បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ៖ ខួរក្បាលលាក់កំបាំងដែលផ្តល់ថាមពលដល់ AI

ឥណទានរូបភាព៖
ឥណទានរូបភាព
iStock

បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ៖ ខួរក្បាលលាក់កំបាំងដែលផ្តល់ថាមពលដល់ AI

បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ៖ ខួរក្បាលលាក់កំបាំងដែលផ្តល់ថាមពលដល់ AI

អត្ថបទចំណងជើងរង
បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យក្បួនដោះស្រាយគិត និងប្រតិកម្មសរីរាង្គ។
    • អ្នកនិពន្ធ:
    • ឈ្មោះអ្នកនិពន្ធ
      ការទស្សន៍ទាយ Quantumrun
    • ខែមេសា 6, 2023

    ក្បួនដោះស្រាយ និងទិន្នន័យធំបានក្លាយជាពាក្យចចាមអារ៉ាមនៅក្នុងលំហបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ប៉ុន្តែបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត (ANN) គឺជាអ្វីដែលអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពល។ ANNs ទាំងនេះត្រូវបានប្រើដើម្បីទទួលស្គាល់គំរូ ចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យបញ្ចូល។ 

    បរិបទបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ

    បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតព្យាយាមធ្វើត្រាប់តាមភាពស្មុគស្មាញនៃភាពវៃឆ្លាតរបស់មនុស្សដោយបង្កើតបណ្តាញសូហ្វវែរ កូដ និងក្បួនដោះស្រាយដើម្បីដំណើរការការបញ្ចូល (ទិន្នន័យ/លំនាំ) ហើយផ្គូផ្គងពួកវាជាមួយនឹងលទ្ធផលដែលអាចសម្រេចបានបំផុត (បែបផែន/លទ្ធផល)។ ANN គឺជាស្រទាប់លាក់ដែលដំណើរការ និងភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងរវាងទិន្នន័យ និងការសម្រេចចិត្ត។ ANN កាន់តែច្រើនត្រូវបានបង្កើតឡើងរវាងការបញ្ចូល និងទិន្នផល ម៉ាស៊ីនកាន់តែរៀន ដោយសារតែមានទិន្នន័យស្មុគស្មាញកាន់តែច្រើន។ ស្រទាប់ ANN ​​ច្រើនត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ ពីព្រោះពួកគេអាចជីកចូលទៅក្នុងបរិមាណខ្ពស់នៃទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល និងបង្កើតដំណោះស្រាយ ឬគំរូដ៏ល្អបំផុត។ 

    ម៉ាស៊ីនមួយត្រូវបាន "អប់រំ" បន្ថែមទៀតតាមរយៈការផ្សាយឡើងវិញ ដំណើរការនៃការកែតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលមានស្រាប់ ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលក្បួនដោះស្រាយដើម្បីទទួលបានលទ្ធផល / ការវិភាគដ៏ល្អបំផុត។ បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតអាចត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីអនុវត្តការងារផ្សេងៗដូចជា ការទទួលស្គាល់រូបភាព និងការនិយាយ ការបកប្រែភាសា និងសូម្បីតែការលេងហ្គេម។ ពួកគេធ្វើដូចនេះដោយកែតម្រូវភាពខ្លាំងនៃទំនាក់ទំនងរវាងណឺរ៉ូនដែលត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាទម្ងន់ ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យបញ្ចូលដែលពួកគេទទួលបានអំឡុងពេលដំណើរការបណ្តុះបណ្តាល។ វិធីសាស្រ្តនេះអនុញ្ញាតឱ្យបណ្តាញរៀន និងសម្របខ្លួនតាមពេលវេលា ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវការអនុវត្តលើកិច្ចការ។ មាន ANNs ជាច្រើនប្រភេទ រួមទាំងបណ្តាញ feedforward បណ្តាញសរសៃប្រសាទ convolutional (CNNs) និងបណ្តាញសរសៃប្រសាទកើតឡើងវិញ (RNNs)។ ប្រភេទនីមួយៗត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីឱ្យសមស្របនឹងកិច្ចការជាក់លាក់ ឬថ្នាក់ទិន្នន័យ។

    ផលប៉ះពាល់រំខាន

    សព្វថ្ងៃនេះ ស្ទើរតែមានឧស្សាហកម្មណាមួយដែលមិនប្រើបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ និង AI ដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មដំណើរការអាជីវកម្ម និងប្រមូលព័ត៌មានទីផ្សារ។ ប្រហែលជាករណីប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែងបំផុតនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅគឺឧស្សាហកម្មទីផ្សារ ដែល AI ដំណើរការព័ត៌មានអតិថិជនរាប់លានដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណក្រុមជាក់លាក់ដែលទំនងជាចង់ទិញផលិតផល ឬសេវាកម្ម។ ដោយសារតែភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់នៃការវិភាគទិន្នន័យទាំងនេះ យុទ្ធនាការទីផ្សារកាន់តែជោគជ័យតាមរយៈការកំណត់គោលដៅខ្ពស់ (កំណត់អត្តសញ្ញាណអតិថិជនជាក់លាក់មួយចំនួន និងផ្ញើសារតាមតម្រូវការបំផុត)។ 

    ករណីប្រើប្រាស់ដែលកំពុងលេចចេញមួយទៀតគឺកម្មវិធីសម្គាល់មុខ ដែលជាផ្នែកនៃការជជែកវែកញែកទាក់ទងនឹងសុវត្ថិភាពអ៊ីនធឺណិត និងឯកជនភាពទិន្នន័យ។ បច្ចុប្បន្នការសម្គាល់មុខកំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ពីការផ្ទៀងផ្ទាត់កម្មវិធីទៅការអនុវត្តច្បាប់ ហើយត្រូវបានបើកដោយបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅដែលដំណើរការកំណត់ត្រាប៉ូលីស និងការថតរូប Selfie ដែលបានបញ្ជូនដោយអ្នកប្រើប្រាស់។ សេវាកម្មហិរញ្ញវត្ថុនៅតែជាឧស្សាហកម្មមួយផ្សេងទៀតដែលទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងពីបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ ដោយប្រើ AI ដើម្បីព្យាករណ៍ចលនាទីផ្សារ វិភាគកម្មវិធីកម្ចី និងកំណត់អត្តសញ្ញាណការក្លែងបន្លំដែលអាចកើតមាន។

    បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅក៏អាចវិភាគរូបភាពវេជ្ជសាស្រ្ត ដូចជាកាំរស្មីអ៊ិច និងរូបភាពអនុភាពម៉ាញេទិក (MRI) ដើម្បីជួយធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំងឺ និងព្យាករណ៍លទ្ធផលអ្នកជំងឺ។ ពួកគេក៏អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីវិភាគកំណត់ត្រាសុខភាពអេឡិចត្រូនិកដើម្បីកំណត់និន្នាការ និងកត្តាហានិភ័យសម្រាប់លក្ខខណ្ឌមួយចំនួន។ បណ្តាញសរសៃប្រសាទក៏មានសក្ដានុពលក្នុងការប្រើក្នុងការស្វែងរកថ្នាំ ឱសថផ្ទាល់ខ្លួន និងការគ្រប់គ្រងសុខភាពប្រជាជន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការកត់សម្គាល់ថា ANNs គួរតែជួយក្នុងការសម្រេចចិត្តផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្ត ជាជាងការជំនួសអ្នកជំនាញ និងការវិនិច្ឆ័យរបស់អ្នកជំនាញផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្តដែលបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាល។

    កម្មវិធីនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ

    កម្មវិធីទូលំទូលាយនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅអាចរួមមាន:

    • ក្បួនដោះស្រាយកាន់តែមានភាពស្មុគ្រស្មាញតាមរយៈសំណុំទិន្នន័យស្មុគ្រស្មាញ និងបច្ចេកវិជ្ជាប្រសើរជាងមុន ដែលបណ្តាលឱ្យមានកិច្ចការកម្រិតខ្ពស់ដូចជាការផ្តល់សេវាប្រឹក្សាយោបល់ និងការណែនាំអំពីការវិនិយោគ។ នៅឆ្នាំ 2022 ក្បួនដោះស្រាយសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ដ៏មានឥទ្ធិពល ដូចជា ChatGPT របស់ Open AI បានបង្ហាញពីថាមពល ភាពបត់បែន និងការអនុវត្តនៃប្រព័ន្ធ AI ដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើសំណុំទិន្នន័យធំគ្រប់គ្រាន់។ (កម្មករ​កអាវ​ស​នៅ​ទូទាំង​ពិភពលោក​បាន​ជួប​ប្រទះ​នឹង​ការ​ញាប់​ញ័រ​រួម។ )
    • បញ្ញាសិប្បនិមិត្តកំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់កាន់តែខ្លាំងឡើងនៅក្នុងវិស័យយោធា ដើម្បីផ្តល់ព័ត៌មាន និងព័ត៌មានតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ដើម្បីគាំទ្រដល់យុទ្ធសាស្ត្រសង្គ្រាម។
    • បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅដែលអនុញ្ញាតឱ្យ Metaverse បង្កើតប្រព័ន្ធអេកូឌីជីថលដ៏ស្មុគស្មាញដែលផ្សំឡើងដោយព័ត៌មានតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងដូចជា ប្រជាសាស្រ្ត អាកប្បកិរិយារបស់អតិថិជន និងការព្យាករណ៍សេដ្ឋកិច្ច។
    • ANNs ដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលឱ្យស្គាល់គំរូនៅក្នុងទិន្នន័យដែលបង្ហាញពីសកម្មភាពក្លែងបន្លំ និងត្រូវបានប្រើដើម្បីដាក់ស្លាកប្រតិបត្តិការគួរឱ្យសង្ស័យនៅក្នុងវិស័យដូចជាហិរញ្ញវត្ថុ និងពាណិជ្ជកម្មតាមអេឡិចត្រូនិក។
    • បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅកំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីសម្គាល់វត្ថុ មនុស្ស និងឈុតឆាកនៅក្នុងរូបភាព និងវីដេអូ។ វិធីសាស្រ្តនេះត្រូវបានប្រើនៅក្នុងកម្មវិធីដូចជារថយន្តដែលបើកបរដោយខ្លួនឯង ប្រព័ន្ធសុវត្ថិភាព និងការដាក់ស្លាកប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម។

    សំណួរដែលត្រូវពិចារណា

    • តើ​អ្នក​គិត​ថា​បណ្តាញ​សរសៃប្រសាទ​ជ្រៅ​នឹង​ផ្លាស់​ប្តូរ​សង្គម​យ៉ាង​ណា​ទៀត​ក្នុង​រយៈពេល​បី​ឆ្នាំ​ខាង​មុខ?
    • តើអ្វីអាចជាបញ្ហាប្រឈម និងហានិភ័យដែលអាចកើតមាន?

    ឯកសារយោងការយល់ដឹង

    តំណភ្ជាប់ដ៏ពេញនិយម និងស្ថាប័នខាងក្រោមត្រូវបានយោងសម្រាប់ការយល់ដឹងនេះ៖