ဆောင်းပါးတို သုတေသီများသည် စက်ရုပ်များ၏ လူမှုစွမ်းရည်များ ပေးအပ်ရန် မူဘောင်ကို တီထွင်သည် - Unite.AI
ကြှနျုပျတို့နှငျ့အတူချိတ်ဆက်ပါ

စက်ရုပ်

သုတေသီများသည် စက်ရုပ်များ၏ လူမှုစွမ်းရည်များ ပေးအပ်ရန် မူဘောင်ကို တီထွင်ကြသည်။

Published

 on

ပုံ- MIT

Massachusetts Institute of Technology (MIT) မှ သုတေသီများသည် စက်ရုပ်များ၏ လူမှုဆက်ဆံရေးစွမ်းရည်များကို ပေးစွမ်းရန် ထိန်းချုပ်မှုဘောင်တစ်ခုကို တီထွင်ခဲ့ကြသည်။ မူဘောင်သည် စက်ယန္တရားများအား ကူညီခြင်း သို့မဟုတ် ဟန့်တားခြင်းဟူသည် အဓိပ္ပာယ်ကို နားလည်စေသည့်အပြင် လူမှုဆက်ဆံရေးအပြုအမူများကို ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ရန် သင်ယူနိုင်စေပါသည်။ 

စက်ရုပ်တစ်ရုပ်သည် ၎င်း၏အဖော်အား မည်ကဲ့သို့လုပ်ဆောင်လိုသည်ကို မခန့်မှန်းမီ အသွင်တူပတ်ဝန်းကျင်တွင် ကြည့်ရှုသည်။ ထို့နောက် ၎င်းသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ပန်းတိုင်များကို အခြေခံ၍ အခြားစက်ရုပ်အား ကူညီခြင်း သို့မဟုတ် အနှောင့်အယှက်ပေးသည်။ 

သုတေသီများသည် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်သည် လက်တွေ့ကျပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော လူမှုဆက်ဆံရေးများကို ဖန်တီးပေးကြောင်း သရုပ်ပြခဲ့သည်။ လူသားကြည့်ရှုသူများသည် အချင်းချင်းအပြန်အလှန် တုံ့ပြန်သည့် စက်ရုပ်များ၏ ဗီဒီယိုများကို ပြသသောအခါတွင် လူမှုအပြုအမူများ ဖြစ်ပေါ်နေသည့် မော်ဒယ်ကို သဘောတူခဲ့ကြသည်။

လူမှုဆက်ဆံရေးစွမ်းရည်များကို ပြသရန် စက်ရုပ်များကို ဖွင့်ထားခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုအပြုသဘောဆောင်သော လူသား-စက်ရုပ် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ မော်ဒယ်အသစ်သည် သိပ္ပံပညာရှင်များကို လူမှုဆက်ဆံရေးဆိုင်ရာ ပမာဏအလိုက် တိုင်းတာနိုင်စေနိုင်သည်။ 

Boris Katz သည် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ရှိ InfoLab Group ၏ အဓိက သုတေသန ပညာရှင်ဖြစ်ပြီး ဦးနှောက်၊ စိတ်နှင့် စက်များ (CBMM) ၏ အဖွဲ့ဝင်လည်း ဖြစ်သည်။ 

“စက်ရုပ်တွေဟာ မကြာခင်မှာ ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ကမ္ဘာကြီးမှာ နေထိုင်လာကြတော့မှာ ဖြစ်ပြီး သူတို့ဟာ လူသားတွေနဲ့ ဘယ်လိုဆက်သွယ်ရမလဲဆိုတာ သင်ယူဖို့ လိုအပ်နေပါပြီ။ ကူညီရမည့်အချိန်နှင့် တစ်စုံတစ်ရာမဖြစ်ပွားစေရန် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အရာကို သိမြင်ရန်အချိန်တန်သောအခါတွင် ၎င်းတို့နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဒါဟာ အလွန်စောတဲ့အလုပ်ဖြစ်ပြီး မျက်နှာပြင်ကို ခြစ်မိနေပေမယ့် ဒါဟာ လူသားတွေနဲ့ စက်ယန္တရားတွေ လူမှုဆက်ဆံရေးမှာ အပြန်အလှန်နားလည်ဖို့ အဓိပ္ပါယ်ရှိတဲ့ ပထမဆုံး ပြင်းထန်တဲ့ ကြိုးပမ်းမှုလို့ ကျွန်တော်ခံစားရပါတယ်” လို့ Katz က ဆိုပါတယ်။

အဆိုပါ သုတေသနလုပ်ငန်း CSAIL မှ သုတေသနလက်ထောက်တစ်ဦးဖြစ်သည့် Ravi Tejwani လည်း ပါဝင်ပါသည်။ ပူးတွဲခေါင်းဆောင် စာရေးဆရာ Yen-Ling Kuo၊ CSAIL PhD ကျောင်းသား၊ Tianmin Shu၊ ဦးနှောက်နှင့် သိမှုသိပ္ပံဌာနမှ ဘွဲ့လွန်၊ နှင့် CSAIL မှ သုတေသနပညာရှင် အကြီးတန်းစာရေးဆရာ Andrei Barbu။ 

လူမှုဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာခြင်း။

သုတေသီများသည် စက်ရုပ်များသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် လူမှုရေးဆိုင်ရာ ပန်းတိုင်များကို လိုက်လျှောက်သည့် အသွင်တူသော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖန်တီးခဲ့ပြီး အဖွဲ့က လူမှုဆက်ဆံရေးကို လေ့လာနိုင်စေသည့် နှစ်ဖက်မြင်ဇယားကွက်တစ်ခု ပတ်ကာ သွားလာခဲ့ကြသည်။

စက်ရုပ်များသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် လူမှုရေးဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်များကို ပေးအပ်ခဲ့သည်။ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပန်းတိုင်တစ်ခုသည် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ဆက်စပ်နေသော်လည်း၊ လူမှုရေးပန်းတိုင်တစ်ခုသည် ယင်းခန့်မှန်းချက်အပေါ် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်လုပ်ဆောင်ချက်များကို မအခြေခံမီ အခြားအရာလုပ်ဆောင်ရန် ကြိုးစားနေသည့် စက်ရုပ်တစ်ရုပ်ကဲ့သို့ပင် ဖြစ်နိုင်သည်။ 

စက်ရုပ်တစ်ရုပ်၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာပန်းတိုင်များ၊ ၎င်း၏လူမှုရေးပန်းတိုင်များ နှင့် မည်မျှအလေးထားသင့်သည်ကို သတ်မှတ်ရန် မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုထားသည်။ စက်ရုပ်သည် ၎င်း၏ပန်းတိုင်သို့ နီးကပ်လာစေရန် လုပ်ဆောင်မှုများ ပြီးမြောက်ပါက၊ ၎င်းကို ဆုချီးမြှင့်မည်ဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်သည် ၎င်း၏အဖော်ကို ကူညီရန်ကြိုးစားပါက အခြားသူ၏ဆုငွေနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ၎င်း၏ဆုလာဘ်ကို ချိန်ညှိပေးသည်။ စက်ရုပ်က တစ်ဖက်ကို ဟန့်တားဖို့ ကြိုးစားရင်၊ သူ့ရဲ့ ဆုလာဘ်ကို ချိန်ညှိပေးတယ်။ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုသည် စက်ရုပ်တစ်ရုပ်လုပ်ဆောင်သင့်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဆုံးဖြတ်ပေးပြီး ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် လူမှုရေးဆိုင်ရာပန်းတိုင်များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ၎င်းအား လမ်းညွှန်ရန် ဆုပေးစနစ်ကို အသုံးပြုသည်။

“အေးဂျင့်နှစ်ယောက်ကြား လူမှုဆက်ဆံရေးကို စံနမူနာယူနည်းအတွက် သင်္ချာမူဘောင်အသစ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ဖွင့်လိုက်ပါပြီ။ အကယ်၍ သင်သည် စက်ရုပ်တစ်ရုပ်ဖြစ်ပြီး တည်နေရာ X သို့ သွားလိုပါက၊ ကျွန်ုပ်သည် အခြားစက်ရုပ်တစ်ရုပ်ဖြစ်ပြီး သင်သည် တည်နေရာ X သို့သွားရန် ကြိုးစားနေကြောင်း ကျွန်ုပ်တွေ့မြင်ပါသည်၊ သင့်အား တည်နေရာ X သို့ အမြန်ရောက်ရှိစေရန် ကူညီပေးခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် X ကို သင့်ထံ ပိုမိုနီးကပ်စွာရွှေ့ခြင်း၊ ပိုကောင်းသော X ကိုရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် X တွင် သင်လုပ်ဆောင်ရမည့် မည်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကိုမဆို လုပ်ဆောင်ခြင်းဟု ဆိုလိုခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဖော်မြူလာသည် အစီအစဉ်ကို 'မည်သို့' ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်စေသည်၊ လူမှုဆက်ဆံရေးဆိုင်ရာ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများသည် သင်္ချာနည်းအရ 'ဘာ' ကို ကျွန်ုပ်တို့ သတ်မှတ်ပေးသည်" ဟု Tejwani ကဆိုသည်။

သုတေသီများသည် စက်ရုပ်သုံးမျိုးကို သတ်မှတ်ရန် သင်္ချာဘောင်ကို အသုံးပြုသည်။ အဆင့် 0 စက်ရုပ်တွင် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်များသာ ရှိပြီး အဆင့် 1 စက်ရုပ်တွင် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် လူမှုရေးဆိုင်ရာ ပန်းတိုင်များ ရှိသော်လည်း အခြားအရာအားလုံးတွင် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်များသာ ရှိသည်ဟု ယူဆသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ အဆင့် 1 စက်ရုပ်များသည် ကူညီခြင်း သို့မဟုတ် ဟန့်တားခြင်းကဲ့သို့သော အခြားသူများ၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပန်းတိုင်များအပေါ် အခြေခံ၍ လုပ်ဆောင်မှုများကို လုပ်ဆောင်သည်။ အဆင့် 2 စက်ရုပ်သည် အခြားသူများ၏ လူမှုရေးနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်များရှိသည်ဟု ယူဆပြီး ဤစက်ရုပ်များသည် ပိုမိုဆန်းပြားသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ 

မော်ဒယ်စမ်းသပ်ခြင်း။

သုတေသီများက ၎င်းတို့၏ပုံစံသည် ဘောင်တစ်ခုစီတွင် ဖြစ်ပေါ်နေသည့် လူမှုဆက်ဆံရေးဆိုင်ရာ လူသားများ တွေးခေါ်ပုံနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။ 

“စက်ရုပ်တွေအတွက် တွက်ချက်မှုပုံစံတွေကို တည်ဆောက်ဖို့ရော ဒီရေရှည်အကျိုးစီးပွားအတွက်ရော ကျွန်တော်တို့မှာ ဒီရေရှည်စိတ်ဝင်စားမှုရှိပါတယ်။ လူမှုဆက်ဆံရေးကို နားလည်ရန် လူသားများအသုံးပြုနေသည့် ဤဗီဒီယိုများမှ အဘယ်အင်္ဂါရပ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေလိုပါသည်။ လူမှုဆက်ဆံရေးဆိုင်ရာ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို အသိအမှတ်ပြုနိုင်စွမ်းအတွက် ရည်မှန်းချက်စမ်းသပ်မှုတစ်ခု ပြုလုပ်နိုင်ပါသလား။ ဤလူမှုရေးဆက်ဆံမှုများကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် ၎င်းတို့၏စွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်ရန် လူတို့အား သင်ကြားပေးရန် နည်းလမ်းတစ်ခု ရှိကောင်းရှိနိုင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအရာနှင့် ဝေးကွာနေသော်လည်း လူမှုဆက်ဆံရေးကို ထိထိရောက်ရောက် တိုင်းတာနိုင်ခြင်းသည် ကြီးမားသော ခြေလှမ်းတစ်ရပ်ဖြစ်သည်” ဟု Barbu ကဆိုသည်။

ယခုအခါ အဖွဲ့သည် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု အမျိုးအစားများကို ပိုမိုခွင့်ပြုပေးသည့် ပတ်ဝန်းကျင်တွင် 3D အေးဂျင့်များနှင့်အတူ စနစ်တစ်ခုကို တီထွင်ရန် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ၎င်းတို့သည် လုပ်ဆောင်ချက်များ မအောင်မြင်နိုင်သည့် ပတ်ဝန်းကျင်များပါ၀င်စေရန် မော်ဒယ်ကိုလည်း ပြုပြင်မွမ်းမံလိုပြီး အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု စက်ရုပ်အစီအစဉ်ရေးဆွဲသူအား မော်ဒယ်တွင် ထည့်သွင်းရန် စီစဉ်လျက်ရှိသည်။ နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် လူသားများအသုံးပြုသည့် အင်္ဂါရပ်များအကြောင်း ဒေတာစုဆောင်းရန်အတွက် စမ်းသပ်မှုတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် စက်ရုပ်နှစ်ခုက လူမှုဆက်ဆံရေးတွင် ပါဝင်နေခြင်းရှိမရှိကို ဆုံးဖြတ်ရန် ရှာဖွေမည်ဖြစ်သည်။

 

Alex McFarland သည် AI ဂျာနယ်လစ်တစ်ဦးဖြစ်ပြီး ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ နောက်ဆုံးပေါ်တိုးတက်မှုများကို ရှာဖွေနေသော စာရေးဆရာဖြစ်သည်။ သူသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ AI startup များနှင့် ထုတ်ဝေမှုများ အများအပြားနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခဲ့သည်။

Recent Posts