ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป

ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (อังกฤษ: Artificial General Intelligence) หรือ เอจีไอ (AGI) เป็นระบบเครื่องจักรฉลาดที่สามารถทำงานได้อย่างชาญฉลาดเทียบเท่ามนุษย์ เป็นเป้าหมายหลักของงานวิจัยสายปัญญาประดิษฐ์ (AI) และมักถูกกล่าวถึงบ่อยในนิยายวิทยาศาสตร์ ในบางครั้งก็ถูกเรียกว่า ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม (Strong AI) หรือ ปัญญาประดิษฐ์เต็มรูปแบบ (Full AI) หมายถึงการกระทำที่มีความฉลาดไม่เฉพาะเรื่องใดเรื่องหนึ่ง
ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปมีความแตกต่างกับปัญญาประดิษฐ์เชิงประยุกต์ ที่บางครั้งเรียกว่า ปัญญาประดิษฐ์เชิงแคบ (Narrow AI) หรือปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อน (Weak AI) เป็นสาขาที่เน้นการสร้างซอฟต์แวร์เพื่อการแก้ไขปัญหาหรือทำงานบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับเหตุและผล งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อนนั้นไม่ได้เน้นเรื่องการทำให้เครื่องจักรมีความฉลาดแบบครอบคลุมในวงกว้างแบบงานวิจัยสายปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป

งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์สาขาหลักในอดีตที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป

งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่เริ่มต้นราวทศวรรษที่ 1950 โดยนักวิจัยปัญญาประดิษฐ์รุ่นแรกเชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มเป็นเรื่องที่เป็นไปได้และน่าจะเกิดขึ้นในอีกไม่กี่สิบปีข้างหน้า เฮอร์เบิร์ต ไซมอน เขียนไว้ในหนังสือเมื่อปี ค.ศ. 1965 ว่า "ภายใน 20 ปี เครื่องจักรจะสามารถทำทุกอย่างที่มนุษย์ทำได้" ความเชื่อเหล่านี้นำไปสู่การแต่งนิยายวิทยาศาสตร์ชื่อดังของอาร์เธอร์ ซี. คลาร์กเรื่องจอมจักรวาลที่กล่าวถึงตัวละครเป็นเครื่องจักรที่แสนฉลาดชื่อ HAL 9000
อย่างไรก็ตาม ในช่วงต้นทศวรรษที่ 1970 งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์พัฒนาไปช้ากว่าที่คิดเพราะมองข้ามเรื่องความยากในการพัฒนาไป หน่วยงานหลายแห่งที่เคยให้การสนับสนุนการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เริ่มตั้งคำถามถึงความเป็นไปได้ของปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม กลายเป็นแรงกดดันให้นักวิทยาศาสตร์หันมาพัฒนาเทคโนโลยีที่จับต้องได้และนำไปใช้ได้จริง จนกลายเป็นศาสตร์ของ ปัญญาประดิษฐ์แบบประยุกต์ (Applied AI) ขึ้นมา ต่อในในช่วงทศวรรษที่ 1980 ญี่ปุ่นเริ่มตั้งโครงการคอมพิวเตอร์รุ่นที่ 5 ทำให้ความสนใจด้านปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มกลับคืนมาอีกครั้ง โดยญี่ปุ่นได้ตั้งเป้าหมายว่าภายในเวลา 10 ปีจะต้องมีระบบปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มที่สามารถพูดคุยกับมนุษย์แบบปกติได้ การที่ปัญญาประดิษฐ์กลับมาได้รับความสนใจอีกครั้งกลายเป็นแรงผลักดันให้เกิดการพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญที่ประสบความสำเร็จมาก ได้รับการสนับสนุนตจากภาครัฐและอุตสาหกรรม แต่อย่างไรก็ตาม ตลาดของปัญญาประดิษฐ์ได้พังลงอีกครั้งในช่วงปลายทศวรรษที่ 1980 และในที่สุดระบบคอมพิวเตอร์รุ่นที่ 5 ก็ไปไม่ถึงฝั่งฝัน นักวิทยาศาสตร์หลายคนที่เชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มจะเกิดขึ้นในอีกไม่นานเริ่มยอมรับว่าเข้าใจผิดในเชิงหลักการพื้นฐาน จนไม่สามารถสร้างเทคโนโลยีที่เคยสัญญาเอาไว้ได้ นักวิจัยเริ่มไม่แน่ใจอนาคตของงานวิจัยด้านนี้และเริ่มเลี่ยงที่จะพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ที่ฉลาดเทียบเท่ากับมนุษย์ เพราะเกรงว่าจะทำให้ผู้คนขาดหวังเกินไป

งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์สาขาหลักในปัจจุบัน

ในช่วงทศวรรษที่ 1990 และต้นศตวรรษที่ 21 นักวิจัยปัญญาประดิษฐ์สาขาหลักเริ่มประสบความสำเร็จในการสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์เชิงพาณิชย์ มีผลงานวิชาการออกมาอย่างต่อเนื่อง โดยส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการแก้ไขปัญญาย่อยบางปัญหาและได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ นำไปใช้ในเชิงพาณิชย์ได้ ไม่ว่าจะเป็น โครงข่ายประสาทเทียม คอมพิวเตอร์วิทัศน์ หรือการทำเหมืองข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์เชิงประยุกต์เหล่านี้เริ่มแพร่หลายในอุตสาหกรรมต่างๆและงานวิจัยสายนี้ได้รับทุนวิจัยสนับสนุนอย่างมาก ทั้งในวงการวิชาการและอุตสาหกรรม
งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์สาขาหลักเชื่อว่า ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มจะเกิดขึ้นได้จากจากรวมเอาโปรแกรมต่างๆที่แก้ไขปัญญาย่อยเข้าไว้ด้วยกัน กลายเป็นสถาปัตยกรรมระบบผสมผสาน อย่างไรก็ตาม นักวิทยาศาสตร์บางคนก็ไม่เห็นด้วยกับแนวคิดนี้

งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป

ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป หรือ AGI เป็นงานวิจัยที่มีเป้าหมายเพื่อการสร้างเครื่องจักรที่มีการกระทำที่ฉลาดแบบทั่วไป มีงานวิจัยในโครงการ Cyc เกิดขึ้นตั้งแต่ปี ค.ศ. 1984 และโครงการ Soar ในปี ค.ศ. 1983 คำว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปถูกนำเสนอขึ้นครั้งแรกในปี 1997 โดยมาร์ก กับบรัด ในระหว่างอภิปรายเรื่องการสร้างกองทัพที่ดำเนินการรบอย่างอัตโนมัติเต็มพิกัด ต่อมา ในปี 2006 เป่ย หวัง และเบน เกิร์ตเซลชี้ว่างานวิจัยสาขาปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปนี้ยังไม่มีผลการทดลองที่เป็นรูปเป็นร่าง นักวิจัยหลายคนเริ่มให้ความสนใจกับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป บางคนก็เชื่อว่าความฉลาดเป็นสิ่งที่ซับซ้อนเกินไปที่จะทำให้ใกล้เคียงได้ แต่นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์หลายๆคนก็เชื่อในศักยภาพของศาสตร์นี้ และเริ่มจัดงานประชุมวิชาการเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปขึ้น ปัจจุบันงานวิจัยแต่ละงานในสายนี้มีความแตกต่างกันสูง นักวิทยาศาสตร์บางคนเชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปจะเป็นไปได้ในอีกสิบปีข้างหน้า เช่น ในหนังสือที่ชื่อ The Singularity Is Near ก็เชื่อว่าเทคโนโลยีนี้จะเป็นไปได้ภายในปี 2045 แต่บางคนก็เชื่อว่าต้องใช้เวลาอีกเป็นร้อยปี

การจำลองสมองทั้งหมด

วิธีการหนึ่งในการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปคือการจำลองสมองทั้งหมดด้วยระบบไฟฟ้า เริ่มจากการสร้างแบบจำลองสมองด้วยการสแกนและทำแผนที่สมองชีวภาพด้วยความละเอียดสูง จากนั้นทำซ้ำด้วยระบบคอมพิวเตอร์หรืออุปกรณ์คำนวณอื่นๆ เครื่องคอมพิวเตอร์ดังกล่าวจะสามารถทำงานเลียนแบบสมองได้อย่างน่าเชื่อถือและสุดท้ายจะสามารถทำงานได้แบบเดียวกับสมองต้นแบบหรือคล้ายกับสมองต้นแบบมาก นักวิทยาศาสตร์หลายวงการเริ่มให้ความสนใจสมองจำลองโดยเฉพาะผู้ที่ต้องการประยุกต์ใช้ในเชิงการแพทย์ ปัจจุบัน เทคโนโลยีการถ่ายภาพสมองพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว นำมาซึ่งความหวังในการได้รายละเอียดที่สำคัญของสมองจนทำให้การสร้างสมองจำลองเป็นจริงในที่สุด

ทรัพยากรที่ต้องใช้ในการคำนวณ

สำหรับการจำลองสมองระดับล่างนั้น จะต้องมีคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลัง สมองของมนุษย์มีไซแนปส์จำนวนมหาศาล เซลล์ประสาท 1 แสนล้านตัวนั้นแต่ละตัวมีไซแนปส์เชื่อมต่อกับเซลล์อื่นประมาณ 7,000 ไซแนปส์ นักวิทยาศาสตร์คาดการณ์กันว่าสมองของมนุษย์ประกอบไปด้วยไซแนปส์ถึง 1 พันล้านล้านไซแนปส์ แต่อาจลดลงไปเมื่ออายุมากขึ้น แต่โดยเฉลี่ยแล้ว สมองจะมีอยู่ราว 100 ถึง 500 ล้านล้านไซแนปส์ หากลองประเมินการคำนวณของสมองแล้ว สมองจะมีการอัปเดตข้อมูลประมาณ 100 ล้านล้านไซแนปส์ใน 1 วินาที เรย์ คูร์ซเวล ประมาณไว้ว่าฮาร์ดแวร์จะต้องทำการคำนวณราว 10¹⁶ ครั้งต่อวินาทีจึงจะสามารถคำนวณได้เทียบเท่ากับสมองมนุษย์ คูร์ซเวลเปรียบเทียบให้เห็นภาพง่ายๆจนสามารถประมาณได้ว่าน่าจะมีฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังพอที่จะทำการคำนวณปริมาณมหาศาลเช่นนั้นได้ในช่วงประมาณปี 2015 ถึง 2025 หากว่าคอมพิวเตอร์เติบโตแบบชี้กำลังอย่างที่เป็นอยู่ทุกวันนี้

ความยาก

นักวิทยาศาสตร์หลายคนเชื่อว่า สมองจำลองจะมีความหมายก็ต่อเมื่อเราสร้างสิ่งที่เป็นรูปธรรมขึ้นมา เช่น ใส่สมองนั้นเข้าไปในรูปร่างคล้ายกับมนุษย์ (เช่น หุ่นยนต์) นักวิทยาศาสตร์บางคนเสนอวิธีการใส่เข้าไปในโลกเทียม (virtual) แทน แต่ก็ยังไม่ทราบว่าเพียงพอหรือไม่
เครื่องคอมพิวเตอร์ตามบ้านทั่วไปใช้ไมโครโปรเซสเซอร์ที่สามารถคำนวณได้ 1 พันล้นาคำสั่งต่อวินาทีที่มีมาตั้งแต่ปี 2005 แต่จากการประมาณของคูร์ซเวล พลังการคำนวณระดับนี้สามารถทำได้แค่จำลองสมองของผึ้งเท่านั้น แต่สมองของคนนั้นมีเซลล์ประสาทประมาณ 100 พันล้านเซลล์ และมี 100 ล้านล้านไซแนปส์ ในขณะที่บางคนประมาณไว้ว่าสมองคนมีเซลล์ประสาท 86 พันล้านตัว โดย 16 พันล้านตัวอยู่ที่เปลือกสมอง ขณะที่อีก 69 พันล้านตัวอยู่ที่สมองน้อย ส่วนปริมาณของเซลล์เกลียนั้นยังไม่มีใครประเมินไว้แต่ทราบกันดีว่ามีจำนวนมหาศาล

การจำลองเซลล์ประสาทด้วยความละเอียดสูง

แบบจำลองเซลล์ประสาทเทียมที่ใช้ในงานวิจัยโครงข่ายประสาทเทียมจัดว่าเป็นระดับพื้นฐานมากเมื่อเทียบกับแบบจำลองเซลล์ประสาทที่เลียนแบบมาของจริงทางชีววิทยา การจำลองสมองจะต้องสามารถจับพฤติกรรมของเซลล์ประสาทจริงได้ แต่ในปัจจุบัน นักวิทยาศาสตร์ยังรู้เพียงแค่ภาพกว้างๆของพฤติกรรมเหล่านี้เท่านั้น ความซับซ้อนคือแบบจำลองต้องมีการคำนวณรายละเอียดทางฟิสิกส์ เคมี และชีววิทยาของพฤติกรรมเซลล์ประสาทด้วยทำให้การคำนวณนั้นมีมากกว่าที่เรย์ คูร์ซเวลได้เคยประมาณไว้มาก นอกจากนี้ การประมาณการณ์ดังกล่าวยังไม่ได้คำนึงถึงเซลล์เกลียที่อาจจะมีมากเท่ากับจำนวนเซลล์ประสาทหรือมีมากกว่าถึงสิบเท่า อันเป็นเซลล์ที่มีบทบาทสำคัญในกระบวนการประมวลผลของสมองในทางชีววิทยา
ปัจจุบัน นักวิจัยจากหลายโครงการพยายามจะสร้างแบบจำลองสมองบนคอมพิวเตอร์ ในปี 2005 ได้เกิดโครงการระบบปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence System) ที่สามารถจำลองเซลล์สมองจำนวน 10¹¹ ตัวได้โดยใช้การคำนวณนานถึง 50 วันบนหน่วยประมวลผล 27 ตัวเพื่อจำลองการทำงานของเซลล์ประสาทเพียง 1 วินาที ต่อมาในปี 2006 โครงการบลูเบรน (Blue Brain Project) ได้ใช้เครื่องซูเปอร์คอมพิวเตอร์บลูจีน (Blue Gene) ที่เร็วเป็นอันดับต้นๆของบริษัทไอบีเอ็มในการสร้างแบบจำลองเปลือกสมองส่วนหนึ่งของหนูและประมวลผลในเวลาจริง (real time) ได้สำเร็จ สมองส่วนดังกล่าวประกอบไปด้วยเซลล์ประสาท 10,000 ตัวและ 10 ล้านไซแนปส์ เฮนรี มาร์กแรม หัวหน้าโครงการนี้กล่าวในเวทีการประชุมTEDที่ออกซฟอร์ดในปี 2009 ว่า "เป็นไปไม่ได้เลยที่จะสร้างสมองของมนุษย์ แต่เราจะทำให้ได้ภายใน 10 ปี" โดยเป้าหมายของโครงการคือการจำลองสมองของมนุษย์ในรายละเอียดที่ถูกต้อง

งานวิจัยจิตรู้สำนึกเทียม

แม้ว่าเรื่องของจิตรู้สำนึกยังเป็นเรื่องที่ถูกหยิบยกขึ้นมาถกเถียงอย่างมากในสาขาปัญญาประดิษฐ์ แต่นักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปหลายคนก็เริ่มศึกษาถึงความเป็นไปได้ที่จะสร้างจิตรู้สำนึกเทียมขึ้นมา นักวิทยาศาสตร์อย่างอิกอร์ อเล็กซานเดอร์เชื่อว่าการสร้างเครื่องจักรที่มีจิตรู้สำนึกเป็นเรื่องเป็นไปได้ แต่อาจจะต้องใช้เวลาถึง 40 ปีเพื่อฝึกให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติได้