AI ກັບການສື່ສານຂອງມະນຸດ

ເຈົ້າເຄີຍຖາມຕົວເອງວ່າ: ເຄື່ອງຈັກສາມາດເຂົ້າໃຈມະນຸດໄດ້ແທ້ບໍ? AI ກັບການສື່ສານຂອງມະນຸດເປັນໄປໄດ້ບໍ?

ແລ້ວ, ຖ້າທ່ານບໍ່ມີ, ຫຼັງຈາກນັ້ນໃຫ້ຄິດກ່ຽວກັບມັນ, ເພາະວ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງນິຍາຍວິທະຍາສາດອີກຕໍ່ໄປ, ແຕ່ກາຍເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຄວາມເປັນຈິງຂອງພວກເຮົາ. ໃນປັດຈຸບັນພວກເຮົາອາໄສຢູ່ໃນໂລກທີ່ AI ກັບມະນຸດການສື່ສານກໍາລັງກາຍມາເປັນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນຂອງຊີວິດຂອງມະນຸດ. ພວກເຮົາເຫັນ AI ເກືອບທຸກບ່ອນໃນຊີວິດຂອງພວກເຮົາ, ຈາກການຊອກຫາຮ້ານກາເຟທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດຢູ່ໃນ Google Maps ໄປຈົນເຖິງລົດທີ່ຜະລິດໂດຍຫຸ່ນຍົນຢູ່ໃນໂຮງງານ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃຫ້ພວກເຮົາເຈາະເລິກເຂົ້າໄປໃນຫົວຂໍ້ວ່າເຄື່ອງຈັກສາມາດເຂົ້າໃຈມະນຸດໄດ້.

ການກໍານົດຄວາມເຂົ້າໃຈໃນສະພາບການຂອງ AI

ເມື່ອພວກເຮົາສົນທະນາກ່ຽວກັບຄວາມເຂົ້າໃຈ, ຕົວຈິງແລ້ວພວກເຮົາຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດປະຊາຊົນມັກຈະຄິດແລະເຂົ້າໃຈບາງຂໍ້ມູນ, ຄວາມຄິດ, ຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະຄໍາສັບຕ່າງໆ. ມະນຸດບໍ່ພຽງແຕ່ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ; ພວກເຂົາເຈົ້າຕີຄວາມຫມາຍມັນ, ເພີ່ມຄວາມຮູ້ສຶກແລະຄວາມເຂົ້າໃຈໃນສະພາບການກັບມັນ.

ແຕ່ໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບ AI, ຂະບວນການເຮັດວຽກແຕກຕ່າງກັນ. ມັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການຕອບສະ ໜອງ ຂໍ້ມູນໃນແບບທີ່ຫຼອກລວງພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດ. ປັນຍາທຽມແມ່ນຂັບເຄື່ອນໂດຍລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ AI ສາມາດຮັບຮູ້ຮູບແບບຕ່າງໆແລະການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ພວກມັນ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນລະບົບມີການຕັດສິນໃຈທີ່ຈະປ່ຽນຂໍ້ຄວາມ AI ເປັນຂໍ້ຄວາມຂອງມະນຸດຫຼືມັນແມ່ນກ່ຽວກັບການກວດຫາຂໍ້ຄວາມ AIແລະການກໍາຈັດ plagiarism, ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງແມ່ນການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນແລະຮູບແບບທີ່ພວກເຮົາແນະນໍາກັບລະບົບຕ່າງໆ.

ຄວາມກ້າວຫນ້າເຊັ່ນ NLP (ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ) ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຕີຄວາມຫມາຍແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ພາສາຂອງມະນຸດຢ່າງເຂົ້າໃຈໄດ້. ມັນສາມາດຄາດຄະເນພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ບໍລິໂພກໂດຍການເບິ່ງຮູບແບບໃນການກະທໍາທີ່ຜ່ານມາ.

ຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການເຂົ້າໃຈມະນຸດ

ໃນການເຂົ້າໃຈພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດ, ພາສາ, ແລະອາລົມ, AI ໄດ້ພັດທະນາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ເຮັດມັນຜ່ານຄວາມກ້າວຫນ້າໃນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ຫຼື NLP, ການຮັບຮູ້ຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ການປັບຕົວ.

NLP ແມ່ນພາກສ່ວນຕົ້ນຕໍ, ແລະມັນຢືນຢູ່ໃນແຖວຫນ້າຂອງການເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກໃນການຕີຄວາມຫມາຍພາສາຂອງມະນຸດ. ມັນຍັງຊ່ວຍອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການໂຕ້ຕອບລະຫວ່າງມະນຸດແລະເຄື່ອງຈັກ. ໂດຍຜ່ານນີ້, chatbots ສາມາດເຂົ້າໃຈຄໍາຖາມໄດ້ງ່າຍ, ຕອບສະຫນອງການສົນທະນາ, ແລະກາຍເປັນການສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບການບໍລິການລູກຄ້າ.

ເທັກໂນໂລຍີການຮັບຮູ້ທາງອາລົມໄດ້ຂະຫຍາຍຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງ AI ຕື່ມອີກ. ອັນນີ້ແມ່ນເຮັດໄດ້ເມື່ອ AI ວິເຄາະສຽງ ແລະ ການສະແດງອອກທາງໜ້າເພື່ອວັດແທກອາລົມ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, AI ສະເຫນີແລະໃຫ້ຄໍາຕອບທີ່ເຫມາະສົມກັບສະພາບການແລະເສີມຂະຫຍາຍປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແບບໂຕ້ຕອບ. ແຕ່ຍັງມີຊ່ອງຫວ່າງເລັກນ້ອຍ, ເພາະວ່າເຄື່ອງຈັກບໍ່ສາມາດຄັດລອກແບບຂອງມະນຸດໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ການຮຽນຮູ້ແບບປັບຕົວຜ່ານເຄື່ອງຈັກເກີດຂຶ້ນເມື່ອ algorithms ເຫຼົ່ານີ້ວິເຄາະຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ມະຫາສານເພື່ອຮຽນຮູ້ພຶດຕິກຳ ແລະ ຄວາມມັກຂອງມະນຸດ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ການແນະນໍາເນື້ອຫາສ່ວນບຸກຄົນ, ສະພາບແວດລ້ອມການຮຽນຮູ້ທີ່ປັບຕົວ, ແລະການສົ່ງຂໍ້ຄວາມທີ່ຄາດເດົາ. ກໍລະນີສຶກສາລວມມີການບໍລິການຖ່າຍທອດທີ່ປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້ ແລະຮຽນຮູ້ຈາກກິດຈະວັດປະຈຳວັນ.

ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້, ເຄື່ອງຈັກຍັງເຮັດວຽກຢູ່ໃນຂະບວນການເພື່ອເຂົ້າໃຈມະນຸດຢ່າງເຕັມທີ່ແລະຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງພຶດຕິກໍາແລະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງມະນຸດ. ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາສາມາດ mimic ໃນລະດັບໃດຫນຶ່ງ, ການບັນລຸຄວາມເລິກຂອງ empathy ແລະ intuition ຂອງມະນຸດຍັງຄົງເປັນເປົ້າຫມາຍໃນອະນາຄົດ.

AI ກັບທັດສະນະປະຕິສໍາພັນຂອງມະນຸດ

ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບ AI ກັບການໂຕ້ຕອບຂອງມະນຸດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເບິ່ງວິທີການທີ່ຄົນຮັບຮູ້ແລະມີສ່ວນຮ່ວມກັບລະບົບ AI, ໂດຍສະເພາະຜູ້ທີ່ອອກແບບມາເພື່ອເຂົ້າໃຈພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດ.

ຫນຶ່ງໃນພື້ນທີ່ທີ່ສໍາຄັນທີ່ພວກເຮົາເຫັນ AI ກັບການໂຕ້ຕອບຂອງມະນຸດແມ່ນຢູ່ໃນການບໍລິການລູກຄ້າ, ບ່ອນທີ່ chatbots ຖືກອອກແບບມາເພື່ອສົນທະນາກັບມະນຸດ. ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເຂົ້າໃຈແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ການສອບຖາມຂອງມະນຸດ.

ພາກສ່ວນທີ່ໜ້າສົນໃຈ ແລະ ໜ້າສົນໃຈອີກອັນໜຶ່ງທີ່ພວກເຮົາເຫັນ AI ຕໍ່ກັບການໂຕ້ຕອບຂອງມະນຸດແມ່ນຂະແໜງການປິ່ນປົວ ແລະ ສຸຂະພາບຈິດ. ເຫຼົ່ານີ້ລະບົບ AIໄດ້​ຖືກ​ອອກ​ແບບ​ຢ່າງ​ສົມ​ບູນ​ເພື່ອ​ຮັບ​ຮູ້​ຮູບ​ແບບ​ໃນ​ການ​ປາກ​ເວົ້າ​ຂອງ​ຜູ້​ໃຊ້​ຫຼື​ຂໍ້​ຄວາມ​ທີ່​ສາ​ມາດ​ຊີ້​ບອກ​ຄວາມ​ກົດ​ດັນ​ຫຼື​ຊຶມ​ເສົ້າ​. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ສອງສາມຕົວຢ່າງທີ່ສະຫນັບສະຫນູນທັດສະນະນີ້.

ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ໃຊ້ບາງຄົນຮູ້ຈັກ AI ແລະການໂຕ້ຕອບຂອງມະນຸດ, ຄົນອື່ນອາດຈະຮູ້ສຶກບໍ່ສະບາຍ. ມັນເປັນເລື່ອງຂອງການເລືອກແລະຄວາມຄິດສ່ວນຕົວ.

ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງຄວາມເຂົ້າໃຈເຄື່ອງຈັກ

ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຈື່ ຈຳ ຂໍ້ ຈຳ ກັດຂອງ AI, ໂດຍສະເພາະເມື່ອເວົ້າເຖິງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ. ແລະສໍາລັບການນັ້ນ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດນີ້. ອາລົມບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການສະແດງອອກ overt; ພວກເຂົາຍັງກ່ຽວຂ້ອງກັບການຊີ້ບອກທີ່ລະອຽດອ່ອນແລະສະພາບການ, ເຊິ່ງ AI ພະຍາຍາມຖອດລະຫັດຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ການເວົ້າເຍາະເຍີ້ຍແລະຄວາມຕະຫຼົກແມ່ນເປັນສິ່ງທ້າທາຍໂດຍສະເພາະສໍາລັບ AI. ເນື່ອງຈາກມັນຖືກເກັບໄວ້ດ້ວຍຂໍ້ມູນສະເພາະແລະສະເພາະ, ມັນມັກຈະລົ້ມເຫລວ.

AI ຍັງບໍ່ສາມາດຕອບສະໜອງຕໍ່ສັນຍານທາງສັງຄົມ ເຊັ່ນ: ການສະແດງອອກທາງໜ້າ, ພາສາທາງກາຍ, ແລະນ້ຳສຽງ. ເນື່ອງຈາກວ່າມັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບລະບົບສູດການຄິດໄລ່, ມັນບໍ່ສາມາດຕີຄວາມຫມາຍສັງຄົມເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຢ່າງເຕັມສ່ວນ.

ດັ່ງນັ້ນ, ຖ້າພວກເຮົາຄິດກ່ຽວກັບຄໍາຖະແຫຼງອີກເທື່ອຫນຶ່ງ: ເຄື່ອງຈັກສາມາດເຂົ້າໃຈມະນຸດຢ່າງແທ້ຈິງ, ຄໍາຕອບຈະເປັນຊື່ທີ່ບໍ່ມີ. ເປັນຫຍັງ? ເນື່ອງຈາກວ່າມັນອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ສູດການຄິດໄລ່, ມັນຂາດຄຸນສົມບັດຂອງມະນຸດຂອງ empathy, intuition, ແລະຄວາມສາມາດໃນການອ່ານລະຫວ່າງສາຍ. ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງ AI ຍັງຄົງເປັນສິ່ງເລັກນ້ອຍ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງບໍ່ສາມາດທົດແທນຄວາມເຂົ້າໃຈ ແລະການໂຕ້ຕອບຂອງມະນຸດໄດ້.

ໃນສັ້ນ,

ໃນຂະນະທີ່ພິຈາລະນາທັງຫມົດນີ້, ພວກເຮົາໄດ້ສະຫຼຸບວ່າ AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນມະນຸດໄດ້ທັງຫມົດ. ມັນ​ສາ​ມາດ​ເຮັດ​ຕາມ​ແບບ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ​, ແຕ່​ວ່າ​ມັນ​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ທົດ​ແທນ​ທັງ​ຫມົດ​. ມະນຸດມະຫາອຳນາດມີແມ່ນເປັນເອກະລັກ ແລະບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້. ວິທີການຕີຄວາມໝາຍ ແລະຕອບສະໜອງແຕ່ລະສະຖານະການໃນຊີວິດປະຈຳວັນຂອງພວກເຮົາແມ່ນແຕກຕ່າງກັນ, ແລະພວກເຮົາບໍ່ສາມາດອີງໃສ່ AI ທັງໝົດໄດ້ ເພາະມັນອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ສູດການຄິດໄລ່ ແລະສອນໃຫ້ຕອບສະໜອງຂໍ້ມູນສະເພາະໃນບາງຊ່ວງເວລາເທົ່ານັ້ນ. ນີ້ຍັງເປັນເປົ້າຫມາຍໃນອະນາຄົດຂອງເຄື່ອງຈັກ: ເພື່ອສໍາເນົາແບບຂອງມະນຸດຢ່າງສົມບູນ.