Yann LeCun แย้งว่าวิธีการ AI ในปัจจุบันมีข้อบกพร่อง ในขณะที่เขาผลักดันวิสัยทัศน์การสร้างแบบจำลองโลก ด้วย AGI
Yann LeCun argues current AI methods are flawed as he pushes for ‘world modelling’ vision for superintelligence
![](http://oneman.company/wp-content/uploads/2024/05/xIMG_5577.jpeg.pagespeed.ic.7LKP5MwXwq.jpg)
หัวหน้าฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ของ Meta ชี้ว่า large language models ไม่สามารถพัฒนาเทียบเท่าสติปัญญาของมนุษย์
หัวหน้าฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ของ Meta กล่าวว่า large language models ที่ขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์ Generative AI เช่น ChatGPT จะไม่มีทางบรรลุความสามารถในการให้เหตุผลและวางแผนเหมือนมนุษย์ ในขณะที่เขามุ่งเน้นไปที่แนวทางทางเลือกที่ต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงเพื่อสร้าง “สติปัญญาขั้นสูง” ในเครื่องจักร
Yann LeCun หัวหน้าฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ของบริษัทโซเชียลมีเดียยักษ์ใหญ่ซึ่งเป็นเจ้าของ Facebook และ Instagram กล่าวว่า LLM มี “ความเข้าใจในเรื่องตรรกะที่จำกัดมาก” - - ไม่เข้าใจโลกทางกายภาพ ไม่มีความจำถาวร ไม่สามารถให้เหตุผลในคำจำกัดความที่สมเหตุสมผลของคำ และไม่สามารถวางแผนได้ตามลำดับชั้น”
ในการให้สัมภาษณ์กับ Financial Times เขาไม่เห็นความเป็นไปได้ที่ LLM จะบรรลุความก้าวหน้าในภารกิจ เพื่อสร้างความฉลาดในระดับมนุษย์
เนื่องจากโมเดล LLM เหล่านี้ สามารถตอบคำถามได้อย่างแม่นยำ ก็ต่อเมื่อได้รับข้อมูลการฝึกอบรมที่ถูกต้องเท่านั้น และด้วยเหตุนี้ AI ในปัจจุบันจึงเป็นสภาพแวดล้อมที่อันตราย
แต่เขากำลังทำงานเพื่อพัฒนาระบบ AI systems ยุคใหม่ ที่ออกแบบใหม่ทั้งหมด ที่เขาหวังว่าจะขับเคลื่อนเครื่องจักรด้วยความฉลาดระดับมนุษย์ แม้ว่าเขาจะกล่าวว่าวิสัยทัศน์นี้อาจใช้เวลาถึง 10 ปี จึงจะบรรลุผลก็ตาม
Meta ได้ทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์ เพื่อพัฒนา LLM ของตัวเอง ในขณะที่ generative AI ได้ระเบิดความนิยมขึ้น โดยมีเป้าหมายเพื่อตามให้ทันกลุ่มเทคโนโลยีคู่แข่ง รวมถึง OpenAI ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Microsoft และ Google ของ Alphabet
LeCun มีทีมงานประมาณ 500 คน ในห้องปฏิบัติการ Fundamental AI Research (Fair) ของ Meta พวกเขากำลังทำงานเพื่อสร้าง AI ที่สามารถพัฒนาสามัญสำนึก และเรียนรู้ว่า โลกทำงานในลักษณะเดียวกันกับมนุษย์อย่างไร ในแนวทางที่เรียกว่า “การสร้างแบบจำลองโลก”
วิสัยทัศน์ของ LeCun มีความเสี่ยง และมีค่าใช้จ่ายสูง ในยุคโซเชียลมีเดีย ที่นักลงทุนอยากเห็นผลตอบแทนที่รวดเร็วจากการลงทุนด้าน AI
เมื่อเดือนที่แล้ว Meta สูญเสียมูลค่าไปเกือบ 2 แสนล้านดอลลาร์ เมื่อประธานเจ้าหน้าที่บริหาร Mark Zuckerberg ให้คำมั่นว่าจะเพิ่มการใช้จ่ายและเปลี่ยนจากบริษัทโซเชียลมีเดียให้เป็นบริษัท AI ชั้นนำของโลก ซึ่งทำให้นักลงทุนใน Wall Street กังวลเกี่ยวกับต้นทุนที่เพิ่มขึ้น แต่สร้างรายได้เพียงเล็กน้อย ในช่วงเริ่มต้น
“เรามาถึงจุดที่เราคิดว่าเรากำลังอยู่บนจุดสูงสุดของระบบ AI รุ่นต่อไป” LeCun กล่าว
ความคิดเห็นของเขาเกิดขึ้น เมื่อ Meta และบริษัทคู่แข่งถูกผลักดันไปข้างหน้า ด้วยการแข่งกันพัฒนา LLM ปรับปรุงให้ก้าวหน้ามากขึ้น ซีอีโอของ OpenAI Sam Altman เชื่อว่าสิ่งเหล่านี้เป็นก้าวสำคัญในการสร้างปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ซึ่งเป็นจุดที่เครื่องจักรมีความสามารถมากกว่ามนุษย์
เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว OpenAI ได้เปิดตัวโมเดลใหม่ GPT-4o ที่เร็วขึ้น และ Google ได้เปิดตัวเอเจนต์ AI ใหม่หลายรูปแบบ ที่สามารถตอบคำถามผ่านวิดีโอ เสียง และข้อความ แบบเรียลไทม์ ที่เรียกว่า Project Astra ซึ่งขับเคลื่อนโดยเวอร์ชันอัปเกรดของโมเดล Gemini
Meta ยังได้เปิดตัว Llama 3 รุ่นใหม่ เมื่อเดือนที่แล้ว Sir Nick Clegg หัวหน้าฝ่ายกิจการระดับโลกของบริษัท กล่าวว่า LLM ล่าสุด มีความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงอย่างมาก เช่น การใช้เหตุผล
ซึ่งเป็นความสามารถในการใช้ตรรกะกับคำถาม ตัวอย่างเช่น ระบบจะคาดเดาได้ว่า คนที่มีอาการปวดหัว เจ็บคอ และมีน้ำมูกไหล จะเป็นหวัด แต่ก็สามารถรับรู้ได้ว่าการแพ้ อาจทำให้เกิดอาการเช่นเดียวกันได้
อย่างไรก็ตาม LeCun กล่าวว่าวิวัฒนาการของ LLM นี้ เป็นเพียงแค่เรื่องผิวเผินและมีข้อจำกัด โดยโมเดลจะเรียนรู้ก็ต่อเมื่อวิศวกรที่เป็นมนุษย์เข้ามาแทรกแซงเพื่อฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลนั้น แทนที่จะเป็น AI ที่จะได้ข้อสรุปด้วยตัวเอง แบบอินทรีย์เหมือนมนุษย์
“ดูเหมือนว่าคนส่วนใหญ่จะใช้เหตุผล แต่ส่วนใหญ่ใช้ประโยชน์จากความรู้ที่สั่งสมมาจากข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมาก” LeCun กล่าว แต่เสริมว่า “[LLM] มีประโยชน์มาก แม้จะมีข้อจำกัดก็ตาม”
Google DeepMind ยังต้องใช้เวลาหลายปี ในการแสวงหาวิธีการทางเลือกในการสร้าง AGI รวมถึงวิธีการต่างๆ เช่น reinforcement learning ซึ่ง AI agents จะเรียนรู้จากสิ่งรอบตัวในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงที่เหมือนเกม
ในงานอีเว้นท์ในลอนดอน เมื่อวันอังคาร Sir Demis Hassabis หัวหน้าของ DeepMind กล่าวว่าสิ่งที่ขาดหายไปจากโมเดล LLM คือ “พวกเขาไม่เข้าใจบริบทเชิงพื้นที่ที่คุณอยู่” - - นั่นคือข้อจำกัดของมันในที่สุด”
Meta ก่อตั้งห้องปฏิบัติการ Fair ในปี 2013 เพื่อบุกเบิกการวิจัย AI โดยจ้างนักวิชาการชั้นนำในสาขานี้
อย่างไรก็ตาม ในช่วงต้นปี 2023 Meta ได้สร้างทีม GenAI ใหม่ ซึ่งนำโดย Chris Cox ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ โดยดึงนักวิจัยและวิศวกร AI จำนวนมากจาก Fair และเป็นผู้นำงานเกี่ยวกับ Llama 3 และรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น AI assistants และ image-generation tools
การสร้างทีม GenAI เกิดขึ้นในขณะที่คนวงในบางคนแย้งว่าวัฒนธรรมทางวิชาการภายในห้องปฏิบัติการ Fair ส่วนหนึ่งเป็นสาเหตุที่ทำให้ Meta ตามหลัง Generative AI ของคู่แข่ง Zuckerberg ได้ผลักดันให้มีการใช้งาน AI ในเชิงพาณิชย์มากขึ้นภายใต้แรงกดดันจากนักลงทุน
อย่างไรก็ตาม LeCun ยังคงเป็นหนึ่งในที่ปรึกษาหลักของ Zuckerberg ตามที่ผู้คนใกล้ชิดกับบริษัทระบุ เนื่องจากประวัติและชื่อเสียงของเขาในฐานะหนึ่งใน fathers of AI และได้รับรางวัล Turing Award จากผลงานของเขาเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม
เราโฟกัสไปที่ทีมงาน Fair เพื่อพัฒนาไปสู่เป้าหมายระยะยาวของ AGI เทียบเท่าระดับมนุษย์ โดยพื้นฐานแล้ว แม้ตอนนี้ กระแส GenAI กำลังแรง ทีม Fair มุ่งไปที่สิ่งที่เรามีเส้นทางที่ชัดเจน LeCun กล่าว
“[การบรรลุไปสู่ AGI] ไม่ใช่ปัญหาในการออกแบบผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่แม้แต่ปัญหาการพัฒนาเทคโนโลยี แต่เป็นปัญหาทางวิทยาศาสตร์อย่างมาก” เขากล่าวเสริม
LeCun ตีพิมพ์บทความเกี่ยวกับวิสัยทัศน์การสร้างแบบจำลองโลกของเขาเป็นครั้งแรกในปี 2022 และ Meta ได้เปิดตัวแบบจำลองการวิจัยสองแบบตามแนวทางดังกล่าว
วันนี้ เขากล่าวว่า Fair กำลังทดสอบแนวคิดต่างๆ เพื่อให้บรรลุถึงความฉลาดระดับมนุษย์ เนื่องจาก “มีความไม่แน่นอนและการสำรวจมากมายในเรื่องนี้ [ดังนั้น] เราไม่สามารถบอกได้ว่าแนวคิดใดจะประสบความสำเร็จ หรือถูกเลือกขึ้นมา”
ในบรรดาสิ่งเหล่านี้ ทีมงานของ LeCun กำลังเทรนนิ่งระบบด้วยวิดีโอหลายชั่วโมง และจงใจตัดบางวิดีโอเฟรมออก จากนั้นให้ AI คาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป นี่เป็นการเลียนแบบวิธีที่เด็กๆ เรียนรู้จากการสังเกตโลกรอบตัวอย่างอดทน
นอกจากนี้เขายังกล่าวอีกว่า Fair กำลังสำรวจการสร้าง “a universal text encoding system” ที่จะอนุญาตให้ระบบประมวลผลการนำเสนอความรู้เชิงนามธรรมในรูปแบบข้อความ ซึ่งสามารถนำไปใช้กับวิดีโอและเสียงได้
ผู้เชี่ยวชาญบางคนสงสัยว่าวิสัยทัศน์ของ LeCun จะเป็นไปได้หรือไม่
Aron Culotta รองศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัยทูเลน กล่าวว่า สามัญสำนึกเป็นอุปสรรคต่อการพัฒนาของ AI มานานแล้ว และการสอนโมเดลเชิงสาเหตุเป็นเรื่องยาก ทำให้พวกเขาอ่อนไหว ต่อความล้มเหลวที่ไม่คาดคิดเหล่านี้
อดีตพนักงาน Meta AI คนหนึ่งกล่าวถึงการผลักดันการสร้างแบบจำลองโลกว่าเป็นจินตนาการที่ห่างไกล โดยเสริมว่า รู้สึกเหมือนว่า มีขวากหนามอุปสรรคที่รออยู่มากมาย
พนักงานปัจจุบันอีกคนหนึ่งกล่าวว่า ทีมงาน Fair ยังไม่ได้พิสูจน์ตัวเองว่าเป็นคู่แข่งที่แท้จริงของทีมงานวิจัย AI เช่น DeepMind
ในระยะยาว LeCun เชื่อว่าเทคโนโลยีนี้จะขับเคลื่อน AI agents ที่ผู้ใช้สามารถโต้ตอบด้วยผ่านเทคโนโลยีที่สวมใส่ได้ รวมถึงความเป็นจริงเสริมหรือ แว่นตาอัจฉริยะ และ สร้อยข้อมือคลื่นไฟฟ้า (EMG)
“[เพื่อให้ AI agents] มีประโยชน์จริงๆ พวกมันจำเป็นต้องมีสิ่งที่ใกล้เคียงกับความฉลาดระดับมนุษย์” เขากล่าว