ລຸ້ນຕໍ່ໄປຂອງ AI ນ້ອຍໆ: Quantum Computing, Neuromorphic Chips, ແລະ Beyond

ທ່າມກາງຄວາມກ້າວໜ້າທາງເທັກໂນໂລຍີຢ່າງໄວວາ, AI ຂະໜາດນ້ອຍກຳລັງປະກົດຕົວເປັນພະລັງງານທີ່ງຽບສະຫງົບ. ຈິນຕະນາການ algorithms ທີ່ບີບອັດໃຫ້ພໍດີກັບ microchips ແຕ່ສາມາດຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ, ການແປພາສາ, ແລະຄາດຄະເນແນວໂນ້ມຂອງຕະຫຼາດ. AI ຂະໜາດນ້ອຍດຳເນີນງານຢ່າງລະມັດລະວັງພາຍໃນອຸປະກອນຂອງພວກເຮົາ, ການຈັດວາງເຮືອນອັດສະລິຍະ ແລະ ຊຸກຍູ້ຄວາມກ້າວໜ້າໃນ ຢາສ່ວນບຸກຄົນ.

AI ຂະຫນາດນ້ອຍດີເລີດໃນປະສິດທິພາບ, ການປັບຕົວ, ແລະຜົນກະທົບໂດຍການນໍາໃຊ້ທີ່ຫນາແຫນ້ນ ເຄືອຂ່າຍ neural, ປັບປຸງລະບົບສູດການຄິດໄລ່, ແລະຄວາມສາມາດຂອງຄອມພິວເຕີຂອບ. ມັນເປັນຕົວແທນຂອງຮູບແບບ ປັນຍາປະດິດ ນັ້ນ​ແມ່ນ​ນ້ຳໜັກ​ເບົາ, ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ, ແລະ​ມີ​ທ່າ​ທີ​ເພື່ອ​ປະ​ຕິ​ວັດ​ດ້ານ​ຕ່າງໆ​ຂອງ​ຊີ​ວິດ​ປະ​ຈຳ​ວັນ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ.

ເບິ່ງ​ໄປ​ໃນ​ອະ​ນາ​ຄົດ​, quantum computing ແລະ neuromorphic ຊິບແມ່ນເທັກໂນໂລຍີໃໝ່ທີ່ພາພວກເຮົາໄປສູ່ພື້ນທີ່ທີ່ບໍ່ໄດ້ສຳຫຼວດ. ຄອມພິວເຕີ້ Quantum ເຮັດວຽກແຕກຕ່າງຈາກຄອມພິວເຕີປົກກະຕິ, ຊ່ວຍໃຫ້ການແກ້ໄຂບັນຫາໄວຂຶ້ນ, ການຈໍາລອງການໂຕ້ຕອບຂອງໂມເລກຸນທີ່ແທ້ຈິງ, ແລະການຖອດລະຫັດໄວຂຶ້ນ. ມັນບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຄວາມຄິດ sci-Fi ອີກຕໍ່ໄປ; ມັນກາຍເປັນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ແທ້ຈິງ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຊິບ neuromorphic ແມ່ນຫນ່ວຍງານນ້ອຍໆທີ່ໃຊ້ຊິລິໂຄນທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດແບບຈໍາລອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ນອກເຫນືອຈາກໂປເຊດເຊີແບບດັ້ງເດີມ, ຊິບເຫຼົ່ານີ້ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນນັກເລົ່າເລື່ອງ synaptic, ການຮຽນຮູ້ຈາກປະສົບການ, ການປັບຕົວເຂົ້າກັບວຽກງານໃຫມ່, ແລະປະຕິບັດການປະສິດທິພາບພະລັງງານທີ່ໂດດເດັ່ນ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີທ່າແຮງປະກອບມີການຕັດສິນໃຈໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງສໍາລັບຫຸ່ນຍົນ, ການວິນິດໄສທາງການແພດຢ່າງໄວວາ, ແລະເປັນການເຊື່ອມໂຍງທີ່ສໍາຄັນລະຫວ່າງປັນຍາປະດິດແລະຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງລະບົບຊີວະພາບ.

ຂຸດຄົ້ນ Quantum Computing: ທ່າແຮງຂອງ Qubits

ຄອມ​ພິວ​ເຕີ Quantum​, ເປັນ​ພາກ​ສະ​ຫນາມ​ພື້ນ​ຖານ​ທີ່​ຕັດ​ກັນ​ຂອງ​ຟີ​ຊິກ​ແລະ​ ວິ​ທະ​ຍາ​ສາດ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ, ສັນຍາວ່າຈະປະຕິວັດການຄິດໄລ່ຕາມທີ່ພວກເຮົາຮູ້. ຫຼັກໆຂອງມັນແມ່ນແນວຄວາມຄິດຂອງ ເກົ່າແກ່, ຄູ່ quantum ກັບ bits ຄລາສສິກ. ບໍ່ເຫມືອນກັບ bits ຄລາສສິກ, ເຊິ່ງພຽງແຕ່ສາມາດຢູ່ໃນຫນຶ່ງໃນສອງລັດ (0 ຫຼື 1), qubits ສາມາດຢູ່ໃນເວລາດຽວກັນຢູ່ໃນ superposition ຂອງທັງສອງລັດ. ຄຸນສົມບັດນີ້ເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີ quantum ສາມາດປະຕິບັດການຄິດໄລ່ທີ່ຊັບຊ້ອນໄດ້ໄວກວ່າຄອມພິວເຕີຄລາສສິກ.

Superposition ອະນຸຍາດໃຫ້ qubits ຄົ້ນຫາຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍຢ່າງພ້ອມກັນ, ນໍາໄປສູ່ການປຸງແຕ່ງຂະຫນານ. ຈິນຕະນາການວ່າຫຼຽນທີ່ຫມຸນຢູ່ໃນອາກາດ - ກ່ອນທີ່ມັນຈະລົງຈອດ, ມັນມີຢູ່ໃນ superposition ຂອງຫົວແລະຫາງ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, qubit ສາມາດເປັນຕົວແທນທັງ 0 ແລະ 1 ຈົນກ່ວາການວັດແທກ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, qubits ບໍ່ໄດ້ຢຸດຢູ່ທີ່ນັ້ນ. ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງສະແດງປະກົດການທີ່ເອີ້ນວ່າ entanglement. ເມື່ອສອງ qubits ສັບສົນ, ລັດຂອງພວກເຂົາກາຍເປັນການເຊື່ອມໂຍງພາຍໃນ. ການປ່ຽນແປງສະຖານະຂອງ qubit ທັນທີມີຜົນກະທົບອີກອັນຫນຶ່ງ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາຢູ່ຫ່າງກັນປີແສງ. ຊັບສິນນີ້ເປີດຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນສໍາລັບການສື່ສານທີ່ປອດໄພແລະຄອມພິວເຕີ້ແຈກຢາຍ.

ກົງກັນຂ້າມກັບ Bits ຄລາສສິກ

ບິດຄລາສສິກແມ່ນຄ້າຍຄືປຸ່ມສະຫຼັບແສງສະຫວ່າງ - ບໍ່ວ່າຈະ on or ໄປ. ພວກເຂົາເຈົ້າປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບທີ່ກໍານົດ, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາຄາດຄະເນແລະເຊື່ອຖືໄດ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງພວກເຂົາກາຍເປັນປາກົດຂື້ນໃນເວລາທີ່ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການຈໍາລອງລະບົບ quantum ຫຼືປັດໄຈຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ (ທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການທໍາລາຍການເຂົ້າລະຫັດ) ແມ່ນການຄິດໄລ່ຫຼາຍສໍາລັບຄອມພິວເຕີຄລາສສິກ.

Quantum Supremacy ແລະ Beyond

ໃນ 2019, ກູໂກ ບັນລຸເປົ້າໝາຍທີ່ສຳຄັນທີ່ເອີ້ນວ່າ quantum supremacy. ໂຮງງານຜະລິດ quantum ຂອງເຂົາເຈົ້າ, ໝາກເຂືອ, ແກ້​ໄຂ​ບັນ​ຫາ​ສະ​ເພາະ​ໃດ​ຫນຶ່ງ​ໄວ​ກ​່​ວາ supercomputer ຄລາ​ສ​ສິກ​ແບບ​ພິ​ເສດ​ທີ່​ສຸດ​. ໃນຂະນະທີ່ຜົນສໍາເລັດນີ້ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຕື່ນເຕັ້ນ, ສິ່ງທ້າທາຍຍັງຄົງຢູ່. ຄອມ​ພິວ​ເຕີ Quantum ມີ​ຄວາມ​ຜິດ​ພາດ​ທີ່​ມີ​ຊື່​ສຽງ​ເນື່ອງ​ຈາກ​ການ decoherence - ການ​ແຊກ​ແຊງ​ຈາກ​ສະ​ພາບ​ແວດ​ລ້ອມ​ທີ່​ຂັດ​ຂວາງ qubits​.

ນັກຄົ້ນຄວ້າກໍາລັງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບເຕັກນິກການແກ້ໄຂຄວາມຜິດພາດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສອດຄ່ອງແລະປັບປຸງການຂະຫຍາຍ. ໃນຂະນະທີ່ຮາດແວ quantum ກ້າວຫນ້າ, ແອັບພລິເຄຊັນກໍ່ເກີດຂື້ນ. ຄອມພິວເຕີ Quantum ສາມາດປະຕິວັດການຄົ້ນພົບຢາໂດຍການຈໍາລອງການໂຕ້ຕອບຂອງໂມເລກຸນ, ປັບປຸງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງໂດຍການແກ້ໄຂບັນຫາການຂົນສົ່ງທີ່ສັບສົນ, ແລະທໍາລາຍລະບົບການເຂົ້າລະຫັດແບບຄລາສສິກ.

ຊິບ Neuromorphic: ການຈໍາລອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງສະຫມອງ

ຊິບ Neuromorphic mimic ໂຄງປະກອບການສະລັບສັບຊ້ອນຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານໃນວິທີການສະຫມອງ. ຊິບເຫຼົ່ານີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອ replicate ປະສິດທິພາບຂອງສະຫມອງແລະການປັບຕົວ. ໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈຈາກເຄືອຂ່າຍ neural ຂອງມັນ, ຊິບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ເຊື່ອມສານຊິລິໂຄນຢ່າງສະຫຼັບຊັບຊ້ອນ, ເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງໃນການເຕັ້ນສະໝອງ.

ບໍ່ເຫມືອນກັບຄອມພິວເຕີທົ່ວໄປ, ຊິບ neuromorphic ກໍານົດຄໍາຂວັນໃຫມ່ໂດຍການລວມເອົາການຄິດໄລ່ແລະຫນ່ວຍຄວາມຈໍາພາຍໃນຫນ່ວຍດຽວ - ແຕກຕ່າງຈາກການແຍກແບບດັ້ງເດີມຢູ່ໃນຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາງ (CPUs) ແລະຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກ (GPUs).

ບໍ່ຄືກັບ CPU ແລະ GPU ແບບດັ້ງເດີມ, ເຊິ່ງປະຕິບັດຕາມ a ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ von Neumann, chip ເຫຼົ່ານີ້ intertwine ຄອມພິວເຕີແລະຄວາມຊົງຈໍາ. ພວກມັນປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ, ຄືກັບສະໝອງຂອງມະນຸດ, ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ໂດດເດັ່ນ.

ຊິບ Neuromorphic ດີເລີດຢູ່ຂອບ AI - ປະຕິບັດການຄິດໄລ່ໂດຍກົງໃນອຸປະກອນແທນທີ່ຈະເປັນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຟັງ. ພິຈາລະນາໂທລະສັບສະຫຼາດຂອງທ່ານຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ, ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງການວິນິດໄສພະຍາດໂດຍບໍ່ມີການສົ່ງຂໍ້ມູນກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍພາຍນອກ. ຊິບ Neuromorphic ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ໂດຍການເປີດໃຊ້ AI ພະລັງງານຕ່ໍາໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.

ຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນເຕັກໂນໂລຢີ neuromorphic ແມ່ນ ຊິບ NeuRRAM, ເຊິ່ງເນັ້ນຫນັກໃສ່ການຄິດໄລ່ໃນຫນ່ວຍຄວາມຈໍາແລະປະສິດທິພາບພະລັງງານ. ນອກຈາກນັ້ນ, NeuRRAM ຍອມຮັບຄວາມຄ່ອງແຄ້ວ, ປັບຕົວເຂົ້າກັບຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ neural ຕ່າງໆ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ການປະມວນຜົນສຽງ, ຫຼືການຄາດເດົາແນວໂນ້ມຕະຫຼາດຫຼັກຊັບ, NeuRRAM ຢືນຢັນການປັບຕົວຂອງມັນຢ່າງໝັ້ນໃຈ.

ຊິບ NeuRRAM ດໍາເນີນການຄິດໄລ່ໂດຍກົງໃນຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ, ໃຊ້ພະລັງງານຫນ້ອຍກວ່າເວທີ AI ແບບດັ້ງເດີມ. ມັນສະຫນັບສະຫນູນຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ neural ຕ່າງໆ, ລວມທັງການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະການປະມວນຜົນສຽງ. ຊິບ NeuRRAM ເຊື່ອມຕໍ່ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງອຸປະກອນ AI ແລະ edge-based cloud, ເສີມສ້າງ smartwatches, headsets VR, ແລະເຊັນເຊີໂຮງງານຜະລິດ.

ການລວມຕົວຂອງ quantum computing ແລະ chip neuromorphic ຖືຄໍາສັນຍາອັນໃຫຍ່ຫຼວງສໍາລັບອະນາຄົດຂອງ Tiny AI. ເທັກໂນໂລຢີທີ່ເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນເຫຼົ່ານີ້ຕັດກັນໃນທາງທີ່ໜ້າສົນໃຈ. ຄອມພິວເຕີ Quantum, ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໃນຂະຫນານ, ສາມາດເສີມຂະຫຍາຍການຝຶກອົບຮົມຂອງເຄືອຂ່າຍ neuromorphic. ຈິນຕະນາການເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ປັບປຸງ quantum ທີ່ mimics ການທໍາງານຂອງສະຫມອງໃນຂະນະທີ່ leveraging superposition quantum ແລະ entanglement. ລະບົບປະສົມດັ່ງກ່າວສາມາດປະຕິວັດໄດ້ AI ທົ່ວໄປ, ເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.

ນອກເຫນືອຈາກ Quantum ແລະ Neuromorphic: ແນວໂນ້ມແລະເຕັກໂນໂລຢີເພີ່ມເຕີມ

ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາມຸ່ງໜ້າໄປສູ່ລະບຽບວິໄນທາງປັນຍາປະດິດທີ່ພວມພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແນວໂນ້ມ ແລະເທັກໂນໂລຢີເພີ່ມເຕີມຈຳນວນໜຶ່ງໄດ້ນຳເອົາໂອກາດໃນການເຊື່ອມໂຍງກັບຊີວິດປະຈຳວັນຂອງພວກເຮົາ.

Chatbots ທີ່ຖືກປັບແຕ່ງແມ່ນເປັນຜູ້ນໍາໃນຍຸກໃຫມ່ຂອງການພັດທະນາ AI ໂດຍການເຂົ້າເຖິງປະຊາທິປະໄຕ. ໃນປັດຈຸບັນ, ບຸກຄົນທີ່ບໍ່ມີປະສົບການການຂຽນໂປຼແກຼມຢ່າງກວ້າງຂວາງສາມາດສ້າງ chatbots ສ່ວນບຸກຄົນໄດ້. ເວທີທີ່ງ່າຍດາຍອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສຸມໃສ່ການກໍານົດກະແສການສົນທະນາແລະຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ. ຄວາມສາມາດ Multimodal ເສີມສ້າງ chatbots ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການໂຕ້ຕອບ nuanced ຫຼາຍ. ພວກເຮົາສາມາດຄິດວ່າມັນເປັນຕົວແທນອະສັງຫາລິມະສັບທີ່ສົມມຸດຕິຖານປະສົມປະສານການຕອບສະຫນອງກັບຮູບພາບແລະວິດີໂອຊັບສິນ, ຍົກລະດັບປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ໂດຍຜ່ານການປະສົມປະສານຂອງພາສາແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທາງສາຍຕາ.

ຄວາມປາຖະຫນາສໍາລັບແບບຈໍາລອງ AI ທີ່ຫນາແຫນ້ນແຕ່ມີອໍານາດເຮັດໃຫ້ການເພີ່ມຂື້ນຂອງ Tiny AI, ຫຼື Tiny Machine Learning (Tiny ML). ຄວາມພະຍາຍາມຄົ້ນຄ້ວາທີ່ຜ່ານມາແມ່ນສຸມໃສ່ການຫົດຕົວສະຖາປັດຕະຍະກໍາການຮຽນຮູ້ເລິກໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມການທໍາງານ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອສົ່ງເສີມການປະມວນຜົນໃນທ້ອງຖິ່ນໃນອຸປະກອນຂອບເຊັ່ນ: ໂທລະສັບສະຫຼາດ, ເຄື່ອງສວມໃສ່, ແລະເຊັນເຊີ IoT. ການປ່ຽນແປງນີ້ຈະລົບລ້າງການເອື່ອຍອີງໃສ່ເຊີບເວີຄລາວທີ່ຫ່າງໄກ, ຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ປັບປຸງ, ຫຼຸດການຕອບສະໜອງແລະການອະນຸລັກພະລັງງານ. ຕົວຢ່າງ, ເຄື່ອງສວມໃສ່ທີ່ເຝົ້າລະວັງສຸຂະພາບຈະວິເຄາະສັນຍານສຳຄັນໃນເວລາຈິງ, ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ໃຊ້ໂດຍການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນຢູ່ໃນອຸປະກອນ.

ເຊັ່ນດຽວກັນ, ການຮຽນຮູ້ແບບສະຫະພັນ ກຳ ລັງເກີດຂື້ນເປັນວິທີການຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ອະນຸຍາດໃຫ້ຕົວແບບ AI ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນທົ່ວອຸປະກອນທີ່ມີການແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຂໍ້ມູນດິບຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ. ວິທີການຮຽນຮູ້ການຮ່ວມມືນີ້ຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໂດຍບໍ່ມີການເສຍສະລະຄຸນນະພາບຂອງຕົວແບບ AI. ໃນຂະນະທີ່ການຮຽນຮູ້ຂອງສະຫະພັນໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນ, ມັນມີຄວາມພ້ອມທີ່ຈະມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການຂະຫຍາຍການຮັບຮອງເອົາ AI ໃນທົ່ວໂດເມນຕ່າງໆແລະສົ່ງເສີມຄວາມຍືນຍົງ.

ຈາກຈຸດຢືນປະສິດທິພາບພະລັງງານ, ເຊັນເຊີ IoT ທີ່ບໍ່ມີແບດເຕີລີ່ກໍາລັງປະຕິວັດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ສໍາລັບ ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງທີ່ (IOT) ອຸປະກອນ. ເຮັດວຽກໂດຍບໍ່ມີແບດເຕີຣີແບບດັ້ງເດີມ, ເຊັນເຊີເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ເຕັກນິກການຂຸດຄົ້ນພະລັງງານຈາກແຫຼ່ງສະພາບແວດລ້ອມເຊັ່ນ: ແສງຕາເວັນຫຼືພະລັງງານ kinetic. ການປະສົມປະສານຂອງ AI ຂະໜາດນ້ອຍ ແລະເຊັນເຊີທີ່ບໍ່ມີແບັດເຕີຣີຈະປ່ຽນອຸປະກອນອັດສະລິຍະ, ຊ່ວຍໃຫ້ການຄິດໄລ່ຂອບປະສິດທິພາບ ແລະການຕິດຕາມສິ່ງແວດລ້ອມ.

ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ເຄືອ​ຂ່າຍ​ແບບ​ສູນ​ກາງ​ຍັງ​ເປັນ​ທ່າ​ອ່ຽງ​ທີ່​ສຳຄັນ, ຮັບປະກັນ​ຄວາມ​ເປັນ​ເອກະ​ພາບ​ກັນ. ເຄືອຂ່າຍຕາໜ່າງ, ການສື່ສານຜ່ານດາວທຽມ, ແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານການກະຈາຍຕົວຮັບປະກັນໃຫ້ການບໍລິການ AI ເຂົ້າເຖິງໄດ້ເຖິງແຕ່ມຸມທີ່ຫ່າງໄກທີ່ສຸດ. ການແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງນີ້ຂົວຕໍ່ການແບ່ງປັນດິຈິຕອນ, ເຮັດໃຫ້ AI ເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະມີຜົນກະທົບໃນທົ່ວຊຸມຊົນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.

ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ເປັນໄປໄດ້

ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຕື່ນເຕັ້ນອ້ອມຂ້າງຄວາມກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້, ສິ່ງທ້າທາຍຍັງຄົງຢູ່. ຄອມ​ພິວ​ເຕີ Quantum ແມ່ນ​ມີ​ຄວາມ​ຜິດ​ພາດ​ທີ່​ມີ​ຊື່​ສຽງ​ທີ່​ເກີດ​ຂຶ້ນ​ເນື່ອງ​ຈາກ​ການ decoherence​. ນັກຄົ້ນຄວ້າສືບຕໍ່ຕໍ່ສູ້ກັບເຕັກນິກການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດເພື່ອເຮັດໃຫ້ qubits ສະຖຽນລະພາບແລະປັບປຸງການຂະຫຍາຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຊິບ neuromorphic ປະເຊີນກັບຄວາມສັບສົນໃນການອອກແບບ, ການດຸ່ນດ່ຽງຄວາມຖືກຕ້ອງ, ປະສິດທິພາບພະລັງງານ, ແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນເກີດຂື້ນຍ້ອນວ່າ AI ກາຍເປັນທີ່ແຜ່ຫຼາຍ. ນອກ​ນີ້, ການ​ຮັບປະກັນ​ຄວາມ​ຍຸຕິ​ທຳ, ​ໂປ່​ງ​ໃສ, ​ແລະ ຄວາມ​ຮັບຜິດຊອບ​ຍັງ​ເປັນ​ວຽກ​ງານ​ສຳຄັນ.

ສະຫຼຸບ

ສະຫຼຸບແລ້ວ, ລຸ້ນຕໍ່ໄປຂອງ AI Tiny, ຂັບເຄື່ອນໂດຍ Quantum Computing, Neuromorphic Chips, ແລະທ່າອ່ຽງທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ, ສັນຍາວ່າຈະປ່ຽນຮູບແບບເຕັກໂນໂລຢີ. ໃນຂະນະທີ່ຄວາມກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້ຂະຫຍາຍຕົວ, ການປະສົມປະສານຂອງຄອມພິວເຕີ້ quantum ແລະ chip neuromorphic ເປັນສັນຍາລັກຂອງການປະດິດສ້າງ. ໃນຂະນະທີ່ສິ່ງທ້າທາຍຍັງຄົງຢູ່, ຄວາມພະຍາຍາມຮ່ວມມືຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າ, ວິສະວະກອນ, ແລະຜູ້ນໍາອຸດສາຫະກໍາໄດ້ເປີດທາງໄປສູ່ອະນາຄົດທີ່ Tiny AI ຂ້າມຂອບເຂດ, ນໍາໄປສູ່ຍຸກໃຫມ່ຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້.