ໃນຊ່ວງລຶະເບິ່ງຮ້ອນຂອງຊຸມປີ 1950, ນັກວິທະຍາສາດໜຸ່ມກຸ່ມໜຶ່ງໄດ້ຕັ້ງຄຳວ່າ "ປັນຍາປະດິດ" ໃນລະຫວ່າງການເຕົ້າໂຮມກັນ, ເຊິ່ງໝາຍເຖິງການກຳເນີດຢ່າງເປັນທາງການຂອງຂະແໜງທີ່ພົ້ນເດັ່ນນີ້.
ໃນໄລຍະສອງສາມທົດສະວັດ, AI ໄດ້ຜ່ານຂັ້ນຕອນຕ່າງໆຂອງການພັດທະນາ.ມັນເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍລະບົບທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ, ບ່ອນທີ່ລະບົບ AI ອີງໃສ່ກົດລະບຽບທີ່ຂຽນດ້ວຍຕົນເອງແລະເຫດຜົນ.ລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານເບື້ອງຕົ້ນແມ່ນຕົວແທນປົກກະຕິຂອງຂັ້ນຕອນນີ້.ລະບົບ AI ດັ່ງກ່າວຕ້ອງການກົດລະບຽບ ແລະຄວາມຮູ້ທີ່ໄດ້ກໍານົດໄວ້ລ່ວງໜ້າ ແລະບໍ່ສາມາດຮັບມືກັບສະຖານະການທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດຄິດໄວ້.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເຊິ່ງມີຄວາມຄືບຫນ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍການອະນຸຍາດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກຮຽນຮູ້ຮູບແບບແລະກົດລະບຽບຈາກຂໍ້ມູນ.ວິທີການທົ່ວໄປປະກອບມີການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ, ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ, ແລະການຮຽນຮູ້ເສີມ.ໃນລະຫວ່າງຂັ້ນຕອນນີ້, ລະບົບ AI ສາມາດເຮັດການຄາດເດົາແລະການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ.
ຕໍ່ໄປ, ການຮຽນຮູ້ເລິກໄດ້ກາຍເປັນສາຂາຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.ມັນໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ຫຼາຍຊັ້ນເພື່ອຈໍາລອງໂຄງສ້າງແລະການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ.ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງໄດ້ບັນລຸຄວາມກ້າວໜ້າໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ ແລະສຽງເວົ້າ, ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ, ແລະອື່ນໆ. ລະບົບ AI ໃນຂັ້ນຕອນນີ້ສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະມີຄວາມສາມາດໃຫ້ເຫດຜົນ ແລະການສະແດງຕົວຕົນທີ່ແຂງແຮງກວ່າ.
ໃນປັດຈຸບັນ, AI ກໍາລັງປະສົບກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ກວ້າງຂວາງແລະການພັດທະນາຢ່າງໄວວາ.ມັນໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ, ລວມທັງການດູແລສຸຂະພາບ, ການເງິນ, ການຂົນສົ່ງ, ການສຶກສາ, ແລະອື່ນໆອີກ.ຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງເທກໂນໂລຍີ AI, ການປັບປຸງ algorithms, ການປັບປຸງພະລັງງານຂອງຄອມພິວເຕີ້, ແລະການປັບປຸງຊຸດຂໍ້ມູນໄດ້ຂະຫຍາຍຂອບເຂດແລະການປະຕິບັດຂອງ AI ຕື່ມອີກ.AI ໄດ້ກາຍເປັນຜູ້ຊ່ວຍອັດສະລິຍະໃນຊີວິດຂອງມະນຸດແລະການຜະລິດ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນການຂັບຂີ່ແບບອັດຕະໂນມັດ, AI ຊ່ວຍໃຫ້ຍານພາຫະນະສາມາດຮັບຮູ້ແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ສະພາບຖະຫນົນ, ສັນຍານຈະລາຈອນແລະຍານພາຫະນະອື່ນໆໂດຍຜ່ານການຮັບຮູ້, ການຕັດສິນໃຈແລະລະບົບການຄວບຄຸມ, ບັນລຸການຂົນສົ່ງທີ່ປອດໄພແລະມີປະສິດທິພາບ.ໃນຂົງເຂດການວິນິດໄສທາງການແພດແລະການຊ່ວຍເຫຼືອ, AI ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງການແພດຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ຊ່ວຍເຫຼືອແພດຫມໍໃນການວິນິດໄສພະຍາດແລະການຕັດສິນໃຈການປິ່ນປົວ.ດ້ວຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ, AI ສາມາດກວດພົບເນື້ອງອກ, ວິເຄາະຮູບພາບທາງການແພດ, ການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການຄົ້ນຄວ້າຢາ, ແລະອື່ນໆ, ດັ່ງນັ້ນການປັບປຸງປະສິດທິພາບທາງການແພດແລະຄວາມຖືກຕ້ອງ.
AI ຍັງຊອກຫາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການຄວບຄຸມຄວາມສ່ຽງທາງດ້ານການເງິນແລະການຕັດສິນໃຈການລົງທຶນ.ມັນສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງດ້ານການເງິນ, ກໍານົດກິດຈະກໍາການສໍ້ໂກງ, ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງ, ແລະການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການຕັດສິນໃຈການລົງທຶນ.ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຢ່າງໄວວາ, AI ສາມາດຄົ້ນພົບຮູບແບບແລະແນວໂນ້ມ, ການສະຫນອງການບໍລິການທາງດ້ານການເງິນທີ່ສະຫລາດແລະຄໍາແນະນໍາຕ່າງໆ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, AI ສາມາດຖືກ ນຳ ໃຊ້ເຂົ້າໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບອຸດສາຫະ ກຳ ແລະການຮັກສາການຄາດເດົາ.ມັນສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການແລະການບໍາລຸງຮັກສາອຸປະກອນໃນການຜະລິດອຸດສາຫະກໍາ.ໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນເຊັນເຊີແລະບັນທຶກປະຫວັດສາດ, AI ສາມາດຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອຸປະກອນ, ປັບປຸງແຜນການການຜະລິດ, ແລະປັບປຸງປະສິດທິພາບການຜະລິດແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງອຸປະກອນ.
ລະບົບຄໍາແນະນໍາທີ່ສະຫລາດແມ່ນຕົວຢ່າງອື່ນ.AI ສາມາດໃຫ້ຄໍາແນະນໍາສ່ວນບຸກຄົນແລະຄໍາແນະນໍາໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສົນໃຈແລະຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້.ນີ້ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນ e-commerce, ດົນຕີແລະເວທີວິດີໂອ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຄົ້ນພົບຜະລິດຕະພັນແລະເນື້ອຫາທີ່ກົງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຂົາ.
ຈາກເຄື່ອງດູດຝຸ່ນຫຸ່ນຍົນໄປສູ່ເທັກໂນໂລຍີການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ, ຈາກ “Deep Blue” ຂອງ IBM ເອົາຊະນະແຊ້ມໝາກຮຸກໂລກໄປສູ່ ChatGPT ຍອດນິຍົມຫຼ້າສຸດ, ເຊິ່ງນຳໃຊ້ເຕັກນິກການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ ແລະ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອຕອບຄຳຖາມ, ສະໜອງຂໍ້ມູນ ແລະ ປະຕິບັດໜ້າທີ່ຕ່າງໆ, AI ໄດ້ເຂົ້າສູ່ ທັດສະນະຂອງສາທາລະນະ.ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກພາກປະຕິບັດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ສ່ວນນ້ອຍໆຂອງການມີ AI ໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ.ໃນຂະນະທີ່ເຕັກໂນໂລຢີສືບຕໍ່ກ້າວຫນ້າ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ທີ່ມີນະວັດກໍາຫຼາຍຂຶ້ນທີ່ຈະປ່ຽນຮູບແບບອຸດສາຫະກໍາແລະຂະບວນການຕ່າງໆໃນທົ່ວຄະນະ.
ເວລາປະກາດ: ກໍລະກົດ-17-2023