นี่เป็นช่วงเวลาที่น่าสนใจของปัญญาประดิษฐ์ เป็นเวลานานที่ความก้าวหน้าใน AI เดินตามกฎง่าย ๆ ข้อหนึ่ง: ทำให้โมเดลใหญ่ขึ้น พารามิเตอร์มากขึ้น ข้อมูลมากขึ้น พลังประมวลผลมากขึ้น วิธีนี้ได้ผล แต่ก็ก่อให้เกิดปัญหาร้ายแรงเช่นกัน การฝึกโมเดลขนาดใหญ่มีค่าใช้จ่ายสูง ใช้เวลานาน และกินพลังงานมหาศาล
เมื่อไม่นานมานี้ Nvidia ได้นำเสนอแนวคิดอีกแบบหนึ่งที่เรียกว่า Mixture of Experts หรือ MOE แทนที่จะเปิดใช้งานโครงข่ายประสาททั้งหมดสำหรับทุกงาน โมเดลจะเรียนรู้ที่จะเลือกว่าส่วนใดของระบบที่จำเป็นจริง ๆ แต่ละส่วนทำหน้าที่เหมือนผู้เชี่ยวชาญในด้านเฉพาะ สำหรับคำถามใดคำถามหนึ่ง จะใช้เฉพาะผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องมากที่สุดเท่านั้น
สิ่งนี้ทำให้ระบบมีประสิทธิภาพมากขึ้นและยืดหยุ่นมากขึ้น คล้ายกับวิธีที่มนุษย์ทำงาน คุณไม่ได้ขอให้ทุกคนที่คุณรู้จักช่วยแก้ทุกปัญหา คุณจะถามคนที่เหมาะกับสถานการณ์นั้นที่สุด ด้วย MOE ระบบ AI สามารถฉลาดขึ้นได้โดยไม่ต้องหนักเกินความจำเป็น
นักวิจัยจำนวนมากเชื่อว่าแนวทางนี้มีความสำคัญต่อเป้าหมายระยะยาวของ Artificial General Intelligence หรือ AGI ระบบที่สามารถรับมือกับปัญหาได้หลากหลายประเภทต้องการมากกว่าขนาดเพียงอย่างเดียว มันต้องมีการตัดสินใจ ต้องรู้ว่าควรใช้ความสามารถใดและเมื่อใด
แนวคิดนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในงานวิจัยเท่านั้น
ที่จริงแล้ว เราได้ทำงานด้วยแนวทางที่คล้ายกันใน Dvina มาตั้งแต่ต้น เราตั้งสมมติฐานว่าไม่มีโมเดลภาษาหรือเครื่องมือใดเพียงตัวเดียวที่จะเก่งไปเสียทุกอย่าง แทนที่จะพึ่งพาโมเดลเดียว เราได้สร้างชั้น orchestrator ที่อยู่เหนือโมเดล เครื่องมือ และแหล่งข้อมูลหลายชุด
orchestrator นี้ทำงานเป็นชั้นการตัดสินใจ เมื่อผู้ใช้ถามคำถามเข้ามา มันจะตัดสินใจว่าควรใช้โมเดลหรือทรัพยากรใด บางครั้งมันใช้เพียงอย่างเดียว บางครั้งมันผสานหลายอย่างเข้าด้วยกันและรวมผลลัพธ์ เป้าหมายไม่ใช่การแสดงความซับซ้อน แต่คือการซ่อนความซับซ้อนนั้นไว้เบื้องหลังประสบการณ์ที่เรียบง่าย
ผลลัพธ์คือระบบที่ให้ความรู้สึกว่าปรับตัวได้ คุณถามคำถามหนึ่งข้อ แล้วระบบจะหาวิธีตอบในแบบที่มีประสิทธิภาพที่สุด นี่มีจิตวิญญาณใกล้เคียงมากกับสิ่งที่ MOE เสนอในระดับโมเดล แต่ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในระดับระบบ
AGI ยังมาไม่ถึง แต่แนวคิดอย่าง MOE แสดงให้เห็นว่าเส้นทางข้างหน้าไม่ได้มีแค่เรื่องของการขยายขนาดเท่านั้น แต่มันเกี่ยวกับโครงสร้าง การประสานงาน และการใช้ทรัพยากรอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น
If you are curious what this kind of approach feels like in practice, you can try Dvina for free at https://dvina.ai. It is not AGI, but it gives a small glimpse into how future AI systems may think and operate.
