เราอยู่ในพื้นที่สามมิติ
ภายในพื้นที่นี้ เราจะรับรู้พื้นที่สามมิติโดยอาศัยข้อมูลทางภาพเท่านั้น ซึ่งเป็นเพียงภาพสองมิติ
นี่หมายความว่าเรามีภาพเชิงพื้นที่สามมิติอยู่ในใจ และเรากำลังทำการแมปย้อนกลับข้อมูลภาพสองมิติไปบนภาพเชิงพื้นที่สามมิติ
ฉันคาดการณ์ว่าด้วยการประยุกต์ใช้หลักการนี้ มนุษย์จะสามารถรับรู้พื้นที่สี่มิติได้ แม้ว่าเราจะไม่สามารถสร้างพื้นที่สี่มิติหรือวัตถุสี่มิติภายในพื้นที่ทางกายภาพจริงได้
แต่ก็สามารถจำลองพื้นที่สี่มิติและวัตถุสี่มิติบนคอมพิวเตอร์ได้ หากเราทำการแมปจากพื้นที่สี่มิติที่จำลองมานั้นไปยังระนาบสองมิติ มนุษย์จะสามารถเข้าใจข้อมูลด้วยสายตาได้
จากนั้น เมื่อมนุษย์เรียนรู้พฤติกรรมและมุมมองของพื้นที่สี่มิติและวัตถุสี่มิติดังกล่าว ในที่สุดพวกเขาก็จะสามารถสร้างพื้นที่สี่มิติขึ้นในใจได้
อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงความเป็นไปได้เท่านั้น และการฝึกฝนก็คาดว่าจะต้องใช้เวลาพอสมควร
นอกจากนี้ แม้ว่าจะได้รับความสามารถในการรับรู้พื้นที่สี่มิติ แต่ก็แทบจะไม่มีสถานการณ์ใดที่สามารถนำความสามารถนั้นไปประยุกต์ใช้ได้เลย
การรับรู้สี่มิติโดย AI
ในทางกลับกัน AI ก็สามารถทำสิ่งเดียวกันนี้ได้เช่นกัน ยิ่งไปกว่านั้น AI อาจสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถในการรับรู้เชิงพื้นที่สี่มิตินี้ได้
ตัวอย่างเช่น ด้วยการรับรู้เชิงพื้นที่สี่มิติ จะสามารถวาดและเข้าใจกราฟสี่มิติได้
มนุษย์สามารถเข้าใจข้อมูลภาพสองมิติแบบระนาบได้อย่างครอบคลุมเท่านั้น ดังนั้น แม้จะมีการวาดกราฟสามมิติและรับรู้ผ่านการแมปย้อนกลับ ก็จะมีส่วนที่ซ่อนอยู่ไม่เห็น
แม้แต่กราฟสามมิติ ส่วนสำคัญก็ยังคงมองไม่เห็น และในกราฟสี่มิติ ข้อมูลจะมองไม่เห็นมากขึ้นไปอีก
ในขณะที่การหมุนกราฟสามารถเปิดเผยส่วนที่มองไม่เห็นได้ แต่นั่นก็ทำให้ห่างไกลจากเป้าหมายในการทำให้ข้อมูลเข้าใจได้ง่ายและครอบคลุมในทันที
ในทางตรงกันข้าม AI ไม่จำเป็นต้องถูกจำกัดด้วยข้อมูลภาพสองมิติแบบระนาบ เป็นไปได้ที่จะติดตั้งการมองเห็นเชิงพื้นที่สามมิติหรือสี่มิติให้กับ AI เสมือนจริงและทำการฝึกฝน
ด้วยวิธีนี้ กราฟสามมิติและสี่มิติสามารถเข้าใจได้อย่างครอบคลุมและเป็นมิติโดยกำเนิด โดยไม่มีข้อมูลที่ซ่อนอยู่หรือไม่จำเป็นต้องหมุน
นอกจากนี้ สิ่งนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่สี่มิติเท่านั้น แต่ในเชิงตรรกะ มิติสามารถเพิ่มขึ้นได้อย่างไม่จำกัดเป็นห้า, สิบ, ยี่สิบ และอื่นๆ อีกมากมาย
การทำความเข้าใจกราฟหลายมิติ
ความสามารถในการเข้าใจกราฟได้อย่างครอบคลุมทำให้สามารถวิเคราะห์แนวโน้มในหลายมิติได้ ตัวอย่างเช่น การเปรียบเทียบขนาดและการทำความเข้าใจสัดส่วนก็สามารถทำได้อย่างเป็นธรรมชาติ
นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถวิเคราะห์รูปแบบข้อมูล เช่น ข้อมูลที่คล้ายกันหรือเหมือนกัน ซึ่งอาจนำไปสู่การค้นพบความสม่ำเสมอและกฎเกณฑ์ต่างๆ ได้
สิ่งนี้ช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น นอกเหนือจากการจับคู่รูปแบบข้อมูลหลายมิติที่ AI ที่มีอยู่เก่งอยู่แล้ว
ตัวอย่างเช่น แม้ว่าจะมีส่วนที่มีรูปแบบเดียวกันอยู่ในชุดมิติที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ก็ยากที่จะค้นหาได้ด้วยการจับคู่รูปแบบข้อมูลหลายมิติแบบง่ายๆ
อย่างไรก็ตาม หากข้อมูลถูกมองด้วยการมองเห็นหลายมิติ รูปร่างที่คล้ายกันจะปรากฏให้เห็นได้ทันที แม้จะอยู่ในชุดมิติที่แตกต่างกันก็ตาม
ยิ่งไปกว่านั้น นอกเหนือจากการใช้แกนของมิติที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลนำเข้าแล้ว ยังสามารถสำรวจโครงสร้างมิติที่อำนวยความสะดวกในการทำความเข้าใจข้อมูลได้โดยการขยายหรือลดแกนที่เฉพาะเจาะจง การใช้ลอการิทึม หรือการแมปหลายแกนไปยังชุดแกนอื่นที่มีจำนวนเท่ากันโดยไม่ลดมิติลง
ดังนั้น การฝึกอบรมความสามารถในการมองเห็นหลายมิติจะเปิดโอกาสในการเข้าใจโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งทั้งมนุษย์และ AI ทั่วไปทำได้ยาก ซึ่งอาจนำไปสู่การค้นพบข้อมูลเชิงลึกและกฎเกณฑ์ใหม่ๆ
การเร่งสร้างนวัตกรรมกระบวนทัศน์
ความสามารถในการเข้าใจข้อมูลมิติสูงได้อย่างเป็นธรรมชาติ โดยไม่ต้องแมปไปยังมิติที่ต่ำกว่า แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่สำคัญ
ตัวอย่างเช่น ทฤษฎีดวงอาทิตย์เป็นศูนย์กลางถูกประดิษฐ์ขึ้นเพื่อให้ข้อมูลการสังเกตทางดาราศาสตร์เข้ากับสูตรทางคณิตศาสตร์ที่เข้าใจง่าย ทฤษฎีโลกเป็นศูนย์กลางที่เสนอว่าดวงอาทิตย์โคจรรอบโลกไม่สามารถแมปข้อมูลการสังเกตการณ์เข้ากับสูตรที่เข้าใจง่ายได้ จึงนำไปสู่การประดิษฐ์ทฤษฎีดวงอาทิตย์เป็นศูนย์กลาง
อย่างไรก็ตาม หากข้อมูลการสังเกตทางดาราศาสตร์สามารถเข้าใจได้อย่างเป็นธรรมชาติโดยไม่ลดมิติลง ก็เป็นไปได้ที่กฎเกณฑ์คล้ายทฤษฎีดวงอาทิตย์เป็นศูนย์กลางจะถูกค้นพบเร็วกว่ามาก
ในทำนองเดียวกัน การประดิษฐ์ทางวิทยาศาสตร์เช่นทฤษฎีสัมพัทธภาพและกลศาสตร์ควอนตัมอาจถูกรับรู้ได้อย่างรวดเร็ว หากข้อมูลหลายมิติสามารถเข้าใจได้อย่างครอบคลุมในมิติธรรมชาติของมัน
สิ่งนี้หมายความว่า AI ที่เป็นธรรมชาติในหลายมิติสามารถเร่งนวัตกรรมกระบวนทัศน์ นำไปสู่การค้นพบทฤษฎีและกฎต่างๆ ที่มนุษยชาติยังไม่รู้จัก
บทสรุป
AI ที่ได้รับการฝึกฝนให้เป็น "เจ้าของภาษา" ในพื้นที่หลายมิติเช่นนี้ อาจใช้ความสามารถในการรับรู้เชิงพื้นที่หลายมิติ ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถเลียนแบบได้ เพื่อขยายขอบเขตของกระบวนทัศน์ทางวิทยาศาสตร์และวิชาการได้อย่างรวดเร็ว
กระบวนทัศน์มีแนวโน้มที่จะเพิ่มจำนวนขึ้นมากกว่าที่จะเพียงแค่เปลี่ยนแปลงไป แม้ว่าจะมีกระบวนทัศน์ใหม่ๆ ถูกประดิษฐ์ขึ้นมา เราก็ไม่จำเป็นต้องตามให้ทันทุกกระบวนทัศน์เสมอไป
แน่นอนว่า AI มีแนวโน้มที่จะอธิบายกระบวนทัศน์ที่ซับซ้อนและมีมิติสูง โดยการแมปไปยังมิติที่ต่ำกว่าในลักษณะที่เข้าใจได้ง่ายสำหรับเรา
อย่างไรก็ตาม เป็นไปได้ว่ามนุษย์อาจไม่สามารถเข้าใจกระบวนทัศน์ที่มีมิติสูงเกินไปได้อย่างสมบูรณ์ และเราก็จะไม่สามารถเข้าใจกระบวนทัศน์ที่ขยายตัวอย่างมหาศาลทั้งหมดได้
ในสถานการณ์เช่นนั้น เราอาจพบว่าตัวเองอาศัยอยู่ท่ามกลางผลิตภัณฑ์และระบบที่ทำงานได้ดี แม้ว่าเราจะไม่ได้เข้าใจหลักการพื้นฐานของมันอย่างถ่องแท้ก็ตาม
ในฐานะวิศวกร ผมไม่อยากจะจินตนาการถึงสถานการณ์เช่นนั้น แต่สำหรับหลายๆ คนแล้ว มันอาจไม่ได้แตกต่างจากสถานการณ์ปัจจุบันมากนัก