Terence Tao ដែលជាគណិតវិទូ UCLA និង Fields Medalist ជារឿយៗត្រូវបានពិពណ៌នាថាជាគណិតវិទូដ៏ឆ្នើមម្នាក់បានចេញការព្រមានអំពីអ្វីដែលបញ្ញាសិប្បនិមិត្តកំពុងធ្វើចំពោះការស្រាវជ្រាវគណិតវិទ្យា៖ ស្តុកនៃបញ្ហាបើកចំហល្អកំពុងត្រូវបាន "ជីកយករ៉ែតាមរបៀបដែលមិនអាចកកើតឡើងវិញបាន" ហើយការកំណត់អត្តសញ្ញាណនៃបញ្ហាដែលមានប្រយោជន៍ - មិនមែនជាដំណោះស្រាយរបស់ពួកគេ - កំពុងក្លាយជាធនធានដ៏កម្របំផុត។ ដោយសរសេរនៅក្នុងអត្ថបទ 4 ផ្នែកនៅលើ Mathstodon កាលពីថ្ងៃច័ន្ទ លោក Tao បានប្រាប់ពីមូលហេតុដែលគាត់ជឿថា យុគសម័យ AI អាចជំរុញគណិតវិទូឆ្ពោះទៅរកភាពសម្ងាត់ ដោយបញ្ច្រាស់សតវត្សនៃការផ្លាស់ប្តូរវិទ្យាសាស្រ្តបើកចំហ។ សម្រាប់ព័ត៌មានបន្ថែមអំពីផ្នែកស្រាវជ្រាវ សូមតាមដាន [ការគ្របដណ្តប់ការស្រាវជ្រាវ AI] (https://aibuzzwire.news) ចុងក្រោយបំផុតនៅលើគេហទំព័ររបស់យើង។

មហាសមុទ្រនៃបញ្ហា កង្វះទឹកផឹក

ទឡ្ហីករណ៍របស់តាវចាប់ផ្តើមដោយភាពផ្ទុយគ្នា។ សំណុំនៃបញ្ហាគណិតវិទ្យាដែលអាចកើតមានគឺគ្មានកំណត់ ដូច្នេះភាពខ្វះខាតស្តាប់ទៅមិនទំនងទាល់តែសោះ។ ប៉ុន្តែបរិមាណមិនមែនជាបញ្ហាទេ - គុណភាពគឺ។ Tao បានកត់សម្គាល់ថានរណាម្នាក់អាចបង្កើតបញ្ហាបើកចំហមិនចេះចប់តាមឆន្ទៈដូចជាការគណនាលេខ 10^10^10 ខ្ទង់ pi ។ ភាគច្រើនគឺគ្មានតម្លៃទេ៖ ពួកគេ "មិនបង្ហាញពីទំនោរជាក់លាក់ណាមួយដើម្បីបង្ហាញពីការយល់ដឹងបន្ថែម ឬទំនាក់ទំនងទៅនឹងសំណួរផ្សេងទៀតទេ"។

គាត់បានសរសេរថា "ប្រទេស ឬតំបន់មួយអាចទទួលរងការខ្វះខាតទឹកផឹកយ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរ ខណៈពេលដែលកំពុងត្រូវបានហ៊ុំព័ទ្ធដោយមហាសមុទ្រដ៏ធំ" ។

លោកបានអះអាងថា ការសម្រេចថាបញ្ហាណាមួយសមនឹងទទួលបានការយកចិត្តទុកដាក់ គឺជា "ដំណើរការដ៏វែងឆ្ងាយ ប្រកបដោយចេតនា និងជាប្រធានបទ" ដែលត្រូវបានជូនដំណឹងដោយបទពិសោធន៍ប្រវត្តិសាស្ត្រ ជាមួយនឹងអ្វីដែលការងារមុនៗលើបញ្ហាស្រដៀងគ្នានេះពិតជាបានផលិតឡើង។ ចំណុចកណ្តាលនៃការវិនិច្ឆ័យនោះគឺជាអ្វីដែល Tao ហៅថា "ទេសភាពដ៏លំបាក" - ការដឹងថាសំណួរមួយណាដែលវិធីសាស្ត្របច្ចុប្បន្នអាចឆ្លើយបានយ៉ាងងាយស្រួល ដែលត្រូវការការខិតខំប្រឹងប្រែងពិតប្រាកដ ហើយអ្វីដែលមិនអាចទៅរួច ពីព្រោះបញ្ហាគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មានទំនោររស់នៅតាមព្រំដែន។

AI កំពុងធ្វើឱ្យទេសភាពដ៏លំបាក

ទេសភាពនោះពិតជាអ្វីដែល AI កំពុងលុបបំបាត់។ Tao បានសរសេរថា "ឧបករណ៍ AI បានធ្វើឱ្យទិដ្ឋភាពលំបាកក្នុងពេលនេះរាបស្មើនៅក្នុងផ្នែកជាច្រើននៃប្រធានបទ" ដូច្នេះហើយបានបំផ្លាញសមត្ថភាពក្នុងការកំណត់ទីតាំងបញ្ហាថ្មីៗនៅក្នុងតំបន់នោះ។ អាក្រក់ជាងនេះទៅទៀត មិនមានការសម្គាល់ព្រំដែនដែលមានស្ថេរភាពដែលសមត្ថភាព AI បញ្ចប់នោះទេ៖ បច្ចេកវិទ្យាផ្លាស់ប្តូរលឿនពេក ហើយ - នៅក្នុងចង្អុលចង្អុល - Tao បានស្តីបន្ទោសភាពមិនច្បាស់លាស់នៃព្រំដែនមួយផ្នែកលើ "ការបដិសេធរបស់ក្រុមហ៊ុន AI ក្នុងការបង្ហាញពីលទ្ធផលអវិជ្ជមានរបស់ពួកគេ ឬបង្ហាញពីដំណើរការឆ្ពោះទៅរកដំណោះស្រាយរបស់ពួកគេ។"

លទ្ធផលនៅក្នុងការប្រាប់របស់ Tao គឺជាភាពស្វាហាប់នៃការប្រណាំងដែលគាត់បានឃើញដោយផ្ទាល់ថា "សូម្បីតែពាក្យចចាមអារ៉ាមអំពីនរណាម្នាក់ដែលធ្វើការលើបញ្ហាក៏អាចបង្កឱ្យមានការខិតខំប្រឹងប្រែងដែលដំណើរការដោយ AI ដ៏ធំសម្បើមដើម្បីបង្រួបបង្រួមវា មុនពេលគម្រោងស្រាវជ្រាវដើមមានពេលវេលាដើម្បីឈានដល់សក្តានុពលពេញលេញរបស់វា" ។

បញ្ហាលើកទឹកចិត្តផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្របើកចំហ

នោះហើយជាកន្លែងដែលការព្រមានប្រែទៅជារចនាសម្ព័ន្ធ។ ប្រសិនបើ​ការ​ប្រកាស​ទិសដៅ​ស្រាវជ្រាវ​បាន​អញ្ជើញ​ហ្វូង AI ឱ្យ​ដោះ​មីន​ចេញ នោះ​គណិតវិទូ​អាច​នឹង​ឈប់​ប្រកាស​អ្វី​ទាំងអស់។ លោក Tao បានសរសេរថា "ការលើកទឹកចិត្តឥឡូវនេះអាចចង្អុលទៅទិសដៅនៃការមិនចែករំលែកទិសដៅស្រាវជ្រាវដ៏ជោគជ័យណាមួយជាមួយសហគមន៍ទូលំទូលាយ" ដែលជាលទ្ធផលដែលគាត់បានកត់សម្គាល់ឃើញថានឹងផ្លាស់ប្តូរទំនៀមទម្លាប់រាប់សតវត្សដែលគណិតវិទ្យាបានរីកចម្រើនតាមរយៈការចែករំលែកបញ្ហាបើកចំហនៅក្នុងទិនានុប្បវត្តិ សិក្ខាសាលា និងម៉ាស៊ីនមេបោះពុម្ពជាមុន។

ការប្រើប្រាស់ AI ដោយមិនរើសអើង លោកបានប្រកែកថា ផ្តល់នូវការឈ្នះក្នុងរយៈពេលខ្លីក្នុងការចំណាយរយៈពេលវែង៖ វាដោះស្រាយ "បញ្ហានៅក្នុងដៃ ប៉ុន្តែក្នុងតម្លៃនៃការទ្រទ្រង់ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីសម្រាប់រលកបន្ទាប់នៃវឌ្ឍនភាព ឬក្នុងការយល់ដឹងអំពីវឌ្ឍនភាពដែលទទួលបានរួចហើយ"។

សំណើរបស់តាវ៖ កំណត់បញ្ហាដែលសមនឹងការដោះស្រាយដោយប្រុងប្រយ័ត្ន

Tao មិន​បាន​ស្នើ​ឱ្យ​ហាម​ប្រាម AI ពី​គណិតវិទ្យា​ទេ - គាត់​ទទួល​ស្គាល់​ថា​ប្រហែល​ជា​មិន​អាច​ធ្វើ​បាន​ទេ។ ជំនួសមកវិញ គាត់ស្នើឱ្យសហគមន៍ចាត់ថ្នាក់នៃបញ្ហាដែលដំណើរការដំណោះស្រាយខ្លួនវាសំខាន់ ដូច្នេះចម្លើយឆៅដោយគ្មានការវិភាគនៃបច្ចេកទេសដែលបានប្រើ ហើយដោយគ្មានអ្វីដែលវាបង្ហាញអំពីបញ្ហាដែលនៅជិតនោះ នឹងត្រូវបានចាត់ទុកជា "តម្លៃមិនសមរម្យ ឬសូម្បីតែអវិជ្ជមាន"។

ភាពស្រដៀងគ្នារបស់គាត់គឺធនាគារអាហារទំនើប ដែលលែងទទួលយកការបរិច្ចាគតាមអំពើចិត្តទៀតហើយ ដោយសារតែពួកវាអាចបរិភោគបានតាមលក្ខណៈបច្ចេកទេស ជំនួសឱ្យការរក្សាបាននូវស្តង់ដារច្បាស់លាស់សម្រាប់អ្វីដែលការរួមចំណែកពិតជាមានប្រយោជន៍។

នៅក្នុងការឆ្លើយតបទៅកាន់អ្នកអត្ថាធិប្បាយ លោក Tao បានបន្ថែមការសង្កេតដែលពាក់ព័ន្ធមួយ៖ ទ្រឹស្តីបទស្វ័យប្រវត្តិកម្មបែបបុរាណ "មិនពូកែក្នុងការបញ្ជាក់ទ្រឹស្តីបទទេ" វាលដែលគ្រប់គ្រងជំនួសដោយអ្វីដែលគាត់ហៅថា "អ្នកផ្ទៀងផ្ទាត់ទ្រឹស្តីបទស្វ័យប្រវត្តិ" - ភាពខុសគ្នាជាមួយ LLMs គឺ "ប្រសិទ្ធភាពរបស់ពួកគេភាគច្រើន" ។

សប្តាហ៍ដ៏សំបូរបែបសម្រាប់ AI និងគណិតវិទ្យា

ខ្សែ​នេះ​ធ្លាក់​នៅ​ពេល​ដែល​ត្រូវ​បាន​គេ​គិត​ថ្លៃ។ វាបានកើតឡើងប៉ុន្មានថ្ងៃបន្ទាប់ពី OpenAI បានប្រកាសថាគំរូខាងក្នុងបានផលិតភស្តុតាងដែលផ្ទៀងផ្ទាត់ដោយ Lean ថាវត្ថុរាវ Navier-Stokes អាចផ្ទុះឡើងក្នុងពេលវេលាកំណត់ ដែលជាព្រឹត្តិការណ៍ដ៏សំខាន់មួយដែលបានអះអាងចំពោះបញ្ហារង្វាន់សហសវត្សរ៍ដែលអ្នកគណិតវិទូ NYU ដែលការងារដែលគាំទ្រកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងនិយាយថាបានលាតត្រដាងដោយគ្មានឥណទានត្រឹមត្រូវ ជម្លោះគ្របដណ្តប់ដោយទស្សនាវដ្តីវិទ្យាសាស្រ្ត និងនៅទីនេះនៅលើ AI Buzzre ។ តាវ​បាន​ធ្វើ​ជា​អ្នក​ប្រុង​ប្រយ័ត្ន​ក្នុង​ការ​ផ្លាស់​ប្តូរ​នេះ​ពេញ​មួយ​ឆ្នាំ ដោយ​បាន​បោះពុម្ព​អត្ថបទ​ដែល​បាន​អាន​យ៉ាង​ទូលំទូលាយ​អំពី​គណិតវិទ្យា​ក្នុង​យុគសម័យ AI ។

ប្រកាសថ្មីរបស់គាត់ធ្វើឱ្យច្បាស់នូវអំណះអំណាងពីមុំថ្មី៖ ហានិភ័យមិនមែនថា AI ដោះស្រាយអ្វីៗទាំងអស់នោះទេ ប៉ុន្តែវាប្រើប្រាស់ មិនអាចរកបាន និងមិនបានវិភាគ ដែលជាកាតាឡុកនៃបញ្ហាដែលមានតម្លៃគួរដោះស្រាយ - ទុកឱ្យអ្នកគណិតវិទ្យាជំនាន់ក្រោយមានមហាសមុទ្រនៃប្រភេទគ្មានតម្លៃ។

---

ស្នាក់នៅមុន AI

ទទួលបានព័ត៌មាន AI ការវិភាគ និងរបកគំហើញចុងក្រោយបំផុត — ទាំងអស់នៅកន្លែងតែមួយ។

អានព័ត៌មាន AI បន្ថែម →