မျက်နှာပြင်တိုင်းကနေ လျှပ်စစ်ထုတ်ပေးမည့် ဆိုလာနည်းပညာသစ်

dpWEB1234

Article_Author

မောင်မောင်စွယ်စုံထွန်း

Posted_Date

MM-Article-Category
နည်းပညာကဏ္ဍဆောင်းပါး
နည်းပညာ - နိုင်ငံတကာ

Image

မျက်နှာပြင်တိုင်းကနေ လျှပ်စစ်ထုတ်ပေးမည့် ဆိုလာနည်းပညာသစ်

Body

ယခုအခါ လျှပ်စစ်ဓာတ်အား ထုတ်လုပ်ရရှိရေးအတွက် ဆိုလာနည်းပညာသည် ရေပန်းစားလာခဲ့ပြီး နည်းအမျိုးမျိုး ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် ဆိုလာများကို တီထွင်ဖန်တီး ထုတ်လုပ်လျက်ရှိကြသည်။ ထိုသို့ဆိုလာပြားအမျိုးအစားများစွာထဲတွင် ရေပန်းအစားဆုံးမှာ Monocrystalline ဆိုလာပြားများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏   မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တာရှည်ခံသက်တမ်းအတွက် လူသိများပြီး နေရာအကန့်အသတ်ရှိသောနေရာများအတွက်   သင့်လျော်စေသည်။  Polycrystalline  ဆိုလာပြားများသည် Monocry Stalline Panels များထက် အနည်းငယ်ဈေး သက်သာသောကြောင့် လူကြိုက်များသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်ခဲ့သည်။ ပါးလွှာသောဖလင် ဆိုလာပြားများသည် အချို့သော  သီးခြားအသုံးချမှုများတွင်  အားသာချက်များရှိသော်လည်း  ယေဘုယျအားဖြင့် ဈေးကွက်ဝေစု သေးငယ်နေသေးသည်။

ဆိုလာပြားများတွင်     အသုံးပြုသည့်ပစ္စည်းများနှင့်   ထုတ်လုပ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များအပေါ် အခြေခံ၍ အဓိကအမျိုးအစားများ ခွဲခြားထားလေ့ရှိသည်။  ဈေးကွက်တွင် အများဆုံးတွေ့ရလေ့ရှိသော ဆိုလာပြားသုံးမျိုးမှာ  Monocrystalline Silicon၊ Polycrystalline Silicon နှင့် Thin-Film ဆိုလာပြားများသာဖြစ်သည်။ Monocrystalline ဆိုလာပြားများကို သန့်စင်မှုမြင့်သောတစ်ခုတည်းသော သလင်းကျောက်ဆီလီကွန်ဖြင့်ပြုလုပ်ထားကာ ပုံမှန်အားဖြင့် ၁၅ ရာခိုင်နှုန်းနှင့် ၂၂ ရာခိုင်နှုန်းကြား သို့မဟုတ် ပိုမိုကောင်းမွန်သော  Photoelectric  ပြောင်းလဲခြင်းတွင်  ထိရောက်မှုအလွန်ရှိသည့်ဝန်ဆောင်မှုသက်တမ်းသည် အများအားဖြင့် ၂၅ နှစ် သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပို၍ရောက်ရှိနိုင်ပြီး ထုတ်လုပ်သူအများစုမှ    ရေရှည်အာမခံချက်ပေးသည်။ Monocrystalline ဆီလီကွန်ပြားများသည် ပတ်ဝန်းကျင်အခြေအနေများကို အလွန်ခံနိုင်ရည်ရှိပြီး ရာသီဥတုအမျိုးမျိုးအတွက် သင့်လျော်သည်။ ၎င်းတို့သည် အများအားဖြင့် အနက်ရောင်အသွင်အပြင်နှင့် လှပသော အသွင်အပြင်ဖြင့်  လူနေအိမ်နှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ အဆောက်အအုံများအတွက် သင့်လျော်သည်။ Polycrystalline ဆီလီကွန်ဆိုလာပြားများ သည် ဆီလီကွန်အပိုင်းအစများကိုရောနှောပြီး အရည်ပျော်ကာ Monocrystalline Panels များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက တစ်ပုံစံတည်းပုံသဏ္ဌာန်နည်းပါးသည်။ အဓိကအင်္ဂါရပ်မှာ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုကုန်ကျစရိတ် နည်းပါးသောကြောင့် ဈေးနှုန်းသည်  အများအားဖြင့်ပိုမိုတတ်နိုင်ကာ ဘတ်ဂျက်အကန့်အသတ်ရှိသောသုံးစွဲသူများအတွက် အထူးသင့်လျော်သည်။   ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်သည်  ယေဘုယျအားဖြင့် ၁၃ ရာခိုင်နှုန်းနှင့် ၁၇ ရာခိုင်နှုန်းအကြားတွင်ရှိပြီး Monocrystalline Silicon Panels များထက် အနည်းငယ်နိမ့်သော်လည်း ပါဝါအထွက်အားကောင်းမွန်နေဆဲဖြစ်သည်။ Polycrystalline Silicon Panels များသည် မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် သိသာထင်ရှားသော ပုံဆောင်ခဲဖွဲ့စည်းပုံများဖြင့်   အပြာရောင် သို့မဟုတ် နက်ပြာရောင်ပေါ်လာပြီး ၎င်းတို့၏အသွင်အပြင်သည် Monocrystalline  Silicon Panels  များနှင့်ကွဲပြားသည်။

ပါးလွှာသောဖလင်ဆိုလာပြားများကို ကြေးနီအင်ဒီယမ်ဂယ်လီယမ်ဆလင်နိုက် (CIGS)၊ ကက်မီယမ် တယ်လိုရိုက်(CdTe)နှင့် အော်ဂဲနစ် ဓာတ်ပုံဗိုလ်တာနစ်ပစ္စည်းများအပါအဝင် ပါးလွှာသော ဓာတ်ပစ္စည်းများဖြင့် ပြုလုပ်ထားသည်။ ၎င်း၏အဓိကအင်္ဂါရပ်များမှာ အမိုးများနှင့်အဆောက်အအုံ မျက်နှာပြင်များကဲ့သို့သော အသုံးချမှုအခြေအနေ အမျိုးမျိုးအတွက် သင့်လျော်သောပေါ့ပါးမှုနှင့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ဖြစ်သည်။ ပါးလွှာသောဖလင်ပြားများသည် ထုတ်လုပ်မှု ကုန်ကျစရိတ်နည်းပါးပြီး အများအားဖြင့် Monocrystalline နှင့် Polycrystalline Silicon Panel  များထက်ဈေးနည်းကြသည်။ သို့သော် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်သည်  ပုံမှန်အားဖြင့် ၁၀ ရာခိုင်နှုန်းနှင့် ၁၂ ရာခိုင်နှုန်းကြားတွင်ရှိကာ နည်းပါးသော်လည်း ၎င်းတို့သည် အလင်းရောင်နည်းသော အခြေအနေများတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး တိမ်ထူသော သို့မဟုတ် အလင်းရောင်နည်းသော ပတ်ဝန်းကျင်များအတွက် သင့်လျော်သည်။  Monocrystalline Panels များသည် အထိရောက်ဆုံးဖြစ်သော်လည်း ဈေးနှုန်းမြင့်သည်။ Polycrystalline သည် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ထိရောက်မှု မျှတမှုကိုကောင်းမွန်စွာ ပေးစွမ်းသော်လည်း  နေရာပိုလိုအပ်သည်။ ပါးလွှာသောဖလင်ပြားများသည်  ပေါ့ပါးပြီး  လိုက်လျောညီထွေရှိသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို စွယ်စုံသုံးနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် ထိရောက်မှုအနည်းဆုံးနှင့် သက်တမ်းအတိုဆုံးဖြစ်သည်။

ဆိုလာပြားများ၏ဈေးနှုန်းများကို အမေရိကန် ဒေါ်လာပေါက်ဈေးဖြင့်  နှိုင်းယှဉ်ကြည့်သောအခါMonocrystalline Panels များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် $0.80 $1.50 per watt မှ $0.70 အကြားရှိကြပြီး ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားမှုနှင့် တာရှည်ခံမှု ကြောင့်  ၎င်းတို့အား  ဈေးအကြီးဆုံး ရွေးချယ်မှုဖြစ်လာစေသည်။ Polycrystalline Panels များသည် တစ်ဝပ်လျှင် $1.20 နှင့် $ 50.50 ကြားတွင်  ဈေးနှုန်းအနည်းငယ်ပို၍ တက်နိုင်ကြသောကြောင့် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်မျှတမှုကို ပေးဆောင်သည်။

ပါးလွှာသောဖလင်ပြားများသည် တစ်ဝပ်လျှင် $1.00 မှ အောက်ဖြစ်ပြီး ဈေးနှုန်းအနေဖြင့် ဈေးအနည်းဆုံးဖြစ်ပြီး  သို့သော်  ၎င်းတို့တွင် စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်ကျပြီး သက်တမ်းတိုသည်။ ကြီးမားသောစွမ်းအင်ထောက်ပံ့မှု လိုအပ်ပါက ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော Polycrystalline ဆိုလာပြားများသည် ပိုမိုသင့်လျော်သော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့် စွမ်းအင်ထိရောက်မှု အတွက်မြင့်မားသော လိုအပ်ချက်ရှိပါက Monocrystalline ဆိုလာပြားများ၏  တည်ငြိမ်သော စွမ်းဆောင်ရည်သည်သာ  ပိုမိုကောင်းမွန်သည်။

နေရောင်ခြည်လုံလောက်စွာရရှိသောနေရာများတွင် Monocrystalline ဆိုလာပြားများကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် အလင်းရောင်အရင်းအမြစ်များကို အများ ဆုံးအသုံးပြုနိုင်သည်။    နေရောင်အားနည်းသော သို့မဟုတ်  မကြာခဏမိုးရွာသော နေရာများတွင် Polycrystalline ဆိုလာပြားများ၏ အလင်းရောင်အားနည်းသော စွမ်းဆောင်ရည်အားသာချက်မှာ ပိုမိုထင်ရှားသည်။ ပါးလွှာသော ဖလင်ဆိုလာပြားများသည် ဈေးနှုန်းသက်သာပြီး စွမ်းဆောင်ရည်သာ ပိုမိုမြင့်မားလာမည်ဆိုပါက  အသုံးပြုရန်အတွက် ပိုမိုသင့်လျော်သည်။   Monocrystalline    မှ Polycrystalline နှင့် ပါးလွှာသော ဖလင်ပြားများအထိ အမျိုးအစားတစ်ခုစီသည် စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်မှုများနှင့်အတူ ကိုက်ညီသော ထူးခြားသော ဝိသေသ လက္ခဏာများနှင့် အားသာချက်များကိုပေးစွမ်းသည်။  ထိရောက်မှု၊ တာရှည်ခံမှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှု စသည့်အကြောင်းရင်းများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏စွမ်းအင် လိုအပ်ချက်နှင့်  ဘတ်ဂျက်ကန့်သတ်ချက်များနှင့် အညီ အံဝင်ခွင်ကျရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ချနိုင်ကြမည်ဖြစ်သည်။ ပါးလွှာသောဖလင်ပြား အမျိုးအစားကိုပိုမို လွယ်ကူသက်သာစေပြီး စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားအောင် အမျိုးမျိုးကြိုးစား တီထွင်ဖန်တီးလျက်ရှိနေရာ အိမ်ခေါင်မိုး၊ ကား သို့မဟုတ် အဆောက်အအုံများ၏နံရံများပေါ်ကို ဆေးသုတ်လိုက်ရုံနှင့် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားထုတ် နိုင်တော့မည်ဟုဆိုလျှင် ဆိုလာစွမ်းအင်သုံးစွဲကြဖို့ကို များစွာစိတ်ဝင်စားလာကြပြီး စိတ်အားထက်သန်လာကြတော့မည်ဖြစ်သည်။ ကနေဒါနိုင်ငံမှ အင်ဂျင်နီယာတစ်စု၏    တီထွင်ဖန်တီးမှုအသစ်တစ်ခုကြောင့် မကြာခင်က အဆိုပါပါးလွှာသောဆိုလာအသစ်တစ်မျိုးသည်  လက်တွေ့ဖြစ်လာခဲ့ပြီဖြစ်သည်။ အဆိုပါဆိုလာမှာ မည်သည့်မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင်မဆို ဖျန်းလိုက်ရုံဖြင့်  ဆိုလာပြားအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည့် ဖလင်လွှာအရည်တစ်မျိုးကို ဖန်တီးတီထွင် လိုက်နိုင်ခဲ့ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ အဆိုပါနည်းပညာအသစ်၏ လျှို့ဝှက်ချက်သည် “ပရိုဗ်စကိုက် (perovskite)”ဟုခေါ်သည့် နာနိုအမှုန်လေးများကို ပေါ်လီမာအရည်ထဲတွင်  ရောစပ်ပြုလုပ်ထားခြင်းသာဖြစ်သည်။   အဆိုပါအရည်ကို သာမန်စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး ဖျန်းဆေးခေါင်းများဖြင့် မျက်နှာပြင်များပေါ် ဖျန်းလိုက်သည်နှင့်ပေါ့ပါးပြီး ကွေးညွတ်နိုင်သည့် ဆိုလာပြားတစ်ချပ်ဖြစ်သွားစေမည်ဖြစ်သည်။

အဆိုပါနည်းပညာသစ်၏   အံ့အားသင့်စရာ အကောင်းဆုံးအချက်သည်  သမားရိုးကျဆီလီကွန် ဆိုလာပြားများထက် ထုတ်လုပ်မှုကုန်ကျစရိတ် ၈၅ ရာခိုင်နှုန်းအထိ သက်သာလာစေခြင်းပင်ဖြစ်သည်။  ထို့ပြင်  အရင်ဆိုလာပြားများကဲ့သို့ အလေးချိန်စီးသည့်  သံပေါင်အကြီးကြီးများဖြင့် တပ်ဆင်စရာမလိုတော့သည့်အတွက် ဘယ်လိုအဆောက်အအုံတွင်မဆို    အလွယ်တကူအသုံးပြုလာနိုင်တော့မည်ဖြစ်သည်။ ဈေးသက်သာသည်ဆိုသော်လည်း  စွမ်းဆောင်ရည်က လျှော့တွက်လို့မရပါ။ စွမ်းအင်ပြောင်းလဲပေးနိုင်စွမ်း(efficiency)က ၁၆ ရာခိုင်နှုန်းအထိရှိပြီး လက်ရှိဈေးကွက်ထဲမှ ခေါင်မိုးပေါ်တင်ဆိုလာပြားများနှင့်    တန်းတူယှဉ်ပြိုင်နိုင်သည့် အဆင့်တွင်ရှိနေပြီဖြစ်သည်။  ကုန်လှောင်ရုံခေါင်မိုးများပေါ်တွင် လက်တွေ့စမ်းသပ်ခဲ့ရာ၌ အဆောက်အအုံတစ်ခုလုံး၏ လျှပ်စစ်လိုအပ်ချက် ၆၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိကို   ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ခဲ့သည်ကို  တွေ့ရှိခဲ့ရသည်။ နောက်ထပ်အားသာချက် တစ်ခုကတော့ မနက်စောစောနဲ့ညနေခင်းလို  အလင်းရောင်နည်း သည့်အချိန်များမှာပါ  စွမ်းအင်ထုတ်လုပ်ပေးနိုင်တာကြောင့် တစ်နေ့တာလုံးမှာ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားကို အချိန်ပိုကြာကြာရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။ ရေစိုခံပြီး ခရမ်းလွန်ရောင်ခြည်ဒဏ်ကိုလည်း ခံနိုင်ရည်ရှိသည့် အဆိုပါဖလင်လွှာများသည် သက်တမ်း ၁၅ နှစ်ကျော်အထိ အသုံးခံမည်ဟုလည်း သုတေသီများကခန့်မှန်းထားကြသည်။   

အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော် အဆိုပါနည်းပညာသည် သမားရိုးကျဆိုလာပြားများ တပ်ဆင်ရန် ခက်ခဲသည့်  ကုန်ကျစရိတ်အလွန်များစေသည့် နေရာများတွင် တပ်ဆင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။   ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲစွမ်းအင်ကို    အလွယ်တကူရရှိစေမည့်   အလွန်အသုံးဝင်သောနည်းပညာ တစ်ခုဖြစ်လာနိုင်သည်ဟု ကျွမ်းကျင်သူများက  သုံးသပ်နေကြသည်ဖြစ်ရာ ပါးလွှာသော ဆိုလာဖျန်းဆေးနည်းပညာ အသစ်သည် အနာဂတ်ကာလအတွက်   အလွန်ရေပန်းစားထင်ရှားလာမည့် နည်းပညာသစ်တစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်ပါကြောင်း  ဗဟုသုတ ရနိုင်ရန်အလို့ငှာ ရေးသားတင်ပြလိုက်ရပါသည်။      ။

MWD

ဆက်စပ်ဆောင်းပါးများ

ဆရာရယ် တပည့်ရယ် AI (ဉာဏ်ရည်တု) ရယ် သုံးပွင့်ဆိုင်ပေါင်းစည်းထားတဲ့ ပညာရေးနယ်ပယ်သစ်ဆီသို့. . .
ဆရာရယ် တပည့်ရယ် AI (ဉာဏ်ရည်တု) ရယ် သုံးပွင့်ဆိုင်ပေါင်းစည်းထားတဲ့ ပညာရေးနယ်ပယ်သစ်ဆီသို့. . .
ပညာရေးဟာ အတိတ်ကာလတွေမှာ ဆရာဦးဆောင်တဲ့ပုံစံကို အဓိကထားခဲ့ပေမယ့် ယနေ့ခေတ်မှာတော့ AI (Artificial Intelligence) ဉာဏ်ရည်တုဆိုတဲ့ နည်းပညာအသစ်ရဲ့ ပါဝင်လာမှုကြောင့် ဆရာနဲ့ ကျောင်းသားတို့ရဲ့ သင်ကြားရေးလုပ်ငန်းစဉ်မှာ ရှည်လျားစွာတည်ရှိခဲ့တဲ့ ပုံသေစံနှုန်းတွေ လှုပ်ရှားသွားပြီး ပြောင်းလဲမှုအသစ်တွေကို ဖန်တီးပေးနေပါတယ်။ ဒီခေတ်ဆရာတွေအတွက် အဓိကမေးခွန်းထုတ်စရာ ဖြစ်လာတာကတော့ AI နည်းပညာက ပညာရေးဝန်ကို မည်သို့ပေါ့ပါးစေနိုင်မလဲ၊ တတ်သိနားလည်မှုကို မည်မျှအထိ မြှင့်တင်ပေးနိုင်မလဲ၊ ဒါ့အပြင် ပညာရေးတန်းတူညီမျှမှုကို မည်သို့ဖော်ဆောင်ပေးနိုင်မလဲဆိုတဲ့ အချက်တွေပဲဖြစ်ပါတယ်။ အဲဒီကနေ ဆရာ - ကျောင်းသား- AI သုံးပွင့်ဆိုင် ပညာရေးနယ်ပယ်အသစ်တစ်ခု ပေါ်ထွန်းလာခဲ့ပါတယ်။ပညာရေးရှုခင်းအသစ်AI နည်းပညာပေါ်ထွက်လာပြီးနောက် ဆရာတွေအတွက် အရေးကြီးတဲ့ နောက်ထပ်မေးခွန်း တစ်ခုကတော့ “AI က မေးခွန်းတိုင်းကို ဖြေပေးနိုင်ရင် ဆရာဆိုတာ လိုအပ်ပါဦးမလား” ဆိုတာဖြစ်ပါတယ်။ ပညာရေးသုတေသီတွေနဲ့ UNESCO ရဲ့ အစီရင် ခံစာတွေကတော့ “AI က အကြောင်းအရာပိုင်းမှာ ထက်မြက်ပေမယ့် လူသားရဲ့စာနာမှု၊ ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်နဲ့ ရှုပ်ထွေးတဲ့ လူမှုရေးအခြေအနေတွေကို ကိုင်တွယ်နိုင်မှုမှာ အကန့်အသတ်ရှိတယ်”လို့ ထောက်ပြကြပါတယ်။ ဒါကတော့ AI ဟာ ဆရာရဲ့ ပြိုင်ဘက်မဟုတ်၊ ဆရာ့လုပ်ငန်းတာဝန်တွေကို ပေါ့ပါးစေမယ့် လက်ထောက်သာဖြစ်တယ်လို့ ဆိုလိုတာပါ။ ခေတ်သစ်နည်းပညာက ဆရာရဲ့ အခန်းကဏ္ဍအပေါ် အခုလိုသက်ရောက်လာပါတယ် -(က) သုတအသိနဲ့ အမှားအမှန်ကို ဆင်ခြင်ခွဲခြားနိုင်တဲ့ပညာ။ ဆရာဟာ သတင်းအချက်အလက်ပံ့ပိုးသူအဆင့်မှ လမ်းပြသူ မီးအိမ်ရှင်အဆင့်သို့ ကူးပြောင်းရပါမယ်။ AI က ဒေတာအချက်အလက်ကို တိကျစွာပေးနိုင်ပေမယ့် အဲဒီဒေတာကို လူတွေအပေါ် အကျိုးပြုစေမယ့် အမှားအမှန်ခွဲခြားနိုင်တဲ့ ပညာအဖြစ် ပြောင်းလဲသွားအောင်ကတော့ ဆရာကသာ လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်လို့ပါ။(ခ) တတိယအင်အားစု။ ဆရာနဲ့ တပည့်အကြားမှာ AI က ကြားခံနယ်မြေတစ်ခုအဖြစ် ရောက်ရှိလာပါတယ်။ AI ဟာ အတန်းထဲမှာ မမောနိုင်မပန်းနိုင် ဖြေကြားပေးနိုင်တဲ့ လက်ထောက်တစ်ဦးဖြစ်လာသလို ဆရာ့အတွက်လည်း သင်ခန်းစာ စီမံတာ၊ စာမေးပွဲမေးခွန်းလွှာပြုစုတာ၊ အမေးအဖြေကဏ္ဍအတွက် အကူအညီပေးတာမျိုးတွေမှာ မူကြမ်းအဆင့်မှာ အကူအညီပေးနိုင်ပါတယ်။အဲဒါကြောင့် ဆရာရဲ့ အခန်းကဏ္ဍဟာအတန်းထဲက အာဏာပိုင်ဆရာအဖြစ်မှ လမ်းပြကြယ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် AI မပြည့်စုံနိုင်တဲ့အချက်ကတော့ ကျောင်းသားတစ်ဦး ချင်းစီရဲ့ စိတ်အခံ၊ ခံစားချက်နဲ့ လူမှုဆက်ဆံရေးဆိုင်ရာ ပြဿနာတွေကို စိတ်နှလုံးဖြင့် ထွေးပွေ့နားလည်ပေးနိုင်စွမ်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် ဆရာဟာ သင်ကြားပေးခြင်းထက် ပြုစုပျိုးထောင်ပေးခြင်းအပေါ် ပိုမိုအာရုံစိုက်နိုင်လာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။နည်းပညာအသစ်ကြောင့် ယနေ့ခေတ် ကျောင်းသားတွေဟာ AI ကို အသုံးပြုပြီး အဖြေရှာတာမျိုးလောက်သာမက သင်ယူမှုကို အရှိန်မြှင့်တာမျိုးကိုပါ ပြုလုပ်လာနိုင်ပါတယ်။ ကျောင်းသားတွေဟာ သင်ယူပုံအသစ်တွေဖြစ်တဲ့ လက်တွေ့အသုံးချမှုမျိုးတွေအဖြစ် ဘာသာစကားလေ့လာသူက Speaking Partner နေရာထားတာမျိုးနဲ့ အကျဉ်းချုပ်ပြုစုခိုင်းတာမျိုး AI ကို ကောင်းကောင်းအသုံးချလာကြပါတယ်။ ယခင်က ပရိုဂရမ်ရေးတာအတွက် သင်ယူဖို့ခက်ခဲတဲ့ ကုတ်ရေးနည်းကို ကျွမ်းကျင်ရမှာဖြစ်ပေမယ့် AI ပေါ်လာပြီးနောက်ပိုင်း သာမန်စကားပြောပုံစံမျိုးနဲ့ကို လိုရင်းတိုရှင်း၊ ထိထိရောက်ရောက် ရှာဖွေသင်ယူနိုင်လာပါတယ်။ ဒီအပြင် သင်ယူပုံနည်းလမ်းတွေကလည်း အပြောင်းအလဲဖြစ်လာခဲ့ပါတယ်။ကျောင်းသားတွေက AI ကို သီအိုရီသဘော တရား၊ နမူနာဥပမာ၊ ရုပ်ပုံနဲ့ ဗီဒီယိုတွေကို ချက်ချင်းရှာဖွေဖို့ အကူအညီပေးနိုင်တဲ့ Assistant အဖြစ်၊ မနက်ည မနားတမ်းသင်ကြားပေးနိုင်တဲ့ ကိုယ်ပိုင် Tutor အဖြစ်၊ ဒီအပြင် မိမိရဲ့ တွေးခေါ်နိုင်စွမ်းကို တစ်ဆင့်မြှင့်တင်ဖို့ ဆွေးနွေးတိုင်ပင်ဖော်အဖြစ် သုံးဆွဲတတ်ကြပါတယ်။ ဒီအချက်တွေကြောင့် AI ဟာ ကိရိယာသက်သက်မဟုတ်တော့ဘဲ ပညာရေး စနစ်တစ်ခုလုံးကို ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းပေးနိုင်လောက် တဲ့ ဂေဟစနစ်အပြောင်းအရွေ့တစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွန်းလာပါတယ်။ AI အကျိုးပြုပေးနိုင်တာတွေကတော့-(က)    တန်းတူညီမျှမှု ။ အရည်အချင်းပြည့်ဝတဲ့ ဆရာရှားပါးတဲ့ ဒေသတွေနဲ့ အရင်းအမြစ်နည်းပါးတဲ့ ကျောင်းတွေမှာ AI က အကောင်းဆုံးနည်းပြအစားခန့် (Personal Tutor) အဖြစ် ကွက်လပ်ဖြည့်ပေးနိုင်ပါတယ်။(ခ)     ကိုက်ညှိသင်ယူမှု။ ပုံသေသင်ရိုးတွေအစား ကျောင်းသားတစ်ဦးချင်းစီရဲ့ စွမ်းရည်နဲ့ ကိုက်ညီတဲ့သင်ကြားမှုပုံစံအနေနဲ့ Khan Academy လို ပလက် ဖောင်းတွေမှာ AI က ကျောင်းသားရဲ့ ဖြေဆိုမှုတွေကို ချက်ချင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ ပြီး အားနည်းချက်ရှိတဲ့ အကြောင်းအရာကို ထပ်ခါထပ်ခါ လေ့ကျင့်ခိုင်းတာ သို့မဟုတ် နောက်အဆင့် စိန်ခေါ်မှုတွေ ကို တင်ပြပေးတာမျိုးတွေ ပြုလုပ်ပေးပါတယ်။AI ခေတ်ပဋိပက္ခနဲ့ ကျင့်ဝတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုဆိုရာဝယ် တစ်ချိန်တည်းမှာပဲ AI ကြောင့် ဆရာနဲ့ ကျောင်းသားအကြား အမြင်ကွဲပြားခြားနားမှုနဲ့ ကျင့်ဝတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပွတ်တိုက်မှုတွေလည်း ရှိလာနိုင်ပါတယ်-(က) အမြင်ကွဲပြားခြားနားမှု (Divergent Perspectives)အကြောင်းအရာ ဆရာရဲ့အမြင် (Traditional)        ကျောင်းသားရဲ့ အမြင် (AI Integrated) အသိပညာအရင်းအမြစ် ဆရာဟာ ဗဟိုချက်၊ အသိပညာကို စနစ်တကျ လက်ဆင့်ကမ်းသူ         AI က အဓိကအရင်းအမြစ်၊ဆရာက လမ်းညွှန်သူ(Facilitator)အချိန်နဲ့ထိရောက်မှု    ကိုယ်တိုင် အချိန်ပေးလုပ်ဆောင်တာက သင်ယူမှုရဲ့အနှစ်သာရ       AI နဲ့ မြန်မြန်ပြီးအောင်လုပ်တာက  ထိရောက်မှု (Efficiency) အရည်အချင်းအကဲဖြတ်မှု စာမေးပွဲနဲ့ အိမ်စာက စွမ်းဆောင်ရည်ရဲ့ သက်သေ AI သုံးပြီးဖြေတာကို ပိတ်ပင်တာက ခေတ်နောက်ကျတယ်လို့ ယူဆတီထွင်ဖန်တီးမှု  ကိုယ်တိုင်စာစီကုံးရေးသားတာကသာ တန်ဖိုးအစစ်အမှန်    AI ကို မူကြမ်းရေးခိုင်းပြီးမှ ပြင်ဆင်တာက ပိုမြန်ဆန်တဲ့ ဖန်တီးမှုလို့ ယူဆ(ခ) ကျင့်ဝတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပွတ်တိုက်မှုနဲ့ ကုစားမှု(၁) ကျောင်းသားတွေအတွက် ပညာရေးဖြောင့်မတ်တည်ကြည်မှုဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုတွေဖြစ်တဲ့ AI ကို အသုံးပြုပြီး စာခိုးချတာမျိုးနဲ့ ဝေဖန်ပိုင်းခြား နိုင်စွမ်းပျောက်ဆုံးတာမျိုးအတွက် AI ကို ‘အဖြေထုတ်စက်’အဖြစ် မသုံးဘဲ ‘စဉ်းစားဖော်’အဖြစ်သုံးတတ်အောင် လေ့ကျင့်ပေးရပါမယ်။(၂) ဆရာတွေအတွက် ပညာရှင်ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုတွေဖြစ်တဲ့ AI ဖော်ထုတ်ရေး ကိရိယာတွေကို အလွန်အကျွံအားကိုးပြီး ကျောင်းသားကို မှားယွင်းစွပ်စွဲမိတာမျိုး၊ AI ရဲ့ ဘက်လိုက်မှုတွေကို မစိစစ်ဘဲသင်ကြားမိတာမျိုးတွေ မဖြစ်စေဖို့နဲ့ နည်းပညာကို မျက်စိမှိတ်ယုံကြည် မိတာမျိုးမဖြစ်စေဖို့အတွက် ဆရာရဲ့ ဆန်းစစ်သုံးသပ်မှုကို အမြဲတမ်းထည့်သွင်းစဉ်းစားပေးရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။AI ခေတ်နဲ့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်မယ့် ဆရာ့ဝတ်နဲ့ တပည့်ဝတ်ဆိုရာဝယ် မြန်မာ့ထုံးတမ်းစဉ်လာ ဆရာ့ဝတ်နဲ့ တပည့်ဝတ်တွေဟာ AI ခေတ်မှာ လူသားဓလေ့အခြေခံပညာရေးတန်ဖိုးတွေကို ထိန်းသိမ်းနိုင်ဖို့အတွက် အဓိက သော့ချက်ဖြစ်လာပါတယ်-(က) AI ခေတ်နဲ့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်တဲ့ ဆရာ့ကျင့်ဝတ်ငါးဖြာ။ AI ဟာ ဆရာကို အချိန်ကုန်သက်သာစေတဲ့ ကိရိယာအဖြစ် အကူအညီပေးနိုင်ပေမယ့် ဆရာရဲ့ လူသားဓလေ့ဆန်မှုက ပိုမိုအရေးကြီး လာပါတယ်။ ကျင့်ဝတ်တစ်ခုချင်း အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ရမယ်ဆိုရင်-(၁) အတတ်လည်းသင်။ AI ကပေးတဲ့ အချက်အလက်တွေရဲ့ အနှစ်သာရ ကို လူ့ဘဝ၊ ယဉ်ကျေးမှုနဲ့ ဆက်စပ် အဓိပ္ပာယ် ဖွင့်ဆိုပေးသူ ဖြစ်ရပါ မယ်။(၂) ပဲ့ပြင်ဆုံးမ။ ဆရာက ကျောင်းသားရဲ့ ကိုယ်ကျင့်တရား၊ စိတ်ခံစားချက်နဲ့ လူမှုစွမ်းရည်ကို ပြုစုပျိုးထောင်ပေးတာမျိုးနဲ့ AI ကိုယ်ကျင့်တရားလုံခြုံမှု အကာအကွယ်ရှိစေဖို့အတွက် ဖန်တီးပေးရပါမယ်။(၃) သိပ္ပမချန်။ ဝေဖန်ပိုင်းခြားနိုင်စွမ်းနဲ့ AI ကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနည်း Prompt Engineering လို ၂၁ ရာစု ကျွမ်းကျင်မှုတွေကို သင်ကြားပေးရပါမယ်။(၄) ဘေးရန်ဆီးကာ။ ကျောင်းသားတွေကို ဉာဏ်ရည်တုစာတတ်မြောက်မှု (AI Literacy) နဲ့ ဒစ်ဂျစ်တယ်နိုင်ငံ သားကျင့်ဝတ် (Digital Citizen-ship)တွေကို သိရှိလိုက်နာစေတာ မျိုးနဲ့ သတင်းမှား၊ နည်းပညာသုံး ရုပ်သံတုနဲ့ ဘက်လိုက်မှု၊ စာခိုးချမှုနဲ့ နည်းပညာမှီခိုမှုဆိုတဲ့ နည်းပညာရဲ့ အန္တရာယ်လေးမျိုးမှ ကာကွယ်ပေးနိုင်တဲ့ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဘေးအန္တရာယ်ကာကွယ်သူဖြစ်ရပါမယ်။(၅)     သင့်ရာအပ်ပို့။ AI မှ ရရှိတဲ့ အချက် အလက်တွေကို အခြေခံပြီး ကျောင်း သားရဲ့ ဝါသနာ၊ စွမ်းရည်နဲ့ အနာဂတ် လမ်းကြောင်းအတွက် စိတ်နှလုံးနဲ့ ထွေးပွေ့ပြီး လမ်းညွှန်မှုပေးရပါမယ်။(ခ) AI ခေတ်နဲ့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်တဲ့ တပည့်ကျင့်ဝတ်ငါးဖြာ။ မြန်မာ့ထုံးတမ်းစဉ်လာ တပည့်ဝတ်ငါးဖြာနဲ့အညီ ကျောင်းသားတွေအနေနဲ့ AI ကို ကျင့်ဝတ်သိက္ခာ ရှိရှိ၊ ထိထိရောက်ရောက် အသုံးပြုနိုင်ဖို့ အတွက်ကတော့-(၁) ညီညာထကြွ။ AI ကို တစ်ဦးတည်းသင်ယူတဲ့ ကိရိယာအနေမျိုးသာမက အဖွဲ့လိုက် လုပ်ဆောင်မှုအတွက်ကိုပါ အသုံးချပြီး လူသားအချင်းချင်း ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုတန်ဖိုးကို ထိန်းသိမ်းဖို့၊ AI ထံမှ အဖြေရယူတာထက် မေးခွန်းထုတ်စွမ်းရည်နဲ့ မိမိရဲ့ တွေးခေါ်မှုစွမ်းရည်ကို တက်ကြွစွာ မြှင့်တင်တာမျိုးနဲ့ ဉာဏ်ပညာဖြင့်ကြိုးစားမှု ပုံစံသစ်သို့ ပြောင်းလဲရပါမယ်။(၂) ဆုံးမနာယူ။ AI ရဲ့အဖြေတွေကို လုံးဝဥဿုံအမှန်လို့ မမှတ်ယူလိုက် ဘဲ ဆရာရဲ့ လမ်းညွှန်မှုကို ခံယူပြီး ဝေဖန်ပိုင်းခြားစစ်ဆေးတဲ့ လေ့ကျင့်မှုနဲ့ AI နဲ့ ဆရာရဲ့ အခန်းကဏ္ဍနှစ်ရပ်ကို ပေါင်းစပ်လက်ခံပြီး မိမိရဲ့ ကိုယ်ပိုင်ဝေဖန်ပိုင်းခြားနိုင်စွမ်းကို တည်ဆောက်ရပါမယ်။(၃) လာမူကြိုဆီး။ ဒစ်ဂျစ်တယ်လောကဝတ်ဖြင့် ဆရာကို လေးစားမှုပြရပါမယ်။ (ဥပမာ- AI အသုံးပြုမှုကို ပွင့်လင်းမြင်သာစွာ တင်ပြဖို့)(၄) ထံနီးလုပ်ကျွေး။ မိမိသိရှိထားတဲ့ နည်းပညာအသစ်တွေနဲ့ AI Tool တွေကို ဆရာနဲ့ အတန်းဖော်တွေထံ မျှဝေကူညီတာနဲ့ AI ရဲ့ အဖြေတွေကို ကိုယ်တိုင်နားလည်စစ်ဆေးပြီး သင်ယူမှုဝန်းကျင်အတွင်း ရှင်းပြအကူအညီပေးတာမျိုး အစရှိတဲ့ AI ကို ကိုယ်ပိုင်အကျိုးအတွက်သာမက အသိပညာမျှဝေ၊ ပူးပေါင်းလေ့လာမှုကို အားပေးတဲ့ လူမှုတာဝန်ယူစိတ်နဲ့ သုံးစွဲရပါမယ်။(၅) သင်တွေးအံရွတ်။ AI ရဲ့ အကူအညီနဲ့ အချက်အလက်တွေကို အာဂုံဆောင်ဖို့ လိုအပ်ချက်လျော့ကျသွားတာနဲ့အမျှ ပိုရလာတဲ့အချိန်ကို ပေါင်းစပ်ဖန်တီးတာမျိုးနဲ့ အကဲဖြတ်တာမျိုး စတဲ့အဆင့်မြင့်တွေးခေါ်မှုစွမ်းရည် ဖွံ့ဖြိုးစေဖို့အတွက် အသုံးချရပါမယ်။ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမယ့်အချက်များAI ဟာ ပညာရေးအတွက် အံ့သြဖွယ်ကိရိယာ တစ်ခုဖြစ်ပြီး သင်ယူမှုကို အဆင်ပြေစေတဲ့ အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် AI ကို အသုံးပြုတဲ့အခါ အမှားအယွင်းတွေနဲ့ အခြေအမြစ်မရှိတဲ့ အချက်အလက်တွေ ထွက်ပေါ်နိုင်တာမျိုးနဲ့ ဒေတာအရင်းအမြစ်တွေကနေ လူမှုရေး၊ ယဉ်ကျေးမှုနဲ့ ဘာသာစကားဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှုတွေ ပါဝင်နိုင်တာကိုတော့ သတိပြုဖို့လိုအပ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် AI ကို တိကျမှန်ကန်စွာ အသုံးချနိုင်ဖို့အတွက် ဆရာရဲ့ လမ်းညွှန်မှုနဲ့ ကိုယ်ပိုင်ဝေဖန်ပိုင်းခြားတတ်မှုစွမ်းရည်ကို ပေါင်းစပ်အသုံးချမှသာ ပညာရေးအတွက် ပိုမိုအကျိုးရှိစေမှာ ဖြစ်ပါတယ်။အနာဂတ်ပညာရေးမှာ မိဘရဲ့ အခန်းကဏ္ဍကလည်း အရေးပါလာမှာဖြစ်ပါတယ်။ မိဘတွေဟာ ကလေးတွေကို ကျင့်ဝတ်နဲ့ကိုက်ညီတဲ့ AI ကို ဘေးကင်းစွာ အသုံးပြုနည်း၊ အင်တာနက်ပေါ်က သတင်းမှားတွေကို စိစစ်နိုင်တဲ့ နည်းလမ်းတွေကို အိမ်မှာပဲ စောစီးစွာ လမ်းညွှန်ပေးနိုင်တဲ့ ပထမဆုံးလမ်းပြသူအဖြစ် ရပ်တည်ရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါ့အပြင် AI နဲ့ Screen Time များလာတာကြောင့် ဖြစ်နိုင်တဲ့ ဆိုးကျိုးတွေကို ကာကွယ်ဖို့၊ ကလေးတွေ လူမှုရေး၊ စိတ်ခံစားချက်နဲ့ ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွေကို အိမ်ဝန်းကျင်မှာ ပြုစုပျိုးထောင်ပေးဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ AI ခေတ်မှာ မိဘတွေဟာ နည်းပညာကို အတူတကွသင်ယူပြီး ကလေးတွေရဲ့ ပညာရေးခရီးမှာ အပြုသဘောဆောင်တဲ့ ပူးပေါင်းသင်ဖော်အဖြစ် ပါဝင်နိုင်ဖို့လည်း အရေးကြီးပါတယ်။AI ရဲ့ အကျိုးကျေးဇူးတွေကို အင်တာနက်နဲ့ နည်းပညာအခက်အခဲရှိတဲ့ ကျေးလက်ဒေသတွေမှာလည်း ရယူနိုင်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် Khan Academy Lite၊ Google Go စတဲ့ Offline/ Low-Tech ကိရိယာတွေ အသုံးချတာ၊ အသိုက်အဝန်းဗဟိုပြုသင်ယူမှုစင်တာတွေ တည်ဆောက်တာ၊ SMS သို့မဟုတ် အသံဖိုင်တိုတွေနဲ့ သင်ခန်းစာတွေ ဖြန့်ဝေတာနဲ့ ဆရာတွေကို မိုဘိုင်းဦးစားပေး နည်းလမ်းနဲ့ လေ့ကျင့်ပေးတာစတဲ့ ဗျူဟာတွေကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ရင် ကျေးလက်ဒေသတွေမှာလည်း AI ကို ထိရောက်စွာ အသုံးချနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။အနာဂတ်ပေါင်းစပ်မှုနဲ့ ကုစားနည်းAI ခေတ်ပညာရေးရဲ့ အဓိကသော့ချက်က လူသားနဲ့ AI ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုဖြစ်ပါတယ်။ လူသားရဲ့ စာနာစိတ်နဲ့ AI ရဲ့ စွမ်းရည်ကို ပေါင်းစပ်ဖို့အတွက် ‘AI သုံးခြင်း = စာခိုးချခြင်း’ နဲ့ ‘AI မသုံးခြင်း= ခေတ်နောက်ကျခြင်း’ဆိုတဲ့ အမြင်မှားနေမှုကို ဖြေရှင်းဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ ဒီအတွက် ကျင့်ဝတ်နဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ Ethical AI Usage ကို အလယ်လမ်းအဖြစ် ရွေးချယ်သုံးစွဲရပါမယ်။ AI ကို ပိတ်ပင်ခြင်းဟာ ၂၁ ရာစုကျွမ်းကျင်မှုတွေကို ပိတ်ဆို့ထားသလို ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် အနာဂတ်ပညာရေးမှာ ဆရာ၊ ကျောင်းသားနဲ့ AI တို့ရဲ့ သုံးပွင့်ဆိုင် ပေါင်းစည်းဆောင်ရွက်မှုမော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ ဒီမော်ဒယ်မှာ AI က အချက်အလက်ထုတ်ပေးသူ၊ ကျောင်းသားက ဝေဖန်ပိုင်းခြားသူ၊ ဆရာက တန်ဖိုးဖြတ်သူနဲ့ နည်းပြပေးသူအဖြစ် အခန်းကဏ္ဍအသီးသီးမှ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ဒါ့အပြင် AIကြောင့် ဖြစ်ပေါ်နိုင်တဲ့ အခြေခံပြဿနာတွေကို အောက်ပါကုစားနည်းတွေနဲ့ ဖြေရှင်းဖို့ လိုအပ်ပါတယ်-(က) ဆရာနဲ့ AI ရဲ့ အချက်အလက်ဘယ်ဟာ အမှန်ဖြစ်တယ်ဆိုတာ ရှုပ်ထွေးမှု။ ဆရာ ကို အလုံးစုံသိသူအဖြစ် မဟုတ်ဘဲ အတူတကွလေ့လာသူအဖြစ် ခံယူပြီး ဆရာ-တပည့်-AI သုံးပွင့်ဆိုင် ဆွေးနွေး ပွဲတွေ ဖန်တီးပါ။(ခ) အနှစ်သာရပျောက်ဆုံးမှု။ ဆရာကို Content Provider အဖြစ် မဟုတ်ဘဲ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုသူ၊ လမ်းပြသူအဖြစ် ပြောင်းလဲကာ လူသားဓလေ့တန်ဖိုးတွေ ကို ဖြည့်ဆည်းစေပါ။(ဂ)     အခြေခံတွက်ချက်မှုနဲ့ ရေးသားမှုစွမ်းရည်ပျောက်ဆုံးမှု။ စာမေးပွဲတွေကို သုံးသပ်ချက်အက်ဆေး၊ နှုတ်ဖြေနဲ့ အဖွဲ့လိုက် ပရောဂျက်တင်ပြမှု စတာမျိုး လူကိုယ်တိုင်ပါဝင်မှုကို ဦးစားပေးအကဲဖြတ်စစ်ဆေးမှုပုံစံသို့ ပြောင်းလဲပါ။(ဃ) နည်းပညာမရှိရင် မလုပ်တတ်မှု။ ရလဒ်ကိုသာမက လုပ်ငန်းစဉ်ကိုပါ အမှတ်ပေးပါ။ AI မပါဘဲ စဉ်းစားရတဲ့ သင်ကြားမှုတွေ ထည့်သွင်းပါ။(င)  စာခိုးချတာကို သာမန်ကိစ္စလို့ ထင်မြင်လာမှု။ AI အသုံးပြုမှုမူဝါဒကို တိတိကျကျချမှတ်ပြီး စာခိုးချမှု၊ ဘက်လိုက်မှု၊ သတင်းမှား စတဲ့အကြောင်းအရာတွေကို သီးခြားသင်ရိုးအဖြစ် သင်ကြားပေးပါ။အနာဂတ်ပညာရေးရဲ့ အောင်မြင်မှုက AI ရဲ့ ဒေတာတိကျမှု၊ ဆရာရဲ့ ဉာဏ်ပညာနဲ့ လမ်းညွှန်မှု၊ ကျောင်းသားရဲ့ ကိုယ်ပိုင်ဆင်ခြင်တုံတရားနဲ့ ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းဆိုတဲ့ ကဏ္ဍသုံးရပ်ညီညွတ်မျှတ ပေါင်းစပ်နိုင်မှုအပေါ် မူတည်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် AI ခေတ်ပညာရေးဆိုတာ ကောက်ရိုးပုံထဲကအပ်ကို ရှာတာမျိုး မဟုတ်တော့ပါဘူး။ သတင်းအချက်အလက်ဆိုတဲ့ ကောက်ရိုးပုံကြီးထဲမှာ အပ်နဲ့တူတဲ့ အဖြေမှန်ကို ရှာတာထက် ကောက်ရိုး (Data) ကို မီးမရှို့မိလိုက်ဘဲ ရွှေ(Wisdom) ဖြစ်အောင် ဖန်တီးနိုင်ဖို့က ပိုပြီးလိုအပ်ပါတယ်။အချုပ်အားဖြင့် AI က ဆရာကို အစားထိုးဖို့ မဟုတ်သလို ကျောင်းသားတွေရဲ့ မေးခွန်းတိုင်းကို ပြည့်စုံစွာ ဖြေရှင်းပေးနိုင်သူလည်း မဟုတ်ပါ။ ဒါပေမယ့် သူကမညည်းမညူ အတူရှိနိုင်တဲ့ ပညာရေးအဖော်မွန်အဖြစ် ပေါ်ထွန်းလာခဲ့ပါတယ်။ အရေးကြီးတာက AI ကို နောက်ခံကူညီကိရိယာအဖြစ်သာထားပြီး အဓိကအဖြေရှာသူနဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ချသူအဖြစ် ဆရာနဲ့ ကျောင်းသားတို့က ဆက်လက်ရပ်တည်ဖို့ ဖြစ်ပါတယ်။နည်းပညာကို ကြောက်ရွံ့မနေဘဲ ဆရာရဲ့ ရင့်ကျက်မှု၊ ကျောင်းသားရဲ့ စူးစမ်းလိုစိတ်နဲ့ AI ရဲ့ စွမ်းရည်တို့ကို ပေါင်းစပ်သုံးစွဲနိုင်ရင် ပညာရေးကဏ္ဍပိုမိုတိုးတက်လာမှာ မလွဲဧကန်ဖြစ်တာကြောင့် AI ကို ဗီလိန်မဟုတ်ဘဲ အခွင့်အလမ်းအဖြစ် နားလည်လက်ခံသင့်ပါတယ်။ ဒီသုံးပွင့်ဆိုင်ပေါင်းစပ်မှုကို မြန်မာ့အစဉ်အလာ ဆရာ-တပည့် ကျင့်ဝတ်က ဟန်ချက်ညှိပေးထားမှာလည်းဖြစ်လို့ လူသားဓလေ့တန်ဖိုးတွေကို ထိန်းသိမ်းထားတဲ့ ပညာရေးခေတ်သစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်မှာဖြစ်ကြောင်း ရေးသားလိုက်ရပါတယ်။ ။moi
မြင်ရတာကို မယုံရတော့တဲ့ ဒီကနေ့ခေတ်ရဲ့ ကမ္ဘာ့နိုင်ငံရေး
မြင်ရတာကို မယုံရတော့တဲ့ ဒီကနေ့ခေတ်ရဲ့ ကမ္ဘာ့နိုင်ငံရေး
လူသားတွေရဲ့ သမိုင်းကာလတစ်လျှောက်လုံးမှာ ကမ္ဘာ့အဆင့် ဩဇာလွှမ်းမိုးမှုရှိတဲ့ အခင်းအကျင်းတွေဟာ သတင်းအချက်အလက်တွေ အလွန်ရှားပါးတဲ့ အခြေအနေမှာပဲ လည်ပတ်ခဲ့ရတာဖြစ်ပါတယ်။ အရင်ကတော့ သတင်းတစ်ခုရဖို့ဆိုတာ ခက်ခဲတဲ့အတွက် ရလာတဲ့သတင်းအချက်အလက် အနည်းငယ်အပေါ်မှာပဲ မူတည်ပြီး လူတွေက ကိုယ့်အမြင်နဲ့ကိုယ် အမျိုးမျိုးအနက်ဖွင့်ဆိုခဲ့ကြရတာပါ။ဒါပေမဲ့ အခုဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်ထဲ ရောက်လာတဲ့အခါမှာတော့ အခြေအနေက လုံးဝဥဿုံ ပြောင်းပြန်ဖြစ်သွားပါပြီ။ သတင်းတွေက ဖောဖောသီသီ ရှိနေလင့်ကစား ဒါဟာ တကယ်အစစ်လား၊ အတုလားဆိုတဲ့ စစ်မှန်မှုကတော့ အလွန်ရှားပါးတဲ့ အရာတစ်ခု ဖြစ်လာပါတယ်။ အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တု AI နည်းပညာကိုသုံးပြီး ဖန်တီးထားတဲ့ Deepfakes တွေဟာ ကျွန်တော်တို့ လူ့အဖွဲ့အစည်းရဲ့ အခြေခံအကျဆုံးဖြစ်တဲ့ “လူထုစကားပြောဆိုမှု” နဲ့ “မျက်မြင်သက်သေ အထောက်အထား” တွေအပေါ် ယုံကြည်မှုကို အခြေခံကနေ လှုပ်ခါဖျက်ဆီးပစ်နေတာပါ။Deepfake ဆိုတာ AI နည်းပညာသုံးပြီး လူတစ်ယောက်ရဲ့ ရုပ်ပုံ၊ ဗီဒီယို ဒါမှမဟုတ် အသံကို တခြားလူတစ်ယောက်က လုပ်နေတာ၊ ပြောနေတာမျိုးဖြစ်အောင် ဖန်တီးထားတဲ့ အတုအယောင်ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီ Deepfake ဗီဒီယိုတွေ၊ ပုံတွေနဲ့ အသံတုတွေဟာအရင်ကထက် ကုန်ကျစရိတ် သိသိသာသာ သက်သာလာရုံသာမကဖန်တီးရတာလည်း လွယ်ကူလာတဲ့အတွက် ဘယ်သူမဆို လက်နက်တစ်ခုလို သုံးနိုင်လာနေကြတာဖြစ်ပါတယ်။ဒီနေ့ခေတ် အင်တာနက်စာမျက်နှာတွေပေါ်မှာ ဒီလို AI နဲ့ လုပ်ထားတဲ့ အတုအယောင်တွေဟာ နေရာအနှံ့ ပျံ့နှံ့နေပါပြီ။ စစ်တမ်းတွေအရဆိုရင် ကမ္ဘာ့လူဦးရေ ၆၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့်ဟာ လွန်ခဲ့တဲ့တစ်နှစ်အတွင်း Deepfake ဗီဒီယိုတစ်ခုခုနဲ့ ကြုံတွေ့ခဲ့ဖူးကြတယ်လို့ သိရပါတယ်။ အချို့သော ဖန်တီးမှုတွေကတော့ ကြည့်လိုက်ရင် အန္တရာယ်မရှိသလိုပါပဲ။ ရယ်စရာမောစရာ အဆင့်ပဲ ရှိပါတယ်။ ဥပမာ ရုရှားနိုင်ငံ ကမ်ချက်ကာဒေသမှာ ကိုးထပ်တိုက်အမြင့်လောက်ရှိတဲ့ နှင်းပုံကြီးတွေ ရှိနေတယ်ဆိုပြီး အမေရိကန်မှာပါ ပျံ့နှံ့သွားတဲ့ AI ပုံတွေလိုမျိုးပေါ့။ဒါတွေက အပေါ်ယံကြည့်ရင် အပျော်သဘောလို့ ထင်ရပေမယ့်တကယ်တမ်းမှာ လူတွေရဲ့အမှန်နဲ့အမှား ခွဲခြားနိုင်စွမ်းကို တဖြည်းဖြည်းဝါးမျိုလာနေတာဖြစ်ပါတယ်။ ဒီနည်းပညာဟာ အခုဆိုရင် အပျော်သဘောအဆင့်ကနေ ပြင်းထန်တဲ့ နိုင်ငံရေးတင်းမာမှုတွေကို ပိုမိုလောင်စာဖြည့်ပေးလာတဲ့ လက်နက်တစ်ခုအဖြစ် ရောက်ရှိလာနေပါပြီ။Deepfake တွေရဲ့ အန္တရာယ်က နိုင်ငံရေးတင်းမာမှုတွေကို မီးလောင်ရာလေပင့်ဖြစ်စေတဲ့အထိ ရောက်လာတာကို ၂၀၂၅ ခုနှစ် မေလမှာတုန်းက ဖြစ်ခဲ့တဲ့ အိန္ဒိယ-ပါကစ္စတန် အကျပ်အတည်းမှာ အထင်အရှား မြင်ခဲ့ရပါတယ်။ အဲဒီတုန်းက တိုက်လေယာဉ် နှစ်စင်း ပျက်ကျသွားပြီလို့ ပြထားတဲ့ ဗီဒီယိုအတုတစ်ခုဟာ နာရီပိုင်းအတွင်းမှာပဲ အွန်လိုင်းမှာ တောမီးလိုပျံ့သွားပါတယ်။ အစိုးရတွေဘက်က ဒါဟာ အတုကြီးပါလို့တရားဝင်ငြင်းဆိုချက်တွေ ထုတ်ပြန်ဖို့ ကြိုးစားနေတုန်းမှာတင် လူထုကြားမှာ စစ်လိုလားတဲ့ စိတ်ဓာတ်တွေက အထွတ်အထိပ် ရောက်ကုန်ပါပြီ။ဒီဖြစ်ရပ်က ဘာကိုပြလဲဆိုရင် Deepfake ဆိုတာ ဖျော်ဖြေရေး သက်သက်မဟုတ်တော့ဘဲ နိုင်ငံတစ်ခုရဲ့ တည်ငြိမ်ရေးနဲ့ အမျိုးသားလုံခြုံရေးကိုပါ တိုက်ရိုက် ခြိမ်းခြောက်နိုင်တဲ့ လက်နက်ဖြစ်လာပြီဆိုတာပါပဲ။ ဒါကြောင့်လည်း ၂၀၂၅ ခုနှစ် နှောင်းပိုင်းနဲ့ ၂၀၂၆ ခုနှစ် အစောပိုင်းမှာ ကမ္ဘာတစ်ဝန်း AI အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာစည်းမျဉ်းအသစ်တွေက လှိုင်းလုံးတစ်ခုလို ပေါ်ထွက်လာတာပါ။ နိုင်ငံတွေဟာ AI အတုအယောင်တွေကို နည်းပညာအသစ်တစ်ခုလိုမမြင်တော့ဘဲ နိုင်ငံတော်မတည်မငြိမ်ဖြစ်အောင် လုပ်နိုင်တဲ့အရာတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ပြီး ထိန်းချုပ်ဖို့ကြိုးစားလာကြပါတယ်။အာရှနိုင်ငံတွေကိုကြည့်ရင် ဥပဒေနဲ့ ချက်ချင်းလက်ငင်း အရေးယူတာကို ပိုတွေ့ရပါတယ်။ အင်ဒိုနီးရှားနိုင်ငံဆိုရင် ဇန်နဝါရီလ ၁၀ ရက်မှာ Grok ပလက်ဖောင်းကို ယာယီပိတ်ဆို့လိုက်ပါတယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ ဒီပလက်ဖောင်းကိုသုံးပြီး ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာ Deepfake တွေ ဖန်တီးနေကြလို့ပါ။ ဂျကာတာအစိုးရရဲ့တုံ့ပြန်ပုံက စံနှုန်းတွေသတ်မှတ်ဖို့ စောင့်မနေတော့ဘဲ ပြဿနာဖြစ်တာနဲ့ ဖြန့်ဝေတဲ့ လမ်းကြောင်းကို ချက်ချင်းဖြတ်တောက်လိုက်တာပဲဖြစ်ပါတယ်။ဗီယက်နမ်နိုင်ငံကတော့ ပိုပြီးတင်းကျပ်လှတဲ့ ရာဇဝတ်မှုဆိုင်ရာချဉ်းကပ်ပုံကို သုံးတာတွေ့ရပါတယ်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ်အကုန်မှာ နိုင်ငံတော်ဆန့်ကျင်ရေး AI ပုံရိပ်တွေ၊ ဗီဒီယိုတွေဖြန့်တဲ့သူများကို မျက်ကွယ်မှာတင်တရားစီရင်ပြီး ဖမ်းဝရမ်းတွေထုတ်ခဲ့ပါတယ်။ဒါဟာ ဒစ်ဂျစ်တယ်အချုပ်အခြာအာဏာကို ကာကွယ်တာဖြစ်ပြီး အွန်လိုင်းပေါ်ကနေ ပြည်ပမှတိုက်ခိုက်တာမျိုးကို ခွင့်မပြုဘူးဆိုတဲ့ ပြတ်သားရှင်းလင်းတဲ့ သတင်းစကားပေးလိုက်တာပါ။အိန္ဒိယမှာလည်း ဇန်နဝါရီလ ၁၉ ရက်မှာ အိန္ဒိယရဲတပ်ဖွဲ့က ဒေသန္တရအုပ်ချုပ်ရေးအဖွဲ့ကို အသရေဖျက်ဖို့ ကြိုးစားတဲ့ AI ပုံရိပ်တစ်ခုအတွက် စုံစမ်းစစ်ဆေးမှု စတင်ခဲ့ပါတယ်။ ဒီနေရာမှာ သတိထားရမှာက   သူတို့ရဲ့ရည်ရွယ်ချက်ဟာ   ကြီးမားတဲ့ လှည့်ဖြားမှုထက် လူထုကြားမှာ ချက်ချင်းလက်ငင်းဆူပူအုံကြွမှု ဖြစ်စေဖို့ပဲဖြစ်ပါတယ်။ဥရောပသမဂ္ဂ EU ကတော့ ဥပဒေကြောင်းအရ စနစ်တကျ မူဘောင်တွေ ချမှတ်နေပါပြီ။ ၂၀၂၅ ခုနှစ်ဒီဇင်ဘာလ ၁၇ ရက်မှာ ဥရောပကော်မရှင်က AI နဲ့ဖန်တီးထားတဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို အညွှန်းပါရမယ်ဆိုတဲ့ ဥပဒေမူကြမ်းကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပါတယ်။ ဒါဟာAI အက်ဥပဒေပါ ပွင့်လင်းမြင်သာမှု မူဝါဒတွေကို လက်တွေ့ကျင့်သုံးနိုင်တဲ့ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းတွေအဖြစ် ပြောင်းလဲလိုက်တာပါ။ဂျာမနီတရားရေးဝန်ကြီးဌာနကလည်း ဇန်နဝါရီလ ၉ ရက်မှာ AI နဲ့ ပုံရိပ်တုပြုပြင်တာတွေကို ဒစ်ဂျစ်တယ် အကြမ်းဖက်မှုလို့သတ်မှတ်ပြီး ရာဇဝတ်မှုအဖြစ်အရေးယူဖို့ ပြင်ဆင်လာပါတယ်။ အမေရိကန်နိုင်ငံမှာတော့ သမ္မတဒေါ်နယ်ထရမ့်က Take It Down Act ကို ၂၀၂၅ မှာ လက်မှတ်ထိုးခဲ့တာကြောင့် ပလက်ဖောင်းတွေအနေနဲ့ ခွင့်ပြုချက်မရှိတဲ့ AI ပုံရိပ်ကို ချက်ချင်းဖယ်ရှားပေးဖို့ တာဝန်ရှိလာစေပါတယ်။ အထက်လွှတ်တော်ကလည်း DEFIANCE Act ကို အတည်ပြုခဲ့သလို၊ လူတစ်ဦးချင်းစီရဲ့ ပုံရိပ်နဲ့ အသံကို ကာကွယ်ပေးမယ့် No Fakes Act ကိုလည်း ဆက်လက်ဆွေးနွေးနေကြပါတယ်။ရုရှားနိုင်ငံဟာလည်း ဒီလှိုင်းထဲမှာ နောက်ကျကျန်နေခဲ့ခြင်းမရှိဘဲကိုယ်ပိုင်လမ်းစဉ်ကို ဖော်ဆောင်နေပါတယ်။ ဇန်နဝါရီလ ၂၀ ရက်မှာ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဝန်ကြီးဦးဆောင်ပြီး အထူးလုပ်ငန်းအဖွဲ့တစ်ခုဖွဲ့စည်းခဲ့ပါတယ်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ် နိုဝင်ဘာလမှာ တင်သွင်းထားတဲ့ ဥပဒေမူကြမ်းအရ AI နဲ့ လုပ်ထားတဲ့ ဗီဒီယိုမှန်သမျှ အညွှန်းမပါရင် ဒါမှမဟုတ် အညွှန်းမှားရင် အုပ်ချုပ်ရေးနည်းလမ်းအရ ဒဏ်ကြေးတွေရိုက်မယ့်အစီအစဉ်ကို   ၂၀၂၆  မတ်လကျရင် လွှတ်တော်မှာ စတင်ဆွေးနွေးတော့မှာ ဖြစ်ပါတယ်။ဒီလိုမျိုး ကမ္ဘာ့နိုင်ငံအသီးသီးက ကြိုးပမ်းနေသလို နိုင်ငံတကာအဆင့်မှာလည်း C2PA လိုမျိုး နည်းပညာစံနှုန်းတွေ ဖော်ဆောင်ပြီး သတင်းတစ်ခုရဲ့ မူရင်းဇာစ်မြစ်ကို စစ်ဆေးနိုင်အောင် လုပ်ဆောင်နေကြပါတယ်။ နိုင်ငံတကာ တယ်လီဖုန်းဆက်သွယ်ရေးသမဂ္ဂ ITU လိုမျိုး အဖွဲ့အစည်းတွေမှာလည်း AI ပွင့်လင်းမြင်သာမှုအတွက် ဆွေးနွေးနေကြပါတယ်။နိဂုံးချုပ်အနေနဲ့ပြောရရင်  ယနေ့ကမ္ဘာကြီးဟာ အခုဆိုရင် ဘယ်ဟာက အစစ်၊ ဘယ်ဟာက အတုဆိုတာကို စနစ်တကျစစ်ဆေးရမယ့်ခေတ်ကိုရောက်နေပါပြီ။ အစိုးရတွေအတွက် Deepfake ကို ဘယ်လိုကိုင်တွယ်မလဲဆိုတာဟာ သူတို့ရဲ့ နိုင်ငံရေးအရ ရင့်ကျက်မှုနဲ့ ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်မှာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြင်ဆင်နိုင်စွမ်းကို စမ်းသပ်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာပါတယ်။အခုအချိန်မှာ ဖြစ်ပွားနေတဲ့တိုက်ပွဲများက နည်းပညာတိုက်ပွဲတင် မဟုတ်တော့ပါဘူး။ “မြင်ရမှယုံ”ဆိုတဲ့ စကားအလုပ် မဖြစ်တော့တဲ့ ခေတ်မှာ စစ်မှန်တဲ့ နိုင်ငံရေးနဲ့ လူမှုရေးယုံကြည်မှုတွေကို ဘယ်လိုမျိုး ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းမလဲဆိုတာဟာ လူသားတွေအားလုံးရဲ့တာဝန် ဖြစ်လာပါတယ်။ နိုင်ငံတော်ရဲ့ အချုပ်အခြာအာဏာနဲ့ တည်ငြိမ်ရေးဟာ ဒီအတုအယောင်တွေကို ဘယ်လောက်အထိ ထိထိရောက်ရောက်နဲ့ ပညာသားပါပါ တားဆီးနိုင်မလဲ ဆိုတဲ့အပေါ်မှာသာမူတည်နေတော့မှာ ဖြစ်ပါတယ်။             Ref: RTMWD
AI နည်းပညာအသုံးချ ကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေး
AI နည်းပညာအသုံးချ ကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေး
ယနေ့ခေတ်တွင် နိုင်ငံတော်တော်များများ၊ နယ်ပယ်တော်တော်များများ၌ AI ခေါ် ဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာရပ်များကို တွင်တွင်ကျယ်ကျယ်အသုံးချလာနေသည်ကို တွေ့ရသည်။ အသုံးပြုရလွယ်ကူသည့် AI Assistance Apps များလည်း အများအပြားပေါ်ပေါက်လာပြီဖြစ်ရာ အချက်အလက်မှန်သည်၊ မှားသည် အပထား အလွယ်တကူအသုံးပြုနိုင်လျက်ရှိသည်ကို တွေ့မြင်ရပါသည်။ စဦးပိုင်း အခြေအနေထက်စာလျှင်လည်း အချက်အလက်များပိုမိုမှန်ကန်မှုရှိလာသလို အထောက်အကူပြု ကိရိယာတစ်ခုအနေဖြင့် အတော်လေးအားကိုးအားထားပြု၍ ရလာသည်ကိုလည်း တွေ့ရှိရပါသည်။၂၀၂၅ ခုနှစ် စက်တင်ဘာလ ၁၇ ရက်နေ့မှ ၁၉ ရက်နေ့အထိ တရုတ်ပြည်သူ့သမ္မတနိုင်ငံနန်နင်းမြို့၌ ကျင်းပသော တရုတ် - အာဆီယံစိုက်ပျိုးရေးနှင့် ဆင်းရဲမှုလျှော့ချရေး ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုညီလာခံတွင် AI မျက်မှန်များအသုံးပြုခြင်း၊ AI လူသားအရင်းအမြစ်ပြခန်း (Artificial Intelligence HR Pavilion ပြခန်း) ထည့်သွင်းပြသခြင်းများ ဆောင်ရွက်ခဲ့ပြီး AI agents များ၊ စာသားအချက်အလက်အများကြီးကို သင်ယူထားသော AI မော်ဒယ် (Large Language models)နှင့် ဉာဏ်ရည်တုစက်ရုပ်များအပါအဝင် AI နည်းပညာထုတ်ကုန်ပေါင်း ၁၂၀၀ ခန့် ပြသခဲ့သည်ကို လေ့လာတွေ့ရှိခဲ့ရပါသည်။ စာရေးသူ၏ တစ်ဦးတည်း ပုဂ္ဂလိကအမြင်အရမူ AI သည် “သုံးတတ်လျှင်ဆေးဖြစ်ပြီး မသုံးတတ်လျှင်ဘေးဖြစ်စေမည့်အရာ”။ သို့သော် ခေတ်နှင့်အညီ အမီဖွံ့ဖြိုးဖို့ကြိုးစားရာတွင် AI ကို ဆေးအဖြစ်အသုံးချတတ်ရန် လိုအပ်ပါမည်။ အထူးသဖြင့် ကျေးလက်ဒေသများ မြို့ပြနှင့်မခြားဖွံ့ဖြိုးလာစေရေးတွင် AI နည်းပညာအသုံးချနိုင်မှုသည် အဓိကကျသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်လာမည်ဟု ရှုမြင်မိပါသည်။ထို့အတူ စာရေးသူကိုယ်တိုင်လည်း AI ကို စမ်းသပ်အသုံးပြုကြည့်ဖြစ်သည့်အပြင် AI မှ တစ်ဆင့်ပင် AI အကြောင်းကို ထဲထဲဝင်ဝင် လေ့လာကြည့်ဖြစ်သလို “ကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေးကဏ္ဍစုံတွင် AI ကို ဘယ်နည်းဘယ်ပုံအသုံးချ၍ရမလဲ”ဆိုသည်မျိုးမှအစမေးပြီး ဤဆောင်းပါးရေးဖြစ်ခဲ့သည်။AI (Artificial Intelligence)ဆိုတာ ဘာလဲAI(ဉာဏ်ရည်တု)နည်းပညာဆိုသည်မှာ စက်များ(ကွန်ပျူတာများ)ဖြင့် ဖန်တီးထားသည့် လူသားဉာဏ်ရည်နှင့်တူသော လူသားကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်နိုင်သောစွမ်းရည်ကို ဆိုလိုပါသည်။ အဆိုပါ ဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာဖြင့် အချက်အလက်များ၊ ပုံစံများကို သင်ယူမွမ်းမံနိုင်ခြင်း၊ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်ခြင်း၊ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ခြင်း၊ ရှုပ်ထွေးသောအခြေအနေများတွင် အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းနည်းကို ရှာဖွေနိုင်ခြင်း၊ လူတို့၏ဘာသာစကားကို နားလည်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်ခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံ၊ ဗီဒီယိုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ခြင်းတို့ကို ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။ယေဘုယျအားဖြင့် AI ကို General AI (လူသား ဉာဏ်ရည်ကဲ့သို့ နေရာစုံတွင် သင်ယူနိုင်စွမ်းရှိသော AI) နှင့် Narrow AI (အကန့်အသတ်ဖြင့်သာ တိကျစွာအလုပ်လုပ်နိုင်သော AI)ဟူ၍ နှစ်မျိုးခွဲခြားနိုင်ပါသည်။ ထိုနှစ်မျိုးလုံးတွင် အချက်အလက်များမှတစ်ဆင့် အလိုအလျောက်သင်ယူတတ်သောစနစ်၊ ပုံများကို မြင်တတ်ခွဲခြားတတ်သောစနစ်နှင့် လူတို့၏ ဘာသာစကားအသီးသီးကို နားလည်သောစနစ်များ ပါဝင်ပါသည်။ကျေးလက်ဖွံ့ဖြိုးရေးနှင့် AI အကြားဆက်နွှယ်မှုAI သည် ကျေးလက်ဒေသများအား ရိုးရာနည်းလမ်းများသုံးစွဲရင်း ခေတ်နောက်ကျ ကျန်ရစ်နေသည့် အခြေအနေမှ ခေတ်မီတိုးတက်သော နည်းပညာအခြေပြုဖွံ့ဖြိုးမှုဆီသို့ ကူးပြောင်းရန် ကူညီပေးနိုင်သည့်အပြင် ပစ္စည်းကိရိယာချို့တဲ့မှု၊ အခြေခံအဆောက်အအုံနည်းပါးမှုနှင့် လူငယ်ဦးရေဆုတ်ယုတ်လာမှုစသည့် ကျေးလက်ဒေသများ၏ သဘာဝအရရင်ဆိုင်နေရသော စိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန် အကူအညီပေးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ကျေးလက်ဒေသများ ဖွံ့ဖြိုးရေးအတွက် အဓိကကျသော စိုက်ပျိုးရေး၊ ကျန်းမာရေး၊ ပညာရေးနှင့် စီးပွားရေးကဏ္ဍများကို ပိုမိုကောင်းမွန်‌အောင် ဆောင်ရွက်လာနိုင်စေရန်နှင့် ကျေးလက်နေပြည်သူများ ကိုယ်တိုင်ပါဝင်၍ ဒေသအလိုက်လိုအပ်ချက်နှင့် ကိုက်ညီသော ဖြေရှင်းနည်းများ ဖန်တီးနိုင်ရန် လိုအပ်သည့်သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာများကို AI က ပံ့ပိုးပေးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။AI အသုံးချ စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးကဏ္ဍကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေးတွင် စိုက်ပျိုးရေးကဏ္ဍသည် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့်အတွက် စိုက်ပျိုးရေးအကြောင်း ဦးစွာမေးဖြစ်သည်။ AI နည်းပညာဖြင့် Smart Agriculture ဖြစ်သည့် မြေဆီလွှာအခြေအနေ၊ ရာသီဥတု၊ သီးနှံအခြေအနေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၍ ရေနှင့်ဓာတ်မြေဩဇာအသုံးပြုမှုကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ညွှန်ပြပေးနိုင်ခြင်း (ဥပမာ- Droneမှ ရိုက်ကူးထား သောပုံများကို AI က ခွဲခြမ်းပြီး မည်သည့်နေရာတွင် ပိုးမွှားကျနေသည်၊ ရေလိုအပ်နေသည်စသည်ဖြင့် သိရှိနိုင်ခြင်း)တို့ကို ဆောင်ရွက်နိုင်ပါမည်။ မြေဆီလွှာအခြေအနေခွဲခြမ်းခြင်း၊ ရေသွင်းရေထုတ်အချိန်ညှိခြင်း၊ ပိုးမွှားရောဂါကြိုတင်အသိပေးခြင်း၊ သီးနှံအထွက်နှုန်းခန့်မှန်းခြင်း၊ သီးနှံရိတ်သိမ်းချိန်ခန့်မှန်းခြင်း (AI ဖြင့် သီးနှံအထွက်နှုန်းကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး ဈေးကွက်ဆီသို့ ထိထိရောက်ရောက်ပို့နိုင်ခြင်း)နှင့် တိရစ္ဆာန်ကျန်းမာရေး (ကျွဲ၊ နွားများ၏ ကျန်းမာရေးအခြေအနေ၊ ကိုယ်အလေးချိန်တိုးတက်မှုတို့ကို စောင့်ကြည့်နိုင်ခြင်း)တို့ကို Drone များဖြင့် လေကြောင်းမှစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ Sensor များတပ်ဆင် တိုင်းတာခြင်းနှင့် AI အကြံပေးစနစ်များ အသုံးပြုခြင်းတို့ဖြင့် ဆောင်ရွက်နိုင်ကြောင်း လေ့လာသိရှိခဲ့ရပါသည်။စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးကဏ္ဍတွင် AI နည်းပညာ အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရရှိနိုင်သောအကျိုးကျေးဇူးများစိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးကဏ္ဍတွင် AI နည်းပညာ အခြေပြုစနစ်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရာသီဥတု၊ မြေဆီလွှာအခြေအနေ၊ ရေလိုအပ်ချက်၊ သီးနှံရောဂါရှာဖွေရေးနှင့် သီးနှံအထွက်နှုန်းတို့ကို တိကျစွာခန့်မှန်းခြင်း၊ ရေနှင့်ဓာတ်မြေဩဇာ ချွေတာနိုင်ခြင်း၊ အထွက်နှုန်းမြှင့်တင်နိုင်ခြင်း၊ ရောဂါနှင့် ပိုးမွှားများကို စောစီးစွာသိရှိနိုင်ခြင်း၊ သီးနှံပျက်စီးမှုကို လျှော့ချနိုင်ခြင်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစေခြင်း စသည့်အကျိုးကျေးဇူးများရရှိနိုင်ကြောင်း သိရှိရပါသည်။AI အသုံးချကျေးလက်ကျန်းမာရေးကဏ္ဍAI ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာ (AI Diagnostic Support/ Health Data Analytics - ကျေးလက်ဒေသရှိ ကျန်းမာရေးဝန်ထမ်းများအား AI စနစ်များဖြင့် ရောဂါလက္ခဏာများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ရှာဖွေခွဲခြားနိုင်အောင် ကူညီပေးနိုင်ခြင်း၊ အဝေးမှဆေးကုသမှု (Tele medicine)၊ မိုဘိုင်းကျန်းမာရေး Apps၊ ကျေးလက်ဆေးခန်းများအတွက် AI အကူ (ကျေးလက်ဒေသများတွင် ဘာသာစကားအခက်အခဲရှိပါက AIဘာသာပြန်ကိရိယာများက ဆေးညွှန်းများကို ဒေသိယစကားသို့ ပြန်ဆိုပေးနိုင်ခြင်း)၊ လက်ကိုင်ဖုန်းကင်မရာဖြင့် ရောဂါရှာခြင်း၊ Video Call ဖြင့် ဆရာဝန်ပြခြင်းနှင့် AI Chatbot များဖြင့် အကြံဉာဏ်ရယူခြင်းစသည့် AI အခြေပြုကျေးလက် ကျန်းမာရေးဝန်ဆောင်မှုများ ဆောင်ရွက်နိုင်ကြောင်း လေ့လာသိရှိရပါသည်။AI အသုံးချ ကျေးလက်ပညာရေးကဏ္ဍနိုင်ငံဖွံ့ဖြိုးရေး၊ ကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေးတွင် ပညာရေးသည်လည်း အရေးကြီးသည့်ကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ “နိုင်ငံဖွံ့ဖြိုးဖို့ ပညာရေးကိုအားပေးစို့” ဟူသည့် ဆောင်ပုဒ်လည်းရှိပါသည်။ AI အခြေပြု ပညာရေးစနစ်များဖြစ်သည့် e-Learning Platforms၊ AI Tutor Systems (Offline & Online Personalized Learning Path) AI သင်ကြားရေးပလက်ဖောင်းများကို အသုံးပြု၍ ဘာသာစကားသင်ကြားရေး၊ နည်းပညာဆိုင်ရာသင်တန်းများ၊ အခမဲ့အွန်လိုင်းသင်တန်းများကို ပို့ချဆောင်ရွက်နိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ဒေသခံဘာသာစကားဖြင့် သင်ယူနိုင်ခြင်း (AI ဘာသာပြန်ဆောဖ့်ဝဲများသည် မြန်မာဘာသာစကားမှ တိုင်းရင်းသားဘာသာစကားများသို့လည်းကောင်း၊ အင်္ဂလိပ်စာသင်ယူရာတွင်လည်းကောင်း အထောက်အကူပြုနိုင်ခြင်း)၊ ကျောင်းသားတစ်ဦးချင်းစီ၏သင်ယူနိုင်စွမ်းကို အခြေခံ၍ သင့်တော်သောသင်ခန်းစာများကို အလိုအလျောက်ညှိနှိုင်းပေးနိုင်ခြင်း၊ ဆရာ ဆရာမများအနေဖြင့် သင်ကြားရေးနှင့်ပတ်သက်သည့် App များထံမှ အကူအညီရယူနိုင်ခြင်းစသည့် အကျိုးကျေးဇူးများ ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်ကြောင်း လေ့လာသိရှိရပါသည်။AI အသုံးချ ကျေးလက်စီးပွားရေးကဏ္ဍကျေးလက်စီးပွားရေးကဏ္ဍတွင်လည်း ကျေးရွာထုတ်ကုန်များအတွက် ဈေးကွက်ရှာဖွေခြင်း၊ ဖြန့်ဖြူးခြင်း၊ AI ဖြင့် ကြော်ငြာစာသားဖန်တီးခြင်း၊ ကျေးလက်ခရီးသွားလုပ်ငန်းမြှင့်တင်ခြင်း၊ အွန်လိုင်းရောင်းဝယ်ရေးစသည့် AI အသုံးချကျေးလက်စီးပွားရေးစနစ်ကို ဖော်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ဒစ်ဂျစ်တယ်ငွေပေးချေမှုနှင့် ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှုများဖြစ်သော AI ချေးငွေစနစ်(ကျေးလက်လုပ်ငန်းငယ်များအတွက် ချေးငွေအဆင်ပြေစေခြင်း)၊ မိုဘိုင်း App များမှတစ်ဆင့် ချေးငွေပေးခြင်း (AI ဖြင့် ချေးသူ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုဆန်းစစ်ခြင်း)၊ ငွေပေးချေခြင်း၊ ကျေးရွာအစုအဖွဲ့ ငွေကြေးစီမံခန့်ခွဲမှု စသည်တို့ကို ဆောင်ရွက်နိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။ကျေးလက်စီးပွားရေးကဏ္ဍတွင် AI နည်းပညာအသုံးချခြင်းဖြင့် ကျေးလက်ထုတ်ကုန်များအတွက် ဈေးကွက်လိုအပ်ချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၍ ထိရောက်သော ရောင်းချမှုနည်းလမ်းများ ညွှန်ပြပေးနိုင်ခြင်း၊ AI အခြေပြု ဈေးကွက်ရှာဖွေရေးကိရိယာများဖြင့် ကျေးလက်ထွက်ကုန်ပစ္စည်းများကို အွန်လိုင်းမှတစ်ဆင့် ရောင်းချနိုင်ရန်ကူညီပေးခြင်း စသည့် အကျိုးကျေးဇူးများရရှိနိုင်ကြောင်း လေ့လာသိရှိရပါသည်။AI အသုံးချ ကျေးလက်အခြေခံအဆောက်အအုံဖွံ့ဖြိုးရေးနှင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကဏ္ဍကျေးလက်အခြေခံအဆောက်အအုံဖွံ့ဖြိုးရေးတွင်လည်း AI ကို နည်းလမ်းမျိုးစုံဖြင့် အသုံးချနိုင်သည်ကို လေ့လာတွေ့ရှိရပါသည်။ ကျေးလက်လမ်းများကို GIS mapping ဖြင့် နေရာရွေးချယ်ခြင်း (GIS Mapping & Smart Road Design)၊ Drone imagery ဖြင့် လမ်းအခြေအနေစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ Predictive maintenance ဖြင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု ကြိုတင်စီမံနိုင်ခြင်းများ ဆောင်ရွက်နိုင်သကဲ့သို့ ကျေးလက်ရေပေးရေးကဏ္ဍတွင်လည်း AI အခြေခံ ရေစီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်း (AI Water Flow Prediction)၊ မိုးရေစုဆောင်းခြင်းစနစ် (Rainwater Harvesting Optimization)၊ ရေကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စီမံခန့်ခွဲပေးပြီး ရေနှင့်စွမ်းအင်ကိုချွေတာကာ အပင်ကြီးထွားမှုကို အကောင်းဆုံးအထောက်အပံ့ပေးနိုင်သော အလိုအလျောက်ရေပေးသွင်းစနစ် (Smart Irrigation Systems)များကို အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။AI ဖြင့် ဒရုန်းမှ ရိုက်ကူးထားသော ကျေးလက်လမ်းများ၏ပုံရိပ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၍ ပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်သောနေရာများကို အလိုအလျောက်ဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အတူ ကျေးလက်ရေပေးဝေရေးစနစ်အတွင်း ရေသွင်းရေထုတ်စနစ်၊ ရေလွှဲလမ်းကြောင်းများကို AI ဖြင့် စီမံခန့်ခွဲနိုင်မည်ဖြစ်သကဲ့သို့ ကျေးလက်မီးလင်းရေးကဏ္ဍတွင်လည်း ဆိုလာစွမ်းအင်ထုတ်လုပ်မှုစောင့်ကြည့်ခြင်း (Solar Grid Monitoring/ Remote Monitoring)၊ AI အသုံးပြုအလိုအလျောက် ဝန်အားထိန်းညှိခြင်း (AI Load Balancing for Rural Electricity)၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုဆန်းစစ်ခြင်း (Energy Consumption Analytics)တို့ကို ဆောင်ရွက်နိုင်ပြီး ကျေးလက်ဒေသများတွင် လျှပ်စစ်ဓာတ်အား ပိုမိုတည်ငြိမ်ထိရောက်စွာ ဖြန့်ဖြူးနိုင်စေမည့် အကျိုးကျေးဇူးကို ရရှိစေနိုင်ပါသည်။သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကဏ္ဍတွင် AI အသုံးပြုကျေးလက်သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး (AI- Powered Rural Transportation)၊ လိုအပ်ချက်အပေါ် အခြေခံသောပို့ဆောင်ရေး (Demand- Responsive Transportation-DRT)၊ ဖြန့်ဖြူးရေးနှင့် ကုန်စည်ပို့ဆောင်ရေးစီမံခန့်ခွဲမှု (Logistics & Delivery Management)၊ ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှုနှင့် ထိန်းသိမ်းမှု (Predictive Maintenance)၊ ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှုနှင့် ထိန်းသိမ်းမှုတို့ကို ဆောင်ရွက်နိုင်မည်ဖြစ်ပြီး Mobile App များမှတစ်ဆင့် သွားချင်သည့်နေရာကို ကြိုတင်ဘွတ်ကင်လုပ်နိုင်ခြင်း၊ AI စနစ်ဖြင့် ဘတ်စ်ကား/ယာဉ်ငယ်လေးတွေကို ခရီးသည်ရှိသည့်နေရာကို (Ride-Sharing/ Pooling) တူရာလမ်းကြောင်း ချိန်ညှိပေးနိုင်ခြင်းတို့ကြောင့် လမ်းပန်းဆက်သွယ်ရေး ပိုမိုလွယ်ကူမြန်ဆန်စေခြင်း၊ ကျေးလက်ထွက်ကုန်များ၏ ဈေးကွက်ရောက်ရှိမှု ပိုမိုမြန်ဆန်လာစေခြင်းနှင့် ကျေးလက်ခရီးသွားလုပ်ငန်းဖွံ့ဖြိုးလာစေခြင်းနှင့် အရေးပေါ်ဝန်ဆောင်မှုများ မြန်မြန်ဆန်ဆန် ဆောင်ရွက်နိုင်ခြင်း စသည့်အကျိုးကျေးဇူးများ ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။စာရေးသူသည် ကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေးကို နှစ်ရှည်လများတစိုက်မတ်မတ် ဆောင်ရွက်လာခဲ့သူဖြစ်ရာ ကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေးတွင် AI နည်းပညာရပ်များ တွင်တွင်ကျယ်ကျယ် အသုံးချလာနိုင်စေရန် ကြိုးပမ်းချင်စိတ် ပြင်းပြနေမိပါသည်။လက်ရှိတွင် စာရေးသူတို့ဝန်ကြီးဌာနအနေဖြင့် ကျေးလက်လမ်းများဖောက်လုပ်ရာတွင် GIS Mapping စနစ် အသုံးပြုလျက်ရှိသလို ရေရရှိရေးတွင် RWMIS စနစ်ဖြင့် Data ကောက်ယူခြင်း၊ ရေမီတာအတွက် Pre-paid Meter စနစ်အသုံးပြုခြင်း၊ ကျေးလက်မီးလင်းရေးတွင် Smart Meter များအသုံးပြု၍ Pre-paid စနစ်ဖြင့် ဓာတ်အားခကောက်ခံခြင်း၊ Remote Monitoring စနစ်ဖြင့် ဓာတ်အားထုတ်လုပ်သုံးစွဲမှုအခြေအနေ၊ ဓာတ်အားပေးစနစ်၏လည်ပတ်မှုအခြေအနေတို့ကို စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်းတို့ ဆောင်ရွက်လျက်ရှိသကဲ့သို့ ဖွံ့ဖြိုးရေးလုပ်ငန်းများဖြစ်သော မြစိမ်းရောင်ကျေးရွာစီမံကိန်းတွင်လည်း MIS စနစ်ဖြင့် Data ကောက်ယူခြင်း၊ Mobile Banking စနစ်ဖြင့် ချေးငွေထုတ်ချေးခြင်း၊ အတိုး/အရင်း ပြန်လည်ကောက်ခံခြင်းများ ဆောင်ရွက်လျက်ရှိပါသည်။ထို့ပြင် ခေတ်မီစံပြကျေးရွာစီမံကိန်း (Smart Village)တွင်လည်း Web App တည်ထောင်ထားရှိပြီး စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးနှင့် ဈေးကွက်ဆိုင်ရာသတင်းအချက်အလက်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ကြည့်ရှုနိုင်ရန် ဖန်တီးဆောင်ရွက်ပေးထားပါသည်။ ကျေးရွာဖွံ့ဖြိုးရေးစီမံချက် (Village Development Project) များတွင်လည်း ကျေးရွာအလိုက် နှစ်စဉ်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအစီအစဉ် (Annual Village Investment Programme- AVIP)များအား Website တွင် ဖော်ပြထားရှိပြီး သတင်းအချက်အလက် ဖြန့်ဝေသည့်နည်းလမ်းကို အသုံးပြုလျက်ရှိပါသည်။ ဌာနဝန်ထမ်းများ၏ လစာငွေကိုလည်း Mobile Payment စနစ်ဖြင့် ထုတ်ပေးလျက်ရှိသည့် အပြင်ဌာနတွင်းရှိ ဝန်ထမ်းသက်သာဆိုင်များ၏ ရောင်းဝယ်ဖောက်ကားမှုကိုပါ Mobile Payment စနစ်ဖြင့် ရောင်းချဝယ်ယူနိုင်အောင် စီမံထားရှိပါသည်။အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ Digital အခြေပြုကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေးဆီ ဦးတည်ဆောင်ရွက် ခဲ့ပြီးဖြစ်ပါသည်။ ဆောင်ရွက်လျက်လည်း ရှိပါသည်။ Digital နည်းပညာသည် AI ၏ အခြေခံဖြစ်ပြီး AI သည် Digital နည်းပညာ၏ အဆင့်မြင့်လက်နက် (Tool)တစ်ခုဖြစ်သည်။ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသော ခေတ်ကိုအမီလိုက်နိုင်ရေး AI ကို ကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေးတွင် တွင်တွင်ကျယ်ကျယ်အသုံးပြုလာနိုင်စေရန် ထည့်သွင်းစဉ်းစား ဆောင်ရွက်ကြရမည်ဖြစ်သည်။ ချက်ချင်းလက်ငင်း ဝုန်းခနဲဒိုင်းခနဲ စတင်အကောင်အထည်ဖော်ရန် လွယ်ကူမည်တော့မဟုတ်။ ထို့ကြောင့် ငါးနှစ်စာရှေ့ပြေးစီမံချက်ကို အဆိုပြုတင်ပြနိုင်ဖို့ AI ၏ အကူအညီဖြင့်ပင် အကြမ်းဖျင်းရေးဆွဲကြည့်ဖြစ်ပါသည်။ AI နည်းပညာအသုံးပြု ကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအတွက် ရှေ့ပြေးအကောင်အထည် ဖော်ဆောင်ရွက်မည့် အစီအမံ (၂၀၂၅-၂၀၃၀)၂၀၂၅-၂၀၃၀ အစီအမံ၏ အဓိကရည်ရွယ်ရင်းမှာ ကျေးလက်နေပြည်သူများ၏ လူမှုစီးပွားဘဝ ဖွံ့ဖြိုး တိုးတက်လာစေရေးနှင့် ကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေး တွင် AI နည်းပညာပေါင်းစပ်အသုံးချနိုင်ရန်၊ ရှိပြီးသား ရည်မှန်းချက်များကို ဒေတာအခြေပြုဆုံးဖြတ်မှုတိုးတက်အောင်လုပ်ရန်၊ ရေပေးရေး၊ မီးလင်းရေးနှင့် ကျန်းမာရေးကဏ္ဍများတွင် AI စနစ်အသုံးပြုရန်၊ စိုက်ပျိုးမွေးမြူတောင်သူများနှင့် MSME များအတွက် AI အခြေပြုကြိုတင်ခန့်မှန်းစနစ်များအသုံးပြုရန်၊ ပညာရေးနှင့် နည်းပညာသင်တန်းကျောင်းများတွင် AI အသုံးပြုရန်၊ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ထိန်းသိမ်းရေးနှင့် ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှု ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် AI အသုံးပြုရန် တို့ဖြစ်ပါသည်။အကောင်အထည်ဖော် ဆောင်ရွက်ရန်အဆင့်များလက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်ဆောင်ရွက်ရန်အဆင့်များမှာ အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခြေခံအဆောက်အဦ တည်ဆောက်ခြင်း၊ ကျေးလက်ဒေသတွင် AI စနစ် စတင်အသုံးပြု နိုင်ရေးအတွက် ကျေးရွာ၏လိုအပ်ချက်ဆန်းစစ်ခြင်း (စိုက်ပျိုးရေး၊ ပညာရေး၊ ကျန်းမာရေး စသည့်နယ်ပယ်များတွင် ရင်ဆိုင်နေရသောအဓိကပြဿနာများ၊ ကျေးရွာ၏အင်တာနက်အခြေအနေ၊ စမတ်ဖုန်းအသုံးပြုနိုင်မှုစသည့် နည်းပညာအခြေခံအဆောက်အအုံများ ရှိ/မရှိ)၊ ဒေသခံပြည်သူများကို AI အသုံးပြုမှု အခြေခံနည်းပညာသင်တန်းများပေးခြင်း (ရိုးရှင်းလွယ်ကူသော AIကိရိယာများ၊ ဥပမာ- AI ဘာသာပြန်ကိရိယာများ၊ ကျေးလက်ဒေသအတွက် ရာသီဥတုခန့်မှန်းချက်ပေးသော App များ စတင်အသုံးပြု စေခြင်း)၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာပြီး ရိုးရှင်းသောနည်းပညာ (Low-tech & Low-cost)ကို ဦးစားပေး ရွေးချယ်ရမည်ဖြစ်ခြင်း၊ ကျေးလက်နေပြည်သူ ဗဟိုပြုချဉ်းကပ်မှုနည်းလမ်းဖြင့် စုဖွဲ့ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း၊ ပညာရေးအသိုက်အဝန်း၊ သုတေသနအဖွဲ့အစည်းများ၊ NGOs များနှင့် ချိတ်ဆက်ဆောင်ရွက်ခြင်း၊ AI အသုံးချမှုများတိုးချဲ့ခြင်း၊ စောင့်ကြည့်စစ်ဆေး ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲစေရေး စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းတို့ဖြစ်ပါသည်။အကောင်အထည်ဖော်ဆောင်ရွက်မည့် အစီအစဉ်အဆင့်(၁)အနေဖြင့် (၂၀၂၅-၂၀၂၆)ဘဏ္ဍာရေးနှစ်တွင် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့် AI အကြောင်း အသိပညာပေးပြီး စမ်းသပ်ဆောင်ရွက်ခြင်း၊ အဆင့်(၂)အနေဖြင့် (၂၀၂၇-၂၀၂၈) ဘဏ္ဍာရေးနှစ်တွင် AI အသုံးချမှုများတိုးချဲ့ဆောင်ရွက်ခြင်း၊ အဆင့်(၃)အနေဖြင့် (၂၀၂၉-၂၀၃၀) ဘဏ္ဍာရေးနှစ်တွင် စိစစ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ရေရှည်ဖွံ့ဖြိုးရေးအတွက် သုံးသပ်ပြင်ဆင်ဆောင်ရွက်ခြင်းတို့ဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ဆောင်ရွက်စေပါမည်။မျှော်မှန်းရလဒ်များမျှော်မှန်းရလဒ်များအနေဖြင့် ကျေးလက်အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများ တိုးတက်လာမည်ဖြစ်ခြင်း၊ စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးထုတ်ကုန်များထုတ်လုပ်နိုင်မှု မြင့်မားလာမည်ဖြစ်ခြင်း၊ ပညာရေးဆိုင်ရာ အခွင့်အလမ်းများလက်လှမ်းမီမှုနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာဝန်ဆောင်မှုများ တိုးမြှင့်ခံစားရရှိလာနိုင်မည်ဖြစ်ခြင်း၊ ကျေးလက်နှင့်မြို့ပြကွာဟမှုလျှော့ချပေးနိုင်မည်ဖြစ်ခြင်း၊ လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေမည်ဖြစ်ခြင်းတို့ မျှော်မှန်းထားပါသည်။တွေ့ကြုံရနိုင်သည့်စိန်ခေါ်မှုများဒစ်ဂျစ်တယ်ကွာဟချက်အဖြစ် ကျေးလက်ဒေသများတွင် လျှပ်စစ်မီးရရှိမှုနှင့် အင်တာနက်ရရှိအသုံးပြုနိုင်မှု၊ နည်းပညာပစ္စည်းများ လက်လှမ်းမီမှုတို့တွင် လိုအပ်ချက်ရှိနိုင်ခြင်း၊ AI စနစ်များ ထိရောက်စွာအလုပ်လုပ်နိုင်ရန် လုံလောက်သော အချက်အလက်များ လိုအပ်ချက်ရှိနိုင်ခြင်း၊ AI အသိပညာ (AI literacy)၊ AI နည်းပညာများကို နားလည်တတ်ကျွမ်းပြီး လက်တွေ့အသုံးချနိုင်သည့်အဆင့်သို့ ရောက်ရှိရန် လိုအပ်ချက်ရှိနိုင်ခြင်း၊ နည်းပညာဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အဦများပါ ဖြည့်ဆည်းရနိုင်သဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်မြင့်မားနိုင်ခြင်းစသည့် စိန်ခေါ်မှုများကို ရင်ဆိုင်ရနိုင်ပါသည်။ဖြေရှင်းမည့်နည်းလမ်းအထက်ဖော်ပြပါစိန်ခေါ်မှုများကို ရင်ဆိုင်ဖြေရှင်းနိုင်မည့်နည်းလမ်းများမှာ အင်တာနက်မလိုသော AI ကိရိယာများ (Offline AI Apps) အသုံးပြုခြင်း၊ ကျေးလက်နေပြည်သူများကိုယ်တိုင် AI အသိပညာ(AI literacy)နှင့် AI နည်းပညာများကို နားလည်တတ်ကျွမ်းပြီး လက်တွေ့အသုံးချနိုင်စေရန် သင်ကြားပေးခြင်း၊ AI ကိရိယာများကို ဒေသခံဘာသာစကားဖြင့် အသုံးပြုနိုင်စေရန်ပြင်ဆင်ခြင်း၊ ကျေးလက်ဒေသနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမည့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာပြီး ရိုးရှင်းသောနည်းပညာများ ရွေးချယ်အသုံးပြုခြင်းတို့ပဲ ဖြစ်ပါသည်။သုံးသပ်အကြံပြုချက်များကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေးအတွက် AI ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ကျေးလက်နေပြည်သူများ၏ လူမှုစီးပွားဘဝ အရည်အသွေးမြင့်မားလာစေရန် ကျေးလက်ဒေသများ၏ လိုအပ်ချက်များကို နည်းပညာများဖြင့် ဖြေရှင်းပေးပြီး အမှီအခိုကင်းသော ခေတ်မီလူမှုအသိုက်အဝန်းတစ်ရပ် ဖော်ဆောင်ပေးခြင်းနှင့် ကျေးလက်ဒေသများ၏ ရေ၊ မြေ၊ လုပ်သား အင်အားစသည့်အရင်းအမြစ် နည်းပါးမှုတို့ကို နည်းပညာအသုံးပြု၍ ကောင်းစွာစီမံနိုင်ခြင်းတို့ကြောင့် AI သည် ကျေးလက်ဒေသများအတွက် ကြီးမားသော အခွင့်အလမ်းတစ်ရပ်ဖြစ်ပါကြောင်းနှင့် ကျေးလက်စီးပွားရေးကိုမြှင့်တင်နိုင်ရန် AI နည်းပညာကို အသုံးချဆောင်ရွက်သင့်ကြောင်း သုံးသပ်မိပါသည်။ သို့ရာတွင် AI နည်းပညာအသုံးချမည်ဆိုပါက အချက်အလက်စီမံကွပ်ကဲမှု(Data Governance)၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ(Privacy & ethical)၊ AI Guideline များ စနစ်တကျချမှတ်ထားရှိရန် လွန်စွာအရေးကြီးပါသည်။ကျေးလက်ဖွံ့ဖြိုးရေးတွင် AI နည်းပညာကို အောင်မြင်စွာ အသုံးချနိုင်ရန် အဓိကအချက်သုံးချက်မှာ-(၁) ကျေးလက်နေပြည်သူကို ဗဟိုပြုသည့်ချဉ်းကပ်ခြင်း။ ဒေသခံများ၏ ပါဝင်ဆွေးနွေးမှုနှင့် ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များကို နားထောင်၍ ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ရေးအတွက် အထောက် အကူပြုစေမည့် AI နည်းပညာများကို အသုံးချရန်၊(၂) ရေရှည်တည်တံ့သော စီမံကိန်းဒီဇိုင်းဖြစ်ရန်လိုအပ်ခြင်း။ စတင်အကောင်အထည် ဖော်သည့်အဆင့်တွင်သာမက ရေရှည်တည်တံ့အောင် ထိန်းသိမ်းနိုင်မည့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် လူသားအရင်းအမြစ်ဖွံ့ဖြိုးမှုကို ကြိုတင်စဉ်းစားထားရှိရန်၊(၃) သက်ဆိုင်သူများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း။ အစိုးရ၊ ပုဂ္ဂလိကကဏ္ဍ၊ ပညာရေးအဖွဲ့အစည်းများနှင့် ကျေးရွာသူကျေးရွာသားများအားလုံးပါဝင်သော Cross Functional AI Council (ကဏ္ဍစုံ AI ကော်မတီ)ကို ဖွဲ့စည်း၍ ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်သွားရန်တို့ ဖြစ်ပါသည်။သတိပြုရှောင်ကြဉ်ရန်အချက်များAI နည်းပညာကို အသုံးပြုကြရာတွင် သတိပြုရှောင်ကြဉ်ရမည့်အချက်များမှာ AI နည်းပညာသည် ကျေးလက်ဒေသဖွံ့ဖြိုးရေးအတွက် စွမ်းအားကောင်းသော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ယင်းကို သတိရှိရှိ၊ စနစ်တကျ၊ ကျင့်ဝတ်နှင့်အညီအသုံးချရန် အထူးအရေးကြီးပါသည်။ အချက်အလက်များ ဖြည့်သွင်းရာတွင် ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များ၊ ဒေသခံများ၏ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များမပါရှိစေရေး သတိပြုကာကွယ်ရန်၊ အချက်အလက်စုဆောင်းမှုနှင့် အသုံးချမှုအပိုင်းတွင် လုံခြုံရေးသတိအမြဲရှိရန် လိုအပ်ပြီး AI စနစ်များသည် မှားယွင်းသော/ အန္တရာယ်ရှိသော အကြံပြုချက်များပေးနိုင်သဖြင့် ဖြစ်တန်စွမ်းအားကို ဉာဏ်ဖြင့်ယှဉ်၍စဉ်းစား သုံးသပ်ဆောင်ရွက်ရန်လည်း လိုအပ်ပါသည်။AI စနစ်အပေါ် မှီခိုမှု များပြားလာပါက လူသားတို့၏ တွေးခေါ်ကြံဆနိုင်မှု စွမ်းရည်ကျဆင်းလာနိုင်သဖြင့် အလွန်အမင်းမှီခိုမှုမပြုဘဲ အထောက်အကူပြုကိရိယာတစ်ခုအဖြစ်သာ အသုံးချသင့်ပြီး ကျေးလက်ဒေသများဖွံ့ဖြိုးရေးတွင်မူ AI အသုံးချနည်းပညာကဏ္ဍဖွံ့ဖြိုးလာစေရေးကို ဦးတည်ကြိုးပမ်းဆောင်ရွက်သွားသင့်ပါကြောင်း အကြံပြုတင်ပြအပ်ပါသည်။ ။moi
AI က ကမ္ဘာလုံး ဆိုင်ရာ Memory Chip ပြတ်လပ်မှု ဖြစ်ပေါ်စေ
AI က ကမ္ဘာလုံး ဆိုင်ရာ Memory Chip ပြတ်လပ်မှု ဖြစ်ပေါ်စေ
AI ဒေတာစင်တာများမှ အဆင့်မြင့် Memory Chip များအတွက် ဝယ်လိုအားနှင့် နေ့စဉ်သုံးပစ္စည်းများ အတွက် အမြတ်နည်းသော Chip များထုတ်လုပ်မှု လျှော့ချခြင်းတို့ကြောင့် ကမ္ဘာအနှံ့ Memory Chip ဈေးနှုန်းများ သိသိသာသာ မြင့်တက်လာကာ ဖုန်း၊ ကွန်ပျူတာနှင့် ဒေတာစင်တာများအတွက် အဓိက ပါဝင်ပစ္စည်းများ ရရှိရန် ခက်ခဲလာသည်။ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ Memory Chip အကျပ်အတည်းကမ္ဘာပေါ်တွင် စက်ပစ္စည်းများအား ဒေတာများ သိုလှောင်ရန်နှင့် လျင်မြန်စွာ ရယူနိုင်ရန် စွမ်းဆောင် ပေးသည့် Memory Chip များ ပြတ်တောက်မှု ကြုံနေရသည်။ ၎င်းတို့သည် စမတ်ဖုန်းနှင့် လက်ပ်တော့      များမှသည် ဆာဗာများ၊ ကားများနှင့် Cloud အခြေခံအဆောက်အအုံများအထိ အရာအားလုံးနီးပါးတွင် တပ်ဆင်ထားသည်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ်နှောင်းပိုင်းတွင် ထောက်ပံ့မှုသည် အလွန်လျော့နည်းလာသောကြောင့် အချို့သောဈေးကွက်များတွင် ဈေးနှုန်းများသည် တစ်ပတ်ပြီးတစ်ပတ် မြင့်တက်လာပြီး ကုမ္ပဏီကြီး များက ခွဲတမ်းများရရှိရန် အသည်းအသန် ကြိုးပမ်းနေကြသည်။အဆိုပါ ပြတ်လပ်မှုသည် အဓိက အုပ်စုနှစ်ခုလုံးတွင် ဖြစ်ပွားနေပြီး ဖုန်းများ၊ PC များ၊ ဆာဗာများတွင် အသုံးပြုသည့် RAM အမျိုးအစား Chip များနှင့် SSD များ၊ စက်ပစ္စည်း Memory များတွင် အသုံးပြုသည့် သိုလှောင်မှု Chip များဖြစ်သည်။ AI စနစ်များအတွက် ထုတ်လုပ်သည့် အဆင့်မြင့် RAM ပုံစံသည် ဖိအား ပိုများစေပြီး ၎င်းသည် ပုံမှန်လည်ပတ်မှုသံသရာနှင့်မတူဘဲ ယခု အကျပ်အတည်းကို ကွဲပြားစေသည်။ကမ္ဘာတစ်ဝန်း RAM ဈေးနှုန်းများ မြင့်တက်လာခြင်း ဈေးကွက်တစ်ခုလုံးတွင် ဈေးနှုန်းများ လျင်မြန်စွာ မြင့်တက်နေပါသည်။ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်မှ စောင့်ကြည့် လေ့လာမှုများအရ အချို့သော ကဏ္ဍများတွင် ကုန်ကျစရိတ်သည် နှစ်ဆ မြင့်တက်ခဲ့ကြောင်း ပြသ နေသည်။ လူကြိုက်များသော RAM modules များ၏ လက်ငင်းဈေးနှုန်းများသည် ယခုနှစ်အတွင်း သုံးဆ ခန့် မြင့်တက်လာခဲ့သည်။ ထိုပြောင်းလဲမှုသည် အရောင်းဆိုင်များတွင် ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မြင်တွေ့နိုင်သည်။ နွေရာသီနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက တွင်ကျယ်စွာ ရောင်းချနေသော PC Memory Kits အများအပြားသည် ယခုအခါ ၅၀% မှ ၁၀၀% ပိုမိုကုန်ကျနေပြီးအဓိကလက်လီဈေးကွက်များတွင် စံသတ်မှတ်ချက် 32GB အဆင့် မြှင့်တင်မှု အချို့၏ ဈေးနှုန်းသည် အမေရိကန်ဒေါ်လာ ၄၀၀ ခန့် ရှိနေသည်။ ဈေးနှုန်းများ မြင့်တက်လာရခြင်း၏ အကြောင်းရင်း ဈေးနှုန်းမြင့်တက်ရခြင်းအတွက် ရှင်းလင်းသော တွန်းအားတစ်ခုရှိသည်။ AI ဒေတာစင်တာများသည် သာမန်စနစ်များထက် AI ဆာဗာများက Memory ပိုမိုလိုအပ်သောကြောင့် Memory Chip များကို အတိုင်းအတာအသစ်ဖြင့် ဝယ်ယူနေပြီး အကြီးဆုံး နည်းပညာကုမ္ပဏီများသည် ထောက်ပံ့မှုကို လုံခြုံ စေရန် အတွက်သာ အရွယ်အစားကြီးမားသောမှာယူမှုများ ပြုလုပ်နေသည်။တစ်ချိန်တည်းမှာပင် Memory ထုတ်လုပ်သူ သုံးခုဖြစ်သည့် Samsung Electronics ၊ SK Hynix နှင့် Micron Technology တို့သည် AI အရှိန်မြှင့်စက်ပစ္စည်းများအတွက် တည်ဆောက်ထားသော အဆင့်မြင့် ၊ အလွန်မြန်သော အမျိုးအစား (High-Bandwidth Memory, သို့မဟုတ် HBM) ကို ဦးစားပေးနေပြီး ၎င်းတို့၏ အဆင့်အမြင့်ဆုံး ထုတ်လုပ်မှုကို ယင်းဘက်သို့ လမ်းကြောင်းပြောင်းနေခြင်းကြောင့် ဖုန်းများ ၊ PC များ ၊ စားသုံးသူ သိုလှောင်မှုများအတွက် “နေ့စဉ်သုံး” Chip များ ပိုမိုနည်းပါးလာစေသည်။ ထို့အပြင် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းသည် ၂၀၂၂-၂၀၂၃ စီးပွားရေးကျဆင်းမှုကာလမှ ပြန်လည်ရုန်းကန်ရဆဲဖြစ်ပြီး ထို ကာလက ထုတ်လုပ်သူများသည် ကုန်ကျစရိတ်အောက် ရောင်းချပြီးနောက် ထုတ်လုပ်မှုကို လျှော့ချခဲ့ ကြသည်။ AI ဝယ်လိုအား အပြည့်အဝ စတင်လာချိန်တွင် ထိုလျှော့ချမှုမှ ထောက်ပံ့မှု ပြန်လည် ကောင်းမွန် လာရန် အချိန်ယူနေရဆဲဖြစ်သည်။ စက်ရုံအသစ်များ ဆောက်လုပ်ရန် နှစ်ပေါင်းများစွာ ကြာမြင့်မည် ဖြစ်ရာ ထောက်ပံ့မှုက လျင်မြန်စွာ လိုက်မီနိုင်ခြင်းမရှိပေ။ထောက်ပံ့မှုအတွက် လူတိုင်း တောင်းဆိုနေအခြေအနေ မည်မျှတင်းကျပ်နေကြောင်းကို ရှင်းလင်းစွာပြသသည့် အချက်တစ်ခုမှာ Micron မှ ၎င်း၏ Crucial စားသုံးသူထုတ်ကုန်လိုင်းကို ၂၀၂၆ ခုနှစ် အစောပိုင်းတွင် ရပ်ဆိုင်းရန်နှင့် ၎င်း၏ ထုတ်လုပ်မှုကို ပိုမိုမြင့်မားစွာ ပေးချေနိုင်သော AI နှင့် ဒေတာစင်တာ ဖောက်သည်များဘက်သို့ လမ်းကြောင်းပြောင်းရန် ဆုံးဖြတ်ခြင်းပင် ဖြစ်သည်။ ယခုအခါ အမေရိကန် နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးများ ဖြစ်ကြသည့် Microsoft နှင့် Google တို့က Micron ကို ၎င်းတို့ တင်ပို့နိုင်သမျှ Memory ပမာဏ အများဆုံးပေးပို့ရန် တောင်းဆို နေကြောင်း ဆိုသည်။  တရုတ်နိုင်ငံမှ လုပ်ငန်းရှင်များ ၊ အထူးသဖြင့် ByteDance ဦးဆောင်သောသူများက Samsung နှင့် SK Hynix တို့ကို ပိုမိုကြီးမားသော ခွဲတမ်းများအတွက် တွန်းအားပေးလျက်ရှိသည်။ Samsung သည် ၎င်း၏ ကိုယ်ပိုင်စမတ်ဖုန်း ယူနစ်နှင့်ပင်လျှင် ရေရှည်စာချုပ်များ ချုပ်ဆိုမည့်အစား သုံးလတစ်ကြိမ် Memory ပေးပို့မှုများအတွက် ညှိနှိုင်းနေသည်။ Reuters မှ ကိုးကားထားသော လုပ်ငန်း အရင်းအမြစ်များက လက်ရှိအခြေအနေကို ရိုးရှင်းစွာပင် "ထောက်ပံ့မှုအတွက် လူတိုင်း တောင်းဆိုနေ ကြသည်" ဟု ဖော်ပြထားသည်။AI ၏ လွှမ်းမိုးမှုကြောင့် Memory ဈေးကွက်ပုံစံ ပြောင်းလဲလာAI က ဝယ်လိုအားကို ထပ်တိုးရုံသာမကဘဲ မှတ်ဉာဏ် အဆင့်အတန်း အစီအစဉ်ကိုပါ ပြန်လည် စီစဥ်ပေး နေပါသည်။ AI စနစ်များအတွက် ထုတ်လုပ်သည့် HBM (High-Bandwidth Memory) ကို PC များ၊ ဖုန်းများအတွက် သာမန် RAM နှင့် SSD များအတွက် သိုလှောင်မှု Chip များကိုလည်း ထုတ်လုပ်သည့် တူညီသော ခေတ်မီလိုင်းများပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ ထုတ်လုပ်သူများသည် HBM ထဲသို့ ဝေဖာများ ပိုမိုတွန်းပို့သောအခါ၊ စံအစိတ်အပိုင်းများ ပိုမိုနည်းပါးစွာ ထွက်ပေါ်လာသည်။ ထို့ကြောင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တစ်ခုလုံးသည် အမြင့်ဆုံးအဆင့်သို့ ဆွဲတင်ခံရပြီး အများသုံးဈေးကွက်တွင် ပြတ်လပ်မှု ဖြစ်လာသည်။ AI အခြေခံအဆောက်အအုံများထဲသို့ စီးဝင်နေသော ကြီးမားသည့် ငွေကြေး ပမာဏများသည် ပူဖောင်းတစ်ခုကဲ့သို့ ဖောင်းကားလာနေသလားဟု ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများက ငြင်းခုံနေချိန် တွင် ယခု အကျပ်အတည်း ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။ ယင်းသည် အခြားအရာအားလုံးကို ကျဉ်းမြောင်း စေ နေသည့်တိုင် လုပ်ငန်းသည် AI ကို မည်မျှအားကိုးနေကြောင်း ပြသနေသည်။အဆိုးရွားဆုံး ထိခိုက်သူများ စားသုံးသူများသည် နေ့စဉ်သုံးပစ္စည်းများမှတစ်ဆင့် အဆိုပါအကျပ်အတည်းကို စတင်ခံစားလာရသည်။ တရုတ်နိုင်ငံမှ Xiaomi နှင့် Realme တို့သည် Memory Chip ကုန်ကျစရိတ်များ အလွန်လျင်မြန်စွာမြင့်တက်နေသောကြောင့် စမတ်ဖုန်းဈေးနှုန်းများကို မြှင့်တင်ရနိုင်ကြောင်း သတိပေးထားသည်။ PC ဝယ်သူများနှင့် အထူးသဖြင့် ဂိမ်းကစားသူများသည်လည်း ဖိအားပေးခံနေရသည်။ နွေရာသီကတည်းက RAM ဈေးနှုန်းများ အလွန်မြင့်တက်လာသောကြောင့် အချို့သော အများသုံး high-end 64GB ကိရိယာ များသည် PlayStation 5 ထက်ပင် ဈေးပိုလာကြောင်း နည်းပညာဆိုင်ရာ ထုတ်ဝေမှုများက ဖော်ပြသည်။နေ့စဉ်ဝယ်ယူသူများအတွက် ထိုအချက်သည် ဈေးသက်သာသော ရွေးချယ်စရာများ နည်းပါးလာခြင်းနှင့် ဈေးနှုန်းမြင့်မားမှုကာလ ပိုရှည်ကြာလာခြင်းကို ဆိုလိုသည်။နောက်ဆက်တွဲ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် အလားအလာများခေတ်ပြိုင် ဈေးနှုန်းမြင့်တက်မှုထက် အဆိုပါပြတ်လပ်မှုက ပိုကြာမြင့်လိမ့်မည်ဟု စက်မှုလုပ်ငန်း သုံးသပ် သူများက ခန့်မှန်းကြသည်။ Memory chip စက်ရုံအသစ်များနှင့် အဆင့်မြင့် ထုပ်ပိုးမှုလိုင်းများ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် စွမ်းရည်မြှင့်တင်ခြင်းတို့သည် နှစ်ပေါင်းများစွာ ကြာမြင့်ပြီး လက်ရှိ ခန့်မှန်းချက်များ အရ ၂၀၂၇ ခုနှစ်အထိ ထောက်ပံ့မှုကျဉ်းမြောင်းပြီး ဈေးနှုန်းမြင့်မားမှု ဆက်လက်ရှိနေမည်ဟု ညွှန်ပြ နေသည်။AI နှင့် ကလောက်(Cloud) ဒေတာစင်တာများမှ ဝယ်လိုအားသည် ထုတ်လုပ်မှုထက် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ကြီးထွားနေဆဲဖြစ်ပြီး ထောက်ပံ့သူများသည် စာချုပ်ဈေးနှုန်းများကို မြှင့်တင်နေကြသဖြင့် လာမည့်နှစ် ပထမနှစ်ဝက်အထိ ရရှိနိုင်မှုအခြေအနေ ကျဉ်းမြောင်းနေဦးမည်ဟု ညွှန်ပြနေသည်။ မညီမျှမှု ဆက်လက် တည်ရှိနေပါက ဖြစ်ပွားမည့် အကျိုးဆက်များသည် ဈေးကြီးသော ပစ္စည်းများထက် ပိုကျယ်ပြန့်သည်။ Memory chip ထောက်ပံ့မှု ကန့်သတ်ချက်များသည် Data Center စီမံကိန်းကြီးများကို နှောင့်နှေးစေ နိုင်ပြီး AI မိတ်ဆက်မှုအချို့ကို နှေးကွေးစေနိုင်သည်။ ပစ္စည်းအစိတ်အပိုင်း ကုန်ကျစရိတ်မြင့်မားမှုကလည်း စမတ်ဖုန်း၊ PC နှင့် ကလောက်(Cloud) ဝန်ဆောင်မှုဈေးနှုန်းများထဲသို့ ဆက်လက်စီးဝင်ကာ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ နည်းပညာဈေးကွက်တစ်ခုလုံးကို ဖိအားပေးနေမည် ဖြစ်သည်။(RT တွင် ဖော်ပြထားသည့် “AI driving global memory chip crisis” အား ဦးဝင်းဇော်ထွန်း၊ ဒုတိယညွှန်ကြားရေးမှူး၊ ဝန်ကြီးဌာန(၂) က ဆီလျော်အောင် ဘာသာပြန်ဆိုထားပါသည်။)
ခေတ်မီသူတိုင်း ဆိုလာတပ်ကြမည်
ခေတ်မီသူတိုင်း ဆိုလာတပ်ကြမည်
ယနေ့ခေတ်တွင်နိုင်ငံတစ်ခု၏    အနာဂတ်ကို အပြင်းအထန်ပြောင်းလဲပေးနေသည့် စွမ်းအင်မှာ နေစွမ်းအင်ဟုလည်း အများခေါ်ကြသည့် ဆိုလာစွမ်းအင်ပင်ဖြစ်သည်။ ဘေးကင်းသည့်ပတ်ဝန်းကျင်၊ မလျှော့သောစွမ်းအား၊ နေ့စဉ်ရရှိနိုင်သည့် အရင်းအမြစ်စသည့်အချက်များသည်    နေရောင်ခြည်မှ အခမဲ့ရရှိနိုင်သည့်အရာများဖြစ်၍ ရေပန်းစားလာနေခြင်းလည်းဖြစ်ကြသည်။ ယခုအခါ “ခေတ်မီသူတိုင်း ဆိုလာတပ်ကြသည်” ဟု ပြောရမလောက်ပင် ဆိုလာ(နေ)စွမ်းအင်ကို အပြိုင်အဆိုင် တပ်ဆင် အသုံးပြုလျက် ရှိနေကြပြီဖြစ်သည်။ ဆိုလာများကို တပ်ဆင်ခြင်းအားဖြင့် လျှပ်စစ်မီတာခတန်ဖိုး သက်သာမည်၊ မီးပျက်သည့်အခါ အသုံးပြုနိုင်မည်၊ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် သဟဇာတဖြစ်မည်၊ အနာဂတ် အတွက် အကြီးမားဆုံး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဖြစ်မည်စသည့် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ရရှိနိုင်စေမည်လည်းဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်  အနာဂတ်တွင် ပတ်ဝန်းကျင်ကို သန့်ရှင်းအောင် အတူတကွဖန်တီးနိုင်ကြရန်စွမ်းအင်လည်းရ  ပတ်ဝန်းကျင်လည်း သန့်ရှင်းစေသည့်ဆိုလာဟုခေါ်သည့် နေစွမ်းအင်စနစ်ကိုသာ အမြန်တပ်ဆင်အသုံးပြုသွားကြရန်    အကြံပြုတိုက်တွန်းလိုသဖြင့် ရေးသားတင်ပြလိုက်ရခြင်းဖြစ်သည်။ကမ္ဘာမြေပေါ်တွင် နေရောင်ခြည်မှရသော စွမ်းအင်၏ စုစုပေါင်းပမာဏသည် ပေါကြွယ်လွန်းသည်ဟုဆိုရသော်လည်း   တိမ်များ၏နှောင့်ယှက်မှုကြောင့် ရရှိသောအပူရှိန်သည်  နိမ့်သောအပူချိန် အဆင့်တွင်သာရှိသည်။ ဤသို့ဖြစ်ရသည်မှာလည်း နေ့စဉ်နှင့်ရာသီများအလိုက် ကမ္ဘာမြေကြီးကနေကို လှည့်ပတ်သည့် လမ်းကြောင်းထပ်တလဲလဲ ဖြစ်ပေါ်မှုနှင့် သံသရာလည်မှုကြောင့်လည်း ဖြစ်နိုင်သည်။နေရောင်ခြည်စွမ်းအင်သည် အရေးပါသော ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲ စွမ်းအင်အရင်းအမြစ် တစ်ခုဖြစ်သည်။ နေရောင်ခြည်မှ စွမ်းအင်ကိုမည်သို့ရယူပြီး   ဖြန့်‌ဝေသည် သို့မဟုတ် စွမ်းအားအဖြစ်သို့ မည်သို့ပြောင်းလဲသည် အပေါ်မူတည်ပြီး ဆိုလာနည်းပညာကို အဓိကအားဖြင့် Passive Solar or Active Solar ဟုနှစ်မျိုးခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ Active Solar နည်းပညာတွင်  စွမ်းအင်ကိုထုတ်ယူအသုံးချရန်အတွက် Photovoltaic Systems, Concentrated Solar Power နှင့် Solar Water Heating တို့ကို အသုံးပြုကြသည်။Passive Solar နည်းပညာတွင် အဆောက်အအုံအား နေရောင်ခြည် ကျရောက်သည့်ဘက်နှင့် ချိန်ညှိတည်ဆောက်ခြင်း၊ Thermal Mass or Light-dispersing Properties ဂုဏ်သတ္တိရှိသောပစ္စည်းများအား ရွေးချယ်အသုံးပြုခြင်း၊ အခန်းအတွင်းလေကို သဘာ၀အလျောက်လှည့်ပတ်စေရန် ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ခြင်းများ ပါဝင်သည်။   နေရောင်ခြည်စွမ်းအင်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပတ်ဝန်းကျင် ညစ်ညမ်းမှုကိုလျှော့ချခြင်း၊ ကမ္ဘာကြီးပူနွေးလာမှုကို လျှော့ချသည့် ကုန်ကျစရိတ်များမှ သက်သာစေခြင်းနှင့် ရုပ်ကြွင်းလောင်စာဈေးနှုန်းအား လျှော့ချခြင်းများကို ရရှိစေသည်။ ထို့ကြောင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရမှုတန်ဖိုးများသည်ဟု  ထင်ရသော်လည်း  ကျယ်ပြန့်သော အကျိုးတရားများ ရရှိနိုင်သည့်အတွက်   ဆိုလာစွမ်းအင်ကို ကျယ်ပြန့်စွာ အသုံးပြုနိုင်ရေးကို အားပေးဆောင်ရွက်သင့်ကြသည်။နေရောင်ခြည်စွမ်းအင်အား  လက်ရှိအသုံးပြုနေကြသော ဥပမာအချို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-(၁) လျှပ်စစ်စွမ်းအင်ထုတ်လုပ်ရန် Photovoltaic Panels တပ်ဆင်မှုများ     အဆိုပါပစ္စည်းများကို အိမ်များ၊ တောင်နံရံများ၊ အမိုးအကာများစသည်တို့တွင် တပ်ဆင်အသုံးပြုကြသည်။(၂) Photovoltaic စက်ရုံများ    အဆိုပါစက်ရုံများသည် လျှပ်စစ်ကွန်ရက်ကို ထောက်ပံ့ပေးရန်အတွက် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားထုတ်လုပ်ရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် လျှပ်စစ်ဓာတ်အား ထုတ်လုပ်ရန် ရည်ရွယ်ထားသော Photovoltaic Panel များ၏ ကြီးမားသော Extension များဖြစ်သည်။(၃) ဆိုလာကားများ   ဆိုလာကားများသည် လျှပ်စစ်မော်တာအား မောင်းနှင်ရန်အတွက် နေရောင်ခြည်မှ ရောင်ခြည်ကို လျှပ်စစ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည်။(၄)ဆိုလာမီးဖိုများ     အာရုံစူးစိုက်မှုစနစ်များ ရှိပါက ဓာတ်ရောင်ခြည်သည် တစ်ကြိမ်လျှင် အပူချိန်မြှင့်ကာ ချက်ပြုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။(၅)အပူပေးစနစ်များ     နေရောင်ခြည်အပူစွမ်းအင်ဖြင့် အပူပတ်လမ်းကြောင်းတွင် အသုံးပြုနိုင်သော အရည်တစ်မျိုးကို အပူပေးနိုင်သည်။(၆)ရေကန်အပူ    ရေကန်များအတွင်း ရေအားသဘာဝအလျောက် အပူဓာတ်ရရှိစေရန် ဆောင်ရွက်ခြင်းမျိုးဖြစ်သည်။ အေးသောနေရာဒေသများတွင် အသုံးပြုကြသည်။ဆိုလာစွမ်းအင်သုံးခြင်း၏ အကျိုးတရားများမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-     ဆိုလာစွမ်းအင်သည် ပတ်ဝန်းကျင် ထိန်းသိမ်းမှုအတွက်အကျိုးပြုသည်။ ဆိုလာစွမ်းအင်နှင့်ပတ်သက်ပြီး လူသိအများဆုံးအချက်မှာ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင် ထိခိုက်မှုမရှိစေသည့် သန့်ရှင်းသော စွမ်းအင်အရင်းအမြစ်ဖြစ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ကာဗွန်ဓာတ်ငွေ့လျှော့ချနိုင်စေရန် ဆိုလာစွမ်းအင်သည် အကျိုးအရှိဆုံး စွမ်းအင်အရင်းအမြစ်လည်း ဖြစ်သည်။ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ကို ညစ်ညမ်းစေမှုမရှိသည့်အပြင် ဖန်လုံအိမ်ဓာတ်ငွေ့ထွက်ရှိမှုလည်းမရှိပါ။ ဆိုလာစွမ်းအင်သည် ဘေးကင်းလုံခြုံမှုရှိပြီး သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်နှင့် သဟဇာတဖြစ်စေသော စွမ်းအင်အရင်းအမြစ်တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ ဆိုလာစွမ်းအင်သည် ကိုယ်တိုင်ဖူလုံသည့် စွမ်းအင်ဖြစ်ပြီး ဆိုလာပြားများကို ခေါင်မိုးပေါ်တွင် တပ်ဆင်အသုံးပြုရသည်မှာလည်း လွယ်ကူဘေးကင်းရုံမျှမက   အနာဂတ်စွမ်းအင်ပြတ်လပ်မှု ပြဿနာအတွက်လည်း ဖြေရှင်းပြီးသားဖြစ်စေသည်။ဆိုလာစွမ်းအင်ကို အိမ်တွင်တပ်ဆင် အသုံးပြုပြီး    ပတ်ဝန်းကျင် ထိန်းသိမ်းရေးကို ဘယ်လောက်အလေးထားတယ် ဆိုသည်ကိုလည်းပြသနိုင်သည်။နေအိမ်ကိုအများသုံး လျှပ်စစ်ဖြန့်ဝေရေးစနစ် မလိုသည့်အိမ်အဖြစ်လည်း ဖန်တီးပေးနိုင်သည်။  လက်ရှိအသုံးပြုနေကြသည့် သမားရိုးကျလျှပ်စစ် ဖြန့်ဝေရေးစနစ်သည် ကျောက်မီးသွေး၊ သဘာဝဓာတ်ငွေ့များကို အများကြီးအမှီသဟဲပြုနေရခြင်းဖြစ်သည်။ ပတ်ဝန်းကျင်ကို ထိခိုက်ညစ်ညမ်းစေသည့်အပြင် သယံဇာတ အရင်းအမြစ်ကလည်း ကန့်သတ်ချက်ရှိခြင်းကြောင့် ရေရှည်သုံးစွဲရန်မသင့်လျော်ပါ။ အဆိုပါအချက်ကြောင့် ဈေးကွက်ကို မတည်ငြိမ်စေဘဲ ယနေ့ခေတ်တွင် စွမ်းအင်စရိတ်စကများလည်း မြင့်တက်လာခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ ဆိုလာလျှပ်စစ်ကို အသုံးပြုခြင်းကြောင့် စရိတ်စကများသည့် သမားရိုးကျ လျှပ်စစ်သုံးစွဲမှုပုံစံကို လျစ်လျူရှုနိုင်စေသည်။ ဆိုလာစွမ်းအင်စနစ်များကို အကုန်အကျခံ ရင်းနှီးလိုက်ခြင်းအားဖြင့် ခန့်မှန်းထား၍မရနိုင်သည့် မီတာခမြင့်တက်မှုအခြေအနေမှ   အလွယ်တကူရှောင်လွှဲနိုင်ပြီး တစ်နေ့တာလုံး လျှပ်စစ်သုံးစွဲမှုအတွက် အသုံးစရိတ် သက်သာစေမည်ဖြစ်သည်။ နေကသူ၏စွမ်းအင်စရိတ်ကို ပိုတောင်းခံမှာမဟုတ်သလို   လုံလောက်သောစွမ်းအင်ကိုလည်း မတွက်မကပ်ဘဲ အမြဲပေးစွမ်းနေမည်ဖြစ်သည်။ အိမ်များ၏ခေါင်မိုးပေါ်တွင် ဆိုလာပြားကို တစ်ကြိမ်တပ်ဆင်ထားလိုက်ရုံနှင့် စွမ်းအင်ဖြန့်ဝေပေးသည့် အခြေအနေကို ပူနေစရာမလိုတော့ဘဲ  မိမိစိတ်တိုင်းကျ မည်သည့်အချိန်မဆို စွမ်းအင်ကိုလွတ်လပ်စွာ သုံးစွဲနိုင်မည်ဖြစ်သည်။အသုံးပြုမှုနည်းပါးသည့်မြေများတွင်   ဆိုလာစွမ်းအင်ကိုရယူနိုင်သည်။ ဆိုလာစွမ်းအင်အား တပ်ဆင်အသုံးပြုရ လွယ်ကူလာသည်နှင့်အမျှ ဝယ်လိုအား၊ အသုံးပြုအားလည်း မြင့်တက်လာခဲ့သည်။ မြို့ကြီးပြကြီးနှင့်အလှမ်းဝေးသည့် ကျေးလက်ဒေသများတွင်ဆိုလျှင် အသုံးပြုမှုနည်းပါးသည့် မြေနေရာများ အများအပြားရှိပြီး ဆိုလာစွမ်းအင်အတွက် တန်ဖိုးသိပ်မကြီးလှသည့် အဆိုပါမြေနေရာများကို အကျိုးရှိရှိအသုံးပြုနိုင်မည်လည်းဖြစ်သည်။ ဆိုလာခြံများအကြောင်းကို သိကြကြားဖူးကြမည်ဖြစ်သည်။မြေနေရာပြင်ကျယ်များတွင် ဆိုလာစွမ်းအင်သိုမှီးနိုင်သည့် ဆိုလာပြားသန်းနှင့်ချီပြီး တပ်ဆင်ထားသည့် ခြံများဖြစ်သည်။ အသုံးပြုမှုနည်းပါးသည့်မြေနေရာများမှာ ဆိုလာခြံတစ်နည်းအားဖြင့် ဆိုလာစွမ်းအင်ထုတ် စက်ရုံများကို တည်ဆောက်ထားနိုင်သည်။ ဗြိတိန်မှဆိုလာခြံ တစ်ခုမှာဆိုလျှင် ၄၅ ဧကကျယ်ဝန်းသည့်ဆိုလာခြံမှ အိမ်ခြေပေါင်း ၂၅၀၀ ခန့်ကို လုံလောက်သည့် လျှပ်စစ်ထောက်ပံ့မှုပေးနိုင်ခဲ့ပြီဟုသိရှိရသည်။ဆိုလာစွမ်းအင်သည် လျှပ်စစ်ဓာတ်အား လေလွင့်မှုကိုသက်သာစေသည်။ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားပေး စက်ရုံကြီးများကနေ လူနေအိမ်များကို ဓာတ်အားလိုင်း ကွန်ရက်တွေကနေတစ်ဆင့်   ဖြန့်ဝေပေးကြသည့် အခါတွင် ဖြန့်ဝေပေးရသည့်နေရာဒေသ ဝေးကွာသောအခါ ဓာတ်အားလေလွင့်မှုများ ရှိတတ်ကြသည်။ဆိုလာပြားများကို နေအိမ်ခေါင်မိုးတွင် တပ်ဆင်ထားပြီး နေကနေစွမ်းအင်ကို သိုလှောင်ထားနိုင်ခြင်းကြောင့် လျှပ်စစ်ဖြန့်ချိရသည့် အကွာအဝေးနည်းပါးပြီး လျှပ်စစ်ဓာတ်အား လေလွင့်ဆုံးရှုံးမှု သက်သာစေကာ အိမ်အတွက်လုံလောက်သည့်   စွမ်းအင်ပမာဏကို ရရှိနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ဆိုလာစွမ်းအင်စနစ်များသည် ကြာရှည်အသုံးခံပြီး အသုံးပြုရင်း အနှောင့်အယှက်ဖြစ်သည့် အခြေအနေလည်း နည်းပါးသည်။ဆိုလာစွမ်းအင်သည် လျှပ်စစ်ဘေးကင်း လုံခြုံရေးအတွက်လည်းကောင်းမွန်စေသည်။ ဆိုလာစွမ်းအင်ကိုပြောင်းလဲပြီး အသုံးပြုကြသည့်အခါ ရုတ်တရက်မီးပြတ်သွားခြင်း၊ မီးအားကျသွားခြင်းမျိုးကို ကြုံတွေ့ရမှုနည်းပါးလာသည်။  ဗြိတိန်ကဆိုလာစွမ်းအင် အသုံးပြုကြသည့်  အိမ်တိုင်းနီးပါးလိုလိုတွင် ဓာတ်အားထုတ်စက်ရုံငယ်လေးကဲ့သို့ စွမ်းဆောင်ပေးသည့် Solar Cell များကို တပ်ဆင်ထားကြသည်။ လျှပ်စစ်ဘေးကင်း လုံခြုံရေးအတွက် အထောက်အပံ့ဖြစ်စေပြီး အထူးသဖြင့် သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များနှင့် လူများ၏အမှားကြောင့်ဖြစ်သည့် ဘေးအန္တရာယ်များ အတွက် ဘေးကင်းလုံခြုံစေသည်။ဆိုလာစွမ်းအင်ကြောင့် အလုပ်အကိုင်များနှင့် စီးပွားရေးတွင် ပိုမိုကြီးပွား တိုးတက်လာစေသည်။ ဆိုလာစွမ်းအင်က   နိုင်ငံ၏စီးပွားရေးကဏ္ဍ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ကူညီပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်။ လူများဆိုလာစွမ်းအင်ကို ပိုပြီးသုံးစွဲလာသည့်အခါ ဆိုလာပြားများ တပ်ဆင်ပေးနိုင်သည့် ကုမ္ပဏီများပိုပြီး လိုအပ်လာသည်။ ကျွမ်းကျင်ဝန်ထမ်းများအတွက် အလုပ်အကိုင်များ ပိုမိုများပြားလာစေပြီး စီးပွားရေးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေမည်ဖြစ်သည်။ ဆိုလာစွမ်းအင်သည် မကုန်ခန်းနိုင်သည့် စွမ်းအင်အရင်းအမြစ်ဖြစ်သည်။ အသုံးပြုနိုင်သည်ထက် နေမှစွမ်းအင်များ ပိုပြီးထုတ်လုပ်ပေးသလို နေရောင်ကလည်းလူတွေခွဲခြားပြီး ပေးစွမ်းမည်မဟုတ်ဘဲ လူတိုင်းတန်းတူညီမျှ ရရှိနေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ဆိုလာစွမ်းအင်ကို စတင်သုံးစွဲသည်နှင့် ကုန်ကျစရိတ် ချွေတာပြီးသားဖြစ်သည်ကို ယနေ့အချိန်တွင်ကိုယ်တိုင် လက်တွေ့သိခွင့်ရကြမည်ဖြစ်ပြီး ကာလရှည်ကြာလာသည်နှင့် အမျှ အကျိုးကျေးဇူးများကိုလည်း ထပ်မံခံစားသိရှိလာကြမည်ဖြစ်သည်။ ဆိုလာစွမ်းအင်ကို အချိန်ကြာကြာ သုံးစွဲလာသည့်အခါ ဆိုလာနည်းပညာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ပိုမိုခံစားရရှိလာမည်ဖြစ်ပြီး လူမှုစီးပွားဘဝများကိုသာမက မိမိနေထိုင်ရာပတ်ဝန်းကျင်ကိုလည်း အထောက်အပံ့ဖြစ်စေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။အချုပ်အားဖြင့်ဆိုသော် ဆိုလာဟုခေါ်သော နေစွမ်းအင်သည်  ယနေ့ခေတ်တွင် အသုံးပြုသင့်ဆုံးသော စွမ်းအင်အရင်းအမြစ် တစ်ခုဖြစ်လာနေပြီဖြစ်ပါ၍ မိမိတို့၏လူမှုစီးပွားဘဝများကိုသာမက နိုင်ငံ၏ စီးပွားရေး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကိုပါ များစွာအထောက်အကူဖြစ်စေသဖြင့် ဆိုလာစွမ်းအင်အား နေအိမ်များတွင် တပ်ဆင်အသုံးပြုသင့်ကြသည့် အချိန်အခါကာလသို့ ရောက်ရှိနေပြီဖြစ်ပါ၍ ခေတ်မီသူတိုင်းဆိုလာကိုမဖြစ်မနေ တပ်ဆင်သင့်ကြပါကြောင်း တိုက်တွန်းရေးသား တင်ပြလိုက်ရပါသည်။  ။ 
ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာ သို့မဟုတ် အေအိုင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာခြင်း
ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာ သို့မဟုတ် အေအိုင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာခြင်း
“ကျွန်တော်တို့ဟာ အလုပ်တစ်ခုကို ဖြစ်ထွန်း အောင်လုပ်တတ်တဲ့၊ စွမ်းဆောင်ရည်ပြည့်ဝတဲ့ လူသားတွေဖြစ်တယ်။ အဲဒီလိုဖြစ်လာအောင် လုပ်ပေးထားတဲ့ အနှစ်သာရတွေကို ဆော့ဖ်ဝဲ ဒါမှ မဟုတ် အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်အဖြစ် ပြောင်းလဲလိုက် နိုင်ရင် ဘာဖြစ်မလဲ" ထိုမေးခွန်းမှာ ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာကို စမလုပ်ခင် သူ့ကိုယ်သူမေးခဲ့မိသည့် မေးခွန်းဖြစ် သည်ဟု ယနေ့ခေတ်၏အေအိုင် ရှေ့ဆောင်ဦးရွက် များထဲမှ တစ်ယောက်ဖြစ်သူ မူစတာဖာ ဆူလီမန်က ၂၀၂၃ ခုနှစ်ထုတ် The Coming Wave စာအုပ်ထဲတွင် ရေးထားသည်။ ထိုစဉ်က အေအိုင်ကုမ္ပဏီလေးတစ်ခု ကို ကမ်းမမြင်လမ်းမမြင် အနေအထားတွင် စတင် ထူထောင်ခဲ့ရာမှ သူသည် ယခု မိုက်ခရိုဆော့ဖ်၏ အေအိုင် စီအီးအိုဖြစ်နေပြီ။ သို့သော် ထိုမေးခွန်းမှာ ၂၁ ရာစုတွင်မှ၊ နည်းပညာအခြေခံရှိပြီး စွန့်ဦးတီထွင် လုပ်တတ်သူ တစ်ယောက်ထံတွင်မှ ပေါ်ထွက်လာ သော မေးခွန်းမဟုတ်။ အလားတူ မေးခွန်းမျိုးကို လွန်ခဲ့သည့် နှစ်ပေါင်းများစွာကတည်းက ရနေး ဒေးကားတို့လို၊ သောမတ် ဟော့ဘ်တို့လို၊ အလန် ကျူရင်တို့လို အသိဉာဏ်ပညာရှင် အဆက်ဆက်က ထုတ်ခဲ့ကြပြီးသား။ဗြိတိသျှ သင်္ချာပညာရှင် အလန်ကျူရင်က ၁၉၅ဝ ပြည့်နှစ်ထုတ် သူ့စာတမ်း Computing Machinery and Intelligence တွင် 'စက်တွေက တွေးနိုင်သလား' ဟု မေးခွန်းထုတ်ခဲ့သည်။ ထိုမေးခွန်းကိုပင် ယနေ့ခေတ် ဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဟု ပညာရှင်များက ယူဆထားကြသည်။ ကျူရင်ကပင် စမ်းသပ်ချက် တစ်ခုကို အဆိုပြုသည်။ သူ့စမ်းသပ်ချက်တွင် လူနှစ်ယောက်နှင့် စက်တစ်လုံး ပါဝင်သည်။ လူတစ်ယောက်က အကဲဖြတ်သူ။ သူနှင့် စက်ကြား တွင်ရော၊ သူနှင့် အခြားလူကြားတွင်ရော လက်နှိပ် စက်လိုစက်မျိုးဖြင့် စာရိုက်ပြီး ပို့နိုင်သည့် ကြားခံ စက်တစ်ခုရှိမည်။ ယခုခေတ်လို ဖုန်းဖြင့် စာပို့၍ ရနေသော အချိန်အခါမျိုးတွင် ထိုသို့သောဆက်သွယ်ရေးနည်းမှာ နေ့စဉ်သုံးဖြစ်နေသော်လည်း ကျူရင်တို့ . ခေတ်ကမူ အနာဂတ်နည်းပညာတစ်ခု။ အကဲဖြတ်မည့်သူသည် ဘယ်သူက လူလဲ၊ ဘယ်သူက စက်လဲ မသိ။ သို့သော် အပြန်အလှန် စာပေးပို့စကားပြောရင်း လူလား စက်လား အကဲဖြတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ထိုသို့ အကဲဖြတ်နေရင်း လူလား၊ စက်လားခွဲမရတော့ သည့် အနေအထားရောက်လျှင် ထိုစက်သည် စာမေးပွဲအောင်ပြီ။ ယင်းကို ကျူရင် စမ်းသပ်ချက်ဟု ခေါ်ပြီး စက်၏အသိဉာဏ်နှင့်ပတ်သက်၍ အခြေခံ အဆင့်တစ်ခုအဖြစ် သဘောထားကာ နောက်ပိုင်း သုတေသီများက ထိုစမ်းသပ်ချက်ကို ကျော်လွန်နိုင် ရန် အသည်းအသန် ကြိုးစားခဲ့ကြသည်။အေအိုင်နည်းပညာဆိုသည့် နယ်ပယ်တစ်ခု တရားဝင်ပေါ်ပေါက်လာသည်ကတော့ ၁၉၅၆ ခုနှစ် နွေရာသီတွင်ဟု ဆိုနိုင်သည်။ ဆိုနိုင်သည်။ ထိုနွေရာသီတွင် ကွန်ပျူတာ သိပ္ပံပညာရှင်များဖြစ်ကြသော ဂျွန် မက္ကာသီ၊ မာဗင်မင်စကီး၊ နေသန်နီယယ် ရိုချက် စတာ၊ ကလောက်ရှန်နွန်တို့ ဦးဆောင်သည့် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ညီလာခံတစ်ခု ကျင်းပခဲ့သည်။ ထိုညီလာခံသည် စက်၏အသိဉာဏ်ကို ဖော်ထုတ်ရန် ဦးစားပေးသော ညီလာခံ၊ ဒါ့တ်မောက် ညီလာခံဟု အမည်တွင်သည်။ ထိုညီလာခံတွင် အသိဉာဏ်တု သို့မဟုတ် အေအိုင် ဟု ယနေ့ခေတ် ခေါ်တွင်သော Artificial Intelligence ဆိုသည့် စကားလုံးကို မင်စကီးက စတင်အသုံးပြုခဲ့သည်။ ထိုညီလာခံမှ သုတေသီအကျော်အမော်တို့၏ ဟောကိန်းမှာ စိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းသည်။ “ဘယ်သင်ယူမှုမျိုးကို ဒါမှမဟုတ် အသိဉာဏ်ပညာရဲ့ တခြား ဘယ်လက္ခဏာရပ်ကိုမဆို သဘောတရားအားဖြင့် တိတိပပ ဖော်ပြနိုင်တဲ့အတွက် စက်တစ်လုံးဟာ အဲဒါကိုတူအောင် လုပ်ယူလို့ရတယ်”။ ထိုခေတ် ထိုအခါက နည်းပညာများနှင့်ဆိုလျှင် အကောင်းမြင် လွန်းခြင်း သို့မဟုတ် ရည်မှန်းချက်ကြီးလွန်းခြင်း ဟုပင် ဆိုနိုင်သည်။ သို့သော် ယနေ့ခေတ်တွင် ထိုစကားမှာ လွန်သည်ဟု မဆိုသာတော့ပေ။ယခုဆောင်းပါးအစတွင် ဖော်ပြထားသည့် ဆူလီမန်၏ မေးခွန်းထဲမှ “လူသားတို့ကို ယခုလိုဖြစ်လာအောင် လုပ်ပေးထားသော အနှစ်သာရ” ဆိုသည်မှာ ထိုအသိဉာဏ်ပညာကို ဆိုလိုသည်။ ကျွန်တော်တို့ကို လူသားဟူဿ ဖြစ်စေသည့်အချက်ထဲတွင် အသိဉာဏ်ပညာအပြင် ခံစားချက်တို့ကိုလည်း မထည့်၍မရ။ သို့သော် အသိဉာဏ်ပညာနှင့် ခံစားချက်တို့သည် လက်ရှိအချိန်ထိတော့ မတူ ကွဲပြားသည့်အရာနှစ်ခုအဖြစ် မြင်နေရဆဲ။ကွဲပြားသည်ကခံစားချက်ကို သဘောတရားအားဖြင့် တိတိပပပြော၍မရ။ ဒဿနဆရာတို့က အမျိုးမျိုး ကြိုးစားခဲ့ကြသည့်တိုင် ဂန္ထဝင်၊ ခေတ်ပြိုင်၊ မော်ဒန်၊ ပို့စ်မော်ဒန် ခေတ်အဆက်ဆက်တွင် ခံစားချက်တို့ကို ပုံဖော်၍ မဆုံးနိုင်။ သို့သော် ဒါ့တ်မောက် ညီလာခံက အသိဉာဏ်ပညာ၏မည်သည့်သဘောလက္ခဏာရပ် ကိုမဆို သဘောတရားအားဖြင့် တိတိပပဖော်ဆောင် နိုင်သောကြောင့် စက်သည် ယင်းကိုတုပနိုင်သည်ဟု ရဲရဲတင်းတင်း အဆိုပြုသည်။ ထိုအဆိုပြုချက်သည် ယနေ့ခေတ် အေအိုင်ဆိုသည့် နည်းပညာအထိရောက်လာအောင် သုတေသီတို့ကို အားသစ်လောင်း ပေးသောစကားဆိုသည်မှာ ငြင်း၍မရပေ။ ယနေ့ ခေတ် လူသား အသိဉာဏ်ပညာကို အတိုင်းအတာ တစ်ခုအထိ ထည့်သွင်းထားနိုင်ပြီဖြစ်သော အေအိုင် တို့တွင် ခံစားချက်ရှိလားဆိုသည့်မေးခွန်းမှာ တစ်ကျော့ပြန် ပေါ်ထွက်လာသည်။ ထိုအကြောင်းကိုတော့ နောက်မှ သီးခြားဆွေးနွေးပါမည်။၁၉၉၀ ပြည့်နှစ်လွန်များတွင် အရေးကြီးသော အလှည့်အပြောင်းတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ ဆရာသမားတို့၏ အပြောအတိုင်း လိုက်ပြောရလျှင် ပါရာဒိုင်း အရွေ့တစ်ခုဟု ဆိုနိုင်သည်။ ယင်းမှာ စက်လေ့လာ သင်ယူမှုဟု ဆိုနိုင်သော Machine Learning နည်းပညာ။ စက်က ဘယ်လို လေ့လာသင်ယူသလဲ။ ရှေ့ပိုင်းက စက်တို့သည် လူသားတို့က ရေးပေးထားသည့် ကုဒ်များအတိုင်းသာ အလုပ်လုပ်သည်။ ထိုသို့သောစက်များက ဆုံးဖြတ်ချက်ရမှတ်မှုများကို လုပ်နေသည် ဟု ထင်ရာသော်လည်း တကယ်တမ်းတွင် လူသားပရိုဂရမ်ရေးသူတို့က ကြိုတင်ဆုံးဖြတ်ချက်ချထားပေးခြင်းသာ။ စက်လေ့လာသင်ယူမှုတွင်မူ ထိုသို့ မဟုတ်တော့။ အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်ချင်း မတူတော့။ ဥပမာပြောရလျှင် ထုံးတမ်းစဉ်လာ အယ်လ်ဂို ရစ်သမ်တစ်ခု၌  အခန်းတွင်းအပူချိန် ၃၀ ဒီဂရီ ဆဲလ်စီးယပ်ထက် ကျော်လျှင် လေအေးပေးစက်ကို ဖွင့်ပါဟု ရေးထားသည်ဆိုပါစို့။ စက်သင်ယူမှု အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်တွင် ထိုသို့မဟုတ်။ အခန်းတွင်း အပူချိန်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အချိန်နှင့် တစ်ပြေးညီ ပေးထားသည်။ လေအေးပေးစက် ဖွင့်လေ့ပိတ်လေ့ရှိသည့် အနေအထားတို့ကို အချက် အလက်အဖြစ် ထည့်သွင်းပေးထားသည်။ အယ်လ်ဂို ရစ်သမ်က ထိုအချက်အလက်များကို ယူသည်။ အပူချိန်ဘယ်လောက်တွင် ဖွင့်လဲ၊ ဘယ်လောက်တွင် ပိတ်လဲဆိုသည့် အချက်အလက်တို့ကို စိစစ် တွက်ချက်သည်။ ယင်းကို မှတ်သားထားပြီး အပူချိန် ဘယ်လောက်တွင် လေအေးပေးစက်ဖွင့်ရမလဲဆို သည်ကို အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်က ဆုံးဖြတ်သည်။ ထို့ကြောင့် နောက်ဆုံး အဆုံးအဖြတ်သည် စက်ပေါ် တွင် မူတည်သွားသည်။ ထိုသဘောတရားဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည့် ဒီဘလူးကွန်ပျူတာသည် ၁၉၉၇ ခုနှစ်တွင် ကမ္ဘာ့  စစ်တုရင်ချန်ပီယံ  ဂယ်ရီကက်စပါးရော့ကို အနိုင် ကစားလိုက်သည်။ ထိုပြိုင်ပွဲ၏ စာချုပ်ပါအချက်အလက်များနှင့် နောက်ပိုင်း အနန်း၏ စိန်ခေါ်မှုကို လက်မခံခြင်းလိုမျိုး အငြင်းပွားဖွယ်ကိစ္စအချို့ကို ဖယ်ထားလိုက်ပါ။ မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ ထိုဖြစ်ရပ်သည် စက်သင်ယူမှု၏  လုပ်နိုင်စွမ်းကို အတိုင်းအတာတစ်ခု အထိ ပြသလိုက်သည်။ ယင်းမှာ ခေတ်သစ်အေအိုင်၏ ပင်မအရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သော စက်သင်ယူမှု သဘောတရားကို စတင်ကိုင်တွယ်လာနိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ကျန်အပိုင်းများကို နောက်အပတ်တွင် ဆက်လက်ဆွေးနွေးသွားပါမည်။ကြေးမုံ  
© Copyright 2024 SAC All Rights Reserved.