AI ចាញ់សត្វកណ្តុរក្នុងការទទួលស្គាល់វត្ថុលាក់កំបាំង

ម៉ូដែលឆ្លាតវៃសិប្បនិម្មិតកម្រិតខ្ពស់ (AI) អាចបង្កើតកូដកុំព្យូទ័ររួចហើយ និងជួយស្វែងរកថ្នាំថ្មីៗ។ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលគេស្គាល់វត្ថុសាមញ្ញ ពួកគេនៅមានវិធីដើម្បីទៅពីសត្វកណ្តុរតូច។

AI thua chuột khi nhận diện vật thể bị che khuất - Ảnh 1. — ចក្ខុវិស័យកណ្ដុរ ដែលត្រូវបានកែលម្អក្នុងរយៈពេលរាប់លានឆ្នាំនៃការវិវត្តន៍នៅតែមានប្រសិទ្ធភាពជាងប្រព័ន្ធសម្គាល់រូបភាព AI ដ៏មានឥទ្ធិពលបំផុតនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ - រូបថត៖ សាកលវិទ្យាល័យ Deakin

នោះគឺជាការសន្និដ្ឋានពីការសិក្សាដែលបានចេញផ្សាយនៅក្នុងទស្សនាវដ្តី Patterns ដែលក្នុងនោះអ្នកស្រាវជ្រាវមកពី Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA) នៅប្រទេសអ៊ីតាលីបានស្នើសុំគំរូ AI ការទទួលស្គាល់រូបភាព ដើម្បីព្យាយាមចម្លងសមត្ថភាពនៃសមត្ថភាពរបស់កណ្តុរក្នុងការទទួលស្គាល់ការបង្វិល ផ្លាស់ប្តូរទំហំ។ និងវត្ថុដែលបាំងដោយផ្នែក។

ចក្ខុវិស័យកណ្តុរគឺ 'មានប្រសិទ្ធភាព និងសម្របខ្លួន' ជាង AI

ម៉ូដែល AI នៅទីបំផុតអាចចាប់យកសមត្ថភាពដំណើរការរូបភាពរបស់កណ្តុរ ប៉ុន្តែបន្ទាប់ពីប្រើធនធាន និងថាមពលកុំព្យូទ័រកាន់តែច្រើនឡើងៗ។

ការសម្គាល់វត្ថុនៅក្នុងទីតាំងដើមរបស់វាមានភាពងាយស្រួលសម្រាប់ទាំង AI និងកណ្តុរ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលវត្ថុត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរតាមវិធីផ្សេងៗគ្នា អ្នកស្រាវជ្រាវត្រូវតែជំរុញដំណើរការនៃគំរូ AI ដើម្បីរក្សាកណ្តុរ។

អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រនិយាយថា ការរកឃើញរបស់ពួកគេបង្ហាញថា ចក្ខុវិស័យកណ្ដុរ ដែលត្រូវបានកែលម្អក្នុងរយៈពេលរាប់លានឆ្នាំនៃការវិវត្តន៍ នៅតែមានប្រសិទ្ធភាពជាងប្រព័ន្ធសម្គាល់ការមើលឃើញដ៏មានឥទ្ធិពលបំផុតនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។

ចក្ខុវិញ្ញាណរបស់កណ្ដុរខុសពីរបៀបដែលមនុស្សឃើញតាមវិធីគួរឲ្យកត់សម្គាល់មួយចំនួន។ ទីមួយ ដូចជាថនិកសត្វដទៃទៀតដែរ ភ្នែករបស់សត្វកណ្ដុរមានទីតាំងនៅសងខាងក្បាលរបស់វា ដែលផ្តល់ឱ្យពួកគេនូវទិដ្ឋភាពកាន់តែទូលំទូលាយ ដែលជាអត្ថប្រយោជន៍ធម្មជាតិសម្រាប់ស្វែងរក និងជៀសវាងសត្វមំសាសី។

ពិសេសជាងនេះទៅទៀត ការស្រាវជ្រាវពីមុនបានបង្ហាញថា ភ្នែករបស់សត្វកណ្ដុរអាចផ្លាស់ទីក្នុងទិសដៅផ្ទុយ អាស្រ័យលើរបៀបដែលវាផ្អៀងក្បាល។ នេះធ្វើឱ្យពួកគេមើលទៅដូចជា "ភ្នែកម្ខាង" នៅពេលដែលពួកគេបន្ទាបក្បាល។

នៅក្នុងការពិសោធន៍ សត្វកណ្តុរត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលឱ្យស្គាល់វត្ថុនៅលើអេក្រង់ដោយទទួលបានរង្វាន់។ នៅពេលដែលពួកគេកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុគោលដៅបានត្រឹមត្រូវ ពួកគេធ្វើឱ្យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាប៉ះ។

ដើម្បីប្រៀបធៀបសមត្ថភាពនេះជាមួយ AI អ្នកស្រាវជ្រាវ SISSA បានបង្កើតបណ្តាញសរសៃប្រសាទមួយ (CNN) ។ នេះគឺជាគំរូសិក្សាជ្រៅជ្រះកម្រិតខ្ពស់ដែលត្រូវបានគេចាត់ទុកថាជាប្រព័ន្ធ AI ដ៏ល្អបំផុតមួយសម្រាប់ការទទួលស្គាល់រូបភាព។ វាត្រូវបានយកគំរូតាមផ្នែកខ្លះនៃ Cortex ដែលមើលឃើញរបស់ថនិកសត្វ។

AI នៅមានអ្វីដែលត្រូវរៀន

គំរូ CNN ប្រើឧបករណ៍ចាត់ថ្នាក់ដើម្បីសម្គាល់វត្ថុ។ ថ្នាក់មូលដ្ឋានបំផុតអាចគ្រប់គ្រង និងកំណត់លក្ខណៈសាមញ្ញៗដូចជាវណ្ឌវង្ក និងកម្រិតពណ៌។ ស្រទាប់បន្ថែមត្រូវបានបន្ថែមដើម្បីសម្គាល់រូបភាពស្មុគស្មាញ។ ស្រទាប់បន្ថែមនីមួយៗត្រូវការធនធានបន្ថែម និងថាមពលក្នុងការគណនា ស្រដៀងទៅនឹងស្រទាប់កាន់តែច្រើនដែលឡាសាណាមាន គ្រឿងផ្សំកាន់តែច្រើនវាត្រូវការ។

គំរូ CNN នេះត្រូវបានស្នើសុំឱ្យផលិតឡើងវិញនូវសមត្ថភាពរបស់កណ្តុរក្នុងការទទួលស្គាល់វត្ថុនៅក្រោមលក្ខខណ្ឌផ្សេងៗ។ នៅពេលសម្គាល់វត្ថុដែលមិនត្រូវបានបិទបាំង និងនៅក្នុងទីតាំងធម្មតារបស់វា ទាំងកណ្តុរ និង AI ធ្វើបានល្អ។ បន្ទាប់មក AI ត្រូវការតែប្រើស្រទាប់ទីមួយរបស់វាប៉ុណ្ណោះ។

ប៉ុន្តែនៅពេលដែលវត្ថុត្រូវបានបង្វិល ឬផ្លាស់ប្តូរទំហំ CNN ត្រូវការស្រទាប់ និងធនធានបន្ថែមទៀតដើម្បីដំណើរការបានត្រឹមត្រូវ។ ទន្ទឹមនឹងនេះ សត្វកណ្ដុរនៅតែអាចសម្គាល់វត្ថុបានជាប់លាប់ ទោះបីជាវត្ថុនោះត្រូវបានបិទបាំងដោយផ្នែកក៏ដោយ ក៏អ្វីដែល AI តស៊ូជាមួយដែរ។

អ្នកស្រាវជ្រាវបានសន្និដ្ឋានថា ចក្ខុវិស័យរបស់កណ្តុរហាក់ដូចជាមានភាពបត់បែន និងសម្របខ្លួនជាងប្រព័ន្ធសម្គាល់ការមើលឃើញរបស់ AI ។

ការសិក្សាអំពីចក្ខុវិស័យកណ្ដុរគឺជាការរំលឹកថា គំរូ AI ដ៏មានអានុភាពពិតជាគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ចំពោះកិច្ចការជាក់លាក់មួយចំនួន ប៉ុន្តែពួកគេនៅតែមិនមានដែនកំណត់។

កាលពីចុងឆ្នាំមុន នាយកប្រតិបត្តិ OpenAI លោក Sam Altman បានបោះពុម្ភផ្សាយក្រដាសមួយដែលអះអាងថាពិភពលោកអាចសម្រេចបាននូវភាពវៃឆ្លាតក្នុងរយៈពេល "ពីរបីពាន់ថ្ងៃ" ។ មហាសេដ្ឋី Elon Musk ក៏បាននិយាយដែរថា AI ទំនើបអាចនឹងលេចចេញនៅឆ្នាំ ២០២៥។

ប៉ុន្តែតើអ្វីដែលជាព្រឹត្តិការណ៍សំខាន់ទាំងនោះពិតជាមានអត្ថន័យ? វាជាការពិតដែលថាគំរូ AI ភាសាធំបានដំណើរការលើសពីមនុស្សមួយចំនួនលើការប្រឡងស្តង់ដារសម្រាប់ឱសថ និងច្បាប់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ AI មិនទាន់អាចធ្វើការវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្រ្តផ្លូវការដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យពីវេជ្ជបណ្ឌិតទេ ហើយមេធាវីដែលប្រើប្រាស់ឯកសារដែលបង្កើតដោយ AI ត្រូវបានផាកពិន័យដោយសារមានព័ត៌មានមិនពិត។

ជាងនេះទៅទៀត ប្រព័ន្ធ AI កម្រិតខ្ពស់ដែលត្រូវបានដាក់ពង្រាយនៅក្នុងមនុស្សយន្ត bipedal ជារឿយៗតស៊ូជាមួយនឹងតុល្យភាព។ ហើយដូចការស្រាវជ្រាវរបស់ SISSA បង្ហាញថា AI នៅតែមិនអាចឈានដល់កម្រិតនៃការមើលឃើញដូចសត្វកណ្តុរនោះទេ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត AI នៅមានអ្វីដែលត្រូវរៀនច្រើនពីមនុស្ស និងសត្វ។

ប្រភព៖ https://tuoitre.vn/ai-thua-chuot-khi-nhan-dien-vat-the-bi-che-khuat-2025020307425984.htm