เดมิส ฮัสซาบิส ต้องการให้ปัญญาประดิษฐ์ทำสิ่งที่ยังไม่เคยมี AI ใดทำมาก่อน: คิดเหมือนไอน์สไตน์ ไม่ใช่เลียนแบบไอน์สไตน์ หรือท่องจำเอกสารของไอน์สไตน์ แต่จำลองการก้าวกระโดดทางความคิดที่นำไปสู่ทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไป โดยเริ่มต้นจากศูนย์ด้วยข้อมูลที่มีอยู่ก่อนปี 1911
ซีอีโอของ Google DeepMind ได้ปรับปรุงสิ่งที่เขาถือว่าเป็นมาตรฐานที่แท้จริงสำหรับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป ซึ่งมีความเข้มงวดมากกว่าสิ่งใดๆ ที่อุตสาหกรรมมักพูดถึง
การทดสอบไอน์สไตน์ อธิบาย
นี่คือการตั้งค่า คุณฝึก AI ด้วยความรู้ของมนุษย์ทั้งหมดจนถึงวันที่ตัดทอนเฉพาะเจาะจง เช่น ปี 1901 หรือ 1911 จากนั้นคุณถามมันให้สรุปสิ่งใดสิ่งหนึ่ง เช่น ทฤษฎีสัมพัทธภาพพิเศษ (ตีพิมพ์ปี 1905) หรือทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไป (ตีพิมพ์ปี 1915) ในภาษาอังกฤษ: AI สามารถทำก้าวกระโดดเชิงสัญชาตญาณและสร้างสรรค์เช่นเดียวกับไอน์สไตน์ได้หรือไม่ โดยมีเพียงข้อมูลที่นักวิทยาศาสตร์รู้ในช่วงปลายศตวรรษที่ 20
คำตอบในตอนนี้คือไม่ใช่อย่างชัดเจน
ฮัสซาบิสได้ชี้ชัดว่า แม้แต่ความสำเร็จที่น่าทึ่งที่สุดของ DeepMind ก็ยังไม่สามารถผ่านเกณฑ์นี้ได้ บริษัทได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีในปี 2024 จากงานเกี่ยวกับการพับโปรตีนผ่าน AlphaFold แต่ในกรอบของฮัสซาบิสเอง การแก้โครงสร้างโปรตีนไม่ถือเป็น AGI ที่แท้จริง เพราะระบบทำงานภายในพื้นที่ปัญหาที่กำหนดไว้พร้อมกฎที่รู้จัก
ในทำนองเดียวกัน เขาพิจารณาว่าการแก้ปัญหาของเอร์ดอส ซึ่งเป็นคำถามเปิดที่ยากเย็นอย่างมีชื่อเสียงในคณิตศาสตร์ ไม่เพียงพอที่จะเป็นหลักฐานสำหรับปัญญาทั่วไป ความแตกต่างที่ฮัสซาบิสระบุคือระหว่างการแก้ปัญหาที่ยากภายในกรอบแนวคิดที่มีอยู่กับการสร้างกรอบแนวคิดใหม่ทั้งหมด
เส้นเวลาที่เปลี่ยนไป
ในต้นปี 2025 เขาเสนอว่า AGI น่าจะอยู่ห่างออกไปประมาณสามถึงห้าปี โดยในปี 2026 เขาได้ปรับการประมาณการนั้นเหลือประมาณปี 2030 บวกหรือลบหนึ่งปี
เหตุผลที่สิ่งนี้มีความสำคัญเกินกว่าฟองสบู่ของปัญญาประดิษฐ์
วิธีที่ฮัสซาบิสกำหนดแนวคิดเกี่ยวกับ AGI มีความสำคัญเพราะมันกำหนดกรอบการอภิปรายสำหรับอุตสาหกรรมทั้งหมด หากคุณยอมรับการทดสอบไอน์สไตน์ของเขาเป็นมาตรฐาน ข้ออ้างทุกข้อเกี่ยวกับ “การบรรลุ AGI” จากคู่แข่งจะดูเหมือนเร็วเกินไป OpenAI, Anthropic, Meta และอื่นๆ ต่างใช้นิยามของ AGI ที่แตกต่างกัน บางนิยามกว้างกว่ามากเมื่อเทียบกับสิ่งที่ฮัสซาบิสอธิบาย
ตัวอย่างเช่น OpenAI ได้ผูกนิยาม AGI เข้ากับผลผลิตทางเศรษฐกิจ โดยประมาณคือระบบที่สามารถทำงานที่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจส่วนใหญ่ที่มนุษย์ทำได้ ซึ่งเป็นเกณฑ์ที่ต่ำกว่ามากเมื่อเทียบกับการสรุปทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไปด้วยตนเอง
ตลาดคริปโตไม่มีความเชื่อมโยงโดยตรงกับการอภิปรายเกี่ยวกับ AGI และฮัสซาบิสไม่ได้อ้างถึงบล็อกเชน โทเค็น หรือโปรโตคอลแบบกระจายศูนย์ใดๆ ในคำพูดของเขา