បញ្ញាសិប្បនិម្មិតវិភាគ និងភាពខុសគ្នារវាងការបង្កើតបញ្ញាសិប្បនិម្មិត

អង្គការនានាដែលរកឃើញបច្ចេកវិទ្យា AI មានហានិភ័យក្នុងការមើលរំលងទម្រង់ AI ចាស់ជាង និងមានស្ថេរភាពជាង ដែលហៅថា "AI វិភាគ"។ ទម្រង់ AI នេះមិនមែនជារឿងហួសសម័យទេ ហើយនៅតែជាធនធានសំខាន់សម្រាប់ក្រុមហ៊ុនភាគច្រើន។ ខណៈពេលដែលកម្មវិធី AI មួយចំនួនប្រើប្រាស់ទាំង AI វិភាគ និង AI បង្កើត វិធីសាស្រ្តទាំងពីរនេះចំពោះ AI គឺខុសគ្នាទាំងស្រុង។

ភាពខុសគ្នាស្នូលរវាងការវិភាគ AI និងការវិភាគទិន្នន័យបែបប្រពៃណី ស្ថិតនៅលើប្រភេទបច្ចេកវិទ្យាដែលប្រើដើម្បីបង្កើត និងចូលប្រើការយល់ដឹងទាំងនេះ។

គោលគំនិត និងលក្ខណៈសំខាន់ៗនៃ AI វិភាគ។

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) គឺជាទម្រង់មួយនៃការវិភាគទិន្នន័យដែលទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត - ជាពិសេសទម្រង់កម្រិតខ្ពស់នៃការរៀនម៉ាស៊ីន - សម្រាប់គោលបំណងស៊ើបការណ៍សម្ងាត់អាជីវកម្ម។ ខណៈពេលដែលខុសពីវិធីសាស្ត្រវិភាគទិន្នន័យបែបប្រពៃណីដែលប្រើប្រាស់ដោយអង្គការជាច្រើន បញ្ញាសិប្បនិម្មិតវិភាគផ្តោតលើការសម្រេចគោលដៅដូចគ្នា៖ ការវិភាគសំណុំទិន្នន័យដើម្បីបង្កើតការយល់ដឹងដែលអាចអនុវត្តបាន និងណែនាំការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ។

ការវិភាគ AI ប្រើប្រាស់វិធីសាស្រ្ត AI កម្រិតខ្ពស់ ដូចជាដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) និងការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ ដើម្បីវិភាគសំណុំទិន្នន័យធំៗ បង្កើតការយល់ដឹង និងណែនាំការធ្វើការសម្រេចចិត្តតាមរបៀបថាមវន្តដែលឆ្លើយតបដោយផ្ទាល់ទៅនឹងអន្តរកម្មរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។

ភាពខុសគ្នាស្នូលរវាងការវិភាគ AI និងការវិភាគទិន្នន័យបែបប្រពៃណី ស្ថិតនៅលើប្រភេទបច្ចេកវិទ្យាដែលប្រើដើម្បីបង្កើត និងចូលប្រើការយល់ដឹងទាំងនេះ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ខណៈពេលដែលឧបករណ៍ទាំងនេះមានឥទ្ធិពល ពួកវាច្រើនតែផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពឋិតិវន្តនៃទិន្នន័យសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ភាគច្រើន ដោយពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងទៅលើការវិភាគស្ថិតិដើម្បីបង្កើតការយល់ដឹង និងតម្រូវឱ្យអ្នកវិភាគធ្វើការសន្និដ្ឋានដោយខ្លួនឯងជាជាងពឹងផ្អែកលើបច្ចេកវិទ្យា។

លក្ខណៈសំខាន់ៗនៃការវិភាគ AI

ការវិភាគបែបពិពណ៌នា៖ ការវិភាគបែបពិពណ៌នាឆ្លើយសំណួរថា "មានអ្វីកើតឡើង?"។ ការវិភាគប្រភេទនេះគឺជាប្រភេទដែលអតិថិជនប្រើប្រាស់ញឹកញាប់បំផុត ដោយផ្តល់របាយការណ៍ និងការវិភាគដែលផ្តោតលើព្រឹត្តិការណ៍កន្លងមក។

ការវិភាគបែបពិពណ៌នាត្រូវបានប្រើដើម្បីយល់ពីដំណើរការទាំងមូលនៅកម្រិតសរុប ហើយវាគឺជាវិធីងាយស្រួលបំផុតសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនមួយដើម្បីចាប់ផ្តើម ពីព្រោះទិន្នន័យអាចរកបានយ៉ាងងាយស្រួលសម្រាប់ការបង្កើតរបាយការណ៍ និងកម្មវិធី។

ការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យ៖ ការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យ ដូចជាការវិភាគពិពណ៌នាដែរ ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រដើម្បីឆ្លើយសំណួរ។ ប៉ុន្តែជំនួសឱ្យការផ្តោតលើ "អ្វី" ការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យដោះស្រាយសំណួរសំខាន់ថាហេតុអ្វីបានជាព្រឹត្តិការណ៍ ឬភាពមិនប្រក្រតីកើតឡើងនៅក្នុងទិន្នន័យ។ ការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យមានទំនោរអាចចូលដំណើរការបាន និងសមស្របសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ជាច្រើនប្រភេទជាងការវិភាគការរៀន/ព្យាករណ៍របស់ម៉ាស៊ីន។

ការវិភាគព្យាករណ៍៖ ការវិភាគព្យាករណ៍គឺជាទម្រង់វិភាគកម្រិតខ្ពស់មួយដែលកំណត់អត្តសញ្ញាណអ្វីដែលទំនងជាកើតឡើងដោយផ្អែកលើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រដោយប្រើការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីន។ ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ ដែលរួមបញ្ចូលការវិភាគពិពណ៌នា និងវិនិច្ឆ័យភាគច្រើនដែលប្រើជាមូលដ្ឋានសម្រាប់កសាងគំរូវិភាគព្យាករណ៍ ត្រូវបានប្រើជាមូលដ្ឋានសម្រាប់គំរូទាំងនេះ។

ការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជា៖ ការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជាគឺជាសសរស្តម្ភទីបួន និងជាសសរស្តម្ភចុងក្រោយនៃការវិភាគសម័យទំនើប។ ការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជាពាក់ព័ន្ធនឹងការវិភាគណែនាំជាក់លាក់។ ជាទូទៅ វាគឺជាការរួមបញ្ចូលគ្នានៃការវិភាគពិពណ៌នា រោគវិនិច្ឆ័យ និងព្យាករណ៍ ដើម្បីណែនាំដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្ត។ ស្ថានភាព ឬលក្ខខណ្ឌដែលមានស្រាប់ និងផលវិបាកនៃការសម្រេចចិត្ត ឬព្រឹត្តិការណ៍ត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីបង្កើតការសម្រេចចិត្ត ឬសកម្មភាពដែលមានការណែនាំសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ធ្វើ។

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ផ្តោតលើការបង្កើតខ្លឹមសារថ្មីដោយការរៀនគំរូពីទិន្នន័យដែលមានស្រាប់។ វាប្រើបច្ចេកទេសសិក្សាស៊ីជម្រៅ ដូចជាបណ្តាញប្រឆាំងបង្កើត (GANs) និងគំរូផ្លាស់ប្តូរ ដើម្បីបង្កើតអត្ថបទ រូបភាព តន្ត្រីជាដើម។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ទទួលបានការចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងខ្លាំងចំពោះសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការបង្កើតខ្លឹមសារដូចមនុស្ស និងមានកម្មវិធីនៅក្នុងឧស្សាហកម្មច្នៃប្រឌិត ការបង្កើតខ្លឹមសារ និងច្រើនទៀត។ លក្ខណៈពិសេសសំខាន់ៗរបស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) គឺការបង្កើតខ្លឹមសារ ការស្រមើលស្រមៃ និងភាពច្នៃប្រឌិតប្រសើរឡើង ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលប្រសើរឡើង និងការផ្សព្វផ្សាយម៉ាកយីហោផ្ទាល់ខ្លួន។

លក្ខណៈពិសេស​ចម្បងៗ​របស់ Gen AI គឺ​ការបង្កើត​ខ្លឹមសារ ការបង្កើន​ការស្រមើលស្រមៃ និង​ភាពច្នៃប្រឌិត ការពង្រឹង​ទិន្នន័យ​បណ្តុះបណ្តាល និង​ការបង្កើត​បទពិសោធន៍​ផ្ទាល់ខ្លួន។

ភាពខុសគ្នារវាង AI វិភាគ និង AI បង្កើត

មានភាពខុសគ្នាជាច្រើនរវាង AI វិភាគ និង AI បង្កើត ហើយអាជីវកម្ម/ក្រុមហ៊ុនអាចស្វែងរកវិធីដើម្បីគ្រប់គ្រងប្រតិបត្តិការរបស់ពួកគេប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពដោយប្រើប្រាស់ AI ដោយផ្អែកលើភាពខុសគ្នាទាំងនេះ។ ភាពខុសគ្នាសំខាន់ៗរវាង AI វិភាគ និង AI បង្កើតគឺ៖

ទីមួយ គោលបំណង និងសមត្ថភាពរបស់វាខុសគ្នា។ គោលបំណងចម្បងនៃ AI ដែលអាចបង្កើតបានគឺដើម្បីប្រើគំរូបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលរៀនស៊ីជម្រៅដើម្បីបង្កើតខ្លឹមសារថ្មី។ ម្យ៉ាងវិញទៀត AI វិភាគ សំដៅទៅលើប្រព័ន្ធ AI ដែលផ្អែកលើការរៀនម៉ាស៊ីនស្ថិតិដែលត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់ ដូចជាការចាត់ថ្នាក់ ការទស្សន៍ទាយ ឬការធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ។

ទីពីរ ក្បួនដោះស្រាយគឺខុសគ្នា។ ទាក់ទងនឹងវិធីសាស្ត្រក្បួនដោះស្រាយ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មីជាធម្មតាប្រើបច្ចេកទេសស្មុគស្មាញដូចជាការបំលែងអត្ថបទបញ្ចូលជាបន្តបន្ទាប់ទៅជាលទ្ធផលដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា ការទស្សន៍ទាយពាក្យបន្ទាប់ដោយផ្អែកលើបរិបទនៃទិន្នន័យដែលមានស្រាប់ដើម្បីបង្កើតខ្លឹមសារ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មីរៀនយល់ពីគំរូនៅក្នុងទិន្នន័យដើម្បីបង្កើតកំណែថ្មីនៃទិន្នន័យនោះ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតវិភាគប្រើវិធីសាស្ត្ររៀនម៉ាស៊ីនសាមញ្ញៗជាច្រើន រួមទាំងការរៀនដែលមានការត្រួតពិនិត្យ ការរៀនដោយមិនចាំបាច់ត្រួតពិនិត្យ និងការរៀនពង្រឹង។

ទីបី មានភាពខុសគ្នានៃអត្រាផលចំណេញលើការវិនិយោគ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មីអាចបង្កើតប្រាក់ចំណេញពីការបង្កើតខ្លឹមសារដោយផ្តល់ជូននូវការចំណាយទាបជាងបើប្រៀបធៀបទៅនឹងការបង្កើតខ្លឹមសាររបស់មនុស្ស ក៏ដូចជាសក្តានុពលក្នុងការបង្កើតខ្លឹមសារប្លែកៗ និងទាក់ទាញដែលទាក់ទាញ និងរក្សាអតិថិជន។ ខណៈពេលដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មីផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើន តម្លៃ សេដ្ឋកិច្ច របស់វាអាចពិបាកក្នុងការវាស់វែង ហើយអ្នកប្រើប្រាស់ត្រូវចំណាយប្រាក់ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មី។

ចំពោះការវិភាគ AI វាផ្តល់នូវផលចំណេញសេដ្ឋកិច្ចកាន់តែប្រសើរឡើងតាមរយៈគំរូព្យាករណ៍ដែលអាចជួយអាជីវកម្មព្យាករណ៍តម្រូវការ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពការគ្រប់គ្រងស្តុក កំណត់និន្នាការទីផ្សារ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យ។ នេះអាចនាំឱ្យមានការកាត់បន្ថយការចំណាយ ការបែងចែកធនធានប្រសើរឡើង និងបង្កើនប្រាក់ចំណូលតាមរយៈការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរ។

ទីបួន មានភាពខុសគ្នានៃកម្រិតហានិភ័យ។ ការបង្កើត AI អាចបង្កើត "deepfakes" ដែលគួរឱ្យជឿជាក់ ដែលនាំទៅរកព័ត៌មានមិនពិត ការលួចអត្តសញ្ញាណ និងការក្លែងបន្លំយ៉ាងងាយស្រួល។ លើសពីនេះ គំរូទាំងនេះអាចបង្កហានិភ័យឯកជនភាព ប្រសិនបើទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលមានព័ត៌មានរសើប ឬត្រូវបានរៀបចំដើម្បីបង្កើតលទ្ធផលដែលមិនបានគ្រោងទុក។

ទិន្នន័យដែលប្រើប្រាស់ក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលផ្នែកវិភាគ AI ក៏ប្រឈមមុខនឹងហានិភ័យពីការរំលោភលើសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិតផងដែរ ដែលត្រូវបានកេងប្រវ័ញ្ចសម្រាប់គោលបំណងព្យាបាទ ដូចជាការវាយប្រហារតាមអ៊ីនធឺណិត ឬការចែកចាយព័ត៌មានមិនពិត។ ដូច្នេះ វិធានការសន្តិសុខគឺត្រូវការជាចាំបាច់ដើម្បីកាត់បន្ថយហានិភ័យទាំងនេះ។ បច្ចុប្បន្ននេះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតវិភាគហាក់ដូចជាមានហានិភ័យតិចជាងបញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មី ហើយត្រូវបានប្រើប្រាស់ជាយូរមកហើយនៅក្នុងក្រុមហ៊ុនជាច្រើន។

សរុបមក នៅពេលសម្រេចចិត្តរវាង AI វិភាគ និង AI បង្កើតថ្មី សូមពិចារណាពីតម្រូវការ និងគោលដៅជាក់លាក់របស់អ្នក។ ប្រសិនបើគោលដៅគឺដើម្បីទាញយកការយល់ដឹងពីទិន្នន័យ ធ្វើការព្យាករណ៍ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការ AI វិភាគគឺជាជម្រើសត្រឹមត្រូវ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ប្រសិនបើតម្រូវការគឺដើម្បីបង្កើតខ្លឹមសារថ្មី ច្នៃប្រឌិត ឬធ្វើឱ្យបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់មានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួន AI បង្កើតថ្មីគឺជាជម្រើសដ៏ល្អ។

ឧបករណ៍ដែលបង្កើតដោយ AI ដូចជា chatbots កំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ ហើយត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងជំនួសមិនត្រឹមតែសកម្មភាពស្វែងរកតាមអ៊ីនធឺណិតប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងភារកិច្ចទាក់ទងនឹងសេវាកម្មអតិថិជន និងការហៅទូរស័ព្ទលក់ផងដែរ។

អនុសាសន៍មួយចំនួន

ការប្រើប្រាស់​ការវិភាគ​បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុង ​វិស័យ​ការទូត ​គឺ​មាន​សារៈសំខាន់​ណាស់ ព្រោះ​វា​មាន​លក្ខណៈសម្បត្តិ​ច្រើនជាង​បច្ចេកវិទ្យា​បញ្ញាសិប្បនិម្មិត​ដទៃទៀត ដើម្បី​បំពេញ​តម្រូវការ និង​ភារកិច្ច​របស់​វិស័យ​ការទូត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដើម្បី​អាច​អនុវត្ត​ការវិភាគ​បញ្ញាសិប្បនិម្មិត​ក្នុង​វិស័យ​នេះ លក្ខខណ្ឌ​ខាងក្រោម​ត្រូវតែ​បំពេញ៖

ទីមួយ ចាំបាច់ត្រូវកសាងកម្លាំងពលកម្មដែលមានចំណេះដឹង និងបទពិសោធន៍គ្រប់គ្រាន់ក្នុងវិស័យបច្ចេកវិទ្យា AI (រួមទាំងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងបញ្ញាដែលផ្អែកលើបញ្ញារបស់មនុស្ស)។

ទីពីរ ការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យា AI ទៅលើសេវាកម្មឧស្សាហកម្ម ដូចជាការឆ្លើយតបអ៊ីមែល និងការប្រាស្រ័យទាក់ទងដោយផ្ទាល់ជាមួយពលរដ្ឋតាមរយៈបច្ចេកវិទ្យា chatbot គឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ ឧទាហរណ៍ដ៏សំខាន់មួយគឺរបៀបដែល ក្រសួងការបរទេស អាល្លឺម៉ង់បានប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា AI ដែលហៅថា FACIL ដើម្បីធ្វើអន្តរកម្មជាមួយពលរដ្ឋចាប់ពីឆ្នាំ ២០២១-២០២៣ ដោយដំណើរការសំណើចំនួន ៤០,០០០ ក្នុងមួយខែ។

ទីបី ការកសាងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ រួមទាំងប្រព័ន្ធមូលដ្ឋានទិន្នន័យ និងប្រព័ន្ធម៉ាស៊ីនមេ គឺចាំបាច់ដើម្បីឱ្យអាចធ្វើការវិភាគ AI ដែលអាចជួយមួយផ្នែកក្នុងការទស្សន៍ទាយ និងព្យាករណ៍ព្រឹត្តិការណ៍សកលសម្រាប់វិស័យការទូត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយសារតែបរិមាណទិន្នន័យកើនឡើងឥតឈប់ឈរ ប្រព័ន្ធម៉ាស៊ីនមេដែលមានទំហំធំល្មមគឺត្រូវបានទាមទារ។

ទីបួន វិស័យការទូតត្រូវកសាងម៉ាស៊ីនវិភាគ AI ផ្ទាល់ខ្លួន។ នេះជាការសំខាន់ណាស់ដើម្បីធានាថាស្តង់ដារសុវត្ថិភាព និងក្រមសីលធម៌ត្រូវបានបំពេញ។

ប្រភព: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html