှုများသည် သီအိုရီနှင့် လက်တွေ့အကြား ကွာဟချက်ကို ပိတ်ဆို့ရာတွင် ကြီးမားသော အောင်မြင်မှုများ ရရှိခဲ့သည်။

ခေတ်မီ ဉာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence) များသည် Deep Reinforcement Learning, Natural Language Processing, LSTMs နှင့် Generative-Adversarial မော်ဒယ်များအပါအဝင် နည်းပညာများကို အသုံးပြုပြီး၊ အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် TensorFlow နှင့် PyTorch ကဲ့သို့သော ဖရိမ်ဝပ်များကို အသုံးပြုသည်။ သင့်ပရောဂျက်သည် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုနေသည်ဟု စစ်ဆေးရန် ကောင်းမွန်သော နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ပရောဂျက်များအတွင်း တက်ကြွစွာ အသုံးပြုနေသော ကိရိယာအစုအစည်းများကို ကြည့်ခြင်းဖြစ်သည်။ မက်ထရစ်များမြှောက်ခြင်းကဲ့သို့သော နေ့စဉ် AI လုပ်ငန်းများကို ဆောင်ရွက်သည့် စိတ်ကြိုက်ကိရိယာအစုအစည်းများပေါ်တွင် မှီခိုခြင်းဟူသော ထင်ရှားသော ခြွင်းချက်မှလွဲ၍ ၎င်းကွင်းဆက်ရှိ ကိရိယာများကို အသုံးမပြုပါက ၎င်းသည် AI အသုံးပြုထားသော ပရောဂျက်တစ်ခု မဖြစ်နိုင်ပါ။

ဉာဏ်ရည်တုပေါ်တွင် အခြေခံသော Applications များနှင့် ဉာဏ်ရည်တုပေါ်တွင် အခြေခံမှုမရှိသော Applications များ

စစ်မှန်သော ကမ္ဘာ့လောကတွင် အသုံးပြုနေသည့် ဉာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence) ၏ တကယ့် ဥပမာအချို့ အောက်ပါအတိုင်း ဖြစ်ပါသည် -

• အမှတ်အသားတပ်ထားသော ဒေတာများမှ အရာဝတ္ထုများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ခြေရာခံခြင်းကို သင်ယူသော ကွန်ပျူတာ မြင်စွမ်းအား စနစ်များ;
• ဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း စနစ်များသည် မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုရန် သင်ယူပြီး အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ တိုးတက်လာသည်၊ ဥပမာ- ချတ်-ဘော့များကဲ့သို့;
• Game-playing agent များသည် pixel input တစ်ခုတည်းမှ စတင်၍ Space Invaders, Pacman နှင့် Tetris ကဲ့သို့သော ဂိမ်းများကို ကစားရန် သင်ယူနိုင်သည်။

အပြန်အလှန်အားဖြင့်၊ ဉာဏ်ရည်တု၏ ဥပမာများအဖြစ် မဟုတ်သော်လည်း အများအားဖြင့် ဥပမာများအဖြစ် တောင်းဆိုထားသည့် အောက်ပါတို့သည် ဤသို့ တောင်းဆိုသင့်သည်မဟုတ်သော ဥပမာအချို့ ဖြစ်သည် -

• Probability နှင့် Statistics ပေါ်တွင် မူတည်သော ခန့်မှန်းချက်မော်ဒယ်များ;
• ဒေတာဘေ့စ်မှ ဒေတာများကို ပြန်လည်ရယူပြီး ပေါင်းစည်းမှု သို့မဟုတ် မျိုးတူစုမှု တစ်ခုခုကို ဆောင်ရွက်သော SQL မေးခွန်းများ;
• Tableau သို့မဟုတ် Microsoft Power BI တွင် ဖန်တီးထားသော စည်းမျဉ်းအခြေခံ စစ်ဆေးမှု ဒတ်ရှ်ဘုတ်များ
• ရိုးရှင်းသော ဖော်မြူလာများကို အသုံးပြုသည့် Excel စပရက်ရှီးများ;
• VBA ကုဒ်အနည်းငယ် ပါဝင်သည့် Excel Macro ဖြင့် လုပ်ဆောင်ထားသော လုပ်ငန်းအုပ်စာအုပ်များ;
• ဆင်ဆာစနစ်များသည် ထိန်းချုပ်စင်တာသို့ အချက်ပေးစက်ကို ပြန်လည်ပို့ဆောင်ပြီး လူသားကျွမ်းကျင်သူက အနက်ဖွင့်ဆိုသည်။

Artificial Intelligence ကို ကျင့်သုံးလိုသော အဖွဲ့အစည်းများအတွက် အနာဂတ် ဦးတည်ချက်များ

များစွာသော အခြေအနေများတွင် ဉာဏ်ရည်တုသည် ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်သော်လည်း စံနှုန်း ကန့်သတ်ယုတ္တိနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် စာရင်းအင်းများက ပိုမိုသင့်တင့်သည့် ကန့်သတ်ချက်များ ရှိပါသည်။ ဥပမာတစ်ခုမှာ ရာခိုင်နှုန်းပြည့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု လိုအပ်သော ကင်းလွတ်ခွင့်များဖြစ်ပြီး ၎င်းတွင် AI စနစ်များသည် တစ်ခါတစ်ရံ မတည်ငြိမ်သော ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ရိုးရာနည်းဗျူဟာများနှင့် ပတ်သက်လျှင် ၎င်းတို့ကို ဉာဏ်ရည်တုအခြေခံဟု ဆိုသည့်အစား မည်သို့အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်ကို ဖော်ပြခြင်းသည် အသိပညာ စီးဆင်မှုကို တိုးတက်စေမည်ဖြစ်သောကြောင့် ပိုမိုအကျိုးပြုပါသည်။

ဆန်းသစ်သော ဉာဏ်ရည်သည် မကြာခဏ တိုးတက်ပြောင်းလဲနေပြီး တိုးတက်မှုများသည် လျင်မြန်စွာ ရောက်ရှိလာကာ ရှိနှင့်ပြီးသော နည်းပညာပလက်ဖောင်းများနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံများပေါ်တွင် တပ်ဆင်ခြင်းဖြင့် နေ့စဉ်ဘဝတွင် ဖြည်းဖြည်းချင်း ဝင်ရောက်လာသည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်လာသည်နှင့်အမျှ တိကျမှန်ကန်မှုသည် ယခင်ကထက် ပိုမိုအရေးကြီးလာပြီး ၎င်းကို မည်သို့အသုံးပြုသနည်းနှင့် မည်သို့ ရှင်းပြသနည်းဟု စဉ်းစားရန် အရေးကြီးသည်။ ဤနယ်ပယ်သည် မဖွယ်မရှိ ပိုမိုစည်းကမ်းရှိလာသည်နှင့်အမျှ၊ AI အသုံးပြုမှုကို မှားယွင်းစွာ တောင်းဆိုခြင်းတွင် ယူထားသော လွတ်လပ်မှုအချို့သည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ဖြေရှင်းလာလိမ့်မည်။ သို့သော်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် လက်ရှိမှစတင်ကာ တိကျသော AI အဓိပ္ပာယ်သတ်မှတ်ချက်များကို လက်ခံခြင်းဖြင့် ရှေ့သို့ စတင်နိုင်လိမ့်မည်။

စစ်မှန်သော ဉတုဗေဒင်နည်းပညာ (Artificial Intelligence) ၏ အကျိုးကျေးဇူးများသည် ကျယ်ပြောလှပြီး Telemus AI သည် သင့်အဖွဲ့အစည်းနှင့်အတူ ရိုးရာနည်းလမ်းများထက် ကျော်လွန်သော တကယ့်ရလဒ်များကို မောင်းနှင်ရန် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Telemus AI™ ကို သင့်အဖွဲ့အစည်းတွင် မည်သို့ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း အခမဲ့အကြံပြုဆွေးနွေးရန် ယနေ့ ကျွန်ုပ်တို့ကို ဆက်သွယ်ပါ။