ເປັນ​ຫຍັງ​ສະ​ຫມອງ​ເຜິ້ງ​ຂະ​ຫນາດ​ນ້ອຍ​ສາ​ມາດ​ຖື​ກະ​ແຈ​ຂອງ AI ລຸ້ນ​ຕໍ່​ໄປ?

ການຄົ້ນພົບຈາກສະຫມອງນ້ອຍໆຂອງເຜິ້ງກໍາລັງເປີດເຜີຍວິທີການສ້າງປັນຍາປະດິດທີ່ສະຫລາດກວ່າ, ຫນາແຫນ້ນກວ່າ.

ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Sheffield ໄດ້ຄົ້ນພົບວ່າເຜິ້ງໃຊ້ການບິນເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍສັນຍານທາງ neural, ໃຫ້ພວກເຂົາຮັບຮູ້ຮູບແບບສາຍຕາທີ່ສັບສົນດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈ. ອັນນີ້ເປີດທາງໃໝ່ສຳລັບປັນຍາປະດິດ (AI) — ໂດຍເນັ້ນໃສ່ປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າພະລັງງານຄອມພິວເຕີຂະໜາດໃຫຍ່.

Bees ສົມທົບສະຫມອງແລະຮ່າງກາຍຂອງພວກເຂົາໃນລັກສະນະທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈ - ຍຸດທະສາດທໍາມະຊາດນີ້ສາມາດປ່ຽນຮູບແບບ AI ໄດ້. (ທີ່ມາ: Shutterstock)

ທີມງານໄດ້ສ້າງແບບຈໍາລອງດິຈິຕອນຂອງສະຫມອງຂອງເຜິ້ງ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການເຄື່ອນໄຫວລະຫວ່າງການບິນເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນສາຍຕາແລະສ້າງສັນຍານໄຟຟ້າທີ່ເປັນເອກະລັກໃນສະຫມອງ, ຊ່ວຍໃຫ້ເຜິ້ງສາມາດຮັບຮູ້ລັກສະນະທີ່ຄຸ້ນເຄີຍໃນສະພາບແວດລ້ອມໄດ້ໄວແລະມີປະສິດທິພາບ.

ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍຄອມພິວເຕີຂະຫນາດໃຫຍ່, ຫຸ່ນຍົນໃນອະນາຄົດສາມາດຮຽນຮູ້ການລວບລວມຂໍ້ມູນໂດຍຜ່ານການເຄື່ອນໄຫວເຊັ່ນ: ເຜິ້ງ - ເພື່ອປະມວນຜົນຮູບພາບທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ນີ້ແມ່ນບາດກ້າວທີ່ສຳຄັນຕໍ່ກັບການພັດທະນາ AI ທີ່ສະຫຼາດ ແຕ່ມີນ້ຳໜັກເບົາ.

ສາດສະດາຈານ James Marshall, ຜູ້ອໍານວຍການສູນຄວາມສະຫລາດຂອງເຄື່ອງຈັກໃນມະຫາວິທະຍາໄລ Sheffield ແລະຜູ້ນໍາຂອງການສຶກສາ, ກ່າວວ່າ: "ໃນການສຶກສານີ້, ພວກເຮົາໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າລະບົບຂະຫນາດນ້ອຍແລະມີປະສິດທິພາບ - ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນຜົນມາຈາກການວິວັດທະນາການຫຼາຍລ້ານປີ - ສາມາດປະຕິບັດການຄິດໄລ່ທີ່ສັບສົນຫຼາຍກ່ວາທີ່ພວກເຮົາຄິດວ່າເປັນໄປໄດ້ກ່ອນຫນ້ານີ້."

ສາດສະດາຈານ Marshall ຢືນຢັນອະນາຄົດຂອງການຄົ້ນຄວ້າ: "ການເຂົ້າໄປໃນການອອກແບບອັດສະລິຍະທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງທໍາມະຊາດຈະເປີດປະຕູສູ່ AI ຮຸ່ນຕໍ່ໄປ, ຂັບລົດຄວາມກ້າວຫນ້າໃນຫຸ່ນຍົນ, ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງແລະການຮຽນຮູ້ໃນ ໂລກ ທີ່ແທ້ຈິງ."

ເຜິ້ງຕ້ອງການພຽງແຕ່ຈໍານວນຈຸລັງເສັ້ນປະສາດເລັກນ້ອຍເພື່ອຈໍາແນກສິ່ງອ້ອມຂ້າງຂອງພວກມັນ. (ທີ່ມາ: Shutterstock)

ຮູບແບບສະຫມອງຂອງເຜິ້ງໄດ້ຖືກທົດສອບໃນການທົດສອບສາຍຕາເຊັ່ນ: ການຈໍາແນກລະຫວ່າງເຄື່ອງຫມາຍບວກແລະການຄູນ. ເມື່ອຈໍາລອງຍຸດທະສາດການສະແກນຂອງເຜິ້ງ (ສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ເຄິ່ງຫນຶ່ງຕ່ໍາ), ການປະຕິບັດການຮັບຮູ້ໄດ້ປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວຍັງສາມາດຮັບຮູ້ໃບຫນ້າຂອງມະນຸດດ້ວຍເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມຂະຫນາດນ້ອຍຫຼາຍ.

ສາດສະດາຈານ Lars Chittka, ສາດສະດາຈານດ້ານນິເວດວິທະຍາທາງດ້ານຄວາມຮູ້ສຶກແລະພຶດຕິກໍາທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Queen Mary ຂອງລອນດອນ, ກ່າວຕື່ມວ່າ: "ນີ້, ພວກເຮົາກໍານົດຈໍານວນ neurons ຕໍາ່ສຸດທີ່ທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບວຽກງານການຈໍາແນກສາຍຕາທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກແລະພົບວ່າຈໍານວນນີ້ແມ່ນຫນ້ອຍທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈ, ເຖິງແມ່ນວ່າສໍາລັບວຽກງານທີ່ສັບສົນເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າຂອງມະນຸດ. ດັ່ງນັ້ນ, microbrain ແມງໄມ້ມີຄວາມສາມາດໃນການຄິດໄລ່ທີ່ກ້າວຫນ້າ."

ໂດຍການສົມທົບການຄົ້ນພົບຈາກພຶດຕິກໍາ, ການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງແມງໄມ້, ແລະສິ່ງທີ່ຕົວແບບການຄິດໄລ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນ, ການສຶກສາແນະນໍາວ່າການສຶກສາສະຫມອງແມງໄມ້ຂະຫນາດນ້ອຍສາມາດ ເປີດເຜີຍ ກົດລະບຽບພື້ນຖານຂອງປັນຍາ. ການຄົ້ນພົບເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈເລິກກ່ຽວກັບມັນສະຫມອງ, ແຕ່ຍັງມີຜົນກະທົບທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ການພັດທະນາຂອງເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່.

ມິນຮັນ

ທີ່ມາ: https://vtcnews.vn/tai-sao-bo-nao-ong-nho-be-co-the-nam-giu-chia-khoa-cho-ai-the-he-tiep-theo-ar962833.html