ແນວຄວາມຄິດຂອງປັນຍາປະດິດໄດ້ປະມານຫລາຍພັນປີແລະໃນປັດຈຸບັນໄດ້ປະຕິວັດອັດຕະໂນມັດໃນທຸກຂົງເຂດ.
AI (Artificial Intelligence) ແມ່ນປັນຍາປະດິດທີ່ມີໂປຣແກມ ໂດຍມີເປົ້າໝາຍທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີເຮັດພຶດຕິກຳແບບອັດຕະໂນມັດ, ຈຳລອງສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດຄື: ຮູ້ວິທີຄິດ ແລະ ເຫດຜົນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ, ຮູ້ຈັກສື່ສານໂດຍການເຂົ້າໃຈພາສາ ແລະ ການປາກເວົ້າ, ຮູ້ຈັກຮຽນຮູ້ ແລະ ປັບຕົວ...
bricks ທໍາອິດ
ປັນຍາປະດິດໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນເມື່ອນັກປັດຊະຍາບູຮານພິຈາລະນາຄໍາຖາມກ່ຽວກັບຊີວິດແລະຄວາມຕາຍ. ໃນເວລານີ້, ນັກປະດິດສ້າງຈໍານວນ "automatons" ທີ່ມີກົນຈັກແລະເຄື່ອນຍ້າຍເປັນເອກະລາດຈາກການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ. "Automata" ມາຈາກພາສາກະເຣັກບູຮານ, ຫມາຍຄວາມວ່າ: ປະຕິບັດຕາມຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງຕົນເອງ.
ຫນຶ່ງໃນບັນທຶກເບື້ອງຕົ້ນຂອງເຄື່ອງຈັກປະເພດນີ້ຕັ້ງແຕ່ 400 BC, ກ່າວເຖິງນົກເຂົາກົນທີ່ສ້າງໂດຍເພື່ອນຂອງນັກປັດຊະຍາ Plato. ຫຼາຍປີຕໍ່ມາ, ຫນຶ່ງໃນ automata ທີ່ມີຊື່ສຽງທີ່ສຸດໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍ Leonardo da Vinci ປະມານປີ 1495.
ໃນຕົ້ນຊຸມປີ 1900, ສື່ມວນຊົນກໍາລັງຄົ້ນຫາແນວຄວາມຄິດຂອງມະນຸດທຽມ. ຫຼາຍດັ່ງນັ້ນ ນັກວິທະຍາສາດ ເລີ່ມຖາມວ່າ: ສະຫມອງທຽມສາມາດສ້າງໄດ້ບໍ? ຜູ້ປະດິດສ້າງບາງຄົນກໍ່ສ້າງຫຸ່ນຍົນຍຸກປະຈຸບັນ, ແຕ່ພວກມັນທັງໝົດແມ່ນຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍ. ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນໃຊ້ໄອນ້ໍາ, ບາງຄົນສາມາດສະແດງອອກທາງຫນ້າ, ແລະບາງຄົນສາມາດຍ່າງໄດ້.
ໃນປີ 1929, ສາດສະດາຈານ Makoto Nishimura (ຊາວຍີ່ປຸ່ນ) ໄດ້ສ້າງຫຸ່ນຍົນທໍາອິດຂອງຍີ່ປຸ່ນ, ຊື່ວ່າ Gakutensoku. ໃນປີ 1949, ນັກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ Edmund Callis Berkley ໄດ້ຈັດພິມປຶ້ມ Giant Brains ຫຼື Thinking Machines ປຽບທຽບແບບຈໍາລອງຄອມພິວເຕີກັບສະຫມອງຂອງມະນຸດ.
AI ເກີດມາ
ປີ 1950 ໄດ້ກາຍເປັນຂີດໝາຍສຳຄັນ, ເປີດປະຕູໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດກ້າວເຂົ້າສູ່ຂົງເຂດເຕັກໂນໂລຊີ. ໃນເວລານີ້, Alan Turing ໄດ້ພິມເຜີຍແຜ່ວຽກງານຂອງລາວ ກ່ຽວກັບເຄື່ອງຈັກຄອມພິວເຕີ້ແລະປັນຍາຄອມພິວເຕີ , ເຊິ່ງສະເຫນີ "Turing Test" ທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃຊ້ເພື່ອວັດແທກຄວາມສະຫລາດຂອງຄອມພິວເຕີ້.
ຮອດປີ 1952, ນັກວິທະຍາສາດຄອມພີວເຕີຊາມູເອນໄດ້ພັດທະນາໂປຣແກຣມເພື່ອຫຼິ້ນ checkers—ເປັນໂຄງການທຳອິດທີ່ຈະຮຽນຮູ້ເກມຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ. ສາມປີຕໍ່ມາ, John McCarthy, ໃນກອງປະຊຸມທີ່ Dartmouth, ໄດ້ສ້າງຄໍາວ່າ "ປັນຍາປະດິດ." ຈາກນັ້ນມາ, ຄໍາສັບທີ່ຕິດຢູ່.
ທົດສະວັດຕໍ່ມາ, ນັກວິທະຍາສາດແລະນັກສິລະປິນກໍ່ມີຄວາມຄິດສ້າງສັນກັບ AI. ໃນປີ 1958, John McCarthy ໄດ້ສ້າງ LISP, ພາສາການຂຽນໂປລແກລມທໍາອິດສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າ AI, ເຊິ່ງຍັງຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນມື້ນີ້. ນຶ່ງປີຕໍ່ມາ, Arthur Samuel ໄດ້ສ້າງຄໍາວ່າ "ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ" ເມື່ອລາວເວົ້າຄໍາປາໄສກ່ຽວກັບການສອນເຄື່ອງຈັກໃນການຫຼິ້ນຫມາກຮຸກດີກວ່າມະນຸດ.
ໃນປີ 1961, ຫຸ່ນຍົນອຸດສາຫະກໍາທໍາອິດ, Unimate, ເລີ່ມເຮັດວຽກຢູ່ໃນສາຍປະກອບຢູ່ General Motors ໃນນິວເຈີຊີ. ມັນໄດ້ຖືກມອບຫມາຍໃຫ້ຍ້າຍແມ່ພິມແລະຊິ້ນສ່ວນການເຊື່ອມຢູ່ໃນລົດ (ເຊິ່ງຖືວ່າເປັນອັນຕະລາຍເກີນໄປສໍາລັບມະນຸດ). ໃນປີ 1965, Edward Feigenbaum ແລະ Joshua Lederberg ໄດ້ສ້າງ "ລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານ" ທໍາອິດ - ຮູບແບບຂອງ AI ທີ່ມີໂຄງການເພື່ອເຮັດຊ້ໍາຄວາມຄິດຂອງມະນຸດແລະການຕັດສິນໃຈ.
chatterbot ທໍາອິດ (ຕໍ່ມາສັ້ນລົງເປັນ chatbot) - ELIZA ໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂື້ນໃນປີ 1966. ມັນໄດ້ຖືກອະທິບາຍວ່າເປັນນັກຈິດຕະວິທະຍາ simulated, ການນໍາໃຊ້ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ເພື່ອສົນທະນາກັບມະນຸດ. ELIZA ເຮັດວຽກໂດຍການຮັບຮູ້ຄໍາທີ່ປ້ອນເຂົ້າຫຼືປະໂຫຍກເພື່ອໃຫ້ຄໍາຕອບທີ່ວາງແຜນໄວ້ລ່ວງຫນ້າ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າຄົນຫນຶ່ງເວົ້າວ່າ "ແມ່ຂອງຂ້ອຍເປັນແມ່ຄົວທີ່ດີ", ELIZA ຈະເອົາຄໍາວ່າ "ແມ່" ແລະຕອບໂດຍການຖາມຄໍາຖາມທີ່ເປີດຢູ່ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການສົນທະນາຕໍ່ໄປ: "ບອກຂ້ອຍເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຄອບຄົວຂອງເຈົ້າ".
ສອງປີຕໍ່ມາ, ນັກຄະນິດສາດໂຊວຽດ Alexey Ivakhnenko ໄດ້ເຜີຍແຜ່ວິທີການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນຂອງລາວເປັນກຸ່ມ - ວິທີການໃຫມ່ຂອງ AI, ປະຈຸບັນເອີ້ນວ່າ Deep Learning. ຊຸມປີ 1970 ໄດ້ນໍາເອົາການປະດິດສ້າງຫຼາຍຢ່າງ, ເຊັ່ນ: ຫຸ່ນຍົນມະນຸດທໍາອິດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນປະເທດຍີ່ປຸ່ນ, ຕົວຢ່າງທໍາອິດຂອງຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍນັກວິສະວະກອນຈົບການສຶກສາ.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນີ້ຍັງເປັນ AI Winter ທໍາອິດ, ການຄົ້ນຄວ້າກໍາລັງປະເຊີນກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນເວລາທີ່ການສະຫນອງທຶນຈາກ ລັດຖະບານ ອັງກິດແລະອາເມລິກາຖືກຕັດ, ເຫດຜົນແມ່ນວ່າຜົນໄດ້ຮັບບໍ່ຫນ້າປະທັບໃຈທີ່ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ສັນຍາໄວ້.
ຫຼັງຈາກລະດູຫນາວທໍາອິດ, AI ໄດ້ຜ່ານຄວາມລໍາບາກອີກລະຫວ່າງ 1987 ແລະ 1993. ທັງນັກລົງທຶນເອກະຊົນແລະບາງລັດຖະບານສູນເສຍຄວາມສົນໃຈໃນເຕັກໂນໂລຢີ, ເຄື່ອງຈັກລົ້ມເຫລວ, ແລະບາງໂຄງການຖືກ "ຂ້າ". ໂດຍສະເພາະ, ໃນປີ 1987, ຕະຫຼາດຮາດແວທີ່ອີງໃສ່ LISP ໄດ້ລົ້ມລົງຍ້ອນຄູ່ແຂ່ງທີ່ມີລາຄາຖືກກວ່າແລະສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້.
ເລີດແລະລະເບີດ
ຜ່ານວິກິດການ, ນັກວິທະຍາສາດຄ່ອຍໆປັບປຸງປັນຍາປະດິດ, ເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດແລະຊີວິດກ້າວກະໂດດ.
ລົດເຂັນ Stanford, ນໍາສະເຫນີໃນປີ 1961, ແມ່ນຫນຶ່ງໃນຕົວຢ່າງທໍາອິດຂອງຍານພາຫະນະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຕົນເອງ. ມັນມີສີ່ລໍ້ທີ່ມີມໍເຕີໄຟຟ້າທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍຫມໍ້ໄຟລົດ, ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ dashboard ທີ່ມີຈໍສະແດງຜົນແລະປຸ່ມສໍາລັບທິດທາງແລະຄວາມໄວ.
ໃນປີ 1977, ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ສ້າງແຖບເລື່ອນ (ການຫມຸນກົນຈັກ) ທີ່ຍ້າຍກ້ອງຖ່າຍຮູບຈາກຂ້າງໄປຫາຂ້າງໂດຍບໍ່ມີການຍ້າຍລົດເຂັນ, ອະນຸຍາດໃຫ້ສາມາດຈັບພາບໄດ້ຫຼາຍມຸມ. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ລົດເຂັນໃຊ້ວິໄສທັດຫຼາຍມິຕິຂອງມັນເພື່ອຫຼຸດຄວາມໄວຮອບອຸປະສັກ. ຫຼັກການປະຕິບັດງານຂອງມັນແມ່ນການເຄື່ອນຍ້າຍຫນຶ່ງແມັດແລະຢຸດສໍາລັບ 10-15 ນາທີເພື່ອປະມວນຜົນຮູບພາບແລະວາງແຜນເສັ້ນທາງຂອງມັນ.
ຮອດປີ 1979, ມັນໄດ້ຜ່ານຫ້ອງທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍຕັ່ງນັ່ງແບບອັດຕະໂນມັດໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງຈາກມະນຸດພາຍໃນຫ້າຊົ່ວໂມງ.
ນອກຈາກນີ້ໃນປີ 1979, ສະມາຄົມອາເມລິກາສໍາລັບປັນຍາທຽມໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ, ໃນປັດຈຸບັນປ່ຽນຊື່ເປັນສະມາຄົມເພື່ອຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງປັນຍາທຽມ (AAAI). ຈາກທີ່ນີ້, ເຕັກໂນໂລຢີໄດ້ເຂົ້າສູ່ໄລຍະການຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງໄວວາ, ເຊິ່ງຜູ້ຊ່ຽວຊານເອີ້ນວ່າ "AI boom". ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເລິກແລະການນໍາໃຊ້ Expert Systems ໄດ້ກາຍເປັນທີ່ນິຍົມຫລາຍຂຶ້ນ, ທັງສອງນີ້ເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຄວາມຜິດພາດຂອງເຂົາເຈົ້າແລະການຕັດສິນໃຈເອກະລາດ.
ໃນປີ 1980, XCON - ໂປລແກລມອັດຕະໂນມັດທໍາອິດໄດ້ຖືກຈັດໃສ່ໃນການດໍາເນີນງານທາງການຄ້າ. ມັນໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນລະບົບການສັ່ງຊື້ຄອມພິວເຕີໂດຍການເລືອກອົງປະກອບອັດຕະໂນມັດໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າ. ໃນປະເທດຍີ່ປຸ່ນ, ໃນປີ 1981, ລັດຖະບານໄດ້ຈັດສັນ 850 ລ້ານໂດລາ (ຫຼາຍກວ່າ 2 ຕື້ໂດລາໃນມື້ນີ້) ສໍາລັບໂຄງການຄອມພິວເຕີຮຸ່ນທີ 5. ເປົ້າໝາຍຂອງພວກເຂົາແມ່ນເພື່ອສ້າງຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດແປ, ສົນທະນາ ແລະໃຫ້ເຫດຜົນໃນລະດັບມະນຸດ.
ໃນປີ 1985, ໂຄງການແຕ້ມຮູບອັດຕະໂນມັດ AARON ໄດ້ຖືກສະແດງໃຫ້ເຫັນຢູ່ໃນກອງປະຊຸມ AAAI. ປີຕໍ່ມາ, Ernst Dickmann ແລະທີມງານຂອງລາວໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນລົດທີ່ບໍ່ມີຄົນຂັບທໍາອິດ. ມັນສາມາດເດີນທາງດ້ວຍຄວາມໄວ 55 ກິໂລແມັດຕໍ່ຊົ່ວໂມງໃນເສັ້ນທາງທີ່ບໍ່ມີສິ່ງກີດຂວາງ. ໃນປີ 1987, Alacrity, ລະບົບການໃຫ້ຄໍາປຶກສາດ້ານການຄຸ້ມຄອງຍຸດທະສາດທໍາອິດ, ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີ. ມັນໃຊ້ຫຼາຍກວ່າ 3,000 ກົດລະບຽບທີ່ສັບສົນ. ຕໍ່ໄປ, chatbot Jabberwacky ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນປີ 1988, ສະຫນອງການສົນທະນາທີ່ຫນ້າສົນໃຈແລະມ່ວນຊື່ນກັບຜູ້ໃຊ້.
ເຫດການທີ່ໂດດເດັ່ນໄດ້ຕັ້ງໄວ້ໃນປີ 1997, ເມື່ອຊອບແວ Deep Blue (ພັດທະນາໂດຍ IBM) ໄດ້ເອົາຊະນະແຊ້ມໝາກຮຸກ ໂລກ - Gary Kasparov.
ປະຫວັດກິລາປະຈໍາອາທິດ ອະທິບາຍວ່າ, ໃນວັນທີ 11 ພຶດສະພາ 1997, Gary Kasparov ອາຍຸ 34 ປີ ໄດ້ບຸກອອກຈາກການແຂ່ງຂັນໝາກຮຸກ, ດຶກຫົວດ້ວຍຄວາມໂກດແຄ້ນ ແລະ ສັ່ນສະເທືອນໃນຄວາມບໍ່ເຊື່ອຖື. ມັນບໍ່ສໍາຄັນທີ່ແຊ້ມຫມາກຮຸກໂລກທີ່ປົກຄອງໄດ້ສູນເສຍການແຂ່ງຂັນຄັ້ງທໍາອິດຂອງລາວ, ມັນສໍາຄັນກວ່າທີ່ລາວໄດ້ຖືກໂຄ່ນລົ້ມໂດຍເຄື່ອງຈັກທີ່ເຢັນແລະບໍ່ມີຈິດວິນຍານ.
ເວັບໄຊດັ່ງກ່າວຂຽນວ່າ "ຈຸດຫັນປ່ຽນໃນປະຫວັດສາດຂອງຫມາກຮຸກແລະການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີຂອງມະນຸດຊາດ, ຄັ້ງທໍາອິດທີ່ຄອມພິວເຕີເອົາຊະນະແຊ້ມໂລກໃນການແຂ່ງຂັນທີ່ຈັດຢູ່ພາຍໃຕ້ກົດລະບຽບຂອງການແຂ່ງຂັນຢ່າງເປັນທາງການ," ເວັບໄຊທ໌ຂຽນ.
ກ່ອນນັ້ນ, ການແຂ່ງຂັນຄັ້ງທໍາອິດລະຫວ່າງ Kasparov ແລະ Deep Blue ເກີດຂຶ້ນໃນເດືອນກຸມພາ 1996. Kasparov ຊະນະການແຂ່ງຂັນຫຼັງຈາກສູນເສຍຫນຶ່ງເກມ, ແຕ້ມສອງແລະຊະນະສາມ. ຫຼັງຈາກການສູນເສຍ, Deep Blue ໄດ້ retrained ສໍາລັບປີແລະໄດ້ຊະນະ rematch ໃນປີ 1997.
ໃນປີ 2000, ຫຸ່ນຍົນທໍາອິດທີ່ສາມາດຈໍາລອງຄວາມຮູ້ສຶກຂອງມະນຸດໂດຍຜ່ານການສະແດງອອກທາງຫນ້າ, ລວມທັງຕາ, eyebrows, ຫູ, ແລະປາກ, ໄດ້ປະກົດຕົວ. ມັນຖືກເອີ້ນວ່າ Kismet. ຕໍ່ໄປ, ໃນປີ 2002, ເຄື່ອງດູດຝຸ່ນອັດຕະໂນມັດ Roomba ໄດ້ຖືກປ່ອຍອອກມາໃນຮູບແບບຂະຫນາດນ້ອຍ. ຍີ່ຫໍ້ນີ້ຖືກຮັກສາໄວ້ຈົນເຖິງທຸກມື້ນີ້ດ້ວຍຫລາຍສິບລ້ານແບບຈໍາລອງທີ່ຂາຍ, ດໍາເນີນໂຄງການເພື່ອເຮັດຄວາມສະອາດຊັ້ນແຂງແລະຜ້າພົມໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ.
ການນຳໃຊ້ AI ຄ່ອຍໆເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນ ໃນປີ 2003, NASA ໄດ້ລົງຈອດ 2 ຍານສຳຫຼວດດາວອັງຄານ (ວິນຍານ ແລະ ໂອກາດ), ເຊິ່ງສາມາດເຄື່ອນຍ້າຍ ແລະ ເຄື່ອນທີ່ເທິງໜ້າດາວໄດ້ ໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງຈາກມະນຸດ. ໂອກາດດຽວໄດ້ດໍາເນີນການເກືອບ 15 ປີ, ແລ່ນເປັນສະຖິຕິ 45 ກິໂລແມັດ.
ໃນປີ 2006, ບໍລິສັດເຊັ່ນ Twitter, Facebook, ແລະ Netflix ເລີ່ມໃຊ້ AI ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງລະບົບການໂຄສະນາຂອງພວກເຂົາແລະປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ (UX). ໃນປີ 2010, Microsoft ໄດ້ເປີດຕົວ Xbox 360 Kinect, ຮາດແວຂອງເກມທຳອິດທີ່ອອກແບບມາເພື່ອຕິດຕາມການເຄື່ອນໄຫວຂອງຮ່າງກາຍ ແລະ ແປເປັນເກມ. ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງປັນຍາປະດິດໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນໃນປີ 2011, ໃນເວລາທີ່ຄອມພິວເຕີດໍາເນີນໂຄງການເພື່ອຕອບຄໍາຖາມທີ່ມີຊື່ວ່າ Watson (ສ້າງໂດຍ IBM) ໄດ້ຊະນະເກມສະແດງໂທລະພາບ Jeopardy ຕໍ່ສອງແຊ້ມຂອງມະນຸດ. ໃນເວລາດຽວກັນ, Apple ໄດ້ປ່ອຍ Siri, ຜູ້ຊ່ວຍ virtual ທໍາອິດທີ່ເປີດໃຊ້ສຽງ, ໃນ iPhone 4.
ມີຄວາມກ້າວຫນ້າຕື່ມອີກໃນປີ 2012, ເມື່ອນັກຄົ້ນຄວ້າສອງຄົນຈາກ Google ໄດ້ຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອຮັບຮູ້ແມວ. ໃນປີ 2016, Hanson Robotics ໄດ້ສ້າງຫຸ່ນຍົນມະນຸດທີ່ມີຊື່ວ່າ Sophia, ໄດ້ຮັບການຂະໜານນາມວ່າເປັນ "ພົນລະເມືອງໄຊບັອກ" ທຳອິດ, ມີລັກສະນະມະນຸດ ແລະຄວາມສາມາດໃນການເບິ່ງ, ຖ່າຍທອດອາລົມ ແລະການສື່ສານ. ສອງປີຕໍ່ມາ, ທີມງານເຕັກໂນໂລຢີຂອງຈີນໄດ້ພັດທະນາຊອບແວທີ່ຕີຄວາມສະຫລາດຂອງມະນຸດໃນການທົດສອບຄວາມເຂົ້າໃຈການອ່ານຂອງ Stanford.
ໃນປີ 2019, ຊອບແວ AlphaStar ຂອງ Google ໄດ້ບັນລຸ Grandmaster ໃນເກມ StarCraft 2. ນີ້ແມ່ນລະດັບທີ່ຍາກທີ່ສຸດ, ພຽງແຕ່ 0.2% ຂອງຜູ້ຫຼິ້ນບັນລຸໄດ້. ເມື່ອປຽບທຽບກັບ AlphaGo (ປ່ອຍຕົວໃນປີ 2015), AI ລຸ້ນໃໝ່ແມ່ນເໜືອກວ່າເມື່ອມັນສາມາດປະຕິບັດໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 300 ຄຳສັ່ງຕໍ່ຄັ້ງ, ລວມທັງການເຄື່ອນຍ້າຍຕົວລະຄອນ, ການເລືອກລາຍການ... ນອກຈາກນັ້ນ, ເກມ StarCraft ຍັງມີການຫຼິ້ນແບບບໍ່ເປັນເສັ້ນ, ສະນັ້ນ ເມື່ອແຂ່ງຂັນ, AlphaStar ຕ້ອງສ້າງເປົ້າໝາຍ, ພິຈາລະນາຜົນກະທົບຂອງແຕ່ລະການກະທຳຕໍ່ກັບຄວາມສາມາດໃນການຊະນະເກມທັງໝົດ.
OpenAI ເລີ່ມທົດສອບເບຕ້າ GPT-3, ຮູບແບບທີ່ໃຊ້ Deep Learning ເພື່ອສ້າງລະຫັດ, ບົດກະວີ, ແລະວຽກງານພາສາ ແລະການຂຽນອື່ນໆ, ໃນປີ 2020. ໃນຂະນະທີ່ບໍ່ແມ່ນປະເພດທໍາອິດ, ມັນເປັນຄັ້ງທໍາອິດທີ່ສ້າງເນື້ອຫາທີ່ເກືອບບໍ່ສາມາດແຍກອອກຈາກເຄື່ອງຈັກ ຫຼືການຂຽນດ້ວຍມະນຸດ. ໃນປີ 2021, OpenAI ໄດ້ພັດທະນາ DALL-E, ເຊິ່ງສາມາດປະມວນຜົນ ແລະ ເຂົ້າໃຈຮູບພາບເພື່ອສ້າງຄຳບັນຍາຍທີ່ຖືກຕ້ອງ, ເຮັດໃຫ້ AI ກ້າວເຂົ້າໃກ້ການເຂົ້າໃຈໂລກທາງສາຍຕາ.
ໃນເດືອນພະຈິກ 2022, ChatGPT ໄດ້ຖືກປ່ອຍອອກມາສໍາລັບການທົດສອບ, ສ້າງການລະເບີດໃນຕະຫຼາດເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນດຽວກັນກັບຜູ້ໃຊ້ສ່ວນບຸກຄົນແລະທຸລະກິດ. ChatGPT ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນແບບຈໍາລອງ AI ຂັ້ນສູງ GPT-3.5, ເຊິ່ງຊ່ວຍຕອບສະຫນອງທໍາມະຊາດແລະຖືກປະເມີນວ່າເປັນບຸກຄົນທີ່ແທ້ຈິງ. AI ສຸດຍອດນີ້ບັນລຸເປົ້າໝາຍຂອງຜູ້ໃຊ້ໜຶ່ງລ້ານຄົນຫຼັງຈາກເປີດຕົວພຽງ 5 ມື້. ເວັບໄຊທ໌ຂອງໂຄງການ crashed 40 ນາທີຫຼັງຈາກທີ່ມັນປາກົດຂຶ້ນຍ້ອນການໂຫຼດເກີນ. ໃນວັນທີ 18 ເດືອນພຶດສະພາ, OpenAI ໄດ້ວາງ ChatGPT ໃນ App Store ແລະພຽງແຕ່ສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ໃນສະຫະລັດໃນອາທິດທໍາອິດ. ອີງຕາມຂໍ້ມູນຈາກ Data.ai, chatbot ນີ້ເກີນເຄິ່ງຫນຶ່ງລ້ານດາວໂຫລດຫຼັງຈາກ 6 ມື້.
ການສຶກສາໂດຍບໍລິສັດທີ່ປຶກສາສະຫະລັດ EBDI ກ່າວວ່າ GDP ຂອງ 5 ປະເທດອາຊີຕາເວັນອອກສຽງໃຕ້ (ສິງກະໂປ, ມາເລເຊຍ, ໄທ, ຫວຽດນາມ ແລະຟີລິບປິນ) ອາດຈະເພີ່ມຂຶ້ນເຖິງ 1,000 ຕື້ໂດລາ ຖ້າ AI ໄດ້ຮັບການລົງທຶນຢ່າງເຕັມທີ່ ແລະ ໄດ້ຮັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຢ່າງດີ.
AI ຢູ່ ຫວຽດນາມ
ປີ 2021, ລັດຖະບານ ຫວຽດນາມ ໄດ້ວາງອອກຍຸດທະສາດແຫ່ງຊາດກ່ຽວກັບ AI ຮອດປີ 2030, ດ້ວຍເປົ້າໝາຍຫັນຫວຽດນາມ ເປັນສູນປະດິດສ້າງເທື່ອລະກ້າວ; AI ຢູ່ໃນ Top 4 ຂອງພາກພື້ນອາຊຽນ ແລະ Top 50 ຂອງໂລກ. ພາຍຫຼັງ 1 ປີແຫ່ງການຜັນຂະຫຍາຍ, ຫວຽດນາມ ຢືນອັນດັບທີ 62 ໃນຈຳນວນ 160 ປະເທດໃນໂລກ, ເພີ່ມຂຶ້ນ 14 ແຫ່ງເມື່ອທຽບໃສ່ປີ 2020, ຕາມບົດລາຍງານ “ດັດຊະນີຄວາມພ້ອມ AI ຂອງລັດຖະບານ” ຈັດຕັ້ງໂດຍ Oxford Insights ສົມທົບກັບສູນຄົ້ນຄວ້າພັດທະນາສາກົນການາດາ.
ແຕ່ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ອອກຍຸດທະສາດ AI ທີ່ວິສາຫະກິດຫວຽດນາມ ພັດທະນາຂະແໜງການນີ້. ທ່ານຫວູອານທູ, CTO ຂອງວິສາຫະກິດ FPT ໃຫ້ຮູ້ວ່າ, AI ໄດ້ຮັບການຕີລາຄາວ່າແມ່ນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ສຳຄັນ ແລະ ຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນານັບແຕ່ປີ 2013.
ນອກຈາກພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ຂໍ້ມູນ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າ, ແຫຼ່ງຊັບພະຍາກອນມະນຸດກໍ່ໄດ້ຮັບການລົງທຶນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. FPT ໄດ້ລວບລວມຜູ້ຊ່ຽວຊານ 500 ຄົນ, 50 AI PhDs ແລະ Masters ແລະສືບຕໍ່ການທົດແທນພອນສະຫວັນໃນດ້ານນີ້. ມາຮອດປະຈຸ, ຫນ່ວຍບໍລິການໄດ້ສ້າງຕັ້ງລະບົບນິເວດທີ່ຫຼາກຫຼາຍຂອງຜະລິດຕະພັນ, ວິທີແກ້ໄຂແລະເວທີທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດເພີ່ມປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານ, ແກ້ໄຂບັນຫາສັງຄົມຈໍານວນຫຼາຍ, ແລະໃຫ້ບໍລິການຫຼາຍກ່ວາ 14 ລ້ານຜູ້ໃຊ້ terminal. ບັນດາວິສາຫະກິດໃຫຍ່ຄື VNPT, Viettel, Vingroup... ກໍ່ໄດ້ລົງທຶນຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງໃນການຄົ້ນຄ້ວາເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່ ແລະ ພັດທະນາ AI ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້.
ທີ່ AI4VN 2022, ທ່ານ ເລຮົ່ງຫວຽດ, ຜູ້ອໍານວຍການໃຫຍ່ FPT Smart Cloud, ໄດ້ອ້າງເຖິງຂໍ້ມູນຂອງ IBM ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ 35% ຂອງວິສາຫະກິດລາຍງານວ່າ AI ໄດ້ຊ່ວຍເພີ່ມລາຍຮັບຢ່າງໜ້ອຍ 5%. ນອກເຫນືອຈາກຂໍ້ມູນທີ່ວິເຄາະໂດຍຄອມພິວເຕີ, AI ຊ່ວຍປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ, ສະຫນັບສະຫນູນທຸລະກິດທີ່ຈະເຂົ້າໃຈລູກຄ້າ.
ທ່ານ ຮວ່າງງອກຢຸງ, ຮອງຜູ້ອໍານວຍການສູນ Viettel Cyberspace ຕີລາຄາວ່າ ປະຈຸບັນ AI ພວມເຂົ້າສູ່ທຸກມຸມ ແລະ ພື້ນທີ່ນ້ອຍຫຼາຍເຊັ່ນ: ເຄື່ອງຈັກອັດຕະໂນມັດ, ເຄື່ອງໃຊ້ໃນຄົວເຮືອນ… ຊ່ວຍໃຫ້ລາຍຮັບໃຫຍ່, ປັບປຸງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃຫ້ວິສາຫະກິດ ແລະ ປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ.
ໃນສະພາບການນັ້ນ, ນັບແຕ່ປີ 2018 ເປັນຕົ້ນໄປ, ວັນປັນຍາປະດິດ ຫວຽດນາມ (AI4VN) ໄດ້ຮັບການຈັດຕັ້ງເພື່ອຊຸກຍູ້ການຄົ້ນຄ້ວາ, ປະດິດສ້າງ ແລະ ນຳໃຊ້ AI; ປະກອບສ່ວນແກ້ໄຂບັນດາສິ່ງທ້າທາຍໃນການພັດທະນາເສດຖະກິດ - ສັງຄົມ, ຊ່ວຍໃຫ້ວິສາຫະກິດ ຫວຽດນາມ ນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່, ຍົກສູງກຳລັງຄວາມສາມາດແກ່ງແຍ້ງ. ໂຄງການດັ່ງກ່າວແມ່ນກະຊວງວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ ໂດຍໜັງສືພິມ VnExpress ຈັດຕັ້ງປະຈຳປີ.
ນີ້ແມ່ນໂອກາດເພື່ອແລກປ່ຽນ, ແບ່ງປັນປະສົບການ, ສະເໜີຂໍ້ລິເລີ່ມ, ຂໍ້ສະເໜີແນະເພື່ອສ້າງ ແລະ ພັດທະນາຊຸມຊົນ AI ແລະ ລະບົບນິເວດ, “ຄ່ອຍໆເຮັດໃຫ້ ຫວຽດນາມ ກາຍເປັນຈຸດທີ່ສົດໃສໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ພັດທະນາ ແລະ ນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດໃນພາກພື້ນ ແລະ ໃນໂລກ”, ທ່ານລັດຖະມົນຕີ ກະຊວງວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ Huynh Thanh Dat ໃຫ້ຮູ້ວ່າ, ທີ່ AI4VN 2022. ເຫດການໄດ້ດຶງດູດການເຂົ້າຮ່ວມຂອງບັນດານັກວິຊາການ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານພາຍໃນ 2005 ກວ່າຄົນ, 2,000 ຄົນ. ແລະບໍລິສັດຕ່າງປະເທດ.
ປີນີ້, ງານບຸນສືບຕໍ່ດຳເນີນໄປດ້ວຍຫົວຂໍ້ “ພະລັງຊີວິດ”; ດຳເນີນເປັນເວລາ 2 ວັນ, ແຕ່ວັນທີ 21-22 ກັນຍາ ຢູ່ນະຄອນໂຮ່ຈິມິນ. ໂຄງການ AI4VN 2023 ຈະປະກອບມີ 4 ກິດຈະກໍາຕົ້ນຕໍຄື: ກອງປະຊຸມ AI Summit, CTO Summit 2023, AI Workshop, AI Expo, ແລະກິດຈະກໍາດາວທຽມ.
Grassland (ອີງຕາມ Tableau, Infolab, Stanford, AAAI )
ວັນປັນຍາປະດິດຫວຽດນາມ (AI4VN 2023) ໂດຍກະຊວງວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ, ໜັງສືພິມ VnExpress ສົມທົບກັບຄະນະວິຊາ - ສະຖາບັນ - ໂຮງຮຽນເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ ແລະ ສື່ສານ (FISU) ໄດ້ຈັດຕັ້ງໃນລະຫວ່າງວັນທີ 21-22 ກັນຍາ ຢູ່ນະຄອນ ໂຮ່ຈີມິນ. ງານມະໂຫລານປີນີ້ມີຫຼາຍກິດຈະກຳຄື: ກອງປະຊຸມ AI; ກອງປະຊຸມສຸດຍອດ AI 2023; ກອງປະຊຸມສຸດຍອດ CTO 2023 - ໃຫ້ກຽດແກ່ບໍລິສັດທີ່ມີສະພາບແວດລ້ອມເຕັກໂນໂລຢີທີ່ດີທີ່ສຸດ; AI Concert ໃນຕອນກາງຄືນດົນຕີ. ຕະຫຼອດ 2 ວັນຂອງການຈັດງານ, ມີງານວາງສະແດງ AI Expo ກັບ AI Show ແລະ ບູດຮັບສະໝັກພະນັກງານ. |
ແຫຼ່ງທີ່ມາ
(0)