เมื่อผู้ปกครองสอนลูกให้เข้าใจโลก พวกเขาสอนผ่านการเชื่อมโยงและการระบุรูปแบบ ตัวอย่างเช่น ตัวอักษร S ผู้ปกครองจะแสดงตัวอย่างตัวอักษร S ให้ลูกเห็นเพียงพอ และไม่นานลูกจะสามารถระบุตัวอย่างอื่นๆ ในบริบทที่ไม่มีการชี้แนะ เช่น โรงเรียน หนังสือ ป้ายโฆษณา

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เกิดขึ้นใหม่ส่วนใหญ่ได้รับการสอนในลักษณะเดียวกัน นักวิจัยให้ระบบดูตัวอย่างที่ถูกต้องของสิ่งที่ต้องการให้ระบบรู้จัก และเช่นเดียวกับเด็กเล็ก AI เริ่มรู้จักสิ่งเหล่านั้นและขยายความรู้ไปยังบริบทที่ไม่เคยพบมาก่อน โดยการสร้าง “เครือข่ายประสาท” สำหรับการจัดประเภทของตนเอง เช่นเดียวกับปัญญาของมนุษย์ แต่ผู้เชี่ยวชาญสูญเสียการติดตามข้อมูลที่ใช้ในการตัดสินใจของ AI

“ปัญหากระบวนการดำมืด” ของ AI จึงเกิดขึ้น เนื่องจากเราไม่เข้าใจว่า AI ตัดสินใจเชื่อมโยงหรือตัดสินใจอย่างไร และไม่ทราบตัวแปรที่มีผลต่อการตัดสินใจของ AI ปัญหานี้มีความเกี่ยวข้องอย่างมากเมื่อต้องการปรับปรุงระบบให้มีความน่าเชื่อถือและปลอดภัย และจัดตั้งการกำกับดูแลการนำ AI ไปใช้

ตั้งแต่รถยนต์ที่ใช้ AI ที่ล้มเหลวในการเบรกและทำให้ผู้คนบาดเจ็บ ไปจนถึงอุปกรณ์เทคโนโลยีสุขภาพที่ใช้ AI ในการช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยผู้ป่วย และการแสดงความลำเอียงของกระบวนการคัดเลือกพนักงานที่ใช้ AI ความซับซ้อนเบื้องหลังระบบเหล่านี้ทำให้เกิดสาขาวิชาใหม่: ฟิสิกส์ของ AI ซึ่งมุ่งหวังที่จะทำให้ AI เป็นเครื่องมือที่มนุษย์สามารถใช้เพื่อเข้าใจได้ดีขึ้น

ตอนนี้ กลุ่มศึกษาอิสระใหม่จะจัดการกับความท้าทายเหล่านี้โดยการรวมสาขาฟิสิกส์ จิตวิทยา ปรัชญา และประสาทวิทยาศาสตร์ในการสำรวจความลึกลับของ AI

NTT เสนอความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของ AI

กลุ่มฟิสิกส์ของปัญญาประดิษฐ์ใหม่ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ NTT Research’s Physics & Informatics (PHI) Lab ได้ถูกเปิดตัวที่การประชุม Upgrade 2025 ของ NTT ในซานฟรานซิสโก รัฐแคลิฟอร์เนีย สัปดาห์ที่แล้ว และจะยังคงพัฒนาการเข้าใจ AI โดยใช้แนวทางฟิสิกส์ของ AI ซึ่งทีมงานได้ทำการวิจัยมาเป็นเวลา 5 ปี

ดร. ฮิเดโนริ ทานากะ ผู้ได้รับ博士จากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด จะเป็นผู้นำกลุ่มวิจัยใหม่นี้ โดยอาศัยประสบการณ์จาก NTT’s Intelligent Systems Group และ CBS-NTT’s AI Research program ในสาขาฟิสิกส์ของปัญญา tạiฮาร์วาร์ด

“ในฐานะนักฟิสิกส์ ฉันรู้สึกตื่นเต้นเกี่ยวกับหัวข้อปัญญา เนื่องจากในทางคณิตศาสตร์ คุณสามารถคิดเกี่ยวกับแนวคิดของความคิดสร้างสรรค์ได้อย่างไร คุณสามารถคิดเกี่ยวกับแนวคิดของความดีได้อย่างไร แนวคิดเหล่านี้จะยังคงเป็นนามธรรมหากไม่มี AI มันง่ายที่จะคิดว่า ‘นี่คือคำจำกัดความของความดีของฉัน’ ซึ่งไม่มีความหมายในทางคณิตศาสตร์ แต่ตอนนี้ด้วย AI มันสำคัญในทางปฏิบัติเพราะถ้าเราต้องการให้ AI มีความดี เราต้องบอก AI ในภาษาคณิตศาสตร์ว่าความดีคืออะไร” ดร. ทานากะบอกกับฉันเมื่อสัปดาห์ที่แล้วที่การประชุม Upgrade

ในระยะแรกของการวิจัย PHI Lab ตระหนักถึงความสำคัญของการเข้าใจธรรมชาติ “กระบวนการดำมืด” ของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อพัฒนาระบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพด้านพลังงานในการคำนวณ อย่างไรก็ตาม การพัฒนาของ AI ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมาได้ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ ซึ่งกลายเป็นเรื่องสำคัญสำหรับการใช้งานในอุตสาหกรรมและการตัดสินใจด้านการกำกับดูแลการนำ AI ไปใช้

ผ่านกลุ่มวิจัยใหม่นี้ NTT Research จะสำรวจความคล้ายคลึงกันระหว่างปัญญาทางชีววิทยาและปัญญาประดิษฐ์ โดยหวังว่าจะสามารถเข้าใจความซับซ้อนของกลไก AI และสร้างการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

แม้ว่าการรวม AI ใหม่นี้จะไม่ใช่เรื่องใหม่ นักฟิสิกส์ได้พยายามเปิดเผยรายละเอียดที่แม่นยำของความสัมพันธ์ระหว่างเทคโนโลยีและมนุษย์มาเป็นศตวรรษแล้ว ตั้งแต่การศึกษาของกาลิเลโอ กาลิเลอีเกี่ยวกับการเคลื่อนที่ของวัตถุและการมีส่วนร่วมของเขาในการกลไก ไปจนถึงวิธีการที่เครื่องจักรไอน้ำให้ความเข้าใจเกี่ยวกับเทอร์โมไดนามิกส์ในช่วงการปฏิวัติอุตสาหกรรม ในศตวรรษที่ 21 นักวิทยาศาสตร์พยายามที่จะเข้าใจว่า AI ทำงานอย่างไรในแง่ของการฝึกอบรม การสะสมความรู้และการตัดสินใจ เพื่อที่ในอนาคตจะสามารถออกแบบเทคโนโลยี AI ที่มีความสอดคล้อง มีความปลอดภัย และมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

“AI เป็นเครือข่ายประสาท ซึ่งโครงสร้างของมันคล้ายกับสมองของมนุษย์ ซึ่งประกอบด้วยเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกันด้วยซินแอปส์ ซึ่งทั้งหมดนี้แสดงเป็นตัวเลขภายในคอมพิวเตอร์ และนั่นคือที่ที่เราคิดว่ามีทางฟิสิกส์… ฟิสิกส์คือการนำสิ่งใดๆ จากจักรวาล การสร้างสมมติฐานทางคณิตศาสตร์เกี่ยวกับกลไกภายใน และการทดสอบพวกมัน” ดร. ฮานากะกล่าว

กลุ่มใหม่นี้จะยังคงร่วมมือกับ Harvard University Center for Brain Science (CBS) และมีแผนจะร่วมมือกับ Associate Professor Suya Ganguli จาก Stanford University ซึ่งดร. ทานากะได้ร่วมเขียนบทความหลาย篇

อย่างไรก็ตาม ดร. ทานากะเน้นย้ำว่าการใช้แนวทางวิทยาศาสตร์ธรรมชาติและข้ามอุตสาหกรรมจะมีความสำคัญ ในปี 2017 เมื่อเขายังเป็นนักศึกษาระดับ博士ที่ฮาร์วาร์ด นักวิจัยตระหนักว่าเขาต้องการทำมากกว่านักฟิสิกส์แบบดั้งเดิม และติดตามรอยของบรรพบุรุษของเขา ตั้งแต่ Galilei ถึง Newton และ Einstein เพื่อเปิดโลกใหม่ของฟิสิกส์

“ปัจจุบัน AI เป็นหัวข้อที่ฉันสามารถพูดคุยกับทุกคนได้ ในฐานะนักวิจัย มันเยี่ยมเพราะทุกคนมักจะพูดคุยเกี่ยวกับ AI และฉันก็เรียนรู้จากทุกๆ การสนทนาเพราะฉันตระหนักว่าคนเห็นและใช้ AI แตกต่างกัน แม้กระทั่งในบริบทนอกวิชาการ ฉันเห็นภารกิจของ NTT ว่าเป็นตัวเร่งให้เกิดการสนทนาเหล่านี้ โดยไม่คำนึงถึงภูมิหลังของคน เพราะเราทุกคนเรียนรู้จากทุกๆ การโต้ตอบ” ดร. ทานากะสรุป