Generative AI ဆိုတာဘာလဲ။

Generative AI သည် မကြာသေးမီက ဆူညံသံများစွာ ထွက်ပေါ်လျက်ရှိသည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယို၊ အသံနှင့် စာသားအသစ်များဖန်တီးရန် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သို့မဟုတ် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း သင်ကြားရေးဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များအပေါ် မှီခိုနေသည့် မည်သည့် ဉာဏ်ရည်တုစနစ်အမျိုးအစားကိုမဆို ရည်ညွှန်းရန် အသုံးပြုသည်။ MIT ၏ အဆိုအရ Generative AI သည် လွန်ခဲ့သည့် ဆယ်စုနှစ်အတွင်း AI နယ်ပယ်တွင် အလားအလာအရှိဆုံး တိုးတက်မှုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ 

Generative AI မှတစ်ဆင့် ကွန်ပျူတာများသည် ထည့်သွင်းမှုနှင့် သက်ဆိုင်သည့် အခြေခံပုံစံများကို လေ့လာနိုင်ပြီး ၎င်းတို့နှင့် ဆင်တူသော အကြောင်းအရာများကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ဤစနစ်များသည် Generative Adversarial Networks (GANs)၊ ကွဲပြားသော အော်တိုကုဒ်များ နှင့် ထရန်စဖော်မာများပေါ်တွင် အားကိုးပါသည်။ 

မျိုးဆက်သစ် AI နှင့်ပတ်သက်သော ဖောင်းပွမှုသည် တဖြည်းဖြည်းကြီးထွားလာနေပြီး Gartner သည် ၎င်းကို ၎င်း၏ “2022 အတွက် ထွန်းသစ်စနည်းပညာများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းသက်ရောက်မှု ရေဒါ"အစီရင်ခံစာ။ ကုမ္ပဏီ၏အဆိုအရ၊ ၎င်းသည် စျေးကွက်တွင် အထိရောက်ဆုံးနှင့် လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသော နည်းပညာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ 

Gartner အစီရင်ခံစာမှ အဓိက ခန့်မှန်းချက်အချို့ ပါဝင်သည်။ 

• 2025 တွင် generative AI ကို မူးယစ်ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအစပျိုးမှု၏ 50 ရာခိုင်နှုန်းကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။
  
• 2025 ခုနှစ်တွင် Generative AI သည် ဒေတာအားလုံး၏ 10 ရာခိုင်နှုန်းကို ထုတ်လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ 
• 2027 ခုနှစ်တွင် ထုတ်လုပ်သူ 30 ရာခိုင်နှုန်းသည် ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် မျိုးဆက်သစ် AI ကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ 

Generative AI နည်းပညာများ 

Generative AI သည် ရှိပြီးသားစာသားများ၊ အသံဖိုင်များ သို့မဟုတ် ပုံများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အကြောင်းအရာအသစ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပြူတာများအား ထည့်သွင်းမှုနှင့်ပတ်သက်သည့် အရင်းခံပုံစံကို သိရှိနိုင်စေသောကြောင့် ၎င်းသည် အလားတူအကြောင်းအရာများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ 

Generative AI သည် နည်းလမ်းမျိုးစုံဖြင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို အောင်မြင်သည်- 

• Generative ဆန့်ကျင်ဘက်ကွန်ရက်များ (GANs)- GAN များတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်နှစ်ခု ပါဝင်သည်။ နှစ်ခုကြား မျှခြေကို ထူထောင်ရန် ဂျင်နရေတာနှင့် ခွဲခြားဆက်ဆံသည့် ကွန်ရက်တစ်ခု ရှိသည်။ ဂျင်နရေတာကွန်ရက်သည် အရင်းအမြစ်ဒေတာနှင့် ဆင်တူသည့် ဒေတာအသစ် သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာကို ထုတ်ပေးသည်။ ခွဲခြားဆက်ဆံသူကွန်ရက်သည် မူရင်းနှင့်ပိုမိုနီးစပ်သည်ကို အသိအမှတ်ပြုရန် အရင်းအမြစ်နှင့် ထုတ်လုပ်လိုက်သောဒေတာအကြား ကွဲပြားသည်။ 
• ထရန်စဖော်မာ: Transformer မော်ဒယ်များတွင် GPT-3 ကဲ့သို့ နာမည်ကြီးပြီး ၎င်းတို့သည် သိမြင်မှုအာရုံကို အတုယူကာ ထည့်သွင်းသည့်ဒေတာအစိတ်အပိုင်းများ၏ အရေးပါမှုကို တိုင်းတာနိုင်သည်။ Transformers များသည် ဘာသာစကား သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံကို နားလည်ရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းတာဝန်များကို သင်ယူနိုင်ပြီး ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများမှ စာသား သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ 
• အမျိုးမျိုးသော အလိုအလျောက် ကုဒ်နံပါတ်များ- ကွဲပြားသော အလိုအလျောက် ကုဒ်နံပါတ်ပြောင်းသည့်ကိရိယာများဖြင့်၊ ကုဒ်ပြောင်းကိရိယာသည် ထည့်သွင်းမှုကို ကုဒ်ကိုချုံ့ပြီး ကုဒ်သို့ ကုဒ်လုပ်သည် မှန်ကန်စွာ လေ့ကျင့်သင်ကြားသောအခါ၊ ဖိသိပ်ထားသော ကိုယ်စားပြုမှုသည် သေးငယ်သော အတိုင်းအတာ ကိုယ်စားပြုမှုအဖြစ် ထည့်သွင်းဒေတာဖြန့်ဖြူးမှုကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ 

Generative AI Applications များ

စျေးကွက်ရှာဖွေရေး၊ ပညာရေး၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဖျော်ဖြေရေးစသည့် နယ်ပယ်များစွာတွင် မျိုးဆက်သစ် AI အတွက် ကျယ်ပြန့်သော အသုံးချပရိုဂရမ်များ ရှိပါသည်။ 

ဤသည်မှာ Generative AI ၏ထိပ်တန်းအပလီကေးရှင်းအချို့ဖြစ်သည်။ 

• ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု: မျိုးဆက်ပွားဆန့်ကျင်ဘက်ကွန်ရက်များသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းများကို တော်လှန်လျက်ရှိသည်။ ၎င်းတို့ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်နှင့် မော်ဒယ်ကို တီထွင်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကိုယ်စားပြုမှုနည်းပါးသော ဒေတာနမူနာအတုများကို ထုတ်လုပ်ရန် ၎င်းတို့ကို သင်ကြားပေးနိုင်သည်။ GAN များကို ဒေတာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေးကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်းအတွက်လည်း အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အဖိုးတန်လူနာဒေတာကို အပေးအယူလုပ်နိုင်သော ပြောင်းပြန်လှန်လုပ်ငန်းစဉ်၏ အဓိကပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးသည်။ 
• ဂီတ: Generative AI သည် လူ့ဦးနှောက်ကို တုပနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်များ ဖန်တီးခြင်းဖြင့် ဂီတတွင် အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Google ၏ Magenta software သည် ပထမဆုံးသော AI သီချင်းကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ ဂီတတွင် Generative AI ၏ အကြီးမားဆုံး အကျိုးကျေးဇူးတစ်ခုမှာ အမျိုးအစားအသစ်များကို ဖန်တီးနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ 
• ရုပ်ရှင်ရိုက်ကွင်း- ရုပ်ရှင်လုပ်ငန်းတွင် generative AI ၏အသုံးချမှုများသည် ဆက်လက်ကြီးထွားလာသည်။ ၎င်းသည် ဓာတ်ပုံကိုပြောင်းပြီးနောက် အလင်းရောင် သို့မဟုတ် ရာသီဥတုအခြေအနေများကြားမှ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များကို ဖရိန်တစ်ခုအား အချိန်မရွေး ဖမ်းယူနိုင်စေပါသည်။ Generative AI သည် အသက်အရွယ်အမျိုးမျိုးတွင် သရုပ်ဆောင်များ၏ ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို အသုံးပြုရန်အတွက် မျက်နှာပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့် အသံဖြင့်ပုံတူခြင်းတို့ကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ 
• မီဒီယာ: Generative AI ကို မီဒီယာလုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးတွင် အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် super-resolution ဖြင့် အကြောင်းအရာကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။ စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများသည် အရည်အသွေးနိမ့်အကြောင်းအရာများကို အရည်အသွေးမြင့်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည်။ 
• စက်ရုပ် မျိုးဆက်သစ် မော်ဒယ်လ်သည် အားဖြည့်စက် သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို ဘက်လိုက်မှု နည်းပါးစေပြီး သရုပ်ဖော်ပုံနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် စိတ္တဇသဘောတရားများကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။ 

Generative AI ၏စိန်ခေါ်မှုများ

၎င်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အသုံးချပရိုဂရမ်များ အားလုံးနှင့်အတူ မျိုးဆက်သစ် AI သည် စိန်ခေါ်မှုအချို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ တစ်ခုအနေနှင့်၊ လူကိုလိမ်လည်လှည့်ဖြားခြင်း သို့မဟုတ် spammy သတင်းဖန်တီးခြင်းကဲ့သို့သော မကောင်းသောလုပ်ဆောင်မှုများလုပ်ဆောင်ရန် မကောင်းတဲ့သရုပ်ဆောင်များက အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ 

Generative AI algorithms သည် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အောင်မြင်စွာလုပ်ဆောင်ရန် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများစွာ လိုအပ်ပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ GAN များသည် ရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် စာသားအသစ်များကို လုံးလုံးထုတ်မထုတ်နိုင်ပါ၊ ၎င်းတို့သည် ဒေတာကိုယူကာ ရလဒ်အသစ်တစ်ခုဖန်တီးရန် ၎င်းတို့ကို အတူတကွပေါင်းစပ်ရမည်ဖြစ်သည်။ 

Generative AI ၏နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုမှာ GAN ကဲ့သို့သောမော်ဒယ်အချို့ကိုထိန်းချုပ်ရန်ခက်ခဲသဖြင့်မျှော်လင့်မထားသောရလဒ်များဖြစ်သည်။ ထိုသို့ဖြစ်သောအခါ၊ မော်ဒယ်များသည် မတည်မငြိမ်ဖြစ်နိုင်ပြီး မမျှော်လင့်ထားသောရလဒ်ကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ 

Generative AI ကုမ္ပဏီများ၏ နမူနာများ

များပြားလှသော အသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် Generative AI နှင့် ပတ်သက်သည့် ကုမ္ပဏီများစွာ ရှိပါသည်။ 

• ပေါင်းစပ်မှု: အထင်ရှားဆုံး မျိုးဆက်သစ် AI ကုမ္ပဏီများအနက်မှ တစ်ခုသည် ဗီဒီယိုပေါင်းစပ်မှုနည်းပညာ၏ အစောပိုင်းရှေ့ဆောင်ဖြစ်သော Synthesia ဖြစ်သည်။ UK အခြေစိုက် ကုမ္ပဏီသည် 2017 ခုနှစ်တွင် တည်ထောင်ခဲ့ပြီး ရုပ်မြင်သံကြားအကြောင်းအရာဖန်တီးမှုအတွက် ပေါင်းစပ်မီဒီယာနည်းပညာအသစ်ကို ဖော်ဆောင်ပေးသည့်အပြင် နည်းပညာကို လွှမ်းမိုးရန် လိုအပ်သည့် ကုန်ကျစရိတ်၊ ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ဘာသာစကားအတားအဆီးများကို လျှော့ချရန်။ 
• အများအားဖြင့် AI အများအားဖြင့် AI သည် အတိုင်းအတာဖြင့် လက်တွေ့ဆန်ပြီး ကိုယ်စားပြုပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကို အသွင်တူစေနိုင်သည့် Synthetic Data Engine ကို တီထွင်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ရှိပြီးသားဒေတာထံမှ ပုံစံများ၊ ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ကွဲလွဲမှုများကို အလိုအလျောက် လေ့လာနိုင်သည်။ 
• AI ပေါင်းစပ်မှု- Synthesis AI သည် ဆန်းသစ်သော မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ပြီး CGI နည်းပညာများကို ပြောင်းလဲစေသည်။ ကုမ္ပဏီ၏အဆိုအရ ၎င်းတို့၏တစ်ဦးတည်းပိုင် ပိုက်လိုင်းသည် ခေတ်မီဆန်းပြားသော ကွန်ပျူတာအမြင် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာကို ထုတ်ပေးနိုင်စေပါသည်။ 
• Synthetaic- ထိပ်တန်းပေါင်းစပ်ဒေတာကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်သည့် Synthetaic သည် AI အတွက် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာကို ကြီးထွားစေသည်။ ကုမ္ပဏီ၏ RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) သည် ကြီးမားပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ဒေတာအတွဲများ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးသောကြောင့် AI မော်ဒယ်များကို သမားရိုးကျချဉ်းကပ်မှုများထက် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လေ့ကျင့်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ 
• Aqemia- ဆီလီကိုဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကုမ္ပဏီ၊ Aqemia သည် AI နှင့် ပေါင်းစပ်ရင်းနှီးမှုကို ခန့်မှန်းရန် Uniqe ကွမ်တမ်မှုတ်သွင်းထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အားကိုးနေပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် အောင်မြင်မှုအခွင့်အလမ်းကောင်းများနှင့်အတူ ပိုမိုဆန်းသစ်သော မော်လီကျူးများကို လျင်မြန်စွာ ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ကူညီပေးပါသည်။ 
• AiMi- ဂီတနယ်ပယ်ရှိ ထိပ်တန်းမျိုးဆက်သစ် AI ကုမ္ပဏီများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သော AiMi သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြန်လည်အသက်ဝင်လာသည့် အီလက်ထရွန်းနစ်ဂီတ၏ တက်ကြွပြီး အဆုံးမဲ့စီးဆင်းမှုကို ပေးဆောင်ပါသည်။ သင့်အား စဉ်ဆက်မပြတ် အသံနှင့် ရုပ်ပုံများတွင် နှစ်မြုပ်စေမည့် ဂီတမြင်ကွင်းများကို ဖန်တီးရန် AiMi ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
  

၎င်းတို့သည် ဆန်းသစ်ဆန်းသစ်ပြီး အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသော နည်းပညာများကို သယ်ဆောင်ရန်အတွက် မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်များကို အသုံးချနေသည့် ကုမ္ပဏီများစွာထဲမှ အနည်းငယ်မျှသာဖြစ်သည်။