จากการแข่งขันรถขับเคลื่อนอัตโนมัติสู่แพลตฟอร์มการศึกษา AI: บทสัมภาษณ์ Andrej Karpathy อดีต Tesla และอดีต OpenAI

สถานะปัจจุบันของเทคโนโลยีขับเคลื่อนอัตโนมัติ

• Waymo และ Tesla กำลังแข่งขันกันเป็นผู้นำ
• Waymo ให้บริการเชิงพาณิชย์อยู่ในซานฟรานซิสโกแล้วในขณะนี้
• ปัญหาที่ Tesla กำลังแก้เป็นปัญหาด้านซอฟต์แวร์ ส่วนปัญหาที่ Waymo กำลังแก้เป็นปัญหาด้านฮาร์ดแวร์
• ปัญหาด้านซอฟต์แวร์แก้ได้ง่ายกว่ามาก และ Tesla ก็มีขนาดที่ Waymo เทียบไม่ได้อยู่แล้ว
• Karpathy คาดว่า Tesla จะได้เปรียบภายใน 10 ปี

ทิศทางการพัฒนาโมเดล AI

• โมเดล Transformer คือแกนหลักของการวิจัย AI
• ข้อมูลที่หาได้จากอินเทอร์เน็ตถูกนำไปฝึกจนแทบหมดแล้ว ตอนนี้จึงโฟกัสที่การปรับแต่ง dataset และ loss function
• ข้อมูลที่หาได้จากอินเทอร์เน็ตจริง ๆ แล้วเป็นผลลัพธ์ของความคิดมนุษย์ ส่วนข้อมูลที่ยังขาดคือข้อมูลเกี่ยวกับกระบวนการคิดหลายขั้นตอนที่เกิดขึ้นในหัวมนุษย์
• คาดว่าการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่ย้อนสร้างกระบวนการคิดด้วยโมเดล Transformer จะยิ่งมีความสำคัญ
• แม้มีพารามิเตอร์น้อยกว่า 100 ล้านตัว ก็อาจสร้างโมเดล AI ที่ทรงพลังได้ (คาดว่า GPT4 มีพารามิเตอร์ 1.8 ล้านล้านตัว)

การผสานรวมระหว่าง AI กับมนุษย์

• สามารถใช้ AI เป็นนีโอคอร์เทกซ์ภายนอกได้
• ในระยะยาว เส้นแบ่งระหว่าง AI กับมนุษย์จะยิ่งไม่ชัดเจน
• คาดว่าจะพัฒนาไปในรูปแบบผู้ช่วย AI หรือเครื่องมือที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล

แพลตฟอร์มการศึกษา AI (Eureka Labs)

• แพลตฟอร์มการศึกษาบน AI ที่ Karpathy กำลังพัฒนา
• ตั้งเป้าหมายมอบประสบการณ์การเรียนรู้แบบปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลด้วย AI
• มีกำหนดเปิดตัวช่วงต้นปี 2024 โดยคอร์สแรกคือ LLM101n (https://github.com/karpathy/LLM101n)
• มุ่งเน้นการศึกษาด้านเทคนิคในระดับนักศึกษา