ការចាប់ផ្តើម AI 'vicarious' រំភើបដល់ពួកវរជននៃជ្រលងភ្នំស៊ីលីកុន - ប៉ុន្តែតើវាមានការឃោសនាបំផ្លើសមែនទេ?

ការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិត Vicarious បានទទួលការចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងខ្លាំងនាពេលថ្មីៗនេះ ហើយវាមិនច្បាស់ថាមកពីមូលហេតុអ្វីនោះទេ។ Bigwigs ជាច្រើននៅ Silicon Valley បាននឹងកំពុងបើកសៀវភៅហោប៉ៅផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ ហើយបានចំណាយប្រាក់យ៉ាងច្រើន ដើម្បីគាំទ្រដល់ការស្រាវជ្រាវរបស់ក្រុមហ៊ុន។ គេហទំព័ររបស់ពួកគេបង្ហាញពីលំហូរចូលនៃមូលនិធិថ្មីៗពីបុគ្គលល្បីៗដូចជា CEO Amazon លោក Jeff Bezos សហស្ថាបនិក Yahoo លោក Jerry Yang សហស្ថាបនិក Skype លោក Janus Friis ស្ថាបនិក Facebook លោក Mark Zuckerberg និង... Ashton Kutcher ។ ពិត​ជា​មិន​ដឹង​ថា​លុយ​ទាំង​អស់​នេះ​ទៅ​ណា​ទេ។ AI គឺជាតំបន់សម្ងាត់ និងការពារខ្ពស់នៃការអភិវឌ្ឍន៍បច្ចេកវិទ្យានាពេលថ្មីៗនេះ ប៉ុន្តែការជជែកដេញដោលជាសាធារណៈអំពីការមកដល់ និងការប្រើប្រាស់ AI ដែលរំពឹងទុកខ្ពស់នៅក្នុងពិភពពិតគឺគ្មានអ្វីក្រៅពីស្ងប់ស្ងាត់។ Vicarious បានក្លាយជាសេះងងឹតបន្តិចនៅលើឆាកបច្ចេកវិទ្យា។

ខណៈពេលដែលមានការភ្ញាក់ផ្អើលជាច្រើនអំពីក្រុមហ៊ុន ជាពិសេសចាប់តាំងពីកុំព្យូទ័ររបស់ពួកគេបានបំបែក "CAPTCHA" កាលពីរដូវស្លឹកឈើជ្រុះឆ្នាំមុន ពួកគេបានគ្រប់គ្រងដើម្បីនៅតែជាអ្នកលេងដែលពិបាកយល់ និងអាថ៌កំបាំង។ ជាឧទាហរណ៍ ពួកគេមិនបញ្ចេញអាសយដ្ឋានរបស់ពួកគេទេ ដោយសារខ្លាចមានចារកម្មសាជីវកម្ម ហើយសូម្បីតែការចូលទៅកាន់គេហទំព័ររបស់ពួកគេនឹងធ្វើឱ្យអ្នកយល់ច្រលំអំពីអ្វីដែលពួកគេធ្វើពិតប្រាកដ។ ការលេងយ៉ាងលំបាកក្នុងការទទួលបានទាំងអស់នេះ នៅតែមានអ្នកវិនិយោគតម្រង់ជួរ។ គម្រោងសំខាន់របស់ Vicarious គឺជាការសាងសង់បណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលមានសមត្ថភាពចម្លងផ្នែកនៃខួរក្បាលមនុស្ស ដែលគ្រប់គ្រងការមើលឃើញ ចលនារាងកាយ និងភាសា។

សហស្ថាបនិក Scott Phoenix បាននិយាយថាក្រុមហ៊ុនកំពុងព្យាយាម "បង្កើតកុំព្យូទ័រដែលគិតដូចមនុស្ស លើកលែងតែវាមិនចាំបាច់ញ៉ាំ ឬគេង"។ ការផ្តោតអារម្មណ៍របស់ Vicarious រហូតមកដល់ពេលនេះបានផ្តោតលើការទទួលស្គាល់វត្ថុដែលមើលឃើញ៖ ដំបូងជាមួយនឹងរូបថត បន្ទាប់មកជាមួយនឹងវីដេអូ បន្ទាប់មកជាមួយនឹងទិដ្ឋភាពផ្សេងទៀតនៃភាពវៃឆ្លាត និងការរៀនសូត្ររបស់មនុស្ស។ សហស្ថាបនិក Dileep George ដែលពីមុនជាអ្នកស្រាវជ្រាវនាំមុខគេនៅ Numenta បានសង្កត់ធ្ងន់លើការវិភាគនៃដំណើរការទិន្នន័យដែលយល់ឃើញនៅក្នុងការងាររបស់ក្រុមហ៊ុន។ ផែនការនេះគឺដើម្បីបង្កើតម៉ាស៊ីនដែលអាចរៀន "គិត" តាមរយៈក្បួនដោះស្រាយដែលមានប្រសិទ្ធភាព និងគ្មានការត្រួតពិនិត្យជាបន្តបន្ទាប់។ នេះ​ជា​ធម្មជាតិ​ធ្វើ​ឲ្យ​មនុស្ស​មាន​ការ​ភ័យ​ខ្លាច​យ៉ាង​ខ្លាំង។

ជាច្រើនឆ្នាំមកនេះ លទ្ធភាពនៃ AI ក្លាយជាផ្នែកមួយនៃជីវិតពិត បានធ្វើឱ្យមានការចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងខ្លាំងទៅលើឯកសារយោងហូលីវូដ។ លើសពីការភ័យខ្លាចអំពីការងាររបស់មនុស្សបាត់បង់ទៅមនុស្សយន្ត មនុស្សមានការព្រួយបារម្ភយ៉ាងពិតប្រាកដថាវានឹងមិនយូរប៉ុន្មានទេ មុនពេលដែលយើងរកឃើញថាខ្លួនយើងស្ថិតក្នុងស្ថានភាពមិនដូចអ្វីដែលបានបង្ហាញនៅក្នុង Matrix នោះទេ។ Tesla Motors និងសហស្ថាបនិក PayPal លោក Elon Musk ដែលជាអ្នកវិនិយោគផងដែរបានសម្តែងការព្រួយបារម្ភអំពី AI នៅក្នុងបទសម្ភាសន៍ CNBC នាពេលថ្មីៗនេះ។

Musk បាននិយាយថា "ខ្ញុំចូលចិត្តគ្រាន់តែតាមដាននូវអ្វីដែលកំពុងកើតឡើងជាមួយនឹងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត" ។ “ខ្ញុំ​គិត​ថា​មាន​លទ្ធផល​ដ៏​គ្រោះថ្នាក់​នៅ​ទីនោះ។ មានភាពយន្តអំពីរឿងនេះដែលអ្នកដឹង ដូចជា Terminator ជាដើម។ មានលទ្ធផលគួរឱ្យខ្លាចខ្លះ។ ហើយ​យើង​គួរ​ព្យាយាម​ធ្វើ​ឱ្យ​ប្រាកដ​ថា​លទ្ធផល​គឺ​ល្អ មិន​អាក្រក់​ទេ»។

លោក Stephen Hawking បានដាក់ប្រាក់ចំនួនពីរសេនរបស់គាត់ ដោយបញ្ជាក់ពីការភ័យខ្លាចរបស់យើងថា យើងគួរតែភ័យខ្លាច។ មតិថ្មីៗរបស់គាត់នៅក្នុង ឯករាជ្យ នាំឱ្យមានភាពច្របូកច្របល់ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ ដែលបង្កឱ្យមានចំណងជើងដូចជា "Stephen Hawking is terrified of Artificial Intelligence" របស់ Huffington Post និង "Artificial Intelligence Could End Mankind!" របស់ MSNBC ។ ការអត្ថាធិប្បាយរបស់ Hawking មិនសូវមានគំនិតអាក្រក់ទេ ដែលស្មើនឹងការព្រមានដ៏សមហេតុផលមួយថា “ជោគជ័យក្នុងការបង្កើត AI នឹងក្លាយជាព្រឹត្តិការណ៍ដ៏ធំបំផុតក្នុងប្រវត្តិសាស្ត្រមនុស្សជាតិ។

ជាអកុសល វាក៏អាចជាចុងក្រោយដែរ លុះត្រាតែយើងរៀនពីរបៀបជៀសវាងហានិភ័យ។ ផលប៉ះពាល់រយៈពេលវែងរបស់ AI អាស្រ័យទៅលើថាតើវាអាចគ្រប់គ្រងបានដែរឬទេ។ សំណួរនៃ "ការគ្រប់គ្រង" នេះបាននាំសកម្មជនសិទ្ធិមនុស្សយន្តជាច្រើនចេញពីការងារឈើដោយតស៊ូមតិដើម្បីសេរីភាពមនុស្សយន្តដោយនិយាយថាការព្យាយាម "គ្រប់គ្រង" ការគិតទាំងនេះនឹងមានភាពឃោរឃៅ និងស្មើនឹងទម្រង់ទាសភាព ហើយយើងត្រូវអនុញ្ញាតឱ្យ មនុស្សយន្តមានសេរីភាព ហើយរស់នៅក្នុងជីវិតរបស់ពួកគេឱ្យអស់ពីសមត្ថភាព (បាទ សកម្មជនទាំងនេះមាន។ )

ចុង​រលុង​ជា​ច្រើន​ត្រូវ​ដោះស្រាយ​មុន​ពេល​មនុស្ស​ត្រូវ​គេ​យក​ទៅ​បាត់។ សម្រាប់មួយ Vicarious មិនមែនបង្កើតសម្ព័ន្ធមនុស្សយន្តដែលនឹងមានអារម្មណ៍ គំនិត និងបុគ្គលិកលក្ខណៈ ឬបំណងប្រាថ្នាចង់ក្រោកឡើងប្រឆាំងនឹងមនុស្សដែលបានបង្កើតពួកគេ និងកាន់កាប់ពិភពលោកនោះទេ។ ពួកគេស្ទើរតែមិនអាចយល់រឿងកំប្លែង។ រហូតមកទល់ពេលនេះ វាស្ទើរតែមិនអាចទៅរួចទេក្នុងការបង្រៀនកុំព្យូទ័រនូវអ្វីដែលស្រដៀងនឹងការយល់ដឹងតាមចិញ្ចើមផ្លូវ "អត្ថន័យ" របស់មនុស្ស និងភាពទន់ភ្លន់របស់មនុស្ស។

ឧទាហរណ៍ គម្រោងមួយចេញពី Stanford ហៅថា "ផ្លាស់ទីយ៉ាងជ្រៅ” មានន័យថាដើម្បីបកស្រាយការវាយតម្លៃភាពយន្ត និងផ្តល់ឱ្យភាពយន្តនូវការពិនិត្យដោយមេដៃ ឬមេដៃចុះក្រោម គឺមិនអាចអានពាក្យប្រមាថ ឬហួសចិត្តទាំងស្រុងបានទេ។ នៅទីបញ្ចប់ Vicarious មិននិយាយអំពីការក្លែងធ្វើបទពិសោធន៍របស់មនុស្សនោះទេ។ សេចក្តីថ្លែងការណ៍ដ៏ទូលំទូលាយដែលកុំព្យូទ័ររបស់ Vicarious នឹង "គិត" ដូចជាមនុស្សគឺមិនច្បាស់លាស់។ យើងត្រូវបង្កើតពាក្យមួយទៀតសម្រាប់ "គិត" នៅក្នុងបរិបទនេះ។ យើងកំពុងនិយាយអំពីកុំព្យូទ័រដែលអាចរៀនតាមរយៈការទទួលស្គាល់ – យ៉ាងហោចណាស់សម្រាប់ពេលនេះ។

ដូច្នេះតើនេះមានន័យយ៉ាងណា? ប្រភេទនៃការវិវឌ្ឍន៍ដែលយើងកំពុងឆ្ពោះទៅរកមានលក្ខណៈជាក់ស្តែង និងអាចអនុវត្តបានកាន់តែច្រើន ដូចជាការសម្គាល់មុខ ឡានបើកបរដោយខ្លួនឯង ការវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្រ្ត ការបកប្រែអត្ថបទ (យើងពិតជាអាចប្រើអ្វីដែលប្រសើរជាង Google translate បន្ទាប់ពីទាំងអស់) និងការបង្កាត់បច្ចេកវិទ្យា។ រឿងឆ្កួត ៗ អំពីរឿងទាំងអស់នេះ គ្មាន​អ្វី​ថ្មី​ទេ។ គ្រូបច្ចេកទេស និងជាប្រធានសមាគមបញ្ញាទូទៅសិប្បនិម្មិត លោកបណ្ឌិត Ben Goertzel ចង្អុលបង្ហាញនៅក្នុង ប្លុករបស់គាត់"ប្រសិនបើអ្នកជ្រើសរើសបញ្ហាផ្សេងទៀត ដូចជាការជាអ្នកនាំសារកង់នៅលើផ្លូវញូវយ៉កដែលមានហ្វូងមនុស្ស សរសេរអត្ថបទកាសែតអំពីស្ថានភាពដែលកំពុងអភិវឌ្ឍថ្មី រៀនភាសាថ្មីដោយផ្អែកលើបទពិសោធន៍ក្នុងពិភពពិត ឬកំណត់ព្រឹត្តិការណ៍របស់មនុស្សដែលមានអត្ថន័យបំផុតក្នុងចំណោមព្រឹត្តិការណ៍ទាំងអស់។ អន្តរកម្មរវាងមនុស្សនៅក្នុងបន្ទប់ដែលមានហ្វូងមនុស្សច្រើន នោះអ្នកនឹងឃើញថាវិធីសាស្រ្តស្ថិតិ [Machine Learning] សព្វថ្ងៃនេះមិនសូវមានប្រយោជន៍ទេ»។

មានរឿងខ្លះៗដែលម៉ាស៊ីនមិនទាន់យល់ ហើយរឿងខ្លះមិនអាចចាប់យកបានក្នុងក្បួនដោះស្រាយ។ យើងកំពុងឃើញប្រភេទបាល់ព្រិលរមៀលដែលបង្ហាញឱ្យឃើញយ៉ាងច្បាស់ រហូតមកដល់ពេលនេះ យ៉ាងហោចណាស់ថា ភាគច្រើនជាព្រិលៗ។ ប៉ុន្តែការឃោសនាបំផ្លើសខ្លួនឯងអាចមានគ្រោះថ្នាក់។ ក្នុងនាមជានាយកផ្នែកស្រាវជ្រាវ AI របស់ Facebook និងជានាយកស្ថាបនិកនៃមជ្ឈមណ្ឌល NYU សម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ លោក Yann LeCun បានបង្ហោះជាសាធារណៈទៅកាន់ ទំព័រ Google+ របស់គាត់។៖ “ការឃោសនាបំផ្លើសគឺមានគ្រោះថ្នាក់ដល់ AI ។ Hype បានសម្លាប់ AI បួនដងក្នុងរយៈពេល 5 ទសវត្សរ៍ចុងក្រោយនេះ។ ការឃោសនា AI ត្រូវតែបញ្ឈប់។

នៅពេលដែល Vicarious បំបែក CAPTCHA កាលពីរដូវស្លឹកឈើជ្រុះមុន ឡេខុន មានការសង្ស័យពីភាពច្របូកច្របល់នៃប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ ដោយបានចង្អុលបង្ហាញពីការពិតសំខាន់ៗមួយចំនួន៖ “1. ការបំបែក CAPTCHAs មិនមែនជាកិច្ចការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នោះទេ លុះត្រាតែអ្នកជាអ្នកផ្ញើសារឥតបានការ។ 2. វាងាយស្រួលក្នុងការទាមទារជោគជ័យលើសំណុំទិន្នន័យដែលអ្នករៀបចំដោយខ្លួនឯង”។ គាត់បានបន្តផ្តល់ដំបូន្មានដល់អ្នកសារព័ត៌មានបច្ចេកវិទ្យាថា "សូមមេត្តាកុំជឿការអះអាងមិនច្បាស់លាស់ដោយក្រុមហ៊ុន AI startups លុះត្រាតែពួកគេបង្កើតលទ្ធផលសិល្បៈតាមស្តង់ដារដែលទទួលយកបានយ៉ាងទូលំទូលាយ" ហើយនិយាយថាឱ្យប្រយ័ត្នចំពោះភាសាក្លែងក្លាយ ឬមិនច្បាស់លាស់ដូចជា "កម្មវិធីរៀនម៉ាស៊ីនផ្អែកលើ គោលការណ៍គណនានៃខួរក្បាលមនុស្ស" ឬ "បណ្តាញ cortical recursive" ។

តាមស្ដង់ដាររបស់ LeCun ការទទួលស្គាល់វត្ថុ និងរូបភាពគឺជាជំហានដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយបន្ថែមទៀតនៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ AI ។ គាត់មានជំនឿកាន់តែច្រើនលើការងាររបស់ក្រុមដូចជា Deep Mind ដែលមានកំណត់ត្រាល្អក្នុងការបោះពុម្ពផ្សាយដ៏មានកិត្យានុភាព និងការអភិវឌ្ឍន៍បច្ចេកវិទ្យា និងក្រុមអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ និងវិស្វករដ៏ល្អដែលធ្វើការឱ្យពួកគេ។ LeCun និយាយថា "ប្រហែលជា Google ចំណាយច្រើនលើសលុបសម្រាប់ Deep Mind ប៉ុន្តែពួកគេទទួលបានចំណែកដ៏ល្អនៃមនុស្សឆ្លាតដែលមានលុយ។ ទោះបីជាអ្វីដែល Deep Mind ធ្វើត្រូវបានរក្សាការសម្ងាត់ក៏ដោយ ពួកគេបានបោះពុម្ពឯកសារនៅក្នុងសន្និសីទធំៗ។" ទស្សនៈរបស់ LeCun អំពី Vicarious គឺខុសគ្នាខ្លាំង។ គាត់និយាយថា "Vicarious គឺផ្សែង និងកញ្ចក់ទាំងអស់" គាត់និយាយថា "មនុស្សមិនមានកំណត់ត្រាបទបង្ហាញទេ (ឬប្រសិនបើពួកគេមានមួយ នោះគឺជាកំណត់ត្រានៃការបំភាន់ និងមិនបញ្ចេញ)។

ពួកគេ​មិន​ដែល​បាន​ចូល​រួម​ចំណែក​ដល់​ AI, machine learning ឬ​ computer vision ទេ។ មិនមានព័ត៌មានអំពីវិធីសាស្រ្ត និងក្បួនដោះស្រាយដែលពួកគេកំពុងប្រើ។ ហើយមិនមានលទ្ធផលលើសំណុំទិន្នន័យស្តង់ដារដែលអាចជួយសហគមន៍វាយតម្លៃគុណភាពនៃវិធីសាស្ត្ររបស់ពួកគេនោះទេ។ វាជាការបំផ្លើសទាំងអស់។ មានកម្មវិធី AI/deep learning startups ជាច្រើនដែលធ្វើរឿងដែលគួរអោយចាប់អារម្មណ៍ (ភាគច្រើនជាកម្មវិធីដែលទើបនឹងបង្កើតក្នុងវិស័យសិក្សា)។ វាគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលចំពោះខ្ញុំដែល Vicarious ទាក់ទាញការចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងខ្លាំង (និងប្រាក់) ដោយគ្មានអ្វីក្រៅពីការអះអាងដែលមិនច្បាស់លាស់។

ប្រហែល​ជា​ការ​រំឮក​ដល់​ចលនា​ខាង​វិញ្ញាណ​នៃ​សាសនា​ក្លែង​ក្លាយ​ដែល​មាន​តារា​ល្បីៗ​ចូល​រួម។ វា​ធ្វើ​ឱ្យ​រឿង​ទាំង​មូល​ហាក់​ដូច​ជា hokey បន្តិច​ឬ​យ៉ាង​ហោច​ណាស់​មួយ​ផ្នែក​អស្ចារ្យ​។ ខ្ញុំចង់និយាយថា តើអ្នកអាចចាត់វិធានការធ្ងន់ធ្ងរប៉ុណ្ណាដែលពាក់ព័ន្ធនឹង Ashton Kutcher និងឯកសារយោងអំពី Terminator ប្រហែលមួយលាន? នាពេលកន្លងមក ការផ្សាយរបស់ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយជាច្រើនមានការសាទរយ៉ាងខ្លាំង សារព័ត៌មានប្រហែលជារំភើបខ្លាំងពេកក្នុងការប្រើពាក្យដូចជា "ដំណើរការបំផុសគំនិតដោយជីវសាស្រ្ត" និង "ការគណនាកង់ទិច" ។

ប៉ុន្តែនៅពេលនេះ ម៉ាស៊ីន hype-machine មានការស្ទាក់ស្ទើរបន្តិចក្នុងការផ្លាស់ប្តូរដោយស្វ័យប្រវត្តិទៅក្នុងប្រអប់លេខ។ ដូចដែល Gary Marcus បានចង្អុលបង្ហាញថ្មីៗនេះនៅក្នុង នេះជាថ្មី Yorkerរឿងរ៉ាវទាំងនេះជាច្រើនត្រូវបាន "ច្របូកច្របល់បំផុត" តាមពិតទៅការខកខានមិនបានបញ្ចេញនូវព័ត៌មានថ្មី និងរៀបចំឡើងវិញអំពីបច្ចេកវិទ្យាដែលយើងមាន និងប្រើប្រាស់រួចហើយ។ ហើយវត្ថុនេះបានបន្តសម្រាប់ ជាច្រើនទសវត្ស។ គ្រាន់តែពិនិត្យមើល Perceptron ហើយ​អ្នក​អាច​ដឹង​ថា​តើ​រថភ្លើង​បច្ចេកវិទ្យា​នេះ​ច្រេះ​ខ្លាំង​ប៉ុណ្ណា​។ ដែលបាននិយាយថា អ្នកមានកំពុងលោតឡើងលើរថភ្លើងលុយ ហើយវាហាក់បីដូចជាវានឹងមិនឈប់ក្នុងពេលឆាប់ៗនេះទេ។