လူလို တုပပြီး တွေးတတ်အောင် ပရိုဂရမ်ဆွဲထားတဲ့ Artificial Intelligence နည်းပညာဟာ ကျွန်တော်တို့ နေ့စဉ်ဘဝထဲမှာ စိမ့်ဝင် ရောက်ရှိနေတာ အတော်လေးတောင် ကြာလာပြီ ဖြစ်ပါတယ်။
AI လို့ အတိုကောက်ခေါ်နေကြတဲ့ Artificial Intelligence ဆိုတဲ့ အသုံးအနှုန်းကို အမေရိကန်ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရှင် ဂျွန် မက်စ်ကာသီက ၁၉၅၆ ခုနှစ်မှာ စတင်သုံးနှုန်းခဲ့တာ ဖြစ်ပါတယ်။ Smart Machines လို့ ခေါ်တဲ့ လုပ်နည်းကိုင်နည်းတွေကို ကိုယ့်ဘာသာသာ သင်ယူနိုင်တဲ့ ယန္တရားတွေ တည်ဆောက်ရာမှာ လူလောက်နီးနီး တွေးတတ်အောင် ပရိုဂရမ်ဆွဲထားတဲ့ Artificial Intelligence ရဲ့ အရေးပါမှုအကြောင်း ပြောရင် ဝေးကွာလှတဲ့ အကြောင်းအရာ ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။
ကျွန်တော်တို့ ကိုင်နေတဲ့ iPhones ပေါ်က FaceID မျက်နှာနဲ့ လုံခြုံရေးထားတဲ့စနစ်ကနေ Netflix ပေါ်က စမတ်နည်းပညာမြင့် ဇာတ်ကားရွေးပေးတဲ့စနစ်တွေအထိ AI နည်းပညာကို တွင်တွင်ကျယ်ကျယ် သုံးနေကြတာ ဖြစ်ပါတယ်။ အခုလောလောဆယ်မှာတော့ AI ကို ကျွန်တော်တို့ခေတ်မှာ ဘယ်လိုသုံးနေကြသလဲ ကြည့်လိုက်ရအောင်ပါ။
(၁) မျက်နှာပြင်ဖတ်ရှု မှတ်သားခြင်း နည်းပညာ
Photo: NewsWeek
AI app တွေ သုံးပြီး လူ့မျက်နှာဖတ်ရှုထောက်လှမ်းတဲ့ နည်းပညာကို Snapchat ပေါ်က Virtual Filters တွေမှာ သုံးပါတယ်။ မျက်နှာပြင်မှတ်သားတဲ့နည်းပညာကိုတော့ iPhone FaceID စနစ်တွေမှာ သုံးပါတယ်။ ဒါက AI app နဲ့ Face Detection ၊ Face Recognition နည်းပညာကို ဘယ်နေရာမှာ သုံးသလဲဆိုတာကို အလွယ်ပြောလိုက်တာ ဖြစ်ပါတယ်။ Apple ရဲ့ FaceID စနစ်ဟာ လူမျက်နှာတစ်ခုရဲ့ အသေးစိတ်မြေပုံတစ်ခုဖန်တီးဖို့ မျက်စိနဲ့ မမြင်ရတဲ့ အစက်ပေါင်း ၃ သောင်းကျော်နဲ့ လှမ်းထိုးထားပြီး သုံးစွဲသူရဲ့ မျက်နှာကို အနီအောက်ပုံရိပ်တစ်ခုအဖြစ် ဖမ်းယူပါတယ်။
ပြီးမှ ထည့်ထားတဲ့ Machine Learning Algo က အရင် စာရင်းသွင်းပြီးသား မျက်နှာပြင်အချက်အလက်တွေနဲ့ ပြန်တိုက်စစ်ပြီး ဖုန်းကို ဖွင့်ပေးရမလား ၊ မဖွင့်ပေးရဘူးလား ဆုံးဖြတ်တာ ဖြစ်ပါတယ်။ အခုနောက်ပိုင်းမှာ CCTV လို စောင့်ကြည့်ကင်မရာတွေမှာပါ AI နည်းပညာသုံးပြီး မျက်နှာပြင်တိုက်စစ်မှုတွေ လုပ်ဆောင်လာပြီ ဖြစ်ပါတယ်။
(၂) လူမှုကွန်ရက်မီဒီယာ
Photo: Inc
Social Media ပလက်ဖောင်းတွေ ဖြစ်တဲ့ Facebook ၊ Twitter ၊ Instagram စတာတွေဟာ AI ကို အကြီးအကျယ် အားကိုးအားထားပြုပြီး သုံးလာပါတယ်။ လက်ရှိမှာ Social Media ပလက်ဖောင်းတွေဟာ AI နည်းပညာသုံးပြီး ဘယ်သတင်းအချက်အလက်သစ် News Feeds တွေကို သင့် Wall မှာ ပြရမလဲ ဆုံးဖြတ်ပါတယ်။ ဒီ AI model ကတော့ သုံးတဲ့သူရဲ့ အကြိုက်နဲ့ စိတ်ဝင်စားမှုကို သတ်မှတ်ထားပြီး အလားတူ Content မျိုးတွေ တက်လာအောင် Recommend ပေးတာမျိုး လုပ်ပါတယ်။
Social Media တွေဟာ AI ကို နေရာပေါင်းစုံမှာ သုံးပါတယ်။ အမုန်းစကားတွေ စစ်ထုတ်ဖို့ ၊ သုံးစွဲသူရဲ့ စိတ်အခြေအနေကို ထောက်လှမ်းနိုင်ဖို့ AI models တွေကို လေ့ကျင့် Train ပေးထားပါတယ်။ လူမှုကွန်ရက်စံနဲ့ မကိုက်ညီတဲ့ ပို့စ်တွေ ၊ Content တွေကို AI က ထောက်လှမ်းမိပြီဆိုရင် Social Media တွေက ဖြုတ်ချလေ့ရှိပါတယ်။ Facebook ဆိုရင် လူမှုကွန်ရက်သုံးစွဲသူတွေဆီက တိုင်ကြားချက်မရောက်ခင်မှာပဲ ဘီလျံနဲ့ ချီတဲ့ ပို့စ်နဲ့ Fake Account တွေကို AI နည်းပညာအကူအညီနဲ့ ဖျက်ပစ်နိုင်ခဲ့တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။
(၃) Chatbots
Photo: investopedia
အခုနောက်ပိုင်းမှာ ဖောက်သည်ရဲ့ စုံစမ်းမေးမြန်းမှုတွေကို ဖြေကြားရာမှာ အချိန်ကုန်သက်သာစေဖို့နဲ့ ထိရောက်မှု ရှိအောင် AI နည်းပညာသုံး Chat Robots ၊ chatbots တွေ သုံးလာကြပြီ ဖြစ်ပါတယ်။ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရှင်တွေဟာ Natural Language Processing (NLP) လို့ ခေါ်တဲ့ လူနဲ့ကွန်ပျူတာအကြား အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်မယ့် AI အခြေပြုနည်းပညာကို သုံးပြီး အရောင်းကိုယ်စားလှယ်တစ်ယောက်ရဲ့ စကားပြောဆိုဟန်လိုမျိုး တုပတုံ့ပြန်နိုင်အောင် လေ့ကျင့်ပေးထားကြပါတယ်။
Chatbots တွေဟာ ဝန်ဆောင်မှုသုံးသူတွေ အမေးများတဲ့ FAQ မေးခွန်းတွေကို ဖြေဖို့ လေ့ကျင့်ထားပြီး အော်ဒါကောက်တာ ၊ အော်ဒါအခြေအနေ ကြည့်တာတွေလည်း လုပ်နိုင်ပါတယ်။
(၄) အကြံပြုချက်ပေးတဲ့ Algorithm
Photo: theasiancinemablog
Netflix ၊ YouTube ၊ Sportify တို့လို မီဒီယာ Streaming ပလက်ဖောင်းတွေလည်း AI နည်းပညာသုံး စမတ်အကြံပြုထောက်ခံချက်ပေးတဲ့ စနစ်ကို အားကိုးနေကြပါတယ်။ ပထမအဆင့်အနေနဲ့ ဒီစနစ်ဟာ သုံးစွဲသူရဲ့ အကြိုက်နဲ့ အွန်လိုင်းပေါ်က လုပ်နေကျ အပြုအမူပုံစံဆိုင်ရာ အချက်အလက်တွေ ရယူပါတယ်။ ပြီးတာနဲ့ Machine Learning (ML) နဲ့ Deep Learning Algorithms တွေ သုံးပြီး အကြိုက်တွေ့လောက်မယ့် အစီအစဉ်တွေ ခန့်မှန်းနိုင်ဖို့ အချက်အလက် သရုပ်ခွဲမှုတွေ လုပ်ပါတယ်။
ဒီနည်းပဲ Netflix ကြည့်တဲ့သူတွေဟာ Netflix's Recommendation ဆိုတဲ့ အောက်မှာ ကိုယ်သဘောကျတဲ့ ရုပ်ရှင်တွေ တစ်စုတစ်စည်းတည်း ကြည့်လို့ရမှာဖြစ်လို့ အချိန်မကုန်ဘဲ ဖျော်ဖြေရေးမှာ စိတ်ကျေကျေနပ်နပ်နဲ့ နစ်မြောတော့မှာ ဖြစ်ပါတယ်။
(၅) Search Algorithm
Photo: bloombergquint
အင်တာနက်ရှာဖွေရေးဆိုင်ရာ ဝန်ဆောင်မှုတွေမှာလည်း AI ကို သုံးကြပါတယ်။ ကျွန်တော်တို့ဟာ Google မှာ သိချင်တာ တစ်ခုခုရှိလို့ ရှာဖွေမယ်ဆိုရင် ကျွန်တော်တို့ရဲ့ အမေးအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်မယ့် အဖြေတွေ Top Results တွေကို ပြပါတယ်။ အဲ့ဒီလို လုပ်တာဟာ Search Algorithms ရဲ့ အလုပ်ဖြစ်ပါတယ်။
Search ကုမ္ပဏီတွေမှာ များသောအားဖြင့် High-Quality Content တွေမှန်း သိရအောင် အရည်အသွေးထိန်းချုပ် Algorithms တွေလည်း ပါတတ်ပါတယ်။ Search Engines တွေဟာ ကုဒ်တွေနဲ့ချည်း ဖွဲ့စည်းထားတာ ဖြစ်တာကြောင့် မေးတဲ့ Queries တွေကို နားလည်ဖို့ NLP နည်းပညာကို အားကိုးရပါတယ်။ NLP ဆိုတာ AI နည်းပညာရဲ့ ကိုင်းခွဲဘာသာရပ်တစ်ခုပါပဲ။
(၆) Digital Assistant
Photo: medium
၂၀၁၁ အောက်တိုဘာမှာ စတင် ထွက်ရှိခဲ့တဲ့ Apple ရဲ့ Siri စမတ်ဒီဂျစ်တယ်အကူနည်းပညာဟာ စမတ်ဖုန်းတွေမှာ ပထမဆုံးပါလာတဲ့ Digital Assistant နည်းပညာ ဆိုပေမယ့် တကယ်တမ်း အသံနဲ့ စေခိုင်းနိုင်တဲ့ Voice Assistants နည်းပညာတွေ ပေါ်လာတာက ကြာနေပါပြီ။ အခုနောက်ပိုင်းမှာ Google က ထုတ်တဲ့ Google Assistant မှာ လူတွေ ပြောတဲ့ ရှုပ်ထွေးတဲ့ အမိန့်ညွှန်ကြားချက်တွေကို ပိုနားလည်တုံ့ပြန်နိုင်အောင် အဆင့်မြင့် NLP နဲ့ ML နည်းပညာတွေ ပေါင်းစပ်လာပါတယ်။
Digital Assistant တွေဟာ သုံးစွဲသူရဲ့ ကြိုက်နှစ်သက်မှု ၊ အလေ့အထနဲ့ အချိန်ဇယားတွေကိုလည်း အလိုအလျောက် ခွဲခြားနိုင်တာဖြစ်လို့ လူအတွက် အကြောင်းပြန်ကြားပေးတာ ၊ သတိပေးမှုလုပ်တာနဲ့ အချိန်ဇယားတွေ ဖော်ပြပေးတာမျိုး လုပ်လာပါတယ်။ နည်းပညာ ပိုအားကောင်းလာတာ ဖြစ်လို့ ဒီနည်းပညာကို သုံးစွဲသူတွေလည်း ပိုပြီး စိတ်ကျေနပ်မှု ရလာကြပါတယ်။
(၇) Smart Home ထုတ်ကုန်တွေ
Photo: safewise
စမတ်အိမ်သုံးထုတ်ကုန်တွေမှာလည်း စွမ်းအင်ချွေတာဖို့ AI applications တွေ သုံးလာပါတယ်။ ဥပမာ စမတ်ရေခဲသေတ္တာဆိုရင် အထဲက စင်ပေါ်မှာ ဘယ်ပစ္စည်းလိုနေပြီလဲ ကြည့်ပြီး ဈေးဝယ်စာရင်း Shopping List ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ စမတ်အပူအအေးပေး Thermostats တွေဆိုလည်း အခန်းအပူချိန်ကို သုံးစွဲသူရဲ့ နေ့စဉ်အလေ့အထနဲ့ အပူ/အအေး ကြိုက်နှစ်သက်မှုပေါ် လိုက်ပြီး အလိုအလျောက် ချိန်ညှိပေးနိုင်ပါတယ်။
Artificial Intelligence နည်းပညာကို သုံးတဲ့ နယ်ပယ်တွေက အများကြီးပါပဲ။ လက်ရှိမှာလည်း AI Solutions တွေနဲ့ လူတွေရဲ့ နေထိုင်မှုဘဝပုံစံတွေကို ပိုမို လွယ်ကူထိရောက်အောင် တီထွင်ကြံဆနေကြဆဲ ဖြစ်ပါတယ်။
Share