Search Data Lam Hnyin

ဉာဏ်ရည်တု အဆင့်ဆင့် — Narrow AI, General AI (AGI) နှင့် Superintelligence (ASI) တို့၏ ကွာခြားချက်

လက်ရှိ ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနေသော AI များမှသည် လူသားထက် သာလွန်သွားမည့် အနာဂတ် AI အထိ — Narrow AI, General AI (AGI) နှင့် Superintelligence (ASI) တို့၏ အဓိက သဘောတရား၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ခြားနားချက်များကို ရိုးရှင်းစွာ ရှင်းပြချက်...

Share

ဉာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence) နည်းပညာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာမှုကို လေ့လာတဲ့အခါ ပညာရှင်တွေက AI ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်နဲ့ ဉာဏ်ရည် အတိုင်းအတာအပေါ် မူတည်ပြီး အဆင့် ၃ ဆင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားပါတယ်။

အဲဒီ အဆင့် ၃ ဆင့်ကတော့ Narrow AI၊ General AI (AGI) နဲ့ Superintelligence (ASI) တို့ ဖြစ်ပါတယ်။

ဒီအသုံးအနှုန်း ၃ ခုဟာ AI ရဲ့ လက်ရှိ အခြေအနေကနေ အနာဂတ်မှာ ဘယ်အတိုင်းအတာအထိ ရောက်ရှိသွားနိုင်သလဲဆိုတာကို ဖော်ပြနေတဲ့ သဘောတရားတွေ ဖြစ်ပါတယ်။ အောက်မှာ တစ်ခုချင်းစီရဲ့ အဓိပ္ပာယ်၊ အလုပ်လုပ်ပုံနဲ့ ကွာခြားချက်တွေကို ရိုးရှင်းစွာ ရှင်းပြထားပါတယ်။


၁။ Narrow AI (အလုပ်တစ်ခုတည်းကိုသာ ကျွမ်းကျင်သော AI)

သဘောတရား —

Narrow AI (တစ်ခါတလေ Weak AI လို့လည်း ခေါ်ပါတယ်) ဆိုတာ သတ်မှတ်ထားတဲ့ အလုပ်တစ်ခု သို့မဟုတ် နယ်ပယ်တစ်ခုတည်းကိုသာ အထူးပြု လုပ်ဆောင်နိုင်အောင် လေ့ကျင့်ထားတဲ့ AI အမျိုးအစား ဖြစ်ပါတယ်။

လက်တွေ့ အခြေအနေ —

ယနေ့ခေတ် ကျွန်ုပ်တို့ နေ့စဉ် မြင်တွေ့ အသုံးပြုနေရတဲ့ AI စနစ် အားလုံးဟာ Narrow AI အဆင့်မှာသာ ရှိပါသေးတယ်။

ဥပမာအားဖြင့် -

  • စစ်တုရင် သို့မဟုတ် Go ကစားတဲ့ AI (ဥပမာ - AlphaGo) ဟာ ကမ္ဘာ့ချန်ပီယံ လူသားတွေကို အနိုင်ကစားနိုင်ပေမဲ့ သူ့ကို စာတစ်ပုဒ် ဘာသာပြန်ခိုင်းရင် ဘာမှ မလုပ်တတ်ပါဘူး။
  • ChatGPT သို့မဟုတ် Claude လို အဆင့်မြင့် Large Language Models တွေဟာ စာရေးတာ၊ အမေးအဖြေလုပ်တာနဲ့ ကုဒ်ရေးတာတွေမှာ အလွန်တော်ပေမဲ့ သူတို့ဟာ ဘာသာစကားဆိုင်ရာ ဒေတာတွေထဲက စကားလုံးတွေကို ဆက်စပ်တွက်ချက်ပေးတာသာ ဖြစ်ပြီး၊ လက်တွေ့ လူသားလို ကိုယ်ပိုင် အသိစိတ်၊ နားလည်မှု သို့မဟုတ် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဆင်ခြင်တုံတရားတွေ မရှိပါဘူး။
  • မျက်နှာမှတ်သားတဲ့ စနစ်တွေ၊ Google Maps ရဲ့ လမ်းကြောင်းရှာတဲ့ စနစ်တွေနဲ့ ကားအလိုအလျောက် မောင်းတဲ့ စနစ်တွေဟာလည်း သက်ဆိုင်ရာ နယ်ပယ်တစ်ခုချင်းစီမှာသာ အလုပ်လုပ်နိုင်တဲ့ Narrow AI တွေ ဖြစ်ပါတယ်။

၂။ General AI သို့မဟုတ် AGI (လူသားနှင့် တန်းတူ တွေးခေါ်နိုင်သော AI)

သဘောတရား —

General AI (Artificial General Intelligence - AGI) ဆိုတာ လူသားတစ်ယောက် လုပ်ဆောင်နိုင်တဲ့ မည်သည့် ဉာဏ်ရည်ဆိုင်ရာ အလုပ် (Intellectual Task) ကိုမဆို လူသားနဲ့ တန်းတူ လေ့လာ၊ နားလည်၊ တွေးခေါ်ပြီး ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းရှိတဲ့ AI အမျိုးအစား ဖြစ်ပါတယ်။

အဓိက စွမ်းဆောင်ရည် —

AGI ဟာ ကန့်သတ်ထားတဲ့ အလုပ်တစ်ခုတည်းအတွက် မဟုတ်ဘဲ လူသားတစ်ယောက်လို ဘက်စုံ စွမ်းဆောင်နိုင်ရပါမယ်။ ဥပမာ -

  • အတွေ့အကြုံသစ်တစ်ခု ကြုံလာရတဲ့အခါ ဒေတာအသစ် သီးသန့် ထည့်မပေးရဘဲ ကိုယ်ပိုင် ဆင်ခြင်တုံတရားနဲ့ သင်ယူနိုင်ခြင်း။
  • ဆေးပညာ၊ စာပေ၊ ဂီတ၊ စက်မှုလက်မှု စတဲ့ နယ်ပယ်ပေါင်းစုံကို ကူးလူးချိတ်ဆက်ပြီး စဉ်းစားနိုင်ခြင်း။
  • အခြေအနေတစ်ခုရဲ့ အကြောင်းနဲ့ အကျိုး (Cause and Effect) ကို လူသားတစ်ယောက်လို အမှန်တကယ် သဘောပေါက် နားလည်ခြင်း။

လက်ရှိ အခြေအနေ —

လက်ရှိအချိန်အထိ ကမ္ဘာပေါ်မှာ AGI အဆင့်ကို ရောက်ရှိတဲ့ နည်းပညာ မပေါ်ပေါက်သေးပါဘူး။ OpenAI၊ Google DeepMind နဲ့ အခြား နည်းပညာအဖွဲ့အစည်းကြီးတွေက AGI ရောက်ရှိဖို့ သုတေသနတွေ ပြင်းပြင်းထန်ထန် လုပ်ဆောင်နေကြဆဲ ဖြစ်ပါတယ်။


၃။ Superintelligence သို့မဟုတ် ASI (လူသားထက် သာလွန်သော AI)

သဘောတရား —

Superintelligence (Artificial Superintelligence - ASI) ဆိုတာ ကမ္ဘာပေါ်မှာရှိတဲ့ အတော်ဆုံး၊ အထက်မြက်ဆုံး လူသားအားလုံးရဲ့ ဉာဏ်ရည်ထက် အဆပေါင်းများစွာ သာလွန်သွားတဲ့ AI အဆင့် ဖြစ်ပါတယ်။

မျှော်မှန်း စွမ်းဆောင်ရည် —

ASI အဆင့်ကို ရောက်သွားတဲ့အခါ အဲဒီ AI ဟာ သိပ္ပံပညာဆိုင်ရာ တီထွင်မှုတွေ၊ ဒဿနိကဗေဒဆိုင်ရာ အတွေးအခေါ်တွေ၊ လူမှုရေးကျွမ်းကျင်မှုတွေနဲ့ ပြဿနာဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းတွေ အားလုံးမှာ လူသားထက် အဆမတန် သာလွန်သွားပါလိမ့်မယ်။

  • လူသား သိပ္ပံပညာရှင်တွေ နှစ်ပေါင်းများစွာ ကြိုးစားဖြေရှင်းနေရတဲ့ ရောဂါကုသနည်းတွေ၊ စွမ်းအင်ပြဿနာတွေနဲ့ ရူပဗေဒ ပုစ္ဆာတွေကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ဖြေရှင်းနိုင်လာနိုင်ပါတယ်။
  • မိမိကိုယ်ကို အဆက်မပြတ် ပြန်လည် အဆင့်မြှင့်တင်နိုင်တဲ့ (Recursive Self-Improvement) စွမ်းရည် ရှိလာနိုင်ပါတယ်။

လက်ရှိ အခြေအနေ —

ASI ဆိုတာ သီအိုရီနှင့် စိတ်ကူးသဘောတရား အဆင့်မှာသာ ရှိပါသေးတယ်။ အနာဂတ်မှာ AGI ပေါ်ပေါက်လာပြီးနောက်ပိုင်း ဘယ်အချိန်မှာ ASI အဆင့်ကို ရောက်လာမလဲဆိုတာနဲ့ ပတ်သက်ပြီး နည်းပညာရှင်တွေအကြား အမြင်အမျိုးမျိုး ကွဲပြားလျက် ရှိပါတယ်။


အဆင့် ၃ ဆင့်၏ အဓိက ကွာခြားချက် အကျဉ်းချုပ်

အချက်အလက်Narrow AIGeneral AI (AGI)Superintelligence (ASI)
ဉာဏ်ရည် အတိုင်းအတာသတ်မှတ်ထားသော အလုပ်တစ်ခုတည်းအတွက်သာ ဖြစ်သည်လူသားနှင့် တန်းတူ ဘက်စုံ စဉ်းစားနိုင်သည်လူသားအားလုံး၏ ဉာဏ်ရည်ထက် အဆမတန် သာလွန်သည်
သင်ယူနိုင်စွမ်းသီးသန့် လေ့ကျင့်ပေးထားသော ဒေတာဘောင်ထဲကသာ သင်ယူသည်အခြေအနေသစ်များကို လူသားလို လွတ်လပ်စွာ လေ့လာနိုင်သည်လူသားနားမလည်နိုင်သော အဆင့်အထိ ကိုယ်တိုင် အဆင့်မြှင့် သင်ယူနိုင်သည်
လက်တွေ့ အခြေအနေယနေ့ခေတ်တွင် လက်တွေ့ အသုံးပြုနေသည်သုတေသနပြုဆဲ အဆင့် ဖြစ်သည် (မရောက်သေးပါ)သီအိုရီ အဆင့်သာ ရှိသေးသည်
ဥပမာChatGPT, Google Translate, ယာဉ်မောင်းမဲ့စနစ်များမပေါ်ပေါက်သေးပါ (လူသားနှင့် တန်းတူ တွေးနိုင်သော စနစ်)မပေါ်ပေါက်သေးပါ (လူသားထက် သာလွန်သော စနစ်)

အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရရင် ကျွန်ုပ်တို့ဟာ လက်ရှိမှာ Narrow AI ခေတ်ထဲမှာ နေထိုင်နေကြတာ ဖြစ်ပြီး၊ နည်းပညာလောကရဲ့ လာမယ့် ပစ်မှတ်ကတော့ လူသားလို စဉ်းစားနိုင်မယ့် General AI (AGI) ကို ဖန်တီးဖို့ ဖြစ်ကာ၊ အဲဒီနောက်ပိုင်းမှာ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်တဲ့ အနာဂတ် အခြေအနေကတော့ Superintelligence (ASI) ပင် ဖြစ်ပါတယ်။

Keep reading

Generative AI ခေတ်မှာ အင်တာနက်၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာနဲ့ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်တွေကို လွှမ်းမိုးလာတဲ့ 'AI Slop' (တန်ဖိုးမဲ့ အစုလိုက် အပြုံလိုက် AI ဒေတာများ) ၏ သဘောတရား၊ ဆိုးကျိုးများနှင့် ရှောင်လွှဲနိုင်မည့် နည်းလမ်းများ...

ရာစုနှစ်ပေါင်းများစွာ ကြံ့ကြံ့ခံခဲ့တဲ့ ကျောက်စာ၊ ပေပုရပိုက်နဲ့ မင်စာတွေကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာထဲ ဘယ်လိုခေါ်ဆောင်မလဲ။ ရှေးဟောင်းစာပေ မှတ်တမ်းတင်ခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများ၊ OCR နည်းပညာရဲ့ အခန်းကဏ္ဍနဲ့ ပျူဗျည်း ၃၃ လုံးကို စနစ်တကျ ဒေတာပြောင်းလဲခဲ့တဲ့ ပြည်တွင်း သုတေသနခြေလှမ်းအကြောင်း

နည်းပညာလောကမှာ မကြာခဏ ရောထွေးသုံးစွဲလေ့ရှိတဲ့ ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာ (AI)၊ ဒေတာအခြေပြုသင်ယူမှုစနစ် (ML) နဲ့ အလွှာစုံသင်ယူမှုစနစ် (DL) တို့ရဲ့ အခြေခံ သဘောတရား၊ အလုပ်လုပ်ပုံနဲ့ ကွာခြားချက်များကို ရိုးရှင်းစွာ ရှင်းပြချက်...