**Advanced Micro Devices (AMD) upside 106% ที่คาดการณ์** นักวิเคราะห์จาก Rosenblatt มอง Optimistic ต่อ AMD และคาดว่าหุ้นจะมี upside 106% โดยมีราคาเป้าหมายที่ $250

ข้อมูลโลกแห่งความเป็นจริงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนาเทคโนโลยีด้านสุขภาพ เนื่องจากสะท้อนถึงประสบการณ์จริงของผู้ป่วย การรักษา และผลลัพธ์ในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย ซึ่งแตกต่างจากการทดลองทางคลินิกที่มีการควบคุม ตามคำกล่าวของ Brigham Hyde จาก Atropos Health อย่างไรก็ตาม นักพัฒนาหลายรายยังคงเผชิญกับความท้าทายในการเข้าถึงข้อมูลนี้ การศึกษาในเดือนเมษายนพบว่า จากการศึกษามากกว่า 500 ชิ้นเกี่ยวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในด้านสุขภาพ มีเพียง 5% เท่านั้นที่ใช้ข้อมูลจากผู้ป่วยจริง เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Atropos Health ได้ประกาศว่านักพัฒนา AI สามารถฝึกอบรมโมเดลของพวกเขาโดยใช้เครือข่ายหลักฐานโลกแห่งความเป็นจริงของบริษัทได้ โดย Atropos ก่อตั้งขึ้นในปี 2020 ในฐานะสปินเอาท์ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด มอบข้อมูลทางคลินิกโลกแห่งความเป็นจริงให้แก่แพทย์ ในปี 2023 บริษัทได้เปิดตัวเครือข่ายหลักฐานที่มีบันทึกคนไข้มากกว่า 300 ล้านรายการจาก EHR ข้อมูลการเคลม และทะเบียนผู้ป่วย เครือข่ายประกอบด้วยสมาชิกหลากหลาย เช่น นักพัฒนา ผู้ปฏิบัติงาน นักวิจัย ผู้ถือข้อมูล และบริษัทเทคโนโลยี โดยเสนอภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับความคืบหน้าในการรักษาโรคและประสิทธิภาพของการรักษาในประชากรที่หลากหลาย นักพัฒนา AI สามารถผสานรวมโมเดลของพวกเขากับโครงสร้างพื้นฐานของเครือข่าย ซึ่งอำนวยความสะดวกโดยแพลตฟอร์ม GENEVA OS ของ Atropos แพลตฟอร์มนี้แปลงข้อมูลโลกแห่งความเป็นจริงให้เป็นหลักฐานทางคลินิก เสนอการตอบสนองอย่างรวดเร็วและอาศัยข้อมูลในการไขข้อสงสัยทางการแพทย์ที่ซับซ้อน “GENEVA OS ช่วยให้นักพัฒนาสามารถฝึกอบรม ทดสอบ และตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลการพยากรณ์โดยใช้ข้อมูลผู้ป่วยที่มีมาตรฐาน เร่งความเร็วในการพัฒนาโมเดลในขณะที่มั่นใจได้ถึงความโปร่งใส การตรวจหาความเอนเอียง และความแม่นยำ” Hyde อธิบาย โครงสร้างพื้นฐานนี้มุ่งหวังที่จะเร่งพัฒนา AI และเพิ่มความน่าเชื่อถือ ขับเคลื่อนนวัตกรรมที่สร้างประโยชน์ต่อการดูแลผู้ป่วย Hyde กล่าวถึงการใช้งานของเครื่องมือ AI บนเครือข่าย เช่น การจำลองการทดลองทางคลินิก การทำแผนที่เส้นทางของผู้ป่วย การประมาณค่าราคาในการดูแล และการทำนายผลลัพธ์ โมเดลที่ผ่านการตรวจสอบแล้วสามารถนำไปใช้งานกับพันธมิตรของ Atropos เช่น ระบบสุขภาพและบริษัทเภสัชกรรม QuantHealth สมาชิกของเครือข่าย ใช้ AI เพื่อช่วยให้บริษัทเภสัชกรรมพัฒนาการรักษาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น CEO ของบริษัท Orr Inbar ได้ยกย่องแพลตฟอร์มของ Atropos ที่ช่วยให้บริษัทของเขาสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ “การปรับเปลี่ยนการทดลองทางคลินิกผ่านการจำลองระดับผู้ป่วยเป็นเรื่องท้าทาย กระตุ้นให้เราพัฒนาแพลตฟอร์ม AI และโครงสร้างข้อมูลของเรา” Inbar กล่าว “การพัฒนาครั้งนี้ช่วยให้ 7 จาก 20 บริษัทเภสัชกรรมที่ใหญ่ที่สุดสามารถปรับปรุงการทดลองและโปรแกรมทางคลินิกให้ดีขึ้นได้” QuantHealth ในขณะนี้ทำการจำลองแบบเรียลไทม์และใช้งานโมเดล AI ในจุดให้บริการ ซึ่งเปิดโอกาสใหม่สำหรับลูกค้าทางเภสัชกรรมของพวกเขาตามคำกล่าวของ Inbar รูปภาพ: metamorworks, Getty Images

เพียงเดือนละ $75 สนุกกับการเข้าถึงข่าวสารคุณภาพจาก Financial Times ได้ครบทุกอุปกรณ์ คุณสามารถยกเลิกได้ตลอดเวลาระหว่างช่วงทดลองใช้งาน

ข้อความสะท้อนถึงวิธีที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อาจบรรเทาน้ำท่วมชั้นใต้ดินในบ้านวัยเด็กของผู้เขียนได้ เติบโตขึ้นในรัฐโรดไอแลนด์ ผู้เขียนจดจำความเสียหายอย่างรุนแรงที่เกิดจากการทำงานผิดปกติของหม้อน้ำที่นำไปสู่การท่อแช่แข็งแตกและขาดทุนทรัพย์สินอย่างกว้างขวาง ปัจจุบันในฐานะนักข่าวเทคโนโลยีสมาร์ทโฮมที่อาศัยอยู่ในหุบเขาฮัดสันของนิวยอร์ก ผู้เขียนชื่นชมว่า AI ปรับปรุงการใช้งานบ้านอย่างละเอียดลออ มักจะอยู่เบื้องหลัง เทคโนโลยี AI ในบ้านกำลังพัฒนาไปไกลกว่าสิ่งประดิษฐ์แบบวิทยาศาสตร์ที่แสดงในนิยายวิทยาศาสตร์ โดยมุ่งเน้นที่มาตรการที่เป็นประโยชน์และป้องกัน เช่น เซ็นเซอร์น้ำอัจฉริยะที่สามารถตรวจจับการรั่วไหลและป้องกันความเสียหายจากน้ำ ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายจำนวนมากและลดความทุกข์ใจของเจ้าของบ้าน ในลักษณะเดียวกัน การพัฒนาเครื่องใช้ในครัวเรือน เช่น เครื่องซักผ้าและเครื่องอบผ้าที่ติดตั้ง AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานและปรับปรุงการดูแลเสื้อผ้า ในห้องครัว แบรนด์อย่างซัมซุงได้นำ AI เข้าไปในเตาและตู้เย็นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ของผู้ใช้ เครื่องใช้ในครัวขนาดเล็ก เช่น เครื่องปั่น สามารถใช้ AI เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงทีละน้อยที่ช่วยลดขยะและความยุ่งยาก ความปลอดภัยในบ้านได้รับประโยชน์จาก AI ผ่านการรู้จำวัตถุที่ดีขึ้น เพิ่มความปลอดภัยโดยไม่รู้สึกว่าเป็นการบุกรุก AI ยังเสริมพลังให้หุ่นยนต์ในบ้านอย่างเครื่องดูดฝุ่นและเครื่องตัดหญ้า เพิ่มทั้งประสิทธิภาพและประโยชน์ใช้สอย บทบาทของ AI ขยายไปสู่การจัดการพลังงานด้วยเทอร์โมสตัทอัจฉริยะที่เรียนรู้กิจวัตรในบ้านเพื่ออนุรักษ์พลังงานและลดค่าใช้จ่าย โปรแกรมบริการลูกค้าเชิงรุกจากบริษัทอย่าง LG แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการทำนายและป้องกันความล้มเหลวของเครื่องใช้ก่อนที่มันจะก่อให้เกิดปัญหาสำคัญ ท้ายที่สุด การรวม AI อย่างต่อเนื่องในเทคโนโลยีบ้านประจำวันนั้นแสดงถึงความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญมากกว่าการปฏิวัติแบบนิยายวิทยาศาสตร์ ผู้เขียนสรุปว่าในขณะที่เครื่องมือ AI บางอย่างได้จางหายไป แต่บางอย่างกลับมีสัญญาว่าจะปรับปรุงชีวิตในบ้านให้ดีขึ้นอย่างเงียบๆ แต่ลึกซึ้ง จัดการกับปัญหาเช่นที่พ่อของผู้เขียนเคยประสบเมื่อหลายปีที่แล้ว

แรนดี้ บีน เป็นผู้เขียนหนังสือ "Fail Fast, Learn Faster: Lessons in Data-Driven Leadership in an Age of Disruption, Big Data, and AI" เขายังมีส่วนร่วมเขียนให้กับ Harvard Business Review, Forbes และ MIT Sloan Management Review และมีประสบการณ์เกือบ 40 ปีในการให้คำปรึกษาบริษัท Fortune 1000 เกี่ยวกับความเป็นผู้นำด้านข้อมูลและ AI ก่อนหน้านี้เขาก่อตั้งและดำรงตำแหน่งซีอีโอของ NewVantage Partners บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลและ AI สำหรับลูกค้า Fortune 1000 ตั้งแต่ปี 2001 จนถึงการถูกควบรวมในปี 2021 คุณสามารถติดต่อแรนดี้ได้ที่ rbean@randybeandata

Logan Kilpatrick หัวหน้าสตูดิโอ AI ของ Google เชื่อว่าการพัฒนาไปสู่ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงสุด (ASI) โดยตรงกำลังมีความเป็นไปได้มากขึ้น เขาแชร์บน X ว่าความเชื่อนี้เกิดจากความสำเร็จในการปรับขนาดการคำนวณระหว่างการทดสอบ ซึ่งโมเดล AI ทำงานหรือตอบคำถามได้ดีขึ้น Kilpatrick คิดว่า ASI อาจถูกพัฒนาโดยไม่ต้องติดตามขั้นตอนทีละขั้นตอน ทำให้การเข้าถึงเป้าหมายโดยตรงมีความเป็นไปได้มากขึ้น เขาแนะนำว่าการบรรลุปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ที่โมเดลสามารถทำงานเทียบเคียงหรือเหนือกว่าความสามารถของมนุษย์จะเกิดขึ้น แต่จะมีลักษณะคล้าย "การเปิดตัวผลิตภัณฑ์" มากกว่าการเปลี่ยนแปลงอย่างใหญ่หลวง ในปัจจุบัน การสนทนาเริ่มเน้นไปที่การพัฒนาโมเดล AI ที่มีอยู่ เนื่องจากวิธีการฝึกอบรมที่เป็นพื้นฐานอาจถึงจุดที่ไม่สามารถพัฒนาได้อีก Google และ OpenAI กำลังพัฒนาโมเดล AI ที่สามารถพัฒนาความสามารถในการให้เหตุผลได้ดีขึ้น แสดงให้เห็นถึงความมีโอกาสในสำรวจ ASI Kilpatrick กล่าวว่าผู้ที่ร่วมก่อตั้ง Safe Superintelligence อาจเห็นศักยภาพในการปรับขนาดการคำนวณระหว่างการทดสอบในช่วงต้น Ilya Sutskever ผู้ก่อตั้ง Safe Superintelligence ได้ออกจาก OpenAI เพื่อมุ่งเน้นการพัฒนา ASI ด้วยเป้าหมายเดียว Kilpatrick อดีตหัวหน้าฝ่ายความสัมพันธ์กับนักพัฒนาที่ OpenAI ได้เข้าร่วม Google ในปีนี้ เพิ่มความเชี่ยวชาญให้กับบริษัทท่ามกลางการแข่งขันในการพัฒนา AI ในตอนแรกเขาเคยสงสัยในวิธีการของ Sutskever แต่มาตอนนี้คิดว่าอาจประสบความสำเร็จได้ ขณะพูดคุยถึงวิธีการเชิงลำดับขั้นในการพัฒนา ASI บน X Kilpatrick แสดงความชอบในความก้าวหน้าทีละขั้น แต่ยอมรับว่าการเข้าสู่เส้นทางตรงอาจมีประสิทธิภาพด้วยเช่นกัน

แนวคิดของหน่วยความจำที่เกือบจะไม่มีที่สิ้นสุดสำหรับปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) กำลังได้รับความสนใจอย่างรวดเร็ว เทคโนโลยีครั้งยิ่งใหญ่นี้คาดว่าจะเพิ่มขีดความสามารถของ AI โดยทำให้สามารถจดจำข้อมูลจำนวนมหาศาลข้ามการสนทนาได้อย่างมีประสิทธิภาพ เปรียบเสมือนให้มันมี "ความใส่ใจที่ไม่มีที่สิ้นสุด" ในปัจจุบัน โมเดล AI ถูกจำกัดด้วยการติดต่อที่ไม่มีสถานะและการเชื่อมโยงบริบท ทำให้ไม่สามารถจำการโต้ตอบที่ผ่านมาได้โดยไม่ประมวลผลการแลกเปลี่ยนทั้งหมดใหม่ ข้อจำกัดนี้กำลังถูกแก้ไขด้วยวิธีการใหม่ที่ทำให้ AI สามารถจัดเก็บและเรียกคืนข้อมูลการสนทนาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น คล้ายกับที่บริการคลาวด์จัดการข้อมูลดิจิทัลจำนวนมหาศาลในปัจจุบัน การเปลี่ยนแปลงไปสู่หน่วยความจำที่เกือบจะไม่มีที่สิ้นสุดหมายความว่า AI สามารถมีการสนทนาที่ยาวนาน เชื่อมโยง และมีความหมายมากขึ้น ความสามารถนี้จะทำให้ AI สามารถบูรณาการการสนทนาในอดีต ให้บริบทที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและการโต้ตอบที่มีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้เคยพูดคุยเรื่องความชอบที่นั่งบนเครื่องบินกับ AI ก็สามารถเรียกคืนข้อมูลนี้ในอนาคตเมื่อมีการสนทนาเกี่ยวกับการจองเที่ยวบิน อย่างไรก็ตาม ความสามารถนี้ก่อให้เกิดความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยอย่างมาก เนื่องจากข้อมูลการสนทนาทั้งหมดถูกจัดเก็บและอาจถูกเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต นอกจากนี้ ค่าใช้จ่ายและความท้าทายทางเทคนิคเช่นความหน่วงและการจัดการข้อมูลก็เป็นเรื่องที่ต้องให้ความสนใจอย่างไม่ธรรมดา AI เชิงสร้างสรรค์ที่มีหน่วยความจำเกือบจะไม่มีที่สิ้นสุดอาจปฏิวัติวงการต่างๆ ช่วยให้มีแอปพลิเคชันเช่นบันทึกผู้ป่วยตลอดชีวิตสำหรับแพทย์หรือฐานข้อมูลทางกฎหมายขนาดใหญ่สำหรับทนายความ การสามารถจัดการบทสนทนาและข้อมูลจำนวนมหาศาลอาจเปลี่ยน AI ให้เป็นผู้ช่วยส่วนตัวที่ให้บริการ 24/7 พร้อมเสมอที่จะช่วยเหลือด้วยความทรงจำและบริบท แม้จะมีความสงสัยและอุปสรรคทางเทคนิค การพัฒนาในด้านนี้กำลังดำเนินไปโดยมุ่งหวังที่จะไปถึงจุดที่ AI ไม่เพียงแต่จำลองหน่วยความจำ แต่ยังรักษาไว้ได้อย่างไดนามิก ผู้นำอุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะเปลี่ยนวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับ AI นำเข้าสู่ยุคที่ AI สามารถปฏิบัติได้ด้วยความเข้าใจในประวัติและความชอบของผู้ใช้จริงๆ