ဦးနှောက်ဟာ ပုံပြင်တွေပြောတဲ့နေရာမှာ ကျွမ်းကျင်ကြောင်းအရင်က ရေးခဲ့ဖူးပါတယ်။ အခုပြောပြချင်တာက ပုံပြင်အပြောကောင်းလွန်းလို့ စိတ်ရောဂါတွေ ဖြစ်ကုန်တဲ့အကြောင်းပါ။

၁၈၇၀ ခုနှစ်က ဆရာဝန်တစ်ယောက်ဟာ စကားမပြောနိုင်တဲ့လူနာတွေကို လေ့လာနေတယ်။ စကားမပြောနိုင်ဘူးဆိုလို့ “အ” နေတယ် မထင်ပါနဲ့။ ဆေးပညာအရတော့ ဒါကို Aphasia လို့ခေါ်ပါတယ်။ ဦးနှောက်ကြောင့် ခဏတဖြုတ် စကားတွေနားမလည်တော့လို့ ပြန်မပြောနိုင်တာမျိုးပါ။ လေဖြတ်တဲ့လူနာအချို့ကို ကြည့်ရင်သိနိုင်ပါတယ်။

ဒါပေမယ့် ဒီဆရာဝန်လေ့လာနေတာ လေဖြတ်တဲ့လူနာတွေ မဟုတ်ပါဘူး။ အကြောင်းတစုံတရာမရှိဘဲ စကားမပြောကြတော့တဲ့သူတွေပါ။ သူက ဒါကို Negotiation Delirium လို့ခေါ်ပါတယ်။
သူ့ရဲ့အဆိုအရ လူတစ်ယောက်ရဲ့ဦးနှောက်ကို ထိခိုက်မိတဲ့အခါ သူဟာ သေသွားပြီလို့ ယုံကြည်သွားစေတယ်လို့ ပြောပါတယ်။ ဘယ်လိုပဲ ရှင်းပြရှင်းပြ လုံးဝလက်မခံတော့ပါဘူး။ ခုချိန်မှာတော့ ဒီရောဂါကို ခံစားနေရတဲ့ Case ပေါင်း ၁၀၀ ကျော်မှတ်တမ်းတင်ထားပါတယ်။ ဒါကို Cotard’s delusion လို့ပြောင်းလဲခေါ်ဝေါ်လိုက်ကြပါပြီ။ Walking Corpse Syndrome လို့လည်း ပြောတတ်ကြပါတယ်။ (လမ်းလျှောက်နေတဲ့ အလောင်းကောင်ကြီးဆိုပါတော့…)

ဒီရောဂါဖြစ်လာရင် ကိုယ့်ရုပ်ကိုယ် ပြန်ကြည့်တဲ့အခါ “ငါဟာ ငါမဟုတ်… ငါ့နှလုံးခုန်သံဟာ ငါ့ဟာမဟုတ်… ငါ့ခန္ဓာကိုယ်ကြီးက ပုပ်ပွနေပြီ…” စသဖြင့် ထင်တတ်ပါတယ်။ အရမ်းဆိုးဝါးတဲ့ Case တွေဆိုရင် ကိုယ့်ကိုကိုယ် တစ္ဆေဖြစ်သွားပြီလို့ ထင်ပြီး အစာမစားတော့ပါဘူး။ အဲ့လိုကြောင့် သေသွားတဲ့ လူနာတွေလည်း ရှိပါတယ်။

ဘာကြောင့်ဖြစ်ရတာလဲဆိုတော့ ဦးနှောက်ကို ထိခိုက်မိလို့ပါ။ ပိုရှင်းအောင် ပြောရရင် ဖြစ်ပျက်နေတာတွေကို မစဉ်းစားနိုင်တော့တဲ့အတွက် ဦးနှောက်က ပုံပြင်ပြောတာပါ။ ကိုယ့်ရုပ်ကိုယ်မှန်ထဲကြည့်တဲ့အခါ ဒါဟာ “ငါ” ဆိုတဲ့ ရင်းနှီးမှုမျိုး သူ့မှာ ကျွန်တော်တို့လို မခံစားရပါဘူး။ ဒါ့အပြင် ကိုယ့်မိသားစုအပေါ် ရင်းနှီးတဲ့ခံစားချက်မျိုး မရတော့သလို ကိုယ့်ရည်းစားကိုလည်း ချစ်တဲ့စိတ်မပေါ်တော့ပါဘူး။ သူ့စိတ်ထဲမှာ အရာရာကို ခံစားချက်တွေနဲ့ တွဲမမှတ်မိတော့ပါဘူး။

ဒီတော့ ဦးနှောက်က ပုံပြင်တစ်ပုဒ်ကိုရှာလိုက်ပါတယ်။ အဲ့ဒါကတော့ ပတ်ဝန်းကျင်က လူတွေဟာ လူယောင်ဆောင်ထားတဲ့ ဂြိုလ်သားတွေဖြစ်ရမယ်၊ လူပုံစံစက်ရုပ်တွေ ဖြစ်ရမယ်၊ ရုပ်ချင်းတူတဲ့ ဟန်ဆောင်လူတွေဖြစ်ရမယ်လို့ တွေးလိုက်တာပါ။ ဒါက သူများတွေအပေါ်ခံစားချက် မရှိတော့တဲ့အခါ ဖြစ်တာပေါ့။
ကိုယ့်ရုပ်ကိုယ် ပြန်ကြည့်ပြီး ရင်းနှီးတယ်လို့ မခံစားရတော့တဲ့အခါမှာတော့ ငါက သေပြီးပြီ… ငါက အတုယောင်ကြီးပဲ… ဆိုတာမျိုးတွေ ဖြစ်လာပါတယ်။

လူတိုင်းမှာလည်း ဒီလိုအတွေးတွေရှိပါတယ်။ ဒီလူနာတွေမှာကတော့ တစ်ဖက်အစွန်းကို ရောက်သွားတာပေါ့။ အဲ့တော့ လွဲနေတယ်ဆိုတာ မြင်လွယ်တယ်။ သူတို့ဦးနှောက်ထိခိုက်သွားတယ်ဆိုတာကို ဦးနှောက်က မသိဘူး။ ဒီအတွက် ကြုံနေရတဲ့အတွေ့အကြုံကို အဓိပ္ပါယ်ရှိအောင် ပုံပြင်တစ်ပုဒ် ဖန်တီးလိုက်တာပေါ့။

ဒီလိုမျိုးကိစ္စကို အခြားစိတ်ရောဂါတစ်ခုမှာလည်း တွေ့ရပါသေးတယ်။ ကိုယ့်မှာ ရောဂါရှိတာကို လက်မခံနိုင်တာပါ။ ဆေးပညာအရတော့ Anosognosia လို့ခေါ်တယ်။ ဒီလူနာတွေဟာ သူတို့ဖြစ်နေတဲ့ရောဂါတွေကို မျက်မြင်ကိုယ်တွေ့မြင်နေရပါလျက်နဲ့ မယုံကြည်ကြပါဘူး။ လူနာတစ်ယောက်ဆိုရင် လက်တစ်ဖက်အကြောသေနေတာတောင်မှ သူအကြောသေနေတယ်လို့ လက်မခံပါဘူး။ ဆရာဝန်တွေက “အဲ့ဒါဆိုရင် လက်က ဘာလို့လှုပ်မရတာလဲ” လို့မေးတော့ “ဒါဟာ သူ့အမေရဲ့လက်ပါ… သူ့အမေက သူ့ကိုစနောက်ချင်လို့ စားပွဲအောက်မှာ ပုန်းနေတာ” လို့ ပြန်ပြောပါတယ်။

ဒါ့အပြင် သတိမေ့ရောဂါရှိတဲ့ လူအချို့မှာလည်း ဒါကိုတွေ့ရပါတယ်။ Memento ကြည့်ဖူးရင် သိမှာပါ။ မှတ်ဉာဏ်အသစ်တွေဟာ အချိန်တစ်ခုရောက်ရင် ပျက်သွားပြီး ဘာကိုမှသူမမှတ်မိတော့ပါဘူး။ ဆေးပညာမှာတော့ Anterograde Amnesia လို့ခေါ်ပါတယ်။ လက်တွေ့ဘဝထဲက လူနာတစ်ယောက်ကတော့ ၁၀ မိနစ်တစ်ခါလောက် မှတ်ဉာဏ်က Reset ဖြစ်တတ်ပါတယ်။ အဲ့တော့ သူသတိတစ်ခါမေ့သွားတိုင်း ဆေးရုံပေါ်ရောက်နေကြောင်း အသစ်ပြန်ပြီး သတိရနေတာပေါ့။ ဒါပေမယ့် “ဆေးရုံပေါ်ဘာလို့ ရောက်နေလဲ သိလား” လို့မေးတဲ့အခါ “သူက ဆေးရုံမှာ အလုပ်လုပ်တာပါ” လို့ တခါတခါပြောတတ်သလို “လူနာသတင်းလာမေးတာ” လို့လည်း ပြောတတ်ပါတယ်။

အကြောင်းတစုံတရာကြောင့် (ဥပမာ လေဖြတ်တာ၊ မတော်တဆဖြစ်တာ) မျက်စိမမြင်တော့တဲ့လူနာတစ်ယောက်ဟာ သူမျက်စိမမြင်တော့တာကို လုံးဝလက်မခံပါဘူး။ ဆရာဝန်တွေက စမ်းသပ်ပြီးတဲ့အခါ မမြင်ရတော့ကြောင်း ပြောတာကို လက်မခံတာမျိုးမဟုတ်ပါဘူး။ သူမမြင်ရတာကို သူကိုယ်တိုင်ထုတ်မပြောတာပါ။ မပြောတော့ ဆရာဝန်တွေလည်း မသိပါဘူး။
တခါတခါမှာ ဒီလူနာတွေက မြင်ရသလိုပဲ ခပ်တည်တည်နဲ့ လမ်းထလျှောက်နေတယ်လို့ ပြောပါတယ်။ အဲ့တော့ ဟိုဟာနဲ့ဝင်တိုက်၊ ဒီဟာနဲ့ဝင်တိုက်ဖြစ်ကုန်တာပေါ့။
ဘယ်လောက်ထိတောင် ကိုယ့်ဘာသာလိမ်သလဲဆိုရင် သူ့နားမှာမရှိတဲ့လူတွေ၊ ပစ္စည်းတွေကို မြင်ရတဲ့အတိုင်း လက်ညှိုးထိုးပြီး စကားတွေပြောနေ၊ ညွှန်ပြနေတတ်တယ်။ ဆေးပညာအရ ဒီရောဂါကို Anton-Babinski Syndrome လို့ခေါ်ပါတယ်။

ဒါက အပေါ်ယံပဲရှိပါသေးတယ်။ နာမည်တွေမျိုးစုံတပ်ထားလို့ ရောဂါအမျိုးမျိုးဖြစ်နေပေမယ့် အရင်းစစ်လိုက်တော့ ဦးနှောက်က ပုံပြင်တွေပြောနေတာပါပဲ။

ဦးနှောက်က လူကို သိပ်ပြီး စိတ်အရှုပ်မခံစေပါဘူး။ အဓိပ္ပါယ်မရှိဘူးလို့ ခံစားနေရတယ်ဆိုရင် အဓိပ္ပါယ်ရှိသွားအောင် လုပ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ပညာရှင်တွေရဲ့ အဆိုအရ ဦးနှောက်ဟာ တည်ငြိမ်ခြင်းကို သဘောကျပါတယ်။ ဖြစ်ချင်သလိုဖြစ်နေတဲ့ လောကကြီးကို မကြိုက်ပါဘူး။ ဒီတော့ အရာရာကို သူနားလည်သလို အမျိုးအစားတွေခွဲထားတတ်ပါတယ်။

ဦးနှောက်မှာ ဘယ်ဘက်အခြမ်းက ပုံပြင်တွေ ပြောတာလို့ ပညာရှင်တွေက ဆိုပါတယ်။ ညာဦးနှောက်က ဒါကို ဖြစ်နိုင်တယ်၊ မဖြစ်နိုင်ဘူး ပြန်ငြင်းခုန်ပါတယ်။
အပေါ်မှာ ပြောခဲ့တဲ့ ရောဂါတွေမှာ ညာဦးနှောက်က ပြန်မငြင်းနိုင်ပါဘူး။ ဒီတော့ ဘယ်ဦးနှောက်ပြောသမျှကို (ဘယ်လောက်ပဲ အဓိပ္ပါယ်မရှိမရှိ) လက်ခံလိုက်ပါတယ်။

ဥပမာ “လက်က အကြောသေနေတယ်နော်” လို့ တွေးမိတဲ့အခါ ဘယ်ဦးနှောက်က “စိတ်မပူနဲ့ ဘာမှမဖြစ်ဘူး… ဒါက မင်းအမေရဲ့လက်ကြီး… မင်းကို စနေတာ” လို့ ပြန်ပြောနိုင်ပါတယ်။ သာမန်လူမှာဆိုရင်တော့ ဒါကို Counter လုပ်ဖို့ ညာဦးနှောက်က “အဓိပ္ပါယ်မရှိတာတွေ လာမပြောနဲ့… မင်းလက်က တကယ်အကြောသေနေတာ” လို့ ပြန်ပြောနိုင်ပါတယ်။
ဦးနှောက်ထိခိုက်ထားတဲ့လူတွေမှာတော့ ဒီလို တန်ပြန်တာမျိုး မလုပ်နိုင်ပါဘူး။

ကိုယ်မကြုံဖူးတဲ့ ထူးထူးဆန်းဆန်းကိစ္စတစ်ခုကို ကြုံရတဲ့အခါ ဘယ်လိုကြောင့်လဲဆိုတာ အဖြေရှာတတ်ကြပါတယ်။ “ဒီနှစ်စပါးအထွက်နှုန်း တော်တော်ညံ့တယ်။ ရာသီဥတုကလည်း မကောင်းဘူး။ နတ်ဘုရားတွေ စိတ်ဆိုးနေတာဖြစ်ရမယ်။ ဒါကြောင့် ယစ်ပူဇော်ကြမယ်…” လို့ အရင်ခေတ်က တွေးခဲ့ကြပါတယ်။
အခုခေတ်မှာ ဒါမျိုးလာပြောရင် လက်မခံမယ့်သူများသွားပါပြီ။ ဒီအဆိုကို လက်ခံခြင်း၊ လက်မခံခြင်းဟာ ညာဦးနှောက်က ဆုံးဖြတ်နေတာပါ။

ဒါဆိုရင် ဘာလို့ စပါးထွက်နှုန်းနည်းနေရတာလဲ။ သိပ္ပံနည်းကျ အဖြေရှာကြည့်ပြီး ကိုယ်လက်ခံနိုင်လောက်တဲ့ အကြောင်းပြချက်တွေ့ရင် ညာဦးနှောက်က မီးစိမ်းပြလိုက်ပါတယ်။
ဒီလိုမဟုတ်ဘဲ ခုခေတ်မှာ “နတ်ဘုရားတွေစိတ်ဆိုးနေတာဖြစ်မယ်…” ဆိုတာကို ညာဦးနှောက်က မီးစိမ်းပြနေသေးတယ်ဆိုလည်း ယစ်ပူဇော်တာကို ဆက်လုပ်မှာပေါ့။

အဓိကကတော့ လက်တွေ့မှန်ဖို့မလိုဘဲ ညာဦးနှောက်လက်ခံတဲ့ ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ရသွားရင် ကျေနပ်သွားတာပါပဲ။ ဒါကြောင့်ပဲ တော်တော်များများက သဘာဝလွန်ဖြစ်ရပ်တွေကို ယုံကြတာပါ။ Pseudoscience တွေကို သဘောကျကြတာလည်း ဒါနဲ့ပြေးမလွတ်ပါဘူး။
ကိုယ့်ရဲ့ညာဘက်ဦးနှောက်က သူသိသလောက်နဲ့ လောကကြီးကို ကြိုးစားပြီးနားလည်အောင် လုပ်နေပါတယ်။

ဒီတော့ ကိုယ့်ဘာသာ မေးခွန်းပြန်မေးရပါမယ်။ ငါလက်တွေ့ဘဝမှာ တကယ်မှန်ကန်တဲ့အမြင်ကို လိုချင်တာလား? ဒါဆိုရင်တော့ အရာရာကို မေးခွန်းထုတ်တတ်ရပါလိမ့်မယ်။ သက်ဆိုင်ရာ နယ်ပယ်အလိုက် ပညာရှင်တွေ ပြောတာကို လေ့လာရပါလိမ့်မယ်။ Skeptic တစ်ယောက်ဖြစ်ဖို့ လိုပါလိမ့်မယ်။
ဒီလိုမှမဟုတ်ဘဲ ဘယ်ဦးနှောက်ပြောသမျှကို သိပ်မငြင်းဆန်နိုင်ဘူးဆိုရင်တော့ အမှန်တရားနဲ့ ဝေးကွာနေကြဦးမှာပါ။
ကိုယ့်ရဲ့ ညာဦးနှောက်ကို ပိုပြီး Critical ဖြစ်လာအောင် ပျိုးထောင်သင့်ပါတယ်ခင်ဗျာ။

SAGAN

Next Post, Previous Post မနှိပ်ဘဲ OUO Link ကနေ ၁ပုဒ်ချင်းဝင်ဖတ်ပြီး ကူညီပါ။
အသိအမြင်၊ အတွေးအခေါ် အသစ်တစ်ခုခုရသွားလို့ လှူဒါန်းလိုပါက Science Nuts (Facebook Page) ကို ဆက်သွယ်လှူဒါန်းနိုင်ပါတယ်။
လှူသမျှငွေအကုန်လုံးကို လိုအပ်တဲ့နေရာတွေမှာ ပြန်လည်လှူဒါန်းပေးသွားမှာပါ။

မနေ့က ရေးခဲ့တဲ့ AI အကြောင်းကို သဘောကျကြလို့ ဝမ်းသာပါတယ်။

Artificial Intelligence (AI) နဲ့လူတွေ သဟဇာတဖြစ်နိုင်လား?
https://ouo.io/8MkZSqR

အဲ့ဒါကြောင့် အခုနောက်တစ်ပုဒ် ထပ်ရေးလိုက်ပါတယ်။ ဒီအပုဒ်မှာတော့ လူတွေလို တွေးခေါ်တတ်တဲ့ AI တွေမှာ ဘာတွေလိုမလဲ… လူတွေအပေါ်ဘယ်လို အကျိုးသက်ရောက်မှုတွေရှိမလဲ ဆွေးနွေးသွားမှာပါ။

ပညာရှင်တွေကတော့ AI ပြဿနာဟာ Trial & Error သဘောနဲ့ သွားမရဘူးလို့ ပြောကြပါတယ်။ အဓိကကတော့ ဖြစ်ပြီးရင် ပြန်ပြင်လို့မရဘူးလို့ ပြောချင်တာပါ။ ဒီတော့ တခါတည်းနဲ့ မှန်ကန်အောင် ကြံစထားနိုင်ဖို့ လိုပါတယ်။
ပညာရှင်တစ်ယောက်က ဘယ်လောက်ထိ ပြောထားလဲဆိုရင် “AI တွေဟာ လူတွေကို မမုန်းသလို ချစ်လည်းမချစ်ပါဘူး။ ဒါပေမယ့် သင်ဟာ သူတို့အတွက် တစ်နေရာရာမှာ သုံးလို့ရမယ့် Atom တွေနဲ့ဖွဲ့စည်းထားပါတယ်” လို့ပြောပါတယ်။
ဆိုလိုချင်တာက လူကို AI ကနားမလည်ပေမယ့် လူကိုတည်ဆောက်ထားတဲ့ Atom တွေကို လိုချင်ရင် လူကို ရန်ပြုလာနိုင်တယ်လို့ ပြောချင်တာပါ။

အရင်အပုဒ်မှာ ASI (Artificial Superintelligence) အကြောင်း Thought Experiment တစ်ခုနဲ့ပြောခဲ့ပါတယ်။ လက်တွေ့မှာ အဲ့လိုမရှိသေးပါဘူး။ ကုန်ကုန်ပြောရရင် လူနဲ့အပြိုင်တွေးခေါ်နိုင်တဲ့ AI တောင်မပေါ်သေးပါဘူး။ ဒါကိုတော့ AGI (Artificial General Intelligence) လို့ခေါ်ပါတယ်။ ASI မဖြစ်ခင် တစ်ဆင့်အလိုဆိုပါတော့။

လူတွေအခုသုံးနေတဲ့ AI တွေဟာ Google ရှာတာလောက်၊ Stock တွေအရောင်းအဝယ် လုပ်တာလောက်၊ အသံကိုနားထောင်ပြီး Task တွေလုပ်ပေးတာလောက်ပဲ အသုံးကျသေးတာပါ။ ဒါတွေကိုတော့ ANI (Artificial Narrow Intelligence) လို့ခေါ်ပါတယ်။

ဒါပေမယ့် လူတွေလို တွေးနိုင်၊ အလုပ်လုပ်နိုင်တဲ့ AGI တွေကို မြင်ကြည့်ပါ။ ၂၄နာရီပတ်လုံး မအိပ်ဘဲ၊ မနားဘဲနဲ့ သုတေသနလုပ်နိုင်တဲ့ Ph.D. အယောက် ၁၀၀ လောက်ပေါင်းပြီး ပြဿနာတစ်ခုကို အဖြေရှာတဲ့အခါ အရာရာဟာ ခပ်မြန်မြန်တိုးတက်လာဖို့ ရှိပါတယ်။ AGI တွေဟာ ဒီသဘောပါပဲ။

ဒီတော့ မေးစရာတစ်ခုရှိတာက လူတွေလို တွေးခေါ်တတ်တယ်ဆိုတာ ဘာလဲ? လူနဲ့ တူတဲ့ AGI မှာ ဘယ်လိုဂုဏ်သတ္တိတွေ ရှိဖို့ လိုမလဲ?
ကားမောင်းနိုင်တယ်၊ ပစ္စည်းပေါင်းမြောက်များစွာကို ကြည့်ရုံနဲ့ ခွဲခြားနိုင်တယ်၊ ကိုင်ကြည့်လိုက်ရင် သူတို့ရဲ့ Texture ကိုသိတယ်၊ အင်တာနက်သုံးတတ်တယ်၊ ဘာသာစကားပေါင်းစုံ သင်ယူလို့ရတယ်၊ ကျွမ်းကျွမ်းကျင်ကျင်ပြောဆိုနိုင်တယ်၊ ပတ်ဝန်းကျင်နဲ့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် နေတတ်တယ်၊ Multitasking လုပ်နိုင်တယ်၊ ကိုယ့်ကိုကိုယ် တိုးတက်အောင်လုပ်နိုင်တယ်၊ Skill အသစ်တွေသင်ယူနိုင်တယ်… စသဖြင့် အများကြီးပါပဲ။

ဒါဆိုရင် AGI တွေဖြစ်လာအောင် ဘယ်လောက်ကြာဦးမလဲ? ပညာရှင်တွေကတော့ ၂၀၂၈ မတိုင်ခင်မှာ ဖြစ်လာဖို့ ၁၀% Chance ရှိတယ်၊ ၂၀၅၀ မတိုင်ခင်ဖြစ်လာဖို့ ၅၀% Chance ရှိတယ်၊ ၂၁၀၀ ခုနှစ်မကုန်ခင်ဖြစ်လာဖို့ ၉၀% ရှိတယ်လို့ ပြောကြပါတယ်။
ဒါ့အပြင် စစ်တပ်တွေနဲ့ လုပ်ငန်းကြီးတွေဟာ အခြားအဖွဲ့အစည်းတွေထက် AGI ကို အရင်ဆုံးစမ်းသပ်အောင်မြင်ဖို့ များတယ်လို့ ဆိုပါတယ်။ Budget များများသုံးနိုင်တာကြောင့်ပါ။

AI အကြောင်းကို ပညာရှင်တွေနဲ့ နည်းပညာကျွမ်းကျင်တဲ့ သူတွေက လွဲရင် အခြားနေရာတွေမှာ သိပ်မပြောကြပါဘူး။ အကြောင်းကတော့ Hollywood ကရိုက်တဲ့ ဇာတ်လမ်းတွေကြောင့် ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။

အခုပြောခဲ့တဲ့အကြောင်းတွေကို မယုံတစ်ဝက်နဲ့ ဖတ်နေကြမယ့်သူတွေ တော်တော်များမယ်လို့ ထင်ပါတယ်။ စက်ရုပ်တွေက ကမ္ဘာကိုဖျက်ဆီးမယ်ဆိုတာ အပေါ်ယံကြည့်လိုက်ရင်တော့ မဖြစ်နိုင်သလိုပါပဲ။
ဒါဟာ ပြဿနာကို ထဲထဲဝင်ဝင် နားမလည်တဲ့အခါမှာ ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ဒီကိစ္စတွေကို Serious ထားပြီး ဆွေးနွေးတာဟာ ပညာရှင်အသိုင်းအဝိုင်းမှာပဲ ဖြစ်နေပါတယ်။

စိတ်ပညာအရတော့ ဒါဟာ လူတွေရဲ့ Cognitive Bias တွေကြောင့်လို့ ရှင်းပြလို့ရပါတယ်။ ကိုယ်က ကားတိုက်ခံရမလို ဖြစ်ပြီး နောက်ရက်မှာ “ဘယ်အရာနဲ့ မတော်တဆဖြစ်ပြီး သေနိုင်လဲ” လို့ လာမေးရင် ကားတိုက်ခံရတာကို ဖြစ်တန်စွမ်းများတဲ့နေရာမှာ ထားကြဖို့ များပါတယ်။ ဒါကို Availability Bias လို့ခေါ်ပါတယ်။
ကိုယ့်မှာ ဖြစ်တော့ တော်တော်အဖြစ်များတာပဲဆိုပြီး ထင်သွားတာမျိုးပါ။

နယူကလီးယားဗုံးတွေ ဘယ်လောက်ဆိုးလဲဆိုတာ ဒုတိယကမ္ဘာစစ်တုန်းက မြင်ခဲ့ရပါတယ်။ ဒါ့အပြင် နယူကလီးယား Power Plant တွေကိုလည်း သတိကြီးကြီးထား ကိုင်တွယ်ဖို့လိုကြောင်း ရုရှားရဲ့ Chernobyl တို့၊ ဂျပန်ရဲ့ ဖူကူရှီးမားတို့က သက်သေခံနေပါတယ်။

ဒါပေမယ့် AGI တွေ၊ ASI တွေကိုတော့ ဇာတ်လမ်းထဲမှာပဲ ဆိုးတယ်လို့ မြင်နေကြတာပါ။ အပြင်မှာ လက်တွေ့ပြစရာမရှိပါဘူး။ Thought Experiment တွေနဲ့ပဲ ပြောနိုင်ပါတယ်။

Trial & Error သဘောနဲ့ အမှားတွေကို ပြန်ပြင်ဖို့ ဖြစ်ချင်မှဖြစ်နိုင်မယ်ဆိုပြီး အပေါ်မှာ ပြောခဲ့ပါတယ်။ AI တွေမှာ ဒီပြဿနာက ကြီးပါတယ်။ နယူကလီးယားဗုံးပေါက်တာ၊ Nuclear Power Plant မတော်တဆမှုတွေ ဖြစ်တာဟာ နေရာတစ်ခုတည်းပါပဲ။ နေရာစုံမှာ မဖြစ်သ၍ ကမ္ဘာကြီးပျက်မသွားနိုင်ပါဘူး။
AI တွေကတော့ သူတို့ကိုယ်သူတို့ Improve ဖြစ်အောင် ခပ်မြန်မြန် လုပ်နိုင်ပါတယ်။
အဲ့တော့ လူတွေထက် ပိုပြီးတွေးခေါ်မျှော်မြင်နိုင်တဲ့ ASI တွေကို ဘယ်လိုထိန်းချုပ်နိုင်မလဲ?

ဒါကို Singularity လို့ခေါ်ပါတယ်။ Big Bang Theory ထဲက Singularity သဘောနဲ့ တူပါတယ်။ ပြောချင်တာက အချိန်တစ်ခု (Singular Period of Time) ကစပြီး အဲ့ဒီနောက်ပိုင်းဖြစ်လာသမျှကို ပြန်ပြောင်းလဲလို့ မရတော့ပါဘူး။ လူတွေရဲ့ ကောင်းခြင်း၊ ဆိုးခြင်းတွေဟာ သူတို့အပေါ်များစွာ မူတည်သွားပါပြီ။

AI တွေကို Nano နည်းပညာတွေ ကိုင်တွယ်ဖို့ ပညာရှင်တွေက ရည်ရွယ်ပါတယ်။ တချို့ဆိုရင် Nano နည်းပညာမတိုးတက်ခင် ASI တွေအရင်တိုးတက်လာသင့်တယ်… ဘာလို့လဲဆိုတော့ လူတွေရဲ့ဦးနှောက်နဲ့ Nano နည်းပညာကို ကိုင်တွယ်ဖို့ မလွယ်ဘူးလို့ ဆိုပါတယ်။
Nano နည်းပညာကို အသုံးပြုနိုင်ရင် ဖြစ်လာနိုင်တဲ့ ကောင်းကျိုးတွေ တော်တော်များပါတယ်။ Immortality ရနိုင်တယ်၊ VR တွေက ပိုပြီး Immersive ဖြစ်လာမယ်၊ ကိုယ့်ရဲ့ စိတ်ကို ကွန်ပြူတာပေါ် Upload လုပ်လို့ရကောင်း ရနိုင်တယ်။

ဒီတော့ AI တွေကို လုံးဝပစ်ပယ်လို့ မရပါဘူး။ ဒါပေမယ့် အကောင်းဘက်က မြင်ကြတဲ့သူတွေလည်း ရှိပါတယ်။ ဥပမာ AGI တွေနဲ့တော့ လူတွေယှဉ်လို့ရပါတယ်။ အဲ့ဒီအခါ သူတို့နဲ့ ယှဉ်တွဲနေထိုင်ရင်း သူတို့ကို ဘယ်လိုကိုင်တွယ်ရမလဲဆိုတာကို အဖြေရှာလို့ ရနိုင်ပါတယ်။
ပြောချင်တာက နွားလှည်းသုံးတဲ့ခေတ်မှာနေပြီး ကားဘယ်လိုမောင်းရမလဲဆိုတာ အဖြေရှာလို့ မရသလိုပါပဲ။

ဒါပေမယ့် ဒီအမြင်ဟာ AGI တွေရဲ့ တိုးတက်နှုန်းနှေးတယ်လို့ ယူဆထားပါတယ်။ ပညာရှင်အချို့ကတော့ AGI ကနေ ASI ပြောင်းဖို့ ရက်ပိုင်းပဲ ကြာလိမ့်မယ်လို့ ပြောပါတယ်။ အရင်အပုဒ်မှာ ရေးခဲ့တဲ့ Busy Child Scenario လိုပါပဲ။ ဒါကို Intelligent Explosion လို့ခေါ်ပါတယ်။

ဒီတော့ အမှားခံလို့မရဘူး။ ဘယ်လောက်ပဲသေးငယ်တဲ့ ဖြစ်တန်စွမ်းတစ်ခု ဖြစ်ပါစေ သေချာစဉ်းစားပြီးမှ ရှေ့ဆက်ရမှာပါ။ ဥပမာ အင်္ဂါဂြိုလ်ပေါ်ကို Mars Rover တွေလွှတ်တဲ့အခါ ဖြစ်တန်စွမ်းမှန်သမျှကို ကြိုတင်စဉ်းစားပြီး အကုန်လုံးအတွက် ဖြေရှင်းချက်တွေ ထည့်ထားပါတယ်။ AGI တွေကို မတီထွင်ခင် ပြဿနာမှန်သမျှကို Troubleshoot လုပ်ထားဖို့ လိုပါတယ်။

Silicon Valley မှာတော့ ဒီ Hypothetical အခြေအနေတစ်ခုကို စမ်းသပ်ပြတာ နာမည်ကြီးပါတယ်။ AI-Box Experiment လို့ခေါ်ပါတယ်။ ဒီစမ်းသပ်မှုမှာ Genius တစ်ယောက်က AI နေရာကနေပါတယ်။ သူ့ကိုတားဖို့ တစ်ဖက်က “လူ” နေရာမှာ နေတာက Silicon Valley ရဲ့ မီလီယံနာသူဌေးကြီးတွေပါ။
AI နဲ့ လူနဲ့ကြားမှာ Chat လို့ရအောင် လုပ်ပေးထားပါတယ်။ Genius က ကီးဘုတ်တစ်လုံးပဲ အသုံးပြုပြီး “လူ” တွေကို လိမ်ညာပြီး သူတို့ရဲ့ ထိန်းချုပ်မှုအောက်ကနေ အမြဲလွတ်လွတ်သွားပါတယ်။

သူတောင်မှ တစ်ဖက်လူတွေကို လိမ်နိုင်ရင် လူတွေထက် အဆပေါင်း ရာထောင်ချီပြီး တွေးခေါ်နိုင်တဲ့ ASI တွေဆို လူတွေကို ဘယ်လောက်လွယ်လွယ်နဲ့ လိမ်လို့ရမလဲဆိုတာ မေးခွန်းထုတ်စရာ ဖြစ်လာတာပေါ့။
ဒါကြောင့် AI ပြဿနာဟာ ခေါင်းစားစရာ ဖြစ်နေတာပါ။

ကျွန်တော်တို့ သက်တမ်းစေ့နေနိုင်ခဲ့ရင်တော့ AGI အဆင့်လောက်ရှိတဲ့ AI ကိုတွေ့ဖို့ မျှော်လင့်မိပါတယ်။ အမှန်တကယ်လည်း ဒီလို ဖြစ်လာနိုင်မယ်လို့ ထင်ပါတယ်။

ဖတ်မိတာ ရှိရင် AI အကြောင်းဆက်ရေးပါဦးမယ်။

SAGAN

Next Post, Previous Post မနှိပ်ဘဲ OUO Link ကနေ ၁ပုဒ်ချင်းဝင်ဖတ်ပြီး ကူညီပါ။
အသိအမြင်၊ အတွေးအခေါ် အသစ်တစ်ခုခုရသွားလို့ လှူဒါန်းလိုပါက Science Nuts (Facebook Page) ကို ဆက်သွယ်လှူဒါန်းနိုင်ပါတယ်။
လှူသမျှငွေအကုန်လုံးကို လိုအပ်တဲ့နေရာတွေမှာ ပြန်လည်လှူဒါန်းပေးသွားမှာပါ။