AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป) คืออะไร

ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา นักวิจัย AI ได้สร้างสถิติเหตุการณ์สำคัญหลายอย่าง ซึ่งเป็นการพัฒนาความฉลาดของเครื่องอย่างมีนัยสำคัญ หรือแม้แต่ไปถึงระดับที่เลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ได้ในบางงานที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น ตัวสรุป AI ใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) เพื่อแยกประเด็นสำคัญจากเอกสารและสร้างบทสรุปที่เข้าใจได้ ดังนั้น AI จึงเป็นสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ช่วยให้ซอฟต์แวร์สามารถแก้ปัญหาใหม่ ๆ ที่มีความยากด้วยประสิทธิภาพระดับมนุษย์ 

ในทางตรงกันข้าม ระบบ AGI สามารถแก้ปัญหาในโดเมนต่าง ๆ ได้เช่นเดียวกับมนุษย์โดยไม่ต้องแทรกแซงด้วยการลงมือทำเอง แทนที่จะจำกัดขอบเขตที่เฉพาะเจาะจง AGI สามารถสอนและแก้ปัญหาที่ยังไม่เคยได้รับการฝึกด้วยตนเองได้ AGI จึงเป็นการแสดงข้อมูลทางทฤษฎีของปัญญาประดิษฐ์ที่สมบูรณ์ ซึ่งจะแก้ปัญหางานที่ซับซ้อนด้วยความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ทั่วไป 

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์บางส่วนเชื่อว่า AGI เป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์สมมติฐานที่มีความเข้าใจและความสามารถในการรับรู้ของมนุษย์ ระบบ AI สามารถเรียนรู้ที่จะจัดการกับงานที่ไม่คุ้นเคยได้โดยไม่ต้องฝึกเพิ่มเติมในทฤษฎีดังกล่าว อีกนัยหนึ่งก็คือ ระบบ AI ที่เราใช้ในปัจจุบันต้องการการฝึกอย่างเป็นรูปธรรมก่อนที่จะสามารถจัดการกับงานที่เกี่ยวข้องภายในโดเมนเดียวกันได้ ตัวอย่างเช่น คุณต้องปรับแต่งโมเดล ภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ผ่านการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าด้วยชุดข้อมูลทางการแพทย์ก่อนที่จะสามารถทำงานเป็นแชทบอททางการแพทย์ได้อย่างสม่ำเสมอ  

ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มเมื่อเทียบกับปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อน

ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มคือปัญญาประดิษฐ์เต็มรูปแบบหรือ AGI ซึ่งสามารถทำงานด้วยระดับความรู้ความเข้าใจของมนุษย์แม้จะมีความรู้พื้นฐานเพียงเล็กน้อย นิยายวิทยาศาสตร์มักจะแสดงให้เห็นถึงปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มในฐานะเครื่องจักรนักคิดที่มีความเข้าใจของมนุษย์ซึ่งไม่ถูกจำกัดโดยขีดจำกัดของโดเมน 

ในทางตรงกันข้ามปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อนหรือปัญญาประดิษฐ์เชิงแคบ เป็นระบบ AI ที่ถูกจำกัดโดยข้อมูลจำเพาะการประมวลผล อัลกอริทึม และงานที่ออกแบบมาโดยเฉพาะ ตัวอย่างเช่น โมเดล AI ก่อนหน้านี้มีความจำที่จำกัดและพึ่งพาข้อมูลแบบเรียลไทม์ในการตัดสินใจเท่านั้น แม้แต่แอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างอันใหม่ที่มีการเก็บรักษาหน่วยความจำที่ดีขึ้น ก็ยังถือว่าเป็นปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อนเพราะไม่สามารถนำมาเปลี่ยนไปใช้สำหรับโดเมนอื่นได้ 

AGI ยังคงเป็นเป้าหมายที่ห่างไกลสำหรับนักวิจัย ความพยายามในการสร้างระบบ AGI นั้นดำเนินต่อไปและได้รับการสนับสนุนจากการพัฒนาที่เกิดขึ้นใหม่ ส่วนต่อไปนี้อธิบายเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ 

ดีปเลิร์นนิง 

การเรียนรู้เชิงลึก เป็นสาขาวิชา AI ที่มุ่งเน้นไปที่การฝึกเครือข่ายประสาทที่มีหลายเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่เพื่อดึงและเข้าใจความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนจากข้อมูลดิบ ผู้เชี่ยวชาญ AI ใช้ดีปเลิร์นนิงเพื่อสร้างระบบที่สามารถเข้าใจข้อความ เสียง รูปภาพ วิดีโอ และข้อมูลประเภทอื่น ๆ ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาใช้ Amazon SageMaker เพื่อสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่มีน้ำหนักเบาสำหรับ Internet of Things (IoT) และอุปกรณ์มือถือ 

AI ช่วยสร้าง

ปัญญาประดิษฐ์ เชิงสร้างสรรค์ (generative AI) เป็นชุดย่อยของการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งระบบ AI สามารถสร้างเนื้อหาที่เป็นเอกลักษณ์และสมจริงจากความรู้ที่เรียนรู้ โมเดล AI ช่วยสร้างฝึกด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถตอบสนองต่อคำถามของมนุษย์ด้วยข้อความ เสียง หรือภาพที่คล้ายกับการสร้างสรรค์ของมนุษย์ตามธรรมชาติ ตัวอย่างเช่น LLM จาก AI21 Labs, Anthropic, Cohere และ Meta เป็นอัลกอริทึม AI ช่วยสร้างที่องค์กรสามารถใช้เพื่อแก้ปัญหางานที่ซับซ้อน ทีมซอฟต์แวร์ใช้ Amazon Bedrock เพื่อปรับใช้โม เดลเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็วบนคลาวด์โดยไม่ต้องจัดเตรียมเซิร์ฟเวอร์ 

NLP

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาของ AI ที่ช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์เข้าใจและสร้างภาษาของมนุษย์ได้ ระบบ NLP ใช้ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณและเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเปลี่ยนข้อมูลภาษาให้กลายเป็นตัวแทนที่เรียกว่า โทเค็นและเข้าใจความสัมพันธ์ตามบริบท ตัวอย่างเช่น Amazon Lex เป็นเอ็นจิ ้น NLP ที่อนุญาตให้องค์กรสามารถสร้างแชทบอท ai แบบสนทนา   

คอมพิวเตอร์วิทัศน์ 

คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้ระบบสามารถดึง วิเคราะห์ และเข้าใจข้อมูลเชิงพื้นที่จากข้อมูลภาพได้ รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองใช้โมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เพื่อวิเคราะห์ฟีดแบบเรียลไทม์จากกล้องและนำทางยานพาหนะอย่างปลอดภัยให้ห่างจากสิ่งกีดขวาง เทคโนโลยีดีปเลิร์นนิงช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์สามารถจดจำวัตถุขนาดใหญ่โดยอัตโนมัติ การจำแนก การตรวจสอบ และงานการประมวลผลภาพอื่น ๆ ตัวอย่างเช่น วิศวกรใช้ Amazon Rekognition เพื่อ การวิเคราะห์ภาพโดยอัตโนมัติสำหรับแอปพลิเคชันการมองเห็นคอมพิวเตอร์ต่างๆ 

วิทยาการหุ่นยนต์

วิทยาการหุ่นยนต์เป็นสาขาวิศวกรรมที่องค์กรสามารถสร้างระบบกลที่เคลื่อนไหวร่างกายได้โดยอัตโนมัติ ใน AGI ระบบวิทยาการหุ่นยนต์ช่วยให้ระบบอัจฉริยะของเครื่องจักรสามารถเคลื่อนไหวได้ ซึ่งสำคัญต่อการพัฒนาการรับรู้ทางประสาทสัมผัสและความสามารถในการเคลื่อนไหวร่างกายที่ระบบ AGI ต้องการ ตัวอย่างเช่น การฝังแขนหุ่นยนต์ด้วย AGI อาจช่วยให้แขนสัมผัส จับ และปอกเปลือกส้มได้เหมือนที่มนุษย์ทำ เมื่อทำการวิจัย AGI ทีมวิศวกรใช้ AWS RoboMaker เพื่อจำลอง ระบบหุ่นยนต์แทบก่อนที่จะประกอบเข้าด้วยกัน 

AWS ให้บริการปัญ ญาประดิษฐ์ ที่มีการจัดการซึ่งช่วยให้คุณฝึกอบรม ปรับใช้ และปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI แบบสร้างสรรค์ องค์กรใช้เครื่องมือ AI และแบบจำลองพื้นฐานของเราเพื่อสร้างนวัตกรรมของระบบ AI ด้วยข้อมูลของตนเองสำหรับกรณีการใช้งานส่วนบุคคล

• Amazon Bedrock เป็น บริการที่มีการจัดการอย่างเต็มที่ซึ่งนักพัฒนาสามารถใช้การเรียกใช้ API เพื่อเข้าถึงโมเดล AI แบบสร้างสรรค์ที่พวกเขาปรับใช้ คุณสามารถเลือก ปรับแต่ง ฝึก และปรับใช้โมเดลพื้นฐานชั้นนำของอุตสาหกรรมบน Bedrock เพื่อทำงานกับข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ 
• Amazon SageMaker Jumpstart ช่วยให้ทีม ซอฟต์แวร์เร่งการพัฒนา AI โดยการสร้าง ฝึกอบรม และการปรับใช้โมเดลพื้นฐานในศูนย์การเรียนรู้ของเครื่อง 
• ใช้ Amazon Elastic Compute Cloud UltraClusters เพื่อเพิ่มพลังงาน AI แบบ สร้างสรรค์ของคุณด้วย GPU ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ เพื่อประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีเวลาแฝงต่ำ

เริ่มต้นใช้งาน AGI ด้วยการ ลงทะเบียนสำหรับบัญชี AWS วันนี้