ข้อจำกัดทางกายภาพทำให้เกิดวิวัฒนาการของ AI ที่มีลักษณะคล้ายสมอง

ในแบบแหวกแนว ศึกษานักวิทยาศาสตร์ของเคมบริดจ์ได้ใช้แนวทางใหม่ในด้านปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าข้อจำกัดทางกายภาพส่งอิทธิพลอย่างลึกซึ้งต่อการพัฒนาระบบ AI ได้อย่างไร

งานวิจัยนี้ชวนให้นึกถึงข้อจำกัดด้านการพัฒนาและการปฏิบัติงานของสมองมนุษย์ โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เกี่ยวกับวิวัฒนาการของระบบประสาทที่ซับซ้อน ด้วยการบูรณาการข้อจำกัดเหล่านี้ AI ไม่เพียงแต่สะท้อนแง่มุมของความฉลาดของมนุษย์เท่านั้น แต่ยังคลี่คลายความสมดุลที่ซับซ้อนระหว่างค่าใช้จ่ายทรัพยากรและประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูล

แนวคิดเรื่องข้อจำกัดทางกายภาพใน AI

สมองของมนุษย์ ซึ่งเป็นสิ่งที่ดีเลิศของโครงข่ายประสาทเทียมตามธรรมชาติ มีวิวัฒนาการและทำงานภายใต้ข้อจำกัดทางกายภาพและทางชีวภาพมากมาย ข้อจำกัดเหล่านี้ไม่ใช่อุปสรรค แต่เป็นเครื่องมือในการกำหนดโครงสร้างและหน้าที่ของมัน Jascha Achterberg นักวิชาการ Gates จากหน่วยความรู้ความเข้าใจและวิทยาศาสตร์สมองของสภาวิจัยทางการแพทย์ (MRC CBSU) แห่งมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์กล่าวว่า "สมองไม่เพียงเก่งในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนเท่านั้น แต่ยังใช้พลังงานน้อยมากอีกด้วย . ในงานใหม่ของเรา เราแสดงให้เห็นว่าการพิจารณาความสามารถในการแก้ปัญหาของสมองควบคู่ไปกับเป้าหมายในการใช้ทรัพยากรให้น้อยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ สามารถช่วยให้เราเข้าใจว่าทำไมสมองถึงดูเหมือนเป็นเช่นนั้น”

การทดลองและความสำคัญของมัน

ทีมงานเคมบริดจ์เริ่มต้นโครงการอันทะเยอทะยานเพื่อสร้างระบบประดิษฐ์ที่จำลองสมองเวอร์ชันที่เรียบง่ายมาก ระบบนี้มีความโดดเด่นในการประยุกต์ใช้ข้อจำกัด "ทางกายภาพ" เช่นเดียวกับในสมองของมนุษย์

โหนดคำนวณแต่ละโหนดภายในระบบได้รับการกำหนดตำแหน่งเฉพาะในพื้นที่เสมือน โดยจำลองการจัดระเบียบเชิงพื้นที่ของเซลล์ประสาท ยิ่งระยะห่างระหว่างสองโหนดมากเท่าไร การสื่อสารก็จะยิ่งท้าทายมากขึ้นเท่านั้น ซึ่งสะท้อนถึงการจัดระเบียบของเส้นประสาทในสมองของมนุษย์

จากนั้นสมองเสมือนจริงนี้ได้รับมอบหมายให้นำทางในเขาวงกต ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่เรียบง่ายของงานนำทางในเขาวงกตที่มักมอบให้กับสัตว์ในการศึกษาสมอง ความสำคัญของงานนี้อยู่ที่ความต้องการของระบบในการรวมข้อมูลหลายส่วน เช่น ตำแหน่งเริ่มต้นและจุดสิ้นสุด และขั้นตอนระหว่างกลาง เพื่อค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุด งานนี้ไม่เพียงแต่ทดสอบความสามารถในการแก้ปัญหาของระบบเท่านั้น แต่ยังช่วยให้สังเกตได้ว่าโหนดและคลัสเตอร์ที่แตกต่างกันมีความสำคัญอย่างไรในขั้นตอนต่างๆ ของงาน

การเรียนรู้และการปรับตัวในระบบ AI

การเดินทางของระบบประดิษฐ์ตั้งแต่มือใหม่ไปจนถึงผู้เชี่ยวชาญในการนำทางในเขาวงกตเป็นข้อพิสูจน์ถึงความสามารถในการปรับตัวของ AI ในตอนแรก ระบบก็เหมือนกับการเรียนรู้ทักษะใหม่ของมนุษย์ โดยต้องดิ้นรนกับงานและทำให้เกิดข้อผิดพลาดมากมาย อย่างไรก็ตาม ผ่านกระบวนการลองผิดลองถูกและข้อเสนอแนะที่ตามมา ระบบจะค่อยๆ ปรับปรุงแนวทางของตน

การเรียนรู้นี้เกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงความแข็งแกร่งของการเชื่อมต่อระหว่างโหนดการคำนวณ ซึ่งสะท้อนถึงความเป็นพลาสติกแบบซินแนปติกที่พบในสมองของมนุษย์ สิ่งที่น่าสนใจเป็นพิเศษคือข้อจำกัดทางกายภาพส่งผลต่อกระบวนการเรียนรู้นี้อย่างไร ความยากลำบากในการสร้างการเชื่อมต่อระหว่างโหนดที่อยู่ห่างไกลทำให้ระบบต้องหาวิธีแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพและเป็นภาษาท้องถิ่นมากขึ้น ซึ่งเลียนแบบประสิทธิภาพของพลังงานและทรัพยากรที่เห็นในสมองทางชีววิทยา

ลักษณะที่เกิดขึ้นใหม่ในระบบประดิษฐ์

เมื่อระบบพัฒนาขึ้น มันก็เริ่มแสดงลักษณะที่คล้ายกับสมองของมนุษย์อย่างน่าตกใจ การพัฒนาอย่างหนึ่งคือการสร้างฮับ ซึ่งเป็นโหนดที่มีการเชื่อมต่อสูงซึ่งทำหน้าที่เป็นท่อร้อยสายข้อมูลทั่วทั้งเครือข่าย คล้ายกับฮับประสาทในสมองของมนุษย์

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่น่าสนใจกว่านั้นคือการเปลี่ยนแปลงวิธีที่แต่ละโหนดประมวลผลข้อมูล แทนที่จะใช้การเข้ารหัสที่เข้มงวดซึ่งแต่ละโหนดต้องรับผิดชอบลักษณะเฉพาะของเขาวงกต โหนดต่างๆ ได้ใช้รูปแบบการเข้ารหัสที่ยืดหยุ่น ซึ่งหมายความว่าโหนดเดียวสามารถแสดงถึงหลายแง่มุมของเขาวงกตในเวลาที่ต่างกัน ซึ่งเป็นคุณลักษณะที่ชวนให้นึกถึงธรรมชาติของเซลล์ประสาทในสิ่งมีชีวิตที่ซับซ้อน

ศาสตราจารย์ Duncan Astle จากภาควิชาจิตเวชศาสตร์แห่งเคมบริดจ์เน้นย้ำประเด็นนี้โดยกล่าวว่า "ข้อจำกัดง่ายๆ นี้ - การโยงโหนดที่อยู่ห่างกันได้ยากกว่า - บังคับให้ระบบประดิษฐ์สร้างลักษณะที่ค่อนข้างซับซ้อนบางอย่าง สิ่งที่น่าสนใจคือพวกมันเป็นคุณลักษณะที่มีร่วมกันโดยระบบทางชีววิทยาเหมือนกับสมองของมนุษย์”

ความหมายที่กว้างขึ้น

ความหมายของการวิจัยนี้ขยายไปไกลเกินกว่าขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์และไปสู่ความเข้าใจในการรับรู้ของมนุษย์ด้วย ด้วยการจำลองข้อจำกัดของสมองมนุษย์ในระบบ AI นักวิจัยจะได้รับข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าว่าข้อจำกัดเหล่านี้กำหนดรูปแบบการจัดระเบียบของสมองและมีส่วนทำให้เกิดความแตกต่างทางสติปัญญาของแต่ละบุคคลอย่างไร

แนวทางนี้เป็นช่องทางพิเศษที่เผยให้เห็นถึงความซับซ้อนของสมอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการทำความเข้าใจสภาวะต่างๆ ที่ส่งผลต่อสุขภาพทางสติปัญญาและสุขภาพจิต ศาสตราจารย์ จอห์น ดันแคน จาก MRC CBSU กล่าวเสริมว่า "สมองเทียมเหล่านี้ช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลมากมายและน่าสับสนที่เราเห็นเมื่อมีการบันทึกการทำงานของเซลล์ประสาทจริงในสมองจริง"

อนาคตของการออกแบบ AI

การวิจัยที่ก้าวล้ำนี้มีนัยสำคัญต่อการออกแบบระบบ AI ในอนาคต การศึกษาแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าการผสมผสานหลักการทางชีววิทยา โดยเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับข้อจำกัดทางกายภาพ สามารถนำไปสู่โครงข่ายประสาทเทียมที่มีประสิทธิภาพและปรับตัวได้มากขึ้นได้อย่างไร

ดร. Danyal Akarca จาก MRC CBSU เน้นย้ำเรื่องนี้ว่า “นักวิจัย AI พยายามอย่างต่อเนื่องหาวิธีสร้างระบบประสาทที่ซับซ้อน ซึ่งสามารถเข้ารหัสและดำเนินการด้วยวิธีที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ เราคิดว่าวิทยาชีววิทยาจะให้แรงบันดาลใจมากมายแก่เรา”

Jascha Achterberg อธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับศักยภาพของการค้นพบเหล่านี้ในการสร้างระบบ AI ที่เลียนแบบความสามารถในการแก้ปัญหาของมนุษย์อย่างใกล้ชิด เขาแนะนำว่าระบบ AI ในการจัดการกับความท้าทายที่คล้ายกับที่มนุษย์เผชิญมีแนวโน้มที่จะพัฒนาโครงสร้างที่คล้ายกับสมองของมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานภายใต้ข้อจำกัดทางกายภาพ เช่น ข้อจำกัดด้านพลังงาน Achterberg อธิบาย "สมองของหุ่นยนต์ที่ถูกใช้งานในโลกทางกายภาพจริงๆ อาจจะดูเหมือนสมองของเรามากกว่า เพราะพวกมันอาจเผชิญกับความท้าทายเช่นเดียวกับเรา"

การวิจัยที่ดำเนินการโดยทีมงานเคมบริดจ์ถือเป็นก้าวสำคัญในการทำความเข้าใจความคล้ายคลึงกันระหว่างระบบประสาทของมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ ด้วยการกำหนดข้อจำกัดทางกายภาพให้กับระบบ AI พวกเขาไม่เพียงแต่จำลองลักษณะสำคัญของสมองมนุษย์เท่านั้น แต่ยังเปิดช่องทางใหม่สำหรับการออกแบบ AI ที่มีประสิทธิภาพและปรับตัวได้มากขึ้น