ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ປັນຍາປະດິດ (AI) ໄດ້ກາຍເປັນຫນຶ່ງໃນຫົວຂໍ້ທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດໃນຊຸມຊົນວິທະຍາສາດແລະຊັ້ນວາງ.
ແຕ່ສິ່ງທີ່ແນ່ນອນແມ່ນ AI?
ຄູ່ມືທີ່ສົມບູນແບບນີ້ຈະຄົ້ນຫາທຸກສິ່ງທີ່ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ກ່ຽວກັບ AI, ຈາກປະຫວັດສາດແລະຕົ້ນກໍາເນີດຂອງມັນຈົນເຖິງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນປະຈຸບັນແລະທ່າແຮງໃນອະນາຄົດ.
ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນຈົວສົມບູນຫຼືເປັນມືອາຊີບທີ່ມີປະສົບການ, ຄູ່ມືນີ້ຈະໃຫ້ທ່ານມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສົມບູນແບບຂອງ AI. ສະນັ້ນໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນ!
ປັນຍາທຽມແມ່ນຫຍັງ?
ໂດຍລວມແລ້ວ, AI ແມ່ນຄໍາທີ່ໃຊ້ສໍາລັບທຸກຮູບແບບຂອງພຶດຕິກໍາທີ່ສະຫຼາດ. ຄໍານີ້ມາຈາກພາສາກະເຣັກສໍາລັບ "ຮັກສິລະປະ" ແລະຄໍານາມສໍາລັບ "ອັດສະລິຍະ."
ດັ່ງນັ້ນໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ມັນຫມາຍຄວາມວ່າ "ປັນຍາປະດິດ" ໃນຄວາມຫມາຍທີ່ມັນເປັນລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ເຮັດຕາມພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດ.
ມັນເປັນສາຂາຂອງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສຶກສາເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີສະແດງໃຫ້ເຫັນພຶດຕິກໍາທີ່ສະຫລາດ. ພຶດຕິກຳນີ້ອາດຈະເປັນອັນໃດກໍໄດ້ຈາກການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ ຈົນເຖິງການຕອບສະໜອງຕໍ່ຄຳສັ່ງເວົ້າ.
ປະຫວັດຂອງປັນຍາປະດິດ
ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຫຼາຍສິ່ງ, AI ບໍ່ແມ່ນຄວາມຄິດໃຫມ່. ມັນໄດ້ປະມານຫຼາຍສັດຕະວັດແລ້ວ, ແຕ່ວ່າພຽງແຕ່ເອົາໄປຢ່າງແທ້ຈິງໃນຊຸມປີ 1950. ການນໍາໃຊ້ AI ຄັ້ງທໍາອິດແມ່ນໂດຍຊາວກຣີກບູຮານ.
ຕົວຢ່າງ, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ສ້າງລະບົບການປຸງແຕ່ງພາສາທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບການທະຫານແລະທຸລະກິດ.
ໃນທ້າຍຊຸມປີ 1950, AI ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະອອກ. ເຫດການທີ່ໂດດເດັ່ນຄັ້ງທໍາອິດແມ່ນການສ້າງ AI ຈຸດປະສົງທົ່ວໄປທໍາອິດ, ທີ່ເອີ້ນວ່າ "Eliza."
Joseph Weizenbaum ພັດທະນາ Eliza ຢູ່ MIT ໃນຊຸມປີ 1960. AI ໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຄົນຕິດຕໍ່ພົວພັນເຊິ່ງກັນແລະກັນໂດຍການນໍາໃຊ້ການສົນທະນາເປັນວິທີການຂອງການຮຽນຮູ້ແລະການສອນ. Eliza ແມ່ນໂຄງການຄອມພິວເຕີທໍາອິດທີ່ຜ່ານການທົດສອບ Turing.
ການທົດສອບ Turing ແມ່ນວິທີການກໍານົດວ່າລະບົບ AI ແມ່ນສະຫລາດຫຼືບໍ່.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພາກສະຫນາມ AI ໄດ້ລະເບີດ. ໃນມື້ນີ້, AI ເປັນພາກສະຫນາມທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວແລະການຂະຫຍາຍຕົວຫຼາຍ. ທ່ານສາມາດຮູ້ກ່ຽວກັບການພັດທະນາທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນທີ່ສຸດໃນ AI ໂດຍການອ່ານກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີ AI ຫລ້າສຸດ.
ເປັນຫຍັງພວກເຮົາຕ້ອງການ AI?
AI ກໍາລັງກາຍເປັນທີ່ນິຍົມຫລາຍຂຶ້ນຍ້ອນວ່າບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີຫຼາຍຂຶ້ນຮັບຮູ້ທ່າແຮງຂອງມັນ. ຫຼັງຈາກທີ່ທັງຫມົດ, ພວກເຮົາໃຊ້ AI ໃນທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຈາກການຊອກຫາ Google ໄປຫາ Siri ໃນ iPhone ຂອງພວກເຮົາ.
ດັ່ງນັ້ນ, ເລື່ອງໃຫຍ່ແມ່ນຫຍັງ?
AI ເປັນວິທີທີ່ດີທີ່ຈະສ້າງລະບົບທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ລະບົບ AI ສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກປະສົບການ ແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນແບບທີ່ມະນຸດເຮັດບໍ່ໄດ້.
ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ລະບົບ AI ແມ່ນດີເລີດທີ່ຈະເອົາຂໍ້ມູນທັງຫມົດທີ່ພວກເຮົາໃຫ້ພວກເຂົາແລະຮຽນຮູ້ວິທີການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນນັ້ນ.
ຕົວຢ່າງທີ່ດີເລີດອີກອັນຫນຶ່ງຂອງ AI ແມ່ນເຄື່ອງຈັກຊອກຫາຂອງ Google. ມັນສະຫຼາດຫຼາຍທີ່ມັນສາມາດຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນຫຼາຍກວ່າ 500 ລ້ານຫນ້າໃນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງວິນາທີ. ແຕ່, ໃນອະດີດ, ການຄົ້ນຫາແບບນີ້ຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍປີຂອງມະນຸດ.
ຄວາມຈິງທີ່ຫນ້າສົນໃຈແມ່ນວ່າມັນສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍຢ່າງໄວວາ. ສະຫມອງຂອງມະນຸດສາມາດປະມວນຜົນປະມານຫນຶ່ງຮ້ອຍຄໍາຕໍ່ນາທີ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, AI ສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໄດ້ປະມານ 100,000 ຄໍາຕໍ່ນາທີ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າ AI ສາມາດມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກ່ວາມະນຸດ.
AI ເຮັດວຽກແນວໃດ?
ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ພວກເຮົາ ຈຳ ເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈວິທີການ ສະຫມອງຂອງມະນຸດ ດໍາເນີນການ. ມັນທັງຫມົດກ່ຽວກັບວິທີທີ່ພວກເຮົາເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ. ສະຫມອງຂອງມະນຸດແມ່ນປະກອບດ້ວຍຈໍານວນຈຸລັງທີ່ບໍ່ສາມາດນັບໄດ້ທີ່ເອີ້ນວ່າ neurons. neurons ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການທັງຫມົດຂອງພວກເຮົາຄິດແລະການຕັດສິນໃຈ.
Neurons ແມ່ນເຊື່ອມຕໍ່ກັບ neurons ອື່ນໆໂດຍຜ່ານ synapses. synapses ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືຂົວນ້ອຍທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ neurons. ໃນເວລາທີ່ພວກເຮົາຮຽນຮູ້ສິ່ງໃຫມ່, neurons ໃນສະຫມອງຂອງພວກເຮົາເຊື່ອມຕໍ່ເພື່ອສ້າງ synapses ໃຫມ່. ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ພວກເຮົາເກັບຂໍ້ມູນ.
ເຊັ່ນດຽວກັນ, ເມື່ອພວກເຮົາຕ້ອງການຈື່ຈໍາຂໍ້ມູນນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດເຂົ້າເຖິງ synapses ທີ່ໃຊ້ເພື່ອເກັບຂໍ້ມູນນັ້ນ. ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ພວກເຮົາຕັດສິນໃຈ.
ໃນປັດຈຸບັນທີ່ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈວິທີການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງ, ພວກເຮົາສາມາດເລີ່ມຕົ້ນເຂົ້າໃຈວ່າ AI ເຮັດວຽກແນວໃດ. ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດຮຽນຮູ້ວິທີເຮັດໃຫ້ AI ເຮັດວຽກດີຂຶ້ນ.
ມີສອງປະເພດຕົ້ນຕໍຂອງ AI. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນ AI ທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບແລະການຮຽນຮູ້ AI.
AI ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ
ນີ້ແມ່ນປະເພດພື້ນຖານທີ່ສຸດຂອງ AI. ນີ້ແມ່ນເວລາທີ່ພວກເຮົາໃຫ້ຄອມພິວເຕີກໍານົດກົດລະບຽບທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມ. ກົດລະບຽບເຫຼົ່ານີ້ຖືກກໍານົດໄວ້ໃນວິທີທີ່ຄອມພິວເຕີສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້. ນີ້ແມ່ນຮູບແບບພື້ນຖານຂອງ AI.
ຕົວຢ່າງ, ໂປຣແກຣມທີ່ບອກໃຫ້ຄອມພິວເຕີຮັບຮູ້ໃບໜ້າແມ່ນ AI ທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບງ່າຍໆ. ໂຄງການສາມາດເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທັງຫມົດກ່ຽວກັບໃບຫນ້າແລະບຸກຄົນໃນຖານຂໍ້ມູນ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ເມື່ອມັນຖືກນໍາສະເຫນີດ້ວຍໃບຫນ້າໃຫມ່, ມັນສາມາດປຽບທຽບໃບຫນ້າໃຫມ່ກັບຖານຂໍ້ມູນຂອງໃບຫນ້າ. ຖ້າຫາກວ່າມັນພົບເຫັນກົງກັນ, ມັນສາມາດບອກໃຫ້ຄອມພິວເຕີຮັບຮູ້ໃບຫນ້ານັ້ນ.
ຕົວຢ່າງທົ່ວໄປທີ່ສຸດຂອງ AI ປະເພດນີ້ແມ່ນໂຄງການຫຼີ້ນເກມ.
ໃນເມື່ອກ່ອນ, ໂຄງການເຫຼົ່ານີ້ທັງຫມົດໄດ້ຖືກຂຽນໃນລັກສະນະສະເພາະ. ຜູ້ຂຽນໂປລແກລມຕ້ອງເຮັດໃຫ້ໂຄງການເຂົ້າໃຈວ່າເກມແມ່ນຫຍັງ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ລາວຕ້ອງໄດ້ສອນໂຄງການສິ່ງທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອຊະນະເກມ.
ໃນມື້ນີ້, ລະບົບ AI ສາມາດຂຽນໄດ້ໃນລັກສະນະທົ່ວໄປຫຼາຍ. ຜູ້ຂຽນໂປລແກລມບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງສອນ AI ວ່າເກມແມ່ນຫຍັງ. ແທນທີ່ຈະ, ລາວພຽງແຕ່ຕ້ອງການໃຫ້ AI ກົດລະບຽບວິທີການຫລິ້ນເກມ.
ການຮຽນຮູ້ AI
ນີ້ແມ່ນເວລາທີ່ພວກເຮົາສອນຄອມພິວເຕີວິທີການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ. ນີ້ແມ່ນຮູບແບບທີ່ກ້າວຫນ້າຂອງ AI.
ຕົວຢ່າງ, ໃຫ້ເວົ້າວ່າພວກເຮົາກໍາລັງສ້າງຫຸ່ນຍົນທີ່ສາມາດເອົາກ່ອງໄດ້. ຫຸ່ນຍົນນີ້ຈະຕ້ອງສາມາດຮຽນຮູ້ວິທີການເຮັດສິ່ງນີ້ຈາກປະສົບການ. ຫຸ່ນຍົນຈະຕ້ອງເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທັງຫມົດກ່ຽວກັບວິທີການເອົາກ່ອງ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ເມື່ອມັນຖືກນໍາສະເຫນີດ້ວຍກ່ອງໃຫມ່, ມັນສາມາດນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນນັ້ນເພື່ອເອົາກ່ອງ.
ນີ້ແມ່ນປະເພດຂອງ AI ທີ່ໃຊ້ໂດຍ Amazon's Alexa.
ທ່າແຮງໃນອະນາຄົດຂອງປັນຍາປະດິດ
ຕອນນີ້ພວກເຮົາມີຄວາມເຂົ້າໃຈພື້ນຖານກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກຂອງ AI, ພວກເຮົາສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າ AI ສາມາດຊ່ວຍພວກເຮົາໄດ້ແນວໃດໃນອະນາຄົດ. AI ຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາອັດຕະໂນມັດຫຼາຍສິ່ງຫຼາຍຢ່າງ. ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ AI ເພື່ອຊອກຫາວຽກເຮັດງານທຳ, ບົ່ງມະຕິບັນຫາທາງການແພດ, ອອກແບບຜະລິດຕະພັນໃໝ່, ແລະຊ່ວຍພວກເຮົາຕັດສິນໃຈ.
ແຕ່, ຍັງມີຂໍ້ເສຍຕໍ່ກັບ AI. ມັນຈະທົດແທນວຽກຫຼາຍ.
ພວກເຮົາຈະສາມາດເຮັດໃຫ້ຜະລິດຕະພັນທີ່ດີກວ່າແລະເຮັດສິ່ງຕ່າງໆຫຼາຍຂຶ້ນກັບຄົນຫນ້ອຍ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາເຮັດວຽກຫຼາຍໃນເວລາຫນ້ອຍ.
ໃນອະນາຄົດ, ພວກເຮົາຈະເຫັນ AI ມີບົດບາດຫຼາຍ. ແຕ່, ໃນປັດຈຸບັນ, AI ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການດຶງຂໍ້ມູນ.
ສະຫຼຸບ
ມີທ່າແຮງຫຼາຍສໍາລັບ AI.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ອະນາຄົດຂອງ AI ຍັງຢູ່ໃນອາກາດ. ພວກເຮົາບໍ່ຮູ້ວ່າອະນາຄົດຈະເປັນແນວໃດ.
ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າ AI ຈະມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ການເຮັດວຽກໃນອະນາຄົດ. ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ວ່າສິ່ງທີ່ພວກເຮົາໄດ້ຮັບເຂົ້າໄປໃນແລະຜົນສະທ້ອນຂອງ AI.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, AI ກໍາລັງສ້າງຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຊີວິດປະຈໍາວັນຂອງພວກເຮົາແລະເສດຖະກິດຂອງພວກເຮົາ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ