Share By Gnosis

Global Warming ကို လျှော့ချနိုင်မဲ့ Google AI

ဩဂုတ် ၉ရက်နေ့က ထုတ်ပြန်ခဲ့တဲဘ ကြေငြာချက်တစ်ခုမှာ Google ဟာ Airline တစ်ခုနဲ့ပူးပေါင်းပြီး လေယာဉ်ပျံတွေက ထုတ်လွှတ်တဲ့ Contrails တွေကို လျှော့ချနိုင်ဖို့ AI တစ်မျိုး တည်ဆောက်နေတယ်လို့ ဝန်ခံခဲ့ပါတယ်။

Contrails ဆိုတာကတော့ လေယာဉ်ပျံတွေ အထူးသဖြင့် Jet Fighter တွေပျံသန်းတဲ့အခါဖြစ်ပေါ်လာတဲ့ အဖြူရောင် မီးခိုငွေ့ပုံစံ တိမ်အတန်းလိုက်ကြီးကိုဆိုလိုတာပါ။

ဒီ Contrails တွေဟာ လေယာဉ်ပျံတွေရဲ့ Exhaust Engines တွေကနေ ထုတ်လွှတ်တဲ့အငွေ့တွေ ခဲသွားတဲ့အခါမှာ ဖြစ်ပေါ်လာပါတယ်။ UN ရဲ့ ပြောကြားချက် အရ ဒီတိမ်ခိုးငွေ့တွေက ပျံသန်းမှုကြောင့်ဖြစ်ပေါ်လာတဲ့ Global Warming Effect ရဲ့ သုံးပုံတစ်ပုံအထိ သက်ဆိုင်နေပါတယ်။

ဒါကြောင့် Google ဟာ သူ့ရဲ့ AI ကို Satellite ဓာတ်ပုံ၊ ရာသီဥတု အခြေအနေ နှင့် ပျံသန်းတဲ့လမ်းကြောင်းတွေ အစရှိတဲ့Data တွေထည့်ပြီး Contrails တွေအများဆုံးလျှော့ချနိုင်တဲ့ ပျံသန်းမှုလမ်းကြောင်းများကို Generate လုပ်ခိုင်းခဲ့ပါတယ်။

US Pilots တွေဟာ ဒီ AI-generated လမ်းကြောင်းတွေအတိုင်း ၆လကြာကာလအတွင်း အကြိမ် ၇၀ ပျံသန်းခဲ့ပါတယ်။ အကျိုးရလဒ်အနေနဲ့ကတော့ တိမ်ခိုးတိမ်ငွေ့အတန်းကြီးတွေကို 54% အထိလျှော့ချနိုင်ခဲ့ပါတယ်။

တီထွင်ကြံဆတတ်တဲ့သူတွေကတော့ AI ကို အကောင်းဆုံး အသုံးချနေပါပြီ။ မိတ်ဆွေတို့လည်း ခေတ်နောက်ကျမကျန်ခဲ့ရအောင် စတင်လေ့လာကြပါ။

စေတနာများစွာဖြင့်

အဝေးက QR Code တွေကိုပါ Scan နိုင်တဲ့ Google

ကျွန်တော်တို့ အလုပ်ကြောင့်ပဲဖြစ်ဖြစ်စားသောက်ဆိုင်မှာငွေရှင်းရင် ဖြစ်ဖြစ် QR Code App တွေ ဒေါင်းထား၊ App ထဲဝင်ပြီးမှ Scan နေရတာဟာ တော်တော်လေး ဒုက္ခ ရောက်ပါတယ် အထူးသဖြင့် Android Devices တွေမှာပေါ့။

iOS တွေကတော့ Camera ထဲမှာ Built-in ပါပါတယ်။ သို့ပေမယ့်လည်း Mobile Phones တွေအကုန်လုံးဟာ ဝေးတဲ့ QR Code တွေဆို Zoom ချဲ့တာ (သို့) အနားကပ် Scan ရတာ စသဖြင့် လုပ်ရပါတယ်။

Mishaal Rahman ရဲ့ Tweets တွေအရ Google ဟာ သူ့ရဲ့ ကိုယ်ပိုင် Code Scanner API နှင့် ML Kit's Barcode Scanning API တို့တွင် (တစ်နည်းအားဖြင့်) Andriod ဖုန်းတွေရဲ့ Camera မှာ QR Code တွေကို Scan ဖို့ Auto-detect နှင့် Auto-Zoom feature ထည့်ထားပြီးပြီဖြစ်ပါတယ်။

ယခု Updated Feature ဟာ သေချာပေါက် User တွေရဲ့ချီးကျူးခြင်းခံရမည့်အပြင် iOS ကိုလည်း ခြေ
တစ်လှမ်းသာသွားနိုင်ပါတယ်။

သို့ပေမယ့်လည်း ဘယ်လောက်ကောင်းတဲ့ နည်းပညာပဲဖြစ်နေပါစေ Bugs တွေကတော့ ရှိနိုင်သေးတာကြောင့်
စောင့်ကြည့်ရအုံးမှာပါ။

Notes - ဥပမာလုပ်ပြထားတဲ့ Video လေးကို Comment မှာကြည့်နိုင်ပါတယ်ဗျ။

စေတနာများစွာဖြင့်

X (Twitter) မှာ Live ပြသွားမည့် Musk Vs Zuckerberg

6th Aug, Sunday မှာ ကမ္ဘာ့အချမ်းသာဆုံးသူဌေးကြီး Elon Musk ဟာ သူနဲ့ Meta CEO Mark Zuckerberg ရဲ့ထိုးပွဲကို X Platform မှာ Live လွှင့်သွားမယ်လို့ကြေငြာခဲ့ပါတယ်။

“Zuck v Musk fight will be live-streamed on X. All proceeds will go to charity for veterans.”
ဆိုပြီး ယနေ့ (6.8.2023) တွင် Elon က သူ့ရဲ့ X Profile ကနေတင်ခဲ့ပါတယ်။

Zuckerberg ကို UFC Legends တွေဖြစ်ကြတဲ့ Henry Cejudo နဲ့ Jonny ‘Bones’ Jones တို့က ဝိုင်း Support ပေးနေကြပြီး ပြီးခဲ့တဲ့လကလည်း Mark ဟာ Brazilian Jiu-Jitsu ပြိုင်ပွဲတစ်ခုမှာ ဝင်ပြိုင်ခဲ့ပါသေးတယ်။

တစ်ဖက်မှာလည်း Elon ကို MMA ရဲ့ Greatest Fighter လို့ သတ်မှတ်ခံထားရသူ George St Pierre (GSP) က လေ့ကျင့်ပေးနေတာပါ။ ထို့အပြင် Elon ဟာ Judo ကိုလည်း ငယ်ရွယ်စဉ်ကာလက ဆော့ဖူးထားပါသေးတယ်။

Elon ရဲ့ အရပ်က 6’1” ရှိပြီး Zuckerberg ကတော့ 5’7” သာရှိပါတယ်။ Weight ရော Body Mass ရော Elon ကအားသာပေမယ့် Zuckerberg ရဲ့ သွက်လက်မှုနဲ့ Jujitsu Skills ကိုလည်းလျှော့တွက်လို့မရပါဘူး

Personal အမြင်အရ Elon မှာ နိုင်ဖို့ Chance ပိုများပါတယ် အားပေးရင်လည်း ကျွန်တော်ကတော့ Elon ဖက်ကနေပဲအားပေးမှာပါ။ သမိုင်းမှာ ပထမဆုံးနဲ့ နောက်ဆုံးဖြစ်နိုင်တဲ့ Billionaires နှစ်ယောက်ထိုးပွဲကို ကြည့်ဖြစ်အောင်ကြည့်ရှုကြပါလို့ တိုက်တွန်းချင်ပါတယ်။

မိတ်ဆွေတို့ ဘယ်သူ့ဖက်က အားပေးကြမလဲ? 😜

စေတနာများစွာဖြင့်

ငါ့ကျမှဘာလို့ ဒါတွေလာဖြစ်နေရတာလဲဆိုပြီး ညည်း

နေမယ့်အစား ဒါတွေကနေ ငါဘာသင်ခန်းစာယူလို့ရမ

လဲလို့သာ ကိုယ့်ကိုယ်ကိုပြန်မေးပါ

ရလာတဲ့ သင်ခန်းစာကို ကောင်းကောင်းအသုံးချပါ

အခက်အခဲတွေကြုံတိုင်း ဒီမေးခွန်းကို ပြန်မေးပါ

အမှားတွေလုပ်မိတိုင်း ဒီမေးခွန်းကိုပြန်မေးပါ

လူတိုင်းရဲ့ပုံပြင်မှာ ကျရှုံးခဲ့တဲ့အပိုင်းတွေကတော့ပါစ

မြဲပါ မိတ်ဆွေ။ ထိုအပိုင်းတွေမှာတင် ပုံပြင်ကိုရပ်

လိုက်မလား၊ အသစ်ဆက်ရေးအုံးမလားဆိုတာ

ကတော့ သင့်အပေါ် မူတည်ပါတယ်။

စေတနာများစွာဖြင့်

Blockchain ဆိုတာဘာလဲ?
(စာဖတ်ချိန် - ၄မိနစ်)

ဥပမာ A နဲ့ B လူနှစ်ယောက်မှာ A က Bကို ငွေချေးတယ်၊ နှစ်ယောက်သား စာရွက်ပေါ်မှာ လက်မှတ်ရေးထိုးကြတယ်၊ ဒီလိုနဲ့အချိန်ကြာတော့ A က B ကို သူတို့လက်မှတ်ထိုးထားတဲ့စာရွက်ပြပြီး ပိုက်ဆံပြန်ဆပ်ဖို့ပြောတယ်။

B က စာရွက်က အတုလုပ်ထားပါတယ်ဆိုပြီး ပိုက်ဆံပြန်မပေးဘူး ဒီတော့ A က ပိုက်ဆံချေးထားတယ်ဆိုတာကို သက်သေပြဖို့ခက်ပြီပေါ့။

ဒါကြောင့် ဒီ System ကို Improve လုပ်ဖို့ အခြား C ဆိုတဲ့လူတစ်ယောက်က မြို့တော်ခန်းမမှာ ဘုံသုံး Notebook (Ledger) တစ်ခုထားထားတယ်။

ထိုမြို့မှာနေတဲ့လူတွေအကုန်လုံး ငွေလွှဲ ငွေထုတ် ငွေချေး ဒီခန်းမမှာလာလုပ်ရတယ်။ သူတို့ရဲ့Transaction တွေကို ဒီ Ledger စာအုပ်ထဲမှာမှတ်ထားတယ်။ ဒီတော့ B ကလိမ်လို့မရတော့ဘူးပေါ့။

တစ်နေ့မှာ ဒီ လယ်ဂျာစာအုပ်ပေါ်ကို Wine မှောက်သွားတယ် (သို့) ခိုးခံလိုက်ရတယ်ဆိုပါစို့။ ဒါဆိုရင် ဒီ System ကို Improve လုပ်ဖို့ C က သူနဲ့သိတဲ့ D, E, F, G, H ကို လယ်ဂျာစာအုပ်အမြောက်အများ ပေးထားလိုက်တယ်။

C မှာမှတ်တဲ့ Transactions တွေကိုလည်း D မှာမှတ်တယ်။
E မှာမှတ်တဲ့ Transactions တွေကိုလည်း G မှာမှတ်တယ်။
တစ်ယောက်ဆီမှာလုပ်တဲ့ Transactions တွေကို ကျန်တဲ့ စာအုပ်ကိုင်တဲ့သူတွေအကုန်လုံးဆီမှာမှတ်တယ်ပေါ့ဗျာ။
တစ်အုပ်ခိုးခံရလည်း ဘာမှပြဿနာမတက်တော့ဘူး။

တစ်နေ့မှာ C, D, E စတဲ့စာအုပ်ကိုင်ထားတဲ့သူတွေအကုန်လုံးရဲ့သူငယ်ချင်း L က သူအကြွေးတွေများနေလို့ အကူအညီတောင်းတယ်၊ စာအုပ်ကိုင်ထားတဲ့သူတွေအကုန်လုံးက L ချေးထားတဲ့ Transaction တွေကို ဖျက်ပြီး ကူညီပေးလိုက်တယ်။

ဒီ System ရဲ့ ပြစ်ချက်ကတော့ လူတစ်စုက ချုပ်ကိုင်လို့ရနေတာပါ။ ဒါကြောင့် ဒီစာအုပ်ကိုင်ထားတဲ့သူတွေကိုဖြုတ်ချပြီး Public က လူတိုင်းကို Ledger စာအုပ်တစ်စီပေးထားတဲ့ System ကိုထွင်လိုက်တယ်။

ချုပ်ကိုင်ထားတဲ့အဖွဲ့အစည်းမရှိတော့လို့ Decentralisation လို့ခေါ်ပါတယ်။ ဒီအခါမှာတော့ M က N ကိုငွေချေးတဲ့ Transaction လုပ်ရင် K ရဲ့ စာအုပ်ထဲမှာလည်းရေးမယ် J ရဲ့
စာအုပ်ထဲမှာလည်းရေးမယ် လူတိုင်းကလိုက်ပြီး Record လုပ်မယ်ပေါ့ဗျာ။

ဒါကြောင့် K ကနေ N၊ N ကနေ O၊ O ကနေ Y၊ Y ကနေ U စသည်ဖြင့် Transaction တွေဟာ Chain ပုံစံဖြစ်နေကာ Blockchain လို့ခေါ်ရခြင်းဖြစ်ပါတယ်။

ဒီလောက်ဆိုရင် မိတ်ဆွေတို့နားလည်ပြီလို့ထင်ပါတယ်။ မနက်ဖြန်ည ၈နာရီမှာ Blockchain ရဲ့ အားသာချက်များ ဆိုတဲ့ Article နဲ့အတူပြန်လာခဲ့ပါ့မယ်။

စေတနာများစွာဖြင့်

လက်ဖဝါးနဲ့ ငွေပေးချေလို့ရတဲ့ Amazon One

Google Wallet, Apple Pay စတဲ့ App တွေနဲ့သော်လည်းကောင်း၊ Credit and Debit Card တွေနဲ့သော်လည်းကောင်း ငွေပေးချေရတာဟာ ပိုက်ဆံ Cash ကိုပေးရတာထပ် ပိုမိုမြန်ဆန်လွယ်ကူတယ်ဆို ကျွန်တော်တို့အားလုံးအသိပါပဲ။

ဒါပေမယ့် Amazon က ငွေပေးချေစနစ်ကို Devices တွေမလိုတဲ့၊ PIN တွေရိုက်စရာမလိုတဲ့ Level အထိဆွဲခေါ်သွားပါပြီ။

ဒီ Technology ကို စတင်ခဲ့တာကတော့ Amazon ရဲ့ Payment, Membership, Identification System စတာတွေကို ကိုင်တွယ်ရတဲ့ Amazon One ဖြစ်ပါတယ်။

Amazon Prime members တွေက သူတို့ရဲ့ Amazon One Profile ကို မူရင်း Amazon Account နဲ့ချိတ်ထားနိုင်နေပါပြီ၊ လက်ရှိအချိန်မှာတော့ US နိုင်ငံတစ်ဝှမ်းက Whole Foods (A supermarket chain) တွေမှာပဲ သုံးလို့ရအုံးမှာပါ။

ဒီနည်းပညာအပေါ် လူအများမေးလေ့ရှိတဲ့မေးခွန်းကတော့ Fingerprint တို့ Retina Scan တို့လို Biometrics တွေကို မသုံးဘဲနဲ့ ဘာကြောင့် လက်ဖဝါးကိုအသုံးပြုလို့ရလဲဆိုတာပါပဲ။

လူတိုင်းမှာ ကွဲပြားတဲ့ လက်ဖဝါး Pattern တွေ Signatures တွေရှိကြပါတယ်။ Amazon ဖက်ကတော့ လက်ဖဝါးက Biometric data ဟာ Fingerprint က data ထပ် ကူးယူအတုလုပ်ဖို့ ခက်ခဲတယ်လို့ထုတ်
ပြန်ထားပါတယ်

Source - Business Insider

စေတနာများစွာဖြင့်

No Risks, No Results

သင်ဟာလက်ရှိ Company အလုပ်လုပ်တယ်ဆိုပါစို့။
ဒီ 9 - 5 အလုပ်ကြီးကို နေ့တိုင်း ထပ်ခါတလဲလဲ သူများခိုင်းသမျှ လုပ်နေရတဲ့ဘဝ၊ သူများပေးမဲ့လစာကိုမျှော်နေရတဲ့ဘဝကြီးကို ငြီးငွေ့နေပြီ။

ဒီ Lifestyle ကြီးကနေရုန်းထွက်ချင်ပြီ။ သင်စုထားတာလေးတွေနဲ့ Forex Trading ကို စလေ့လာမယ်၊
Real Estate/Gold မှာ Invest မယ်၊ သူငယ်ချင်းတွေနဲ့ပေါင်းပြီး ဆိုင်ဖွင့်မယ် စသည်ဖြင့် အမျိုးမျိုးကြံတယ်ပေါ့ဗျာ။

အဲမှာ ရုတ်တရက် သင်တွေးလိုက်မိတယ်။

“Forex က အရင်းအနှီးများတယ်ထင်တယ် အရင်းပါရှုံးသွားရင် ဘယ်လိုလုပ်မလဲ”
“ငါဝယ်ထားတဲ့မြေကွက်က ရောင်းမထွက်ရင် ပြဿနာပဲ”
“ရွှေစျေးက ငါဝယ်ပြီးမှ ကျသွားနိုင်တယ်”
“ဆိုင်တစ်ခုလုပ်ဖို့ဆိုတာ မလွယ်ဘူး Customer တွေမလာရင် ဒုက္ခပဲ”

သင်က မကောင်းတာတွေ ဘယ်လိုဖြစ်လာနိုင်လဲ ဆိုတာကို တွေးပြီး ဒီ Matrix ကနေ ရုန်းထွက်ဖို့ တွန့်ဆုတ်နေသမျှ ဒုံရင်းက ဒုံရင်းပဲဖြစ်နေမှာပါပဲ။ ဒီလို မကောင်းတာတွေ မဖြစ်အောင် ဘယ်လိုလုပ်မလဲဆိုတာကိုသာ စဉ်းစားပါ။

သင် ဒီနေ့ Risk မယူရဲလျှင် ယူခဲ့တဲ့သူအတွက်
မနက်ဖြန်ကျ အလုပ်လုပ်ပေးနေရပါလိမ့်မယ်။

စေတနာများစွာဖြင့်

ဘယ်အလုပ်တွေက AI ကိုအကောင်းဆုံးအသုံးချလို့ရလဲ

ဒီဆောင်းပါးဟာ သက်ဆိုင်ရာ အလုပ်ရဲ့ လစာနှင့်မဆိုင်ဘဲ AI ကြောင့် ယခင်ထပ် ပိုမိုအလုပ်တွင်ကျယ်လာမဲ့ အလုပ်များ (သို့) AI ကို အကောင်းဆုံးအသုံးချလို့ရမဲ့အလုပ်များကို (စာရေးသူအတွေ့အကြုံအရ) ပြန်လည်မျှဝေပေးသွားမှာဖြစ်ပါတယ်။
(စာဖတ်ချိန် - ၃မိနစ်)

1.Teachers

ဆရာ/ဆရာမ အလုပ်ဟာ AI က Replace လုပ်ဖို့ အခက်ခဲဆုံးအလုပ်တစ်ခုလို့ကျွန်တော်မှတ်ယူပါတယ်

ဒါ့အပြင် အချက်အလက်တစ်ခုခုရှာဖွေရာတွင်လည်း
ယခင်ကလို Chrome မှာ Tab အသစ်ဖွင့်၊ Search Bar မှာ ရိုက်စရာမလိုပဲ ChatGPT၊ Bard AI တို့လို သက်
ဆိုင်ရာ Information တွေကို ကမှအ အထိ အစအဆုံး (ပုံနှင့်တကွ) Generate လုပ်ပေးနိုင်တဲ့ AI တွေဟာ ဒီအလုပ်ကို ပိုမိုအထောက်အကူပြုလာပါပြီ။

2.Content Writer (Depends on individual skills)

ဒီအလုပ်ကတော့ AI က Replace လုပ်ခံရနိုင်ခြေ အများဆုံး ဖြစ်သလို AI ကိုအသုံးချတတ်လျှင်လည်း
Potential အရမ်းကောင်းတဲ့ Profession တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

Voice Command နဲ့တင် Info များစွာ Generate လုပ်ပေးနိုင်တဲ့ Artificial Intelligence ကို ကိုယ့်အလုပ်အတွက်အသုံးချမလား ကိုယ့်အလုပ်ပဲဆုံးရှုံးသွားမလားဆိုတာကတော့ Individual Skills အပေါ်အများကြီးမူတည်ပါတယ်။

3.Web Developers

အားလုံးသိတဲ့အတိုင်း ChatGPT က Code တွေကိုပါ ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်၊ Website တစ်ခုလုံးမဟုတ်
လျှင်တောင် အစိတ်အပိုင်း တော်တော်များများကို
ရေးခိုင်းလို့ရပါတယ်။ (Copy-Paste လုပ်ရတာလေးပါပဲ)

ဥပမာတစ်ခုကတော့ ရှမ်းခေါက်ဆွဲကို အိမ်မှာ
ကိုယ်တိုင်လုပ်စားတာနဲ့ Ready-Made အထုပ်ဝယ်
ပြုတ်လိုက်တာနဲ့တူပါတယ်၊ ထို့အပြင် IDE တွေမှာ
ကိုယ့် Program ကို Suggestion ပေးနိုင်တဲ့ AI Extension တွေပါရှိနေပါပြီ။

4.Technical Writers

ယခု Profession ကတော့ မြန်မာနိုင်ငံမှာ နည်းနည်းရှာတယ်ဗျ နားလည်အောင်ပြောရရင် How-to guide တွေ၊ Instruction Manual စတာတွေကို ရေးသားတဲ့
အလုပ်ဖြစ်ပါတယ်။

အချို့က Social Platform တွေပေါ်မှာ Content (စာ (သို့) ဗီဒီယို) အနေနဲ့တင်ကာ Monetize လုပ်ကြပါတယ်။ Generative AI တွေက Relevant Information ကို မြန်မြန်ဆန်ဆန် တစ်စုတစ်စီးတည်း ထုတ်ပေးနိုင်တဲ့အတွက် ဒီအလုပ်ဟာလည်း ပိုမိုလွယ်ကူလာပါတယ်။

Notes - စာရေးသူအမြင်သာဖြစ်၍ လွတ်လပ်စွာ ကွဲလွဲနိုင်ပါတယ်ဗျာ။

စေတနာများစွာဖြင့်

ကမ္ဘာ့ Top 1% ထဲဝင်ရန် နှစ်စဉ်ဝင်ငွေဘယ်လောက်ရှိရမလဲ

ဒီမေးခွန်းကို ကျွန်တော်တို့တွေအားလုံး အနည်းဆုံးတစ်ခါတော့ မေးဖူးကြပါတယ်

Top 1% ထဲဝင်ဖို့ဆိုတာက တစ်ကမ္ဘာလုံးကို အခြေခံထားရင် Fair Comparison မဖြစ်ဘူးဗျ ငွေကြေးကွာခြားမှုတွေ၊ တစ်နိုင်ငံနှင့်တစ်နိုင်ငံ Inflation Rate၊ နိုင်ငံသားတွေရဲ့ GDP စတဲ့ ကွဲပြားမှုတွေကြောင့် နိုင်ငံတစ်ခုကို အခြေခံပြီးတွက်မှရမှာပါ။

ဥပမာ - မြန်မာနိုင်ငံမှာဆို Annual Income ဘယ်လောက်ရှိရမလဲ၊ Singapore မှာဆိုရင် ဘယ်လောက်ရှိရမလဲ စသည်ဖြင့်ပေါ့။

Bloomberg ရဲ့ စစ်တမ်းအရ US ရဲ့ Top 1% ထဲကို
ဝင်ဖို့ရာ တစ်နှစ်အတွင်း $488,800 ဝင်ဖို့လိုသော်
လည်း Australia မှာ ဝင်ရန် ထိုငွေပမာဏရဲ့ တဝက်သာလိုပါတယ်။

အခြားနိုင်ငံများတွင်

India - $77,000
China - $107,000
Italy - $169,000
Canada - $201,000
France - $221,000
Australia - $246,000
UK - $248,000
Germany - $277,000 အသီးသီး ရှိကြပါတယ်

ဒီတွက်ချက်မှုတွေဟာ ပျမ်းမျှယူထားတာသာဖြစ်ပြီး လက်တွေ့မှာ ယခုထပ် များကောင်းများနေနိုင်ပါသေးတယ် သို့သော် တစ်ကမ္ဘာလုံးအတိုင်းအတာနှင့်ဆိုလျှင် နှစ်စဉ်ဝင်ငွေ $537,000 ထိရှိရမှာဖြစ်ပါတယ်။

မိတ်ဆွေတို့လည်း တစ်နေ့ ဒီစရင်းထဲဝင်လာနိုင်ပါတယ် အသက်ရှိနေသရွေ့ မဖြစ်နိုင်ဘူးဆိုတာမရှိပါဘူး။

စေတနာများစွာဖြင့်

High Schooler အဆင့်မှ College Level IQ သို့ ရောက်သွားတဲ့ ChatGPT

UCLA (University Of California, Los Angles) ရဲ့ Research တစ်ခုတွင် GPT-3 ကို Undergraduate အယောက် ၄၀ နဲ့ Test တစ်ခုကိုယှဉ်ဖြေခိုင်းခဲ့ပါတယ်

ဒီ IQ မေးခွန်းတွေမှာ ကျောင်းသား ၄၀ ရဲ့ Average အမှတ်က 60% သာရှိပြီး GPT-3 ကတော့ 80% နီးနီး ဖြေနိုင်ခဲ့ပါတယ်။

ပိုပြီးစိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတာဟာ ဒီစာမေးပွဲတွင်
AI က လူတွေနှင့် ဆင်တဲ့အမှားများ လုပ်မိခဲ့ကြောင်းဖြစ်ပါတယ်ဗျာ။

ထို့အပြင် GPT-3 ရဲ့ SAT (High school diploma) scores ဟာ လူတွေရဲ့ ပျမ်းမျှအမှတ်ထပ် သာလွန်နေပြန်ပါတယ်

ယခုကဲ့သို့ Research တွေဟာ ဆရာ၊ဆရာမတွေ
အတွက် သတင်းဆိုး တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း AI ကို ကောင်းကောင်း အမြတ်ထုတ်တတ်သူတွေအတွက်တော့ မင်္ဂလာသတင်းတစ်ခုပါပဲ။

ဒါကြောင့် မိတ်ဆွေတို့ကို AI က သင်တို့ရဲ့အလုပ်ကို
ခြိမ်းခြောက်မှာဟာမဟုတ်ဘဲ AI ကို ကောင်းကောင်းသုံးတတ်သူတွေကသာ အစားထိုးသွားမှာဖြစ်တယ်ဆိုတာကို ထပ်မံသတိပေးချင်ပါတယ်။

စေတနာများစွာဖြင့်

WALL-E ကဲ့သို့ စက်ရုပ်တွေ တီထွင်နိုင်ဖို့ ခြေတစ်လှမ်းနီးစပ်လာတဲ့ Google

July 29 ရက် သောကြာနေ့တွင် Google Deepmind ဟာ RT-2 (Robotic Transformer 2) လို့ခေါ်တဲ့ စက်ရုပ်တစ်ခုကို ကြေငြာခဲ့ပါတယ်

RT-2 ဟာ vision-language-action (VLA) Model တစ်ခုဖြစ်ပါတယ် မြန်မာမှုပြုရမယ်ဆိုရင်တော့ ကြားတယ် မြင်တယ် သိတယ် ဒီသုံးချက်ပေါ်မူတည်ပြီး Action လုပ်နိုင်တယ် ဆိုတဲ့ သဘောပါ။

ဒီစက်ရုပ်ကို ChatGPT ရဲ့ Backbone ဖြစ်တဲ့ Language Model ကိုအသုံးပြုဖန်တီးထားရုံသာမက Internet ကရတဲ့ Data - စာ ပုံ ဗီဒီယို အသံ - ကို အသုံးချပြီး ထိုစက်ရုပ်ကို မလေ့ကျင့်ပေးထားသော Action များကိုပါ လုပ်ခိုင်းလို့ရအောင် တီထွင်ထားပါတယ်။

ဥပမာ - စားပွဲပေါ်မှာ ခွေးရုပ်နဲ့ ဒိုင်နိုဆောရုပ် ထားထားပါတယ် ဒီအရုပ်နှစ်ရုပ်ထဲက ဘယ်အကောင်က မျိုးတုန်းသွားပြီလဲ (Pick up the extinct animal) လို့ RT-2 ကိုမေးလိုက်တဲ့အခါမှာ ဒိုင်နိုဆောရုပ်ကို ကောက်
ကိုင်လိုက်ပါတယ်

ထို့အတူ လိမ္မော်သီးတစ်လုံး၊ စတော်ဘယ်ရီတစ်လုံး
နှင့် ပန်းကန်အလုံးတစ်လုံးကို စားပွဲပေါ်မှာတင်ထားပါတယ် RT-2 ကို လိမ္မော်သီးကို ပန်းကန်ထဲထည့်လို့ ပြောလိုက်တဲ့အခါ RT-2 ဟာ လိမ္မော်သီးကို မှန်ကန်စွာ ရွေးချယ်ပြီး ပန်းကန်ထဲကိုထည့်ပြသွားပါတယ်

ဒီ Actions တွေဟာ Specific commands တွေ Pre-programmed code တွေမဟုတ်ပါဘူး ဒီ Robot ရဲ့ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းက အင်မတန် အံ့ဩဖွယ်ကောင်းပါတယ်

ဒါကြောင့် WALL-E တို့လို General-Purpose Robots တွေ Fictional World ကနေ Real Life ထဲကို ခုန်ကူးလာမှာဟာ သိပ်မကြာလောက်တော့ဘူးလို့ ကျွန်တော် သုံးသပ်မိပါတယ်ဗျာ။

Note - WALL-E ဆိုတာ Sci-Fi Robotic Film တစ်ခုဖြစ်ပါတယ် အရမ်းကို Realistic ဆန်ပြီး ကြည့်ရှူသူတွေကို တော်တော်လေး Impressed ဖြစ်အောင်လုပ်နိုင်တဲ့ ဇာတ်ကားတစ်ခုပါ။

စေတနာများစွာဖြင့်

Viral ဖြစ်နေတဲ့ AI-generated ‘Barbenheimer’ trailer

ဒီတစ်ခါ AI ရဲ့လက်ချက်ကတော့ ရီစရာကောင်းတယ်ပြောရမလား စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတယ်ပြောရမလား ဝေခွဲရခက်ပါတယ် Impressive ဖြစ်တာတော့ အမှန်ပဲ။

Barbie ဆွဲဆောင်တာက fizzy ဆန်ဆန် feminist ဆန်ဆန်ဖြစ်ပါတယ်။

Oppenheimer ကကျ Barbie ရဲ့ ဆန့်ကျင်ဖက် Theme နဲ့အတူ Atomic Bomb ဖခင်ကြီး J. Robert Oppenheimer ရဲ့ Life, Legacy စတာတွေကိုရိုက်ကူးထားတာပါ။

ယခုကာလ Box Office မှာ ပိုက်ဆံတွေ အပြိုင်အဆိုင်သိမ်းပိုက်နေတဲ့ ဒီဇာတ်ကားနှစ်ခုရဲ့ Crossover Trailer ကို AI Midjourney နဲ့ Runway Gen2 ကို

အသုံးပြုဖန်တီးထားရုံသာမက Margot Robbie နဲ့ Matt Damon တို့ရဲ့ AI-generated voices တွေလည်း ထည့်သွင်းထားပါသေးတယ်။

ဒီသတင်းဟာ Generative AI တွေရဲ့ ဘယ်လောက်ခရီးပေါက်လာပြီလဲဆိုတာက သက်သေပြသွားတာဖြစ်ပါတယ်။

Note - The trailer is impressive indeed but frightening as well. You can watch it at bit.ly/44IEBRd .

စေတနာများစွာဖြင့်