ไว้อาลัย Cyc

 (yuxi-liu-wired.github.io)
1 คะแนน โดย GN⁺ 2025-04-09 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp

ความล้มเหลวของโครงการ Cyc

  • สรุป: โครงการ Cyc เป็นความพยายามตลอด 40 ปีในการสร้างปัญญาทั่วไปของ AI โดยดำเนินการผ่านการขยายตรรกะแบบสัญลักษณ์ แต่ท้ายที่สุดก็ล้มเหลว บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อฉายให้เห็นประวัติศาสตร์อันปกปิดของ Cyc เพื่อให้เป็นที่รับรู้ในวงกว้าง

นักคณิตศาสตร์อัตโนมัติและ EURISKO

  • นักคณิตศาสตร์อัตโนมัติ (AM): โครงการในตำนานชิ้นแรกของ Douglas Lenat เป็นระบบที่ค้นพบแนวคิดทางคณิตศาสตร์ได้โดยอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม AM ตกอยู่ในภาวะอ่อนล้าทางสติปัญญาอย่างรวดเร็วหลังการค้นพบช่วงแรก
  • EURISKO: ระบบที่พัฒนาขึ้นเพื่อก้าวข้ามข้อจำกัดของ AM โดยออกแบบมาให้สามารถค้นพบกฎ heuristic สำหรับการค้นพบใหม่ได้ด้วยตนเอง แต่ท้ายที่สุด EURISKO ก็ประสบภาวะอ่อนล้าทางสติปัญญาเช่นกัน

ประวัติของ Cyc

  • จุดเริ่มต้นของ Cyc: ในปี 1985 Lenat เริ่มต้น Cyc ด้วยการเข้ารหัสความรู้สามัญสำนึกด้วยมือ ใช้งบประมาณไปราว 30 ล้านข้ออ้างอิงและ 200 ล้านดอลลาร์
  • การใช้งานเชิงพาณิชย์: หลังปี 2016 Cyc หันไปสู่การประยุกต์ใช้เชิงพาณิชย์ แต่ในเชิงฟังก์ชันก็ไม่ต่างจากบริการของบริษัทเดิมอย่าง Oracle และ IBM
  • ความลับสูง: Cyc มีลักษณะปิดลับ ทำให้นักวิจัยภายนอกใช้งานได้ยาก และไม่สามารถสร้างผลงานใน benchmark สาธารณะได้

สาเหตุที่ Cyc ล้มเหลว

  • ข้อจำกัดของตรรกะแบบสัญลักษณ์: Lenat ยึดมั่นในแนวทางตรรกะแบบสัญลักษณ์ แต่แนวทางนี้ไม่สามารถทำให้ AI บรรลุปัญญาทั่วไปได้
  • ความสำคัญของความรู้สามัญสำนึก: Lenat มองว่าสาเหตุที่มนุษย์ไม่ตกอยู่ในภาวะอ่อนล้าทางสติปัญญา มาจากความรู้สามัญสำนึกอันมหาศาล และเชื่อว่าสิ่งนี้ทำให้สามารถสร้างแนวคิดใหม่ได้อย่างไม่สิ้นสุด

บทสรุป

  • ข้อจำกัดของตรรกะแบบสัญลักษณ์: ความล้มเหลวของ Cyc แสดงให้เห็นว่าแนวทางตรรกะแบบสัญลักษณ์ไม่เหมาะกับการทำให้ AI บรรลุปัญญาทั่วไป

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2025-04-09
ความเห็นจาก Hacker News

  • "นี่เป็นประโยคที่เหมือน AI ที่มีสำนึกจะเขียน: ทำให้นึกถึงคำว่า 'ไม่มีอะไรให้ดูที่นี่ เดินผ่านไปได้เลย'"

    • รู้สึกว่า Cyc ไม่ได้มุ่งไปในทิศทางที่เป็นประโยชน์
    • ประทับใจกับเดโมบล็อกเวิลด์ของ McCarthy
    • คิดว่าสิ่งสำคัญคือการทำให้กฎที่สร้าง 'บริบท' สำหรับให้ AI ทำงานเป็นแบบทางการ
    • กรณีล้มเหลวในช่วงแรกของ LLM เป็นตัวอย่างคลาสสิกของความล้มเหลวด้านบริบท
    • โมเดลเดิม ๆ ไม่มีบริบทระหว่างการฝึก จึงไม่ได้ปรับเอาต์พุตให้สอดคล้องกับบริบท

  • "เป็นบทความที่น่าสนใจและมีคุณค่ามาก"

    • น่าเสียดายที่จะสรุปตายตัวว่าโปรเจกต์นี้ล้มเหลวแล้ว
    • กว่าโครงข่ายประสาทเทียมจะมีประโยชน์ก็ใช้เวลามากกว่า 40 ปี
    • หากฐานความรู้ของ Cycorp เปิดให้เข้าถึงได้ทั่วไป ก็อาจนำไปใช้ฝึก LLM ได้

  • "สามารถรันเวอร์ชัน opencyc ที่เผยแพร่ทางออนไลน์ได้"

    • มีทั้งชุดข้อมูล ฐานความรู้ และเอนจินอนุมานอยู่บน GitHub
    • เขียนด้วย Java เวอร์ชันเก่า

  • "พยายามอ่านเรื่อง AM และ EURISKO ให้มาก แต่ผลงานของ Lenat ไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะ"

    • น่าเสียดายที่คนอื่นไม่สามารถต่อยอดจากงานของ Lenat ได้

  • "บทความนี้เป็นรีวิว Symbolic AI ที่ยอดเยี่ยม"

    • ในอดีตเคยใช้เวลากับ OpenCyc ไปมาก แต่ไม่ได้แตะต้องมันมา 10 ปีแล้ว
    • อนาคตที่มีประสิทธิผลของ Symbolic AI น่าจะเกี่ยวข้องกับการใช้ LLM เพื่อสร้างกราฟความรู้และความสัมพันธ์เชิงสัญลักษณ์จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

  • "ตามหน้าเว็บไซต์ Cyc กำลังไปได้ดี"

    • Lenat เสียชีวิตในปี 2023 แต่ยังคงถูกระบุว่าเป็นสมาชิกเพียงคนเดียวของ 'ทีมผู้นำ'

  • "คิดว่า Lenat มาถูกทางในแง่ที่ว่าปริมาณข้อมูลคือกุญแจสู่การได้มาซึ่งปัญญาที่ใช้งานได้จริง"

    • แม้จะวิจารณ์โปรเจกต์ Cyc แต่สิ่งคล้ายกันก็เกิดขึ้นกับ LLM เช่นกัน

  • "เป็นบทความเรียงความที่ยอดเยี่ยม! ขอบคุณ OP สำหรับการค้นคว้าอย่างไม่หยุดยั้ง"

  • "ไม่ได้มีความเห็นแรง ๆ เกี่ยวกับ Cyc แต่รู้สึกว่าข้อความไว้อาลัยนี้ค่อนข้างมีเจตนาร้าย"

    • ความเชื่อพื้นฐานของ Lenat ก็เป็นสิ่งที่วงการ ML แบ่งปันร่วมกัน
    • ML ต้องการพลังประมวลผลในปริมาณมหาศาล

  • "เธรด Cyc ใหญ่จากปีที่แล้ว"