មួយក្នុងចំណោម "ឪពុក" នៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតទំនើប (AI) បានទស្សន៍ទាយបដិវត្តន៍ថ្មីមួយនៅក្នុងវិស័យនេះមុនដំណាច់ទសវត្សរ៍នេះ ខណៈពេលដែលអះអាងថា ប្រព័ន្ធបច្ចុប្បន្នមិនទាន់មានភាពជឿនលឿនគ្រប់គ្រាន់ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សយន្តនៅផ្ទះ ឬរថយន្តស្វ័យប្រវត្តិពេញលេញនោះទេ។

សាស្រ្តាចារ្យ Yann LeCun (រូបថត VNN)_Photo article 10.jpg
សាស្ត្រាចារ្យ Yann LeCun - នាយក វិទ្យាសាស្ត្រ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតនៅ Meta

Yann LeCun ប្រធានអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ AI នៅ Meta របស់ Mark Zuckerberg បាននិយាយថា របកគំហើញថ្មីគឺចាំបាច់សម្រាប់ប្រព័ន្ធ AI ដើម្បីយល់ និងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយ ពិភព រូបវន្ត។

LeCun កំពុងនិយាយ ខណៈដែលគាត់ និងវិស្វករប្រាំមួយនាក់ផ្សេងទៀតបានទទួលរង្វាន់ £500,000 Queen Elizabeth Prize for Engineering and Innovation នៅថ្ងៃទី 28 ខែមករា ឆ្នាំ 2025 ក្នុងការទទួលស្គាល់ការរួមចំណែកដ៏សំខាន់របស់ពួកគេក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន ដែលជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ AI ។

ភាពជឿនលឿនថ្មីៗនៅក្នុងឧស្សាហកម្មនេះ ជាពិសេសការបើកដំណើរការ ChatGPT chatbot របស់ OpenAI បានលើកឡើងទាំងការរំពឹងទុក និងការព្រួយបារម្ភថា AI អាចឈានដល់កម្រិតបញ្ញារបស់មនុស្ស។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ LeCun ជឿជាក់ថា AI នៅតែមានផ្លូវវែងឆ្ងាយដើម្បីទៅ មុនពេលដែលវាអាចផ្គូផ្គងបញ្ញារបស់មនុស្ស ឬសូម្បីតែសត្វ។ គាត់សង្កត់ធ្ងន់ថាបច្ចេកវិទ្យាបច្ចុប្បន្នគឺល្អតែ "ភាសាកែច្នៃ" ប៉ុន្តែមិនអាចយល់បានយ៉ាងពិតប្រាកដពីពិភពរូបវន្ត។

លោក LeCun បាននិយាយថា "វានៅតែមានបញ្ហាប្រឈមផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យាជាច្រើននៅខាងមុខ ហើយទំនងជានឹងមានបដិវត្តន៍ AI មួយផ្សេងទៀតក្នុងរយៈពេលពី 3 ទៅ 5 ឆ្នាំខាងមុខ ដោយសារដែនកំណត់នៃប្រព័ន្ធបច្ចុប្បន្ន។ ប្រសិនបើយើងចង់បង្កើតរបស់របរដូចជាមនុស្សយន្តនៅផ្ទះ ឬរថយន្តដែលមានស្វ័យភាពពេញលេញ ប្រព័ន្ធ AI ត្រូវតែយល់ពីពិភពពិត" ។

បច្ចុប្បន្ន LeCun កំពុងធ្វើការលើប្រព័ន្ធដែលអាច "យល់" ការពិតរូបវន្តដោយបង្កើតគំរូទស្សន៍ទាយអំពីអាកប្បកិរិយារបស់ពិភពលោក។ លោក​បាន​និយាយ​អំពី​ការ​រីក​ចម្រើន​របស់ AI ថា “យើង​មិន​និយាយ​អំពី AI ដែល​ស្មើ​នឹង​មនុស្ស​ទេ”។ "ប្រសិនបើអ្នកមានប្រព័ន្ធដែលឆ្លាតដូចឆ្មា ឬកណ្តុរ នោះជាជំហានដ៏ធំមួយឆ្ពោះទៅមុខ"

ប៉ុន្តែ Yoshua Bengio ដែលជាអ្នកឈ្នះ QEPrize ម្នាក់របស់ LeCun និងជាបិតាស្ថាបនិកនៃ AI បានព្រមានថា ត្រូវការវឌ្ឍនភាពបន្ថែមទៀត ដើម្បីធានាសុវត្ថិភាពនៃបច្ចេកវិទ្យា ហើយគាត់បាននិយាយថា កិច្ចប្រជុំកំពូល AI សកលនៅទីក្រុងប៉ារីសនៅសប្តាហ៍ក្រោយគួរតែផ្តោតលើបញ្ហានេះ។

Bengio បាននិយាយថា "ខ្ញុំចង់ឱ្យមេដឹកនាំពិភពលោកយល់កាន់តែច្បាស់អំពីសារៈសំខាន់នៃអ្វីដែលយើងកំពុងធ្វើ ទាំងថាមពលដែល AI នាំយកមក ដែលអាចជាឧបករណ៍មានប្រយោជន៍ ឬជាឧបករណ៍គ្រោះថ្នាក់ និងហានិភ័យដែលមកជាមួយថាមពលនោះ" Bengio បាននិយាយថា។

ក្នុងឆ្នាំ 2018 Bengio និង LeCun បានចែករំលែកពានរង្វាន់ Turing Award ជាមួយ Geoffrey Hinton ដែលចាត់ទុកថាជារង្វាន់ណូបែលកុំព្យូទ័រ។ Hinton ដែលត្រូវបានប្រកាសថាជាអ្នកឈ្នះ QEPrize ក្នុងឆ្នាំនេះផងដែរនោះ ធ្លាប់បានឈ្នះរង្វាន់ណូបែលផ្នែកគីមីសាស្ត្រជាមួយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ Google DeepMind ផ្សេងទៀតកាលពីឆ្នាំមុន។

Machine Learning គឺជាដំណើរការស្នូលក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ AI ។ ជំនួសឱ្យការសរសេរកម្មវិធីដោយផ្ទាល់ ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រអាច "រៀន" ដោយការវិភាគទិន្នន័យ ហើយបន្ទាប់មកធ្វើការសម្រេចចិត្ត ឬការទស្សន៍ទាយ ដូចជាការទាយពាក្យបន្ទាប់ក្នុងប្រយោគមួយ។

នៅសល់នៃអ្នកឈ្នះ QEPrize 2025 រួមមាន: Fei-Fei Li អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រជនជាតិអាមេរិកដើមកំណើត ImageNet ដែលជាសំណុំទិន្នន័យសំខាន់សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល AI ឱ្យស្គាល់វត្ថុ។ Jensen Huang នាយកប្រតិបត្តិនៃ Nvidia ដែលជាក្រុមហ៊ុនឈានមុខគេដែលផលិតបន្ទះឈីបសម្រាប់ប្រតិបត្តិការ និងការបណ្តុះបណ្តាល AI ។ លោក Bill Dally ដែលជាប្រធានអ្នកវិទ្យាសាស្ត្ររបស់ Nvidia ។

លោក Patrick Vallance ប្រធានមូលនិធិ QEPrize និងជារដ្ឋមន្ត្រីវិទ្យាសាស្ត្រចក្រភពអង់គ្លេស បាននិយាយថា ផលប៉ះពាល់នៃការរៀនម៉ាស៊ីនគឺរីករាលដាលពាសពេញ "ឧស្សាហកម្ម សេដ្ឋកិច្ច និងភពផែនដី" ដោយកត់សម្គាល់ថា រង្វាន់ប្រចាំឆ្នាំផ្តល់កិត្តិយសដល់វិស្វករដែលការច្នៃប្រឌិត "មានឥទ្ធិពលយ៉ាងសំខាន់លើមនុស្សរាប់ពាន់លាននាក់ជុំវិញពិភពលោក"។

(យោងតាមគេហទំព័រ The Guardian.com)