ហេតុអ្វីបានជា AI មិនអាចលើសពីបញ្ញារបស់មនុស្ស?

ទោះបីជាមានការអះអាងពីឈ្មោះនាំមុខក៏ដោយ អ្នកស្រាវជ្រាវបាននិយាយថា កំហុសជាមូលដ្ឋាននៅក្នុងគំរូហេតុផលរារាំងមនុស្សយន្តមិនឱ្យលើសពីភាពឆ្លាតវៃរបស់មនុស្ស។

សម្រាប់នាយកប្រតិបត្តិបច្ចេកវិទ្យាកំពូលៗនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ដូចជា Dario Amodei របស់ Anthropic, Demis Hassabis របស់ Google និង Sam Altman របស់ OpenAI វាមិនគ្រប់គ្រាន់ទេក្នុងការប្រកាសថា AI របស់ពួកគេគឺល្អបំផុត។ ថ្មីៗនេះ អ្នកទាំងបីបានកត់ត្រាថា AI នឹងល្អ ហើយនឹងផ្លាស់ប្តូរមូលដ្ឋាននៃសង្គម។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវដែលកំពុងកើនឡើង មកពីអ្នកដែលបង្កើត សិក្សា និងប្រើប្រាស់ AI ទំនើប មានការសង្ស័យចំពោះការអះអាងបែបនេះ។

ហេតុផល AI មិន​មាន​គ្រប់​ជ្រុងជ្រោយ​ទេ។

ត្រឹមតែបីឆ្នាំបន្ទាប់ពីការចាប់ផ្តើមរបស់វា បញ្ញាសិប្បនិមិត្តបានចាប់ផ្តើមលេចឡើងក្នុងសកម្មភាពប្រចាំថ្ងៃជាច្រើនដូចជាការសិក្សា និងការងារជាដើម។ មនុស្សជាច្រើនបារម្ភថា វានឹងអាចជំនួសមនុស្សក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ម៉ូដែល AI ថ្មីនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ពិតជាមិនឆ្លាតដូចដែលយើងគិតនោះទេ។ របកគំហើញមួយពី Apple ដែលជាក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំជាងគេមួយ របស់ពិភពលោក បង្ហាញពីរឿងនេះ។

ជាពិសេសនៅក្នុងការសិក្សាដែលបានចេញផ្សាយថ្មីមួយហៅថា "ការគិតបំភាន់" ក្រុមស្រាវជ្រាវរបស់ក្រុមហ៊ុន Apple អះអាងថា គំរូការសន្និដ្ឋានដូចជា Claude, DeepSeek-R1, និង o3-mini មិនមែនជា "ខួរក្បាលដែលជំរុញដោយខួរក្បាល" ដូចដែលឈ្មោះរបស់ពួកគេបានបង្ហាញនោះទេ។

ក្រដាសរបស់ Apple បង្កើតលើការងារពីមុនដោយវិស្វករដូចគ្នាជាច្រើន ក៏ដូចជាការស្រាវជ្រាវគួរឱ្យកត់សម្គាល់ពីអ្នកសិក្សា និងក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗផ្សេងទៀត រួមទាំង Salesforce ផងដែរ។

ការពិសោធន៍ទាំងនេះបង្ហាញថាការវែកញែក AIs - ដែលត្រូវបានសាទរថាជាជំហានបន្ទាប់ឆ្ពោះទៅរកភ្នាក់ងារ AI ស្វយ័ត ហើយទីបំផុតភាពវៃឆ្លាត - គឺនៅក្នុងករណីខ្លះកាន់តែអាក្រក់ក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាជាង AI chatbots មូលដ្ឋានដែលពីមុនមក។

ការស្រាវជ្រាវថ្មីរបស់ក្រុមហ៊ុន Apple លើគំរូការសន្និដ្ឋានដ៏ធំបង្ហាញថា ម៉ូដែល AI មិនមែនជា "ខួរក្បាល" ដូចដែលពួកគេនិយាយនោះទេ។ រូបថត៖ OpenAI ។

នៅក្នុងការសិក្សាផងដែរ មិនថាប្រើ AI chatbots ឬគំរូ inference ទេ ប្រព័ន្ធទាំងអស់បានបរាជ័យទាំងស្រុងក្នុងកិច្ចការស្មុគស្មាញ។

អ្នកស្រាវជ្រាវបានណែនាំថាពាក្យ inference គួរតែត្រូវបានជំនួសដោយ "ការក្លែងបន្លំ" ។ ក្រុមការងារអះអាងថា គំរូទាំងនេះមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការទន្ទេញ និងធ្វើលំនាំដដែលៗ។ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលសំណួរត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរឬភាពស្មុគស្មាញកើនឡើងពួកគេស្ទើរតែដួលរលំ។

សាមញ្ញជាងនេះទៅទៀត chatbots ដំណើរការបានល្អនៅពេលដែលពួកគេអាចស្គាល់ និងផ្គូផ្គងគំរូ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលបញ្ហាកាន់តែស្មុគស្មាញ ពួកគេមិនអាចដោះស្រាយវាបានទេ។ ការសិក្សាបានកត់សម្គាល់ថា "គំរូហេតុផលដ៏ធំដែលទំនើបបំផុត (LRMs) ទទួលរងនូវការដួលរលំពេញលេញនៃភាពត្រឹមត្រូវនៅពេលដែលភាពស្មុគស្មាញលើសពីកម្រិតជាក់លាក់មួយ" ។

នេះផ្ទុយពីការរំពឹងទុករបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលថាភាពស្មុគស្មាញនឹងប្រសើរឡើងជាមួយនឹងធនធានកាន់តែច្រើន។ ការសិក្សាបានបន្ថែមថា "កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងការសន្និដ្ឋានរបស់ AI កើនឡើងជាមួយនឹងភាពស្មុគស្មាញ ប៉ុន្តែមានតែរហូតដល់ចំណុចមួយ ហើយបន្ទាប់មកមានការថយចុះ បើទោះបីជានៅតែមានថវិកានិមិត្តសញ្ញាគ្រប់គ្រាន់ (ថាមពលគណនា) ដើម្បីដោះស្រាយវាក៏ដោយ" ។

អនាគតពិតនៃ AI

លោក Gary Marcus អ្នកចិត្តសាស្រ្ត និងជាអ្នកនិពន្ធជនជាតិអាមេរិក បាននិយាយថា ការរកឃើញរបស់ក្រុមហ៊ុន Apple គឺគួរអោយចាប់អារម្មណ៍ ប៉ុន្តែមិនមែនជាអ្វីដែលថ្មីនោះទេ ហើយគ្រាន់តែពង្រឹងការស្រាវជ្រាវពីមុនៗប៉ុណ្ណោះ។ សាស្ត្រាចារ្យផ្នែកចិត្តវិទ្យា និង សរសៃប្រសាទ នៅសាកលវិទ្យាល័យញូវយ៉កបានលើកយកការសិក្សាឆ្នាំ 1998 របស់គាត់ជាឧទាហរណ៍មួយ។

នៅក្នុងនោះ គាត់ប្រកែកថា បណ្តាញសរសៃប្រសាទ ដែលជាបុព្វហេតុនៃគំរូភាសាធំៗ អាចដំណើរការជាទូទៅបានយ៉ាងល្អនៅក្នុងការចែកចាយទិន្នន័យដែលពួកគេត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល ប៉ុន្តែជារឿយៗដួលរលំនៅពេលដែលប្រឈមមុខនឹងទិន្នន័យនៅខាងក្រៅការចែកចាយ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ លោក Marcus ក៏ជឿជាក់ផងដែរថា ទាំងម៉ូដែល LLM និង LRM មានកម្មវិធីផ្ទាល់ខ្លួន ហើយមានប្រយោជន៍ក្នុងករណីខ្លះ។

នៅក្នុងពិភពបច្ចេកវិទ្យា ភាពវៃឆ្លាតត្រូវបានគេមើលឃើញថាជាដំណាក់កាលបន្ទាប់នៃការអភិវឌ្ឍន៍ AI ដែលប្រព័ន្ធមិនត្រឹមតែអាចសម្រេចបាននូវសមត្ថភាពក្នុងការគិតដូចមនុស្ស (AGI) ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងពូកែខាងល្បឿន ភាពត្រឹមត្រូវ និងកម្រិតនៃការយល់ដឹងផងដែរ។

ទោះបីជាមានដែនកំណត់ធំក៏ដោយ សូម្បីតែអ្នករិះគន់ AI ក៏ប្រញាប់បន្ថែមថាដំណើរឆ្ពោះទៅរកភាពវៃឆ្លាតកុំព្យូទ័រនៅតែអាចធ្វើទៅបានទាំងស្រុង។

លើសពីជម្រើសសម្រាប់ Google ឬជំនួយការការងារផ្ទះ លោក Sam Altman នាយកប្រតិបត្តិ OpenAI ធ្លាប់បាននិយាយថា AI នឹងផ្លាស់ប្តូរវឌ្ឍនភាពរបស់មនុស្សជាតិ។ រូបថត៖ អេអេហ្វ។

លោក Jorge Ortiz សាស្ត្រាចារ្យរងផ្នែកវិស្វកម្មនៅមន្ទីរពិសោធន៍ Rutgers បាននិយាយថា ការលាតត្រដាងដែនកំណត់បច្ចុប្បន្នអាចចង្អុលបង្ហាញផ្លូវសម្រាប់ក្រុមហ៊ុន AI ដើម្បីយកឈ្នះពួកគេ។

Ortiz បានដកស្រង់ឧទាហរណ៍នៃវិធីសាស្រ្តបណ្តុះបណ្តាលថ្មីដូចជាការផ្តល់មតិកែលម្អបន្ថែមលើការអនុវត្តរបស់ម៉ូដែល បន្ថែមធនធានបន្ថែមទៀតនៅពេលប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាលំបាក ដែលអាចជួយ AI ដោះស្រាយបញ្ហាធំជាង និងធ្វើឱ្យការប្រើប្រាស់កម្មវិធីមូលដ្ឋានកាន់តែប្រសើរឡើង។

ទន្ទឹមនឹងនេះ លោក Josh Wolfe ដែលជាសហស្ថាបនិកនៃក្រុមហ៊ុនបណ្តាក់ទុន Lux Capital តាមទស្សនៈអាជីវកម្ម ថាតើប្រព័ន្ធបច្ចុប្បន្នអាចវែកញែកបានឬអត់ ពួកគេនឹងនៅតែបង្កើតតម្លៃសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់។

លោក Ethan Mollick សាស្ត្រាចារ្យនៅសាកលវិទ្យាល័យ Pennsylvania ក៏បានបង្ហាញជំនឿរបស់គាត់ថា គំរូ AI នឹងយកឈ្នះលើដែនកំណត់ទាំងនេះក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ។

Mollick បាននិយាយថា "ម៉ូដែលកាន់តែមានភាពប្រសើរឡើង និងកាន់តែប្រសើរឡើង ហើយវិធីសាស្រ្តថ្មីៗចំពោះ AI ត្រូវបានអភិវឌ្ឍឥតឈប់ឈរ ដូច្នេះខ្ញុំនឹងមិនភ្ញាក់ផ្អើលទេប្រសិនបើដែនកំណត់ទាំងនេះត្រូវបានយកឈ្នះនាពេលខាងមុខនេះ" ។

ប្រភព៖ https://znews.vn/vi-sao-ai-chua-the-vuot-qua-tri-tue-con-nguoi-post1561163.html