MIT မှ သုတေသီများသည် အလုပ်စိတ်ဖိစီးမှုနှင့် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို AI မောင်းနှင်သော နည်းလမ်းများဖြင့် စမ်းသပ်ခြင်း

Massachusetts Institute of Technology MIT မှ သုတေသီများသည် AI စွမ်းအားဖြင့် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ လူတစ်ဦး၏စိတ်ဖိစီးမှု သို့မဟုတ် သိမြင်မှု ပင်ပန်းနွမ်းနယ်နေချိန်တွင် အာရုံခံနည်းများလုပ်ငန်းခွင်တွင် ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိခိုက်စေပါသည်။ MIT သုတေသနအဖွဲ့၏အဆိုအရ၊ အဆိုပါပရောဂျက်သည် လူသားစက်အဖွဲ့များ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချကာ လူသားများကို အကောင်းမွန်ဆုံး၊ ပိုမိုဘေးကင်းသောနည်းလမ်းဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် စက်များကို အသုံးပြု၍ စွမ်းအားကို အသုံးချရန် ရည်ရွယ်သည်။

Michael Pietrucha သည် MIT ရှိ Lincoln ဓာတ်ခွဲခန်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်ပြီး Tactical Systems ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးအဖြစ် ထမ်းဆောင်လျက်ရှိသည်။ Pietrucha သည် နှစ်များတစ်လျှောက် လူသားများနှင့် စက်များကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏ ရှည်လျားသောသမိုင်းကြောင်းကို ညွှန်ပြခဲ့သော်လည်း AI မှ မောင်းနှင်သော ခေတ်မီဆန်းပြားသော လူသား-စက်အဖွဲ့များ ပေါ်ပေါက်လာသောအခါတွင်ပင် လူသားသည် စက်၏အကြံပေးအဖြစ် ပုံမှန်အားဖြင့် လုပ်ဆောင်လေ့ရှိကြောင်း မှတ်သားခဲ့သည်။ လူ့၏တာဝန်မှာ ပုံမှန်အားဖြင့် စနစ်ကို နားလည်ရန်၊ စနစ်အား စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် ၎င်းသည် မှန်ကန်စွာ အလုပ်လုပ်ကြောင်း သေချာစေရန် ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ အဖွဲ့လိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် နှစ်လမ်းသွားလမ်းဖြစ်ပြီး စက်သည် လူသားများအား ၎င်းတို့၏ရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းကို တိုးမြင့်စေသည်။

Megan Blackwell သည် Lincoln ဓာတ်ခွဲခန်းရှိ ပြည်တွင်းရန်ပုံငွေဖြင့် ဇီဝသိပ္ပံနှင့် နည်းပညာသုတေသန၏ လက်ထောက်အကြီးအကဲဟောင်းဖြစ်သည်။ Blackwell သည် တစ်စုံတစ်ဦး၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကျဆင်းစေသည့် ဖိစီးမှု/ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုများစွာအောက်တွင် ရှိနေသည့်အခါ ဆုံးဖြတ်နိုင်သည့် AI စနစ်များကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရန် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ လူ့အမှားသည် အမှားများနှင့် လွတ်သွားသော အခွင့်အလမ်းများဆီသို့ ဦးတည်ရုံသာမက ဘေးအန္တရာယ်များ၊ အသက်အန္တရာယ်ကိုပါ ခြိမ်းခြောက်နိုင်သည့် နောက်ဆက်တွဲများကိုပါ ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ကြောင်း Blackwell မှ မှတ်ချက်ချသည်။ စောစီးစွာ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်နိုင်လေ ပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။ မေးခွန်းထုတ်နေသော AI စနစ်သည် ၎င်း၏လူသားပါတနာအား ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို သက်သာစေရန် နည်းလမ်းများကို အကြံပြုနိုင်သည်။ Blackwell က ရှင်းပြခဲ့သလို၊ MIT သတင်းအရ သိရသည်။:

"ယနေ့၊ neuromonitoring သည် ပို၍ တိကျပြီး သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူလာသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှု သို့မဟုတ် သိမြင်မှုလွန်ကဲခြင်းအတွက် စောင့်ကြည့်ရန် နည်းပညာကို အသုံးပြု၍ မျှော်မှန်းထားပါသည်။ ဒီလူက အရမ်းတက်နေတာလား။ ဓာတ်ငွေ့ကုန်သွားမလား၊ လူကို စောင့်ကြည့်နိုင်ရင် ဆိုးရွားတဲ့အရာတစ်ခု မဖြစ်ခင်မှာ ကြားဝင်ဖြေရှင်းပေးနိုင်ပါတယ်။”

စိတ်ဖိစီးမှုနှင့် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းစနစ်သည် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းပြီး ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်သည်။ အစောပိုင်းလေ့လာမှုများသည် လူတစ်ဦး၏ အာရုံကြောဆိုင်ရာ အပြုအမူနှင့် ဇီဝကမ္မအခြေအနေများကို ညွှန်ပြနိုင်သည့် ပုံစံများကို ရှာဖွေရန် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့်အတူ လူတစ်ဦး၏ ဗီဒီယိုနှင့် အသံဖမ်းယူမှုများကို အသုံးပြုရန် ကြိုးပမ်းခဲ့သည်။ ယခင်အလုပ်တွင် ဇီဝမက်ထရစ်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ လူများ၏ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ အခြေအနေများကို ဆုံးဖြတ်ရန် အချို့ကို တွေ့မြင်ခဲ့ရပါသည်။ အောင်မြင်ခြင်း ဖော်ထုတ်မယ် စိတ်ကျရောဂါအဆင့်များရှိပေမယ့် တချို့အငြင်းပွားဖွယ်ရာ ဘယ်လောက်ထိ အားကိုးလောက်မလဲ။ ဤ algorithms များသည် လေ့လာမှုများ အမှန်တကယ် ထပ်တူထပ်မျှ ဖြစ်ပါက၊ MIT ရှိ အဖွဲ့သည် ဗီဒီယိုနှင့် အသံဖမ်းယူမှုများမှ စုဆောင်းရရှိသော အချက်အလက်သာမက EEG နှင့် နှလုံးခုန်နှုန်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းပေးသည့် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အာရုံခံကိရိယာများအပြင် တိကျ၍ ယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရန် ရည်ရွယ်ပြီး အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။

မည်သည့်ရောဂါရှာဖွေရေးစနစ်ကိုမဆို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် ပထမအဆင့်မှာ ပုံမှန်စွမ်းဆောင်ရည်၏ အခြေခံအချက်များကို ထူထောင်ရန်ဖြစ်သည်။ ယင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေရန်အတွက် AR စနစ်သည် တစ်ဦးချင်းစီ၏ သိမြင်မှုပုံစံကို တည်ဆောက်ရမည်ဖြစ်သည်။ သုတေသနအဖွဲ့၏အဆိုအရ သိမြင်မှုပုံစံများသည် မှတ်တမ်းတင်ခြင်းများနှင့် အာရုံခံကိရိယာများမှတစ်ဆင့် စုဆောင်းရရှိထားသော ဇီဝကမ္မဆိုင်ရာထည့်သွင်းမှုများနှင့်စပ်လျဉ်း၍ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ထို့နောက် အဆိုပါစနစ်သည် လူတစ်ဦးအား ၎င်းတို့၏ဇီဝကမ္မသေတ္တာများ အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲခြင်းရှိမရှိကို စတင်စောင့်ကြည့်နိုင်ပြီး မည်သည့်သွေဖည်မှုများသည် အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သည်၊ အမှားများ သို့မဟုတ် ဒဏ်ရာများဖြစ်စေနိုင်သည်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။

ပင်ပန်းနွမ်းနယ်ခြင်း သို့မဟုတ် ဖိစီးမှုတို့ကြောင့် လူသားတစ်ဦး၏ စွမ်းဆောင်ရည် ကျဆင်းသွားသည်ဟု AI စနစ်က ဆုံးဖြတ်ပါက ကွဲပြားခြားနားသော ကြားဝင်ဆောင်ရွက်ပေးမှုများ ဖြစ်နိုင်သည်။ အဆိုပါစနစ်သည် ၎င်း၏အသင်းဖော်အား အနားယူရန် သို့မဟုတ် ကော်ဖီအနည်းငယ်သောက်ရန် လှုံ့ဆော်ပေးနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း လူသား-AI အဖွဲ့သည် သယ်ယူမောင်းနှင်ခြင်းကဲ့သို့သော အန္တရာယ်ရှိသော အခြေအနေတွင် လည်ပတ်နေပါက လူသည် သတိလစ်သွားပါက AI စနစ်သည် Fail-Safe အဖြစ် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ယာဉ်ကို ရပ်တန့်သွားစေနိုင်သည်။

သုတေသနအဖွဲ့သည် ပရောဂျက်၏ အစောပိုင်းအဆင့်တွင် ရှိနေဆဲဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့၏ အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းနေဆဲဖြစ်သည်။ အဖွဲ့သည် ထောက်လှမ်းရေးအကဲခတ်သူများကို ၎င်းတို့၏နေ့စဉ်အလုပ်များ၏ ပုံစံတူပုံစံဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများပါဝင်စေခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ပထမဆုံးစမ်းသပ်မှုကိစ္စရပ်အဖြစ် အသုံးပြုရန် စီစဉ်ထားသည်။