របៀបដែលបញ្ញាទូទៅសិប្បនិម្មិតដំបូងនឹងផ្លាស់ប្តូរសង្គម៖ អនាគតនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត P2

យើងបានសាងសង់ពីរ៉ាមីត។ យើងបានរៀនប្រើអគ្គិសនី។ យើងយល់ពីរបៀបដែលសកលលោករបស់យើងបានបង្កើតឡើងបន្ទាប់ពី Big Bang (ភាគច្រើន)។ ហើយជាការពិតណាស់ឧទាហរណ៍ cliché យើងបានដាក់បុរសម្នាក់នៅលើព្រះច័ន្ទ។ យ៉ាងណាក៏ដោយ ទោះបីជាមានសមិទ្ធិផលទាំងអស់នេះក៏ដោយ ខួរក្បាលរបស់មនុស្សនៅតែស្ថិតនៅឆ្ងាយពីការយល់ដឹងនៃវិទ្យាសាស្ត្រទំនើប ហើយតាមលំនាំដើម គឺជាវត្ថុដ៏ស្មុគស្មាញបំផុតនៅក្នុងសកលលោកដែលគេស្គាល់—ឬយ៉ាងហោចណាស់ការយល់ដឹងរបស់យើងអំពីវា។

ដោយមើលឃើញពីការពិតនេះ វាមិនគួរជារឿងគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលនោះទេ ដែលយើងមិនទាន់បានបង្កើតបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) ស្មើនឹងមនុស្ស។ AI ដូចជា Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) និង David (Prometheus) ឬ AI ដែលមិនមែនជាមនុស្សដូច Samantha (Her) និង TARS (Interstellar) ទាំងនេះគឺជាឧទាហរណ៍នៃព្រឹត្តិការណ៍ដ៏អស្ចារ្យបន្ទាប់ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ AI៖ បញ្ញាទូទៅសិប្បនិម្មិត (AGI, ជួនកាលគេហៅថា HLMI ឬ Human Level Machine Intelligence). 

ម្យ៉ាងវិញទៀត បញ្ហាប្រឈមដែលក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវ AI កំពុងជួបប្រទះគឺ៖ តើយើងអាចបង្កើតចិត្តសិប្បនិម្មិតដោយរបៀបណា នៅពេលដែលយើងមិនទាន់មានការយល់ដឹងពេញលេញអំពីរបៀបដែលចិត្តរបស់យើងដំណើរការ?

យើងនឹងស្វែងយល់ពីសំណួរនេះ រួមជាមួយនឹងរបៀបដែលមនុស្សនឹងប្រមូលផ្តុំប្រឆាំងនឹង AGIs នាពេលអនាគត ហើយចុងក្រោយ របៀបដែលសង្គមនឹងផ្លាស់ប្តូរនៅថ្ងៃបន្ទាប់ពីការប្រកាស AGI ដំបូងដល់ពិភពលោក។ 

តើបញ្ញាទូទៅសិប្បនិម្មិតជាអ្វី?

រចនា AI ដែលអាចយកឈ្នះអ្នកលេងលំដាប់កំពូលនៅក្នុង Chess, Jeopardy និង Go ងាយស្រួល (ខៀវជ្រៅ, វ៉តសុននិង អាល់ហ្វាកូ រៀងៗខ្លួន)។ រចនា AI ដែលអាចផ្តល់ចម្លើយដល់អ្នកចំពោះសំណួរណាមួយ ណែនាំរបស់របរដែលអ្នកប្រហែលជាចង់ទិញ ឬគ្រប់គ្រងឡានតាក់ស៊ីជិះកង់—ក្រុមហ៊ុនដែលមានតម្លៃរាប់ពាន់លានដុល្លារទាំងអស់ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅជុំវិញពួកគេ (Google, Amazon, Uber)។ សូម្បីតែ AI ដែលអាចជំរុញអ្នកពីម្ខាងនៃប្រទេសទៅម្ខាងទៀត ... យើងកំពុងធ្វើការលើវា។

ប៉ុន្តែសុំឱ្យ AI អានសៀវភៅកុមារ និងយល់ពីខ្លឹមសារ អត្ថន័យ ឬសីលធម៌ដែលខ្លួនកំពុងព្យាយាមបង្រៀន ឬសួរ AI ប្រាប់ពីភាពខុសគ្នារវាងរូបភាពឆ្មា និងសេះបង្កង់ ហើយអ្នកនឹងបញ្ចប់ការបង្កហេតុច្រើនជាងមួយចំនួន។ សៀគ្វីខ្លី។ 

ធម្មជាតិបានចំណាយពេលរាប់លានឆ្នាំដើម្បីវិវឌ្ឍឧបករណ៍កុំព្យូទ័រ (ខួរក្បាល) ដែលពូកែខាងដំណើរការ ការយល់ដឹង រៀន ហើយបន្ទាប់មកធ្វើសកម្មភាពលើស្ថានភាពថ្មី និងក្នុងបរិយាកាសថ្មី។ ប្រៀបធៀបជាមួយនឹងពាក់កណ្តាលសតវត្សចុងក្រោយនៃវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រដែលផ្តោតលើការបង្កើតឧបករណ៍កុំព្យូទ័រដែលត្រូវបានកែសម្រួលទៅតាមភារកិច្ចឯកវចនៈដែលពួកគេត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់។ 

ម្យ៉ាង​វិញ​ទៀត កុំព្យូទ័រ​មនុស្ស​ជា​មនុស្ស​ទូទៅ ចំណែក​កុំព្យូទ័រ​សិប្បនិម្មិត​ជា​អ្នក​ឯកទេស។

គោលបំណងនៃការបង្កើត AGI គឺដើម្បីបង្កើត AI ដែលអាចគិត និងរៀនបានច្រើនដូចមនុស្ស តាមរយៈបទពិសោធន៍ ជាជាងតាមរយៈកម្មវិធីផ្ទាល់។

នៅក្នុងពិភពពិត នេះមានន័យថា AGI នាពេលអនាគតរៀនពីរបៀបអាន សរសេរ និងប្រាប់រឿងកំប្លែង ឬដើរ រត់ និងជិះកង់ដោយខ្លួនឯង តាមបទពិសោធន៍ផ្ទាល់ខ្លួននៅក្នុងពិភពលោក (ប្រើរាងកាយអ្វីក៏ដោយ ឬ សរីរាង្គ/ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលយើងផ្តល់ឱ្យវា) និងតាមរយៈអន្តរកម្មរបស់វាផ្ទាល់ AI និងមនុស្សផ្សេងទៀត។

អ្វីដែលវានឹងត្រូវការដើម្បីកសាងបញ្ញាទូទៅសិប្បនិម្មិត

ខណៈពេលដែលបច្ចេកទេសពិបាក ការបង្កើត AGI ត្រូវតែអាចធ្វើទៅបាន។ ប្រសិនបើជាការពិត វាមានកម្មសិទ្ធិយ៉ាងជ្រាលជ្រៅនៅក្នុងច្បាប់នៃរូបវិទ្យា ភាពជាសកលនៃការគណនា ដែលជាមូលដ្ឋាននិយាយថា អ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលវត្ថុរូបវន្តអាចធ្វើបាន កុំព្យូទ័រដែលមានថាមពលគ្រប់គ្រាន់ គោលបំណងទូទៅគួរតែអាចចម្លង/ក្លែងធ្វើបាន។

និងនៅឡើយទេ, វាជាល្បិច។

ជាសំណាងល្អ មានអ្នកស្រាវជ្រាវ AI ដ៏ឆ្លាតវៃជាច្រើននាក់លើករណីនេះ (មិននិយាយពីមូលនិធិសាជីវកម្ម រដ្ឋាភិបាល និងយោធាជាច្រើនដែលគាំទ្រពួកគេ) ហើយរហូតមកដល់ពេលនេះ ពួកគេបានកំណត់ធាតុផ្សំសំខាន់ៗចំនួនបីដែលពួកគេមានអារម្មណ៍ថាចាំបាច់ដើម្បីដោះស្រាយ ដើម្បីនាំយកមកនូវ AGI ចូលទៅក្នុងពិភពលោករបស់យើង។

ទិន្នន័យ​ធំ. វិធីសាស្រ្តទូទៅបំផុតចំពោះការអភិវឌ្ឍន៍ AI ពាក់ព័ន្ធនឹងបច្ចេកទេសមួយហៅថា ការរៀនស៊ីជម្រៅ ដែលជាប្រភេទជាក់លាក់នៃប្រព័ន្ធរៀនម៉ាស៊ីនដែលដំណើរការដោយការបំផ្លិចបំផ្លាញទិន្នន័យដ៏ធំ បំបែកទិន្នន័យនៅក្នុងបណ្តាញនៃសរសៃប្រសាទក្លែងធ្វើ (យកគំរូតាមខួរក្បាលមនុស្ស) ហើយបន្ទាប់មក ប្រើការរកឃើញដើម្បីរៀបចំការយល់ឃើញរបស់ខ្លួន។ សម្រាប់ព័ត៌មានលម្អិតអំពីការរៀនស៊ីជម្រៅ អាននេះ.

ឧទាហរណ៍, ក្នុង 2017Google បានផ្តល់អាហារដល់ AI រាប់ពាន់រូបភាពរបស់ឆ្មា ដែលប្រព័ន្ធសិក្សាជ្រៅជ្រះរបស់វាធ្លាប់រៀនមិនត្រឹមតែពីរបៀបកំណត់អត្តសញ្ញាណឆ្មាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែបែងចែករវាងពូជឆ្មាផ្សេងៗគ្នា។ មិនយូរប៉ុន្មាន ពួកគេបានប្រកាសពីការចេញលក់ Google Lensកម្មវិធីស្វែងរកថ្មីដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ថតរូបអ្វីទាំងអស់ ហើយ Google នឹងមិនត្រឹមតែប្រាប់អ្នកថាវាជាអ្វីប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែផ្តល់ជូននូវខ្លឹមសារបរិបទដែលមានប្រយោជន៍មួយចំនួនដែលពិពណ៌នាអំពីវា—ងាយស្រួលនៅពេលធ្វើដំណើរ ហើយអ្នកចង់ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីការទាក់ទាញទេសចរណ៍ជាក់លាក់មួយ។ ប៉ុន្តែនៅទីនេះផងដែរ Google Lens នឹងមិនអាចទៅរួចទេបើគ្មានរូបភាពរាប់ពាន់លានដែលបានរាយក្នុងម៉ាស៊ីនស្វែងរករូបភាពរបស់វា។

ហើយទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ទិន្នន័យដ៏ធំ និងការរួមបញ្ចូលគ្នានៃការសិក្សាស៊ីជម្រៅនេះ នៅតែមិនគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីនាំមកនូវ AGI នោះទេ។

ក្បួនដោះស្រាយកាន់តែប្រសើរ. ក្នុងរយៈពេលមួយទសវត្សរ៍កន្លងមកនេះ ក្រុមហ៊ុនបុត្រសម្ព័ន្ធរបស់ Google និងជាអ្នកដឹកនាំនៅក្នុងលំហ AI DeepMind បានបង្កើតភាពអស្ចារ្យដោយរួមបញ្ចូលគ្នានូវភាពខ្លាំងនៃការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅជាមួយនឹងការរៀនបន្ថែមដែលជាវិធីសាស្រ្តរៀនដោយម៉ាស៊ីនឥតគិតថ្លៃដែលមានគោលបំណងបង្រៀន AI ពីរបៀបធ្វើសកម្មភាពក្នុងបរិយាកាសថ្មីដើម្បីសម្រេចបាន។ គោលដៅដែលបានកំណត់។

សូមអរគុណចំពោះយុទ្ធសាស្ត្រកូនកាត់នេះ AI ដែលជាការចាក់បញ្ចាំងលើកដំបូងរបស់ DeepMind គឺ AlphaGo មិនត្រឹមតែបង្រៀនខ្លួនឯងពីរបៀបលេង AlphaGo ដោយការទាញយកច្បាប់ និងសិក្សាពីយុទ្ធសាស្ត្រនៃអ្នកលេងមនុស្សពូកែប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែបន្ទាប់ពីលេងទល់នឹងខ្លួនវារាប់លានដងរួចមក គឺអាចយកឈ្នះអ្នកលេង AlphaGo ល្អបំផុតបាន ដោយប្រើចលនា និងយុទ្ធសាស្ត្រដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមកនៅក្នុងហ្គេម។ 

ដូចគ្នានេះដែរ ការពិសោធន៍ផ្នែកទន់ Atari របស់ DeepMind ពាក់ព័ន្ធនឹងការផ្តល់ឱ្យ AI នូវកាមេរ៉ាមួយដើម្បីមើលអេក្រង់ហ្គេមធម្មតា ដោយសរសេរកម្មវិធីវាជាមួយនឹងសមត្ថភាពក្នុងការបញ្ចូលការបញ្ជាហ្គេម (ដូចជាប៊ូតុងយ៉យស្ទីក) និងផ្តល់ឱ្យវានូវគោលដៅឯកវចនៈដើម្បីបង្កើនពិន្ទុរបស់វា។ លទ្ធផល? ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានថ្ងៃ វាបានបង្រៀនខ្លួនឯងពីរបៀបលេង និងរបៀបធ្វើជាម្ចាស់ហ្គេម arcade បុរាណរាប់សិប។ 

ប៉ុន្តែ​ដូច​ជា​ការ​ជោគជ័យ​ដំបូង​ៗ​ដ៏​គួរ​ឱ្យ​រំភើប​នោះ វា​នៅ​មាន​បញ្ហា​ប្រឈម​សំខាន់ៗ​មួយ​ចំនួន​ដែល​ត្រូវ​ដោះស្រាយ។

សម្រាប់មួយ អ្នកស្រាវជ្រាវ AI កំពុងធ្វើការលើការបង្រៀន AI នូវល្បិចមួយហៅថា 'ការច្របាច់' ដែលខួរក្បាលមនុស្ស និងសត្វល្អពិសេស។ និយាយឱ្យសាមញ្ញ នៅពេលអ្នកសម្រេចចិត្តចេញទៅទិញគ្រឿងទេស អ្នកអាចស្រមៃមើលគោលដៅចុងក្រោយរបស់អ្នក (ទិញផ្លែបឺរ) និងផែនការរដុបអំពីរបៀបដែលអ្នកធ្វើ (ចាកចេញពីផ្ទះ ទៅហាងលក់គ្រឿងទេស ទិញ។ ផ្លែបឺរ ត្រឡប់ទៅផ្ទះវិញ)។ អ្វីដែលអ្នកមិនធ្វើ គឺរៀបចំផែនការគ្រប់ដង្ហើម គ្រប់ជំហាន គ្រប់កាលៈទេសៈដែលអាចកើតមាននៅលើផ្លូវរបស់អ្នកនៅទីនោះ។ ផ្ទុយទៅវិញ អ្នកមានគំនិតមួយនៅក្នុងគំនិតរបស់អ្នកអំពីកន្លែងដែលអ្នកចង់ទៅ ហើយសម្របការធ្វើដំណើររបស់អ្នកទៅតាមស្ថានភាពណាមួយដែលកើតឡើង។

ជាទូទៅដូចដែលវាអាចមានអារម្មណ៍ចំពោះអ្នក សមត្ថភាពនេះគឺជាគុណសម្បត្តិដ៏សំខាន់មួយដែលខួរក្បាលរបស់មនុស្សនៅតែមានលើ AI - វាគឺជាការសម្របខ្លួនក្នុងការកំណត់គោលដៅ និងបន្តវាដោយមិនដឹងគ្រប់លម្អិតជាមុន ហើយទោះបីជាមានឧបសគ្គ ឬការផ្លាស់ប្តូរបរិស្ថានយ៉ាងណាក៏ដោយ។ អាចជួបប្រទះ។ ជំនាញនេះនឹងជួយឱ្យ AGIs សិក្សាកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព ដោយមិនចាំបាច់មានទិន្នន័យធំដែលបានរៀបរាប់ខាងលើ។

បញ្ហា​ប្រឈម​មួយ​ទៀត​គឺ​សមត្ថភាព​មិន​ត្រឹម​តែ​អាន​សៀវភៅ​ប៉ុណ្ណោះ​ទេ​ យល់ពីអត្ថន័យ ឬបរិបទនៅពីក្រោយវា។ រយៈពេលវែង គោលដៅនៅទីនេះគឺសម្រាប់ AI ដើម្បីអានអត្ថបទកាសែត ហើយអាចឆ្លើយបានត្រឹមត្រូវនូវសំណួរជាច្រើនអំពីអ្វីដែលវាអាន ដូចជាការសរសេររបាយការណ៍សៀវភៅជាដើម។ សមត្ថភាពនេះនឹងបំប្លែង AI ពីម៉ាស៊ីនគិតលេខដែលបំប្លែងលេខទៅជាធាតុដែលបំប្លែងអត្ថន័យ។

សរុបមក ការជឿនលឿនបន្ថែមទៀតចំពោះក្បួនដោះស្រាយការរៀនដោយខ្លួនឯង ដែលអាចធ្វើត្រាប់តាមខួរក្បាលរបស់មនុស្សនឹងដើរតួយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការបង្កើត AGI ជាយថាហេតុ ប៉ុន្តែទន្ទឹមនឹងការងារនេះ សហគមន៍ AI ក៏ត្រូវការផ្នែករឹងកាន់តែប្រសើរផងដែរ។

ផ្នែករឹងល្អប្រសើរ. ដោយប្រើវិធីសាស្រ្តបច្ចុប្បន្នដែលបានពន្យល់ខាងលើ AGI នឹងក្លាយជាអាចធ្វើទៅបានលុះត្រាតែយើងបង្កើនថាមពលកុំព្យូទ័រដែលមានសម្រាប់ដំណើរការវា។

សម្រាប់បរិបទ ប្រសិនបើយើងយកសមត្ថភាពខួរក្បាលរបស់មនុស្សក្នុងការគិត ហើយបំប្លែងវាទៅជាពាក្យគណនា នោះការប៉ាន់ស្មានរដុបនៃសមត្ថភាពផ្លូវចិត្តរបស់មនុស្សជាមធ្យមគឺ exaflop មួយ ដែលស្មើនឹង 1,000 petaflops ('Flop' តំណាងឱ្យប្រតិបត្តិការចំណុចអណ្តែតក្នុងមួយ។ ទីពីរ និងវាស់ល្បឿនគណនា)។

បើប្រៀបធៀបនៅចុងឆ្នាំ 2018 នេះ កំពូលកុំព្យូទ័រដ៏មានឥទ្ធិពលបំផុតរបស់ពិភពលោកគឺប្រទេសជប៉ុន។ AI Bridging Cloud នឹង hum នៅ 130 petaflops ដែលខ្លីនៃ exaflop មួយ។

ដូចដែលបានរៀបរាប់នៅក្នុងរបស់យើង។ supercomputers ជំពូកនៅក្នុងរបស់យើង។ អនាគតនៃកុំព្យូទ័រ ស៊េរី ទាំងសហរដ្ឋអាមេរិក និងចិនកំពុងធ្វើការដើម្បីបង្កើតកុំព្យូទ័រ exaflop ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេនៅឆ្នាំ 2022 ប៉ុន្តែទោះបីជាពួកគេទទួលបានជោគជ័យក៏ដោយ វានៅតែប្រហែលជាមិនគ្រប់គ្រាន់នោះទេ។

កុំព្យូទ័រទំនើបទាំងនេះដំណើរការលើថាមពលរាប់សិបមេហ្គាវ៉ាត់ យកទំហំរាប់រយម៉ែត្រការ៉េ និងចំណាយអស់ជាច្រើនរយលានក្នុងការសាងសង់។ ខួរក្បាលមនុស្សប្រើថាមពលត្រឹមតែ 20 វ៉ាត់ប៉ុណ្ណោះ សមនឹងលលាដ៍ក្បាលដែលមានទំហំប្រហែល 50 សង់ទីម៉ែត្រ ហើយមានពួកយើងចំនួន 2018 ពាន់លាននាក់ (ឆ្នាំ XNUMX)។ ម្យ៉ាងទៀត ប្រសិនបើយើងចង់ធ្វើឱ្យ AGIs មានលក្ខណៈធម្មតាដូចមនុស្ស យើងត្រូវរៀនពីរបៀបបង្កើតពួកវាឱ្យកាន់តែសន្សំសំចៃ។

ដល់ទីបញ្ចប់នេះ អ្នកស្រាវជ្រាវ AI កំពុងចាប់ផ្តើមពិចារណាផ្តល់ថាមពលដល់ AIs នាពេលអនាគតជាមួយនឹងកុំព្យូទ័រ quantum ។ បានពិពណ៌នាលម្អិតបន្ថែមទៀតនៅក្នុង កុំព្យូទ័រកង់ទិច ជំពូកនៅក្នុងស៊េរីអនាគតនៃកុំព្យូទ័ររបស់យើង កុំព្យូទ័រទាំងនេះដំណើរការតាមរបៀបផ្សេងគ្នាជាមូលដ្ឋានជាងកុំព្យូទ័រដែលយើងបាននិងកំពុងសាងសង់សម្រាប់ពាក់កណ្តាលសតវត្សចុងក្រោយនេះ។ នៅពេលដែលបានធ្វើឱ្យល្អឥតខ្ចោះនៅទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2030 កុំព្យូទ័រ quantum តែមួយនឹងលែងកុំព្យូទ័រទាំងអស់ដែលកំពុងដំណើរការក្នុងឆ្នាំ 2018 នៅទូទាំងពិភពលោកដាក់បញ្ចូលគ្នា។ ពួកគេក៏នឹងមានទំហំតូចជាង និងប្រើប្រាស់ថាមពលតិចជាងកុំព្យូទ័រទំនើបបច្ចុប្បន្នឆ្ងាយណាស់។ 

តើ​បញ្ញា​ទូទៅ​សិប្បនិម្មិត​នឹង​ល្អ​ជាង​មនុស្ស​ដោយ​របៀប​ណា?

ឧបមាថារាល់បញ្ហាប្រឈមដែលបានរាយបញ្ជីខាងលើត្រូវបានដោះស្រាយ ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវ AI រកឃើញភាពជោគជ័យក្នុងការបង្កើត AGI ដំបូង។ តើចិត្ត AGI នឹងខុសពីខ្លួនយើងយ៉ាងដូចម្តេច?

ដើម្បីឆ្លើយសំណួរប្រភេទនេះ យើងត្រូវចាត់ថ្នាក់គំនិត AGI ជាបីប្រភេទ គឺអ្នកដែលរស់នៅក្នុងរាងកាយមនុស្សយន្ត (ទិន្នន័យពី Star Trek) ដែល​មាន​ទម្រង់​រូបវន្ត ប៉ុន្តែ​ត្រូវ​បាន​តភ្ជាប់​ដោយ​ឥត​ខ្សែ​ទៅ​អ៊ីនធឺណិត/ពពក (ភ្នាក់ងារ Smith ពី ម៉ាទ្រីស) និងអ្នកដែលមិនមានទម្រង់រាងកាយដែលរស់នៅទាំងស្រុងនៅក្នុងកុំព្យូទ័រ ឬតាមអ៊ីនធឺណិត (Samantha មកពី ការប្រកួត).

ដើម្បីចាប់ផ្តើម AGIs នៅខាងក្នុងរាងកាយមនុស្សយន្តដែលដាច់ដោយឡែកពីគេហទំព័រនឹងប្រកួតប្រជែងដូចគ្នាជាមួយនឹងចិត្តមនុស្ស ប៉ុន្តែជាមួយនឹងអត្ថប្រយោជន៍ដែលបានជ្រើសរើស៖

• អង្គចងចាំ៖ អាស្រ័យលើការរចនានៃទម្រង់មនុស្សយន្តរបស់ AGI ការចងចាំរយៈពេលខ្លី និងការចងចាំព័ត៌មានសំខាន់ៗរបស់ពួកគេពិតជាល្អជាងមនុស្ស។ ប៉ុន្តែនៅចុងបញ្ចប់នៃថ្ងៃនោះ មានដែនកំណត់ជាក់ស្តែងចំពោះទំហំថាសរឹងដែលអ្នកអាចវេចខ្ចប់ចូលទៅក្នុងមនុស្សយន្ត ដោយសន្មតថាយើងរចនាពួកវាឱ្យមើលទៅដូចមនុស្ស។ សម្រាប់ហេតុផលនេះ ការចងចាំរយៈពេលវែងរបស់ AGIs នឹងដើរតួយ៉ាងសកម្មដូចមនុស្ស ដោយភ្លេចព័ត៌មាន និងការចងចាំយ៉ាងសកម្ម ដែលចាត់ទុកថាមិនចាំបាច់សម្រាប់ដំណើរការនាពេលអនាគតរបស់វា (ក្នុងគោលបំណងបង្កើន 'ទំហំថាស')។
• ល្បឿន៖ ដំណើរការនៃណឺរ៉ូននៅក្នុងខួរក្បាលរបស់មនុស្សមានល្បឿនអតិបរមាប្រហែល 200 ហឺត ចំណែកឯ microprocessors ទំនើបដំណើរការក្នុងកម្រិត gigahertz ដូច្នេះលឿនជាងណឺរ៉ូនរាប់លានដង។ នេះមានន័យថា បើប្រៀបធៀបទៅនឹងមនុស្ស អនាគត AGIs នឹងដំណើរការព័ត៌មាន និងធ្វើការសម្រេចចិត្តលឿនជាងមនុស្ស។ សូមចាំថា នេះមិនមានន័យថា AGI នេះនឹងធ្វើការសម្រេចចិត្តដ៏ឆ្លាតវៃ ឬត្រឹមត្រូវជាងមនុស្សនោះទេ គ្រាន់តែថាពួកគេអាចធ្វើការសន្និដ្ឋានបានលឿនជាង។
• ការអនុវត្ត៖ និយាយឱ្យសាមញ្ញ ខួរក្បាលរបស់មនុស្សនឹងនឿយហត់ ប្រសិនបើវាដំណើរការយូរពេកដោយមិនសម្រាក ឬគេង ហើយនៅពេលដែលវាធ្វើ ការចងចាំ និងសមត្ថភាពរៀន និងហេតុផលក៏ចុះខ្សោយ។ ទន្ទឹមនឹងនេះដែរ សម្រាប់ AGIs ដោយសន្មត់ថា ពួកគេត្រូវបានបញ្ចូលថ្ម (អគ្គិសនី) ជាទៀងទាត់ ពួកគេនឹងមិនមានចំណុចខ្សោយនោះទេ។
• ភាពប្រសើរឡើង៖ សម្រាប់មនុស្ស ការរៀនទម្លាប់ថ្មីអាចចំណាយពេលអនុវត្តរាប់សប្តាហ៍ ការរៀនជំនាញថ្មីអាចចំណាយពេលរាប់ខែ ហើយការរៀនវិជ្ជាជីវៈថ្មីអាចចំណាយពេលរាប់ឆ្នាំ។ សម្រាប់ AGI ពួកគេនឹងមានសមត្ថភាពរៀនទាំងបទពិសោធន៍ (ដូចជាមនុស្ស) និងដោយការបង្ហោះទិន្នន័យដោយផ្ទាល់ ស្រដៀងទៅនឹងរបៀបដែលអ្នកធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការកុំព្យូទ័ររបស់អ្នកជាទៀងទាត់។ ការអាប់ដេតទាំងនេះអាចអនុវត្តចំពោះការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវចំណេះដឹង (ជំនាញថ្មី) ឬការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការអនុវត្តទៅទម្រង់រូបវន្ត AGIs ។ 

បន្ទាប់មក សូមក្រឡេកមើល AGIs ដែលមានទម្រង់រូបវន្ត ប៉ុន្តែត្រូវបានភ្ជាប់ដោយឥតខ្សែទៅអ៊ីនធឺណិត/ពពក។ ភាពខុសគ្នាដែលយើងអាចមើលឃើញជាមួយនឹងកម្រិតនេះបើប្រៀបធៀបទៅនឹង AGIs ដែលមិនភ្ជាប់រួមមាន:

• អង្គចងចាំ៖ AGIs ទាំងនេះនឹងមានគុណសម្បត្តិរយៈពេលខ្លីទាំងអស់ដែលថ្នាក់ AGI មុនមាន លើកលែងតែពួកគេក៏នឹងទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីការចងចាំរយៈពេលវែងដ៏ល្អឥតខ្ចោះផងដែរ ដោយសារពួកគេអាចផ្ទុកអង្គចងចាំទាំងនោះទៅកាន់ពពកដើម្បីចូលប្រើនៅពេលចាំបាច់។ ជាក់ស្តែង អង្គចងចាំនេះនឹងមិនអាចចូលប្រើបាននៅក្នុងតំបន់ដែលមានការតភ្ជាប់ទាបនោះទេ ប៉ុន្តែវានឹងកាន់តែមានការព្រួយបារម្ភក្នុងអំឡុងទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2020 និងឆ្នាំ 2030 នៅពេលដែលពិភពលោកកាន់តែច្រើនឡើងលើអ៊ីនធឺណិត។ អានបន្ថែមនៅក្នុង ជំពូកមួយ។ នៃរបស់យើង អនាគតនៃអ៊ីនធឺណិត ស៊េរី។ 
• ល្បឿន៖ អាស្រ័យលើប្រភេទនៃឧបសគ្គដែល AGI ប្រឈមមុខ ពួកគេអាចចូលប្រើថាមពលកុំព្យូទ័រធំជាងរបស់ពពកដើម្បីជួយពួកគេដោះស្រាយវា។
• ការអនុវត្ត៖ មិនមានភាពខុសគ្នាទេបើប្រៀបធៀបទៅនឹង AGIs ដែលមិនភ្ជាប់។
• ភាពអាចអាប់ដេតបាន៖ ភាពខុសគ្នាតែមួយគត់រវាង AGI នេះ ដោយសារវាទាក់ទងនឹងការអាប់ដេត គឺថាពួកគេអាចចូលប្រើការអាប់ដេតតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ដោយឥតខ្សែ ជំនួសឱ្យការចូលមើល និងដោតចូលទៅក្នុងឃ្លាំងដំឡើងកំណែ។
• សមូហភាព៖ មនុស្សបានក្លាយជាប្រភេទសត្វដែលមានឥទ្ធិពលលើផែនដី មិនមែនដោយសារតែយើងជាសត្វដ៏ធំបំផុត ឬខ្លាំងបំផុតនោះទេ ប៉ុន្តែដោយសារតែយើងបានរៀនពីរបៀបទំនាក់ទំនង និងសហការគ្នាក្នុងវិធីផ្សេងៗដើម្បីសម្រេចបាននូវគោលដៅរួម ចាប់ពីការបរបាញ់សត្វ Woolly Mammoth រហូតដល់ការកសាងស្ថានីយ៍អវកាសអន្តរជាតិ។ ក្រុម AGIs នឹងយកកិច្ចសហការនេះទៅកម្រិតបន្ទាប់។ ដោយទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍នៃការយល់ដឹងទាំងអស់ដែលបានរាយបញ្ជីខាងលើ ហើយបន្ទាប់មកបញ្ចូលគ្នាជាមួយនឹងសមត្ថភាពក្នុងការប្រាស្រ័យទាក់ទងឥតខ្សែ ទាំងមនុស្សផ្ទាល់ និងក្នុងចម្ងាយឆ្ងាយ ក្រុម AGI នាពេលអនាគត/ចិត្តសំបុកអាចដោះស្រាយតាមទ្រឹស្តីគម្រោងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពជាងក្រុមមនុស្ស។ 

ជាចុងក្រោយ ប្រភេទចុងក្រោយនៃ AGI គឺជាកំណែដែលគ្មានទម្រង់រូបវន្ត ដែលដំណើរការនៅក្នុងកុំព្យូទ័រ ហើយមានលទ្ធភាពប្រើប្រាស់ថាមពលកុំព្យូទ័រពេញលេញ និងធនធានអនឡាញដែលអ្នកបង្កើតរបស់វាផ្តល់ឱ្យ។ នៅក្នុងកម្មវិធី និងសៀវភៅបែបវិទ្យាសាស្ត្រ AGIs ទាំងនេះជាធម្មតាយកទម្រង់ជាជំនួយការ/មិត្តភក្តិនិម្មិតអ្នកជំនាញ ឬប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការដ៏ឈ្លាសវៃរបស់យានអវកាស។ ប៉ុន្តែបើប្រៀបធៀបទៅនឹងប្រភេទ AGI ពីរផ្សេងទៀត AI នេះនឹងខុសគ្នាតាមវិធីដូចខាងក្រោម។

• ល្បឿន៖ គ្មានដែនកំណត់ (ឬយ៉ាងហោចណាស់ដល់ដែនកំណត់នៃផ្នែករឹងដែលវាមាន)។
• អង្គចងចាំ៖ គ្មានដែនកំណត់  
• ការអនុវត្ត៖ បង្កើនគុណភាពនៃការសម្រេចចិត្ត ដោយសារការចូលទៅកាន់មជ្ឈមណ្ឌលកុំព្យូទ័រទំនើប។
• ភាពអាចអាប់ដេតបាន៖ ដាច់ខាត ក្នុងពេលជាក់ស្តែង និងជាមួយនឹងជម្រើសគ្មានដែនកំណត់នៃការធ្វើឱ្យប្រសើរការយល់ដឹង។ ជាការពិតណាស់ ដោយសារប្រភេទ AGI នេះមិនមានទម្រង់មនុស្សយន្តទេ វានឹងមិនមានតម្រូវការសម្រាប់ការអាប់ដេតរូបវ័ន្តដែលមានទេ លុះត្រាតែការអាប់ដេតទាំងនោះគឺសម្រាប់កុំព្យូទ័រទំនើបដែលដំណើរការ។
• សមូហភាព៖ ស្រដៀងទៅនឹងប្រភេទ AGI មុន AGI ដែលគ្មានរាងកាយនេះនឹងសហការយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពជាមួយសហសេវិក AGI របស់ខ្លួន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយផ្តល់នូវការចូលប្រើប្រាស់ដោយផ្ទាល់បន្ថែមទៀតចំពោះថាមពលកុំព្យូទ័រគ្មានដែនកំណត់ និងការចូលប្រើប្រាស់ធនធានអនឡាញ AGIs ទាំងនេះជាធម្មតានឹងដើរតួជាអ្នកដឹកនាំនៅក្នុងសមូហភាព AGI ទាំងមូល។ 

តើនៅពេលណាដែលមនុស្សជាតិបង្កើតបញ្ញាទូទៅសិប្បនិម្មិតដំបូង?

មិនមានកាលបរិច្ឆេទកំណត់សម្រាប់ពេលដែលសហគមន៍ស្រាវជ្រាវ AI ជឿថាពួកគេនឹងបង្កើត AGI ស្របច្បាប់នោះទេ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ក ការស្ទង់មតិ 2013 ក្នុងចំណោមអ្នកស្រាវជ្រាវ AI កំពូល ៗ របស់ពិភពលោកចំនួន 550 នាក់ ដែលធ្វើឡើងដោយអ្នកស្រាវជ្រាវ AI ឈានមុខលោក Nick Bostrom និង Vincent C. Müller បានគិតជាមធ្យមពីចន្លោះនៃមតិទៅបីឆ្នាំដែលអាចធ្វើទៅបាន៖

• ឆ្នាំសុទិដ្ឋិនិយមជាមធ្យម (លទ្ធភាព 10%): 2022
• ឆ្នាំជាក់ស្តែងមធ្យម (50% ទំនង): 2040
• ឆ្នាំទុទិដ្ឋិនិយមជាមធ្យម (លទ្ធភាព 90%): 2075 

តើការព្យាករណ៍ទាំងនេះមានភាពច្បាស់លាស់ប៉ុណ្ណា គឺមិនសំខាន់ទេ។ អ្វីដែលសំខាន់នោះគឺថា សហគមន៍ស្រាវជ្រាវ AI ភាគច្រើនជឿថា យើងនឹងបង្កើត AGI ក្នុងជីវិតរបស់យើង និងនៅដើមសតវត្សរ៍នេះ។ 

របៀបបង្កើតបញ្ញាទូទៅសិប្បនិម្មិតនឹងផ្លាស់ប្តូរមនុស្សជាតិ

យើងស្វែងយល់ពីផលប៉ះពាល់នៃ AI ថ្មីទាំងនេះយ៉ាងលម្អិតនៅក្នុងជំពូកចុងក្រោយនៃស៊េរីនេះ។ ដែលបាននិយាយថា សម្រាប់ជំពូកនេះ យើងនឹងនិយាយថា ការបង្កើត AGI នឹងស្រដៀងទៅនឹងប្រតិកម្មសង្គម ដែលយើងនឹងជួបប្រទះ ប្រសិនបើមនុស្សរកឃើញជីវិតនៅលើភពអង្គារ។ 

ជំរុំមួយនឹងមិនយល់ពីសារៈសំខាន់នោះទេ ហើយនឹងបន្តការគិតថាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រកំពុងធ្វើកិច្ចព្រមព្រៀងដ៏ធំមួយអំពីការបង្កើតកុំព្យូទ័រដ៏មានឥទ្ធិពលមួយទៀត។

ជំរំមួយទៀតដែលទំនងជាមាន Luddites និងបុគ្គលដែលមានគំនិតខាងសាសនានឹងភ័យខ្លាច AGI នេះដោយគិតថាវាជាការគួរឱ្យស្អប់ខ្ពើមដែលវានឹងព្យាយាមសម្លាប់មនុស្សជាតិតាមស្ទីលស្កាយណេត។ ជំរុំនេះនឹងតស៊ូមតិយ៉ាងសកម្មដើម្បីលុប/បំផ្លាញ AGIs ក្នុងគ្រប់ទម្រង់របស់ពួកគេ។

នៅផ្នែកខាងត្រឡប់ ជំរុំទីបីនឹងចាត់ទុកការបង្កើតនេះជាព្រឹត្តិការណ៍ខាងវិញ្ញាណទំនើប។ នៅក្នុងគ្រប់មធ្យោបាយទាំងអស់នោះ AGI នេះនឹងក្លាយជាទម្រង់ជីវិតថ្មីមួយ ដែលគិតខុសពីយើង ហើយគោលដៅរបស់វាខុសពីយើង។ នៅពេលដែលការបង្កើត AGI ត្រូវបានប្រកាស មនុស្សនឹងលែងចែករំលែកផែនដីជាមួយតែសត្វទៀតហើយ ប៉ុន្តែថែមទាំងរួមជាមួយនឹងថ្នាក់ថ្មីនៃសត្វសិប្បនិមិត្ត ដែលភាពវៃឆ្លាតគឺស្មើគ្នា ឬខ្ពស់ជាងយើង។

ជំរុំទីបួននឹងរួមបញ្ចូលចំណាប់អារម្មណ៍អាជីវកម្មដែលនឹងស៊ើបអង្កេតពីរបៀបដែលពួកគេអាចប្រើប្រាស់ AGIs ដើម្បីដោះស្រាយតម្រូវការអាជីវកម្មផ្សេងៗ ដូចជាការបំពេញចន្លោះនៅក្នុងទីផ្សារការងារ និងការពន្លឿនការអភិវឌ្ឍន៍ទំនិញ និងសេវាកម្មថ្មី។

បន្ទាប់មក យើងមានតំណាងមកពីគ្រប់កម្រិតនៃរដ្ឋាភិបាលដែលនឹងធ្វើដំណើរលើខ្លួនពួកគេ ដោយព្យាយាមបង្កើតការយល់ដឹងអំពីរបៀបគ្រប់គ្រង AGIs ។ នេះគឺជាកម្រិតដែលការជជែកវែកញែកខាងសីលធម៌ និងទស្សនវិជ្ជាទាំងអស់នឹងឈានដល់ក្បាល ជាពិសេសអំពីថាតើត្រូវចាត់ទុក AGIs ទាំងនេះជាទ្រព្យសម្បត្តិ ឬជាបុគ្គល។ 

ហើយ​ទី​បំផុត ជំរំ​ចុង​ក្រោយ​នឹង​ជា​ភ្នាក់ងារ​យោធា និង​សន្តិសុខ​ជាតិ។ ជាការពិត មានឱកាសដ៏ល្អដែលការប្រកាសជាសាធារណៈអំពី AGI ដំបូងអាចនឹងត្រូវពន្យារពេលពីខែទៅឆ្នាំ ដោយសារជំរុំនេះតែម្នាក់ឯង។ ហេតុអ្វី? ដោយសារតែការបង្កើត AGI ក្នុងរយៈពេលខ្លីនឹងនាំទៅដល់ការបង្កើត ភ្នាក់ងារស៊ើបការណ៍សម្ងាត់សិប្បនិម្មិត (ASI) ដែលនឹងតំណាងឱ្យការគំរាមកំហែងភូមិសាស្ត្រនយោបាយដ៏ធំ និងឱកាសលើសពីការច្នៃប្រឌិតគ្រាប់បែកនុយក្លេអ៊ែរ។ 

សម្រាប់ហេតុផលនេះ ជំពូកមួយចំនួនបន្ទាប់នឹងផ្តោតទាំងស្រុងលើប្រធានបទនៃ ASIs និងថាតើមនុស្សជាតិនឹងរស់រានមានជីវិតបន្ទាប់ពីការបង្កើតរបស់វា។

(វិធីដ៏អស្ចារ្យពេកក្នុងការបញ្ចប់ជំពូកមួយ? អ្នក betcha ។ )

ស៊េរីបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនាពេលអនាគត

បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត គឺជាអគ្គិសនីសម្រាប់ថ្ងៃស្អែក៖ អនាគតនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត P1

របៀបដែលយើងនឹងបង្កើត Artificial Superintelligence ដំបូងបង្អស់៖ អនាគតនៃ Artificial Intelligence P3 

តើ​ស៊ើបការណ៍​សម្ងាត់​នឹង​សម្លាប់​មនុស្ស​ទេ? អនាគតនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត P4

របៀបដែលមនុស្សនឹងការពារប្រឆាំងនឹង Artificial Superintelligence: អនាគតនៃ Artificial Intelligence P5

តើ​មនុស្ស​នឹង​រស់នៅ​ដោយ​សុខសាន្ត​ក្នុង​អនាគត​ដែល​គ្របដណ្ដប់​ដោយ​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​ឬ​ទេ? អនាគតនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត P6