AI-Generated Creatures That Stretch the Boundaries of Imagination | Sofia Crespo | TED

Translator: Sanntint Tint Reviewer: Myo Aung

I'd like to start by asking you to imagine a color

အရင်က မမြင်ဖူးတဲ့ အရောင်တစ်ခုကို စိတ်ကူးကြည့်ဖို့

that you've never seen before.

တောင်းဆိုတာနဲ့ စလိုက်ချင်ပါတယ်။

Just for a second give this a try.

ဒါကို ခဏလောက် စမ်းကြည့်ပါ။

Can you actually visualize a color that you've never been able to perceive?

သင် တစ်ခါမှ မရိပ်မိနိုင်တဲ့ အရောင်တစ်ခုကို တကယ် မြင်ယောင်ကြည့်နိုင်လား။

I never seem to get tired of trying this

လွယ်လွယ် စိန်ခေါ်မှုမဟုတ်မှန်း သိပေမဲ့

although I know it's not an easy challenge.

ကြိုးစားရတာ ဘယ်တော့မှ ငြီးငွေ့ပုံမပေါ်ဘူး။

And the thing is,

နောက်တစ်ခုက

we can't imagine something without drawing upon our experiences.

ကျွန်မတို့ရဲ့ အတွေ့အကြုံတွေကနေ ဆွဲမယူဘဲ တစ်ခုခုကို စိတ်ကူးယဉ်လို့မရဘူး။

A color we haven't yet seen

ရိပ်မိနိုင်တဲ့ ရောင်စဉ်အပြင်ဘက်က

outside the spectrum we can perceive

မမြင်ရသေးတဲ့ အရောင်က

is outside our ability to conjure up.

ကျွန်မတို့ရဲ့ ပုံဖော်နိုင်စွမ်းရဲ့ အပြင်ဘက်မှာပါ။

It's almost like there's a boundary to our imagination

စိတ်ကူးကြည့်နိုင်တဲ့ အရောင်တွေ အားလုံးက အရင်က မြင်ဖူးခဲ့တဲ့

where all the colors we can imagine

အခြားအရောင်တွေရဲ့ အရိပ်တွေသာ ဖြစ်နိုင်တဲ့

can only be various shades of other colors we have previously seen.

ကျွန်မတို့ရဲ့ စိတ်ကူးအတွက် နယ်နိမိတ်တစ်ခုရှိသလိုမျိုးပါ။

Yet we know for a fact

ဒါပေမဲ့ ကျွန်မတို့ရဲ့ မြင်နိုင်တဲ့

that those color frequencies outside our visible spectrum are there.

ရောင်စဉ်အပြင်ဘက်မှာ ဒီအရောင်ကြိမ်နှုန်းတွေ ရှိနေတာကိုကို သိကြပါတယ်။

And scientists believe that there are species

ကျွန်မတို့လူသားတွေမှာ ရှိတဲ့ အရောင်သုံးမျိုးထက် ပိုတဲ့

that have many more photo receptors

အလင်းအာရုံခံအများအပြားရှိတဲ့

than just the three color ones we humans have.

မျိုးစိတ်တွေ ရှိတယ်လို့ သိပ္ပံပညာရှင်တွေက ယုံကြည်ကြတယ်။

Which, by the way,

ဒါကြောင့် စကားမစပ်

not all humans see the world in the same way.

လူသားအားလုံးဟာ ကမ္ဘာကြီးကို ညီတူ မြင်ကြမှာမဟုတ်ဘူး။

Some of us are colorblind to various degrees,

ကျွန်မတို့တချို့က ပမာဏ အမျိုးမျိုးနဲ့ အရောင်ကန်းနေပြီး

and very often we don't even agree on small things,

အင်တာနက်ပေါ်က ၀တ်စုံက အပြာရောင်နဲ့ အနက်ရောင် သို့မဟုတ် အဖြူနဲ့ ရွှေရောင်လို

like if a dress on the internet is blue and black or white and gold.

သေးငယ်တဲ့ အရာတွေကိုတောင် မကြာခဏ ကျွန်မတို့ သဘောမတူကြဘူး။

But my favorite creature, one of my favorite creatures,

ဒါပေမဲ့ ကျွန်မ အကြိုက်ဆုံး သတ္တဝါတွေထဲက တစ်ကောင်ကတော့

is the peacock mantis shrimp,

သက်တံရောင် ပုဇွန်ပါ၊

which is estimated to have 12 to 16 photo receptors.

အလင်းအာရုံခံ ၁၂ ခုကနေ ၁၆ ခုအထိ ရှိတယ်လို့ ခန့်မှန်းရပါတယ်။

And that indicates the world to them might look so much more colorful.

ဒါက သူတို့အတွက်တော့ ကမ္ဘာကြီး ပိုအရောင်အသွေးစုံနေမယ်လို့ ညွှန်ပြတာပါ။

So what about artificial intelligence?

ဒါဆို ဉာဏ်ရည်တုကျတော့ရော။

Can AI help us see beyond our human capabilities?

AI က လူသားစွမ်းရည်တွေကို ကျော်လွန်ကာ ကျွန်မတို့ကို ကူညီပေးနိုင်လား။

Well, I've been working with AI for the past five years,

ကျွန်မဟာ AI နဲ့အတူ လွန်ခဲ့တဲ့ ငါးနှစ်ခန့် လုဲးလုံး အလုပ်လုပ်နေခဲ့ပြီး

and in my experience, it can see within the data it gets fed.

ကျွန်မရဲ့အတွေ့အကြုံအရ ဒါက ထည့်ပေးတဲ့ ဒေတာအတွင်းမှာ မြင်နိုင်တာပါ။

But then you might be wondering, OK,

ဒါပေမဲ့ AI က အသစ်အဆန်းတွေကို စိတ်ကူးယဉ်ဖို့

if AI can't help imagine anything new,

မကူညီနိုင်ရင် အနုပညာရှင်တစ်ယောက်အနေနဲ့

why would an artist see any point in using it?

ဘာ့ကြောင့် ဒီအချက်ကို မြင်နိုင်မှာလဲလို့ တွေးနေနိုင်တယ်။

And my answer to that is because I think that it can help augment our creativity

ဒီအတွက် အဖြေက ဖန်တီးနိုင်စွမ်း တိုးမြင့်အောင်ကူညီနိုင်မယ်လို့ထင်တာကြောင့်

as there's value in creating combinations of known elements to form new ones.

လူသိများတဲ့ ဒြပ်စင်တွေကို အသစ်တွေ အဖြစ် ပေါင်းစပ်ရာမှာ အသုံးဝင်ပါတယ််။

And this boundary of what we can imagine based on what we have experienced

ကျွန်မတို့ တွေ့ကြုံဖူးတာတွေကို အခြေခံပြီး တွေးကြည့်လို့ရတဲ့ ဒီနယ်နိမိတ်က

is the place that I have been exploring.

ကျွန်မ ရှာဖွေလေ့လာခဲ့တဲ့နေရာပါ။

For me, it started with jellyfish on a screen at an aquarium

ကျွန်မအတွက် ဒါက ငါးပြတိုက် ဖန်သားပြင်ပေါ်က ရေခူတွေနဲ့ စတင်ခဲ့ပြီး

and wearing those old 3D glasses, which I hope you remember,

သင်တို့ အမှတ်ရဖို့ ကျွန်မ မျှော်လင့်တာက 3D မျက်မှန်အဟောင်းတွေကို ဝတ်ဆင်ထားတဲ့

the ones with the blue and red lens.

အပြာနဲ့ အနီရောင် မှန်ဘီလူးပါတာတွေပါ၊

And this experience made me want to recreate their textures.

ဒီအတွေ့အကြုံက ကျွန်မကို သူတို့ရဲ့ ဖွဲ့စပ်ပုံတွေကို ပြန်ဖန်တီးစေချင်လာတယ်။

But not just that,

ဒါတင်မကသေးပါဘူး၊

I also wanted to create new jellyfish

အရင်က မမြင်ဖူးသေးတဲ့ ရေခူအသစ်တွေကိုလည်း

that I hadn't seen before, like these.

ဖန်တီးချင်ပါသေးတယ်။

And what started with jellyfish,

ရေခူတွေနဲ့ စတင်ခဲ့ရာက

very quickly escalated to other sea creatures

ပင်လယ် အနီမိုနီပန်း၊ သန္တာကောင်နဲ့ ငါးတွေလို တခြား ပင်လယ်သတ္တဝါတွေအထိ

like sea anemone, coral and fish.

အမြန် အရှိန်တက်သွားတယ်။

And then from there came amphibians, birds and insects.

ဒီနောက် အဲဒီကနေ ကုန်းနေရေနေသတ္တဝါတွေ၊ ငှက်တွေနဲ့ အင်းဆက်တွေ ရောက်လာကြတယ်။

And this became a series called “Neural Zoo”.

ဒါက “Neural Zoo” လို့ ခေါ်တဲ့ စိးရီးတစ်ခုဖြစ်လာခဲ့တယ်။

But when you look closely, what do you see?

ဒါပေမဲ့ အနီးကပ်ကြည့်တဲ့အခါ ဘာကို မြင်လဲ။

There's no single creature in these images.

ဒီပုံတွေမှာ သတ္တဝါတစ်ကောင်မှ မရှိဘူး။

And AI augments my creative process

ဖွဲ့စည်းပုံတွေကို အနှစ်ချုပ်ပြီး ပြန်လည်ပေါင်းစပ်ခွင့်ပြုရင်း

by allowing me to distill and recombine textures.

AI ကကျွန်မရဲ့ ဖန်တီးမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးမြှင့်တင်ပေးတယ်။

And that's something that would otherwise take me months to draw by hand.

ဒါမှမဟုတ်ရင် လက်နဲ့ဆွဲဖို့ လနဲ့ချီကြာမယ့်အရာပါ။

Plus I'm actually terrible at drawing.

နောက်ပြီး ကျွန်မက ပုံဆွဲရာမှာ တကယ်ညံ့တာပါ။

So you could say, in a way, what I'm doing

ဒါကြောင့် တစ်နည်းအားဖြင့် ကျွန်မလုပ်နေတာက

is a contemporary version of something

ကင်မရာတွေ မရှိခင်မှာတောင်

that humans have already been doing for a long time,

လူတွေက အချိန်အတော်ကြာကတည်းက လုပ်ထားပြီးဖြစ်တဲ့

even before cameras existed.

ခေတ်ပြိုင် မူကွဲတစ်ခုလို့ ပြောလို့ရပါတယ်။

In medieval times,

အလယ်ခေတ်တွေတုန်းက

people went on expeditions,

လူတွေဟာ လေ့လာရေးခရီးတွေထွက်ကြပြီး

and when they came back they would share about what they saw

ပြန်လာတဲ့အခါ သရုပ်ဖော်သူတစ်ဦးကို မြင်ခဲ့ရတာတွေကို

to an illustrator.

မျှဝေလေ့ရှိကြတယ်။

And the illustrator, having never seen what was being described,

သရုပ်ဖော်သူက ဖော်ပြထားတာကို တစ်ခါမှမမြင်ဖူးဘဲ

would end up drawing

အရင်က မြင်ဖူးတဲ့

based on the creatures that they had previously seen

သတ္တဝါတွေကို အခြေခံပြီး မျိုးစပ်တဲ့ တိရစ္ဆာန်တွေကို

and in the process creating hybrid animals of some sort.

ဖန်တီးတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်မှာ နိဂုံးချုပ်သွားလေ့ရှိတယ်။

So an explorer might describe a beaver, but having never seen one,

ဒါကြောင့် စူးစမ်းလေ့လာသူတစ်ဦးဟာ ကြွက်တစ်ကောင်ကို သရုပ်ဖော်နိုင်ပေမဲ့

the illustrator might give it the head of a rodent,

တစ်ခါမှမမြင်ဖူးရင် သရုပ်ဖော်သူက ဒါကို ကြွက်ခေါင်း၊

the body of a dog and a fish-like tail.

ခွေးခန္ဓာကိုယ်နဲ့ ငါးနဲတူတဲ့ အမြီးကို ပေးနိုင်တယ်။

In the series “Artificial Natural History”,

“Artificial Natural History” စီးရီးမှာ

I took thousands of illustrations from a natural history archives,

သဘာဝသမိုင်း မော်ကွန်းတိုက်တွေက သရုပ်ဖော်ပုံ ထောင်ပေါင်းများစွာကို ယူပြီး

and I fed them to a neural network to generate new versions of them.

ဒါတွေရဲ့ ပုံစံအသစ်ထုတ်လုပ်ဖို့ အာရုံကြော ကွန်ရက်တစ်ခုမှာ ထည့်ခဲ့တယ်။

But up until now, all my work was done in 2D.

ဒါပေမဲ့ အခုအထိတော့ ကျွန်မရဲ့လက်ရာ အားလုံးကို 2D နဲ့ လုပ်ပြီးပါပြီ။

And with the help of my studio partner, Feileacan McCormick,

ကျွန်မရဲ့ စတူဒီယို လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက် Feileacan McCormick ရဲ့ အကူအညီနဲ့

we decided to train a neural network on a data set of 3D scanned beetles.

3D စကန်ဖတ်ထားတဲ့ ပိုးတောင်မာရဲ ဒေတာစုမှာ အာရုံကြော ကွန်ရက် ကျင့်ပေးဖို့ဆုံးဖြတ်တယ်။

But I must warn you that our first results were extremely blurry,

ဒါပေမဲ့ ကျွန်မတို့ရဲ့ပထမ ရလဒ်တွေက အလွန်မှုန်ဝါးနေပြီး၊

and they looked like the blobs you see here.

ဒါတွေက ဒီမှာ သင်မြင်ရတဲ့ အစက်တွေနဲ့ တူတာကို သတိပေးရမှာပါ။

And this could be due to many reasons,

အကြောင်းများစွာကြောင့်ဖြစ်နိုင်ပေမဲ့

but one of them being that there aren't really a lot

သူတို့ထဲက တစ်ခုကတော့ 3D အင်းဆက်တွေရဲ့ ပွင့်လင်းစွာ

of openly available data sets of 3D insects.

ရရှိနိုင်တဲ့ဒေတာအစုံတွေ အများကြီးမရှိပါဘူး။

And also we were repurposing

ဒါ့အပြင် ကျွန်မတို့ဟာ 3D ဖန်တီးဖို့

a neural network that normally gets used to generate images to generate 3D.

ပုံမှန် ပုံတွေထုတ်ဖို့ သုံးလေ့ရှိတဲ့ အာရုံကြော ကွန်ရက်ကို ပြန်သုံးနေပါတယ်။

So believe it or not, these are very exciting blobs to us.

ဒါကြောင့် ယုံချင်မှ ယုံပါ၊ ဒီအစက်တွေက ကျွန်မတို့အတွက် စိတ်လှုပ်ရှားစရာပါ။

But with time and some very hacky solutions

ဒါပေမဲ့ ဒေတာအစုံကို မြှင့်တင်ဖို့ ပုရွက်ဆိတ်တွေနဲ့ အခြားပိုးတောင်မာတွေလို

like data augmentation,

အင်းဆက်တွေထဲကို ပစ်ချတဲ့

where we threw in ants and other beetle-like insects

ဒေတာ ဆပွားတာလို အချိန်နဲ့

to enhance the data set,

အလွန်ကောင်းတဲ့

we ended up getting this,

ဖြေရှင်းနည်းတွေနဲ့ဆို

which we've been told they look like grilled chicken.

ကြက်ကင်လို ပုံပေါက်နေတယ်လို့ ပြောထားတာကို ရခဲ့တာပါ။

(Laughter)

(ရယ်သံများ)

But hungry for more, we pushed our technique,

ဒါပေမဲ့ ပိုအာသီသရှိလာတာကြောင့် ကျွန်မတို့ရဲ့ နည်းပညာကို တွန်းအားပေးပြီး

and eventually they ended up looking like this.

နောက်ဆုံးမှာတော့ ဒီလိုပုံစံနဲ့ အဆုံးသတ်ခဲ့ပါတယ်။

We use something called 3D style transfer to map textures onto them,

3D ပုံစံ ပြောင်းတာလို့ခေါ်တာကို သူတို့ပေါ် က ဖွဲ့စည်းပုံတွေကို ပုံစံဆွဲဖို့ သုံးပြီး

and we also trained a natural language model

သိပ္ပံနဲ့တူတဲ့ အမည်တွေနဲ့ ခန္ဓာဗေဒဆိုင်ရာ ဖော်ပြချက်တွေကို ထုတ်လုပ်ဖို့

to generate scientific-like names

သဘာဝ ဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုကိုလည်း

and anatomical descriptions.

လေ့ကျင့်ပေးတယ်။

And eventually we even found a network architecture that could handle 3D meshes.

နောက်ဆုံး 3D အကွက်တွေကို ကိုင်တွယ်နိုင်တဲ့ ကွန်ရက် တည်ဆောက်ပုံတစ်တောင် တွေ့ရှိခဲ့တယ်။

So they ended up looking like this.

ဒါနဲ့ ဒီလို အဆုံးသတ်သွားတယ်။

And for us, this became a way of creating kind of a speculative study --

ကျွန်မတို့အတွက် ဒါက မှန်းဆလေ့လာခြင်း တစ်မျိုးကို ဖန်တီးတဲ့ နည်းလမ်းဖြစ်လာတယ်။

(Applause)

(လက်ခုပ်သံများ)၊

A speculative study of creatures that never existed,

မှန်းဆနိုင်တဲ့ ဇီဝဗေတစ်ခုလို လုံးဝ မရှိခဲ့တဲ့ သတ္တဝါတွေအကြောင်း

kind of like a speculative biology.

မှန်းဆလေ့လာမှုတစ်ခုပါ။

But I didn't want to talk about AI and its potential

ဒါပေမဲ့ AI နဲ့ ၎င်းရဲ့ အလားအလာတွေကိုတော့ တကယ့် မျိုးစိတ်တွေနဲ့

unless it brought me closer to a real species.

ပိုနီးစပ်လာစေတာကိုတော့ မပြောချင်ပါဘူး။

Which of these do you think is easier to find data about online?

ဒီထဲက ဘယ်ဟာက အွန်လိုင်းမှာ ဒေတာရှာရတာ ပိုလွယ်တယ်လို့ ထင်လဲ။

(Laughter)

(ရယ်သံများ)

Yeah, well, as you guessed correctly, the red panda.

ဟုတ်တယ်၊ မှန်းဆတဲ့အတိုင်း ဒါက ပန်ဒါနီပါ။

And this maybe could be due to many reasons,

အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ဖြစ်နိုင်ပေမဲ့

but one of them being how cute they are,

သူတို့ထဲက တစ်ကောင်က ဘယ်လောက်ချစ်ဖို့ကောင်းလဲ။

which means we photograph and talk about them a lot,

ဆိုလိုတာက ကျွန်မတို့ ဓာတ်ပုံရိုက်ပြီး သူတို့အကြောင်း အများကြီးပြောတယ်၊

unlike the boreal felt lichen.

ဘိုရီရယ်က သစ်ကပ်မှော်နဲ့မတူပါဘူး။

But both of them are classified as endangered.

ဒါပေမဲ့ နှစ်မျိုးလုံးကို ဘေးသင့်နေတယ်လို့ သတ်မှတ်ထားတယ်။

So I wanted to bring visibility to other endangered species

ဒါကြောင့် ချစ်စရာ အနီရောင် ပန်ဒါဝက်ဝံလို ဒစ်ဂျစ်တယ် ကိုယ်စားပြုမှု ပမာဏ မတူညီတဲ့

that don't get the same amount of digital representation

မျိုးသုဉ်းလုနီးပါး တခြားမျိုးစိတ်တွေကို မြင်နိုင်စေချင်တာပါ။

as a cute, fluffy red panda.

ချစ်စရာ၊ ပျော့ပျောင်းတဲ့ အနီရောင် ပန်ဒါဝက်ဝံလိုပါ။

And to do this,

ဒီလိုလုပ်ဖို့

we trained an AI on millions of images of the natural world,

သဘာဝကမ္ဘာရဲ့ သန်းနဲ့ချီတဲ့ ပုံရိပ်တွေ အကြောင်း AI ကို လေ့ကျင့်ပေးခဲ့ပြီး

and then we prompted with text

ဒီသတ္တဝါအချို့ကို ထုတ်ပေးဖို့အတွက်

to generate some of these creatures.

စာသားနဲ့ ထောက်ပေးခဲ့တယ်။

So when prompted with a text,

ဒါကြောင့် “အန္တရာယ်ရှိနေတဲ့ ပင့်ကူရုပ်ပုံ၊

"an image of a critically endangered spider, the peacock tarantula"

ဒေါင်းအဆိပ်ပြင်း ပင့်ကူ” နဲ့ ၎င်းရဲ့ သိပ္ပံအမည်ဆိုတဲ့

and its scientific name,

စာသားနဲ့ ထောက်ပေးတဲ့အခါ၊

our model generated this.

ကျွန်မတို့ရဲ့ ပုံစံငယ်က ဒါကို ထုတ်ပေးတယ်။

And here's an image of the real peacock tarantula,

ဒါက အိန္ဒိယအတွက် အံ့ဖွယ် ပင့်ကူမျိုးစုဖြစ်တဲ့

which is a wonderful spider endemic to India.

ဒေါင်းအဆိပ်ပြင်း ပင့်ကူအစစ်ရဲ့ပုံပါ။

But when prompted with a text

ဒါပေမဲ့ “မျိုးတုံးပျောက်ကွယ်လုဖြစ်နေတဲ့

"an image of a critically endangered bird, the mangrove finch,"

ငှက်ရုပ်ပုံ၊ ဒီရေတော ငှက်ပုံ” ဆိုတဲ့ စာသားနဲ့ ထောက်ပေးတဲ့အခါ

our model generated this.

ပုံစံငယ်က ဒါကို ထုတ်ပေးတယ်။

And here's a photo of the real mangrove finch.

ဒီပုံကတော့ ဒီရေတော စာမျိုးဝင် ငှက်ရဲ့ ဓာတ်ပုံပါ။

Both these creatures exist in the wild,

ဒီသတ္တဝါနှစ်မျိုးလုံးက တောရိုင်းမှာ ရှိပေမဲ့

but the accuracy of each generated image is fully dependent on the data available.

ထုတ်လိုက်တဲ့ တစ်ပုံချင်းစီရဲ့ တိကျမှုက ရရှိနိုင်တဲ့ ဒေတာပေါ်မှာ အပြည့်အဝမူတည်တယ်။

These chimeras of our everyday data

ကျွန်မအတွက် နေ့စဉ်ဒေတာတွေရဲ့ ဒီပေါက်ကရစိတ်ကူးတွေက

to me are a different way of how the future could be.

အနာဂတ်မှာ ဖြစ်နိုင်ပုံရဲ့ မတူတဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခုပါ။

Not in a literal sense, perhaps,

ပကတိသဘောအရ မဟုတ်ပေမဲ့

but in the sense that through practicing the expanding of our own imagination

ကျွန်မတို့ရဲ့အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်တဲ့ ဂေဟစနစ်တွေနဲ့ပတ်သက်ပြီး

about the ecosystems we are a part of,

ကိုယ်ပိုင်စိတ်ကူးတွေကို ချဲ့ထွင်လေ့ကျင့်ရင်း

we might just be better equipped to recognize new opportunities

အခွင့်အလမ်းတွေနဲ့ အလားအလာ အသစ်တွေကို အသိအမှတ်ပြုဖို့

and potential.

ပိုအသင့်ဖြစ်စေတာကို ဆိုလိုတာပါ။

Knowing that there's a boundary to our imagination

ကျွန်မတို့ရဲ့စိတ်ကူးမှာ နယ်နိမိတ်မျဉ်း ရှိတာကို သိရှိတာက

doesn't have to feel limiting.

အကန့်အသတ်ရှိတာကို ခံစားဖို့မဟုတ်ဘူး။

On the contrary,

ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနဲ့

it can help motivate us to expand that boundary further

ဒါက ကျွန်မတို့ကို ဒီနယ်နိမိတ်ကို ပိုချဲ့ထွင်ဖို့ လှုံ့ဆော်ပေးပြီး

and to seek out colors and things we haven't yet seen

ကျွန်မတို့ မမြင်ရသေးတဲ့ အရောင်တွေနဲ့ အရာတွေကို ရှာဖွေနိုင်ကာ

and perhaps enrich our imagination as a result.

ရလဒ်အနေနဲ့ ကျွန်မတို့ရဲ့ စိတ်ကူးဉာဏ်ကို ကြွယ်ဝစေနိုင်တာပါ။

So thank you.

ဒီတော့ ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။

(Applause)

(လက်ခုပ်သံများ)