AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ?

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: AI ບໍ່ໄດ້ຖືກປະດິດຂຶ້ນໃນວັນເວລາດຽວ; ມັນຄ່ອຍໆເກີດຂຶ້ນຈາກເຫດຜົນ, ການຄຳນວນໃນຕອນຕົ້ນ, ແລະ ຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເຫດຜົນເປັນທາງການ. ສຳລັບຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ "ຢ່າງເປັນທາງການ" ທົ່ວໄປ, ໃຫ້ໃຊ້ຊ່ວງເວລາທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຈັດລະບຽບ AI ເປັນຂົງເຂດວິທະຍາສາດທີ່ມີຊື່, ແທນທີ່ຈະເປັນການຄົ້ນພົບຄັ້ງດຽວ.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ຄຳນິຍາມ : ຕັດສິນໃຈວ່າທ່ານໝາຍເຖິງແນວຄວາມຄິດ, ຂະແໜງການ ຫຼື ຜະລິດຕະພັນທີ່ທັນສະໄໝ.

Milestone : ໃຊ້ການຕັ້ງຊື່ຂອງພາກສະໜາມເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ ແລະ ເປີດໃຫ້ສາທາລະນະຊົນເຫັນໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ.

ກ່ອນປະຫວັດສາດ : ເຊື່ອມໂຍງຮາກຖານຂອງ AI ກັບເຫດຜົນ ແລະ ເຫດຜົນທາງກົນຈັກທີ່ມີມາກ່ອນຄອມພິວເຕີ.

ວິທີການ : ຈຳແນກລະບົບທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບໃນຕອນຕົ້ນຈາກວິທີການຮຽນຮູ້ທີ່ອີງໃສ່ພາຍຫຼັງເມື່ອອະທິບາຍເຖິງ AI.

ບໍລິບົດ : ກ່າວເຖິງວ່າການຕະຫຼາດ ແລະ ການປ່ຽນແປງຄຳນິຍາມສາມາດເຮັດໃຫ້ເສັ້ນເວລາເບິ່ງສະອາດກວ່າທີ່ມັນເປັນຢູ່.

---

ຄຳຕອບສັ້ນໆທີ່ໜ້າລຳຄານເລັກນ້ອຍຕໍ່ “AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ?” ⏳🤷

AI ບໍ່ໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນພາຍໃນມື້ດຽວໂດຍຄົນໆດຽວ. ມັນ ເກີດຂຶ້ນມາ ໂດຍ Stanford AI100 .

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮຸ່ນທີ່ສະອາດ ແລະ ເປັນມິດກັບເລື່ອງ: AI ໃນຖານະເປັນຂະແໜງການທີ່ມີຊື່ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນເມື່ອກຸ່ມນັກຄົ້ນຄວ້າຂະໜາດນ້ອຍກ່າວວ່າ, "ລອງເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກຄິດ," ແລະ ພວກເຂົາໄດ້ປະຕິບັດມັນຄືກັບໂຄງການວິທະຍາສາດທີ່ຈິງຈັງແທນທີ່ຈະເປັນຄວາມຝັນໃນນິຍາຍວິທະຍາສາດ. ຊ່ວງເວລານັ້ນມັກຖືກປະຕິບັດຄືກັບການເກີດ "ຢ່າງເປັນທາງການ" ຂອງ AI Dartmouth Stanford AI100 .

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການລຸ້ນທີ່ແທ້ຈິງກວ່າ: AI ໄດ້ຖືກລວມເຂົ້າກັນຜ່ານຄະນິດສາດ, ເຫດຜົນ, ການຄຳນວນໃນໄວເດັກ, ຈິດຕະວິທະຍາ, ພາສາສາດ, ວິທະຍາສາດປະສາດ, ແລະ ວິ ທະຍາສາດດ້ານສະຕິປັນຍາ (SEP) ຂອງ IBM . ຄື... ຫຼາຍຢ່າງ. ຜູ້ຄົນມີຄວາມໝັ້ນໃຈໃນວິທີທີ່ດຽວນີ້ອ່ານວ່າເກືອບຈະມີສະເໜ່ 😬.

ດັ່ງນັ້ນ, AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ?

• ໃນຈິດວິນຍານ - ເມື່ອມະນຸດເລີ່ມຕົ້ນເຮັດໃຫ້ເຫດຜົນ ແລະ ເຫດຜົນກົນຈັກເປັນທາງການ ເຫດຜົນຄລາສສິກ (SEP) ເຫດຜົນອັດຕະໂນມັດ (SEP)

• ໃນທາງປະຕິບັດ - ເມື່ອຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດຕັ້ງໂປຣແກຣມໄດ້ເຮັດໃຫ້ແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານັ້ນສາມາດທົດສອບໄດ້ Turing, 1950

• ໃນຖານະເປັນຂົງເຂດໜຶ່ງ - ເມື່ອ "ປັນຍາປະດິດ" ກາຍເປັນເປົ້າໝາຍການຄົ້ນຄວ້າທີ່ມີການຈັດຕັ້ງ Dartmouth Stanford ກ່ຽວກັບ John McCarthy

• ໃນຈິນຕະນາການຂອງສາທາລະນະ - ເມື່ອມັນເລີ່ມປະກົດຕົວເປັນ "ເຄື່ອງຈັກອັດສະລິຍະ" ໃນຜະລິດຕະພັນ, ຫົວຂໍ້ຂ່າວ ແລະ ວັດທະນະທຳ, Stanford AI100, SQ2

ແມ່ນແລ້ວ, ນັ້ນແມ່ນຄຳຕອບຫຼາຍຢ່າງ. ຂໍໂທດ. ແລະ, ບໍ່ຕ້ອງຂໍໂທດເປັນພິເສດ.

---

ສິ່ງທີ່ "ຖືກປະດິດຂຶ້ນ" ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດຢູ່ທີ່ນີ້ (ເພາະວ່າຄຳນິຍາມມີຄວາມສຳຄັນ, ເອີ້) 🧠🧩

ກ່ອນທີ່ຈະຕອບຄຳຖາມ ວ່າ AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ? ພວກເຮົາຕ້ອງຕັດສິນໃຈວ່າສິ່ງໃດທີ່ຖືວ່າເປັນ AI. ຜູ້ຄົນໂຕ້ຖຽງກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້ຄືກັນກັບວິທີທີ່ຜູ້ຄົນໂຕ້ຖຽງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຖືວ່າເປັນ pizza "ແທ້". ບາງຄົນກໍ່ຮຸນແຮງຂຶ້ນ.

ນີ້ແມ່ນຄຳນິຍາມທົ່ວໄປທີ່ຄົນໃຊ້ຢ່າງງຽບໆ:

• AI ເປັນການຄິດທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ : ການຫາເຫດຜົນ, ການຮຽນຮູ້, ການເຂົ້າໃຈພາສາ, ການວາງແຜນ - ສາລານຸກົມປັດຊະຍາສະແຕນຟອດ

• AI ເປັນພຶດຕິກຳຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ : ການຮັບຮູ້ຄຳເວົ້າ, ການແນະນຳວິດີໂອ, ການກວດພົບການສໍ້ໂກງ ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD Stanford AI100

• AI ເປັນຂະແໜງການຄົ້ນຄວ້າ : ຊຸມຊົນທີ່ມີເປົ້າໝາຍ, ກອງປະຊຸມ ແລະ ວິທີການຮ່ວມກັນ Stanford AI100

• AI ເປັນເຄື່ອງໝາຍການຄ້າ : ຄຳສັບນີ້ຖືກນຳໃຊ້ເຂົ້າໃນຊອບແວເພາະວ່າມັນຂາຍໄດ້ດີກວ່າ 😏

ອີງຕາມຄໍານິຍາມຂອງເຈົ້າ, AI ສາມາດຖືກ "ປະດິດຂຶ້ນ" ໃນຊ່ວງເວລາທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ແລະແທ້ຈິງແລ້ວ, ນັ້ນບໍ່ແມ່ນການແກ້ແຄ້ນ. ມັນເປັນລັກສະນະຂອງສັດຮ້າຍ. AI ບໍ່ແມ່ນສິ່ງປະດິດຄືກັບເຄື່ອງປີ້ງເຂົ້າຈີ່. ມັນຄ້າຍຄືກັບ "ຢາ" ຫຼື "ການບິນ." ມີຕົ້ນແບບ, ທິດສະດີ, ການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະໃນທີ່ສຸດ - ສິ່ງທີ່ໃນທີ່ສຸດກໍ່ໄດ້ຜົນ.

---

ຍຸກກ່ອນປະຫວັດສາດກ່ອນ AI: ມະນຸດໄດ້ພະຍາຍາມປິດກັ້ນຄວາມຄິດມາເປັນເວລາດົນແລ້ວ 🏛️⚙️

ດົນນານກ່ອນທີ່ຜູ້ໃດຈະສ້າງຄອມພິວເຕີ, ຜູ້ຄົນກໍ່ມີຄວາມຫຼົງໄຫຼກັບການປ່ຽນຄວາມຄິດໃຫ້ກາຍເປັນກົດລະບຽບແລ້ວ. ການຫາເຫດຜົນອັດຕະໂນມັດ (SEP) .

ບາງຫົວຂໍ້ຫຼັກຈາກຂັ້ນຕອນ "ກ່ອນປະຫວັດສາດ":

• ເຫດຜົນທາງການ : ປ່ຽນການຫາເຫດຜົນໃຫ້ເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ມີໂຄງສ້າງ ເຫດຜົນແບບຄລາສສິກ (SEP)

• ການຄິດໄລ່ທາງກົນຈັກ : ອຸປະກອນທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເຄື່ອງຈັກສາມາດປະຕິບັດຕາມຂັ້ນຕອນຕ່າງໆ

• ການຄິດແບບສັນຍະລັກ : ປະຕິບັດຕໍ່ແນວຄວາມຄິດຄືກັບວັດຖຸທີ່ສາມາດຈັດການໄດ້ (ຕົວເລກ, ຄຳສັບ, ກົດລະບຽບ)

• ຄວາມຝັນຂອງລະບົບອັດຕະໂນມັດ : ຈິນຕະນາການຂອງມະນຸດທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆກ່ຽວກັບການສ້າງຈິດໃຈນອກຮ່າງກາຍ 😳

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ ແນວຄວາມຄິດ ທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ AI ເລີ່ມຕົ້ນ. ບໍ່ແມ່ນເທັກໂນໂລຢີ, ແຕ່ແມ່ນແນວຄິດ: "ຖ້າການຄິດຕາມຮູບແບບ, ບາງທີພວກເຮົາອາດຈະສາມາດສ້າງຮູບແບບຄືນໃໝ່ໄດ້."

ມັນຄືກັບການແຕ້ມຮູບມັງກອນກ່ອນທີ່ເຈົ້າຈະຄິດຫາໄຟໄດ້. ຮູບແຕ້ມມີຄວາມໝາຍ, ແຕ່ມັນຍັງບໍ່ທັນສາມາດປີ້ງມາຊະແມລໂລໄດ້ເທື່ອ.

ສະນັ້ນ, ຖ້າທ່ານຖາມວ່າ AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ? ແລະ ທ່ານໝາຍຄວາມວ່າ "ແນວຄວາມຄິດນີ້ເລີ່ມຕົ້ນເມື່ອໃດ?" ຄຳຕອບທີ່ກົງໄປກົງມາແມ່ນ: ມັນໄດ້ຝັງເລິກຢູ່ໃນວັດທະນະທຳຂອງມະນຸດມາເປັນເວລາດົນນານແລ້ວ.

---

"ການເກີດຢ່າງເປັນທາງການ" ຂອງ AI ໃນຖານະເປັນຂະແໜງການ: ເມື່ອຜູ້ຄົນຕັ້ງຊື່ມັນໃນທີ່ສຸດ 🏷️🤖

ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ຕັ້ງເປົ້າໝາຍໄວ້ເມື່ອເຂົາເຈົ້າຖາມວ່າ AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ?

AI ໄດ້ກາຍເປັນ "AI" ເມື່ອນັກຄົ້ນຄວ້າຢຸດຕິການຖືວ່າຄວາມສະຫຼາດຂອງເຄື່ອງຈັກເປັນສິ່ງທີ່ໜ້າສົນໃຈທີ່ກະແຈກກະຈາຍ ແລະ ເລີ່ມປະຕິບັດຕໍ່ມັນເປັນພາລະກິດທີ່ມີການຈັດຕັ້ງ Dartmouth Stanford ກ່ຽວກັບ John McCarthy . ການປ່ຽນແປງນັ້ນມີຄວາມສຳຄັນ. ການຕັ້ງຊື່ຂະແໜງການຟັງຄືວ່າເປັນເຄື່ອງສຳອາງ, ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນ. ຊື່ດຶງດູດເງິນທຶນ, ນັກສຶກສາ, ຫ້ອງທົດລອງ, ການແຂ່ງຂັນ, ອີໂກ້, ສ່ວນປະກອບທັງໝົດທີ່ຈຳເປັນສຳລັບຄວາມກ້າວໜ້າ ແລະ ລະຄອນ 🍿.

ໃນໄລຍະ "ການເກີດຢ່າງເປັນທາງການ" ນັ້ນ, ແນວຄວາມຄິດໃຫຍ່ແມ່ນກ້າຫານ ແລະ ງ່າຍດາຍ:

• ສ້າງເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດຫາເຫດຜົນໄດ້

• ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າໃຊ້ພາສາ

• ໃຫ້ພວກເຂົາຮຽນຮູ້ຈາກປະສົບການ

• ປ່ຽນຄວາມສະຫຼາດໃຫ້ເປັນວິສະວະກຳ Dartmouth

ນັກຄົ້ນຄວ້າໃນຕົ້ນໆເຊື່ອວ່າຄວາມສະຫຼາດລະດັບມະນຸດອາດຈະໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂຢ່າງໄວວາເມື່ອທ່ານໄດ້ຮັບຊິ້ນສ່ວນພື້ນຖານຈາກ IBM . ຄວາມຄິດໃນແງ່ດີນີ້ແມ່ນ... ຂ້ອຍຈະເວົ້າຢ່າງສຸພາບໄດ້ແນວໃດ... ຄວາມຄິດໃນແງ່ດີຢ່າງຍິ່ງ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນັ້ນແມ່ນຊ່ວງເວລາທີ່ AI ກາຍເປັນໂຄງການທີ່ຮັບຮູ້ໄດ້, ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນທາງດ້ານປັດຊະຍາເທົ່ານັ້ນ.

---

ວິທີການ AI ໃນຕອນຕົ້ນ: ກົດລະບຽບ, ສັນຍະລັກ, ແລະ ຄວາມໝັ້ນໃຈຫຼາຍ 😬📜

ລະບົບ AI ໃນຕອນຕົ້ນໆແມ່ນອີງໃສ່ ວິທີການທີ່ເປັນສັນຍະລັກ - ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ການຂຽນຄວາມຮູ້ ແລະ ກົດລະບຽບລົງຢ່າງຊັດເຈນ. AI ທີ່ອີງໃສ່ເຫດຜົນ (SEP) Stanford AI100, SQ12 .

ຄິດວ່າ:

• ຖ້າອັນນີ້, ອັນນັ້ນ

• ຖ້າຄົນເຈັບມີອາການ A ແລະ ອາການ B, ໃຫ້ພິຈາລະນາການວິນິດໄສ C

• ຖ້າຕຳແໜ່ງໝາກຮຸກເບິ່ງຄືກັບ X, ເຮັດ Y

ວິທີການນີ້ໄດ້ເຮັດສິ່ງທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈບາງຢ່າງ, ໂດຍສະເພາະໃນຂົງເຂດແຄບໆ ຂອງ Stanford AI100 . ແຕ່ມັນມີຂໍ້ຈຳກັດທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ:

• ຊີວິດຈິງຄືບໍ່ເປັນລະບຽບ

• ມະນຸດບໍ່ໄດ້ເກັບຮັກສາຄວາມຮູ້ໄວ້ເປັນບັນຊີລາຍຊື່ກົດລະບຽບທີ່ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ

• ໂລກມີຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ແລະ ມີຂໍ້ຍົກເວັ້ນຊ້ອນກັນຢູ່ເທິງຂໍ້ຍົກເວັ້ນ

• ພາສາຄືຄວາມວຸ້ນວາຍໃນການໃສ່ຊຸດ

AI ແບບສັນຍາລັກແມ່ນຄ້າຍຄືກັບການພະຍາຍາມຫຼິ້ນແຈສໂດຍການອ່ານຕາຕະລາງ. ແນ່ນອນ, ທ່ານສາມາດປະມານຄ່າໄດ້. ແຕ່ໃນບາງຈຸດ, ທ່ານຕ້ອງການຄວາມຮູ້ສຶກ, ການປັບຕົວ, ແລະການຮຽນຮູ້.

ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນໜຶ່ງທີ່ຄຳຖາມທີ່ວ່າ "AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ?" ເປັນເລື່ອງທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ - "AI" ລຸ້ນທຳອິດເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ຄືກັບສິ່ງທີ່ຄົນເອີ້ນວ່າ AI ໃນປະຈຸບັນ, ແຕ່ມັນເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງເຊື້ອສາຍຢ່າງແທ້ຈິງ.

---

ການຫັນປ່ຽນໄປສູ່ການຮຽນຮູ້: ເມື່ອຂໍ້ມູນເລີ່ມເອົາຊະນະກົດລະບຽບທີ່ຂຽນດ້ວຍມື 📈🧪

ໃນທີ່ສຸດ, ຈຸດສູນກາງແຮງໂນ້ມຖ່ວງໄດ້ຍ້າຍຈາກ “ຄວາມສະຫຼາດຂອງໂປຣແກຣມໂດຍກົງ” ໄປສູ່ “ໃຫ້ເຄື່ອງຈັກຮຽນຮູ້ຮູບແບບຕ່າງໆ” Stanford AI100, SQ12 .

ໄລຍະທີ່ເນັ້ນໃສ່ການຮຽນຮູ້ນີ້ປະກອບມີ:

• ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ : ລະບົບຕ່າງໆປັບປຸງຜ່ານຕົວຢ່າງແທນທີ່ຈະເປັນກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນ ຂອງ IBM ກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ

• ວິທີການທາງສະຖິຕິ : ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ, ຄືກັບກາວທີ່ລະຍິບລະຍັບ ເຈົ້າບໍ່ສາມາດລຶບ Stanford AI100

• ເຄືອຂ່າຍປະສາດ : ລະບົບທີ່ໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈຈາກສະໝອງທີ່ຮຽນຮູ້ການນຳສະເໜີແບບຊັ້ນໆ Britannica ກ່ຽວກັບການເຊື່ອມຕໍ່

• ການຄິດໄລ່ຫຼາຍຂຶ້ນ + ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ : ການປະສົມປະສານທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈເຊິ່ງມັກຈະຊະນະ Stanford AI100, SQ2 Stanford AI100, SQ12

ນີ້ແມ່ນຍຸກສະໄໝທີ່ AI ເລີ່ມຮູ້ສຶກບໍ່ຄືກັບເຄື່ອງຈັກກົດລະບຽບທີ່ແຕກຫັກງ່າຍ ແຕ່ຄືກັບເຄື່ອງຈັກຮູບແບບທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ມັນບໍ່ໄດ້ "ຄິດ" ຄືກັບມະນຸດ, ແຕ່ມັນໄດ້ກາຍເປັນດີຫຼາຍໃນໜ້າວຽກທີ່ມະນຸດຄິດວ່າຕ້ອງການການຄິດ.

ເຈົ້າສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າເປັນຫຍັງຄົນຈຶ່ງຖາມວ່າ AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ? ຢູ່ທີ່ນີ້ຄືກັນ, ເພາະວ່າສຳລັບຫຼາຍໆຄົນ, ນີ້ ແມ່ນເວລາທີ່ AI ເລີ່ມເບິ່ງຄືວ່າເປັນຮູບປະທຳ.

---

AI ໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ: ການເຂົ້າຄວບຄຸມຢ່າງງຽບໆທີ່ເຈົ້າแทบจะບໍ່ສັງເກດເຫັນ 📱🛒

ມີເລື່ອງຕະຫຼົກເກີດຂຶ້ນ: AI ກາຍເປັນ AI100 ທຳມະດາຂອງ Stanford .

ບໍ່ແມ່ນໃນແບບ “ຫຸ່ນຍົນຜູ້ຊ່ວຍ”, ແຕ່ໃນແບບ “ໂທລະສັບຂອງທ່ານຮູ້ນິໄສຂອງທ່ານດີກ່ວາເພື່ອນທີ່ໃກ້ຊິດທີ່ສຸດຂອງທ່ານ”. AI ໄດ້ເຂົ້າມາໃນຜະລິດຕະພັນຜ່ານທາງ:

• ລະບົບຄົ້ນຫາ ແລະ ການຈັດອັນດັບ

• ເຄື່ອງຈັກແນະນຳ

• ການກວດສອບການສໍ້ໂກງ

• ການຕື່ມຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການແກ້ໄຂການສະກົດຄຳ

• ການຮັບຮູ້ສຽງ

• ການແທັກຮູບພາບ

• ການນຳທາງ ແລະ ການວາງແຜນເສັ້ນທາງ

• chatbot ສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ (ບາງອັນມີປະໂຫຍດ, ບາງອັນກໍ່... ເປັນທາງເລືອກ) Stanford AI100 Stanford AI100, SQ2

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ຄຳວ່າ "AI" ມີຄວາມໝາຍ ແລະ ເຂົ້າໃຈງ່າຍ. ເພາະວ່າບໍລິສັດຕ່າງໆເລີ່ມເອີ້ນຫຼາຍສິ່ງຫຼາຍຢ່າງວ່າ "AI", ລວມທັງສິ່ງຕ່າງໆທີ່ເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ທັນສະໄໝ.

ສະນັ້ນອີກເທື່ອໜຶ່ງ, AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ? ຂຶ້ນກັບວ່າເຈົ້າໝາຍຄວາມວ່າ:

• "ການຄົ້ນຄວ້າໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນເມື່ອໃດ?"

• "ມັນໄດ້ກາຍເປັນປະຕິບັດໄດ້ເມື່ອໃດ?"

• "ມັນກາຍເປັນກະແສຫຼັກເມື່ອໃດ?"

• “ນັກກາລະຕະຫຼາດຄົ້ນພົບຄຳວ່າ AI ເມື່ອໃດ?” 😏

---

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຄຳຕອບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ “AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ?”, ຄຽງຄູ່ກັນ 📊🤓

ນີ້ແມ່ນຕາຕະລາງປຽບທຽບທີ່ວາງສະແດງວິທີການຫຼັກໆທີ່ຄົນຕອບຄຳຖາມນີ້. ມັນບໍ່ແມ່ນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍຢ່າງສົມບູນ, ເພາະວ່າມະນຸດບໍ່ໄດ້ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍຢ່າງສົມບູນ. ໂຕະນີ້ກໍ່ຄືກັນ.

ຕົວເລືອກ / ມຸມ (ຄືກັບເຄື່ອງມື)	ດີທີ່ສຸດສຳລັບ (ຜູ້ຊົມ)	ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ (ແລະ quirks ເລັກນ້ອຍ)
“ປັນຍາປະດິດ (AI) ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນເມື່ອພາກສະໜາມດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກຕັ້ງຊື່”	ນັກຮຽນ, ຜູ້ອ່ານທົ່ວໄປ	ເລື່ອງງ່າຍໆ, ງ່າຍຕໍ່ການເວົ້າຊ້ຳໃນຄ່ຳຄືນ. ອາດຈະລົບກວນນັກປະຫວັດສາດ 🙃
“AI ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດຕັ້ງໂປຣແກຣມໄດ້”	ວິສະວະກອນ, ຜູ້ປະຕິບັດຕົວຈິງ	ເຊື່ອມໂຍງ AI ກັບເຄື່ອງຈັກຕົວຈິງ. ບໍ່ມີລັກສະນະເປັນກະວີຫຼາຍ, ແຕ່ຖືກຕ້ອງກວ່າໃນແບບທີ່ແຂງກະດ້າງ
"AI ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍເຫດຜົນ ແລະ ເຫດຜົນທີ່ເປັນທາງການ"	ສະໝອງປັດຊະຍາ, ລຸງທີ່ໂງ່ໆ	ຈັບເອົາຮາກເຫງົ້າທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ. ຍັງນຳໄປສູ່ການສົນທະນາທີ່ຍາວນານທີ່ເຈົ້າບໍ່ສາມາດຫຼີກລ່ຽງໄດ້
“ປັນຍາປະດິດ (AI) ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນຂຶ້ນເມື່ອເຄື່ອງຈັກສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນໄດ້”	ຜູ້ອ່ານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ທັນສະໄໝ	ກົງກັບສິ່ງທີ່ຄົນເຫັນໃນປະຈຸບັນ. ການອ່ານຜ່ານໆໄປກ່ອນໜ້ານີ້ເຮັດວຽກໄດ້ໜ້ອຍໜຶ່ງ, ແຕ່ມັນກໍ່ຢູ່ທີ່ນັ້ນ
"ປັນຍາປະດິດຖືກປະດິດຂຶ້ນທຸກໆຄັ້ງທີ່ມັນບັນລຸຈຸດເລີ່ມຕົ້ນໃໝ່"	ທີມງານຜະລິດຕະພັນ, ຜູ້ຕິດຕາມແນວໂນ້ມ	ອະທິບາຍວົງຈອນຂອງຄວາມຄາດຫວັງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ຮູ້ສຶກຄືກັບການຍ້າຍເສົາປະຕູ... ເພາະມັນເປັນ

ສັງເກດວ່າບໍ່ມີອັນໃດ "ຜິດ". ພວກມັນເປັນພຽງເຄັກໂຕດຽວກັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ບາງອັນມີຄຣີມຫຼາຍກວ່າ. ບາງອັນມີໝາກໄມ້ໜາແໜ້ນກວ່າ. ເຈົ້າເຂົ້າໃຈແລ້ວ 🍰.

---

ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ “AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ?” ເປັນເວີຊັນທີ່ດີ? 🧰✅

ຄຳຕອບທີ່ດີຕໍ່ຄຳຖາມທີ່ ວ່າ AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ? ເຮັດບາງສິ່ງໄດ້ດີ:

• ມັນກຳນົດ AI ກ່ອນທີ່ຈະກຳນົດຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ

• ມັນຮັບຮູ້ເຖິງຈຸດສຳຄັນຫຼາຍຢ່າງ ໂດຍບໍ່ມີຄວາມສັບສົນເກີດຂຶ້ນ

• ມັນແຍກແນວຄວາມຄິດອອກຈາກການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ

• ມັນຍອມຮັບວ່າການຕະຫຼາດ ແລະ ການຮຽກຮ້ອງທີ່ເກີນຈິງເຮັດໃຫ້ເສັ້ນເວລາບິດເບືອນ (ຢ່າງສຸພາບ ຫຼື ບໍ່ຢ່າງສຸພາບ)

• ມັນເຄົາລົບນັບຖືວ່າ "AI" ເປັນເປົ້າໝາຍທີ່ເຄື່ອນທີ່ - ສິ່ງທີ່ເຄີຍຖືກນັບວ່າເປັນ AI ດຽວນີ້ອາດຈະເປັນ "ພຽງແຕ່ຊອບແວ"

ຖ້າທ່ານໄດ້ຍິນຄຳຕອບທີ່ຟັງແລ້ວສະອາດເກີນໄປ, ມັນອາດຈະເປັນການຫຼຸດເນື້ອໃນທີ່ສຳຄັນອອກໄປ. ນັ້ນບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າມັນບໍ່ມີປະໂຫຍດ. ມັນພຽງແຕ່ໝາຍຄວາມວ່າມັນຖືກປັບປຸງໃຫ້ດີທີ່ສຸດສຳລັບການເລົ່າເລື່ອງ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມຖືກຕ້ອງ.

ແລະການເລົ່າເລື່ອງກໍ່ມີຄຸນຄ່າເຊັ່ນກັນ. ມະນຸດໃຊ້ເລື່ອງລາວ. ຄືກັບໂທລະສັບທີ່ໃຊ້ແບັດເຕີຣີ - ຍົກເວັ້ນແຕ່ແບັດເຕີຣີຂອງພວກເຮົາແມ່ນອາລົມແລະອາຫານວ່າງ.

---

ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທົ່ວໄປທີ່ເຮັດໃຫ້ໄລຍະເວລາຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ເປັນໄປຕາມທີ່ກຳນົດໄວ້ 🌀😵💫

ຂໍໃຫ້ແກ້ໄຂຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດບາງຢ່າງທີ່ເຮັດໃຫ້ຫົວຂໍ້ນີ້ສັບສົນ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ 1: AI ປະກົດຕົວຂຶ້ນຢ່າງກະທັນຫັນ

ບໍ່. AI ແມ່ນແບບສະສົມ. ການຊ້ອນກັນຂອງຄວາມຄືບໜ້າ. ການຊ້ອນກັນຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວກໍ່ເຊັ່ນກັນ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ 2: AI ແມ່ນສິ່ງໜຶ່ງ

AI ແມ່ນກຸ່ມຂອງວິທີການຕ່າງໆ. ກົດລະບຽບ, ສະຖິຕິ, ການຮຽນຮູ້, ການນຳສະເໜີ, ການວາງແຜນ, ການຮັບຮູ້. ມັນເປັນລະບົບນິເວດທັງໝົດ. ສາລານຸກົມປັດຊະຍາສະແຕນຟອດ .

ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດຂໍ້ທີ 3: ຖ້າມັນບໍ່ມີສະຕິ, ມັນກໍ່ບໍ່ແມ່ນ AI

AI ບໍ່ຕ້ອງການສະຕິເພື່ອຈະເປັນ AI. AI ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນວຽກງານແບບແຜນທີ່ເນັ້ນໃສ່ໜ້າວຽກ. ມີພະລັງ, ແມ່ນແລ້ວ. ຮັບຮູ້ຕົນເອງ - ບໍ່ມີ ສາລານຸກົມປັດຊະຍາສະແຕນຟອດ .

ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດຂໍ້ທີ 4: AI ແມ່ນສິ່ງໃໝ່ ແລະ ທັນສະໄໝສະເໝີ

ເຕັກນິກ “AI” ບາງອັນແມ່ນເກົ່າແກ່ພໍທີ່ຈະມີຫລານໄດ້. ພວກມັນພຽງແຕ່ໄດ້ຮັບຮາດແວ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ດີກວ່າຢູ່ເລື້ອຍໆ Stanford AI100 .

ສະນັ້ນ, ເມື່ອທ່ານຖາມວ່າ AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ? , ສ່ວນໜຶ່ງຂອງຄວາມສັບສົນແມ່ນວ່າຄົນເຮົາກຳລັງປະສົມປະສານກັນ:

• ຄຳ ວ່າ AI

• ພາກ ສະໜາມ AI

• ເຕັກ ນິກ ທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ AI

• ຮູບ ພາບທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມ ຂອງ AI

ສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນກ່ຽວຂ້ອງກັນ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນຄືກັນ.

---

ຄຳຕອບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງທີ່ທ່ານສາມາດນຳໃຊ້ໃນການສົນທະນາໄດ້ 🗣️🙂

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄຳຕອບທີ່ສະອາດທີ່ຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ຫ້ອງຕົກໃຈ, ລອງໃຊ້ວິທີນີ້:

ປັນຍາປະດິດ (AI) ໄດ້ຖືກ “ປະດິດຂຶ້ນ” ເມື່ອນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຕັ້ງໃຈຢ່າງເປັນທາງການເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີປະຕິບັດໜ້າວຽກທີ່ສະຫຼາດ, ແລະມັນໄດ້ພັດທະນາເທື່ອລະກ້າວຈາກລະບົບທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບໃນຕອນຕົ້ນໄປສູ່ລະບົບທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ທີ່ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຜະລິດຕະພັນປະຈຳວັນ.

ປະໂຫຍກນັ້ນເບິ່ງຄືຈະເວົ້າຫຼາຍໜ້ອຍໜຶ່ງ, ແຕ່ມັນເຮັດໃຫ້ເຈົ້າໝັ້ນໃຈໄດ້.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການລຸ້ນທີ່ບໍ່ເປັນທາງການຫຼາຍ:

AI ບໍ່ໄດ້ເກີດຂຶ້ນ - ມັນໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນຕາມການເວລາ, ເລີ່ມຕົ້ນເປັນແນວຄວາມຄິດການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ກາຍເປັນຊອບແວທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງເມື່ອຂໍ້ມູນ ແລະ ພະລັງງານການປະມວນຜົນເພີ່ມຂຶ້ນ.

ແລະຖ້າມີຄົນກົດດັນເຈົ້າອີກ - “ແມ່ນແລ້ວແຕ່ເມື່ອໃດ” - ເຈົ້າສາມາດຍິ້ມແລະເວົ້າວ່າ:

ບໍ່ມີວັນເກີດດຽວ. ມັນຄ້າຍຄືກັບໂຄງການທີ່ດຳເນີນມາດົນນານທີ່ມີຊ່ວງເວລາສຳຄັນໆສອງສາມຢ່າງ.

ຈາກນັ້ນປ່ຽນຫົວຂໍ້ເປັນອາຫານວ່າງ. ໃຊ້ໄດ້ທຸກຄັ້ງ 😄🍪.

---

ໝາຍເຫດສຸດທ້າຍ: ດັ່ງນັ້ນ, AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ? 🧾🤖

ເຈົ້າຖາມວ່າ AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ? ແລະຄຳຕອບທີ່ຊື່ສັດທີ່ສຸດແມ່ນ: ມັນຂຶ້ນກັບວ່າເຈົ້າໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດໂດຍຄຳວ່າ "AI" ແລະເຈົ້າໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດໂດຍຄຳວ່າ "ປະດິດຂຶ້ນ".

ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້

• ແນວ ຄວາມຄິດ ທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ AI ແມ່ນເກົ່າ - ມະນຸດໄດ້ໄລ່ຕາມເຫດຜົນກົນຈັກມາຕະຫຼອດ

• ຂົງເຂດ ດັ່ງກ່າວ ໄດ້ກາຍເປັນຈິງເມື່ອນັກຄົ້ນຄວ້າຕັ້ງຊື່ມັນ ແລະ ຈັດຕັ້ງມັນອ້ອມມັນ

• AI ໃນຕອນຕົ້ນແມ່ນອີງໃສ່ກົດລະບຽບ ແລະ ສັນຍະລັກທີ່ຊັດເຈນ

• ຕໍ່ມາ AI ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນໃຊ້ໄດ້ຈິງຫຼາຍຂຶ້ນ

• AI ໄດ້ກາຍເປັນ "ຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ" ເມື່ອມັນໄດ້ຝັງຕົວມັນເອງເຂົ້າໄປໃນຊອບແວປະຈໍາວັນຢ່າງງຽບໆ

• ບໍ່ມີວັນເກີດດຽວ, ມີແຕ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ຂອງການຄົ້ນພົບ, ການຖອຍຫຼັງ, ແລະ ການປະດິດສ້າງໃໝ່

ແລະ, ໃນທາງໃດທາງໜຶ່ງ, ນັ້ນກໍ່ເໝາະສົມ. ສະຕິປັນຍາເອງກໍ່ບໍ່ມີວັນເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະແຈ້ງເຊັ່ນກັນ. ມັນເປັນຊັ້ນໆ, ບໍ່ສະເໝີພາບ, ແລະເຕັມໄປດ້ວຍສິ່ງຂອງທີ່ບໍ່ຈຳເປັນທີ່ເຮັດວຽກໄດ້. ຄືກັບລິ້ນຊັກຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ບັນຈຸສິ່ງທີ່ເຈົ້າຕ້ອງການຢ່າງແນ່ນອນ.

---

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດແທ້?

ບໍ່ມີມື້ໃດທີ່ AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນ. ຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ສຸດແມ່ນວ່າ AI ໄດ້ຄ່ອຍໆເກີດຂຶ້ນ, ທຳອິດເປັນແນວຄວາມຄິດກ່ຽວກັບການໃຊ້ເຫດຜົນຢ່າງເປັນທາງການ ແລະ ຕໍ່ມາເປັນຄວາມພະຍາຍາມຄົ້ນຄວ້າຕົວຈິງເມື່ອຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດຕັ້ງໂປຣແກຣມໄດ້ເຮັດໃຫ້ແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານັ້ນສາມາດທົດສອບໄດ້. ໃນການສົນທະນາປະຈຳວັນ, ຜູ້ຄົນມັກຖືວ່າການເກີດຂອງ AI ເປັນຊ່ວງເວລາທີ່ມັນກາຍເປັນຂົງເຂດວິທະຍາສາດທີ່ມີຊື່ຫຼາຍກວ່າກຸ່ມທິດສະດີທີ່ວ່າງໆ.

ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງບໍ່ມີວັນເກີດທີ່ຊັດເຈນ?

AI ບໍ່ແມ່ນອຸປະກອນດຽວ ຫຼື ວັດຖຸດຽວທີ່ສາມາດຮັບສິດທິບັດໄດ້, ສະນັ້ນມັນຈຶ່ງບໍ່ເໝາະສົມກັບເລື່ອງ "ຖືກປະດິດຂຶ້ນໃນວັນທີນີ້" ຢ່າງເປັນລະບຽບ. ມັນເຕີບໃຫຍ່ອອກມາຈາກເຫດຜົນ, ຄະນິດສາດ, ຄອມພິວເຕີ, ຈິດຕະວິທະຍາ, ພາສາສາດ, ແລະ ວິທະຍາສາດປະສາດໃນໄລຍະເວລາ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ຄົນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຈຸດສຳຄັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍອີງຕາມວ່າພວກເຂົາໝາຍເຖິງແນວຄວາມຄິດ, ເຕັກໂນໂລຊີ, ຂົງເຂດການຄົ້ນຄວ້າ, ຫຼື ໝວດໝູ່ຜະລິດຕະພັນທີ່ເປີດເຜີຍຕໍ່ສາທາລະນະ.

ສິ່ງໃດແດ່ທີ່ນັບວ່າເປັນການເລີ່ມຕົ້ນຢ່າງເປັນທາງການຂອງ AI ໃນຖານະຂະແໜງການ?

ການເລີ່ມຕົ້ນ "ຢ່າງເປັນທາງການ" ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວໝາຍເຖິງຈຸດທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຈັດຕັ້ງກ່ຽວກັບປັນຍາປະດິດເປັນເປົ້າໝາຍຮ່ວມກັນແທນທີ່ຈະປະຕິບັດຕໍ່ສະຕິປັນຍາຂອງເຄື່ອງຈັກຄືກັບຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນທີ່ກະແຈກກະຈາຍ. ສິ່ງນັ້ນມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າເມື່ອຂະແໜງການດັ່ງກ່າວມີຊື່ແລ້ວ, ມັນສາມາດດຶງດູດທຶນ, ຫ້ອງທົດລອງ, ນັກສຶກສາ ແລະ ຄວາມສົນໃຈທາງວິທະຍາສາດຢ່າງຈິງຈັງ. ໃນຄວາມໝາຍນັ້ນ, AI ໄດ້ກາຍເປັນໂຄງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ໄດ້ກຳນົດໄວ້ແທນທີ່ຈະເປັນພຽງການທົດລອງທາງປັດຊະຍາເທົ່ານັ້ນ.

AI ມີຢູ່ກ່ອນຄອມພິວເຕີທີ່ທັນສະໄໝບໍ?

ເທັກໂນໂລຢີບໍ່ໄດ້ເຮັດແບບນັ້ນ, ແຕ່ແນວຄວາມຄິດຫຼັກແນ່ນອນວ່າເຮັດແບບນັ້ນ. ດົນນານກ່ອນຄອມພິວເຕີທີ່ທັນສະໄໝ, ຜູ້ຄົນໄດ້ພະຍາຍາມປ່ຽນເຫດຜົນໃຫ້ເປັນກົດລະບຽບ ແລະ ຈິນຕະນາການເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດປະຕິບັດຕາມຂັ້ນຕອນຕ່າງໆໄດ້. ສະນັ້ນ, ຖ້າຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງຖາມວ່າ AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນມາດ້ວຍຈິດວິນຍານເມື່ອໃດ, ຄຳຕອບຈະຍ້ອນກັບໄປສູ່ປະຫວັດສາດຂອງເຫດຜົນ, ການຄິດໄລ່ກົນຈັກ, ແລະ ຄວາມຝັນໃນການສ້າງຄວາມຄິດແບບອັດຕະໂນມັດ.

ລະບົບ AI ໃນຕອນຕົ້ນເຮັດວຽກແນວໃດແທ້?

ລະບົບ AI ໃນຕອນຕົ້ນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນອາໄສວິທີການສັນຍາລັກ, ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າມະນຸດໄດ້ຂຽນກົດລະບຽບ ແລະ ຕົວແທນທີ່ຊັດເຈນໃຫ້ເຄື່ອງຈັກປະຕິບັດຕາມ. ສິ່ງນັ້ນເຮັດວຽກໄດ້ດີຢ່າງໜ້າປະຫລາດໃຈໃນຂົງເຂດແຄບໆທີ່ໂລກສາມາດງ່າຍດາຍລົງເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ບັນຫາແມ່ນວ່າຊີວິດຈິງຕ້ານທານກົດລະບຽບທີ່ເປັນລະບຽບ, ພາສາບໍ່ຊັດເຈນ, ແລະ ຂໍ້ຍົກເວັ້ນສະສົມຢ່າງໄວວາ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ລະບົບທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບຢ່າງດຽວຮູ້ສຶກບອບບາງຢູ່ນອກສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຄວບຄຸມ.

AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນໃນຮູບແບບທີ່ຄົນເຮົາຮັບຮູ້ໃນປະຈຸບັນເມື່ອໃດ?

ສຳລັບຫຼາຍໆຄົນ, AI ເລີ່ມຮູ້ສຶກວ່າເປັນຈິງເມື່ອລະບົບຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນແທນທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບທີ່ຂຽນດ້ວຍມື. ໄລຍະຕໍ່ມານັ້ນເຮັດໃຫ້ AI ເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍຂຶ້ນ, ໃຊ້ໄດ້ຈິງຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະໃກ້ຊິດກັບສິ່ງທີ່ຜູ້ໃຊ້ສະໄໝໃໝ່ຈິນຕະນາການເມື່ອພວກເຂົາໄດ້ຍິນຄຳສັບນີ້. ດັ່ງນັ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ AI ເລີ່ມຕົ້ນກ່ອນໜ້ານີ້ເປັນຂົງເຂດການຄົ້ນຄວ້າ, ຮຸ່ນທີ່ຄຸ້ນເຄີຍໃນປະຈຸບັນໄດ້ມີຮູບຮ່າງຂຶ້ນເມື່ອວິທີການຮຽນຮູ້ກາຍເປັນຈຸດໃຈກາງ.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນສິ່ງດຽວກັນກັບ AI ບໍ?

ບໍ່ແມ່ນແທ້ໆ. ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນເຂົ້າໃຈດີທີ່ສຸດວ່າເປັນວິທີການທີ່ສຳຄັນອັນໜຶ່ງພາຍໃນ AI, ໂດຍສະເພາະວິທີການທີ່ລະບົບປັບປຸງໂດຍການຊອກຫາຮູບແບບໃນຕົວຢ່າງແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ຄຳແນະນຳທີ່ຊັດເຈນທັງໝົດ. AI ແມ່ນຂອບເຂດທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ສາມາດປະກອບມີການຫາເຫດຜົນ, ການວາງແຜນ, ພາສາ, ການຮັບຮູ້, ແລະວິທີການທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບເຊັ່ນກັນ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ບາງຄັ້ງຄົນເຮົາເຮັດໃຫ້ຄຳສັບຕ່າງໆມົວເຖິງແມ່ນວ່າພວກມັນບໍ່ສາມາດແລກປ່ຽນກັນໄດ້ຢ່າງສົມບູນ.

AI ກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຊີວິດປະຈຳວັນຕັ້ງແຕ່ຕອນໃດ?

AI ໄດ້ກາຍເປັນເລື່ອງທຳມະດາເມື່ອມັນໄດ້ຄ່ອຍໆເຂົ້າໄປໃນຜະລິດຕະພັນທີ່ຜູ້ຄົນໃຊ້ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເອີ້ນມັນວ່າ AI. ການຈັດອັນດັບການຄົ້ນຫາ, ການແນະນຳ, ການກວດຈັບການສໍ້ໂກງ, ການຕື່ມຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ, ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ການຕິດແທັກຮູບພາບ, ການວາງແຜນເສັ້ນທາງ ແລະ ການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ ລ້ວນແຕ່ຊ່ວຍໃຫ້ມັນເປັນປົກກະຕິ. ການປ່ຽນແປງດັ່ງກ່າວຮູ້ສຶກວ່າຄ່ອຍໆເປັນໄປແທນທີ່ຈະເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ, ຊຶ່ງເປັນເຫດຜົນທີ່ຫຼາຍຄົນຄິດວ່າ AI ເປັນສິ່ງໃໝ່ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາໄດ້ໃຊ້ລະບົບທີ່ມີລົດຊາດ AI ມາຫຼາຍປີແລ້ວກໍຕາມ.

ເປັນຫຍັງວິທີການ AI ເກົ່າໆຈຶ່ງຍັງມີຄວາມສຳຄັນໃນທຸກມື້ນີ້?

ວິທີການເກົ່າໆຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າ AI ບໍ່ໄດ້ເຄື່ອນຍ້າຍໄປໃນເສັ້ນຊື່ດຽວຈາກ "ກົດລະບຽບເກົ່າທີ່ບໍ່ດີ" ໄປສູ່ "ການຮຽນຮູ້ໃໝ່ທີ່ດີ". ທໍ່ສົ່ງຫຼາຍອັນຍັງຄົງລວມເອົາເຫດຜົນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ການຄົ້ນຫາ, ການວາງແຜນ ແລະ ການຮຽນຮູ້ທາງສະຖິຕິໂດຍອີງຕາມໜ້າວຽກ. ແນວຄວາມຄິດກ່ອນໜ້ານີ້ເຫຼົ່ານັ້ນຍັງໄດ້ສ້າງຮູບແບບວິທີທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າຄິດກ່ຽວກັບຄວາມຮູ້, ການໃຊ້ເຫດຜົນ ແລະ ການແກ້ໄຂບັນຫາ, ດັ່ງນັ້ນພວກມັນຍັງຄົງເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງພື້ນຖານຂອງຂົງເຂດເຖິງແມ່ນວ່າເຄື່ອງມືໃໝ່ຈະໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈ.

ຄຳຕອບງ່າຍໆທີ່ດີທີ່ສຸດຕໍ່ຄຳຖາມທີ່ວ່າ “AI ຖືກປະດິດຂຶ້ນເມື່ອໃດ?” ໃນການສົນທະນາແມ່ນຫຍັງ?

ຄຳຕອບທີ່ໜັກແໜ້ນ ແລະ ໃຊ້ໄດ້ຈິງກໍຄື AI ບໍ່ໄດ້ຖືກປະດິດຂຶ້ນມາທັງໝົດໃນເທື່ອດຽວ. ມັນເລີ່ມຕົ້ນເປັນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຍາວນານເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກປະຕິບັດໜ້າວຽກທີ່ສະຫຼາດ, ທຳອິດຜ່ານການຫາເຫດຜົນຢ່າງເປັນທາງການ ແລະ ລະບົບທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ, ແລະ ຕໍ່ມາຜ່ານວິທີການທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ ເຊິ່ງກາຍເປັນປະສິດທິພາບໃນຜະລິດຕະພັນຕົວຈິງ. ຮຸ່ນນັ້ນແມ່ນງ່າຍດາຍພຽງພໍທີ່ຈະເຮັດຊ້ຳອີກ ໃນຂະນະທີ່ຍັງຍອມຮັບວ່າ AI ມີເສັ້ນເວລາປະກອບດ້ວຍຈຸດສຳຄັນຫຼາຍກວ່າວັນເກີດໜຶ່ງວັນ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. Dartmouth - home.dartmouth.edu

2. ສະແຕນຟອດ AI100 - ສະແຕນຟອດ AI100 - ai100.stanford.edu

3. cs.ox.ac.uk - ທົວຣິງ, 1950 - cs.ox.ac.uk

4. ສາລານຸກົມປັດຊະຍາສະແຕນຟອດ - ສາລານຸກົມປັດຊະຍາສະແຕນຟອດ - plato.stanford.edu

5. ວິສະວະກຳສະແຕນຟອດ - ສະແຕນຟອດກ່ຽວກັບ John McCarthy - engineering.stanford.edu

6. ສາລານຸກົມປັດຊະຍາສະແຕນຟອດ - ການຫາເຫດຜົນແບບອັດຕະໂນມັດ (SEP) - plato.stanford.edu

7. ສາລານຸກົມປັດຊະຍາສະແຕນຟອດ - ເຫດຜົນແບບຄລາສສິກ (SEP) - plato.stanford.edu

8. ສາລານຸກົມປັດຊະຍາສະແຕນຟອດ - AI ທີ່ອີງໃສ່ເຫດຜົນ (SEP) - plato.stanford.edu

9. ສະແຕນຟອດ AI100 - ສະແຕນຟອດ AI100, SQ12 - ai100.stanford.edu

10. Stanford AI100 - Stanford AI100, SQ2 - ai100.stanford.edu

11. ສາລານຸກົມປັດຊະຍາສະແຕນຟອດ - ວິທະຍາສາດສະຕິປັນຍາ (SEP) - plato.stanford.edu

12. OECD - ຫຼັກການຂອງ OECD AI - oecd.ai

13. IBM - ibm.com

14. IBM - IBM ກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ - ibm.com

15. Britannica - Britannica ກ່ຽວກັບການເຊື່ອມຕໍ່ - britannica.com

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ