ဒီအကြောင်းအရင်းကဘာလဲ?

ဤပြဿနာကို ဘာကြောင့်ဖြစ်စေသနည်း?

ဖွင့်လှစ်ရင်းမြစ် AI ၏ဝေဖန်ပြစ်တင်သူများသည် အန္တရာယ်များကို ထင့်ထင့်ထောက်ပြခဲ့သော်လည်း အကျိုးကျေးဇူးများကို မလေးစားဘဲဖြစ်ပါသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်၊ နိုဝင်ဘာလ ၇ရက်နေ့တွင် ဖွင့်လှစ်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုသည် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အရေးကြီးကြောင်း ဖော်ပြခဲ့ပါသည်။ Google အင်ဂျင်နီယာများက အကူအညီမလိုအပ်သော neural network "transformer" ကိုမူကြို ပျော်ဝင်ဖော်ပြခဲ့ပြီး၊ Google နှင့် Meta မှ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ထားသည့် TensorFlow နှင့် PyTorch ကိရိယာများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနိုင်စေရန် ရှုမြင်မှုပေးခဲ့ပါသည်။ သို့သော် AI ၏ အရေးကြီးမှုသည် ၎င်း၏ လွတ်လပ်ရနိုင်မှုကို ကန့်သတ်ရပါမည်ဟု သဘောထားပြောဆိုသော ဆွေးနွေးမှုများ ပိုမိုကြီးမားလာရုံ၊ဖွင့်လှစ်ရင်းမြစ် မော်ဒယ်များဖြင့် အသုံးပြုသူများကို ကိုယ်တိုင်ပြုပြင်ပြောင်းလဲခြင်း နှင့် ဝန်ကြီးများရှယ်လည်စေနိုင်ဖွယ်ဖြစ်ပါသည်။ ဤဆောင်းပါးကို နိုဝင်ဘာ၂၄ ရက် ၂၀၂၄ ခုနှစ်ထုတ် "Freedom to Tinker" အမည်ဖြင့် ဝေါဟာရအဖွင့်အစိတ်အပိုင်းတွင် တင်ပြထားခဲ့ပါသည်။ နောက်ထပ်အကြောင်းအရာများကို ရှာဖွေပါ: - ဥရောပသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဂရုစိုက်မှုကို အထောက်အပံ့ပြုသင့်ပြီး ဂျာမဏီသည် အရေးပေါ်ရွေးကောက်ပွဲများလိုအပ်သည်။ - သည်ကိုရီးယားငယ်ပါးများ၏ ဦးနှောက်ကို ထိခိုက်သက်ရောက်စေနိုင်သော ယိုဒီန်ချို့တဲ့မှုသည် လွယ်ကူစွာ ကာကွယ်နိုင်သော်လည်း ထက်ဖြစ်လာဖွယ်ရှိသည်။ - အိန္ဒိယ၏ ဝမ်ဖိုင်မြှုပ်နှံရှင်၏ ၎င်း၏ပိုင်းဒုန်းများတွင် ဖြစ်ရာပါ အသုံးအမြှုပ်စကားဝါမှုသည် အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သည်။ - Թրամփ၏အဆင့်ပိုက်သည့်အောင်မြင်မှုကြီးသည် ထင်ပြန်သည်ကို ငြင်းခြင်းရှိသည်။ - Antarctic နယ်သာလန်အားမပျက်စီးစေရန် ဖြင့်ဆိုက်လုံးစီရင်မှုတစ်ခုသည် ချုပ်ဆိုရန် လိုအပ်ပြီး ဖြစ်မည်။ - ပါဝင်မှုလုပ်ငန်းများသည် အမြင်ရှိခံစားနိုင်စေချင်မှ အေးအေးဆေးဆေးနိုင်သော မြေဒီယာလုပ်ငန်းကဲ့သို့နေထိုင်ရန် ကျင့်ကြံသင့်ပါသည်။

"သခင်ကောင်းခြင်း၏ ဖျော်ဖြေရေး" အစီအစဉ်တွင် စီရင်ခွင် Host သီဗင် စထရိုဂတ်ဇ် သည် စစ်တမ်းဗေဒရှင် အီမန်နူရယ် ကန်ဒစ်စ်နှင့် အတူ စစ်တမ်းဗေဒ၊ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် AI ရဲ့ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဆွေးနွေးပါသည်။ သူတို့ဟာ ရေဥလာဘို့နဲ့ အခြားရှုခင်း၊ ကောလိပ်လက်ခံမှု၊ ရွေးကောက်ပွဲနောက်ဆုံးရလဒ်ရှုခင်း၊ ခံစည်းနည်းပြုစိတ်ဓာတ်များကို ခန့်မှန်းရန် ပမာဏရေးသုံးမော်ဒယ်များအသုံးပြုခြင်း ရဲ့ အောင်မြင်မှုနှင့် ကန့်သတ်မှုကို ဖွင့်ပြပါတော့သည်။ အင်္ဂါရပ်ကို လေ့လာရာမှာ "Black Box" မော်ဒယ်များကို ယူထားပြီး လေ့လာရေးကိရိယာတွင် နေရာယူသော ပုံစံဆန်းကြယ်မှုများကို သူတို့သန့်ရှင်းပြောကြသည်။ ကန်ဒစ်စ်က ဖြစ်နိုင်မှုကိုမိမိအောင်ပြောဆိုနိုင်ခြင်း၊ အတိမ်အကောက်နဲ့ ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့ ခန့်မှန်းချက်တွင် စပိုင်းကိရိယာတွေအသုံးပြုပုံကို ရှင်းပြနိုင်ပြီး ကောလိပ်လက်ခံမှု၊ အဲလက်ရှေးနိုင်ငံရေးမှာဖြစ်လာမည့်အခါများ၊ ခံစည်းနည်းတွေ ရွှေ့ပြောင်းရန်လမ်းကြောင်းကို နှိုင်းယှဥ်ခွဲခြားရှင်းပြရင်း အတိုင်အပိုင်ဖြုတ်ကာပြောပြပါတော့သည်။ ပညာရေးတွင် အဲလက်ရှေးကျရောက်ကာအောင့်ဆိုပါကိစ္စ၊ စစ်တမ်းဗေဒ၏ ဝှက်ထားသောနယ်နိမ့်ကိုလုပ်မည့်လုပ်သမည့်အကြောင်းကို တက်စီလာပြီး၊ ဒေတာသိပ္ပံနယ်ပယ်တွင်းကို ထိုဇာတိနည်းပြိုင်ဘက်ပညာများ သင်ကြားဖို့လိုအပ်တဲ့အိမ်မြှောင်မှုနှင့် အတည်ပြုကြံဝရင့်အထူးပါဝင်မှုကို အခိုင်အမာပေးဆိုပြပါတယ်။

ဂျပန် Kanban နည်းလမ်းများက "အချိန်အပိုင်းကြား" စနစ်များဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုကို ပြောင်းလဲစေသလို၊ ကုမ္ပဏီများသည် အထွေထွေ AI ကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများကို အကျိုးပြုစွမ်းအင်မြှင့်တင်ရန်အသုံးပြုနေသည်။ TIAA မှ Sastry Durvasula က အဆိုပါ ကုမ္ပဏီ၏ AI စီမံကိန်း "Research Buddy" သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီဒေတာများကို အသုံးပြုကာ Nuveen ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုစီမံခန့်ခွဲရေးကို အစီရင်ခံစာများဖန်တီးပေးပြီး စွမ်းဆောင်မှုကို တိုးတက်စေသည်ဟု ရှင်းလင်းပြောကြားသည်။ TIAA သည် မလိုအပ်လျှင်ဆက်လက်အသုံးချမထားဘဲ AI ကို လိုအပ်ချိန်တွင်သာ အသုံးပြု၍ အချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်အခါမှီ အသုံးချနိုင်ရန် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည်။ Forrester ၏ မျှသဖြယ်အညွှန်းမှတ်ချက် Mike Gualtieri သည် အချိန်သုံး AI ၏ တန်ဖိုးကို ဝန္ဆောင်မှုပညာပိုင်းတွင် ကာယကံရှင်က ဖတ်စာမျက်နှာကျင့်ဝတ်များနှင့် ချေးငှားသာစီအ လှည့့်အကြိမ်အဖြစ် သတ်မှတ်၍ ဖော်ပြသော် AI expenditure သည် အမြတ်များကို ပြည့်စုံေလှပါစေ သည့် တွယ်။ ကုမ္ပဏီများသည် အများအားဖြင့် model များကို လေ့ကျင့်ခြင်းမလိုအပ်စေရန် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသောကိရိယာများကို အသုံးပြုကာ ကုန်ကျစရိတ်အကြီးအကျယ်လျှော့ချသည့် နည်းလမ်းကို နည်းလမ်းကို နည်းလမ်းကို အမည်မလေးသားထားကြသည်။ Retrieval-augmented generation (RAG) ၀န်ဆောင်မှုအတွက် သုံးစွဲမှုများကို RAG များက quality နှင့် ၎င်း၏ အထွေထွေတန်ဖိုးများကို တိုးတက်စေသည်။ Google ကဲ့သို့သော ရောင်းချသူတွင် အသင့် RAG ဖြင့် ကိုယ်ပိုင် အချက်အလက်ကို မသဘောကျနိုင်သော အချက်အလက်လေးလေး မကြောင်းရေးမိသည့် သဘောထားသတ်မှတ်ထားသော စနစ်ကို ထုတ်ဖော်ထားသောအပြင် အချက်အလက်ကို နည်းပညာတိုးတက်စေလျက်နဲ့ သက်ဆိုင်သည့်ပြဿနာများကို ပြီးစေလျက်ကျေနပ်ပေးသည်။ SAIC ပါရှိသည့် Tenjin GPT ၏ စတင်အသုံးပြုမှုသည် AI ကို ကုမ္ပဏီအလိုက်ပေါင်းစပ် အသုံးပြုသည့် မိမိတို့၏ တွုတွမ်မှုရေးဝှက်ပြီးအသက်မွေးတစ်ခုဖြစ်စေနိုင်သည်။ ရုံးစကားမှ Nathan Rogers က AI ကို ကမ္ဘာပေါ်ရှိထုံးစံနှင့်တက်ကြွသင့်ပါသည်။ Avnet မှ Max Chan က "အချိန်အပိုင်းကြား" ဆိုတဲ့ နာမည်ကို ပြင်းပြင်းထန်ထန် ရှုမြင်သော်လည်း၊ AI ကို သဘောထားသင့်စေဖို့ အလေးထားသည့် နည်းစနစ်ကို ချိုသာစေသည်ဟု ဆိုသည်။ AI ရဲ့ နည်းပညာဆိုင်ရာလိုအပ်ချက်များကြောင့် ထုံးစံရပ်ကွက်အိမ်မှာ ျပဌာန်းမဟုတ်- နည်းပြ- ပေါ်ပေါက်ဖွယ်ကောင်းသည်။ AI များသောပြင်းထန်ကြီးစပ်သောယှဉ်စာရင်းများ- အမည်လေးမှု- အထူးပြု- ၏ အုပ်စုမျိုးများထိုက် အသွားမချိန်မှီအမြဲရရှိမှာရှိတာပေါ့။ ဂျိုးကိုငေးကုန်သည်းပေါ်အခြေခံကာသာ ထုတ်လုပ်မှုအောင်မြင်သော နည်းလမ်းများမှာ AI ကိုပြောင်းလဲသုံးနိုင်သော နက်နဲအသုံးပြုခြင်းဖြင့် မိမိတို့ ၏ ဖောက်သည်များ အတွက် ဖိုလ်များအခြေခံရသည်ဖြစ်မည် ဟု သဘောထားဖြစ်သည်။

မေရင်မြို့တက္ကသိုလ်မှ ချက်ချက်ဟု တင်ပြသော သုတေသနတစ်ရပ်အရ၊ အလျော်အချော်သော արհစက်မှု ဉာဏ်ရည် (AI) သုံးခြင်းက အနာဂတ် အပူ, လေဝင်လေထွက်, နှင့် လေအေးပေးစနစ်များ (HVAC) တွင် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို လွန်စွာလျှော့ချပေးနိုင်သည်ဟု ဖော်ပြသည်။ သုတေသနကို UMD ၏ ပတ်ဝန်းကျင်စွမ်းအင် အင်ဂျင်နီယာ ဌာန CEEE မှ ဆောင်ရွက်ခဲ့ပြီး AI ၏ အပြောင်းအလဲရှိသော ရေခဲအေးမည့် စနစ် (VRF) တွင် လျှပ်စစ်သုံးစွဲမှု ခန့်မှန်းရာမှာ ထိရောက်မှု အခြေအနေ ပေါ်လစီကို အခြေခံပြီး ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ဤ HVAC နည်းပညာအထူးနက်ကသည် ပြင်ပနှင့် အတွင်းခန်း ဦးစွာတွင် ပါဝင်ပြီး အဓိကဖြစ်သော Glenn L

ကျွန်ုပ်တို့ သဘောပေါက်လိုက်ပြီကဲ့သို့ AI ဟာ အရာသီးသန့်တိုရီ ချဲတက်နေသော ဒေသတစ်ခု ဖြစ်စေ ပို့စ်တစ်ခု ဖြစ်စေ ၀မ်းကြောင်းအားကောင်းတဲ့ အဖြစ်မှ အမြစ်ရသည်။ ထန်းသာ ကဲ့သို့သော လည်းမို့ Rough ဘာဖြစ်နိုင်သလဲ שהפעולה הד-סטנדרטית המצליחה לחציה “Rewrite”, GPAI דגםי נהלסת על ידי Microsoft שבוצע.