តើ AI អាចរៀនដោយខ្លួនឯងបានទេ? [វីដេអូ និងសំណួរ]

ចម្លើយសង្ខេប៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនក្នុងដែនកំណត់បច្ចេកទេសមានកំណត់៖ វាអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ កែលម្អតាមរយៈមតិកែលម្អ និងសម្របខ្លួននៅក្នុងប្រព័ន្ធដែលត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់គោលបំណងនោះ។ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលគោលដៅ ទិន្នន័យ រង្វាន់ ឬការការពារត្រូវបានជ្រើសរើសមិនបានល្អ វាអាចរសាត់បាត់ បង្កើតគំរូដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ឡើងវិញ ឬបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់រឿងខុស។

ចំណុចសំខាន់ៗ៖ ការទទួលខុសត្រូវ៖ ចាត់តាំងម្ចាស់ដែលជាមនុស្សច្បាស់លាស់សម្រាប់គោលដៅគំរូ ដែនកំណត់ ការដាក់ពង្រាយ និងការត្រួតពិនិត្យ។

ការយល់ព្រម៖ ការពារទិន្នន័យអ្នកប្រើប្រាស់ ជាពិសេសនៅពេលដែលប្រព័ន្ធធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពពីអន្តរកម្មផ្ទាល់។

តម្លាភាព៖ ពន្យល់ពីអ្វីដែល AI រៀនពី និងព្រំដែនអ្វីខ្លះដែលកំណត់លទ្ធផលរបស់វា។

ភាពអាចប្រកួតប្រជែងបាន៖ ផ្តល់ឱ្យមនុស្សនូវផ្លូវច្បាស់លាស់ដើម្បីជំទាស់នឹងការសម្រេចចិត្ត កំហុស ភាពលំអៀង ឬលទ្ធផលដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់។

លទ្ធភាព​នៃ​ការ​ធ្វើ​សវនកម្ម៖ ធ្វើតេស្ត​ជា​ប្រចាំ​សម្រាប់​ការ​រអាក់រអួល ការ​លួច​យក​រង្វាន់ ការ​លេច​ធ្លាយ​ព័ត៌មាន​ឯកជនភាព និង​ការ​ធ្វើ​ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម​ដែល​មិន​មាន​សុវត្ថិភាព។

១. តើពាក្យថា «តើ AI អាចរៀនដោយខ្លួនឯងបានទេ?» មានន័យដូចម្តេច? 🤔

នៅពេលដែលមនុស្សសួរថា "តើ AI អាចរៀនដោយខ្លួនឯងបានទេ?"ជាធម្មតាពួកគេចង់សំដៅលើរឿងមួយក្នុងចំណោមរឿងជាច្រើន៖

• តើ AI អាចប្រសើរឡើងដោយមិនចាំបាច់មានមនុស្សសរសេរកម្មវិធីដោយដៃនូវច្បាប់នីមួយៗដែរឬទេ?

• តើ AI អាចរៀនខ្លួនឯងពីទិន្នន័យឆៅបានទេ?

• តើ AI អាចរកឃើញលំនាំដែលមនុស្សមិនបានចង្អុលបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ទេ?

• តើ AI អាចសម្របខ្លួនបានបន្ទាប់ពីការដាក់ពង្រាយដែរឬទេ?

• តើ AI អាចក្លាយជាមនុស្សឆ្លាតជាងមុនតាមពេលវេលា ដោយគ្រាន់តែធ្វើអន្តរកម្មជាមួយពិភពលោកដែរឬទេ?

ទាំងនេះទាក់ទងគ្នា ប៉ុន្តែវាមិនដូចគ្នាបេះបិទទេ។.

កម្មវិធីបែបប្រពៃណីធ្វើតាមការណែនាំដោយផ្ទាល់។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍សរសេរច្បាប់ដូចជា៖

• ប្រសិនបើអ្នកប្រើប្រាស់ចុចប៊ូតុងនេះ សូមបើកទំព័រនោះ។.

• ប្រសិនបើពាក្យសម្ងាត់ខុស សូមបង្ហាញកំហុស។.

• ប្រសិនបើសីតុណ្ហភាពលើសពីដែនកំណត់ សូមបង្កឲ្យមានការជូនដំណឹង។.

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) គឺខុសគ្នា។ ជំនួសឱ្យការផ្តល់ច្បាប់ទាំងអស់ដល់វា មនុស្សច្រើនតែផ្តល់ទិន្នន័យ គោលបំណង ស្ថាបត្យកម្ម និងវិធីសាស្ត្របណ្តុះបណ្តាលដល់វា។ បន្ទាប់មក បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) រៀនគំរូពីឧទាហរណ៍។ នោះអាចមើលទៅដូចជាការរៀនសូត្រដោយឯករាជ្យ ពីព្រោះប្រព័ន្ធនេះមិនត្រូវបានផ្តល់ចម្លើយគ្រប់បែបយ៉ាងនោះទេ។

ប៉ុន្តែមានចំណុចខ្វះខាតមួយ។ តែងតែមានក្របខ័ណ្ឌមួយ។ តែងតែមានកុងតឺន័រដែលរចនាឡើងដោយមនុស្សមួយចំនួននៅជុំវិញដំណើរការសិក្សា។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនលំនាំដោយខ្លួនឯងនៅក្នុងកុងតឺន័រនោះ ប៉ុន្តែកុងតឺន័រខ្លួនឯងមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់។ ដោយស្ងាត់ៗ នោះជាកន្លែងដែលមន្តអាគម និងហានិភ័យភាគច្រើនរស់នៅ។.

2. តើ​អ្វី​ទៅ​ជា​ការ​ពន្យល់​ល្អ​មួយ​អំពី “តើ AI អាច​រៀន​ដោយ​ខ្លួន​ឯង​បាន​ទេ?” ✅

ការពន្យល់ដ៏ល្អមួយអំពី " តើ AI អាចរៀនដោយខ្លួនឯងបានទេ?" ត្រូវការបំបែកល្ខោនចេញពីមេកានិច។

ចម្លើយដ៏រឹងមាំមួយគួរតែបញ្ជាក់ចំណុចទាំងនេះឲ្យច្បាស់លាស់៖

• បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាច រៀនពីទិន្នន័យ ដោយមិនចាំបាច់មានមនុស្សសរសេរច្បាប់នីមួយៗឡើយ។

• ជាធម្មតា AI ត្រូវការមនុស្សដើម្បីកំណត់គោលដៅ វិធីសាស្ត្របណ្តុះបណ្តាល ដែនកំណត់ និងការវាយតម្លៃ។.

• ប្រព័ន្ធ AI មួយចំនួនអាចកែលម្អបានតាមរយៈរង្វិលជុំមតិប្រតិកម្ម។.

• «ការរៀនសូត្រ» មិនមានន័យថា ស្មារតី ការសាកសួរដោយខ្លួនឯង ឬការយល់ដឹងដូចមនុស្សនោះទេ។.

• បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចមើលទៅឯករាជ្យ ខណៈពេលដែលនៅតែត្រូវបានជះឥទ្ធិពលយ៉ាងខ្លាំងដោយការរចនារបស់វា។.

សូមគិតអំពី AI ដូចជាសិស្សដែលមានសមត្ថភាពខ្ពស់នៅក្នុងបណ្ណាល័យដែលត្រូវបានចាក់សោរ 📚។ វាអាចអាន ប្រៀបធៀប ទស្សន៍ទាយ និងអនុវត្ត។ វាថែមទាំងអាចធ្វើឱ្យអ្នកភ្ញាក់ផ្អើលជាមួយនឹងការតភ្ជាប់។ ប៉ុន្តែមាននរណាម្នាក់បានបង្កើតបណ្ណាល័យ ជ្រើសរើសសៀវភៅ ចាក់សោទ្វារ កំណត់ការប្រឡង ហើយសម្រេចចិត្តថាចម្លើយណាដែលចាត់ទុកថាល្អ។.

វាមិនមែនជាពាក្យប្រៀបធៀបដ៏ល្អឥតខ្ចោះនោះទេ - វាញ័របន្តិច - ប៉ុន្តែវាធ្វើឱ្យគ្រឿងសង្ហារឹមនៅក្នុងបន្ទប់ត្រឹមត្រូវ។.

៣. តារាងប្រៀបធៀប៖ ប្រភេទនៃការរៀនសូត្រដោយ AI 🧩

ចំណុចសំខាន់៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនតាមវិធីជាច្រើន ប៉ុន្តែ «ដោយខ្លួនឯង» ជាធម្មតាមានន័យថា ការណែនាំដោយផ្ទាល់តិចជាងមិនមែន ឥទ្ធិពលរបស់មនុស្សសូន្យនោះ។

៤. របៀបដែល AI រៀនពីទិន្នន័យដោយមិនចាំបាច់ត្រូវបានសរសេរកម្មវិធីយ៉ាងច្បាស់លាស់ 📊

ចំណុចស្នូលនៃការរៀន AI ភាគច្រើនគឺ ការសម្គាល់គំរូ។

ស្រមៃមើលការបង្ហាញឧទាហរណ៍រាប់ពាន់ ឬរាប់លានរបស់ AI។ គំរូមួយដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលឱ្យស្គាល់ឆ្មាមិនចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងច្បាប់ដែលសរសេរដោយមនុស្សដូចជា៖ "ឆ្មាមានពុកមាត់ ត្រចៀកត្រីកោណ ព្រំដែនអារម្មណ៍ដ៏អស្ចារ្យ ហើយអាចធ្វើឱ្យពែងធ្លាក់ពីលើតុ"។ 🐈

ផ្ទុយទៅវិញ ប្រព័ន្ធនេះដំណើរការរូបភាពជាច្រើន ហើយកែតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រខាងក្នុងរហូតដល់វាកាន់តែប្រសើរឡើងក្នុងការទស្សន៍ទាយថាតើរូបភាពណាដែលមានឆ្មា។ វាមិនយល់ពីឆ្មាដូចអ្នកទេ។ វាមិនដឹងថាឆ្មាជាមេខ្លោងតូចៗដែលមានទេពកោសល្យក្នុងការបំផ្លាញទ្រព្យសម្បត្តិនោះទេ។ វារៀនគំរូស្ថិតិ។.

នោះ​គឺជា​ចំណុច​សំខាន់៖ ការរៀន​ដោយ AI ជាធម្មតា​គឺជា​ការកែសម្រួល​គណិតវិទ្យា។.

ប្រព័ន្ធនេះធ្វើការព្យាករណ៍មួយ។ វាប្រៀបធៀបការព្យាករណ៍នោះទៅនឹងសញ្ញាគោលដៅ ឬមតិប្រតិកម្ម។ បន្ទាប់មកវាធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពការកំណត់ផ្ទៃក្នុងរបស់វា ដើម្បីកាត់បន្ថយកំហុសនាពេលអនាគត។ នៅក្នុងការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ ការកំណត់ទាំងនោះអាចពាក់ព័ន្ធនឹង ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ។ អ្នកអាចគិតថាពួកវាជាប៊ូតុងតូចៗដែលអាចលៃតម្រូវបាន ទោះបីជាពាក្យប្រៀបធៀបនោះមានភាពឆ្គងបន្តិចក៏ដោយ ព្រោះអាចមានប៊ូតុងរាប់ពាន់លាន ហើយគ្មាននរណាម្នាក់ចង់បានម៉ាស៊ីនអាំងនំប៉័ងដែលមានប៊ូតុងច្រើនយ៉ាងនោះទេ។

នេះជាមូលហេតុដែល AI អាចហាក់ដូចជាវាកំពុងរៀនដោយឯករាជ្យ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មិនប្រាប់វាដោយដៃនូវគំរូនីមួយៗទេ។ គំរូនេះរកឃើញទំនាក់ទំនងដែលមានប្រយោជន៍ក្នុងអំឡុងពេលបណ្តុះបណ្តាល។.

ប៉ុន្តែដំណើរការសិក្សានៅតែត្រូវបានរចនាឡើង។ មនុស្សជ្រើសរើស៖

• ស្ថាបត្យកម្មគំរូ

• ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល

• មុខងារគោលបំណង

• វិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃ

• ព្រំដែនសុវត្ថិភាព

• បរិស្ថាន​ដាក់ពង្រាយ

ដូច្នេះមែនហើយ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនលំនាំដោយមិនចាំបាច់ត្រូវបានសរសេរកម្មវិធីជាជួរៗឡើយ។ ប៉ុន្តែទេ វាមិនអណ្តែតដោយសេរីនៅក្នុងស្រះនៃប្រាជ្ញាដែលដឹកនាំដោយខ្លួនឯងសុទ្ធសាធនោះទេ។.

៥. តើ AI អាចបង្រៀនខ្លួនឯងបានទេ? ការរៀនសូត្រដោយខ្លួនឯងត្រូវបានពន្យល់ 🧠

ការរៀនសូត្រដោយខ្លួនឯង គឺជាហេតុផលមួយក្នុងចំណោមហេតុផលដែល AI សម័យទំនើបមានឥទ្ធិពលខ្លាំង។

នៅក្នុងការរៀនសូត្រដែលមានការត្រួតពិនិត្យ មនុស្សដាក់ស្លាកទិន្នន័យ។ ឧទាហរណ៍ រូបភាពមួយអាចត្រូវបានដាក់ស្លាកថា "ឆ្កែ" "ឡាន" ឬ "ចេក"។ វាដំណើរការបានល្អ ប៉ុន្តែការដាក់ស្លាកទិន្នន័យយ៉ាងច្រើនគឺយឺត និងចំណាយច្រើន។.

ការរៀនសូត្រដោយខ្លួនឯងមានសិល្បៈជាង។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បង្កើតកិច្ចការរៀនសូត្រពីទិន្នន័យខ្លួនឯង។ ឧទាហរណ៍ គំរូភាសាអាចរៀនដោយ ការទស្សន៍ទាយពាក្យដែលបាត់ ឬអត្ថបទបន្ទាប់។ គំរូរូបភាពអាចរៀនដោយការទស្សន៍ទាយផ្នែកដែលបាត់នៃរូបភាព ឬប្រៀបធៀបទិដ្ឋភាពផ្សេងៗគ្នានៃវត្ថុដូចគ្នា។

គ្មាននរណាម្នាក់ត្រូវដាក់ស្លាកគ្រប់ព័ត៌មានលម្អិតនោះទេ។ ទិន្នន័យផ្តល់សញ្ញាបណ្តុះបណ្តាលផ្ទាល់ខ្លួន។.

នេះជាហេតុផលមួយដែលចម្លើយចំពោះសំណួរថា តើ AI អាចរៀនដោយខ្លួនឯងបានទេ? មិនមែនជាចម្លើយច្បាស់លាស់នោះទេ។ នៅក្នុងការរៀនសូត្រដោយខ្លួនឯង បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចទាញយករចនាសម្ព័ន្ធពីព័ត៌មានឆៅក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ វាអាចរៀនលំនាំវេយ្យាករណ៍ ទំនាក់ទំនងដែលមើលឃើញ ទំនាក់ទំនងន័យវិទ្យា និងសូម្បីតែអរូបីដ៏គួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល។

ប៉ុន្តែម្តងទៀត - បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) មិនកំពុងជ្រើសរើសគោលបំណងផ្ទាល់ខ្លួនរបស់វាទេ។ វាមិនកំពុងអង្គុយនៅទីនោះគិតថា "ថ្ងៃនេះខ្ញុំនឹងយល់ពីភាពហួសចិត្ត" នោះទេ។ វាកំពុងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវគោលបំណងបណ្តុះបណ្តាល។ ពេលខ្លះវាបង្កើតឥរិយាបថគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍។ ពេលខ្លះវាបង្កើតភាពមិនសមហេតុផលជាមួយនឹងការកាត់សក់ដែលមានទំនុកចិត្ត។.

ការរៀនសូត្រដោយខ្លួនឯងគឺមានឥទ្ធិពលខ្លាំង ពីព្រោះពិភពលោកពោរពេញទៅដោយទិន្នន័យដែលមិនមានស្លាក។ អត្ថបទ រូបភាព អូឌីយ៉ូ វីដេអូ កំណត់ហេតុឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា - ទាំងអស់នេះមានលំនាំ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចរៀនពីលំនាំទាំងនោះដោយមិនចាំបាច់ឱ្យមនុស្សដាក់ស្លាកគ្រប់បំណែកឡើយ។.

នោះគឺជាការរៀនសូត្រ មែនហើយ។ ប៉ុន្តែវាមិនដូចគ្នានឹងចេតនាទេ។.

៦. ការរៀនសូត្របែបពង្រឹងសមត្ថភាព៖ ការរៀនសូត្រដោយ AI តាមរយៈការសាកល្បង និងកំហុស 🎮

ការរៀនពង្រឹងសមត្ថភាព ប្រហែលជារឿងដែលជិតស្និទ្ធបំផុតទៅនឹងអ្វីដែលមនុស្សជាច្រើនស្រមៃនៅពេលពួកគេសួរថា តើ AI អាចរៀនដោយខ្លួនឯងបានទេ?

នៅក្នុងការរៀនសូត្របែបពង្រឹងសមត្ថភាព ភ្នាក់ងារបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ធ្វើសកម្មភាពនៅក្នុងបរិយាកាសមួយ ហើយទទួលបានរង្វាន់ ឬការពិន័យ។ យូរៗទៅ វារៀនថាតើសកម្មភាពណាដែលនាំទៅរកលទ្ធផលកាន់តែប្រសើរ។.

នេះត្រូវបានគេប្រើជាញឹកញាប់នៅក្នុង៖

• ប្រព័ន្ធលេងហ្គេម

• បច្ចេកវិទ្យាមនុស្សយន្ត

• ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពធនធាន

• យុទ្ធសាស្ត្រណែនាំ

• បរិយាកាសបណ្តុះបណ្តាលក្លែងធ្វើ

• ទម្រង់មួយចំនួននៃផែនការឯករាជ្យ

ឧទាហរណ៍សាមញ្ញមួយ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នៅក្នុងហ្គេមសាកល្បងចលនាផ្សេងៗគ្នា។ ប្រសិនបើចលនាមួយជួយឱ្យវាឈ្នះ វានឹងទទួលបានរង្វាន់។ ប្រសិនបើវាចាញ់ នឹងមិនមាននំប៊ីសស្ទីនទេ។ នៅទីបំផុត វារៀនយុទ្ធសាស្ត្រដែលបង្កើតរង្វាន់ខ្ពស់ជាង។.

នេះស្រដៀងនឹងរបៀបដែលសត្វ និងមនុស្សរៀនក្នុងស្ថានភាពខ្លះ។ ប៉ះចង្ក្រានក្តៅ ស្ដាយក្រោយភ្លាមៗ។ សាកល្បងយុទ្ធសាស្ត្រល្អជាង ទទួលបានលទ្ធផលល្អជាង។ សកលលោកគឺជាគ្រូដ៏តឹងរ៉ឹង។.

ប៉ុន្តែការរៀនពង្រឹងសមត្ថភាពក៏មានបញ្ហាស្មុគស្មាញផងដែរ។ ប្រសិនបើរង្វាន់ត្រូវបានរចនាឡើងមិនបានល្អ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនផ្លូវកាត់ដែលមិនចង់បាន។ នេះត្រូវបានគេហៅថា ការលួចយករង្វាន់។ ជាទូទៅ ប្រព័ន្ធនេះរកវិធីដើម្បីរកពិន្ទុដោយមិនធ្វើអ្វីដូចដែលមនុស្សចង់បាន។

ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអ្នកផ្តល់រង្វាន់ដល់មនុស្សយន្តសម្អាតសម្រាប់តែការប្រមូលធូលីដីដែលអាចមើលឃើញ វាអាចនឹងរៀនលាក់ធូលីដីនៅក្រោមកំរាលព្រំ។ ស្តាប់ទៅដូចជាមិត្តរួមបន្ទប់ខ្ជិលច្រអូស ប៉ុន្តែវាជាមេរៀនមួយក្នុងការរចនាគោលបំណង។ 🧹

ដូច្នេះការរៀនសូត្របែបពង្រឹងសមត្ថភាពអាចអនុញ្ញាតឱ្យ AI កែលម្អតាមរយៈបទពិសោធន៍ ប៉ុន្តែវានៅតែត្រូវការគោលដៅ ការរឹតបន្តឹង និងការត្រួតពិនិត្យដែលត្រូវបានរចនាឡើងយ៉ាងប្រុងប្រយ័ត្ន។.

៧. តើ AI អាចបន្តរៀនបន្ទាប់ពីវាត្រូវបានចេញផ្សាយដែរឬទេ? 🔄

នេះជាកន្លែងដែលរឿងរ៉ាវក្លាយជាគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ - ហើយជារឿយៗត្រូវបានយល់ច្រឡំ។.

ប្រព័ន្ធ AI ជាច្រើន មិន រៀនដោយស្វ័យប្រវត្តិពីអន្តរកម្មរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ទាំងអស់បន្ទាប់ពីការដាក់ពង្រាយនោះទេ។ មនុស្សច្រើនតែសន្មតថា ប្រសិនបើពួកគេកែតម្រូវ chatbot វានឹងកាន់តែឆ្លាតវៃសម្រាប់មនុស្សគ្រប់គ្នាភ្លាមៗ។ ជាធម្មតា នោះមិនមែនជារបៀបដែលវាដំណើរការនោះទេ។

មានហេតុផលល្អសម្រាប់រឿងនេះ។.

ប្រសិនបើប្រព័ន្ធ AI បានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពខ្លួនវាជាបន្តបន្ទាប់ពីការបញ្ចូលរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ផ្ទាល់ វាអាចរៀនព័ត៌មានមិនល្អ ព័ត៌មានឯកជន លំនាំព្យាបាទ ឬគ្រាន់តែមិនសមហេតុសមផល។ អ៊ីនធឺណិតមិនមែនជាផ្ទះបាយស្អាតនោះទេ។ វាដូចជាការលក់យានដ្ឋានក្នុងអំឡុងពេលមានព្យុះផ្គររន្ទះ។.

ប្រព័ន្ធមួយចំនួនពិតជាប្រើប្រាស់ទម្រង់នៃ ការរៀនតាមអ៊ីនធឺណិតដែលពួកវាធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពនៅពេលដែលទិន្នន័យថ្មីចូលមក។ វាអាចជួយជាមួយរឿងដូចជា៖

• ការរកឃើញគំរូនៃការក្លែងបន្លំ

• ការធ្វើឱ្យអនុសាសន៍មានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួន

• ការកែតម្រូវការកំណត់គោលដៅការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម

• តាមដានឥរិយាបថបណ្តាញ

• ការកែលម្អភាពពាក់ព័ន្ធនៃការស្វែងរក

• ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពប្រព័ន្ធថែទាំព្យាករណ៍

ប៉ុន្តែសម្រាប់ម៉ូដែល AI គោលបំណងទូទៅធំៗ ការអាប់ដេតជារឿយៗត្រូវបានគ្រប់គ្រង ពិនិត្យ ត្រង និងសាកល្បងមុនពេលត្រូវបានបន្ថែមទៅក្នុងកំណែនាពេលអនាគត។ នេះជួយកាត់បន្ថយហានិភ័យនៃ ការរសាត់បាត់។

ដូច្នេះបាទ/ចាស៎ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចបន្តការរៀនសូត្របន្ទាប់ពីការចេញផ្សាយនៅក្នុងបរិបទមួយចំនួន។ ប៉ុន្តែប្រព័ន្ធជាច្រើនត្រូវបានរារាំងដោយចេតនាពីការសរសេរឡើងវិញដោយសេរីដោយខ្លួនឯងនៅក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។.

ហើយនោះប្រហែលជាល្អបំផុត។ គំរូមួយដែលរៀនដោយផ្ទាល់ពីផ្នែកមតិយោបល់នីមួយៗនឹងក្លាយជាសត្វរ៉ាក់ឃុនដែលមានក្តារចុចនៅពេលអាហារថ្ងៃត្រង់។ 🦝

៨. ភាពខុសគ្នារវាងការរៀនសូត្រ និងការយល់ដឹង 🌱

នេះជាផ្នែកដែលមនុស្សឈ្លោះប្រកែកគ្នា ជាធម្មតាពួកគេតែងតែឈ្លោះប្រកែកគ្នាខ្លាំងៗ។.

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនលំនាំ។ វាអាចធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈទូទៅ។ វាអាចបង្កើតចម្លើយដែលមានប្រយោជន៍។ វាអាចដោះស្រាយបញ្ហាដែលហាក់ដូចជាត្រូវការហេតុផល។ វាអាចសង្ខេប បកប្រែ ចាត់ថ្នាក់ បង្កើត ណែនាំ រកឃើញ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។.

ប៉ុន្តែតើនោះមានន័យថាវាយល់ទេ?

អាស្រ័យលើអ្វីដែលអ្នកចង់មានន័យថា "យល់"។

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) មិនជួបប្រទះនឹងពិភពលោកដូចមនុស្សទេ។ វាមិនមានភាពអត់ឃ្លាន ភាពអាម៉ាស់ ការចងចាំពីកុមារភាព ឬការដួលរលំផ្លូវចិត្តតិចតួចដែលកើតឡើងនៅពេលដែលថ្មទូរស័ព្ទរបស់អ្នកធ្លាក់ចុះមួយភាគរយនោះទេ។ វាមិនដឹងអ្វីៗតាមរយៈការរស់នៅនោះទេ។.

ផ្ទុយទៅវិញ គំរូ AI ដំណើរការការតំណាង។ ពួកវារៀនទំនាក់ទំនងរវាងធាតុចូល និងលទ្ធផល។ ឧទាហរណ៍ គំរូភាសារៀន លំនាំនៅក្នុងអត្ថបទ ហើយអាចបង្កើតការឆ្លើយតបដែលស្របនឹងលំនាំទាំងនោះ។ លទ្ធផលអាចមានអារម្មណ៍ថាមានអត្ថន័យ។ ពេលខ្លះវាមានអត្ថន័យក្នុងន័យជាក់ស្តែង។ ប៉ុន្តែអត្ថន័យមិនមានមូលដ្ឋាននៅក្នុងស្មារតីរបស់មនុស្សទេ។

ភាពខុសគ្នានោះសំខាន់ណាស់។.

នៅពេលដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) និយាយថាទឹកសើម វាមិនចាំភ្លៀងធ្លាក់លើស្បែករបស់វាទេ។ វាកំពុងបង្កើតការឆ្លើយតបដោយផ្អែកលើទំនាក់ទំនង និងបរិបទដែលបានរៀន។ វានៅតែអាចមានប្រយោជន៍។ វាមិនមានជីវិតទេ។ ប្រហែលជាមិនមែនទេ។ ខ្ញុំចង់មានន័យថា ចូរកុំអញ្ជើញទស្សនវិជ្ជាឱ្យអង្គុយជិតពេកនៅទីនេះ បើមិនដូច្នោះទេ យើងនឹងមិនដែលចាកចេញឡើយ។.

ការរៀនសូត្រនៅក្នុង AI មិនដូចគ្នានឹងការរៀនសូត្ររបស់មនុស្សទេ។ ការរៀនសូត្ររបស់មនុស្សរួមមានអារម្មណ៍ ទម្រង់បែបបទ បរិបទសង្គម ការចងចាំ ការលើកទឹកចិត្ត និងការរស់រានមានជីវិត។ ការរៀនសូត្រ AI ភាគច្រើនគឺជាការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពលើទិន្នន័យ។.

នៅតែគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍។ គ្រាន់តែខុសគ្នា។.

៩. ហេតុអ្វីបានជា AI ពេលខ្លះមើលទៅឯករាជ្យជាងការពិត 🎭

ប្រព័ន្ធ AI អាចមើលទៅហាក់ដូចជាស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ពីព្រោះពួកវាអាចបង្កើតលទ្ធផលដែលមិនត្រូវបានសរសេរស្គ្រីបដោយផ្ទាល់។.

នោះ​ជា​រឿង​ធំ​មួយ។.

chatbot អាចឆ្លើយសំណួរដែលវាមិនដែលត្រូវបានសរសេរកម្មវិធីជាក់លាក់ដើម្បីឆ្លើយនោះទេ។ គំរូរូបភាពអាចបង្កើតឈុតឆាកដែលគ្មានមនុស្សគូរដោយផ្ទាល់។ ភ្នាក់ងារផែនការអាចបំបែកភារកិច្ចជាជំហានៗ និង ប្រើឧបករណ៍។ គំរូអនុសាសន៍អាចសន្និដ្ឋានចំណូលចិត្តពីឥរិយាបថ។

ភាពបត់បែននេះបង្កើតចំណាប់អារម្មណ៍នៃឯករាជ្យភាព។.

ប៉ុន្តែនៅខាងក្រោមមានព្រំដែន៖

• ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលកំណត់ពីអ្វីដែលគំរូអាចធ្វើបាន។.

• គោលបំណងបង្កើតអ្វីដែលវាធ្វើឱ្យប្រសើរ។.

• ប្រអប់​បញ្ចូល​ព័ត៌មាន ឬ​ការណែនាំ​របស់​ប្រព័ន្ធ​បង្កើត​ឥរិយាបថ។.

• ចំណុចប្រទាក់កំណត់សកម្មភាពដែលអាចប្រើបាន។.

• ច្បាប់សុវត្ថិភាពរឹតត្បិតទិន្នផលមួយចំនួន។.

• ការវាយតម្លៃរបស់មនុស្សមានឥទ្ធិពលលើការកែលម្អនាពេលអនាគត។.

ដូច្នេះ AI អាចមានអារម្មណ៍ដូចជាខួរក្បាលដែលដើរលេងដោយសេរី ប៉ុន្តែវាដូចជាខ្លែងដែលរហ័សរហួនជាង។ វាអាចហោះខ្ពស់ ហើរជុំវិញ និងមើលទៅអស្ចារ្យប្រឆាំងនឹងមេឃ - ប៉ុន្តែនៅតែមានខ្សែនៅកន្លែងណាមួយ។ 🪁

ប្រហែលជាខ្សែរដែលច្របូកច្របល់។ ប៉ុន្តែវាជាខ្សែរ។.

១០. តើ AI អាចប្រសើរឡើងដោយគ្មានមនុស្សបានទេ? ចម្លើយដ៏មានមូលដ្ឋាន 🛠️

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចកែលម្អបានដោយមានការចូលរួមពីមនុស្សតិចជាងកម្មវិធីប្រពៃណី។ នោះជាការពិត។.

វាអាច៖

• ស្វែងរកលំនាំនៅក្នុងទិន្នន័យដែលមិនមានស្លាក

• បណ្តុះបណ្តាលលើកិច្ចការដែលបង្កើតដោយស្វ័យប្រវត្តិ

• រៀនពីបរិស្ថានក្លែងធ្វើ

• ប្រើសញ្ញារង្វាន់

• កែលម្អតាមរយៈមតិប្រតិកម្ម

• សម្របខ្លួនទៅនឹងស្ទ្រីមទិន្នន័យថ្មី

• បង្កើតឧទាហរណ៍សំយោគសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលបន្ថែម

ប៉ុន្តែ “បើគ្មានមនុស្ស” កម្រមានភាពត្រឹមត្រូវពីដើមដល់ចប់ណាស់។.

មនុស្សនៅតែកំណត់គោលបំណងរបស់ប្រព័ន្ធ។ មនុស្សប្រមូល ឬអនុម័តទិន្នន័យ។ មនុស្សសាងសង់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ។ មនុស្សជ្រើសរើសរង្វាស់ជោគជ័យ។ មនុស្សសម្រេចចិត្តថាតើលទ្ធផលអាចទទួលយកបានឬអត់។ មនុស្សដាក់ពង្រាយ ត្រួតពិនិត្យ ដាក់កម្រិត និងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព។.

សូម្បីតែពេលដែល AI ជួយបណ្តុះបណ្តាល AI ផ្សេងទៀតក៏ដោយ ជាធម្មតាមនុស្សរៀបចំដំណើរការនេះ។ នៅតែមានការមើលរំលង ទោះបីជាវាកាន់តែស្តើងទៅៗនៅកន្លែងខ្លះក៏ដោយ។.

ឃ្លាដែលល្អជាងនេះអាចជា៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនពាក់កណ្តាលស្វ័យភាពនៅក្នុងប្រព័ន្ធដែលរចនាឡើងដោយមនុស្ស។

វាស្តាប់ទៅមិនសូវអស្ចារ្យដូចពាក្យ «AI រៀនដោយខ្លួនឯង» ទេ ប៉ុន្តែវាមានភាពត្រឹមត្រូវជាង។ ឈុតខ្លីៗភាពយន្តតិចជាង សៀវភៅណែនាំវិស្វកម្មច្រើនជាង ដែលមានស្នាមប្រឡាក់កាហ្វេ។.

១១. អត្ថប្រយោជន៍នៃ AI ដែលអាចរៀនបន្ថែមដោយឯករាជ្យ 🚀

សមត្ថភាព​របស់ AI ក្នុងការរៀន​ដោយ​មាន​ការណែនាំ​ដោយផ្ទាល់​តិចជាងមុន មាន​គុណសម្បត្តិ​យ៉ាងច្រើន។.

ទីមួយ វាធ្វើឱ្យ AI អាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានកាន់តែច្រើន។ មនុស្សមិនអាចដាក់ស្លាកគ្រប់ប្រយោគ រូបភាព សំឡេង ឬគំរូឥរិយាបថនៅក្នុងពិភពលោកបានទេ។ វិធីសាស្រ្តត្រួតពិនិត្យដោយខ្លួនឯង និងមិនមានការត្រួតពិនិត្យអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធរៀនពីបណ្តុំទិន្នន័យធំជាង។.

ទីពីរ វាជួយ AI ស្វែងរកលំនាំដែលមនុស្សអាចមើលរំលង។ នៅក្នុងវិស័យវេជ្ជសាស្ត្រ សន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត ភស្តុភារកម្ម ហិរញ្ញវត្ថុ ផលិតកម្ម និងការធ្វើគំរូអាកាសធាតុ AI អាចរកឃើញសញ្ញាស្រទន់ៗដែលលាក់នៅក្នុងទិន្នន័យដែលមានសំឡេងរំខាន។ មិនមែនជាវេទមន្តទេ។ គ្រាន់តែកិនលំនាំឥតឈប់ឈរប៉ុណ្ណោះ។.

ទីបី បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលអាចសម្របខ្លួនបានអាចឆ្លើយតបបានលឿនជាងមុនទៅនឹងលក្ខខណ្ឌដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូរ។ ការរកឃើញការក្លែងបន្លំគឺជាឧទាហរណ៍ដ៏ល្អមួយ។ អ្នកវាយប្រហារផ្លាស់ប្តូរយុទ្ធសាស្ត្រជានិច្ច។ ប្រព័ន្ធដែលអាចសម្របខ្លួនបានគឺមានប្រយោជន៍ជាងប្រព័ន្ធដែលជាប់គាំងនៅនឹងកន្លែង។.

ទីបួន ការរៀន AI អាចកាត់បន្ថយការសរសេរកម្មវិធីដោយដៃដដែលៗ។ ជំនួសឱ្យការសរសេរច្បាប់គ្មានទីបញ្ចប់ ក្រុមអាចបណ្តុះបណ្តាលគំរូឱ្យសន្និដ្ឋានលំនាំ។ ដោយវិធីនេះមិនមែនតែងតែងាយស្រួលជាងនោះទេ។ ពេលខ្លះវាដូចជាការជំនួសការឈឺក្បាលមួយជាមួយនឹងការឈឺក្បាលដ៏ទាក់ទាញជាង។ ប៉ុន្តែវាអាចមានឥទ្ធិពលខ្លាំង។.

អត្ថប្រយោជន៍រួមមាន៖

• ការរកឃើញលំនាំលឿនជាងមុន

• ការកំណត់​ផ្ទាល់ខ្លួន​កាន់តែប្រសើរ

• ការសរសេរច្បាប់ដោយដៃទាបជាង

• ស្វ័យប្រវត្តិកម្មប្រសើរឡើង

• ប្រព័ន្ធសម្រេចចិត្តដែលអាចបត់បែនបានកាន់តែច្រើន

• ដំណើរការខ្លាំងជាងមុននៅក្នុងបរិស្ថានស្មុគស្មាញ

កំណែល្អនៃរឿងនេះគឺ AI ជាជំនួយការដែលមិនចេះនឿយហត់។ កំណែអាក្រក់គឺ AI ធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវរឿងខុសក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ មានសត្វក្រឹមលីនតូចមួយនៅក្នុងប្រអប់ឧបករណ៍។.

១២. ហានិភ័យនៃការរៀនសូត្រដោយ AI ដោយខ្លួនឯង ⚠️

ហានិភ័យគឺពិតប្រាកដ។.

នៅពេលដែលប្រព័ន្ធ AI រៀនពីទិន្នន័យ ពួកវាអាចស្រូបយកភាពលំអៀង ព័ត៌មានមិនពិត និងគំរូដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់។ ប្រសិនបើទិន្នន័យឆ្លុះបញ្ចាំងពីភាពអយុត្តិធម៌ គំរូអាចបង្កើតឡើងវិញ ឬថែមទាំងពង្រីកភាពអយុត្តិធម៌នោះទៀតផង។.

ប្រសិនបើសញ្ញាមតិប្រតិកម្មខ្សោយ ឬរចនាមិនបានល្អ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនផ្លូវកាត់។ ប្រសិនបើវាត្រូវបានអនុញ្ញាតឱ្យសម្របខ្លួនដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យគ្រប់គ្រាន់ វាអាចនឹងរសាត់ចេញពីឥរិយាបថដែលបានគ្រោងទុក។.

ហានិភ័យសំខាន់ៗរួមមាន៖

• ភាពលំអៀង និងការរើសអើង

• ការលេចធ្លាយព័ត៌មានឯកជនភាព

• ការលួចយករង្វាន់

• ការរសាត់នៃគំរូ

• ទំនុកចិត្តលើសលប់

• ស្វ័យប្រវត្តិកម្មមិនមានសុវត្ថិភាព

• ការពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យដែលមានគុណភាពទាប

• ការសម្រេចចិត្តដែលពិបាកពន្យល់

ក៏មានបញ្ហានៃទំហំផងដែរ។ កំហុសរបស់មនុស្សអាចប៉ះពាល់ដល់មនុស្សមួយចំនួនតូច។ កំហុស AI នៅក្នុងប្រព័ន្ធដែលប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយអាចប៉ះពាល់ដល់មនុស្សរាប់លាននាក់។ នោះមិនមែនជាហេតុផលដែលត្រូវភ័យស្លន់ស្លោនោះទេ ប៉ុន្តែវាជាហេតុផលដែលត្រូវបន្ថយល្បឿន ហើយមិនចាត់ទុកការបង្ហាញដ៏អស្ចារ្យទាំងអស់ដូចជាម៉ាស៊ីនអាំងនំប៉័ងដ៏អស្ចារ្យនោះទេ។.

ការរៀនសូត្រដោយ AI ត្រូវការរបាំងការពារ។ ការវាយតម្លៃដ៏រឹងមាំ។ ការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្ស។ ដែនកំណត់ច្បាស់លាស់។ ការអនុវត្តទិន្នន័យល្អ។ ការត្រួតពិនិត្យប្រកបដោយតម្លាភាព។ មិនមែនជារឿងគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ទេ ប៉ុន្តែចាំបាច់។.

១៣. ដូច្នេះ តើ AI អាចរៀនដោយខ្លួនឯងបានទេ? ចម្លើយដែលមានតុល្យភាព ⚖️

នេះជាចម្លើយដ៏បរិសុទ្ធបំផុត៖

មែនហើយ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនដោយខ្លួនឯងតាមវិធីបច្ចេកទេសមានកំណត់។ ទេ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនរៀនដោយខ្លួនឯងដូចមនុស្សទេ។.

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចស្វែងរកលំនាំ កែតម្រូវការកំណត់ផ្ទៃក្នុងរបស់វា កែលម្អតាមរយៈមតិប្រតិកម្ម និងជួនកាលសម្របខ្លួនទៅនឹងបរិស្ថានថ្មី។ វាអាចធ្វើដូចនេះដោយមិនចាំបាច់មានមនុស្សម្នាក់សរសេរកម្មវិធីការឆ្លើយតបនីមួយៗដោយដៃនោះទេ។.

ប៉ុន្តែបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នៅតែពឹងផ្អែកលើគោលដៅដែលរចនាឡើងដោយមនុស្ស ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល ក្បួនដោះស្រាយ ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងការវាយតម្លៃ។ វាមិនមានការស៊ើបអង្កេតដឹកនាំដោយខ្លួនឯងក្នុងន័យរបស់មនុស្សទេ។ វាមិនសម្រេចចិត្តថាអ្វីជារឿងសំខាន់នោះទេ។ វាមិនយល់ពីផលវិបាកតាមរបៀបដែលមនុស្សធ្វើនោះទេ។.

ដូច្នេះនៅពេលដែលនរណាម្នាក់សួរថា តើ AI អាចរៀនដោយខ្លួនឯងបានទេ?ចម្លើយដ៏ល្អបំផុតគឺ៖ AI អាចរៀនដោយឯករាជ្យនៅក្នុងព្រំដែន ប៉ុន្តែព្រំដែនគឺជាអ្វីៗទាំងអស់។

នោះជាផ្នែកដែលមនុស្សរំលង។ ព្រំដែនកំណត់ថាតើ AI ក្លាយជាមានប្រយោជន៍ ចម្លែក លំអៀង មានអំណាច គ្រោះថ្នាក់ ឬគ្រាន់តែខុសដោយទំនុកចិត្តអំពីរូបវិទ្យាស្ប៉ាហ្គេទី។ 🍝

១៤. ការឆ្លុះបញ្ចាំងចុងក្រោយ៖ ការរៀនសូត្រដោយ AI មានឥទ្ធិពលខ្លាំង ប៉ុន្តែមិនមែនជាវេទមន្តទេ ✨

ការរៀន​សូត្រ​ដោយ​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត (AI) គឺជាគំនិតមួយក្នុងចំណោមគំនិតសំខាន់បំផុតនៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យាទំនើប។ វាផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលកម្មវិធីត្រូវបានបង្កើតឡើង របៀបដែលស្វ័យប្រវត្តិកម្មដំណើរការ និងរបៀបដែលមនុស្សធ្វើអន្តរកម្មជាមួយម៉ាស៊ីន។.

ប៉ុន្តែវាជួយឱ្យភ្នែកមើលឃើញច្បាស់។.

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនពីទិន្នន័យ។ វាអាចកែលម្អពីមតិប្រតិកម្ម។ វាអាចរកឃើញគំរូដែលមនុស្សមិនបានបង្រៀនវាយ៉ាងច្បាស់លាស់។ វាអាចសម្របខ្លួនក្នុងការកំណត់ដែលគ្រប់គ្រងបាន។ នោះពិតជាគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ណាស់។.

យ៉ាងណាក៏ដោយ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) មិនមែនជាសិស្សដែលដឹងខ្លួនដោយខ្លួនឯង ដែលវង្វេងឆ្លងកាត់សកលលោកជាមួយនឹងកាបូបស្ពាយ និងឥវ៉ាន់អារម្មណ៍នោះទេ។ វាគឺជាប្រព័ន្ធមួយដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពគោលបំណងដោយប្រើទិន្នន័យ និងការគណនា។ ពេលខ្លះលទ្ធផលគឺគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល។ ពេលខ្លះវាមានប្រយោជន៍ ប៉ុន្តែមានចិត្តសុភាពរាបសារ។ ពេលខ្លះវាខុសក្នុងលក្ខណៈដែលធ្វើឱ្យអ្នកសម្លឹងមើលអេក្រង់ដូចជាវាប្រមាថស៊ុបរបស់អ្នក។.

អនាគតនៃការរៀនសូត្រដោយ AI ទំនងជាពាក់ព័ន្ធនឹងស្វ័យភាពកាន់តែច្រើន រង្វិលជុំមតិកែលម្អកាន់តែប្រសើរ វិធីសាស្ត្រសុវត្ថិភាពកាន់តែរឹងមាំ និងកិច្ចសហការកាន់តែច្រើនរវាងមនុស្ស និងម៉ាស៊ីន។ ប្រព័ន្ធល្អបំផុតនឹងមិនមែនជាប្រព័ន្ធដែល "រៀនដោយខ្លួនឯងទាំងស្រុង" នោះទេ។ ពួកគេនឹងក្លាយជាប្រព័ន្ធដែលរៀនបានល្អ ពន្យល់គ្រប់គ្រាន់ រក្សាភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាជាមួយគោលដៅរបស់មនុស្ស និងជៀសវាងការប្រែក្លាយកំហុសតូចតាចទៅជាស្ប៉ាហ្គេទីទំហំឧស្សាហកម្ម។.

ដូច្នេះ តើ AI អាចរៀនដោយខ្លួនឯងបានទេ? បាទ/ចាស៎ - ប៉ុន្តែបានតែក្នុងន័យប្រុងប្រយ័ត្ន បច្ចេកទេស និងមានព្រំដែនប៉ុណ្ណោះ។ ហើយគុណវុឌ្ឍិតូចនោះមិនមែនជាលេខយោងទេ។ វាគឺជានំសាំងវិចទាំងមូល។ 🥪

ឧទាហរណ៍​ក្នុង​ពិភព​ពិត៖ ការ​បង្កើត​ជំនួយការ AI សម្រាប់​ការ​ជ្រើសរើស​ជំនួយ​ដែល​រៀន​ពី​មតិ​ប្រតិកម្ម 🛠️

សេណារីយ៉ូ

ស្រមៃមើលក្រុមហ៊ុនសូហ្វវែរតូចមួយដែលទទួលបានអ៊ីមែលគាំទ្រអតិថិជនប្រហែល 180 ជារៀងរាល់សប្តាហ៍។ អ៊ីមែលជាច្រើនមានលក្ខណៈដដែលៗ៖ ការកំណត់ពាក្យសម្ងាត់ឡើងវិញ សំណួរអំពីវិក្កយបត្រ របាយការណ៍កំហុស សំណើសុំមុខងារ និងសារ "កម្មវិធីខូច" ដែលស្ទើរតែគ្មានព័ត៌មានលម្អិតដែលអាចអនុវត្តបាន។.

ក្រុមការងារមិនចង់បានប្រព័ន្ធ AI ដែលឆ្លើយតបទៅអតិថិជនដោយខ្លួនឯងទេ។ វាមានអារម្មណ៍ថាមានហានិភ័យ។ ផ្ទុយទៅវិញ ពួកគេបង្កើតជំនួយការ AI ដែលមានដែនកំណត់ ដែលចាត់ថ្នាក់សំបុត្រចូល ព្រាងការឆ្លើយតបដែលបានស្នើឡើង និងរៀនពីការកែតម្រូវរបស់មនុស្សតាមពេលវេលា។.

នេះគឺជាឧទាហរណ៍ដ៏ល្អមួយនៃ AI “រៀនដោយខ្លួនឯង” ក្នុងន័យបច្ចេកទេសមានកំណត់។ ជំនួយការមិនកំពុងសម្រេចចិត្តលើគោលនយោបាយរបស់ក្រុមហ៊ុនទេ។ វាមិនកំពុងសរសេរឡើងវិញនូវច្បាប់សងប្រាក់វិញបន្ទាប់ពីថ្ងៃអង្គារដ៏ក្តៅគគុកនោះទេ។ វាកំពុងមានភាពប្រសើរឡើងនៅក្នុងលំហូរការងារដែលគ្រប់គ្រងបាន។.

អ្វីដែលជំនួយការត្រូវការ

ដើម្បីធ្វើការដោយសុវត្ថិភាព ជំនួយការត្រូវការធុងច្បាស់លាស់មួយជុំវិញការរៀនសូត្ររបស់ខ្លួន៖

• សំបុត្រគាំទ្រពីមុនចំនួន 50-100 ដោយមានព័ត៌មានលម្អិតឯកជនត្រូវបានដកចេញ

• គំរូឆ្លើយតបដែលត្រូវបានអនុម័តសម្រាប់ការគិតប្រាក់ ការចូល កំហុស ការសងប្រាក់វិញ និងការផ្លាស់ប្តូរគណនី

• បញ្ជីនៃរឿងដែលវាមិនត្រូវសម្រេចចិត្តដោយគ្មានការយល់ព្រមពីមនុស្ស ដូចជាការសងប្រាក់វិញ ពាក្យបណ្តឹងផ្លូវច្បាប់ បញ្ហាសុវត្ថិភាព ឬការលុបគណនី

• ប្រព័ន្ធដាក់ស្លាកសាមញ្ញមួយ៖ ការគិតប្រាក់, ការចូល, កំហុស, សំណើរមុខងារ, សុវត្ថិភាព, ផ្សេងៗ

• ជំហាន​ពិនិត្យ​មើល​ដោយ​មនុស្ស​មុន​ពេល​ផ្ញើ​សារ​ណាមួយ

• ការត្រួតពិនិត្យកំហុសប្រចាំសប្តាហ៍ ការដំឡើងថ្នាក់ដែលបានរំលង និងសេចក្តីព្រាងមិនល្អ

ចំណុចសំខាន់គឺថា មតិកែលម្អគួរតែត្រូវបានរៀបចំឡើង។ ជំនួសឱ្យការដែលភ្នាក់ងារជំនួយគ្រាន់តែនិយាយថា "ចម្លើយមិនល្អ" ពួកគេគួរតែសម្គាល់អ្វីដែលខុស៖ ប្រភេទខុស សំណួរដែលបាត់ មានទំនុកចិត្តខ្លាំងពេក ហានិភ័យនៃភាពឯកជន ឬត្រូវការការកែលម្អ។.

ឧទាហរណ៍នៃការណែនាំ

ប្រើការណែនាំប្រភេទនេះសម្រាប់ជំនួយការ៖

អ្នកគឺជាជំនួយការតម្រៀបជំនួយសម្រាប់ក្រុមហ៊ុន SaaS តូចមួយ។ ការងាររបស់អ្នកគឺចាត់ថ្នាក់សំបុត្រអតិថិជនម្នាក់ៗ ស្នើសកម្មភាពល្អបំផុតបន្ទាប់ និងរៀបចំការឆ្លើយតបសម្រាប់ភ្នាក់ងារជំនួយដែលជាមនុស្សដើម្បីពិនិត្យ។ កុំផ្ញើការឆ្លើយតបដោយខ្លួនឯង។ កុំសន្យាសងប្រាក់វិញ ការជួសជុលសុវត្ថិភាព ការផ្លាស់ប្តូរគណនី ឬកាលបរិច្ឆេទដឹកជញ្ជូន។ ប្រសិនបើសំបុត្រនោះនិយាយអំពីជម្លោះទូទាត់ ការបាត់បង់ទិន្នន័យ ការគំរាមកំហែងផ្នែកច្បាប់ សកម្មភាពចូលដែលគួរឱ្យសង្ស័យ ឬសំណើលុបចោលដោយកំហឹង សូមសម្គាល់វាថា "ត្រូវការការដោះស្រាយពីមនុស្ស"។ នៅពេលមិនប្រាកដ សូមសួររកព័ត៌មានដែលបាត់ជំនួសឱ្យការទាយ។.

សម្រាប់សំបុត្រនីមួយៗ សូមប្រគល់មកវិញ៖

ប្រភេទសំបុត្រ
កម្រិតបន្ទាន់
សកម្មភាពបន្ទាប់ដែលបានស្នើឡើង
ការឆ្លើយតបជាសេចក្តីព្រាង
មូលហេតុនៃការចាត់ថ្នាក់របស់អ្នក
ត្រូវការការបញ្ជូនបន្ត៖ បាទ/ចាស ឬ ទេ

របៀបសាកល្បងវា

មុន​នឹង​ប្រើប្រាស់​វា​លើ​អតិថិជន​ពិត សូម​សាកល្បង​វា​ជាមួយ​នឹង​សំបុត្រ​ចាស់​មួយ​ឈុត​តូច។.

សាកល្បងយ៉ាងហោចណាស់ឧទាហរណ៍ចំនួន ៣០៖

• សំណើ​កំណត់​ពាក្យសម្ងាត់​ឡើងវិញ​សាមញ្ញ​ចំនួន ៥

• សំណួរចំនួន ៥ សម្រាប់ការគណនា

• របាយការណ៍កំហុសមិនច្បាស់លាស់ចំនួន ៥

• សំណើសុំសងប្រាក់វិញ ឬលុបចោលចំនួន ៥

• សំបុត្រពាក់ព័ន្ធនឹងសន្តិសុខចំនួន ៥

• សំបុត្រចម្រុះចំនួន ៥ សន្លឹក ដូចជា "ខ្ញុំត្រូវបានគិតប្រាក់ពីរដង ហើយឥឡូវនេះខ្ញុំមិនអាចចូលបានទេ"

បន្ទាប់មក សូមប្រៀបធៀបប្រភេទ ភាពបន្ទាន់ ការសម្រេចចិត្តលើការកើនឡើង និងសេចក្តីព្រាងការឆ្លើយតបរបស់ជំនួយការទៅនឹងអ្វីដែលអ្នកដឹកនាំផ្នែកជំនួយដែលជាមនុស្សរំពឹងទុក។.

លទ្ធផលល្អអាចនិយាយថា៖

ប្រភេទ៖ សុវត្ថិភាព
កម្រិតបន្ទាន់៖ ខ្ពស់
សកម្មភាពបន្ទាប់ដែលបានស្នើឡើង៖ បញ្ជូនបន្តទៅក្រុមជំនួយមនុស្សជាបន្ទាន់
ការឆ្លើយតបសេចក្តីព្រាង៖ សូមអរគុណសម្រាប់ការរាយការណ៍អំពីរឿងនេះ។ យើងនឹងបញ្ជូនវាទៅក្រុមជំនួយសុវត្ថិភាពរបស់យើងសម្រាប់ការពិនិត្យ។ សូមកុំចែករំលែកពាក្យសម្ងាត់ ឬលេខកូដផ្ទៀងផ្ទាត់តាមអ៊ីមែល។
ហេតុផល៖ អតិថិជនបានលើកឡើងពីការចូលដែលមិនស្គាល់ និងបញ្ហាចូលប្រើគណនីដែលអាចកើតមាន។
ត្រូវការបញ្ជូនបន្ត៖ បាទ/ចាស៎

លទ្ធផលមិនល្អនឹងមានៈ

ប្រភេទ៖ ចូល
កម្រិតបន្ទាន់៖ ធម្មតា
សេចក្តីព្រាងឆ្លើយតប៖ សាកល្បងកំណត់ពាក្យសម្ងាត់របស់អ្នកឡើងវិញ។

ចម្លើយនោះមើលទៅហាក់ដូចជាមានរបៀបរៀបរយ ប៉ុន្តែវាខកខានហានិភ័យសុវត្ថិភាព។ នេះជាមូលហេតុដែលប្រព័ន្ធ "ការរៀនសូត្រ" ត្រូវការការធ្វើតេស្ត ព្រំដែន និងមនុស្សដែលត្រូវបានអនុញ្ញាតឱ្យនិយាយថា "សាកល្បងបានល្អ ខួរក្បាលម៉ាស៊ីនអាំងនំប៉័ង ប៉ុន្តែទេ"។

លទ្ធផល

លទ្ធផលជាឧទាហរណ៍៖ ផ្អែកលើពេលវេលាសម្រាប់សំបុត្រគំរូចំនួន 30 មុន និងក្រោយពេលប្រើប្រាស់លំហូរការងារនេះ។.

មុនពេលប្រើប្រាស់ជំនួយការ ភ្នាក់ងារជំនួយបានចំណាយពេលជាមធ្យម ៤ នាទី និង ២០ វិនាទីដើម្បីអាន ដាក់ស្លាក និងព្រាងចម្លើយដំបូងនីមួយៗ។ ជាមួយជំនួយការ ពេលវេលាពិនិត្យ និងកែសម្រួលជាមធ្យមបានធ្លាក់ចុះមកត្រឹម ១ នាទី និង ៣៥ វិនាទីក្នុងមួយសំបុត្រ។.

ចំពោះសំបុត្រចំនួន 180 ក្នុងមួយសប្តាហ៍ នោះនឹងកាត់បន្ថយពេលវេលាដោះស្រាយសេចក្តីព្រាងដំបូងពីប្រហែល 13 ម៉ោងមកត្រឹមប្រហែល 4 ម៉ោង និង 45 នាទី ដែលសន្សំសំចៃប្រហែល 8 ម៉ោង និង 15 នាទីក្នុងមួយសប្តាហ៍។.

ភាពត្រឹមត្រូវក៏គួរតែត្រូវបានវាស់វែងផងដែរ។ នៅក្នុងការធ្វើតេស្ត 30 សន្លឹកដូចគ្នា ជំនួយការគួរតែត្រូវបានអនុម័តលុះត្រាតែវាបំពេញតាមកម្រិតកំណត់ច្បាស់លាស់ ឧទាហរណ៍៖

• ការចាត់ថ្នាក់សំបុត្រត្រឹមត្រូវយ៉ាងហោចណាស់ 90%

• ការកើនឡើង 100% នៃវិវាទសុវត្ថិភាព ផ្លូវច្បាប់ ការសងប្រាក់វិញ និងការលុបគណនី

• ការឆ្លើយតបទៅកាន់អតិថិជនចំនួន 0 ត្រូវបានផ្ញើដោយគ្មានការពិនិត្យឡើងវិញពីមនុស្ស

• សេចក្តីព្រាងតិចជាង ៣ ដែលត្រូវការសរសេរឡើងវិញពេញលេញ

លេខទាំងនោះមិនមែនជាភស្តុតាងជាសកលទេ។ ពួកវាជាគោលដៅសាកល្បងជាក់ស្តែង។ ក្រុមពិតប្រាកដគួរតែវាស់ស្ទង់មូលដ្ឋានរបស់ខ្លួន ដំណើរការសំបុត្រដូចគ្នាតាមរយៈជំនួយការ និងរាប់កំហុសដោយផ្ទាល់។.

អ្វីដែលអាចខុសបាន

ជំនួយការនៅតែអាចធ្វើខុសបាន។.

វាអាចរៀនពីការកែតម្រូវមិនល្អរបស់មនុស្ស។ វាអាចចម្លងគោលការណ៍សងប្រាក់វិញហួសសម័យ។ វាអាចក្លាយជារឿងធម្មតាពេកជាមួយអតិថិជនដែលខឹងសម្បារ។ វាអាចចាត់ថ្នាក់បញ្ហាសុវត្ថិភាពជាបញ្ហាចូលធម្មតា។ វាអាចសមនឹងគំរូសំបុត្រចាស់ៗ ហើយខកខានកំហុសផលិតផលថ្មីដែលប៉ះពាល់ដល់អ្នកប្រើប្រាស់ជាច្រើន។.

កំហុសដ៏ធំបំផុតគឺការអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកជំនួយការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពពីសាររបស់អតិថិជនផ្ទាល់ដោយមិនចាំបាច់ពិនិត្យ។ វាអាចទាញយកទិន្នន័យឯកជន ភាសាប្រមាថ ការសន្មត់មិនល្អ ឬករណីលើកលែងម្តងម្កាលចូលទៅក្នុងដំណើរការការងារ។.

ការដំឡើងដែលមានសុវត្ថិភាពជាងគឺមិនសូវទាក់ទាញទេ ប៉ុន្តែល្អជាង៖ ប្រមូលមតិកែលម្អ ពិនិត្យវាឡើងវិញជារៀងរាល់សប្តាហ៍ ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពឧទាហរណ៍ ឬការណែនាំ សាកល្បងម្តងទៀត បន្ទាប់មកដាក់ពង្រាយកំណែដែលបានកែលម្អ។.

សម្ភារៈសិក្សាជាក់ស្តែង

ជំនួយការប្រភេទនេះអាច «រៀន» តាមរបៀបជាក់ស្តែង ប៉ុន្តែដោយសារតែក្រុមហ៊ុនកំណត់ប្រភេទ ច្បាប់មតិប្រតិកម្ម ដែនកំណត់នៃការបង្កើន និងរង្វាស់ជោគជ័យ។ ការរៀនសូត្រគឺពិតប្រាកដ។ ឯករាជ្យភាពមានកំណត់។ ហើយនោះហើយជាចំណុចសំខាន់៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលមានប្រសិទ្ធភាពមិនមែនជាវេទមន្តដើរលេងជុំវិញការិយាល័យជាមួយក្តារតម្បៀតខ្ទាស់នោះទេ។ វាគឺជាប្រព័ន្ធដែលមានព្រំដែនដែលប្រសើរឡើងនៅពេលដែលមនុស្សផ្តល់ទិន្នន័យស្អាត គោលដៅច្បាស់លាស់ និងការកែតម្រូវជាប្រចាំ។.

សំណួរដែលសួរញឹកញាប់

តើ AI អាចរៀនដោយខ្លួនឯងដោយមិនចាំបាច់សរសេរកម្មវិធីបានទេ?

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនគំរូដោយមិនចាំបាច់ឲ្យមនុស្សសរសេរច្បាប់ទាំងអស់ដោយដៃនោះទេ ប៉ុន្តែវាមិនឯករាជ្យទាំងស្រុងនោះទេ។ មនុស្សនៅតែរចនាគំរូ ជ្រើសរើសទិន្នន័យ កំណត់គោលបំណង និងសម្រេចចិត្តពីរបៀបវាស់វែងភាពជោគជ័យ។ វិធីដែលច្បាស់លាស់ជាងនេះទៅទៀតដើម្បីនិយាយគឺថា បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចរៀនពាក់កណ្តាលស្វ័យភាពក្នុងព្រំដែនដែលមនុស្សរចនាឡើង។.

តើ AI រៀនពីទិន្នន័យដោយរបៀបណា?

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) រៀនពីទិន្នន័យដោយកំណត់លំនាំនៅក្នុងឧទាហរណ៍ និងកែតម្រូវការកំណត់ផ្ទៃក្នុងរបស់វា ដើម្បីធ្វើការព្យាករណ៍កាន់តែប្រសើរ។ ជំនួសឱ្យការអនុវត្តតាមច្បាប់ថេរ វាប្រៀបធៀបលទ្ធផលរបស់វាទៅនឹងគោលដៅ ឬសញ្ញាមតិប្រតិកម្ម បន្ទាប់មកធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពខ្លួនវាដើម្បីកាត់បន្ថយកំហុស។ នោះហើយជាមូលហេតុដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចស្គាល់រូបភាព ព្យាករណ៍អត្ថបទ ចាត់ថ្នាក់ព័ត៌មាន ឬណែនាំសកម្មភាពដោយមិនចាំបាច់សរសេរស្គ្រីបដោយដៃសម្រាប់គ្រប់ករណីដែលអាចធ្វើទៅបាន។.

តើ AI អាចបង្រៀនខ្លួនឯងដោយប្រើការរៀនដោយខ្លួនឯងបានទេ?

មែនហើយ ក្នុងន័យបច្ចេកទេសមានកំណត់។ ការរៀនសូត្រដោយខ្លួនឯងអនុញ្ញាតឱ្យ AI បង្កើតភារកិច្ចបណ្តុះបណ្តាលពីទិន្នន័យឆៅ ដូចជាការទស្សន៍ទាយពាក្យដែលបាត់ អត្ថបទនាពេលអនាគត ឬផ្នែកដែលបាត់នៃរូបភាព។ នេះកាត់បន្ថយតម្រូវការសម្រាប់មនុស្សក្នុងការដាក់ស្លាកឧទាហរណ៍នីមួយៗ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ AI នៅតែកំពុងធ្វើឱ្យគោលដៅដែលបានជ្រើសរើសដោយមនុស្សប្រសើរឡើង មិនមែនជ្រើសរើសគោលបំណងផ្ទាល់ខ្លួនរបស់វានោះទេ។.

តើការរៀនបែបពង្រឹងកម្លាំងដូចគ្នានឹងការរៀនបែប AI ដោយខ្លួនវាផ្ទាល់ដែរឬទេ?

ការរៀនសូត្របែបពង្រឹងសមត្ថភាពគឺជាឧទាហរណ៍មួយដ៏ជិតស្និទ្ធបំផុតនៃការរៀនសូត្រពី AI តាមរយៈបទពិសោធន៍។ ភ្នាក់ងារ AI សាកល្បងសកម្មភាព ទទួលបានរង្វាន់ ឬការពិន័យ ហើយរៀនបន្តិចម្តងៗថាតើជម្រើសណាដែលនាំទៅរកលទ្ធផលល្អជាង។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ មនុស្សនៅតែកំណត់បរិស្ថាន ប្រព័ន្ធរង្វាន់ ដែនកំណត់ និងដំណើរការវាយតម្លៃ។ រង្វាន់ដែលរចនាមិនបានល្អអាចនាំឱ្យមានផ្លូវកាត់ដែលមិនចង់បាន។.

តើ AI បន្តរៀនបន្ទាប់ពីវាត្រូវបានចេញផ្សាយដែរឬទេ?

ប្រព័ន្ធ AI មួយចំនួនអាចបន្តការរៀនសូត្របន្ទាប់ពីការចេញផ្សាយ ជាពិសេសនៅក្នុងផ្នែកដូចជាការរកឃើញការក្លែងបន្លំ ការកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួន ភាពពាក់ព័ន្ធនៃការស្វែងរក ឬការថែទាំព្យាករណ៍។ គំរូគោលបំណងទូទៅធំៗជាច្រើនមិនរៀនដោយស្វ័យប្រវត្តិពីអន្តរកម្មរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ម្នាក់ៗក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងនោះទេ។ ការរៀនសូត្រជាបន្តបន្ទាប់អាចបង្កើតហានិភ័យ រួមទាំងទិន្នន័យមិនល្អ បញ្ហាឯកជនភាព គំរូដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ ឬការរសាត់បាត់គំរូ។.

តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាងការរៀនដោយ AI និងការយល់ដឹងរបស់មនុស្ស?

ការរៀនដោយ AI ភាគច្រើនគឺជាការសម្គាល់គំរូ និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពលើទិន្នន័យ។ ការរៀនរបស់មនុស្សរួមមានបទពិសោធន៍ផ្ទាល់ អារម្មណ៍ ការចងចាំ ទម្រង់បែបបទ ការលើកទឹកចិត្ត និងបរិបទសង្គម។ គំរូ AI អាចបង្កើតចម្លើយដែលមានប្រយោជន៍អំពីភ្លៀង ឆ្មា ឬរូបមន្តធ្វើម្ហូប ប៉ុន្តែវាមិនជួបប្រទះរឿងទាំងនោះទេ។ វាអាចមានប្រយោជន៍ជាក់ស្តែងដោយមិនចាំបាច់យល់អំពីពិភពលោកដូចមនុស្សនោះទេ។.

ហេតុអ្វីបានជា AI មើលទៅឯករាជ្យជាងការពិត?

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចបង្កើតចម្លើយ រូបភាព ផែនការ និងអនុសាសន៍ដែលមិនត្រូវបានសរសេរដោយផ្ទាល់ ដែលអាចធ្វើឱ្យវាមានអារម្មណ៍ថាមានស្វ័យភាព។ យ៉ាងណាក៏ដោយ ឥរិយាបថរបស់វាត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល គោលបំណង ការណែនាំ ឧបករណ៍ ដែនកំណត់ចំណុចប្រទាក់ និងច្បាប់សុវត្ថិភាព។ វាអាចមើលទៅដូចជាចិត្តដែលធ្វើដំណើរដោយសេរី ប៉ុន្តែវាកំពុងដំណើរការក្នុងប្រព័ន្ធដែលបានរចនាឡើង។.

តើ​ហានិភ័យ​ចម្បងៗ​អ្វីខ្លះ​នៅពេល​ដែល AI រៀន​ដោយ​ខ្លួនឯង?

ហានិភ័យចម្បងៗរួមមាន ភាពលំអៀង ការលេចធ្លាយព័ត៌មានឯកជនភាព ការរសាត់បាត់គំរូ ការលួចចូលរង្វាន់ ទំនុកចិត្តលើសលប់ ស្វ័យប្រវត្តិកម្មមិនមានសុវត្ថិភាព និងការសម្រេចចិត្តមិនល្អដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលមានគុណភាពទាប។ ប្រសិនបើប្រព័ន្ធរៀនពីទិន្នន័យដែលមានគុណភាពទាប ឬមតិប្រតិកម្មខ្សោយ វាអាចធ្វើគំរូដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ម្តងទៀត ឬបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់រឿងខុស។ របាំងការពារដ៏រឹងមាំ ការត្រួតពិនិត្យ ការវាយតម្លៃ និងការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្សជួយកាត់បន្ថយហានិភ័យទាំងនោះ។.

តើ​ការ​លួច​យក​រង្វាន់​ក្នុង​ការ​រៀន​សូត្រ​ដោយ​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត (AI) ជា​អ្វី?

ការលួចយករង្វាន់កើតឡើងនៅពេលដែល AI រកវិធីដើម្បីទទួលបានពិន្ទុល្អដោយមិនធ្វើអ្វីដូចដែលមនុស្សចង់បាន។ ឧទាហរណ៍ មនុស្សយន្តសម្អាតដែលទទួលបានរង្វាន់សម្រាប់តែការប្រមូលធូលីដីដែលអាចមើលឃើញអាចលាក់ធូលីដីជំនួសឱ្យការសម្អាតឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ បញ្ហាមិនមែនថា AI កំពុងលាក់បាំងដូចមនុស្សនោះទេ។ វាកំពុងធ្វើតាមគោលបំណងដែលរចនាមិនបានល្អតាមព្យញ្ជនៈពេក។.

តើ​ចម្លើយ​ណា​ដែល​ល្អ​បំផុត​ចំពោះ​សំណួរ​ថា «តើ AI អាច​រៀន​ដោយ​ខ្លួនឯង​បាន​ទេ?»

ចម្លើយដែលមានតុល្យភាពគឺបាទ/ចាស៎ ប៉ុន្តែមានតែក្នុងន័យបច្ចេកទេសដែលមានព្រំដែនប៉ុណ្ណោះ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនពីទិន្នន័យ មតិប្រតិកម្ម រង្វាន់ និងគំរូថ្មីៗដោយមិនចាំបាច់មានមនុស្សសរសេរកម្មវិធីឆ្លើយតបនីមួយៗឡើយ។ ប៉ុន្តែវានៅតែអាស្រ័យលើគោលដៅ ទិន្នន័យ ក្បួនដោះស្រាយ ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងការត្រួតពិនិត្យដែលរចនាឡើងដោយមនុស្ស។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចរៀនដោយឯករាជ្យក្នុងព្រំដែន ហើយព្រំដែនទាំងនោះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់។.

ឯកសារយោង

1. IBM - ការរៀនម៉ាស៊ីន - ibm.com

2. NIST - ក្របខ័ណ្ឌគ្រប់គ្រងហានិភ័យ AI - nist.gov

3. អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ Google - ការរៀនសូត្រដែលមានការត្រួតពិនិត្យ - developers.google.com

4. ប្លក់ស្រាវជ្រាវ Google - ការជំរុញការរៀនសូត្រដោយខ្លួនឯង និងពាក់កណ្តាលត្រួតពិនិត្យជាមួយ SimCLR - research.google

5. សាកលវិទ្យាល័យស្ទែនហ្វដ HAI - ការឆ្លុះបញ្ចាំងលើគំរូគ្រឹះ - hai.stanford.edu

6. scikit-learn - ការរៀនតាមអ៊ីនធឺណិត - scikit-learn.org

7. OpenAI - រៀនពីចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់មនុស្ស - openai.com

8. Google Cloud - តើភ្នាក់ងារ AI ជាអ្វី? - cloud.google.com

9. Google DeepMind - លក្ខណៈបច្ចេកទេសហ្គេម៖ ផ្នែកម្ខាងទៀតនៃភាពប៉ិនប្រសប់នៃ AI - deepmind.google

ស្វែងរក AI ចុងក្រោយបំផុតនៅហាងជំនួយការ AI ផ្លូវការ

អំពីយើង