យោងតាម ​​SCMP អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រនៅក្នុងឧស្សាហកម្មការពារជាតិរបស់ប្រទេសចិនបានបង្កើតប្រភេទ AI ដែលអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើកធ្វើសង្គ្រាមអេឡិចត្រូនិច។

គំរូភាសាដ៏ធំនេះ (LLM) ដែលស្រដៀងទៅនឹង ChatGPT អាចបញ្ជាយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើកដែលបំពាក់ដោយអាវុធសង្គ្រាមអេឡិចត្រូនិច ដើម្បីវាយប្រហាររ៉ាដារបស់យន្តហោះសត្រូវ ឬប្រព័ន្ធទំនាក់ទំនង។

លទ្ធផលតេស្តបង្ហាញថា ការអនុវត្តការសម្រេចចិត្តរបស់ខ្លួនក្នុងការប្រយុទ្ធតាមអាកាស មិនត្រឹមតែអនុវត្តបានប្រសើរជាងបច្ចេកទេសបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បែបប្រពៃណី ដូចជាការរៀនពង្រឹងប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងអនុវត្តបានលើសពីអ្នកជំនាញដែលមានបទពិសោធន៍ទៀតផង។

នេះ​គឺ​ជា​ការ​សិក្សា​ដំបូង​គេ​ដែល​បាន​ផ្សព្វផ្សាយ​យ៉ាង​ទូលំទូលាយ​ដើម្បី​អនុវត្ត​ដោយ​ផ្ទាល់​នូវ​គំរូ​ភាសា​ធំៗ​ចំពោះ​អាវុធ។

កាលពីមុន បច្ចេកវិទ្យា AI នេះត្រូវបានបង្ខាំងយ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងបន្ទប់សង្គ្រាម ដោយផ្តល់នូវការវិភាគស៊ើបការណ៍សម្ងាត់ ឬការគាំទ្រការសម្រេចចិត្តដល់មេបញ្ជាការមនុស្ស។

គម្រោងស្រាវជ្រាវនេះត្រូវបានអនុវត្តរួមគ្នាដោយវិទ្យាស្ថានរចនាយន្តហោះ Chengdu ក្រោមសាជីវកម្មឧស្សាហកម្មអាកាសចរណ៍នៃប្រទេសចិន និងសាកលវិទ្យាល័យ Northwestern Polytechnical នៅ Xi'an ខេត្ត Shaanxi ។

វិទ្យាស្ថាននេះជាអ្នករចនាយន្តហោះចម្បាំងបំបាំងកាយធុនធ្ងន់ J-20 របស់ចិន។

ការងារនេះនៅតែស្ថិតក្នុងដំណាក់កាលពិសោធន៍នៅឡើយ នេះបើយោងតាមការចេញផ្សាយដោយក្រុមគម្រោងកាលពីថ្ងៃទី 24 ខែតុលា នៅក្នុងទស្សនាវដ្តី Detection & Control ដែលបានពិនិត្យដោយមិត្តភ័ក្តិ។ ក្នុងចំណោមបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិមិត្តដែលមានស្រាប់ LLM គឺជាបច្ចេកវិទ្យាដែលអាចយល់បានល្អបំផុតពីភាសាមនុស្ស។

ក្រុមការងារគម្រោងបានផ្តល់ LLM នូវធនធានជាច្រើន រួមទាំង "ស៊េរីសៀវភៅសង្គ្រាមអេឡិចត្រូនិច និងរ៉ាដា និងការប្រមូលឯកសារពាក់ព័ន្ធ"។

ឯកសារផ្សេងទៀត រួមទាំងកំណត់ត្រាប្រយុទ្ធតាមអាកាស កំណត់ត្រាសារពើភ័ណ្ឌអាវុធ និងសៀវភៅណែនាំប្រតិបត្តិការសង្គ្រាមអេឡិចត្រូនិក ក៏ត្រូវបានដាក់បញ្ចូលទៅក្នុងគំរូនេះដែរ។

យោងតាមអ្នកស្រាវជ្រាវ សម្ភារៈបណ្តុះបណ្តាលភាគច្រើនជាភាសាចិន។

អ្នករចនាយន្តហោះចម្បាំងបំបាំងកាយ J-20 របស់ចិនគឺជាផ្នែកមួយនៃក្រុមស្រាវជ្រាវដែលចូលរួមក្នុងគម្រោង AI ។ រូបថត៖ Weibo

នៅក្នុងសង្គ្រាមអេឡិចត្រូនិច អ្នកវាយប្រហារបញ្ចេញរលកអេឡិចត្រូម៉ាញ៉េទិចជាក់លាក់ ដើម្បីទប់ស្កាត់សញ្ញារ៉ាដាដែលបញ្ចេញដោយគោលដៅ។

ផ្ទុយទៅវិញ អ្នកការពារនឹងព្យាយាមគេចពីការវាយប្រហារទាំងនេះដោយការផ្លាស់ប្តូរសញ្ញាជានិច្ច ដោយបង្ខំឱ្យសត្រូវកែតម្រូវយុទ្ធសាស្ត្ររបស់ខ្លួនក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងដោយផ្អែកលើទិន្នន័យឃ្លាំមើល។

ពីមុនវាត្រូវបានគេគិតថា LLMs មិនស័ក្តិសមសម្រាប់កិច្ចការបែបនេះទេ ដោយសារតែពួកគេមិនអាចបកស្រាយទិន្នន័យដែលប្រមូលបានពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា។

បញ្ញាសិប្បនិមិត្តក៏ច្រើនតែត្រូវការពេលវេលាគិតវែងជាងនេះផងដែរ ដោយវាខ្លីនៃល្បឿនប្រតិកម្មកម្រិតមីលីវិនាទីដែលត្រូវការនៅក្នុងសង្គ្រាមអេឡិចត្រូនិច។

ដើម្បីជៀសវាងបញ្ហាប្រឈមទាំងនេះ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្របានទាញយកប្រភពពីដំណើរការនៃទិន្នន័យឆៅទៅជាគំរូសិក្សាពង្រឹងដែលមិនសូវស្មុគស្មាញ។ ក្បួនដោះស្រាយ AI បែបប្រពៃណីនេះពូកែក្នុងការយល់ និងវិភាគទិន្នន័យឌីជីថលយ៉ាងច្រើន។

"ប៉ារ៉ាម៉ែត្រវ៉ិចទ័រតម្លៃដែលបានអង្កេត" ដែលស្រង់ចេញពីដំណើរការបឋមនេះត្រូវបានបំប្លែងទៅជាភាសាមនុស្សតាមរយៈម៉ាស៊ីនបកប្រែ។ គំរូភាសាដ៏ធំបន្ទាប់មកគ្រប់គ្រង ដំណើរការ និងវិភាគព័ត៌មាននេះ។

កម្មវិធីចងក្រងបំប្លែងការឆ្លើយតបរបស់ម៉ូដែលធំទៅជាពាក្យបញ្ជាលទ្ធផល ដែលនៅទីបំផុតគ្រប់គ្រងការកកស្ទះសង្គ្រាមអេឡិចត្រូនិច។

យោងតាមអ្នកស្រាវជ្រាវ លទ្ធផលតេស្តបានបញ្ជាក់ពីលទ្ធភាពនៃបច្ចេកវិទ្យានេះ។ ដោយ​មាន​ជំនួយ​ពី​ក្បួន​ដោះស្រាយ​ការ​រៀន​ពង្រឹង AI ជំនាន់​ថ្មី​អាច​កែសម្រួល​យុទ្ធសាស្ត្រ​វាយ​ប្រហារ​បាន​យ៉ាង​លឿន​រហូត​ដល់​ទៅ 10 ដង​ក្នុង​មួយ​វិនាទី។

នៅពេលប្រៀបធៀបទៅនឹង AI និងជំនាញរបស់មនុស្សបែបប្រពៃណី LLM បានបង្ហាញឱ្យឃើញនូវឧត្តមភាពក្នុងការបង្កើតគោលដៅក្លែងក្លាយជាច្រើននៅលើអេក្រង់រ៉ាដារបស់សត្រូវ។ យុទ្ធសាស្ត្រនេះត្រូវបានចាត់ទុកថាមានតម្លៃជាងនៅក្នុងវិស័យសង្គ្រាមអេឡិចត្រូនិច ជាជាងការទប់ស្កាត់ដោយសំឡេងរំខាន ឬបំប៉ោងរលករ៉ាដាឱ្យឆ្ងាយពីគោលដៅពិតប្រាកដ។