វិទ្យាសាស្ត្រ Claude របស់ Anthropic បានបង្កើតផែនទីអ៊ុលត្រាវីយូឡេដំបូងគេបង្អស់នៃផ្ទៃមេឃទាំងមូល ដែលជាព្រឹត្តិការណ៍ដ៏សំខាន់មួយដែលត្រូវបានពិពណ៌នាដោយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រតារាវិទូ Johns Hopkins Brice Ménard ដែលបានដឹកនាំគម្រោងនេះ និងរៀបរាប់លម្អិតអំពីដំណើរការនៅលើគេហទំព័ររបស់ Anthropic ។ កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងដែលត្រូវបានរាយការណ៍ដោយ The Decoder បង្ហាញពីរបៀបដែលភ្នាក់ងារ AI ដែលសម្របសម្រួលអាចស្រូបយកការងារទិន្នន័យដ៏ធុញទ្រាន់ ដែលក្រុមស្រាវជ្រាវនឹងមិនអាចចូលទៅជិតបាន។

ផែនទីនេះបំពេញចន្លោះប្រហោងដែលមានអាយុកាលរាប់ទសវត្សរ៍ដែលបន្សល់ទុកដោយបេសកកម្មអវកាសមុននេះ ដោយរួមបញ្ចូលគ្នានូវការសង្កេតក្នុងបណ្ណសារជាមួយនឹងការស្ថាបនាឡើងវិញនៃតំបន់ដែលបង្កើតជាគំរូដែលមិនមានតេឡេស្កុបបានគ្របដណ្តប់ពេញលេញនោះទេ។ វាគឺជាឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងបំផុតមួយនៃ AI ដែលផ្លាស់ប្តូរពី chatbots និងជំនួយការសរសេរកូដចូលទៅក្នុងម៉ាស៊ីនប្រចាំថ្ងៃនៃការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ ដែលជាប្រធានបទដែលដំណើរការតាមរយៈ [ការគ្របដណ្តប់ស្រាវជ្រាវ AI] (https://aibuzzwire.news) នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។

ហេតុអ្វីបានជាផែនទី UV ពេញលេញមិនដែលមាន

កាំរស្មីអ៊ុលត្រាវីយូឡេមិនអាចមើលឃើញពីដី។ ស្រទាប់អូហ្សូនរារាំងវា ដែលមានន័យថា តារាសាស្ត្រកាំរស្មី UV អាចធ្វើបានតែពីលំហ។ បេសកកម្ម GALEX របស់ NASA ដែលបានស្ទង់មើលផ្ទៃមេឃក្នុងកាំរស្មីអ៊ុលត្រាវីយូពីឆ្នាំ ២០០៣ ដល់ឆ្នាំ ២០១៣ បានគ្រប់គ្រងលើផ្ទៃមេឃប្រហែល ២ ភាគ ៣ ប៉ុន្តែបានរំលងតំបន់ដែលបង្កើតជាផ្កាយភ្លឺ ដែលពន្លឺខ្លាំងខ្លាំងពេក វាអាចបំផ្លាញឧបករណ៍រាវរក ឬការសង្កេតឆ្អែត។

វាបានបន្សល់ទុកប្រហែលមួយភាគបីនៃផ្ទៃមេឃដែលមិនមានការការពារពីកាំរស្មីយូវី — រួមទាំងសង្កាត់ដែលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍បំផុតតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រមួយចំនួន ក្រាស់ជាមួយនឹងផ្កាយវ័យក្មេង និងការបង្កើតផ្កាយយ៉ាងសកម្ម។ អស់រយៈពេលជាងមួយទស្សវត្សរ៍មក តារាវិទូដែលធ្វើការជាមួយទិន្នន័យកាំរស្មី UV ត្រូវតែទប់ទល់នឹងរន្ធទាំងនោះ ដោយភ្ជាប់ជាមួយទិដ្ឋភាពផ្នែកខ្លះ ឬគ្រាន់តែជៀសវាងតំបន់ដែលបាត់នៅក្នុងការវិភាគរបស់ពួកគេ។

របៀបដែលភ្នាក់ងារ AI ប្រមូលផ្តុំផែនទី

Claude Science សម្របសម្រួលក្រុមភ្នាក់ងារ AI ដែលបានទាញយកទិន្នន័យពីបេសកកម្មអវកាសជាច្រើន ធ្វើការក្រិតតាមខ្នាត និងបញ្ចូលវាទៅក្នុងផែនទីតែមួយ។ កន្លែងដែលការសង្កេតត្រូវបានបាត់ ប្រព័ន្ធបានប្រើការលាបពណ៌ ដែលជាបច្ចេកទេសដែលគំរូរៀនពីទិន្នន័យដែលមានស្រាប់ ដើម្បីបង្កើតចន្លោះប្រហោងឡើងវិញ។

លទ្ធផលត្រូវបានផ្ទៀងផ្ទាត់ប្រឆាំងនឹងការវាស់វែងជាក់ស្តែង៖ នៅក្នុងការធ្វើតេស្ត ការព្យាករណ៍របស់ម៉ូដែលបានបង្វែរពីតម្លៃជាក់ស្តែងប្រហែល 10 ភាគរយជាមធ្យម នេះបើយោងតាមការពិពណ៌នារបស់ Ménard អំពីគម្រោង។ អត្រាកំហុសនោះជាបញ្ហា — វាគឺជាភាពខុសគ្នារវាងផលិតផលដែលអាចប្រើបានតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រ និងរូបភាពស្អាត — ហើយវាបង្ហាញថាការស្ថាបនាឡើងវិញគឺនៅជិតគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីគាំទ្រការងាររុករក ទោះបីជាវាមិនមែនជាការជំនួសសម្រាប់ការសង្កេតដោយផ្ទាល់ក៏ដោយ។

ពន្លឺកាំរស្មី UV បង្ហាញធូលីដែលបំភ្លឺដោយពន្លឺផ្កាយ រួមទាំងរចនាសម្ព័ន្ធដូចជាពពកជុំវិញផ្កាយវ័យក្មេង និងចិញ្ចៀនដែលបន្សល់ទុកដោយការផ្ទុះផ្កាយ។ ដោយមានផ្ទៃមេឃពេញបាំងនៅពេលនេះ អ្នកស្រាវជ្រាវអាចសិក្សាពីលក្ខណៈពិសេសទាំងនោះនៅក្នុងតំបន់ដែលពីមុនជាកន្លែងងងឹត។

វិធីសាស្រ្តសម្របសម្រួលភ្នាក់ងារគឺគួរឱ្យកត់សម្គាល់ដូចលទ្ធផល។ ជាជាងការឆ្លើយសំណួរគំរូតែមួយ ប្រព័ន្ធបានបំបែកគម្រោងទៅជាការងារ — កំណត់ទីតាំងបណ្ណសារបេសកកម្ម ទាញទិន្នន័យ ពិនិត្យមើលការក្រិតតាមខ្នាត តម្រឹមការព្យាករណ៍ បញ្ចូលការស្ទង់មតិត្រួតគ្នា កំណត់ចន្លោះប្រហោង — និងចាត់ឱ្យពួកគេទៅភ្នាក់ងារឯកទេសដែលធ្វើការតាមរយៈបំពង់បង្ហូរប្រេង។ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រមនុស្សកំណត់តម្រូវការ និងផ្ទៀងផ្ទាត់លទ្ធផល; ភ្នាក់ងារបានធ្វើការជួបប្រជុំគ្នា ដែលនឹងប្រើប្រាស់ទសវត្សរ៍និស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សា។

ឧបករណ៍បង្រៀន និងគំរូ

លោក Ménard បាននិយាយថា ផែនទីនេះមានគោលបំណងបម្រើជាសម្ភារៈបង្រៀន ដោយផ្តល់ឱ្យសិស្ស និងអ្នកស្រាវជ្រាវនូវទិដ្ឋភាពពេញលេញនៃមេឃអ៊ុលត្រាវីយូឡេជាលើកដំបូង។ ប៉ុន្តែការជាប់ពាក់ព័ន្ធធំជាងនេះអាចជាលំហូរការងារខ្លួនឯង។

គាត់សង្ស័យថាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រជាច្រើនបាននឹងកំពុងបោះចោលគម្រោងស្រដៀងគ្នា — កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងរួមបញ្ចូលទិន្នន័យដ៏ធំ និងអាក្រក់ដែល AI ឥឡូវនេះអាចធ្វើឱ្យអាចធ្វើទៅបាន។ បណ្ណសារពីបេសកកម្មអវកាសកាលពីអតីតកាលគឺពោរពេញទៅដោយទិន្នន័យដែលមិនដែលត្រូវបានទាញយកយ៉ាងពេញលេញ មិនមែនដោយសារតែវាខ្វះតម្លៃនោះទេ ប៉ុន្តែដោយសារតែការសម្អាត ការក្រិតតាមខ្នាត និងការរួមបញ្ចូលគ្នា វានឹងចំណាយពេលច្រើនឆ្នាំនៃក្រុមស្រាវជ្រាវ។ ប្រព័ន្ធផ្អែកលើភ្នាក់ងារដូចជា Claude Science ផ្លាស់ប្តូរសេដ្ឋកិច្ចនោះ៖ ការសម្របសម្រួល និងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដែលធ្លាប់ប្រើប្រាស់អាជីពអាចកើតឡើងនៅក្នុងគម្រោងមួយ។

មាន​ការ​ច្រណែន​ស្ងាត់​នៅ​ក្នុង​ប្រភព​នៃ​ចន្លោះ​នេះ​ផង​ដែរ។ GALEX បានរំលងតំបន់បង្កើតផ្កាយដ៏ភ្លឺច្បាស់បំផុត ព្រោះវាស្ថិតក្នុងចំណោមគោលដៅដ៏មានតម្លៃបំផុត ដែលជាម៉ាស៊ីននៃការបង្កើតផ្កាយថ្មី ដែលតារាវិទូភាគច្រើនចង់សិក្សាលើពន្លឺអ៊ុលត្រាវីយូឡេ។ បេសកកម្មដែលបានរចនាជុំវិញការការពារឧបករណ៍បានបញ្ចប់ដោយបន្សល់ទុកសង្កាត់ដែលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍បំផុតរបស់ខ្លួនមិនត្រូវបានគូសផែនទី ហើយមានតែពេលនេះទេ ជាមួយនឹងការកសាងឡើងវិញដោយជំនួយ AI គឺជាកន្លែងពិការភ្នែកដែលត្រូវបានបំពេញ។

ការព្រមាន

តំបន់ដែលបានលាបគឺជាការព្យាករណ៍ មិនមែនជាការវាស់វែងទេ។ ប្រហែលមួយភាគបីនៃផែនទីនេះមាន ដោយសារគំរូមួយបានសន្និដ្ឋានថា តើផ្ទៃមេឃ UV គួរមានរូបរាងបែបណា ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យជុំវិញ និងលំនាំដែលបានរៀនពីតំបន់គ្របដណ្តប់។ គម្លាតជាមធ្យម 10 ភាគរយគឺជាតួលេខសរុប។ រចនាសម្ព័ន្ធជាក់លាក់ — រង្វង់ខ្សោយជុំវិញសំណល់ផ្កាយ គែមនៃពពកធូលី — អាចមានភាពជឿជាក់តិចជាងស្ថិតិរួមរបស់ផែនទីបង្ហាញ។

នោះមិនមែនជាការបណ្តេញចេញទេ។ រាល់គម្រោងការកសាងឡើងវិញក្នុងវិស័យតារាសាស្ត្រត្រូវប្រឈមមុខនឹងការដោះដូរដូចគ្នា ហើយគម្រោង Anthropic មានតម្លាភាពអំពីតំបន់ណាខ្លះត្រូវបានគេសន្និដ្ឋាន។ ប៉ុន្តែក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវដែលលើកឡើងពីផែនទី នឹងត្រូវបែងចែកការសង្កេតពីតំបន់ដែលបានសាងសង់ឡើងវិញ ជាពិសេសសម្រាប់ប្រភពដែលខ្សោយ ឬមិនធម្មតា។

គម្រោងនេះក៏បង្ហាញពីការជំរុញដ៏ទូលំទូលាយរបស់ Anthropic ដើម្បីដាក់គំរូរបស់វានៅក្នុងលំហូរការងារវិទ្យាសាស្ត្រ ចាប់ពីផែនទីមេឃ ដល់ការស្កេនភាពងាយរងគ្រោះសម្រាប់កម្មវិធីប្រភពបើកចំហដែលបានប្រកាសនៅសប្តាហ៍នេះ។ សម្រាប់សហគមន៍តារាសាស្ត្រ ការយកភ្លាមៗគឺសាមញ្ញជាង៖ សំណុំទិន្នន័យដែលមិនមាននៅពេលនេះ ហើយឧបករណ៍ដែលបង្កើតវាអាចត្រូវបានគេចង្អុលទៅបេសកកម្មផ្សេងទៀតបន្ទាប់ទៀត។

---

ស្នាក់នៅមុន AI

ទទួលបានព័ត៌មាន AI ការវិភាគ និងរបកគំហើញចុងក្រោយបំផុត — ទាំងអស់នៅកន្លែងតែមួយ។

អានព័ត៌មាន AI បន្ថែម →