ความฝันของแอนดรอยด์ (Android Dreams) – ยุคแห่งระบบอัตโนมัติจะเกิดขึ้นได้อย่างไร และมนุษย์จะกลายเป็นอะไร
(commits.world)-
บริษัทหุ่นยนต์แบบเฉพาะทางในแนวดิ่ง (Vertical robotics) สามารถชนะในงานเฉพาะด้านที่มีมูลค่าระดับหลายพันล้านดอลลาร์ได้ แม้ไม่มี EGI และต่อให้ EGI ปรากฏขึ้นในภายหลัง ก็ไม่ได้ถูกเบียดออกไปง่าย ๆ ในโดเมนนั้น เกณฑ์ในการตัดสินใจนำมาใช้คือ ต้นทุน·ความเร็ว·คุณภาพ และมนุษย์กลแบบ EGI จะอธิบายต้นทุนที่สูงของมันได้ก็ต่อเมื่องานนั้นซับซ้อนจริง ๆ เท่านั้น
-
งานวิจัยด้านหุ่นยนต์กำลังย้ายจากการเรียนรู้บนข้อมูลวิดีโอของมนุษย์ ไปสู่ยุคของการ post-training บนโมเดลวิดีโอขนาดใหญ่ วิดีโอของมนุษย์เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพและขยายสเกลได้ดีที่สุดในการเก็บข้อมูลรายงานจำนวนมากตามประเภทงาน และการ post-training บนโมเดลวิดีโอขนาดใหญ่คือพาราไดม์ใหม่ที่ทำให้สามารถบรรจุปริมาณข้อมูลระดับ EGI ลงในการเรียนรู้ได้ กำลังชัดเจนขึ้นว่าโมเดลวิดีโอนั้นมีโมเดลเชิงนัยของพฤติกรรม (action) อยู่แล้ว
-
Adaptive Long-Term Memory (ALTM) คือการเรียนรู้ออนไลน์ที่แท้จริง และเป็นคอขวดสุดท้ายสู่ AGI เสมือน ความทรงจำระยะยาวของมนุษย์ไม่ได้มีแค่หน้าที่เก็บและเรียกคืนข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึง “กระบวนการเมตาที่ตัดสินว่าอะไรสำคัญ และปรับโครงสร้างความเชื่อมโยงระหว่างแนวคิดอย่างต่อเนื่อง” ด้วย การรวมกันของสองสิ่งนี้ทำให้มนุษย์มีความสามารถในการเรียนรู้ออนไลน์
-
หากทำให้การผลิตหุ่นยนต์เป็นระบบอัตโนมัติ จะเกิดเส้นโค้งการเติบโตแบบทวีคูณในตัวเอง (exponential) โอกาสเดียวที่สหรัฐฯ จะชนะได้คือทำให้การผลิตแอคชูเอเตอร์เป็นระบบอัตโนมัติ อัดฉีดเงินอุดหนุน แล้วทำให้ทุกขั้นของการผลิตตั้งแต่การทำเหมือง–การถลุง/แปรรูป–การตัดแต่งเชิงกล–การประกอบ เป็นระบบอัตโนมัติด้วยหุ่นยนต์ เส้นโค้งการเติบโตแบบทวีคูณในตัวเองนี้จะติดคอขวดในช่วงแรกจากกำลังการผลิตทรัพยากรในโลกจริง (โลหะ·พลังงาน·อุปกรณ์) แต่เมื่อแรงงานหุ่นยนต์ทำให้การผลิตทรัพยากรเหล่านี้เป็นระบบอัตโนมัติด้วย คอขวดก็จะค่อย ๆ หายไป
-
จีนนำหน้าในด้านการผลิตฮาร์ดแวร์หุ่นยนต์ต้นทุนต่ำมากกว่าที่ผู้คนคิดไว้มาก จีนมีความได้เปรียบแบบเบ็ดเสร็จในแทบทุกองค์ประกอบของการผลิตเชิงกายภาพ ไม่ว่าจะเป็นกำลังการผลิตแอคชูเอเตอร์มากกว่า 10 เท่า ราคาวัตถุดิบต่างกัน 5~10 เท่า การถลุง/แปรรูปแร่หายาก 90% การผลิตพลังงาน 2.2 เท่า การผลิตเหล็ก 10 เท่า และการติดตั้งหุ่นยนต์ในภาคการผลิต 10 เท่า
-
การชนะในหุ่นยนต์เป็นประเด็นด้านความมั่นคงของชาติ เพราะหุ่นยนต์อาจมี backdoor ได้ ดังที่ข้อถกเถียงเรื่องการเข้าซื้อ TikTok แสดงให้เห็น เทคโนโลยีที่ทำให้บางประเทศมีสิทธิ์เข้าถึงพลเมืองอเมริกันและทรัพยากรของสหรัฐฯ ในวงกว้าง อาจกลายเป็นภัยคุกคามได้ในไม่ช้า
-
ห้องแล็บ AI ที่มีสเกลมากพอจะฝึกโมเดลวิดีโอขนาดใหญ่ได้ จะเป็นผู้สร้าง EGI ได้ก่อน และจะจับคู่กับบริษัทฮาร์ดแวร์หุ่นยนต์มนุษย์กลเพื่อทำให้มันเกิดขึ้นจริง โมเดลฐานของ EGI สามารถนำไปใช้กับหุ่นยนต์ได้หลายรูปแบบ แต่สมรรถนะสุดท้ายจะถูกปรับให้เหมาะกับฮาร์ดแวร์เฉพาะในท้ายที่สุด
-
ในอนาคต หุ่นยนต์หลายรูปแบบจะอยู่ร่วมกัน ตั้งแต่หุ่นยนต์งานซ้ำที่ใช้กริปเปอร์และล้อราคาถูก ไปจนถึงแอนดรอยด์มนุษย์กลคุณภาพสูง และแม้แต่ฮิวแมนนอยด์ระดับ F1 ความแม่นยำสูงพิเศษเพื่อความบันเทิง และสำหรับ EGI นั้น ฮิวแมนนอยด์แบบมนุษย์เป็นสิ่งจำเป็น เพราะในการเรียนรู้บนฐานวิดีโอ รูปทรงแบบมนุษย์แสดงอัตราการถ่ายโอนสูงที่สุด
2 ความคิดเห็น
เมื่อซอฟต์แวร์สร้างซอฟต์แวร์ด้วยกันเอง
หุ่นยนต์ก็สร้างหุ่นยนต์ได้เอง
แล้วพวกเราจะกลายเป็นแบตเตอรี่....??
ทำให้นึกถึงหนังเรื่องนั้นเลย ตอนที่คีอานู รีฟส์ยังอยู่ในวัยยี่สิบกว่าๆ...