Altera သည် လူသားပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု နယ်ပယ်သစ်တစ်ခု တည်ဆောက်ရန် GPT‑4o ကို အသုံးပြုသည်

Dr. Robert Yang သည် ဦးနှောက်မှ စိတ်ကူးယူထားသော AI ကို တည်ဆောက်လာခဲ့သည်မှာ သူ့ဘဝ၏ တစ်ဝက်ခန့် ရှိပြီဖြစ်သည်။

2023 ခုနှစ်တွင် OpenAI ၏ language model ကို လူအများကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနိုင်လာသောအခါ Yang သည် MIT တွင် assistant professor အဖြစ် လုပ်ကိုင်နေသော အလုပ်ကို ထွက်ကာ Altera.AL⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) ကို စတင်တည်ထောင်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့ “ဒစ်ဂျစ်တယ်လူသားများ” ဟုခေါ်သောအရာကို တည်ဆောက်ရန် အာရုံစိုက်သည့် သုတေသနဌာနတစ်ခုဖြစ်ပြီး လူများက အခြေခံ လူသားဆန်သော အရည်အသွေးများရှိမည့် အေးဂျင့်များနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်ရန် နည်းလမ်းသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ယခု Altera ၏ CEO ဖြစ်လာသော Yang သည် AI အေးဂျင့်များက အကူအညီပေးရုံသာမက မကြာမီ လူသားများနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ကာ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်ပြီး စိတ်ခံစားချက်များကိုပင် ကြုံတွေ့နိုင်မည်ဟု ယုံကြည်ထားသည့် အနာဂတ်ကို မြင်ယောင်ထားသည်။ တွဲဖက်တည်ထောင်သူ သုံးဦးဖြစ်သော Dr. Andrew Ahn၊ Nico Christie နှင့် Shuying Luo တို့နှင့်အတူ Yang သည် GPT‑4o ဖြင့် Altera ၏ ပထမဆုံးထုတ်ကုန်ကို တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ ၎င်းမှာ သင့်နှင့် သူငယ်ချင်းတစ်ယောက်လို Minecraft ကစားနိုင်သော⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) ပထမဆုံး ကိုယ်ပိုင်လည်ပတ်အေးဂျင့်များဖြစ်သည်။

အလိုအလျောက်စနစ်သည် ထပ်တလဲလဲလုပ်ရသော အလုပ်များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် လူသားများ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးသကဲ့သို့ Altera အဖွဲ့၏ ယုံကြည်ချက်အရ ဒစ်ဂျစ်တယ်လူသားများသည်လည်း ထိရောက်စွာ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး လူများနှင့် နှောင်ကြိုးများပင် ဖွဲ့စည်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အောက်ပါပုံစံများဖြင့် ပေါ်လာနိုင်သည် -

• ပြဿနာများကို တက်ကြွစွာ ဖြေရှင်းရန် ရက်များ သို့မဟုတ် အပတ်များကြာ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်သော ဒစ်ဂျစ်တယ် “လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ”
• စီးပွားရေးမူဝါဒများ၊ ကြော်ငြာများနှင့် အခြားအရာများအပေါ် တုံ့ပြန်မှုများကို တိုင်းတာနိုင်သော ရေရှည် multi-agent worlds များ

သို့သော် တည်ဆောက်ရန် စတင်ချိန်တွင် Altera သည် ထူးခြားသော စိန်ခေါ်မှုများကို ရင်ဆိုင်ခဲ့ရသည်။ အရေးတကြီးဆုံး ပြဿနာမှာ data degradation ဟူသော ဖြစ်စဉ်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ရေရှည်ကာလများအတွင်း ကိုယ်တိုင်ဆုံးဖြတ်ချက်ချသော AI မော်ဒယ်အားလုံးကို ထိခိုက်စေသည့် ပြဿနာတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။

“AI အေးဂျင့်များသည် ကမ္ဘာနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ကာ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဆုံးဖြတ်ချက်များချသည်။ သို့သော် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင် output သည် အနာဂတ် input ဖြစ်လာသည်နှင့်အမျှ data quality သည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ကျဆင်းလာသည်” ဟု Yang က ရှင်းပြသည်။ “ဤသည်မှာ AI အေးဂျင့် စနစ်အများစု တွေ့ကြုံရသော ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း နာရီများစွာ သို့မဟုတ် ထိုထက်ပို၍ ကိုယ်တိုင်လည်ပတ်ရန် ရည်ရွယ်ထားသော ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်လူသားများအတွက်တော့ ဖြေရှင်းရန် အရေးအကြီးဆုံး ပြဿနာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်လာသည်။”

data degradation ကို တိုက်ဖျက်ပြီး ၎င်းတို့၏ AI အေးဂျင့်များ၏ ရေရှည် ကိုယ်ပိုင်လည်ပတ်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန် Altera သည် OpenAI ၏ language models များကို အသုံးပြုခဲ့ပြီး ယင်းတို့သည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှု လုပ်ငန်းစဉ်များ၏ တည်ငြိမ်မှုကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် အဓိကကျကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။

OpenAI ၏ အဆင့်မြင့် မော်ဒယ်များကြောင့် Altera သည် လူများနှင့် သူငယ်ချင်းများကဲ့သို့ ဂိမ်းကစားနိုင်သော ပထမဆုံး AI အေးဂျင့်များကို တည်ဆောက်နိုင်ခဲ့သည်။ ဤအေးဂျင့်များသည် စွမ်းဆောင်ရည် လျင်မြန်စွာ ကျဆင်းသွားခြင်းမရှိဘဲ ပိုမိုရှည်လျား၍ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကို ဆောင်ရွက်နိုင်သဖြင့် ယခင်က အေးဂျင့်များ၏ စွမ်းရည်အလားအလာကို ကန့်သတ်နေခဲ့သော အချက်ကို ကျော်လွှားနိုင်ခဲ့သည်။

OpenAI ၏ GPT မော်ဒယ်များကို Altera ၏ parallel multi-module system နှင့် ပေါင်းစပ်ကာ လူ့ဦးနှောက်၏ ဖွဲ့စည်းပုံ၊ အထူးသဖြင့် prefrontal cortex ၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို တုပသဖြင့် ကုမ္ပဏီသည် သိမြင်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို simulation လုပ်နိုင်သော အေးဂျင့်များကို ဖန်တီးနိုင်ခဲ့သည်။ “ကျွန်ုပ်တို့၏ composite system သည် OpenAI မော်ဒယ်များဖြင့် လည်ပတ်သော module မျိုးစုံကို ပြိုင်တူ ပေါင်းစည်း ထားသည်။ ဤ module များသည် အာရုံစိုက်မှု bottleneck၊ working memory နှင့် social cognition ကဲ့သို့သော ဦးနှောက်လုပ်ဆောင်ချက်များမှ စိတ်ကူးယူထားခြင်းဖြစ်သည်” ဟု Yang က ဆိုသည်။

OpenAI ဖြင့် လည်ပတ်စေသောအခါ Altera ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်လူသားများသည် ပိုမိုတည်ငြိမ်လာပြီး ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းတာဝန်များကိုလည်း ပိုမိုထိရောက်စွာ ကိုင်တွယ်နိုင်ကြောင်း Altera က တွေ့ရှိခဲ့သည်။ စရိတ်ပိုသက်သာသော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသည့်အခါတွင်ပင် OpenAI သည် စျေးကွက်ရှိ အခြားသူများထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးနိုင်ခဲ့သည်။

2024 ခုနှစ် အလယ်ပိုင်းအထိ Altera ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်လူသားများသည် တစ်ကြိမ်လျှင် လေးနာရီအထိ ကိုယ်တိုင်လည်ပတ်နိုင်လာခဲ့ပြီး ၎င်းသည် စျေးကွက်ရှိ အခြား AI မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။

Altera ၏ မျှော်မှန်းချက်အတွက် အစောပိုင်းအောင်မြင်မှုသည် အထူးသဖြင့် Minecraft ကဲ့သို့သော virtual environments များတွင် ကစားနိုင်ပြီး အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်သော ဒစ်ဂျစ်တယ်လူသားဖြစ်သည့် ၎င်းတို့၏ ပထမဆုံးထုတ်ကုန်အပေါ် စိတ်ဝင်စားမှုများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ ထို့အပြင် ၎င်းသည် အနာဂတ်တွင် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော multi-agent simulations များအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်လည်း ချထားပေးနေသည်။

Altera သည် ဂိမ်းများမှ စတင်၍ productivity နှင့် အခြားနယ်ပယ်များစွာအထိ အသုံးချနိုင်မည့်၊ နူးညံ့သိမ်မွေ့ပြီး ရေရှည်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်သော ဒစ်ဂျစ်တယ်လူသား လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းများတစ်ခုလုံးကို ဖန်တီးရန် ၎င်း၏ ကြိုးပမ်းမှုများကို ချဲ့ထွင်ရန် စီစဉ်ထားသည်။ OpenAI နှင့် ၎င်းတို့၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကြောင့် Altera သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဘဝနှင့် လူသားဘဝတို့ အတွေးပွားဖွယ် နည်းလမ်းများဖြင့် ဆုံစည်းသည့် ကမ္ဘာတစ်ခုကို ဖန်တီးရာတွင် ဦးဆောင်နိုင်မည့် အနေအထားသို့ ရောက်ရှိလာခဲ့သည်။