นักวิทยาศาสตร์คาดการณ์ว่าปัญญาประดิษฐ์อาจคว้ารางวัลโนเบลได้

นักวิจัยหลายคนเชื่อว่าวันหนึ่ง AI จะสามารถแข่งขันกับนักวิทยาศาสตร์ที่เก่งที่สุดได้ แม้กระทั่งการค้นพบที่คู่ควรกับรางวัลโนเบลก็ตาม

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล ออกแบบการทดลอง และเสนอสมมติฐาน ทางวิทยาศาสตร์ ใหม่ๆ ซึ่งทำให้บรรดานักวิจัยหลายคนเชื่อว่าวันหนึ่ง AI จะสามารถแข่งขันกับนักวิทยาศาสตร์ที่เก่งกาจที่สุดในวงการวิทยาศาสตร์ได้ และอาจจะสามารถค้นพบสิ่งที่คู่ควรกับรางวัลโนเบลได้อีกด้วย ตามที่นิตยสาร Nature ระบุ

ในปี 2016 นักชีววิทยา ฮิโรอากิ คิตาโนะ ซีอีโอของ Sony AI ได้ริเริ่มโครงการ “Nobel Turing Challenge” ซึ่งเป็นโครงการที่เรียกร้องให้พัฒนาระบบ AI ที่มีความชาญฉลาดเพียงพอที่จะค้นพบทางวิทยาศาสตร์ในระดับรางวัลโนเบลได้ด้วยตัวเอง

ตามเป้าหมายของโครงการ ภายในปี 2050 “นักวิทยาศาสตร์ AI” จะสามารถสร้างสมมติฐาน วางแผนการทดลอง และวิเคราะห์ข้อมูลได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

รอสส์ คิง นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ (สหราชอาณาจักร) เชื่อว่าเหตุการณ์สำคัญนี้อาจมาถึงเร็วกว่านี้ “แทบจะแน่นอนว่าระบบ AI จะไปถึงระดับที่สามารถคว้ารางวัลโนเบลได้ คำถามคือในอีก 50 ปีหรือ 10 ปีข้างหน้าเท่านั้น”

อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญหลายคนยังคงระมัดระวัง โดยระบุว่าโมเดล AI ในปัจจุบันอาศัยข้อมูลและความรู้ที่มีอยู่เป็นหลัก และไม่ได้สร้างความเข้าใจใหม่ๆ อย่างแท้จริง

นักวิจัย Yolanda Gil (มหาวิทยาลัยเซาเทิร์นแคลิฟอร์เนีย สหรัฐอเมริกา) ให้ความเห็นว่า “หาก รัฐบาล ลงทุน 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในการวิจัยขั้นพื้นฐานในวันพรุ่งนี้ ความคืบหน้าก็จะสามารถเร่งขึ้นได้ แต่ยังคงห่างไกลจากเป้าหมายนั้นมาก”

จนถึงปัจจุบัน มีเพียงบุคคลและองค์กรเท่านั้นที่ได้รับรางวัลโนเบล อย่างไรก็ตาม AI มีส่วนช่วยทางอ้อม: ในปี 2024 รางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ตกเป็นของนักบุกเบิกด้านการเรียนรู้ของเครื่อง และในปีเดียวกันนั้น ครึ่งหนึ่งของรางวัลสาขาเคมีตกเป็นของทีมงานที่อยู่เบื้องหลัง AlphaFold ซึ่งเป็นระบบ AI ของ Google DeepMind ที่ทำนายโครงสร้าง 3 มิติของโปรตีน แต่รางวัลเหล่านี้กลับยกย่องผู้สร้าง AI ไม่ใช่การค้นพบของ AI

เพื่อให้คู่ควรกับรางวัลโนเบล ตามเกณฑ์ของคณะกรรมการโนเบล การค้นพบจะต้องมีประโยชน์ มีผลกระทบในวงกว้าง และเปิดมุมมองใหม่ ๆ ของความเข้าใจ “นักวิทยาศาสตร์ AI” ที่ต้องการบรรลุข้อกำหนดนี้จะต้องทำงานอย่างอิสระเกือบทั้งหมด ตั้งแต่การตั้งคำถาม เลือกการทดลอง ไปจนถึงการวิเคราะห์ผลลัพธ์

อันที่จริงแล้ว AI ได้เข้ามามีบทบาทในเกือบทุกขั้นตอนของการวิจัยแล้ว เครื่องมือใหม่ๆ กำลังช่วยในการถอดรหัสเสียงสัตว์ คาดการณ์การชนกันระหว่างดวงดาว และระบุเซลล์ภูมิคุ้มกันที่เสี่ยงต่อการติดเชื้อโควิด-19

ที่มหาวิทยาลัย Carnegie Mellon ทีมนักเคมีของ Gabe Gomes ได้พัฒนาระบบ "Coscientist" ซึ่งเป็นระบบที่ใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อวางแผนและดำเนินการปฏิกิริยาเคมีโดยอัตโนมัติโดยใช้หุ่นยนต์

บริษัทบางแห่ง เช่น Sakana AI ในโตเกียว กำลังมองหาการใช้ LLM เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติในการวิจัยการเรียนรู้ของเครื่องจักร ในขณะที่ Google กำลังทดลองใช้แชทบอทที่ทำงานร่วมกันเป็นกลุ่มเพื่อสร้างแนวคิดทางวิทยาศาสตร์

ในสหรัฐอเมริกา ห้องปฏิบัติการ FutureHouse ในซานฟรานซิสโกกำลังพัฒนาโมเดล "การคิด" ทีละขั้นตอนเพื่อช่วยให้ AI สามารถตั้งคำถาม ทดสอบสมมติฐาน และออกแบบการทดลอง โดยมุ่งเป้าไปที่ "AI ในทางวิทยาศาสตร์" รุ่นที่สาม

รุ่นสุดท้ายจะเป็น AI ที่สามารถถามคำถามและทำการทดลองได้เองโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุมดูแล ตามที่ Sam Rodriques ผู้อำนวยการ FutureHouse กล่าว “AI จะสามารถค้นพบสิ่งที่คู่ควรกับรางวัลโนเบลได้ภายในปี 2030” เขาคาดการณ์ สาขาที่มีศักยภาพมากที่สุดคือวิทยาศาสตร์วัสดุและการศึกษาโรคพาร์กินสันหรืออัลไซเมอร์

นักวิทยาศาสตร์คนอื่นๆ ยังคงตั้งข้อสงสัย ดั๊ก ดาวนีย์ จากสถาบันอัลเลนเพื่อปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในซีแอตเทิล กล่าวว่า การทดสอบ “เอเจนต์ AI” จำนวน 57 ตัว พบว่ามีเพียง 1% เท่านั้นที่สามารถทำโครงการวิจัยให้เสร็จสมบูรณ์ได้อย่างสมบูรณ์ ตั้งแต่แนวคิดไปจนถึงรายงาน “ การค้นพบ ทางวิทยาศาสตร์โดยอัตโนมัติตั้งแต่ต้นจนจบยังคงเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่” เขากล่าว

นอกจากนี้ โมเดล AI ยังไม่สามารถเข้าใจกฎธรรมชาติได้อย่างถ่องแท้ งานวิจัยหนึ่งพบว่าโมเดลสามารถทำนายวงโคจรของดาวเคราะห์ได้ แต่ไม่สามารถทำนายกฎฟิสิกส์พื้นฐานได้ หรือสามารถนำทางในเมืองได้ แต่ไม่สามารถสร้างแผนที่ที่แม่นยำได้

ตามที่ผู้เชี่ยวชาญ Subbarao Kambhampati (มหาวิทยาลัยแห่งรัฐแอริโซนา) กล่าวไว้ แสดงให้เห็นว่า AI ขาดประสบการณ์ในชีวิตจริงที่มนุษย์มี

โยลันดา กิล โต้แย้งว่า การที่จะได้รับรางวัลโนเบลนั้น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จำเป็นต้องสามารถ “คิดเกี่ยวกับการคิด” ได้ นั่นคือ การประเมินตนเองและปรับกระบวนการคิดของตนเอง กิลกล่าวว่า หากไม่ลงทุนในงานวิจัยพื้นฐานนี้ “การค้นพบที่น่าได้รับรางวัลโนเบลจะยังคงห่างไกล”

ในขณะเดียวกัน นักวิชาการบางคนเตือนถึงอันตรายจากการพึ่งพา AI มากเกินไปในทางวิทยาศาสตร์ บทความในปี 2024 โดย Lisa Messeri (มหาวิทยาลัยเยล) และ Molly Crockett (มหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน) ระบุว่าการใช้ AI มากเกินไปอาจเพิ่มความผิดพลาดและลดความคิดสร้างสรรค์ เนื่องจากนักวิทยาศาสตร์ “ผลิตผลงานได้มากขึ้นแต่เข้าใจน้อยลง”

“ปัญญาประดิษฐ์อาจพรากโอกาสทางการเรียนรู้ของนักวิทยาศาสตร์รุ่นใหม่ที่อาจคว้ารางวัลใหญ่ในอนาคตไป” เมสเซรีกล่าวเสริม “ด้วยงบประมาณการวิจัยที่ลดลง จึงเป็นช่วงเวลาที่น่ากังวลที่ต้องพิจารณาถึงต้นทุนในอนาคต”

(TTXVN/เวียดนาม+)

ที่มา: https://www.vietnamplus.vn/gioi-khoa-hoc-du-doan-kha-nang-tri-tue-nhan-tao-gianh-giai-nobel-post1068525.vnp