အေအိုင် (ဉာဏ်ရည်တု) နှင့် စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေး ကဏ္ဍ

ယနေ့ကာလတွင် အေအိုင် (ဉာဏ်ရည်တု/မှတ်ဉာဏ်တု) ဆိုသည့် အသုံးအနှုန်း ကမ္ဘာအနှံ့အပြားတွင် ကြားနေရသည်။ မြန်မာနိုင်ငံတွင်လည်း ကွန်ပျူတာနည်းပညာနှင့် ဆက်စပ်သည့် အသိုင်း အဝိုင်းကြားတွင် အပြောများလာကြသလို အစိုးရဝန်ကြီးဌာနများတွင်လည်း ဉာဏ်ရည်တု အသုံးချရေးဆိုင်ရာ မူဝါဒများ၊ စီမံကိန်းများ ရေးဆွဲလျက်ရှိနေကြောင်း တွေ့ရသည်။

တကယ်တမ်းအားဖြင့် ဉာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence) အသုံးချခြင်းဆိုသည်မှာ အထူးအ ဆန်းတော့ မဟုတ်ပေ။ စက်ကိရိယာများက ကွန်ပျူတာမှတ်ဉာဏ်ကို အသုံးချ၍ လူတို့တွေးခေါ်ပြုမူသလို အလိုအလျောက် တွက်ချက် စိစစ်လုပ်ဆောင်နိုင်မည့် အယ်လ်ဂိုရစ်သမ် (Algorithm) (လုပ်နည်းစနစ်)ကို ဖန်တီး ဆောင်ရွက်ခြင်းဖြစ် သည်။ ယင်းသို့ လုပ်ဆောင်နိုင်ရန်အတွက် ကိန်းဂဏန်း၊ သတင်း အချက်အလက်များ ပြည့်ပြည့်စုံစုံ ထည့်သွင်းပေးနိုင်ဖို့ လိုအပ်သည်။ ထည့်သွင်းပေးသည့် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များ မှန်ကန်ဖို့၊ တိကျဖို့၊ ပြည့်စုံဖို့တော့ လိုပါသည်။ 

ဒါဆိုလျင်  ကမ္ဘာမှာ အေအိုင်အသုံးပြုပြီး ဘာတွေလုပ်နေကြသလဲ? ဥပမာပေးရလျင် ကွန်ပျူတာအသုံးပြုသူများနှင့် Chat လုပ်နိုင်သည့် Chatbot ဆော့ဖ်ဝဲများ၊ အလို အလျောက် လုပ်နိုင်သည့် စက်ရုပ်များ(Robot)၊ (မောင်းသူမဲ့)လေ ယာဉ်နှင့် စက်ယန္တရားများ၊ ထုတ် ကုန်တစ်ခု၊ ဖြစ်ရပ်တစ်ခုအပေါ် သုံးသပ်အကြံပြု ဆော့ဖ်ဝဲစနစ်များ၊ အနာဂတ်ခန့်မှန်းချက် တွက်ချက်လုပ်ဆောင်သည့် ဆော့ဖ်ဝဲစနစ်များ စသည် တို့မှာ ကမ္ဘာတစ်ဝန်းရှိ အေအိုင်အသုံးပြုပစ္စည်း/လုပ်ငန်းများပင်ဖြစ်သည်။ 

တစ်နည်းအားဖြင့် ကမ္ဘာတစ်ဝန်းတွင် အေအိုင်ကို စီးပွားရေးကဏ္ဍ အသီးသီးတွင် အသုံးပြုနေကြပြီဟု ဆိုရမည်ဖြစ်သည်။ သို့ဆိုလျင် စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးကဏ္ဍမှာကော ဘယ်နေရာတွေမှာ အသုံးပြုနေသလဲ? ဘယ်တုန်းက စခဲ့သလဲ? ဘာအကျိုးတရားတွေရှိသလဲ? မေးခွန်း ရှိပါမည်။ စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးပိုင်းမှာ စတင်အသုံးပြုခဲ့သည်မှာ လေယာဉ်၊ ဂြိုဟ်တုနှင့် ဒရုန်းတွေဖြစ်သည်။ ၂၀ ရာစု အစပိုင်းက စခဲ့သည်ဟုဆိုသည်။ လေယာဉ်ဖြင့် ဆေးဖျန်းခြင်း၊ သီးနှံနှင့် မြေယာအခြေအနေများကို ကင်မရာတပ်ဆင် လေ့လာခြင်းလုပ်ငန်းများဖြစ်သည်။ ဂြိုဟ်တုဓာတ်ပုံများဖြင့် သီးနှံစိုက်ပျိုးမှုအခြေအနေများကို လေ့လာဆန်းစစ်ခဲ့သည်။ ဒရုန်းများကို ၁၉၈၅ ခန့်တွင် စတင်အသုံးပြုခဲ့သည်ဟုဆိုသည်။ 

နောက်ပိုင်းတွင် ရာသီဥတုပြောင်းလဲလာမှု၊ လူဦးရေတိုးတက်လာမှု၊ သဘာဝအရင်းအမြစ် ရှားပါးလာမှု အခြေအနေများအရ သီနှံ/တိရစ္ဆာန် စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေး လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျောက် ထိန်းသိမ်းစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းများ၌ အေအိုင်ကို တွင် ကျယ်စွာ အသုံးပြုလာကြသည်။ သီးနှံ/တိရစ္ဆာန်တစ်ဧက/တစ်ကောင်ချင်း၏ အခြေအနေများကို ဆင်ဆာ၊ ဂြိုဟ်တုစနစ်၊ ဒရုန်းတွေ အသုံးပြုစောင့်ကြည့်ပြီး လိုအပ်သလို ရေပေးသွင်းခြင်း၊ မြေဩဇာ/အစာကျွေးခြင်း၊ ပိုးမွှားရောဂါကာ ကွယ်ခြင်းများကို လုပ်ဆောင်ပေးပြီး ထွက်နှုန်းတိုးတက်အောင် ဆောင် ရွက်နိုင်ပါသည်။ ထွန်ယက်ပြုပြင်ခြင်း စိုက်ပျိုးခြင်း၊ စောင့်ကြည့်စစ် ဆေးခြင်း၊ ဆေးဖျန်းခြင်း၊ ရိတ်သိမ်းခြင်း စသည့် လုပ်ငန်းများတွင်လည်း အလိုအလျောက် စက်ရုပ် (Robot)များကို အသုံးပြုနိုင်သည့်အတွက် ယနေ့ခေတ်တွင် တိကျသည့် စိုက် ပျိုးမွေးမြူရေးစနစ် (Precision Agriculture) ဟုပင် ခေါ်ဝေါ်သုံးစွဲကြပါသည်။ မူဝါဒ ချမှတ်သူများအတွက်လည်း ယင်းသို့ တိကျသည့် ကိန်းဂဏန်း၊ လုပ်ငန်းစဉ်များအပေါ်  အသေးစိတ်စောင့်ကြည့်သုံးသပ်နိုင်သည့်အတွက် စတင်စိုက်ပျိုး/မွေးမြူ သည်မှ ဈေးကွက်ရောက်သည်အထိ လုပ်ငန်းစဉ်အစမှ အဆုံး (Supply Chain) တစ်လျောက်လုံးအတွက် လိုအပ်သည့် မူဝါဒ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မှန်မှန်ကန်ကန် ချမှတ်နိုင်မည့်အကျိုးတရားများကို ရရှိမည် ဖြစ်သည်။ ၂၀၂၃ တွင် စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးကဏ္ဍ၌ အေအိုင်ဈေး ကွက် တန်ဖိုးမှာ အမေရိကန်ဒေါ်လာ ၁ ဒသမ ၇ ဘီလီယံရှိသည်ဟု ဆိုသည်။ ၂၀၂၈ တွင် ၄.၇ ဘီလီယံထိ ရောက်ရှိမည်ဟု ခန့်မှန်း
ထားသည်။

စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေး သုတေသနလုပ်ငန်းများတွင်လည်း အေအိုင်မှာ တန်ဖိုးရှိသည့် မိတ်ဖက်တစ်ခု ဖြစ် လာခဲ့သည်။ သီးနှံမျိုးစပ်ခြင်းလုပ် ငန်းတွင် အလင်းတုပေးခြင်း၊ အပူ ချိန်ထိန်းညှိခြင်းများကို အေအိုင်ဖြင့် ဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် သီးနှံမျိုးစပ်ခြင်းစက်ဝန်းကို လျင်မြန်စေခဲ့သည်။ ဗီဇမှတ်သားမှု (Gene-Marker)၊ ဗီဇတည်းဖြတ်မှု (Gene Editing) လုပ်ငန်းစဉ်တွေမှာ နောက်ဆုံးပေါ် အေအိုင်နည်းပညာတွေ အသုံးပြုလျက် ရှိသလို အပင်တို့၏ တုံ့ပြန်မှုကိုအချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ Phenotyping နှင့် Geno-typing တို့ကြား အခက်အခဲများကို ဖြေရှင်းခြင်း၊ ဗီဇအတွဲများကို အခြေ ခံ၍ ရလဒ်များ ခန့်မှန်းခြင်း၊ စမ်းသပ် မှုများကို Virtual ဆောင်ရွက်ခြင်း စသည့်လုပ်ငန်းများကို အေအိုင်ဖြင့် ဆောင်ရွက်လျက်ရှိကြသည်။ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် အပင်တို့၏ လုပ်ငန်းများ လေ့လာရာတွင် ဇီဝ ဗေဒနှင့် မော်လီကျူလာ လုပ်ငန်းစဉ်တို့ ရောယှက်ရှုပ်ထွေးနေမှုကို ဖြေလျော့နိုင်ရန် အေအိုင်နောက်မျိုး ဆက် (Next-generation AI) ကို စတင်သုံးစွဲနေကြပြီဟု ဆိုသည်။

လက်ရှိကာလတွင် ဖွံ့ဖြိုးပြီးနိုင်ငံများတွင် အေအိုင်ကို စီးပွားရေးနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အသုံးပြုနေကြပြီဖြစ်သည်။ ဖွံ့ဖြိုးဆဲနိုင်ငံများတွင်လည်း ရေရှည်တည်တံ့မှုနှင့် ထိရောက်သည့် စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးလုပ်ငန်းစဉ်များ၌ အလားအလာရှိသည့် အေအိုင်ကို အသုံးပြုနိုင်ရန် ကနဦး ကြိုးပမ်းဆောင်ရွက်မှုများ ရှိနေပြီဖြစ်သည်။

အာဆီယံဒေသတွင်း၌လည်း နည်းပညာ ဆန်းသစ်ပြောင်းလဲမှုမှတစ်ဆင့် စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးကဏ္ဍ ဖွံ့ဖြိုးမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ရန် အေအိုင်သုံးစွဲရေး ပဏာမကြိုးပမ်းမှုများကို တက်ကြွစွာဆောင်ရွက်နေပြီ
ဖြစ်သည်။
    စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးကဏ္ဍ၏  ပြောင်းလဲတိုးတက်မှုကို အေအိုင်ဖြင့် ဆောင်ရွက်နိုင်သည်မှာ သေချာသော်လည်း တစ်ဖက်တွင် ဆန့်ကျင်အကျိုးတရားများ၊ စွန့်စားရမည့်အလားအလာများလည်း ရှိနေပါသည်။ ယင်းတို့မှာ-

(၁) အေအိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ထည့်သွင်းသည့် အချက်အလက် (Data) များ မှန်ကန်မှု၊ တိကျမှု၊ ပြည့်စုံမှု မရှိခြင်းကြောင့် လုပ်ဆောင် ချက်များ လွဲမှားကာ ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်ခြင်း (Loss by data inaccuracy)

(၂) အေအိုင်၏ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ဟက်ကာများက ဝင်ရောက်နှောင့် ယှက်ဖျက်ဆီးနိုင်ခြင်း(Cyber-attack)

(၃) အေအိုင်အနေဖြင့် ကာလတိုအတွင်း သီးနှံ၏ အထွက်နှုန်းအမြင့်ဆုံးရရှိစေရန် ဦးတည်ဆောင်ရွက်နိုင်သော်လည်း ရေရှည်တွင် ဖြစ်ပေါ်လာမည့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အကျိုးတရားများကို လျစ်လျူရှုမိခြင်း(Accidental Failures)

(၄) အေအိုင်၏ အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်သည့်စနစ်များကြောင့် စိုက်ပျိုး/မွေးမြူလုပ်သားများ အလုပ်အကိုင် ဆုံးရှုံးခြင်း (Job Dis-placement)

(၅) အေအိုင်ကို စိုက်ပျိုး/မွေးမြူရေးလုပ်ငန်းခွင်တွင် ကျယ်ပြန့်စွာ သုံးစွဲမှုကြောင့် မိရိုးဖလာလုပ်ငန်းများ ပျောက်ကွယ်ခြင်း လူနှင့် မြေ/သီးနှံ/တိရစ္ဆာန် ထိတွေ့ ဆက်နွယ်မှု အားနည်းသွားခြင်း(Cultural Shift)

(၆) အေအိုင်စနစ် အသုံးပြုရာတွင် ကုန်ကျစရိတ်ကြီးမားခြင်း၊ ထိန်း ချုပ်လည်ပတ်မှုစနစ် ထိရောက်စေရန် ပုံမှန် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုလိုအပ်ခြင်း (Cost and Maintenance)

(၇) အေအိုင်စနစ် အသုံးပြုရန် လုပ် ကွက်ငယ် လုပ်ငန်းရှင်များ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံနိုင်မှု အခက်အခဲရှိသဖြင့် စိုက် ပျိုးမွေးမြူရေး ကဏ္ဍအတွင်း မညီမျှမှုများကို ပိုမိုဆိုးရွားစေခြင်း (Access Disparities)

မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ စိုက်ပျိုးမွေးမြူရေးကဏ္ဍ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက် မှုအတွက် ခေတ်နှင့်အညီ လိုက် လျော ညီထွေ ပြောင်းလဲဆောင်ရွက်ကြရမည်ဖြစ်ရာ အေအိုင်အသုံးပြုခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် အခက်အခဲ ပြသနာများကို တတ်နိုင်သမျှ ရှောင်လွှဲလျှော့ချနိုင်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်ပါသည်။ ယင်းအတွက် ရေရှည်အကျိုးတရားကို ရှေးရှုသောအမြင်ပါဝင်သည့် တာဝန်ယူမှုရှိသည့် ဖွံ့ဖြိုးမှု (Responsible Development) နှင့် စွန့်စားရမှုအန္တရာယ် အပေါ် ပြည့်စုံစွာပြင်ဆင်ဆောင်ရွက်မှု (thorough Risk Assessment) တို့ဖြင့် သတိပြု ဆောင်ရွက်သွားရန် ဖြစ်ပေသည်။

                                                                          ထွန်းသက်ပိုင်

(Chatbot ဖြစ်သည့် Microsoft Copilot GPTs နှင့် ဆွေးနွေးချက်များမှ ကောက်နှုတ်ဖော်ပြပါသည်)