၂၀ ၂၂ ခုနှစ်တွင် Baidu Research မှ ထုတ်ဝေသော ထိပ်တန်း နည်းပညာ ခေတ် ရေစီးကြောင်း ၁၀ ခု

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ကပ် ရောဂါ ဆက်လက် မြင့်တက် လာသည်နှင့်အမျှ လာမည့် နှစ်တွင် ကမ္ဘာ့ စီးပွားရေး သည် စိန်ခေါ် မှုများစွာ နှင့် ရင်ဆိုင်ရ လိမ့်မည်ဟု Baidu Research မှ မျှဝေ သည်2022 အတွက် ထိပ်တန်း 10 နည်းပညာ ခေတ် ရေစီးကြောင်းအဂၤါေန႔ ။

အကြီးစား Pre-လေ့ကျင့်ရေး မော်ဒယ်

အချက်အလက် အမြောက်အများကို လေ့ကျင့်သင်ကြား ပေးသော ကိုယ်ပိုင် ကြီးကြပ် သည့် အကြီးစား မော်ဒယ် များသည် AI လုပ်ငန်းများကို ဆက်တိုက် လုပ်ဆောင်ရန် စုစည်းထားသော ပုံစံနှင့် ပါရာ ဒိုင်း ကိုသုံးနိုင်သည်။ ဤ နည်းပညာ သည်ကြီးမားသော တံဆိပ် တပ် ထားသော ဒေတာ အပေါ် မှီခို မှုကိုလျှော့ချ ခြင်းဖြင့် ရိုးရာ နည်းပညာ၏ အခက်အခဲ ကို ကျော်လွှား ပြီး AI မော်ဒယ် များ ၏ထိရောက် မှု၊ ဘက်စုံ သုံး မှုနှင့် လူကြိုက်များ မှုကိုသိသိသာသာ တိုးတက်စေသည်။

R & D ဦး တည် ချက်သည် ၂၀ ၂၂ ခုနှစ်တွင် မော်ဒယ် အရွယ်အစား တိုးမြှင့် ခြင်းမှ အမှန်တကယ် ဖြန့်ကျက် ခြင်း သို့ပြောင်းလဲ လိမ့်မည်ဟုမျှော်လင့်ရသည်။ အကြီးစား မော်ဒယ် များသည် စွမ်းဆောင်ရည် ၊ ဘက်စုံ သုံး မှု၊ ဘက်စုံ သုံး မှု၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု ထိရောက်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာ မှု တို့ဖြင့် ဆက်လက် တိုးတက် လိမ့်မည်။ Cross-modal Unified Modeling, Real-time Learning, Continuous Learning, Model Distillation နှင့် Sparse Modeling စသည့် နည်းပညာ များဖြင့် ဖြည့်စွက် ထားသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် Smart Office နှင့် Smart Finance ကဲ့သို့သော အစစ်အမှန် ကမ္ဘာ AI မြင်ကွင်း များ ကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန် တံခါးခုံ ကိုလျှော့ချ လိမ့်မည်။

သိပ္ပံ AI

ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က စက် သင်ယူ မှုသည် သင်္ချာ ပညာရှင်များ ကိုအဓိက ယူဆချက် နှစ်ခု ပြုလုပ်ရန် ကူညီခဲ့သည်။ စက် သင်ကြား ခြင်း၊ ဘက်စုံ ပုံစံပြု ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကွန်ပျူတာ များပေါင်းစပ် ခြင်းသည်အလွန် ကြီးမားသော ကျပန်း ကွမ်တမ် ဆားကစ် များ၏ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခြင်း simulation ပြ problem နာကိုဖြေရှင်း ပေးသည်။ Artificial Intelligence သည် သိပ္ပံဆိုင်ရာ သုတေသန တွင် ကြီးမားသော အလားအလာ ကိုပြသခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့် ဒေတာ များ ပြုပြင်ခြင်း၊ စမ်းသပ်မှု အသစ်များ တည်ဆောက်ခြင်း နှင့်ပိုမို ထိရောက်သော ကွန်ပျူတာ မော်ဒယ် များ ဖန်တီး ခြင်းတို့ဖြစ်သည်။

လာမည့် နှစ်အနည်းငယ် အတွင်း AI သည် သင်္ ချ ာ၊ ရူပဗေဒ ၊ ဓာတုဗေဒ ၊ ပစ္စည်းများနှင့် အင်ဂျင်နီယာ စသည့် နယ်ပယ် များစွာ သို့ ပေါင်းစည်း သွားမည်ဖြစ်ပြီး အခြေခံ သိပ္ပံ တိုးတက်မှု တွင်လည်း ပိုမို ကြီးမားသော အခန်းကဏ္ play မှပါ ၀ င်မည်ဖြစ်သည်။

အတု ထောက်လှမ်းရေး-မောင်းနှင် ကွန်ပျူတာ ဇီဝဗေဒ

COVID-19 ကူးစက် မှုသည် သက်ရှိ သိပ္ပံ နယ်ပယ်တွင် အတု ထောက်လှမ်းရေး ကိုပိုမို လိုအပ် လာ စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့် AI သည် ပစ်မှတ် မျိုးရိုးဗီဇ တည်းဖြတ် မှု၏ တိကျမှုနှင့် အမြန်နှုန်း ကိုတိုးတက်စေရန် (သို့) ပရိုတိန်း ခေါက် ထားသည့် ဖွဲ့စည်းပုံ ကိုခန့်မှန်း ရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။

အတု ထောက်လှမ်းရေး-မောင်းနှင် ကွန်ပျူတာ ဇီဝဗေဒ ပရိုတိန်း-based မူးယစ်ဆေး ဒီဇိုင်း, မူးယစ်ဆေး ပေါင်းစပ်, မူးယစ်ဆေး စိစစ်, mRNA-based monoclonal ပ antib ိ, ကင်ဆာ ကုထုံး နှင့် အခြား immunotherapy မှ အခြေခံ သုတေသန နှင့် applications များအတွက် ပိုပြီး အောင်မြင် မှုများ လုပ် ပါလိမ့်မယ်။ အတု ဥာဏ် နှင့် ကွန်ပျူတာ ဇီဝဗေဒ ၏ပေါင်းစပ် မှုသည် မူးယစ်ဆေးဝါး ဖွံ့ဖြိုး မှုကိုသိသိသာသာ အရှိန် မြှင့်တင် ခြင်း၊ ကုန်ကျစရိတ် များ လျှော့ချခြင်းနှင့် တိကျသော ဆေးဝါး နှင့် ကိုယ်ပိုင် ကုထုံး များ ကိုမြှင့်တင် ပေးလိမ့်မည်။

သီးသန့် ကွန်ပျူတာ

ယုံကြည်စိတ်ချရသော လျှို့ဝှက် ကွန်ပျူတာ နှင့် ဖက်ဒရယ် ကွန်ပျူတာ ကဲ့သို့သော privacy နှင့်သက်ဆိုင်သော ကွန်ပျူတာ နည်းပညာ များသည် အချက်အလက် လုံခြုံရေး ကာကွယ် ခြင်း၊ အချက်အလက် မျှဝေ ခြင်းနှင့် ဖြန့်ဝေ ခြင်းစသည့် ပြ issues နာများကို နည်းပညာ ရှုထောင့်မှ ဖြေရှင်း သည်။ Privacy computing နည်းပညာ ၏စွမ်းဆောင်ရည် တိုးတက် မှု၊ နည်းပညာနှင့် လိုက်နာ မှု စံနှုန်းများကို အပြန်အလှန် မြှင့်တင် ခြင်းနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု တိုးတက်စေရန် ပါတီ စုံ ပူးပေါင်း မှု တို့ဖြင့် သက်ဆိုင်ရာ application များ အတွက်အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့် များကို ကွန်ပျူတာ ဇီဝဗေဒ ၊ ဘဏ္ analysis ာရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဒေတာ အရောင်းအ ၀ ယ် များတွင် ဖော်ထုတ် နိုင်သည်။

ရေရှည် တွင်၊ privacy computing နည်းပညာသည် ပုံမှန်အားဖြင့် encrypted data စီးဆင်းမှုနှင့် တွက်ချက်မှုကို မောင်း နှ င်ပြီး အသုံးပြုသူ ယုံကြည် မှု၏ အခြေခံအဆောက်အအုံ ကို တဖြည်းဖြည်း တည်ဆောက် နိုင်သည်။

ကွမ်တမ် software နှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ ပေါင်းစည်းမှု

၂၀ ၂၂ ခုနှစ်တွင် ကွမ် တန် ချစ်ပ် များ၏ ဒီဇိုင်း၊ ပြင်ဆင် ခြင်း၊ တိုင်းတာခြင်းနှင့် ထိန်းချုပ် ခြင်းနည်းပညာ များ ဆက်လက် တိုးတက် လိမ့်မည်ဟုမျှော်လင့်ရသည်။ Qubits (“qubits”) အရေအတွက် တိုးလာ လိမ့်မည်။ ဆူညံသံ ကိုလျှော့ချ ခြင်းသို့မဟုတ် လိုက်လျောညီထွေဖြစ် အောင်ပြုလုပ် ခြင်းဖြင့် အောင်မြင်မှု များပိုမို ရရှိ မည်ဖြစ်သည်။ ကွမ်တမ် ဆော့ (ဖ်) ဝဲ နှင့် ၀ န်ဆောင်မှုများသည် ပလက်ဖောင်း များ ဆီသို့ ဦး တည် သွားလိမ့်မည်။ အသုံးပြုသူများသည် cloud-native quantum computing platform များပေါ်တွင် ကွမ် တန် back-end ရွေးချယ်မှု များပိုမို ရရှိ မည်ဖြစ်သည်။ ပေါင်းစပ်ထားသော ကွမ်တမ် ဆော့ဖ်ဝဲ နှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ ဖြေရှင်းချက် များတပ်ဆင် ထားသော ကွမ်တမ် ကွန်ပျူတာ ပလက်ဖောင်း များသည် စီးပွားဖြစ် အလားအလာ ကို တဖြည်းဖြည်း ပြသ လိမ့်မည်။

နက်ရှိုင်းသော ပေါင်းစည်း မှုနှင့် ကွမ်တမ် ကွန်ပျူတာ နှင့် အသိဉာဏ်ရှိသော ထုတ်လုပ်မှု၊ အတု ထောက်လှမ်း ရေး၊ ဓာတု ဆေး ပညာ၊ fintech နှင့်အခြား နယ်ပယ် များ၏ ဆန်းသစ် တီ ထွ င်မှု တို့ကြောင့် သိသာထင်ရှားသော ကွမ် တန် အားသာချက်များ နှင့်မ ရေမ တွက် နိုင်သော လက်တွေ့ကျသော အသုံးချ ပရိုဂရမ် များ ပေါ်ထွက်လာ လိမ့်မည်။

Autopilot

နည်းပညာ တိုးတက် မှုများနှင့် မူဝါဒ စည်းမျဉ်း များသည် ၂၀ ၂၂ ခုနှစ်တွင် မောင်း သူမဲ့ အလိုအလျောက် မောင်းနှင်မှု ကိုပိုမို နီးကပ်စွာ ဖြစ် စေလိမ့်မည်။ အများပြည်သူ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ လမ်း သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ သိုလှောင် ခြင်းနှင့် ဖြန့်ဖြူး ခြင်း၊ လက်လီ ရောင်းချ ခြင်း၊ သန့်ရှင်း ရေးနှင့် သတ္တုတွင်း ဆိပ်ကမ်း များရှိ အထူး စစ်ဆင်ရေး များကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်စွာ အသုံးပြုသော မြင်ကွင်း များသို့ ထိုးဖောက် ၀ င်ရောက် လာသည်။

ဒါ့အပြင် ကြည့် ပါ:Baidu Automobile Manufacturing Department သည် စက်ရုပ် ကား များအတွက် အမှတ်တံဆိပ် ကို ထုတ်ဖော်ပြသ ခဲ့သည်

နက်ရှိုင်းသော အာကာသ စူးစမ်း

နက်ရှိုင်းသော အာကာသ စူးစမ်းလေ့လာ ခြင်းသည် စကြာ ၀ about ာ နှင့် ပတ်သက်၍ လူ့ သိလို စိတ် ၏ အန္တိမ လက္ခဏာ ဖြစ်သည်။ ဆောက်လုပ်ရေး စက်ယန္တရား အလိုအလျောက် နယ်ပယ်တွင် ၂၄ နာရီ စဉ်ဆက်မပြတ် မောင်း သူမဲ့ မောင်းနှင်မှု ကိုရရှိခဲ့သည်။ Mars rover မှ အသုံးပြုသော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ ပတ်ဝန်းကျင် အမြင် နှင့် ရွေ့လျားမှု အစီအစဉ် ရေး ဆွဲခြင်း algorithms သည် အာရုံခံကိရိယာ အား အလိုအလျောက် အတားအဆီး များ ကိုရှောင်ရှား ခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချ ခြင်းအပြင် စက်ရုပ် လက် မော င်း၏ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ လုပ်ဆောင်မှု များကိုလည်း ပြုလုပ်နိုင်သည်။

ထို့အပြင် AI နည်းပညာသည် အာကာသယာဉ် ပျက်စီးမှု ကိုရှာဖွေတွေ့ရှိ ခြင်းနှင့် ပြုပြင်ခြင်း၊ ဒစ်ဂျစ်တယ် အမွှာ ခြင်း simulation ဓာတ်ခွဲခန်း များ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် နက်ရှိုင်းသော အာကာသ အတွင်း ကြီးမားသော အချက်အလက်များ ရှာဖွေတွေ့ရှိ ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ ခြင်းတို့ တွင်အဓိက အထောက်အကူပြု အခန်းကဏ္ play မှပါ ၀ င် မည်ဟုမျှော်လင့်ရသည်။

လူ့-စက် Symbiosis

ဒီဂျစ်တယ် နှင့် အသိဉာဏ်ရှိသော နည်းပညာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက် မှုက ကျွန်ုပ်တို့အား လူမှုရေး အကွာအဝေး ကို ကျဉ်းမြောင်း စေပြီး လူ နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ် avatars နှင့် စက်ရုပ် များအကြား သရုပ်ဖော် ခြင်းကို အရှိန်မြှင့် ရန် အခွင့်အလမ်း ပေးခဲ့သည်။ ဤ ပြောင်းလဲမှုကို AI နည်းပညာ များဖြစ်သော ရူပါရုံ ၊ မိန့်ခွန်း နှင့် သဘာဝ ဘာသာစကား အပြောင်းအလဲ နှင့် XR ၏ စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက် မှု၊ Cross-Modal နားလည် မှု၊ စဉ်ဆက်မပြတ် သင်ယူ မှု၊ ဟာ့ဒ်ဝဲ ၊ ကွန်ယက် ၊ ကွန်ပျူတာ နှင့် ဂေဟစနစ် ပလက်ဖောင်း အကြောင်းအရာ စသည့် နယ်ပယ် များစွာကို ပေါင်းစည်း ခြင်းဖြင့် ကျောထောက်နောက်ခံ ပြု သည်။

အမျိုးမျိုးသော အဆင့် မြင့် သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာ များ၏ ပေါင်းစည်း ခြင်းနှင့် ဆန်းသစ် တီ ထွ င်မှု အရှိန် နှင့်အတူ, ကို virtual, အစစ်အမှန် နှင့် အသိဉာဏ် interaction က ပေါင်းစပ် ပါဝင်ပတ်သက် ပိုပြီး ပလက်ဖောင်း အမျိုးမျိုးသော စက်မှု လုပ်ငန်းများ နှင့် စားသုံးသူ မြင်ကွင်း များအတွက် ပေါ်ထွက်လာ ပါလိမ့်မယ်, ဒစ်ဂျစ်တယ် စီးပွားရေး နှင့် အစစ်အမှန် စီးပွားရေး ၏ နက်ရှိုင်းသော ပေါင်းစည်းမှု မြှင့်တင် ရန်နှင့် လူများ၏ အလုပ် နှင့် ဘဝ အတွေ့အကြုံ ကြွယ်ဝ စေ ရန်။

အစိမ်းရောင် AI

AI နည်းပညာသည် အရှိန်အဟုန် မြှ င့ ်၍ စက်မှုလုပ်ငန်း အမျိုး မျိုးနှင့် ဆန်းသစ် တီ ထွ င်မှု များကိုပေါင်းစပ် လိုက်သောအခါ ဒေတာ စင်တာ များနှင့် အကြီးစား AI ကွန်ပျူတာ များသည် အရေးကြီးသော လူမှုရေး တန်ဖိုး များ ကိုထုတ်လုပ် နေသော်လည်း တစ်ချိန်တည်းတွင် စွမ်းအင် ကုန်ကျစရိတ် နှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှု များဖြင့် စိန်ခေါ် မှုများ ကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။

လာမည့် နှစ်အနည်းငယ် အတွင်း “အစိမ်းရောင် AI” နှင့်သက်ဆိုင်သည့် နည်းပညာ များသည် စွမ်းအင် ထိရောက် မှုဆိုင်ရာ ဗိသုကာ ဒီဇိုင်း၊ လေ့ကျင့်ရေး ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင် နည်းဗျူဟာ များနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု နှစ်ခုလုံး ကိုထည့်သွင်းစဉ်းစား သော အကဲဖြတ် စံနှုန်း တစ်ခု ကိုဖွဲ့စည်းရန် အချက်အလက်များ အသုံးပြုခြင်း ပတ် ၀ န်းကျင် စနစ်များ ကိုဆက်လက် ရှင်သန် ဖွံ့ဖြိုး လိမ့်မည်။ ပိုမိုမြင့်မားသော ကွန်ပျူတာ စွမ်းအား နှင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု နည်းသော AI ပရိုဆက်ဆာ များ ကိုစဉ်ဆက်မပြတ် တီထွင် မည်ဟုမျှော်လင့်ရသည်။ ထိပ်တန်း AI ကုမ္ပဏီများသည် မြစ် အောက်ပိုင်း စွမ်းဆောင်ရည် ကိုတိုးတက် စေရန်နှင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု ကုန်ကျစရိတ် ကိုလျှော့ချရန် အကြီးစား အထူး ကြပ်မတ် မော်ဒယ် များ ကိုတည်ဆောက် လိမ့်မည်။ ဤ မူဝါဒ သည် စိမ်းလန်းသော ကာဗွန် နိမ့် ဒေတာ စင်တာ များ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံ ၏စွမ်းအင် ထိရောက်မှု အချိုး ကိုတိုးတက်စေရန် AI နည်းပညာ အသုံးပြုမှုကို အား ပေးလိမ့်မည်။

အားလံုး ပၝဝင္ ႎိုင္ တဲ့ AI

နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု မူဘောင် ကို ဗဟိုပြု သည့် open source platform သည် AI နည်းပညာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် တံခါးခုံ ကိုများစွာ လျှော့ချခဲ့သည်။ အများပြည်သူဆိုင်ရာ အချက်အလက် များ၊ အကြီးစား မော်ဒယ် အခြေစိုက်စခန်း များ နှင့်ဒေသဆိုင်ရာ အသိဉာဏ်ရှိသော ကွန်ပျူတာ စင်တာ များသည် အသေးစားနှင့်အလတ်စား စီးပွားရေးလုပ်ငန်း များအား ကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချ ရန်နှင့် ထိရောက်မှုရှိ စေရန်နှင့် ဆန်းသစ် တီ ထွ င်မှု ကိုလှုံ့ဆော် ရန်အတွက် နောက်ထပ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက် လိမ့်မည်။ ထို့အပြင် AI သိပ္ပံ ပညာရေး မှတစ်ဆင့် ရိုးရာ စက်မှုလုပ်ငန်း များမှ ၀ န်ထမ်းများအား ပြန်လည်နေရာချထား ရန်အတွက် အမျိုးသား AI လေ့ကျင့်ရေး စနစ်ကို တဖြည်းဖြည်း တည်ဆောက် လိမ့်မည်။

AI ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက် မှုသည် လူ့အဖွဲ့အစည်း ရှိ အုပ်စု အားလုံးအတွက် အကျိုးရှိ သင့်သည်။ AI Service Provider ေတြဟာ သက္ႀကီးရြယ္အို နဲ႔ ကေလးငယ္ေတြ လို လူနည္းစု ေတြရဲ႕ လိုအပ္ ခ်က္ေတြကို ပိုၿပီး အာ႐ံုစိုက္ လာတဲ့အတြက္ ဒစ္ဂ်စ္ တယ္ ေလာက ကို လူတိုင္း ခံစား ႏိုင္မယ့္ Inclusive AI ၀န္ေဆာင္ မႈေတြနဲ႔ ထုတ္ကုန္ ေတြကို တီထြင္ ထုတ္လုပ္ သြားမွာ ျဖစ္ပါတယ္။