0:00:00.000,0:00:09.034
အသိစိတ်ဆိုတာဘာလဲ

0:00:09.034,0:00:11.828
စက်တစ်ခုဟာ တကယ်ကိုတွေးခေါ်နိုင်ပါသလား

0:00:11.828,0:00:15.114
စိတ်ဆိုတာ ဦးနှောက်ထဲမှာရှိတဲ့ [br]နူရုံးတွေပဲလား

0:00:15.114,0:00:18.757
ဒါမှမဟုတ် ဗဟိုမှာရှိနေတဲ့[br]မမြင်ရတဲ့ မီးပွားလေးတွေလား

0:00:18.757,0:00:21.325
အများစုအတွက်တော့၊ ဒါတွေဟာ [br]ဉာဏ်ရည်တုရဲ့ အနာဂတ်အတွက်

0:00:21.325,0:00:24.352
အဓိကကျတဲ့ စဉ်းစားစရာတွေဖြစ်နေခဲ့တာပါ

0:00:24.352,0:00:29.539
ဒါပေမယ့်ဗြိတိသျှသိပ္ပံပညာရှင်[br]အလန်တျူးရင်းဟာ ပိုရှင်းတဲ့အရာတစ်ခုအတွက်

0:00:29.539,0:00:31.850
ဒီမေးခွန်းအားလုံးကို[br]လျစ်လျူရှုဖို့ဆုံးဖြတ်ခဲ့တယ်

0:00:31.850,0:00:35.269
ကွန်ပျူတာတွေက လူလိုစကားပြောနိုင်မလား

0:00:35.269,0:00:39.265
ဒီမေးခွန်းကနေ ဉာဏ်ရည်တုတွေကိုတိုင်းတာဖို့

0:00:39.265,0:00:43.316
တျူးရင်း test လို့ထင်ရှားလာစေမယ့်[br]စိတ်ကူးတစ်ခု ဖော်ဆောင်ပေးခဲ့တယ်

0:00:43.316,0:00:47.341
၁၉၅၀ ကစာတမ်းဖြစ်တဲ့[br]"တွက်ချက်သောစက်နှင့် အသိဉာဏ်"ထဲမှာ

0:00:47.341,0:00:49.814
တျူးရင်းက အောက်ပါ ဂိမ်းတစ်ခုကို [br]အဆိုပြုခဲ့တယ်

0:00:49.814,0:00:53.906
လူသား ဒိုင်လူကြီးတစ်ဦးက သူမမြင်ရတဲ့[br]ကစားသမားတွေကို စာနဲ့စကားပြောပြီး

0:00:53.906,0:00:56.382
သူတို့တုံ့ပြန်မှုကို စစ်ဆေးရမယ်

0:00:56.382,0:01:00.409
ဒီ စမ်သပ်မှုကို အောင်မြင်ဖို့ ၊[br]ကစားသမားတစ်ယောက်နေရာမှာ

0:01:00.409,0:01:03.857
ရလဒ်ကိုမယ်မယ်ရရမပြောင်းလဲပဲ[br]ကွန်ပျူတာတစ်ခုကို အစားထိုးရမယ်

0:01:03.857,0:01:06.816
တစ်နည်းအားဖြင့်၊ [br]ကွန်ပျူတာရဲ့ စကားပြောဆိုပုံက

0:01:06.816,0:01:12.513
လူသားနဲ့အလွယ်တကူ ခွဲလို့မရဘူးဆိုရင်[br]သူ့ကို ဉာဏ်ရည်ရှိတယ်လို့သတ်မှတ်မယ်

0:01:12.513,0:01:14.667
တျူးရင်းက ၂၀၀၀ ခုနှစ်လောက်ဆိုရင်[br]

0:01:14.667,0:01:20.622
၁၀၀ MB ရှိတဲ့မှတ်ဉာဏ်နဲ့စက်တွေက စမ်းသပ်မှု[br]ကို အလွယ်ပဲအောင်မယ်လို့ ခန့်မှန်းခဲ့တယ်

0:01:20.622,0:01:22.786
ဒါပေမယ့် သူခန့်မှန်းချက်ကစောလွန်းနေတယ်

0:01:22.786,0:01:25.840
ယနေ့ ကွန်ပျူတာတွေမှာ ဒီထက်ပိုတဲ့ [br]မှတ်ဉာဏ်အများအပြားရှိပေမည့်လို့

0:01:25.840,0:01:27.643
အနည်းငယ်ကပဲ ဒီလိုအောင်မြင်ခဲ့ပါသေးတယ်

0:01:27.643,0:01:29.438
ဒီလိုအောင်ခဲ့တဲအရာတွေကလည်း

0:01:29.438,0:01:33.208
အလွန်တွက်ချက်နိုင်မှု စွမ်းရည်ကို[br]သုံးမယ့်အစား ဒိုင်တွေကို

0:01:33.208,0:01:36.174
အရူးလုပ်တဲ့နည်းတွေကိုပဲ [br]အာရုံစိုက်ခဲ့ကြလို့ဖြစ်ပါတယ်

0:01:36.174,0:01:39.096
တကယ့် test အစစ်လို့မသတ်မှတ်ခဲ့ကြပေမည့်

0:01:39.096,0:01:43.865
ပထမဆုံးအောင်မြင်သူလို့ တချို့က ပြောကြတာက[br]ELIZAဆိုတဲ့ ပရိုဂရမ်ပါ

0:01:43.865,0:01:46.412
တိုပြီး ရှင်းလင်းတဲ့ script လေးတစ်ခုနဲ့

0:01:46.412,0:01:50.434
စိတ်ပညာရှင်ပုံစံ အတုခိုးပြီး[br]လူအများအပြားကို လှည့်စားခဲ့တယ်

0:01:50.434,0:01:52.395
လူတွေကို စကားများများပြောခိုင်းပြီး

0:01:52.395,0:01:55.905
သူတို့ရဲ့မေးခွန်းတွေကို[br]ပြန်ပြတဲ့နည်းနဲ့ပေါ့

0:01:55.905,0:01:59.412
နောက်ထပ်PARRY ဆိုတဲ့ script ကတော့[br]ဆန့်ကျင်ဘက်ပဲ

0:01:59.412,0:02:02.213
သံသယလွန်ကဲတဲ့ စိတ်ကစင့်ကလျား[br]ရောဂါသည်ပုံကို အတုခိုးခဲ့တယ်

0:02:02.213,0:02:07.939
စကားပြောတာကို ကြိုတင်အစီအစဉ်ချထားတဲ့ [br]စွဲလန်းမှုတွေဆီကို ပြန်ခေါ်သွားတဲ့သူပေါ့

0:02:07.939,0:02:12.803
လူတွေကိုအရူးလုပ်ရာမှာ သူတို့အောင်မြင်မှုက [br]စမ်းသပ်မှုရဲ့အားနည်းချက်ကို မီးထိုးပြတယ်

0:02:12.803,0:02:17.433
လူသားတွေက ကိစ္စတော်တော်များများကို [br]အသိဉာဏ်အဖြစ် မှတ်ယူကြတယ်

0:02:17.433,0:02:21.076
တကယ်တော့ အသိဉာဏ်မဟုတ်ပါဘူး

0:02:21.076,0:02:24.289
မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ Loebner ဆုလိုမျိုးနှစ်စဉ်[br]ပြိုင်ပွဲတေွဟာ

0:02:24.289,0:02:26.009
စစ်ဆေးနည်းတွေကိုပို ပုံစံကျလာစေပါတယ်

0:02:26.009,0:02:28.155
ဒိုင်တွေက မစခင်မှာ [br]သူတို့နဲ့စကားပြောဖော်

0:02:28.155,0:02:32.019
အချို့က စက်တွေဖြစ်တယ်ဆိုတာကို[br]ကြိုသိထားကြတယ်

0:02:32.019,0:02:33.920
အရည်အသွေးတွေ တိုးတက်လာစဉ်မှာပဲ

0:02:33.920,0:02:39.096
ချက်ဘော့ ပရိုဂရမ်တော်တော်များများကELIZAနဲ့[br]PARRY လိုမျိုး ဗျုဟာတွေသုံးလာကြတယ်

0:02:39.096,0:02:41.132
၁၉၉၇ရဲ့ အောင်နိုင်သူ Catherine က

0:02:41.132,0:02:45.213
အံ့အားသင့်ဖွယ်အာရုံစိုက်မှုနဲ့ [br]စကားပြောဆိုမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့တယ်

0:02:45.213,0:02:49.175
ဒါပေမယ့် ဒိုင်တွေကသာ Bill Clinton [br]အကြောင်းကို အများစုပြောမယ်ဆိုရင်ပေါ့

0:02:49.175,0:02:51.813
ပိုပြီးလတ်တလောဖြစ်တဲ့အောင်နိုင်သူ[br]Eugene Goostmanကဆိုရင်

0:02:51.813,0:02:55.549
၁၃နှစ်သားယူကရိန်းလူကလေးအဖြစ်[br]အသွင်ယူခဲ့တယ်

0:02:55.549,0:02:59.570
ဒါကြောင့်ဒိုင်တွေက သူ့ရဲ့ကို့ရို့ကားယားသဒ္ဒါနဲ့[br]အချိတ်အဆက်မရှိတဲ့စကားတွေကို

0:02:59.570,0:03:02.916
ဘာသာစကားနဲ့ယဉ်ကေျးမှုအတားအဆီးကြောင့်[br]ဆိုပြီးမှတ်ယူခဲ့တယ်

0:03:02.916,0:03:07.135
အဲဒီအချိန်မှာ၊ အခြားပရိုဂရမ်တွေဖြစ်တဲ့[br]Cleverbotက အကောင်းဆုံးတုံ့ပြန်မှုကို

0:03:07.135,0:03:11.740
ဆုံးဖြတ်နိုင်ရန် တကယ်စကားပြောထားတဲ့ [br]ဒေတာဘေ့စ်ကို စိစစ်ပိုင်းခြားနည်းအားဖြင့်

0:03:11.740,0:03:14.281
မတူညီတဲ့ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုကို ပြုလုပ်ခဲ့တယ်

0:03:14.281,0:03:17.530
အချို့က အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ [br]ပိုကောင်းလာအောင်

0:03:17.530,0:03:20.915
ယခင်ပြောထားတဲ့စကားဝိုင်းတွေက[br]မှတ်ဉာဏ်တွေကိုသိမ်းထားကြတယ်

0:03:20.915,0:03:25.066
Cleverbot ရဲ့ တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုချင်းစီက [br]တကယ့်လူသားနဲ့တူပေမယ့်

0:03:25.066,0:03:27.092
ပင်ကိုယ်စရိုက်တသမှတ်တည်း မရှိပဲ

0:03:27.092,0:03:30.245
ခေါင်းစဉ်အသစ်တွေဆိုရင် [br]မလုပ်ဆောင်နိုင်တာကတော့

0:03:30.245,0:03:32.858
ကျိန်းသေပါပဲ

0:03:32.858,0:03:36.112
တျူးရင်းခေတ်က လူတွေက ခန့်မှန်းနိုင်ခဲ့တာက[br]ယနေ့ခေတ်ကွန်ပျူတာတွေဟာ

0:03:36.112,0:03:38.201
အာကာသယာဉ်တွေကို မောင်းနှင်တာ

0:03:38.201,0:03:40.518
သိမ်မွေ့တဲ့ ခွဲစိတ်မှုတွေလုပ်ဆောင်တာ

0:03:40.518,0:03:42.807
ကြီးမားတဲ့ ညီမျှခြင်းတွေ [br]ဖြေရှင်းနိုင်မယ်ပေါ့။

0:03:42.807,0:03:46.310
ဒါပေမဲ့ အခြေခံစကားပြောတတ်ဖို့တော့[br]ရုန်းကန်ရတုန်းပဲလား

0:03:46.310,0:03:49.819
လူသားဘာသာစကားဟာ[br]အကြီးဆုံးအဘိဓာန်ကတောင် မဖော်ပြနိုင်တဲ့

0:03:49.819,0:03:53.524
အံ့သြလောက်အောင်[br]ရှုပ်ထွေးတဲ့အရာဖြစ်ပုံရပါတယ်

0:03:53.524,0:03:57.993
ချက်ဘော့တွေကို ရိုးရှင်းတဲ့စကားဆက်ဖြစ်တဲ့ [br]"အမ်.."နဲ့

0:03:57.993,0:04:00.415
မှန်ကန်တဲ့အဖြေမရှိတဲ့ မေးခွန်းတွေက [br]တွေးရခက်စေပါတယ်

0:04:00.415,0:04:02.315
ရိုးရှင်းတဲ့ စကားပြောဝါကျဖြစ်တဲ့

0:04:02.315,0:04:05.595
"ငါ ရေခဲသေတ္တာထဲက [br]ဖျော်ရည်ကိုယူပြီးသူ့ကို ပေးလိုက်တယ်

0:04:05.595,0:04:07.406
ဒါပေမယ့်.ရက်စွဲကိုကြည့်ဖို့မေ့သွားတယ်"

0:04:07.406,0:04:12.872
ဆိုတာမျိုးက နားလည်ဖို့ အတွင်းသိစိတ်နဲ့ [br]ဗဟုသုတတွေအများကြီး ရှိထားဖို့လိုပါတယ်

0:04:12.872,0:04:15.503
မှတ်ဉာဏ်တွေတိုးတာနဲ့ [br]တွက်ချက်မှုစွမ်းအားတွေတိုးတာထက်

0:04:15.503,0:04:19.112
လူသားစကားပြောတာကို [br]အသွင်ဆောင်ဖန်တီးတာက ပိုမယ့်ပုံပါ

0:04:19.112,0:04:21.623
တျူးရင်းရဲ့ရည်မှန်းချက်ကို နီးလာတာနဲ့အမျှ

0:04:21.623,0:04:26.483
အသိစိတ်နဲ့ပတ်သက်တဲ့ ဒီလိုကြီးမားတဲ့ [br]မေးခွန်းတွေကို ရင်ဆိုင်ရဖို့ရှိပါလိမ့်မယ်