ປັນຍາປະດິດ
ການສຶກສາໃຫມ່ແນະນໍາລະບົບນິເວດເປັນຕົວແບບສໍາລັບການປະດິດສ້າງ AI
ປັນຍາປະດິດ (AI) ມັກຈະຖືກພິຈາລະນາໂດຍຜ່ານທັດສະນະຂອງລະບົບປະສາດ, ການຈໍາລອງຂະບວນການທີ່ຮາກຖານຢູ່ໃນສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເອກະສານທີ່ຈັດພີມມາບໍ່ດົນມານີ້ຈາກ *ການດຳເນີນງານຂອງສະຖາບັນວິທະຍາສາດແຫ່ງຊາດ* (PNAS) ແນະນໍາທັດສະນະໃຫມ່, ແນະນໍາລະບົບນິເວດເປັນ muse ໃຫມ່ສໍາລັບການປະດິດສ້າງ AI. convergence ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການອອກກໍາລັງກາຍທາງວິຊາການ; ມັນໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີເປັນຄວາມຈໍາເປັນອັນຮີບດ່ວນເພື່ອຮັບມືກັບບາງສິ່ງທ້າທາຍອັນຮີບດ່ວນຂອງໂລກ.
AI ເພີ່ມຄວາມພະຍາຍາມດ້ານນິເວດວິທະຍາ
ຄວາມເກັ່ງກ້າຂອງປັນຍາທຽມກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ໂດຍນັກນິເວດວິທະຍາໃນວຽກງານຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບແບບຂໍ້ມູນ ແລະ ການວິເຄາະການຄາດເດົາ. Barbara Han, ນັກວິທະຍາສາດດ້ານນິເວດວິທະຍາ, ເກັບກໍາທ່າແຮງການຫັນປ່ຽນຂອງ AI ສໍາລັບລະບົບນິເວດວິທະຍາ, ກ່າວວ່າ, "ປະເພດຂອງບັນຫາທີ່ພວກເຮົາຈັດການກັບເປັນປະຈໍາໃນລະບົບນິເວດ ... ຖ້າ AI ສາມາດຊ່ວຍໄດ້, ມັນອາດຈະມີຄວາມຫມາຍຫຼາຍສໍາລັບສິ່ງທີ່ດີຂອງໂລກ. ມັນສາມາດເປັນປະໂຫຍດຢ່າງແທ້ຈິງຕໍ່ມະນຸດ.”
ໃນວິທີການວິທະຍາສາດພື້ນເມືອງ, ຄວາມເຂົ້າໃຈມັກຈະເກີດຂື້ນຈາກການສຶກສາຕົວແປໃນການໂດດດ່ຽວຫຼືຄູ່. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ລັກສະນະຫຼາຍດ້ານຂອງລະບົບນິເວດວິທະຍາ defies ວິທີການນີ້. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ໃນຂະນະທີ່ພະຍາຍາມຄາດຄະເນການສົ່ງຕໍ່ພະຍາດ, ນັກຄົ້ນຄວ້າມັກຈະຕໍ່ສູ້ກັບຫຼາຍໆປັດໃຈທີ່ພົວພັນກັນ, ຈາກຂະຫນາດຂອງສິ່ງແວດລ້ອມໄປສູ່ວັດທະນະທໍາສັງຄົມ. ການເຊື່ອມໂຍງ AI ສາມາດປັບປຸງການວິເຄາະເຫຼົ່ານີ້, ຮັບປະກັນຄວາມເຂົ້າໃຈລວມ. ດັ່ງທີ່ Shannon LaDeau ຊີ້ໃຫ້ເຫັນ, ຄວາມສາມາດຂອງ AI ໃນການລວມເອົາແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ກວ້າງຂວາງແລະແຕກຕ່າງກັນອາດຈະເປີດເຜີຍຕົວຂັບຂີ່ທີ່ຖືກມອງຂ້າມຜ່ານມາແລະປະຕິສໍາພັນໃນລະບົບນິເວດ.
ຮູບພາບ: Cary Institute of Ecosystem Studies
ເອົາໃບອອກຈາກປື້ມຂອງນິເວດວິທະຍາ
ຫຼາຍເທົ່າທີ່ AI ສາມາດຂະຫຍາຍການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານນິເວດວິທະຍາໄດ້, ນິເວດວິທະຍາໄດ້ສະໜອງຂໍ້ມູນເຈາະເລິກຂອງຊັບສົມບັດເພື່ອປັບປຸງ AI. ລະບົບ AI ໃນປະຈຸບັນ, ໃນຂະນະທີ່ກ້າວຫນ້າ, ຍັງຕໍ່ສູ້ກັບຄວາມອ່ອນແອ, ຈາກການວິນິດໄສທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນການດູແລສຸຂະພາບໄປສູ່ຄວາມຜິດພາດໃນຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບນິເວດເປັນສິ່ງທີ່ຫນ້າສົນໃຈແມ່ນຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງມັນ. ຄວາມແຂງແຮງດັ່ງກ່າວໃນລະບົບທໍາມະຊາດ, ເມື່ອຖືກແປເປັນສະຖາປັດຕະຍະກໍາ AI, ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາຕ່າງໆເຊັ່ນ 'mode collapse' ທີ່ສັງເກດເຫັນໃນເຄືອຂ່າຍ neural.
ການສຶກສາດ້ານນິເວດວິທະຍາເນັ້ນຫນັກເຖິງການວິເຄາະຫຼາຍຊັ້ນ ແລະທັດສະນະລວມ. ວິທີການນີ້ສາມາດຊ່ວຍແກ້ໄຂພຶດຕິກໍາທີ່ແປກປະຫຼາດທີ່ເຫັນໄດ້ໃນລະບົບ AI ຂັ້ນສູງ, ເຊັ່ນ: ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດຫວັງໃນຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່. ໃນຂະນະທີ່ຂະຫນາດສາມາດເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບ AI, CEO ຂອງ OpenAI ເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການດົນໃຈທາງເລືອກ, ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບນິເວດວິທະຍາເປັນເສັ້ນທາງທີ່ມີທ່າແຮງສໍາລັບຄວາມຄິດສ້າງສັນ.
ໄປສູ່ຂອບການຮ່ວມມື
ໃນຂະນະທີ່ AI ແລະນິເວດວິທະຍາໄດ້ພັດທະນາຢ່າງເປັນເອກະລາດ, ການສົນທະນາໃນປະຈຸບັນເນັ້ນຫນັກເຖິງການລວມຕົວໂດຍເຈດຕະນາຂອງພວກເຂົາເພື່ອຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງກັນແລະກັນ. ສະຫະພັນດັ່ງກ່າວຄາດຄະເນຕົວແບບ AI ທີ່ທົນທານ, ມີຄວາມສາມາດສ້າງແບບຈໍາລອງແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຄູ່ຮ່ວມດ້ານນິເວດຂອງພວກເຂົາ, ສົ່ງເສີມວົງຈອນທີ່ມີຄຸນນະທໍາ.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄໍາເຕືອນທີ່ເກີດຂື້ນຈາກພື້ນທີ່ຂອງການລວມຂໍ້ມູນ. Kathleen Weathers, ນັກວິທະຍາສາດລະບົບນິເວດ, ເນັ້ນເຖິງຄວາມສ່ຽງຂອງການມອງຂ້າມພາກສ່ວນຕ່າງໆຂອງສັງຄົມໃນຂໍ້ມູນ, ເຕືອນຕໍ່ກັບການສ້າງແບບຈໍາລອງແບບອະຄະຕິທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ.
ເພື່ອຮັບຮູ້ຄວາມສາມາດບົ່ມຊ້ອນຂອງການລວມຕົວນີ້ຢ່າງແທ້ຈິງ, ຕ້ອງໄດ້ແກ້ໄຂສິ່ງກີດຂວາງດ້ານວິຊາການ ແລະ ພາກປະຕິບັດທີ່ແຍກອອກຈາກຂົງເຂດດັ່ງກ່າວ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າການປະສົມກົມກຽວຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆ, ວິທີການສອດຄ່ອງ, ແລະການລວມຊັບພະຍາກອນ. ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາຢືນຢູ່ໃນ brink ຂອງຍຸກ interdisciplinary ນີ້, ຄົນເຮົາບໍ່ສາມາດຊ່ວຍໄດ້ແຕ່ເບິ່ງ plethora ຂອງວິທີແກ້ໄຂແລະນະວັດກໍາທີ່ກຽມພ້ອມທີ່ຈະພົ້ນຈາກສະຫະພັນນີ້, ສະຫນອງພວກເຮົາທີ່ດີກວ່າສໍາລັບສິ່ງທ້າທາຍໃນອະນາຄົດ.
