ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กระตุ้นความเชื่อที่ว่าเรากำลังเข้าใกล้ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ซึ่งเป็นเหตุการณ์สำคัญที่เปลี่ยนแปลงโลก บทความนี้สำรวจเจ็ดเทคโนโลยีสำคัญ เปรียบเสมือนดราก้อนบอลจากซีรีส์ยอดนิยม ซึ่งการบรรจบกันอาจอัญเชิญ “AGI Dragon” ปฏิวัติโลกอย่างที่เราเคยรู้จัก
คำว่า AGI (Artificial General Intelligence) ถูกบัญญัติขึ้นครั้งแรกในปี 1997 โดย Mark Gubrud หลายปีต่อมา ภาพหุ่นยนต์ของ Boston Dynamics ที่ตีลังกา 360 องศา และการสร้างสรรค์นวนิยายของ DeepSeek ที่ชวนให้นึกถึงซีรีส์ Foundation ของ Isaac Asimov ทำให้เราตระหนักว่าดราก้อนบอลทั้งเจ็ดที่กระจัดกระจายไปทั่วแม่น้ำแห่งความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีค่อยๆ รวมกันเป็นภาพที่สมบูรณ์ของ AGI Dragon
ดราก้อนบอลลูกแรก: โครงข่ายประสาทเทียม – เลียนแบบสมองมนุษย์
สมองมนุษย์ซึ่งเป็นแหล่งกำเนิดของสติปัญญาคือเครือข่ายที่ซับซ้อนของเซลล์ประสาทนับพันล้าน “ดราก้อนบอลทางเทคนิค” ลูกแรกคือการเลียนแบบความมหัศจรรย์ทางชีวภาพนี้อย่างแม่นยำ: โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) กล่าวอย่างง่ายๆ คือ ANNs พยายามสร้างเครือข่ายเสมือนของ “เซลล์ประสาท” โดยใช้รหัสคอมพิวเตอร์และแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ โดยหวังว่าจะจำลองความสามารถของสมองมนุษย์ในการประมวลผลข้อมูลและเรียนรู้ความรู้ ข้อมูลไหลจากชั้นอินพุต ผ่านการประมวลผลที่ซับซ้อนผ่านหลายชั้นที่ซ่อนอยู่ และในที่สุดก็ได้ผลลัพธ์ในชั้นเอาต์พุต ยิ่งมีชั้นมากเท่าไหร่ กล่าวคือ “การเรียนรู้เชิงลึก” ข้อมูลที่ประมวลผลก็จะยิ่งซับซ้อนมากขึ้นเท่านั้น
แม้ว่าแนวคิดนี้จะมีมานานแล้ว แต่การตระหนักถึงความจริงนั้นขึ้นอยู่กับการเติบโตแบบทวีคูณของพลังการคำนวณของคอมพิวเตอร์และการเพิ่มประสิทธิภาพของอัลกอริทึม มันได้กลายเป็นรากฐานที่สำคัญของปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ ลองจินตนาการว่าการจัดหมวดหมู่ภาพถ่ายในมือถือของคุณโดยอัตโนมัติ หรือความสามารถของผู้ช่วยเสียงในการทำความเข้าใจคำแนะนำของคุณ ทั้งหมดนี้เป็นเพราะร่างที่ส่องประกายของโครงข่ายประสาทเทียมที่อยู่เบื้องหลัง
ดราก้อนบอลลูกที่สอง: ฐานข้อมูลเวกเตอร์ – ห้องสมุดไซเบอร์
อย่างไรก็ตาม การมีเพียง “โครงสร้างสมอง” นั้นยังไม่เพียงพอ เรายังต้องการ “ธนาคารความจำ” ที่มีประสิทธิภาพในการจัดเก็บและเรียกค้นความรู้จำนวนมหาศาล ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมอาศัยการค้นหาคำหลักที่แม่นยำ ทำให้ยากต่อการเข้าใจข้อมูล เช่น “ความหมายที่คล้ายกัน” หรือ “แนวคิดที่เกี่ยวข้อง” ดังนั้น ดราก้อนบอลลูกที่สอง—Vector Database—จึงเกิดขึ้น ฐานข้อมูลนี้เปรียบเสมือน “ห้องสมุดไซเบอร์” มันจัดการความรู้ในรูปแบบใหม่ โดยแปลงข้อมูล เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียงเป็นเวกเตอร์ดิจิทัล เพื่อให้ข้อมูลที่มีความหมายคล้ายกันอยู่ใกล้กันในพื้นที่ทางคณิตศาสตร์ เพื่อให้สามารถค้นหาเนื้อหาตาม “ความหมาย” ได้ หากคุณต้องการค้นหาหนังสือเกี่ยวกับการ “เดินทางในอวกาศ” ก็สามารถแนะนำหนังสือที่เกี่ยวข้องทั้งหมดให้คุณได้อย่างรวดเร็ว แอปพลิเคชัน AI จำนวนมาก (เช่น บริการลูกค้าอัจฉริยะและระบบตอบคำถามเอกสาร) พึ่งพาฐานข้อมูลเวกเตอร์นี้มากขึ้น ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการดึงข้อมูล
ดราก้อนบอลลูกที่สาม: Transformer – ความสนใจของเครื่องจักร
เพื่อให้เครื่องจักรเข้าใจความแตกต่างของภาษามนุษย์อย่างแท้จริง เช่น บริบท ข้อความแฝง และการเล่นสำนวน เครื่องจักรจะต้องมีความสามารถในการ “อ่านและทำความเข้าใจ” ที่พิเศษ ดราก้อนบอลลูกที่สาม—สถาปัตยกรรม Transformer โดยเฉพาะอย่างยิ่ง “กลไกความสนใจ” หลัก ทำให้เครื่องจักรมีความสามารถในการ “อ่านใจ” เกือบจะ เมื่อประมวลผลคำ Transformer สามารถให้ความสนใจกับคำอื่นๆ ทั้งหมดในประโยคพร้อมกัน และตัดสินว่าคำใดสำคัญที่สุดในการทำความเข้าใจความหมายของคำปัจจุบัน สิ่งนี้ไม่เพียงแต่เปลี่ยนวิธีที่เครื่องจักรอ่าน แต่ยังยกระดับการประมวลผลภาษาธรรมชาติไปอีกระดับ นับตั้งแต่การตีพิมพ์บทความ ‘Attention Is All You Need’ ในปี 2017 Transformer ได้กลายเป็นตัวเอกอย่างแท้จริงในสาขานี้ ซึ่งก่อให้เกิดแบบจำลองการฝึกอบรมล่วงหน้าที่ทรงพลัง เช่น GPT และ BERT
ดราก้อนบอลลูกที่สี่: Chain of Thought – วิธีคิด
การ “พูด” ได้นั้นยังไม่เพียงพอ AGI ยังต้องการทักษะการใช้เหตุผลเชิงตรรกะที่เข้มงวด ดราก้อนบอลลูกที่สี่ เทคโนโลยี Chain of Thought (CoT) สอนให้ AI วิเคราะห์ปัญหาในเชิงลึก แทนที่จะเดาคำตอบอย่างง่ายๆ เช่นเดียวกับการแก้ปัญหาแอปพลิเคชัน CoT นำทางแบบจำลองให้วิเคราะห์ทีละขั้นตอน สร้าง “วิถีการคิด” จากนั้นจึงให้คำตอบสุดท้ายที่ชัดเจน การวิจัยโดย Google และสถาบันอื่นๆ แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองขนาดใหญ่ที่ใช้ CoT พร้อมท์มีประสิทธิภาพดีกว่าอย่างเห็นได้ชัดในงานการใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน ซึ่งให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับความสามารถเชิงตรรกะของ AI
ดราก้อนบอลลูกที่ห้า: Mixture of Experts – กลุ่มผู้เชี่ยวชาญ
เมื่อจำนวนพารามิเตอร์ของแบบจำลองสูงขึ้น ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมและการดำเนินงานก็เป็นภาระหนักเช่นกัน ในเวลานี้ ดราก้อนบอลลูกที่ห้า—สถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE)—จึงเกิดขึ้น สถาปัตยกรรมนี้ใช้กลยุทธ์ “แบ่งแยกและพิชิต” ฝึกอบรม “เครือข่ายผู้เชี่ยวชาญ” ขนาดเล็กหลายเครือข่ายที่เก่งในการจัดการงานเฉพาะบางอย่าง เมื่อมีงานใหม่มาถึง “เครือข่ายการจัดประตู” อัจฉริยะจะเปิดใช้งานเฉพาะผู้เชี่ยวชาญที่จำเป็นเพื่อรักษาการดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพ ด้วยวิธีนี้ แบบจำลอง AI สามารถบรรลุขนาดใหญ่และประสิทธิภาพที่ทรงพลังในราคาที่ยอมรับได้
ดราก้อนบอลลูกที่หก: MCP – ชุดเครื่องมือสากล
เพื่อให้ AI กลายเป็น “นักแสดง” ที่แท้จริง จำเป็นต้องสามารถเรียกเครื่องมือและเชื่อมต่อกับโลกภายนอกได้ ดราก้อนบอลลูกที่หก—Model Context Protocol (MCP)—นำเสนอแนวคิดในการเพิ่ม “ชุดเครื่องมือ” ให้กับ AI โดยพื้นฐานแล้ว สิ่งนี้ทำให้ AI สามารถเรียกเครื่องมือภายนอกผ่านอินเทอร์เฟซที่เป็นมาตรฐานเพื่อให้ได้ฟังก์ชันที่หลากหลายยิ่งขึ้น นี่เหมือนกับการจัดหาเครื่องมือทั้งหมดที่พวกเขาต้องการให้กับคนฉลาด ทำให้พวกเขาสามารถค้นหาข้อมูลและทำงานได้ตลอดเวลา ตัวแทนอัจฉริยะ (AIAgents) ในปัจจุบันรวบรวมสิ่งนี้ไว้ เนื่องจาก AI สามารถช่วยในงานต่างๆ เช่น การจองร้านอาหาร การวางแผนการเดินทาง และการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งไม่ต้องสงสัยเลยว่าเป็นก้าวสำคัญในความก้าวหน้าของ AI
ดราก้อนบอลลูกที่เจ็ด: VSI – สมองที่มีสัญชาตญาณทางกายภาพ
เพื่อให้ AI บูรณาการเข้ากับสังคมมนุษย์ได้ AI จะต้องมีความสามารถในการเข้าใจโลกแห่งความเป็นจริงด้วย ดราก้อนบอลลูกที่เจ็ด—เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ Visual Spatial Intelligence (VSI)—มีเป้าหมายเพื่อให้ AI มี “สมองที่มีสัญชาตญาณ” ที่เข้าใจกฎทางกายภาพ กล่าวอย่างง่ายๆ คือ VSI ช่วยให้ AI เข้าใจข้อมูลภาพที่ได้รับจากกล้องหรือเซ็นเซอร์ ปรับปรุงความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุ นี่คือรากฐานสำหรับการตระหนักถึงเทคโนโลยีต่างๆ เช่น การขับขี่อัตโนมัติ หุ่นยนต์อัจฉริยะ และความเป็นจริงเสมือน ไม่ต้องสงสัยเลยว่ามันเป็นสะพานเชื่อมที่สำคัญที่เชื่อมต่อความฉลาดทางดิจิทัลและความเป็นจริงทางกายภาพ
พิธีกรรมการอัญเชิญ
เมื่อ “ดราก้อนบอลทางเทคนิค” ทั้งเจ็ดนี้มารวมกัน โครงร่างของ AGI ก็เริ่มชัดเจนขึ้น ลองจินตนาการว่าโครงสร้าง biomimetic ของโครงข่ายประสาทเทียม ความรู้จำนวนมหาศาลที่ได้มาจากฐานข้อมูลเวกเตอร์ ความเข้าใจ Transformer ของข้อมูล การคิดเชิงลึกด้วยความช่วยเหลือของ chain of thought การดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพผ่านสถาปัตยกรรมผู้เชี่ยวชาญแบบไฮบริด จากนั้นจึงรวมกับ MCP เพื่อโต้ตอบกับเครื่องมือภายนอก และสุดท้ายคือการใช้ความฉลาดเชิงพื้นที่ภาพเพื่อทำความเข้าใจโลกแห่งวัตถุ การผสมผสานของเทคโนโลยีทั้งหมดนี้จะช่วยให้เราก้าวไปสู่ยุคใหม่ของ AGI Dragon
พลังของโครงข่ายประสาทเทียม
การแสวงหาเพื่อจำลองความสามารถของสมองมนุษย์ได้นำไปสู่การพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนมากขึ้น เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยโหนดหรือ “เซลล์ประสาท” ที่เชื่อมต่อกัน ประมวลผลข้อมูลเป็นชั้นๆ เลียนแบบวิธีที่เซลล์ประสาททางชีวภาพส่งสัญญาณ ความลึกของเครือข่ายเหล่านี้ ซึ่งหมายถึงจำนวนชั้น เป็นปัจจัยสำคัญในความสามารถในการเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนจากข้อมูล
การเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก ได้ประสบความสำเร็จอย่างโดดเด่นในหลากหลายสาขา รวมถึงการจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการจดจำเสียงพูด ตัวอย่างเช่น ระบบจดจำภาพที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้เชิงลึกสามารถระบุวัตถุและฉากในภาพถ่ายได้อย่างแม่นยำ ในขณะที่แบบจำลองการประมวลผลภาษาธรรมชาติสามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์
ความสำเร็จของโครงข่ายประสาทเทียมขึ้นอยู่กับปัจจัยสำคัญหลายประการ รวมถึงความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความก้าวหน้าในด้านพลังการคำนวณ และอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพที่เป็นนวัตกรรม ปริมาณข้อมูลมหาศาลช่วยให้เครือข่ายเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อน ในขณะที่โครงสร้างพื้นฐานการคำนวณที่ทรงพลังช่วยให้พวกเขาประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น stochastic gradient descent ปรับพารามิเตอร์ของเครือข่ายอย่างละเอียดเพื่อลดข้อผิดพลาดและปรับปรุงประสิทธิภาพ
บทบาทของฐานข้อมูลเวกเตอร์
เมื่อระบบ AI ซับซ้อนมากขึ้น ความต้องการกลไกการจัดเก็บและเรียกค้นความรู้ที่มีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ฐานข้อมูลเวกเตอร์ตอบสนองความต้องการนี้โดยการนำเสนอแนวทางใหม่ในการจัดระเบียบและเข้าถึงข้อมูล แตกต่างจากฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมที่อาศัยการค้นหาตามคำหลัก ฐานข้อมูลเวกเตอร์แสดงข้อมูลเป็นเวกเตอร์ตัวเลข จับความหมายเชิงความหมายและความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิดต่างๆ
การแสดงเวกเตอร์นี้ช่วยให้สามารถค้นหาตามความคล้ายคลึงกัน ซึ่งระบบสามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับแบบสอบถามในเชิงแนวคิดได้ แม้ว่าจะไม่มีคำหลักที่แน่นอนก็ตาม ตัวอย่างเช่น การค้นหา “จุดหมายปลายทางการเดินทาง” อาจส่งคืนผลลัพธ์ที่มี “สถานที่พักผ่อน” “สถานที่ท่องเที่ยว” และ “จุดหมายปลายทางวันหยุด” แม้ว่าจะไม่ได้ใช้คำเหล่านั้นอย่างชัดเจนในแบบสอบถาม
ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีประโยชน์อย่างยิ่งในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ระบบแนะนำ การดึงเนื้อหา และการตอบคำถาม ในระบบแนะนำ พวกเขาสามารถระบุรายการที่คล้ายกับความชอบในอดีตของผู้ใช้ โดยให้คำแนะนำส่วนบุคคล ในการดึงเนื้อหา พวกเขาสามารถแสดงเอกสารและบทความที่เกี่ยวข้องตามเนื้อหาเชิงความหมายของพวกเขา ในการตอบคำถาม พวกเขาสามารถเข้าใจความหมายของคำถามและดึงคำตอบที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากฐานความรู้
Transformers และกลไกความสนใจ
ความสามารถในการเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์เป็นเอกลักษณ์ของสติปัญญา Transformers ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่ปฏิวัติวงการ ได้พัฒนาสาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติไปอย่างมาก หัวใจสำคัญของ Transformer คือกลไกความสนใจ ซึ่งช่วยให้แบบจำลองสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของอินพุตเมื่อประมวลผลลำดับของคำ
กลไกความสนใจช่วยให้แบบจำลองสามารถจับการอ้างอิงระยะยาวระหว่างคำ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำความเข้าใจบริบทและความหมายของประโยค ตัวอย่างเช่น เมื่อประมวลผลประโยค “The cat sat on the mat” กลไกความสนใจสามารถช่วยให้แบบจำลองเข้าใจว่า “cat” และ “mat” เกี่ยวข้องกัน แม้ว่าจะคั่นด้วยคำอื่นๆ
Transformers ได้ประสบความสำเร็จอย่างมากในงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ รวมถึงการแปลด้วยเครื่อง การสรุปข้อความ และการตอบคำถาม แบบจำลอง เช่น GPT (Generative Pre-trained Transformer) และ BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่โดดเด่นในการสร้างข้อความที่สอดคล้องและเกี่ยวข้องกับบริบท
การใช้เหตุผลแบบ Chain of Thought
ในขณะที่ Transformers เก่งในการทำความเข้าใจและสร้างภาษา พวกเขามักจะขาดความสามารถในการทำงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน การใช้เหตุผลแบบ Chain of Thought (CoT) เป็นเทคนิคที่ช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้เหตุผลของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ โดยสนับสนุนให้พวกเขาแบ่งปัญหาออกเป็นขั้นตอนที่เล็กลงและจัดการได้ง่ายขึ้น
การใช้เหตุผลแบบ CoT เกี่ยวข้องกับการกระตุ้นให้แบบจำลองแสดงกระบวนการใช้เหตุผลอย่างชัดเจน แทนที่จะให้คำตอบสุดท้ายอย่างง่ายๆ ตัวอย่างเช่น เมื่อถูกถามคำถามทางคณิตศาสตร์ แบบจำลองอาจถูกกระตุ้นให้ระบุสูตรที่เกี่ยวข้องก่อน จากนั้นจึงแสดงขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการนำสูตรเหล่านั้นไปใช้ และสุดท้ายคือให้คำตอบ
เมื่อแสดงกระบวนการใช้เหตุผลอย่างชัดเจน แบบจำลองจะสามารถระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดได้ดีขึ้น ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น การใช้เหตุผลแบบ CoT ได้รับการแสดงให้เห็นแล้วว่าสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในงานการใช้เหตุผลต่างๆ รวมถึงการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ การใช้เหตุผลเชิงตรรกะ และการใช้เหตุผลทั่วไป
Mixture of Experts
เมื่อแบบจำลองมีขนาดใหญ่ขึ้นและซับซ้อนมากขึ้น การฝึกอบรมและการปรับใช้แบบจำลองเหล่านั้นจึงกลายเป็นสิ่งที่ท้าทายมากขึ้นเรื่อยๆ Mixture of Experts (MoE) เป็นสถาปัตยกรรมที่จัดการกับความท้าทายเหล่านี้โดยการแบ่งแบบจำลองขนาดใหญ่ออกเป็นแบบจำลอง “ผู้เชี่ยวชาญ” ขนาดเล็กหลายแบบ โดยแต่ละแบบจะมีความเชี่ยวชาญในงานหรือโดเมนเฉพาะ
เมื่อมีอินพุตใหม่เข้ามา “เครือข่ายการจัดประตู” จะเลือกผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องมากที่สุดเพื่อประมวลผลอินพุต สิ่งนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถมุ่งเน้นทรัพยากรการคำนวณไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของอินพุต ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
สถาปัตยกรรม MoE ได้รับการแสดงให้เห็นแล้วว่าสามารถปรับขนาดให้เป็นแบบจำลองขนาดใหญ่มากที่มีพารามิเตอร์นับพันล้านหรือแม้แต่นับล้านล้าน แบบจำลองขนาดใหญ่เหล่านี้ได้ประสบความสำเร็จอย่างมากในงานต่างๆ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงพลังของการคำนวณและการเชี่ยวชาญแบบกระจาย
Model Context Protocol
เพื่อให้ AI บูรณาการเข้ากับโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างแท้จริง จะต้องสามารถโต้ตอบกับเครื่องมือและบริการภายนอกได้ Model Context Protocol (MCP) เป็นเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้แบบจำลอง AI สามารถเข้าถึงและใช้เครื่องมือภายนอกในลักษณะที่เป็นมาตรฐานและมีการควบคุม
MCP กำหนดชุดโปรโตคอลและอินเทอร์เฟซที่ช่วยให้แบบจำลอง AI สามารถค้นพบและโต้ตอบกับเครื่องมือภายนอกได้ สิ่งนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถทำงานได้หลากหลาย เช่น การเข้าถึงข้อมูลจากเว็บ การควบคุมอุปกรณ์ทางกายภาพ และการโต้ตอบกับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์อื่นๆ
ด้วยการให้แบบจำลอง AI เข้าถึงเครื่องมือภายนอก MCP ช่วยให้พวกเขาแก้ปัญหาที่ซับซ้อนที่ต้องมีการโต้ตอบกับโลกแห่งความเป็นจริง สิ่งนี้เปิดโอกาสใหม่สำหรับ AI ในด้านต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ และการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์
Visual Spatial Intelligence
การทำความเข้าใจโลกทางกายภาพเป็นส่วนสำคัญของสติปัญญา Visual Spatial Intelligence (VSI) เป็นสาขาที่มุ่งเน้นไปที่การเปิดใช้งานแบบจำลอง AI เพื่อรับรู้ เข้าใจ และใช้เหตุผลเกี่ยวกับแง่มุมภาพและเชิงพื้นที่ของโลก
VSI เกี่ยวข้องกับเทคนิคต่างๆ เช่น การจดจำวัตถุ การทำความเข้าใจฉาก และการใช้เหตุผลเชิงพื้นที่ การจดจำวัตถุช่วยให้แบบจำลอง AI สามารถระบุและจัดประเภทวัตถุในรูปภาพและวิดีโอ การทำความเข้าใจฉากช่วยให้พวกเขาสามารถตีความความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุและบริบทโดยรวมของฉาก การใช้เหตุผลเชิงพื้นที่ช่วยให้พวกเขาสามารถใช้เหตุผลเกี่ยวกับคุณสมบัติเชิงพื้นที่ของวัตถุและความสัมพันธ์ของพวกมัน เช่น ขนาด รูปร่าง และตำแหน่ง
VSI เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การขับขี่อัตโนมัติ หุ่นยนต์ และความเป็นจริงเสริม ในการขับขี่อัตโนมัติ ทำให้ยานพาหนะสามารถรับรู้และนำทางสภาพแวดล้อม ในด้านหุ่นยนต์ ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถจัดการวัตถุและโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม ในความเป็นจริงเสริม ช่วยให้วัตถุเสมือนจริงสามารถรวมเข้ากับโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างราบรื่น
การบรรจบกันของเทคโนโลยีทั้งเจ็ดนี้ – โครงข่ายประสาทเทียม ฐานข้อมูลเวกเตอร์ Transformers การใช้เหตุผลแบบ Chain of Thought Mixture of Experts Model Context Protocol และ Visual Spatial Intelligence – แสดงถึงก้าวสำคัญสู่การบรรลุปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป แม้ว่าจะยังมีความท้าทายอยู่ แต่ความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานั้นไม่อาจปฏิเสธได้ ทำให้เราเข้าใกล้