អ្នកជិះស្គីលើទឹកកកអូឡាំពិក Shaun White បាននិយាយថាគាត់មកពី “ការចាប់ផ្តើមដ៏រាបទាប” ហើយមិនមានគុណសម្បត្តិដូចដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់គាត់ទេ។ ជនជាតិដើម San Diego មិនបានរស់នៅលើភ្នំដែលមានព្រិលធ្លាក់ទេ ហើយវាមានតម្លៃថ្លៃក្នុងការទិញសំបុត្រ កន្លែងស្នាក់នៅ និងអាហារសម្រាប់គ្រួសារដែលមានសមាជិក 5 នាក់ដែលកំពុងលូតលាស់។
White បាននិយាយថា “អ្នកឃើញអត្តពលិកនៅទីនោះជាមួយគ្រូបង្វឹកពេញម៉ោង” ទ្រព្យសកម្មAndrew Nusca កំពុងនៅឯ Brainstorm Tech នៅ Aspen ក្នុងសប្តាហ៍នេះ។ “ខ្ញុំមិនមានសិទ្ធិចូលប្រើនោះទេ។”
ប៉ុន្តែការលេចចេញនូវបច្ចេកវិទ្យាថ្មីៗ ជាពិសេស AI បានជួយធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់អត្តពលិកក្នុងការចូលប្រើធនធានដែលបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសំខាន់ៗ បើទោះបីជាមួយចំនួនមិនមានបុគ្គលិកបង្វឹកពេញម៉ោងក៏ដោយ។
White បាននិយាយថា “វាជាកម្រិតនៃវាលលេង” ។ “នេះពិតជាអាចចូលដំណើរការបានសម្រាប់មនុស្សគ្រប់គ្នា… វានឹងផ្តល់ព័ត៌មានជាច្រើនសម្រាប់អត្តពលិកដែលមិនធ្លាប់មានសិទ្ធិចូលដំណើរការបែបនេះពីមុនមក ហើយនោះពិតជាក្តីសង្ឃឹម”។
AI បានឈានជើងចូលទៅក្នុងពិភពនៃការវិភាគកីឡារួចហើយ។ MLB បានណែនាំប្រព័ន្ធវាយកូនបាល់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ (ABS) របស់ខ្លួន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកលេងប្តឹងតវ៉ា និងបដិសេធការសម្រេចចិត្តរបស់អាជ្ញាកណ្តាលនៅផ្ទះ។ ខ្សែបន្ទាត់ស្វ័យប្រវត្តិស្រដៀងគ្នា និងការហៅតាមព្រំដែន ក៏ដូចជាបច្ចេកវិទ្យា Semi-Automated Offside Technology (SAOT) ត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងកីឡាវាយកូនបាល់ និងបាល់ទាត់រៀងៗខ្លួន។ សម្រាប់អត្តពលិក AI អាចត្រូវបានផ្គូផ្គងជាមួយ biosensors ដែលអាចពាក់បាន ដើម្បីកត់ត្រាចលនា និងផ្តល់យោបល់សម្រាប់ការកែលម្អទម្រង់។
គណៈកម្មាធិការអូឡាំពិកអន្តរជាតិបានគូសបញ្ជាក់អំពីរបៀបវារៈ AI ជាមួយនឹងចេតនានៃការរួមបញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យាចូលទៅក្នុងការវិនិច្ឆ័យ។ ក្នុងអំឡុងពេលកីឡាអូឡាំពិករដូវរងាឆ្នាំ 2026 នៅទីក្រុង Milan-Cortina អ្នកលោតស្គីបានប្រើវីដេអូ និងការវិភាគចលនាដែលមានល្បឿនលឿន ដើម្បីវិភាគពេលវេលានៃការបាញ់បង្ហោះ លំហអាកាស និងល្បឿនរត់របស់ពួកគេ។
ខណៈពេលដែលអ្នកជិះស្គីលើទឹកកក អ្នកជិះស្គី និងអ្នកជិះស្គីជំនាន់មុនបានចុះឈ្មោះមិត្តភក្តិ ឬឪពុកម្តាយដើម្បីថតវីដេអូនៃការរត់របស់ពួកគេ ឥឡូវនេះ AI អាចផ្តល់នូវមតិកែលម្អក្នុងពេលជាក់ស្តែងជាមួយនឹងរង្វាស់ជាក់លាក់ដើម្បីកែលម្អការអនុវត្ត នេះបើយោងតាម Granville Valentine អ្នកគ្រប់គ្រងទូទៅនៃ AI Sales និង GTM សម្រាប់ Google Cloud នៅអាមេរិកខាងជើង ដែលបាននិយាយនៅ Brainstorm Tech ផងដែរ។ គាត់បាននិយាយថា Gemini របស់ Google អាចបង្កើតគំរូពិភពលោករហូតដល់មួយរយមិល្លីម៉ែត្រ និងកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធគ្រោងឆ្អឹង និងចំណុចកណ្តាលនៃទំនាញរបស់អត្តពលិក។
Valentine បាននិយាយថា “មិនត្រឹមតែយើងអាចប្រមូលទិន្នន័យដ៏ធំសម្បើមប៉ុណ្ណោះទេ ល្បឿន ល្បឿន ការបង្វិល ទិន្នន័យដែលមានប្រយោជន៍ទាំងអស់នេះសម្រាប់អត្តពលិករបស់យើង – ប៉ុន្តែយើងក៏យល់អំពីវា ប្រមូលវា ហើយផ្តល់វាមកវិញដូចជាការហ្វឹកហាត់កម្រិតមនុស្សសាមញ្ញរវាងការរត់ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង” ។
កន្លែងដែល Shaun White មើលឃើញអនាគត និងដែនកំណត់នៃ AI នៅក្នុងកីឡា
White បានឃើញបច្ចេកវិទ្យាផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងឆាប់រហ័សពេញមួយអាជីពរបស់គាត់ ហើយនេះបានជួយគាត់ឱ្យដឹងពីរបៀបដែលគាត់ស្រមៃដោយប្រើ AI សម្រាប់អត្តពលិកជំនាន់ក្រោយ។ នៅពេលដែលបុរសអាយុ 39 ឆ្នាំចាប់ផ្តើមអាជីពជិះស្គីលើទឹកកក បំពង់ពាក់កណ្តាលនៅក្នុងបរិក្ខារដែលគាត់ប្រើត្រូវបានជីកដោយដៃជាមួយប៉ែល ឥឡូវនេះឧបករណ៍កាត់បំពង់ធំមួយ កាត់ជញ្ជាំងទឹកកកសម្រាប់អត្តពលិក ដោយអនុញ្ញាតឱ្យបំពង់ពាក់កណ្តាលធំជាង។
Olympian បានប្រកាន់យកទស្សនវិជ្ជាស្រដៀងគ្នាអំពីរបៀបដែល AI អាចបង្កើនសមត្ថភាពមិនត្រឹមតែប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងអាចឱ្យអាជីពការងារមានអាយុកាលយូរតាមរយៈការការពាររបួស។ នៅពេលដែល White ធំឡើង អត្តពលិកវ័យក្មេងព្យាយាមប្រើល្បិចថ្មីសង្ឃឹមថាល្អបំផុត។ សព្វថ្ងៃនេះ AI អាចផ្តល់នូវការព្យាករណ៍សំខាន់ៗអំពីរបៀបដែលល្បិចអាចប៉ះពាល់ដល់រាងកាយរបស់មនុស្ស។
“យើងជាមូលដ្ឋានថ្ម ក្រដាស កន្ត្រៃ តើអ្នកណានឹងធ្វើល្បិចធំមុនគេ?” White និយាយ។ “នេះគឺជាសក្តានុពល – សង្ឃឹមថាមិនមែនជាអាជីព ប៉ុន្តែប្រហែលជាល្បិចបញ្ចប់រដូវកាលដែលអ្នកហៀបនឹងលោតឡើង។ អ្នកពិតជាមិនមានព័ត៌មានអ្វីទេ អ្នកគ្រាន់តែចូលចិត្តវា បានឃើញអ្វីមួយដែលលើកទឹកចិត្តអ្នក អ្នកធ្វើវាជាមួយមិត្តរបស់អ្នក អ្នកនឹងសាកល្បងវា”។
ពិតណាស់ White និយាយថា វានៅតែជាហានិភ័យ ភាពឯកោ និងជំនាញរបស់មនុស្សដែលធ្វើឱ្យកីឡាមានតែមួយគត់។ គាត់បានប្រកែកថា AI អាចធ្វើប្រជាធិបតេយ្យការចូលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យរបស់អត្តពលិកអំពីការអនុវត្តរបស់ពួកគេ ហើយអាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយចៅក្រមដើម្បីវាយតម្លៃកាន់តែច្បាស់អំពីការអនុវត្តបច្ចេកទេសនៃការរត់ប្រណាំង។ ប៉ុន្តែនៅទីបញ្ចប់វានៅតែនិយាយអំពីការស្រឡាញ់ហ្គេម។
គាត់បាននិយាយថា “យើងមិនព្យាយាមជំនួសបទពិសោធន៍របស់មនុស្សទេ” ។ “យើងច្បាស់ជាមិនចង់បង្កើតស្ថានការណ៍វិភាគបែបខ្វិន ដែលអ្នកចាប់បានព័ត៌មានលំអិតដែលអ្នកមិនចេញទៅលេងកីឡាទេ”។
