𝗙𝗿𝗼𝗺 𝗔𝗚𝗜 𝘁𝗼 𝗔𝗦𝗜: 𝗔 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗗𝗲𝗲𝗽𝗠𝗶𝗻𝗱 𝗦𝘂𝗺𝗺𝗮𝗿𝘆

คนส่วนใหญ่มักพูดถึง AGI ว่าเป็นเป้าหมายสูงสุด

งานวิจัยล่าสุดจาก Google DeepMind ได้เปลี่ยนจุดสนใจ โดยตั้งคำถามที่ยากกว่าเดิมว่า: จะเกิดอะไรขึ้นหลังจากยุค AGI?

งานวิจัยนี้จำแนกความแตกต่างระหว่างสองระยะ ได้แก่:

  • AGI (Artificial General Intelligence): AI ที่มีความสามารถเทียบเท่ากับมนุษย์ทั่วไปในหลากหลายด้าน สามารถใช้เหตุผล วางแผน และแก้ปัญหาได้
  • ASI (Artificial Superintelligence): AI ที่มีความสามารถเหนือกว่ากลุ่มผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์จำนวนมากในเกือบทุกสาขาความรู้

ASI ไม่ใช่แค่โมเดลที่เล่นหมากรุกชนะหรือเขียนโค้ดได้เท่านั้น แต่เป็นระบบที่สามารถทำงานได้เหนือกว่าห้องปฏิบัติการวิจัยหรือบริษัททั้งแห่ง

งานวิจัยระบุถึง 4 แนวทางที่เราจะก้าวจาก AGI ไปสู่ ASI:

  • Scaling: การใช้ข้อมูลที่มากขึ้น พลังการประมวลผลที่มากขึ้น และฮาร์ดแวร์ที่ดีขึ้น
  • Algorithmic Shifts: การค้นหาสถาปัตยกรรมที่ดีกว่า เช่น Transformer แทนที่จะเพียงแค่ทำให้โมเดลมีขนาดใหญ่ขึ้นเท่านั้น
  • Recursive Self-Improvement: การที่ AI ช่วยนักวิจัยเขียนโค้ด AI ที่ดีขึ้น ซึ่งจะสร้างวงจรป้อนกลับ (feedback loop) ที่ทำให้ AI เร่งการพัฒนาของตัวเองได้เร็วขึ้น
  • Multi-Agent Systems: การเปลี่ยนจากการใช้โมเดลยักษ์เพียงตัวเดียว ไปสู่การใช้เอเจนต์ AI เฉพาะทางนับพันตัวที่ทำงานร่วมกันเหมือนองค์กรของมนุษย์

อย่างไรก็ตาม มีอุปสรรคสำคัญหลายประการที่อาจทำให้ความก้าวหน้านี้ช้าลง:

  • Data Limits: เราอาจประสบปัญหาการขาดแคลนข้อความคุณภาพสูงที่เขียนโดยมนุษย์
  • Physical Constraints: การขยายขนาดต้องใช้พลังงาน ชิป และศูนย์ข้อมูล (data centers) จำนวนมหาศาล
  • Research Difficulty: เมื่อ AI เก่งขึ้น ปัญหาที่เหลืออยู่อาจกลายเป็นเรื่องที่ยากขึ้นมากในการแก้ไข
  • Human Factors: ความปลอดภัย กฎระเบียบ และการต่อต้านจากสังคมจะเป็นตัวกำหนดความเร็วในการพัฒนา

สำหรับวิศวกรและนักพัฒนา นี่ไม่ใช่แค่การถกเถียงทางปรัชญา แต่มันคือความท้าทายทางวิศวกรรม

อนาคตของ AI จะขึ้นอยู่กับ:

  • การสร้างสถาปัตยกรรมเอเจนต์ที่เชื่อถือได้
  • การปรับปรุงหน่วยความจำระยะยาวและการใช้เครื่องมือ
  • การสร้างวิธีการที่ดีกว่าในการประเมินระบบที่มีความสามารถเหนือกว่ามนุษย์
  • การจัดการระบบแบบกระจาย (distributed systems) ของเอเจนต์จำนวนมาก

AGI คือหลักไมล์สำคัญ ส่วน ASI คือการเปลี่ยนผ่านในระดับขนาด

ที่มา: https://dev.to/marrouchi/from-agi-to-asi-a-summary-of-google-deepminds-latest-paper-2ndd