ปัญญาประดิษฐ์ต้องการการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างก่อนที่จะสามารถจับคู่กับมนุษย์ได้Stephen Hawkins ผู้ล่วงลับกังวลว่าAI สามารถทำลายมนุษยชาติได้ มันดูสมเหตุสมผล Elon Musk เตือนเครื่องจักรที่เรียนรู้ที่จะทำงานโดยที่ไม่มีมนุษย์คอยบอกว่าต้องทำอะไร อาจ “ทำลายมนุษยชาติโดยที่ไม่ต้องคิดถึงมัน” หาก “มีเป้าหมายและมนุษยชาติเพิ่งเกิดขึ้น [เป็น] ขวางทาง” “..
แต่ความเป็นจริงได้พิสูจน์แล้วว่า แม้ว่า AI สามารถเอาชนะมนุษย์
ในเกมได้ แต่ก็ยังล้มเหลวในงานทั่วไปที่ทารกสามารถทำได้ เช่น การถือสิ่งของ ในความเป็นจริง เพื่อแก้ปัญหานี้ นักวิจัยจาก OpenAI ใช้CPU 6144 ตัวและ GPU 8 ตัวเพื่อรวบรวมประสบการณ์ประมาณหนึ่งร้อยปีและฝึกฝน AI เป็นเวลา 50 ชั่วโมง เป็นผลให้มือหุ่นยนต์สามารถจัดการกับวัตถุที่ไม่รู้จักได้ ตราบใดที่พวกมัน “มีเหตุผล”
ที่เกี่ยวข้อง: ปัญญาประดิษฐ์เข้ามาแทนที่ปัญญาของคุณหรือไม่?
ช่องว่างพื้นฐาน
ดังที่ Antonio Bicchi ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการหุ่นยนต์ที่ Istituto Italiano di Tecnologia กล่าวว่าการวิจัยมีข้อจำกัดหลายประการเช่น หงายมือขึ้นเสมอเพื่อให้วัตถุตกอยู่ในฝ่ามือเสมอ
เราไม่สามารถบอกได้อย่างแน่นอนว่าข้อมูลการฝึกอบรมอีก 100 ปีจะทำให้ AI ดียิ่งขึ้นไปอีกหรือไม่ หรือต้องการข้อมูลการฝึกอบรมชุดใหม่หรือไม่ สิ่งที่เราพูดได้ก็คือมนุษย์นั้นเก่งเป็นพิเศษในเรื่อง การเรียนรู้ แบบค่อยเป็นค่อยไป เมื่อมนุษย์เรียนรู้ที่จะเล่นกับลูกบอลแล้ว พวกเขาก็จะเชี่ยวชาญในเกมที่ใช้ลูกบอลได้อย่างง่ายดาย หรือเมื่อเราเรียนรู้ภาษาต่างประเทศ การเรียนรู้ภาษาอื่น ๆ จะง่ายขึ้นทุกครั้ง
แต่ AI ต้องเรียนรู้ทุกอย่างตั้งแต่เริ่มต้น AI ไม่สามารถใช้ “AI อื่น” มันเริ่มต้นจากศูนย์เสมอ AI ไม่สามารถ “รวม” กับ AI อื่นๆ เพื่อทำงานที่ซับซ้อนกว่านี้ได้ อย่างน้อยก็ยังไม่ได้ ดังนั้น แม้ว่า AI จะเชี่ยวชาญทักษะในระดับเหนือมนุษย์ แต่ก็เชี่ยวชาญเพียงงานเดียวเท่านั้น
ที่เกี่ยวข้อง: Facebook กำลังพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เพื่อตั้งค่าสถานะวิดีโอสดที่ไม่เหมาะสม
ชิ้นส่วนที่หายไป
การพัฒนาล่าสุดใน AI ได้รับการส่งเสริมด้วยการประดิษฐ์อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกและพลัง ของคอมพิวเตอร์ที่ได้รับการปรับปรุง ซึ่งดูเหมือนจะเลียนแบบวิธีการทำงานของสมองโดยการจำลองperceptrons แต่สมองมีมากกว่านั้นมาก
เราไม่รู้ว่าสมองที่แท้จริงทำงานอย่างไร และจากคำกล่าวของ Sam Rodriquesเราจะไม่มีทางรู้จนกว่าเราจะเจาะรูในกะโหลกศีรษะมนุษย์และหัววัดพืชเพื่อศึกษาว่าสมองทำงานอย่างไร “เบื้องหลัง” (หรือกระดูก) แต่สิ่งที่เรารู้ก็คือสมองมีเหตุผลน้อยกว่าที่เราเคยคิด การศึกษาพิสูจน์ว่าเราตัดสินใจก่อน จากนั้นจึงพยายามหาเหตุผลว่าทำไมเราถึงตัดสินใจแบบนั้น
ในความเป็นจริง ผู้ที่มีความเสียหายทางสมองที่ไม่สามารถพัฒนา
อารมณ์ได้สามารถอธิบายสิ่งที่พวกเขาควรทำในแง่ตรรกะได้อย่างสมบูรณ์ แต่พวกเขาพบว่ามันยากมากที่จะตัดสินใจแม้แต่เรื่องง่ายๆ เช่น จะกินอะไรดี การเลือกของเรา ขึ้นอยู่กับ อารมณ์เสมอ
แต่ไม่มีระบบ AI ที่ทำงานเช่นนี้ AI ไม่สามารถให้เหตุผลได้ ซึ่งนำไปสู่ความลำเอียงของ AI ที่ซ่อนอยู่ในหลายโครงการ แน่นอนว่ายังมีความคืบหน้าในการแก้ไขกรณีเหล่านี้ แต่โดยหลักแล้ว AI ได้รับการออกแบบให้เป็นกล่องดำ เนื่องจากเราไม่ทราบวิธีการเขียนโค้ดในตอนแรก
นอกจากนี้ การทุ่มกำลังมากขึ้นและสร้างเครื่องจักรให้ใหญ่ขึ้นนั้นไม่ใช่วิธีหากเครื่องจักรไปผิดทาง และอาจมีราคาแพงที่จะรู้ว่ามันกำลังจะไปที่ไหนจริง ๆ เนื่องจากเราไม่สามารถรู้ได้ว่าได้เรียนรู้อะไรมาบ้าง
ที่เกี่ยวข้อง: ผู้ประกอบการเหล่านี้มีอคติในปัญญาประดิษฐ์
ผลลัพธ์เหนือมนุษย์และข้อผิดพลาดที่น่ากลัว
สิ่งที่ AI ประสบความสำเร็จจะใช้เวลาที่ไม่รู้จักสำหรับมนุษย์ในการเขียนโค้ด ในความเป็นจริง การเข้ารหัสจะซับซ้อนมากจนแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะ “สอน” คอมพิวเตอร์ว่าต้องทำอะไร แต่เราปล่อยให้มัน “เรียนรู้” ด้วยตัวมันเองโดยให้ข้อมูลจำนวนมากและมีเวลามากมายสำหรับการฝึกอบรม AI จัดการเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหลือเชื่อ แต่ในบางกรณีก็มีแนวคิดที่ผิดไปโดยสิ้นเชิง
จำAI ที่เรียนรู้การเล่นเกม Atariและเอาชนะมันได้หรือไม่? ในบางกรณี มันไม่ได้เรียนรู้ตรรกะในการชนะจริง ๆ แต่พบทางลัด นั่นคือบั๊กที่จะทำให้ได้คะแนนนับล้านโดยไม่ต้องดำเนินการต่อไปยังระดับถัดไป “ความสนุก” ไม่สำคัญสำหรับ AI เพียงแค่ประเด็น
มันแย่ลงไปอีกเมื่อAI ควรนำเครื่องบินลงจอดบนเรือบรรทุกเครื่องบินด้วยแรงขั้นต่ำ แทนที่จะเรียนรู้ที่จะใช้แรงมหาศาลแทน สิ่งนี้จะล้นหน่วยความจำของโปรแกรมและลงทะเบียนเป็นกองกำลังขนาดเล็กมากและการลงจอดที่สมบูรณ์แบบ สิ่งนี้จะฆ่านักบิน แต่ได้คะแนนเต็ม
Credit : ufabet
