ទិដ្ឋភាពទូទៅ

យោងតាមសព្វវចនាធិប្បាយវិគីភីឌា ម៉ូដែល AI (Artificial Intelligence) គឺជាកម្មវិធីកុំព្យូទ័រដែលប្រើក្បួនដោះស្រាយ និងទិន្នន័យដើម្បីធ្វើការងារដែលជាធម្មតាត្រូវការបញ្ញារបស់មនុស្ស ដូចជា ការសម្រេចចិត្ត ការស្គាល់លំនាំ និងការបកប្រែភាសា។ ម៉ូដែលទាំងនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើសំណុំទិន្នន័យធំៗ ហើយអាចកែលម្អខ្លួនឯងតាមរយៈការរៀនពីគំរូ ដោយមិនចាំបាច់សរសេរកូដថ្មីសម្រាប់ការងារនីមួយៗ។

វិគីភីឌាពន្យល់ថា ម៉ូដែល AI មានរចនាសម្ព័ន្ធផ្អែកលើស្រទាប់ណឺរ៉ូនសិប្បនិម្មិតច្រើនជាន់ ហើយអាចមានប៉ារ៉ាម៉ែត្ររាប់លាន រហូតដល់រាប់ពាន់លាន។ ការបណ្តុះបណ្តាលទាមទារទិន្នន័យដ៏សម្បើម និងធនធានកុំព្យូទ័រកម្រិតខ្ពស់។ ឧទាហរណ៍ ម៉ូដែលបកប្រែអាចរៀនពីឯកសារពីរភាសារាប់លានទំព័រ។

ភូមិសាស្ត្រ និងប្រជាជន

យោងតាមវិគីភីឌា ការអភិវឌ្ឍន៍ម៉ូដែល AI ប្រមូលផ្តុំច្រើននៅតំបន់ដែលមានហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបច្ចេកវិទ្យារឹងមាំ។ សហរដ្ឋអាមេរិក ជាពិសេសតំបន់ស៊ីលីកុនវ៉ាលី គឺជាមជ្ឈមណ្ឌលធំបំផុត ដោយមានក្រុមហ៊ុនដូចជា Google, Microsoft, OpenAI និង Meta។ ប្រទេសចិនវិញ មាន Baidu, Alibaba និង Tencent ដែលកំពុងប្រកួតប្រជែងយ៉ាងស្វិតស្វាញ។ ទ្វីបអឺរ៉ុបមានមជ្ឈមណ្ឌលស្រាវជ្រាវនៅបារាំង អាល្លឺម៉ង់ និងចក្រភពអង់គ្លេស។

ចំពោះបុគ្គលសំខាន់ៗវិញ អ្នកត្រួសត្រាយដូចជា Alan Turing, John McCarthy, Marvin Minsky បានដាក់មូលដ្ឋានទ្រឹស្តី។ បច្ចុប្បន្ននេះអ្នកស្រាវជ្រាវដូចជា Geoffrey Hinton, Yann LeCun និង Yoshua Bengio ត្រូវបានគេស្គាល់ថាជា "ឪពុកនៃ Deep Learning" ដោយពួកគាត់បានឈ្នះពានរង្វាន់ Turing Award ឆ្នាំ ២០១៨។

ប្រវត្តិសាស្ត្រ

យោងតាមវិគីភីឌា គំនិតនៃម៉ាស៊ីនឆ្លាតវៃមានតាំងពីទេវកថាក្រិចបុរាណ ប៉ុន្តែការស្រាវជ្រាវបែបវិទ្យាសាស្ត្របានចាប់ផ្តើមនៅពាក់កណ្តាលសតវត្សរ៍ទី ២០។ នៅឆ្នាំ ១៩៥០ Alan Turing បានចេញផ្សាយនូវសារណាមួយដែលស្នើរនូវ "Turing Test" ដើម្បីវាស់ស្ទង់សមត្ថភាពម៉ាស៊ីនក្នុងការក្លែងបន្លំជាមនុស្ស។ នៅឆ្នាំ ១៩៥៦ សិក្ខាសាលា Dartmouth បានប្រមូលផ្តុំអ្នកស្រាវជ្រាវ ហើយពាក្យថា "Artificial Intelligence" ត្រូវបានបង្កើតឡើងជាផ្លូវការ។

ទសវត្សរ៍បន្ទាប់បានឃើញការរីកចម្រើនមួយចំនួនដូចជាកម្មវិធី SHRDLU និង ELIZA ប៉ុន្តែដោយសារការរំពឹងទុកលើសកំណត់ និងថវិកាតិចតួច វិស័យនេះបានធ្លាក់ចូលក្នុង "រដូវរងារ AI" (AI Winter) ក្នុងទសវត្សរ៍ ១៩៧០ និង ១៩៨០។

ការរស់ឡើងវិញបានកើតឡើងក្នុងទសវត្សរ៍ ២០០០ ដោយសារការកើនឡើងនៃទិន្នន័យឌីជីថល និងថាមពលកុំព្យូទ័រ។ នៅឆ្នាំ ២០១២ គំរូ AlexNet បានឈ្នះការប្រកួត ImageNet ដោយប្រើបណ្តាញស៊ីជម្រៅ ដែលបើកទំព័រថ្មីសម្រាប់ Deep Learning។ ចាប់តាំងពីឆ្នាំ ២០១៨ មក ម៉ូដែលដូចជា GPT និង BERT ដែលប្រើបច្ចេកវិទ្យា Transformer បានធ្វើបដិវត្តន៍ផ្នែកដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។

សេដ្ឋកិច្ច និងវប្បធម៌

យោងតាមរបាយការណ៍របស់ក្រុមហ៊ុនប្រឹក្សាយោបល់ McKinsey ម៉ូដែល AI អាចនឹងជំរុញសេដ្ឋកិច្ចសកលដោយបន្ថែមទឹកប្រាក់រហូតដល់ ១៣ ទ្រីលានដុល្លារអាមេរិកនៅឆ្នាំ ២០៣០។ ឧស្សាហកម្មដែលទទួលបានផលប្រយោជន៍ច្រើនជាងគេរួមមាន វិស័យផលិតកម្ម ហិរញ្ញវត្ថុ សុខាភិបាល និងកសិកម្ម។ AI អាចជួយឱ្យក្រុមហ៊ុនព្យាករណ៍តម្រូវការទីផ្សារ កាត់បន្ថយកាកសំណល់ និងធ្វើប្រត្តិបត្តិការឱ្យកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។

ខាងវប្បធម៌វិញ ម៉ូដែល AI បានជះឥទ្ធិពលដល់សិល្បៈ តន្ត្រី និងអក្សរសាស្ត្រ។ ឧបករណ៍បង្កើតរូបភាពដូចជា DALL-E និង Midjourney អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់បង្កើតស្នាដៃសិល្បៈពីការពិពណ៌នាជាអត្ថបទ។ ប៉ុន្តែដូចដែល BBC បានរាយការណ៍ បញ្ហាកម្មសិទ្ធិបញ្ញា និងការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដោយគ្មានការអនុញ្ញាត បានបង្កជម្លោះនៅក្នុងឧស្សាហកម្មច្នៃប្រឌិត។

ការពាក់ព័ន្ធបច្ចុប្បន្ន

នៅឆ្នាំ ២០២៦ ការអភិវឌ្ឍម៉ូដែល AI បន្តធ្វើជាចំណុចផ្តោតនៃការយកចិត្តទុកដាក់របស់សារព័ត៌មាន និងរដ្ឋាភិបាល។ យោងតាម BBC ការប្រកួតប្រជែងរវាងសហរដ្ឋអាមេរិក និងចិនក្នុងការនាំមុខវិស័យ AI កាន់តែក្តៅគគុក ដោយមានការដាក់ទណ្ឌកម្ម និងការវិនិយោគជាយុទ្ធសាស្ត្រ។ អង្គការសហប្រជាជាតិ និងសហភាពអឺរ៉ុបក៏បានព្យាយាមបង្កើតក្របខណ្ឌបទបញ្ជាសកលសម្រាប់ AI ដើម្បីធានាថាបច្ចេកវិទ្យានេះត្រូវបានប្រើប្រាស់ប្រកបដោយសុវត្ថិភាព និងក្រមសីលធម៌។

នៅក្នុងបរិបទកម្ពុជា សារព័ត៌មាន BBC ភាសាខ្មែរ ធ្លាប់បានចុះផ្សាយថា រដ្ឋាភិបាលកម្ពុជាកំពុងស្វែងរកវិធីបញ្ចូល AI ទៅក្នុងសេវាសាធារណៈ ខណៈដែលយុវជនកម្ពុជាកាន់តែច្រើនឡើងកំពុងចាប់យកអាជីពផ្នែកបច្ចេកវិទ្យា AI។ សម្រាប់អ្នកអាន KhmerPulse ការយល់ដឹងពីមូលដ្ឋាននៃម៉ូដែល AI អាចជួយឱ្យពួកគេសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរនៃទីផ្សារការងារ និងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ថ្មីៗដោយឈ្លាសវៃ។