Byungchae Ryan Son

ร่างกายในยุค AI: ปรากฏการณ์การลืมเลือน

  • ภาษาที่เขียน: ภาษาเกาหลี
  • ประเทศอ้างอิง: ทุกประเทศcountry-flag
  • อื่นๆ

สร้าง: 2024-05-20

สร้าง: 2024-05-20 16:11

จากการศึกษาชิ้นหนึ่งที่เผยแพร่เมื่อเดือนกรกฎาคมปีที่แล้ว พบว่าแนวคิดเรื่องการลืมเลือน ซึ่งมักถูกมองในแง่ลบในชีวิตประจำวันของเรานั้น อาจเป็นประโยชน์อย่างมากต่อการพัฒนาศักยภาพในการเรียนรู้ของ AI การค้นพบนี้ไม่เพียงท้าทายมุมมองดั้งเดิมของเราเกี่ยวกับการเรียนรู้และการจดจำเท่านั้น แต่ยังนำเสนอมุมมองที่ไม่เหมือนใครเกี่ยวกับผลกระทบของ AI ต่อสภาพแวดล้อมทางกายภาพและความรู้ความเข้าใจของเรา เครือข่ายประสาทเทียมซึ่งเป็นพื้นฐานของระบบ AI ขั้นสูงส่วนใหญ่ในปัจจุบันนั้น สะท้อนถึงโครงสร้างเครือข่ายของเซลล์ประสาทที่ซับซ้อนในสมองมนุษย์ ระบบเหล่านี้เริ่มต้นด้วยการประมวลผลข้อมูลในลักษณะที่ดูเหมือนสุ่ม ก่อนที่จะปรับปรุงกระบวนการไหลของข้อมูลผ่านการเรียนรู้ ส่งผลให้ประสิทธิภาพและความเข้าใจดีขึ้น

ร่างกายในยุค AI: ปรากฏการณ์การลืมเลือน


แต่กระบวนการนี้จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรในการประมวลผลจำนวนมาก และหากเกิดสถานการณ์ที่จำเป็นต้องปรับแต่งในระหว่างนั้น กระบวนการทั้งหมดก็ต้องเริ่มต้นใหม่ ซึ่งเป็นเรื่องที่ไม่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การศึกษาครั้งนี้ได้แสดงให้เห็นถึงแนวทางของการลืมเลือนแบบเลือกเฟ้น ซึ่งช่วยให้สามารถใช้พลังการประมวลผลโดยรวมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการลบข้อมูลสำคัญบางส่วนที่ได้เรียนรู้ไปแล้วในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ ส่งผลให้การลืมเลือนไม่ใช่ข้อบกพร่อง แต่เป็นฟังก์ชันที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับตัว


ในยุคดิจิทัล ร่างกายของเรากำลังเชื่อมโยงกับเทคโนโลยีมากขึ้นเรื่อยๆ ตั้งแต่เครื่องมือสวมใส่ที่ใช้ตรวจสอบสุขภาพไปจนถึงสมาร์ทโฟนที่ช่วยขยายขีดความสามารถทางด้านความรู้ความเข้าใจ เรามองเห็นสิ่งต่างๆ มากมายผ่านสมาร์ทโฟน โอกาสในการเฝ้าดูช่วงเวลาสำคัญในชีวิตของผู้อื่นกลายเป็นสิ่งที่เรียกว่าเนื้อหา และเรามีสิทธิ์และโอกาสที่จะบันทึกสิ่งต่างๆ มากมายของแต่ละบุคคลภายในแพลตฟอร์มดิจิทัล


แต่ข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมากที่ถูกบันทึกไว้อย่างไม่มีที่สิ้นสุดนั้น กลับกลายเป็นภาระหรือร่องรอยที่ไม่อาจลบได้ ซึ่งทำให้เราต้องสร้างระบบความทรงจำรูปแบบใหม่ เราตระหนักอยู่เสมอว่ากระแสข้อมูลที่ไหลเวียนอย่างต่อเนื่องนี้ แม้จะมอบการเข้าถึงความรู้ที่หาตัวจับยาก แต่ก็เป็นความท้าทายต่อสุขภาพจิตและสุขภาพกาย ดังนั้น แนวคิดเรื่องการลืมเลือนจึงมีความสำคัญในการจัดการกับข้อมูลดิจิทัลที่ล้นหลาม และการจัดลำดับความสำคัญในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เราเผชิญทุกวัน


จากมุมมองของวิทยาศาสตร์สมอง การลืมเลือนโดยทั่วไปถือเป็นข้อบกพร่องอย่างหนึ่งของระบบความทรงจำของเรา สำหรับนักวิทยาศาสตร์สมอง การลืมเลือนเป็นสิ่งที่ต้องต่อสู้ แต่จากมุมมองของประสาทชีววิทยาและวิทยาการคอมพิวเตอร์ การลืมเลือนไม่เพียงแต่เป็นกระบวนการปกติเท่านั้น แต่ยังเป็นประโยชน์ต่อความสามารถทางด้านความรู้ความเข้าใจ ความคิดสร้างสรรค์ ความสุขทางอารมณ์ และสุขภาพทางสังคมของเราด้วย


คังชินจู นักปรัชญา ได้กล่าวไว้ในหนังสือของเขา “การลืมเลือนและอิสรภาพ” (Manggakwa Jayu) ว่า เราไม่ควรเข้าใจการลืมเลือนว่าเป็นภาวะโง่เขลาหรือการลดลงของความจำอย่างง่ายๆ แต่การลืมเลือนเป็นพลังแห่งการยกระดับตนเอง เป็นความหมายของการต่อสู้ที่เข้มข้นสำหรับมนุษย์ที่ต้องการยึดติดอยู่กับอดีต จากมุมมองของเขา การลืมเลือนถูกตีความว่าไม่ใช่การสูญเสีย แต่เป็นกระบวนการที่จำเป็นต่อความสุข ความหวัง และการใช้ชีวิตในปัจจุบัน มนุษย์เป็นสิ่งมีชีวิตที่มุ่งเน้นตัวเองอย่างมาก ดังนั้น การผ่านขั้นตอนการปล่อยวางจึงเป็นโอกาสที่จะได้พบกับผู้อื่น ดังนั้น การลืมเลือนจึงอาจเป็นรูปแบบหนึ่งของสุขภาพที่แข็งแรง และข้ออ้างของเขานี้ได้เปิดเผยข้อมูลมากมายให้เราได้รู้


เมื่อ AI ถูกรวมเข้ากับชีวิตประจำวัน เราก็จะต้องพิจารณาสัมพันธ์กับร่างกายของเราในแง่มุมที่หลากหลายมากขึ้น ความคล้ายคลึงกันระหว่างประสิทธิภาพของการลืมเลือนในระบบ AI และประโยชน์ต่อความรู้ความเข้าใจของมนุษย์ ถือเป็นกระบวนการหนึ่งในการทำความเข้าใจวิธีการที่ละเอียดอ่อนของเทคโนโลยีในการปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ทางกายภาพและจิตใจของเรา ในสาขาวิทยาศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการสร้าง AI การยอมรับความขัดแย้งของการลืมเลือนได้สร้างกระบวนการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่ไม่เคยมีมาก่อน แล้วตอนนี้เราจะนำความขัดแย้งของการลืมเลือนนี้ไปประยุกต์ใช้กับร่างกายของเราอย่างไร ซึ่งร่างกายของเราได้มอบแนวคิด บทบาท และความเข้าใจเกี่ยวกับการลืมเลือนให้กับเรา ดูเหมือนว่าคำถามนี้จำเป็นต้องได้รับการพิจารณา



เอกสารอ้างอิง


ความคิดเห็น0

ปัจจุบันและศักยภาพของการเรียนรู้เชิงลึก: วิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรบทความนี้กล่าวถึงปัจจุบันและศักยภาพในอนาคตของการเรียนรู้เชิงลึก โดยนำไปใช้ในหลากหลายสาขา เช่น การแพทย์ การขับขี่อัตโนมัติ และการประมวลผลภาษา นอกจากนี้ยังนำเสนอการเปลี่ยนแปลงทางสังคมและประเด็นทางจริยธรรม บทความยังเสนอหลักการทำงานและแนวโน้มในอนาคตของการเรี
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee

March 27, 2025

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์โดยใช้ AIบทความนี้จะแสดงวิธีการทำนายอนาคตและวางแผนกลยุทธ์โดยใช้ AI และการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์บนพื้นฐานของข้อมูล รวมถึงตัวอย่างการใช้เทคโนโลยี AI เช่น แมชชีนเลิร์นนิงและดีพลอยเลิร์นนิง และยังกล่าวถึงจริยธรรมของข้อมูลและแนวโน้มในอนาคตด้วย
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee

March 15, 2025

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์: จุดตัดของอาชีพและความคิดสร้างสรรค์บทความที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 25 มีนาคม 2025 นี้กล่าวถึงอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ การเปลี่ยนแปลงของอาชีพและความคิดสร้างสรรค์ ยกตัวอย่างนวัตกรรม AI ในด้านการขับขี่อัตโนมัติ การดูแลสุขภาพ การเงิน และอื่นๆ พร้อมทั้งพูดถึงประเด็นทางจริยธรรม กลยุทธ์ของแต่ละประเทศ แ
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee

March 25, 2025

การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ Deep Learning: ตั้งแต่พื้นฐานจนถึงตัวอย่างการใช้งานจริงบทความนี้กล่าวถึงเทคนิคหลักในการวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งแต่พื้นฐาน Deep Learning จนถึงตัวอย่างการใช้งานจริงอย่างละเอียด ครอบคลุมการใช้งานในหลากหลายสาขา เช่น การวิเคราะห์ภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ รวมถึงข้อจำกัดต่างๆ
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee

January 13, 2025

พลังของเครื่องจักรที่ตีความภาษาของมนุษย์: ปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติบทความวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับหลักการ เทคนิคการใช้งาน ปัญหาทางจริยธรรม และการคาดการณ์ในอนาคตของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมถึงตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานที่หลากหลาย เช่น แชทบอท การแปลภาษา และคู่มือการใช้งานสำหรับนักพัฒนา
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee

March 25, 2025

วิธีที่ AI เปลี่ยนแปลงการทำงานร่วมกันของมนุษย์บทความนี้แสดงให้เห็นถึงนวัตกรรมและการคาดการณ์ในอนาคตของความร่วมมือระหว่าง AI และมนุษย์ ครอบคลุมถึงตัวอย่างการใช้ AI ในหลากหลายสาขา เช่น การแพทย์ การสร้างเนื้อหา และการผลิต พร้อมทั้งกล่าวถึงประเด็นด้านจริยธรรมและวิธีการสร้างความน่าเชื่อถือ
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee
Cherry Bee

April 9, 2025