จาก AI personal assistant ถึง AI ที่มาหยุดวิวัฒนาการของมนุษย์ สรุปสาระสำคัญเรื่องอนาคตของ AI จาก TEDxMIT
ผู้ช่วยเสมือนจริงจากเอไอที่จะคอยดูแลสุขภาพของเรา ไปจนถึงเอไอที่มาหยุดวิวัฒนาการของมนุษย์ ทั้งหมดนี้คือความเป็นไปได้ของเทคโนโลยีเอไอในอนาคตที่ผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ไว้ว่าเราอาจจะได้เห็นกัน เซอร์ทิสชวนทุกคนมาอ่านสรุปความเป็นไปได้และข้อจำกัดของเอไอ สด ๆ ร้อน ๆ จากผู้เชี่ยวชาญระดับโลกในงาน TEDxMIT กันครับ
ในงาน TEDxMIT ครั้งที่ 4 เมื่อเดือนที่ผ่านมา ที่จัดขึ้นที่ Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) มหาวิทยาลัย MIT เหล่านักวิชาการ นักวิทยาศาสตร์ ผู้เชี่ยวชาญ รวมถึงนักศึกษาต่างได้เข้าร่วมพูดคุยแลกเปลี่ยนความคิดเกี่ยวกับอนาคตและข้อจำกัดของเอไอ
“ในขณะที่คุณฟังการสัมมนานี้ ให้ลองไตร่ตรองดูว่า โลกใบนี้ดีขึ้นกว่าเดิมแค่ไหนหลังจากมีเทคโนโลยีเอไอเข้ามา และให้ตระหนักถึงความรับผิดชอบของพวกเราทุกคนที่จะต้องสร้างความมั่นใจให้โลกว่าเทคโนโลยีเอไอจะถูกใช้ในทางที่ดีอยู่เสมอ” ศาสตราจารย์ดาเนียลลา รัส (Daniela Rus) ผู้อำนวยการของ CSAIL กล่าวเปิดงาน
ศาสตราจารย์ดาเนียลลาได้เริ่มต้นด้วยการอธิบายตัวอย่างเกี่ยวกับอนาคตอันใกล้ของเอไออย่างแรกว่า เอไอจะพัฒนาเป็นผู้ช่วยส่วนตัวที่สามารถตรวจดูระยะเวลาการนอนของเรา และปลุกเราในเวลาที่เหมาะสม รวมถึงมีการติดเซนเซอร์ไว้ที่ตัวเราเพื่อให้เอไอคอยดูแลสุขภาพให้ตั้งแต่ระบบย่อยอาหาร ไปจนถึงท่าทางการเดินของเราได้เลย
อนาคตที่น่าทึ่งของเอไอเรื่องต่อมาคือการ ‘หยุดการวิวัฒนาการของมนุษย์’ ซึ่งศาสตราจารย์มาโนลิส เคลลิส (Manolis Kellis) นักวิจัยจาก CSAIL เป็นผู้บรรยายเรื่องนี้ โดยเขามองว่าการวิวัฒนาการก็เป็นเสมือนการต่อสู้อันโหดร้ายเพื่อหาผู้ชนะที่ได้ไปต่อ เราสามารถใช้เอไอสร้างโคลนนิงของพวกเราทุกคนมาหลายล้านตัว ให้พวกเขาสู้กันจนกว่าจะเจอผู้ชนะ แม้ฟังดูโหดร้าย แต่นี่คือกระบวนการวิวัฒนาการที่เราต่างผ่านกันมาเป็นเวลาหลายพันล้านปี เอไอจะเข้ามาช่วยเร่งความเร็ว และทำให้ความยุ่งเหยิงและความเสียหายในการต่อสู้ลดลง
การเร่งความเร็วของการวิวัฒนาการนี้จะทำให้เราสะสมความรู้เกี่ยวกับโลกใบนี้มากได้อย่างรวดเร็ว จนลูกหลานรุ่นต่อไปภายใน 20 ปีข้างหน้าของเราสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับโลกทั้งใบได้ทั้งหมดในวัยเรียน ศาสตราจารย์เองยังบอกอีกว่า เรื่องของโรคภัยก็เป็นเรื่องที่เราต้องจัดการ ปัจจุบันเราไม่ได้รักษาโรคต่าง ๆ ที่ต้นตอ ซึ่งในแลปของเขาก็กำลังพยายามพัฒนากลยุทธ์ทางการแพทย์ที่เข้าไปหาสาเหตุในระดับของพันธุกรรมให้ได้
ในส่วนของข้อจำกัด อเล็กซานเดอร์ แมดรี ( Aleksander Madry) อาจารย์ของ MIT อีกท่านก็ได้ขึ้นพูดเรื่องความกังวลที่ว่าเอไอจะเก่งจนแทนที่มนุษย์ โดยเขามองว่าการเรียนรู้ของเอไอในปัจจุบันยังเป็นการศึกษารูปแบบของข้อมูลในอดีต และแยกแยะสิ่งต่าง ๆ ตามกฎเกณฑ์ที่ตายตัว ไม่ได้เกิดจากการเรียนรู้จริง ๆ แบบมนุษย์เรา เพราะฉะนั้นเราอาจจะยังไม่ควรพึ่งพาเอไอมากเกินไปนัก ยิ่งในการตัดสินใจที่ชี้เป็นชี้ตาย เราควรตระหนักไว้ว่าเอไอเองก็มีข้อจำกัดในส่วนนี้อยู่
ในส่วนของข้อจำกัดหลักอีกอย่างทีผู้พูดคนสุดท้าย มาร์เซียห์ แกซซีมี (Marzyeh Ghassemi) นักวิจัยจาก CSAIL ได้เน้นย้ำคือข้อจำกัดด้านข้อมูลที่เราป้อนให้เอไอเรียนรู้ เขามองว่าเอไอจะสามารถยกระดับสาธารณสุขและการแพทย์ได้ดีมาก หากได้รับข้อมูลทางการแพทย์ที่แม่นยำ หลากหลาย และปราศจากอคติ ข้อมูลที่เอไอเรียนรู้อยู่ทุกวันล้วนมาจากมนุษย์ที่มีทั้งอคติและความไม่แม่นยำ รวมถึงข้อมูลยังมาจากคนกลุ่มหลัก ทำให้เมื่อนำเอไอมาใช้ทางการแพทย์กับคนกลุ่มน้อย จึงนำไปสู่การรักษาที่ไม่ดีพอและความไม่ยุติธรรม ความสามารถของอัลกอริธึมหรือ GPU นั้นไม่ใช่ปัจจัยที่ฉุดรั้งเอไอไว้ แต่ในความเป็นจริงคือข้อมูลที่เรามีนั้นยังไม่ดีพอนั่นเอง
และนี่คือสาระสำคัญเกี่ยวกับอนาคตและข้อจำกัดของเอไอที่เราได้จากงาน TEDxMIT ในครั้งนี้ สามารถรอติดตามดู Talk ย้อนหลังได้ที่ https://tedxmit.org/view-our-talks/
From AI personal assistants to AI that will put an end to evolution, a summary of AI possibilities and limitations from TEDxMIT event.
From AI personal assistants to take care of humans' health and well-being to AI that will put an end to evolution, these are all the possibilities that experts expect to see in the future. Sertis would like to take you through a summary of the main issues about AI possibilities and limitations from the recent TEDxMIT event.
In the fourth TEDxMIT event last December held at MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), scientists, scholars, experts, and students gathered together to discuss AI promises and pitfalls.
“As you listen to the talks today, consider how our world is made better by AI, and also our intrinsic responsibilities for ensuring that the technology is deployed for the greater good," Professor Daniela Rus, CSAIL director, told the audience at the beginning of the talk.
Rus gave the first example of an AI possibility that we could see in the future, an AI personal assistant that could monitor our sleep phases and wake us up at the optimal time. With on-body sensors, they could also monitor our health and well-being from our digestion to walking posture.
Another breath-taking possibility of future AI was that it could put an end to evolution, suggested by professor Manolis Kellis, principal investigator from CSAIL. He said that evolution was basically a brute force brutal fight. AI could create billions of clones of each and every one of us, then let them fight until we found the strongest. This might sound brutal but it was a process of evolution that we all had taken billion years to get through. AI would just step in to accelerate the process and decrease the mess and damage from the fight.
Furthermore, the acceleration would allow us to expand our knowledge of the earth faster. Our offspring within the next 20 years could learn everything humankind had learned in their school. Diseases were another issue we should tackle, professor Kellis told. Our medicine is dealing with the manifestations, not the causations of diseases. His lab has been trying to invent a medical strategy that paves the pathway through genetic predisposition to find the causes of diseases.
For the limitations, Aleksander Madry, another MIT professor, mentioned the fear of AI surpassing humans. He said that AI still learned by looking for patterns and classifying things by rules. It still doesn't actually learn the way we learn. We should not rely too much on AI and always realise this limitation, especially when it comes to life-and-death decisions.
CSAIL principal investigator, Marzyeh Ghassemi, the last speaker, addressed another major AI lack, data. She saw the possibility that AI could promote public health and medicine if it had accurate, diverse, and unbiased medical data. Data that we provided AI was mostly human-generated and came with mistakes and biases. The data we used also came from the majority. When we applied the algorithms to minorities, they received worse care and unfair treatment. It was not the algorithms or GPUs that were holding AI back. In fact, it was improper data that did.
These are all the important notes on promises and pitfalls of AI from TEDxMIT. Find the past talks here: https://tedxmit.org/view-our-talks/
บทความโดย: ทีม Sertis
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
