Google ၏ Generative AI စနစ်ဖြစ်သော Bard သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို တော်လှန်ရန် အလားအလာရှိသည်။

ဥာဏ်ရည်တု (AI) နည်းပညာကို အဓိပ္ပါယ်ရှိသော နည်းလမ်းများဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ရန် ပြိုင်ဆိုင်မှုသည် ဘယ်သောအခါမှ ပိုမိုပြင်းထန်လာခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့်၊ Generative AI သည် မကြာသေးမီက ကမ္ဘာကြီးကို မုန်တိုင်းဖြင့် သိမ်းပိုက်ခဲ့ပြီး အပလီကေးရှင်းများ၊ နည်းပညာနှင့် အလားအလာရှိသော တန်ဖိုးအားလုံးကို ဖန်တီးထားသည်။

JP Morgan Insights သည် မကြာသေးမီက ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်ကို ထုတ်ဝေခဲ့သည်။Generative AI သည် Game Changer ဖြစ်ပါသလား။“လက်ရှိဒေတာကိုအခြေခံ၍ အကြောင်းအရာအသစ်များဖန်တီးနိုင်သည့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည့် Generative AI သည် နည်းပညာမှသည် ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့် မီဒီယာအထိ အမျိုးမျိုးသောစက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် နောက်တန်းတစ်ခုအဖြစ် ချီးကျူးခံရပါသည်။” JP Morgan မှ အာရှပစိဖိတ်နည်းပညာ၊ မီဒီယာနှင့် တယ်လီကွန်းသုတေသန၏ တွဲဖက်အကြီးအကဲ Gokul Hariharan က "အခြေခံအားဖြင့်၊ မျိုးဆက်သစ် AI သည် စာသား၊ ကုဒ်၊ အသံ၊ ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများနှင့် ပေါင်းစပ်မှုများတွင် လိုအပ်သောငွေနှင့် အချိန်ကို လျှော့ချပေးသည်" ဟု ထပ်လောင်းပြောကြားခဲ့သည်။ ”—အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေသော ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများအတွက် လမ်းခင်းပေးသည်။

နည်းပညာကုမ္ပဏီများသည် ဤဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏ ရှေ့တန်းမှ ဖြစ်ချင်သည်မှာ ငြင်းစရာမရှိပေ။

ပြီးခဲ့သည့် သီတင်းပတ်အစောပိုင်းက Google သည် မျိုးဆက်သစ် AI နှင့် ပတ်သက်၍ ၎င်း၏ ရှေ့သို့ ခြေလှမ်းများစွာ မျှော်လင့်ထားကြောင်း ကြေညာခဲ့သည်။ Google ၏တရားဝင်ဘလော့ဂ်တွင်၊ အဓိကစကားလုံး၊ ထုတ်ကုန်၏ဒုတိယဥက္ကဌ Sissie Hsiao နှင့် သုတေသန၏ဒုတိယဥက္ကဌ Eli Collins သည် သုံးစွဲသူများအား Google ၏မျိုးဆက်သစ် AI ပလပ်ဖောင်းနှင့် တိုက်ရိုက်ထိတွေ့ဆက်ဆံနိုင်ပြီး တုံ့ပြန်ချက်မျှဝေရန် Bard ကို ပွင့်လင်းစွာအသုံးပြုခွင့်ကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့သည်။

စာရေးဆရာများက ရှင်းပြသည်- "ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့သည် Bard ကိုဝင်ရောက်ခွင့်ဖွင့်ရန်စနေပြီဖြစ်သည်၊ သင့်အား Generative AI နှင့်ပူးပေါင်းနိုင်စေမည့် အစောပိုင်းစမ်းသပ်ချက်တစ်ခု […] သင် Bard ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်၏ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကိုမြှင့်တင်ရန်၊ သင့်စိတ်ကူးများကို အရှိန်မြှင့်ပေးပြီး သင့်သိချင်စိတ်ကို လှုံ့ဆော်ပေးပါသည်။ ယခုနှစ်တွင် စာအုပ်များများဖတ်ရန် သင်၏ပန်းတိုင်ရောက်ရန် အကြံဥာဏ်များပေးနိုင်ရန်၊ ကွမ်တမ်ရူပဗေဒကို ရိုးရှင်းသောအသုံးအနှုန်းများဖြင့် ရှင်းပြရန် သို့မဟုတ် ဘလော့ဂ်ပို့စ်တစ်ခုကို အကြမ်းဖျဉ်းဖော်ပြခြင်းဖြင့် သင်၏တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို လှုံ့ဆော်ပေးနိုင်ရန် Bard အား သင်တောင်းဆိုနိုင်ပါသည်။ Bard ကို စမ်းသပ်ခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ အများကြီး သင်ယူပြီးပါပြီ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဖို့ နောက်ထပ် အရေးကြီးတဲ့ အဆင့်ကတော့ လူများရဲ့ အကြံပြုချက် ရယူဖို့ ဖြစ်ပါတယ်။”

ဆောင်းပါးတွင် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ် (LLM) ၏ နောက်ကွယ်ရှိ အယူအဆကို ရှင်းပြထားသည်- “Bard ကို သုတေသနပြုထားသော ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ် (LLM) မှ ပါဝါပေးထားပြီး အထူးသဖြင့် LaMDA ၏ ပေါ့ပါးပြီး အကောင်းဆုံးဗားရှင်းဖြစ်သော၊ နှင့် အဆင့်မြှင့်တင်မည်ဖြစ်သည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပိုပို၍ စွမ်းဆောင်ရည်ပိုရှိသော မော်ဒယ်များ။ ၎င်းသည် Google ၏ အရည်အသွေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို နားလည်မှုအပေါ် အခြေခံသည်။ LLM ကို ခန့်မှန်းနိုင်သော အင်ဂျင်တစ်ခုအဖြစ် သင်ယူဆနိုင်သည်။ အချက်ပေးသည့်အခါ၊ နောက်လာမည့် စကားလုံးများမှ တစ်ကြိမ်လျှင် စကားလုံးတစ်လုံးကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် တုံ့ပြန်မှုကို ထုတ်ပေးပါသည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေအရှိဆုံးရွေးချယ်မှုကို အချိန်တိုင်းရွေးချယ်ခြင်းသည် အလွန်ဖန်တီးမှုရှိသောတုံ့ပြန်မှုများကိုမဖြစ်ပေါ်စေပါ၊ ထို့ကြောင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသောအချက်အချို့ရှိပါသည်။ ၎င်းတို့ကိုလူများအသုံးပြုလေလေ LLM များသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောတုံ့ပြန်မှုများအတွက် အထောက်အကူဖြစ်နိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ဆက်လက်မြင်တွေ့နေရပါသည်။"

“Language Model for Dialogue Applications” ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော LaMDA သည် အဆင့်မြင့် ဒိုင်ယာလော့ဂ်များနှင့် လူ့ဘာသာစကား၏ ကွဲပြားချက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးထားသည့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော စကားဝိုင်းဘာသာစကားပုံစံကို တည်ဆောက်ရာတွင် Google ၏ အောင်မြင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ယခုအခါတွင်၊ Google သည် နည်းပညာကို အသုံးဝင်ပြီး အသုံးပြုသူများအတွက် တန်ဖိုးဖန်တီးပေးနိုင်သည့် အရာတစ်ခုအဖြစ် ပုံဖော်နိုင်ရန် Bard နှင့် ထပ်လောင်းလုပ်ဆောင်နေပါသည်။

သံသယမရှိဘဲ၊ ဤနည်းပညာသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် မယုံနိုင်လောက်အောင် သက်ရောက်မှုများရှိသည်။ အထင်ရှားဆုံး အပလီကေးရှင်းမှာ သင့်လျော်စွာ လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး စမ်းသပ်ထားသော မော်ဒယ်များဖြင့် လူနာများသည် အထူးသဖြင့် စကားပြောဆိုမှု အင်တာဖေ့စ်အား ကြံ့ခိုင်ပါက စနစ်မှ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်များနှင့် အကြံပြုချက်များကို စတင်ရှာဖွေနိုင်သည်။ မော်ဒယ်များသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ဒေတာအတိုင်းသာ ကောင်းမွန်ပြီး အမှားအယွင်းများ ရှိနိုင်သောကြောင့် ၎င်းကို သတိဖြင့် ချဉ်းကပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

ဆောင်းပါး၏ရေးသားသူများသည် “ LLMs များသည် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ၎င်းတို့၏အမှားအယွင်းများမကင်းကြောင်း ရှင်းပြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာ၏ ဘက်လိုက်မှုများနှင့် ပုံသေပုံစံများကို ထင်ဟပ်သည့် ကျယ်ပြန့်သော အချက်အလက်များမှ သင်ယူသောကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် ၎င်းတို့၏ ထွက်ပေါက်များတွင် ပေါ်လာတတ်ပါသည်။ ထို့အပြင် ၎င်းတို့သည် ယုံကြည်စိတ်ချစွာ တင်ပြနေချိန်တွင် မမှန်ကန်သော၊ လွဲမှားသော သို့မဟုတ် မှားယွင်းသော အချက်အလက်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အိမ်တွင်းအပင်များ လွယ်ကူစေရန်အတွက် အကြံပြုချက်အချို့ကို မျှဝေရန် တောင်းဆိုသောအခါ Bard သည် စိတ်ကူးစိတ်သန်းများကို တင်ပြခဲ့သည်… သို့သော် ZZ အပင်အတွက် သိပ္ပံအမည်ကဲ့သို့ အချို့အရာများ မှားယွင်းသွားပါသည်။” ၎င်းတို့သည် Zamioculcas Zamiifolia အပင်အတွက် မှားယွင်းသော သိပ္ပံအမည်ကို စနစ်က အဆိုပြုပုံဥပမာကို ဆက်လက်တင်ပြသွားပါမည်။

သို့သော် မှန်ကန်စွာလုပ်ဆောင်ပါက၊ ဆေးပညာစာတတ်မြောက်သော စကားပြောဆိုမှုကို အထောက်အကူဖြစ်စေရန်အတွက် သမားတော်များနှင့် အထူးကုဆရာဝန်များအား ရောဂါရှာဖွေရေးအစီအစဉ်များဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏လူနာများအတွက် ပြုစုစောင့်ရှောက်မှုကို ပေါင်းကူးပေးခြင်းအတွက် အလားအလာများစွာရှိပါသည်။

ပိုမိုကြီးမားသောအတိုင်းအတာတွင်၊ ယင်းကဲ့သို့သော အလိုလိုသိမြင်နိုင်သောပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်စွမ်းသည် ဒေတာများမှ ခိုင်မာသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရယူရန် အခွင့်အလမ်းကောင်းများပေးပါသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် နှစ်စဉ် ဒေတာ terabytes ထုတ်လုပ်ပြီး ဒေါ်လာ ထရီလီယံဒေါ်လာရှိသော လုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဒေတာတွင် အဆင့်မြင့် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထပ်ဆင့်တင်ခြင်းသည် ဤအချက်အလက်များကို ပိုမိုနားလည်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် အသုံးပြုရန် သိသာထင်ရှားသောအခွင့်အရေးများ ပေးနိုင်ပါသည်။

သေချာသည်မှာ၊ AI နှင့် ယေဘုယျအားဖြင့် အထူးသဖြင့် မျိုးဆက်သစ် AI ဖြင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ကျင့်ဝတ်နှင့် ဘေးကင်းရေး စိန်ခေါ်မှုများစွာ ရှိပါသည်။ ယင်းကဲ့သို့သော ထုတ်ကုန်များတွင်၊ နည်းပညာကုမ္ပဏီများသည် အလွဲသုံးစားလုပ်နိုင်သော အမုန်းစကားနှင့် ဘာသာစကားထုတ်လုပ်ခြင်းမှအစ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍတွင် အထူးသဖြင့် အန္တရာယ်ရှိနိုင်သည့် လွဲမှားသောသတင်းအချက်အလက်များထုတ်လုပ်ခြင်းအထိ အန္တရာယ်များစွာရှိသည်။ သံသယမရှိဘဲ လူနာများသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး လိုင်စင်ရ ဆေးပညာရှင်များထံမှသာ ဆေးကုသမှုကို ရယူသင့်သည်။

မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ၊ ဤကဲ့သို့သောအဆင့်မြင့်ကိရိယာများကိုဖန်တီးနေသည့် Google နှင့် အခြားကုမ္ပဏီများသည် ကမ္ဘာ့အခက်ခဲဆုံးပြဿနာအချို့ကို ဖြေရှင်းရာတွင် အလားအလာကောင်းများရှိသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် ဘေးကင်းသော၊ ကျင့်ဝတ်နှင့် စားသုံးသူကို အာရုံစိုက်သည့်ပုံစံဖြင့် ဤထုတ်ကုန်များကို ဖန်တီးရာတွင်လည်း အရေးပါသောတာဝန်ကို ထမ်းဆောင်ပါသည်။ သို့သော် မှန်ကန်စွာလုပ်ဆောင်ပါက နည်းပညာသည် နောင်လာနောက်သားများအတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပြောင်းလဲနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဤဆောင်းပါး၏ အကြောင်းအရာသည် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်၊ ရောဂါရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် ကုသခြင်းအတွက် မည်သည့်နည်းလမ်းဖြင့်မဆို အားကိုး သို့မဟုတ် အစားထိုးခြင်းမပြုသင့်ဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားခြင်းမဟုတ်ပါ၊ ထိုသို့ရေးသားထားခြင်း သို့မဟုတ် ရည်ရွယ်ထားခြင်းမရှိပါ။ ဤအကြောင်းအရာသည် သတင်းအချက်အလက်များအတွက်သာဖြစ်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအကြံဉာဏ်ရယူရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပညာရှင်နှင့် တိုင်ပင်ပါ။