General AI ขั้นกว่าของปัญญาประดิษฐ์ ที่จะคิด เข้าใจ เรียนรู้ และประยุกต์ใช้ความสามารถได้เท่ามนุษย์ | Techsauce

General AI ขั้นกว่าของปัญญาประดิษฐ์ ที่จะคิด เข้าใจ เรียนรู้ และประยุกต์ใช้ความสามารถได้เท่ามนุษย์

จากความก้าวหน้าของเทคโนโลยี ทำให้ปัญญาประดิษฐ์ หรือ Artificial Intelligence (AI) ได้มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว จากเดิมมีการเรียนรู้ผ่านข้อมูลที่มนุษย์ได้มีการป้อนเข้าไป แต่หลังจากนี้ AI อาจจะสามารถถึงขั้นเรียนรู้ด้วยตัวเองได้ หรือที่เราเรียกกันทั่วไปว่า  General AI ซึ่งถือว่าความสามารถเหล่านี้จะทำให้ AI มีประสิทธิภาพเทียบเท่ามนุษย์เลยก็ว่าได้ และอาจถึงขึนเป็นภัยคุกคามในที่สุด Mo Gawdat อดีตผู้บริหารของ Google ได้เคยออกมากล่าวไว้ว่า “เมื่อถึงจุดที่ AI มีความฉลาดเทียบเท่ามนุษย์ มันจะกลายเป็นภัยคุกคามสำคัญต่อมนุษยชาติ”

General AI

ทำความรู้จัก 3 ประเภทของ AI แบ่งตามความสามารถในการเรียนรู้  

  • Artificial Narrow Intelligence (ANI): ระบบ AI ที่เราพบเห็นกันทุกวันนี้ โดยจะมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ตามแต่ที่นักพัฒนาได้ใส่ข้อมูลต่าง ๆ ลงไป

  • Artificial General Intelligence (AGI): ระบบ AI แห่งอนาคตที่จะมีความสามารถเทียบเท่ากับมนุษย์ ทั้งการคิด และวิเคราะห์ โดยจะมีความเชี่ยวชาญในหลาย ๆ ด้านคล้ายมนุษย์ 

  • Artificial Superintelligence (ASI): ขั้นสุดของระบบ AI ที่จะฉลาดกว่าสมองของมนุษย์ในทุก ๆ ด้าน

ปัจจุบันนี้ก็มีการคาดการณ์ และทำนายเกี่ยวกับ AI มากมาย ว่า AGI และ ASI นั้นอาจจะเกิดขึ้นได้จริง ๆ และเมื่อถึงตอนนั้นมันจะเข้ามาสร้างประโยชน์ให้กับมนุษย์ได้จริงหรือไม่ และ AGI ก็ได้ถูกกล่าวถึงเป็นประเด็นขึ้นมา  ในบทความนี้ Techsauce ก็จะพาทุกคนไปทำความเข้าใจว่า AGI คืออะไร ทำอะไรได้บ้าง และจะเป็นอนาคตอันใกล้ หรืออันไกลที่ AGI จะเกิดขึ้นมาจริง ๆ 

Artificial General Intelligence (AGI) หรือ General AI คืออะไร

จากประเภทของ AI ที่ได้ถูกแบ่งออกมาทั้ง 3 อย่างแล้ว AGI หรือ Artificial General Intelligence จะเป็นระดับที่ AI มีความสามารถใกล้เคียงกับมนุษย์ ซึ่งในที่นี้ AGI จะสามารถคิด ทำความเข้าใจ เรียนรู้ และสามารถประยุกต์ใช้ความสามารถของมันในการแก้ไขปัญหาต่าง ๆ ได้เอง ใกล้เคียงกับความสามารถของมนุษย์

โดยความสามารถ และคุณลักษณะที่ได้มีการคาดการณ์เอาไว้ ว่าในอนาคตหากเกิด AGI ขึ้นจริง มันจะมีความสามารถ ดังเช่น

  • มีประสาทสัมผัสการรับรู้ (Sensory perception)

  • มีทักษะในการเคลื่อนไหว (Fine motor skills)

  • มีความเข้าใจภาษา และสามารถประมวลผลอย่างเป็นธรรมชาติ (Natural language processing and understanding)

  • มีความสามารถในการนำทาง (Navigation)

  • มีความสามารถในการแก้ปัญหา (Problem-solving)

  • มีอารมณ์ และทักษะการเข้าสังคม (Social and emotional engagement)

  • มีความคิดสร้างสรรค์ (Creativity)

และหากจะกล่าวง่าย ๆ คือ หาก AGI เกิดขึ้นมาจริง ๆ ก็จะเท่ากับว่า เครื่องจักรต่าง ๆ จะมีความสามารถในการเข้าใจโลกได้เหมือนกับมนุษย์ และเมื่อมันสามารถเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ รอบตัวเองได้ ก็จะมีทักษะการแก้ปัญหาได้อย่างต่อเนื่อง ไม่หยุดยั้ง

ความท้าทาย และข้อจำกัด ที่ทำให้ AGI ยังห่างไกลจากความเป็นจริง

ต่อเนื่องจากที่กล่าวไปข้างต้น AGI จะมีความสามารถที่ใกล้เคียงกับมนุษย์ในเชิงของการคิด และวิเคราะห์ ซึ่งหากเกิดการพัฒนาจนเป็น AGI จริง ๆ ได้ ความสามารถของ AI ประเภทนี้จะก้าวล้ำ เหมือนกับที่เราเคยเห็นในภาพยนตร์ฟอร์มยักษ์เลยทีเดียว

แต่อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีที่จะทำให้เกิด AGI นั้นกลับยังมีข้อจำกัดและความท้าทายหลายด้านในปัจจุบัน 

การมีประสาทสัมผัสการรับรู้ (Sensory perception)

ถึงแม้ว่า Deep Learning จะสามารถพัฒนาให้ Computer Vision ก้าวล้ำไปอย่างรวดเร็ว แต่ AI ยังเป็นอะไรที่ไกลมาก กว่าจะสามารถพัฒนาให้มีประสาทสัมผัสการรับรู้ใกล้เคียงมนุษย์ ตัวอย่างเช่น ระบบที่จะมาพัฒนา Deep Learning นั้นยังคงมีข้อผิดพลาดมากมาย อย่างระบบในยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่บางครั้งก็ผิดพลาดเพียงเพราะรอยสติ๊กเกอร์บนป้ายข้างถนน ซึ่งมนุษย์จะเข้าใจป้ายถึงแม้ว่าป้ายจะถูกทำให้เปลี่ยนแปลงไปบ้าง แต่สำหรับ Deep Learning แล้ว มันคือสิ่งอื่นเลย นอกจากนี้ ระบบ Computer Vision ยังขาดความสามารถในการรับรู้เรื่องของความลึก หรือ 3D ด้วยเช่นกัน

ในขณะที่มนุษย์สามารถรับรู้สถานการณ์ผ่านเสียงได้ อย่างเช่น การรับรู้อารมณ์ของคู่สนทนา แต่ระบบของ AI จะยังไม่สามารถมีทักษะที่เรียกได้ว่าเป็น “สัญชาตญาณ” ของมนุษย์ได้

การมีทักษะในการเคลื่อนไหว (Fine motor skills)

ทักษะที่ตอนนี้แม้แต่นักวิจัยยังพัฒนาในหุ่นยนต์หรือเครื่องจักรไม่ได้ อย่าง การที่มนุษย์สามารถหากุญแจและหยิบออกมาอย่างถูกต้อง แม้จะอยู่ในพวงกุญแจพวงใหญ่ได้ ซึ่งในปัจจุบันนี้ ความสามารถของหุ่นยนต์ต่าง ๆ ยังไม่สามารถทำได้

อย่างไรก็ตาม Claude Shannon มีความพยายามในการพัฒนามือของหุ่นยนต์ขึ้นมาเพื่อแก้รูบิค แต่ก็ยังขาดสิ่งที่เรียกว่าความคล่องแคล่ว ในการแก้ปัญหาที่มีความซับซ้อนอย่างรูบิค

การเข้าใจภาษา และการประมวลผลอย่างเป็นธรรมชาติ (Natural language processing and understanding)

ความสามารถของมนุษย์ในการส่งต่อทักษะ ความรู้ และข้อมูลต่าง ๆ ผ่านหนังสือ บทความ โพสต์ในโซเชียลมีเดีย รวมทั้งวิดีโอ เป็นสิ่งที่ AI จะต้องเก็บรวบรวมข้อมูลลงไปเพื่อทำการเรียนรู้ และทำความเข้าใจ แต่อย่างไรก็ตาม มนุษย์นั้นได้เขียน หรือบแกเล่าสิ่งเหล่านี้ลงไปในสื่อต่าง ๆ โดยผู้ชมและผู้อ่านมักจะมีความรู้กับสิ่งนั้น ๆ บ้างอยู่แล้ว หรือเข้าไปสร้างความรู้ใหม่ให้พวกเขา รวมทั้งยังมีข้อมูลอีกมากมายที่ผู้ชมและผู้อ่านได้เสพไปแล้วแต่ไม่มีการเผยแพร่ต่อออกมา ทำให้เป็นเรื่องยากที่จะทำให้ AI เข้าใจและสร้างสิ่งมนุษย์มองว่า “Common-sense” ได้

จากรายงานของ Douglas Hofstadter ได้กล่าวว่า ถึงแม้ว่าจะมีเครื่องมืออย่าง Machine-translation แต่นั่นไม่ได้หมายความว่า AI จะสามารถทำความเข้าใจในการเขียน หรืออ่านได้ เนื่องจากยังไม่มีความสามารถในการทำความเข้าใจกับเนื้อหาทั้งหมด และร้อยเรียงออกมาให้สวยงามได้

การมีความสามารถในการแก้ปัญหา (Problem-solving)

สำหรับ AGI แล้วจะต้องมีความสามารถในการระบุปัญหา และหาทางแก้ปัญหาได้เอง ถึงแม้จะเป็นปัญหาทั่ว ๆ ไป ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์ดูแลบ้าน (Home Robot) จะต้องสามารถตรวจจับและระบุความขัดข้องในบ้าน อย่างหลอดไฟเสียได้ และจะต้องสามารถซ่อมแซมได้เอง หรือแจ้งเตือนให้เจ้าของบ้านมาแก้ไข และการจะมีความสามารถเหล่านี้ได้ หุ่นยนต์ จะต้องมีความสามารถแบบ “Common-sense” หรือสามารถลอกเลียนมนุษย์ในการระบุความเป็นไปได้ในการซ่อมแซมหลอดไฟ ซึ่งปัจจุบันนี้ยังไม่มีระบบไหนที่มีความสามารถเช่นนี้เลย

การมีความสามารถในการนำทาง (Navigation)

GPS และระบบการระบุตําแหน่งของหุ่นยนต์และสร้างแผนที่โดยใช้ข้อมูลจากการวัดของเซ็นเซอร์ หรือ Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) นับว่าเป็นความก้าวหน้าในด้านนี้ที่จับต้องได้แล้ว รวมไปถึงความก้าวหน้าในการจำลองพื้นที่ต่าง ๆ ขึ้นมา อย่างในวิดีโอเกม แต่อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีหน่วยงานหรือองค์กรใดที่จะทำการจำลอง หรือสร้างระบบที่สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์เลย

การมีความคิดสร้างสรรค์ (Creativity)

สำหรับเรื่องของ ความคิดสร้างสรรค์แล้ว ความสามารถของ AI ที่เกิดขึ้นมาอย่าง การเขียนบทความ การวาดภาพ รวมทั้งการแต่งโน๊ตเพลง ก็เป็นความก้าวหน้าที่ใครหลายคนมองว่าในอนาคต AI จะมีความคิดสร้างสรรค์ได้เช่นเดียวกับมนุษย์ อย่างไรก็ตาม การที่จะพัฒนาไปถึงขั้นนั้นได้ AI จะต้องมีความสามารถในการพัฒนาตัวเองผ่านการเขียนโค้ดของตัวเองขึ้นมา โดย AI จะต้องทำความเข้าใจโค้ดทั้งหมด และต้องพัฒนาตัวเองได้เสมอ ซึ่งยังมองว่าเป็นเรื่องยากที่ AI จะสามารถเข้ามาแทนที่ในด้านของความคิดสร้างสรรค์ ที่นับว่ามีเพียงมนุษย์ที่ทำได้

การมีอารมณ์ และมีทักษะการเข้าสังคม (Social and emotional engagement)

เพื่อที่จะให้ AI พัฒนาได้สำเร็จ มนุษย์จำเป็นจะต้องมีปฏิสัมพันธ์กับ AI และจะต้องไม่กลัว AI เช่นเดียวกัน AI ก็จะต้องมีความสามารถในการทำความเข้าใจการแสดงอารมณ์ และโทนเสียงในการแสดงความรู้สึกออกมา 

และถึงแม้ว่าจะมีการพัฒนาระบบ อย่างเช่น การใช้ AI ในการรับรู้อารมณ์ของลูกค้าสำหรับคอลเซ็นเตอร์ ว่าลูกค้าโกรธ กังวล หรือมีอารมณ์อย่างไร เพื่อที่จะตอบกลับลูกค้าแต่ละคนได้อย่างเหมาะสม แต่ถึงอย่างนั้น ยังนับว่าเป็นเรื่องยากที่จะคาดเดาอารมณ์ ความรู้สึกของมนุษย์ที่แม้แต่มนุษย์ด้วยกันยังเข้าใจยาก และ AI ก็ยังไม่มีทักษะอย่างความเข้าอกเข้าใจด้วยเช่นกัน

ถึงแม้ว่าจะมีการออกมาโต้เถียงกันว่า AGI จะไม่สามารถเกิดขึ้นได้จริง ๆ แต่หลายคนก็มองว่า AGI อาจจะกลายเป็นอนาคต ที่อาจจะเกิดขึ้นจริง ๆ ก็ได้ และจะมีประโยชน์มหาศาลกับโลกของเรา

และนอกจากจะมีความท้าทายตามที่กล่าวไปข้างต้นแล้ว คนบางกลุ่มยังมีการหยิบโยงไปถึงรูปแบบของสังคม และองค์กรที่ปัจจุบันนี้ยังทำให้การพัฒนา AI ไม่ได้เดินหน้าไปได้อย่างรวดเร็ว และก้าวกระโดด เช่น

  • การขาดมาตรการที่จะช่วยพัฒนาให้เกิด AI และ Machine Learning (ML) ที่เป็นเครือข่าย ทำให้เกิดอุปสรรคในการพัฒนาให้เกิด AGI

  • ปัจจุบัน AI หรือ ML ของแต่ละแห่งจะถูกพัฒนาแบบของใครของมัน และมีความแตกต่างกันไปในพื้นที่ที่จะเข้าไปแก้ปัญหา ส่งผลให้การเข้าหาคำว่า “ทำงานได้ใกล้เคียงกับมนุษย์” นั้นยังห่างไกล

  • องค์กรใหญ่ ๆ ยังขาดการประยุกต์ใช้ AI เข้ากับการดำเนินธุรกิจ หรือยังไม่มีการนำเอา AI ไปประยุกต์ใช้เพื่อแก้ปัญหาต่าง ๆ ของการทำงานในองค์กร

  • ยังขาดแนวทางในการพัฒนา AI จากความจริงที่ว่า บริษัท หรือองค์กรต่าง ๆ ไม่สามารถจ้าง หรือดึงเอานักพัฒนา AI ที่มีความเชี่ยวชาญเข้ามาในองค์กรได้ ส่งผลให้การประยุกต์ใช้ AI ในองค์กรมีราคาที่สูงมาก

  • นักพัฒนา AI หรือองค์กร ที่เดินหน้าพัฒนาใช่เชิงธุรกิจ มักจะเจอปัญหายักษ์ในการขายหรือการจะนำ AI ไปประยุกต์ใช้เสมอ

อนาคตของ AGI จะอยู่ ใกล้ หรือ ไกล แค่ไหนกัน?

ข้อถกเถียงมากมายถูกยกขึ้นมาพูดและอธิบายถึง ความเป็นไปได้ และเป็นไปไม่ได้ในการเกิดขึ้นของ AGI บางส่วนมองว่า AGI จะไม่เกิดขึ้นในระยะนี้ไปจนถึงปี 2300 โดย Rodney Brooks ผู้เชี่ยวชาญด้านหุ่นยนต์จาก MIT และผู้ร่วมก่อตั้ง iRobot มองว่า “เป็นเรื่องยากที่จะบอกได้ว่า AGI จะเกิดขึ้นเมื่อไหร่ และมันจะเป็นประโยชน์ หรือเป็นโทษกับมนุษย์กันแน่”

ในขณะเดียวกันทางด้านของนักวิจัยด้าน AI ก็มองเห็นภาพเดียวกันว่า AGI ยังเป็นอะไรที่ไกลเกินความเป็นจริง แต่ก็ไม่ใช่ว่ามันเป็นสิ่งที่ควรจะไม่สนใจเลย AGI ยังเป็นสิ่งที่ต้องอาศัยความก้าวหน้า เงินทุน และทฤษฎีอีกมากมาย

ในทางตรงข้าม ยังมีฝั่งที่มองว่า AGI จะเกิดขึ้นได้ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า โดย Richard Sutton อาจารย์จากภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) ของมหาวิทยาลัยอัลเบอร์ต้า ได้กล่าวไว้เมื่อปี 2017 ว่า 

“AI ที่จะมีทักษะในการทำความเข้าใจเทียบเท่ามนุษย์นั้น จะเป็นความสำเร็จอีกขั้นของวงการวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ซึ่งมีความเป็นไปได้ว่าอาจจะเกิดขึ้นได้ในปี 2030 (25%) หรือในปี 2040 (50%) หรือไม่มีโอกาสจะเกิดขึ้นเลย (10%)”

นั่นหมายความว่า มีถึง 90% ที่ AGI จะเกิดขึ้นได้จริง ๆ ตามความเชื่อของ Richard Sutton

อย่างไรก็ตาม ด้วยความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี เศรษฐกิจ รวมทั้งมุมมองจากองค์กรต่าง ๆ ทำให้ยังเห็นว่า การเกิดขึ้นของ AGI ในตอนนี้นั้นยังเป็นไปได้ยาก แต่ก็ยังจะต้องจับตามองกันต่อไป เพราะวิวัฒนาการของนวัตกรรม และเทคโนโลยีต่าง ๆ กำลังเดินหน้าไปอย่างรวดเร็ว รวมทั้งผู้คนเริ่มปรับตัวกันมากขึ้น ความเป็นได้ในการเกิดขึ้นของ AGI อาจจะเข้ามาใกล้เราโดยไม่ทันได้ตั้งตัวก็เป็นไปได้


อ้างอิง: Forbes, McKinsey


RELATED ARTICLE

Responsive image

มองผ่านเลนส์ ‘ภูริเชษฐ์ เทพดุสิต’ ทำไม ‘Blockchain’ จึงเป็นคำตอบของการทำ Digital Transformation

คุณภูริเชษฐ์ เทพดุสิต Director of Bluebik Nexus เปิดเผยเรื่องราวผ่านมุมมองด้วยประสบการณ์กว่า 10 ปี ในโลกของเทคโนโลยี Blockchain เพื่อเป็นคำตอบให้องค์กรก้าวผ่าน Digital Transformati...

Responsive image

รู้จักแอป Gas แอปโซเชียลเพิ่มพลังบวก ที่ให้เรามาอวยกันเอง ทำไมถึงถูกใจ Gen Z จน Discord ต้องมาซื้อ

อะไรทำให้แอป Gas เป็นที่นิยมในกลุ่มวัยรุ่น แล้วทำไม Discord ถึงตัดสินใจเข้าซื้อแอปนี้ มาหาคำตอบผ่านบทความนี้กัน...

Responsive image

สานต่อหลักสูตร The Cullinan รุ่นที่ 2 คอร์สชูกลยุทธ์ Digital Transformation สำหรับผู้บริหารระดับสูง

depa และ TMA สานต่อหลักสูตร The Cullinan รุ่นที่ 2 คอร์สชูกลยุทธ์ Digital Transformation สำหรับผู้บริหารระดับสูง...