ໃກ້
OpenAI ໄດ້ຜະລິດຂໍ້ຄວາມ 2,7 ລ້ານຂໍ້ຄວາມ ແລະ ໂທເຄັນ 130 ຕື້ໂຕເຄັນ: ວິທີແກ້ໄຂທີ່ເປັນໄປໄດ້ສຳລັບບັນຫາ Navier-Stokes ກຳລັງຖືກກວດສອບໂດຍນັກຄະນິດສາດ
ຈິນຕະນາການ ໜ່ວຍງານທຽມຫຼາຍພັນໜ່ວຍເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເປັນເວລາແປດສິບແປດຊົ່ວໂມງຕິດຕໍ່ກັນ, ຜະລິດເປັນວົງວຽນຂອງກ້ອນຫີນທີ່ໝຸນໄວຂຶ້ນເລື້ອຍໆຈົນກວ່າມັນຈະແຄບລົງເປັນຖັນບາງໆ, ເຊິ່ງນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ປຽບທຽບກັບຮູບຮ່າງຂອງເສັ້ນສະປາເກັດຕີ້.
ພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ປະເຊີນກັບເນື້ອເລື່ອງຂອງນະວະນິຍາຍວິທະຍາສາດ, ແຕ່ດ້ວຍສິ່ງທີ່ໄດ້ປະກາດໃນວັນທີ 8 ກັນຍາ 2026 ໂດຍບໍລິສັດຄາລິຟໍເນຍ, ເຊິ່ງໄດ້ນຳສະເໜີ ວິທີແກ້ໄຂທີ່ເປັນໄປໄດ້ສຳລັບບັນຫາການມີຢູ່ ແລະ ຄວາມສະໝໍ່າສະເໝີຂອງສົມຜົນ Navier-Stokes.
ມັນແມ່ນກ່ຽວກັບ ໜຶ່ງໃນຄຳຖາມທາງຄະນິດສາດທີ່ສັບສົນທີ່ສຸດຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ, ລວມຢູ່ໃນປີ 2000 ໂດຍສະຖາບັນຄະນິດສາດ Clay ໃນບັນດາບັນຫາລາງວັນສະຫັດສະຫວັດເຈັດຢ່າງ.
ເຖິງວ່າເຫດການດັ່ງກ່າວຈະມີຄວາມໝາຍທາງປະຫວັດສາດກໍຕາມ, ແຕ່ ຜົນໄດ້ຮັບຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການພິຈາລະນາຢ່າງລະອຽດ ແລະ ບໍ່ໄດ້ທຽບເທົ່າກັບການມອບລາງວັນລ້ານໂດລາທີ່ມີຊື່ສຽງໂດຍອັດຕະໂນມັດແຕ່ຢ່າງໃດ..
ກົດລະບຽບທີ່ເຂັ້ມງວດຂອງສະຖາບັນຄະນິດສາດ Clay ກຳນົດໃຫ້ມີການຕີພິມວິທີແກ້ໄຂໃນວາລະສານທີ່ມີຄຸນວຸດທິ ແລະ ຢ່າງໜ້ອຍສອງປີກ່ອນທີ່ປະຊາຄົມໂລກຈະສາມາດກວດສອບ ແລະ ຍອມຮັບມັນໄດ້.
ໃນເລື່ອງນີ້, OpenAI ເອງກໍ່ໄດ້ຊີ້ແຈງແລ້ວວ່າມັນບໍ່ຕ້ອງການອ້າງເອົາການຮັບຮູ້ທາງເສດຖະກິດ, ໂດຍໄດ້ປ່ຽນຄວາມສົນໃຈຂອງຕົນໄປສູ່ ວິທີທີ່ເຄື່ອງຈັກບັນລຸຜົນງານນີ້ ແລະ ຜົນສະທ້ອນທີ່ໜ້າປະທັບໃຈຕໍ່ວິທະຍາສາດໃນອະນາຄົດ.
ຄວາມລຶກລັບທາງຄະນິດສາດທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນຈອກນໍ້າ
ສົມຜົນ Navier-Stokes ເກີດໃນສະຕະວັດທີສິບເກົ້າຈາກການສຶກສາຂອງ Claude-Louis Navier ແລະ George Gabriel Stokes, ອະທິບາຍພຶດຕິກຳຂອງນ້ຳ ຄືກັບນ້ຳໃນແມ່ນ້ຳ, ກະແສນ້ຳມະຫາສະໝຸດ, ເລືອດໃນເສັ້ນເລືອດຂອງເຮົາ, ຫຼື ອາກາດອ້ອມຮອບປີກຂອງເຮືອບິນ.
ໂດຍການປະຕິບັດຕໍ່ຂອງແຫຼວເປັນຕົວກາງທີ່ຕໍ່ເນື່ອງ, ສູດເຫຼົ່ານີ້ອະທິບາຍປະລິມານພື້ນຖານເຊັ່ນ: ຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມກົດດັນຢູ່ທຸກຈຸດໃນອະວະກາດ, ໂດຍວາງຕົວຢ່າງນັກຄະນິດສາດ ຄຳຖາມທີ່ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ສຳຄັນແຕ່ມີເລ່ຫຼ່ຽມຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.
ຄຳຖາມຖາມວ່າຂອງແຫຼວສາມມິຕິ, ເລີ່ມຕົ້ນຈາກສະພາບທີ່ມີຄວາມສະໝໍ່າສະເໝີ, ຈະຮັກສາສະພາບນີ້ໄວ້ສະເໝີ ຫຼື ວ່າສົມຜົນເອງສາມາດນຳພາມັນໄປສູ່ “ຄວາມໂດດດ່ຽວ” ຫຼື ການລະເບີດ, ນັ້ນຄືສະຖານະການທີ່ຄວາມໄວເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍບໍ່ມີຂີດຈຳກັດໃດໆ.
ການບັນລຸຂີດຈຳກັດນີ້ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າຂອງແຫຼວທີ່ແທ້ຈິງສາມາດເຄື່ອນທີ່ດ້ວຍຄວາມໄວທີ່ບໍ່ມີຂອບເຂດ, ແຕ່ໝາຍຄວາມວ່າ ຮູບແບບທາງຄະນິດສາດສາມາດໄປໄດ້ໄກເຖິງສະພາບທີ່ເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທາງດ້ານຮ່າງກາຍ, ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນເຖິງຂໍ້ຈຳກັດພາຍໃນຂອງທິດສະດີນັ້ນເອງ.
ໃນເອກະສານທີ່ເຜີຍແຜ່ໂດຍ OpenAI, ສຳລັບແຕ່ລະຄວາມໜືດທີ່ເປັນບວກ ວິທີແກ້ໄຂສາມມິຕິທີ່ເລີ່ມຕົ້ນຈາກຄວາມໄວສູນ ແລະ ພັດທະນາຄວາມໄວທີ່ບໍ່ຈຳກັດໃນເວລາທີ່ຈຳກັດ ພາຍໃຕ້ຜົນກະທົບຂອງແຮງພາຍນອກທີ່ລຽບງ່າຍ ແລະ ສະໝໍ່າສະເໝີ, ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາພະລັງງານຈົນໂດຍລວມທີ່ຈຳກັດຢູ່ສະເໝີ.
ການກໍ່ສ້າງທີ່ສະເພາະ ແລະ ສັບສົນນີ້ໄດ້ກະຕຸ້ນຄວາມກະຕືລືລົ້ນຂອງທ່ານ Martin Bridson, ປະທານສະຖາບັນຄະນິດສາດດິນເຜົາ, ຜູ້ທີ່ໄດ້ເນັ້ນໜັກ ຄວາມສຳຄັນຂອງຄວາມກ້າວໜ້າໃນຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງມະນຸດກ່ຽວກັບຄະນິດສາດ ໃນຖະແຫຼງການທີ່ນຳອອກເຜີຍແຜ່ຕໍ່ວາລະສານ Nature.
ວຸ້ນວາຍ "ສະປາເກັດຕີ" ແລະສິ່ງທ້າທາຍຂອງກຳລັງປົກກະຕິ
ເພື່ອເຂົ້າໃຈວິທີແກ້ໄຂທີ່ສະເໜີມາ, ພຽງແຕ່ຈິນຕະນາການເຖິງສ່ວນໜຶ່ງຂອງນ້ຳທີ່ເລີ່ມໝູນວຽນ, ຖືກລາກໄປຫາຈຸດໃຈກາງເທື່ອລະກ້າວ ແລະ ເຄື່ອນທີ່ຂະໜານຕາມແກນຕັ້ງ.
ເນື່ອງຈາກຂອງແຫຼວບໍ່ສາມາດບີບອັດໄດ້, ສານທີ່ເຂົ້າມາບໍ່ສາມາດສະສົມຢູ່ໃກ້ແກນໄດ້ ແຕ່ຖືກຍູ້ໄປຕາມມັນຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ, ເຮັດໃຫ້ ແກນຂອງກະແສລົມໝູນຈະແໜ້ນຂຶ້ນ ແລະ ໄວຂຶ້ນ ເມື່ອມັນເຂົ້າໃກ້ຊ່ວງເວລາທີ່ເປັນເອກະສັນກັນ.
ໃນຈຸດນີ້, ປະກົດການທີ່ເບິ່ງຄືວ່າກົງກັນຂ້າມກັບສະຕິປັນຍາເກີດຂຶ້ນເຊິ່ງ ຄວາມໄວສູງສຸດເກີດຂຶ້ນໃນພາກພື້ນທີ່ມີຂະໜາດນ້ອຍຫຼາຍຈົນແຮງຕ່າງໆແຕກອອກໃນຂະນະທີ່ຮັກສາພະລັງງານທັງໝົດທີ່ຈຳກັດ..
ຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ແທ້ຈິງທີ່ພິສູດໄດ້ນັ້ນຄືການຫຼີກລ່ຽງທາງລັດຂອງການໃຊ້ກຳລັງພາຍນອກທີ່ບໍ່ມີຂອບເຂດ, ເງື່ອນໄຂທີ່ຖືກຫ້າມໂດຍຂໍ້ກຳນົດຂອງບັນຫາສະຫັດສະຫວັດ ເຊິ່ງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີແຮງກະຕຸ້ນທີ່ເປັນປົກກະຕິທາງຄະນິດສາດ ແລະ ບໍ່ເປັນພະຍາດວິທະຍາ.
ໃນຮູບແບບທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI, ເງື່ອນໄຂຕ່າງໆຂອງສົມຜົນເຊັ່ນ: ຄວາມເລັ່ງ, ຄວາມກົດດັນ ແລະ ຄວາມໜືດ ພວກມັນຊົດເຊີຍດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍຳມິນລິແມັດ.
ລະບົບຂອງການລົບກວນການສັ່ນສະເທືອນຂະໜາດນ້ອຍທີ່ເອີ້ນວ່າ pulses ມັນໃຊ້ການເຄື່ອນໄຫວຂອງກະແສລົມໝູນເພື່ອຂົນສົ່ງແຮງກະຕຸ້ນ ແລະ ດຸ່ນດ່ຽງຄວາມບໍ່ສົມດຸນ, ຊ່ອນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຄຳອຸປະມາງ່າຍໆຂອງສະປາເກັດຕີ້. ເຄື່ອງຈັກແນວຄິດຂອງວິສະວະກຳສູງສຸດ.
ການຈັດຕັ້ງຕົວຈິງຂອງປັນຍາປະດິດ
ຜົນງານທີ່ບັນລຸໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງຊັດເຈນ ທ່າແຮງຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ນຳໃຊ້ກັບການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ, ຫຼີກລ່ຽງການໃຊ້ chatbot ທີ່ຖືກຮ້ອງຂໍໃຫ້ສະໜອງການຕອບສະໜອງທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າ.
OpenAI ໄດ້ນຳໃຊ້ຮຸ່ນທົດລອງທີ່ກ້າວໜ້າ, ເຊິ່ງດີກວ່າແມ່ນແຕ່ “GPT-6 Astra” ລຸ້ນລ່າສຸດ, ໂດຍເຮັດໃຫ້ມັນຢູ່ໃນ ລະບົບນິເວດປະກອບດ້ວຍຕົວແທນທີ່ປະສານງານກັນຫຼາຍໝື່ນຄົນ ສາມາດຂຽນລະຫັດ, ປຶກສາເວັບທີ່ເກັບໄວ້, ແລະ ສື່ສານພາຍໃນ. ໂດຍການມອບໝາຍໜ້າວຽກທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄປພ້ອມໆກັນ, ລະບົບໄດ້ສຳຫຼວດພ້ອມໆກັນ ສົມມຸດຕິຖານກ່ຽວກັບຄວາມສະໝໍ່າສະເໝີຂອງວິທີແກ້ໄຂ ແລະ ສົມມຸດຕິຖານທີ່ກົງກັນຂ້າມຂອງຄວາມເປັນເອກະພົດ.
ວິທີການດັ່ງກ່າວອະນຸຍາດໃຫ້ມີການແບ່ງປັນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄວາມຫວັງໄດ້ທັນທີຜ່ານເຄື່ອງມື Codex, ຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂພາຍໃນເວລາພຽງ 88 ຊົ່ວໂມງ ແລະ ອຸທິດເວລາ 17 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ໄປໃຫ້ກັບການເຮັດໃຫ້ເປັນທາງການທາງກົນຈັກໃນ Lean, ໂດຍມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຄິດໄລ່ທີ່ຄາດຄະເນໂດຍ Sébastien Bubeck ທີ່ວາລະສານ Quanta ວ່າເປັນລ້ານໂດລາ.
ຢືນຢູ່ເທິງບ່າໄຫລ່ຂອງຍັກໃຫຍ່ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍໃນອະນາຄົດ
ການອ້າງວ່າປັນຍາປະດິດໄດ້ແກ້ໄຂສິ່ງທີ່ມະນຸດໄລ່ຕາມມາເປັນເວລາເກົ້າສິບປີພາຍໃນສອງສາມມື້ນັ້ນ ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທາງວິທະຍາສາດ ແລະ ມີຈຸດປະສົງພຽງແຕ່ເພື່ອສ້າງຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ.
ຊົ່ວໂມງຂອງການຄິດໄລ່ແມ່ນອີງໃສ່ວຽກງານອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງຄະນິດສາດໃນອະດີດ, ໂດຍໄດ້ມາຈາກການສຶກສາຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າເຊັ່ນ Diego Córdoba ແລະ Luis Martínez-Zoroa, ເຊິ່ງຖືກນິຍາມວ່າເປັນວິລະຊົນທີ່ແທ້ຈິງຂອງເລື່ອງໂດຍ Charles Fefferman ຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Princeton ສຳລັບການໄດ້ພັດທະນາ ເຕັກນິກການວິເຄາະທີ່ມີນະວັດຕະກໍາທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອສ້າງຄວາມໂດດເດັ່ນ.
ຈຸດແຕກຫັກທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນຢູ່ໃນ ຄວາມສາມາດຂອງປັນຍາປະດິດໃນການສຳຫຼວດ ແລະ ປະສົມປະສານພື້ນທີ່ອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງມະນຸດນີ້ເຂົ້າໃນຂອບເຂດອຸດສາຫະກຳ, ສະໜັບສະໜູນວິທະຍານິພົນດ້ວຍການກວດສອບຢ່າງມີເຫດຜົນຢ່າງເຂັ້ມງວດທີ່ສະເໜີໂດຍລະບົບ Lean ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຂອງການປະຫຼາດໃຈທາງປັນຍາ.
ການທົດລອງນີ້ ໄດ້ກຳນົດແນວຄວາມຄິດຂອງຫ້ອງທົດລອງຄົ້ນຄວ້າຄືນໃໝ່ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ໝາຍເຖິງການຫັນປ່ຽນຈາກປັນຍາປະດິດທີ່ມີຈຸດປະສົງເປັນພຽງເຄື່ອງມືຕອບສະໜອງໄປສູ່ ລະບົບການສຳຫຼວດທາງວິທະຍາສາດທີ່ແທ້ຈິງ.
ຖ້າຮູບແບບອຸດສາຫະກຳນີ້ຂະຫຍາຍໄປສູ່ຊີວະວິທະຍາ, ເຄມີສາດ ຫຼື ການອອກແບບວັດສະດຸ, ການແຂ່ງຂັນທົ່ວໂລກຈະຖືກວັດແທກໂດຍຄວາມສາມາດໃນການຈັດຕັ້ງຕົວແທນປອມຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍແທນທີ່ຈະເປັນພຽງພະລັງຂອງຮູບແບບດຽວ.
ສະຖານະການດັ່ງກ່າວຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການພິຈາລະນາຢ່າງຮີບດ່ວນກ່ຽວກັບ ການສຸມຂອງຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງວິທະຍາສາດໃນອະນາຄົດ, ເຮັດໃຫ້ເກີດຄຳຖາມທີ່ຈິງຈັງກ່ຽວກັບວ່າໃຜຈະເປັນຜູ້ຄວບຄຸມທາງເສດຖະກິດຂອງການຄົ້ນພົບ ໃນຂະນະທີ່ໜ່ວຍງານເສມືນຫຼາຍລ້ານໜ່ວຍສາມາດສືບສວນຄວາມລຶກລັບທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງຈັກກະວານຂອງພວກເຮົາໄດ້ພ້ອມໆກັນ.
ນີ້ແມ່ນຄວາມເຂົ້າໃຈສາມຢ່າງທີ່ທ່ານອາດຈະສົນໃຈ:
GPT-5, AI ທີ່ປ່ຽນກົດລະບຽບຂອງເກມທົ່ວໂລກ
EPFL AI ກະຕຸ້ນສະໝອງໃຫ້ຄິດຢ່າງໂປ່ງໃສ
AiiDAlab ນຳເອົາຂະບວນການເຮັດວຽກທາງວິທະຍາສາດມາສູ່ໂປຣແກຣມທ່ອງເວັບ
