เมื่อเร็วๆ นี้ การประชุมหัวข้อวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และการพัฒนาโลกประจำปี 2024 "นวัตกรรมการกำกับดูแลด้านปัญญาประดิษฐ์สร้างรากฐานความน่าเชื่อถือระดับนานาชาติเพื่อการปลูกฝังระบบนิเวศการปกครองด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี" จัดขึ้นที่กรุงปักกิ่ง เฉียว หง ประธานองค์กรความร่วมมือหุ่นยนต์โลก และ นักวิชาการของ Chinese Academy of Sciences เปิดเผยรายงานแนวโน้มเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ประจำปี 2024
“พวกเขาเต็มไปด้วยความเป็นไปได้และศักยภาพที่ไม่สิ้นสุด พวกเขาไม่เพียงแต่จะนำมาซึ่งไลฟ์สไตล์ที่สะดวกสบายและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังส่งเสริมนวัตกรรมและการพัฒนาในทุกสาขาอาชีพ” เฉียว หง กล่าวโดยหวังว่าการเปิดตัวครั้งนี้จะเป็นแนวทางให้ทุกคนคิดได้” วิธีเข้าใจทิศทางการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ วิธีส่งเสริมนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและการยกระดับอุตสาหกรรม และวิธีรับประกันการพัฒนาที่ยั่งยืนของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์”
เทรนด์เทคโนโลยีล้ำสมัย 10 ประการเหล่านี้ได้แก่:
เทคโนโลยีทั่วไปของ AI
1. ข้อมูลขนาดเล็กและข้อมูลคุณภาพสูง
ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องจำนวนมากไม่เพียงแต่ใช้ทรัพยากรในการประมวลผลเท่านั้น แต่ยังนำความท้าทายมาสู่การฝึกโมเดลที่เชื่อถือได้อีกด้วย ในบริบทนี้ คุณค่าของข้อมูลขนาดเล็กและข้อมูลคุณภาพสูงมีความสำคัญมากขึ้น ข้อมูลขนาดเล็กให้ความสำคัญกับความถูกต้องและความเกี่ยวข้องของข้อมูลมากขึ้น โดยลดการพึ่งพาและความไม่แน่นอนของอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์กับข้อมูล และเพิ่มความน่าเชื่อถือของเครือข่าย การสร้างชุดข้อมูลที่หลากหลายไม่เพียงแต่สนับสนุนการพัฒนา AI ด้วยเส้นทางทางเทคนิคที่แตกต่างกันตามทฤษฎีเท่านั้น แต่ยังให้ความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในการแก้ปัญหาคอขวดของปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปอีกด้วย
2. การจัดตำแหน่งของมนุษย์และเครื่องจักร
เมื่อผลลัพธ์ของ AI สอดคล้องกับคุณค่าของมนุษย์เท่านั้น เราจึงจะมั่นใจได้ว่าความสามารถและพฤติกรรมของโมเดล AI นั้นสอดคล้องกับความตั้งใจของมนุษย์ การอาศัยข้อมูลและอัลกอริธึมเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะบรรลุการจัดตำแหน่งระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร ซึ่งหมายความว่าเมื่อออกแบบกลไกการให้รางวัล คุณไม่เพียงแต่จะต้องพิจารณาถึงประสิทธิภาพ ประสิทธิผล และประสิทธิผลของงานเท่านั้น แต่ยังต้องคำนึงถึงพฤติกรรมที่สอดคล้องกับหลักจริยธรรมของมนุษย์ด้วยหรือไม่ มาตรฐาน
3. ขอบเขตการใช้งาน AI และรูปแบบการกำกับดูแลด้านจริยธรรม
ปัจจุบัน ประเด็นด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความปลอดภัย และจริยธรรมของระบบ AI มีความโดดเด่นมากขึ้นเรื่อยๆ และจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องสร้างกรอบการทำงานโมเดลการควบคุมดูแล AI วัตถุประสงค์หลักคือเพื่อให้แน่ใจว่าระบบ AI ทั้งหมดเป็นไปตามหลักการที่กำหนดไว้ในระหว่างการพัฒนาและใช้งานโดยการกำหนดมาตรฐานและข้อกำหนดที่ชัดเจน ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงในการใช้ AI มากเกินไปโดยไม่มีระบบที่กำหนดไว้
4. รูปแบบการตีความ
บนสมมติฐานของการรับรองประสิทธิภาพ การปรับปรุงความสามารถในการอธิบายจะช่วยลดการใช้ทรัพยากรสาธารณะ เพิ่มความไว้วางใจของผู้ใช้ในระบบ AI และส่งเสริมการใช้งานในด้านสำคัญ ตัวอย่างเช่น ในสาขาการแพทย์และสุขภาพ ระบบวินิจฉัย AI ที่ตีความได้สูงช่วยให้แพทย์เข้าใจพื้นฐานการตัดสินใจได้ง่ายขึ้น และลดการตรวจและขั้นตอนการรักษาที่ไม่จำเป็น
โมเดลฝึกล่วงหน้าขนาดใหญ่
5. กฎแห่งขนาด
แบบจำลองก่อนการฝึกอบรมขนาดใหญ่โดยอิงตามพารามิเตอร์จำนวนมากและข้อมูลการฝึกอบรมสามารถปรับปรุงความสามารถในการโต้ตอบและการให้เหตุผลของมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเพิ่มความหลากหลายและความสมบูรณ์ของงานที่สามารถดำเนินการให้เสร็จสิ้นได้ ปัจจุบัน กฎแห่งมาตราส่วนยังคงใช้ได้ ไม่เพียงแต่สะท้อนให้เห็นในแบบจำลองภาษาเท่านั้น แต่ยังได้รับการตรวจสอบในหลายสาขา เช่น การประมวลผลภาพ และการรู้จำเสียง
6. โมเดลขนาดใหญ่แบบเต็มกิริยา
โมเดลขนาดใหญ่แบบเต็มสามารถประมวลผลและทำความเข้าใจการป้อนข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง ตารางข้อมูล ฯลฯ และสร้างเอาต์พุตประเภทต่างๆ ตามความต้องการของงาน ตัวอย่างเช่น การแนะนำรูปแบบข้อมูลคลาวด์จุด 3 มิติ ซึ่งโดยปกติใช้ในการเก็บข้อมูลเชิงพื้นที่สามมิติ มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการนำทางของหุ่นยนต์และการหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง
7. การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ใช้แบบจำลองขนาดใหญ่ เทคโนโลยีกำเนิด ฯลฯ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการเสนอสมมติฐาน การออกแบบการทดลอง การวิเคราะห์ข้อมูล และขั้นตอนอื่นๆ ในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ นักวิทยาศาสตร์สามารถใช้เทคโนโลยี AI เพื่อติดตามและปรับเปลี่ยนการทดลองแบบเรียลไทม์ ให้ผลตอบรับอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับผลการทดลอง และการเพิ่มประสิทธิภาพแบบไดนามิกของการออกแบบและสมมติฐานการทดลอง
สติปัญญาที่เป็นตัวเป็นตน
8. แบบจำลองสมองน้อยที่เป็นตัวเป็นตน
โมเดลขนาดใหญ่แบบดั้งเดิมสามารถช่วยหุ่นยนต์ในงานตอบสนองช่องทางช้า เช่น การตัดสินใจ การรื้องาน และการทำความเข้าใจสามัญสำนึก แต่ไม่เหมาะสำหรับงานตอบสนองช่องทางด่วน เช่น การวางแผนและควบคุมหุ่นยนต์แบบเรียลไทม์ที่แข็งแกร่งและสูง ความมั่นคง ปัญญาประดิษฐ์ (ส่วนขยายเพิ่มเติมของปัญญาประดิษฐ์ในโลกกายภาพ โดยทั่วไปหมายถึงระบบอัจฉริยะที่สามารถรับรู้ เข้าใจ และโต้ตอบกับโลกทางกายภาพ) โมเดลสมองน้อยสามารถใช้วิธีการเรียนรู้แบบผสมผสาน เช่น การลงคะแนนแบบหลายแบบจำลอง ผสมผสานกับ การเลือกโครงสร้างภววิทยาของหุ่นยนต์และคุณลักษณะด้านสิ่งแวดล้อม อัลกอริธึมการควบคุมโมเดลที่สมเหตุสมผลทำให้มั่นใจได้ว่าหุ่นยนต์สามารถดำเนินการควบคุมตามแผนแบบไดนามิกสูง ความถี่สูง และแข็งแกร่งได้สำเร็จภายใต้สมมติฐานของการทำความเข้าใจข้อจำกัดของภววิทยาของตนเอง ทำให้หุ่นยนต์อัจฉริยะสามารถตอบสนองความแม่นยำได้มากขึ้น ความต้องการการดำเนินงานและการควบคุมแบบเรียลไทม์ในโลกแห่งความเป็นจริง
9. ระบบปัญญาประดิษฐ์ทางกายภาพ
ระบบปัญญาประดิษฐ์ทางกายภาพเสริมพลังปัญญาที่รวบรวมไว้ให้กับวัตถุทางกายภาพในโลกทางกายภาพ ช่วยให้อุปกรณ์แบบเดิมสามารถก้าวข้ามข้อจำกัดด้านการทำงานเดิม และบรรลุการทำงานอัจฉริยะในระดับที่สูงขึ้น หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์เป็นรูปแบบขั้นสูงสุดของระบบปัญญาประดิษฐ์ทางกายภาพ หุ่นยนต์เหล่านี้ไม่เพียงแต่มีความสามารถในการรับรู้และความเข้าใจหลายรูปแบบเท่านั้น แต่ยังสามารถโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ แต่ยังสามารถตัดสินใจและดำเนินการได้ด้วยตนเองในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน และคาดว่าจะนำไปใช้กับอื่นๆ อีกมากมาย งานที่ซับซ้อนในอนาคต
ปัญญาประดิษฐ์กำเนิด
10. เครื่องจำลองโลก
เครื่องจำลองโลกสามารถมอบประสบการณ์การจำลองระดับสูงที่สมจริง และนำผู้ใช้ไปสู่โลกของเกมที่สมบูรณ์และหลากหลายยิ่งขึ้น สามารถใช้ในด้านการศึกษา ความบันเทิง และสาขาอื่น ๆ และยังสามารถสร้างฉากดิจิทัลขั้นสูงได้อีกด้วย ในด้านวิทยาการหุ่นยนต์ เทคโนโลยีนี้ยังสามารถใช้เพื่อสร้างชุดข้อมูลพฤติกรรมหุ่นยนต์หลายรูปแบบที่เป็นมาตรฐานขนาดใหญ่ ปรับปรุงขีดความสามารถของการออกแบบภววิทยาหุ่นยนต์ การฝึกจำลอง และการย้ายอัลกอริทึม