ແນວຄວາມຄິດຂອງປັນຍາປະດິດມີມາຫຼາຍພັນປີແລ້ວ ແລະ ນັບຕັ້ງແຕ່ນັ້ນມາໄດ້ປະຕິວັດລະບົບອັດຕະໂນມັດໃນທຸກຂົງເຂດ.
ປັນຍາປະດິດ (AI) ແມ່ນສະຕິປັນຍາທີ່ຖືກຕັ້ງໂປຣແກຣມຂຶ້ນໂດຍມີເປົ້າໝາຍເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດອັດຕະໂນມັດພຶດຕິກຳ ແລະ ລອກລຽນແບບສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ: ການຄິດ ແລະ ການໃຊ້ເຫດຜົນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ, ການສື່ສານໂດຍການເຂົ້າໃຈພາສາ ແລະ ການປາກເວົ້າ, ການຮຽນຮູ້ ແລະ ການປັບຕົວ, ແລະອື່ນໆ.
ດິນຈີ່ກ້ອນທຳອິດ
ປັນຍາປະດິດໄດ້ເລີ່ມເກີດຂຶ້ນເມື່ອນັກປັດຊະຍາບູຮານພິຈາລະນາຄຳຖາມກ່ຽວກັບຊີວິດແລະຄວາມຕາຍ. ໃນເວລານີ້, ນັກປະດິດໄດ້ສ້າງ "ເຄື່ອງຈັກອັດຕະໂນມັດ" ຈຳນວນໜຶ່ງທີ່ເປັນກົນຈັກ ແລະ ເຄື່ອນຍ້າຍໄດ້ຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ. ຄຳວ່າ "ເຄື່ອງຈັກອັດຕະໂນມັດ" ມາຈາກຄຳສັບພາສາກະເຣັກບູຮານທີ່ມີຄວາມໝາຍວ່າ: ປະຕິບັດຕາມຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງຕົນເອງ.
ໜຶ່ງໃນບັນທຶກທີ່ເກົ່າແກ່ທີ່ສຸດຂອງເຄື່ອງຈັກປະເພດນີ້ມີມາຕັ້ງແຕ່ປີ 400 ກ່ອນຄຣິດສັກກະລາດ, ໂດຍກ່າວເຖິງນົກກາງແກທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍເພື່ອນຂອງນັກປັດຊະຍາ Plato. ຫຼາຍປີຕໍ່ມາ, ໜຶ່ງໃນເຄື່ອງຈັກອັດຕະໂນມັດທີ່ມີຊື່ສຽງທີ່ສຸດໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍ Leonardo da Vinci ປະມານປີ 1495.
ໃນຕົ້ນຊຸມປີ 1900, ສື່ມວນຊົນໄດ້ນຳໃຊ້ແນວຄວາມຄິດກ່ຽວກັບມະນຸດທຽມ. ຫຼາຍຈົນ ນັກວິທະຍາສາດ ເລີ່ມສົງໄສວ່າ: ສະໝອງທຽມສາມາດສ້າງໄດ້ບໍ? ນັກປະດິດສ້າງບາງຄົນຍັງໄດ້ສ້າງຫຸ່ນຍົນລຸ້ນຕ່າງໆໃນປະຈຸບັນ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກມັນທັງໝົດຈະຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍ. ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນໃຊ້ພະລັງງານໄອນ້ຳ, ບາງອັນສາມາດສະແດງການສະແດງອອກທາງໜ້າ, ແລະບາງອັນກໍ່ສາມາດຍ່າງໄດ້.
ໃນປີ 1929, ສາດສະດາຈານ Makoto Nishimura (ນັກວິທະຍາສາດຊາວຍີ່ປຸ່ນ) ໄດ້ສ້າງຫຸ່ນຍົນຕົວທຳອິດຂອງຍີ່ປຸ່ນ, ຊື່ວ່າ Gakutensoku. ຮອດປີ 1949, ນັກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ Edmund Callis Berkley ໄດ້ເຜີຍແຜ່ປຶ້ມ *ສະໝອງຍັກ ຫຼື ເຄື່ອງຈັກຄິດ*, ໂດຍປຽບທຽບຮູບແບບຄອມພິວເຕີກັບສະໝອງຂອງມະນຸດ.
AI ໄດ້ເກີດມາ.
ປີ 1950 ໄດ້ກາຍເປັນຈຸດສຳຄັນ, ເປີດປະຕູໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດເຂົ້າສູ່ຂະແໜງປັນຍາປະດິດ. ໃນເວລານີ້, Alan Turing ໄດ້ເຜີຍແຜ່ * ຄອມພິວເຕີ ແລະ ສະຕິປັນຍາຄອມພິວເຕີ* , ເຊິ່ງລາວໄດ້ສະເໜີ "ການທົດສອບ Turing" ທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃຊ້ເພື່ອວັດແທກຄວາມສະຫຼາດຂອງຄອມພິວເຕີ.
ຮອດປີ 1952, ນັກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ Samuel ໄດ້ພັດທະນາໂປຣແກຣມຫຼິ້ນໝາກຮຸກ - ເຊິ່ງເປັນໂປຣແກຣມທຳອິດທີ່ຮຽນຮູ້ເກມດ້ວຍຕົນເອງ. ສາມປີຕໍ່ມາ, John McCarthy ໄດ້ຈັດກອງປະຊຸມທີ່ Dartmouth ແລະ ໄດ້ກຳນົດຄຳວ່າ "ປັນຍາປະດິດ". ຕັ້ງແຕ່ນັ້ນມາ, ຊື່ດັ່ງກ່າວກໍ່ໄດ້ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ.
ໜຶ່ງທົດສະວັດຕໍ່ມາ, ທັງນັກວິທະຍາສາດ ແລະ ນັກສິລະປິນໄດ້ສົ່ງເສີມຄວາມຄິດສ້າງສັນດ້ວຍ AI. ໃນປີ 1958, John McCarthy ໄດ້ສ້າງ LISP—ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມທຳອິດສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າ AI ເຊິ່ງຍັງຄົງຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນປະຈຸບັນ. ໜຶ່ງປີຕໍ່ມາ, Arthur Samuel ໄດ້ໃຊ້ຄຳວ່າ "ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ" ໃນຂະນະທີ່ກ່າວຄຳປາໄສກ່ຽວກັບການສອນເຄື່ອງຈັກໃຫ້ຫຼິ້ນໝາກຮຸກໄດ້ດີກ່ວາມະນຸດ.
ຮອດປີ 1961, ຫຸ່ນຍົນອຸດສາຫະກຳໂຕທຳອິດຊື່ວ່າ Unimate ໄດ້ເລີ່ມເຮັດວຽກໃນສາຍການປະກອບຢູ່ໂຮງງານ General Motors ໃນລັດ New Jersey (ສະຫະລັດອາເມລິກາ). ມັນໄດ້ຮັບໜ້າທີ່ໃນການຂົນສົ່ງແມ່ພິມ ແລະ ຊິ້ນສ່ວນທີ່ເຊື່ອມໃນລົດຍົນ (ຖືວ່າເປັນອັນຕະລາຍເກີນໄປສຳລັບມະນຸດ). ໃນປີ 1965, Edward Feigenbaum ແລະ Joshua Lederberg ໄດ້ສ້າງ "ລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານ" ໂຕທຳອິດ - ປະເພດ AI ທີ່ຖືກຂຽນໂປຣແກຣມເພື່ອຈຳລອງຄວາມສາມາດໃນການຄິດ ແລະ ການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດ.
ໂປຣແກຣມສົນທະນາໂຕທຳອິດ (ຕໍ່ມາຫຍໍ້ມາຈາກ chatbot) – ELIZA – ໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນປີ 1966. ມັນໄດ້ຖືກອະທິບາຍວ່າເປັນນັກຈິດຕະບຳບັດຈຳລອງ, ໂດຍໃຊ້ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP) ເພື່ອສົນທະນາກັບມະນຸດ. ELIZA ເຮັດວຽກໂດຍການຮັບຮູ້ຄຳສັບ ຫຼື ປະໂຫຍກທີ່ປ້ອນເຂົ້າ ແລະ ຕອບດ້ວຍປະໂຫຍກທີ່ຕັ້ງໂປຣແກຣມໄວ້ລ່ວງໜ້າ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າຄົນເວົ້າວ່າ, "ແມ່ຂອງຂ້ອຍແຕ່ງກິນເກັ່ງຫຼາຍ," ELIZA ຈະເລືອກຄຳວ່າ "ແມ່" ແລະ ຕອບໂດຍການຖາມຄຳຖາມແບບເປີດເພື່ອໃຫ້ການສົນທະນາດຳເນີນຕໍ່ໄປ: "ບອກຂ້ອຍເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຄອບຄົວຂອງເຈົ້າ."
ສອງປີຕໍ່ມາ, ນັກຄະນິດສາດໂຊວຽດ Alexey Ivakhnenko ໄດ້ເຜີຍແຜ່ວິທີການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແບບກຸ່ມ - ວິທີການໃໝ່ສຳລັບ AI, ປະຈຸບັນເອີ້ນວ່າ Deep Learning. ຊຸມປີ 1970 ໄດ້ນຳເອົານະວັດຕະກຳຫຼາຍຢ່າງ, ເຊັ່ນ: ຫຸ່ນຍົນຮູບຮ່າງຄ້າຍຄືມະນຸດຕົວທຳອິດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນປະເທດຍີ່ປຸ່ນ, ຕົວຢ່າງທຳອິດຂອງຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍຜູ້ຮຽນຈົບວິສະວະກຳ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນີ້ຍັງເປັນລະດູໜາວ AI ຄັ້ງທຳອິດ, ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າໄດ້ປະເຊີນກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຍ້ອນການຕັດທຶນຈາກ ລັດຖະບານ ອັງກິດ ແລະ ສະຫະລັດ, ເຊິ່ງສົ່ງຜົນໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ໜ້າປະທັບໃຈເທົ່າທີ່ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ສັນຍາໄວ້.
ຫຼັງຈາກລະດູໜາວເບື້ອງຕົ້ນ, AI ໄດ້ຜ່ານຜ່າຊ່ວງເວລາຕົກຕໍ່າອີກຄັ້ງໜຶ່ງລະຫວ່າງປີ 1987 ແລະ 1993. ທັງນັກລົງທຶນເອກະຊົນ ແລະ ລັດຖະບານບາງປະເທດສູນເສຍຄວາມສົນໃຈໃນເຕັກໂນໂລຢີ, ເຄື່ອງຈັກລົ້ມເຫຼວ, ແລະ ບາງໂຄງການກໍ່ຖືກປະຖິ້ມ. ສິ່ງທີ່ໜ້າສັງເກດແມ່ນໃນປີ 1987, ຕະຫຼາດຮາດແວທີ່ອີງໃສ່ LISP ໄດ້ລົ້ມລະລາຍຍ້ອນຄູ່ແຂ່ງທີ່ມີລາຄາຖືກກວ່າ ແລະ ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍກວ່າ.
ສຳເລັດ ແລະ ລະເບີດ
ຜ່ານວິກິດການ, ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ຄ່ອຍໆປັບປຸງປັນຍາປະດິດໃຫ້ສົມບູນແບບ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດການກ້າວກະໂດດໄປຂ້າງໜ້າໃນທຸລະກິດ ແລະ ຊີວິດ.
ລົດ Standford Cart ເຊິ່ງເປີດຕົວໃນປີ 1961 ໄດ້ກາຍເປັນໜຶ່ງໃນຕົວຢ່າງທຳອິດຂອງຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ. ມັນມີລໍ້ສີ່ລໍ້ພ້ອມດ້ວຍມໍເຕີໄຟຟ້າທີ່ໃຊ້ພະລັງງານຈາກແບັດເຕີຣີລົດ, ເຊື່ອມຕໍ່ກັບແຜງຄວບຄຸມທີ່ມີໜ້າຈໍ ແລະ ປຸ່ມສຳລັບປັບທິດທາງ ແລະ ຄວາມໄວ.
ໃນປີ 1977, ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ພັດທະນາຕົວເລື່ອນ (ຂໍ້ຕໍ່ໝຸນກົນຈັກ) ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບສາມາດເຄື່ອນຍ້າຍຈາກຂ້າງໜຶ່ງໄປຫາອີກຂ້າງໜຶ່ງໂດຍບໍ່ຕ້ອງຍ້າຍລົດເຂັນ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດເບິ່ງເຫັນໄດ້ຫຼາຍມຸມມອງ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຍານພາຫະນະສາມາດໃຊ້ວິໄສທັດຫຼາຍທິດທາງເພື່ອຫຼຸດຄວາມໄວລົງອ້ອມຮອບອຸປະສັກ. ຫຼັກການເຮັດວຽກຂອງມັນແມ່ນການເຄື່ອນທີ່ໜຶ່ງແມັດ ແລະ ຢຸດເປັນເວລາ 10-15 ນາທີເພື່ອປະມວນຜົນຮູບພາບ ແລະ ວາງແຜນເສັ້ນທາງ.
ຮອດປີ 1979, ມັນສາມາດຂ້າມຫ້ອງທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍຕັ່ງອີ້ໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດພາຍໃນຫ້າຊົ່ວໂມງ.
ໃນປີ 1979, ສະມາຄົມປັນຍາປະດິດອາເມລິກາໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ, ປະຈຸບັນໄດ້ປ່ຽນຊື່ເປັນສະມາຄົມເພື່ອຄວາມກ້າວໜ້າຂອງປັນຍາປະດິດ (AAAI). ຈາກບ່ອນນີ້, ເທັກໂນໂລຢີໄດ້ເຂົ້າສູ່ໄລຍະເວລາຂອງການເຕີບໂຕຢ່າງໄວວາ, ເຊິ່ງຜູ້ຊ່ຽວຊານເອີ້ນວ່າ "ຄວາມຈະເລີນຮຸ່ງເຮືອງຂອງ AI." ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເລິກ ແລະ ການນຳໃຊ້ລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານໄດ້ກາຍເປັນທີ່ແຜ່ຂະຫຍາຍຫຼາຍຂຶ້ນ, ທັງຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີຮຽນຮູ້ຈາກຄວາມຜິດພາດຂອງເຂົາເຈົ້າ ແລະ ຕັດສິນໃຈໄດ້ຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ.
ໃນປີ 1980, XCON - ໂປຣແກຣມອັດຕະໂນມັດອັນທຳອິດ - ໄດ້ຖືກນຳໄປໃຊ້ໃນທາງການຄ້າ. ມັນຖືກອອກແບບມາເພື່ອຮອງຮັບລະບົບການສັ່ງຊື້ຄອມພິວເຕີໂດຍການເລືອກອົງປະກອບໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າ. ໃນປະເທດຍີ່ປຸ່ນ, ໃນປີ 1981, ລັດຖະບານໄດ້ຈັດສັນເງິນ 850 ລ້ານໂດລາ (ຫຼາຍກວ່າສອງພັນລ້ານໂດລາໃນປະຈຸບັນ) ໃຫ້ແກ່ໂຄງການຄອມພິວເຕີລຸ້ນທີຫ້າ. ເປົ້າໝາຍຂອງພວກເຂົາແມ່ນເພື່ອສ້າງຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດແປພາສາ, ສົນທະນາ ແລະ ໃຊ້ເຫດຜົນໃນລະດັບມະນຸດໄດ້.
ໃນປີ 1985, ໂປຣແກຣມແຕ້ມຮູບອັດຕະໂນມັດ AARON ໄດ້ຖືກສາທິດໃນກອງປະຊຸມ AAAI. ໜຶ່ງປີຕໍ່ມາ, Ernst Dickmann ແລະທີມງານຂອງລາວໄດ້ສາທິດລົດທີ່ຂັບດ້ວຍຕົນເອງຄັນທຳອິດ. ມັນສາມາດເດີນທາງດ້ວຍຄວາມໄວ 55 ໄມລ໌ຕໍ່ຊົ່ວໂມງໃນຖະໜົນທີ່ບໍ່ມີສິ່ງກີດຂວາງ. ຮອດປີ 1987, Alacrity - ລະບົບໃຫ້ຄຳປຶກສາດ້ານການຄຸ້ມຄອງຍຸດທະສາດທຳອິດ - ໄດ້ຖືກເປີດຕົວ. ລະບົບນີ້ໄດ້ໃຊ້ກົດລະບຽບທີ່ສັບສົນຫຼາຍກວ່າ 3,000 ຂໍ້. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, chatbot Jabberwacky ໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນປີ 1988, ເຊິ່ງສະໜອງການສົນທະນາທີ່ໜ້າສົນໃຈ ແລະ ມ່ວນຊື່ນສຳລັບຜູ້ໃຊ້.
ຈຸດສຳຄັນທີ່ໜ້າສັງເກດໄດ້ບັນລຸໄດ້ໃນປີ 1997, ເມື່ອຊອບແວ Deep Blue (ພັດທະນາໂດຍ IBM) ໄດ້ເອົາຊະນະແຊ້ມໝາກຮຸກ ໂລກ Gary Kasparov.
ໜັງສືພິມ Sports History Weekly ໄດ້ອະທິບາຍວ່າໃນວັນທີ 11 ພຶດສະພາ 1997, Gary Kasparov ອາຍຸ 34 ປີ ໄດ້ອອກຈາກການແຂ່ງຂັນໝາກຮຸກ, ດ້ວຍຄວາມໂກດແຄ້ນ ແລະ ຕົວສັ່ນດ້ວຍຄວາມບໍ່ເຊື່ອ. ຄວາມຈິງທີ່ວ່າແຊ້ມໝາກຮຸກໂລກຜູ້ນີ້ເສຍເກມທຳອິດຂອງລາວບໍ່ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນທີ່ສຸດ; ສິ່ງທີ່ສຳຄັນກວ່ານັ້ນກໍຄືລາວໄດ້ຖືກໂຄ່ນລົ້ມໂດຍເຄື່ອງຈັກທີ່ເຢັນຊາ ແລະ ບໍ່ມີອາລົມ.
ໜ້າດັ່ງກ່າວຂຽນວ່າ "ຈຸດປ່ຽນໃນປະຫວັດສາດຂອງໝາກຮຸກ ແລະ ການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີຂອງມະນຸດຊາດ, ເປັນຄັ້ງທຳອິດທີ່ຄອມພິວເຕີໄດ້ເອົາຊະນະແຊ້ມໂລກໃນການແຂ່ງຂັນທີ່ຈັດພາຍໃຕ້ກົດລະບຽບຂອງການແຂ່ງຂັນຢ່າງເປັນທາງການ."
ກ່ອນໜ້ານີ້, ການແຂ່ງຂັນນັດທຳອິດລະຫວ່າງ Kasparov ແລະ Deep Blue ໄດ້ຈັດຂຶ້ນໃນເດືອນກຸມພາ 1996. Kasparov ໄດ້ຊະນະການແຂ່ງຂັນຫຼັງຈາກເສຍໄປໜຶ່ງຄັ້ງ, ສະເໝີສອງຄັ້ງ ແລະ ຊະນະສາມຄັ້ງ. ຫຼັງຈາກເສຍໄປຄັ້ງນັ້ນ, Deep Blue ໄດ້ຝຶກຊ້ອມຄືນໃໝ່ເປັນເວລາໜຶ່ງປີ ແລະ ເອົາຊະນະແຊ້ມໃນການແຂ່ງຂັນຊ້ຳໃນປີ 1997.
ໃນປີ 2000, ຫຸ່ນຍົນໂຕທຳອິດທີ່ສາມາດຮຽນແບບອາລົມຂອງມະນຸດຜ່ານການສະແດງອອກທາງໜ້າ, ລວມທັງຕາ, ຄິ້ວ, ຫູ ແລະ ປາກ, ໄດ້ປະກົດຕົວ. ມັນມີຊື່ວ່າ Kismet. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ໃນປີ 2002, ເຄື່ອງດູດຝຸ່ນອັດຕະໂນມັດ Roomba ໄດ້ຖືກປ່ອຍອອກມາໃນຮູບແບບກະທັດຮັດ. ຍີ່ຫໍ້ນີ້ຍັງຄົງຢູ່ຈົນເຖິງທຸກມື້ນີ້, ດ້ວຍຍອດຂາຍຫຼາຍສິບລ້ານໜ່ວຍ, ເຊິ່ງຖືກຕັ້ງໂປຣແກຣມໃຫ້ເຮັດຄວາມສະອາດພື້ນແຂງ ແລະ ພົມໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ.
ການນຳໃຊ້ AI ໄດ້ກາຍເປັນມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນໃນປີ 2003 ເມື່ອ NASA ໄດ້ລົງຈອດຍານສຳຫຼວດສອງລຳຢູ່ດາວອັງຄານ (Spirit ແລະ Opportunity) ເຊິ່ງສາມາດເຄື່ອນທີ່ດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ ນຳທາງໄດ້ເທິງໜ້າດິນຂອງດາວເຄາະໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ. ຍານສຳຫຼວດ Opportunity ພຽງລຳດຽວໄດ້ປະຕິບັດງານເປັນເວລາເກືອບ 15 ປີ, ບັນລຸຄວາມໄວສູງສຸດເປັນປະຫວັດການທີ່ 45 ກິໂລແມັດ.
ໃນປີ 2006, ບໍລິສັດຕ່າງໆເຊັ່ນ Twitter, Facebook, ແລະ Netflix ໄດ້ເລີ່ມໃຊ້ AI ເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງອັລກໍຣິທຶມການໂຄສະນາ ແລະ ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ (UX) ຂອງເຂົາເຈົ້າ. ໃນປີ 2010, Microsoft ໄດ້ເປີດຕົວ Xbox 360 Kinect, ເຊິ່ງເປັນຮາດແວເກມເຄື່ອງທຳອິດທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຕິດຕາມການເຄື່ອນໄຫວຂອງຮ່າງກາຍ ແລະ ແປມັນໄປສູ່ທິດທາງການຫຼິ້ນເກມ. ຄວາມສະຫຼາດຂອງປັນຍາປະດິດໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນເທື່ອລະກ້າວໃນປີ 2011, ເມື່ອຄອມພິວເຕີທີ່ຖືກຂຽນໂປຣແກຣມໃຫ້ຕອບຄຳຖາມທີ່ເອີ້ນວ່າ Watson (ສ້າງໂດຍ IBM) ໄດ້ຊະນະລາຍການເກມໂທລະທັດ Jeopardy ຕໍ່ຜູ້ຊະນະສອງຄົນ. ໃນຊ່ວງເວລາດຽວກັນ, Apple ໄດ້ປ່ອຍ Siri - ຜູ້ຊ່ວຍສຽງຄົນທຳອິດ - ໃນ iPhone 4.
ມີຄວາມກ້າວໜ້າຕື່ມອີກໃນປີ 2012 ເມື່ອນັກຄົ້ນຄວ້າສອງຄົນຈາກ Google ໄດ້ຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍປະສາດໃຫ້ຮັບຮູ້ແມວ. ໃນປີ 2016, Hanson Robotics ໄດ້ສ້າງຫຸ່ນຍົນຮູບຮ່າງຄ້າຍຄືມະນຸດຊື່ວ່າ Sophia, ເຊິ່ງຖືກຂະໜານນາມວ່າ "ພົນລະເມືອງຫຸ່ນຍົນ" ໂຕທຳອິດ, ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືມະນຸດ ແລະ ມີຄວາມສາມາດໃນການເຫັນ, ສ້າງອາລົມຄືນໃໝ່ ແລະ ສື່ສານ. ສອງປີຕໍ່ມາ, ທີມງານເຕັກໂນໂລຢີຂອງຈີນໄດ້ພັດທະນາຊອບແວທີ່ເອົາຊະນະສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດໃນການທົດສອບຄວາມເຂົ້າໃຈໃນການອ່ານຂອງ Stanford.
ໃນປີ 2019, ຊອບແວ AlphaStar ຂອງ Google ໄດ້ຮັບສະຖານະພາບ Grandmaster ໃນເກມວີດີໂອ StarCraft 2. ນີ້ແມ່ນລະດັບທີ່ຍາກທີ່ສຸດ, ເຊິ່ງບັນລຸໄດ້ໂດຍຜູ້ຫຼິ້ນພຽງແຕ່ 0.2% ເທົ່ານັ້ນ. ເມື່ອທຽບກັບ AlphaGo (ປ່ອຍອອກມາໃນປີ 2015), AI ລຸ້ນໃໝ່ແມ່ນດີກວ່າ, ສາມາດປະຕິບັດການກະທຳຫຼາຍກວ່າ 300 ຢ່າງພ້ອມໆກັນ, ລວມທັງການເຄື່ອນໄຫວຕົວລະຄອນ ແລະ ການເລືອກລາຍການ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, StarCraft ມີຮູບແບບການຫຼິ້ນເກມທີ່ບໍ່ເປັນເສັ້ນຊື່, ສະນັ້ນການແຂ່ງຂັນກັບ AlphaStar ຕ້ອງການການວາງແຜນຍຸດທະສາດ ແລະ ການພິຈາລະນາຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບຜົນກະທົບຂອງແຕ່ລະການກະທຳຕໍ່ໂອກາດໃນການຊະນະຂອງເກມໂດຍລວມ.
OpenAI ໄດ້ເລີ່ມການທົດສອບເບຕ້າຂອງ GPT-3—ຮູບແບບທີ່ໃຊ້ Deep Learning ເພື່ອສ້າງລະຫັດ, ບົດກະວີ, ແລະວຽກງານພາສາ ແລະ ການຂຽນອື່ນໆ—ໃນປີ 2020. ໃນຂະນະທີ່ບໍ່ແມ່ນຄັ້ງທຳອິດຂອງປະເພດນີ້, ແຕ່ມັນເປັນຄັ້ງທຳອິດທີ່ສ້າງເນື້ອຫາທີ່ແຍກບໍ່ອອກວ່າຂຽນດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ ຫຼື ຂຽນດ້ວຍມະນຸດ. ໃນປີ 2021, OpenAI ໄດ້ພັດທະນາ DALL-E, ເຊິ່ງສາມາດປະມວນຜົນ ແລະ ເຂົ້າໃຈຮູບພາບເພື່ອສ້າງຄຳບັນຍາຍທີ່ຖືກຕ້ອງ, ເຮັດໃຫ້ AI ໃກ້ຊິດກັບຄວາມເຂົ້າໃຈໂລກທາງສາຍຕາຫຼາຍຂຶ້ນ.
ໃນເດືອນພະຈິກ 2022, ChatGPT ໄດ້ຖືກປ່ອຍອອກມາເພື່ອການທົດສອບ, ເຊິ່ງສ້າງຄວາມປະທັບໃຈໃນຕະຫຼາດເທັກໂນໂລຢີ ແລະ ໃນບັນດາຜູ້ໃຊ້ສ່ວນບຸກຄົນ ແລະ ທຸລະກິດ. ສ້າງຂຶ້ນບົນຮູບແບບ AI ທີ່ກ້າວໜ້າ GPT-3.5, ChatGPT ໃຫ້ການຕອບສະໜອງທີ່ເປັນທຳມະຊາດ ແລະ ຖືກຖືວ່າເປັນຈິງຄືກັບຄົນຈິງ. AI ທີ່ດີເລີດນີ້ໄດ້ບັນລຸຜູ້ໃຊ້ໜຶ່ງລ້ານຄົນພາຍໃນເວລາພຽງ 5 ມື້ຫຼັງຈາກການເປີດຕົວ. ເວັບໄຊທ໌ຂອງໂຄງການຂັດຂ້ອງເປັນເວລາ 40 ນາທີທັນທີຫຼັງຈາກການເປີດຕົວເນື່ອງຈາກການໂຫຼດເກີນ. ໃນວັນທີ 18 ພຶດສະພາ, OpenAI ໄດ້ປ່ອຍ ChatGPT ໃນ App Store, ໃນເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບຜູ້ໃຊ້ໃນສະຫະລັດໃນອາທິດທຳອິດ. ອີງຕາມຂໍ້ມູນຈາກ Data.ai, chatbot ນີ້ໄດ້ເກີນເຄິ່ງລ້ານດາວໂຫຼດຫຼັງຈາກ 6 ມື້.
ການສຶກສາໂດຍບໍລິສັດທີ່ປຶກສາ EBDI ຂອງສະຫະລັດຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ GDP ຂອງຫ້າປະເທດໃນອາຊີຕາເວັນອອກສຽງໃຕ້ (ສິງກະໂປ, ມາເລເຊຍ, ໄທ, ຫວຽດນາມ ແລະ ຟີລິບປິນ) ສາມາດເພີ່ມຂຶ້ນອີກ 1 ພັນຕື້ໂດລາ ຖ້າຫາກ AI ໄດ້ຮັບການລົງທຶນຢ່າງພຽງພໍ ແລະ ນຳໃຊ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ປັນຍາປະດິດ (AI) ຢູ່ຫວຽດນາມ
ໃນປີ 2021, ລັດຖະບານຫວຽດນາມໄດ້ອອກຍຸດທະສາດ AI ແຫ່ງຊາດເຖິງປີ 2030, ໂດຍມີຈຸດປະສົງເພື່ອຫັນປ່ຽນຫວຽດນາມໃຫ້ກາຍເປັນສູນກາງນະວັດຕະກໍາເທື່ອລະກ້າວ; ໂດຍ AI ຢູ່ໃນອັນດັບ 4 ອັນດັບຕົ້ນໆຂອງອາຊຽນ ແລະ ອັນດັບ 50 ຂອງໂລກ. ຫຼັງຈາກໜຶ່ງປີຂອງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ, ຫວຽດນາມຢູ່ໃນອັນດັບທີ 62 ຈາກ 160 ປະເທດທົ່ວໂລກ, ເພີ່ມຂຶ້ນ 14 ອັນດັບເມື່ອທຽບກັບປີ 2020, ອີງຕາມບົດລາຍງານ "ດັດຊະນີຄວາມພ້ອມດ້ານ AI ຂອງລັດຖະບານ" ທີ່ດຳເນີນໂດຍ Oxford Insights ຮ່ວມກັບສູນການສຶກສາການພັດທະນາສາກົນຂອງການາດາ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ທຸລະກິດຫວຽດນາມບໍ່ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນພັດທະນາຂະແໜງການນີ້ຫຼັງຈາກຍຸດທະສາດ AI ໄດ້ຖືກອອກ. ອີງຕາມທ່ານ Vu Anh Tu, CTO ຂອງກຸ່ມ FPT, AI ໄດ້ຖືກກຳນົດວ່າເປັນເທັກໂນໂລຢີທີ່ສຳຄັນ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນຕັ້ງແຕ່ປີ 2013.
ນອກເໜືອໄປຈາກພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ຂໍ້ມູນ, ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າ, ຊັບພະຍາກອນມະນຸດໄດ້ຖືກລົງທຶນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. FPT ໄດ້ລວບລວມຜູ້ຊ່ຽວຊານ 500 ຄົນ, ລວມທັງຜູ້ທີ່ມີປະລິນຍາເອກ ແລະ ປະລິນຍາໂທດ້ານ AI 50 ຄົນ, ແລະ ສືບຕໍ່ຮັບສະໝັກຜູ້ມີຄວາມສາມາດໃນຂະແໜງການນີ້. ມາຮອດປະຈຸບັນ, ບໍລິສັດໄດ້ສ້າງລະບົບນິເວດທີ່ຫຼາກຫຼາຍຂອງຜະລິດຕະພັນ, ວິທີແກ້ໄຂ, ແລະ ແພລດຟອມທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດເພີ່ມປະສິດທິພາບການດຳເນີນງານ, ແກ້ໄຂບັນຫາສັງຄົມຫຼາຍຢ່າງ, ແລະ ໃຫ້ບໍລິການຜູ້ໃຊ້ອຸປະກອນສຸດທ້າຍຫຼາຍກວ່າ 14 ລ້ານຄົນ. ຜູ້ຫຼິ້ນຫຼັກໃນອຸດສາຫະກຳເຊັ່ນ VNPT, Viettel, Vingroup, ແລະອື່ນໆ, ຍັງໄດ້ຄົ້ນຄວ້າເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່ ແລະ ພັດທະນາ AI ຢ່າງຫ້າວຫັນໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້.
ໃນງານ AI4VN 2022, ທ່ານ ເລ ຮົ່ງ ຫວຽດ, ຜູ້ອຳນວຍການໃຫຍ່ຂອງ FPT Smart Cloud, ໄດ້ອ້າງເຖິງຂໍ້ມູນຂອງ IBM ທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ 35% ຂອງທຸລະກິດລາຍງານວ່າ AI ຊ່ວຍເພີ່ມລາຍຮັບຢ່າງໜ້ອຍ 5%. ນອກເໜືອໄປຈາກຂໍ້ມູນທີ່ວິເຄາະໂດຍຄອມພິວເຕີ, AI ຍັງຊ່ວຍປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ ແລະ ສະໜັບສະໜູນທຸລະກິດໃນການເຂົ້າໃຈລູກຄ້າຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ທ່ານ ຮວ່າງ ຫງອກ ເຢືອງ ຮອງຜູ້ອຳນວຍການສູນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຂອງ Viettel ໄດ້ໃຫ້ຂໍ້ສັງເກດວ່າ ປະຈຸບັນ AI ກຳລັງເຈາະເຂົ້າໄປໃນທຸກມຸມ, ແມ່ນແຕ່ໃນພື້ນທີ່ນ້ອຍໆເຊັ່ນ: ລະບົບອັດຕະໂນມັດ ແລະ ເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າໃນຄົວເຮືອນ, ຊ່ວຍສ້າງລາຍໄດ້ທີ່ສຳຄັນ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບຕົ້ນທຶນສຳລັບທຸລະກິດ ແລະ ເສີມຂະຫຍາຍປະສົບການຂອງລູກຄ້າ.
ໃນສະພາບການນີ້, ນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 2018 ເປັນຕົ້ນມາ, ງານມະໂຫລານປັນຍາປະດິດຫວຽດນາມ (AI4VN) ໄດ້ຖືກຈັດຂຶ້ນເພື່ອສົ່ງເສີມການຄົ້ນຄວ້າ, ນະວັດຕະກໍາ ແລະ ການນໍາໃຊ້ AI; ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍໃນການພັດທະນາເສດຖະກິດ-ສັງຄົມ, ຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດຫວຽດນາມນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີໃໝ່, ແລະ ເພີ່ມທະວີຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນ. ໂຄງການດັ່ງກ່າວດໍາເນີນໂດຍກະຊວງວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ຈັດຂຶ້ນປະຈໍາປີໂດຍໜັງສືພິມ VnExpress .
ນີ້ແມ່ນໂອກາດທີ່ຈະແລກປ່ຽນ ແລະ ແບ່ງປັນປະສົບການ, ສະເໜີຂໍ້ລິເລີ່ມ ແລະ ຄຳແນະນຳເພື່ອສ້າງ ແລະ ພັດທະນາຊຸມຊົນ ແລະ ລະບົບນິເວດ AI, "ຄ່ອຍໆເຮັດໃຫ້ຫວຽດນາມກາຍເປັນຈຸດສະຫວ່າງໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ການພັດທະນາ ແລະ ການນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດໃນພາກພື້ນ ແລະ ທົ່ວໂລກ," ທ່ານ Huynh Thanh Dat ລັດຖະມົນຕີກະຊວງວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ ກ່າວໃນງານ AI4VN 2022. ກິດຈະກຳດັ່ງກ່າວໄດ້ດຶງດູດຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຫຼາຍກວ່າ 2,000 ຄົນ, ລວມທັງຜູ້ບັນຍາຍ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານ ແລະ ຜູ້ນຳບໍລິສັດຫຼາຍກວ່າ 50 ຄົນຈາກຫວຽດນາມ ແລະ ຕ່າງປະເທດ.
ໃນປີນີ້, ງານດັ່ງກ່າວຍັງສືບຕໍ່ດ້ວຍຫົວຂໍ້ "ການສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ຊີວິດ"; ເຊິ່ງຈະຈັດຂຶ້ນເປັນເວລາສອງມື້, ແຕ່ວັນທີ 21-22 ກັນຍາ, ທີ່ນະຄອນໂຮ່ຈິມິນ. ໂຄງການ AI4VN 2023 ຈະປະກອບມີກິດຈະກຳຫຼັກສີ່ຢ່າງຄື: ກອງປະຊຸມສຸດຍອດ AI, ກອງປະຊຸມສຸດຍອດ CTO 2023, ກອງປະຊຸມ AI, ງານວາງສະແດງ AI, ພ້ອມກັບກິດຈະກຳດາວທຽມ.
ທາວຫງວຽນ (ອີງຕາມ Tableau, Infolab, Stanford, AAAI )
ງານມະຫະກຳປັນຍາປະດິດຫວຽດນາມ (AI4VN 2023) ເຊິ່ງຈັດຂຶ້ນໂດຍກະຊວງວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ຈັດ ໂດຍໜັງສືພິມ VnExpress ຮ່ວມກັບສະໂມສອນວິທະຍາສາດ, ສະຖາບັນ ແລະ ມະຫາວິທະຍາໄລເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ ແລະ ການສື່ສານ (FISU) ຈະຈັດຂຶ້ນໃນວັນທີ 21-22 ກັນຍາ ທີ່ນະຄອນໂຮ່ຈິມິນ. ງານໃນປີນີ້ຈະມີກິດຈະກຳຫຼາຍຢ່າງເຊັ່ນ: ກອງປະຊຸມ AI; ກອງປະຊຸມສຸດຍອດ AI 2023; ກອງປະຊຸມສຸດຍອດ CTO 2023 - ເພື່ອເປັນກຽດແກ່ບໍລິສັດທີ່ມີສະພາບແວດລ້ອມເຕັກໂນໂລຊີທີ່ດີທີ່ສຸດ; ແລະ ຄອນເສີດ AI. ຕະຫຼອດສອງມື້ຂອງງານ, ຈະມີງານວາງສະແດງ AI Expo ພ້ອມດ້ວຍງານວາງສະແດງ AI ແລະ ບູດຮັບສະໝັກພະນັກງານ. |
[ໂຄສະນາ_2]
ລິ້ງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ
(0)