ChatGPT နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော ဆွေးနွေးမှု၏ ဒုတိယအပိုင်းသို့ ပြန်သွားရန် ကြိုဆိုပါသည်။ ၌ ကျွန်ုပ်တို့၏ စကားဝိုင်း၏ ကနဦးအပိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာစုဆောင်းမှု၊ မှတ်ချက်များနှင့် ဘာသာစကား အကြီးစားပုံစံများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် လူသားများအတွင်းမှ ကွင်းဆက်၏ အရေးပါမှုကို ဆွေးနွေးထားသည်။ AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးနေစဉ် ကြုံတွေ့နေရသော စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဘက်လိုက်မှုများ၊ ၎င်းတို့၏ အသုံးချပလီကေးရှင်းနှင့် အဆင့်မြင့် AI မော်ဒယ်များသည် ယေဘူယျအားဖြင့် လူသားများအပေါ် မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်မှုများအကြောင်း ဆွေးနွေးပါမည်။
- စည်းကမ်းအခြေခံစနစ်များ- ၎င်းတို့တွင် ဒေတာမှတ်စုတင်ရန်အတွက် စက်မှလိုက်နာသော သီးခြားစည်းမျဉ်းများ ဖန်တီးခြင်း ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စည်းမျဉ်းတစ်ခုသည် အီးမေးလ်လိပ်စာတစ်ခုနှင့်တူသည့် မည်သည့်စာသားကိုမဆို (ဥပမာ၊ '@' သင်္ကေတပါရှိသော) 'အီးမေးလ်' အဖြစ် အညွှန်းတပ်ရန်ဖြစ်သည်။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံများ- ဒေတာအသစ်များကို မှတ်သားရန်အတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စာသားတစ်ခုတွင် အကြောင်းအရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အညွှန်းအမည်တပ်ရန် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့် entity recognition မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
- တက်ကြွစွာ သင်ယူခြင်း- ဤနည်းလမ်းတွင်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို ကိုယ်တိုင်မှတ်စုပြုထားသော ဒေတာအသုတ်ငယ်ဖြင့် ကနဦးလေ့ကျင့်ပေးပါသည်။ ထို့နောက်၊ မော်ဒယ်သည် ၎င်းနှင့်ပတ်သက်သော အယုံကြည်ရဆုံးဒေတာကို မှတ်သားထားပြီး ဤမှတ်ချက်များကို လူသားမှတ်စုပေးသူများမှ စစ်ဆေးပြီး ပြုပြင်ပါသည်။ မော်ဒယ်ကို ဤပိုကြီးသောဒေတာအတွဲဖြင့် ပြန်လည်လေ့ကျင့်ထားပြီး လုပ်ငန်းစဉ်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်ပါသည်။
- ကြီးကြပ်မှု အားနည်းသည်- ဤတွင်၊ အားနည်းသောမှတ်စုများစွာ (စည်းကမ်းအခြေခံစနစ်များ၊ လူစုလူဝေးရှာဖွေခြင်း၊ ရာဇ၀င်လေ့လာခြင်းစသည်ဖြင့်) ကို ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ အားနည်းသော စာလုံးတစ်လုံးစီသည် မစုံလင်သော်လည်း ၎င်းတို့၏ ပေါင်းစပ်တံဆိပ်များသည် ကနဦးပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အနီးစပ်ဆုံးအနီးစပ်ဆုံးကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။
- လွှဲပြောင်းသင်ယူမှု- ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အလုပ်တစ်ခုတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော ပုံစံတစ်ခုကို အသုံးချပြီး အခြားဆက်စပ်အလုပ်တစ်ခုတွင် အသုံးချသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပုံများတွင် အရာဝတ္ထုများကို မှတ်မိရန် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သီးခြားအရာဝတ္ထုအမျိုးအစားများကို မှတ်မိစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော မော်ဒယ်အတွက် အစမှတ်အဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်။
အလိုအလျောက်မှတ်စာများသည် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်နိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် အမြဲတမ်းမပြည့်စုံကြောင်း မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးပြီး အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းနှင့် အလုပ်၏ရှုပ်ထွေးမှုအပေါ် မူတည်၍ အရည်အသွေးကွဲပြားနိုင်သည်။ ကနဦးစည်းမျဥ်းများ သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုကြောင့် အမှားအယွင်းများ ရှိနိုင်ပြီး ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များသည် လူသား၏ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှု လိုအပ်နေသေးသည်။ ထို့ကြောင့်၊ အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် လက်စွဲမှတ်စာများ ပေါင်းစပ်မှု (တစ်ပိုင်းကြီးကြပ်သင်ကြားမှု) သည် ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများအတွက် အကောင်းဆုံးချဉ်းကပ်လေ့ရှိသည်။
- ဒေတာကွဲပြားမှုနှင့် ကိုယ်စားပြုမှု- စုဆောင်းထားသော ဒေတာသည် မတူကွဲပြားသော အခြေအနေများကို လွှမ်းခြုံထားပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများကို တိကျစွာ ကိုယ်စားပြုကြောင်း သေချာစေခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုပုံစံတစ်ခုသည် မတူညီသောအလင်းရောင်၊ ဦးတည်ချက်များနှင့် နောက်ခံပုံများ လိုအပ်သည်။
- ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ကျင့်ဝတ်များ- ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအခွင့်အရေးများကို လေးစားခြင်းနှင့် ဒေတာစုဆောင်းစဉ်တွင် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာလမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI တွင် လူနာဒေတာကို အမည်ဝှက်ထားခြင်းသည် မော်ဒယ်သင်တန်းအတွက် ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုကို အလျှော့မပေးဘဲ လျှို့ဝှက်ရေးဖြစ်ကြောင်း သေချာစေသည်။
- ဒေတာအရည်အသွေး- အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ဆူညံခြင်း၊ မသက်ဆိုင်သော သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သောဒေတာသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ ဗန်းစကား၊ စာစီစာရိုက်နှင့် မကိုက်ညီသော ဘာသာစကားအသုံးပြုမှုနှင့်အတူ ဆိုရှယ်မီဒီယာဒေတာသည် စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလေ့ကျင့်မှုအတွက် စိန်ခေါ်မှုများဖြစ်လာသည်။
- မှတ်ချက် အရည်အသွေးနှင့် ကိုက်ညီမှု- တိကျပြီး တသမတ်တည်းရှိသော မှတ်ချက်များကို သေချာစေခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးပါသည်။ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲရာတွင်၊ တူညီသောအရာဝတ္တုကို ကွဲပြားစွာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း မတူညီသောမှတ်စုများသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်ကို ရှုပ်ထွေးစေနိုင်သည်။
- အချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်- လက်ဖြင့်မှတ်စာသည် အထူးသဖြင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများအတွက် အချိန်ကုန်ပြီး ဈေးကြီးသည်။ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက်၊ စာသား၏အကြောင်းအရာကို နားလည်ရန် မှတ်ချက်ပေးသူများသည် အချိန်နှင့် ဘာသာစကားကျွမ်းကျင်မှု လိုအပ်သည်။
- အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု: အရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် မှတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ ဘာသာစကား မော်ဒယ်များသည် မကြာခဏဆိုသလို သန်းပေါင်းများစွာသော ဥပမာများ လိုအပ်ပြီး မှတ်ချက်ပေးသူများ၏ အဖွဲ့ကြီးတစ်ခုကြားတွင် ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ရန် လိုအပ်ပြီး မှတ်ချက်များတစ်လျှောက် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် သေချာစေသည်။
- အညွှန်းတပ်ခြင်း ရှုပ်ထွေးခြင်း- မှန်ကန်သော အညွှန်းများသည် ပုဂ္ဂလဓိဋ္ဌာန်ကျကျနှင့် အနက်ဖွင့်နိုင်သည်။ မှတ်ချက်ပေးသူများသည် ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းများအပေါ် ကွဲပြားသောထင်မြင်ယူဆချက်များရှိနိုင်ပြီး တူညီသောစာသားအတွက် မတူညီသောအညွှန်းတာဝန်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
- ထိလွယ်ရှလွယ် ဒေတာ- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် ဘဏ္ဍာရေးမှတ်တမ်းများကဲ့သို့ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ထပ်လောင်းသတိထားမှုများ လိုအပ်သည်။ မှတ်ချက်ပေးသူများသည် ဤဒေတာကို သင့်လျော်စွာကိုင်တွယ်ရန်နှင့် ၎င်း၏အကာအကွယ်ကိုသေချာစေရန် အထူးပြုလေ့ကျင့်မှု သို့မဟုတ် အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ် လိုအပ်နိုင်သည်။
အဆိုပါစိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရာတွင် ကောင်းမွန်သောပရောဂျက်စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်း၊ ဒေတာစုဆောင်းသူများနှင့် မှတ်သားသူများအတွက် ရှင်းလင်းသောလမ်းညွှန်ချက်များ၊ ဖြစ်နိုင်ပါက အလိုအလျောက်ကိရိယာများအသုံးပြုခြင်းနှင့် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုအတွက် ခိုင်မာသောစနစ်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။
- Dataset ကို ချိန်ခွင်လျှာညှိပါ မတူညီသောအတန်းများ၏ တူညီသောကိုယ်စားပြုမှုရရှိရန် ဒေတာအတွဲကို ချိန်ညှိပါ။
- Bias Mitigation Algorithms ကိုသုံးပါ- မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းချက်များတွင် ဘက်လိုက်မှုကို လျှော့ချရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော နည်းပညာများကို အသုံးပြုပါ။
- ကွဲပြားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အသုံးပြုရန်- ထိလွယ်ရှလွယ်သော အရည်အချင်းများကို ကာကွယ်ရန် ဒေတာသို့ ဆူညံသံထည့်ပါ။
- Bias-Aware Model ကို Fine-tuning လုပ်ဆောင်ပါ- ဘက်လိုက်မှု လျော့ပါးရေး အတွက် စဉ်းစားထားသော မော်ဒယ်ကို ချိန်ညှိပါ။
- လူသားသုံးသပ်ချက်နှင့် လမ်းညွှန်ချက်များကို အသုံးချပါ- သုံးသပ်သူများသည် မည်သည့်အဖွဲ့ကိုမျှ မျက်နှာသာမပေးစေရန် ညွှန်ကြားထားသည့် လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာပါသည်။
- စဉ်ဆက်မပြတ် တုံ့ပြန်ချက် ကွင်းဆက်ကို တည်ဆောက်ပါ- ဝေဖန်သုံးသပ်သူများနှင့် ပုံမှန်အပြန်အလှန်အပြန်အလှန် စဉ်ဆက်မပြတ်လေ့လာသင်ယူမှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုပြင်ဆင်ခြင်းကို ခွင့်ပြုသည်။
ဘက်လိုက်မှုကို လုံးဝဖယ်ရှားရန်မှာ စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်၊ သို့သော် ဤအဆင့်များက ၎င်းကို လျှော့ချနိုင်သည်ကို သတိရပါ။
- အကြောင်းအရာ မျိုးဆက်- ဆောင်းပါးများ၊ အစီရင်ခံစာများနှင့် အီးမေးလ်များကဲ့သို့သော အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။
- ဧည့်ဝန်ဆောင်မှု: ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် ၎င်းတို့ကို chatbots နှင့် virtual assistant များတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- ဘာသာစကား ဘာသာပြန်ဆိုချက်- မတူညီသောဘာသာစကားများအကြား စာသားကို ဘာသာပြန်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။
- ကျူရှင်- ၎င်းတို့သည် ပညာရေးတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော ဘာသာရပ်အမျိုးမျိုးအတွက် ရှင်းလင်းချက်ပေးနိုင်သည်။
- ကုဒ်ရေးခြင်း- ၎င်းတို့သည် ကုဒ်ရေးသားရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပြီး ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို အထောက်အကူ ပြုနိုင်သည်။
- စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် ကြော်ငြာခြင်း- ၎င်းတို့သည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လှုံ့ဆော်မှုများအတွက် ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
- Accessibility: စာသားမှစကားပြောခြင်းဆိုင်ရာ အက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် စကားသံကို ဖန်တီးရာတွင် ၎င်းတို့က ကူညီပေးနိုင်သည်။
- အလုပ်အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း- အထူးသဖြင့် ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်း၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် စာရေးစာရေး လုပ်ငန်းကဲ့သို့သော ကဏ္ဍများတွင် လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်နှင့် လောကီအလုပ်များသည် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အလုပ်အကိုင်နေရာရွှေ့ပြောင်းမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
- အလုပ်သစ်များဖန်တီးခြင်း- အကောင်းဘက်တွင် AI တိုးတက်မှုသည် ယခင်က မရှိခဲ့သော အခန်းကဏ္ဍသစ်များဖြစ်သည့် AI အထူးကျွမ်းကျင်သူများ၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ၊ စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာများနှင့် AI ကျင့်ဝတ်နှင့် မူဝါဒဆိုင်ရာ အခန်းကဏ္ဍများကဲ့သို့သော အခန်းကဏ္ဍအသစ်များကို ဖန်တီးပေးမည်ဖြစ်သည်။
- အလုပ်ပြောင်းခြင်း- AI သည် အလုပ်၏လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်ကဏ္ဍများကိုကျော်ဖြတ်ကာ ဝန်ထမ်းများကို ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး တီထွင်ဖန်တီးမှုရှိသောအလုပ်များကို အာရုံစိုက်လာစေရန် အလုပ်အကိုင်များစွာကို ဖယ်ရှားခြင်းထက် အသွင်ပြောင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။
- Skill Demand Shift- AI ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် နားလည်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက် တိုးမြင့်လာမည်ဖြစ်ပြီး ရေတိုတွင် ကျွမ်းကျင်မှု ကွာဟချက်ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
ထို့ကြောင့် AI သည် အလုပ်အကိုင်စျေးကွက်များကို သံသယဝင်နေသော်လည်း ၎င်းသည် အလုပ်အကိုင်သစ်များနှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားတိုးမြင့်မှုအတွက် အခွင့်အလမ်းများကို တင်ဆက်ပေးပါသည်။
- နားလည်မှု မရှိခြင်း- AI မော်ဒယ်များသည် လူသားများလုပ်ဆောင်သည့်အတိုင်း အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် သဘောတရားများကို နားမလည်ပါ။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာများတွင် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သော်လည်း အရင်းခံအဓိပ္ပါယ်ကို နားမလည်ပါ။
- ဒေတာ မှီခိုမှု- သင်တန်းအတွက် ဒေတာ အများအပြား လိုအပ်သည်။ ဒေတာသည် ဘက်လိုက်မှု၊ မပြည့်စုံပါက သို့မဟုတ် အရည်အသွေးညံ့ပါက၊ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ ထိခိုက်နိုင်သည်။
- အထွေထွေဖော်ပြချက်- သတ်မှတ်ထားသော အလုပ်များ သို့မဟုတ် ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့၏ သင်ယူမှုကို အသစ်၊ မမြင်ရသော အခြေအနေများတွင် ယေဘူယျအားဖြင့် မကြာခဏ ခက်ခဲလေ့ရှိသည်။
- ရှင်းပြနိုင်မှု- အချို့သော မော်ဒယ်များ (အထူးသဖြင့် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများ) သည် တိကျသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချပြီး အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ပွင့်လင်းမြင်သာမှု သို့မဟုတ် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှု မရှိခြင်းတို့ကို နားလည်ရန် ခက်ခဲသည်။
- ကြံ့ခိုင်မှု- AI မော်ဒယ်များသည် input data (ဆူညံသံ၊ ပုံပျက်ခြင်း) တွင် အနည်းငယ်သော ပြောင်းလဲမှုများအတွက် သတိထားနိုင်ပြီး အခြေအနေအားလုံးတွင် စိတ်ချယုံကြည်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။
- ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများ AI အပလီကေးရှင်းများသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာပြဿနာများ၊ အလွဲသုံးစားလုပ်မှုများ၊ သို့မဟုတ် မရည်ရွယ်ဘဲ ဘက်လိုက်မှု၊ ကျင့်ဝတ်နှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
2021 ခုနှစ် စက်တင်ဘာလတွင် ကျွန်ုပ်၏ အသိပညာဖြတ်တောက်မှုအရ AI သည် အထူးသဖြင့် GPT-3 နှင့် GPT-4 ကဲ့သို့သော ခေတ်မီဆန်းပြားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူ AI သည် ဆက်စပ်နားလည်မှုတွင် သိသာထင်ရှားသော ခြေလှမ်းများကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ဤပုံစံများသည် ၎င်းတို့လက်ခံရရှိသည့်ထည့်သွင်းမှုနှင့် စကားလုံးများနှင့် အယူအဆများကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို ၎င်းတို့၏အတွင်းပိုင်းနားလည်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ လူနှင့်တူသော စာသားကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
သို့သော် ဤ "နားလည်မှု" သည် လူသားနားလည်မှုနှင့် ကွဲပြားသည်ကို သတိပြုရန် အရေးကြီးသည်။ AI စနစ်များသည် ယခုလက်ရှိ တည်ရှိနေသည့်အတိုင်း အသိစိတ်၊ မိမိကိုယ်ကို အသိတရား သို့မဟုတ် လူသားများရရှိသည့် အတွေ့အကြုံဆိုင်ရာ အသိပညာ၏ တူညီသော အတိမ်အနက်ကို မပိုင်ဆိုင်ပါ။ ၎င်းတို့သည် အသက်ရှင်ခဲ့သည့် အတွေ့အကြုံအပေါ် မဟုတ်ဘဲ ဒေတာရှိ ပုံစံများပေါ်တွင် အခြေခံ၍ အကြောင်းအရာများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်း သို့မဟုတ် အသေးအမွှားကို အလိုလိုသိမြင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် သူတို့၏ ဆက်စပ်နားလည်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် အခြေခံအားဖြင့် ကွဲပြားပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ AI သည် "ကျောင်းစတက်သည့်နေ့တွင် သင်မည်ကဲ့သို့ခံစားရသနည်း" ကဲ့သို့သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအတွေ့အကြုံတစ်ခုနှင့်ပတ်သက်သည့် မေးခွန်းတစ်ခုအတွက် တုံ့ပြန်မှုကို AI ကထုတ်ပေးနိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့်ဒေတာပါရှိသည့်ပုံစံများကို အခြေခံ၍ လုပ်ဆောင်နေခြင်းဖြစ်သည်။ ကိုယ်ပိုင် အတွေ့အကြုံ သို့မဟုတ် စိတ်ခံစားမှုများ ရှိသည်။ AI တွင် ခံစားချက် သို့မဟုတ် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အတွေ့အကြုံများ မရှိပါ။
အနာဂတ်နဲ့ ပတ်သက်ပြီးတော့ ပြောဖို့ခက်တယ်။ AI သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ဆက်လက်တိုးတက်နေသော်လည်း ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှုမှ လူသားဆန်သော နားလည်မှုနှင့် အသိစိတ်တို့ဆီသို့ ခုန်ဆင်းခြင်းသည် ကြီးမားပြီး ဖြစ်နိုင်ချေ သို့မဟုတ် မည်သို့အောင်မြင်မည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မသိသေးပါ။ AI စနစ်များသည် အကြောင်းအရာကို ဘာသာပြန်ရာတွင် ပိုမိုခေတ်မီလာသော်လည်း၊ ၎င်းသည် ၎င်းတို့တွင် လူသားကဲ့သို့ နားလည်မှုရှိသည်ဟု မဆိုလိုပါ။
- ပိုမိုကောင်းမွန်သော သဘာဝဘာသာစကား နားလည်မှုနှင့် မျိုးဆက်- လူနှင့်တူသော စကားဝိုင်း AI နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အလိုအလျောက်ဘာသာပြန်ချက်များ။
- AI တရားမျှတမှု၊ ရှင်းပြနိုင်မှုနှင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှု- AI ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို နားလည်ရန်၊ တရားမျှတမှုရှိစေရန်နှင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် နည်းပညာများ။
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ပိုမိုကောင်းမွန်သောရောဂါရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်း၊ လူနာရလဒ်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် AI မှတစ်ဆင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ကုသမှုများ။
- အားဖြည့်သင်ကြားမှုနှင့် အထွေထွေ AI- အလုပ်မျိုးစုံကို လေ့လာသင်ယူနိုင်ပြီး အခြေအနေအသစ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သော AI စနစ်များ။
- AI နှင့် ကွမ်တမ် ကွန်ပြူတာ- ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များနှင့် လေ့ကျင့်ချိန်များ ပိုမိုမြန်ဆန်စေမည့် ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို မြှင့်တင်ထားသည်။
- Federated Learning- ဒေတာမျှဝေခြင်းမရှိဘဲ စက်ပစ္စည်းအများအပြားတွင် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးသည့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ-ထိန်းသိမ်းခြင်း စက်သင်ယူခြင်း။
