AI กำลังก้าวข้ามขีดจำกัดที่เคยมี ไม่เพียงแค่คิดคำนวณหรือตอบคำถามได้ แต่ยังสามารถ 'มองเห็น' และ 'เข้าใจ' สภาพแวดล้อมรอบตัวได้เหมือนมนุษย์ ซึ่งสิ่งนี้เรียกว่า 'Spatial Intelligence' 

ลองจินตนาการถึงหุ่นยนต์ที่สามารถเคลื่อนที่ในบ้านได้โดยไม่ชนข้าวของ หรือรถยนต์ที่สามารถขับเคลื่อนได้เองอย่างปลอดภัยโดยไม่หลงทาง ความสามารถเหล่านี้เกิดขึ้นได้เพราะ AI ได้รับการพัฒนาให้มี 'Spatial Intelligence' ซึ่งในวันนี้จะมาพูดถึงว่ามันคืออะไร และทำไมมันถึงสำคัญต่อการพัฒนา AI 

Spatial Intelligence คืออะไร?

Spatial Intelligence คือความสามารถของ AI ในการรับรู้ เข้าใจ และจัดการกับข้อมูลเชิงพื้นที่ในโลกสามมิติ โดยไม่เพียงแค่จับภาพหรือจำแนกวัตถุในภาพ 2 มิติ แต่ยังต้องสามารถตัดสินใจได้ว่าอะไรคือสิ่งที่อยู่ใกล้หรือไกล และต้องเคลื่อนที่อย่างไรในพื้นที่นั้นๆ เหมือนกับที่มนุษย์ทำ เช่น การหลบหลีกสิ่งกีดขวางหรือการประเมินระยะทางระหว่างวัตถุต่างๆ ในโลกจริง

และสิ่งนี้ไม่ได้ไกลตัวเราเลย เพราะในชีวิตประจำวัน เราก็ใช้ "ปัญญาเชิงพื้นที่" กันอยู่แล้ว เช่น การจอดรถที่ต้องคำนึงถึงระยะห่างระหว่างรถ หรือการจัดห้องที่ต้องคิดว่าเฟอร์นิเจอร์ชิ้นไหนวางตรงไหนได้บ้าง การทำกิจกรรมเหล่านี้ล้วนต้องการการประมวลผลเชิงพื้นที่ที่ AI ต้องเรียนรู้เช่นเดียวกับมนุษย์

ตัวอย่างของ Spatial Intelligence

• รถยนต์ไร้คนขับ: รถยนต์ที่ขับเองได้โดยไม่ต้องการคนขับ เข้าใจสภาพแวดล้อมรอบข้าง เช่น ถนน คน สัญญาณไฟจราจรได้เอง
• หุ่นยนต์: หุ่นยนต์ที่ทำงานในโรงงานหรือคลังสินค้าสามารถใช้ Spatial Intelligence ในการนำทางและจัดการสินค้าคงคลัง เช่น การยกและจัดวางกล่องโดยไม่ต้องการการแนะนำจากมนุษย์ หรือหุ่นยนต์ดูดฝุ่นที่วิ่งทั่วบ้านโดยไม่ชนอะไร
• AR/VR: เทคโนโลยีที่ทำให้เราเห็นภาพเสมือนจริงซ้อนทับกับโลกจริง เช่น เกม Pokemon Go ที่ต้องใช้ "Spatial Intelligence" ในการวางตัวละคร Pokemon ในตำแหน่งที่เหมาะสมตามสภาพแวดล้อมจริง

Spatial Intelligence สำคัญต่อการพัฒนา AI อย่างไร?

การพัฒนา Spatial Intelligence ใน AI มีความสำคัญอย่างมากในหลายๆ ด้าน เพราะมันช่วยให้ AI สามารถทำสิ่งต่างๆ ที่ต้องการความเข้าใจเชิงพื้นที่ได้ดีขึ้น นี่คือเหตุผลที่ Spatial Intelligence จึงเป็นส่วนสำคัญในการพัฒนา AI:

• ทำให้ AI เข้าใจโลกจริง: AI ที่มี Spatial Intelligence จะสามารถเข้าใจและรับรู้สิ่งต่างๆ ในโลกจริงๆ ได้อย่างแม่นยำ เช่น การวางแผนเส้นทางหรือหลีกเลี่ยงการจราจร ทำให้ AI สามารถตัดสินใจได้ดีในสถานการณ์ที่ซับซ้อนและไม่แน่นอน
• เพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจ: เมื่อ AI เข้าใจความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ในโลกจริงได้ดี มันจะสามารถทำงานในสถานการณ์ที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น เช่น การเลือกเส้นทางที่ปลอดภัยที่สุด หรือตัดสินใจในสถานการณ์ฉุกเฉินได้
• พัฒนา AI ที่มีความเป็นอิสระสูงขึ้น: Spatial Intelligence ทำให้ AI สามารถทำงานได้เองโดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ เช่น หุ่นยนต์ในโรงงาน หรือรถยนต์ไร้คนขับ

ส่วนประกอบของ Spatial Intelligence มีอะไรบ้าง

แน่นอนว่า AI ก็ต้องการ "Spatial Intelligence" เช่นเดียวกันกับมนุษย์ เพื่อให้เข้าใจโลกและการทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น 

• การรับรู้: AI ต้อง "มองเห็น" โลกภายนอกได้เหมือนมนุษย์ คือสามารถรับรู้ตำแหน่งและรูปร่างของวัตถุในพื้นที่ เช่น หุ่นยนต์ที่รู้ว่ามีสิ่งกีดขวางอยู่ในระยะใกล้หรือไม่
• การให้เหตุผล: เมื่อ "มองเห็น" แล้ว AI ต้อง "คิด" ได้ด้วยว่าสิ่งที่เห็นคืออะไร เช่น แยกแยะว่าตรงไหนคือถนน ตรงไหนคือคน หรือควรจะหลีกเลี่ยงอะไร โดยใช้ Machine Learning และอัลกอริธึมต่างๆ
• การดำเนินการ: เมื่อ "คิด" ได้แล้ว AI ก็ต้อง "ทำ" ได้ เช่น หุ่นยนต์ก็ต้องเดินได้ตามเส้นทางที่วางไว้ รถยนต์ก็ต้องเลี้ยวซ้ายขวาได้ตามคำสั่ง

ทำไม Spatial Intelligence ถึงสำคัญในโลกของ AI

1. เชื่อมต่อโลกจริงกับโลกเสมือน

Spatial Intelligence ช่วยให้ AI เข้าใจและทำงานในโลกจริงได้ ลองนึกภาพหุ่นยนต์ที่สามารถเดินในบ้านเราได้โดยไม่ชนข้าวของ หรือรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองได้อย่างปลอดภัย ทั้งหมดนี้ต้องอาศัยความสามารถในการรับรู้และเข้าใจ "พื้นที่" รอบข้าง

2. พัฒนา AI ที่เป็นอิสระ

เมื่อ AI เข้าใจและประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่ได้ มันก็จะสามารถทำงานได้โดยอัตโนมัติมากขึ้น เช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองก็ต้องสามารถประเมินสภาพแวดล้อม ตัดสินใจ และควบคุมรถได้อย่างอิสระ หรือแม้แต่หุ่นยนต์ผ่าตัดที่ต้องมีความแม่นยำสูงในการผ่าตัด

3. สร้างนวัตกรรมใหม่ๆ

Spatial Intelligence เป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น การผ่าตัดด้วยความแม่นยำสูงที่ต้องใช้การประมวลผลภาพ 3 มิติ หรือเกมที่ใช้ประสบการณ์เสมือนจริง (Virtual Reality) ที่ต้องสร้างสภาพแวดล้อมที่สมจริงและโต้ตอบได้

ถึงแม้ว่า Spatial Intelligence จะมีความก้าวหน้าแล้ว แต่ยังมีความท้าทายที่ต้องเผชิญ เช่น ข้อจำกัดด้านการประมวลผลที่ต้องการความเร็วและความแม่นยำสูง หรือการผสมผสานเทคโนโลยีหลายๆ ด้านเข้าด้วยกัน อย่างไรก็ตาม ในอนาคตเทคโนโลยีเหล่านี้จะพัฒนาไปอย่างรวดเร็วและมีผลกระทบที่สำคัญในหลายแวดวง:

• การพัฒนาอุปกรณ์และอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพ เช่น การพัฒนาเซ็นเซอร์ที่มีความแม่นยำสูงขึ้น หรือการปรับปรุงอัลกอริธึมให้สามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้น
• การผสมผสานกับเทคโนโลยีอื่นๆ เช่น การบูรณาการ Spatial Intelligence กับ Machine Learning หรือ Natural Language Processing เพื่อให้ AI สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบ
• พัฒนา Artificial General Intelligence (AGI) การพัฒนา AI ที่สามารถคิดและทำงานได้เหมือนมนุษย์จริงๆ ในทุกๆ ด้าน   

อ้างอิง: geeksforgeeks, linkedin