AGI ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป ที่หลายคนว่ากันว่าจะเป็น AI ที่เหมือนมนุษย์มากที่สุด และอาจเหนือมนุษย์มากที่สุด เมื่อก่อนอาจเป็นเรื่องที่ดูไกลตัวจนเหมือนหลุดมาจากในหนัง แต่ในตอนนี้เราอาจต้องคิดใหม่อีกครั้งหลังโลกได้เห็นการตื่นตัวของ Generative AI ที่จะเป็นตัวเร่งปฏิกริยาเพื่อให้ AGI เกิดขึ้นในอีกแค่ 3 ปีนับจากนี้
ประโยคเปิดหัวจาก Essay ของ Leopold Aschenbrenner อดีตนักวิจัยจาก OpenAI บริษัทผู้สร้าง ChatGPT ที่ได้เขียนบทความยาวเกือบสองร้อยหน้า เพื่อบอกเล่าถึงอนาคตของ AI ในอีกทศวรรษข้างหน้า Aschenbrenner มองว่า การพัฒนาจากโมเดล GPT-2 ไปเป็น GPT-4 ของ OpenAI เปรียบเหมือนความสามารถที่ก้าวกระโดดของเด็กวัยก่อนเรียน ไปเป็นเด็ก ม.ปลายที่ฉลาด
GPT-2 = เด็กก่อนวัยเรียน : ใช้ภาษาพอได้ ตอบคำถามง่ายๆ ถูกเป็นบางครั้ง พูดคำที่สอดคล้อง และคล้องจองกัน
GPT-3 = เด็กประถม : เล่าเรื่องราวได้สมบูรณ์มากขึ้น เขียนโค้ดพื้นฐานเป็น คำนวนเลขคณิตได้ พูดเป็นภาษาคนมากขึ้น เก่งพอจะเอาไปช่วยงานพื้นฐานด้านการตลาด และ SEO
GPT-4 = นักเรียน ม. ปลาย : เริ่มคิด และใช้เหตุผลได้ เขียนโค้ดซับซ้อนเป็น เล่าเรื่องราวที่มีหัวข้อซับซ้อนได้อย่างชาญฉลาด แก้โจทย์ทางคณิตย์ศาสตร์ที่ยากระดับ ม.ปลาย ทำข้อสอบ AP, SAT ได้ดีกว่าเด็ก ม.ปลายส่วนใหญ่
OpenAI เลี้ยง AI จากวัยก่อนเรียน ให้กลายเป็นเด็ก ม.ปลายอัจฉริยะด้วยเวลาเพียงแค่ 4 ปีเท่านั้น และในอีก 4 ปีข้างหน้า AI จะพัฒนาแบบ ‘ก้าวกระโดดครั้งใหญ่’ และครั้งนี้อาจพาเราไปสู่ อาจนำพาเราไปสู่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) หรือโมเดล AI ที่มีความฉลาดเทียบเท่าระดับปริญญาเอกหรือผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งสามารถทำงานร่วมกับเราได้อย่างใกล้ชิด
ทางฝั่ง ทางด้าน Ray Kurzweil ผู้ที่ Bill Gates ยกย่องว่าเป็นผู้ที่ทำนายอนาคต AI ได้แม่นยำที่สุด คาดการณ์มาตั้งแต่ปี 1994 ว่า AI จะเทียบเท่า หรือฉลาดกว่ามนุษย์ในปี 2029 ซึ่งในปีนี้ก็ยังคงยืนยันคำเดิมแม้ว่าเทคโนโลยีจะเปลี่ยนผ่านไปมากแล้วก็ตาม
Yann LeCun นักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ชื่อดังจาก Meta เคยให้สัมภาษณ์เกี่ยวกับอนาคตของ AGI เอาไว้ว่า แม้ AGI จะเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่จะไม่เกิดขึ้นในเร็วๆ นี้ และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ใช้กันทุกวันนี้ ก็ไม่ใช่โมเดลเดียวที่จะเข้าสู่จุด AGI ซึ่งหมายความว่าหนทางสู่ AGI ยังต้องพึ่งเทคโนโลยีอีกหลายอย่าง ไม่ใช่เฉพาะแค่ AI ที่เห็นใน ChatGPT อย่างทุกวันนี้
Yann LeCun - Credit : Meta
“ผมไม่ชอบเรียกมันว่า AGI เพราะปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปยังไม่ใกล้เคียงกับปัญญาของมนุษย์เลย”
“สิ่งมีชีวิตอัจฉริยะมีลักษณะเฉพาะที่ระบบปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันยังไม่มี เช่น ความเข้าใจโลกกายภาพ, การวางแผนลำดับขั้นตอนเพื่อไปสู่เป้าหมาย และการใช้เหตุผลในระยะเวลานาน ทารกเรียนรู้วิธีการทำงานของโลกภายในไม่กี่เดือนแรกของการใช้ชีวิต แต่นักวิจัยยังไม่รู้วิธีการสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่ทำแบบนี้ได้”
LeCun อธิบายต่อว่า ต่อให้นักวิจัยสามารถสร้างเทคนิคเพื่อ AI เรียนรู้ ‘โมเดลโลก’ ผ่านการสังเกตสิ่งต่างๆ รอบตัว ควบคู่ไปกับการวางแผน รวมถึงระบบความจำระยะสั้น แม้จะสร้าง AI ที่ฉลาดได้ แต่ก็ ‘ฉลาดระดับแมวเท่านั้น’ กว่าที่เราจะมี AI ฉลาดทัดเทียมมนุษย์ ต้องผ่านการสร้าง AI ระดับง่ายๆ แบบนี้ให้ได้ก่อน ซึ่งตอนนี้เรายังห่างไกลจากจุดนั้นมาก
อีกหนึ่งคำทำนายของ Kurzweil ในปี 2045 โลกจะไปถึงจุดที่เรียกว่า 'Singularity' ที่ AI จะทรงพลังมากจนกลายเป็นปัญญาเหนือมนุษย์ และอาจไปถึงจุดที่ AI อยู่นอกการควบคุม
Aschenbrenner ก็มีมุมมองคล้ายกัน โดยมองว่าหลังจาก AGI เกิดขึ้น โลกไปจะสู่จุดที่เรียกว่า ‘การระเบิดของปัญญา’ (Intelligence Explosion) โดยเป็นจุดที่ AI หลายร้อยล้านตัวเข้ามาช่วยขับเคลื่อนงานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ ราวกับมีความสามารถเทียบเท่านักวิจัยมนุษย์ 100 ล้านคน และเร็วกว่ามนุษย์ 10 เท่า คอยทำงานตลอด 24 ชั่วโมง หรือพูดง่ายๆ คือ ‘ในไม่ช้า AI จะพัฒนาตัวเองแบบย้อนกลับในระดับที่คนไม่มีทางตามทัน’
ยกตัวอย่าง AlphaGo ซึ่งเป็น AI ที่เล่นโกะได้เก่งที่สุด ก็เริ่มต้นด้วยการเล่นจากมนุษย์ที่เก่งที่สุด แต่หลังจากนั้น AI ก็เริ่มเล่นกับตัวเอง พัฒนาอย่างรวดเร็วกลายเป็น AI ระดับเหนือมนุษย์ เล่นโกะด้วยกลยุทธ์ที่ซับซ้อน และสร้างสรรค์อย่างที่มนุษย์คิดไม่ถึง
การมี AI นี้อาจจะเร่งความเร็วแนวโน้มที่มีอยู่ของความก้าวหน้าทางอัลกอริทึมได้อย่างมากมาย ทำให้ความก้าวหน้าในรอบ 10 ปีสามารถเกิดขึ้นได้ภายใน 1 ปี ซึ่งเป็นสิ่งที่ Aschenbrenner จะเป็นก้าวสำคัญของโลกที่ทำให้เราเห็นนวัตกรรมที่เราคิดไม่ถึง และไม่อาจจินตนาการได้
หลังเกิด AGI บางฝ่ายอาจมองว่า มนุษย์จะรวมร่างกับ AI มนุษย์จะผสานรวมกับเทคโนโลยีที่มีอยู่เป็นอย่างเดียวกัน หรือบางคนก็มองว่า AI จะเก่งเหนือการควบคุมจนครองโลก แต่ในอีกมุมเราก็อาจไม่สามารถคาดเดาได้เลยว่าจะเกิดอะไรขึ้น
Credit : TED
อ้างอิง : Essay เรื่อง Situational Awareness, Time (1) (2), TechTheLead
ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด