မိုက်ခရိုစမိတ်က မှတ်ချက်ပေးလိုက်သည်မှာ AI ကိုယ်စားလှယ်များမြန်မြန်ပြောင်းလဲသော Windows နှင့်ဖွံ့ဖြိုးရေးစက်ရုပ်ကိရိယာများအတွက် ရုပ်ရှင်မြင်ကွင်းအသစ်တစ်ခုသုံးသပ်သည်

Microsoft (MSFT) သည် AI အေးဂျင်များသည် ကိုဒ်ရေးခြင်းမှစပြီး Windows လည်ပတ်မှုစနစ်ကို ဦးစွာ လှုပ်ရှားနိုင်မည့်အနာဂါတ္အတွက် ကြည့်မြင်ထားသည်။ ကုမ္ပဏီသည် သီတင်းအဝါ Build ဆအစည်းအဝေးအကြီးအကျယ်ကို Seattle တွင် တနင်္လာနေ့တွင် ချီးမြှောက်သော ဤအမြင်ကိုမျှဝေခဲ့ပြီး “ဖွင့်လှစ်သော အေးဂျင်နက် ဝဘ်” ကိုဖော်ပြခဲ့သည်။ ထိုဝဘ်မှာ AI အေးဂျင်များသည် သတ်မှတ် ထုံးစံအရ ဆုံးဖြတ်ချက်များချပြီး လုပ်ငန်းစဉ်များကို ဖြည့်ဆည်းနိုင်မည်ဟု ယူဆသည်။ AI အေးဂျင်များသည် နည်းပညာအဓိကစီမံခန့်ခွဲမှုဖြစ်ပြီး တစ်နေ့တည်းတွင် ပြင်ပအသုံးပြုသူ၏ လုပ်ငန်းစဉ်များကို အလုပ်အကိုင်အမျိုးမျိုးပြုလုပ်နိုင်သော သာမန်မို့လျော်ပါသည်။ ဒီအေးဂျင်များသည် အပလီကေးရှင်းများကြားမှာ ဒေတာ 전달အတွက် သင်ကြားပြောဆိုနိုင်မှုအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး တချို့အေးဂျင်များသည် ပုံမှန်မဟုတ် လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် မနက်ဖြန်အနည်းငယ်က မျှတ သူများအနေနဲ့ ချိန်းဆိုနိုင်ကြသည်။ ဤသည့် မျိုးစုံမှော်ကြားမှုက များစွာသော ဝမ်းစား၍ ပိုမိုကျယ်ပြန့်ပြီး ထော့အလေးများကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ “ကျနော်တို့အနေဖြင့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုစစ်ဆေးကာ ပုံစံအထောက်အကူဖြစ်ပေးသော ထိရောက်မှုရှိသော စီးပွားရေးဖြေရှင်းချက်များအတွက် တိုးတက်လာကြောင်း မြင်နေပါသည်” ဟု Scott Guthrie အမည်ရ Microsoft ၏ မိုးလုံလေလုံနှင့် AI ဝန်ချုပ်အရာရှိကြီးက Yahoo Finance သို့ ပြောကြားခဲ့သည်။ “ဤဆုပ်ရိုးအခြေအနေအပေါ်၌ ဦးတည်၍ ဤလေးတော်မူမှု များမားလာလိမ့်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ Microsoft ၏အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ၊ အဖွဲ့အစည်းများ၊ ဖွံ့ဖြိုးထုတ်ကုန်များနှင့် စတောင်းများသည် များပြားနေသောနည်းပညာများနှင့် လျင်မြန်စွာ ကိုက်ညီပြီး စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေရန် ရိုးရှင်းစေရန် ဖြစ်ပါသည်” ဟု Guthrie လည်း ထပ်မံပြောခဲ့သည်။ Microsoft သည် ခန့်မှန်းထားသော 230, 000 အဖွဲ့အစည်းများအချင်းချင်း ပြီးပြည့်စုံသော AI အေးဂျင်များဖ Development အတွက် Copilot Studio ကို အသုံးပြုနေကြောင်း ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး 2028 ခုနှစ်တွင် 1. 3 ဘီလီယံ AI အေးဂျင်များ Deployment မျှော်လင့်ထားသည်။ တနင်္လာနေ့အ’eent တွင် Microsoft က AI အေးဂျင်အစွမ်းအယောက်များစွာကို မြင်ကွင်းပြသခဲ့ပြီး Microsoft 365 အတွက် အေးဂျင်များ တည်ဆောက်ရန် Microsoft 365 Agents Toolkit, မြှင့်တင်သူများအတွက် code ရေးစရာ GitHub Copilot နှင့် Windows native အပလီကေးရှင်းနှင့် တိုက်ရိုက် ဆက်သွယ်နိုင်သော AI အေးဂျင်အဆင့်အတန်းများကို ပါဝင်သည်။ ODP ကုမ္ပဏီ (Office Depot အုပ်ချုပ်ရေးအဖွဲ့၏ မျိုးစုံအမည်)၏ CTO နှင့် အကြီးအကဲကြီး Carl Brisco က Yahoo Finance ကို ပြောကြားခဲ့သည်မှာ သူမ၏အဖွဲ့များသည် Microsoft ၏ AI အေးဂျင်များကို ဖောက်သည်ချိတ်ဆက်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အသုံးပြုကြောင်း၊ ဤအေးဂျင်များသည် ဝယ်ယူမှုသမိုင်းကြည့်ခြင်း၊ ကုန်စီးနှုန်းနှင့် သက်ဆိုင်သောဒေတာအပေါ်အခြေခံပြီး အကောင်းဆုံး အရောင်းချိန်းဆိုချက်များပြောကြားရန် အသုံးပြုသည်ဟု ဆိုသည်။ “ဒီအချက်အလက်များကို တစ်နေ့လျှင်ပုံတစ်ပုံမှာပြသခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ရန်အကြံပြုချက်များအတွက် မျက်နှာစာတွင် ပေးခြင်းက စျေးကွက်ရှာဖွေရန် ကာလကြာမှုကို လျော့ချပေးနိုင်သည်” ဟု Brisco ထောက်ပြခဲ့သည်။ “ဒီအသုံးအနှုန်းများသည် လူတစ်ဦး၏နေ့စဉ်ဘဝကို ဖွဲ့စည်းပေးပြီး ဦးစားပေးစရာများကို ညွှန်းကြားရန်၊ ‘ဒါက သင်၏ အကြိုးပေးမှုအဆင့် ၁ စာရင်းဖြစ်သည်၊ ဒါမှမဲ့၊ ရောင့်ရဲစွာ အဆင့် ၂၊ ၃၊ ၄ စသည်ဖြစ်သည်’ ဟူသော အကြံပြုချက်များကို ဦးစားပေးစဉ်းစားနိုင်သည်” ဟု ဆိုသည်။ Microsoft မှာလည်း Copilot Studio ကိုအသုံးပြု၍ အမိန့်မရှိပဲ Low-code အပလီကေးရှင်းများဖြင့် လူအလုပ်များစွာကို ဖန်တီးနိုင်မည့် လူကြိုက်များသောကိရိယာပွားရှိပြီး မျိုးစုံအေးဂျင်များကို ဖန်တီးပြီး ထောက်လှမ်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
Brief news summary
မိုက်ခရိုစော်ဖ်၏ Build ဖာစင်္ကြမ်းတွင် ကြေငြာခဲ့သည်မှာ မတူညီသောတာဝန်များကို လုပ်နိုင်သော လွယ်ကူသော AI ကိုယ်စားလှယ်များအတွက် မြင်ကွင်းကို ဖော်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ထိုတာဝန်များတွင် ကွန်ပျူတာကုဒ်ရေးခြင်း၊ Windows လုပ်ငန်းစဉ်များ ကိုစီမံခန့်ခွဲခြင်း၊ ဒေတာပို့ဆောင်ခြင်း၊ ဝီကီတစ်ကတ်ကောင် တင်ဘောက်ကင်းမှုနှင့် များစွာသော ပရောဂျက်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုတို့ပါဝင်သည်။ ကုမ္ပဏီသည် "ဖွင့်**လွတ်သော ကိုယ်စားလှယ်ဖြစ်သော ဝဘ်" ကို ဖန်တီးရန်တိုင်း တည်ဆာက္နေပြီး AI ကိုယ်စားလှယ်များသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းများကို အတူတွဲခြင်းအားဖြင့်၊ တစ်ဦးချင်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်သည်။ မိုက်ခရိုစော်ဖ်သည် ပရိုတိုတိုက်မှ အကောင်အထည်ဖော် AI တံတားများအတွက် အမြန်လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲလျက်ရှိကြောင်းနှင့် တိုးတက်လာသော AI ပစ္စည်းကိရိယာများကို ဖော်ပြခဲ့ပြီး၊ ဒါဟာ ဗီဒီယိုအပေးအယူများအား ဖြည့်ဆည်းစေနိုင်သော Developer များနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ပံ့ပိုးရန် များစွာအသုံးပြုလေ့ရှိကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။ ယခုအချိန်တွင်၊ ဆာပအုပ်စု ၂၃၀,၀၀၀ ကျော် ယခင်ကအကြံပြုထားသော Copilot Studio ကို အသုံးပြုထားပြီး၊ ၂၀၂၈ ခုနှစ်အထိ ၁.၃ ဘီလီယံအထိ AI ကိုယ်စားလှယ်များ ထည့်သွင်းအသုံးပြုမည်ဟု ခန့်မှန်းထားကြသည်။ Microsoft 365 Agents Toolkit နှင့် GitHub Copilot တို့လို စိတ်ကူးအသစ်များက ကုဒ်ရေးခြင်းနှင့် အက်ပလီကေးရှင်းတွဲဖက်မှုများကို မြှင့်တင်ပေးပြီး၊ ဥပမာအားဖြင့် ODP Corporation သည် AI ကို အသုံးပြုကာ ရောင်းသည့်အရောင်းနှင့် အသုံးပြုသူရဲ့အကျိုးစီးပွားကို မြှင့်တင်ပါသည်။ ထို့အပြင် Microsoft သည် များစွာသော ကိုယ်စားလှယ်စနစ်များကို တည်ဆောက်နေပြီး၊ အလုပ်လုပ်ပုံများကို မပါမရှေးမတိုင်ဘဲ စီမံဆောင်ရွက်နိုင်ရန် ကြိုးပမ်းနေပါသည်။ ဒီလိုနည်းဖြင့် AI တီထွင်မှုတို့မှတစ်ဆင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ လုပ်ထုပ်မှု စွမ်းအားမြှင့်တင်ပေးရန် ရည်ရွယ်ခြင်းကို ပြသလျက်ရှိသည်။
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!

I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!

ပီတာ ထီလ်နှင့် အီလီအဇာ ရူဒ်ကိုစွစ်၏ ဆက်ဆံရေးက AI انقلاب…
ပီတာ ထီလ်က ဆမ် အယ်လ်ထမန်း၏ အသက်တာကို အနက်အရှိုက် ထိတွေ့စေခဲ့ပါတယ်။ 2012 ခုနှစ်တွင် အယ်လ်ထမန်းက သူ့ရဲ့ ပထမဆုံးစတူဘတ်ကို မြောင်းပြီးနောက်၊ ထီလ်က သူ့ရဲ့ ပထမဆုံးစောင့်ကြည့်ဖုတ်ငွေ Hydrazine Capital ကို ရင်းမြစ်ပေးခဲ့ပြီး အယ်လ်ထမန်းကို မီလီနီယံအလိုက်အာရုံကျတဲ့ မျှော်လင့်ချက်ကောင်းသူနဲ့ Silicon Valley စိတ်စရိုက်ကို ကိုယ်စားပြုသူအဖြစ် သတ်မှတ်ခဲ့ပါတယ်။ တစ်နှစ် တစ်နှစ်ကို အယ်လ်ထမန်းက Y Combinator မှ မှန်ကန်တဲ့စတူဘတ်များကို ယူဆောင်ကြည့်ကာ— Airbnb (2012), Stripe (2013), Zenefits (2014)— ထီလ်ရဲ့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအတွက်အကြံပြုခဲ့ပြီး ချိန်ခွဲမသိတဲ့ hype cycle များကိုလည်း ပိုမိုသတိထားခဲ့ပါတယ်။ ထို့ကြောင့် ထီလ်ရဲ့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများမှာ အယ်လ်ထမန်း၏အကြံဥာဏ်အပေါ်အခြေခံပြီး ထူးခြားတဲ့အကျိုးအမြတ်များရရှိခဲ့ပါ သည်။ ထီလ်ဟာ နည်းပညာတိုးတက်မှုတည်နေရာကို မျှတမှုမရှိနတဲ့အာရုံချက်ကိုလည်း ပြောဆိုခဲ့ပါသည်။ 2012 ခုနှစ်တွင် ထိုင်းသတင်းစာတွင် "လေယာဉ်ပြေးကားတွေကို မမေ့ပါနဲ့။ မပြေးနားမှာ ကျွန်တော်တို့အချိန်မှာပဲနေပါပြီ" ဟု မှတ်ချက်ခဲ့ပါတယ်။ ၂၀၁၄ ခုနှစ်တွင် အယ်လ်ထမန်းက Y Combinator ကို ကိုင်တွယ်စဉ်အစီအစဉ်မှာ ထီလ်ရဲ့ချိန်းခေါ်မှုကို လေးစားပြီး "ခက်ခဲတဲ့နည်းပညာ" စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအပေါ် သုံးသပ်မှုများကို လှုံဆော်ခဲ့ပါတယ်။ အချိန်အချင်းချင်းမှာ အယ်လ်ထမန်းက ထီလ်ရဲ့ ကြံ့ကြံ့ခံကြံ့ ကောလဟလများကို သိမြင်လာပြီး ထီလ်ရဲ့ သဘောင်ကို ပိုမိုထင်ဟပ်ခဲ့ပါသည်။ အဲဒါအပြင်၊ ထီလ်ရဲ့ အစောပိုင်း AI ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများအပေါ် ထူးခြားတဲ့ ထောက်ထားမှုတစ်ခုကတော့ အယ်လ်ဇီယာ ယူဒ်ကိုဝစကီ (Eliezer Yudkowsky) ဖြစ်သည်။ သူသည် AI နှင့် "စင်ဂျူလာရီ" ဆိုင်ရာအရေးကြီးသူအဖြစ် ပြီးခဲ့သည်။ အဆိုပါစင်ဂျူလာရီမှာ မက်ရှင်တွေထက်အင်အားအပျက်ကုန်ထဲကို ကျော်ဖြတ်နိုင်မယ့်စနစ် တစ်ခုဟု သံသယများနှင့် တွေ့ကြုံပြီး အဆော့ပိုပျံ့ရာနည်းပညာအတွက် အေ့အိုင်ကို တော်လှန်သူဖြစ်သည်။ ယူဒ်ကိုဝစကီက အစပြုအချိန်ကစလို့ ပထမဆုံး Techno-optimist ပဲ့တင်သူတစ်ဦး ဖြစ်ခဲ့ပြီး ပိုမိုစာရင်းကျသော မြင်ကွင်းကို မျှော်လင့်ခဲ့သည်။ သူ၏ စိတ်ကူးများကို Sci-fi ဇာတ်ညွှန်းများနှင့်ဖွဲ့စည်းထားပြီး Vernor Vinge များအပါအဝင် Thinkers ရဲ့ ယုံကြည်ချက်များ၊ Extropianism ဆိုင်ရာ လုပ်ရပ်များက ထဲတွင် အပေါ်လွတ်စွာဖြည့်ဆည်းခဲ့သည်။ Extropianism ဟာ သိပ္ပံ ကိုယ်ခံထားပြီး ကမ္ဘာ့ကြီးမားမှုတိုက်ခိုက်မှုကို သတ်မှတ်ထားကာ ကမ္ဘာ့စနစ်ကို များစွာပြီး အကြီးအကျယ်တိုးတက်ဖို့ ချီးကျူးတဲ့အယူအဆတစ်ခုပါ။ မာဗင် မင်းစ်ကဲ့သို့သော ထင်ရှားသူများမရှိဟူ၍မဆို။ ၁၇ နှစ်အရွယ်မှာ ယူဒ်ကိုဝစကီက Singularity Institute for Artificial Intelligence ကို စတင်တည်ထောင်ပြီး ဆင်ဂျူလာရီကို မြန်မြန်ဆန်ဆန် လုပ်ဆောင်ဖို့ ဦးစားပေးခဲ့ပါတယ်။ အချိန်အတောအတွင်း သူက AI သည် အန္တရာယ်ရှိနိုင်တယ်ဆိုတဲ့စိတ်ကူးကို ပိုမိုအာရုံစိုက်စေပြီး လူ့တန်ဖိုးများနှင့် ကိုက်ညီတဲ့ “မကြောက်ဘူးသော AI” ကို လုပ်ဆောင်ရန် သင်ကြားခဲ့ပါတယ်။ သူတစ်ဦးစီကို "rationalism" ဟု ခေါ်သော မှတ်တမ်း ရေးသားမှုကိုဖောက်ဖျက်ခဲ့ပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်၊ ပစ္စည်းအယူအဆ၊ utilitarianism နှင့် transhumanism ကို ဦးတည်ချက်အဖြစ် ပြောခဲ့သည်။ 2004 ခုနှစ်တွင် သူရေးသားခဲ့တဲ့ “Coherent Extrapolated Volition” စာတည်းပုဒ်က AI ကို လူ့အကျိုးစီးပွားပျိုးပျက်စေမယ့်အတွက် လူ့လိုအပ်ချက်နှင့် မျှတမှု ပိုမိုတိုးတက်စေရန် ဖန်တီးနိုင်အောင်ပါ။ မျှော်လင့်ချက်အနည်းငယ်ရှိတဲ့ AI များ မှားယွင်းမှုကြောင့် လူမှုအပေါ် ပိုမိုအကျိုးသက်ရောက်မှု ကြီးမားနိုင်ကြောင်း သတိပေးခဲ့သည်။ 2005 ခုနှစ် မြင့်မားတဲ့ Foresight Institute ၏ ညစာစားပွဲမှာ ယူဒ်ကိုဝစကီသည် ထီလ်နှင့် ခေါင်းဆောင်ခဲ့ပြီး သူ၏ ဉာဏ်ရည်နှင့် Insight များအပေါ် သင့်တော်သက်တမ်းကြီး အားထားခဲ့သည်။ ထို့အပြင် သူများ Pacific Power ကို မျှော်လင့်နေကြပြီး AI နှင့် လူ့ကြား အကောင်းဆုံး သဘောတူညီမှုကို ရရှိရန် ကြိုးပမ်းခဲ့ကြသည်။ သူများနှင့် Ray Kurzweil တို့အုပ်စုက Singularity Summit ကို ဖွဲ့စည်းခဲ့ပြီး AI သုတေသန၊ မျှော်လင့်နေကြသူများနှင့် transhumanists များအတွက် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ တစ်ချိန်က Nick Bostrom၊ Robin Hanson နှင့် Aubrey de Grey တို့လို ကျော်ကြားသူများပါဝင်ခဲ့ပြီး ဤကွန်ရက်က သဘာဝအာရုံရှားမှု AI ပျက်စီးမှုအန္တရာယ်ကို့နေကြသူများအတွက် သူတို့အစုအဖွဲ့ကို မျှော်လင့်ထားသည်။ တစ်စိတ်တစေဝါဒများထဲက Jaan Tallinn စသဖြင့် ကြံစတွေးနိုင်ခဲ့တာ တို့အပြင် Max Tegmark တို့၏အခြေခံအဖွဲ့အစည်းများကလည်း ထင်ရှားခဲ့သည်။ 2010 ခုနှစ် Singularity Summit တွင် ယူဒ်ကိုဝစကီက Shane Legg နှင့် Demis Hassabis (အနာဂတ် DeepMind မူအင်ဂျင်နီယာများ) ကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့ပြီး သူတို့က လူ့ဉာဏ်ကို များစွာအနီးကပ်သည့် general intelligence (AGI) ဖန်တီးရန် မကြာခင် အနာဂတ်အတွက် မကြာခင်မန့်ခဲ့ကြသည်။ လုပ်ငန်းကြီးကို ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန်အတွက် လိုအပ်နေစဥ်မှာ ဟာ Thiel ကို စုံစမ်းကြည့်လိုက်ကြသည့်အခါတွင် သူတို့ ပုံမှန်မဟုတ်သော သို့မဟုတ် အားထားမှုများကို တုံ့ပြန်ခဲ့ကြသည်။ အချို့အကြံပေးမှုများ ပြုလုပ်ပြီးနောက် ထီလ်က သူတို့၏ DeepMind ကို ၂

ရစ်ပဲလ် က အီဂျစ်နိုင်ငံအတွက် မဟာမိတ်ဘလောက်ချိန်းငွေလွှဲဝန်…
Ripple သည် ယူနိုက်တက်အသရေဘက်အမိန့်အဖွဲ့ဧရိယာ (UAE) တွင် blockchain ပံ့ပိုးထားသော အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာငွေပေးချေနည်းများကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး၊ ဤနိုင်ငံတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်အက်စက်များကို လက်ခံလိုက်သောကြောင့် ခရစ်ပ တူးကေးရန်လျင်မြန်စေနိုင်သည်ဟု ယူဆနေသည်။ မေလ ၁၉ ရက်နေ့တွင် Ripple မှ ကြေညာခဲ့သော ဤ blockchain ငွေပေးချေရေးစနစ်ကို မြန်မာဘဏ် (Zand Bank) နှင့် Mamo ဆိုသော ဖက်တက်ကုမ္ပဏီ (fintech) က အဓိကအသုံးပြုမည်ဖြစ်ပြီး၊ ယူနိုက်တက်အမိန့်အဖွဲ့ဧရိယာမှ လုပ်ငန်းလုပ်ဆောင်သူများအနေဖြင့် အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ ငွေလွှဲပြောင်းမှုများအတွက် Ripple Payments ကို အသုံးပြုသွားမှာပါ။ Ripple Payments သည် တည်ငြိမ်ပုံမှန်သည့် stablecoins၊ cryptocurrency များနှင့် fiat ငွေကြေးများကို ပေါင်းစပ် အသုံးပြုထားပြီး၊ မကြာခင်ငွေရှင်းမှုအချိန်အတော်အတန်အထိ မြန်ဆန်စေပြီး ရိုးရာအပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ ငွေပေးချေမှုစနစ်များ၏ အားနည်းချက်များကို ဖြေရှင်းပေးသည်။ မတ်လတွင် ဒူဘိုင် မီးဖိုအကြံပေးအဖွဲ့ (DFSA) မှ လျှောက်ထားခွင့်ဖြင့် ပြည်နယ်အတွင်း cryptocurrency ငွေပေးချေမှု သေချာထားနိုင်ရန် ခွင့်ပြုလက်ခံထားပြီး၊ Ripple သည် ယင်းအပိုင်းအပါအဝင် Cryptocurrency ငွေပေးချေမှုဝန်ဆောင်မှုများကို ဤဒေသတွင် ပေးဆောင်နေပါပြီ။

ကျောင်းစီးသင့်တဲ့ စပိန်ဘာသာအုပ်ထဲမှာ မသင်ကြားခဲ့တဲ့ AI ကမန…
အပိုင်းအခြားများတွင် AI သည် ပညာရေးကို ပိုမိုဖွဲ့စည်းပုံမှာဖြစ်စေသည်၊ ဒါကြောင့် အချစ်ဆုံး၊ ထောက်ထားနိုင်သော သင်ကြားမှုကိရိယာတစ်ခုကို ချီးမြှင့်သင့်သည်။ ဒါကတော့ ပညာရှင်များနှင့် ကျောင်းသားများကြားရှိ မြင့်မားပြီး အထောက်အကူဖြစ်သော ဆက်စပ်ရေးအခါအခါ လုပ်ဆောင်နည်းပါ။ ငါသည် ငယ်ရွယ်အချိန်၌ မိမိကျောင်းအထွေပူးတွဲအား လေ့ကျင့်မည့် Spanish မဂ္ဂဇင်းဆရာမ ဒုိးပင် လုပ်ငန်း လုပ်စဉ်စဉ် နှင့် လမ်းကြောင်းအတွေ့အကြုံကို ရရှိခဲ့သည်။ သူမကို ရိုးရိုး “Señora” ဟု ခေါ်ကြပြီး ကျနေရာအကြုပ်ကို ဂုဏ်ပြုလေးစားပါသည်။ Señora က သင်ကြားမှုကို စတင်သောအခါ “¿Qué hay de nuevo?” (အရာအသစ်တွေဘာ လဲလား?) ဟု မေးပွားပြီး ကျောင်းသူအနေနဲ့ မကြာမီဖြစ်နေတဲ့ ပျွန်ပျစ်ပွန်းများ၊ ဂီတကောင်းကောင်းများ စသည်ဖြင့် သက်တမ်းပိုင်းအကြောင်းအရာများကို ဦးစားပေးစစ်ဆေးခဲ့သည်။ သူမ၏ပရီဂျာမခံထားသော ညစ်ညမ်းမှုများကို ကိုယ့်အနေဖြင့် ဂရုစိုက်စေ၊ ပိုမိုပျော်ရွှင်စရာနဲ့ လေ့လာမှုကို လောကျဖော်ဆောင်နိုင်တဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့တယ်။ နောက်ပိုင်းမှာ ငါက ဂုဏ်ယူအောင် ဦးစိုက်ခဲ့တဲ့ သင်ကြားသူအချင်းအနိုင်အလားအလာအဖြစ် မြန်မာနိုင်ငံရှိ ကျောင်းအကြမ်းကျင် Spanish ဆရာမတစ်ဦးအနေနဲ့မှားမနေဘဲ ဒါဟာ ဂီတနဲ့စားသောက်ခြင်းအတွက်မဟုတ်ပဲ သူမ၏ ကျောင်းသားများ၏ စိတ်ခံကြားမှုကို အထူးဂရုစိုက်ခြင်း၊ တိတ်တိတ်ဆိတ်ဆိတ်နေသူများတွေပင် တွေ့မြင်တတ်ခြင်းဟူသောအကြံဉာဏ်များကို ပါးစပ်အကြားချတတ်၏။ အခန်းကဏ္ဍကို သူမသည် မြင့်မားသောအခုံတစ်ခုအနေဖြင့် ကိုင်တွယ်နေပြီး ဖန်ပြင်ပေါ်မှာ လူကြီးမင်း၏ အားလုံးအတွက် မျှော်လင့်ချက်များအနေနဲ့ “Es mi mundo” (ဒါဟာ ငါရဲ့စွန့်စားမှု) နဲ့ “Todo es posible, nada es seguro” (အရာအားလုံးအလားအလာရှိသည်၊ မည်သည့်အရာမမင်ဂါး) ဟု ဆိုပါလိမ့်မည်။ သူမ၏ဘာသာစကားသင်ကြားမှုအပိုင်းများတွင် သင်တန်းသူများပါဝင်ခဲ့စဉ်မှာ ဂျင်ပွင့်ဦး သွားများ၊ မြောက်မများ မျှဝေခဲ့သော ခရီးစဉ်၊ ဥပမာအားဖြင့် Airstream မော်တော်ယာဉ်ကို ခြေထောက်ပြုပြောခြင်းနှင့် Machu Picchu ရှစ်တန်းများအိပ်ခန်းထဲတွင် နေထိုင်ခဲ့ခြင်းတို့ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဥစ္စတွျရေးကို ပိုမိုရှေးရှယ်စိတ်လှုပ်ရှားစေပြီး ကျွန်တော်တို့ နိုင်ငံတစ်ခုစစ်ဆေးခဲ့သော Wisconsin တန်းကျောင်းအချို့နဲ့နှိုင်းယှဉ်စဉ်းကပ်ခဲ့သည်။ ကျောင်းအတွင်း Spanish ပရိုဂရမ်ပြီးပြီဆိုလိုက်ပြီး ငါတို့ သူငယ်ချင်းများနှင့် မျှော်လင့်ခဲ့ကြသည် က “Spanish 6” ဝါသနာ။ ငါတို့ ညီအစ်မများကို Señora က အဆင်ပြေလိမ့်မည်၊ သူမက ပျော်ဖို့ မင်္ဂလာပါ။ သူမအတွက် လုပ်စားပြီး မအောင်မြင်နိုင်သေးတဲ့အခါ မဟုတ်ဘဲ သူမ၏(အချိန်ယာဉ်အပေါ် အကြံအစည်အချိန်ဖြစ်သော) အနားယူပေးခဲ့ပြီ။ ဤအခွင့်အလမ်းတွေအတွက် ငါဟာ ဇာတ်ကောင်အဖြစ်သာမက သင်ကြားသူအဖြစ်လည်းပဲ အသိအမှတ်ပြုခဲ့သည်။ “Book of Questions” မှာ ကိုယ်တိုင်ပြောကြားခြင်းတို့နှင့် လူမကောင်းများ၊ တစ်ကိုယ်တိုင်ယုံကြည်မှုများ၊ ခရီးသွားခြင်းများ အကြောင်း မေးခွန်းများကို မျှဝေခဲ့ကြသည်။ Señora ရဲ့ အကျိုးအမြတ်က တကယ့်ရော သင့်တော်တဲ့ ဆက်ဆံမှုတစ်ခုချင်းချင်း ဖွဲ့စည်းပေးနိုင်မှသာ အတန်းအတန်းကအဖြစ်အပျက်ကိုကျော်ဖြတ်နိုင်ပါတယ်။ သူမအာရုံစိုက်သည်မှာ သူမ၏ “original AI” ဟူသော ပုံစံတစ်ခု ဖြစ်ပြီး လူ့ဆက်ဆံရေးအပြင့်အလင်း ပိုမိုလေးနက်အသိအမှတ်ပြုစေသော ဘေးအန္တရာယ်ကင်းသော သင်ကြားမှုကို ဆောင်ရွက်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ဝေမြှုပ်မောင့် ကျန်းမာ ကိုယ်ခံစွမ်းအားဖော်စပ်သည်သို့မဟုတ် သက်ရှိအနာဂတ်ကို မျှော်လင့်ခြင်းဖြစ်စေကာ AI တွင် လူမှုပန်းတိုင်ချခဲ့သည့်အခါ သူမ၏ သင်ကြားမှုရဲ့ အရေးပါမှုလွန်ကဲသည်။

ပညာရေးနှင့်နည်းပညာ: ဘလာခ်ချိန်း | စီးပွားရေးပညာရေး
ပညာသင်ကြားမှုသည် ဒေတာများအသောငြင်းပင်လယ်သော အပိုင်းအခြားတစ်ခုဖြစ်ပြီး လုပ်ငန်းများအနေဖြင့် ဒေတာကို လွယ်ကူ၊လုံလုံခြုံခြုံနှင့်ယုံကြည်နိုင်စေရန်အာရုံစိုက်ပါသည်။ ဤအကြောင်းအရTransition ပြုလုပ်ပါရစေ။ ဘလောက်ချိန်းနည်းပညာသည်ပညာရေးအတွက် ဘာလဲဆိုတာ မေးခွန်းဖြစ်လာပါသည်။ Freeths ၏ နည်းပညာအကြံပေး Mark Lumley သည် အမြင်များကို ပေးပါသည်။ နည်းပညာအသစ်များသည် မကြာမီကာလများအတွင်းစိတ်လှုပ်ရှားစေခဲ့ပြီး၊ AI ကဲ့သို့သော စကားလုံးများက ယခုစကားစကားများထဲတွင် ထင်ရှားနေသလို၊ ဘလောက်ချိန်းသည်လည်း တချို့နှစ်များသွားစဉ်အတွင်း ထင်ရှားနေခဲ့ပါသည်။ ဘလောက်ချိန်းသည် ပညာရေးအတြင်း သွင်းလျက်ရှိပြီး၊ သင့်တော်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန်၊ နောက်လာမည့်အလုပ်အကိုင်နှင့် လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းအတွက် သင်ကြားမှုအတွက် နည်းပညာကိုစီစဉ်ထည့်သွင်းခြင်း၊ ပညာရေးပေးအပ်မှုကို လွယ်ကူစေရန် နည်းပညာအသုံးပြုခြင်းနှင့် ပညာရေးအဖွဲ့အစည်းများ၏ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ကိုင်တွယ်စီမံခြင်းတို့အတွက် လက်တွေ့အသုံးချနေပါသည်။ သို့သော်ပညာရေးအနေဖြင့် ခြားနားမှုများတွင် အသစ်အဆန်းနည်းပညာများကို လက်ခံအသုံးချခြင်းအခက်အခဲများရှိနေပါသည်။ ထိုကြောင့် ကိုယ့်ကိုယ်ကိုတ်စွမ်းအင်မိုက်အပ်တတ်သောကိုယ်ပိုင်နှင့်ပိုင်ဆိုင်မှုဒေတာများ၊ ပို့ကုန်မှုများပတ်သက်ပြီး စနစ်တကျကြပ်မတ်နိုင်ရေးနှင့် စီးပွားရေးနှင့် အစိုးရအဖွဲ့အစည်းများ၏ ကျောက်မဲ့ဆောင်ရွက်မှုများခက်ခဲနေပါသည်။ Cyber-တိုက်ခိုက်မှုများနှင့် မကောင်းစိတ်ကူးများမှဒေတာပျက်စီးမှုများကို မကြာမီက ဖြစ်တတ်ပါတယ်။ ဘလောက်ချိန်းသည် ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုနိုင်သော နိုင်ငံခြားအနှံ့၊ ပညာရေးသမားအကြီးစားစနစ်များရှိသော ကျောင်းအတွက် သုံးနိုင်သောကျောင်းပညာရေးများစွာ၌ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဒါဟာကျောင်းအကြား၊ အာဏာအုပ်ချုပ်မှုအတွက် ဒေတာအကြောင်းအရာများလည်းအဆင်ပြေစေပြီး၊ ကျောင်းသားများအတွက် ချိတ်ဆက်နိုင်သောအထောက်အထားများ။ နောက်ထပ်လက်ခံထားပြီးအတည်ပြုမှု၊ ပိုင်ခြွာများအပါအဝင် လုံခြုံသောဒေတာမျှဝေရေးအတွက် အရေးကြီးအကူအညီပေးနိုင်ပါသည်။ ဘလောက်ချိန်း၏ မူလတည်နေရာသည် 2008 ခုနှစ် Bitcoin အဖြစ်ရေးသားထားသော မေးလ်ပါမကျေးဇူးမီးကျူးမနှံ့ခဲ့ပါ။ ၎င်းသည် သမိုင်းပညာရပါးဖြစ်နေသကဲ့သို့၊ cryptography နှင့် သင်္ချာနည်းပညာမှ တိုးတက်လာပြီး double-entry bookkeeping (နှစ်ချက်ထည့်စာရင်းစနစ်) ကို နာမည်ကြီးစေသော cryptographically secured blocks များဖြင့် မရိုးမချောအောင် ထည့်သွင်းထားသော immutable, သွားလာနိုင်သော ledger ကို ဖန်တီးပေးနိုင်ပါသည်။ ဤလုံခြုံရေးအခြေခံမှုသည် အရေးပါပြီး၊ နောင်လာမည့် ကွန်ပျူတာတိုးတက်လာမှုများ (Quantum Computing) သည် အခက်အခဲများဖန်တီးနိုင်သည်။ Linux ကဲ့သို့သော open-source လှုပ်ရှားမှုများက ဘလောက်ချိန်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ဆောင်ရွက်ခဲ့သည်။ Hyperledger ဥပမာဖြင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဘလောက်ချိန်းများကို အတိုင်အရာများအပေါ် ခွင့်ပြုချက်ရရှိထားသည့်အတွက် လုံခြုံမှုမြင့်မားစေသည်။ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အရည်အချင်းများနှင့် သတ်မှတ်ချက်များကို support ဖို့ပရိုဂရမ်များနှင့် စံနှုန်းများ ရှိပြီး၊ ဘလောက်ချိန်း coding၊ deployment နှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုများကို အားထားနိုင်သည်။ ဘလောက်ချိန်းသည် ဒေတာများကို ပိုမိုလုံခြုံစေပြီး၊ သက်သာစေသော လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများလည်းရှိသည်။ ၎င်းသည် ပညာရေးဝန်ဆောင်မှုများအတွက် မူလတန်းနည်းပညာအဖြစ်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ယခုပညာရေးမှာ ဘလောက်ချိန်း၏ အဓိကအသုံးပြုမှုများမှာ မှတ်တမ်းအချိန်အတုအယောင်နှင့် တိကျမှုကို အခြေခံထားသည်။ ဥပမာများမှာ တူညီသောပညာရေးစနစ်များအတွင်းမှတ်တမ်းစနစ်ကို ထောက်ခံခြင်း၊ MIT ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အရည်အချင်းများနှင့်လုပ်ဆောင်မှုများ (Credentialing) ကို Blockcerts တစ်ခုမှ ဝါစကရစ်ထားခြင်း၊ မျှဝေရေးအတွက် identity ကို self-sovereign identity (SSI) ဖြင့် ထိန်းချုပ်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းကိန်းအာမခံချက်များကို မျှဝေရေးနဲ့ ကိုယ့်ကိုယ်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်စေပြီး၊ သုတေသနကို မြှင့်တင်စေပါတယ်။ DocuSign ကအဖြစ် Ethereum ကို အသုံးပြု၍ သဘောတူညီချက်အဖော်အမည်များကို မှတ်တမ်းတင်သည့် လုပ်ဆောင်မှုများမှာ သဘောတူညီချက်ရှိငံ့မှုကြောင့် ဘလောက်ချိန်း၏ ဘက်ကျလာမှုကို ပြသသည်။ Smart contracts (ပရိုဂရမ်များအဖြစ်လုပ်ဆောင်သော contract) များသည် Machine-readable code ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ လုံခြုံရေးစိစစ်မှုများကိုကျော်လွှားနိုင်စေပါသည်။ သို့သော်၎င်းတို့သည် လုံခြုံရေးစိစစ်မှုများမှာ အခက်အခဲရှိပြီး၊ ပုဂ္ဂိုလ်အနိုင်အပါအဝင် လုပ်ဆောင်မှုများလည်းလာရှိလာနေပါသည်။ ဘလောက်ချိန်းကို တပ်မက်ဖို့အတွက် တရားဥပဒေကျင့်သုံးမှု၊ နည်းပညာနှင့် ဝိုင်းဝန်းစီမံခန့်ခွဲမှုတို့တွင် ရှုပ်ထွေးမှုများလည်း ရှိနေပါသည်။ ဥပဒေများသည် မီနီဘယ်မောင်ကတည်းက ဘလောက်ချိန်း၏ တိုးတက်မှုများကို ချက်ချင်းလက်ခံမထားပြီး၊ ဒေတာကိုယ့်ကြား မည်သည့်ဥပဒေစိုးမိုးရေး၊ Cybersecurity၊ ဝယ်ယူခြင်းနှင့်စာချုပ်နှိုင်းဝန်းမှုများစသည့် ဥပဒေများကို ထိန်းသိမ်းထားခြင်း သာ အခြေခံတစ်ဖြစ်သည်။ နည်းပညာတည်မြဲရမည့်အခါ၊ ဒေတာအသုံးပြုနိုင်မှုများ၊ အချက်အလက်များကိုတင်သွင်းခြင်း၊ Backup နှင့် recovery များအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ Law Society ၏ “Blockchain: Legal and Regulatory Guidance” စာအုပ်သည် အကြောင်းအရာအသေးစိတ်များကို ပေးစွမ်းထားပါသည်။ အစိုးရစံနှုန်းများနှင့် ခွင့်ပြုချက်များအပေါ် ဂုဏ်ယူစွာရှိပြီး၊ ဘလောက်ချိန်းအသုံးပြုရာတွင် ပညာရေးအဖွဲ့အစည်းများအတွက် အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။ သင်ကြားရေးအုပ်ချုပ်မှုအတွက် အတွေ့အကြုံကောင်းများနှင့် တိုင်ပင်အုပ်ချုပ်မှုများရှိပြီး၊ ဘလောက်ချိန်းထိန်းသိမ်းမှုနှင့် အာမခံချက်များကို ပေးနိုင်ပါသည်။ သတ်မှတ်ချက်အချိန်အပါအဝင်အနေနှင့် ဘလောက်ချိန်းသည် သမိုင်းရဲ့အသားတင်နေပြီဖြစ်ပြီး၊ လူကြိုက်များစေသည်။ သူ့မှာဆန်းသစ်မှုများမှကြွားနေပုံမရှိဘဲ၊ Cloud computing များ၊ API များ၊ containerization, machine learning, AI များကြောင့်၎င်း၏အပြောင်းအလဲများအတူတကွရှိနေပါသည်။ ဥပမာအနေဖြင့် ဥပဒေနှင့် ဒေတာ၊ လုပ်ငန်းစဉ်များအပေါ် ပုံမှန်စွာလိုအပ်သော နိုင်ငံတော်ဘောင်များကို သေချာစေရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ရမည့် မူဝါဒများရှိသည်။ ထိုသို့နယ်ပယ်အသစ်များကိုလည်း တာဝန်ရှိ တာဝန်ခံမူအပေါ်အခြေခံ၍ ဥပဒေများကို ဂရုစိုက်ရမည်။ နည်းပညာအသစ်များအပေါ်လွဲပြခြင်းမပြုဘဲ၊ သစ်တည်းဖြစ်လာသောနည်းပညာများကို လုပ်ငန်းများအတွက် တူညီစွာအသုံးချသင့်ပါသည်။ နည်းပညာအဆင့်မြှင့်စနစ်များအပါအဝင်၊ ဂုဏ်ထူးသည့်ထောက်ခံမှုများ၊ ဝယ်ယူမှုများ၊ စာချုပ်များနှင့် deployment များအတွက် ပုံမှန်စစ်ဆေးမှုများ လိုအပ်ပါသည်။ ဥပမာများမှာ ဥပဒေသ ထိမ်းဆိုင်းမှုများ၊ လုပ်ငန်းအတည်ပြုခြင်းအာမခံချက်များ (အသုံးပြုမှုရှိပါက ဒေတာဖောက်ထွက်မှုများနှင့် ပတ်သက်ပြီး)၊ လုံခြုံမှုစံချိန်များ၊ စစ်တမ်းအခွင့်အလမ်းများ၊ ဝန်ဆောင်မူအဆင့်၊ မိုးသည်းထန်ဖျောက်ချိန်များနှင့် ဆုတ်ခွာရန်အစီအမံများ။ နည်းပညာသည် ဒေတာအရင်းအမြစ်များ၊ ဝင်မကြည့်နိုင်သောခွင့်ပြုချက်များနှင့် လုံခြုံရေးအလားအလာများကိုမစွန့်လွန်ဘဲ ကြီးကြပ်ရင်းလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ရိုးစွဲအကောင်အထည်ဖော်ဖို့လိုအပ်သည်။ မကောင်းမွန်သောစကားအရွယ်များနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်မူပိုင်ခြင်းကြေညာစာများသည် ငြင်းဆိုမှုများရရှိနေပြီး ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ၏နားလည်မှုမပြည့်စုံခြင်း သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းများ၏ ချို့ယွင်းမှုများ ရှိလာနိုင်ပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကိုင်တွယ်မှုရှိသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများနှင့် နည်းပညာလက်တွဲဘေးကင်းလုံခြုံစွာ မရမောမှုကို ထိန်းသိမ်းကြောင့်၊ နည်းပညာအကြံပေးအဖွဲ့များနှင့် ဥပဒေရေးရာအကြံပေးများကို သုံးစွဲမှုဆောင်ရွက်မှုအတွက်အရေးကြီးပါသည်။

ချိန်းလင်ခ်၊ ချီနက်စီစ်စ်၊ နှင့် အOndo သည် ဘလောက်ချိန်း DvP …
Chainlink, Kinexys သည် J

စတန်ဖوردရဲ့ Blockchain နှင့် AI ညီလာခံအတွက် ဘစ်ကို်ငွေ ပ…
မတ်လအလယ်အလတ်တွင် Stanford University သည် Blockchain နှင့် AI တို့အပေါင်းအစည်းအဝေးကို ကျင်းပခဲ့ပြီး ပိုမိုကြီးမားသော ဆရာများ၊ စတားအပ်ကုမ္ပဏီခေါင်းဆောင်များ၊ ဗန်းချ်နယ်အပ်နှံသူများ (VCs) ကို ဖိတ်ခေါ်ခဲ့သည်။ ဤအဖြစ်အပျက်၏အဓိကအာရုံစိုက်မှုမှာ Blockchain နှင့် AI တို့၏ ပူးတွဲဖွဲ့စည်းမှုကို ဦးတည်ခဲ့သည်။ သို့သော် Bitcoin ၏ ဈေးကွက်အထွန်းအထဲရှိနေခြင်းနှင့် Bitcoin Layer 2 ဖြေရှင်းချက်များတွင် ထွန်းလင်းလာသော नईနည်းစနစ်များကို တွေးပါက ဤညီအနက်ပင် Bitcoin နှင့် AI ပိုမိုအာရုံစိုက်မှုကြီးမားရန် လိုချင်ခဲ့ပြီးပါသည်။ အဖြစ်အပျက်အတွင်း အဓိကပြဿနာတစ်ခုက သည် Blockchain နှင့် AI တို့သည် များစွာအနေဖြင့် သီးခြားနေသော လယ်ယာများအဖြစ် ဖွံ့ဖြိုးလာခဲ့ကြပြီး ယင်းတို့တွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ၊ ပုဂ္ဂိုလ်များ၊ သုတေသီများနှင့် လူ့အဖွဲ့ဝင်များကို ပိုင်ဆိုင်ထားသည်။ ယင်းဧည့်ခံများကို ဗဟုသုတပြုမြင်ရမည်ဆိုသည်မှာ ညစ်ညမ်းမှုကြီးသည်လည်း ဦးစားပေးခဲ့ကြ၏။ တစ်ချို့က Blockchain နှင့် AI တို့ကို ပေါင်းစည်းခြင်းမှာ မအောင်မြင်နိုင်ပါသလားဟု မေးမြန်းပြီး၊ ဤအကျဉ်းမှာ Blockchain OR AI Conference ဟု ခေါ်သောအခါ ပိုမိုတိကျခြင်းကိုရရှိနိုင်သည်။ ဥပမာတစ်ခုအနေဖြင့် အနီးကပ္ မျှဝေသူတစ်ဦးက AI ကဏ္ဍအပေါ် အကျယ်အဝန်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို မျှဝေခဲ့ပြီး၊ သူက ပုံများ၊ အသံနှင့် ကုဒ် တို့တွင် ထူးခြားသော တိုးတက်မှုများကို ပြသခဲ့သည်။ အချိန်အတော်များများမှာ DeepMind သုတေသီတစ်ဦးက မျက်နှာပုံစံနေပါသည့် adversarial machine learning ကို ပြောကြားခဲ့ပြီး၊ ထိုကဲ့သို့ အသေးအပြား ပြင်ဆင်မှုများဖြင့် AI ၏ထုတ်ပေးမှုကို ထိခိုက်စေကြောင်း ပြောခဲ့သည်။ ထူးခြားအနေနဲ့ ငါးလုံးပဲ pixels များကို ပြောင်းလဲတာကြောင့် AI သည် ဂါမူမကလာမီကို မှားဖော်ပြခဲ့သည်။ Blockchain နှင့်ပတ်သက်ပြီး စကားဝိုင်းများအနေဖြင့် မျိုးစုံသော protocol များအကြောင်းကိုအဓိကမေးမြန်းခဲ့ကြသော်လည်း ပိုများသော technology များမှာ ဆန်းစစ်မှုကြီးသော များနှင့် ရေးသားထားသော အကြံပြုချက်များသာရှိနေသည်။ Blockchain နှင့် AI နှစ်ခုအကြား ပူးပေါင်းသည့်နှစ်ခုက လုပ်ငန်းအရမ်းမကြာမီပဲဖြစ်နေသော်လည်း မူလအသုံးပြုမှုများ မရာမကြာမီဖြစ်သေးပါ။ Proof of Computation အထောက်အထားထုတ်လွှင့်မှုအကြောင်းအရာတွင် အကြီးအခံများစွာက အလင်းရောင်ရိုက်ပြခဲ့ပြီး Stanford ၏ အကောင့် ဗြုလေ့ ကိရိယာဗူးကြီးဖြစ်သော Dan Boneh က SNARKs (succinct non-interactive arguments of knowledge) နှင့် zero-knowledge proofs တို့အကြောင်း ပြောခဲ့သည်။ ဤအကြောင်းအရာများသည် ထုတ်လုပ်မှု မှတ်ချက်များရှိလျှင် လုပ်ဆောင်ချက်ကို ထောက်ပြနိုင်သော အခြေခံသင်္ချာစနစ်ကိစ္စများဖြစ်ပါသည်။ ဤစစ်ဆေးမှုကို blockchain နှင့် cryptography တွင် အခြေခံထားပြီး အကြမ်းမကြီးဖြစ်သည်မှာ သင်္ချာဖြစ်တာအရ ကြီးမားသော အရေအတွက်ကို ပွားပါက၊ အဲဒီအရာကို အတည်ပြုရန် လွယ်ကူသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကြီးမားသောမုချာတစ်ခုကို ဖွင့်ပိတ်ရန် လုပ်ငန်းရော၊ hash များကို မျှတစွာစစ်ဆေးရန် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ များစွာ ရှိသည်။ စစ်ဆေးမှုနှင့် အတည်ပြုမှုအကြား ပို၍ကွာခြားမှုသည် blockchain စနစ်များအတွက် မည်သူမဆို လေ့လာစေနိုင်စေသည်။ Bitcoin ၌ node များသည် လက်မှတ်ရေးထိုးမှုနှင့် miners ၏ လုပ်ငန်းစဉ်များကို အတည်ပြုပေးကြသည်။ SNARKs မှာ ယင်းစနစ်ကို တစ်ဆင့်မြှင့်တင်၍ မျှဝေသည့် cryptographic proof များကို မိတ်ဆက်ပေးပြီး ထိုအချက်အလက်ကို မဝင်ရှင်းနိုင်ဘဲ အတည်ပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ AI ကိုယ်စားလှယ်များ ပိုမိုလွန်ကဲလာလျှင်၊ မြင်သာသောလုပ်ငန်းစဉ်များကို အော့ပေးလျှက်ပေးအပ်နိုင်မှုကို လုပ်နိုင်ရန် မဖြစ်မနေလိုအပ်ပါသည်။ အသုံးပြုသူများထံက သိဆေးခြင်း၊ ကာကွယ်မှုနှင့် လုံခြုံရေးစိုးရိမ်မှုကြောင့် OpenAI ကဲ့သည့် ပလက်ဖောင်းများသို့ အချက်အလက်အကြီးကြီးများကို တင်ကြသောကြောင့်။ ဤအရာကို privacy-preserving verification ဟု ခေါ်ပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် AI ကို ပုံမှန်အချက်အလက် မဖော်ပြဘဲ သိရှိနိုင်ညီစွာ သက်သက်မဲ့နိုင်ရန် အတွက် ဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် ကျန်းမာရေး၊တိုက်ဖျက်ရေးနှင့် ငွေကြေးစနစ်များတွင် သုံးနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ယခုကာလအတွင်း လုပ်ငန်းများစွာကို တိုးတက်စေမည့်အခွင့်အလမ်းဖြစ်လာမည်ဟု မြင်တွေးကြသည်။ ထိုအပေါ်က အကြံကို blockchain စနစ်များမှ တီထွင်ခဲ့ခြင်းဖြစ်ပြီး Boneh က ún နူလာမှတ်ချက်အနေနဲ့Bitcoin မှာ ထွန်းလင်းလာခဲ့၏။ ၎င်းက AI ၌ အသုံးပြုနိုင်မည့် တစ်ကြိမ်တည်း ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ အနာဂတ်တွင် ဂုဏ်ပြုပါက ကျွန်ုပ်တို့၏ ဧည့်ခံအစည်းအဝေးများတွင် Bitcoin ၏ ထည့်သွင်းထားမှုများပိုမိုတိုးမြှင့်လာမည်။ ဥပမာအားဖြင့် BitVM သည် zero-knowledge proof များကိုအခြေခံပြီး Bitcoin နှင့် Layer 2 protocol အသစ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ၎င်းကြောင့် AI ကိုယ်စားလှယ်များသည် Bitcoin ၏စီးပွားရေးစနစ်များနှင့် တိုက်ရိုက်အလုပ်လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အီတလီနိုင်ငံက Replika ၏ဖန်တီးသူကို ဒေတာပရိုင်ဝိတ် ပုဂ္…
အီတလီနိုင်ငံ၏ဒေတာကာကွယ်ဆောင်ရွက်မှုအာဏာပိုင်သည် Luka Inc