အမြဲလိုအပ်သော အဖြည့်ဖက်

စာရေးသူများ၏ မှတ်ချက်။ ဤသည်မှာ နောင်စီးပွားရေးအကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့၏ စာစဉ်မှ ပထမဆောင်းပါးဖြစ်ပြီး လွတ်လပ်သော အမြင်များကို တင်ပြပေးမည့် ပလက်ဖောင်းသစ်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ AGI အနာဂတ်ကို လေ့လာထားသည့် ဤဆောင်းပါးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အမြင်များသာဖြစ်ပြီး OpenAI သို့မဟုတ် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ၏ အမြင်များ မဟုတ်ပါ။

လူသားတို့သည် အချိန်စတင်ခဲ့သည့် ကာလနီးပါးအထိ ပြန်လည်မြင်တွေ့ထားပြီး ဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ ညီမျှခြင်းများက စကြဝဠာ၏ ပထမအခိုက်အတန့်များမှစ၍ အတော်အသင့် ကိုက်ညီဆက်စပ်သော ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဝေးကြည့်မှန်ပြောင်းများဖြင့် စကြဝဠာအဝေးဆုံးအထိ ကြည့်ကာ ၎င်း၏ အစောပိုင်းသမိုင်းကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း မြင်ခဲ့ကြသည်။ ကြယ်များ မွေးဖွားပုံနှင့် ဂလက်ဆီများ ဖြစ်ပေါ်ပုံကို ကျွန်ုပ်တို့ သိကြသည်။

သို့သော် မည်သည့်လူသားမျှ လကိုကျော်လွန်၍ မသွားဖူးသေးပါ။

ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေသည့် ရှင်းလင်းချက်များက စကြဝဠာတစ်ခွင် ပျံ့နှံ့သော်လည်း ကိုယ်ခန္ဓာများမှာ အိမ်အပြင်သို့ ထွက်ရုံမျှသာ ရှိသေးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ စိတ်က လက်လှမ်းမမီနိုင်သည့် အဝေးအထိ ခရီးထွက်သည်။

ဤမညီမျှမှုက အလွန်ကွဲပြားသော အဓိပ္ပာယ်နှစ်မျိုး ရှိနိုင်သည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေတစ်ခုမှာ အလွန်ဝေးဝေး သွားရန်မလိုဘဲ အနက်ရှိုင်းဆုံး အမှန်တရားများကို ဂြိုဟ်တစ်လုံးတည်းမှ နားလည်နိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ အသိအမြင်ကြွယ်သော ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုနှင့် ထိရောက်သော ကိရိယာများဖြင့် စကြဝဠာကို ဖြတ်သန်းမသွားဘဲ ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ ဤအခြေအနေတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ ယဉ်ကျေးမှုသည် နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်ခြင်းထက် နက်ရှိုင်းစွာ နားလည်ခြင်းဖြင့် တိုးတက်မည်။ အခြားဉာဏ်ရည်ရှိ သက်ရှိများကို မတွေ့ရသည့် အကြောင်းရင်းလည်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ နေထိုင်ရာ ဂလက်ဆီတွင် နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့ သတိပြုမိစေရန် မလိုအပ်ခဲ့သော ထက်မြက်သည့် သတ္တဝါများ ပြည့်နေခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။

ဒုတိယဖြစ်နိုင်ခြေက ပို၍ ထိတ်လန့်စရာကောင်းသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ စိတ်က လက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စွမ်းထက် ရှေ့ရောက်နေရုံသာ ဖြစ်နိုင်သည်။ နောက်တစ်ဆင့်တိုင်းတွင် အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ် ပိုလိုအပ်လာသည်။ အိပ်မက်များ မရှားသော်လည်း လက်တွေ့ဖြစ်စေရန် လုပ်အားမလုံလောက်ပါ။

ဂယ်လီလီယိုက မှန်ဘီလူးနှစ်ခုနှင့် ပြွန်တစ်ခုဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ မြင်ကွင်းကို ချဲ့ပေးခဲ့သည်။ ယနေ့ ထပ်မံချဲ့ရန် လူသားတို့က ဒေါ်လာဆယ်ဘီလီယံတန် James Webb အာကာသမှန်ပြောင်းကို တည်ဆောက်ကာ ဒုံးပျံအတွင်း ခေါက်ထည့်ပြီး မိုင်တစ်သန်းအကွာသို့ ပို့ခဲ့သည်။ ၎င်း၏ ဧရာမမှန်ချပ် ၁၈ ချပ်ကို နာနိုမီတာ ၅၀ အထိ တိကျအောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ ဤလေ့လာရေးစခန်းကို နိုင်ငံ ၁၄ နိုင်ငံမှ အဖွဲ့အစည်း ၃၀၀ က ပူးပေါင်းဖန်တီးခဲ့သည်။ ဂယ်လီလီယို၏ လုပ်ငန်းတွင် လူဒါဇင်အနည်းငယ်သာ ပါဝင်ခဲ့သည်။ Webb အတွက်မူ လူအင်အားအလုံးအရင်းနှင့် ကမ္ဘာ့စီးပွားရေး၏ နောက်ခံပံ့ပိုးမှု လိုအပ်ခဲ့သည်။

ပိုဝေးဝေးမြင်ရန် ပိုထက်မြက်သော ဉာဏ်ရည်သာ လိုအပ်ခဲ့သည် မဟုတ်ပါ။ ပိုကြီးမားသော စီမံအုပ်ချုပ်ရေးယန္တရားလည်း လိုအပ်ခဲ့သည်။

ကျွန်ုပ်တို့ မေးခွန်းထုတ်သမျှကို မစူးစမ်းနိုင်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့ ရေးဆွဲထားသမျှ စမ်းသပ်ချက်များကို မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။ ဖန်တီးနိုင်ခြေများကို လက်တွေ့ဖော်နိုင်သည်ထက် ပိုမြန်စွာ စိတ်ကူးမိကြသည်။ နယ်ပယ်များစွာတွင် ပိုတိုးတက်လာလေ၊ စိတ်ကူးထားသည့်အရာကို တည်ဆောက်ရန် ပိုရှုပ်ထွေးလာလေ ဖြစ်သည်။

Nick Bloom နှင့် တွဲဖက်စာရေးသူများ⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်)က အမေရိကန်စီးပွားရေးတစ်ရပ်လုံး၏ သုတေသနထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကို လေ့လာခဲ့သည်။ Moore ၏ နိယာမကို ဆက်ထိန်းရန် ယခုအခါ ၁၉၇၀ ပြည့်နှစ်များအစောပိုင်းထက် သုတေသီ ၁၈ ဆကျော် လိုအပ်သည်။ ၁၉၃၀ ပြည့်နှစ်များမှစ၍ စီးပွားရေးတစ်ရပ်လုံး၏ ထိရောက်သော သုတေသနအားထုတ်မှုသည် ၂၃ ဆတိုးလာသော်လည်း တိုင်းတာရရှိသော သုတေသနထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းမှာ ၄၁ ပုံ ၁ ပုံသို့ ကျဆင်းခဲ့သည်။

နည်းပညာရှင်အင်အား၏ တိုးနှုန်းသည် သိပ္ပံပညာရှင်များထက် နှစ်ဆမြန်သည်⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်)။ သိပ္ပံတွင် အထူးပြုကိရိယာ အသုံးပြုမှုသည် နှစ် ၄၀ အတွင်း နှစ်ဆတိုးလာခဲ့သည်⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်)။ ယနေ့ ချစ်ပ်စက်ရုံတစ်ရုံသည် လွန်ခဲ့သော နှစ် ၃၀ ထက် ကုန်ကျစရိတ် ငါးဆရှိပြီး⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) လုပ်ငန်းအတိုင်းအတာလည်း များစွာ ပိုကျယ်ပြန့်သည်။

ဤကိန်းဂဏန်းများက ထပ်မံတိုးတက်ရန် ကုန်ကျစရိတ် ပိုများလာကြောင်း အရိပ်အမြွက်ပြသည်။ သုတေသနလုပ်ငန်း အကြီးအကျယ် တိုးချဲ့ခြင်းက ယူနစ်တစ်ခုချင်း၏ အကျိုးရလဒ်ကျဆင်းမှုကို ကာမိသောကြောင့် စီးပွားရေး ဆက်တိုးတက်နေသည်။

ဤသမိုင်းကြောင့် ဉာဏ်ကြီးရှင်စွမ်းရည်ကို သီးခြားခွဲမမြင်ဘဲ ထုတ်လုပ်မှုဖြစ်စဉ်၏ သွင်းအားစုတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲမြင်သင့်သည်။ ထူးချွန်သော ယူဆချက်တစ်ခုအတွက် သက်သေ၊ ကိရိယာနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ရန် နည်းလမ်းများ လိုအပ်နေဆဲဖြစ်သည်။ စိတ်ကူးတစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်မည့် စက်ယန္တရားနှင့် ပံ့ပိုးဝန်ထမ်းများ မရှိလျှင် တိုးတက်မှုဟု မခေါ်နိုင်သေးပါ။

သွင်းအားစုတစ်မျိုး ပိုများလာလျှင် နောက်တစ်မျိုး၏ တန်ဖိုးတက်လာသည့်အခါ စီးပွားရေးပညာရှင်များက ထိုနှစ်မျိုးကို အပြန်အလှန်ဖြည့်ဖက်များဟု ခေါ်သည်။ ဤသဘောအရ စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး ဉာဏ်ရည်နှင့် ၎င်း၏ စိတ်ကူးများကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စွမ်းတို့သည် အပြန်အလှန်ဖြည့်ဖက်များ ဖြစ်သည်။ ပိုကောင်းသော မှန်ပြောင်းက နက္ခတ္တဗေဒမေးခွန်းကောင်းတစ်ခုကို ပိုတန်ဖိုးရှိစေသည်။ ပိုကောင်းသော မေးခွန်းက မှန်ပြောင်းကို ပိုတန်ဖိုးရှိစေသည်။

အချို့အဖြည့်ဖက်များသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဖြစ်သည်။ သီအိုရီတစ်ခုက အမှုန်အရှိန်မြှင့်စက်ကို စောင့်ရသည်။ နည်းပညာဒီဇိုင်းတစ်ခုက ၎င်းကို တည်ဆောက်ရန် စွမ်းအင်နှင့် စက်ယန္တရားကို စောင့်ရသည်။

အခြားအဖြည့်ဖက်များကို မျက်စိဖြင့် မြင်ရန် ပိုခက်သည်။ စိတ်ကူးတစ်ခုသည် သူ့ချည်းသက်သက်ဆိုလျှင် ပျက်လွယ်သည်။ ၎င်းအတွက် အဖွဲ့အစည်း အမျိုးမျိုး လိုအပ်သည်။ ဥပဒေ၊ စီမံအုပ်ချုပ်ရေး၊ ရန်ပုံငွေစနစ်၊ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်နှင့် အခြားအရာများစွာ ပူးပေါင်းမှ စိတ်ကူးကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။

စိတ်ကူးကောင်းတစ်ခု အောင်မြင်ရန် ထိုအဖွဲ့အစည်းအသီးသီးတွင် မှန်ကန်သော လုပ်ဆောင်မှုများ အဆင့်ဆင့် ဆက်တိုက်ဖြစ်ရမည်။ ဤသည်ကို အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်ဟု ခေါ်ကြပါစို့။ လက်တွေ့ဖော်ဆောင်ရာတွင် အသုံးဝင်သော်လည်း ချီးကျူးမခံရသော ဉာဏ်ရည်ဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ကြီးရှင်က အထိမ်းအမှတ်အဆောက်အအုံကို ဒီဇိုင်းဆွဲသည်။ အဖွဲ့အစည်းများက ကျောက်တုံးစီသည်။ တစ်မျိုးက ပြောင်မြောက်ပြီး နောက်တစ်မျိုးက ငြီးငွေ့စရာ ထင်ရသော်လည်း နှစ်မျိုးစလုံး မရှိမဖြစ် အရေးပါသည်။

အလွန်မြင့်မားသော ဉာဏ်ရည်ကို အိုင်းစတိုင်း တစ်ဘီလီယံနှင့် တစ်ခါတရံ နှိုင်းယှဉ်စိတ်ကူးကြသည်။ သို့သော် အိုင်းစတိုင်း တစ်ဘီလီယံရှိသော ယဉ်ကျေးမှု၌ပင် အများစုက ကျောက်မိုင်းတူးခြင်းနှင့် စာရင်းကိုင်ခြင်း လုပ်ရမည်။ ပတ်ဝန်းကျင်လောက၏ နေ့စဉ်လုပ်ငန်းများ ချောမွေ့စွာ လည်ပတ်မှသာ ရှေ့တန်းရောက် ဆန်းသစ်တီထွင်မှု ဖြစ်နိုင်သည်။ တိုးတက်မှုတွင် လူတိုင်းပါဝင်ရသည်။ မှန်ပြောင်း၏ ဝက်အူကို ဂဟေဆော်သူမှ နက္ခတ္တဗေဒပညာရှင်ကို ကုသသည့် သူနာပြုတက်ခဲ့သော မူလတန်းကျောင်း၏ အာမခံပေးသူအထိ ဖြစ်သည်။ တိုးတက်မှု၏ အခြေခံမှာ ကောင်းစွာလည်ပတ်နေသော စီးပွားရေးဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ အကြီးမားဆုံး အောင်မြင်မှုများအကြောင်း ပြောရာတွင် ၎င်းကို မကြာခဏ မေ့လျော့တတ်သည်။

လူ့ဉာဏ်ရည်ကဲ့သို့ပင် AI ကို ထက်မြက်သော အသိအမြင်နှင့် အဖွဲ့အစည်း၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း နှစ်မျိုးလုံးအတွက် အသုံးချမည်။ မေးခွန်းမှာ ၎င်း၏ အချိန်အများစုကို မည်သည့်ဘက်တွင် သုံးမည်နည်း ဟူ၍ဖြစ်သည်။

AI က လက်တွေ့ဖော်ဆောင်နိုင်စွမ်း ရှားပါးမှုကို လျှော့ချပေးနေပြီဖြစ်သည်။ ၎င်းက ကုဒ်ရေးသည်၊ မရင်းနှီးသော စာပေအထောက်အထားများကို ရှာသည်၊ ပုံကြမ်းကို အလုပ်လုပ်သည့် နမူနာပုံစံအဖြစ် ပြောင်းပေးသည်။ ယခင်က အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံး လိုအပ်ခဲ့သည့် စိတ်ကူးများကို ယခု ရည်မှန်းချက်ကြီးသူတစ်ဦးတည်းက ပို၍ အကောင်အထည်ဖော်လာနိုင်သည်။

ရုပ်ရှင်ဖန်တီးလိုသူအများစုသည် မိမိအစွမ်းပြရန် ဒေါ်လာသန်း ၂၀၀ ကို ဘယ်တော့မှ မရကြပါ။ ဂိမ်းဒီဇိုင်နာအများစုသည် အခြားသူတို့၏ ဖန်တီးမှုအမြင်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရင်း အလုပ်သက်တမ်းတစ်ခုလုံး ကုန်ဆုံးကြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့က အရည်အချင်းအရှိဆုံးသူများကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးစားသော်လည်း ပါရမီရှင်အချို့ကို မလွဲမသွေ လက်လွတ်ကြသည်။ ဤအမြင်အရ ဉာဏ်ရည်ခေတ်သည် လူ့တီထွင်ဉာဏ်ကို ဖြည့်ဆည်းခြင်းဖြင့် စတင်ကာ မိမိစိတ်ကူးကို ဖော်ဆောင်မည့် ပံ့ပိုးဝန်ထမ်းများကို လူပိုများများ ရရှိစေသည်။

ထို့ကြောင့် တစ်ဦးချင်းဟန်ပါသော စီမံကိန်းများ ပေါများလာနိုင်သည်။ ယခင်က နယ်ပယ်ထဲ ဝင်ရောက်လုပ်ကိုင်ခွင့်ကို ထိန်းချုပ်ခဲ့သည့် အဖွဲ့အစည်းများ၏ အပြင်ဘက်တွင် ဖန်တီးမှု ပိုများလာနိုင်သည်။ ရှားပါးသည့် သွင်းအားစုသည် လက်တွေ့ဖော်ဆောင်မှုမှ ရွေးချယ်အကဲဖြတ်နိုင်စွမ်းဘက်သို့ ရွေ့မည်။ ဘာဖန်တီးသင့်၊ ဘာမေးသင့်၊ ဖြစ်နိုင်သည့် လမ်းထောင်ချီထဲမှ ဘယ်လမ်းလိုက်သင့်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်း ဖြစ်သည်။

သို့သော် ဇာတ်လမ်းက ဤနေရာတွင် ဆုံးချင်မှ ဆုံးမည်။ AI က ထက်မြက်သော အသိအမြင်သစ်များကို ကိုယ်တိုင်ဖော်ထုတ်နိုင်လာလျှင် လုပ်အားသာမက လုပ်ရမည့်အစီအစဉ်များပါ ပေးမည်။ သင်္ချာကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် ထိုအခြေအနေကို တွေ့နေရပြီပင် ဖြစ်နိုင်သည်။ လူ့သုတေသနအစီအစဉ်တစ်ခုကို ဖော်ဆောင်ပေးမည့်အစား မိမိ၏ အစီအစဉ်ထောင်ချီကို ရေးဆွဲမည်။ AI ဉာဏ်ကြီးရှင်များကြောင့် ဖန်တီးသင့်သော ရုပ်ရှင်စိတ်ကူးနှင့် စမ်းသပ်သင့်သော ယူဆချက်အရေအတွက် အဆမတန်တိုးမည်။ ပံ့ပိုးအခြေခံစနစ်များ လက်ခံဖော်ဆောင်နိုင်သည်ထက် စိတ်ကူးများ ပိုမြန်စွာ ပေါများလာမည်။

ယနေ့ AI က ကြာမြင့်စွာ စောင့်မျှော်ခဲ့သော သက်သာခွင့်ပေးပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ စိတ်ကူးကောင်းများကို နောက်ဆုံး၌ ထိုက်သင့်သည့် အခွင့်အရေးရစေသည်။ မနက်ဖြန်တွင် စိတ်ကူးကောင်းများ များလွန်းသဖြင့် လက်တွေ့ဖော်ဆောင်နိုင်စွမ်း ယခင်ထက်ပင် ပိုမလုံလောက် ဖြစ်လာနိုင်သည်။

အသိအမြင်သစ်များကို အကျိုးရှိစွာ အသုံးချရန် လိုအပ်သည့် အဖြည့်ဖက်များ တိုးမည်လား၊ လျော့မည်လား၊ တည်ငြိမ်နေမည်လားဆိုသည်ကို အဆုံးတွင် ကျွန်ုပ်တို့ မသိပါ။ တွေးခေါ်ရုံသက်သက်ဖြင့် အသိပညာ ဘယ်လောက် တိုးတက်နိုင်သနည်း။ ထက်မြက်မှုအတွက် စီမံအုပ်ချုပ်ရေးယန္တရား ဘယ်လောက် လိုအပ်သနည်း။

ကျွန်ုပ်တို့အမြင်အရ အဖြေသည် လက်တွေ့လောကနှင့် အသစ်တစ်ဖန် ထိတွေ့ရန် မလိုမီ အတွေးက မည်မျှအထိ ခရီးရောက်နိုင်သလဲ ဆိုသည့်အပေါ် မူတည်သည်။

ဖြစ်နိုင်သည့် လမ်းကြောင်းနှစ်ခုကို ဖော်ပြပါမည်။ ပထမမှာ အသိပညာနက်ရှိုင်းသော ယဉ်ကျေးမှုဖြစ်သည်။ အလွန်မြင့်မားသော ဉာဏ်ရည်က ရုပ်ပိုင်းအရင်းအနှီးနှင့် အုပ်ချုပ်ရေးညှိနှိုင်းမှု ပိုလိုအပ်ခြင်းကို ကျော်လွှားနိုင်မည်။ ဒုတိယမှာ နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်သော ယဉ်ကျေးမှုဖြစ်သည်။ သဘာဝက ရှုပ်ထွေးလွန်း၍ လူဖြစ်စေ၊ စက်ဖြစ်စေ မည်သည့်ဉာဏ်ရည်မျှ လက်တွေ့လောကတွင် ပိုကြီးမား၊ ပိုရှုပ်ထွေးလာသော စမ်းသပ်မှုများ မလုပ်ဘဲ တိုးတက်အောင် မစွမ်းဆောင်နိုင်ပါ။

ယခုအချိန်အထိ လူ့သမိုင်းက အဖြည့်ဖက်စွမ်းဆောင်ရည် ပိုလိုအပ်လာကြောင်း အရိပ်အမြွက်ပြနေသည်။ ဂယ်လီလီယို၏ မှန်ပြောင်းကို လက်ဖြင့် ကိုင်နိုင်ခဲ့သည်။ Webb အတွက် လူ့ယဉ်ကျေးမှုတစ်ရပ် လိုအပ်ခဲ့သည်။ Bell Labs အဖွဲ့ငယ်တစ်ဖွဲ့က ပထမဆုံး ထရန်စစ္စတာကို အလုပ်စားပွဲပေါ်တွင် တပ်ဆင်ခဲ့သည်။ ယခု စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး ချစ်ပ်များ၏ တိုးတက်မှုသည် ရှုပ်ထွေးသော ကမ္ဘာ့ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်မှ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ပိုလှမ်းနိုင်ရန် လူ့ယဉ်ကျေးမှု၏ ပံ့ပိုးမှုကို ပိုတိုး၍ ဆွဲယူနေရသည်။

သို့သော် သမိုင်းသည် မလွဲမသွေကံကြမ္မာ မဟုတ်ပါ။ ထက်မြက်သော ဉာဏ်ရည်များက ပိုထိရောက်သည့် အဖြည့်ဖက်များကို တီထွင်နိုင်သည်။ အမှုန်အရှိန်မြှင့်စက်သစ်အတွက် စွမ်းအင်က အတားအဆီးဖြစ်လျှင် ပိုချွေတာသောစက် သို့မဟုတ် ပိုကောင်းသော စွမ်းအင်ရယူနည်းကို ဉာဏ်ဖြင့် ကြံဆနိုင်သည်။

ဉာဏ်ကြီးရှင်စွမ်းရည်က မိမိအဖြည့်ဖက်အချို့ကိုလည်း အစားထိုးနိုင်သည်။ အိုင်းစတိုင်းသည် လက်တွေ့အချက်အလက် အနည်းငယ်မှ တွေးခေါ်ရင်း နှိုင်းရသီအိုရီကို ရရှိခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့အတွက်မူ များစွာ ပိုလိုအပ်မည်။ အချို့က ချိန်းဆိုမှုအားလုံးကို အလွတ်မှတ်မိကြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့အများစုက Google Calendar ၏ စီမံပေးမှုကို အားကိုးရသည်။

ဉာဏ်ကြီးရှင်စွမ်းရည်က ရွေးချယ်အကဲဖြတ်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်စေပြီး စမ်းသပ်ရန် အကောင်းဆုံးယူဆချက်များကို ရွေးကာ ဖြုန်းတီးသော ကျရှုံးမှုများကို ရှောင်နိုင်သည်။ ဉာဏ်ကြီးရှင်တစ်ဦးတိုးတိုင်း အစီအစဉ် ပိုကောင်းလာလျှင် အုပ်ချုပ်ရေးယန္တရား ပိုကြီးရန် လိုအပ်သော်လည်း ဉာဏ်ကြီးရှင်စွမ်းရည်၌ များစွာရင်းနှီးမြှုပ်နှံမည်။ လက်တွေ့ဖော်ဆောင်မှုက စရိတ်ကြီးလွန်း၍ မှားယွင်းသောအရာတွင် မဖြုန်းတီးလိုသောကြောင့် ဖြစ်သည်။

လမ်းကြောင်းနှစ်ခုစလုံးသည် တကယ့်အနာဂတ်ကို အပြည့်အဝ မဖော်ပြနိုင်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့ယဉ်ကျေးမှု၏ ဖြစ်နိုင်သည့် ဦးတည်ချက်နှစ်ခုအဖြစ် ယူဆနိုင်သည်။

ဉာဏ်ရည်က အသိပညာကို နည်းလမ်းသုံးမျိုးဖြင့် တိုးတက်စေနိုင်သည်။ အခြေခံသဘောတရားများမှ ဆင်ခြင်ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။ ရှိပြီးသား အထောက်အထားများမှ အသိအမြင်သစ်များ ထုတ်ယူနိုင်သည်။ သို့မဟုတ် လောကကို စောင့်ကြည့်၊ ပြောင်းလဲစမ်းသပ်ခြင်းဖြင့် အထောက်အထားသစ်များ စုဆောင်းနိုင်သည်။

ပထမနည်းမှာ အတွေးသက်သက်ဖြင့် ခရီးဝေးရောက်နိုင်သည်။ သင်္ချာသည် အသန့်စင်ဆုံး ဥပမာဖြစ်သည်။ သက်သေပြချက် သို့မဟုတ် စီမံကိန်းတစ်ခု၏ လမ်းခွများစွာတွင် စွမ်းအားကြီးသော ဉာဏ်ရည်က အမြဲလိုလို မှန်ကန်စွာ ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ နှစ်ချီ၍ စမ်းတဝါးဝါး ရှာဖွေရခြင်းကို တိုတောင်းပြီး ဦးတည်ချက်ပိုရှင်းသော ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုအဆင့်ဆင့်ဖြင့် အစားထိုးသည်။

ဒုတိယနည်းမှာလည်း လျင်မြန်စွာ တိုးတက်နိုင်မည့် မထွန်ယက်ရသေးသော နယ်ပယ်ဖြစ်သည်။ လူသားတို့ စုဆောင်းထားသော အထောက်အထားသည် နားလည်ပြီးသော ပမာဏထက် များစွာပိုသည်။ နက္ခတ္တဗေဒပုံရိပ်၊ အဏုကြည့်မှန်ပြား၊ အွန်လိုင်းမှတ်ချက်ကဏ္ဍတို့ကဲ့သို့သော ဒေတာကို လေ့လာရာတွင် လူ့ဉာဏ်ရည် မလုံလောက်မှုက အကန့်အသတ်ဖြစ်နေသည်။ သိပ္ပံမှတ်တမ်းတိုက်များ၌ မေးခွန်းတစ်ခုအတွက် မှတ်တမ်းတင်ထားသည့် လေ့လာချက်များသည် အခြားမေးခွန်းများစွာ၏ အဖြေကိုပါ သိုဝှက်ထားနိုင်သည်။ ဉာဏ်ကြီးရှင်စွမ်းရည် ပေါများလျှင် အသစ်တစ်ခုမျှ မစုဆောင်းဘဲ ရှိပြီးသားကို မြင်တတ်ရုံဖြင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။ ဖိုတွန်အသစ်တစ်ခုမျှ မစုဆောင်းဘဲ စကြဝဠာသစ်ကို တွေ့နိုင်သည်။

တတိယနည်းက သိပ်မလွယ်ပါ။ ရုပ်ဝတ္ထုလောကနှင့် အပြန်အလှန် ဆက်ဆံရသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပိုင်းဖြစ်စဉ်များက အချိန်ယူပြီး အရှိန်မြှင့်ရန် မကြာခဏ ဘာမှများများ မလုပ်နိုင်ပါ။ ဓာတုပစ္စည်းများ ဓာတ်ပြုရမည်။ သက်ရှိများ ကြီးထွားရမည်။ စက်များကို တည်ဆောက်ရမည်။ အာကာသယာဉ်များသည် စကြဝဠာ၏ အမြန်နှုန်းကန့်သတ်ချက်အတိုင်း တကယ့်အကွာအဝေးကို ဖြတ်သန်းရမည်။ ပြီးပြည့်စုံသော ဉာဏ်ရည်ပင် မလုပ်ရသေးသော စမ်းသပ်မှု၏ ရလဒ်ကို မမြင်နိုင်ပါ။

သို့သော် ကြိုးစားကြည့်နိုင်သည်။ အသိပညာနက်ရှိုင်းသော ယဉ်ကျေးမှုသည်လည်း လက်တွေ့နှင့် တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးရန် လိုအပ်နေမည်။ ထိုသို့လုပ်ရာတွင် များစွာ ပိုချွေတာလာမည်။ ပိုမို ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော စွမ်းရည်က တကယ်အရေးပါသည့် စမ်းသပ်မှုအနည်းငယ်ကို ရွေးထုတ်ပေးမည်။ သရုပ်တူစမ်းသပ်မှုများက အများစုကို ဖြေရှင်းပြီး လက်တွေ့စမ်းသပ်၍ အဖြေရှာရမည့် မသေချာချက်ကို တိတိကျကျ ဖော်ထုတ်မည်။ အလွန်မြင့်မားသော ဉာဏ်ရည်က ရှားပါးအရင်းအမြစ်များကို အခြေပြုစီစဉ်ကာ အကျိုးအရှိဆုံး အသုံးချခြင်းဖြင့် ထိရောက်မှုကို အမြင့်ဆုံး ရရှိနိုင်သည်။

အမှောင်ဒြပ်အကြောင်း ယူဆချက်များရှိသော နက္ခတ်ရူပဗေဒ ဓာတ်ခွဲခန်းတစ်ခုကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ပထမဦးစွာ ထိုယူဆချက်များကို အလွန်လက်တွေ့ဆန်သော ကွန်ပျူတာပုံစံတူများဖြင့် စမ်းသပ်သည်။ သီအိုရီတစ်ခုစီကို ရှိပြီးသား ဒေတာအားလုံးနှင့် ကိုက်ညီမှု ရှိမရှိ စစ်ဆေးသည်။ ထိုအဆင့်များပြီးမှ အလားအလာအကောင်းဆုံး သီအိုရီများကို စမ်းသပ်ရန် ကောင်းကင်၏ သတ်မှတ်နေရာများကို ဓာတ်ပုံအသစ် အနည်းငယ် ရိုက်ယူသည်။ ထိုယဉ်ကျေးမှုတွင် ဉာဏ်ကြီးရှင်စွမ်းရည်၏ အဖြည့်ဖက်များ လိုအပ်ဆဲဖြစ်သော်လည်း တစ်ယူနစ်စီက တန်ဖိုး များစွာပိုထုတ်ပေးမည်။

အသိပညာနက်ရှိုင်းသော ယဉ်ကျေးမှုဆီသို့ ကျွန်ုပ်တို့၏ လမ်းကြောင်းသည် ပုံဆက်ပဟေဠိနှင့် တူနိုင်သည်။ အစနှင့် အဆုံးတွင် တိုးတက်ရန်လွယ်ပြီး အလယ်တွင် အခက်ဆုံးဖြစ်သည်။ အစတွင် အနားသတ်များ ထင်ရှားပြီး တွဲရလွယ်သော အပိုင်းများ ရှိသည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့ ကုန်သွားသော်လည်း ဆက်ပြီးသည့်ပုံက နည်းလွန်း၍ ကျန်အပိုင်းများကို လမ်းမညွှန်နိုင်သေးပါ။ ပြီးခါနီးတွင် ကျန်သောကွက်လပ်များက ၎င်းတို့အတွင်း ဘာထည့်ရမည်ကို ပြောပြနေသလို ဖြစ်သည်။ ပြည့်စုံလုနီးသော သိပ္ပံသည် နောက်ဆုံးတွေ့ရှိချက်များကို ယနေ့ ကျွန်ုပ်တို့ ခက်ခဲစွာ ကြိုးစားရှာနေသည့် အရာများထက် ပိုလွယ်စွာ ရှာတွေ့နိုင်သည်။

ဤသည်မှာ သိပ္ပံတွင် တွေ့နေကျ ဖြစ်သည်။ ဒြပ်စင်ဇယား၏ ရှိပြီးသားအပိုင်းက လိုနေသည့်ဒြပ်စင်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ကန့်သတ်ပေးသဖြင့် မန်ဒယ်လိယက်ဖ်က မတွေ့ရသေးသော ဒြပ်စင်များကို ဖော်ပြနိုင်ခဲ့သည်။ စံသီအိုရီပုံစံကြောင့် ရူပဗေဒပညာရှင်များသည် Higgs boson ကို လက်တွေ့မတွေ့မီ ဆယ်စုနှစ်များကတည်းက ရှိမည်ဟု မျှော်လင့်နိုင်ခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ စမ်းသပ်မှုများသည် ရှိပြီးသား သီအိုရီနှင့် ဒေတာတို့နှင့် ကိုက်ညီ၍ တွေ့မည်ဟု မျှော်လင့်ထားသည့်အရာကို ရည်ရွယ်ရှာဖွေခဲ့သည်။

အလွန်မြင့်မားသော ဉာဏ်ရည်က လောက၏ ပုံစံများကို ကောင်းစွာနားလည်၍ မည်သည့်ဒေတာသစ် လိုအပ်ကြောင်း တိကျစွာ သိခြင်းဖြင့် အသိပညာနက်ရှိုင်းသော ယဉ်ကျေးမှုကို ဖော်ဆောင်နိုင်သည်။ နှေးကွေးသော ရုပ်ပိုင်းချဲ့ထွင်မှုကို မမှီခိုဘဲ ပိုနက်ရှိုင်းသော အတွေးဖြင့် တိုးတက်မှုကို မောင်းနှင်မည်။

ထိုထိရောက်မှုများက အဓိကဖြစ်လာလျှင် ယဉ်ကျေးမှုသည် သဘာဝအပေါ် ကျွမ်းကျင်ထိန်းချုပ်မှုကို မြန်မြန်နက်ရှိုင်းစေနိုင်မည်။ ဧရာမစမ်းသပ်ယန္တရားသစ်များကို စီမံရန် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်လည်း ပိုနည်းနည်းသာ လိုမည်။ ၎င်း၏ အသိပညာရင့်ကျက်လာသော်လည်း ရုပ်ပိုင်းနယ်ပယ်မှာ သေးငယ်မြဲ ဖြစ်နိုင်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့ လူသားတို့သည် အိမ်မှမခွာဘဲ စကြဝဠာအကြောင်း များစွာ နားလည်ထားပြီး ဖြစ်သည်။ အသိပညာနက်ရှိုင်းသော ယဉ်ကျေးမှုသည် ထိုအစဉ်အလာကို ဆက်ခံခြင်း ဖြစ်မည်။

သို့သော် အထောက်အထားသစ် လိုအပ်ချက်က ထိုထိရောက်မှုများကို ကျော်လွန်သွားနိုင်သည်။ ဉာဏ်ရည်က လက်တွေ့နှင့် တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးမှုတစ်ကြိမ်စီ၏ စရိတ်ကို လျှော့ချပေးရင်း ထပ်စစ်ဆေးရန် အကြောင်းရင်းများစွာကိုလည်း ရှာတွေ့နိုင်သည်။ ပိုကောင်းသော ကိရိယာများက ပိုသိမ်မွေ့သော နယ်ပယ်သစ်များကို ဖွင့်ပေးသည်။ ပိုမြန်သော စမ်းသပ်မှုများကြောင့် နောက်ထပ်စမ်းသပ်မှုများ လုပ်ရကျိုးနပ်လာနိုင်သည်။

အိုင်းစတိုင်းက တွေးခေါ်မှုသက်သက်နီးပါးဖြင့် နှိုင်းရသီအိုရီများ ရရှိခဲ့ပုံသည် အသိပညာနက်ရှိုင်းသော ယဉ်ကျေးမှု၏ ဥပမာဆိုလျှင် ဇီဝဗေဒသည် နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်သော ယဉ်ကျေးမှု၏ အကောင်းဆုံး နိမိတ်ပုံ ဖြစ်နိုင်သည်။ အသိပညာများစွာ စုဆောင်း၍ ဒေတာများစွာ အသုံးချထားသော်လည်း ဆေးသစ်များ ဘေးကင်းထိရောက်ကြောင်း သိရန် လူအမြောက်အများတွင် စမ်းသပ်ရဆဲဖြစ်သည်။ ယခု စက်များက ဇီဝဖြစ်စဉ်များကို သရုပ်တူဖန်တီးနိုင်သဖြင့် ဇီဝပညာရှင်များသည် ဆေးသစ်များကို လက်တွေ့အစား ကွန်ပျူတာပေါ်တွင် စမ်းသပ်နိုင်သည်။ သို့သော် ထိုဒစ်ဂျစ်တယ်သရုပ်တူများက လူအများအပြားပါဝင်သည့် စမ်းသပ်မှုကို အစားထိုးနိုင်လောက်အောင် လက်တွေ့နှင့် မကိုက်ညီသေးပါ။ စက်က ဆေးလောင်းလျာ ပိုများများ ထုတ်ပေးလေလေ၊ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုက ပိုကြီးသော အတားအဆီး ဖြစ်လေလေဖြစ်သည်။

နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်သော ယဉ်ကျေးမှုတွင် တိုးတက်ရန် ထက်မြက်မှုတစ်ခုတည်း မလုံလောက်ပါ။ ရုပ်ပိုင်းအရင်းအမြစ်နှင့် ၎င်းတို့ကို စီမံသည့် အုပ်ချုပ်ရေးယန္တရား လိုအပ်ချက်က ထက်မြက်သော ဉာဏ်ရည်ဖြင့် ချွေတာနိုင်သည်ထက် ပိုမြန်စွာ တိုးလာသည်။

အနာဂတ် AI စနစ်များက လူ့ဉာဏ်ရည်ထက် များစွာ သာလွန်သော်လည်း ဤလမ်းကို ကျွန်ုပ်တို့ လိုက်ရနိုင်သည်။ အလွန်မြင့်မားသော ဉာဏ်ရည်က ရာစုနှစ်တစ်ခုစာ စမ်းသပ်မှုများကို နေ့ခင်းတစ်ပိုင်းနှင့် စီစဉ်ပြီး သဘာဝနှင့် စက်ယန္တရားများ လုပ်ဆောင်ပြီးစီးရန် ရာစုနှစ်တစ်ခု စောင့်ရနိုင်သည်။ ထိုလောကတွင် စိတ်ကူးဖန်တီးရာ၌ထက် စိတ်ကူးကို အကောင်အထည်ဖော်မည့် အဖွဲ့အစည်းလုပ်ငန်းစဉ်များ၌ ဉာဏ်ရည်ကို သုံးခြင်းက ပိုတန်ဖိုးရှိလာသည်။

နောက်တစ်ဆင့်တိုင်း၌ ပံ့ပိုးအခြေခံစနစ် ပိုလိုအပ်လာလျှင် ထိုသက်ရောက်မှု ဆင့်ပွားလာမည်။

ဤနေရာတွင် အချိုးအားဖြင့် တွေးခေါ်မှု ပိုနည်းပြီး တည်ဆောက်မှု ပိုများလာမည်။ ဓာတ်ခွဲခန်းများ အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်လာမည်။ စက်ရုံများ တိုးပွားလာမည်။ စွမ်းအင်ထုတ်လုပ်မှု တိုးလာမည်။ ဤအရာအားလုံး ဖြစ်မြောက်ရန် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်က အဓိကအခန်းကဏ္ဍ ယူမည်။ ရုပ်ပိုင်းချဲ့ထွင်မှုသည် အသိပညာ၏ မောင်းနှင်အား ဖြစ်လာမည်။ မေးခွန်းများက အဖြေရှာနိုင်စွမ်းထက် ကျော်လွန်လာသဖြင့် ယဉ်ကျေးမှုသည် ပျံ့နှံ့ချဲ့ထွင်မည်။ ဆက်လက်တိုးတက်ရန် ပစ္စည်းပိုများ၊ စွမ်းအင်ပိုများ၊ ဒေတာပိုများ လိုအပ်မည်။

ဒိုင်ဆန်စက်လုံးသည် ဤအနာဂတ်၏ အစွန်းရောက်ပုံရိပ်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန် ထူးခြားသော ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများ လိုအပ်သော်လည်း စီမံကိန်းအများစုမှာ ထိုးဖောက်တွေးခေါ်ရသည့်အလုပ် မဟုတ်ပေ။ စကြဝဠာအတိုင်းအတာမျိုးဖြင့် ဆောက်လုပ်ရေးနှင့် ပို့ဆောင်ထောက်ပံ့ရေးကို ဆောင်ရွက်ရမည် ဖြစ်သည်။

ဒိုင်ဆန်စက်လုံး၏ ပုံစံထုတ်ရန် ထက်မြက်သော ဉာဏ်ရည်များ လိုအပ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် ၎င်းသည် လုပ်ဖူးသမျှထဲတွင် ထပ်တလဲလဲအများဆုံး၊ ငြီးငွေ့ဖွယ်အကောင်းဆုံးနှင့် စီမံဖွဲ့စည်းရ အခက်ဆုံး စီမံကိန်းများထဲမှ တစ်ခု ဖြစ်လာမည်။

ဤသည်မှာ ဉာဏ်ရည်၏ ကျရှုံးမှုမဟုတ်ဘဲ အောင်မြင်မှု၏ အကျိုးဆက်သာ ဖြစ်သည်။ ပိုထက်မြက်သော ဉာဏ်ရည်က ပိုတန်ဖိုးရှိသော စီမံကိန်းများကို ရှာတွေ့သည်။ ပိုရှုပ်ထွေးသော စီမံကိန်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရုပ်ဝတ္ထုပစ္စည်း ပိုလိုအပ်သည်။

ထိုသို့ဆိုလျှင် အလွန်မြင့်မားသော ဉာဏ်ရည်၏ အထူးစွမ်းအားမှာ ဉာဏ်ကြီးရှင်ဖြစ်ခြင်း မဟုတ်နိုင်ပေ။ ထိုအစား ပိုကြီးမားလာသော အတိုင်းအတာဖြင့် စိတ်ကူးများကို လက်တွေ့ဖြစ်စေရန် လိုအပ်သည့် နည်းပညာနှင့် အဖွဲ့အစည်းယန္တရားကြီးများကို ညှိနှိုင်းပေးသည့် ဗျူရိုကရေစီအဖြစ် လုပ်ဆောင်လိုစိတ်ပင် ဖြစ်မည်။

စက်ဉာဏ်ရည်အားလုံးနီးပါးကို ထူးချွန်ပြောင်မြောက်သောအလုပ်ထက် ငြီးငွေ့ဖွယ်အလုပ်များတွင် အသုံးချကြမည်။

ထို့နောက် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာချဲ့ထွင်မှုအပေါ် သဘာဝက သတ်မှတ်ထားသည့် အမြန်နှုန်းကန့်သတ်ချက်များက နောက်ထပ်တိုးတက်မှုကို တားဆီးနိုင်သည်။ အစီအစဉ်များကို မည်မျှမြန်မြန် ရေးဆွဲနိုင်စေကာမူ ကြယ်တစ်စင်း၏ စွမ်းအင်ကို စုယူမည့်ယန္တရား တည်ဆောက်ခြင်းမှာ ရုပ်ဝတ္ထုကို ကိုင်တွယ်ရသည့် စီမံကိန်းဖြစ်သည်။ ထိုမှအလွန်တွင် အခြားကြယ်များနှင့် ဂလက်ဆီများ ရှိနေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သိသမျှအရ အကွာအဝေးကိုယ်တိုင်က အရှိန်ကို ထိန်းချုပ်ထားသည်။ မည်သည့်ယာဉ်မျှ၊ ပြန်ပို့သည့် မည်သည့်အချက်ပြလှိုင်းမျှ အလင်းထက် မြန်မြန် မသွားနိုင်ပါ။ နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်သော ယဉ်ကျေးမှုသည် နှေးကွေးသော ယဉ်ကျေးမှုတစ်ရပ် ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ ကြီးမားသော အပြောင်းအလဲများကြားတွင် နှစ်ထောင်ပေါင်းများစွာ၊ နှစ်သန်းပေါင်းများစွာပင် ခြားနိုင်သည်။ နောက်တစ်ဆင့်တိုင်းက အချိန်ပိုကြာလာသည်။

စိုက်ပျိုးရေးနှင့် စက်မှုတော်လှန်ရေးတို့သည် တိုးတက်နှုန်း များစွာနှေးကွေးပြီး ပိုရှည်လျားသည့် သမိုင်းကြီး၏ အရှိန်ပြင်းသော နိဒါန်းမျှသာ ဖြစ်နေမည်။

အနာဂတ် AI စနစ်များသည် စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး အသိအမြင်များ ဖော်ထုတ်ရာတွင်လည်းကောင်း၊ ထိုအသိအမြင်များကို လက်တွေ့အသုံးချရန် အရင်းအမြစ်များ ညှိနှိုင်းရာတွင်လည်းကောင်း လူသားထက် သာလွန်လာနိုင်သည်။ သို့သော် ထိုဖြစ်နိုင်ခြေကြောင့် လူသား၏ စူးစမ်းလိုစိတ် အရေးပါမှု လျော့မသွားပါ။

ပထမအချက်မှာ စက်များက ပိုတော်ပုံရသော်လည်း အသိပညာရှာမှီးရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ တာဝန်မှာ ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ စကြဝဠာထဲတွင် ကျွန်ုပ်တို့ထက် များစွာပညာရှိပြီး ကျွန်ုပ်တို့ နားမလည်နိုင်သည့် သိပ္ပံနှင့် ကိုယ်ကျင့်တရားမေးခွန်းများ၏ အဖြေကို သိသော ဉာဏ်ရည်ရှိသတ္တဝါများ ရှိနှင့်ပြီးဖြစ်နိုင်သည်။ သို့သော် ကမ္ဘာလောကကို ကျွန်ုပ်တို့ကိုယ်တိုင် နားလည်ရန် ကြိုးစားနေဆဲဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ကိုယ်တိုင် ဖန်တီးသည့် ဉာဏ်ရည်တစ်မျိုးဖြစ်စေ၊ အခြားဉာဏ်ရည်တစ်မျိုး ပေါ်လာခြင်းက ထိုအချက်ကို မပြောင်းလဲစေပါ။ လူသားက သီးခြားထူးခြားစွာ ဖြည့်ဆည်းပေးစရာ မကျန်တော့ကြောင်း သေချာမသိသရွေ့ လက်လျှော့ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့သာ ကမ္ဘာကို ပေးစွမ်းနိုင်သည့်အရာများကို အလဟဿ ဖြစ်စေသည်။ ဆက်မေးမြန်းပြီး အဖြေရှာရန် ကြိုးစားခြင်းက ကျွန်ုပ်တို့၏ တာဝန်ဖြစ်နေဆဲပါ။

ဒုတိယအချက်မှာ အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်ထက် စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး ဉာဏ်ရည်ဘက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၌ နှိုင်းယှဉ်အားသာချက် ရှိနိုင်သည်။ နှစ်မျိုးစလုံးတွင် ကျွန်ုပ်တို့က ပိုညံ့သော်လည်း နှိုင်းယှဉ်လျှင် ပထမတစ်မျိုး၌ ပိုကောင်းပြီး ထိုဘက်ကို အထူးပြုနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ လူတို့က ပုံမှန်လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်ထက် ဖန်တီးရခြင်းကို ပိုနှစ်သက်ကြသည်။ စက်ရုပ်များတွင် ထိုသို့သော အကြိုက်မရှိပါ။

တတိယအချက်မှာ မတူကွဲပြားမှုမှ ကျွန်ုပ်တို့ အကျိုးရရှိခြင်း ဖြစ်သည်။ စက်များက လူ့အတွေးအများစုကို တုပနိုင်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့တွင် ထူးခြားမှုအချို့ ရှိနေသရွေ့ ဖန်တီးမှုအမျိုးမျိုးကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သည်။ စက်ဉာဏ်ရည်အများစုသည် မိမိကိုယ်ကို ထောက်ပံ့သည့် ယန္တရားအတွင်း ရှိနေမည်။ သို့သော် အစိတ်အပိုင်းငယ်တစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖန်တီးလိုစိတ်အတိုင်း အသုံးချနိုင်မည်။ တစ်ခုလုံးနှင့်ယှဉ်လျှင် အစိတ်အပိုင်းစွန်းစွန်းသာ ဖြစ်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့အတွက် အလျှံပယ်ဖြစ်ပြီး ယနေ့ရှိသည့် အရင်းအမြစ်များထက် များစွာသာလွန်မည်။

တီထွင်ဉာဏ်သည် တစ်ကိုယ်တည်း ရပ်တည်နိုင်သည့်အရာ မဟုတ်ပါ။ ၎င်းက ကမ္ဘာလောကကို လိုအပ်သည်။ ဉာဏ်ကြီးရှင်သည်လည်း မိမိ၏ ဖန်တီးမှုအမြင်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် တည်ဆောက်ပေးသူများကို လိုအပ်သည်။

ယနေ့ လူ့ဉာဏ်ရည်အများစုကို စိတ်ကူးများအား လက်တွေ့ဖြစ်စေသည့် အသိအမှတ်ပြုမခံရသော အလုပ်များတွင် အသုံးချနေရသည်။ စက်ဉာဏ်ရည်များလည်း ထိုသို့ပင် မှီခိုရမည်။ ၎င်းတို့အားလုံးက အထင်ကရပညာရှင်များ မဖြစ်နိုင်ပါ။ စီမံအုပ်ချုပ်သူများလည်း ဖြစ်ရမည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ အနာဂတ်နှင့် တိုးတက်နှုန်းတို့သည် ထက်မြက်သော ဉာဏ်ရည်များက လောကထံမှ ပိုလိုအပ်မည်လား၊ နည်းပါးသော အရင်းအမြစ်ဖြင့် ပိုလုပ်နိုင်မည်လား ဆိုသည့်အပေါ် မူတည်သည်။