ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນແນວຄວາມຄິດທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນຊຸມຊົນປັນຍາປະດິດ. ແລະຜູ້ປະຕິບັດສ່ວນໃຫຍ່ຮູ້ເຖິງຄວາມຕ້ອງການການປຸງແຕ່ງແລະພະລັງງານທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ສັງເກດເຫັນເກືອບທັງຫມົດ.
ນັ້ນແມ່ນ, ປະເພດຂອງຮາດແວໃຫມ່ແມ່ນຕ້ອງການສໍາລັບພື້ນທີ່ທີ່ຈະກ້າວຫນ້າ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານບາງຄົນເຊື່ອວ່າ ຄອມພິວເຕີ້ quantum ແມ່ນເຄື່ອງມືນັ້ນ.
ຄອມພິວເຕີ້ Quantum ແມ່ນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍທົດສະວັດເພື່ອພັດທະນາ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. ທິດສະດີຟີຊິກຍັງບໍ່ທັນໄດ້ພັດທະນາຢ່າງພຽງພໍເພື່ອອະນຸຍາດໃຫ້ສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ເປັນປະໂຫຍດແລະລາຄາບໍ່ແພງ.
ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີ neuromorphic ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ.
ໂດຍການໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ຊິບປະຕິບັດຕົວຄືກັບ neurons, ເຕັກໂນໂລຢີ neuromorphic ເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ປະໂຫຍດຂອງສະຫມອງ. ບົດຄວາມນີ້ຈະເບິ່ງຢ່າງໃກ້ຊິດ ປັນຍາປະດິດ ແລະເຕັກໂນໂລຊີ neuromorphic, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມແຕກຕ່າງແລະຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ດັ່ງນັ້ນ, ເຕັກໂນໂລຊີ Neuromorphic ແມ່ນຫຍັງ?
ເທັກໂນໂລຍີ Neuromorphic ແມ່ນເຕັກນິກໃນການສ້າງຄອມພິວເຕີທີ່ເຮັດວຽກຄືກັບສະຫມອງຂອງພວກເຮົາ. ມັນປະກອບມີການພັດທະນາຊິບຄອມພິວເຕີພິເສດທີ່ມີໂຄງສ້າງພື້ນຖານດຽວກັນກັບ neurons ຂອງສະຫມອງຂອງພວກເຮົາແລະ synapses ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ພວກມັນ.
chip ເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີການ ສະຫມອງຂອງມະນຸດ ບໍ່, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນໃນກິດຈະກໍາສະເພາະເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ ແລະການຕັດສິນໃຈ.
ເວົ້າງ່າຍໆ, ມັນແມ່ນເຕັກນິກໃນການສ້າງຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດ "ຄິດ" ແລະ "ຮຽນຮູ້" ຫຼາຍກວ່າທີ່ຄົນເຮັດໃນຂະນະທີ່ໃຊ້ພະລັງງານຫນ້ອຍແລະເຮັດມັນທັນທີ.
ມັນທຽບໄດ້ກັບປັນຍາປະດິດ (AI), ແຕ່ແທນທີ່ຈະໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຊັບຊ້ອນ, ມັນ mimics ວິທີການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງຂອງພວກເຮົາ.
ເຕັກໂນໂລຊີ Neuromorphic ເຮັດວຽກແນວໃດ?
ເພື່ອໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີ neuromorphic ເຮັດວຽກ, ຊິບຄອມພິວເຕີພິເສດທີ່ມີໂຄງສ້າງພື້ນຖານດຽວກັນກັບ neurons ຂອງສະຫມອງຂອງພວກເຮົາແລະ synapses ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ພວກມັນຕ້ອງຖືກສ້າງຂຶ້ນ.
ຊິບເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີການທີ່ສະຫມອງຂອງມະນຸດເຮັດ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນໃນກິດຈະກໍາສະເພາະເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບແບບແລະການຕັດສິນໃຈ.
ເວົ້າງ່າຍໆ, ຊິບໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອເຮັດວຽກຄືກັບເຄືອຂ່າຍຂອງ synapses ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ neurons ໃນສະຫມອງ.
ຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີການຂອງສະຫມອງປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ຊິບມີຄວາມສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນຂະຫນານ. ນອກເຫນືອຈາກການເປັນພະລັງງານທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ຊິບສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະຕັດສິນທັນທີໃນຂະນະທີ່ໃຊ້ພະລັງງານຫນ້ອຍກວ່າໂປເຊດເຊີຄອມພິວເຕີທົ່ວໄປ.
ພິຈາລະນານໍາໃຊ້ເທກໂນໂລຍີ neuromorphic ເພື່ອສ້າງຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດກໍານົດຫມາໃນຮູບພາບ. ແຕ່ລະ neuron ທຽມໃນເຄືອຂ່າຍຂອງ chip ຈະຮັບຜິດຊອບໃນການສະແກນຮູບພາບສໍາລັບລັກສະນະສະເພາະ, ເຊັ່ນ: ຂົນ, ສີ່ຂາ, ຫຼືຫາງ.
ນີ້ແມ່ນຫມາ, ພວກເຂົາຈະສົ່ງສັນຍານໃຫ້ neuron ອື່ນໃນເວລາທີ່ພຽງພໍຂອງ neurons ເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ເຫັນລັກສະນະດຽວກັນໃນຮູບພາບ.
ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຕົວຈິງຂອງເຕັກໂນໂລຊີ Neuromorphic
ການນໍາໃຊ້ຫຼາຍປະຕິບັດສໍາລັບເຕັກໂນໂລຊີ neuromorphic ມີຢູ່ໃນມື້ນີ້, ເຊັ່ນ:
ຫຸ່ນຍົນ: ການເຄື່ອນໄຫວ ແລະພຶດຕິກໍາຂອງຫຸ່ນຍົນສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ໂດຍລະບົບ neuromorphic, ແລະລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ຫຸ່ນຍົນເຮັດການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ.
ລະບົບ Autonomous: ເທັກໂນໂລຍີ Neuromorphic ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ສໍາລັບການຕັດສິນໃຈໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ການວາງແຜນການເຄື່ອນໄຫວແລະການຄວບຄຸມ, ແລະການຮັບຮູ້ໃນລົດໃຫຍ່ທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, drones, ແລະລະບົບອັດຕະໂນມັດອື່ນໆ.
ການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະສຽງ: ລະບົບ Neuromorphic ແມ່ນມີຄຸນຄ່າໃນແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆເຊັ່ນ: ລະບົບຄວາມປອດໄພ, ລະບົບຄົ້ນຫາຮູບພາບແລະການດຶງຂໍ້ມູນ, ແລະອຸປະກອນຄວບຄຸມສຽງເວົ້າເພາະວ່າພວກມັນມີປະສິດທິພາບຫຼາຍໃນວຽກງານເຊັ່ນການຮັບຮູ້ວັດຖຸ, ການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ, ແລະການແປງສຽງເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມ.
ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (IoT): ອຸປະກອນ IoT ເຊັ່ນກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ໄມໂຄຣໂຟນ, ແລະເຊັນເຊີສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນທ້ອງຖິ່ນໂດຍໃຊ້ເທກໂນໂລຍີ neuromorphic, ລົບລ້າງຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະສົ່ງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໄປສູ່ເມຄ.
ການດູແລສຸຂະພາບ: ລະບົບ neuromorphic ສາມາດໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງເຕັກໂນໂລຊີການຊ່ວຍເຫຼືອເຊັ່ນ: ຂາທຽມແລະການຊ່ວຍເຫຼືອທາງດ້ານສະຕິປັນຍາ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຮູບພາບທາງການແພດ, ການວິນິດໄສ, ແລະການປິ່ນປົວ.
ການເງິນ: ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງດ້ານການເງິນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ການກວດພົບການເຮັດທຸລະກໍາທີ່ສໍ້ໂກງ, ແລະການເລືອກການລົງທຶນທັງຫມົດສາມາດເຮັດໄດ້ດ້ວຍເທກໂນໂລຍີ neuromorphic.
ໃນປັດຈຸບັນ, ທ່ານໄດ້ຮັບປະສົບການທີ່ດີກັບເທກໂນໂລຍີ neuromorphic, ມັນແມ່ນເວລາທີ່ຈະເວົ້າກ່ຽວກັບປັນຍາປະດິດແລະຄວາມແຕກຕ່າງແລະຄວາມຄ້າຍຄືກັນລະຫວ່າງພວກມັນ.
ໃນປັດຈຸບັນ, Artificial Intelligence ຫຼື AI ແມ່ນຫຍັງ?
ປັນຍາປະດິດ, ຫຼື AI, ແມ່ນການຈໍາລອງຂອງສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດໃນເຄື່ອງຈັກທີ່ໄດ້ຮັບການອອກແບບມາເພື່ອສົມເຫດສົມຜົນແລະໄດ້ຮັບຄວາມຮູ້ທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບມະນຸດ.
ມັນປະກອບມີການພັດທະນາລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມສາມາດປະຕິບັດການດໍາເນີນງານທີ່ປົກກະຕິຕ້ອງການສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ, ເຊັ່ນ: ການເຂົ້າໃຈຄໍາເວົ້າ, ການກໍານົດຮູບພາບ, ການຕັດສິນໃຈໄວ, ແລະແກ້ໄຂບັນຫາ.
ເທັກໂນໂລຍີທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຫຸ່ນຍົນສາມາດຄິດ ແລະຮຽນຮູ້ຄືກັບມະນຸດໄດ້ຖືກເອີ້ນວ່າປັນຍາປະດິດ (AI).
ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງຄອມພິວເຕີແລະອຸປະກອນອື່ນໆທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການເຮັດວຽກທີ່ປົກກະຕິໂທຫາບຸກຄົນ, ເຊັ່ນ: ການເຂົ້າໃຈຄໍາເວົ້າ, ການກໍານົດໃບຫນ້າແລະການຕັດສິນ.
ເທັກໂນໂລຍີ Neuromorphic Vs Artificial Intelligence
ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະເຕັກໂນໂລຊີ neuromorphic ແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງຢ່າງໃກ້ຊິດແຕ່ຫົວຂໍ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ເປົ້າຫມາຍຂອງເຕັກໂນໂລຊີ neuromorphic, subfield ຂອງເອເລັກໂຕຣນິກ, ແມ່ນການນໍາໃຊ້ຮາດແວພິເສດເພື່ອຈໍາລອງກິດຈະກໍາຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ພື້ນທີ່ຂອງປັນຍາປະດິດແມ່ນໃຫຍ່ກວ່າແລະປະກອບມີເຕັກໂນໂລຢີແລະວິທີການທີ່ຫລາກຫລາຍໃນການກໍ່ສ້າງຫຸ່ນຍົນອັດສະລິຍະ. ນີ້ສາມາດກ່ຽວຂ້ອງກັບເຕັກນິກຕ່າງໆເຊັ່ນ: ປັນຍາປະດິດ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ.
ຄວາມຈິງທີ່ວ່າລະບົບ neuromorphic ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍສະເພາະເພື່ອຮຽນແບບໂຄງສ້າງ neuronal ຂອງສະຫມອງໃນຂະນະທີ່ລະບົບ AI ສາມາດສ້າງໄດ້ໃນການອອກແບບທີ່ຫລາກຫລາຍແມ່ນຫນຶ່ງໃນຄວາມແຕກຕ່າງຕົ້ນຕໍລະຫວ່າງເຕັກໂນໂລຢີ neuromorphic ແລະ AI.
ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າໃນຂະນະທີ່ລະບົບ neuromorphic ສາມາດມີຄວາມສາມາດຫຼາຍກ່ວາລະບົບ AI ມາດຕະຖານໃນບາງວຽກງານ, ພວກເຂົາສາມາດຖືກຈໍາກັດຫຼາຍໃນເວລາດຽວກັນ.
ຄວາມຈິງທີ່ວ່າລະບົບ neuromorphic ມັກຈະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫນ້ອຍກວ່າ AI ເນື່ອງຈາກການອອກແບບຂອງພວກເຂົາເພື່ອປະຕິບັດກິດຈະກໍາທີ່ຈໍາກັດແລະຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນການປັບຕົວຢ່າງໄວວາກັບວຽກງານໃຫມ່ແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສໍາຄັນອີກ.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ລະບົບ neuromorphic ມີທ່າແຮງທີ່ຈະມີພະລັງງານຫຼາຍແລະປະຕິບັດໄດ້ດີໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງທີ່ມີຄວາມຈໍາເປັນໃນການຕັດສິນໃຈທັນທີ, ເຊັ່ນໃນຫຸ່ນຍົນແລະລົດໃຫຍ່ທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ.
ນີ້ແມ່ນບາງຈຸດສໍາຄັນທີ່ຈະພິຈາລະນາ:
- ໃນຂະນະທີ່ປັນຍາປະດິດ (AI) ແມ່ນພື້ນທີ່ທົ່ວໄປຫຼາຍທີ່ປະກອບມີເຕັກໂນໂລຢີແລະກົນລະຍຸດຕ່າງໆໃນການກໍ່ສ້າງເຄື່ອງຈັກອັດສະລິຍະ, ເຕັກໂນໂລຢີ neuromorphic ແມ່ນອຸປະກອນເອເລັກໂຕຣນິກທີ່ພະຍາຍາມເຮັດຕາມແບບຢ່າງການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດໂດຍໃຊ້ຮາດແວພິເສດ.
- ໃນກິດຈະກໍາຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ການກໍານົດຮູບພາບ, ແລະການຕັດສິນໃຈ, ເຊິ່ງຕາມປະເພນີຂອງສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ, ລະບົບ neuromorphic ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ລະບົບ AI ສາມາດຖືກຈ້າງງານເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ຕ້ອງການສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດຕາມປະເພນີ.
- ໃນຂະນະທີ່ລະບົບ AI ສາມາດຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນການອອກແບບທີ່ກວ້າງຂວາງ, ເຕັກໂນໂລຢີ neuromorphic ຈ້າງ neurons ປອມແລະ synapses ທີ່ຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອເຮັດວຽກໃນລັກສະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັບ neurons ແລະ synapses ທີ່ແທ້ຈິງເຮັດວຽກ.
- ໃນກິດຈະກໍາຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ການກໍານົດຮູບພາບ, ແລະການຕັດສິນໃຈ, ເຊິ່ງຕາມປະເພນີຂອງສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ, ລະບົບ neuromorphic ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຫຼາຍໆວຽກທີ່ຕາມປະເພນີຕ້ອງການສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດສາມາດສໍາເລັດໂດຍລະບົບ AI.
- ເທກໂນໂລຍີ Neuromorphic ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງລະບົບອັດສະລິຍະທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອ, ໃນຂະນະທີ່ AI ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເຮັດວຽກງານທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼືເປັນໄປບໍ່ໄດ້ສໍາລັບຄົນທີ່ຈະເຮັດສໍາເລັດຢ່າງດຽວ.
- ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະເຕັກໂນໂລຊີ neuromorphic ສາມາດໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງລະບົບອັດສະລິຍະທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ມີຄວາມສາມາດປະຕິບັດວຽກງານທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ປົກກະຕິແລ້ວຕ້ອງການສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ.
ເຕັກໂນໂລຊີ neuromorphic ແລະປັນຍາປະດິດໃນອະນາຄົດແມ່ນຫຍັງ?
ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະເທກໂນໂລຍີ neuromorphic ແມ່ນສອງຂົງເຂດການສຶກສາແລະການພັດທະນາທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈແລະໄວ.
ມັນຄາດວ່າເທກໂນໂລຍີ neuromorphic ຈະກ້າວຫນ້າໃນອະນາຄົດ, ກາຍເປັນປະສິດທິພາບແລະມີທ່າແຮງຫຼາຍ.
ນີ້ສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດການນໍາໃຊ້ໃຫມ່ສໍາລັບການຕັດສິນໃຈໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະການບໍລິໂພກພະລັງງານຕ່ໍາໃນຂົງເຂດລວມທັງຫຸ່ນຍົນ, ລົດໃຫຍ່ທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ແລະອັດຕະໂນມັດໃນເຮືອນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ໂປເຊດເຊີ neuromorphic ຄາດວ່າຈະໄດ້ຮັບການຈ້າງງານໃນຫຼາຍໆລະບົບຝັງຕົວແລະອຸປະກອນ IoT, ລວມທັງກ້ອງຖ່າຍຮູບແລະເຊັນເຊີ, ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນທ້ອງຖິ່ນແລະສື່ສານພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນກັບເມຄ.
ການຮຽນຮູ້ທີ່ລຶກລັບ, ການຮຽນຮູ້ເສີມ, ແລະ AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ແມ່ນສາມຂົງເຂດຂອງການຄົ້ນຄວ້າ AI ທີ່ຄາດວ່າຈະມີການຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງໄວວາໃນຊຸມປີຕໍ່ໄປ. ນະວັດຕະກໍາເຫຼົ່ານີ້ຈະເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນ, ຊັດເຈນຂຶ້ນ, ແລະມີຄວາມໂປ່ງໃສຫຼາຍຂຶ້ນ.
ການນໍາໃຊ້ AI ຍັງຄາດວ່າຈະເພີ່ມຂຶ້ນໃນຫຼາຍຂະແຫນງການ, ລວມທັງການດູແລສຸຂະພາບ, ທະນາຄານ, ແລະການຂົນສົ່ງ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, AI ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດຫາການເຮັດທຸລະກໍາທາງດ້ານການເງິນທີ່ມີການສໍ້ໂກງອັດຕະໂນມັດຫຼືການວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງການແພດຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍເພື່ອຊ່ວຍແພດຫມໍໃນການວິນິດໄສທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
AI ຍັງຄາດວ່າຈະມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການສ້າງແລະຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງເຕັກໂນໂລຢີການຊ່ວຍເຫຼືອລວມທັງຂາທຽມ, ການຊ່ວຍເຫຼືອທາງດ້ານສະຕິປັນຍາ, ແລະຜູ້ຊ່ວຍ virtual.
ສະຫຼຸບ
ສຸດທ້າຍ, ເພື່ອໃຫ້ຂະແຫນງ AI ມີປະສິດທິພາບຢ່າງເຕັມສ່ວນ, ຮາດແວ neuromorphic ແມ່ນປະເພດໃຫມ່ຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຕ້ອງການ.
ທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບມັນເບິ່ງຄືວ່າເປັນໂປເຊດເຊີ neuromorphic, ແລະທຸລະກິດຈໍານວນຫນຶ່ງກໍາລັງພະຍາຍາມພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີນີ້ແລະອະນາຄົດຂອງປັນຍາປະດິດຂອງຮາດແວ.
ຫວັງເປັນຢ່າງຍິ່ງ, ການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານການຄ້າຫຼາຍຈະໄດ້ຮັບການດໍາເນີນການໃນຂົງເຂດນີ້, ແລະ ເຄືອຂ່າຍ neural ຮາດແວຈະສາມາດໃຊ້ໄດ້ໃນໄວໆນີ້.
ໂລກສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້, ຍ້ອນຜູ້ພັດທະນາ AI. ໃນຂະນະທີ່ໂດເມນເຫຼົ່ານີ້ພັດທະນາຕື່ມອີກ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນລະບົບທີ່ມີທ່າແຮງແລະກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍກວ່າເກົ່າທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດກິດຈະກໍາຕ່າງໆທີ່ຕ້ອງການຄວາມສະຫລາດຂອງມະນຸດຕາມປະເພນີ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ