အနုညာတပညာ (AI) သည် အလုပ်လျှောက်ထားမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြောင်းလဲလျက် 있으며၊ အချို့သော တက်စက်လုပ်ငန်းများကို လွယ်ကူစေ သော်လည်း စိန်ခေါ်မှုများကိုလည်း ဖန်တီးလျက်ရှိသည်။ AI အလုပ်ခန့်အပ်ခြင်းတွင် ပိုမိုဖြစ်လာသောအခါ၊ အလုပ်လျှောက်ထားသူများသည် ထင်ရှားရန် လိုအပ်နေသည်။ အကြောင်းများ Jeff သည် TikTok တွင် သူ၏ အလုပ်လျှောက်လွှာ လုပ်ငန်းစဉ်ရဲ့ အဆင့်တိုင်းကို ChatGPT အသုံးပြု၍ ဘယ်လို AI ကို လုပ်ဖြစ်စေသည်ကို ဝေမျှထားသည်။ သို့သော် အလုပ်ခန့်အပ်သူများ၏ အမြင်ကွဲပြားမှုများရှိကာ Maddie Macho ကဲ့သို့သူများက AI သည် အလုပ်စျေးကွက်တွင် ဆူညံမှုကို တိုးစေသည်ဟု ဆိုရင်း၊ အဲဒီ့ကိရိယာများကို အသုံးပြုရန် မလိုအပ်ကြသောသူများ ကို စွဲဆောင်နေသည်။ AI ကိရိယာများသည် လျှောက်ထားသူများကို အတ္ထုပ္ပတ္တိများကို ပြုပြင်ချပေးခြင်း၊ အင်တာဗျူး ပုံစံများကို ဖန်တီးပေးခြင်းနှင့် အလျင်အမြန် လျှောက်လွှာများပေးပို့ခြင်းကို ကူညီပေးသည်။ အချို့သူများအနေဖြင့် AI ကို ယှဉ်ပြိုင်မှုပိုတိုးသော အပြည့်အဝကို အသုံးပြုရန် ကောင်းကောင်းဆိုပြီး၊ တစ်ခြား အချို့အနေဖြင့် တရားမျှတမှုနှင့် အလုပ်ခန့်အပ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်မှုဒြပ်စာအပေါ် စိုးရိမ်နေကြသည်။ Chantal Cowie က ChatGPT နှင့် Teal ကဲ့သို့သော AI ကြိုးကို အသုံးပြု၍ အလုပ်လျှောက်လွှာများကို တိုးတက်စေပြီး၊ အင်တာဗျူးများကို ထုတ်ယူရန် ပိုမိုထိရောက်စေသည်။ အဆုံးမှာ Cowie သည် လစာမြင့်သော အလည်အပြန် နေရာကို ရရှိခဲ့ပြီး၊ AI သည် အလုပ်များ ပြန်ရှာရန် ပထမဆုံးလိုအပ်မည်ဖြစ်ဟု ယုံကြည်သည်။ AI ၏ အသုံးပြုမှု မြင့်မားလာသဖြင့် LazyApply, Simplify, AI Hawk ကဲ့သို့သော platform များသည် လျှောက်ထားသူများကို လျှောက်လွှာများကို အလိုအလျှောက်လှုပ်ရှားစေ၍ ထိရောက်မှုကို တိုးမြှင့်ကြသည်။ AI Apply သည် အရည်အချင်းထောက်ပံ့ဖြန့်ဝေမှုကို ပေးသော စိတ်ကြိုက် အတ္ထုပ္ပတ္တိ ဝန်ဆောင်မှုများကို ကြော်ငြာသည်။ AI ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၏ ဆန်းသစ်မှုများ ရှိတဲ့အခါ၌ လဲချားမှု မကျတော့ကို တွေ့ရသည်မှာ error များနှင့် ပစ်ဖျက်ဝါဒမှလွဲထားပေ။ ပြီးဆုံးရေးပါလာသော University of Washington ၏ သုတေသနအရ၊ AI ဂီတသည် သံတက်ရန်ရွေးနည်းသော သင်္ချာသားများကို ကြိုက်နှစ်သက်ပါသည်ဟု ဖွင့်ဟသည်။ AI ပြုလုပ်သော လျှောက်လွှာများအပေါ် စစ်ဆေးမှုများလည်းလည်း အခြားလူကြီးအရာသင်မည့် စိတ်ရှေ့မှ ဖြစ်စေသော ပြုပြောင်းဥဋ္ဌာနများ၊ verification codes ထည့်သွင်းခြင်း၊ အထူးပီပြင်သော စကားများကို လျဉ်းဌာနထည့်သွင်းခြင်း စသဖြင့် Run ဖြစ်သော အလုပ်ရဟါသသဖြင့်ပေါ်လာပါတယ်။ Mike Peditto ကဲ့သို့သော အလုပ်ခန့်အပ်ခြင်း ကောင်တာအများကကလည်း AI ကို စုဆောင်းစွာပြီး အထိရောက်ဆုံး ကောင်းပြီးရိုးသားစရာအရေးရှိသည်ဟု ညှိနှင်းထောက်ခံချက် ထုတ်ပြန်နေပါသည်။ Tiger Recruitment ၏ Ruth Edwards ဆိုသူက AI ၏ ရှိမှုကြီးမားမှုကို အကောင်းမြင်ပြီး၊ စိတ်ချက်ထားရှိရာ၊ ဒေတာပေါ်မှ စိုးရိမ်မှုကြောင့် စိုးသို့ကြည့်မှု မမီပါက AI သည် အလုပ်လျှောက်ကြိုးများမှ ၂ မျိုးသည်လိျှန်တင်ထားမီနှာထားဖြစ်သည်။ အထပ်ထပ်ရန် သို့AI ဝန်ဆောင်မှုများကို ဖြန့်ဖြူးရန် ပုသူသေးဘူးဆို Vieira စီးပွားသည် AI ဟာ အလုပ်လျှောက်သားများကို အထောက်အထားတွေကို မကျတော့သည် သုံးမှုများမူကား။ AI ရန်ကို ရောက်ဖစ်နေဗျဖြည့်ကြပေမယ့် အဖြစ်ဆုံးဖြစ်ပေါသည် သေချေဖြစ်သော AI မှ အလုပ်လျှောက်မှုကို ဆက်လက်ပြောင်းလဲနေသည်၊ သက်ပျော်မှု တစုံတရာဖြစ်ပေါသည်မှာ တစ်ခြားအကြောင်းအရာတွေအဖြစ်မှအဖွဲ့အစည်းတွယ်ရွေးထုတ်ဘော်ကို ကယ်အပ်ပေးနေသောထိုအရာမှာဖြစ်နေသည်သာ။

သိပ္ပံပညာရှင်များက ဂိုဏ်းဗီဇညွှန်ကြားချက်များကိုဖော်ထုတ်ရန်နှင့်ဒီဇိုင်းဆွဲရန်တီထွင်ထားသော Evo ဟုခေါ်သော လေ့လာရိုးစွဲခြင်းစနစ်အသစ်တခုကို ဖန်တီးခဲ့ပါသည်။ Evo သည် ဂိုဏ်းဗီဇပြောင်းပြန်မှုများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို တွက်ချက်နိုင်ပြီး အသက်ရှင်သောအဖွဲ့များ၏ DNA တွင်မတူညီသော DNA အဆက်ပုံများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ နောက်ထပ်ဖော်ထုတ်မှုများနှင့်အတူ၊ Evo နှင့် အခြားအသေးစိတ်ဖော်ပြထားသော မော်ဒယ်များသည် DNA နှင့် RNA ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို သတိထားမိကာ ရောဂါများကို မျက်စောင်းစေမှုတွင်ကူပြုနိုင်သည်ဟု နိုဝင်ဘာလ ၁၅ရက်တွင် Science တွင်ဖော်ပြထားသော အသုဘဖြစ်ရာစစ်တမ်းတခုတွင် ဖော်ပြထားပါသည်။ Evo သည် OpenAI ၏ GPT-4 သို့မဟုတ် Google ၏ Gemini ကဲ့သို့ LLM (လျှပ်စစ်အင်ဂျင်နီယာမော်ဒယ်) တခုဖြစ်ပြီး အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ငြိမ်းချမ်းစွာသိရှိထားသည်။ ပုံမှန် LLM များကဲ့သို့ စကားလုံးများကိုအခြေခံမဟုတ်ပဲ၊ Evo သည် အနွယ်ကျաչာသည်နှင့်ပတ်သက်သောဂီတရိုးအိုများ၊ ဘက်တီးရီးယားနှင့် ၎င်းတို့၏ဗိုင်းရပ်စ်များအပါအဝင် လျှပြည်းဦးကောင်များ၏ ဂျင်နီယမ်များကို အခြေခံသည်။ DNA ရှိုးယခု ့ဖျားကို "စကားလုံး" ဟုကောက်ထားပါသည်။ Evo သည် ၎င်း၏ လေ့ကျင့်မှုရရှိချက်များနှင့် လူနာအရာအချို့ကို နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် DNA ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို သိရှိရန် သို့မဟုတ် ဂိုဏ်းဗီဇအမူအရာအသစ်များကို ဖန်တီးရန် တည်းဖြတ်ခဲ့ပါသည်။ ယခင်မော်ဒယ်များက ဂိုဏိတ်ဆန်းစစ်မှုစနစ်ကို သုံးစွဲကာ ဗီဇနှံအဆင့်တွင် အကြီးအချေးများကို မှန်းဆန်မှုသည်တွင်းပိုင်း කළကြမှုများဖြစ်သလို သုံစွဲမှုတွင် စျေးကြီးခဲ့သည်။ သို့သော် Evo သည် လျင်မြန်သည့်၊ အလုပ်ဆောင်သောကားလိုမွန်ဦးကို သုံးစွဲ၍ အတိုင်းအတာကန့်လန်မှုမရွိသောဘက်မည်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ဓန္ဓကဗီဇပုံစံများကို ဝင်းနှင်စွာအောက်ပိုင်းပေါ်မှာနားလည်ခြင်းနှင့် တင်းတီးစွာ အဆင့်ကဏ္ဋများကို ဖွင့်ရွညာတန်ဆောင်စွာသင့်ကျော့ပြုပြီး၊ အလျားအရှည်စုစောင်းမှုများတွင် အသုံးပြုရရှိသည်။ စစ်တမ်းရေးထက် ကျေးဇူးပြု၍ အီဗိုကို အမျိုးမျိုးသောအလုပ်များတွင် စမ်းသပ်ထားသည်။ ဗီဇသည်ဒါယီပညာများအတွက်ဦးစားပေးလှည့်ထားသောတည်မှုများ၊ ဗိုင်းရပ်စ်ဂီတိုလက်သည့်အခက်ခဲများအားကေနထိန်းသိမ်းပေးခဲ့သည့် ဦးနည်းသုံးမှုတစ်ခုမွေးမြူခဲ့သည်။ အီဗိုသည်လည်း အသက်ကောင်းကောင်းမနေစေသည့် အမြောက်အမိန့်အရွယ်အစားသော DNA တွေကိုပါ ဖန်တီးခဲ့ပါသည်။ ဤသို့ဖြင့် ဤအမှုသည်ယခင်ရှိပြီးသား DNA နှင့်ဆင်ခြင် ပုံပဲဖြစ်ကာ သဘာသဂီတိုထဖြစ်ပါတော့မည်မဟုတ်သကဲ့သို့ AI ရိုမှတ်ချိန်းပုံသည် သဘာဝဂီတိုသားနှင့်မတူပါ။ ဤကျစ်အချက်အချာတွေ့ရနိုင်သော်လည်း၊ DNA ပြောင်းပြန်မှုများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ယခင်မှာသိ၍မရသေးပါ။ Buffering for Evo နှင့်ပတ်သက်သည်မှာ အိသီပစ္စိဆက်စ် (up with the performance of the performance of the position）ကိုပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် အသက်ရှိမရှိကား ကြားလည်း နားလည်မှုရရှိသည်မည် မဟုတ်သောကြောင့် အခက်ကြံမဖြစ်ချက်များများစွာပေါ်လာမည်ဟု ယူဆရန် ဖြစ်နေပါသည်။

အဘြားကို ကျေးဇူးတင်ပါသည်။ အဘြားဒီဇိုင်း ယူကေတယ်လီဖုန်းကုမ္ပဏီ Virgin Media O2 သည် ကဗ်စားဖုန်းသုံးသူများကို အနှောက်အယှက်ဖြစ်စေရန် အဖျက်အစား သဘောအကျေသာ အဘြားတစ်ယောက်ကဲ့သို့ အသံတု ပြောခိုင်းသော AI ပရိုဂရမ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပါသည်။ “'သခင်စားနှင့် ဆက်သွယ်မှု လုပ်ငန်းအုပ်စုခေါင်းဆောင်'အဖြစ် ဒီထက်တန်းဆုံး AI အဘြားရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်မှာ လိမ်လည်သမားများကို တွေ့ဆုံပြီး လူလုပ်ဆန်ဆန် လည်ကစားရင်း သူတို့အချိန်ကို လှန်ပြန်မစားစေရန်ဖြစ်ပါတယ်" ဟု Virgin Media သည် AI နည်းပညာများကိုအသုံးပြု၍ နာမည်ကြီး YouTube စွမ်းဆောင်သူ Jim Browning ရဲ့ ဉီးဆုံး အကြံဉာဏ်နှင့် Daisy ကို တည်ဆောက်ထားသည်ကိုဖော်ပြခဲ့သည်။ Life-like ဖြစ်သော Daisy AI အဘြားသည် တကယ့်လူတစ်ယောက်နှင့် မခွဲထွက်နိုင်ပါ။ Daisy သည် အာဟာရလည်းကောင်းသော ဆိုင်းခန်းမှ ရိုက်ချက်ခံရပြီး အထောင်ခံသည်ဖြစ်သော ဆွေးနွေးမှုများအတွက် ပထမတစ်ခုသောအင်္ရုတ် AI ရုပ်မှာပါသည်။ ဒီရုံ့ၫှိသော ပတ်လမ်း သတိေပးမှု သို့မဟုတ် ဝေဒနာ သိကောင်းအထောက်အထားကို ဒါယ်ရာပေါက်ကြီးမြင်းသော ပစ္စည်းပြီးတဲ့ အပါအဝင်၊ Daisy က မဖြစ်ချင်လို့ ရှင်းလိုက်ရနိုင်သည်မှာ ဝန်းရိုးပီပီ ရည်းစားကျဖုန်းသွေးများကို တိုက်ပွီပြန်သည်။ ဖုန်းအားဘေးမှ Daisy– ကုမ္ပဏီက အထင်ထိုင်ကောင်းသော ကဗ်စားဖုန်းသုံးသူများကို အောင်မြင်တက်လွန်းဖြစ်စေရန် သူဟာ သူ့မိသားစုနှင့် အပ်ချည်ရိုးရိုးကောင်းကြောင်း ပြောဆိုခိုင်းကာ ချိုးဖျက် ပြန်ခြုံဖယ်ဆန်စေပါတယ်။ ဘဏ်သုံးလွှတ်တစ်ဦးတောင်းဆိုပါက သူ random numbers ပေးပါတယ်။ O2 အကြောကြီးသည် သူကို 40 မိနစ်ထိတော့ အောင်မြင်မှုရှိခဲ့သည်။ "ရာဘီလူသည် တကယ့်လူကို ဆွမ်းဖြုန်းခြင်းလို့ ယောင်ချစ်ရင်း အဘိဓာန်ရာခဲ့သည်ဟု ယူသာဖြစ်အောင်သူတို့ရဲ့ လိမ်လည်ဆူးလုံးများကို လစ်လીટပေးမျက်ဝန်မြေဖော်ရေး Daisy ရဲ့ အဓိကငါးခဲကြီးဖြစ်သည်" ဟု Virgin ဘလော့ဂ်ကဖော်ပြခဲ့သည်။ Virgin fraud အုပ်ချုပ်ရေးမှူး Murray Mackenzie က "ဖုန်းဖြစ်ကောင်းလို့ လူတစ်ယောက်ရဲ့ ရုပ်ရည်ပေမယ့်၊ သူတိုဟာ သင်ထင်တဲ့သူတွေပဲဖြစ်နေတဲ့ ဒါမှမဟုတ်ဆိုတာကို Daisy က လည်း တွေ့ကောင်းပြလေ့မိတ်ဆက်ရည်ပါတယ်" ဟု ထပ်ထည့်ခဲ့သည် ။ AI ဆက်စပ်။: Facebook Adds Bot to Mushroom Foraging Group That Urges Members to Eat Deadly Fungus

စတီဗင် ဂျွန်ဆင်သည် သုတေသနဆော့ဖ်ဝဲ နိုင်ငံကျော် အထူးကျွမ်းကျင်သူဖြစ်ပြီး အကျဉ်းချုပ် စာအုပ် ၁၃ အုပ်ရေးသားထားသူဖြစ်ရာ သူ၏ ဖန်တီးမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်ရန် ဒစ်ဂျစ်တယ် ကိရိယာများကို အမြဲရှာဖွေနေတတ်သည်။ အသေးစားဘာသာစကား မော်ဒယ် (LLM) များရဲ့ ထွန်းကားမှုကြောင့် ChatGPT ကဲ့သို့ AI ကိရိယာများအား အတူသုံးပြီး အချက်အလက်များကို စီစဉ်ရန် ဘယ်လိုအသုံးပြုနိုင်သည်ကို ဂျွန်ဆင် စိတ်ဝင်စားထားကြောင်း သိရသည်။ 2022 ခုနှစ်တွင် ယင်း၏ New York Times ဆောင်းပါးမှ အကြောင်းကြားခံရသော Google Labs သုတေသနပြုသူများသည် NotebookLM ဖန်တီးမှုတွင် သူနှင့် ပူးပေါင်းခဲ့ကြသည်။ ဤ AI စွမ်းရည်ရှိသော မှတ်စုယူကိရိယာကို သုံးပြီး အသုံးပြုသူများအနေနှင့် ထောက်ခံချက်အချက်များကို စီစဉ်၊ အကျဉ်းချုံး၊ နှင့် မေးခွန်းများကို ဖြေရန် စီမံဆောင်ရွက်ချက် အဖြစ် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဂျွန်ဆင်က အဖြည့်လို့ခေါ်ခဲ့တဲ့သူ့ရဲ့ "အားလုံးမှတ်စုစာအုပ်" တို့တွင်ထည့်ထားပြီး ဖန်တီးမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကျိုးသင့်သို့ ကမ်းလှမ်းထားသည်။ ဖန်တီးမှု AI ကို ထုတ်လုပ်မှုနည်းပညာတွင် လူကြိုက်များလာခဲ့ပြီး အချိန်ဇယားချိန်းတင်ခြင်း၊ အီးမေးလ်ပို့ခြင်း၊ နှင့် မှတ်စုယူခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများကို စိတ်ရှုပ်စရာကင်းစေရန် ကိရိယာများက ကူညီရေးမြှင့်တင်လျက်ရှိသည်။ မူလက ပြင်းပြမှုရှိခဲ့သော်လည်း စာရေးဆရာက NotebookLM ၏ ထုတ်လုပ်မှုမြှင့်တင်နိုင်စွမ်းကို စမ်းစစ်ရာတွင် အလုပ်အဝင်ရှုပ်သော သူများအတွက် လုံးဝ သိသာထင်ရှားသော ကူပေးခြင်းများဖြစ်နိုင်မည် အသိပေးခဲ့သည်။ ကိရိယာသည် အသုံးပြုသူထည့်သွင်းသော အချက်အလက်များ တိတိကျကျဖြင့်သာ ဆောင်ရွက်ခြင်းဖြစ်သည်။ သို့သော် NotebookLM တွင် အခန့်အခန်း အားနည်းချက်များရှိပါသည်။ စွဲတွယ်လိမ့်မည့်အကြောင်းအရာများဖြင့် နောက်ဆုံးအထုတ်လုပ်မှုများ ဖန်တီးပေးနိုင်ပြီး AI မှ အကျဉ်းချုပ်မှုတွင် အကြောင်းမူရိုးကို ဖန်တီးရင်ကြိုက်နေသော အခြေအနေများရှိနိုင်သည်။ ဤစိုးရိမ်ချက်များရှိသော်လည်း စတီဗင် ဂျွန်ဆင်က မြူဘဝဖြစ်စေသော သူ၏ဖန်တီးမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျယ်ပြန့်အောင် စရိုက်ပြပြချက်နှင့် အထောက်အကူဖြစ်စေခဲ့သည်။ "ဒေါင်းမှောင်" အတွေးကားသည် ထုတ်လုပ်မှုအရင်းအမြစ်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ရောင်းဝယ်လျက်ရှိပြီး၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကိရိယာများက များစွာသောရိုးမှိုင်းလုပ်ငန်းများကို ဆောင်ရွက်ပေးပါမည်။ Notion ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများသည် ပါဝင်သော ယှဉ်ပြိုင်မှုတို့နှင့် အများဆုံးအစီအစဉ်မှုထဲတွင် တခြားထုတ်လုပ်မှုတို့ကို ကူပေးပေးပြီး Capacities ကတော့ "objects" အဖြစ် မှတ်စုများကို ဝိုင်းစားပြီး အချက်အလက် ပြန်လည်လေ့လာမှုကို ကြောင့်မှီ သွားပါနေစေသည်။ ထုတ်လုပ်မှုကို ရှိသောသူများအတွက် ဒီဂျစ်တယ် အစီအစဉ်ရေး ဌာနများဖြစ်ပါသည်။ သို့ရာတွင် အလုံအလောက် ပြီးေသာ ဖြစ်ရပ်အား မပါဝင်ပါစေ ကိုဖြင့် မနှိုင်း၊ မမှန်သောကြောင့် မထုတ်လွှင့်လိုပါသည်။ AI မှာ အမြဲတမ်း စီစဉ်မှုလုပ်ငန်းဖြစ်စေနိုင်စေသော ကိရိယာများဖြစ်ကို အမြဲအသင့်ပြင်ရမည်ဖြစ်သည်။ အားလုံးမှာ AI ထုတ်လုပ်မှုကိရိယာများနှင့် ထုတ်လုပ်မှုရန် ကောင်းမွန်မှုကို ပျူစီပါကြောင်း သိရှိသည်။ ၾကီးထွားမှုကို ရရှိအောင်ပြုပါသည်။

Google သည် "Learn About" အမည်ရှိစမ်းသပ်မှု AI ရှာဖွေရေးအင်္ဂါရပ်ကို Google Labs မှနေ၍ ချောက်ချောက်လှမ်းဖြန့်ချိထားပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည်အကျဉ်းချုပ်နှင့် Interactive Lists ဟုခေါ်သောသွားလာရေးမီနူးများမှတဆင့်အကြောင်းအရာများကို စူးစမ်းလေ့လာရန်အထောက်အကူပြုရန်ရည်ရွယ်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် အသုံးပြုသူများကို "choose your story" စာအုပ်ကဲ့သို့အကြောင်းအရာများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် တွန်းအားပေးပြီး လူတစ်ဦးချင်းစီဖန်တီးသောအကြောင်းအရာများဆီသို့ နောက်ထပ်အကျဉ်းချုပ်များနှင့်လင့်ခ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်စေရန် အထောက်အပံ့ယူထားသည်။ Google ၏ Learning Initiative ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် Learn About သည် Shiffbot, Illuminate, NotebookLM ကဲ့သို့ အခြားပရောဂျက်များနှင့် တွဲဖက်ပြီး ပညာရေးဆန်းသစ်တီထွင်မှုများအပေါ် အထူးအာရုံစိုက်ထားသည်။ Learn About အင်တာဖေ့စ်တွင် Shutterstock နှင့် Adobe ကဲ့သို့သော စတော့ရှယ်ယာပေးသွင်းသူများမှ ရယူထားသော ရုပ်ပုံများပါရှိသော Interactive Lists များကို အသုံးပြုသည်။ အဆိုပါရုပ်ပုံများသည် စာသား၏ နားလည်မှုကို တိုးတက်စေပြီး ရှာဖွေရကျိုးများတွင် YouTube ဗီဒီယိုများနှင့် ဝဘ်ဆိုက်များ ကဲ့သို့သော လူဖန်တီးမှု အကြောင်းအရာများဆီသို့ ဆက်စပ်အကြောင်းအရာများနှင့်လင့်ခ်များ ပါရှိပါသည်။ သွားလာရေးမီနူးတွင် အကြောင်းအရာကို တိုးတက်မှုရဖို့၊ နက်ခြံမှုရဖို့ သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံများကိုကြည့်ရှုဖို့ရွေးချယ်မှုများရှိပြီး ပိုမိုရှာဖွေစိစစ်လိုသောမေးခွန်းများပါရှိသည်။ Learn About သည် လက်ရှိတွင် အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတွင် အသက် ၁၈ နှစ်နှင့်အထက် အသုံးပြုသူများအတွက်ရရှိနိုင်ပြီး မူလအားဖြင့် အင်္ဂလိပ်ဘာသာဖြင့် လည်ပတ်သည် သို့သော် စပိန်စကားလုံးများကို နားလည်နိုင်ခြင်းနှင့် တုံ့ပြန်နိုင်ခြင်းရှိပြီး အခါအားလျော်စွာ စပိန်အကြောင်းအရာများဘက်သို့လင့်ခ်များပေးခြင်းတို့နိုင်သည်။ ၎င်း၏မေးခွန်းများတွင် သေးငယ်သောစရေကောက်မှုများကိုလည်းလက်ခံပြင်ဆင်ပေးသည်။ တင်းကျပ်သောသီးသန့်ခြင်းကိုအခြေခံသည့် အချက်အလက်များကို စီမံခန့်ခွဲမည့် နည်းလမ်းကို ရှင်းပြထားသည့် သဘောတူညီချက်တစ်ခုပါဝင်သော ကျူးစု ပါရှိသည်။ သုံးစွဲသူများ၏ လုပ်ဆောင်မှုကို ၎င်းတို့၏ Google အကောင့်တွင် အများဆုံး ၁၈ လထိ သိမ်းဆည်းထားပြီး အချက်အလက်များကို ဖျက်ရန်ရွေးချယ်မှုများပါရှိသည်။ လူကြီးမင်းများသည် အမြင်ကောင်းစေရန်အတွက် ဤအချက်အလက်ကို မရမ်းရမ်းပြန်လည် စစ်ဆေးနိုင်သော်လည်း ဓာတ်မှန်ဖြတ်ထားသောအသုံးပြုသူများ၏ အချက်အလက်ကို အားမဖွင့်ထားသည့်ရုပ်မှန်ဖြတ်ခဲ့သောအချက်အလက်များ ဖြစ်သည်။ Learn About သည် Google Search နှင့် အိမ်ထောင်မှုအပေါ်မပေါင်းစည်းမည်ဟု မရှိသေးသောဒရပ်လက်အိုင်ဖြစ်သောကြောင့်ဤတသည်ကို Google ၏ Learning Initiative အပေါ်မှလွဲနိုင်သောပညာရေးကိရိယာတစ်ရပ်အလိုရှိသည်ဟုမျှော်လင့်သည်။ ၎င်းသည်အသုံးပြုသူများအား အကြောင်းအရာများကို သွားခြင်း၊ တောက်ပခြင်းမေ့လျော့ခြင်းနှင့် စမ်းချောင်းသောကြီးကွီးမက်ဘွယ်ရာများ၏နောက်တစ်ချက်သို့ နစ်စင်ရာဆုံးခွဲ စစ်စမ်းခြင်းတို့၏ အားအရုံးတွင်တက်ခြင်းအရာအားရန် ယင်းလိုလျှာဝီရေလောက် စမ်းသပ်မှုပရောဂျက်ဖြစ်မှာအချက်အပါအနာရောက်ကြသည်။

AI နည်းပညာတွင် ထင်ရှားကျော်ကြားသော François Chollet သည် Google ခေါ်လုပ်သက်တမ်း ၁၀ နှစ်နီးပါးမှ ရှင်းထွက်ပါပြီ။ အသက် ၃၄ နှစ်အရွယ် ပြင်သစ် ဖန်တီးသူသည် သူငယ်ချင်းတစ်ယောက်နှင့် အဖွဲ့အစည်းသစ်တစ်ခု စတင်ဖွဲ့စည်းတော့မည်ဟု X တွင် ကြေညာခဲ့ပြီး၊ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို မကြာခင် ဖျော်ဖြေရန်ရှိပါသည်။ “Google တွင် နှစ် ၁၀ ကြာ ကုန်ဆုံးခဲ့သောအချိန်အတွက် အတော်အတန် ဝမ်းသာမိသည်” ဟု Chollet က ဆိုသည်။ “ဤအချိန်များအတွင်း၊ အနက်ရောင်သင်ယူမှုသည် သုတေသနစိတ်ဝင်စားမှုနေရာက နိုင်ငံပေါင်းများစွာမှ လူသန်းများကို အလုပ်ဝင်စေသည့် စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲခဲ့သည်” ဟု ဆိုပါသည်။ Chollet သည် AI မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် စက်မှတ်ဘာသာပြန်စဉ်းစားမှုကို ဖြေရှင်းရန် зориулထားသော ဖွင့်လှစ် API Keras ကို ဖန်တီးမှုကြောင့် အထူးသိရှိကြသည်။ Google ၏ ဖန်တီးသူဘလော့ဂ်အရ၊ Keras သည် အသုံးပြုသူ ၂ သန်းကျော်အား ခေါ်ဖက်ပြီး၊ Waymo ၏ မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့် YouTube, Netflix, Spotify တို့၏ အကြံပြုစနစ်များ စတဲ့ နည်းပညာထုတ်ကုန်များအတွက် အထိရောက်ဆုံးသော အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။ ၂၀၁၉ ခုနှစ်တွင် Chollet သည် ဆန်းသစ်သော အကြောင်းပြချက်စိန်ခေါ်မှုများအား ဖြေရှင်းရန် AI စနစ်များ၏ အပြည့်အဝသိမြင်နိုင်မှုကို လေ့လာရန်၊ Abstraction နှင့် Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence (ARC-AGI) စံချိန်ကို စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ဤနှစ်တွင် မြင့်မြတ်တဲ့ စွန့်စားမှု ARC-AGI ကို ကျော်လွှားရန် ရည်ရွယ်ပြီး သန်း ၁ မြို့မထီဖျော်ဖြေရန် ARC ဆုကို တိမ်းရွှောက်ခဲ့ပြီး။ ယင်းကို မည်သူမှ မခံယူရသေးဘူး။ Chollet သည် အကြီးမားသော AI သုတေသနခေါင်းဖြည့်ဖွဲ့သူများ၏ အချက်အလက်နှင့် ကွန်ပျူတာစွမ်းအား အဆင့်မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်မှုများကို မှတ်ချက်ပေးခဲ့သည်။ ထိုအချက်များမှ သာမန် လူ့အရည်အချင်း AI အင္တီလိဂျင်အား ကျုးပိုင်ရန် ရည်မြင့်မှုများ မဖြစ်နိုင်ပါ ဟု ဆိုသည်။ အနာဂတ်အတွက် အကောင်းဆုံး အနာဂတ်ဖြစ်နိုင်သော ဖြစ်စဉ်များ၊ နှုတ်ဖျား AI အဖြစ် ဟူသော နည်းလမ်းများကို ကြိုးပမ်းစည်းရုံးခဲ့သည်။ Chollet ကို ၂၀၂၁ ခုနှစ်တွင် AI ဖွံ့ဖြိုးမှုများအတွက် အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ စွန့်ဦးရင်ခံဆု ရရှိခဲ့သည်။ တကယ်ဆိုတော့၊ Time သည် အနာဂတ်သတ္တိရှိသော AI အမြောက်နေ့တွင် အကျော်ကြားဆုံး AI ကျော်ကြားသူ ၁၀၀ အနက် Chollet ကို စာရင်းသွင်းခဲ့သည်။ Chollet သည် Time နှင့် ယုံကြည်ချက် ဆက်သွယ်ရာတွင် လူ့သိပ္ပံကို မြှင့်တင်သည့် ထုတ်လုပ်မှုအဖြစ် AI အသိဖြတ်ကို ကြည့်မြင်တော့မည်ဟု ပြောခဲ့သည်။ "အတိအကျ သုံးသပ်ချက်ဖြစ်သော စက်ကိရိယာများက သုတေသီအဆင့်တစ်ခုနှင့် အတူတူဖြစ်စေလိမ့်မည်" ဟု ချိုလားက ကိုယ်စားလှယ်ထားသည်။ Google ၏ စက်မှတ်ပြုလေ့လာမှု အင်ဂျင်နီယာ Jeff Carpenter သည် Keras အဖွဲ့ခေါင်းဆောင်အတွက် ပစ္စုပ္ပန်အားဖြင့် ခေါင်းဆောင်မည်ဟု ဖြစ်ကြောင်း။ "ကဲရား စီးမောင်းမှုအတွက် ကျောက်ခံထားသော Jeff နှင့် ချီရိုးရဲ့ အထူးကျေးဇူးရှိသော Keras အဖွဲ့အားယုံကြည်တောက်ပမနီွ" ဟု Chollet က ကွေးနိုင်သည်။ "ကျွန်ုပ်သည် အပြင်ပိုင်းမှ Keras နှင့် ဆက်လက်ဆက်သွယ်ရင်း ကျွန်ုပ်၏ အကန့်အကွက်များအနေဖြင့် လောဘတွန့်များနေပါ" ဟု အဆိုပညာရသည်။

သမ္မတ Joe Biden နှင့် တရုတ်သမ္မတ Xi Jinping တို့သည် ပီရူးနိုင်ငံ Lima မြို့ရှိ Asia-Pacific Economic Cooperation (APEC) အစည်းအဝေးတွင်တွေ့ဆုံကြပြီး၊ ဤသို့ဖေ့စ်တွင်ရက်ကပ်တွေ့ဆုံမည်ရှိတဲ့အamiut၏ နောက်ဆုံးအကြိမ်ဖြစ်သည်။ Biden သည် မြောက်ကိုးရီးယားကိစ္စအား "ငြိမ်းချမ်းစွာ" ချဉ်းကပ်မည်ဟု ဆိုသည်။ နိုင်ငံခြားရေးဝန်ကြီး Antony Blinken နှင့် အမျိုးသားလုံခြုံရေးအကြံပေး Jake Sullivan တို့နှင့်အတူ၊ နိုင်ငံမှုနှင့်အံဆင်ကဲကုိးေဆး၀ါးကိစ္စအပါအဝင် များစွာကို Xi နှင့်ဆွေးနွေးကြရာ၌ Xi သည် အချိန်ဖြတ်၍အစပျောက်သည်။ Xi သည်လည်း သမ္မတရွေးကောက်ခံ Donald Trump နှင့်ပေါင်းသင်းဆောင်ရွက်ဖို့ လှုပ်လှုပ်ရှားရှား ပြောကြားပြီး၊ ထိထိရောက်ရောက်ဆက်သွယ်မှုနှင့် ကွာဟမှုများကို စီမံခန့်ခွဲရန်ပြောကြားခဲ့သည်။ Biden သည် Xi နှင့်ဆက်ဆံခဲ့တဲ့ နှစ် ၂၀ ဆီလျော်သော ဆွေးနွေးမှုများသည် ပြတ်လတ်မှုကိုကင်းလွတ်စေခဲ့ကြောင်းကို ခဆက်ကြေဖျာရန်ဆိုခဲ့သည်။ AI လုံခြုံရေးနှင့် ယင်စွာဆိုင်တယ်။ ဒါ့အပြင်, အနိစ္စရောနာဆေး VCC ကျော်သည်; နှိုးနှိုးထေးပြောခဲ့သည် ပေမယ့် အသိမှတ်ပြုချက်များနှင့်စိတ်ကြပ္စရာများ ပေါ်ပေါက်လာပြီး, Biden သည် ရုရှားကို အမေရိကန်ရားမှတစ်ပါတကွာဟသည် ဆိုရှားကို ပွင့်လင်းတိုက်ခိုက်ခဲ့သည်၊ တရုတ်ပိတ်ထားသောဒေသတွင်စီးပွားအခက်အခဲများဖြစ်ခတ်သည်ဟုနေတဲမှေ့ဖွင့်ဖန်ပြောကြ