🤖❓What is AI

AI and Business

လူသားတွေကို သတ္တဝါတွေထဲမှာ အထက်မြက်ဆုံး၊ ညဏ်အကောင်းဆုံး ဆိုပြီး ပြောတတ်ကြပါတယ်။

နောက်ပိုင်းမှာတော့ ဒီလို Statement ကို စိန်ခေါ်လာတဲ့ အရာကတော့ Artificial Intelligence(AI) ပါ။

AI က လူသားများနည်းတူ စဉ်းစားလာနိုင်ရုံတင်မကပဲ အချို့နေရာမှာဆိုရင် လူသားတွေထက်တောင် စွမ်းဆောင်ရည်ပိုမြင့်လာနေပါတယ်။

ဒါဆိုရင် ကျွန်မတို့ ဒီလို လူသားတွေနဲ့ ယှဉ်ပြီး ရင်ဘောင်တန်းလာတဲ့ AI အကြောင်းကို သိဖို့ လိုလာပါပြီ။ ဒါကြောင့် ဒီနေ့မှာတော့ AI အကြောင်း ဖတ်ထားသမျှလေးနဲ့ ဒီ AI ကို စီးပွားရေးလောက(Healthcare, Travel and Tourism, Finance, Business) မှာ ဘယ်လို အသုံးပြုနေလည်းဆိုတာကို ရှယ်ပေးချင်ပါတယ်။

What is AI

ဒီနေရာမှာ နည်းပညာနဲ့ ပတ်သက်တဲ့ စကားလုံးတွေသုံးပြီး မပြည့်စုံတဲ့ Information မပေးချင်ပါဘူး။ ဒါကြောင့် နားလည်လွယ်အောင် အောက်ပါအတိုင်း အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ပြချင်ပါတယ်။

AI ဆိုတာ လူတွေရဲ့ စဉ်းစားညဏ်အတိုင်း (အနီးစပ်ဆုံး) အချိန်တိုအတွင်း လိုက်လုပ်နိုင်တဲ့ Machine တွေ ဖန်တီးတဲ့ Computer Science ရဲ့ နယ်ပယ်တစ်ခုပဲဖြစ်ပါတယ်။

Apple ရဲ့ Siri, Amazon ရဲ့ Alex, Google Assitant, Chatbot, Search engine, Google Maps, Cats, Alita Battle Angel တွေလို AI Character တွေနဲ့ Movie တွေ စတာတွေက ကျွန်မတို့ ပတ်ဝန်းကျင်မှာ အသုံးများနေတဲ့ AI နည်းပညာအနည်းငယ်သာ ဖြစ်ပါတယ်။

Skills of AI

AI ရဲ့ အရည်အချင်းတွေကတော့ 3 ပိုင်းအဓိကရှိပါတယ်။

Learning Processes - သင်ယူနိုင်ခြင်း

AI ရဲ့ Learning Process မှာ ဆိုရင် AI က လိုအပ်တဲ့ Data တွေ စုဆောင်းပြီးတော့ Algorithm လို့ခေါ်တဲ့ စည်းမျဉ်း (သို့) Command အပေါ်မူတည်ပြီး တစ်ဆင့်ပြီးတစ်ဆင့် အလုပ်လုပ်တာဖြစ်ပါတယ်။

Reasoning - ကျိုးကြောင်းဆီလျော်အောင် စဉ်းစားတတ်ခြင်း

ဒီအပိုင်းမှာတော့ AI က ဘယ် Algorithm က သင့်တော်မလဲဆိုတာရွေးပြီး ဆုံးဖြတ်တာဖြစ်ပါတယ်။

Self-correction - အမှား ပြင်ဆင်တတ်ခြင်း

Algorithm တွေကို အမှားမပါအောင် ပြင်ဆင်ပြီး အကောင်းဆုံး အဖြေကိုထုတ်ပေးခြင်းဖြစ်ပါတယ်။

Types of AI

AI အမျိုးအစားအများကြီးရှိတဲ့ထဲကမှ Strong AI နဲ့ Weak AI ဆိုပြီး (၂) ပိုင်းခွဲလေ့လာပါမယ်။

Weak AI

သူတို့ထဲမှာ ထည့်သွင်းထားတဲ့ Command ကလွဲရင် အခြားအရာတွေကို ထပ်လုပ်နိုင်စွမ်းမရှိတဲ့ AI ကို Narrow AI (သို့) Weak AI လို့ ခေါ်ပါတယ်။ သူတို့ကို Command တစ်ခုပေးပြီဆိုရင် အဲ့ဒီ့ Command တွေကို သူတို့သိတဲ့ အရာတွေနဲ့ ယှဉ်ပြီး အနီးစပ်ဆုံး အဖြေထုတ်ပေးတာပါ။ ဒီလို AI တွေက အထူးသဖြင့် လူတွေရဲ့ Command မပါပဲနဲ့ အလုပ်မလုပ်နိုင်ပါဘူး။ အတွေ့များတတ်တဲ့ Weak AI တွေကတော့ Apple Siri, Google Assitant, Cleaning Robot, Alexa မျိုး Speech Recognition(အသံကို မှတ်ပြီး) အလုပ်လုပ်တဲ့ AI တွေဖြစ်ပါတယ်။

Strong AI

Strong AI ဟာဆိုရင် လူတွေနဲ့ အနီးစပ်ဆုံးအနေအထားအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်တဲ့ AI အမျိုးအစားဖြစ်ပါတယ်။ လူသားတွေရဲ့ တွေးခေါ်နိုင်စွမ်း၊ တွက်ချက်နိုင်စွမ်း၊ တီထွင် ကြံဆံနိုင်စွမ်းစတာတွေကို ထည့်ပေးထားတဲ့ AI ဆိုလည်း မမှားပါဘူး။ ဒီလို AI အမျိုးအစားတွေက ရှုပ်ထွေးတဲ့ မေးခွန်းတွေလာရင်တောင် Reasoning Skill သုံးပြီး ပိုသေချာပြီး ပိုမှန်တဲ့ အဖြေထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ Strong AI တွေထဲက အကောင်းဆုံး Example ကတော့ Tesla ကားကုမ္ပဏီရဲ့ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်စနစ်(Self-driving Cars) တွေပဲဖြစ်ပါတယ်။ ခလုတ်တစ်ခုနှိပ်လိုက်ရင်နဲ့ သင်ံရဲ့ Control မပါပဲ အကွေ့တွေ၊ တိမ်းရှောင်ရမှာတွေ၊ လူကူးမျဉ်းကြားတွေ၊ မီးပွိုင့်တွေကို Image Recognition သုံးပြီး Computer System တွေနဲ့ ထိန်းချုပ်ကာ အလိုအလျောက် သင်လိုရာအရပ်ကို အရောက် ပို့ပေးနိုင်လို့ပါ။

and AI and Humans

AI ရဲ့ Component တွေကို ပိုနားလည်နိုင်အောင် လူသားတွေရဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေနဲ့ ယှဉ်ပြီး ရှင်းပြချင်ပါတယ်။

AI ဆိုတာ လူသားတွေရဲ့ အရည်အချင်းတွေအတိုင်း(ထက်ပိုအောင်) တစ်ဦးတည်း လုပ်ဆောင်နိုင်အောင် ဖန်တီးထားတဲ့ Computer Science ရဲ့ အခွဲဖြစ်တဲ့အတွက် အချို့ Component တွေကို လူသားတွေနဲ့ အတုခိုးပြီး ကြည့်နိုင်ပါတယ်။

AI မှာ အဓိက (၂) ပိုင်းပါဝင်ပါတယ်။

Symbolic Based

လူသားတွေက အရာဝတ္ထုတွေကို မြင်နိုင်ပြီး အဲ့ဒီ့အရာတွေက ဘာဆိုတာကို အဖြေထုတ်နိုင်ပါတယ်။ AI မှာတော့ ဒီလို Process ကို Computer Vision လို့ ခေါ်ပါတယ်။

Tesla ရဲ့ Self-driving cars မှာ အရာဝတ္ထုတွေကို သင့်သလို ရှောင်မောင်းနိုင်တဲ့ Feature ရအောင် ဒီ Image Processing ကို သုံးထားတာဖြစ်ပါတယ်။ Image Processing ကလဲ Symoblic-based နဲ့ သက်ဆိုင်ပါတယ်။ AI လက်အောက်ကမဟုတ်ပေမဲ့ AI အတွက် အထူးလိုအပ်တဲ့ Process တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

လူသားတွေက သူတို့ ပတ်ဝန်းကျင်မှာ ဖြစ်နေတဲ့ အရာတွေကို နားလည်နိုင်ပြီး လိုသလို လှုပ်ရှားသွားလာနိုင်ပါတယ်။ ဒီလို အရည်အချင်းကိုတော့ ကျွန်မတို့ AI ဆိုရင် တွဲတွဲမြင်တတ်တဲ့ Robotic စက်ရုပ်ဖန်တီးတဲ့အပိုင်းမှာ သုံးပါတယ်။

လူသားတွေက တူတဲ့အရာတွေကို တူရာစုနိင်သလို ခွဲပြီးလဲ နားလည်ပါတယ်။ ဒါကိုတော့ AI မှာ Pattern Recognition အဖြစ် ပြန်လည် ပုံဖော်ထားပါတယ်။ ဒီအချက်အပေါ် အခြေခံပြီး AI မှာ Pattern Recognition ကို တီထွင်ထားတာဖြစ်ပါတယ်။ ဘယ်နေရာမှာ အတွေ့များမလဲဆိုရင်တော့ Sales အတွက် Data တွေ ထည့်လိုက်ပြီဆိုရင် Pattern အချို့ကို တွေ့မှာဖြစ်ပါတယ်။ Trend တွေ predict လုပ်တဲ့အခါတို့၊ Marketing အတွက် Predict လုပ်တာတို့ ပါဝင်ပါတယ်။

Machine Learning

ဒီအပိုင်းမှာတော့ AI က သူ့ကိုခိုင်းတဲ့ အလုပ်တွေ လုပ်ဆောင်ဖို့အတွက် Data တွေအများကြီးလိုအပ်ပါတယ်။

လူသားတွေက စကားကိုနားထောင်ပြီး ပြန်ပြောနိုင်ပါတယ်။ ဒါက AI ရဲ့ အခွဲတစ်ခုဖြစ်တဲ့ Speech Recognition နဲ့ တူပါတယ်။

Speech Recognition တော်တော်များများက Statistics အပေါ် အခြေခံထားပါတယ်။ ဒါကြောင့် Speech Recognition

လူတွေက စာရေးနိုင်၊ဖတ်နိုင် ပါတယ်။ AI ရဲ့ Natrual Language Processing က လူသားတွေရဲ့ ဒီလို အရည်အချင်းနဲ့ ဆင်တူပါတယ်။

လူတွေရဲ့ ဦးနှောက်က Neuron တွေ အသုံးပြုပြီး သင်ယူလေ့လာတာပါ။ ဒီလို Neuron တွေရဲ့ အလုပ်လုပ်ပုံ ပြောရရင်တော့ လူတွေရဲ့ ဦးနှောက်ထဲမှာ လည်ပတ်ပုံကို လိုက်လုပ်နိုင်မယ်ဆိုရင် လူသားတွေလို စဉ်းစားတွေးခေါ်နိုင်တဲ့ စက်ရုပ်တွေ၊ Machine တွေ ဖန်တီးနိုင်မှာဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကိုတော့ AI Term အရ NN(Neuron Network) လို့ ခေါ်ပါတယ်။ ဒီအပိုင်းဟာ ရှုပ်ထွေးတဲ့အရာတွေကို သင်ယူတဲ့နေရာမှာ အသုံးပြုပါတယ်။ ဒီလို NN သုံးပြီး ရှုပ်ထွေးတဲ့အရာတွေကို အဖြေထုတ်လေ့လာတာကို Deep Learning လို့ ခေါ်ပါတယ်။

လူတွေက အတိတ်ကအရာတွေကို ပြန်မှတ်မိပါတယ်။ ဒီလို Skill ရဖို့ကိုတော့ AI မှာ Convolutional Neuron Network(CNN) နဲ့ အစားထိုးပါတယ်။

အထက်ပါ လူသားတွေရဲ့ အပြုအမူတွေ၊ လှုပ်ရှားပုံတွေ၊ စဉ်စားပုံတွေအပေါ် အခြေခံပြီး ဖန်တီးတာကို AI လို့မှတ်လို့ရမှာပါ။

ဒီလို လူသားတွေကို အတုခိုးထားတဲ့ Process တွေကို အသုံးပြုပြီး လိုသလို Classify - အမျိုးအစားခွဲပေးရင်ပေး (သို့) Predict - ခန့်မှန်းပေးတာဟာ AI ရဲ့ အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်တွေ ဖြစ်ပါတယ်။

Types of AI (II)

Reactive AI

Prediction နဲ့ Classification (အမျိုးအစားခွဲခြင်း) စတဲ့ အလုပ်တွေကို အဓိကလုပ်တဲ့ AI ဖြစ်ပါတယ်။ သူ့အထဲကို ဝင်ရောက်လာတဲ့ Command or Movement ပေါ်မူတည်ပြီး အဖြေထုတ်ပေးတဲ့ AI ပါ။ သူ့မှာတော့ Data History မှတ်ထားတာမရှိပါဘူး။ မနေ့က Command ပေးပြီးသားကို ဒီနေ့ ထပ်လုပ်ခိုင်းရင် AI အတွက်ကတော့ အသစ်လိုပါပဲ။ Reactive AI တွေကမှတ်ထားနိုင်စွမ်းမရှိလို့ပါ။

ထည့်သွင်းထားတဲ့ Command တွေနဲ့ အလုပ်အနည်းစုကိုသာ ပြန်တုန့်ပြန်နိုင်ပြီး အစောဆုံးတီထွင်ခဲ့တဲံ AI အမျိုးအစားဖြစ်ပါတယ်။

Limited Memory

ဒီမှာတော့ AI က အနည်းငယ်သော အရင်က Data တွေကို မှတ်ထားပြီး Prediction ပြန်လည်လုပ်တတ်လာပါပြီ။ Self-driiving Cars တွေက ဒီလို အရင် မှတ်တမ်းတွေပေါ်မူတည်ပြီး ဆုံးဖြတ်တာပါ။

Theory of Mind

လူတွေနဲ့ AI တွေနဲကြားမှာ အခုထိ ဖြတ်မရတဲ့ ကွာဟချက်တစ်ခုရှိပါတယ်။ Emotion(ခံစားချက်) ပါ။

လူတွေက AI တွေလောက် မထက်မြက်ကောင်းမထက်မြက်မယ် ဒါပေမဲ့ ခံစားချက်ကို သိနိုင်စွမ်းရှိတယ်။ အခြေအနေကို ရိပ်မိနိုင်တယ်။ အရိပ်ပြ အကောင်မြင်တယ်ပေါ့လေ။ ဒါပေမဲ့ AI တွေမှာ ဒီလို လုပ်နိုင်စွမ်း အားနည်းနေပါသေးတယ်။ ဒါကြောင့် ဒီလို လူတွေအတိုင်း Emotion တွေကို သိနိုင်ပြီး အဲ့ဒါတွေပေါ်မူတည်ပြီး ပြုမူနိုင်တဲ့ AI ကို Theory of Mind AI လို့ ပြောလို့ရပါတယ်။

Self-Awareness

နောက်ဆုံး AI အမျိုးအစားကတော့ လူတွေလို အကုန်လိုက်လုပ်နိုင်တဲ့ AI ကို ဆိုလိုပါတယ်။ Emotional ပိုင်းရော၊ Physical ပိုင်းရော အကုန်ကွက်တိ လိုက်လုပ်နေတဲ့ AI ပေါ့ ပြောရရင်တော့။ ဒါပေမဲ့ အခုချိန်ထိတော့ ဒီလို AI မျိုးကို မထုတ်လုပ်နိုင်သေးဘူးလို့ မြင်မိပါတယ်။

ဒီလို AI မျိုးကို Example ပေးပါဆိုရင်တော့ အခုလက်ရှိ အခုဖက်ရှင်လောကကို သိမ်းပိုက်ပစ်နေတဲ့ AI influencer and Instagram Model Miquela လို့ ပြောရပါလိမ့်မယ်။ သူကတော့ တကယ့်အပြင်မှာရှိတာမဟုတ်ပေမဲ့ Self-Awareness AI ရှိသင့်တဲ့ Skill တွေတွေ့နိုင်တဲ့ AI Virtual Model ဖြစ်ပါတယ်။

Written By

Ei Myatnoe Aung

References

https://searchenterpriseai.techtarget.com/definition/AI-Artificial-Intelligence

https://www.techopedia.com/definition/190/artificial-intelligence-ai

Industries that heavily use AI

Health

ကျန်းမာရေး Sector က AI ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် သုံးနေတဲ့ Industry လို့ပြောလို့ရပါတယ်။ အချိန်တိုအတွင်းမှာ လူနာတွေရဲ့ ရောဂါလက္ခဏာတွေကို တွေ့ရှိနိုင်ဖို့အတွက် Machine Learning နဲ့ Deep Learning ကို အဓိကအသုံးနေကြပါတယ်။

Chatbot တွေကို အသုံးပြုပြီးလည်း လူနာတွေရဲ့ Symptom နဲ့ ကုသနည်းတွေကို အချိန်တိုအတွင်း ညွှန်းပေးသလို Virtual health Assistant တွေကို သုံးပြီးလည်း လူနာတွေအတွက် Appointmet ချိန်းတာတွေ၊ Billing ပိုင်းတွေ၊ အခြား စာရင်းအင်းပိုင်းဆိုင်ရာ Process တွေကို ကူညီဖြေရှင်းပေးပါတယ်။ COVID-19 လို ကပ်ရောဂါမျိုးကို လေ့လာတဲ့နေရာမှာလည်း ကိုလည်း ရှာတဲ့နေရာမှာလည်း AI ကို ကျယ်ကျယ်ပြန်ပြန့် အသုံးပြုနေတာပါ။ ခွဲစိတ်မှုတွေ ပြုလုပ်တဲ့နေရာမှာလည်း Surgical Robots တွေရဲ့ Role ကို ထည့်သွင်းစမ်းသပ်နေကြပါတယ်။

AI ဟာ ရောဂါဘယတွေအတွက် ဆေးထုတ်ဖော်တဲ့နေရာမှာလည်း အလွန်အသုံးဝင်ပါတယ်။ Bioxcel ဆိုတဲ့ AI ဟာ 2019 ခုနှစ်ရဲ့ Innovative အဖြစ်ဆုံး AI Development အဖြစ် ဖော်ပြခံရပါတယ်။

(AI ကို ကျန်းမာရေး Sector မှာ အသေးစိတ် အသုံးချနေတဲ့ Program တွေ၊ Software တွေအကြောင်းကို လေ့လာချင်တယ်ဆိုရင် ဒီ Site ကို ဝင်ကြည့်ပေးဖို့ အကြံပေးချင်ပါတယ်။)

https://builtin.com/artificial-intelligence/artificial-intelligence-healthcare

Finance

အတွက်အချက်တွေအများကြီးပါပြီး အလုပ်တစ်ခုကို ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ရတဲ့ Finance Sector မှာလည်း AI က မပါမဖြစ်ကို ဖြစ်လာပါပြီ။ ကုန်ကျစရိတ်လျှော့ချနိုင်ဖို့၊ အမှားနည်းဖို့၊ လူတွေက တွေးတောညဏ်လိုအပ်တဲ့ အခြားအပိုင်းတွေမျာ ပိုအာရုံစိုက်နိုင်ဖို့အတွက် AI တွေရဲ့ အကူအညီကို ယူကြပါတယ်။ Credit Card Transaction တွေ manage လုပ်တဲ့အခါ AI ကို သုံးသလို Data Analyst တွေ၊ Business Analyst တွေ၊ IT professional တွေ အလုပ်လုပ်တဲ့အခါမှာလည်း AI application တွေကို သုံးကြပါတယ်။ Finance Sector မှာ ငွေကြေးလိမ်လည်မှုတွေ(Fraud) ကို ထိန်းချုပ်ဖို့လည်း AI က ပါဝင်နေပါသေးတယ်။

(Finance Sector မှာ အသေးစိတ် အသုံးချနေတဲ့ Program တွေ၊ Software တွေအကြောင်းကို လေ့လာချင်တယ်ဆိုရင် ဒီ Site ကို ဝင်ကြည့်ပေးဖို့ အကြံပေးချင်ပါတယ်။)

https://builtin.com/artificial-intelligence/ai-finance-banking-applications-companies

Travel

အခု Sector တော်တော်များများမှာ အသုံးများနေတဲ့ Chatbot ကို ခရီးသွားလုပ်ငန်းတွေမှာ Online Customer Service အတွက် သုံးနေကြပါတယ်။ Customer တွေကို အချိန်တိုအတွင်းမှာ Service မြန်မြန်ပေးနိုင်ဖို့ Chatbot တွေက တော်တော်အသုံးတည့်လာပါတယ်။ Face to Face Customer Service အတွက်ကိုလည်း Concierge Robot တွေကို အစားထိုး သုံးနေတဲ့ ဟိုတယ်တွေရှိလာပါတယ်။ Speech Recognition ကို သုံးပြီး Tourist တွေကို Tourist Information တွေကို အကြောင်း ပြောပြပေးတာတို့၊ Check-in မှာ နေရာတိုင်းမှာလိုလို အသုံးပြုလာပါတယ်။ Customer Needs နဲ့ Wants တွေကို ခန့်မှန်းဖို့နဲ့ Business Strategy တွေ ဆွဲဖို့အတွကလည်း AI ကို အကျယ်တဝင့်သုံးလာကြပါတယ်။ ဒါ့အပြင် ခရီးသွားလုပ်ငန်းရဲ့ အနှစ်ဖြစ်တဲ့ Recommendation ပိုင်းမှာလည်း AI က တာဝန်ယူပြီးတော့ အသုံးပြုပြီး ကမ္ဘာပေါ်မှာ ခေတ်စားနေတဲ့ Hotel တွေ၊ Flight စျေးတွေ၊ Sightseeing နေရာတွေကို Recommendation ပြန်လုပ်ပေးနေပါတယ်။

နောက်ပိုင်း ခေတ်စားလာတော့တဲ့ Trend တစ်ခုကတော့ Augmented Reality(AR) AI ဖြစ်ပါတယ်။ Pokemon Go က ကျွန်မတို့နဲ့ ရင်းနှီးနေတဲ့ AR AI ပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်ပါတယ်။ ဒီလို AI အမျိုးအစားကို Tourism Organisation တွေက Tourist Spot တွေနဲ့ ပတ်သက်ပြီး Information တွေ ပေးနိုင်ဖို့အတွက် သုံးတတ်ပါတယ်။ Data Analysis ပိုင်းမှာလည်း AI ကို အကျယ်တဝင့်သုံးတတ်ကြပါတယ်။

(AI ကို Travel and Tourism Sector မှာ အသေးစိတ် အသုံးချနေတဲ့ Program တွေ၊ Software တွေအကြောင်းကို လေ့လာချင်တယ်ဆိုရင် ဒီ Site ကို ဝင်ကြည့်ပေးဖို့ အကြံပေးချင်ပါတယ်။)

https://www.revfine.com/artificial-intelligence-travel-industry/

https://www.bocasay.com/5-ways-artificial-intelligence-is-changing-travel-and-tourism/#:~:text=Robot%20Hospitality&text=Another%20emerging%20trend%20for%20AI,to%20it%20with%20tourist%20information.

Business

Management ပိုင်းမှာ လိုအပ်တဲ့ Spam Filter(လိမ်လည်မှုတွေကို ကာကွယ်တဲ့အပိုင်း)၊ CRM Software တွေ၊ Voice to Text Features(စကားနဲ့ပြောပြီး စာအဖြစ်ပြောင်းပေးနိုင်တဲ့အရာတွေ)၊ Smart Person Assistant တွေဖြစ်တဲ့ Siri, Alexa, Google Now တွေ၊ Virtual Assistant တွေ၊ Chatbot တွေ၊ Sales and Marketing Forecasting အပိုင်းတွေ၊ E-commerce အပိုင်းတွေမှာ သုံးတဲ့ Software တွေ၊ Product Recommendation လုပ်ပေးတဲ့ Software တွေ၊ Robot တွေ စတဲ့အပိုင်းတွေမှာ AI တွေကို တဖြည်းဖြည်း ဝယ်ယူအသုံးပြုလာကြတာပါ။

Product ထုတ်လုပ်တဲ့အပိုင်းမှာလည်း ပိုမြန်ဆန်ပြီး သေချာအောင် Manufacturing Robots တွေ သုံးလာတာကိုလည်း သတိထားမိကြမှာပါ။ Marketing အတွက် Social Media Monitoring လုပ်တဲ့ Tools တွေ၊ Cloud System တွေကလည်း AI ရဲ့ တစ်စိတ်တစ်ဒေသဖြစ်ပါတယ်။ နောက်ပိုင်းမှာဆို Cleaning, Customer Service, Shipping, Packaging, စတဲ့ အလုပ်တွေကို Robot တွေနဲ့ အစားထိုးလာကြတာပါ။

(AI ကို Business Sector မှာ အသေးစိတ် အသုံးချနေတဲ့ Program တွေ၊ Software တွေအကြောင်းကို လေ့လာချင်တယ်ဆိုရင် ဒီ Site ကို ဝင်ကြည့်ပေးဖို့ အကြံပေးချင်ပါတယ်။)

AI ရဲ့ တိုးတက်လာပုံက ကျွန်မတို့ရဲ့ နေထိုင်မှုပုံစံကို အဆင်ပြေချောမွေ့သွားစေတာမျိုးလည်း ရှိသလို ပိုပြီး စိတ်ပူပန်ရတာမျိုးလည်း ရှိပါတယ်။(ဥပမာ - အလွယ်တကူ အစားထိုးနိုင်တဲ့နေရာမှာ အလုပ်လုပ်နေတဲ့သူတွေအတွက်က ကြောက်လန့်မိမှာ အမှန်ပါပဲ။ဒါ့အပြင် AI ကို မှီခိုလွန်းပြီး နောက်ဆက်တွဲဘေးထွက်ဆိုးကျိုးတွေကလည်း မျက်မြင်ပါပဲ။)

ဒါပေမဲ့ ပြန်တွေးကြည့်ရင် AI က မကောင်းတာထက် ကောင်းတဲ့ Result တွေကို ပိုသယ်ဆောင်လာပါတယ်။ နောက်ပြီး သူ့ရဲ့ တိုးတက်မှုကို နှောင့်နှေးဖို့ဆိုတာ မလုပ်သင့်သလို မဖြစ်နိုင်ပါဘူး။ ဒါကြောင့် ကိုယ့်လုပ်ငန်းမှာ ဒီလို AI ကို အသုံးပြုနိုင်သလို ဝန်ထမ်းတွေကိုလည်း AI တွေ အစားထိုးလို့မရတဲ့ ဝန်ထမ်းတွေ ဖြစ်လာအောင် ကူညီပေးပါ။ ဒီလို လုပ်ပေးခြင်းဖြင့် AI ကို စိတ်အေးလက်အေး ကြိုဆိုလိုက်ကြရအောင်။