Alan Turing: ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງພໍ່ຂອງປັນຍາປະດິດ
Alan Turing: ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງພໍ່ຂອງປັນຍາປະດິດ
ປະຫວັດຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ບໍ່ສາມາດບອກໄດ້ຢ່າງສົມບູນໂດຍບໍ່ໄດ້ກ່າວເຖິງຊື່ຂອງ Alan Turing, ພິຈາລະນາໂດຍຫຼາຍໆຄົນເປັນພໍ່ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງຂອງສາຂານີ້, ເຊິ່ງປະຈຸບັນມີການປະຕິວັດຫຼາຍດ້ານໃນຊີວິດປະຈໍາວັນຂອງພວກເຮົາ. ການປະກອບສ່ວນຂອງລາວດີເກີນກວ່າການປະດິດສ້າງທີ່ງ່າຍດາຍ; ມັນແມ່ນອີງໃສ່ແນວຄວາມຄິດແລະທິດສະດີທີ່ຍັງຄົງເປັນພື້ນຖານທີ່ AI ພັດທະນາແລະພັດທະນາ.
Alan Turing ແມ່ນໃຜ?
Alan Turing ເປັນນັກຄະນິດສາດຊາວອັງກິດທີ່ການເຮັດວຽກມີຜົນກະທົບທີ່ຊັດເຈນຕໍ່ການພັດທະນາຄອມພິວເຕີ້ແລະປັນຍາປະດິດ. ໃນລະຫວ່າງສົງຄາມໂລກຄັ້ງທີສອງ, ຄໍາຫມັ້ນສັນຍາຂອງລາວທີ່ຈະຖອດລະຫັດ Nazi, ໂດຍສະເພາະກັບເຄື່ອງຈັກຂອງລາວທີ່ເອີ້ນວ່າ ລະເບີດ, ໄດ້ປະກອບສ່ວນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ໄຊຊະນະຂອງພັນທະມິດ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນແມ່ນຫຼັງຈາກໂລກຂັດແຍ້ງທີ່ການຄົ້ນຄວ້າຂອງລາວໄດ້ເຂົ້າໄປໃນການປະຕິວັດຢ່າງແທ້ຈິງກັບການຂຽນບົດຄວາມທີ່ມີຊື່ສຽງຂອງລາວ “ເຄື່ອງຈັກຄອມພິວເຕີ້ແລະປັນຍາ” ໃນປີ 1950.
Turing ແລະການອອກແບບຂອງປັນຍາປະດິດ
Turing ໄດ້ສະເຫນີການທົດລອງຄວາມຄິດທີ່ຮູ້ຈັກໃນປັດຈຸບັນເປັນ ການທົດສອບ Turing, ເຊິ່ງຊອກຫາການກໍານົດວ່າເຄື່ອງຈັກສາມາດສະແດງປັນຍາທີ່ບໍ່ສາມາດແຍກອອກຈາກມະນຸດໄດ້. ຫຼາຍກ່ວາຄໍາຖາມທີ່ງ່າຍດາຍ, ການທົດສອບ Turing ກໍານົດເງື່ອນໄຂການອ້າງອິງສໍາລັບການປະເມີນຜົນຂອງປັນຍາປະດິດ.
- ການທົດສອບ Turing: ເກນປັນຍາປະດິດ
- ເກມປອມ: ການປະເມີນເຄື່ອງຈັກ
- ແນວຄວາມຄິດເຄື່ອງຈັກທົ່ວໄປ: ຮູບແບບສໍາລັບຄອມພິວເຕີທີ່ທັນສະໄຫມ
ທິດສະດີພື້ນຖານແລະເຄື່ອງຈັກຈິນຕະນາການ
Turing ຍັງໄດ້ນໍາສະເຫນີແນວຄວາມຄິດຂອງ ເຄື່ອງ Turing, ຮູບແບບທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນທີ່ສາມາດ manipulate ຊຸດຂອງສັນຍາລັກກ່ຽວກັບແຖບຕາມກົດລະບຽບທີ່ກໍານົດໄວ້. ແນວຄວາມຄິດນີ້ຖືວ່າເປັນຕົວແບບຫຼັກຂອງຄວາມສາມາດໃນການຄິດໄລ່, ເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມເລິກແລະຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງຄວາມຄິດຂອງ Turing ໃນຊ່ວງເວລາທີ່ຄອມພິວເຕີທີ່ພວກເຮົາຮູ້ວ່າມັນຍັງບໍ່ທັນມີ.
| ແນວຄວາມຄິດ | ການປະກອບສ່ວນຂອງ AI |
| ເຄື່ອງ Turing | ພື້ນຖານທິດສະດີຂອງການຄິດໄລ່ຄອມພິວເຕີ |
| ສູດການຄິດໄລ່ | ພື້ນຖານຂອງເຫດຜົນແລະການແກ້ໄຂບັນຫາສໍາລັບ AIs |
| ອັດສະລິຍະການຄິດໄລ່ | ຫຼັກການຂອງປັນຍາທີ່ບໍ່ແມ່ນຊີວະວິທະຍາ |
ມໍລະດົກຂອງ Turing ກັບ AI ທີ່ທັນສະໄຫມ
ແນວຄວາມຄິດຂອງຜູ້ບຸກເບີກຂອງລາວຍັງສືບຕໍ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ທັງການຄົ້ນຄວ້າພື້ນຖານແລະການປະຕິບັດຕົວຈິງຂອງປັນຍາປະດິດ. ການຂະຫຍາຍຕົວທີ່ເປັນຕົວຊີ້ບອກໃນການປະຕິບັດ AI ແລະການລວມເຂົ້າກັນຂອງເຂົາເຈົ້າໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ສຸຂະພາບ, ການເງິນຫຼືຫຸ່ນຍົນແມ່ນພຽງແຕ່ການສະແດງອອກທີ່ແນ່ນອນຂອງມໍລະດົກອັນລ້ໍາຄ່ານີ້.
ແນວຄິດແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາບາງຢ່າງທີ່ເກີດຂື້ນຈາກການເຮັດວຽກຂອງ Turing, ເຊັ່ນ: ເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ (ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ), ໃນມື້ນີ້ເປັນຕົວແທນຂອງຊາຍແດນກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງ AI, ເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດຕົວຈິງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ພິຈາລະນາວິທະຍາສາດ fiction.
ເຄື່ອງຈັກ Turing: ຫຼັກການແລະອິດທິພົນຕໍ່ການພັດທະນາຂອງ AI
ເຄື່ອງ Turing ເປັນແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານທີ່ມີອິດທິພົນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນພາກສະຫນາມຂອງປັນຍາປະດິດ (AI). ພັດທະນາໂດຍນັກຄະນິດສາດອັງກິດ Alan Turing, ເຄື່ອງທິດສະດີນີ້ມີຄວາມສາມາດຈໍາລອງສູດການຄິດໄລ່ໃດໆ. ການສ້າງຂອງມັນໄດ້ວາງພື້ນຖານສໍາລັບການພັດທະນາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະໄດ້ປູທາງໄປສູ່ຄວາມກ້າວຫນ້າໃນພາກສະຫນາມຂອງ AI.
ເຄື່ອງ Turing ແມ່ນຫຍັງ?
ເຄື່ອງຈັກ Turing ແມ່ນຕົວແບບທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນທີ່ອະທິບາຍເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດຈັດການສັນຍາລັກເທິງໂບຕາມກົດລະບຽບທີ່ກໍານົດໄວ້. ໂບນີ້ຖືກແບ່ງອອກເປັນກ່ອງ, ແຕ່ລະອັນມີສັນຍາລັກຂອງຕົວອັກສອນທີ່ຈໍາກັດ. ເຄື່ອງຈັກມີຫົວອ່ານ / ຂຽນທີ່ສາມາດອ່ານແລະປ່ຽນສັນຍາລັກ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຍ້າຍ tape ໄປຊ້າຍຫຼືຂວາຫນຶ່ງສີ່ຫຼ່ຽມມົນ. ພຶດຕິກໍາຂອງເຄື່ອງຈັກນີ້ແມ່ນຖືກກໍານົດໂດຍຕາຕະລາງການປະຕິບັດ, ເທົ່າກັບສິ່ງທີ່ພວກເຮົາເອີ້ນວ່າໂຄງການໃນມື້ນີ້.
ມັນເຮັດວຽກຕາມລໍາດັບ, ການອ່ານສັນຍາລັກກ່ຽວກັບໂບແລະປະຕິບັດການປະຕິບັດທີ່ກໍານົດໂດຍສະຖານະພາຍໃນປະຈຸບັນແລະສັນຍາລັກທີ່ອ່ານ, ທີ່ມັນພົບໃນຕາຕະລາງການປະຕິບັດຂອງມັນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນມັນສາມາດປ່ຽນສັນຍາລັກ, ຍ້າຍໂບ, ປ່ຽນສະຖານະພາຍໃນຫຼືຢຸດ.
ຫຼັກການຂອງເຄື່ອງຈັກທົ່ວໄປ
Turing ຍັງໄດ້ນໍາສະເຫນີແນວຄວາມຄິດຂອງ ເຄື່ອງ Turing ທົ່ວໄປ, ເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດຈໍາລອງເຄື່ອງຈັກ Turing ອື່ນໆ. ແນວຄວາມຄິດນີ້ແມ່ນມີອໍານາດທີ່ສຸດເພາະວ່າມັນຫມາຍຄວາມວ່າເຄື່ອງຈັກດຽວສາມາດປະຕິບັດການຄິດໄລ່ທີ່ເປັນໄປໄດ້, ສະຫນອງໃຫ້ມັນມີໂຄງການແລະຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມ, ເຊິ່ງເປັນວິທີການຄອມພິວເຕີທີ່ທັນສະໄຫມຂອງພວກເຮົາເຮັດວຽກ.
- ເຄື່ອງຈັກອ່ານໂຄງການແລະຂໍ້ມູນຈາກເທບ.
- ມັນດໍາເນີນການໂຄງການໂດຍການຫມູນໃຊ້ຂໍ້ມູນ.
- ມັນຢຸດເຊົາຫຼັງຈາກການຄິດໄລ່ຜົນໄດ້ຮັບ.
ຜົນກະທົບຕໍ່ການພັດທະນາຂອງປັນຍາປະດິດ
ແນວຄວາມຄິດທາງທິດສະດີຂອງເຄື່ອງຈັກ Turing ໄດ້ໃຫ້ຄໍານິຍາມທີ່ຊັດເຈນຂອງ algorithm ແລະການຄິດໄລ່, ເຊິ່ງເປັນພື້ນຖານຂອງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະ AI. ຄວາມຫມາຍແມ່ນວ່າຖ້າບັນຫາສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ໂດຍ algorithm, ມັນກໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ໂດຍເຄື່ອງຈັກ Turing ແລະ, ດ້ວຍການຂະຫຍາຍ, ໂດຍຄອມພິວເຕີ.
ເຄື່ອງຈັກ Turing ໄດ້ວາງພື້ນຖານທິດສະດີເພື່ອສ້າງລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນ, ເຊິ່ງເປັນຫົວໃຈຂອງ AI ທີ່ທັນສະໄຫມ. ເຄືອຂ່າຍ neural, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຫຸ່ນຍົນແລະສາຂາອື່ນໆຂອງ AI ກໍ່ສ້າງແນວຄວາມຄິດທີ່ກ້າວຫນ້າໂດຍ Turing.
| ອິດທິພົນ | ລາຍລະອຽດ |
| ສູດການຄິດໄລ່ | ການອອກແບບຂອງ ໂຄງການຄອມພິວເຕີ ປະສິດທິພາບແລະປະສິດທິພາບແມ່ນໄດ້ຮັບການດົນໃຈໂດຍກົງໂດຍເຄື່ອງຈັກ Turing. |
| ການຄິດໄລ່ | ມັນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະກໍານົດຄວາມສາມາດແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງການຄິດໄລ່ algorithmic, ທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການສຶກສາປັນຍາປະດິດ. |
| ການສ້າງແບບຈໍາລອງ | ຫຼາຍໆແບບແລະເຕັກນິກໃນ AI ແມ່ນອີງໃສ່ທິດສະດີຂອງຄອມພິວເຕີ້ທີ່ເກີດຈາກການເຮັດວຽກຂອງ Turing. |
ການປະກອບສ່ວນຂອງ Turing ໃນລະຫວ່າງສົງຄາມ
ສົງຄາມໂລກຄັ້ງທີ 2 ເປັນຕົວກະຕຸ້ນໃຫ້ເກີດການປະດິດສ້າງທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຊີ, ແລະ ໃນບັນດາຕົວເລກທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດຂອງຍຸກນີ້ແມ່ນ Alan Turing, ນັກຄະນິດສາດຊາວອັງກິດທີ່ເກັ່ງກ້າສາມາດ. ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກສໍາລັບການທໍາລາຍລະຫັດຂອງເຄື່ອງຈັກ Enigma ທີ່ໃຊ້ໂດຍເຍຍລະມັນເພື່ອເຂົ້າລະຫັດການສື່ສານຂອງເຂົາເຈົ້າ, Turing ໄດ້ກໍານົດຈຸດສໍາຄັນທີ່ຕັດສິນນໍາໄປສູ່ແນວຄວາມຄິດຂອງປັນຍາປະດິດ (AI).
Alan Turing: ຜູ້ບຸກເບີກຂອງການຖອດລະຫັດ
ໃນລະຫວ່າງສົງຄາມ, ກໍາລັງພັນທະມິດພົບວ່າຕົນເອງປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງ: ການຖອດລະຫັດລັບທີ່ຜະລິດໂດຍເຄື່ອງຈັກ Enigma. Alan Turing ມີບົດບາດຕັດສິນໃນການຕໍ່ສູ້ເງົານີ້ໂດຍການພັດທະນາ Cryptanalytic Bomb, ອຸປະກອນທີ່ສາມາດແກ້ໄຂຄວາມລຶກລັບຂອງ Enigma. ຂໍຂອບໃຈກັບເຄື່ອງມືນີ້ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງ Turing, ການຖອດລະຫັດຂໍ້ຄວາມຂອງສັດຕູເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະມີອິດທິພົນຕໍ່ການຂັດແຍ້ງ.
ລະເບີດ Turing ໄດ້ເຮັດວຽກກ່ຽວກັບຫຼັກການວິທີການເພື່ອທົດສອບການປະສົມປະສານຂອງການຕັ້ງຄ່າຂອງເຄື່ອງຈັກ Enigma ຈົນກ່ວາມັນພົບເຫັນຕົວກໍານົດການທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ເປີດເຜີຍຂໍ້ຄວາມທີ່ຊັດເຈນ. ການເຮັດວຽກຂອງ deciphering ນີ້ສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າເປັນ foreshadowing ຂອງການຄົ້ນຄວ້າໃນການປະມວນຜົນພາສາອັດຕະໂນມັດແລະ AI algorithms ຄົ້ນຫາ.
ຈາກເຄື່ອງຈັກ Turing ຈົນເຖິງການເກີດຂອງຄອມພິວເຕີ້
ການຄົ້ນຄວ້າຂອງລາວໃນຄະນິດສາດແລະເຫດຜົນໄດ້ວາງພື້ນຖານທິດສະດີສໍາລັບການສ້າງຄອມພິວເຕີຕັ້ງໂຄງການທໍາອິດຫຼັງຈາກສົງຄາມ. ເຄື່ອງຈັກ Turing ແມ່ນຫຼາຍກວ່າແນວຄວາມຄິດດ້ານວິຊາການ, ມັນເປັນວິໄສທັດສໍາລັບມື້ຫນຶ່ງທີ່ເຫັນເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດຮຽນແບບຫຼືເກີນຄວາມສາມາດທາງດ້ານສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ.
ໄປສູ່ແນວຄວາມຄິດຂອງປັນຍາປະດິດ
ໃນບົດຂຽນປີ 1950 ຂອງລາວ, “ເຄື່ອງຈັກຄອມພິວເຕີ້ແລະຄວາມສະຫຼາດ,” Alan Turing ໄດ້ຕັ້ງຄໍາຖາມກ່ຽວກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຄິດເຄື່ອງຈັກ. ລາວສະເຫນີການທົດສອບ Turing ທີ່ມີຊື່ສຽງ, ການທົດລອງຄວາມຄິດທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອກໍານົດວ່າເຄື່ອງຈັກສາມາດສະແດງພຶດຕິກໍາທີ່ສະຫລາດທີ່ບໍ່ສາມາດແຍກອອກຈາກມະນຸດໄດ້.
ໃນສະພາບການນີ້, Turing ຄາດວ່າຈະມີຄໍາຖາມໃຫຍ່ຫຼາຍທີ່ຍັງຂັບລົດພາກສະຫນາມຂອງ AI ໃນມື້ນີ້: ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາ, ການຮຽນຮູ້, ສະຕິແລະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງເຄື່ອງຈັກ. ມັນສະຫນອງທິດທາງສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າໃນອະນາຄົດແລະເປັນແຮງບັນດານໃຈຂອງນັກວິທະຍາສາດລຸ້ນຕ່າງໆເພື່ອພັດທະນາລະບົບທີ່ຈໍາລອງຫຼືເຮັດຊ້ໍາເຫດຜົນທາງປັນຍາ.
ນີ້ແມ່ນບັນຊີລາຍຊື່ຂອງການປະກອບສ່ວນທີ່ສໍາຄັນຂອງ Alan Turing:
– ການຖອດລະຫັດຂອງລະຫັດ Enigma
– ການອອກແບບລະເບີດ Cryptanalytic
– ສູດຂອງເຄື່ອງຈັກ Turing
– ຄິດກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດຂອງການທົດສອບ Turing
– ເປີດເສັ້ນທາງການຄົ້ນຄວ້າໃນປັນຍາປະດິດ
ໃນສັ້ນ, ພາກສ່ວນທີ່ຈົມຢູ່ໃຕ້ນ້ໍາກ້ອນຂອງ Turing ແມ່ນການມີສ່ວນຮ່ວມທີ່ຕັດສິນຂອງລາວໃນໄຊຊະນະຂອງພັນທະມິດ. ແຕ່ມັນແມ່ນມໍລະດົກທາງທິດສະດີແລະແນວຄວາມຄິດຂອງລາວທີ່ປະຕິວັດວິທີການຂອງພວກເຮົາໃນຄອມພິວເຕີ້ແລະໄດ້ປູທາງໄປສູ່ AI, ພາກສະຫນາມທີ່ຍັງເຫນືອກວ່າພາກສະຫນາມຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນມື້ນີ້. ສົງຄາມໄດ້ຊຸກຍູ້ໃຫ້ Turing ເຂົ້າໄປໃນສະຖານທີ່, ແຕ່ແນວຄວາມຄິດອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງລາວຍັງສືບຕໍ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ຂົງເຂດເຕັກໂນໂລຢີດີເກີນກວ່າສະພາບການທາງທະຫານ, ການສ້າງໂລກໃນຍຸກສະໄຫມແລະຂອງມື້ອື່ນ.
ການທົດສອບ Turing ແລະອະນາຄົດຂອງປັນຍາປະດິດ
ການທົດສອບ Turing, ອອກແບບໂດຍນັກຄະນິດສາດອັງກິດ Alan Turing ໃນຊຸມປີ 1950, ໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງຫມາຍປະຫວັດສາດຂອງປັນຍາປະດິດ (AI). ໃນຂະນະທີ່ AI ສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ການທົດສອບ Turing ຍັງຄົງເປັນເຄື່ອງມືສໍາລັບການເຂົ້າໃຈວິທີການທີ່ເຄື່ອງຈັກຮຽນແບບການສົມເຫດສົມຜົນຂອງມະນຸດ.
ການປະກົດຕົວຂອງເທກໂນໂລຍີ AI ແມ່ນມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ສັງຄົມຂອງພວກເຮົາ, ຈາກລະບົບການແນະນໍາໃນເວທີການຖ່າຍທອດໄປຫາຜູ້ຊ່ວຍ virtual ເຊັ່ນ Siri ຂອງ Apple ຫຼື Amazon’s Alexa ຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ OpenAi’s ChatGPT.
