Google DeepMind เพิ่งเผยแพร่แผนที่ทางเดิน 60 หน้าเกี่ยวกับวิธีที่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปอาจพัฒนาเป็นปัญญาประดิษฐ์เหนือมนุษย์ เอกสารฉบับนี้มีชื่อว่า “From AGI to ASI” และส่งไปยัง arXiv เมื่อวันที่ 10 มิถุนายน โดยระบุเส้นทางสี่เส้นทางที่ไม่เป็นไปในลักษณะที่ตัดกัน หมายความว่า เส้นทางจริงสู่ ASI อาจเกี่ยวข้องกับการรวมกันของทั้งสี่เส้นทาง
สี่เส้นทางสู่ปัญญาประดิษฐ์ระดับซูเปอร์
เอกสารฉบับนี้ ซึ่งเขียนโดยทีมที่นำโดยนักวิจัย.tim genewein ได้ระบุแนวทางสี่ประการที่สามารถนำระบบปัญญาประดิษฐ์จากความสามารถระดับมนุษย์ไปสู่สิ่งที่เกินกว่านั้นอย่างสิ้นเชิง
เส้นทางแรกเป็นวิธีที่ตรงที่สุด: แค่ขยายขนาดต่อไปเรื่อยๆ คอมพิวเตอร์มากขึ้น โมเดลใหญ่ขึ้น ข้อมูลมากขึ้น นี่คือกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนการก้าวกระโดดของ AI ทุกครั้งในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ตั้งแต่โมเดลภาษาแบบ GPT ไปจนถึงตระกูล Gemini ของ DeepMind
เส้นทางที่สองเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมหรือปรัชญาปัญญาประดิษฐ์แบบใหม่ทั้งหมด แทนที่จะทำให้แนวทางปัจจุบันใหญ่ขึ้น คุณสร้างแนวทางที่ต่างอย่างสิ้นเชิง บทความนี้ถือว่าเป็นเส้นทางที่เป็นไปได้แต่มีความไม่แน่นอนโดยธรรมชาติ เนื่องจากโดยนิยามแล้ว คุณไม่สามารถจัดตารางการค้นพบครั้งสำคัญได้
เส้นทางที่สามคือการปรับปรุงตนเองแบบวนซ้ำ แนวคิดคือเมื่อระบบปัญญาประดิษฐ์บรรลุระดับปัญญาทั่วไปที่เพียงพอ มันสามารถเริ่มปรับปรุงสถาปัตยกรรมของตนเอง วิธีการฝึกอบรม หรือความสามารถในการให้เหตุผล การปรับปรุงแต่ละครั้งจะทำให้การปรับปรุงครั้งถัดไปง่ายขึ้น สร้างวงจรป้อนกลับ
เส้นทางที่สี่คือกลุ่มตัวแทนหลายตัว แทนที่จะเป็นระบบอัจฉริยะเหนือมนุษย์แบบเดี่ยวและรวมศูนย์ แนวทางนี้มองว่า ASI จะเกิดขึ้นจากเครือข่ายขนาดใหญ่ของตัวแทนระดับ AGI ที่ทำงานร่วมกัน ปัญญาของกลุ่มจะเกินกว่าสิ่งที่ตัวแทนแต่ละตัวสามารถบรรลุได้ ซึ่งอาจถือว่าเป็นอัจฉริยะเหนือมนุษย์แม้ว่าโหนดใดๆ จะไม่ข้ามขีดจำกัดนั้นด้วยตัวเอง
งานวิจัย AGI ที่เพิ่มขึ้นของ DeepMind
เอกสารฉบับนี้ไม่ได้มีอยู่อย่างโดดเดี่ยว มันเป็นส่วนหนึ่งของกรอบแนวคิดที่ DeepMind เผยแพร่ในเดือนมีนาคม 2026 และเอกสารด้านความปลอดภัยของ AGI จากเดือนเมษายน 2025 ร่วมกัน เอกสารทั้งสามชิ้นนี้บ่งชี้ถึงโปรแกรมการวิจัยที่มีจุดมุ่งหมายชัดเจน: ก่อนอื่นกำหนดความหมายของ AGI จากนั้นค้นหาวิธีทำให้มันปลอดภัย และสุดท้ายแผนผังสิ่งที่จะตามมาหลังจากนั้น
เอกสารฉบับนี้มีรหัส arXiv 2606.12683v1 ซึ่งจัดอยู่ในหมวดวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ นักวิจัยจาก DeepMind หลายคนมีส่วนร่วม แม้ว่าทีมจะได้รับการนำโดย Genewein ขอบเขตของงานมีจุดมุ่งหมายเพื่อเชิงทฤษฎีอย่างตั้งใจ แทนที่จะประกาศความก้าวหน้าด้านความสามารถเฉพาะเจาะจงใดๆ
สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับนักลงทุนด้านคริปโตและเทคโนโลยี
เอกสารฉบับนี้ไม่มีการอ้างอิงถึงคริปโตเคอเรนซี เทคโนโลยีบล็อกเชน หรือสินทรัพย์ดิจิทัลใดๆ ทั้งสิ้น นี่คือการวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์บริสุทธิ์ ที่ตีพิมพ์ในบริบททางวิชาการ โดยไม่มีการเชื่อมโยงเชิงพาณิชย์กับภาคคริปโต