ការចាប់ផ្តើម AI 'vicarious' រំភើបដល់ពួកវរជននៃជ្រលងភ្នំស៊ីលីកុន - ប៉ុន្តែតើវាមានការឃោសនាបំផ្លើសមែនទេ?
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 ។ ពិតជាមិនដឹងថាលុយទាំងអស់នេះទៅណាទេ។ 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។ នេះជាធម្មជាតិធ្វើឲ្យមនុស្សមានការភ័យខ្លាចយ៉ាងខ្លាំង។
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" ។ “ខ្ញុំគិតថាមានលទ្ធផលដ៏គ្រោះថ្នាក់នៅទីនោះ។ មានភាពយន្តអំពីរឿងនេះដែលអ្នកដឹង ដូចជា Terminator ជាដើម។ មានលទ្ធផលគួរឱ្យខ្លាចខ្លះ។ ហើយយើងគួរព្យាយាមធ្វើឱ្យប្រាកដថាលទ្ធផលគឺល្អ មិនអាក្រក់ទេ»។
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។ )
ចុងរលុងជាច្រើនត្រូវដោះស្រាយមុនពេលមនុស្សត្រូវគេយកទៅបាត់។ 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 គ្មានអ្វីថ្មីទេ។ 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)។
ពួកគេមិនដែលបានចូលរួមចំណែកដល់ AI, machine learning ឬ computer vision ទេ។ មិនមានព័ត៌មានអំពីវិធីសាស្រ្ត និងក្បួនដោះស្រាយដែលពួកគេកំពុងប្រើ។ ហើយមិនមានលទ្ធផលលើសំណុំទិន្នន័យស្តង់ដារដែលអាចជួយសហគមន៍វាយតម្លៃគុណភាពនៃវិធីសាស្ត្ររបស់ពួកគេនោះទេ។ វាជាការបំផ្លើសទាំងអស់។ មានកម្មវិធី AI/deep learning startups ជាច្រើនដែលធ្វើរឿងដែលគួរអោយចាប់អារម្មណ៍ (ភាគច្រើនជាកម្មវិធីដែលទើបនឹងបង្កើតក្នុងវិស័យសិក្សា)។ វាគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលចំពោះខ្ញុំដែល Vicarious ទាក់ទាញការចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងខ្លាំង (និងប្រាក់) ដោយគ្មានអ្វីក្រៅពីការអះអាងដែលមិនច្បាស់លាស់។
ប្រហែលជាការរំឮកដល់ចលនាខាងវិញ្ញាណនៃសាសនាក្លែងក្លាយដែលមានតារាល្បីៗចូលរួម។ វាធ្វើឱ្យរឿងទាំងមូលហាក់ដូចជា hokey បន្តិចឬយ៉ាងហោចណាស់មួយផ្នែកអស្ចារ្យ។ 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 ហើយអ្នកអាចដឹងថាតើរថភ្លើងបច្ចេកវិទ្យានេះច្រេះខ្លាំងប៉ុណ្ណា។ ដែលបាននិយាយថា អ្នកមានកំពុងលោតឡើងលើរថភ្លើងលុយ ហើយវាហាក់បីដូចជាវានឹងមិនឈប់ក្នុងពេលឆាប់ៗនេះទេ។