เคลวิน ชาน: จากคณิตศาสตร์สู่ AI ของ Google, กล้วยนาโน, วิธีการสร้าง และอนาคต – E657

1 มกราคม

Spotify: https://open.spotify.com/episode/1UJxhZae3p4I8ZTjT2z1Wo?si=87d5d4b29e8344bc
ยูทูบ: https://youtu.be/56oEw05KUSM
“ผมหวังว่า AI จะกลายเป็นพันธมิตรของมนุษย์มากกว่าที่จะมาแทนที่หรือกำจัดมนุษย์ ผมเชื่อว่าในอีกสิบปีข้างหน้า AI จะมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น ทำให้เราสามารถไว้วางใจให้มันทำงานหลายอย่างได้ หากหุ่นยนต์กลายเป็นเรื่องปกติ นั่นก็เป็นเรื่องดี เพราะมันช่วยประหยัดเวลาในการทำงาน เช่น การล้างจาน ปัจจุบันแบบจำลองภาษายังคงสร้างภาพหลอนอยู่ ดังนั้นเราจึงต้องตรวจสอบงานของมันซ้ำ ในอนาคต ผมหวังว่าเราจะสามารถพึ่งพา AI ได้โดยไม่ต้องตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง อยู่ร่วมกันและทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น” - เคลวิน ชาน นักวิจัย AI จาก Google

“เมื่อหนึ่งปีที่แล้ว ผมไม่คาดคิดเลยว่าการแก้ไขภาพหรือการสร้างภาพจะพัฒนาไปได้ดีขนาดนี้ ในวงการนี้มีสิ่งใหม่ๆ เกิดขึ้นเสมอ ซึ่งเป็นเหตุผลที่ผมยังคงตื่นเต้นกับการทำงานด้าน AI ที่ Google เราไม่รู้ว่าขีดจำกัดอยู่ตรงไหน และความไม่แน่นอนนั้นเองที่ผลักดันผมทุกวัน ที่น่าขันคือ ผมไม่มีพรสวรรค์ด้านศิลปะเลย แต่ผมกลับทำงานเกี่ยวกับภาพ เวลาผมถ่ายรูปให้เพื่อนๆ พวกเขามักจะถ่ายใหม่เพราะผมจัดองค์ประกอบภาพไม่สวย นั่นกลายเป็นแรงบันดาลใจให้ผมทำงานด้านการแก้ไขและสร้างภาพ เพราะตอนนี้ผมสามารถนำภาพถ่ายแบบสุ่มมาแล้วขอให้ AI ปรับมุมหรือทำให้มันดูมีศิลปะมากขึ้นได้ มันมีประโยชน์จริงๆ และช่วยให้ผมรอดพ้นจากคำแซวของเพื่อนๆ ด้วย” - เคลวิน ชาน นักวิจัย AI ที่ Google

“Google สนับสนุนให้เราใช้เครื่องมือ AI ที่เราสร้างขึ้น เพราะการใช้งานจริงเป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการทำความเข้าใจความต้องการของผู้คนและสิ่งที่สามารถปรับปรุงได้ เมื่อเราสร้างเครื่องมือแล้วนำมาใช้เอง เราจะเรียนรู้วิธีปรับปรุงและสร้างแบบจำลองที่ดีขึ้นสำหรับสาธารณชน วงจรการป้อนกลับนี้ทำให้งานมีประสิทธิภาพมากขึ้น และเป็นสิ่งที่ทำให้ช่วงเวลานี้เป็นช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นในการทำงานในระดับแนวหน้าของ AI” - เคลวิน ชาน นักวิจัย AI จาก Google

เคลวิน ชาน นักวิจัยด้าน AI จาก Google ร่วมพูดคุยกับเจเรมี อู เกี่ยวกับเส้นทางที่ไม่ธรรมดาของเขา จากการเรียนคณิตศาสตร์ในฮ่องกง สู่การวิจัย AI ประยุกต์ในสิงคโปร์และสหรัฐอเมริกา พวกเขาสำรวจว่าการวิจัย AI แตกต่างจากงานวิชาการแบบดั้งเดิมอย่างไร เหตุใดการทำซ้ำและผลลัพธ์จึงมีความสำคัญมากกว่าทฤษฎี และขนาดได้เปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมการวิจัยอย่างไร จากการทดลองขนาดเล็กไปสู่ระบบที่ต้องทำงานร่วมกันอย่างมากและใช้การประมวลผลสูง การสนทนาครอบคลุมถึงวิวัฒนาการอย่างรวดเร็วของโมเดลภาพและวิดีโอ รวมถึงโมเดล Nano Banana ของ Google แรงผลักดันไปสู่การสร้างแบบจำลองโลกและ AI ที่ฝังอยู่ในร่างกาย และเครื่องมือ AI กำลังเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพการทำงานประจำวันของวิศวกรอย่างไร เคลวินยังสะท้อนถึงการเลือกใช้ AI ในปี 2018 ก่อนที่มันจะแพร่หลาย และเหตุใดเขาจึงเชื่อว่าอนาคตระยะยาวอยู่ที่ AI ในฐานะพันธมิตรที่น่าเชื่อถือซึ่งช่วยเสริมการทำงานของมนุษย์มากกว่าที่จะมาแทนที่.

วอทส์แอป: https://whatsapp.com/channel/0029VakR55X6BIElUEvkN02e

TikTok: https://www.tiktok.com/@jeremyau

อินสตาแกรม: https://www.instagram.com/jeremyauz

ทวิตเตอร์: https://twitter.com/jeremyau

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/bravesea

สปอติฟาย

ภาษาอังกฤษ: https://open.spotify.com/show/4TnqkaWpTT181lMA8xNu0T

บาฮาซา อินโดนีเซีย: https://open.spotify.com/show/2Vs8t6qPo0eFb4o6zOmiVZ

ภาษาจีน: https://open.spotify.com/show/20AGbzHhzFDWyRTbHTVDJR

ภาษาเวียดนาม: https://open.spotify.com/show/0yqd3Jj0I19NhN0h8lWrK1

ยูทูบ

ภาษาอังกฤษ: https://www.youtube.com/@JeremyAu?sub_confirmation=1