ปัญญาประดิษฐ์เรียนรู้วิธีสร้างปัญญาประดิษฐ์ขึ้นมาแทนที่มนุษย์ในอนาคต

ปัญญาประดิษฐ์ได้เรียนรู้ที่จะสร้างปัญญาประดิษฐ์ขึ้นมาอีกชนิดหนึ่ง และมนุษย์กำลังจะกลายเป็นสิ่งซ้ำซ้อน เครื่องจักรอัตโนมัติสามารถเข้ามาแทนที่มนุษย์ในกระบวนการสร้าง " ชนิด " ของ ตัวเองได้

กระบวนการพัฒนาปัญญา ประดิษฐ์ทำให้หลายคนกังวลเกี่ยวกับชะตากรรมของตนเองและของมนุษยชาติว่างานของมนุษย์ในอนาคตจะ " แทนที่ " ด้วยเครื่องจักรอัตโนมัติ ตอนนี้นักวิจัยคนสำคัญตระหนักดีว่าพวกเขาสามารถสร้างซอฟต์แวร์ที่สามารถเรียนรู้ส่วนที่ยากที่สุดของงานมนุษย์ได้ นั่นคืองานของการออกแบบซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์อัตโนมัติจะสร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ

พร้อมกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีซึ่งหมายถึงข่าวร้ายสำหรับผู้ที่กังวลข้างต้น นักวิทยาศาสตร์ชั้นนำกำลังลงทุนในการค้นคว้าวิธีการเพื่อให้ซอฟต์แวร์สามารถสร้างซอฟต์แวร์เครื่องจักรของตัวเองได้ - การเรียนรู้อื่น ๆ พวกเขากำลังค้นหาซอฟต์แวร์ที่จะปฏิวัติอุตสาหกรรมการผลิต AI

ในการทดลอง นักวิทยาศาสตร์จาก กลุ่มวิจัย ปัญญาประดิษฐ์ของ Google Brainใช้ซอฟต์แวร์ออกแบบระบบการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อทดสอบความสามารถในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของระบบประมวลผลภาษาอื่น ผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่าซอฟต์แวร์ใหม่เหนือกว่าซอฟต์แวร์เก่าที่ออกแบบโดยมนุษย์

ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา กลุ่มวิจัยอื่นๆ จำนวนหนึ่งได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับความ คืบหน้าใน " การสร้างซอฟต์แวร์ที่สามารถสร้างซอฟต์แวร์อื่นๆ " ได้ กลุ่มข้างต้นประกอบด้วยสมาชิกจากองค์กรวิจัยที่ไม่แสวงหากำไร OpenAI ( ร่วมก่อตั้งโดย Elon Musk ) สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์(MIT ) มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ และกลุ่มวิจัย DeepMind ของ Google

หากวิธีการสร้างปัญญาประดิษฐ์นี้สามารถนำไปใช้อย่างกว้างขวาง ก็จะสามารถเร่งกระบวนการสร้างซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่องได้ในเชิงเศรษฐกิจ ปัจจุบันต้นทุนการจ้างผู้เชี่ยวชาญด้าน Machine Learning นั้นไม่ถูก หากเครื่องจักรอัตโนมัติสามารถเข้ามาแทนที่มนุษย์ได้แม้จะเป็นการผลิต "ชนิด" ของตัว เอง บางทีมนุษย์ก็สามารถทำงานได้ จะกลายเป็นปัจจัยซ้ำซ้อนในวงจรการผลิต AI เนื่องจากปัจจุบันบริษัทต่างๆ ต้องจ่ายประกันให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง ตำแหน่งดังกล่าวจึงขาดพนักงาน

Jeff Dean หัวหน้าทีมวิจัย Google Brain กล่าวในแถลงการณ์เมื่อสุดสัปดาห์ที่ผ่านมาว่า " พนักงานในบางขั้นตอนของการผลิตอาจถูกแทนที่ด้วยซอฟต์แวร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น " Jeff Dean ยังกล่าวอีกว่า เทคโนโลยี " การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ " เป็นหนึ่งในโครงการวิจัยที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่ทีมของเขากำลังลงทุนอยู่ในปัจจุบัน

“ ปัจจุบันวิธีแก้ปัญหามีทั้งความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ ข้อมูล และการคำนวณเราจะกำจัดความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญออกจากการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างสมบูรณ์หรือไม่ ” คณบดีกล่าวในการประชุม AI Frontiers ในเมืองซานตาคลารา รัฐแคลิฟอร์เนีย

ชุดการทดลองจากทีม DeepMind ของ Google แนะนำว่า: " วิธีการ "เรียนรู้เพื่อเรียนรู้" ที่นักวิจัยใช้จะช่วยลดข้อมูลจำนวนมหาศาลที่การเรียนรู้ด้วยซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่องจำเป็นต่อการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ สูงสุด"

นักวิจัยท้าทายซอฟต์แวร์ของตน โดยขอให้พวกเขาสร้างระบบการเรียนรู้เพื่อรวบรวมปัญหาต่างๆ ทั้งหมด แต่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายหลักเดียว ซึ่งในทางกลับกัน จำเป็นต้องสร้างการออกแบบระบบ ใหม่ในการออกแบบนั้น พวกเขามองเห็นความสามารถในการสร้างและเลือกงานใหม่โดยไม่ต้องผ่านขั้นตอนการเตรียมการตามปกติเหมือนทุกวันนี้

แนวคิดในการสร้างซอฟต์แวร์ "การเรียนรู้เพื่อเรียนรู้" ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่การทดลองก่อนหน้านี้มักไม่ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ: " ไม่ตรงกับการออกแบบของมนุษย์ " อย่างไรก็ตาม นี่ยังถือว่าเป็นแง่มุมที่มีศักยภาพของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ศาสตราจารย์ Yoshua Bengio จากมหาวิทยาลัยมอนทรีออลให้ความเห็นว่า " น่าสนใจมาก " ที่จะวิจัยแนวคิดนี้ในอนาคต 1990

ศาสตราจารย์โยชัว เบนจิโอ กล่าวว่า " ระบบคอมพิวเตอร์ที่มีอยู่ในปัจจุบันกำลังมีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อยๆ และด้วยเทคโนโลยีที่เรียกว่าการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งทำให้เกิดความสนใจในปัญญาประดิษฐ์ AI ล่าสุด สิ่งที่ทำให้การวิจัยเป็นไปได้ แนวทางการวิจัยเกี่ยวกับระบบ "การเรียนรู้ที่จะเรียนรู้" มีศักยภาพที่จะออกมาอย่างแข็งแกร่ง นอกจากนี้ ศาสตราจารย์ยังกล่าวเพิ่มเติมอีกว่า " ระบบดังกล่าวจะต้องใช้พลังการประมวลผลจำนวนมหาศาลเพื่อที่จะสามารถทดแทนผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในสาขานี้ได้ "

นักวิจัยจาก Google Brain ยังบรรยายถึงรบบอันทรงพลังที่ใช้โปรเซสเซอร์กราฟิก 800 ตัวเพื่อขับเคลื่อนซอฟต์แวร์ ดังนั้นจึงสร้างระบบจดจำรูปภาพที่แข่งขันกัน ( และเหนือกว่า ) การออกแบบที่มนุษย์สร้างขึ้น

Dr. Otkrist Gupta นักวิจัยจาก MIT Media Lab เชื่อว่าการผลิต AI จะมีการเปลี่ยนแปลงในไม่ช้า เขาและเพื่อนร่วมงานของเขาที่ MIT ได้วางแผนซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สซึ่งซอฟต์แวร์การเรียนรู้จะออกแบบระบบการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถจดจำภาพได้อย่างแม่นยำและแม่นยำเหมือนกับระบบที่มนุษย์สร้างขึ้น

Dr. Gupta ได้รับแรงบันดาลใจให้ดำเนินโครงการนี้โดยใช้เวลามากมายในการออกแบบและทดสอบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เขาเชื่อว่าบริษัทและการวิจัยต่างก็มีแรงจูงใจในการออกแบบคอมพิวเตอร์ที่ทำให้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นไปโดยอัตโนมัติ

" การลดภาระให้กับนักวิทยาศาสตร์จะเป็นวิธีแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพ มันสามารถทำให้เรามีประสิทธิผลมากขึ้น สร้างแบบจำลองระบบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และทำให้เรามีเวลาว่างในการสำรวจการค้นพบใหม่ๆ ความคิดในระดับที่สูงขึ้น " ดร. กุปตะกล่าว

อ้างถึงบทความเพิ่มเติมบางส่วน:

• จะเกิดอะไรขึ้นถ้ามนุษย์ต่างดาวเป็นปัญญาประดิษฐ์?
• 10 อันดับอุตสาหกรรมที่เติบโตเร็วที่สุดในปี 2559
• 35 สิ่งประดิษฐ์ที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น

ขอให้สนุก!