နီဇော်သစ်

မိုက်ခရို ပရိုဆက်ဆာတို့ကို အဓိကထား တည်ဆောက်ထားသော ကွန်ပျူတာဖွဲ့စည်းတည်ဆောက် ပုံနှင့် လူသားဦးနှောက်ပုံစံ ရေးသားထားသော နျူရယ်ကွန်ရက် အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်တို့ တစ်သားတည်း မကျနိုင်သည်မှာ သေချာသည်။ နျူရယ်ကွန်ရက်က ဘယ်လောက်ပဲ ဖြန့်ကြက်ပြီး တွက်ချက်ပါစေ အဓိက ဟာ့ဒ်ဝဲဖြစ်သည့် ပရိုဆက်ဆာ၏ အလုပ်လုပ်နိုင်စွမ်းထက်ပိုပြီး ဘာမှမလုပ်နိုင်။ ပရိုဆက်ဆာ တွင် ကိုး(core) သို့မဟုတ် သရက်ဒ် (thread) ဘယ်နှခုပါလဲ။ ပါသလောက်သာ ခွဲဖြာပြီး လုပ်ပေး နိုင်မည်။ ယင်းမှာ နျူရယ်ကွန်ရက်တို့အတွက် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကျော်ဖြတ်ရမည့် အခက်အခဲတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။

၂၀၁၀ ပြည့်နှစ်တွင်  အင်းမေ့ဂျ်နက် စိန်ခေါ်ပွဲ (ImageNet Challenge)ဆိုသည့် ပြိုင်ပွဲတစ်ခု ပေါ်ထွက်လာသည်။ တကယ့်ပြိုင်ပွဲ နာမည်က ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge။ အတိုကောက် ILSVRC။   ရှည်လျားသောကြောင့်   အင်းမေ့ဂျ်နက် စိန်ခေါ်ပွဲဟုသာ ခေါ်ကြသည်။ နာမည်အရှည်ကိုကြည့်လျှင် လုပ်ရမည့် ကိစ္စမှာ ပေါ်လွင်သည်။ များပြားသော ပမာဏအားဖြင့် အမြင်အာရုံခွဲခြားခြင်း။ ထိုပွဲကို စတင်တည်ထောင်သူက စတန်းဖို့ဒ်တက္ကသိုလ်မှ ပါမောက္ခဖေးဖေးလီ။ သူက ပုံများ၊ အရာဝတ္ထုများကို ကွန်ပျူတာက ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ရေး လမ်းကြောင်းပေါ်သို့ တက်ခဲ့သည်မှာ ကြာပြီ။

ပြိုင်ပွဲတွင်  အရာဝတ္ထုအမျိုးအစား ၁၀၀၀ ၏ ပုံပေါင်း ၁ ဒသမ ၂ သန်းပေးထားသည်။ ထိုပုံများကို  မှန်မှန်ကန်ကန်ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သည့်  အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်ရေးရမည်။ ပထမဆုံးပြိုင်ပွဲမှာပင် စိတ်ဝင်စားသည့် အဖွဲ့အများအပြား ဝင်ရောက်ယှဉ်ပြိုင်သည်။ အနိုင်ရရှိသည့်အဖွဲ့၏ စွမ်းဆောင်ရည်မှာ အမှား ၂၈ ဒသမ ၂ ရာခိုင်နှုန်း။ အရေအတွက်အားဖြင့်ပြောရလျှင် ပုံပေါင်း ၃၄၀၀၀၀ နီးပါးကို မှားယွင်းဖတ်ရှုခဲ့သည်။ နောက်တစ်နှစ် အနိုင်ရရှိသည့်အဖွဲ့က အမှား ၂၅ ဒသမ ၇ ရာခိုင်နှုန်း။ နည်းနည်းတော့ တိုးတက်လာသည်။ ထိုစဉ်ကတော့ ထိုတိုးတက်မှုမျှကိုပင် အားရကျေနပ်ခဲ့ကြရသည်။

၂၀၁၂ ခုနှစ်တွင် တိုရွန်တိုတက္ကသိုလ်၌ နာမည်ကျော် ကွန်ပျူတာ သိပ္ပံသုတေသီ  ဂျော့ဖရီဟင်တန်၏ ကြီးကြပ်မှုအောက်တွင် သူ့ကျောင်းသားနှစ်ယောက်ဖြစ်သော အဲလက်ခရီဇက်စကီးနှင့် အီလျာ ဆတ်စကီဗာတို့က အဲလက်ဇ်နက်(AlexNet)ဆိုသည့် ပြိုင်ပွဲဝင်ကိရိယာကို တီထွင်ကြသည်။ အင်းမေ့ဂျ်နက် စိန်ခေါ်ပွဲတွင် ဝင်ရောက်ယှဉ်ပြိုင်ရန်။ သူတို့နိုင်သည်။ အမှားက ၁၅ ဒသမ ၃ ရာခိုင်နှုန်း။ ဒုတိယရသည့် အဖွဲ့ထက် ၁၀ ရာခိုင်နှုန်းသာသည်။  ဆိုလိုသည်မှာ  အဲလက်ဇ်နက် မပါလျှင် တိုးတက်မှုရာခိုင်နှုန်းမှာ   ခုဂဏန်းထက်  ပိုမည်မဟုတ်။ ဆယ်ဂဏန်းတိုးတက်မှုသည်    ထိုနယ်ပယ်တစ်ခုလုံး    အုတ်အော်သောင်းတင်းဖြစ်သွားလောက်အောင်  ထူးခြားသည်။   ထိုရလဒ် မှတ်တမ်းမှာ  အေအိုင်သုတေသနနယ်ပယ်အတွင်း အများဆုံး ကိုးကားခံရသည့် စာတမ်းတစ်စောင် ဖြစ်လာသည်။

ဘာထူးခြားသွားလို့လဲ။ အဲလက်ဇ်နက်သည် အင်န်ဗီးဒီးယား ဂျီပီယူနှစ်လုံးကို သုံးထားသည်။ ပုံရိပ်ဖတ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပင်မပရိုဆက်ဆာအား မခိုင်းတော့။ ဂျီပီယူထဲမှ ပရိုဆက်ဆာများ ကိုသာ ခိုင်းသည်။ တစ်နည်းပြောရလျှင် နျူရယ်ကွန်ရက်အလွှာများကို ဂျီပီယူဘက်သို့ ပို့လိုက်သည်။  သူတို့သုံးသည့်  အင်န်ဗီးဒီးယား ဂျီပီယူတွင် ကူဒါကိုး ၁၅၂ လုံးစီပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ပရိုဆက်ဆာ ၃၀၄ လုံးဖြင့် အလုပ်လုပ်သည်။ ဂျီပီယူထဲမှ ပရိုဆက်ဆာများသည် စီပီယူလောက် အလုပ်များများ မလုပ်နိုင်သော်လည်း ပုံရိပ်ဖတ်သည့် အလုပ်ကိုတော့ ကောင်းကောင်းလုပ်နိုင်သည်။ လုပ်နိုင်သည်ကိုလည်း ပြိုင်ပွဲတွင် သက်သေပြလိုက်သည်။

အဲလက်ဇ်နက်၏ အောင်မြင်မှုသည် ရှေ့တွင်ပြောခဲ့သော ဟာ့ဒ်ဝဲအကျပ်အတည်းကို ကျော်လွှားလိုက်သည်။ အေအိုင်နယ်ပယ်ရှိ အဖွဲ့အားလုံး ဂျီပီယူဘက်သို့ မျက်စိရောက်သွားကြသည်။ နက်နက်နဲနဲ လေ့လာသင်ယူမှု တော်လှန်ရေးဟုဆိုနိုင်သည်။ စီပီယူတစ်ခုတည်းက လုပ်နေရသည်ထက် များစွာပိုမြန်သွားပြီး အချက်အလက်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက်တွက်ချက်လာနိုင်သည်။ တိုးတက်မှုနှုန်းမှာလည်း သိသိသာသာမြန်ဆန်လာသည်။ အင်းမေ့ဂျ်နက်ပြိုင်ပွဲရလဒ်များကို ကြည့်လျှင်ပင် သိသာသည်။ ၂၀၁၃ ခုနှစ်၌ အနိုင်ရသောအသင်းသည် ၁၁ ဒသမ ၇ ရာခိုင်နှုန်းသာ မှားတော့သည်။ ၂၀၁၄ ခုနှစ်တွင် ဂူဂဲလ်နက်က အနိုင်ရသည်။ အမှား ၆ ဒသမ ၆၇ ရာခိုင်နှုန်း။ ပထမဆုံးအကြိမ် ဆယ်ဂဏန်းအောက်ဆင်းသွားသည်။ ဂူဂဲလ်က နောက်မှဝင်လာပြီး လက်စောင်းထက်လှပါလားဟု တွေးမိလျှင် အဲလက်ဇ်နက် ဖန်တီးသူသုံးယောက်ကို ထိုနှစ်ကတည်းက ဂူဂဲလ်၌ တစ်ခါတည်း အလုပ်ခန့် လိုက်သည့်ကိစ္စကို ထည့်ပြောလျှင် ထူးဆန်းတော့မည်မဟုတ်ပါ။

အေအိုင်အကြောင်း စပြောကတည်းက စက်ကို စက်လိုမတွေးဘဲ တတ်နိုင်သမျှ လူလိုတွေးအောင် လုပ်ရန်သည် အဓိကအချက်ဟုပြောခဲ့သည်။ ယခု အေအိုင်ဖြစ်လာရန် အဓိကကျသော ခြေလှမ်း တစ်ရပ်ဖြစ်သည့် ဂျီပီယူများကို စီပီယူအား  ထောက်ကူရန် ထည့်သွင်းအသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းမှာ စက်ကိုတွေးအောင်လုပ်ရန် ကြိုးစားရာမှ ထွက်ပေါ်လာ သောနည်းလမ်းမဟုတ်၊ ကွန်ပျူတာကို မြင်အောင်လုပ်ရန် ကြိုးစားရာမှ ထွက်ပေါ်လာသည့် နည်းလမ်းဟု ဆိုနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် အဲလက်ဇ်နက်သည် နက်နက်နဲနဲ လေ့လာသင်ယူခြင်းအတွက်သာမက ကွန်ပျူတာ အမြင်အတွက်ပါ ထင်ရှားသည့် တော်လှန်ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်ခဲ့သည်။

ကွန်ပျူတာအမြင် တိုးတက်ဖြစ်ထွန်းလာသည်ကို ကျွန်တော်တို့ လက်တွေ့မြင်နေရသလို အသုံးလည်းချနေကြပြီ။  ကျွန်တော်တို့ လက်ထဲမှ စမတ်ဖုန်းတစ်လုံးသည် ဓာတ်ပုံတစ်ပုံရိုက်လျှင် နောက်ခံနှင့် လူ သို့မဟုတ် အရာဝတ္ထုကို    ကောင်းကောင်းခွဲပြီး   သိမြင်သည်။  ထိုအချက်တို့မှာ     အထွေအထူးပြောစရာမလို။ ယနေ့ခေတ်တွင် လူတိုင်းသုံးနေသည့် နည်းပညာဖြစ်နေပြီ။ အစိုးရများ အတွက်လည်း အကျိုးရှိသည်။   မည်မျှပင် ရှုပ်ထွေးသောလမ်းများပေါ်၌ဖြစ်စေ သိချင်သော ကားတစ်စီးကို  သီးသီးခြားခြားခွဲပြီး  ရှာဖွေနိုင်သည်။ ပြီးခဲ့သည် ကိုဗစ်ကပ်ဘေးကာလအတွင်း လေယာဉ်ကွင်းလို လူအများ သွားလာရာနေရာများ၌ ဗီဒီယိုကင်မရာဖြင့်ကြည့်ပြီး အဖျားရှိသူလား၊ အဖျားမရှိသူလား ခွဲခြားနိုင်ခြင်းမှာ ကွန်ပျူတာအမြင် တိုးတက်လာခြင်း၏ အလွန်အကျိုးပြုသော ရလဒ်တစ်ခုဖြစ်ခဲ့သည်။

ကော်ပိုရေးရှင်းကြီးများ၏  အသုံးချမှုမှာလည်း  စိတ်ဝင်စားရန်ကောင်းသည်။   အမေဇုန်၏   ငွေကိုင်စာရေးမထားတော့သော စူပါမားကက်ကြီးများတွင် ကွန်ပျူတာအမြင်သည် ပိုက်ဆံရှင်းဖို့ လူတစ်ယောက်မလိုတော့ကြောင်း သက်သေပြနေပြီ။ အလိုအလျောက် ပါကင်ထိုးနိုင်သောကား များသည် ကွန်ပျူတာအမြင် ဘယ်လောက်အစွမ်းထက်နေပြီလဲဆိုသည်ကို ပြနေသည်။ နောက်ပိုင်း အလိုအလျောက် မောင်းနှင်မှုစနစ်များအတွက်  ကြီးမားသော  ခြေလှမ်းတစ်ရပ်လည်း ဖြစ်သည်။

အဲလက်ဇ်နက်၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ကွန်ဗော်လူးရှင်း နျူရယ်ကွန်ရက် ဟုခေါ်သည်။ အတိုကောက်အားဖြင့် စီအင်န်အင်န်။ ယေဘုယျ ခြေယမ်းလက်ယမ်းနည်းဖြင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ရလျှင် အလွှာ ၂၀ ဝန်းကျင် ပါဝင်သော နျူရယ်ကွန်ရက်ဟု  ဆိုနိုင်သည်။   အဲလက်ဇ်နက် မတိုင်ခင်ကတည်းက စီအင်န်အင်န်များ ရှိသည်။ သို့သော်  ဂျီပီယူတို့ကိုသုံးပြီး နောက်ပိုင်း စီအင်န်အင်န်တို့ သိသိသာသာ ပိုမိုအစွမ်းထက်လာသည်။

သို့ဖြစ်ရာ ဂျီပီယူများသည် ယခင်ကတည်းက ပုံအတွက် ပြင်ဆင်ထားသည့်စနစ်များဖြစ်၍ ကွန်ပျူတာအမြင်ကို တိုးတက်စေရာ မူရင်းရည်မှန်းချက် စက်၏အတွေးအတွက်ရော အထောက် အကူဖြစ်ပါ့မလားဟု မေးစရာရှိသည်။ ဖြစ်ပါသည်။ သို့သော် တွေးနိုင်ရန်အတွက် ဆိုလျှင် မြင်နိုင်ရန်ထက်  အချက်အလက်များစွာ  ပိုမိုလိုအပ်မည်မှာ သေချာသည်။ ထို့ကြောင့် နျူရယ် ကွန်ရက်ထဲမှ အလွှာများလည်း ပိုမိုများပြားလာဖို့ လိုအပ်သည်။ ထိုသို့သော အေအင်န်အင်န် မိုဒယ်များကိုမူ ထရန်စဖော်မာဟုခေါ်သည်။ ချတ်ဂျီပီတီတို့၊ ဒိဆိခ်တို့လို အေအိုင်စနစ် များတွင် သုံးထားသည့်မိုဒယ်များဖြစ်သည်။

အနာဂတ် အထွေထွေသုံးနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည့် အေအိုင်အကြောင်း ယခုအထိ ဆွေးနွေးလာသမျှကို အနှစ်ချုပ်ရလျှင် စက်က မှတ်နိုင်သည်ကို သုံးပြီးစက်နှင့်  စကား ပြောနိုင်အောင်လုပ်သည်။ ထို့နောက် စက်ကို လေ့လာသင်ယူစေသည်။ စက်၏ လေ့လာသင်ယူမှုသည် စက်ဆန်ပြီး လူသား မဆန်သောကြောင့် ထိုခေါင်းစဉ်အောက်မှာပင် နက်နက်နဲနဲ လေ့လာသင်ယူမှုဆိုပြီး နျူရယ်ကွန်ရက် အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်များ တည်ဆောက်သည်။ နျူရယ်ကွန်ရက်နှင့် ဗနွိုင်းမင်း အာကီတက်ချာတို့   တစ်သားတည်းမကျနိုင်ချိန်တွင် ဂျီပီယူများ သုံးလို့ရသည့် နည်းလမ်းကို တွေ့သွားသည်။  ထိုအချိန်မှစ၍ အေအိုင်နည်းပညာ သုတေသနနှင့် လက်တွေ့နယ်ပယ်နှစ်ရပ်လုံး အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသည်မှာ ယနေ့ထက်တိုင်ပင်ဖြစ်တော့သည်။       ။