ခြွင်းချက်ဖြစ်ရန် သင့်တရားဝင်အခွင့်အရေးအတွက် စိတ်အားထက်သန်စွာ တိုက်ဖျက်နေသည့် AI ကျင့်ဝတ်

စည်းကမ်းတိုင်းတွင် ခြွင်းချက်ရှိသည်ဟု ဆိုကြသည်။

ပြဿနာမှာ မကြာခဏဆိုသလို စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းကို အောင်မြင်ပြီး အသိအမှတ်ပြုခြင်း သို့မဟုတ် ဖျော်ဖြေခြင်းအတွက် ခြွင်းချက်အတွက် အနည်းငယ်မျှသာ သို့မဟုတ် လုံးဝခွင့်ပြုခြင်း မရှိခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ခြွင်းချက်တစ်ခုသည် ရှေ့တွင်ရှိနေသော ပြင်းထန်သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော်လည်း ပျမ်းမျှအမှုကို အသုံးပြုသည်။ ခြွင်းချက်အနေနဲ့ ထုတ်လွှင့်ချိန် မရပါဘူး။ မှန်မှန်ကန်ကန် စဉ်းစားဖို့ အခွင့်အရေး မရဘူး။

ငါပြောနေတာတွေကို မင်းသေချာသိရမယ်။

သင့်ကိစ္စနှင့် သင်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များအတွက် ခွဲခြားမှုမရှိဘဲ စိတ်မပါဘဲ ဆက်ဆံခံရသည့် တစ်ဦးချင်းသီးသန့် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု တစ်မျိုးမျိုးကို ရယူရန် သင်ကြိုးစားဖူးပါသလား။

အကြိမ်ပေါင်း မရေမတွက်နိုင်အောင်ဖြစ်နိုင်သည်မှာ သင့်အတွက် သံသယဖြစ်စရာဖြစ်ခဲ့သည်။

Artificial Intelligence (AI) သည် အရာအားလုံးကို အရွယ်အစားတစ်ခုတည်းသို့ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်အောင် တွန်းအားပေးရန် မဆုတ်မနစ် ကြံဆနေပုံနှင့်ပတ်သက်၍ ဖြစ်ပေါ်လာသည့် စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်ဖွယ်လမ်းကြောင်းတစ်ခုမှတဆင့် သင့်အား ပို့ဆောင်ပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။

ခြွင်းချက်များသည် ခြွင်းချက်လုံးဝမရှိသကဲ့သို့ ပုံသဏ္ဍာန် ကွေးညွှတ်ခြင်းကို တွေ့ရှိရမည်မဟုတ်ပေ။ ၎င်းအတွက် အဓိက အခြေခံအချက်မှာ Machine Learning (ML) နှင့် Deep Learning (DL) တို့ ပေါ်ထွန်းလာခြင်းကြောင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ မကြာမီ သင်တွေ့မြင်ရမည့်အတိုင်း၊ ML/DL သည် ကွန်ပြူတာပုံစံနှင့်ကိုက်ညီသောပုံစံဖြစ်ပြီး၊ သင်လျစ်လျူရှုလိုလျှင် သို့မဟုတ် ခြွင်းချက်များကို လျစ်လျူရှုလိုပါက အသုံးချရန် "ပိုမိုလွယ်ကူသည်" ရှိသည့်အကြိုက်များဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အလွန်ပြဿနာတက်ပြီး သိသိသာသာ ထင်ရှားသော AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ကျွန်ုပ်၏ AI Ethics နှင့် Ethical AI ၏ ခြုံငုံပြီး ကျယ်ပြန့်သော လွှမ်းခြုံမှုအတွက် ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ် နှင့် ဒီမှာလင့်ခ်ရုံအနည်းငယ်အမည်ကိုရန်။

အရာများသည် ထိုပုံစံအတိုင်းဖြစ်ရန် မလိုအပ်ဘဲ ၎င်းတို့၏ AI ပေါင်းစပ်မှုများအတွင်း ခြွင်းချက်များကို လျစ်လျူရှုရန် သို့မဟုတ် နှိမ့်ချရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် AI ကို ဖန်တီးကာ ဖြန့်ကျက်လုပ်ဆောင်နေသူများထံမှ နှောင့်ယှက်ခံရကြောင်း ကျေးဇူးပြု၍ သိထားပါ။

ခြွင်းချက် စည်းမျဥ်းများ

ခြွင်းချက်များ၏ နားလည်သဘောပေါက်မှုနှင့် ပျမ်းမျှကိစ္စရပ်၏ သဘောသဘာဝကို ဦးစွာဖော်ထုတ်ကြပါစို့။

ဤကဲ့သို့ ခွေးရူးပြန်ခြင်းမျိုး သို့မဟုတ် ခြွင်းချက်မရှိ သာမန်မဟုတ်သော ချဉ်းကပ်နည်း၏ အကြိုက်ဆုံး ဥပမာသည် ထင်ရှားကျော်ကြားပြီး အလွန်ရေပန်းစားသော တီဗီစီးရီး၏ မည်သည့်အပိုင်းမဆိုနီးပါးဖြင့် ထင်ရှားစွာ တောက်ပနေပါသည်။ House, MD (များသောအားဖြင့် ဖော်ပြခြင်းဖြစ်ပါသည်။ အိမ်2004 မှ 2012 ခုနှစ်အထိ လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး ယနေ့ခေတ်တွင် ဆိုရှယ်မီဒီယာနှင့် အခြားမီဒီယာများတွင် ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။) အဆိုပါရှိုးတွင် Dr. Gregory House ဟုခေါ်သော စိတ်ကူးယဉ်ဇာတ်ကောင်ကို ထည့်သွင်းပြသထားပြီး ကြမ်းတမ်းသော၊ သည်းမခံနိုင်သော၊ သမားရိုးကျမဟုတ်သော စိတ်ကူးယဉ်ဇာတ်ကောင်ကို ထည့်သွင်းပြသထားသော်လည်း ၎င်းအား ရောဂါများနှင့် ဝေဒနာများကို ဖုံးကွယ်နိုင်သည့် အရှင်းလင်းဆုံး ဆေးပညာပါရမီရှင်တစ်ဦးအဖြစ် ပုံဖော်ထားသည်။ တခြားဆရာဝန်တွေနဲ့ လူနာတွေတောင် သူ့ကို သေချာပေါက် ကြိုက်ကြမှာ မဟုတ်ပေမယ့် သူ အလုပ်ပြီးမြောက်သွားတယ်။

ဤသည်မှာ သာမာန်အပိုင်းတစ်ခုအား မည်သို့ဖွင့်ဆိုထားသည် (ယေဘူယျ spoiler သတိပေးချက်။)။

ဒေါက်တာအိမ်က ဝန်ထမ်းတွေ ရှိတဲ့ ဆေးရုံမှာ လူနာတစ်ယောက် ပေါ်လာတယ်။ လူနာသည် ကနဦးတွင် အဖြစ်များသော လက္ခဏာများ ပြသနေပြီး အခြားဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဆရာဝန်များက လူနာကို ရောဂါရှာဖွေ ကုသရန် အလှည့်ကျ ကြိုးစားကြသည်။ ထူးဆန်းသည်မှာ လူနာအား ကူညီရန် ကြိုးပမ်းမှုများသည် ဆိုးရွားသော အခြေအနေများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ဆောင်ရွက်ရန် ပျက်ကွက်ခြင်း သို့မဟုတ် ပိုဆိုးသည်မှာ နောက်ပြန်ဆုတ်သွားတတ်သည်။ လူနာသည် ပိုဆိုးလာသည် ။

ယခုအခါ လူနာအား ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စူးစမ်းလိုစိတ်တစ်မျိုးအဖြစ် ရှုမြင်ကြပြီး လူနာမှာ ဘာဝေဒနာခံစားနေရသည်ကို အခြားမည်သူမျှ မသိနိုင်သောကြောင့် ဒေါက်တာဟောက်စ်ကို အမှုဖွင့်စစ်ဆေးခဲ့သည်။ ဤအရာသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် သူ၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စွမ်းပကားကို အသုံးချရန် ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသော်လည်း အခြားအခြေအနေများတွင် သူကြားရသည့် ကိစ္စနှင့် သူ၏ မွေးရာပါ ဗီဇများသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော အခြေအနေများဆီသို့ ဆွဲဆောင်သွားပါသည်။

လူနာတွင် အလွန်ရှားပါးသော ဖျားနာမှုရှိကြောင်း တဖြည်းဖြည်း သိရှိလာပါသည်။ ဒေါက်တာဟောက်စ်နှင့် ၎င်း၏ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အလုပ်သင်အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့တည်းသာ ယင်းကို အဖြေရှာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ယခု ဇာတ်လမ်းတွဲများ၏ အဓိကဇာတ်ကွက်ကို သင့်အား မျှဝေလိုက်ရာ၊ ပျမ်းမျှဖြစ်ရပ်နှင့် ခြွင်းချက်များ၏ သဘောသဘာဝကို သရုပ်ဖော်ထားသည့် သင်ခန်းစာများတွင် လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

စိတ်ကူးယဉ်ဇာတ်လမ်းများသည် တစ်ခါတရံတွင် အမှတ်အသားကို လွဲချော်သွားအောင် မည်သို့ပြုလုပ်နိုင်သည်ကို ပြသရန် စိတ်ကူးယဉ်ဇာတ်လမ်းများ ဖန်တီးထားသည်။ လူနာကို ကူညီဖို့ အစပိုင်းမှာ ကြိုးစားနေတဲ့ တခြားဆရာဝန်တွေအားလုံးဟာ သူတို့ရဲ့ တွေးခေါ်မှုဖြစ်စဉ်တွေမှာ တိမ်မြုပ်သွားကြပါတယ်။ ၎င်းတို့သည် ရောဂါလက္ခဏာများကို တွန်းအားပေးကာ သမားရိုးကျ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေမှုအဖြစ် တင်ပြလိုကြသည်။ လူနာသည် ယခင်က မြင်ဖူးကြသည်ဟု ယူဆရသည့် အများအပြားထဲမှ တစ်ဦးမျှသာ ဖြစ်သည်။ လူနာအား စစ်ဆေးပြီးနောက် ၎င်းတို့၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းတစ်လျှောက်တွင် ထပ်ခါတလဲလဲ အသုံးပြုခဲ့သော တူညီသော ကုသမှုများနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းနည်းများကို ညွှန်းပေးပါ။

ရေဆေး၊ ပြန်ဆေး၊ ထပ်လုပ်ပါ။

တစ်နည်းအားဖြင့် သင်သည် ဤချဉ်းကပ်မှုကို အကြောင်းပြနိုင်သည်။ ထူးထူးခြားခြားကတော့ လူနာအများစုမှာ အဖြစ်များဆုံး ဝေဒနာတွေ ခံစားရပါလိမ့်မယ်။ တစ်နေ့ပြီးတစ်နေ့ ဒီဆေးဘက်ဆိုင်ရာဆရာဝန်တွေဟာ တူညီတဲ့ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပြဿနာတွေကို ကြုံတွေ့နေရပါတယ်။ ဆေးရုံသို့ဝင်သောလူနာများသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစည်းဝေးပွဲလိုင်းတွင် အမှန်ပင်ဖြစ်ကြောင်း အကြံပြုနိုင်သည်။ တစ်ခုစီသည် ဆေးရုံ၏ စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ထားသော ပရိုတိုကောများအတိုင်း ၎င်းတို့သည် ကုန်ထုတ်စက်ရုံ သို့မဟုတ် တပ်ဆင်စက်ရုံ၏ အစိတ်အပိုင်းများအဖြစ် စီးဆင်းနေသည်။

ပျမ်းမျှကိစ္စက အောင်မြင်တယ်။ ၎င်းသည် ယေဘူယျအားဖြင့် သင့်လျော်ရုံသာမကဘဲ ဆေးရုံနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဝန်ထမ်းများအား ၎င်းတို့၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဝန်ဆောင်မှုများကို လျော်ညီစွာ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ပျမ်းမျှကိစ္စရပ်ကို ကိုင်တွယ်ရန် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များ ရေးဆွဲသည့်အခါ ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ဆေးကျောင်းသားတွေရဲ့ စိတ်ထဲမှာ မကြာခဏဆိုသလို ကျော်ကြားတဲ့ အကြံဉာဏ်တစ်ခုရှိတယ်၊ ဆိုလိုတာက လမ်းဘေးက ခွာသံတွေကြားရင် မြင်းကျားထက် မြင်းတစ်ကောင်ကို တွေးသင့်တာ ထူးထူးခြားခြားပါပဲ။

ထိရောက်မှု၊ ဖြစ်ထွန်းမှု၊ ထိရောက်မှု။

ခြွင်းချက်တစ်ခု အလယ်သို့ ခိုးဝင်သွားသည်အထိ။

တိရစ္ဆာန်ရုံထဲက မြင်းကျားတစ်ကောင်က လွတ်မြောက်ပြီး မင်းလမ်းပေါ် လျှောက်သွားနေတာ ဖြစ်နိုင်တယ်။

ခြွင်းချက်များသည် စည်းမျဉ်းဖြစ်သင့်ပြီး ခြွင်းချက်များကိုသာ အာရုံစိုက်ခြင်းအစား ပျမ်းမျှကိစ္စရပ်စည်းကမ်းကို ဖယ်ထားသင့်သည်ဟု ဆိုလိုပါသလား။

ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဥ်ကြုံတွေ့မှုများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများအားလုံးကို သာမန်ကိစ္စထက် ခြွင်းချက်အဖြစ်သာ အာရုံစိုက်သင့်သည်ဟု အခိုင်အမာဆိုရန် သင် ခဲယဉ်းပါလိမ့်မည်။

ကျွန်ုပ်သည် ထိုသို့သော အကြံပြုချက်ကို မပြုလုပ်ကြောင်း သတိပြုပါ။ ကျွန်တော်ပြောနေတာက ခြွင်းချက်တွေ ပေါ်ပေါက်လာစေဖို့နဲ့ ခြွင်းချက်တွေ ပေါ်ပေါက်လာတဲ့အခါ အသိအမှတ်ပြုဖို့ လိုအပ်ကြောင်း သေချာစေရမယ်။ အချို့သော ပဏ္ဍိတများသည် ခြွင်းချက်များကို အသိအမှတ်ပြုရန် ထောက်ခံသူဖြစ်ပါက သာမန်ကိစ္စရပ်အတွက် အကြံဉာဏ်ကို ဆန့်ကျင်ရမည်ဖြစ်သောကြောင့်၊

အဲဒါ မှားယွင်းတဲ့ dichotomy ပါ။

အဲဒါမကျပါနဲ့

ငါတို့ကိတ်မုန့်လည်းစားလို့ရတယ်။

ခြွင်းချက်ဖြစ်ရန် အခွင့် အရေးကို ပြုလုပ်ခြင်း။

AI ၏ အရှိန်အဟုန်ပြင်းစွာအသုံးပြုမှုနှင့် ဆက်စပ်နေသော တုန်လှုပ်ချောက်ချားမှုအနည်းငယ်ကို နောက်တွင် ကျွန်တော်တင်ပြပါမည်။

မကြာခဏဆိုသလို ခြွင်းချက်များကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းမှ ဖယ်ထုတ်ခြင်း သို့မဟုတ် ထိခိုက်နစ်နာစေရန်အတွက် AI စနစ်များကို ပျမ်းမျှကိစ္စရပ်တွင် အာရုံစိုက်ရန် ပိုမိုဖန်တီးလာကြသည်။

ဒီလိုဖြစ်နေတာကို သိလိုက်ရလို့ အံ့သြသွားနိုင်ပါတယ်။ AI သည် ကွန်ပြူတာအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့်၊ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏အလှသည် ခြွင်းချက်များကို အများအားဖြင့် ထည့်သွင်းနိုင်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့အများစုက ယူဆကြသည်။ ဤကဲ့သို့ ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဆောင်ရွက်ရန် လူလုပ်အားကို အသုံးပြုနေပါက ၎င်းကို အများအားဖြင့် သက်သာသောကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ လူသားလုပ်အားဖြင့်၊ ခြွင်းချက်များနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သော လုပ်အားအမျိုးမျိုးရှိရန် စရိတ်စက သို့မဟုတ် တားမြစ်နိုင်သည်။ သင့်ဖောက်သည်များ သို့မဟုတ် ဖောက်သည်များ သည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သင်ယူဆနိုင်လျှင် အရာများကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် ထည့်သွင်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။ သို့သော် ကွန်ပြူတာစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် ခြွင်းချက်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် လွယ်ကူသည်။ အဲဒီလို တွေးခေါ်ပုံအရတော့ ကွန်ပြူတာထက် ပိုပြီး ရှေ့တန်းရောက်လာမယ့် ကွန်ပြူတာ စွမ်းရည်တွေကို ကျယ်လောင်စွာ အားပေးသင့်ပါတယ်။

၎င်းကို စိတ်ရှုပ်ထွေးစေသော ပြဿနာတစ်ခုအဖြစ် ဆင်ခြင်သုံးသပ်ပြီး ဤစိတ်ရှုပ်ထွေးနေသော မေးခွန်းကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် အချိန်ယူပါ- အော်တိုမက်တစ်၏ အကောင်းဆုံးဟု ယူဆရသည့် AI သည် ကျွန်ုပ်တို့ မထင်မှတ်ဘဲ သို့မဟုတ် မထင်မှတ်ဘဲ မထင်မှတ်ဘဲ ဆန့်ကျင်ဘက်သို့ ဦးတည်သွားမည့် ပုံမှန်ပုံစံနှင့် ခြွင်းချက်မရှိသော လမ်းကို မညှာမတာ လျှောက်လှမ်းနေပုံရနိုင်သည် ။

အဖြေ: Machine Learning နှင့် Deep Learning တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ခြွင်းချက်မရှိသောတည်ရှိမှုဆီသို့ ခေါ်ဆောင်သွားပါသည်။ မဟုတ် ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့ ငါတို့က အဲဒီလမ်းကြောင်းကို မဖြစ်မနေ လျှောက်ရမှာ (ငါတို့ ပိုကောင်းအောင် လုပ်နိုင်တယ်)။

ဒါကို ဖြည်လိုက်ရအောင်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေမှုများကိုရှာဖွေရန်အသုံးပြုမည့် AI ကိုတီထွင်ရန် Machine Learning ကိုအသုံးပြုရန်ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်ဆိုပါစို့။ လူနာများနှင့် ၎င်းတို့၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အခြေအနေများအကြောင်း သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များစွာကို ကျွန်ုပ်တို့ စုဆောင်းပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ဖွဲ့စည်းထားသည့် ML/DL သည် လူနာများ၏ရောဂါလက္ခဏာများကိုစစ်ဆေးပြီး အဆိုပါရောဂါလက္ခဏာများနှင့်ဆက်စပ်သောမျှော်လင့်ထားသည့်ဝေဒနာကိုပြသမည့်တွက်ချက်မှုပုံစံနှင့်ကိုက်ညီသည့်ပုံစံကိုလုပ်ဆောင်ရန်ကြိုးစားသည်။

ကျွေးမွေးထားသည့် အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ML/DL သည် နှာရည်ယိုခြင်း၊ လည်ချောင်းနာခြင်း၊ ခေါင်းကိုက်ခြင်းနှင့် နာကျင်ကိုက်ခဲခြင်းများ အားလုံးသည် သာမန်အအေးမိခြင်းနှင့် ပြင်းထန်စွာ ဆက်စပ်နေပါသည်။ ဆေးရုံတစ်ရုံသည် လူနာများကိုကြိုတင်စစ်ဆေးရန် ဤ AI ကိုအသုံးပြုရန်ရွေးချယ်သည်။ သေချာတာကတော့၊ ဆေးရုံကို ပထမဆုံးရောက်လာတဲ့ လူနာတွေဟာ သာမန်အအေးမိခြင်းဖြစ်နိုင်ချေရှိတဲ့ ရောဂါလက္ခဏာတွေကို “ရောဂါရှာဖွေခြင်း” လို့ ဆိုနိုင်ပါတယ်။

ဂီယာပြောင်းခြင်း၊ ဤအရာအားလုံးအတွက် ဒေါက်တာအိမ်လှည့်ကွက်တစ်မျိုးကို ထည့်လိုက်ကြပါစို့။

လူနာတစ်ဦးသည် ဆေးရုံသို့ ရောက်ရှိလာပြီး AI ဖြင့် ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။ AI သည် လူနာတွင် နှာရည်ယိုခြင်း၊ လည်ချောင်းနာခြင်းနှင့် ခေါင်းကိုက်ခြင်းစသည့် လက္ခဏာများအပေါ် အခြေခံ၍ သာမန်အအေးမိပုံပေါ်သည်ဟု AI က ဖော်ပြသည်။ လူနာအား သာမန်အအေးမိခြင်းအတွက် သင့်လျော်သည်ဟု ထင်ရသော ဆေးညွှန်းများနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်များ ပေးထားသည်။ ၎င်းသည် AI ကို ပုံဖော်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် ပျမ်းမျှကိစ္စရပ်ဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းနှင့် အစိတ်အပိုင်းအားလုံးဖြစ်သည်။

လူနာသည် လအတော်ကြာတွင် ဤလက္ခဏာများခံစားရပြီး အဆုံးသတ်သွားကြောင်း တွေ့ရှိရသည်။ ရှားပါးသောရောဂါများနှင့် အစားအသောက်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူသည် ဤတူညီသောလက္ခဏာများသည် ဦးနှောက်အရည်ယိုစိမ့်မှု (CSF) မှ ရောင်ပြန်ဟပ်နိုင်သည်ကို သဘောပေါက်ပါသည်။ ကျွမ်းကျင်သူသည် လူနာအား ယင်းသို့ပေါက်ကြားမှုနှင့်ပတ်သက်သည့် ခွဲစိတ်မှုအမျိုးမျိုးဖြင့် ကုသပေးသည်။ လူနာသည် ပြန်လည်ကောင်းမွန်လာသည် (စကားအားဖြင့်၊ CSF ပေါက်ကြားမှုတစ်ခုရှိ လူနာတစ်ဦးနှင့်ပတ်သက်သော ထူးထူးခြားခြား ဇာတ်လမ်းသည် သာမန်အအေးမိခြင်းဟု ကနဦးစစ်ဆေးတွေ့ရှိထားသော တကယ့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကိစ္စရပ်အပေါ် ပေါ့လျော့စွာအခြေခံထားသည်)။

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဇာတ်လမ်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ခြေလှမ်းများကို ပြန်လည်ခြေရာခံပါမည်။

စားသုံးခြင်းအကြိုစစ်ဆေးမှုကိုလုပ်ဆောင်နေသည့် AI သည် လူနာတွင် ဤရှားပါးသောဝေဒနာရှိနိုင်သည်ဟု အဘယ်ကြောင့်အကဲဖြတ်နိုင်ခြင်းမရှိသနည်း။

အဖြေတစ်ခုမှာ ML/DL ကို ဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုသည့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ထိုသို့သောဖြစ်ရပ်များ မပါဝင်ပါက၊ ၎င်းနှင့်ကိုက်ညီသော တွက်ချက်မှုပုံစံအတွက် မည်သည့်အရာမျှ ရှိမည်မဟုတ်ပါ။ စည်းမျဉ်းဆိုင်ရာ ခြွင်းချက်များနှင့် အကျုံးဝင်သည့် ဒေတာမရှိခြင်းကြောင့်၊ ယေဘူယျစည်းမျဉ်း သို့မဟုတ် ပျမ်းမျှကိစ္စရပ်အား သူ့ကိုယ်သူ အပြစ်မရှိဟု ထင်မြင်ယူဆကာ မဆိုင်းမတွ ကျင့်သုံးမည်ဖြစ်သည်။

နောက်ဖြစ်နိုင်ချေတစ်ခုကတော့ သမိုင်းအချက်အလက်ထဲမှာ ရှားပါးတဲ့ CSF ပေါက်ကြားမှု ဥပမာတစ်ခုလို့ ပြောလို့ရပေမယ့် ဒါဟာ သီးခြားဥပမာတစ်ခုသာဖြစ်ပြီး အဲဒီသဘောအရတော့ အကြမ်းဖျင်းပါပဲ။ ကျန်ဒေတာအားလုံးသည် တွက်ချက်ထားသော ပျမ်းမျှကိန်းဂဏန်းနှင့် နီးစပ်ပါသည်။ အဲဒီအခါမှာ outlier လို့ ခေါ်တဲ့ နေရာမှာ ဘာလုပ်ရမလဲ ဆိုတဲ့ မေးခွန်း ထွက်လာတယ်။

ဤအကွာအဝေးများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းသည် AI developer များသည် သတ်မှတ်ထားသော ပျမ်းမျှကိစ္စရပ်၏ အပြင်ဘက်တွင် တစ်စုံတစ်ရာ၏အသွင်အပြင်နှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်အသွင်အပြင်ကို မည်သို့မည်ပုံ ဆန့်ကျင်ရန် ဆုံးဖြတ်နိုင်ပုံနှင့်ပတ်သက်၍ သိသိသာသာ ကွဲပြားသည့်ကိစ္စဖြစ်ကြောင်း ကျေးဇူးပြု၍ သတိပြုပါ။ AI developer များ မဖြစ်မနေလုပ်ဆောင်ရမည့် ချဉ်းကပ်မှု မလိုအပ်ပါ။ ပေးထားသော AI developer သည် ၎င်းတို့၏ ML/DL ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကြိုးပမ်းမှုများအတွက် ခြွင်းချက်မြှင့်တင်ခြင်းဥပမာတွင် မည်သည့်အရာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်နှင့် ပတ်သက်၍ Wild West သည် အနည်းငယ်မျှသာဖြစ်သည်။

ဤတွင် ဤခြွင်းချက်သည် မကြာခဏဖြစ်လေ့ရှိသော နည်းလမ်းများစာရင်းဖြစ်သည်။ မသင့်လျော်ဘူး ကိုင်တွယ်သည်-

• ခြွင်းချက် အမှားဟု ယူဆပါသည်။
• ခြွင်းချက်အဖြစ် မထိုက်တန်ဟု ယူဆပါသည်။
• ခြွင်းချက်အဖြစ် "စံ" သို့ ချိန်ညှိနိုင်သည်ဟု ယူဆသည်
• ခြွင်းချက် လုံးဝ သတိမထားမိပါဘူး။
• ခြွင်းချက် သတိပြုမိသော်လည်း အတိုချုပ် လျစ်လျူရှုထားသည်။
• ခြွင်းချက် သတိပြုမိပြီး နောက်ပိုင်း မေ့သွားသည်။
• ခြွင်းချက် သတိပြုမိပြီး မြင်ကွင်းမှ ဝှက်ထားသည်။
• စသည်တို့ကို

AI developer သည် ရှားပါးမှုသည် ဒေတာတွင် အမှားအယွင်းတစ်ခုထက် မပိုကြောင်း ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် CSF ပေါက်ကြားသောလူနာသည် ထိုဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်ဟု တွေးဆခြင်းဖြင့် ၎င်းကို လူသားဆန်အောင်ပြုလုပ်ရန်ကြိုးစားပါက၊ အထူးသဖြင့် ဤကဲ့သို့ထင်မြင်လာမည်မှာ ထူးဆန်းနေပုံရသည်။ သင်၏အကြောင်းအရာပြင်ပဒေတာအားလုံးသည် အခြေခံအားဖြင့် တစ်ခုတည်းသောအချက်ဟု ဆိုပါက၊ မှတ်တမ်းပေါင်း ထောင်နှင့်ချီသော ထောင်ပေါင်းများစွာသော ပျမ်းမျှဖြစ်ရပ်တစ်ခုသို့ ပေါင်းစည်းသွားပါက၊ oddball data အပိုင်းတစ်ပိုင်း ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်ဟူသည့် အစွမ်းထက်သော သွေးဆောင်မှုတစ်ခုရှိသည်။ အလွယ်တကူ (ပျင်းရိခြင်း) ကို လုံးလုံးလျားလျား အမှားတစ်ခုအဖြစ် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်။ ထို့နောက် "အမှား" ကို AI ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာက ဖယ်ပစ်နိုင်ပြီး ML/DL လေ့ကျင့်သင်ကြားနေသည့် နယ်ပယ်အတွင်း၌ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမည်မဟုတ်ပါ။

ခြွင်းချက်တစ်ခုအား ရင်ဆိုင်ဖြေရှင်းခြင်း၏ နောက်ထပ်နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ၎င်းသည် မထိုက်တန်သည့်ကိစ္စဖြစ်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ML / DL ကို အလျင်စလိုလုပ်ဆောင်နေချိန်တွင် ရှားပါးမှုတစ်ခုနှင့် အဘယ်ကြောင့် စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်ရသနည်း။ အပေါ်ယံကိုဖယ်ပြီး ရှေ့ဆက်လိုက်ပါ။ လမ်းပေါ်မှ ဂယက်ရိုက်မှုများဆီသို့ တွေးတောစရာ မလိုပါ။

အခြားသော ချဉ်းကပ်နည်းမှာ ခြွင်းချက်အား ပျမ်းမျှကိစ္စရပ်၏ ကျန်ရှိသော milieu သို့ ခေါက်ထည့်ခြင်း ပါဝင်သည်။ AI developer သည် ကျန်စံနှုန်းများအတွင်း ဒေတာများကို ပြုပြင်မွမ်းမံသည်။ AI developer သည် ခြွင်းချက်ရှိနေကြောင်း သတိမထားမိနိုင်သည့် အခွင့်အလမ်းလည်း ရှိပါသည်။

ML/DL သည် ခြွင်းချက်တွေ့ရှိထားကြောင်း အစီရင်ခံတင်ပြနိုင်သည်၊ ထို့နောက်တွင် AI developer သည် outlier ကို သင်္ချာနည်းဖြင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရမည့်အကြောင်း ML/DL အား ညွှန်ကြားရမည်ဖြစ်ပါသည်။ AI developer သည် ၎င်းအား လုပ်ဆောင်ရန်စာရင်းတွင် ထည့်သွင်းထားနိုင်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် ၎င်းကို ရင်ဆိုင်ရန်မေ့သွားခြင်း သို့မဟုတ် ၎င်းကို လျစ်လျူရှုရန် ရွေးချယ်လိုက်ခြင်း အစရှိသည်တို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ခြုံငုံကြည့်လျှင် AI နှင့်ပတ်သက်လာသောအခါ ခြွင်းချက်များနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်း၏ ထောက်လှမ်းမှုနှင့် ပြတ်သားမှုတို့သည် သီးခြားသတ်မှတ်ထားသော သို့မဟုတ် ခိုင်လုံသောဟန်ချက်ညီပြီး ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သောချဉ်းကပ်မှုမျိုးမရှိဘဲဖြစ်သည်။ ခြွင်းချက်များအား မထိုက်တန်သော အပယ်ခံများကဲ့သို့ သဘောထားလေ့ရှိပြီး ပျမ်းမျှအမှုသည် လွှမ်းမိုးနိုင်သူဖြစ်သည်။ ခြွင်းချက်များနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရသည်မှာ ခက်ခဲသည်၊ အချိန်ကုန်နိုင်သည်၊ adroit AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုစွမ်းရည်၏ပုံသဏ္ဍာန် လိုအပ်သည်၊ သို့မဟုတ်ပါက အရာဝတ္ထုများကို အရွယ်အစားသေးငယ်သော တုတ်လေးထဲသို့ ထုပ်ပိုးပြီး ထုပ်ပိုးမှုအားလုံးကို လိုက်ဖက်သော အထုပ်ကြီးတစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် အခက်အခဲရှိသည်။

အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ၊ ထို့ကြောင့် AI Ethics နှင့် Ethical AI သည် အလွန်အရေးကြီးသောအကြောင်းအရာဖြစ်သည်။ AI Ethics ၏ စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့အား နိုးနိုးကြားကြားရှိနေစေပါသည်။ AI နည်းပညာရှင်များသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် နည်းပညာများ အထူးသဖြင့် အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် နည်းပညာကို နစ်မွန်းစေနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ပိုမိုကြီးမားသော လူမှုအသိုက်အဝန်း သက်ရောက်မှုများကို သေချာပေါက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားနေမည်မဟုတ်ပေ။

ယေဘုယျအားဖြင့် AI Ethics စည်းမျဉ်းများကို အသုံးပြုခြင်းအပြင် AI ၏ အမျိုးမျိုးသောအသုံးပြုမှုများကို အုပ်ချုပ်ရန် ဥပဒေများရှိသင့်သလားဟူသော သက်ဆိုင်သည့်မေးခွန်းတစ်ခုရှိသည်။ ဥပဒေအသစ်များသည် AI ကို မည်သို့စီမံသင့်သည်ဟူသော အပိုင်းအခြားနှင့် သဘောသဘာဝကို သက်ဆိုင်သည့် ပြည်ထောင်စု၊ ပြည်နယ်နှင့် ဒေသအဆင့်များတွင် ဝိုင်းရံထားသည်။ ထိုကဲ့သို့ ဥပဒေများ ရေးဆွဲပြဋ္ဌာန်းရန် ကြိုးပမ်းမှုသည် တဖြည်းဖြည်း နည်းလာသည်။

ခြွင်းချက်များ၏ အခန်းကဏ္ဍနှင့်ပတ်သက်သည့် ဤအထူးဆွေးနွေးမှုတွင် ခြွင်းချက်ဖြစ်ခြင်းနှင့် ပတ်သက်သည့် တရားဝင်အခွင့်အရေးတစ်ခု ရှိသင့်သည်ဟု ဒေါသကြီးသော ရှုထောင့်မှ ထွက်ပေါ်လာသည်။ ခြွင်းချက်ဖြစ်နိုင်သည့်သူတစ်ယောက်အတွက် သစ္စာရှိစွာအသိအမှတ်ပြုမှုရရှိရန် တစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်းမှာ ဥပဒေ၏လက်တံရှည်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။

လူ့အခွင့်အရေး အမျိုးအစားသစ်ကို ထည့်သွင်းပါ။

ခြွင်းချက်အဖြစ် သတ်မှတ်ပိုင်ခွင့်ရှိသည်။

ဤအဆိုပြုချက်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ– “ခြွင်းချက်ဖြစ်ခွင့်သည် လူတစ်ဦးချင်းစီကို ဆိုလိုခြင်းမဟုတ်ပါ။ is ခြွင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုသည် ဆုံးဖြတ်ချက်အကြောင်းအရာအပေါ် ထိခိုက်နစ်နာစေသောအခါ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူသည် အကြောင်းအရာ၏ဖြစ်နိုင်ချေကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ နိုင် ခြွင်းချက်ဖြစ်ပါစေ။ ခြွင်းချက်ဖြစ်ခွင့်တွင် ပါဝင်ပစ္စည်း သုံးခု ပါဝင်သည်- ထိခိုက်စေ, တစ်ဦးချင်းပြုလုပ်ခြင်း။နှင့် မသေချာမရေရာ. ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ကို သင့်လျော်စွာ တစ်ဦးချင်းသတ်မှတ်ထားခြင်း ရှိ၊ မရှိ ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီးမှသာ ဆုံးဖြတ်ချက်၏ အချက်အလက်ဖြင့် မောင်းနှင်သည့် အစိတ်အပိုင်း ပါ၀င်သည့် မသေချာမရေရာမှုတို့ကို ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန် ရွေးချယ်ရမည်ဖြစ်သည်။ အန္တရာယ်ဖြစ်နိုင်ချေ များလေလေ၊ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ပို၍ လေးနက်လေလေ” (Sarah Cen မှ သုတေသနစာတမ်းတစ်ခုတွင်၊ ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းတွင် ခြွင်းချက်ဖြစ်ပိုင်ခွင့်၊ MIT၊ ဧပြီလ 12 ရက်၊ 2022)။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် ထိုသို့သောအခွင့်အရေးရှိပြီးသားဟု သင်ယူဆရန် သွေးဆောင်ခံရပေမည်။

သေချာပေါက်။ သုတေသနစာတမ်းအရ နိုင်ငံတကာက အသိအမှတ်ပြုခံထားရတဲ့ လူ့အခွင့်အရေးနဲ့ အနီးစပ်ဆုံးဖြစ်နိုင်ချေဟာ လူတစ်ဦးချင်းစီရဲ့ ဂုဏ်သိက္ခာလည်း ဖြစ်နိုင်တယ်။ သီအိုရီအရ၊ လူတစ်ဦးတစ်ယောက်နှင့် ၎င်းတို့၏ သီးခြားထူးခြားမှုတို့ကို ဝန်းရံထားသည်ဟု ယူဆရသည့် ဂုဏ်သိက္ခာကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းဖြစ်သင့်သည်ဟူသော အယူအဆသည် သင့်အား ခြွင်းချက်ဖြစ်နိုင်သည့်လူ့အခွင့်အရေးတစ်ခု၏ ဘောလုံးကွင်းအတွင်းသို့ ရောက်သွားစေသည်။ အကြောင်းအရင်းတစ်ခုမှာ ဂုဏ်သိက္ခာရှိသော နယ်ပယ်ကို အုပ်ချုပ်သည့် တည်ဆဲဥပဒေများသည် အတန်ငယ် ရှုပ်ထွေးပြီး ဖောက်ပြန်နိုင်လွန်းသည်ဟု ဆိုကြသည်၊ ထို့ကြောင့် ခြွင်းချက်အခွင့်အရေး၏ သီးခြားဥပဒေတည်ဆောက်မှုတွင် ကောင်းမွန်စွာ မညှိနိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။

ခြွင်းချက်အဖြစ် လူ့အခွင့်အရေးတစ်ရပ်ပါ၀င်သော အခွင့်အရေးအသစ်ကို လိုလားသူများသည် ယင်းအချက်ကို ငြင်းခုံကြလိမ့်မည်-

• ထိုသို့သောအခွင့်အရေးသည် AI developer များအားခြွင်းချက်များနှင့် ပတ်သက်၍ ပြတ်သားစွာရင်ဆိုင်ရန်တရားဝင်အတော်အတန်တွန်းအားပေးလိမ့်မည်။
• ခြွင်းချက်များနှင့် မဆက်ဆံခြင်းအတွက် AI ကို ထုတ်လုပ်သည့် ကုမ္ပဏီများသည် တရား၀င် အချိတ်အဆက်မိကြမည်ဖြစ်သည်။
• AI သည် ဟန်ချက်ညီပြီး အလုံးစုံ ကြံ့ခိုင်မှု ပိုကောင်းလာမည်ဖြစ်သည်။
• AI ကိုသုံးတာ ဒါမှမဟုတ် AI ဘာသာရပ်ကိုသုံးတာ ပိုကောင်းပါတယ်။
• AI သည် ခြွင်းချက်များကို လိုက်လျောညီထွေမရှိသောအခါ၊ တရားဥပဒေဆိုင်ရာ ပြန်လည်သက်သာခွင့်သည် အလွယ်တကူဖြစ်နိုင်သည်။
• AI ၏ဖန်တီးသူများသည်လည်း ပိုမိုကောင်းမွန်လာရန် လိုအပ်သည် (၎င်းတို့၏ AI သည် အသုံးပြုသူအများအပြားကို လွှမ်းခြုံနိုင်လိမ့်မည်)
• စသည်တို့ကို

ခြွင်းချက်ဖြစ်ရန် လူ့အခွင့်အရေးဟု တံဆိပ်ကပ်ထားသော အခွင့်အရေးအသစ်ကို ဆန့်ကျင်သူများသည် ပြောလေ့ရှိသည်-

• လက်ရှိလူ့အခွင့်အရေးနှင့် ဥပဒေအခွင့်အရေးများသည် ယင်းကို လုံလောက်စွာ လွှမ်းခြုံထားပြီး ကိစ္စများကို ရှုပ်ထွေးနေရန် မလိုအပ်ပါ။
• AI ထုတ်လုပ်သူများ၏ ပခုံးပေါ်၌ မလျော်ကန်သော ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို ထားရှိမည်ဖြစ်သည်။
• AI ကို တီထွင်ရန် ကြိုးပမ်းမှုများသည် ကုန်ကျစရိတ် ပိုမိုများပြားလာပြီး AI တိုးတက်မှုကို နှေးကွေးစေပါသည်။
• လူတိုင်းက ခြွင်းချက်အဖြစ် တောင်းဆိုကြမယ့် မှားယွင်းတဲ့ မျှော်လင့်ချက်တွေ ပေါ်လာလိမ့်မယ်။
• မှန်ကန်မှုကိုယ်တိုင်က အမျိုးမျိုးသော အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များအပေါ် သံသယဖြစ်ဖွယ်ရှိသည်။
• အမြတ်အများဆုံးရရှိသူများသည် တရားရေးဆိုင်ရာကိစ္စများ အရှိန်အဟုန်မြင့်လာသောအခါတွင် တရားရေးဆိုင်ရာ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းများ ဖြစ်ကြလိမ့်မည်။
• စသည်တို့ကို

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ဤအခွင့်အရေးအသစ်ကို ဆန့်ကျင်သူများက ဤအရာသည် သုညဂိမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ခြွင်းချက်တစ်ခုဖြစ်ရန် တရားဝင်အခွင့်အရေးသည် အကျိုးအမြတ်ရရှိသည်ထက် ပိုမိုကုန်ကျမည်ဟု စောဒကတက်လေ့ရှိသည်။ ထိုသို့သောအခွင့်အရေးအသစ်ကို ဆင်ခြင်ဥာဏ်ရှိရှိယုံကြည်သူများသည် ဤအရာသည် သုညပါဂိမ်းမဟုတ်ကြောင်းနှင့် နောက်ဆုံးတွင် AI ဖန်တီးသူများနှင့် AI အသုံးပြုသည့်သူများအပါအဝင် လူတိုင်းအကျိုးခံစားရကြောင်း အလေးပေးဖော်ပြရန် လိုအပ်ပါသည်။

AI နှင့် ခြွင်းချက်များနှင့် ဆက်စပ်နေသော ဥပဒေ၊ ကျင့်ဝတ်နှင့် လူမှုရေးဆိုင်ရာ ဂယက်ရိုက်ခတ်မှုများ လွှမ်းခြုံထားသည့် ဤစကားစစ်ထိုးပွဲသည် ကျယ်လောင်ပြီး တည်မြဲနေမည်မှာ သေချာပါသည်။

မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့် ချွင်းချက်များ၏ အရေးပါမှု

အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ယာဉ်များနှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများကဲ့သို့သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစနစ်များ၏ ဆက်စပ်အခြေအနေတွင် ၎င်းကို မည်သို့အသုံးပြုသည်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများနှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သောယာဉ်များအတွက် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ ပျမ်းမျှဖြစ်ရပ်မှန် အယူအဆနှင့်ပတ်သက်၍ ဝေဖန်မှုအမျိုးမျိုးရှိနှင့်ပြီးဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အစပိုင်းတွင်၊ အလွန်နည်းပါးသော မောင်းသူမဲ့ကားဒီဇိုင်းများသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာမသန်စွမ်းမှု သို့မဟုတ် ချို့ယွင်းမှုပုံစံအချို့ရှိသူများကို နေရာပေးထားသည်။ မြင်းစီးသူရဲ လိုအပ်ချက် အစုံအလင်ကို ပိုမိုကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လွှမ်းခြုံနိုင်ရန် တွေးတောစရာ များများစားစား မရှိပေ။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤအသိတရားသည် တိုးလာသော်လည်း၊ ဤအရာသည် လုံလုံလောက်လောက်နှင့် ဖြစ်သင့်သလောက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လက်ခံထားခြင်း ရှိ၊ မရှိကို စိုးရိမ်မှုများ ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။

ခြွင်းချက်တစ်ခုနှင့် သာမန်ကိစ္စနှင့်ပတ်သက်ပြီး အခြားဥပမာတစ်ခုသည် သင့်အား သတိမထားမိနိုင်သော အရာတစ်ခုနှင့် သက်ဆိုင်သည်။

အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား?

ယနေ့ခေတ် AI မောင်းနှင်မှုစနစ်များနှင့် မောင်းသူမဲ့ကားအများအပြား၏ ဒီဇိုင်းနှင့် အသုံးချမှုသည် လူကြီးများကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ကားတွင် စီးနင်းမည်ဟု အသံတိတ် သို့မဟုတ် စကားမပြောနိုင်သော ယူဆချက်တစ်ခု ဖန်တီးထားခြင်းဖြစ်သည်။ လူသားယာဉ်မောင်းတစ်ဦးသည် ကားဘီးပေါ်တွင် အရွယ်ရောက်ပြီးသူဖြစ်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့သိကြပြီး၊ ပုံမှန်အားဖြင့် ယာဉ်မောင်းလိုင်စင်ရရှိခြင်းသည် အရွယ်ရောက်ပြီးသူဖြစ်ခြင်း (သို့တည်းမဟုတ် တဦးနီးပါး) ဖြစ်သောကြောင့် အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်အားဖြင့် သိရသည်။ AI ပါ၀င်သည့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများအတွက် အရွယ်ရောက်ပြီးသူရှိနေရန် မလိုအပ်ပါ။

အဓိကအချက်မှာ အရွယ်ရောက်ပြီးသူ မပါဘဲ မော်တော်ကားများတွင် ကလေးများကို ကိုယ်တိုင်စီးနိုင်စေရန်၊ အနည်းဆုံး အပြည့်အဝ အလိုအလျောက် AI မောင်းနှင်သော အလိုအလျောက် မောင်းနှင်သည့် ကားများတွင် ဖြစ်နိုင်သည်။ မောင်းသူမဲ့ကားကို အသုံးပြု၍ နံနက်ခင်းတွင် သင့်ကလေးများကို ကျောင်းသို့ ပို့ပေးနိုင်သည်။ သင့်ကလေးများကို ဓာတ်လှေကားပေးခြင်း၊ သို့မဟုတ် စီးနင်းမျှဝေခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို လူသားယာဉ်မောင်းတစ်ဦးကို အသုံးပြုခြင်းထက် သင့်ကလေးများကို ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ကားပေါ်၌ စုပုံစေပြီး ကျောင်းသို့ တွန်းပို့နိုင်သည်။

မောင်းသူမဲ့ကားတွေမှာ ကလေးတွေကို သူတို့ဘာသာသူတို့ မွေးတာနဲ့ ပတ်သက်လာရင် အားလုံးက နှင်းဆီပန်းမလှပါဘူး။

ယာဉ်ပေါ်တွင် အရွယ်ရောက်ပြီးသူ တစ်ဦးရှိရန် မလိုအပ်တော့သောကြောင့် ကလေးများသည် လွှမ်းမိုးမှုကို ခံစားရတော့မည် မဟုတ်ကြောင်း သို့မဟုတ် အရွယ်ရောက်ပြီးသူ၏ ချုပ်ကိုင်မှုဟု ဆိုရပေမည်။ ကလေးတွေက အူကြောင်ကြောင်နဲ့ မောင်းသူမဲ့ကားတွေရဲ့ အတွင်းပိုင်းကို စုတ်ပြဲသွားမှာလား။ ကလေးတွေက ကိုယ်တိုင်မောင်းပြီး ကားပြတင်းပေါက်အပြင်ကို တက်ဖို့ ကြိုးစားမှာလား။ ၎င်းတို့သည် ဒဏ်ရာနှင့် ပြင်းထန်သော ထိခိုက်မှုတို့ကို ဖြစ်စေသည့် အခြားမည်သည့်အရာများ ပြုလုပ်နိုင်သနည်း။

မောင်းသူမဲ့ကားတွေမှာ ကလေးတွေတစ်ယောက်တည်းစီးတဲ့ စိတ်ကူးနဲ့ ပတ်သက်ပြီး ပြင်းပြင်းထန်ထန် ငြင်းခုံနေကြတာကို တွေ့ရပါတယ်၊ ဒီမှာလင့်ခ်. ဒါကို ဘယ်တော့မှ ခွင့်မပြုသင့်ဘူးလို့ တချို့က ပြောကြတယ်။ အချို့က ရှောင်လွှဲ၍မရဟု ဆိုကြပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို အဖြေရှာရန် လိုအပ်ပါသည်။

ကောက်ချက်

ခြွင်းချက်နှင့် ပျမ်းမျှကိစ္စရပ်နှင့် ခြွင်းချက်၏ အဓိကအကြောင်းအရာသို့ ပြန်သွားကြပါစို့။

စည်းကမ်းချက်တွင် ခြွင်းချက်အချို့ အမြဲရှိနေမည်ကို ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး သဘောတူပုံရသည်။ စည်းမျဉ်းတစ်ခုဖွဲ့စည်းပြီးသည်နှင့် သို့မဟုတ် ဖော်ထုတ်ပြီးသည်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ခြွင်းချက်များကို ရှာဖွေသင့်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခြွင်းချက်များနှင့် ကြုံတွေ့ရသောအခါ၊ ဤခြွင်းချက်နှင့် သက်ဆိုင်နိုင်ဖွယ်ရှိသော စည်းမျဉ်းများကို ကျွန်ုပ်တို့ စဉ်းစားသင့်သည်။

ယနေ့ တီထွင်ဖန်တီးနေသော AI အများစုသည် စည်းမျဉ်းကို ရေးဆွဲရာတွင် ပုံသဏ္ဍာန်ရှိပြီး ခြွင်းချက်များနှင့် ပတ်သက်သည့် စိန်ခေါ်မှုများကို စွန့်ပစ်ကာ ပခုံးတွန့်တတ်ကြသည်။

စည်းကမ်းရှိတိုင်း ခြွင်းချက်မရှိဟု ပေါ့ပေါ့ပါးပါး ကြိုက်တတ်သူများအတွက်၊ ဤ ဉာဏ်ပညာသည် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပဟေဋ္ဌိဖြစ်ပုံရသည်ကို ကျွန်ုပ် အသိအမှတ်ပြုပါသည်။ ပြောရရင်၊ အမြဲတမ်းခြွင်းချက်တွေရှိတယ်ဆိုတဲ့ စည်းကမ်းကို ဘယ်လိုရနိုင်မလဲ၊ ဒါပေမယ့် ဒီစည်းမျဉ်းက စည်းကမ်းမှာ ခြွင်းချက်အမြဲရှိတယ်ဆိုတဲ့ စည်းမျဉ်းနဲ့ သက်ဆိုင်ပုံမပေါ်ပါဘူး။

မင်းရဲ့ခေါင်းကိုလှည့်ပေးတယ်

ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ဤသတိထားရမည့်ကိစ္စများကို အလွန်အမင်း ရှုပ်ထွေးနေရန် မလိုအပ်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရှာဖွေနေသင့်ပြီး စည်းမျဉ်းတိုင်းအတွက် ခြွင်းချက်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေမည့် အသုံးဝင်ပြီး အရေးပါသော စည်းကမ်းချက်ဖြင့် နေထိုင်နိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။

အဲဒါက ပြေလည်သွားတာမို့ အခုပဲ စလုပ်ကြရအောင်။