ລິ້ງ ສຳຫລັບເຂົ້າຫາ

ວັນຈັນ, ໓໑ ມີນາ ໒໐໒໕

ຫຸ່ນ​ຍົນ​ຮຽ​ນ​ຮູ້​ວິ​ທີ​ແກ້​ໄຂ​ບັນ​ຫາ​ຈາກ​ກັນ​ແລະ​ກັນ ແລະ ອິນ​ເຕີ​ເນັດ


​ຊົມ​ວິ​ດີ​ໂອຂອງ​ລາຍ​ງານນີ້ ພ້ອມ​ການ​ບັນ​ຍາຍ​ເປັນ​ພາ​ສາ​ລາວ.

ຫຸ່ນ​ຍົນ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ໃນ​ການ​ໃຊ້​ເຫດ​ຜົນ​ກຳ​ລັງຈະ​ກາຍ​ເປັນ​ຄວາມ​ຈິງ ດ້ວຍ​ຂໍ້​ມູນ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ຈຳ​ນວນ​ມະ​ຫາ​ສານ ແລະ ຄວາມ​ກ້າວ​ໜ້າ​ດ້າ​ນ​ປັນ​ຍາ​ປະ​ດິດ. ນັກ​ຂ່າວ​ວີ​ໂອ​ເອ ແມັດ ດິບ​ໂບລ ໄດ້​ໄປ​ຢ້ຽມ​ຢາມ​ຫ້ອງ​ທົດ​ລອງ​ທີ່​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ກຳ​ລັງ​ຮຽນ​ຮູ້​ທີ່​ຈະ​ແກ້​ໄຂ​ບັນ​ຫາ​ດ້ວຍ​ຕົວ​ເອງ.

ພວກຫຸ່ນ​ຍົນ​ມີ​ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບສູງ​ໃນ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ຢ່າງ​ຊ້ຳ​ແລ້ວ​ຊ້ຳ​ອີກ ໃນ​ພື້ນ​ທີ່​ທີ່​ຖືກ​ຄວບ​ຄຸມ ແຕ່​ຍັງ​ຄົງ​ປະ​ສົບ​ບັນ​ຫາ​ໃນ​ສະ​ພາບ​ແວດ​ລ້ອມ​ທີ່ບໍ່​ສາ​ມາດ​ຄາດ​ເດົາ​ໄດ້ ເຊັ່ນ​ໃນ​ຫ້ອງ​ການ ຫຼື ເຮືອນ.

ທ່ານ ຄາ​ລ ເພີດ​ສ໌ ຈາກ​ມະ​ຫາ​ວິ​ທະ​ຍາ​ໄລ ຄາ​ລິ​ຟໍ​ເນຍ ​ເບີກ​ລີ ກ່າວ​ວ່າ “ມັນ​ມີ​ທັກ​ສະ​ສະ​ເພາະ​ຕົວ ແລະ ມັນ​ມີ​ທັກ​ສະ​ທີ່​ລະ​ອຽດ​ອ່ອນ​ໃນ​ບາງ​ແງ່​ມຸມ ດັ່ງ​ນັ້ນ​ຫາກ​ມີ​ການ​ປ່ຽນ​ແປງ​ໃດໆ​ໃນ​ສະ​ພາບ​ແວດ​ລ້ອມ​ທີ່ບໍ່​ສອດ​ຄ່ອງ​ກັບ​ສິ່ງ​ທີ່​ວາງ​ແຜນ​ໄວ້​ລ່ວງ​ໜ້າ ທັກ​ສະ​ເຫຼົ່າ​ນັ້ນ ​ກໍ​ມັກ​ຈະ​ລົ້ມ​ແຫຼວ. ພວກເຮົາ​ຈຳ​ເປັນ​ຕ້ອງ​ມີ​ວິ​ທີ​ເຮັດໃຫ້​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ປັບ​ຕົວ​ເຂົ້າ​ກັບ​ສະ​ຖາ​ນະ​ການ​ທີ່​ເກີດ​ຂຶ້ນ​ ໂດຍບໍ່​ຕ້ອງ​ໃຫ້​ມະ​ນຸດ​ຕັ້ງ​ໂປ​ຣ​ແກ​ຣມ​ພຶດ​ຕິ​ກຳ​ທຸ​ກຢ່າງ​ທີ່​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ຄວນ​ເຮັດ​ໄວ້​ລ່ວງ​ໜ້າ.”

ຄວາມທ້າ​ທາຍ​ໃນ​ການ​ຝຶກ​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ໃຫ້​ແກ້​ໄຂ​ບັນ​ຫາ​ໂດຍ​ການໃຊ້​ເຫດ​ຜົນ​ ແມ່ນ​ຖືກດຳ​ເນີນ​ການໂດຍ​ກຸ່ມ​ນັກ​ປະດິດຫຸ່ນ​ຍົນ​ຈາກ​ຫ້ອງ​ທົດ​ລອງ​ຊັ້ນ​ນຳ​ຂອງ​ໂລກ.

ຫ້ອງ​ທົດ​ລອງ​ແຫ່ງນີ້​ ທີ່​ມະ​ຫາ​ວິ​ທະ​ຍາ​ໄລ​ຄາ​ລິ​ຟໍ​ເນຍ ເບີກ​ລີ ກໍເປັນ​ນຶ່ງ​ໃນ​ນັ້ນ. ລອງ​ນຶກພາບ​ວ່າ ​ເປັນ​ໂຮງ​ຮຽນ​ອະ​ນຸ​ບານ​ສຳ​ລັບສອນພວກ​ຫຸ່ນ​ຍົນ​.

ທ່ານ ວິ​ລ​ລຽມ ເສິນ ຈາກ​ມະ​ຫາ​ວິ​ທະ​ຍາ​ໄລ ຄາ​ລິ​ຟໍ​ເນຍ ເບີກ​ລີ ກ່າວ​ວ່າ “ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າຫາ​ກໍ​ປ້ອນ​ຄຳ​ສັ່ງໃສ່ “ວາງ​ເຫັດ​ຢູ່​ເທິງ​ຜ້າ​ເຊັດ​ໜ້າ.”

ແຂນ​ຂອງ​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ນີ້​ແມ່ນ​ກຳ​ລັງ​ເຮັດ​ຕາມ​ຄຳ​ສັ່ງ ແລະ ໃນ​ເວ​ລາ​ດຽວ​ກັນ​ກໍ​ຜະ​ລິດ​ຂໍ້​ມູນ ກ່ຽວ​ກັບ ຂັ້ນ​ຕອນ​ໃນການພິຈາລະນາດ້ວຍເຫດ​ຜົນ.

ທ່ານ ວິ​ລ​ລຽມ ເສິນ ກ່າວ​ວ່າ “ກໍ​ຄື​ວ່າ ​ມັນ​ຫາ​ກໍ່​ລົ້ມ​ແຫຼວ​ໃນ​ການ​ຈັບ​ເຫັດ​ຂຶ້ນ​ມາ ແລະ ມັນ​ກໍ​ຮູ້. ສະ​ນັ້ນ​ມັນ​ຈະ​ຍຶດ​ໝັ້ນ​ຢູ່​ກັບ​ພາ​ລະ​ກິດສຳ​ຮອງ​ເພື່ອ​ເຂົ້າໄປ​ຫາ​ເຫັດ

ແລ້ວ ຈັບ​ເອົາ​ມັນ.”

ຖ້າ​ມັນ​ປະ​ສົບ​ຄວາມ​ສຳ​ເລັດ ແລະ ການ​ໃຊ້​ເຫດ​ຜົນ​ແມ່ນ​ດີ, ຂໍ້​ມູນນີ້​ຈະ​ສາ​ມາດ​ຖືກ​ໃຊ້​ເພື່ອ​ຊ່ວຍ​ເຫຼືອ​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ໂຕ​ອື່ນໆ ​ທີ່​ມີ​ພາ​ລະ​ກິດ​ຄ້າຍ​ຄື​ກັນ.

ຫ້ອງ​ທົດ​ລອງ​ໃນ​ທະ​ວີບ​ອາ​ເມ​ຣິ​ກາ​ເໜືອ, ຢູ​ໂຣບ ແລະ ເອ​ເຊຍ ແມ່ນ​ກຳ​ລັງ​ແລກ​ປ່ຽນ​ການ​ຄວບ​ຄຸມ​ຂໍ້​ມູນ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ, ເຊິ່ງ, ພ້ອມ​ກັບ​ຂໍ້​ມູນ​ຈາກ ອິ​ນ​ເຕ​ເນັດ, ຈະ​ຝຶກ​ຊ້ອມ LLM ທີ່​ເປັນ​ຕົວ​ຢ່າງ​ພາ​ສາ​ຂະ​ໜາດ​ໃຫຍ່, ຄ້າຍ​ຄື​ກັບ ChatGPT, ທີ່​ແທ້​ຈິງ​ແລ້ວ​ ເປັນ​ສະ​ໝອງ​ອັນ​ນຶ່ງ​ທີ່​ສາ​ມາດ​ຄວບ​ຄຸມ​ຫຸ່ນ​ຍົນໄດ້​ຢ່າງກວ້າງ​ຂວາງ.

ທ່ານ ຄາ​ລ ເພີດ​ສ໌ ກ່າວ​ວ່າ “ດັ່ງ​ນັ້ນ​ ໂດຍ​ພື້ນ​ຖານ​ແລ້ວ ຖ້າ​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ສອນ​ແຂນຫຸ່ນ​ຍົນນຶ່ງ​ ວິທີຈັບ​ເອົາ​ກະ​ປ໋ອງ​ Coke ຂຶ້ນ, ແລະຂ້ອຍມີແຂນຫຸ່ນຍົນອີກອັນນຶ່ງ ທີ່ບໍ່ເຄີຍເຫັນກະປ໋ອງ Coke ໃນຊີວິດຂອງມັນເລີຍ, ມັນ​ກໍຈະ​ເຂົ້າ​ໃຈ​ຄວາມ​ຄິດ​ວ່າ​ ກະ​ປ໋ອງ Coke ແມ່ນ​ຫຍັງ ໃນ​ທັນ​ທີ, ແລ້ວ ມັນ​ມີ​ໂອ​ກາດທີ່ຈະ​ຈັບ​ວັດ​ຖຸ​ນັ້ນ​ຂຶ້ນ​ມາ ດ້ວຍຕົວມັນເອງຢ່າງແທ້ຈິງ.”

ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ວິ​ທີ​ລະ​ບຸ​ ກະ​ປ໋ອງ Coke ແມ່ນ​ມາຈາກການແນມເຫັນພາບ​ຈຳ​ນວນຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ຂໍ້​ຄວາມ​ທີ່​ເຕົ້າ​ໂຮມ​ຈາກ​ອິ​ນ​ເຕີ​ເນັດ. ເຊັ່ນ​ດຽວ​ກັບ​ຄວາມສາ​ມາດ​ໄຈ້ແຍກ​ ນາງ ເທ​ເລີ ສວິ​ຟ ຈາກ​ຮູບພາບນັກ​ສິ​ລະ​ປິນ​ກຸ່ມ​ນີ້.

ທ່ານ ຄາ​ລ ເພີດ​ສ໌ ກ່າວ​ວ່າ “ແນວ​ຄິດ​ເຫຼົ່າ​ນີ້ ​ສ່ວນ​ໃຫຍ່​ມັກ​ເປັນ​ແບບ​ທີ່​ວ່າ ເມື່ອ ​ກະ​ປ໋ອງ Coke ເຕັມ ເຈົ້າ​ຕ້ອງ​ອອກ​ແຮງຫຼາຍ​ຂຶ້ນ ແລະ ຕ້ອງ​ຍົກ​ກະ​ປ໋ອງ​ໃຫ້​ສູງ​ຂຶ້ນ ຫຼື​ຖ້າ​ມີ​ຂອງ​ແຫຼວ​ເປື້ອນ​ຢູ່​ເທິງ​ໂຕະ​ໃນ​ເຮືອນ​ຄົວ, ເຈົ້າ​ກໍ​ມີ​ແຕ່​ໃຊ້​ຟອງ​ນ້ຳ ຫຼື ຜ້າ​ເຊັດກໍ​ພໍ. ແນວ​ຄິດ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ ສາ​ມາດ​ຮຽນ​ຮູ້​ໄດ້​ຈາກ​ອິນ​ເຕີ​ເນັດ, ເຈົ້າບໍ່​ຈຳ​ເປັນ​ຕ້ອງ​ຮຽນ​ຮູ້ມັນ​ຈາກ​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ທີ່​ເຮັດ​ສິ່ງ​ໃດສິ່ງ​ນຶ່ງ.”

ການ​ຄົ້ນ​ຄວ້າ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ຫຸ່ນ​ຍົນຫຼາຍ​ໂຕ, ສະ​ໝອງ​ທີ່​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຝຶກ​ຊ້ອມ​ຈາກ​ອິນ​ເຕີ​ເນັດ ແມ່ນ​ກຳ​ລັງ​ສະ​ແດງ​ຜົນ​ງານ​ໄດ້​ດີກວ່າ​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ທີ່​ທຳ​ການ​ຝຶກ​ຊ້ອມ​ດ້ວຍ​ຕົນ​ເອງ, ກ່າວ​ໂດຍ​ທ່ານ ເພີດ​ສ໌.

ທ່ານ ຄາ​ລ ເພີດ​ສ ກ່າວ​ວ່າ “ແມ່ນ​ກະ​ທັ້ງ​ມີ​ພື້ນ​ຖານ​ທີ່​ດີ​ທີ່​ສຸດ, ຕົວ​ຢ່າງ​ທີ່​ດີ​ທີ່​ສຸດ​ທີ່​ພວກ​ມັນ​ສາ​ມາດ​ຜະ​ລິດ… ມັນບໍ່​ໄດ້​ດີ​ເທົ່​ກັບ​ຕົວ​ຢ່າງ​ທີ່​ພວກ​ເຮົາ​ສາ​ມາດ​ຜະ​ລິດ​ດ້ວຍ​ການ​ຝຶກ​ຊ້ອມໃນ​ຊຸດ​ຂໍ້​ມູນ​ທັງ​ໝົດທີ່ໂຮມເຂົ້າກັນ.”

ຫຸ່ນ​ຍົນຫຼາຍ​ໂຕ​ມີ​ການ​ນຳ​ໃຊ້ ແລະ ການອອກ​ແບບທີ່ສ​ະ​ເພາະ​ຫຼາຍ, ສະ​ນັ້ນ​ສະ​ໝອງ​ຂອງ​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ທົ່ວ​ໄປ ແມ່ນບໍ່​ໄດ້​ມີ​ຈຸດ​ປະ​ສົງ​ສຳ​ລັບ​ມັນ. ແຕ່​ທ່ານ​ ເພີດ​ສ໌ ກ່າວ​…

ທ່ານ ຄາ​ລ ເພີດ​ສ໌ ເວົ້າ​ວ່າ “ສຳ​ລັບ​ແຂນ​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ທຸກ​ໂຕ ຫຼື ຄື​ກັບ​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ໃນ​ຄົວ​ເຮືອນ​ທຸກ​ໂຕ ຫຼື ຫຸ່ນ​ຍົນ​ມະ​ນຸດ​ທຸກ​ໂຕ, ໃນ​ທີ່​ສຸດແລ້ວ ​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຄິດ​ວ່າ​ ໂດຍ​ແທ້​ຈິງ​ ເຈົ້າ​ຈະ​ມີ​ຕົວ​ຢ່າງ​ໂຕ​ນຶ່ງ ​ທີ່​ເຮັດ​ໜ້າ​ທີ່​ດັ່ງ​ກັບ​ຕົວ​ຢ່າງ​ຂັ້ນພື້ນ​ຖານ ເພື່ອ​ຄວບ​ຄຸມ​ໝົດ​ທຸກ​ໂຕ.”

ພວກ​ເຮົາ​ອາດ​ຈະ​ບໍ່​ໄດ້​ເຫັນຢູ່​ໃນ​ເຮືອນ​ ໃນ​ອະ​ນາ​ຄົດ​ອັນ​ໃກ້​ນີ້, ແຕ່​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ແມ່ນ​ກຳ​ລັງ​ທຳ​ຄວາມ​ກ້າວ​ໜ້າ​ໄປ​ຢ່າງດີຫຼາຍ.

ອ່ານ​ລາຍ​ງານນີ້​ເປັນ​ພ​າ​ສາ​ອັງ​ກິດ

Robots with reasoning power are becoming a reality thanks to massive amounts of training data and breakthroughs in artificial intelligence.

Robots excel at repetitive tasks in controlled spaces but still struggle in unpredictable environments like an office or home.

"It has a specific skill, and it has a kind of brittle skill in some sense, so if anything about the environment changes ((CUTAWAY: robot reaches for Pocky, carries it to table)) that doesn't conform with what was planned for ahead of time, then these skills tend to fail. We need a way for the robot to adapt to the situation at hand without having a human pre-program every behavior that the robot is supposed to do."

The challenge of training robots to solve problems through reasoning has been taken up by a consortium of roboticists from the world's leading labs.

This lab at the University of California, Berkeley is one of them. Think of it as preschool for robots.

"I've just entered the instruction "put the mushroom on the towel."

This robot arm is following a command and at the same time generating data about its reasoning process.

"So it's just failed to pick up the mushroom, and it realizes that. So it's sticking to the sub-task to go to the mushroom and grab it."

If successful and the reasoning is sound, this data can be used to help other robots with similar tasks.

Labs in North America, Europe and Asia

are sharing their control data, which, along with data from the internet, will train an LLM, a large language model, similar to ChatGPT, essentially one brain that can control a wide variety of robots.

"So basically if I teach one robot arm how to pick up a Coke can and I have another robot arm that has never in his life seen a Coke can, it suddenly understands the concept of what a Coke can is, and it has a chance of actually picking up that object itself."

Learning how to identify a Coke can comes from vast amounts of visuals and text gathered from the internet. As does being able to pick out Taylor Swift from this lineup.

"A lot of these concepts of, when the Coke can is full you need to apply more force and you need to lift it further, or if there is a spill on the kitchen table, what you need is a sponge or a cloth to clean it up. ((CUTAWAY: Robot arm wipes table)) ((Courtesy: UC Berkeley AUTOlab)) These are concepts that you can learn from the internet. You don't need to learn them from a robot doing stuff."

Research shows the multi-robot, internet-trained brain is outperforming robots trained independently, says Pertsch.

"Even the best baseline, the best model that they could produce...

...was not as good as the model that we could produce by training on all the data sets together."

Many robots have very specialized uses and designs, so a general robot brain is not intended for them. But Pertsch says...

"For all the robot arms or like all the household robots or all the humanoid robots, ((CUTAWAY: robot waves)) eventually I think you will have essentially one model that serves as the base model to control all of them."

We may not see them in homes in the near future, but robots are making great strides forward.

ຟໍຣັມສະແດງຄວາມຄິດເຫັນ

XS
SM
MD
LG