โมเดล AI อาจมีการแสดงข้อมูลแบบสากลแม้จะได้รับการฝึกอบรมที่แตกต่างกัน แต่ยังคงมีข้อจำกัดในทางปฏิบัติ

แนวคิดที่ว่าโมเดลปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมดอาจมาบรรจบกันในวิธีการทำความเข้าใจโลกที่คล้ายคลึงกันได้จุดประกายการถกเถียงอย่างเข้มข้นในชุมชนเทคโนโลยี แนวคิดนี้เรียกว่า Platonic Representation Hypothesis ซึ่งชี้ให้เห็นว่าระบบ AI ที่แตกต่างกันซึ่งได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลที่คล้ายคลึงกันจะพัฒนาโครงสร้างภายในที่เปรียบเทียบได้สำหรับการแสดงความรู้ เหมือนกับที่คนต่างๆ อาจเล่นเกมทายและมาถึงข้อสรุปเดียวกัน

ทฤษฎีนี้มาจากการเปรียบเทียบง่ายๆ: ลองนึกภาพการเล่น Mandelbrot หรือ Bread ที่ผู้เล่นจะลดตัวเลือกลงผ่านคำถามแบบสองทางจนกว่าจะระบุได้ว่าใครคิดอะไรอยู่ เกมนี้ได้ผลเพราะคนเรามีกรอบความคิดทางจิตใจที่คล้ายคลึงกันในการเชื่อมโยงแนวคิดต่างๆ นักวิจัยเสนอว่าโมเดล AI อาจทำงานในลักษณะคล้ายคลึงกัน โดยพัฒนาแผนที่ความหมายร่วมกันที่สะท้อนความสัมพันธ์ในโลกแห่งความเป็นจริงระหว่างแนวคิดต่างๆ

แนวคิดทางเทคนิคที่สำคัญ:

• Platonic Representation Hypothesis: ทฤษฎีที่ว่าโมเดล AI มีแนวโน้มที่จะบรรจบกันในโครงสร้างพื้นฐานที่มีร่วมกันในพื้นที่ embedding ของพวกมัน
• Embedding Inversion: กระบวนการสร้างข้อมูลต้นฉบับขึ้นมาใหม่จากการแสดงข้อมูลที่เรียนรู้แล้ว
• Semantic Distance: การวัดความเกี่ยวข้องของแนวคิดต่างๆ ในความเข้าใจของโมเดล AI

ความสงสัยของชุมชนเกี่ยวกับข้อเรียกร้องสากล

ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีได้แสดงความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับผลกระทบในทางปฏิบัติของทฤษฎีนี้ หลายคนชี้ให้เห็นว่าแม้แนวคิดนี้จะฟังดูน่าสนใจ แต่การประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงมักจะไม่เป็นไปตามความคาดหวัง ระบบ AI เฉพาะด้าน แม้จะได้รับการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลคุณภาพสูง ก็สามารถให้คำตอบที่ฟังดูมั่นใจแต่ไม่ถูกต้องได้ สิ่งนี้เน้นย้ำถึงช่องว่างระหว่างการบรรจบกันทางทฤษฎีและความน่าเชื่อถือในทางปฏิบัติ

ชุมชนยังสังเกตด้วยว่าประสิทธิภาพแตกต่างกันอย่างมากระหว่างโมเดลต่างๆ แม้ว่าพวกมันจะเข้าถึงการแสดงข้อมูลที่คล้ายคลึงกันในทางทฤษฎี บางคนโต้แย้งว่าหลักการคำนวณสากลไม่ได้แปลเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริงโดยอัตโนมัติ โดยเฉพาะเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลการฝึกอบรมที่จำกัดแทนที่จะเป็นชุดข้อมูลที่ไม่มีที่สิ้นสุด

ข้อจำกัดในทางปฏิบัติที่ระบุได้:

• ระบบ AI เฉพาะด้านสามารถสร้างคำตอบที่ฟังดูสมเหตุสมผลแต่ไม่ถูกต้อง
• การแสดงข้อมูลแบบสากลไม่ได้รับประกันประสิทธิภาพที่มีประสิทธิผล
• บริบทและประสบการณ์ร่วมกันมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเข้าใจภาษา
• โมเดลปัจจุบันยังมีปัญหาในการคิดแบบข้างเคียงที่จำเป็นสำหรับความสัมพันธ์ของแนวคิด

บทบาทของบริบทและประสบการณ์ร่วม

ข้อจำกัดสำคัญที่ผู้ปฏิบัติงานระบุเกี่ยวข้องกับความสำคัญของบริบทในการทำความเข้าใจภาษา ในขณะที่โมเดล AI ที่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อความของมนุษย์หลายพันล้านชิ้นได้รับประโยชน์จากความรู้ทางวัฒนธรรมและประสบการณ์ร่วมกัน ข้อได้เปรียบนี้จะหายไปเมื่อต้องจัดการกับโดเมนที่ไม่คุ้นเคย แนวโน้มของการใช้การแสดงข้อมูลสากลเหล่านี้เพื่อถอดรหัสการสื่อสารของวาฬหรือภาษาโบราณต้องเผชิญกับความท้าทายพื้นฐานนี้

บริบทเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของสิ่งที่ทำให้ภาษามีประโยชน์ มีข้อความที่เขียนโดยมนุษย์หลายพันล้านชิ้นที่มีพื้นฐานจากประสบการณ์ร่วมกันที่ทำให้ AI ของเราเก่งในด้านภาษา เราไม่มีสิ่งนั้นสำหรับวาฬ

การสังเกตนี้ขยายไปถึงปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ด้วย การเปรียบเทียบเกมทายจะพังทลายลงเมื่อผู้เล่นมีฐานความรู้หรือพื้นฐานทางวัฒนธรรมที่แตกต่างกันมาก ซึ่งชี้ให้เห็นว่าความเป็นสากลที่ปรากฏอาจมีข้อจำกัดมากกว่าที่เสนอไว้ในตอนแรก

สถาปัตยกรรมเทียบกับอิทธิพลของข้อมูล

การถกเถียงที่น่าสนใจได้เกิดขึ้นเกี่ยวกับว่าสถาปัตยกรรมของโมเดลหรือข้อมูลการฝึกอบรมเป็นตัวขับเคลื่อนการบรรจบกันสู่การแสดงข้อมูลสากล นักวิจัยบางคนเสนอว่าปรากฏการณ์นี้ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลมากกว่าการออกแบบโครงข่ายประสาทเทียมเฉพาะ สิ่งนี้มีผลกระทบต่อการพัฒนา AI ในอนาคต เนื่องจากอาจบ่งชี้ว่านวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมมีความสำคัญน้อยกว่าที่คิดไว้ก่อนหน้านี้สำหรับการบรรลุการทำความเข้าใจบางประเภท

อย่างไรก็ตาม คนอื่นๆ ยืนยันว่าสถาปัตยกรรมยังคงมีความสำคัญ โดยโต้แย้งว่าแม้จะมีคำแนะนำที่สมบูรณ์แบบ ความสามารถในการคำนวณที่ไม่เพียงพอก็ป้องกันการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพ ความตึงเครียดนี้สะท้อนคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างการออกแบบโมเดลและความสามารถที่เกิดขึ้น

การทดสอบในทางปฏิบัติเผยให้เห็นช่องว่าง

เมื่อสมาชิกชุมชนทดสอบระบบ AI ปัจจุบันด้วยเกมทายง่ายๆ ที่เป็นแรงบันดาลใจให้กับทฤษฎี ผลลัพธ์ที่ได้น่าผิดหวัง แม้แต่โมเดลการใช้เหตุผลขั้นสูงก็ยังดิ้นรนกับการคิดแบบข้างเคียงที่จำเป็น แทนที่จะสร้างสมมติฐานแคบๆ เกี่ยวกับคำตอบที่เป็นไปได้ สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าแม้โมเดลอาจพัฒนาการแสดงข้อมูลภายในที่คล้ายคลึงกัน แต่การเข้าถึงและประยุกต์ใช้ความรู้นี้อย่างมีประสิทธิภาพยังคงเป็นความท้าทาย

การขาดการเชื่อมต่อระหว่างความสามารถทางทฤษฎีและประสิทธิภาพในทางปฏิบัติทำให้บางคนตั้งคำถามว่าสถาปัตยกรรมที่ใช้ transformer ในปัจจุบันเหมาะสมสำหรับการบรรลุปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปที่แท้จริงหรือไม่ แม้จะประสบความสำเร็จในโดเมนเฉพาะ

Platonic Representation Hypothesis นำเสนอกรอบความคิดที่น่าสนใจสำหรับการทำความเข้าใจการพัฒนา AI แต่การอภิปรายของชุมชนเผยให้เห็นช่องว่างที่สำคัญระหว่างทฤษฎีและการปฏิบัติ ในขณะที่โมเดลอาจบรรจบกันในการแสดงข้อมูลที่คล้ายคลึงกันภายใต้เงื่อนไขบางประการ การแปลการบรรจบกันนี้เป็นประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้และตระหนักถึงบริบทยังคงเป็นความท้าทายที่ดำเนินอยู่ การถกเถียงเน้นย้ำถึงความซับซ้อนของการสร้างระบบ AI ที่สามารถเข้าใจและใช้เหตุผลเกี่ยวกับโลกในลักษณะที่คล้ายมนุษย์อย่างแท้จริง

อ้างอิง: All AI Models Might Be The Same