ประธาน Nvidia เจนเซ่น หวง แนะนำสาขาวิชา 'ร้อนแรง' สำหรับนักศึกษา

ประธานบริษัท Nvidia ซึ่งเป็นบริษัทผลิตชิปที่มีมูลค่าสูงที่สุดในโลก ได้เปิดเผยเมื่อเร็วๆ นี้ว่า หากในปัจจุบันเขาเป็นนักเรียนอายุ 20 ปี เขาจะเลือกเรียนวิทยาศาสตร์กายภาพ

ข้อมูลนี้ได้รับการเปิดเผยโดยประธาน Nvidia เจนเซน หวง ระหว่างการเยือนกรุงปักกิ่งเมื่อเร็วๆ นี้ ด้วยเหตุนี้ คุณเจนเซน หวง จึงเปิดเผยว่าเขาสำเร็จการศึกษาจากมหาวิทยาลัยเมื่ออายุ 20 ปี และหากเขาเป็น “เจนเซนรุ่นเยาว์” เขาจะมุ่งเน้นไปที่สาขา วิทยาศาสตร์กายภาพ มากกว่า วิทยาศาสตร์ ซอฟต์แวร์

ตามข้อมูลประวัติใน LinkedIn ของเขา เจนเซ่น หวง ได้รับปริญญาตรีสาขาวิศวกรรมไฟฟ้าจากมหาวิทยาลัย Oregon State ในปี 1984 และปริญญาโทสาขาวิศวกรรมไฟฟ้าจากมหาวิทยาลัย Stanford ในปี 1992

ในเดือนเมษายน พ.ศ. 2536 ฮวงได้ร่วมก่อตั้ง Nvidia ร่วมกับวิศวกรคริส มาลาโชวสกี และเคอร์ติส พรีม ในมื้อค่ำที่ร้าน Denny's ในเมืองซานโฮเซ รัฐแคลิฟอร์เนีย

หลังจากอยู่ภายใต้การนำของนายหวงในฐานะซีอีโอมากว่า 30 ปี ปัจจุบันผู้ผลิตชิปรายนี้กลายเป็นบริษัทที่มีมูลค่าสูงที่สุด ในโลก Nvidia ยังกลายเป็นบริษัทแรกของ โลก ที่มีมูลค่าตลาดสูงถึง 4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว แซงหน้าบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Apple และ Microsoft

เจนเซ่น หวง ซีอีโอ Nvidia ขณะเดินทางไปทำธุรกิจที่ปักกิ่ง (ภาพ: รอยเตอร์)

เหตุผลที่เลือกเรียนวิทยาศาสตร์กายภาพนั้น คุณเจนเซ่น หวง เชื่อว่าการเรียนวิชานี้เป็นปัจจัยสำคัญสำหรับปัญญาประดิษฐ์ยุคใหม่ที่เรียกว่า “ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ” หรือ “ปัญญาประดิษฐ์เชิงเหตุผล” ซึ่งจำเป็นต้องมีความเข้าใจกฎฟิสิกส์ แรงเสียดทาน และความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล

วิทยาศาสตร์กายภาพเป็นสาขาใหญ่ของวิทยาศาสตร์ธรรมชาติที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาเกี่ยวกับระบบที่ไม่มีชีวิตและปรากฏการณ์ทางกายภาพ รวมถึงสาขาฟิสิกส์ เคมี ดาราศาสตร์ และธรณีวิทยา

มุมมองของเจนเซ่น หวง ยังสะท้อนถึงการเชื่อมโยงที่ชัดเจนมากขึ้นระหว่างปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์กายภาพ ซึ่งเป็นแนวโน้มที่กำลังเปลี่ยนแปลงหลาย ๆ ด้านของอุตสาหกรรมและวิทยาศาสตร์อย่างลึกซึ้ง

ชิป GPU ของ NVIDIA กลายเป็น "กระดูกสันหลัง" สำหรับโมเดล AI ที่มีอิทธิพลในปัจจุบัน รวมถึง ChatGPT (ภาพ: Reuters)

ปัจจุบัน AI ถูกนำมาใช้เพื่อเร่งความเร็วในการจำลอง วิเคราะห์ข้อมูลการทดลอง ค้นพบกฎทางฟิสิกส์ใหม่ๆ และทำให้กระบวนการวิจัยเป็นอัตโนมัติในสาขาต่างๆ เช่น วิทยาศาสตร์วัสดุ ฟิสิกส์ควอนตัม การวิจัยสภาพภูมิอากาศ และพลังงานนิวเคลียร์

เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร เช่น การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมแรง ช่วยให้ AI จัดการกับข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวน เพิ่มประสิทธิภาพการทดลอง และลดระยะเวลาในการวิจัย

อย่างไรก็ตาม การผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และฟิสิกส์ยังก่อให้เกิดความท้าทายมากมาย รวมถึงความจำเป็นในการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ ทรัพยากรการประมวลผลมหาศาล และความเสี่ยงจากอคติของแบบจำลอง ข้อจำกัดเหล่านี้กำลังได้รับการแก้ไขอย่างค่อยเป็นค่อยไป ด้วยการวิจัยแบบสหวิทยาการและการมีส่วนร่วมของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ เช่น Nvidia

คำกล่าวของมหาเศรษฐีที่รวยที่สุดอันดับ 6 ของโลกไม่เพียงแต่เป็นคำแนะนำสำหรับนักศึกษารุ่นใหม่เท่านั้น แต่ยังเป็นทิศทางเชิงกลยุทธ์สำหรับอุตสาหกรรม AI ระดับโลกอีกด้วย โดยปัญญาประดิษฐ์ไม่เพียงแค่ประมวลผลข้อมูล แต่ยังเรียนรู้ที่จะเข้าใจและโต้ตอบกับโลกกายภาพได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นอีกด้วย

หง็อก เหงียน (ที่มา: CNBC, AInvest)

ที่มา: https://vtcnews.vn/chu-tich-nvidia-jensen-huang-goi-y-nganh-hoc-hot-cho-sinh-vien-ar955049.html