Google DeepMind သည် နိုဘယ်ဆုရှင် AlphaFold အဖွဲ့အား Gemini ဆီသို့ မဟာဗျူဟာမြောက် အချက်ပြမှုဖြင့် ဖျက်သိမ်းလိုက်သည်

Google DeepMind သည် ၎င်း၏ နိုဘယ်ဆုရ AlphaFold စနစ်နောက်ကွယ်မှ အဖွဲ့ကို ဖျက်သိမ်းလိုက်ပြီး လန်ဒန်အခြေစိုက် ဓာတ်ခွဲခန်းကို ကမ္ဘာ့ထိပ်တန်း ဉာဏ်ရည်တုဓာတ်ခွဲခန်းများထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် တည်ထောင်ထားသည့် သိပ္ပံနည်းကျ သုတေသနဗျူဟာကို အရှိန်အဟုန်မြှင့် ပြင်ဆင်နေကြောင်း အချက်ပြလိုက်သည်။ အဆိုပါလှုပ်ရှားမှုသည် ၎င်း၏ Gemini ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များအကြောင်းနှင့် AI အေးဂျင့်များတည်ဆောက်ရန်အတွက် ပြင်းထန်သောအပြိုင်အဆိုင်ပြိုင်ပွဲများအကြောင်း DeepMind ၏ဦးစားပေးမှုများကို ပြန်လည်ပုံဖော်ထားသည်။ နယ်ပယ်ကို ပြန်လည်ပုံဖော်သည့် ကော်ပိုရိတ်ပြန်လည်ချိန်ညှိမှုများဆိုင်ရာ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောအကြောင်းအရာအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI လုပ်ငန်းဆိုင်ရာလွှမ်းခြုံမှု ကို လိုက်နာပါ။

ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်းအား ၂၀၂၆ ခုနှစ် ဇူလိုင်လ ၂၉ ရက် ဗုဒ္ဓဟူးနေ့တွင် Financial Times မှ ထုတ်ပြန်သည့် အစီရင်ခံစာတွင် အသေးစိတ်ဖော်ပြထားပြီး DeepMind ကို ကမ္ဘာပေါ်တွင် ထိပ်တန်း AI ဓာတ်ခွဲခန်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်လာစေသည့် သုတေသနချဉ်းကပ်မှုကို Google မှ ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းအဖြစ် ဘောင်ခတ်ထားသည်။ FT ၏ မကြာသေးမီက အလုပ်ပြောင်းရွှေ့မှုများနှင့် ယင်းကိစ္စနှင့် ရင်းနှီးသော သတင်းရင်းမြစ်များ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်အရ AlphaFold စာတမ်းများ၏ မူရင်းစာရေးဆရာအများစုကို ပြီးခဲ့သည့်နှစ်တွင် ပြန်လည်ခန့်အပ်ခဲ့သည်။

မဟာသိပ္ပံစိန်ခေါ်မှုများမှ Gemini အထိ

သက်ရောက်မှုရှိသော သုတေသီများသည် Google ၏ Gemini ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံနှင့် ဆက်စပ်နေသည့် ပရောဂျက်များသို့ ပြောင်းရွှေ့သွားကြောင်း ကုမ္ပဏီက အတည်ပြုခဲ့ပြီး အင်ဇိုင်းဒီဇိုင်း၊ နျူကလီးယားပေါင်းစပ်မှုနှင့် မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ သိပ္ပံဆိုင်ရာနယ်ပယ်များအပါအဝင် ကပ်လျက်ပါရှိသည်။ အခြားသူများသည် Isomorphic Labs သို့ ပြောင်းရွှေ့ခဲ့ကြပြီး DeepMind spinout သည် AI မောင်းနှင်သော ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအပေါ် အာရုံစိုက်ခဲ့သည်။ မူရင်း AlphaFold စာတမ်းများ၏ အချိန်ပြည့် Google DeepMind ရေးသားသူ လေးပုံတစ်ပုံနီးပါးသည် ကုမ္ပဏီမှ ထွက်ခွာသွားကြောင်း FT မှ တွေ့ရှိခဲ့သည်။

Google DeepMind မှ သုတေသနဒုဥက္ကဋ္ဌနှင့် ၎င်း၏ AI for Science အဖွဲ့၏ တည်ထောင်သူနှင့် အကြီးအကဲ Pushmeet Kohli က ဓာတ်ခွဲခန်း၏ အာရုံစူးစိုက်မှုသည် ပြောင်းလဲနေကြောင်း FT အား ပြောကြားခဲ့သည်။ “ပြီးခဲ့တဲ့ ကိုးနှစ်အတွင်း ကျွန်တော်တို့ရဲ့ မဟာဗျူဟာဟာ ကြီးမားတဲ့စိန်ခေါ်မှုတွေကို အာရုံစိုက်ဖို့ဖြစ်ပြီး ပရောဂျက်တိုင်းကို ခိုင်မာတဲ့ပန်းတိုင်တစ်ခုအဖြစ် အာရုံစိုက်ထားပါတယ်” ဟု Kohli မှ ပြောကြားခဲ့သည်။ "ဗျူဟာက တိုးတက်လာပြီ။"

AlphaFold သည် ပရိုတိန်းတည်ဆောက်ပုံကို ခန့်မှန်းသည့်နည်းလမ်းဖြင့် ထင်ရှားသော သိပ္ပံနည်းကျပြဿနာတစ်ခုတွင် အာရုံစိုက်ခြင်းထက် DeepMind သည် ယခုအခါ သိပ္ပံပညာရှင်များကိုကူညီရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော Gemini-powered စနစ်များကို တည်ဆောက်နေပြီး နောက်ဆုံးတွင် သိပ္ပံဆိုင်ရာလုပ်ငန်းစဉ်၏ အစိတ်အပိုင်းများကို အလိုအလျောက်ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ ဆုံချက်သည် လက်တွေ့ခန်းကို OpenAI နှင့် Anthropic တို့နှင့် တိုက်ရိုက်ပြိုင်ဆိုင်မှုတွင် ရှေ့တန်း AI အေးဂျင့်များကို ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ဆိုင်ရာ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စေပါသည်။

နိုဘယ်ဆုရှင် ထွက်မြောက်ရာ

အချိန်အခါသည် မဟာဗျူဟာပြောင်းလဲမှု၏ ပြင်းအားကို အလေးပေးသည်။ ဇီဝဗေဒနှင့် ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို ပြောင်းလဲစေသည့် တိကျမှန်ကန်မှုဖြင့် ပရိုတင်းဖွဲ့စည်းပုံများကို ခန့်မှန်းပေးသည့် AlphaFold သည် 2024 ခုနှစ် ဓာတုဗေဒနိုဘယ်ဆုအတွက် အဓိကအချက်ဖြစ်ပြီး Washington's David Baker နှင့် DeepMind's Demis Hassabis နှင့် John Jumper တို့အား ချီးမြှင့်သော 2024 ဓာတုဗေဒနိုဘယ်ဆုအတွက် အဓိကဖြစ်သည်။ FT အစီရင်ခံစာမတင်မီ ရက်သတ္တပတ်များအတွင်း AlphaFold ၏နောက်ကွယ်မှ နိုဘယ်ဆုရှင် သိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးဖြစ်သည့် Jumper သည် ပြိုင်ဘက် Anthropic သို့ဝင်ရောက်ရန် DeepMind မှ ထွက်ခွာသွားကြောင်း ကြေညာခဲ့သည်။

ထွက်ခွာမှုများသည် တစ်ချိန်က ကာလရှည်ကြာ သိပ္ပံနည်းကျ အောင်မြင်မှုများကို လိုက်လျှောက်ခဲ့သော သုတေသီများသည် စားသုံးသူနှင့် လုပ်ငန်း ကိုယ်စားလှယ်ပြိုင်ပွဲဆီသို့ တိုး၍ဆွဲခေါ်လာခဲ့သည့် AI လုပ်ငန်းခွင်တစ်ခွင် ကျယ်ပြန့်သော စွမ်းရည်ပြန်လည်ချိန်ညှိမှုကို ထင်ဟပ်စေသည်။ DeepMind သည် ၎င်း၏ဆုရရှိသော သိပ္ပံပညာအဖွဲ့ကို Gemini ကြိုးပမ်းမှုတွင် ခေါက်သိမ်းရန် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် Google သည် သိပ္ပံနည်းကျ မွန်းတည့်ချိန်ထက် အကြီးမားဆုံးသော ကာလတိုတန်ဖိုးနှင့် ပြိုင်ဆိုင်မှုအန္တရာယ်ကို ယေဘုယျအားဖြင့် ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ ဘာသာစကားပုံစံများဖြင့် မြင်သည် ဟု အကြံပြုထားသည်။

AI ၏ လုပ်ငန်းခွင်တွင် လက်ခံကျင့်သုံးမှုသည် စီးပွားရေးတခွင် အရှိန်မြှင့်လာသောအခါ အပြောင်းအလဲသည် ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ Google မှ ယခုသီတင်းပတ်တွင် ထုတ်ပြန်သည့် သီးခြားသုတေသနပြုချက်အရ အလုပ်ခွင် AI သည် ယခုအခါ အလုပ်အကိုင်များ၏ 68 ရာခိုင်နှုန်းကို ထိမိနေပြီဖြစ်ပြီး အမေရိကန်တွင် အလုပ်အကိုင် 90 ရာခိုင်နှုန်းခန့်ကို ကိုယ်စားပြုသည့် အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုတွင် ဝန်ထမ်းများက ၎င်းကို ပျမ်းမျှအားဖြင့် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ 21 ရာခိုင်နှုန်းခန့်ကိုသာ အသုံးပြုကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။ Google ရှိ နည်းပညာနှင့် လူ့အဖွဲ့အစည်းအတွက် အထူးပရောဂျက်များနှင့် မဟာဗျူဟာမြောက် စစ်ဆင်ရေးနှင့် အထူးပရောဂျက်များ၏ အကြီးအကဲ Scott Strand က ကော်လာပြာလုပ်သားများသည် မော်တော်တာနည်းပညာရှင်များနှင့် စက်မှုစက်ပြင်များကဲ့သို့ အများစုသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် လက်စွဲသမားများသည် ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စစ်ဆေးမှုများနှင့် အလုပ်ခွင်သင်ယူမှုများအတွက် ဘက်စုံသုံး AI ကို ပိုမိုမှီခိုနေရကြောင်း Axios သို့ ပြောကြားခဲ့သည်။

AI သုတေသနအတွက် Pivot ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း

လှုပ်ရှားမှုသည် ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ အဖွဲ့အစည်းဇယားထက် ကျော်လွန်၍ သက်ရောက်မှုများရှိသည်။ AlphaFold ၏ အောင်မြင်မှုကို နက်ရှိုင်းစွာ လေ့လာခြင်းသည် ယခင်က ခက်ခဲသော သိပ္ပံနည်းကျ ပြဿနာများကို ဖြိုခွဲနိုင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပြီး ၎င်း၏ အဖွင့်ထုတ်ဝေမှုတွင် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ သုတေသီများအား သိရှိထားသော ပရိုတင်းအားလုံးနီးပါးအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော ဖွဲ့စည်းပုံများကို အခမဲ့ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ပေးခဲ့သည်။ ထိုကျွမ်းကျင်မှုကို Gemini-ဗဟိုပြုလမ်းပြမြေပုံအဖြစ် ခေါက်လိုက်ခြင်းသည် အနာဂတ် DeepMind ၏အောင်မြင်မှုများသည် အလားတူပွင့်လင်းလာမည် သို့မဟုတ် တစ်ဦးတည်းပိုင်ထုတ်ကုန်များအဖြစ် တိုးများလာမည်လားဟု မေးခွန်းထုတ်လာပါသည်။

၎င်းသည် ပင်ကိုယ်စွမ်းရည်နှင့် တွက်ချက်မှု စီးဆင်းနေသည့်နေရာကိုလည်း အချက်ပြသည်။ မူရင်း AlphaFold စာရေးဆရာများ၏ လေးပုံတစ်ပုံနီးပါး မရှိတော့ဘဲ ကျန်ကို ပြန်ညွှန်းလိုက်ခြင်းဖြင့် AI ၏ အထင်ရှားဆုံး သိပ္ပံဆိုင်ရာ အောင်မြင်မှုများထဲမှ တစ်ခု၏ နောက်ကွယ်ရှိ အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အသိပညာများသည် နယ်ပယ်၏ ဆွဲငင်အား၏ ဗဟိုချက်မှ အထူးပြု သုတေသန မော်ဒယ်များမှ ယေဘူယျ ရည်ရွယ်ချက် ဖောင်ဒေးရှင်း မော်ဒယ်များနှင့် အေးဂျင့်များဆီသို့ ကူးပြောင်းသွားပါသည်။

ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်းသည် DeepMind သည် သိပ္ပံပညာကို စွန့်လွှတ်သည်ဟု မဆိုလိုပါ။ Kohli ၏အဖွဲ့သည် အင်ဇိုင်းဒီဇိုင်း၊ နျူကလီးယားပေါင်းစပ်မှုနှင့် မျိုးဗီဇဆိုင်ရာများကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ သို့သော် နိုဘယ်လ်ဆုရရှိခဲ့သော သီးသန့် AlphaFold ပရိုဂရမ်သည် Gemini မှတဆင့် သိပ္ပံနည်းကျရှာဖွေတွေ့ရှိမှုဆီသို့ စံနမူနာပြနေပုံရသည်။ ထိုလောင်းကြေးငွေ ပေးချေသည်ဖြစ်စေ၊ Google အတွက် နှင့် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော သုတေသန အသိုက်အဝန်းအတွက်၊ လက်ရှိ AI စက်ဝန်း၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက် ဇာတ်လမ်းများထဲမှ တစ်ခု ဖြစ်လိမ့်မည်။

AI ထက်သာလွန်နေပါစေ။

ကျွန်ုပ်တို့၏ နောက်ဆုံးပေါ် AI သတင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ဖြင့် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်ကို ပြန်လည်သတ်မှတ်ပေးသည့် မဟာဗျူဟာမြောက် လှုပ်ရှားမှုများကို ခြေရာခံပါ။

နောက်ထပ် AI သတင်းများကို ရှာဖွေပါ