การเชื่อมต่อจุดต่างๆ: คลี่คลายโมเดล Q-Star ที่ถูกกล่าวหาของ OpenAI

เมื่อเร็ว ๆ นี้ มีการคาดเดากันอย่างมากในชุมชน AI เกี่ยวกับโครงการ Q-star ที่ถูกกล่าวหาของ OpenAI แม้จะมีข้อมูลที่จำกัดเกี่ยวกับโครงการริเริ่มลึกลับนี้ แต่กล่าวกันว่าเป็นก้าวสำคัญในการบรรลุปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป ซึ่งเป็นระดับของสติปัญญาที่เข้าคู่กันหรือเกินกว่าความสามารถของมนุษย์ แม้ว่าการอภิปรายส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่ผลกระทบด้านลบที่อาจเกิดขึ้นจากการพัฒนานี้ต่อมนุษยชาติ แต่ก็มีความพยายามเพียงเล็กน้อยในการเปิดเผยธรรมชาติของคิวสตาร์และข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีที่อาจเกิดขึ้น ในบทความนี้ ฉันจะใช้แนวทางเชิงสำรวจ โดยพยายามคลี่คลายโปรเจ็กต์นี้โดยใช้ชื่อเป็นหลัก ซึ่งฉันเชื่อว่าให้ข้อมูลที่เพียงพอที่จะรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโปรเจ็กต์นี้

ภูมิหลังของความลึกลับ

ทุกอย่างเริ่มต้นขึ้นเมื่อคณะกรรมการบริหารของ OpenAI จู่ๆ ขับไล่แซม อัลท์แมน, CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง แม้ว่าอัลท์แมนจะถูกคืนสถานะในภายหลัง แต่คำถามยังคงมีอยู่เกี่ยวกับเหตุการณ์ดังกล่าว บางคนมองว่าเป็นการแย่งชิงอำนาจ ในขณะที่บางคนมองว่าเป็นการที่ Altman มุ่งเน้นไปที่การลงทุนอื่น ๆ เช่น Worldcoin อย่างไรก็ตาม เนื้อเรื่องเริ่มเข้มข้นขึ้นเมื่อ Reuters รายงานว่าโปรเจ็กต์ลับที่เรียกว่า Q-star อาจเป็นเหตุผลหลักสำหรับละครเรื่องนี้ จากรายงานของ Reuters นั้น Q-Star ถือเป็นก้าวสำคัญสู่วัตถุประสงค์ AGI ของ OpenAI ซึ่งเป็นเรื่องที่น่ากังวลที่พนักงานของ OpenAI ถ่ายทอดไปยังคณะกรรมการผู้ว่าการ การปรากฏตัวของข่าวนี้ทำให้เกิดการคาดเดาและข้อกังวลมากมาย

การสร้างบล็อคของปริศนา

ในส่วนนี้ ฉันได้แนะนำองค์ประกอบบางอย่างที่จะช่วยให้เราไขปริศนานี้ได้

• ถามการเรียนรู้: เสริมการเรียนรู้ เป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม รับคำติชมในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษ การเรียนรู้ Q เป็นวิธีการเฉพาะในการเรียนรู้แบบเสริมกำลังที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ตัดสินใจโดยการเรียนรู้คุณภาพ (Q-value) ของการกระทำต่างๆ ในสถานการณ์ต่างๆ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การเล่นเกมและหุ่นยนต์ ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้การตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุดผ่านกระบวนการลองผิดลองถูก
• ค้นหาดาว: A-star เป็นอัลกอริธึมการค้นหาที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สำรวจความเป็นไปได้และค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดในการแก้ปัญหา อัลกอริธึมมีความโดดเด่นเป็นพิเศษในด้านประสิทธิภาพในการค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดจากจุดเริ่มต้นไปยังเป้าหมายในกราฟหรือตาราง จุดแข็งหลักอยู่ที่การชั่งน้ำหนักต้นทุนในการเข้าถึงโหนดอย่างชาญฉลาดเทียบกับต้นทุนโดยประมาณในการบรรลุเป้าหมายโดยรวม ด้วยเหตุนี้ A-star จึงถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในการจัดการกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาเส้นทางและการเพิ่มประสิทธิภาพ

• อัลฟ่าซีโร่: อัลฟาซีโรซึ่งเป็นระบบ AI ขั้นสูงจาก Deepmindผสมผสานการเรียนรู้ Q และการค้นหา (เช่น Monte Carlo Tree Search) เพื่อการวางแผนเชิงกลยุทธ์ในเกมกระดาน เช่น หมากรุกและ Go เรียนรู้กลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดผ่านการเล่นด้วยตนเอง ซึ่งได้รับคำแนะนำจากโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการเคลื่อนไหวและการประเมินตำแหน่ง อัลกอริธึม Monte Carlo Tree Search (MCTS) สร้างสมดุลระหว่างการสำรวจและการใช้ประโยชน์ในการสำรวจความเป็นไปได้ของเกม กระบวนการเล่น การเรียนรู้ และค้นหาด้วยตนเองซ้ำๆ ของ AlphaZero นำไปสู่การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ช่วยให้เกิดประสิทธิภาพเหนือมนุษย์และชัยชนะเหนือแชมป์เปี้ยนที่เป็นมนุษย์ แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในการวางแผนเชิงกลยุทธ์และการแก้ปัญหา
• โมเดลภาษา: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น จีพีที-3เป็นรูปแบบหนึ่งของ AI ที่ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ พวกเขาได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลอินเทอร์เน็ตที่กว้างขวางและหลากหลาย ครอบคลุมหัวข้อและสไตล์การเขียนที่หลากหลาย คุณลักษณะที่โดดเด่นของ LLM คือความสามารถในการคาดเดาคำถัดไปในลำดับที่เรียกว่าการสร้างแบบจำลองภาษา เป้าหมายคือการให้ความเข้าใจว่าคำและวลีเชื่อมโยงกันอย่างไร ทำให้แบบจำลองสามารถสร้างข้อความที่สอดคล้องกันและเกี่ยวข้องกับบริบท การฝึกอบรมที่ครอบคลุมทำให้ LLM มีความเชี่ยวชาญในการทำความเข้าใจไวยากรณ์ ความหมาย และแม้กระทั่งแง่มุมต่างๆ ของการใช้ภาษา เมื่อผ่านการฝึกอบรมแล้ว โมเดลภาษาเหล่านี้สามารถปรับแต่งให้เหมาะกับงานหรือการใช้งานเฉพาะได้ ทำให้กลายเป็นเครื่องมืออเนกประสงค์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, แชทบอท, การสร้างเนื้อหา และอื่นๆ

• ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป: ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) คือปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่มีความสามารถในการทำความเข้าใจ เรียนรู้ และดำเนินงานที่ครอบคลุมขอบเขตที่หลากหลายในระดับที่ตรงกับหรือเกินกว่าความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ ตรงกันข้ามกับ AI แบบแคบหรือแบบเฉพาะทาง AGI มีความสามารถในการปรับตัว ให้เหตุผล และเรียนรู้โดยอัตโนมัติ โดยไม่จำกัดเฉพาะงานเฉพาะ AGI ช่วยให้ระบบ AI สามารถแสดงการตัดสินใจที่เป็นอิสระ การแก้ปัญหา และความคิดสร้างสรรค์ ซึ่งสะท้อนถึงความฉลาดของมนุษย์ โดยพื้นฐานแล้ว AGI รวบรวมแนวคิดเกี่ยวกับเครื่องจักรที่สามารถทำงานทางปัญญาใดๆ ที่ดำเนินการโดยมนุษย์ โดยเน้นถึงความคล่องตัวและความสามารถในการปรับตัวข้ามขอบเขตต่างๆ

ข้อจำกัดที่สำคัญของ LLM ในการบรรลุ AGI

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีข้อจำกัดในการบรรลุปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) แม้ว่าพวกเขาจะเชี่ยวชาญในการประมวลผลและสร้างข้อความตามรูปแบบที่เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่พวกเขาก็ยังประสบปัญหาในการทำความเข้าใจโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อการใช้ความรู้อย่างมีประสิทธิผล AGI ต้องการการใช้เหตุผลและความสามารถในการวางแผนเพื่อรับมือกับสถานการณ์ในชีวิตประจำวัน ซึ่ง LLM พบว่ามีความท้าทาย แม้จะดูเหมือนคำตอบที่ถูกต้อง แต่พวกเขาขาดความสามารถในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนอย่างเป็นระบบ เช่น ปัญหาทางคณิตศาสตร์

การศึกษาใหม่ระบุว่า LLM สามารถเลียนแบบการคำนวณใดๆ ได้เหมือนกับคอมพิวเตอร์ทั่วไป แต่ถูกจำกัดด้วยความต้องการหน่วยความจำภายนอกที่กว้างขวาง การเพิ่มข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับปรุง LLM แต่ต้องใช้ทรัพยากรและพลังงานในการคำนวณจำนวนมาก ไม่เหมือนสมองของมนุษย์ที่ประหยัดพลังงาน สิ่งนี้ก่อให้เกิดความท้าทายในการทำให้ LLM พร้อมใช้งานอย่างกว้างขวางและปรับขนาดได้สำหรับ AGI การวิจัยล่าสุดชี้ให้เห็นว่าการเพิ่มข้อมูลเพียงอย่างเดียวไม่ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพเสมอไป ทำให้เกิดคำถามว่าจะต้องมุ่งเน้นอะไรอีกบ้างในการเดินทางสู่ AGI

จุดเชื่อมต่อ

ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI หลายคนเชื่อว่าความท้าทายของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มาจากจุดมุ่งเน้นหลักในการทำนายคำถัดไป สิ่งนี้จำกัดความเข้าใจในเรื่องความแตกต่างทางภาษา การใช้เหตุผล และการวางแผน นักวิจัยชอบที่จะจัดการกับสิ่งนี้ ยานน์ เลอคุน แนะนำให้ลองใช้วิธีการฝึกแบบต่างๆ พวกเขาเสนอว่า LLM ควรวางแผนอย่างจริงจังในการทำนายคำศัพท์ ไม่ใช่แค่โทเค็นถัดไป

แนวคิดเรื่อง "Q-star" คล้ายกับกลยุทธ์ของ AlphaZero อาจเกี่ยวข้องกับการสั่งให้ LLM วางแผนอย่างแข็งขันสำหรับการทำนายโทเค็น ไม่ใช่แค่ทำนายคำถัดไป สิ่งนี้นำการให้เหตุผลและการวางแผนที่มีโครงสร้างมาสู่โมเดลภาษา ซึ่งนอกเหนือไปจากการมุ่งเน้นไปที่การทำนายโทเค็นถัดไปตามปกติ ด้วยการใช้กลยุทธ์การวางแผนที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก AlphaZero LLM สามารถเข้าใจความแตกต่างทางภาษา ปรับปรุงการใช้เหตุผล และปรับปรุงการวางแผนได้ดีขึ้น โดยจัดการกับข้อจำกัดของวิธีการฝึกอบรม LLM ตามปกติ

การบูรณาการดังกล่าวจะสร้างกรอบการทำงานที่ยืดหยุ่นสำหรับการนำเสนอและการจัดการความรู้ ช่วยให้ระบบปรับตัวเข้ากับข้อมูลและงานใหม่ๆ ความสามารถในการปรับตัวนี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ซึ่งจำเป็นต้องจัดการกับงานและโดเมนต่างๆ ที่มีข้อกำหนดที่แตกต่างกัน

AGI ต้องการสามัญสำนึก และการฝึกอบรม LLM ให้มีเหตุผลสามารถทำให้พวกเขามีความเข้าใจโลกได้อย่างครอบคลุม นอกจากนี้ การฝึกอบรม LLM เช่น AlphaZero ยังช่วยให้พวกเขาเรียนรู้ความรู้เชิงนามธรรม ปรับปรุงการเรียนรู้แบบถ่ายโอนและลักษณะทั่วไปในสถานการณ์ต่างๆ ซึ่งมีส่วนทำให้ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งของ AGI

นอกจากชื่อโครงการแล้ว การสนับสนุนแนวคิดนี้มาจากรายงานของรอยเตอร์ ซึ่งเน้นย้ำถึงความสามารถของคิวสตาร์ในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์และการให้เหตุผลโดยเฉพาะได้สำเร็จ

บรรทัดด้านล่าง

Q-Star ซึ่งเป็นโครงการลับของ OpenAI กำลังสร้างกระแสใน AI โดยมุ่งเป้าไปที่ความฉลาดที่เหนือกว่ามนุษย์ ท่ามกลางการพูดคุยเกี่ยวกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น บทความนี้เจาะลึกปริศนา ซึ่งเชื่อมโยงจุดต่างๆ ตั้งแต่ Q-learning ไปจนถึง AlphaZero และ Large Language Models (LLM)

เราคิดว่า "Q-star" หมายถึงการผสมผสานอย่างชาญฉลาดของการเรียนรู้และการค้นหา ทำให้ LLM สามารถส่งเสริมการวางแผนและการให้เหตุผลได้ รอยเตอร์ระบุว่าสามารถแก้ไขปัญหาทางคณิตศาสตร์และการให้เหตุผลที่ซับซ้อนได้ ซึ่งบ่งบอกถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญ สิ่งนี้เรียกร้องให้พิจารณาให้ละเอียดยิ่งขึ้นว่าการเรียนรู้ของ AI อาจจะมุ่งหน้าไปทางใดในอนาคต