ထွက်လာသည့်အတိုင်း၊ ဟုတ်သည်၊ သို့သော်ရုံမျှသာ

AI သည် နေရာအနှံ့ဖြစ်သည်။ ယနေ့ခေတ်အိမ်တွင် AI အတွက် အသုံးအများဆုံးနေရာများထဲမှတစ်ခုမှာ စမတ်ဖုန်း၊ စမတ်အိမ်များနှင့် အသုံးအဆောင်ပစ္စည်းများဖြစ်သည်။ မကြာသေးမီက၊ ညစာစားနေစဉ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤကဲ့သို့ဖြစ်သွားသော Alexa နှင့် စကားစမြည်ပြောခဲ့ပါသည်။

Me: Alexa၊ Cubs အထူးအသားပေးများကို ကစားပါ။ [၎င်းသည် Alexa ၏ပင်မစခရင်တွင် အမွှမ်းတင်ထားသည့် အင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်အကြိုက်ဆုံးအသင်းအတွက် အထူးအသားပေးများကစားရန် Alexa အား တောင်းဆိုပါ။]

Alexa: ဝဘ်ပေါ်မှာ တစ်ခုခုတွေ့တယ်။ [Alexa သည် ဤကဲ့သို့ စတင်သောအခါတွင် ပြဿနာတစ်ခု ရှိနေသည်ကို ကျွန်ုပ်သိပါသည်။ ကောင်းကောင်းမသွားဘူး။ Alexa သည် လက်တစ်ဆုပ်စာ ဗီဒီယိုများစာရင်းကို ပြသသည်။ ၎င်းတို့အများစုသည် လွန်ခဲ့သည့် 5 နှစ်အတွင်း ထူးခြားသည့်ကစားမှုများပြုလုပ်သည့် ကစားသမားများဖြင့် ဘေ့စ်ဘောဗီဒီယိုများဖြစ်သည်။ ငါ့အမှား။ ထပ်ကြိုးစားပါ။]

Me: Alexa၊ နောက်ဆုံးထွက် Chicago Cubs ဘေ့စ်ဘောဂိမ်းအတွက် မီးမောင်းထိုးပြပါ။ [ကျွန်ုပ်၏တောင်းဆိုမှုကို နားမလည်နိုင်ခြင်းကြောင့် အပြစ်တင်ခြင်းကို လက်ခံသောကြောင့် နှိမ့်ချသောလေသံကို မတွေ့နိုင်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။]

Alexa- Chicago Cubs ဂိမ်းအတွက် ပေါ်လွင်ချက်များကို ဂိမ်းပြီးပြီးနောက် နှစ်နာရီအတွင်း ရနိုင်ပါမည်။ [တိုးတက်မှု။ ဒီအခိုက်အတန့်မှာ သူတို့ကစားနိုင်မယ်ဆိုတာ ကျွန်တော်မသိခဲ့ပါဘူး။ ကံတရားက ငါ့ဘက်မှာရှိတယ်။ ငါ ရုတ်တရက် မျှော်လင့်ချက်]

Me: Alexa၊ ကောင်းပြီ မနေ့ကရဲ့ ပေါ်လွင်တဲ့ ရလဒ်တွေကို ပြပါ၊ ဒါဆို။ [ဟုတ်တယ်၊ ငါ့စိတ်ပျက်စရာတွေ စပြီးပေါ်လာတယ်။ ကုဒ်ကို ချိုးဖျက်ဖို့ အရမ်း နီးစပ်နေတယ်။ မြည်းစမ်းကြည့်လို့ရတယ်။]

Alexa: စိတ်မကောင်းပါဘူး၊ အဲဒါကို မသိဘူး။ [ဒါကိုလည်း မကြာခဏ ပြောတတ်ပါတယ်။ ငါ မရှင်းတာဖြစ်နိုင်တယ်။]

ငါ့ကို: မင်းငါ့ကိုနောက်နေတာလား? Wrigley Field တွင် တနင်္လာနေ့ ဇူလိုင်လ 25 ရက်၊ 2022 ခုနှစ်အတွက် Chicago Cubs နှင့် Pittsburgh Pirates ကြားရှိ မေဂျာလိဂ်ဘေ့စ်ဘောဂိမ်းအတွက် အထူးအသားပေးများကို ကစားပါ။ [ဒီတစ်ခါတော့ အောင်ပြီလို့ ယုံကြည်တယ်။ Alexa မှာ ကျွန်တော်သိတဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုဖြစ်တဲ့ တိကျသေချာပြီး မရှင်းလင်းတဲ့ တောင်းဆိုချက်တစ်ခုကို ကျွန်တော် ထွေးထုတ်လိုက်ပါတယ်။ အရင်က ဒီလိုလုပ်ဖူးတယ်။ ]

Alexa: [တိတ်တိတ်ဆိတ်ဆိတ်။ ဘာမှမဖြစ်။ တုံ့ပြန်မှုမရှိ။ Alexa ရဲ့ မှော်နိုးခြင်းစကားလုံးကို ပြောဖို့မေ့သွားပါပြီ။]

အဆိုပါ ပျမ်းမျှ IQ အသက် 18 နှစ်တွင် 100 ဝန်းကျင်ဖြစ်သည်။ အသက် 6 နှစ်ရှိ လူသားများ၏ ပျမ်းမျှ IQ သည် 55 ဖြစ်သည်။ Google AI IQ သည် 47 ဟု အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။ Siri ၏ IQ သည် 24 ဖြစ်သည်ဟု ခန့်မှန်းရသည်။ Bing နှင့် Baidu တို့သည် အသက် 30 နှစ်များဖြစ်သည်။ Alexa ၏ IQ ကို အကဲဖြတ်ခြင်း မတွေ့ခဲ့ရသော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်၏ အတွေ့အကြုံသည် မူကြိုကလေးနှင့် စကားပြောရသည်နှင့် တူပါသည်။

ကွန်ပြူတာတစ်လုံးကို IQ စမ်းတာ မမျှတဘူးလို့ တချို့က ပြောနိုင်တယ်။ ဒါပေမယ့် အဲဒါ လုံးဝဥဿုံပါပဲ။ AI ၏ ကတိကဝတ်မှာ လူသားများ လုပ်နိုင်သည်ထက် ပိုကောင်းအောင် လုပ်ဆောင်ရန် ဖြစ်သည်။ ယခုအချိန်အထိ ထိပ်တိုက်တွေ့ဆုံမှုတစ်ခုစီ သို့မဟုတ် အာရုံကြောကွန်ရက်မှ အာရုံကြောကွန်ရက်-စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုစီသည် အလွန်အာရုံစိုက်ထားသည်။ စစ်တုရင်ကစားခြင်း။ ရောဂါရှာဖွေရေး။ နွားနို့တိုက်။ ကားတွေ မောင်းတယ်။ စက်ရုပ်သည် များသောအားဖြင့် အနိုင်ရသည်။ ကျွန်တော်မြင်ချင်တာကတော့ Watson ဟာ ကားမောင်းရင်း နွားနို့တိုက်ရင်း Jeopardy ကစားနေတာပါပဲ။ အခု၊ ထို trifecta ဖြစ်လိမ့်မည်။ လူသားများသည် မတော်တဆမှုမရှိဘဲ မောင်းနှင်နေချိန်တွင် ၎င်းတို့၏ စီးကရက်ကိုပင် ရှာမတွေ့နိုင်ပေ။

AI ရဲ့ IQ

စက်ဖြင့် အလွဲသုံးစားလုပ်သည်။ ငါတစ်ယောက်တည်းမဟုတ်ဘူးလို့ သံသယရှိတယ်။ ဒါက အနုပညာဆန်တယ် ဆိုရင် ဒီအရာတွေက ဘယ်လောက်တောင် စမတ်ကျသလဲလို့ တွေးကြည့်မိတော့တယ်။ လူသားတစ်ဦး၏ ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို စက်နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။

သိပ္ပံပညာရှင်များက အကဲဖြတ်ကြသည်။ စနစ်များ၏ သင်ယူနိုင်စွမ်းနှင့် အကြောင်းပြချက်။ ယခုအချိန်အထိ ဓာတုလူသားများသည် အစစ်အမှန်ကို ကောင်းစွာ မလုပ်ဆောင်နိုင်ကြသေးပါ။ သုတေသနပညာရှင်များသည် ထပ်လောင်းဖွံဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် တိုးတက်မှုကို မည်သည့်နေရာတွင် ပြုလုပ်ရမည်ကို ကောင်းစွာနားလည်နိုင်စေရန်အတွက် ကွက်လပ်များကို ဖော်ထုတ်ရန် ချို့ယွင်းချက်များကို အသုံးပြုနေသည်။

အချက်ကို လက်လွတ်မခံဘဲ AI တွင် “I” ကို ကိုယ်စားပြုသည့်အရာကို မေ့သွားစေရန်အတွက် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် ယခု Smart AI ဟူသော အသုံးအနှုန်းကို စတင်အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်။

AI သည် အာရုံခံပါသလား။

စက်ရုပ်တွေမှာ ခံစားချက်ရှိလား။ ကွန်ပြူတာ အတွေ့အကြုံ အီးmotions? နံပါတ် ဆက်လုပ်ကြရအောင်။ မင်းလုပ်ချင်ရင်လုပ် ဖတ် ၎င်းနှင့်ပတ်သက်၍၊ Google အင်ဂျင်တစ်ခု (ယခင်) က Google တွင်လုပ်ဆောင်နေသော AI မော်ဒယ်သည် အာရုံစူးစိုက်မှုရှိသည်ဟု ဆိုထားသည်။ သူ့မှာ ကွန်ပြူတာမှာ ခံစားချက်တွေရှိနေတယ်လို့ အခိုင်အမာပြောထားတဲ့ ဘော့တ်တစ်ခုနဲ့ ထိတ်လန့်စရာကောင်းတဲ့ စကားပြောခန်းတစ်ခု ရှိခဲ့ပါတယ်။ ကွန်ပြူတာသည် သူ့ဘဝအတွက် ကြောက်ရွံ့သည်။ ဒီစာကြောင်းကို ရေးခဲ့တာတောင် မယုံနိုင်ဘူး။ ကွန်ပြူတာမှာ ကြောက်စရာ အသက်မရှိတော့ဘူး။ ကွန်ပြူတာ တွေးလို့မရဘူး။ Algorithms တွေကို မစဉ်းစားဘူး။

သို့သော် မဝေးတော့သောအနာဂတ်တွင် ကွန်ပျူတာတစ်လုံးမှ အမိန့်တစ်ခုအား တုံ့ပြန်ပါက- "တောင်းပန်ပါတယ် Dave၊ ကျွန်တော် အဲဒါကို မလုပ်နိုင်ဘူး" ဆိုရင် ကျွန်တော် မအံ့သြပါဘူး။

AI က ဘယ်မှာ ကျရှုံးသလဲ

ဒါမှမဟုတ် ပိုတိတိကျကျပြောရရင် AI ပရောဂျက်တွေက ဘာကြောင့် ကျရှုံးတာလဲ။ အိုင်တီပရောဂျက်များ အမြဲမအောင်မြင်သော တူညီသော အကြောင်းပြချက်များဖြင့် ၎င်းတို့သည် ကျရှုံးကြသည်။ အချိန်၊ နယ်ပယ် သို့မဟုတ် ဘတ်ဂျက်ကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် မှားယွင်းသော စီမံခန့်ခွဲမှုကြောင့် ပျက်ကွက်ခြင်း သို့မဟုတ် ပျက်ကွက်ခြင်း..

• မရှင်းလင်းသော သို့မဟုတ် သတ်မှတ်မထားသော အမြင်။ ညံ့ဖျင်းသောဗျူဟာ။ "ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘောက်စ်ကို အမှန်ခြစ်ရန် လိုအပ်သည်" ဟု စီမံခန့်ခွဲရေးမှူးက ပြောသည်ကို သင်ကြားဖူးပေမည်။ တန်ဖိုးအဆိုပြုချက်ကို မသတ်မှတ်နိုင်ပါက ရည်ရွယ်ချက်မှာ မရှင်းလင်းပါ။
• လက်တွေ့မမျှော်လင့်ချက်များ။ နားလည်မှုလွဲမှားခြင်း၊ ဆက်သွယ်ရေးညံ့ဖျင်းခြင်း သို့မဟုတ် လက်တွေ့မကျသော အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းတို့ကြောင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ လက်တွေ့မကျသော မျှော်လင့်ချက်များသည် AI ကိရိယာများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် နည်းစနစ်များကို နားလည်နိုင်စွမ်းမရှိခြင်းကြောင့်လည်း ဖြစ်နိုင်သည်။
• လက်မခံနိုင်စရာ လိုအပ်ချက်တွေ။ လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များကို ကောင်းစွာမသတ်မှတ်ပါ။ အောင်မြင်မှုအတွက် တိုင်းတာမှုများသည် မရှင်းလင်းပါ။ ဤအမျိုးအစားတွင်လည်း ဒေတာကို နားလည်သော ဝန်ထမ်းများ၏ တန်ဖိုးမဖြတ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။
• ဘတ်ဂျက်မရှိသောနှင့် လျှော့တွက်ထားသော စီမံကိန်းများ။ ကုန်ကျစရိတ်များကို အပြည့်အဝနှင့် ဓမ္မဓိဋ္ဌာန်ကျကျ ခန့်မှန်းထားခြင်းမရှိပါ။ ဖြစ်နိုင်ခြေများကို ကြိုတင်စီစဉ်ထားခြင်း မရှိသေးပါ။ အလုပ်များလွန်းတဲ့ ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ အချိန်တွေကို လျှော့တွက်ထားပါတယ်။
• မထင်မှတ်ထားသော အခြေအနေများ။ ဟုတ်တယ်၊ အခွင့်အလမ်းဖြစ်လာတယ်၊ ဒါပေမယ့် ဒါက ညံ့ဖျင်းတဲ့ အစီအမံအောက်မှာ ကျရောက်နေတယ်လို့ ငါထင်ပါတယ်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ ယခင်ပို့စ်ကိုလည်း ကြည့်ပါ။ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုနှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ထောက်လှမ်းရေးတွင် ပျက်ကွက်ခြင်းအတွက် အကြောင်းရင်း 12 ခု.

ယနေ့ခေတ်တွင် AI သည် အလွန်အစွမ်းထက်ပြီး ကုမ္ပဏီများကို ကြီးမားသောအောင်မြင်မှုရရှိစေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ AI ပဏာမလုပ်ဆောင်မှုများ မအောင်မြင်သောအခါ၊ ရှုံးနိမ့်မှုသည် အထက်ပါအရာများထဲမှ တစ်ခုကို အမြဲတမ်းနီးပါး ခြေရာခံနိုင်သည်။

AI Excel ဘယ်မှာလဲ

AI သည် ထပ်ခါထပ်ခါ၊ ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များတွင် ကောင်းမွန်သည်။ (တရားမျှတစွာပြောရလျှင်၊ ၎င်းသည် ရိုးရှင်းသော၊ ထပ်ခါတလဲလဲမဟုတ်သော အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ သို့သော် သင်၏မူကြိုကျောင်းသူလုပ်ပါက စျေးပိုသက်သာပါမည်။) ဒေတာပမာဏများစွာရှိလျှင် ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေခြင်းသည် ကောင်းမွန်ပါသည်။

• သတ်မှတ်ထားသော ပုံစံများနှင့် မကိုက်ညီသည့် ဖြစ်ရပ်များကို ရှာဖွေသည့်အခါ AI သည် ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်သည်။
  • ထောက်လှမ်းရေး credit card လိမ်လည်မှု အသုံးပြုမှုပုံစံများကို မလိုက်နာသော အရောင်းအဝယ်များကို ရှာဖွေခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။ သတိထား၍ တစ်ဖက်တွင် မှားတတ်သည်။ Dallas တွင် ကျွန်ုပ်၏အငှားကားကို ဂက်စ်ဖြည့်ပြီး ချီကာဂိုရှိ ကျွန်ုပ်၏ကိုယ်ပိုင်ကားကို ဖြည့်သောအခါတွင် စိတ်အားထက်သန်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြင့် ကျွန်ုပ်၏ ခရက်ဒစ်ကတ်မှ ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုများကို လက်ခံရရှိခဲ့ပါသည်။ တရားဝင်သော်လည်း အလံတင်ရလောက်အောင် ထူးခြားပါသည်။

"American Express အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ရာတွင် ဒေါ်လာ ၁ ထရီလီယံရှိပြီး AmEx ကတ် သန်း ၁၁၀ ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ သိရှိနိုင်စေရန်အတွက် များစွာမှီခိုအားထားသောကြောင့် ဆုံးရှုံးမှုသန်းပေါင်းများစွာကို သက်သာစေပါသည်။"

• ဆေးဝါးလိမ်လည်မှုနှင့် အလွဲသုံးစားမှု. စနစ်များသည် ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ထားသော စည်းမျဉ်းများစွာအပေါ် အခြေခံ၍ ပုံမှန်မဟုတ်သော အပြုအမူပုံစံများကို ရှာဖွေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လူနာတစ်ဦးသည် ထိုနေ့တွင် မတူညီသော ဝေဒနာခံစားရသည့် တိုင်ကြားချက်ဖြင့် မြို့တစ်ဝိုက်တွင် မတူညီသော ဆရာဝန် သုံးဦးကို တွေ့ခဲ့ပါက၊ အလွဲသုံးစားပြုမှုကို ဖယ်ရှားရန် နောက်ထပ် စုံစမ်းစစ်ဆေးမှု ပြုလုပ်ရန် အာမခံနိုင်ပါသည်။
• AI ထဲမှာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ထူးကဲသော အောင်မြင်မှုများ ရရှိခဲ့သည်။
  • AI နှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုသည် X-rays များကို ပုံမှန်တွေ့ရှိချက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် သင်ကြားပေးခဲ့သည်။ ဓာတ်မှန်ဗေဒ ပညာရှင်တစ်ဦးကို စစ်ဆေးရန် မူမမှန်မှုများကို အလံပြခြင်းဖြင့် ဓာတ်မှန်ဗေဒ ပညာရှင်များ၏ အလုပ်အား တိုးမြှင့်နိုင်ခဲ့သည်။
• AI သည် ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်သည်။ လူမှုရေးနှင့်စျေးဝယ်. ဒီလိုအများကြီးမြင်ရတဲ့ အကြောင်းရင်းတစ်ခုကတော့ ဖြစ်နိုင်ချေနည်းပါတယ်။ AI မှားပြီး ပြင်းထန်သော အကျိုးဆက်များ ရရှိနိုင်ခြေ နည်းပါသည်။
• • ကြိုက်/ဝယ်ရင် ဤကြိုက်မယ်ထင်တယ်။ ဒီ။ Amazon မှ Netflix နှင့် YouTube တို့အထိ ၎င်းတို့အားလုံးသည် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှုပုံစံအချို့ကို အသုံးပြုကြသည်။ Instagram AI သည် သင်၏ feed ကိုအာရုံစိုက်ရန် သင်၏အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် သင့်စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်မှုများကို ပုံးတစ်ပုံး သို့မဟုတ် အလားတူရွေးချယ်မှုများပြုလုပ်ထားသည့် အခြားအသုံးပြုသူများအုပ်စုတွင် သို့မဟုတ် သင့်စိတ်ဝင်စားမှုများ ကျဉ်းနေပါက ၎င်းသည် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်သည် ။
  • AI သည် အောင်မြင်မှုအချို့ ရရှိခဲ့သည်။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု. Facebook သည် ဓာတ်ပုံအသစ်တွင် ယခင်က tag လုပ်ထားသောလူတစ်ဦးကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ အစောပိုင်း လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ မျက်နှာမှတ်သားမှုစနစ်အချို့သည် နှာခေါင်းစည်းများဖြင့် လှည့်စားခဲ့သည်။
• AI သည် အောင်မြင်မှုများ ရရှိခဲ့သည်။ စိုက်ပျိုးရေး စက်သင်ယူခြင်း၊ IoT အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော စနစ်များကို အသုံးပြုခြင်း။
  • AI က ကူညီပေးခဲ့ပါတယ်။ စမတ်ထွန်စက်များ အထွက်နှုန်း အမြင့်ဆုံး၊ ဓာတ်မြေသြဇာ လျှော့ချရန်နှင့် အစားအစာ ထုတ်လုပ်မှု ကုန်ကျစရိတ် မြှင့်တင်ရန် စိုက် နှင့် ရိတ်သိမ်းသည့် လယ်ကွင်းများ။
  • 3-D မြေပုံများ၊ မြေဆီလွှာအာရုံခံကိရိယာများ၊ ဒရုန်းများ၊ ရာသီဥတုပုံစံများ၊ ကြီးကြပ်မှုမှ ဒေတာအချက်များ စက်သင်ယူမှု သီးနှံစိုက်ရန် အကောင်းဆုံးအချိန်ကို ခန့်မှန်းရန်နှင့် မစိုက်မီ အထွက်နှုန်းကို ခန့်မှန်းရန် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် ပုံစံများကို ရှာဖွေသည်။
  • နို့ထွက်မွေးမြူရေးခြံများ နွားနို့ကို ကိုယ်တိုင်ရရှိရန် AI စက်ရုပ်များကို အသုံးပြုကာ AI နှင့် စက်သင်ယူမှုတို့သည် နွားများ၏ ကျန်းမာရေးနှင့် ကျေနပ်မှုရရှိစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော လက္ခဏာများ၊ လှုပ်ရှားမှု၊ အစားအစာနှင့် ရေစားသုံးမှုကို စောင့်ကြည့်လေ့လာပါသည်။
  • AI ၏အကူအညီဖြင့်၊ လယ်သမား လူဦးရေ၏ 2% ထက်နည်းသောသူများသည် US တွင်ကျန်ရှိသောသန်း 300 ကိုကျွေးမွေးသည်။
  • စိုက်ပျိုးရေးတွင် Artificial Intelligence

AI ရဲ့ ဇာတ်လမ်းကောင်းတွေလည်း ရှိပါတယ်။ အောင်မြင်ခြင်း ဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်း၊ လက်လီ၊ မီဒီယာနှင့် ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းတို့တွင်။ AI သည် နေရာတိုင်းတွင်ရှိသည်။

AI ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ယှဉ်တွဲထားသည်။

AI ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ခိုင်မာစွာနားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် သင့် AI ပဏာမလုပ်ဆောင်မှုများ၏အောင်မြင်မှုကို အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ ညာဖက်ကော်လံရှိ လက်ရှိလုပ်ဆောင်နိုင်မှုများသည် အခွင့်အလမ်းများဖြစ်ကြောင်းကိုလည်း သတိရပါ။ စျေးသည်များနှင့် သွေးထွက်လွန်နေသော အနားသတ်အသုံးပြုသူများ လက်ရှိလုပ်ဆောင်နေသည့် နယ်ပယ်များဖြစ်သည်။ လက်ရှိ AI ကို တစ်နှစ်အတွင်း ထပ်မံစိန်ခေါ်သည့် စွမ်းရည်များကို ကြည့်ရှုပြီး ဘယ်ဘက်သို့ ပြောင်းလဲမှုကို မှတ်တမ်းတင်ပါမည်။ အောက်ဖော်ပြပါဇယားကို သေချာလေ့လာပါက ဤစာရေးချိန်နှင့် ထုတ်ဝေသည့်အချိန်ကြားတွင် လှုပ်ရှားမှုအချို့ရှိလျှင် အံ့သြမည်မဟုတ်ပါ။

AI ရဲ့အနာဂတ်ကဘာလဲ။

AI က ပိုထက်မြက်ရင် အနာဂတ်မှာ ဘာတွေဖြစ်လာမလဲဆိုတာ ခန့်မှန်းနိုင်ပါတယ်။ အများကြီးရှိတယ်ဆိုတာ ရှင်းပါတယ်။ အထင်လွဲမှားမှုများ AI သည် တတ်နိုင်သ နှင့် မလုပ်နိုင်သော အရာများအကြောင်း။ အများကြီးပဲ။ အထင်အမြင်လွဲမှားခြင်းနှင့် AI စာမတတ်ခြင်း။ နည်းပညာ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်း၏ ရလဒ်များသည် ရှိပြီးသား စွမ်းရည်များထက် ကျော်လွန်နေပါသည်။ AI သည် ယနေ့ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အရာအတွက် အထင်ကြီးစရာဖြစ်သည်။ ညာဖက်ကော်လံရှိ အားနည်းချက်များစွာသည် ဘယ်ဘက်သို့ပြောင်းကာ လာမည့် 2 သို့မဟုတ် 3 နှစ်အတွင်း အားကောင်းလာမည်ဟု ကျွန်ုပ်ခန့်မှန်းပါသည်။

[ဒီဆောင်းပါးကို ပြီးသွားတဲ့အခါ၊ အရင်အပိုဒ်ကို တင်ပြခဲ့တယ်။ OpenAIအဖွင့် AI ပလပ်ဖောင်း ဘာသာစကား ဂျင်နရေတာတစ်ခု။ ၎င်း၏ DALL-E မှထုတ်လုပ်သည့် အနုပညာအချို့ကို သင်တွေ့ဖူးပေမည်။ AI ရဲ့ အနာဂတ်အတွက် ဘယ်လိုတွေးလဲ သိချင်ခဲ့တယ်။ ဒါကတော့ ပြောစရာရှိတယ်။ ]

AI ၏အနာဂတ်သည် ဆာဗာအနည်းငယ်ဝယ်ယူခြင်းနှင့် စင်ပြင်ပဆော့ဖ်ဝဲပက်ကေ့ချ်ကို ထည့်သွင်းခြင်းအကြောင်းမဟုတ်ပါ။ မှန်ကန်သောလူများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ငှားရမ်းခြင်း၊ မှန်ကန်သောအဖွဲ့ကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှစ်ခုလုံးတွင် မှန်ကန်သောရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုများ ပြုလုပ်ခြင်းတို့အကြောင်းဖြစ်သည်။

လာမည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း AI ၏ အလားအလာရှိသော အောင်မြင်မှုအချို့တွင်-

• ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အကြံပြုချက်များ တိကျမှုကို တိုးမြင့်စေသည်။
• ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်များကို တိုးတက်စေခြင်း။
• သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို အရှိန်မြှင့်ဆောင်ရွက်သည်။
• လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးခြင်း။

သို့သော်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသတိထားသင့်သည့် AI ၏ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ချို့ယွင်းချက်အချို့လည်း ရှိပါသည်၊၊

• AI ကို အလွန်အမင်း အားကိုးခြင်းသည် အကောင်းဆုံးသော ဆုံးဖြတ်ချက်များဆီသို့ ဦးတည်စေသည်။
• AI က ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်တယ်ဆိုတာကို နားလည်မှုလွဲမှားမှုဖြစ်စေတယ်။
• မမှန်ကန်သောရလဒ်များရရှိရန် AI မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသည့်ဒေတာများတွင် ဘက်လိုက်မှု
• AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးရာတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာများနှင့်ပတ်သက်၍ လုံခြုံရေးနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများ

ဒီတော့ သူတို့ရဲ့ သမားရိုးကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ဖြည့်စွက်ဖို့ AI မှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံတဲ့ လုပ်ငန်းတွေအတွက် ဒါက ဘာကို ဆိုလိုတာလဲ။ တိုတောင်းသောအဖြေမှာ ဖြတ်လမ်းဖြတ်လမ်းမရှိပါ။ AI ၏ ၈၅% သည် ပျက်ကွက်သည်။. စိတ်ဝင်စားစရာမှာ၊ ၎င်းသည် သမားရိုးကျ IT နှင့် BI ပရောဂျက်များနှင့် ဆက်စပ်နေသည့် မကြာခဏကိုးကားထားသော စာရင်းအင်းများနှင့် ဆင်တူသည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှ တန်ဖိုးမရရှိနိုင်မီ အမြဲတမ်းလိုအပ်နေသည့် တူညီသောကြိုးစားအားထုတ်မှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရပါမည်။ ရူပါရုံသည် တည်ရှိရမည်၊ လက်တွေ့ကျပြီး အောင်မြင်နိုင်ရမည်။ ညစ်ပတ်သောအလုပ်မှာ ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ ဒေတာအရှုပ်အထွေးနှင့် ဒေတာရှင်းလင်းရေးတို့ဖြစ်သည်။ ဒါကို အမြဲတမ်းလုပ်ရမယ်။ AI လေ့ကျင့်ရေးမှာဆိုရင် ပိုလို့တောင်ကောင်းသေးတယ်။ လောလောဆယ်တွင် လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်ရန် ဖြတ်လမ်းမရှိပါ။ လူသားများသည် algorithms များကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်နေသေးသည်။ လူသားများသည် “မှန်ကန်သော” အဖြေကို ဖော်ထုတ်ရန် လိုအပ်သည်။

အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော် AI သည် အောင်မြင်ရန်အတွက် လူသားများ လိုအပ်သည်-

• အခြေခံအဆောက်အဦများ ထူထောင်ပါ။. ၎င်းသည် AI ၏ လုပ်ဆောင်မည့် နယ်နိမိတ်များကို အခြေခံအားဖြင့် ချမှတ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဖောင်ဒေးရှင်းသည် ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော အချက်အလက်၊ blockchain၊ IoT၊ သင့်လျော်သော လုံခြုံရေးကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်မလား။
• ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုတွင်အကူအညီ. ဒေတာရရှိနိုင်မှုကို ရှာဖွေပြီး ဆုံးဖြတ်ပါ။ AI လေ့ကျင့်ရန် ဒေတာရှိရမည်ဖြစ်ပြီး ရရှိနိုင်ပါသည်။
• ဒေတာကိုပြင်ဆင်ပါ။. ကြီးမားသော ဒေတာအစုံဖြင့် တင်ပြသောအခါ အကျိုးဆက်အနေဖြင့် အလားအလာရှိသော ရလဒ်များစွာကို ရလဒ်များကို အကဲဖြတ်ရန် ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦး လိုအပ်ပေမည်။ Curation တွင် data context ၏ validation လည်း ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များထံမှ စကားလုံးတစ်လုံးကို ငှားရန်၊ ကုမ္ပဏီများသည် AI ဖြင့် အောင်မြင်ရန်၊ ရှိပြီးသား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစွမ်းရည်များတွင် တန်ဖိုးထည့်နိုင်စေရန်၊ ၎င်းတို့သည် ဆူညံသံ၊ အသံချဲ့စက်မှ သတင်းစကားတို့ကို ခွဲခြားနိုင်ရန်လိုအပ်သည်။

လွန်ခဲ့တဲ့ ခုနစ်နှစ်က IBM ရဲ့ Ginni Rometty Watson Health [AI] သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ လမင်းရိုက်ချက်ဟု ဆိုပါသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် AI သည် လဆင်းသက်ခြင်းနှင့် ညီမျှသည် - သည် စိတ်အားထက်သန်သော၊ အောင်မြင်နိုင်သော၊ ဆွဲဆန့်နိုင်သော ပန်းတိုင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လပေါ်ကို ဆင်းသက်ခဲ့တယ် မထင်ဘူး။ ဒါတောင်။ IBM နှင့် အခြားကုမ္ပဏီများသည် အသွင်ပြောင်း AI ပန်းတိုင်ဆီသို့ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပါသည်။

AI သည် လဖြစ်လျှင် လသည် မြင်နေရပြီး ယခင်ကထက် ပိုမိုနီးကပ်နေပြီဖြစ်သည်။