Appen ရှိ AI ကျွမ်းကျင်သူများ၏ အကြီးတန်း ဒါရိုက်တာ ဒေါက်တာ Judith Bishop - တွေ့ဆုံမေးမြန်းခန်း

ဒေါက်တာ Judith Bishop သည် APAC/US ဒေသအတွက် AI အထူးကျွမ်းကျင်သူများ၏ အကြီးတန်းဒါရိုက်တာဖြစ်သည်။ appen. သူမသည် အရည်အသွေးနှင့် အမြန်နှုန်းဖြင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို တုနှိုင်းမမှီသော မြန်နှုန်းပေါင်းစပ်မှုဖြင့် လူသားဆက်သွယ်မှုပုံစံအားလုံး (အပြောအဆို၊ စာရေးခြင်းနှင့် လက်ဟန်ခြေဟန်) တွင် အရည်အချင်းပြည့်မီပြီး အတွေ့အကြုံရှိသော ဘာသာဗေဒပညာရှင်များ၊ ကွန်ပျူတာဘာသာဗေဒပညာရှင်များနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ထိပ်တန်းအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ကို ဦးဆောင်ကာ ကြီးထွားလာနေပါသည်။

ဘယ်အရာက မင်းကို ဘာသာဗေဒကို အစကတည်းက ဆွဲဆောင်ခဲ့တာလဲ။

အထက်တန်းကျောင်းမှာ အကြိုက်ဆုံး အင်္ဂလိပ်စာဆရာတစ်ယောက်ဆီက ဘာသာဗေဒအကြောင်း ပထမဆုံးကြားရတယ်။ ကျွန်တော်သည် နိုင်ငံခြားဘာသာစကားနှင့် လူသားပညာနှင့် သင်္ချာနှင့် သိပ္ပံဘာသာရပ်တို့ကို တန်းတူရည်တူ ဆွဲဆောင်ခံရသော ကလေးတစ်ဦးဖြစ်သည်။ ဘာသာဗေဒသည် ဘာသာစကားအလုပ်လုပ်ပုံကို သိပ္ပံပညာဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်အတွက် ထိုစိတ်ဝင်စားမှုများကို အတူတကွ ယူဆောင်လာခဲ့သည်။ လူတော်တော်များများလိုပဲ ဒီအကြောင်းကို သိလိုက်ရတာနဲ့ လုံးလုံးလျားလျား စွဲလန်းသွားတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အတွေးအမြင်များနှင့် ခံစားချက်များကို အချင်းချင်း ဆက်သွယ်ပြောဆိုပုံထက် အဘယ်အရာက ပိုစွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသနည်း။ ဘာသာဗေဒသည် အသံများနှင့် စာရေးစနစ်များတွင် ကွဲပြားမှုအားလုံးအတွက် မျက်နှာပြင်အောက်တွင် တူညီလေ့ရှိသောကြောင့် အားလုံးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘုံလူသားဖြစ်တည်မှု၏ နောက်ဆုံးတွင် ထုတ်ကုန်တစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် ဘာသာဗေဒသည် စူးစမ်းလေ့လာသည်။

AI မှာ သင်ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်တယ်ဆိုတာကို သင်တွေ့ခဲ့ရတဲ့ ဥပါဒ်ဇာတ်လမ်းကို မျှဝေပေးနိုင်မလား။

ဘာသာစကား နည်းပညာ ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို ပံ့ပိုးကူညီရန် ၂၀၀၄ ခုနှစ်ကတည်းက Appen တွင် အလုပ်လုပ်ကိုင်ခဲ့သည်။ ထိုအချိန်တွင် AI သည် လူသားတို့၏ ဆက်သွယ်မှု၊ ဆင်ခြင်တုံတရားနှင့် ခံယူချက်ဆိုင်ရာ စွမ်းရည်များကို အတုယူကာ ချဲ့ထွင်ရန် နည်းပညာအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော မူဘောင်၊ မစ်ရှင်နှင့် အမြင်တစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာပါသည်။ 2004 ခုနှစ်တွင် ကျွန်ုပ်၏အဖွဲ့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘာသာစကားနှင့် ဘာသာစကားအသိပညာသည် AI လုပ်ငန်းအတွက် အရေးကြီးကြောင်း အသိအမှတ်ပြုသောအားဖြင့် ကျွန်ုပ်၏အဖွဲ့သည် AI အထူးကျွမ်းကျင်သူများအဖြစ် အမှတ်အသားပြုခဲ့ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အမှတ်အသားပြုထားသောဒေတာသည် AI ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် လူသားတို့ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုအောင်မြင်မှုအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ပံ့ပိုးကူညီမှုပေးပါသည်။

သင် AI တွင် 16 နှစ်ကျော်အလုပ်လုပ်ခဲ့သည်၊ သင်မြင်ခဲ့သည့်အကြီးမားဆုံးပြောင်းလဲမှုအချို့ကားအဘယ်နည်း။

အဓိကပြောင်းလဲမှုမှာ ပင်မနည်းပညာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုမှ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် အက်ပ်လီကေးရှင်းများ၏ ရှည်လျားသောအမြီးပိုင်းအထိ အာရုံစူးစိုက်မှု ကွဲပြားခြင်းဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်၏ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်း အများစုအတွက်၊ ဘာသာစကားအခြေခံ AI ၏ အာရုံစူးစိုက်မှုသည် လူတို့၏ ပြောဆိုမှုခံယူချက်နှင့် ထုတ်လုပ်မှုကို အတုယူသည့် စံနမူနာပြပုံစံများဖြစ်သော စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှု၊ စကားပြောပေါင်းစပ်မှု နှင့် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ကို ပြုပြင်ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ Speecon လုပ်ငန်းစု (Consumer Devices for Speech-Driven Interfaces for Consumer Devices) မှ တီထွင်ထားသည့် ဘုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့် ဒေတာနမူနာစံနှုန်းများနှင့် သဘောတူညီချက်များနှင့် ပုံမှန်အားဖြင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဒေတာအတွဲများ။) ဤစံနှုန်းများသည် ပင်မနည်းပညာ developer များအား ဘုံဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများပေါ်တွင် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စံအမှတ်အသားပြုစေပြီး လျင်မြန်စွာ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ AI ၏ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်။

သို့သော်လည်း မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း AI အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ ပျံ့နှံ့နေသော ချဲ့ထွင်မှုသည် နောက်ထပ်ချိန်ညှိခြင်းမပြုဘဲ နောက်ထပ် အထူးပြုဒေတာအမျိုးအစားများတွင် လုံလောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းမရှိကြောင်း အသိအမှတ်ပြုမှုကို ယူဆောင်လာခဲ့သည်။ ထို့အပြင်၊ တမင်တကာ သန့်ရှင်းပြီး 'စံ' သည့် ဒေတာပေါ်တွင် တီထွင်ထားသဖြင့်၊ ဤပုံစံများကို ယခု လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်း သို့မဟုတ် မွမ်းမံပြင်ဆင်ရမည်ဖြစ်ပြီး လူသား၏ထည့်သွင်းမှုများ၏ ကွဲပြားမှုအားလုံးကို နားလည်ရန်နှင့် တုံ့ပြန်ရန်- ဒေသိယအားလုံး၊ လေယူလေသိမ်းအားလုံး၊ လူမျိုးစုအားလုံး၊ လိင်အားလုံးနှင့် အားလုံး လူသားတို့၏ ခြားနားချက်၏ အခြားအတိုင်းအတာများ။

စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်မလိုက်ဘဲ ဒေတာများ၏ အရေးပါပုံကို ဆွေးနွေးနိုင်ပါသလား။

ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သို့မဟုတ် အားဖြည့်သင်ကြားမှုပုံစံများဖြစ်စေ စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ၎င်းတို့လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ဒေတာတွင်ပါရှိသော ဘက်လိုက်မှုများကို ထင်ဟပ်စေမည်ဖြစ်သည်။ Alyssa Simpson Rochwerger နှင့် Wilson Pang တို့သည် ၎င်းတို့၏ မကြာသေးမီက စာအုပ်တွင် ဤစာစောင်၏ ကောင်းမွန်သော ဥပမာများစွာကို ပေးစွမ်းသည်။ Real World AI. လူဦးရေ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ မလုံလောက်ပါက၊ AI မော်ဒယ်သည် ထိုအပိုင်းအတွက် တိကျမှုနည်းပါမည်။

အခြားဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်တစ်ခုတွင်၊ လူဦးရေ၏ကိုယ်စားပြုမှုသည် လုံလောက်နိုင်သော်လည်း လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် အမှန်တကယ်၊ သို့သော် မလိုလားအပ်သောအချက်များကြား ဆက်စပ်မှုများပါဝင်နေပါက ကမ္ဘာပေါ်ရှိအခြေအနေများ (ဥပမာ- အမျိုးသမီးများအတွက် အပြည့်အဝအလုပ်အကိုင်ရရှိမှုနှုန်း နည်းပါးခြင်း သို့မဟုတ် မြင့်မားသောနှုန်းထားများကဲ့သို့၊ အာဖရိကန်အမေရိကန်များအတွက် အကျဉ်းချခံရခြင်း) မှ ထွက်ပေါ်လာသော AI အပလီကေးရှင်းများသည် ထိုအခြေအနေများကို ခိုင်ခံ့မြဲမြံစေနိုင်သည်။

ဘာသာစကားတွင် ကြီးမားသောအသင်းအဖွဲ့များသည် စကားလုံးထည့်သွင်းမှုများဟု သိကြသည့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ဆက်ဆံရေးများအပေါ် အားကိုးသည့် NLP အပလီကေးရှင်းများတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ အကယ်၍ 'သူမ' နှင့် 'သူနာပြု' တို့သည် 'သူတို့' သို့မဟုတ် 'သူ' နှင့် 'သူနာပြု' ထက် ရွေးချယ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ပို၍မကြာခဏဆက်စပ်နေပါက ရလဒ်အပလီကေးရှင်းသည် တစ်ဦးကိုရည်ညွှန်းရန် အနည်းကိန်းနာမ်စားကို ရွေးချယ်ခိုင်းသည့်အခါ 'she' ကို အသုံးပြုပါမည်။ သူနာပြု။ ဤတိကျသောပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ သုတေသီများသည် မကြာသေးမီက အသုံးပြုလေ့ရှိသော စကားလုံးထည့်သွင်းခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်ဖြစ်သော GN-GloVe ၏ ကျားမ-ကြားနေမျိုးကွဲတစ်ခုကို တီထွင်ခဲ့သည်။

ထိလွယ်ရှလွယ် အပလီကေးရှင်းများတွင်၊ ဤကဲ့သို့သော ဘက်လိုက်မှုပြဿနာများသည် သုံးစွဲသူများအပေါ် ဆိုးရွားစွာ အကျိုးသက်ရောက်နိုင်ပြီး လုပ်ငန်းရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုကို ဖယ်ရှားပစ်နိုင်သည်။ သတင်းကောင်းမှာ၊ ပိုမိုပွင့်လင်းပြီး ပါဝင်သော ဒေတာအတွဲအသစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပြင် လက်ရှိလေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများနှင့် AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများတွင် ဘက်လိုက်မှုရှိမရှိ စစ်ဆေးရန်အတွက် များပြားလာသော ဒေတာသိပ္ပံအက်ပ်လီကေးရှင်းများကို တီထွင်လျက်ရှိသည်။

Appen သည် မကြာသေးမီက မတူကွဲပြားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲအသစ်များကို သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ပဏာမခြေလှမ်းများအတွက် ထုတ်ဖော်ခဲ့သည်။ ဘာသာစကားအမျိုးမျိုး၊ ဒေသိယစကား၊ လူမျိုးစု၊ လေယူလေသိမ်း၊ လူမျိုး သို့မဟုတ် လိင်မခွဲခြားဘဲ အသုံးပြုသူများ တူညီသောအတွေ့အကြုံကို ရရှိစေမည့် ဤဒေတာအတွဲများမှ အချက်အလက်အချို့ကို သင်မျှဝေနိုင်မလား။

အထက်ဖော်ပြပါ အကြောင်းပြချက်များအတွက် AI ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များတွင် ရှိပြီးသား ဘက်လိုက်မှုများကို ပြုပြင်ရန် ဒေတာအတွဲများအပြင် အနာဂတ်စနစ်များအတွက် လေ့ကျင့်မှုများအတွက် ပိုမိုပါဝင်နိုင်သည့် ဒေတာအတွဲများ လိုအပ်ပါသည်။ သင်ဖော်ပြထားသည့် Appen ဒေတာအတွဲများသည် လူမျိုးစုနှင့် ဆက်နွယ်နေသော လူမျိုးစုများနှင့် သက်ဆိုင်သည့် ဘက်လိုက်မှုများကို ပြုပြင်ပေးမည့် အာဖရိကန်အမေရိကန် Vernacular English ကဲ့သို့ပင်။ ၎င်းတို့သည် AI ဘာသာစကားပုံစံများတွင် ဤလူဦးရေ၏ကိုယ်စားပြုမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဖြည့်စွက်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်သည်။

AI ဒေတာတွင် တိကျပြတ်သားစွာ တံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက် အရေးကြီးသော လူဦးရေပုံသဏ္ဍာန် အတိုင်းအတာတစ်ခုအဖြစ် မျိုးနွယ်စု ပေါ်ပေါက်လာပါသည်။ ဘာသာဗေဒပညာရှင်များသည် သီးခြားလူမျိုးစုများနှင့် ဆက်စပ်နေသော ဘာသာစကားမျိုးကွဲများကို 'လူမျိုးစုများ' အဖြစ် ရည်ညွှန်းသည်။ Appen ကဲ့သို့သော AI ဒေတာပံ့ပိုးပေးသူများသည် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများတွင် အဓိကကွဲပြားပြီး လူနည်းစုလူဦးရေကို အတိအလင်းဖော်ပြခြင်းမရှိပါက ရလဒ်စနစ်များသည် ဤလူဦးရေများအတွက် တူညီစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ သေချာပေါက်မသေချာနိုင်ပါ။

သာတူညီမျှစွမ်းဆောင်မှုဆိုသည်မှာ အသုံးပြုသူ၏စကားလုံးများနှင့် ရည်ရွယ်ချက်များ (၎င်းတို့၏အဓိပ္ပါယ်များ၊ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်လိုသော လုပ်ဆောင်ချက်များ) နှင့် အချို့သောကိစ္စများတွင် စိတ်ဓာတ်များကို တန်းတူညီမျှတိကျမှုဖြင့် အသိအမှတ်ပြုပါသည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူ၏ လိုအပ်ချက်များကို ညီတူညီမျှ ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် နည်းလမ်းများဖြင့် တုံ့ပြန်ပြီး လက်တွေ့ကျကျ သို့မဟုတ် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရသော်လည်းကောင်း အသုံးပြုသူ၏ သီးခြားလူဦးရေအပေါ် ပိုမိုဆိုးကျိုးသက်ရောက်မှု မဖြစ်ပေါ်စေပါ။

နှစ်ရှည်လများ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနည်းလမ်းသည် ဒေတာဘေ့စ်များအတွင်း ပထဝီဝင်နှင့် စကားအပြောအဆို ကိုယ်စားပြုနမူနာများကို အာရုံစိုက်ရန်ဖြစ်သည် - ၎င်းသည် နည်းပညာသည် ဘာသာစကားပြောဆိုသူအားလုံးအတွက် ယေဘုယျကျလိမ့်မည်ဟု သေချာသည်ဟု ယူဆပါသည်။ African American Vernacular English Speakers များအတွက် မကြာသေးမီက မှတ်တမ်းတင်ထားသော ဘာသာစကားနည်းပညာများ၏ စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းမှုမှာ ထိုသို့မဟုတ်ကြောင်း ပြသထားသည်။ လူမျိုး၊ လူမျိုး၊ ကျား၊ မနှင့် လေယူလေသိမ်းတို့တွင် ကွဲပြားသော လူဦးရေများသည် ၎င်းတို့၏ အသံများကို AI ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများမှ ကြားသိနားလည်နိုင်စေရန် သေချာစေရန် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံများတွင် တက်ကြွစွာ ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ Appen ၏ ကွဲပြားသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများသည် ဤလိုအပ်ချက်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။

AI အပြင်၊ သင်သည် မတူညီသော လုပ်ငန်းနယ်ပယ်မှ ဆုများစွာကို ရရှိထားသော သင်၏ကဗျာများစွာရှိသည့် ကဗျာဆရာလည်းဖြစ်သည်။ ကဗျာရေးခြင်းအပါအဝင် ဤဖန်တီးမှုအမျိုးအစားကိုပြသမည့် အနာဂတ် AI နှင့် ပတ်သက်၍ သင့်အမြင်က ဘယ်လိုလဲ။

အဲဒါ စွဲမက်ဖွယ်မေးခွန်းတစ်ခုပါ။ ကဗျာနှင့် အခြားသော လူသားဖန်တီးမှုပုံစံများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မှတ်ဉာဏ်၊ ခံယူချက်၊ အာရုံခံစားမှုနှင့် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ လူသားအရင်းအမြစ်များအပြင် ဘာသာစကားနှင့် ပုံသဏ္ဌာန်ဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် ကွဲလွဲမှုများ၊ ခေတ်ပြိုင်စိုးရိမ်ပူပန်မှုများနှင့် ထပ်တူထပ်မျှသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတို့ကို ထုတ်ပေးပါသည်။ Emily Dickinson က “ကျွန်တော် စာအုပ်တစ်အုပ်ဖတ်ပြီး တစ်ကိုယ်လုံး အေးစက်နေတယ်ဆိုရင် မီးက ကျွန်တော့်ကို မနွေးစေနိုင်ဘူး၊ အဲဒါက ကဗျာဆိုတာ သိပါတယ်။ ငါ့ခေါင်းထိပ်ကို ဖြုတ်လိုက်သလို ခံစားရရင် အဲဒါ ကဗျာဆိုတာ ငါသိတယ်။” သိမြင်နိုင်သော၊ အာရုံခံမှု သို့မဟုတ် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ အသိအမှတ်ပြုမှုဆိုင်ရာ ဒြပ်စင်တစ်ခု ရှိရမည်ဖြစ်ပြီး၊ စစ်မှန်သော အံ့သြစရာလည်း ဖြစ်ရပါမည်။

GPT-3 ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့် AI မော်ဒယ်များသည် ကဗျာများအပါအဝင် မတူညီသောအမျိုးအစားများတွင် စကားလုံးများ အတူတကွ ပေါ်ထွက်နိုင်ခြေကို ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များဖြင့် စံနမူနာပြုပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ “ကဗျာဆန်သော” ဘာသာစကားအဖြစ် အသိအမှတ်ပြုထားသော အရာတစ်ခုကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ စကားလုံးများကို မြင့်တင်ထားသော အဘိဓာန်၊ ကာရန်ကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် မမျှော်လင့်ထားသော သို့မဟုတ် လွန်ဆန်သော စကားလုံးများကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းကဲ့သို့သော အရာများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ သို့သော် ဤမျိုးဆက်သစ်ဘာသာစကားပုံစံများသည် လက်ရှိအချိန်၌ လူသားဖြစ်ခြင်း၏အဓိပ္ပါယ်ကို လင်းလက်တောက်ပစေမည့် အနုပညာလက်ရာတစ်ခုထုတ်လုပ်ရန် လိုအပ်သော အရင်းအမြစ်အများစုကို ချို့တဲ့စွာဖော်ပြခဲ့သည်။

တီထွင်ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတစ်ခုတွင် AI နှင့်ပတ်သက်သော စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသည့်အချက်မှာ တစ်မျိုးတည်းသောလူ့စိတ်၏လက်လှမ်းမမီသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုမျိုးနှင့် ကွဲပြားသည့် ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်း၊ ပေါင်းကူးသဏ္ဍာန်အရှိဆုံး သို့မဟုတ် နက်နဲစွာဖတ်ပြီး အတွေ့အကြုံရှိသော လူ့စိတ်ပင်ဖြစ်ပါသည်။ AI သည် ကျယ်ပြန့်သောလူ့နယ်ပယ်များ (အမြင်အာရုံ၊ ထိတွေ့မှု၊ နား၊ ဇီဝကမ္မ၊ စိတ်ခံစားမှု) ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အာရုံခံနှင့် အာရုံခံဒေတာများကို တသမတ်တည်းဝင်ရောက်ခွင့်ရသည်နှင့် တပြိုင်နက် ကျွန်ုပ်တို့ကိုယ်တိုင်နှင့် ကမ္ဘာကြီးအကြောင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ သိရှိနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ AI ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်မှုစွမ်းရည်များသည် တီထွင်ဖန်တီးနိုင်သော လူသားရှာဖွေစူးစမ်းမှုများအတွက် ခိုင်လုံသောအခြေခံအသစ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

သင့်တွင် ယခုအချိန်အထိ အံ့မခန်းအသက်မွေးဝမ်းကျောင်းတစ်ခုရှိနေပြီ၊ သင့်ထင်မြင်ယူဆချက်တွင် STEM နှင့် အထူးသဖြင့် AI တွင် အမျိုးသမီးများ ပိုများလာခြင်းကို အဘယ်အရာက ဆွဲဆောင်နိုင်သနည်း။

စံနမူနာပြမရှိခြင်းသည် အားကောင်းသည့်အချက် (နှင့် ဆိုးသောစက်ဝိုင်း) ဖြစ်နိုင်သည်။ ယဉ်ကျေးမှုအရ၊ လူမှုရေးအရနှင့် လက်တွေ့ကျကျ- အမျိုးသမီးများနှင့် အခြားသော မတူကွဲပြားသော ကျားမကွဲပြားသူများ ထဲထဲဝင်ဝင် ပါဝင်မှုမရှိသေးသော နယ်ပယ်များသို့ ချိုးဖျက်ရာတွင် စစ်မှန်သော အခက်အခဲတစ်ခု ရှိနေပြီး ကျွန်ုပ်တို့ ပါဝင်ကူညီနိုင်သည်များကို လေးစားမှုမှာ မကြာခဏ နည်းပါးနေပါသည်။ ခေါင်းဆောင်တစ်ဦးအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်၏ကိုယ်ပိုင်အတွေ့အကြုံသည် မတူကွဲပြားသော အတွေ့အကြုံများနှင့် လမ်းညွှန်မှုများပါ၀င်လာသောအခါတွင် စိတ်ဓာတ်ကြံ့ခိုင်မှု၊ တီထွင်ဖန်တီးမှုနှင့် အောင်မြင်သောအသင်းများသည် မည်မျှခံနိုင်ရည်ရှိနိုင်သည်ကို အကြိမ်ကြိမ်ပြသခဲ့သည်။ ခေါင်းဆောင်များသည် ၎င်းတို့၏ အလုပ်ခန့်ရာတွင် စွန့်စားလိုပြီး စိန်ခေါ်မှုများကို အမျိုးမျိုးသော ရှုထောင့်များမှ ဆောင်ကြဉ်းပေးသည့် စိန်ခေါ်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်မည်ဟု ယုံကြည်ချက်တွင် သတ္တိရှိရန် လိုအပ်ပြီး ဤရဲရင့်မှုသည် ငွေကြေးနှင့် ကော်ပိုရိတ်အောင်မြင်မှုတို့နှင့် အခိုင်အမာ ဆက်စပ်နေကြောင်း သိရှိထားရန် လိုအပ်သည်။

ယေဘုယျအားဖြင့် Appen သို့မဟုတ် AI အကြောင်း သင်မျှဝေလိုသည့် အခြားအရာများ ရှိပါသလား။

Appen ကဲ့သို့သော ဒေတာပံ့ပိုးပေးသူများသည် ပါဝင်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် AI ရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လွှမ်းမိုးရန် အားကောင်းသော အလားအလာရှိသည်။

သို့သော်လည်း အားလုံးပါဝင်နိုင်သော AI ပန်းတိုင်ကိုရောက်ရှိရန် လူတိုင်းပါဝင်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်ပါသည်။ ဒေတာဝယ်ယူသူများသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာရှိ သုံးစွဲသူအားလုံးအတွက် ၎င်းတို့၏စနစ်များ၏ အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်နိုင်မှုကို သေချာစေမည့် ပါဝင်သောဒေတာအတွက် အတိအလင်းမေးကာ ပေးချေရန် ၎င်းတို့၏တာဝန်ကိုလည်း အသိအမှတ်ပြုရမည်ဖြစ်သည်။ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ၎င်းတို့၏ဒေတာများကို ပံ့ပိုးပေးသော မတူကွဲပြားသောအသိုင်းအဝိုင်းမှ သူများသည် ၎င်းတွင်ထည့်သွင်းမည့်အသုံးပြုမှုများကို ယုံကြည်နိုင်ရမည်ဖြစ်သည်။ ထိုယုံကြည်မှုကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကိုင်တွယ်သူအားလုံး၏ ခိုင်မာသော ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ကျင့်ထုံးများ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

အင်တာဗျူးအတွက် ကျေးဇူးတင်ပါသည်၊ AI နှင့် ဘာသာဗေဒဆိုင်ရာ မင်းရဲ့အမြင်များအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာရတာ နှစ်သက်မိပါတယ်။ ပိုမိုလေ့လာလိုသောစာဖတ်သူများ လာရောက်လေ့လာနိုင်ပါသည်။ appen.