បច្ចុប្បន្ន ពាក្យថា ‘Artificial Intelligence’ (AI) ឬហៅថា “បញ្ញាញាណនិម្មិត” និង ‘Machine Learning’ (ML) ឬហៅថា “ម៉ាស៊ីនសិក្សា” ត្រូវបានគេលើកយកមកនិយាយយ៉ាងញឹកញាប់នៅក្នុងពិភពបច្ចេកវិជ្ជាជាន់ខ្ពស់ ហើយពេលខ្លះពាក្យទាំងពីរ ត្រូវបានគេប្រើឆ្លាស់គ្នាទៅវិញទៅមកផងដែរ។

មែនទែនទៅ ពាក្យបច្ចេកទេសទាំងពីរនេះ មិនមានអត្ថន័យដូចគ្នានោះទេ ដោយ AI សម្តៅលើគោលគំនិតនៃការបង្កើតម៉ាស៊ីនមានសមត្ថភាពអាចបំពេញការងារបានដោយខ្លួនឯងតាមមធ្យោបាយដ៏ឆ្លាតវៃ ចំណែក ML សម្តៅលើកម្មវិធី AI ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយផ្អែកលើគំនិតដែលអាចអនុញ្ញាតឱ្យម៉ាស៊ីនចូលទៅកាន់ទិន្នន័យ និងសិក្សាអំពីទិន្នន័យនោះដោយខ្លួនឯង។

ឧបករណ៍ AI កាន់តែច្រើនឡើងៗ ត្រូវបានគេអភិវឌ្ឍឡើងដើម្បីឱ្យវាបំពេញការងារប្រកបដោយបញ្ញាញាណ មានសមត្ថភាពគិត វិភាគ និងវិនិច្ឆ័យកាន់តែប្រចក្ស។ បើនិយាយជារួម AI ត្រូវបានបែងចែកជាពីរផ្នែកគឺ មួយហៅថា Applied AI សម្រាប់ដាក់ឱ្យអនុវត្តកិច្ចការជាក់លាក់អ្វីមួយ និងមួយទៀតហៅថា Generalized AI សម្រាប់ដាក់ឱ្យបំពេញមុខងារទូទៅណាមួយ។
Applied AI គឺជាប្រព័ន្ធដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីធ្វើការងារពាក់ព័ន្ធនឹងស្តុក និងភាគហ៊ុន ឬសម្រាប់បំពាក់លើរថយន្តស្វ័យបើកបរជាដើម។

ចំណែក Generalized AI គឺជាប្រព័ន្ធ ឬឧបករណ៍ដែលអាចកាន់ការលើភារកិច្ចណាមួយដែលមិនសូវជាទូទៅប៉ុន្មាននោះទេ ប៉ុន្តែ វាជាប្រព័ន្ធ និងឧបករណ៍ដ៏ទំនើបគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍បំផុតនាសម័យបច្ចុប្បន្ន ហើយ GAI ក៏ជាផ្នែកមួយដែលនាំឆ្ពោះទៅរកការអភិវឌ្ឍ ML ផងដែរ៕

ប្រភពព័ត៌មាន៖ forbes