ការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ AI៖ គោលបំណងពិតរបស់ម៉ាស៊ីនរៀន

ឥណទានរូបភាព៖
ឥណទានរូបភាព
iStock

ការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ AI៖ គោលបំណងពិតរបស់ម៉ាស៊ីនរៀន

ការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ AI៖ គោលបំណងពិតរបស់ម៉ាស៊ីនរៀន

អត្ថបទចំណងជើងរង
ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវកំពុងសាកល្បងសមត្ថភាពរបស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដើម្បីវាយតម្លៃបរិមាណដ៏ច្រើននៃទិន្នន័យ ដែលអាចនាំទៅដល់ការរកឃើញដ៏ទៃទៀត។
    • អ្នកនិពន្ធ:
    • ឈ្មោះអ្នកនិពន្ធ
      ការទស្សន៍ទាយ Quantumrun
    • ថ្ងៃទី 11 ខែ ឧសភា ឆ្នាំ 2023

    ការបង្កើតសម្មតិកម្មត្រូវបានចាត់ទុកថាជាសកម្មភាពរបស់មនុស្សជាប្រពៃណី ព្រោះវាទាមទារការច្នៃប្រឌិត វិចារណញាណ និងការគិតបែបរិះគន់។ ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ជាមួយនឹងភាពជឿនលឿននៃបច្ចេកវិទ្យា អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រកំពុងងាកទៅរកការរៀនម៉ាស៊ីន (ML) កាន់តែខ្លាំងឡើង ដើម្បីបង្កើតការរកឃើញថ្មីៗ។ ក្បួនដោះស្រាយអាចវិភាគទិន្នន័យមួយចំនួនធំបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូដែលមនុស្សមិនអាចមើលឃើញ។

    បរិបទ

    ជាជាងអាស្រ័យលើការគិតទុកជាមុនរបស់មនុស្ស អ្នកស្រាវជ្រាវបានសាងសង់បណ្តាញសរសៃប្រសាទ ML algorithms ជាមួយនឹងការរចនាដែលបំផុសគំនិតដោយខួរក្បាលមនុស្ស ដោយបង្ហាញពីសម្មតិកម្មថ្មីដោយផ្អែកលើគំរូទិន្នន័យ។ ជាលទ្ធផល តំបន់ជាច្រើនអាចនឹងប្រែទៅជា ML ក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ ដើម្បីពន្លឿនការរកឃើញតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រ និងកាត់បន្ថយភាពលំអៀងរបស់មនុស្ស។ នៅក្នុងករណីនៃវត្ថុធាតុថ្មដែលមិនអាចរុករកបាន អ្នកវិទ្យាសាស្ត្របានពឹងផ្អែកលើបច្ចេកទេសស្វែងរកមូលដ្ឋានទិន្នន័យ គំរូ និងអារម្មណ៍គីមីរបស់ពួកគេដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណម៉ូលេគុលដែលអាចដំណើរការបាន។ ក្រុមមួយមកពីសាកលវិទ្យាល័យ Liverpool ដែលមានមូលដ្ឋាននៅចក្រភពអង់គ្លេសបានជួល ML ដើម្បីសម្រួលដំណើរការច្នៃប្រឌិត។ 

    ដំបូង អ្នកស្រាវជ្រាវបានបង្កើតបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលផ្តល់អាទិភាពដល់ការរួមផ្សំគីមីដោយផ្អែកលើលទ្ធភាពនៃការផលិតសម្ភារៈថ្មីដ៏មានតម្លៃ។ បន្ទាប់មក អ្នកវិទ្យាសាស្ត្របានប្រើប្រាស់ចំណាត់ថ្នាក់ទាំងនេះ ដើម្បីណែនាំការសិក្សាមន្ទីរពិសោធន៍របស់ពួកគេ។ ជាលទ្ធផល ពួកគេបានរកឃើញជម្រើសសម្ភារៈថ្មដែលអាចដំណើរការបានចំនួន XNUMX ដោយមិនចាំបាច់សាកល្បងអ្វីគ្រប់យ៉ាងនៅក្នុងបញ្ជីរបស់ពួកគេ ដោយទុករយៈពេលជាច្រើនខែនៃការសាកល្បង និងកំហុស។ សម្ភារៈថ្មីមិនមែនជាវិស័យតែមួយគត់ដែល ML អាចជួយការស្រាវជ្រាវ។ អ្នកស្រាវជ្រាវក៏ប្រើបណ្តាញសរសៃប្រសាទ ដើម្បីដោះស្រាយកង្វល់ផ្នែកបច្ចេកវិទ្យា និងទ្រឹស្តីសំខាន់ៗបន្ថែមទៀត។ ជាឧទាហរណ៍ អ្នករូបវិទ្យានៅវិទ្យាស្ថានទ្រឹស្ដីរូបវិទ្យារបស់ Zurich លោក Renato Renner សង្ឃឹមថានឹងបង្កើតការពន្យល់ដ៏ស្អិតរមួតអំពីរបៀបដែលពិភពលោកធ្វើការដោយប្រើ ML ។ 

    លើសពីនេះ ម៉ូដែល AI ជំនាន់ថ្មីដ៏ទំនើបដូចជា ChatGPT របស់ OpenAI អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវបង្កើតទិន្នន័យ គំរូ និងសម្មតិកម្មថ្មីដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ភាពអស្ចារ្យនេះត្រូវបានសម្រេចតាមរយៈបច្ចេកទេសដូចជា បណ្តាញគូបដិបក្ខទូទៅ (GANs) ឧបករណ៍បំរែបំរួលដោយស្វ័យប្រវត្តិ (VAEs) និងគំរូភាសាដែលមានមូលដ្ឋានលើប្លែង (ដូចជា Generative Pre-trained Transformer-3 ឬ GPT-3)។ គំរូ AI ទាំងនេះអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតសំណុំទិន្នន័យសំយោគ រចនា និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពស្ថាបត្យកម្ម ML ថ្មី និងបង្កើតសម្មតិកម្មវិទ្យាសាស្ត្រថ្មីដោយកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងទំនាក់ទំនងនៅក្នុងទិន្នន័យដែលពីមុនមិនស្គាល់។

    ផលប៉ះពាល់រំខាន

    អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រអាចប្រើប្រាស់ AI ជំនាន់ថ្មីកាន់តែច្រើនឡើង ដើម្បីជួយក្នុងការស្រាវជ្រាវ។ ជាមួយនឹងសមត្ថភាពក្នុងការវិភាគគំរូ និងទស្សន៍ទាយលទ្ធផលដោយផ្អែកលើចំណេះដឹងនោះ គំរូទាំងនេះអាចដោះស្រាយទ្រឹស្តីស្មុគ្រស្មាញនៃវិទ្យាសាស្ត្រដែលនៅតែមិនអាចដោះស្រាយបានដោយមនុស្សជាតិ។ នេះមិនត្រឹមតែអាចជួយសន្សំសំចៃពេលវេលា និងថវិកាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏នឹងជួយឱ្យការយល់ដឹងរបស់មនុស្សអំពីវិទ្យាសាស្ត្រពង្រីកបានឆ្ងាយហួសពីព្រំដែនបច្ចុប្បន្នរបស់វា។ 

    ការបណ្តាក់ទុនស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍ (R&D) ទំនងជានឹងមានភាពងាយស្រួលក្នុងការប្រមូលមូលនិធិសមស្រប ដោយសារ ML អាចដំណើរការទិន្នន័យបានលឿនជាងមុន។ ជាលទ្ធផល អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រនឹងស្វែងរកជំនួយបន្ថែមដោយការជួលបុគ្គលិកថ្មី ឬសហការជាមួយអាជីវកម្ម និងក្រុមហ៊ុនល្បីៗ ដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលកាន់តែប្រសើរ។ ផលប៉ះពាល់ជារួមនៃការចាប់អារម្មណ៍នេះនឹងមានភាពវិជ្ជមាន មិនត្រឹមតែសម្រាប់ការរីកចម្រើនផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងសម្រាប់អ្នកជំនាញក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រផងដែរ។ 

    ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការបិទផ្លូវដ៏មានសក្តានុពលមួយគឺថា ដំណោះស្រាយពីគំរូនៃការសម្របខ្លួនទាំងនេះ តែងតែមានការប្រកួតប្រជែងសម្រាប់មនុស្សក្នុងការចាប់យក ជាពិសេសការវែកញែកដែលពាក់ព័ន្ធ។ ដោយសារតែម៉ាស៊ីនគ្រាន់តែផ្តល់ចម្លើយ និងមិនបានពន្យល់ពីហេតុផលនៅពីក្រោយដំណោះស្រាយ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រអាចនៅមានភាពមិនច្បាស់លាស់អំពីដំណើរការ និងការសន្និដ្ឋាន។ ភាពមិនច្បាស់លាស់នេះធ្វើឱ្យទំនុកចិត្តលើលទ្ធផលចុះខ្សោយ និងកាត់បន្ថយចំនួនបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលអាចជួយក្នុងការវិភាគ។ ដូច្នេះវានឹងចាំបាច់សម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវដើម្បីបង្កើតគំរូដែលអាចពន្យល់ខ្លួនឯងបាន។

    ផលប៉ះពាល់នៃការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ AI

    ផលប៉ះពាល់កាន់តែទូលំទូលាយនៃការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ AI អាចរួមមាន:

    • ការផ្លាស់ប្តូរស្តង់ដារនៃភាពជាអ្នកនិពន្ធសម្រាប់ឯកសារស្រាវជ្រាវ រួមទាំងការផ្តល់ឥណទានកម្មសិទ្ធិបញ្ញាដល់ AI ។ ស្រដៀងគ្នានេះដែរ ប្រព័ន្ធ AI នៅថ្ងៃណាមួយនឹងត្រូវបានផ្តល់រង្វាន់ជាអ្នកទទួលរង្វាន់ណូបែលដ៏មានសក្តានុពល ដែលអាចបង្កឱ្យមានការជជែកវែកញែកយ៉ាងខ្លាំងអំពីថាតើក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះគួរតែត្រូវបានទទួលស្គាល់ថាជាអ្នកបង្កើត។
    • ការស្រាវជ្រាវដែលបង្កើតដោយ AI អាចនាំទៅរកទម្រង់ថ្មីនៃទំនួលខុសត្រូវ និងសំណួរផ្នែកច្បាប់ និងក្រមសីលធម៌បន្ថែមទៀតទាក់ទងនឹងការប្រើប្រាស់ AI និងប្រព័ន្ធស្វយ័តក្នុងការរកឃើញវិទ្យាសាស្ត្រ។
    • អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រកំពុងធ្វើការជាមួយឧបករណ៍ AI ជំនាន់ផ្សេងៗគ្នា ដើម្បីតាមដានការអភិវឌ្ឍន៍ និងការធ្វើតេស្តវេជ្ជសាស្រ្តយ៉ាងឆាប់រហ័ស។
    • ការបង្កើនការប្រើប្រាស់ថាមពលដែលបណ្តាលមកពីថាមពលកុំព្យូទ័រខ្ពស់ដែលត្រូវការដើម្បីដំណើរការក្បួនដោះស្រាយដ៏ឧឡារិកទាំងនេះ។
    • អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រនាពេលអនាគតត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលឱ្យប្រើ AI និងឧបករណ៍ ML ផ្សេងទៀតនៅក្នុងលំហូរការងាររបស់ពួកគេ។
    • រដ្ឋាភិបាលបង្កើតស្តង់ដារពិភពលោកលើដែនកំណត់ និងតម្រូវការនៃការធ្វើពិសោធន៍វិទ្យាសាស្ត្រដែលបង្កើតដោយ AI ។

    សំណួរដែលត្រូវពិចារណា

    • ប្រសិនបើអ្នកជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ តើស្ថាប័ន ឬមន្ទីរពិសោធន៍របស់អ្នកមានគម្រោងដាក់បញ្ចូលការស្រាវជ្រាវដោយជំនួយ AI យ៉ាងដូចម្តេច?
    • តើអ្នកគិតថាការស្រាវជ្រាវដែលបង្កើតដោយ AI នឹងប៉ះពាល់ដល់ទីផ្សារការងារសម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ និងអ្នកស្រាវជ្រាវយ៉ាងដូចម្តេច?

    ឯកសារយោងការយល់ដឹង

    តំណភ្ជាប់ដ៏ពេញនិយម និងស្ថាប័នខាងក្រោមត្រូវបានយោងសម្រាប់ការយល់ដឹងនេះ៖