Contra "Grandmaster-level Chess without Search" (2024): ហេតុអ្វីបានជាការទទួលស្គាល់លំនាំតែម្នាក់ឯងធ្លាក់ចុះ

ក្រដាសឆ្នាំ 2024 របស់ Google DeepMind ដែលទាមទារអុកកម្រិតចៅហ្វាយនាយដោយគ្មានក្បួនដោះស្រាយការស្វែងរកបែបប្រពៃណីបានបង្កឱ្យមានការសង្ស័យភ្លាមៗ និងបង្កើតឡើងយ៉ាងល្អនៅទូទាំងសហគមន៍ស្រាវជ្រាវ AI ។ អាគុយម៉ង់ផ្ទុយបង្ហាញពីដែនកំណត់ជាមូលដ្ឋានក្នុងការជំនួសការទទួលស្គាល់លំនាំដើមសម្រាប់ការវិភាគជាប្រព័ន្ធ — មេរៀនដែលលាតសន្ធឹងហួសពីអុកទៅក្នុងស្វ័យប្រវត្តិកម្មអាជីវកម្ម ក្របខ័ណ្ឌនៃការសម្រេចចិត្ត និងរបៀបដែលវេទិកាដូចជា Mewayz ស្ថាបត្យករឆ្លាតវៃដំណើរការសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ជាង 138,000 នាក់។

តើ​ក្រដាស​ដើម​ពិត​ជា​ទាមទារ​អ្វី?

ការស្រាវជ្រាវដើមដែលដឹកនាំដោយ Aram Ebrahimi និងសហការីនៅ Google DeepMind បានស្នើថាគំរូប្លែងធំគ្រប់គ្រាន់ដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើមុខតំណែងអុក ហើយការវាយតម្លៃរបស់ពួកគេអាចលេងបានដោយកម្លាំងចៅហ្វាយនាយដោយមិនចាំបាច់ប្រើក្បួនដោះស្រាយស្វែងរកច្បាស់លាស់ដូចជា minimax ឬ Monte Carlo tree search។ មិនដូចម៉ាស៊ីនដូចជា Stockfish ឬ AlphaZero ដែលស្វែងរកមុខតំណែងនាពេលអនាគតរាប់ពាន់ទៅរាប់លានមុនពេលជ្រើសរើសការផ្លាស់ប្តូរ វិធីសាស្រ្តនេះពឹងផ្អែកលើបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលធ្វើការទស្សន៍ទាយការឆ្លងកាត់តែមួយដង - សំខាន់គឺ "បញ្ចូល" ការផ្លាស់ប្តូរដ៏ល្អបំផុតពីការទទួលស្គាល់លំនាំតែម្នាក់ឯង។

ការអះអាងគឺដិត៖ ប្រសិនបើគំរូអាចស្រូបយកការយល់ដឹងអំពីទីតាំងគ្រប់គ្រាន់ពីទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល ការគណនាកម្លាំង brute-force អាចក្លាយជាមិនចាំបាច់។ លទ្ធផល​គោល​ដំបូង​បង្ហាញ​ថា​មាន​ការ​សន្យា ដោយ​ម៉ូដែល​នេះ​ទទួល​បាន​ការ​វាយ​តម្លៃ Elo ក្នុង​ជួរ Grandmaster ក្រោម​លក្ខខណ្ឌ​នៃ​ការ​សាកល្បង​ជាក់លាក់។

ហេតុ​អ្វី​បាន​ជា​អ្នក​រិះគន់​ប្រកែក​ថា​ការ​ស្វែងរក​មិន​ដែល​ត្រូវ​បាន​គេ​លុប​បំបាត់​យ៉ាង​ពិត​ប្រាកដ?

អំណះអំណាងផ្ទុយដ៏គួរឱ្យទាក់ទាញបំផុត កំណត់គោលដៅសំខាន់នៃឯកសារ។ ម៉ាស៊ីនបំលែងត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើមុខតំណែងរាប់លានដែលត្រូវបានវាយតម្លៃដោយ Stockfish ដែលជាម៉ាស៊ីនដែលពឹងផ្អែកខ្លាំងលើការស្វែងរកយ៉ាងស៊ីជម្រៅ។ អ្នករិះគន់អះអាងថា គំរូនេះមិនបានលុបបំបាត់ការស្វែងរកទេ។ វាចម្រោះវា។ ការ​ស្វែងរក​ត្រូវ​បាន​បញ្ចូល​ទៅ​ក្នុង​ទិន្នន័យ​បណ្ដុះបណ្ដាល​ជា​ជាង​ធ្វើ​នៅ​ពេល​សន្និដ្ឋាន។

"ការទាមទារគំរូលេងអុក 'ដោយគ្មានការស្វែងរក' ខណៈពេលដែលការបណ្តុះបណ្តាលវានៅលើលទ្ធផលនៃម៉ាស៊ីនស្វែងរកគឺដូចជាការអះអាងអ្នកបានដោះស្រាយផ្ទាំងទឹកកកដោយគ្មានផែនទី — បន្ទាប់ពីទន្ទេញចាំដំណោះស្រាយដែលអ្នកផ្សេងទៀតបានរកឃើញដោយប្រើផែនទី។

ភាពខុសគ្នានេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់។ គំរូបានសិក្សាការបង្រួមតំណាងនៃលទ្ធផលស្វែងរក មិនមែនជាការយល់ដឹងអំពីទីតាំងឯករាជ្យទេ។ ដក​សញ្ញា​ហ្វឹកហ្វឺន​ដែល​បាន​មក​ពី​ការ​ស្វែង​រក​ចេញ ហើយ​ការ​ងារ​នឹង​ធ្លាក់​ចុះ។ វាមានភាពស្រដៀងគ្នាដោយផ្ទាល់នៅក្នុងភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្ម៖ ឧបករណ៍ការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយ AI ណាមួយគឺល្អដូចការវិភាគជាប្រព័ន្ធដែលបានបង្កប់នៅក្នុងបំពង់បណ្តុះបណ្តាលរបស់វា។

តើ​ការ​ស្គាល់​លំនាំ​សុទ្ធ​បំបែក​នៅ​កន្លែង​ណា​ក្នុង​ការអនុវត្ត?

ការ​ធ្វើ​តេស្ដ​ជា​សាកល​ដោយ​អ្នក​ស្រាវ​ជ្រាវ​ឯករាជ្យ​បាន​លាតត្រដាង​ពី​របៀប​នៃ​ការ​បរាជ័យ​សំខាន់​ដែល​ការ​កំណត់​គោល​ដើម​បាន​បិទបាំង៖

• ទីតាំងយុទ្ធសាស្ត្រស៊ីជម្រៅ៖ គំរូនេះបានខកខានការរួមផ្សំគ្នាដែលទាមទារការគណនាលើសពី 4-5 ចលនា ដែលម៉ាស៊ីនបែបបុរាណពូកែតាមរយៈមែកធាងស្វែងរកច្បាស់លាស់។
• សេណារីយ៉ូចុងក្រោយនៃប្រលោមលោក៖ មុខតំណែងនៅខាងក្រៅការចែកចាយការបណ្តុះបណ្តាលបានលាតត្រដាងអសមត្ថភាពរបស់ម៉ូដែលក្នុងការវែកញែកពីគោលការណ៍ដំបូង ដែលនាំទៅដល់កំហុសបឋមដែលមិនមានចៅហ្វាយនាយរបស់មនុស្សនឹងធ្វើ។
• ភាពរឹងមាំនៃគូប្រជែង៖ នៅពេលដែលគូប្រជែងបានដឹកនាំហ្គេមដោយចេតនាចូលទៅក្នុងទីតាំងមិនធម្មតា Elo របស់ម៉ូដែលបានធ្លាក់ចុះយ៉ាងខ្លាំង — ស្នើឱ្យចងចាំជាជាងការយល់ដឹងពិតប្រាកដ។
• ភាពស្ថិតស្ថេរក្រោមសម្ពាធ៖ ខណៈពេលដែលការអនុវត្តជាមធ្យមបានលេចចេញជាកម្រិតចៅហ្វាយនាយ ភាពខុសប្លែកគ្នាគឺខ្ពស់ជាងចៅហ្វាយនាយរបស់មនុស្ស ឬម៉ាស៊ីនដែលផ្អែកលើការស្វែងរក ដោយមានកំហុសដ៏មហន្តរាយកើតឡើងក្នុងអត្រាដែលមិនត្រូវគ្នានឹងការលេងរបស់មេពិត។
• ការធ្វើមាត្រដ្ឋានភាពស្មុគស្មាញតាមទីតាំង៖ នៅពេលដែលភាពស្មុគស្មាញនៃក្រុមប្រឹក្សាភិបាលបានកើនឡើង គម្លាតរវាងគំរូដែលមិនមានការស្វែងរក និងម៉ាស៊ីនដែលផ្អែកលើការស្វែងរកបានពង្រីកជាអិចស្ប៉ូណង់ស្យែលជាជាងលីនេអ៊ែរ។

តើ​ការជជែក​ដេញដោល​នេះ​មានន័យ​យ៉ាងណា​សម្រាប់​ប្រព័ន្ធ​ពាណិជ្ជកម្ម​ដែល​ជំរុញ​ដោយ AI?

ភាពចម្រូងចម្រាសនៃការស្វែងរកអុក បំភ្លឺភាពតានតឹងនៅក្នុងបេះដូងនៃការដាក់ពង្រាយ AI ទំនើប។ ការទទួលស្គាល់លំនាំ និងការវិភាគជាប្រព័ន្ធគឺមិនអាចផ្លាស់ប្តូរគ្នាបានទេ - ពួកគេគឺជាការបំពេញបន្ថែម។ ប្រព័ន្ធដែលមានប្រសិទ្ធភាពបំផុតរួមបញ្ចូលគ្នានូវការឆ្លើយតបដ៏វិចារណញាណរហ័សជាមួយនឹងការវែកញែកជារចនាសម្ព័ន្ធដែលប្រាក់ភ្នាល់មានកម្រិតខ្ពស់។

នេះគឺជាស្ថាបត្យកម្មយ៉ាងជាក់លាក់នៅពីក្រោយប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការអាជីវកម្ម 207-module របស់ Mewayz។ ជាជាងការពឹងផ្អែកតែលើទ្រឹស្ដីដែលផ្គូផ្គងលំនាំ ឬតក្កវិជ្ជាផ្អែកលើច្បាប់សុទ្ធសាធ វេទិកានេះរួមបញ្ចូលវិធីសាស្រ្តទាំងពីរនៅទូទាំងស្វ័យប្រវត្តិកម្មលំហូរការងារ CRM ការគ្រប់គ្រងគម្រោង និងម៉ូឌុលហិរញ្ញវត្ថុ។ ការផ្ដល់យោបល់ផ្អែកលើគំរូរហ័សដោះស្រាយការសម្រេចចិត្តជាទម្លាប់ ខណៈពេលដែលគ្រោងការណ៍វិភាគដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធចូលរួមសម្រាប់សេណារីយ៉ូស្មុគស្មាញ — ឆ្លុះបញ្ចាំងពីរបៀបដែលម៉ាស៊ីនអុកខ្លាំងបំផុតផ្គូផ្គងការវាយតម្លៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទជាមួយនឹងការស្វែងរកគោលដៅ។

មេរៀនពីការវិភាគផ្ទុយគឺច្បាស់លាស់៖ ប្រព័ន្ធដែលអះអាងថាលុបបំបាត់ការវែកញែកជាប្រព័ន្ធនៅក្នុងការពេញចិត្តនៃវិចារណញាណដ៏បរិសុទ្ធ ជៀសមិនរួចនឹងប៉ះពាល់ដល់ការអនុវត្តជាក់ស្តែង។ មិនថាការគ្រប់គ្រងទីតាំងអុក ឬបំពង់បង្ហូរអាជីវកម្មទេ ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃការទទួលស្គាល់គំរូរហ័សជាមួយនឹងការវិភាគដោយចេតនា មានប្រសិទ្ធភាពជាងវិធីសាស្រ្តក្នុងភាពឯកោ។

តើ​យើង​គួរ​វាយ​តម្លៃ​ការ​អះអាង​របស់ AI "Breakthrough" ដោយ​របៀប​ណា?

អំណះអំណាងផ្ទុយគ្នាបង្កើតក្របខ័ណ្ឌដ៏មានសារៈប្រយោជន៍សម្រាប់ការវាយតម្លៃយ៉ាងត្រចះត្រចង់លើការទាមទារស្រាវជ្រាវ AI ដែលមានមហិច្ឆតា។ ទីមួយ ពិនិត្យមើលថាតើសមត្ថភាពដែលបានអះអាងត្រូវបានសម្រេចបានពិតប្រាកដ ឬគ្រាន់តែចែកចាយឡើងវិញ — តើប្រព័ន្ធលុបបំបាត់ការស្វែងរក ឬលាក់វានៅក្នុងដំណើរការបណ្តុះបណ្តាលដែរឬទេ? ទីពីរ សាកល្បងការអនុវត្តលើធាតុចូលជាគូបដិបក្ខ និងក្រៅការចែកចាយ មិនមែនគ្រាន់តែជាគំរូអំណោយផលនោះទេ។ ទីបី វាស់ស្ទង់ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា និងការអនុវត្តករណីដ៏អាក្រក់បំផុតរួមជាមួយនឹងកម្រិតមធ្យម ចាប់តាំងពីប្រព័ន្ធដែលលេងបានយ៉ាងអស្ចារ្យ 90% នៃពេលវេលា ប៉ុន្តែធ្វើឱ្យមានការភ័ន្តច្រឡំយ៉ាងមហន្តរាយ 10% នៃពេលវេលាមិនមែនជាកម្រិតមេក្នុងន័យដ៏មានន័យនោះទេ។

គោលការណ៍វាយតម្លៃទាំងនេះអនុវត្តស្មើៗគ្នា នៅពេលដែលអាជីវកម្មវាយតម្លៃឧបករណ៍ដែលដំណើរការដោយ AI សម្រាប់ប្រតិបត្តិការរបស់ពួកគេ។ ពិន្ទុគោលកម្រិតផ្ទៃអាចបិទបាំងភាពទន់ខ្សោយសំខាន់ៗដែលកើតឡើងក្រោមលក្ខខណ្ឌនៃពិភពពិត ដែលជាការពិតដែលបានជូនដំណឹងអំពីវិធីសាស្រ្តរបស់ Mewayz ក្នុងការកសាងភាពជឿជាក់លើប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីទាំងមូលរបស់វា។

សំណួរដែលគេសួរញឹកញាប់

តើ​គំរូ​ស្វែងរក​អុក​ដែល​គ្មាន​ការ​ស្វែងរក​ពិត​ជា​ឈាន​ដល់​កម្រិត​ចៅហ្វាយនាយ​មែន​ទេ?

នៅក្រោមលក្ខខណ្ឌស្តង់ដារដែលបានគ្រប់គ្រង ម៉ូដែលនេះទទួលបានចំណាត់ថ្នាក់ Elo នៅក្នុងជួរ Grandmaster។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការធ្វើតេស្តឯករាជ្យបានបង្ហាញឱ្យឃើញពីភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា ភាពងាយរងគ្រោះរបស់សត្រូវ និងចំណុចខ្វាក់យុទ្ធសាស្ត្រដ៏ជ្រៅដែលធ្វើឱ្យខូចដល់ចំណាត់ថ្នាក់របស់ចៅហ្វាយនាយ។ ការលេង Grandmaster ពិតប្រាកដទាមទារភាពជឿជាក់ និងជម្រៅដែលគំរូមិនបានបង្ហាញជាប់លាប់ ធ្វើឱ្យការទាមទារមានលក្ខណៈបច្ចេកទេសតូចចង្អៀត ជាជាងមានសុពលភាពយ៉ាងទូលំទូលាយ។

តើ​ការ​ស្រាវជ្រាវ​អុក AI ដែល​គ្មាន​ការ​ស្វែង​រក​នៅ​តែ​មាន​តម្លៃ​បើ​ទោះ​បី​ជា​មាន​ការ​រិះ​គន់​ទាំង​នេះ​ឬ?

ពិតប្រាកដ។ ការស្រាវជ្រាវបានបង្ហាញថាស្ថាបត្យកម្មប្លែងអាចបង្រួមចំណេះដឹងអុកដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ចូលទៅក្នុងការវាយតម្លៃតែមួយដងយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ វាមានកម្មវិធីជាក់ស្តែងសម្រាប់ការវាយតម្លៃប្រហាក់ប្រហែលរហ័ស ជំនួយការបណ្តុះបណ្តាល និងប្រព័ន្ធកូនកាត់។ ទឡ្ហីករណ៍ផ្ទុយមិនធ្វើឱ្យការស្រាវជ្រាវមិនត្រឹមត្រូវទេ - ពួកគេកំណត់បរិបទយ៉ាងត្រឹមត្រូវនូវដែនកំណត់របស់វា ហើយជំទាស់នឹងការសន្និដ្ឋានហួសហេតុ។

តើការជជែកពិភាក្សានេះទាក់ទងនឹងការជ្រើសរើសឧបករណ៍ស្វ័យប្រវត្តិកម្មអាជីវកម្មយ៉ាងដូចម្តេច?

មេរៀនស្នូលគឺថា ស្វ័យប្រវត្តិកម្មដ៏មានប្រសិទ្ធភាព ទាមទារឱ្យត្រូវគ្នានឹងវិធីសាស្រ្តវែកញែកត្រឹមត្រូវចំពោះប្រភេទការងារនីមួយៗ។ ការសម្រេចចិត្តសាមញ្ញ និងច្រំដែលទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីការទទួលស្គាល់គំរូរហ័ស។ ការ​សម្រេច​ចិត្ត​ដ៏​ស្មុគស្មាញ និង​ខ្ពស់​ទាមទារ​ការ​វិភាគ​តាម​រចនាសម្ព័ន្ធ។ វេទិកាល្អបំផុត ដូចជាប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការអាជីវកម្មរួមបញ្ចូលគ្នារបស់ Mewayz រួមបញ្ចូលគ្នាទាំងពីរ ដោយធានាថាគ្មានវិធីសាស្រ្តណាមួយក្លាយជាឧបសគ្គ ឬចំណុចនៃការបរាជ័យនៅទូទាំងប្រតិបត្តិការរបស់អ្នក។

ត្រៀមខ្លួនដើម្បីដំណើរការអាជីវកម្មរបស់អ្នកនៅលើប្រព័ន្ធដែលបង្កើតឡើងសម្រាប់ទាំងល្បឿន និងជម្រៅហើយឬនៅ? Mewayz រួមបញ្ចូលម៉ូឌុលរួមបញ្ចូលគ្នាចំនួន 207 ជាមួយនឹងស្វ័យប្រវត្តិកម្មដ៏ឆ្លាតវៃដែលត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់ភាពស្មុគស្មាញក្នុងពិភពពិត មិនមែនជាគំរូល្ខោនទេ។ គម្រោងចាប់ផ្តើមនៅ $19/ខែ សម្រាប់ក្រុមដែលទាមទារភាពជឿជាក់នៅគ្រប់កម្រិត។ ចាប់ផ្តើមការសាកល្បងឥតគិតថ្លៃរបស់អ្នកនៅ app.mewayz.com និងទទួលបានបទពិសោធន៍ពីអ្វីដែលប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការអាជីវកម្មពិតមានអារម្មណ៍។