၎င်းသည် ကွန်ပြူတာသို့ လွှင့်တင်ခြင်းမဟုတ်ပါ။ virtual "embodied fly" ဟုခေါ်သည့် X တွင် မကြာသေးမီက ဗိုင်းရပ်စ် အာရုံခံစားမှုတစ်ခုက AI hype စက်ကို စွဲလန်းစေခဲ့သည်။ Eon Systems မှ ဆင်းသက်လာသော ဗီဒီယိုသည် ဦးနှောက်တစ်ခုလုံး အတုယူမှုကို ပြသရန် အခိုင်အမာဆိုထားသည်။ သို့သော် လက်တွေ့ဘဝသည် ရိုးရှင်းသော ဒစ်ဂျစ်တယ် အင်းဆက်ပိုးကောင်များထက် ပို၍ သပ်ရပ်ပါသည်။ ဤဖြစ်ရပ်သည် AI စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတောင်းဆိုမှုများနှင့် ဦးနှောက်စမ်းသပ်မှုတွင် စစ်မှန်သော အာရုံကြောသိပ္ပံဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုကြားတွင် အရေးကြီးသောကွာဟချက်ကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ ဤ "ယင်ကောင်" သည် အမှန်တကယ် ကိုယ်စားပြုသည့်အရာကို နားလည်ရန် ဆူညံသံကိုဖြတ်တောက်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် ရည်မှန်းချက်ကြီးသော အချိန်ဇယားများနှင့် ရဲရင့်သောဘာသာစကားသည် ဇီဝဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးပုံတူပွားခြင်း၏ ကြီးမားသောစိန်ခေါ်မှုများမှ အာရုံပျံ့လွင့်နိုင်ပုံကို အဓိကကျသော ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
Viral "embodied Fly" ဖြစ်စဉ်ကို ကုဒ်လုပ်ခြင်း။ ပြီးခဲ့သည့် ရက်သတ္တပတ်က ဆိုရှယ်မီဒီယာပလပ်ဖောင်း X တွင် ရုပ်ပုံပါသော ယင်ကောင်တစ်ကောင်နှင့်ပတ်သက်သည့် ပို့စ်များစွာ တင်ထားသည်။ အဆိုပါ ဗီဒီယိုများကို AI ဖောင်းပွမှုနှင့် အနာဂတ်ဝါဒအတွက် ရည်ညွှန်းထားသည့် အကောင့်များက သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးကာ စိတ်လှုပ်ရှားမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ သို့သော် မှတ်ချက်ပေးသူများနှင့် မျှဝေသူအများအပြားသည် ၎င်းတို့ကြော်ငြာနေသည့် နည်းပညာ၏ အခြေခံသဘောသဘာဝကို နားလည်မှုလွဲသွားပုံရသည်။ အရင်းအမြစ်မှာ ဆန်ဖရန်စစ္စကိုအခြေစိုက် Eon Systems ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီက ၎င်း၏မစ်ရှင်သည် "ဒစ်ဂျစ်တယ်လူသားဉာဏ်ရည်" ကိုရရှိရန်ဖြစ်ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။ ၎င်းတို့၏ အများသူငှာ ရည်မှန်းချက်သည် လွန်စွာ ရည်မှန်းချက်ကြီးသည်- နှစ်နှစ်အတွင်း မောက်စ်ဦးနှောက်၏ ဒစ်ဂျစ်တယ် အတုယူမှုကို တည်ဆောက်ခြင်း ဖြစ်သည်။
Hype နောက်ကွယ်တွင် ရည်မှန်းချက်ကြီးသော တောင်းဆိုမှုများ Eon Systems ပူးတွဲတည်ထောင်သူ Alexander Wissner-Gross သည် မူရင်းဗီဒီယိုကို လူသိရှင်ကြား မျှဝေခဲ့သည်။ ၎င်းအား "အပြုအမူများစွာကို ထုတ်လုပ်ပေးသည့် ဦးနှောက်တစ်ခုလုံး အတုယူခြင်း၏ ကမ္ဘာ့ပထမဆုံးသော သင်္ကေတ" ဟု တံဆိပ်တပ်ခဲ့သည်။ ဤစကားစုသည် ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ ကြီးကျယ်ပြီး နည်းပညာပိုင်းအရ တိကျပြီး အောင်မြင်မှုတစ်ခုကို အကြံပြုပါသည်။ ထိုသို့သောဘာသာစကားသည် အသိစိတ် အပ်လုဒ်များအကြောင်း မှန်းဆချက်များအား သဘာဝအတိုင်း လှုံ့ဆော်ပေးပြီး လူသားအဆင့် AI ဆီသို့ ချက်ချင်း ခုန်တက်သွားပါသည်။ "များစွာသောအပြုအမူများ" ၏အရေးဆိုချက်သည် ရိုးရှင်းသောကာတွန်း သို့မဟုတ် ဇာတ်ညွှန်းရေးထားသော အစီအစဉ်ထက် ကျော်လွန်ပြီး ရှုပ်ထွေးပြီး ပေါင်းစပ်စနစ်တစ်ခုကို ရည်ညွှန်းသည်။
အဘယ့်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် "ဦးနှောက်တင်ခြင်း" မဟုတ်ပါ ၎င်းကို ကွန်ပြူတာသို့ အပ်လုဒ်တင်ထားသော ယင်ကောင်ဟု ခေါ်ခြင်းသည် လေးနက်သော မှားယွင်းစွာ တင်ပြခြင်း ဖြစ်သည်။ စစ်မှန်သော ဦးနှောက်တစ်ခုလုံး အတုယူခြင်းတွင် သက်ရှိများ၏ အာရုံကြောပတ်လမ်းကြောင်း၏ ပြီးပြည့်စုံသော ချိတ်ဆက်မှုအဆင့် မြေပုံတစ်ခု လိုအပ်ပြီး ၎င်း၏ လျှပ်စစ်ဓာတုဒိုင်းနမစ်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အတုယူရန် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပါဝါ လိုအပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အရိုးရှင်းဆုံးသော သက်ရှိများအတွက် ထိုစွမ်းရည်နှင့် မနီးပါ။ Eon သရုပ်ပြဖွယ်ရှိသောအရာမှာ အာရုံကြောဒေတာအချို့အပေါ်အခြေခံ၍ ပျံသန်းသည့်အပြုအမူအချို့ကို ဆန်းပြားသောပုံစံ သို့မဟုတ် သရုပ်ပြခြင်းဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ သိသာထင်ရှားသော သုတေသနအဆင့်ဖြစ်သည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် တိကျသော၊ တစ်ဦးချင်းစီ၏ စိတ်အား ဆာဗာသို့ လွှဲပြောင်းပေးသည့် တိကျသည့် အတုယူမှုတစ်ခု မဟုတ်ပေ။
Simulation နှင့် Emulation အကြားကွာဟသော Chasm ဤထူးခြားချက်သည် ပြဿနာ၏ အဓိကအချက်ဖြစ်သည်။ အာရုံကြောသိပ္ပံနှင့် AI အသိုင်းအ၀ိုင်းသည် အရေးကြီးသောခွဲခြားမှုကို ပြုလုပ်သည်-
သရုပ်သကန်- အချို့သော ရလဒ်များ သို့မဟုတ် အပြုအမူများကို ပုံတူကူးထားသော မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးခြင်း။ ၎င်းသည် ကိုက်ညီသောရလဒ်များကို အဓိကထား၍ အထက်မှအောက်သို့ ချဉ်းကပ်မှုဖြစ်သည်။ အတုယူမှု- ထိုအပြုအမူများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် တကယ့်အဆင့်နိမ့် ဇီဝဖြစ်စဉ်များကို ပြန်လည်ဖန်တီးခြင်း။ ပြီးပြည့်စုံသော ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ သစ္စာရှိမှု လိုအပ်သည့် အောက်ခြေမှ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
Eon demo သည် ၎င်း၏နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ အကျိုးကျေးဇူးများ မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ ပထမအမျိုးအစားထဲသို့ သေချာပေါက်နီးပါးကျရောက်ပါသည်။ ကြွက်ဦးနှောက်အတွက် နှစ်နှစ်ကြာ အချိန်ဇယားသည် ကြွက်ဦးနှောက်တွင် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် နျူရွန် သန်း 70 ခန့်ရှိပြီး သစ်သီးယင်ကောင်များထက် ပြင်းအားထက် ပိုရှုပ်ထွေးသည်ဟု ယူဆသောကြောင့် ကြွက်ဦးနှောက်တွင် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ပိုမိုခိုင်မာစေပါသည်။
Brain Emulation ၏ တကယ့်စိန်ခေါ်မှုများ ဤအချိန်ဇယားသည် အဘယ်ကြောင့် အလွန်ရည်မှန်းချက်ကြီးသည်ကို နားလည်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခိုင်မာသော အတားအဆီးများကို ကြည့်ရှုရမည်ဖြစ်သည်။ စစ်မှန်သော ဦးနှောက်ပုံသဏ္ဍာန်သည် သိပ္ပံနှင့် တွက်ချက်မှုတွင် အခက်ခဲဆုံး ပြဿနာများထဲမှ တစ်ခုဟု ဆိုနိုင်သည်။
မြေပုံဆွဲခြင်း ပြဿနာ- ကျွန်ုပ်တို့တွင် မောက်စ်ဦးနှောက်အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ချိတ်ဆက်မှုမြေပုံ (Connectome) မရှိပါ။ တစ်ခုဖန်တီးခြင်းသည် ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းနှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် Herculean အလုပ်ဖြစ်သည်။ တွက်ချက်မှုပြဿနာ- သန်းပေါင်းများစွာသော synapses များနှင့် ၎င်းတို့၏ dynamic states များကို အတုယူခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့စတင်ရန်သာရှိတော့သော exascale computing power လိုအပ်ပါသည်။ အတည်ပြုခြင်းပြဿနာ- ဒစ်ဂျစ်တယ်မောက်စ်ဦးနှောက်သည် "မှန်ကန်သည်" ရှိမရှိ မည်သို့သိနိုင်မည်နည်း။ ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းပြည်နယ်များကို ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အခြေအနေတစ်ခုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ရှိရှိ နှိုင်းယှဉ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကိရိယာများ မရှိပါ။
ဒါတွေက ရေတို အင်ဂျင်နီယာ စိန်ခေါ်မှုတွေ မဟုတ်ဘူး။ ၎င်းတို့သည် သိပ္ပံနည်းကျ ကွာဟချက်ဖြစ်သည်။ အခြားနယ်ပယ်များတွင် ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များကို တရားဝင်အတည်ပြုပုံနှင့်ပတ်သက်၍ ပိုမိုသိရှိနိုင်စေရန်အတွက် KPop Demon Hunters ၏ အော်စကာဆုများရခြင်းကဲ့သို့သော ယဉ်ကျေးမှုဖြစ်စဉ်များ၏နောက်ကွယ်တွင် ရှုပ်ထွေးသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။
AI Hype နှင့် Measured Progress "embodied fly" အပိုင်းသည် AI စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် လက်တွေ့ဘဝထက် ကျော်လွန်နိုင်ပုံကို ပုံနှိပ်စာအုပ်ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ နောက်ထပ်ကြီးမားတဲ့အရာအတွက် ဆာလောင်နေတဲ့ ရှုခင်းတစ်ခုမှာ၊ ဆန္ဒပြပွဲတွေကို တိကျတဲ့အောင်မြင်မှုတွေအဖြစ် ဘောင်ခတ်လေ့ရှိပါတယ်။ ၎င်းသည် ကြီးမားသော သုတေသနပြုမှုကို အဆုံးစွန်ထိ ထိခိုက်စေနိုင်သည့် ကြီးမားသော သုတေသနပြုမှုကို ထိခိုက်စေနိုင်သည့် အလားအလာရှိသော ဖြတ်လမ်းများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ရှိတော့ ဤပုံစံသည် အာရုံကြောသိပ္ပံအတွက် ထူးခြားသည်မဟုတ်။ ခံယူချက်နှင့်ယုံကြည်မှုသည် အဓိကငွေကြေးများဖြစ်လာသည့် အခြား AI-မောင်းနှင်သည့်စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ထင်ဟပ်စေသည်။ AI စနစ်များတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် ယန္တရားများသည် AI အေးဂျင့်များ အကြံပြုရန် မည်ကဲ့သို့ အမှတ်တံဆိပ်များကို ဆုံးဖြတ်နည်း- Trust Is The New Ranking Factor ကဲ့သို့သော ဆောင်းပါးများတွင် စူးစမ်းလေ့လာထားသည့်အတိုင်း နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
ဝေဖန်ပိုင်းခြားမှု၏ အရေးပါမှု သတင်းသမားများ၊ ဝါသနာအိုးများနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအတွက် သင်ခန်းစာမှာ ဘာသာစကားကို ဆန်းစစ်ရန်ဖြစ်သည်။ "embodiment" နှင့် "whole-brain emulation" ကဲ့သို့သော ဝေါဟာရများသည် သိပ္ပံနည်းကျ အလေးချိန်ကို သယ်ဆောင်ပါသည်။ သက်တူရွယ်တူ-သုံးသပ်ထားသောအသေးစိတ်အချက်အလက်များ၊ ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်နိုင်မှု အထောက်အထားများနှင့် သီးခြားအတည်ပြုချက်ကို တောင်းဆိုခြင်းသည် သံသယဖြစ်စရာမဟုတ်—၎င်းသည် ခိုင်မာမှုလိုအပ်ပါသည်။ ဦးနှောက်ပုံသဏ္ဍာန်တွင် စစ်မှန်သောတိုးတက်မှုသည် တိုးမြင့်လာမည်ဖြစ်ပြီး၊ ပညာရပ်ဆိုင်ရာဂျာနယ်များတွင် ထုတ်ဝေပြီး အာရုံကြောသိပ္ပံပညာရှင်များက ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း ဆွေးနွေးမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်ရှိ ကိုယ်ပျောက်မုဒ်သရုပ်ပြများမှမဟုတ်ဘဲ BRAIN Initiative ကဲ့သို့ ကြီးမားပြီး ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့် ပရောဂျက်များမှ လာဖွယ်ရှိသည်။
နိဂုံးချုပ်- Hype ကိုကျော်လွန်ကြည့်ပါ။ ဗိုင်းရပ်စ် "embodied fly" သည် အပြုအမူပိုင်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်လ်အတွက် စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသော အရိပ်အယောင်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာသို့ အပ်လုဒ်လုပ်ထားသည့် စိတ်မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် သိပ္ပံနည်းကျရှာဖွေတွေ့ရှိမှု၏ နှေးကွေးပြီး ခက်ခဲသောလုပ်ဆောင်မှုမှ အသွင်ပြောင်း AI စျေးကွက်ရှာဖွေမှုကို ခွဲခြားရန် အရေးကြီးသောသတိပေးချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥာဏ်ရည်ဥာဏ်သွေး—ဇီဝဗေဒ သို့မဟုတ် အတုအယောင်——စိတ်ရှည်မှုနှင့် တိကျမှု လိုအပ်သည်။ အသိပေးခြင်းဆိုသည်မှာ ဖောင်းပွမှုကို ကျော်ဖြတ်ပြီး အတည်ပြုနိုင်သော တိုးတက်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်နေခြင်းကို ဆိုလိုသည်။ နည်းပညာသည် ဇီဝဗေဒနှင့် နေ့စဉ်ဘဝနှင့် မည်ကဲ့သို့ သက်ရောက်မှုရှိသည်ကို ပိုမိုထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်၏ ကြံ့ခိုင်မှု ခြေရာခံသည် ကျွန်ုပ်၏ နာတာရှည်ဖျားနာမှုကို လျှို့ဝှက်လက်နက်တစ်ခုကဲ့သို့ ဇာတ်လမ်းများကို ရှာဖွေပါ။ ရှုပ်ထွေးသော နည်းပညာဆိုင်ရာ ဇာတ်ကြောင်းများကို ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ ဖြိုခွဲခြင်းအတွက် နောက်ဆုံးပေါ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို Seemless တွင် လိုက်နာပါ။
