Jensen Huang CEO Nvidia ອ້າງວ່າ AGI ບັນລຸໄດ້ແລ້ວ
ໃນຄໍາຖະແຫຼງທີ່ມີຫົວຂໍ້ໃນ podcast Lex Fridman, CEO Nvidia Jensen Huang ປະກາດວ່າ, "ຂ້າພະເຈົ້າຄິດວ່າພວກເຮົາໄດ້ບັນລຸ AGI." ການຮຽກຮ້ອງນີ້ກ່ຽວກັບປັນຍາປະດິດທົ່ວໄປໄດ້ຄອບຄອງການໂຕ້ວາທີທີ່ຮຸນແຮງຢູ່ໃນໂລກເຕັກໂນໂລຢີ. ຄໍາວ່າ AGI, ເປັນຕົວແທນຂອງ AI ທີ່ກົງກັນຫຼືເກີນຄວາມສາມາດທາງດ້ານສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ, ໄດ້ກາຍເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງການສົນທະນາແລະການຂັດແຍ້ງ. ການຢືນຢັນຂອງ Huang ວາງ Nvidia ຢູ່ໃນຈຸດສູນກາງຂອງການສົນທະນາທີ່ເລິກເຊິ່ງທີ່ສຸດຂອງເຕັກໂນໂລຢີ.
AGI ແມ່ນຫຍັງ ແລະເປັນຫຍັງຄຳນິຍາມຈຶ່ງສຳຄັນ?
Artificial General Intelligence (AGI) ແມ່ນຮູບແບບທາງທິດສະດີຂອງ AI. ບໍ່ຄືກັບ AI ແຄບຂອງມື້ນີ້, ເຊິ່ງດີເລີດໃນວຽກງານສະເພາະ, AGI ຈະມີຄວາມສາມາດທາງດ້ານສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດທົ່ວໄປ. ມັນສາມາດຫາເຫດຜົນ, ຮຽນຮູ້, ວາງແຜນ, ແລະນໍາໃຊ້ຄວາມຮູ້ໃນທົ່ວຂອບເຂດທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງໂດເມນ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຄໍານິຍາມຍັງ vague ທີ່ມີຊື່ສຽງ. ການຂາດຄວາມຊັດເຈນນີ້ເຮັດໃຫ້ເກີດການໂຕ້ວາທີທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ. ຜູ້ນໍາດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ, ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ແລະສາທາລະນະມັກຈະມີການຕີຄວາມແຕກຕ່າງກັນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ປະກອບເປັນ AGI ແທ້ໆ. ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນນີ້ແມ່ນຈຸດໃຈກາງໃນການເຂົ້າໃຈຄວາມສຳຄັນຂອງຄຳຮຽກຮ້ອງຂອງທ່ານ Huang.
ການໂຕ້ວາທີ AGI Terminology ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່
ໃນເດືອນທີ່ຜ່ານມາ, ການປ່ຽນແປງທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈໄດ້ເກີດຂື້ນ. ຜູ້ນໍາອຸດສາຫະກໍາຫຼາຍຄົນໄດ້ເລີ່ມຫ່າງໄກຈາກຄໍາວ່າ "AGI." ພວກເຂົາເຈົ້າໂຕ້ຖຽງວ່າມັນເກີນໄປແລະຖືກກໍານົດບໍ່ດີ, ນໍາໄປສູ່ການເຂົ້າໃຈຜິດຂອງສາທາລະນະແລະຄວາມຄາດຫວັງທີ່ບໍ່ເປັນຈິງ.
ແທນທີ່ຈະ, ຜູ້ບໍລິຫານເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຊະນະຄໍາສັບໃຫມ່. ພວກເຂົາສະເຫນີປະໂຫຍກທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມຊັດເຈນແລະເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການພັດທະນາ. ທາງເລືອກທົ່ວໄປທີ່ແຜ່ຂະຫຍາຍໃນປັດຈຸບັນປະກອບມີ:
Artificial Capable Intelligence (ACI) ລະບົບ AI ຂັ້ນສູງ AI ຈຸດປະສົງທົ່ວໄປ
ນັກວິຈານຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຂໍ້ກໍານົດໃຫມ່ເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະອະທິບາຍເປົ້າຫມາຍພື້ນຖານດຽວກັນກັບ AGI. ການ rebranding ເບິ່ງຄືວ່າເປັນຄວາມພະຍາຍາມໃນການຄຸ້ມຄອງຄວາມຄາດຫວັງໃນຂະນະທີ່ສືບຕໍ່ປະຕິບັດຕາມຈຸດປະສົງຫຼັກຂອງການສ້າງເຄື່ອງຈັກທົ່ວໄປທີ່ມີຄວາມສາມາດສູງ.
ເງື່ອນໄຂສະເພາະຂອງ Jensen Huang ສໍາລັບ AGI
Huang ບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ການຮຽກຮ້ອງຂອງຕົນຢູ່ໃນສູນຍາກາດ. ລາວໄດ້ສະຫນອງເງື່ອນໄຂສະເພາະ, ອີງໃສ່ການທົດສອບສໍາລັບການສະຫລຸບຂອງລາວ. ລາວໄດ້ແນະນໍາວ່າຖ້າ AI ສາມາດຜ່ານການທົດສອບຂອງມະນຸດໄດ້ມາດຕະຖານ, ມັນຄວນຈະພິຈາລະນາ AGI.
ລາວໄດ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນລະບົບ AI ຂອງ Nvidia ປະຕິບັດໄດ້ດີໃນດັດຊະນີທີ່ສັບສົນ. ເຫຼົ່ານີ້ລວມມີການສອບເສັງທະນາຍຄວາມ, ການທົດສອບສົມເຫດສົມຜົນ, ແລະການປະເມີນຜົນທາງວິຊາການຂັ້ນສູງ. ໃນທັດສະນະຂອງ Huang, ຄວາມສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນນີ້ໃນທົ່ວຂົງເຂດທີ່ຫຼາກຫຼາຍສັນຍານຮູບແບບຂອງຄວາມສະຫຼາດທົ່ວໄປ.
ຄໍານິຍາມທີ່ປະຕິບັດໄດ້, ດັດຊະນີທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍມາດຕະຖານນີ້ກົງກັນຂ້າມກັບທັດສະນະທາງປັດຊະຍາ ຫຼືລວມທັງໝົດຂອງ AGI. ມັນສຸມໃສ່ຜົນຜະລິດທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ແທນທີ່ຈະເປັນຂະບວນການຂອງມັນສະຫມອງພາຍໃນຫຼືສະຕິ.
ປະຕິກິລິຍາອຸດສາຫະກໍາແລະຄວາມສົງໄສຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ
ປະຕິກິລິຍາຕໍ່ຄຳຖະແຫຼງຂອງທ່ານ Huang ໄດ້ມີການປະສົມ. ນັກສັງເກດການບາງຄົນເຫັນວ່າມັນເປັນການຍອມຮັບຢ່າງກ້າຫານຂອງຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງໄວວາ. ຄົນອື່ນເຫັນວ່າມັນເປັນຄໍາຖະແຫຼງການຍຸດທະສາດຈາກ CEO ຂອງບໍລິສັດທີ່ມີອໍານາດການປະຕິວັດ AI.
ນັກຄົ້ນຄວ້າ AI ຫຼາຍຄົນສະແດງຄວາມສົງໄສຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ພວກເຂົາເຈົ້າໂຕ້ຖຽງວ່າການຜ່ານການທົດສອບບໍ່ເທົ່າກັບຄວາມເຂົ້າໃຈແລະເຫດຜົນຂອງມະນຸດ. AGI ທີ່ແທ້ຈິງ, ພວກເຂົາຂັດແຍ້ງ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປັບຕົວ, ຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປ, ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈໃນສະພາບການທີ່ລະບົບປະຈຸບັນຂາດ.
ຈຸດສໍາຄັນຂອງຄວາມສົງໄສຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານປະກອບມີ:
AI ໃນປະຈຸບັນຂາດຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ແທ້ຈິງແລະດໍາເນີນການກ່ຽວກັບການຮັບຮູ້ຮູບແບບ. ລະບົບບໍ່ມີປະສົບການທີ່ເປັນຕົວຕົນ ຫຼືສະຕິທີ່ແທ້ຈິງ. ຄວາມສາມາດໃນການເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ທົ່ວໄປໃນສະພາບແວດລ້ອມປາຍເປີດແມ່ນຍັງຈໍາກັດ.
ສະພາບການ Nvidia: ທັດສະນະຂອງຜູ້ນໍາ
ທັດສະນະຂອງ Jensen Huang ມີອິດທິພົນເປັນເອກະລັກ. ໜ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກຂອງ Nvidia (GPUs) ແມ່ນຮາດແວພື້ນຖານສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ AI ທີ່ທັນສະໄໝເກືອບທັງໝົດ. ບໍລິສັດມີທັດສະນະທີ່ບໍ່ມີການປຽບທຽບກັບຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບ AI ທີ່ທັນສະໄຫມທີ່ພັດທະນາໂດຍຫ້ອງທົດລອງທົ່ວໂລກ.
ຄໍາຖະແຫຼງຂອງລາວອາດຈະສະທ້ອນເຖິງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ໄດ້ຮັບຈາກຕໍາແຫນ່ງທີ່ມີສິດທິພິເສດນີ້. ມັນສະແດງເຖິງຄວາມເຊື່ອທີ່ວ່າອຸດສາຫະກໍາກໍາລັງຜ່ານຂອບເຂດທີ່ສໍາຄັນ. ບໍ່ວ່າເກນນີ້ຕອບສະຫນອງຄໍານິຍາມຂອງ AGI ຂອງທຸກຄົນຍັງຄົງເປັນຄໍາຖາມຫຼັກ.
ຜົນກະທົບທີ່ກວ້າງຂວາງສໍາລັບເຕັກໂນໂລຢີແລະສັງຄົມ
ການປະກາດຜົນສໍາເລັດຂອງ AGI, ເຖິງແມ່ນໂຕ້ແຍ້ງ, ມີຜົນກະທົບອັນເລິກເຊິ່ງ. ມັນມີອິດທິພົນຕໍ່ຄວາມຮັບຮູ້ຂອງປະຊາຊົນ, ການສົນທະນາກ່ຽວກັບກົດລະບຽບ, ແລະແນວໂນ້ມການລົງທຶນ. ການຮຽກຮ້ອງດັ່ງກ່າວເລັ່ງໄລຍະເວລາສໍາລັບການສົນທະນາຢ່າງຈິງຈັງກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພ AI, ຈັນຍາບັນ, ແລະການເຊື່ອມໂຍງ.
ສໍາລັບທຸລະກິດ, ຄວາມສາມາດກ້າວຫນ້າຂອງ AI ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຕ້ອງການທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການປັບຕົວ. ຄວາມເຂົ້າໃຈ ແລະການໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກໃນການຮັກສາຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນອີກຕໍ່ໄປ. ພູມສັນຖານມີການປ່ຽນແປງໃນຈັງຫວະທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມສົນໃຈ.
ການຮັບຮູ້ກ່ຽວກັບການພັດທະນາເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບມືອາຊີບໃດໆ. ການໂຕ້ວາທີກ່ຽວກັບການມາຮອດຂອງ AGI ໃນທີ່ສຸດແມ່ນການໂຕ້ວາທີກ່ຽວກັບອະນາຄົດຂອງການເຮັດວຽກ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ແລະການຮ່ວມມືລະຫວ່າງມະນຸດກັບເຄື່ອງຈັກ.
ສະຫຼຸບ: ການນໍາທາງການພັດທະນາພູມສັນຖານ AI
ການອ້າງຂອງ Jensen Huang ວ່າ "ພວກເຮົາບັນລຸ AGI" ແມ່ນຈຸດສໍາຄັນໃນການສົນທະນາ AI. ມັນທ້າທາຍຄໍານິຍາມ, ກະຕຸ້ນການກວດສອບ, ແລະບັງຄັບໃຫ້ມີການປະເມີນຄວາມຄືບຫນ້າຄືນໃຫມ່. ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານໂຕ້ວາທີກ່ຽວກັບ semantics, ທ່າອ່ຽງທີ່ປະຕິເສດບໍ່ໄດ້ແມ່ນໄປສູ່ລະບົບ AI ທີ່ມີອໍານາດແລະຈຸດປະສົງທົ່ວໄປ.
ສໍາລັບບຸກຄົນແລະທຸລະກິດ, ຈຸດສຸມຈະຕ້ອງໄດ້ຮັບຮອງເອົາການປະຕິບັດແລະຄວາມເຂົ້າໃຈ. ເຄື່ອງມືທີ່ມີຢູ່ໃນມື້ນີ້, ຂັບເຄື່ອນໂດຍບໍລິສັດເຊັ່ນ Nvidia, ແມ່ນການປ່ຽນແປງ. ເພື່ອເຮັດໃຫ້ພວກມັນມີປະສິດທິພາບ, ທ່ານຕ້ອງການຄວາມເຂົ້າໃຈ ແລະຍຸດທະສາດທີ່ຊັດເຈນ.
ພ້ອມທີ່ຈະສໍາຫຼວດວິທີການທີ່ AI ກ້າວຫນ້າສາມາດປະສົມປະສານເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທ່ານບໍ? ເຂົ້າໄປເບິ່ງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຈະຄົ້ນພົບເຄື່ອງມື ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ແປການໂຕ້ວາທີລະດັບສູງເຫຼົ່ານີ້ໄປສູ່ການແກ້ໄຂບັນຫາຕົວຈິງ. ອະນາຄົດຂອງ AI ກໍາລັງຖືກກໍານົດໃນປັດຈຸບັນ - ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການສ້າງມັນ.
