ການປະຕິບັດ AI ໃນການປະຕິບັດ: ສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງຍັງຄົງຢູ່

NDO - "AI ຈະດີຂຶ້ນໃນຊຸມປີຕໍ່ໆໄປ, ແຕ່ໃນປັດຈຸບັນ, AI ຍັງມີຂໍ້ຈໍາກັດແລະຍັງໄກຈາກການສ້າງປັນຍາທີ່ແນ່ນອນ, ຍັງບໍ່ເຖິງລະດັບຄວາມສະຫລາດຂອງແມວ," ສາດສະດາຈານ Yann Lecun, ມະຫາວິທະຍາໄລນິວຢອກແລະຜູ້ອໍານວຍການວິທະຍາສາດປັນຍາທຽມທີ່ Meta, ສະຫະລັດ, ໄດ້ເປີດການສົນທະນາວິທະຍາສາດ "Deploying AI in practice".

ຕອນບ່າຍວັນທີ 4/12, ຢູ່ຫໍປະຊຸມໃຫຍ່ອາເມລິກາ, ກອງປະຊຸມວິທະຍາສາດ “ນຳໃຊ້ AI ໃນການປະຕິບັດ” ໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈເປັນພິເສດຈາກໄວໜຸ່ມຫຼາຍຄົນ. ໃນທີ່ນີ້, ນັກວິທະຍາສາດທັງຫມົດໄດ້ຕົກລົງເຫັນດີວ່າ AI ແມ່ນຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການພັດທະນາ, ມີທ່າແຮງຫຼາຍ, ແຕ່ຍັງມີສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍສໍາລັບຫນ່ວຍງານທີ່ຈະນໍາໃຊ້ AI ໃນການປະຕິບັດ.

"AI ບໍ່ມີອຳນາດໃນທຸກຂົງເຂດ"

ສາດສະດາຈານ Yann Lecun, ມະຫາວິທະຍາໄລ New York ແລະຜູ້ອໍານວຍການວິທະຍາສາດປັນຍາທຽມທີ່ Meta, ສະຫະລັດອາເມລິກາ, ກ່າວວ່າໃນປັດຈຸບັນພວກເຮົາມີຄວາມຄິດເຫັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນນັບບໍ່ຖ້ວນກ່ຽວກັບ AI, ທັງໃນທາງບວກແລະທາງລົບ. ບາງຄົນກັງວົນວ່າ AI ຈະທົດແທນພວກມັນ, ແຕ່ຄົນອື່ນເຫັນວ່າລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ມີ AI ດີກວ່າ, ສໍາເລັດການຄິດໄລ່ຫຼາຍລ້ານ, ດີກວ່າມະນຸດ.

ທ່ານກ່າວວ່າ, ໃນຊຸມປີ 60, ຄົນເວົ້າວ່າໃນ 10 ປີ, AI ຈະມາແທນທີ່ມະນຸດ, ແຕ່ມາຮອດປະຈຸບັນ, AI ຍັງຢູ່ໃນໄລຍະພັດທະນາ. ມັນຍັງມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍທີ່ຈະມີທິດທາງໃນການພັດທະນາ AI. "ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າຖ້າມີຫນ່ວຍງານທີ່ສະຫລາດກວ່າພວກເຮົາ, ມັນບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າມັນຈະສະຫລາດກວ່າມະນຸດໃນທຸກໆດ້ານ. ສໍາລັບ AI ເພື່ອພັດທະນາ, ມະນຸດຕ້ອງສອນທັກສະ," ອາຈານ Yann Lecun ກ່າວ.

ສາດສະດາຈານ Yann Lecun, ມະຫາວິທະຍາໄລນິວຢອກ, ແລະຜູ້ອໍານວຍການວິທະຍາສາດປັນຍາທຽມທີ່ Meta, ສະຫະລັດອາເມລິກາ, ໄດ້ແນະນໍາ AI ໄປສູ່ທິດທາງ, ໃນນັ້ນທ່ານກ່າວວ່າພວກເຮົາຄວນປະຖິ້ມການຮຽນຮູ້ແບບຈໍາລອງ AI ທົ່ວໄປ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫຼືການເບິ່ງແຍງແລະເລືອກວິທີການອື່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ AI ສະຫລາດກວ່າ.

ການປະຕິບັດ AI ໃນພາກປະຕິບັດ: ສິ່ງທ້າທາຍຈໍານວນຫຼາຍຍັງຄົງຮູບພາບ 1

ສາດສະດາຈານ Yann Lecun, ມະຫາວິທະຍາໄລນິວຢອກ ແລະຜູ້ອໍານວຍການວິທະຍາສາດປັນຍາທຽມ ທີ່ Meta, ສະຫະລັດ.

ດັ່ງນັ້ນ, ຄວາມຮູ້ຂອງມະນຸດຄວນໄດ້ຮັບການເພີ່ມເຂົ້າໃນປັນຍາປະດິດເພື່ອໃຫ້ເວທີ AI ເປີດ; ຝຶກ AI ໃນອະນາຄົດເພື່ອເວົ້າທຸກພາສາໃນໂລກ. ແລະດັ່ງນັ້ນພວກເຮົາຕ້ອງການແຫຼ່ງເປີດສໍາລັບປັນຍາປະດິດ.

ປີ 2019, ເມື່ອທ່ານ ດຣ ບຸ່ຍຮຸງຫາຍ ກັບຄືນປະເທດຫວຽດນາມ ຮັບຕຳແໜ່ງເປັນຜູ້ອຳນວຍການໃຫຍ່ VinAI, ທ່ານກ່າວວ່າ, ຄວາມສາມາດບົ່ມຊ້ອນ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງ AI ແມ່ນສອງສິ່ງສຳຄັນ.

ດັ່ງນັ້ນ, ພາລະກິດຂອງ VinAI ແມ່ນເພື່ອຂະຫຍາຍການເຂົ້າເຖິງ ແລະຄວາມສາມາດທີ່ເໝາະສົມເພື່ອນໍາເອົາ AI ມາໃຫ້ທຸກຄົນ. "ວິທີການ synchronous ແມ່ນຈໍາເປັນສໍາລັບ AI ເພື່ອເຂົ້າໃຈທຸກພາສາຂອງໂລກ. ໂດຍສະເພາະ, Chat GPT ເປັນຮູບແບບ open source ມີຄວາມສາມາດທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະເປັນທີ່ນິຍົມເນື່ອງຈາກວ່າມັນສາມາດແລ່ນໃນຄອມພິວເຕີແລະບໍ່ຂະຫນາດໃຫຍ່ເກີນໄປ," ດຣ Hai ແບ່ງປັນ.

ການນໍາໃຊ້ທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງປັນຍາປອມໃນການດູແລສຸຂະພາບ

ສາດສະດາຈານ Do Ngoc Minh, ມະຫາວິທະຍາໄລ Illinois ຢູ່ Urbana-Champaign (UIUC, ອາເມລິກາ), ມະຫາວິທະຍາໄລ VinUni (ຫວຽດນາມ), ສະມາຊິກສະພາລາງວັນ VinFuture Prize ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: ປະຈຸບັນ, ໂຮງຮຽນມີ 50 ປະລິນຍາໂທ ແລະ ປະລິນຍາເອກ 50 ຄົນ, ນັກສຶກສາຈົບປະລິນຍາຕີ 10 ຄົນ ເພື່ອເຮັດການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ດ້ານສຸຂະພາບ ແລະ ໄດ້ຮັບໝາກຜົນທີ່ແນ່ນອນ.

ທ່ານກ່າວວ່າ, ໃນປີ 2022, ມະຫາວິທະຍາໄລ VinUni (VinUni) ແລະ ມະຫາວິທະຍາໄລ Illinois ຢູ່ Urbana-Champaign (UIUC) ໄດ້ເປີດສູນສຸຂະພາບສະຫຼາດ VinUni-Illinois (VISHC). ໂຄງການດັ່ງກ່າວໄດ້ລວມເອົາສອງຫົວຫນ່ວຍຄົ້ນຄ້ວາການປິ່ນປົວມະເຮັງເພື່ອຊອກຫາການປິ່ນປົວດ້ວຍຢາເຄໂມແລະການປິ່ນປົວການຜ່າຕັດ ... ທີ່ຈໍາກັດການເອົາຈຸລັງ.

ໃນມະເຮັງເຕົ້ານົມ, ການເອົາຕົວຢ່າງຈຸລັງເພື່ອກວດເບິ່ງວ່າຈຸລັງມະເຮັງໄດ້ຖືກລ້າງອອກແມ່ນຈະຕ້ອງເຮັດຫຼາຍຄັ້ງ, ເຮັດໃຫ້ຄົນເຈັບເມື່ອຍແລະເຈັບປວດ. ໃນເວລານີ້, ດ້ວຍການສະຫນັບສະຫນຸນຂອງ AI, ມັນຊ່ວຍສະແກນຕົວຢ່າງຫຼາຍພັນຕົວຢ່າງຢ່າງໄວວາແລະຊ່ວຍຄົນເຈັບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ການປະຕິບັດ AI ໃນທາງປະຕິບັດ: ສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງຍັງຄົງຢູ່ໃນຮູບ 2

ສາດສະດາຈານ Do Ngoc Minh, ມະຫາວິທະຍາໄລ Illinois ຢູ່ Urbana-Champaign (UIUC, ອາເມລິກາ), ມະຫາວິທະຍາໄລ VinUni (ຫວຽດນາມ).

ຕາມນັ້ນແລ້ວ, ທ່ານຢືນຢັນວ່າ, ຫຼາຍຄຳຮ້ອງສະຫມັກພວມຢູ່ໃນໄລຍະຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາ. ມີຫຼັກຖານຫຼາຍຢ່າງທີ່ຕີພິມເມື່ອ 10 ປີກ່ອນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ສາມາດຮັບຮູ້ວັດຖຸໃນເວລາອັນສັ້ນໆດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງຢ່າງແທ້ຈິງ. ລາວເຊື່ອວ່າ AI ຕ້ອງໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະຕ້ອງໄດ້ຮັບການປັບຕົວຢູ່ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງເພື່ອປັບຕົວເຂົ້າກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ດີກວ່າ.

ໃນການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນການປະຕິບັດການພັດທະນາການຢາ, ສາດສະດາຈານ Do Ngoc Minh ກໍ່ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: ຫວຽດນາມ ບໍ່ມີທ່າໄດ້ປຽບຍ້ອນບໍ່ມີບໍລິສັດຢາຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ບໍ່ມີບັນດາບໍລິສັດທີ່ມີພື້ນຖານຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາຢາ. ສະນັ້ນ, ຫວຽດນາມບໍ່ບັນລຸເງື່ອນໄຂສຳຄັນເພື່ອໃຫ້ AI ສາມາດເກັບກຳຂໍ້ມູນຈາກພາກສະໜາມ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສາດສະດາຈານ Do Ngoc Minh ກໍ່ຊີ້ອອກບັນດາທ່າໄດ້ປຽບທີ່ ຫວຽດນາມ ມີຈຳນວນພົນລະເມືອງເປັນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ມີເງື່ອນໄຂດ້ານການແພດທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ຖ້າຫາກນຳໃຊ້ AI ເພື່ອເກັບກຳສະພາບການແພດແມ່ນເຂດທີ່ສາມາດຂຸດຄົ້ນ ແລະ ນຳໃຊ້.

ທີ່ມາ: https://nhandan.vn/trien-khai-ai-trong-thuc-te-con-nhieu-thach-thuc-post848480.html