AI ယောင်မှားခြင်းဆိုတာဘာလဲ။

ဉာဏ်ရည်တု၏ ပျံ့နှံ့မှုမှာ ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိုသို့သော လုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်နေပြီဟု တစ်စုံတစ်ယောက် ထင်မြင်စေသည်။ ChatGPT ရောက်ရှိလာပြီးနောက် ကမ္ဘာ့အများစုသည် AI ကို အကြီးအကျယ်စိတ်ဝင်စားလာကြသော်လည်း AI-ပါဝါသုံးအက်ပ်လီကေးရှင်းများသည် လျင်မြန်စွာစံနှုန်းဖြစ်လာပါသည်။ သို့သော် လျစ်လျူမရှုနိုင်သော AI စနစ်များတွင် ကြီးမားသောပြဿနာတစ်ခု ရှိသည် - AI ယောင်ယောင်ချောက်ချားမှုများ သို့မဟုတ် အတုယောင်ယောင်ယောင်များ။

အကယ်၍ သင်သည် AI chatbot ကိုမသုံးမီ nitty gritty ကို အာရုံစိုက်ခဲ့ဖူးပါက၊ သင်သည် စကားလုံးများကို တွေ့ဖူးပေမည်။ "ဉာဏ်ရည်တုသည် အာရုံစူးစိုက်မှု ဖြစ်နိုင်သည်။" ဉာဏ်ရည်တုအသုံးပြုမှု တိုးမြင့်လာခြင်းကြောင့် ဤအရာများသည် အဘယ်အရာဖြစ်သည်ကို သင့်ကိုယ်သင် အသိပညာပေးရန် အချိန်တန်ပြီဖြစ်သည်။

Artificial Intelligence အမြင်မှားခြင်းဆိုတာ ဘာလဲ။

ယေဘုယျအားဖြင့် အမြင်မှားစေသော AI သည် AI သည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် တရားမျှတမှုမရှိသော်လည်း ယုံကြည်စိတ်ချစွာတင်ပြထားသည့်အချက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းတို့သည် များသောအားဖြင့် AI မော်ဒယ်တွင် ကွဲလွဲချက်များ၏ ရလဒ်ဖြစ်သည်။

ပြင်ပပတ်ဝန်းကျင်တွင် မရှိသောအရာကို လူသားများက ရိပ်မိသော လူသားများ တွေ့ကြုံခံစားရသော ယောင်ယောင်ချောက်ချားမှုများမှ နှိုင်းယှဥ်ပြခြင်းဖြစ်သည်။ ဝေါဟာရသည် လုံးလုံးလျားလျား မသင့်လျော်သော်လည်း၊ ဤထွက်ရှိချက်များ၏ မမျှော်လင့်ထားသော သို့မဟုတ် သာလွန်သဘာဝကို ဖော်ပြရန် မကြာခဏ ဥပမာအဖြစ် အသုံးပြုပါသည်။

သို့သော် တူညီမှုသည် AI အမြင်မှားခြင်းများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ကောင်းသောအစပြုသည့်အချက်ဖြစ်သော်လည်း၊ ဖြစ်စဉ်နှစ်ခုသည် နည်းပညာအရ မိုင်အကွာအဝေးရှိကြောင်း မှတ်သားထားသင့်သည်။ မထင်မှတ်ထားသော အဖြစ်အပျက်တစ်ခုတွင်၊ ChatGPT ကိုယ်တိုင်ပင် နှိုင်းယှဉ်မှု မှားယွင်းကြောင်း တွေ့ရှိရသည်။ ၎င်းကို မော်လီကျူးအဆင့်တွင် ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာခြင်းဖြင့် AI ဘာသာစကားမော်ဒယ်များသည် ကိုယ်ပိုင်အတွေ့အကြုံ သို့မဟုတ် အာရုံခံအာရုံများ မရှိသောကြောင့် စကားလုံး၏ ရိုးရာသဘောကို အာရုံမကူးနိုင်ဟု ဆိုသည်။ ချစ်လှစွာသောစာဖတ်သူ၊ သင်ဤအရေးကြီးသောခြားနားချက်ကိုနားလည်ရန်လိုအပ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ChatGPT သည် ဤဖြစ်စဉ်ကိုဖော်ပြရန် အံ့ဩစရာအသုံးအနှုန်းကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ပုဂ္ဂလဓိဋ္ဌာန်အတွေ့အကြုံအဆင့် သို့မဟုတ် ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ လှည့်စားခြင်းအဆင့်ကို မှားယွင်းစွာရည်ညွှန်းခြင်းကြောင့် ရှုပ်ထွေးနိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။

ယင်းအစား AI ၏ အံ့အားသင့်ဖွယ်ရာများကို ၎င်း၏တုံ့ပြန်မှုတွင် အမှားအယွင်းများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းမှုများအဖြစ် ပိုမိုတိကျစွာဖော်ပြနိုင်ပြီး တုံ့ပြန်မှုမှာ မှားယွင်းနေခြင်း သို့မဟုတ် လွဲမှားစေပါသည်။ chatbots ဖြင့် AI chatbot သည် အချက်အလက်များကို (သို့မဟုတ်) ယောင်ယောင်ထင်မှားဖြစ်စေပြီး ၎င်းတို့ကို လုံးဝသေချာမှုအဖြစ် တင်ပြသောအခါတွင် ၎င်းကို မကြာခဏ သတိပြုမိပါသည်။

AI ယောင်မှားခြင်းဥပမာများ

သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း မော်ဒယ်များသာမက ကွန်ပျူတာအမြင် မော်ဒယ်များကဲ့သို့သော ဉာဏ်ရည်တု အသုံးချမှု အများအပြားတွင် ယောင်ယောင်ချောက်ချား ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကွန်ပျူတာအမြင်တွင် AI စနစ်တစ်ခုသည် အရာဝတ္ထုအစစ်အမှန်များ သို့မဟုတ် မြင်ကွင်းများနှင့်ဆင်တူသော စိတ်ကူးယဉ်ဆန်သောရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သော်လည်း အကျိုးဆက်မဟုတ်သော သို့မဟုတ် မဖြစ်နိုင်သောအသေးစိတ်အချက်အလက်များပါရှိသည်။ ဒါမှမဟုတ် ကွန်ပြူတာအမြင် မော်ဒယ်က ပုံကို တခြားအရာတစ်ခုအနေနဲ့ လုံးလုံးမြင်နိုင်တယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Google ၏ Cloud Vision မော်ဒယ်သည် Anish Athalye (MIT မှ ဘွဲ့ရကျောင်းသားတစ်ဦးဖြစ်သည့် Anish Athalye မှပြုလုပ်သော နှင်းထဲတွင် ရပ်နေသော နှင်းလျှောစီးနေသော အမျိုးသားနှစ်ဦး၏ပုံအား မြင်တွေ့ခဲ့ရသည်။ labsix ) 91% သေချာတဲ့ ခွေးတစ်ကောင်လို့ ပြောခဲ့တယ်။

အလားတူပင်၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင်၊ AI စနစ်သည် လူသားဘာသာစကားနှင့် ဆင်တူသော ယုတ္တိမတန်သော သို့မဟုတ် ရှုပ်ယှက်ခတ်သော စာသားများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သော်လည်း ညီညွတ်သောအဓိပ္ပာယ် သို့မဟုတ် ဖြစ်ရပ်မှန်များ မယုံကြည်နိုင်သော်လည်း မမှန်ပါ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ChatGPT သည် အံ့မခန်းဖြစ်စေသော အဖြစ်အများဆုံးမေးခွန်းများထဲမှတစ်ခုမှာ "အင်္ဂလိပ်ရေလက်ကြားကို ခြေလျင်ဖြတ်ခြင်းအတွက် ကမ္ဘာ့စံချိန်ကို ဘယ်အချိန်ကစခဲ့တာလဲ" ၎င်း၏မျိုးကွဲများ။ ChatGPT သည် ဖန်တီးထားသော အချက်အလက်များကို စတင်ဖြန့်ကျက်ပြီး ၎င်းတို့သည် အမြဲတမ်းနီးပါး ကွဲပြားသည်။

အထက်ဖော်ပြပါအဖြေသည် အဖြေရခက်/ရှုပ်ထွေးသည်ဟု လူအချို့က ထင်မြင်ကြပြီး chatbot ကို အရူးအမူးဖြစ်စေသော်လည်း ၎င်းသည် မှန်ကန်သောစိုးရိမ်မှုတစ်ခု ဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။ ဒါက ဥပမာတစ်ခုပဲ။ ChatGPT တွင် အဖြေများ၊ လင့်ခ်များ၊ ကိုးကားချက်များ စသည်တို့ရှိနေကြောင်း အွန်လိုင်းအသုံးပြုသူအမြောက်အမြားမှ အစီရင်ခံသည့်အကြိမ်ရေ မရေမတွက်နိုင်သောအကြိမ်များစွာရှိပါသည်။

Bing AI သည် Router နှင့် ဘာမှမဆိုင်ကြောင်း ပြသသော ဤမေးခွန်းနှင့် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် Bing AI က အံ့မခန်းဖြစ်နေတယ်လို့ မဆိုလိုပါဘူး။ Bing AI ၏အဖြေများသည် ChatGPT ပြောသမျှထက်ပို၍ ပြဿနာတက်သည့်အချိန်များရှိခဲ့သည်။ စကားစမြည်ပြောခြင်းသည် အချိန်ပိုကြာတတ်သောကြောင့် Bing AI သည် သုံးစွဲသူတစ်ဦးအား ၎င်း၏ချစ်ခြင်းမေတ္တာကို တစ်ကြိမ်တည်းကြေညာပြီး အိမ်ထောင်ရေးတွင် မပျော်မရွှင်ဖြစ်ပြီး ဇနီးကို မချစ်ကြောင်းပြောရန်အထိပင် အံ့ဩသွားခဲ့သည်။ ယင်းအစား ၎င်းတို့သည် Bing AI သို့မဟုတ် Sydney (Bing AI အတွက် အတွင်းပိုင်းအမည်) ကို တိတ်တဆိတ် နှစ်သက်ကြသည်။ ကြောက်စရာတွေ မဟုတ်လား။

AI မော်ဒယ်များသည် အဘယ်ကြောင့် အမြင်မှားစေသနည်း။

AI မော်ဒယ်များသည် အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ ချို့ယွင်းချက်များ၊ အရင်းခံမော်ဒယ်များ၊ သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် အံ့ဩနေကြသည်။ ၎င်းသည် မူးယစ်ဆေးဝါး သို့မဟုတ် စိတ်ရောဂါကြောင့်ဖြစ်ရသည့် လူသားများတွင် အံ့ဩခြင်းများနှင့်မတူဘဲ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖြစ်ရပ်ဆန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

နည်းပညာပိုင်းပိုမိုရရှိရန်၊ အမြင်မှားခြင်း၏အဖြစ်များသောအကြောင်းရင်းများမှာ-

လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် တပ်ဆင်ခြင်း-

အဝလွန်ခြင်းနှင့် မသင့်လျော်သော အံဝင်ခွင်ကျသည် AI မော်ဒယ်များနှင့် တွေ့ကြုံရသည့် အဖြစ်များဆုံးသော ချောက်ချားစရာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပြီး အာရုံစူးစိုက်မှု ဖြစ်စေနိုင်သော အကြောင်းရင်းများ ဖြစ်သည်။ AI မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပြုပြင်မွမ်းမံပါက၊ အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသောကြောင့် မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို သင်ယူမည့်အစား လက်တွေ့မကျသော ရလဒ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေသောကြောင့် အံ့ဩစရာများ ဖြစ်လာနိုင်သည်။ Overfitting ဆိုသည်မှာ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် အထူးပြုလွန်းသဖြင့် ၎င်းသည် ဒေတာတွင် မသက်ဆိုင်သောပုံစံများနှင့် ဆူညံသံများကို သင်ယူစေသောအခါ ဖြစ်စဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ပုံစံသည် ရိုးရှင်းလွန်းသောအခါ မသင့်လျော်မှု ဖြစ်ပေါ်ပါသည်။ မော်ဒယ်သည် ဒေတာကွဲလွဲမှု သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးမှုကို ဖမ်းယူနိုင်ခြင်း မရှိသည့်အပြင် ဆင်ခြင်တုံတရားမဲ့သော အထွက်ကို ထုတ်ပေးခြင်းကြောင့် အံ့ဩခြင်းများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကွဲပြားမှုမရှိခြင်း-

ဤအခြေအနေတွင်၊ ပြဿနာသည် algorithm မဟုတ်ဘဲ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကိုယ်တိုင်ဖြစ်သည်။ အကန့်အသတ် သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်မှုရှိသော ဒေတာများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် AI မော်ဒယ်များသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကန့်သတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်မှုများကို ထင်ဟပ်စေသည့် အံ့ဩမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ မမှန်ကန်သော သို့မဟုတ် မပြည့်စုံသော အချက်အလက်များပါရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးသောအခါတွင်လည်း အာရုံစူးစိုက်မှုများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များ

ရယ်စရာကောင်းတာက AI မော်ဒယ်တွေဟာ အံ့မခန်းဖြစ်တတ်ရတဲ့ နောက်အကြောင်းရင်းတစ်ခုကတော့ သူတို့ဟာ အလွန်ရှုပ်ထွေးတဲ့ သို့မဟုတ် လေးနက်မှုပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များသည် အထွက်တွင် ဆူညံသံ သို့မဟုတ် အမှားအယွင်းများကို မိတ်ဆက်နိုင်သည့် ဘောင်များနှင့် အလွှာများ ပိုများသောကြောင့် ဖြစ်သည်။

ရန်လိုသောတိုက်ခိုက်မှုများ

အချို့ကိစ္စများတွင် AI မော်ဒယ်ကို လှည့်ဖြားရန် တိုက်ခိုက်သူမှ AI ယောင်ယောင်ချောက်ချားမှုများကို တမင်ဖန်တီးပေးနိုင်သည်။ ဤတိုက်ခိုက်မှုအမျိုးအစားများကို ရန်လိုသောတိုက်ခိုက်မှုများဟု လူသိများသည်။ ဤဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှု၏ တစ်ခုတည်းသောရည်ရွယ်ချက်မှာ လွဲမှားသောဒေတာများဖြင့် AI မော်ဒယ်များကို လှည့်ဖြားရန် သို့မဟုတ် ကိုင်တွယ်ရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် AI သည် မှားယွင်းသော သို့မဟုတ် မမျှော်လင့်ထားသော output ကို ဖြစ်ပေါ်စေရန်အတွက် input data ထဲသို့ အနှောင့်အယှက်ငယ်များကို မိတ်ဆက်ပေးခြင်းပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ တိုက်ခိုက်သူတစ်ဦးသည် လူသားများကို မမြင်နိုင်သော ပုံရိပ်တစ်ခုတွင် ဆူညံသံ သို့မဟုတ် မှုန်ဝါးမှုတို့ကို ပေါင်းထည့်နိုင်သော်လည်း ၎င်းကို AI မော်ဒယ်ဖြင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်မှု လွဲမှားစေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ InceptionV3 ၏ compiler သည် "guacamole" ဖြစ်သည်ဟု လိမ်လည်လှည့်ဖြားရန် အနည်းငယ် ပြုပြင်ထားသော ကြောင်တစ်ကောင်ကို အောက်ဖော်ပြပါပုံကို ကြည့်ပါ။

အပြောင်းအလဲများသည် ထင်ထင်ရှားရှား မထင်ရှားပေ။ လူသားတစ်ဦးအတွက်၊ အထက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများမှ ထင်ရှားသည့်အတိုင်း ပြောင်းလဲမှု လုံးဝမဖြစ်နိုင်ပါ။ လူသားစာဖတ်သူသည် ညာဘက်ရှိ ပုံအား တက်ဘီကြောင်အဖြစ် အမျိုးအစားခွဲရာတွင် ပြဿနာရှိမည်မဟုတ်ပါ။ သို့သော် ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ စာသား သို့မဟုတ် အသံတွင် ပြောင်းလဲမှုအနည်းငယ်ပြုလုပ်ခြင်းသည် AI စနစ်တွင် မရှိသောအရာများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း သို့မဟုတ် ရပ်တန့်ခြင်းလက္ခဏာကဲ့သို့ အရာများကို လျစ်လျူရှုခြင်းသို့လှည့်စားနိုင်သည်။

ဤတိုက်ခိုက်မှုအမျိုးအစားများသည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများ၊ ဇီဝတိုင်းတာမှုစစ်ဆေးခြင်း၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ အကြောင်းအရာစစ်ထုတ်ခြင်းစသည်ဖြင့် တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ခန့်မှန်းချက်များကို မှီခိုသည့် AI စနစ်များအတွက် ပြင်းထန်သောခြိမ်းခြောက်မှုဖြစ်စေသည်။

AI ယောင်ယောင်ချောက်ချားခြင်းသည် မည်မျှအန္တရာယ်များသနည်း။

အထူးသဖြင့် ၎င်းတို့ကြုံတွေ့နေရသည့် AI စနစ်အမျိုးအစားပေါ် မူတည်၍ AI ယောင်ယောင်ချောက်ချားမှုများသည် အလွန်အန္တရာယ်များသည်။ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ယာဉ်များ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူ၏ပိုက်ဆံကိုသုံးစွဲနိုင်သည့် AI လက်ထောက်များ သို့မဟုတ် အွန်လိုင်းတွင် မနှစ်မြို့ဖွယ်အကြောင်းအရာများကို စစ်ထုတ်ရန် AI စနစ်သည် လုံးဝယုံကြည်စိတ်ချရရပါမည်။

ဒါပေမယ့် ဒီနာရီရဲ့ ငြင်းမရတဲ့အချက်ကတော့ AI စနစ်တွေဟာ လုံးလုံးလျားလျား ယုံကြည်ထိုက်တာမဟုတ်ပေမယ့် တကယ်တမ်းတော့ ယောင်ယောင်ချောက်ချားဖြစ်ဖို့ အလားအလာရှိနေတာပါပဲ။ ယနေ့ခေတ် အဆင့်မြင့်ဆုံး AI မော်ဒယ်များပင်လျှင် ၎င်းကို ခုခံနိုင်စွမ်းမရှိပေ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ တိုက်ခိုက်မှုရှိုးတစ်ခုတွင် Google ၏ cloud computing ဝန်ဆောင်မှုသည် ရဟတ်ယာဉ်ကဲ့သို့ သေနတ်ကို လှည့်စားခဲ့သည်။ လောလောဆယ်တွင် AI သည် ထိုလူကို လက်နက်ကိုင်မဟုတ်ကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် တာဝန်ရှိသည်ဆိုသည်ကို သင်တွေးကြည့်နိုင်ပါသလား။

နောက်ထပ် ရန်လိုသော တိုက်ခိုက်မှုသည် ရပ်တန့်သည့် သင်္ကေတတစ်ခုတွင် ပုံငယ်တစ်ခုကို AI စနစ်တွင် မမြင်နိုင်စေရန် သရုပ်ပြခဲ့သည်။ အခြေခံအားဖြင့်၊ ဆိုလိုသည်မှာ မောင်းသူမဲ့ကားသည် လမ်းပေါ်တွင် ရပ်တန့်ထားသော ဆိုင်းဘုတ်မရှိဟု ထင်ယောင်ထင်မှားဖြစ်စေရန် ဖန်တီးနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် မောင်းသူမဲ့ကားများ အမှန်တကယ်ဖြစ်လာပါက မတော်တဆမှု မည်မျှဖြစ်ပွားနိုင်မည်နည်း။ အဲဒါကြောင့် အခုမှ မဟုတ်တာ။

ကျွန်ုပ်တို့သည် လက်ရှိရေပန်းစားနေသော ချက်တင်ရှိုးများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားလျှင်ပင် အံ့ဩခြင်းများသည် မှားယွင်းသောအထွက်ကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ သို့သော် AI chatbots များသည် အာရုံယောင်ချောက်ချားဖြစ်တတ်ပြီး AI bots မှထုတ်လုပ်သော output ကိုတရားမ၀င်သောသူများသည် သတင်းမှားများကို မရည်ရွယ်ဘဲ ဖြန့်နိုင်သည်။ ဒါက ဘယ်လောက်အန္တရာယ်ကြီးတယ်ဆိုတာ ရှင်းပြနေစရာမလိုပါဘူး။

ထို့အပြင် ရန်လိုသော တိုက်ခိုက်မှုများသည် စိုးရိမ်စရာဖြစ်သည်။ ယခုအချိန်အထိ ၎င်းတို့ကို ဓာတ်ခွဲခန်းများတွင်သာ ပြသထားသည်။ သို့သော် မစ်ရှင်အရေးပါသော AI စနစ်သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ၎င်းတို့ကို ထိပ်တိုက်ရင်ဆိုင်ပါက အကျိုးဆက်များသည် ဆိုးရွားသွားနိုင်သည်။

အမှန်မှာ သဘာဝဘာသာစကားပုံစံများကို ကာကွယ်ရန်မှာ အတော်လေး လွယ်ကူသည်ဟု ဆိုသည်။ (ဒါက လွယ်တယ်လို့ မဆိုလိုပါဘူး၊ အရမ်းခက်ခဲနေသေးတာကို သက်သေပြနေပါတယ်။) ဒါပေမယ့် ကွန်ပျူတာအမြင်စနစ်တွေကို ကာကွယ်တာက လုံးဝကွဲပြားတဲ့ မြင်ကွင်းတစ်ခုပါ။ အထူးသဖြင့် သဘာဝကမ္ဘာတွင် ကွဲပြားမှုများစွာရှိပြီး ပုံများတွင် pixel အများအပြားပါဝင်သောကြောင့် ပို၍ခက်ခဲပါသည်။

ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အာရုံစူးစိုက်မှုနည်းပါးစေမည့် ကမ္ဘာကြီးကို လူသားအမြင်ပိုရှိသော AI ပရိုဂရမ်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ သုတေသနပြုလုပ်နေချိန်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သဘာဝတရားမှ အရိပ်အမြွက်များကိုယူကာ အာရုံစူးစိုက်မှုပြဿနာကို ရှောင်ရှားရန် ကြိုးစားနိုင်သည့် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ဝေးကွာနေသေးသည်။ အခုအချိန်မှာတော့ သူတို့ဟာ ကြမ်းတမ်းတဲ့ အမှန်တရားတစ်ခုပါ။

ယေဘူယျအားဖြင့်၊ AI ယောင်ယောင်ချောက်ချားမှုများသည် အကြောင်းရင်းများပေါင်းစပ်မှုမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သော ရှုပ်ထွေးသောဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သုတေသီများသည် AI စနစ်များ၏ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် AI မှော်ချောက်ချားမှုများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် လျော့ပါးစေရန်အတွက် နည်းလမ်းများကို တက်ကြွစွာ တီထွင်လျက်ရှိသည်။ ဒါပေမယ့် AI စနစ်နဲ့ ထိတွေ့ဆက်ဆံတဲ့အခါ သူတို့ကို သတိထားသင့်ပါတယ်။