“บิดา” คนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยุคใหม่ได้ทำนายถึงการปฏิวัติครั้งใหม่ในสาขานี้ก่อนสิ้นทศวรรษนี้ โดยยืนยันว่าระบบปัจจุบันยังไม่ก้าวหน้าเพียงพอที่จะพัฒนาหุ่นยนต์ในบ้านหรือรถยนต์ไร้คนขับโดยสมบูรณ์

ศาสตราจารย์ Yann LeCun (ภาพถ่ายโดย VNN)_บทความภาพ 10.jpg
ศาสตราจารย์ Yann LeCun - ผู้อำนวย การด้านวิทยาศาสตร์ ปัญญาประดิษฐ์ที่ Meta

Yann LeCun หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ด้าน AI ของ Meta ของ Mark Zuckerberg กล่าวว่า จำเป็นต้องมีการพัฒนาครั้งสำคัญใหม่ๆ เพื่อให้ระบบ AI เข้าใจและโต้ตอบกับ โลก กายภาพได้

LeCun กำลังพูดในขณะที่เขาและวิศวกรอีกหกคนได้รับรางวัล Queen Elizabeth Prize มูลค่า 500,000 ปอนด์สำหรับวิศวกรรมและนวัตกรรม เมื่อวันที่ 28 มกราคม พ.ศ. 2568 เพื่อเป็นการยกย่องในผลงานสำคัญของพวกเขาต่อการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของ AI

ความก้าวหน้าล่าสุดในอุตสาหกรรม โดยเฉพาะการเปิดตัวแชทบอท ChatGPT ของ OpenAI ทำให้เกิดความคาดหวังและความกังวลว่า AI อาจเข้าถึงระดับสติปัญญาของมนุษย์ได้

อย่างไรก็ตาม LeCun เชื่อว่า AI ยังต้องพัฒนาอีกมากก่อนที่จะสามารถเทียบเคียงกับสติปัญญาของมนุษย์หรือแม้แต่สัตว์ได้ เขาย้ำว่าเทคโนโลยีในปัจจุบันนั้นเก่งแค่เรื่อง “การประมวลผลภาษา” เท่านั้น แต่ไม่สามารถเข้าใจโลกกายภาพได้อย่างแท้จริง

“ยังคงมีความท้าทายทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีอีกมากมายรออยู่ข้างหน้า และน่าจะมีการปฏิวัติ AI อีกครั้งในอีกสามถึงห้าปีข้างหน้า เนื่องจากข้อจำกัดของระบบในปัจจุบัน หากเราต้องการสร้างสิ่งต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ในบ้านหรือรถยนต์ไร้คนขับเต็มรูปแบบ ระบบ AI จำเป็นต้องเข้าใจโลกแห่งความเป็นจริง” LeCun กล่าว

ปัจจุบัน LeCun กำลังพัฒนาระบบที่สามารถ "เข้าใจ" ความเป็นจริงทางกายภาพได้ด้วยการสร้างแบบจำลองเชิงทำนายพฤติกรรมของโลก “เราไม่ได้กำลังพูดถึงว่า AI จะทัดเทียมกับมนุษย์” เขากล่าวถึงความก้าวหน้าของ AI “หากคุณมีระบบที่ฉลาดเท่าแมวหรือหนู นั่นถือเป็นก้าวสำคัญ”

แต่ Yoshua Bengio หนึ่งในผู้ชนะรางวัล QEPrize ของ LeCun และผู้ก่อตั้ง AI เตือนว่าจำเป็นต้องมีความก้าวหน้าอีกมากเพื่อรับรองความปลอดภัยของเทคโนโลยี และเขากล่าวว่า Global AI Summit ในปารีสสัปดาห์หน้าควรเน้นที่ประเด็นนี้

“ฉันต้องการให้ผู้นำโลกมีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับความสำคัญของสิ่งที่เรากำลังทำ ทั้งพลังที่ AI มอบให้ ซึ่งอาจเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์หรือเครื่องมืออันตราย และความเสี่ยงที่มาพร้อมกับพลังดังกล่าว” เบนจิโอ กล่าว

ในปี 2018 เบนจิโอและเลอคันได้รับรางวัลทัวริงร่วมกับเจฟฟรีย์ ฮินตัน ซึ่งถือเป็นรางวัลโนเบลสาขาคอมพิวเตอร์ ฮินตันซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ชนะรางวัล QEPrize ประจำปีนี้ เคยได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีร่วมกับนักวิทยาศาสตร์คนอื่นๆ ของ Google DeepMind เมื่อปีที่แล้ว

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นกระบวนการหลักในการพัฒนา AI แทนที่จะถูกเขียนโปรแกรมโดยตรง ระบบคอมพิวเตอร์สามารถ "เรียนรู้" ได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูล จากนั้นจึงตัดสินใจหรือคาดการณ์ เช่น การเดาคำถัดไปในประโยค

ผู้ชนะรางวัล QEPrize 2025 ที่เหลือ ได้แก่ Fei-Fei Li นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวจีน-อเมริกัน ผู้สร้าง ImageNet ซึ่งเป็นชุดข้อมูลสำคัญสำหรับการฝึก AI เพื่อจดจำวัตถุ Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia บริษัทชั้นนำที่ผลิตชิปสำหรับการปฏิบัติการและการฝึกอบรม AI และ Bill Dally หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของ Nvidia

แพทริก วัลแลนซ์ ประธานมูลนิธิ QEPrize และรัฐมนตรีว่าการกระทรวงวิทยาศาสตร์ของสหราชอาณาจักร กล่าวว่าผลกระทบของการเรียนรู้ของเครื่องจักรนั้นแพร่หลายไปทั่ว “อุตสาหกรรม เศรษฐกิจ และโลก” พร้อมทั้งระบุว่ารางวัลประจำปีนี้มอบให้แก่วิศวกรที่มีสิ่งประดิษฐ์ “ซึ่งส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผู้คนนับพันล้านคนทั่วโลก”

(อ้างอิงจาก The Guardian.com)