มิติของการรับรู้เชิงพื้นที่: ศักยภาพของ AI

เราอยู่ในพื้นที่สามมิติ

ภายในพื้นที่นี้ เราจะรับรู้พื้นที่สามมิติโดยอาศัยข้อมูลภาพ ซึ่งเป็นเพียงภาพสองมิติ

นั่นหมายความว่าจิตใจของเราจะเก็บภาพพื้นที่สามมิติไว้ และเราจะทำการแมปข้อมูลภาพสองมิติย้อนกลับไปยังภาพสามมิตินี้

ผมคาดการณ์ว่า ด้วยการประยุกต์ใช้หลักการนี้ มนุษย์อาจสามารถรับรู้พื้นที่สี่มิติได้ แม้ว่าเราจะไม่สามารถสร้างพื้นที่สี่มิติหรือวัตถุสี่มิติในพื้นที่ทางกายภาพจริงได้

แต่ก็สามารถจำลองพื้นที่สี่มิติและวัตถุต่างๆ ได้โดยใช้คอมพิวเตอร์ และเมื่อทำการแมปพื้นที่สี่มิติที่จำลองนี้ไปยังระนาบสองมิติ มนุษย์ก็สามารถทำความเข้าใจข้อมูลได้ด้วยสายตา

จากนั้น หากมนุษย์เรียนรู้พฤติกรรมและมุมมองของพื้นที่สี่มิติและวัตถุเหล่านั้น ในที่สุดพวกเขาก็จะสามารถสร้างพื้นที่สี่มิติขึ้นในจิตใจได้

อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงความเป็นไปได้เท่านั้น และการฝึกฝนดังกล่าวอาจต้องใช้เวลามากพอสมควร

นอกจากนี้ แม้ว่าเราจะได้รับความสามารถในการรับรู้พื้นที่สี่มิติแล้ว ก็แทบจะไม่มีสถานการณ์ใดเลยที่จะสามารถนำความสามารถนี้ไปประยุกต์ใช้ได้

การรับรู้สี่มิติของ AI

ในทางกลับกัน สิ่งเดียวกันนี้สามารถทำได้ด้วย AI ยิ่งไปกว่านั้น AI อาจสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถในการรับรู้เชิงพื้นที่สี่มิตินี้ได้

ตัวอย่างเช่น ด้วยการรับรู้เชิงพื้นที่สี่มิติ AI สามารถวาดและทำความเข้าใจกราฟสี่มิติได้

มนุษย์สามารถมองเห็นข้อมูลภาพบนระนาบสองมิติได้เพียงแวบเดียวเท่านั้น ดังนั้น แม้จะวาดกราฟสามมิติและรับรู้ผ่านการแมปแบบผกผัน ก็ยังคงมีส่วนที่ซ่อนอยู่จากสายตา

ในขณะที่กราฟสามมิติส่วนใหญ่จะมองไม่เห็น กราฟสี่มิติจะซ่อนข้อมูลได้มากขึ้นไปอีก

แม้ว่าการหมุนกราฟจะสามารถเปิดเผยส่วนที่ซ่อนอยู่ได้ แต่สิ่งนี้ก็ห่างไกลจากเป้าหมายของการทำความเข้าใจข้อมูลได้ทันทีในชั่วพริบตา

ในทางตรงกันข้าม AI ไม่จำเป็นต้องถูกจำกัดด้วยข้อมูลภาพสองมิติเชิงระนาบ เป็นไปได้ที่จะทำให้ AI มีการมองเห็นเชิงพื้นที่สามมิติหรือสี่มิติแบบเสมือนจริงและฝึกฝนมัน

สิ่งนี้จะช่วยให้ AI สามารถเข้าใจกราฟสามมิติและสี่มิติได้อย่างเป็นธรรมชาติในมิติแบบพาโนรามา โดยไม่ต้องมีข้อมูลซ่อนอยู่หรือต้องหมุน

นอกจากนี้ สิ่งนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่สี่มิติเท่านั้น; ในทางตรรกะ มิติสามารถเพิ่มขึ้นได้อย่างไม่จำกัดไปถึงห้า, สิบ, ยี่สิบ และอื่นๆ อีกมากมาย

การทำความเข้าใจกราฟหลายมิติ

ความสามารถในการเข้าใจกราฟแบบพาโนรามาช่วยให้สามารถวิเคราะห์แนวโน้มข้ามหลายมิติได้ เช่น การเปรียบเทียบขนาดและการทำความเข้าใจอัตราส่วนก็สามารถทำได้ง่ายดาย

นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถวิเคราะห์รูปแบบข้อมูล เช่น ข้อมูลที่คล้ายกันหรือข้อมูลเชิงเปรียบเทียบได้ ยิ่งไปกว่านั้น ยังสามารถช่วยค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ได้อีกด้วย

สิ่งนี้ก้าวข้ามเพียงแค่การจับคู่รูปแบบข้อมูลหลายมิติที่ AI ที่มีอยู่เก่งกาจ ทำให้สามารถเข้าใจข้อมูลได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ตัวอย่างเช่น แม้ว่าจะมีรูปแบบที่เหมือนกันอยู่ในชุดมิติที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง การจับคู่รูปแบบข้อมูลหลายมิติแบบธรรมดาอาจจะหาได้ยาก

อย่างไรก็ตาม ด้วยการมองเห็นแบบหลายมิติ หากรูปร่างคล้ายกัน ก็ควรจะสามารถจดจำได้ทันที แม้ว่าจะอยู่ในการรวมมิติที่แตกต่างกันก็ตาม

ยิ่งไปกว่านั้น นอกเหนือจากการใช้แกนของมิติที่มาพร้อมกับข้อมูลอินพุตแล้ว ยังสามารถสำรวจโครงสร้างมิติที่ง่ายต่อการทำความเข้าใจข้อมูลได้อีกด้วย โดยการขยายหรือย่อแกนเฉพาะ การแปลงเป็นลอการิทึม หรือการแมปหลายแกนไปยังแกนอื่นจำนวนเท่ากันโดยไม่ลดมิติของพวกมัน

ดังนั้น ด้วยการฝึกความสามารถในการมองเห็นแบบหลายมิติ ทำให้สามารถเข้าใจโครงสร้างข้อมูลแบบพาโนรามาได้ ซึ่งเป็นงานที่ยากสำหรับทั้งมนุษย์และ AI ทั่วไป และเปิดโอกาสในการค้นพบข้อมูลเชิงลึกและกฎใหม่ๆ จากข้อมูลเหล่านั้น

การเร่งสร้างนวัตกรรมกระบวนทัศน์

ความสามารถในการทำความเข้าใจข้อมูลที่มีมิติสูงแบบดั้งเดิมโดยไม่ต้องแมปไปยังมิติที่ต่ำกว่านั้น ชี้ให้เห็นถึงศักยภาพที่สำคัญ

ตัวอย่างเช่น ทฤษฎีสุริยจักรวาลถูกคิดค้นขึ้นเพื่อให้ข้อมูลการสังเกตทางดาราศาสตร์เข้ากับสูตรทางคณิตศาสตร์ที่เข้าใจง่าย ความเข้าใจแบบโลกเป็นศูนย์กลางซึ่งตั้งสมมติฐานว่าดวงอาทิตย์โคจรรอบโลก ไม่สามารถแมปข้อมูลการสังเกตการณ์เข้ากับสูตรที่เข้าใจได้ ซึ่งนำไปสู่การคิดค้นทฤษฎีสุริยจักรวาล

อย่างไรก็ตาม หากข้อมูลการสังเกตทางดาราศาสตร์สามารถเข้าใจได้โดยตรงโดยไม่ลดมิติลง กฎที่คล้ายคลึงกับสุริยจักรวาลอาจถูกค้นพบได้เร็วกว่ามาก

ในทำนองเดียวกัน การประดิษฐ์ทางวิทยาศาสตร์ เช่น ทฤษฎีสัมพัทธภาพและกลศาสตร์ควอนตัม อาจเกิดขึ้นได้เร็วกว่ามาก หากข้อมูลหลายมิติสามารถเข้าใจได้แบบพาโนรามาในมิติเดิม

สิ่งนี้บอกเป็นนัยว่านวัตกรรมกระบวนทัศน์ ซึ่งนำไปสู่การค้นพบทฤษฎีและกฎต่างๆ ที่ยังไม่เป็นที่รู้จักของมนุษยชาติ อาจถูกเร่งให้เร็วขึ้นได้ด้วย AI ที่มีมิติโดยกำเนิด

บทสรุป

AI ที่ได้รับการฝึกฝนให้เป็นส่วนหนึ่งของพื้นที่หลายมิติ โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถในการรับรู้เชิงพื้นที่หลายมิติ ซึ่งเกินกว่าความสามารถของมนุษย์ อาจเร่งขยายขอบเขตของกระบวนทัศน์ในวิทยาศาสตร์และสถาบันการศึกษาได้อย่างรวดเร็ว

กระบวนทัศน์มีแนวโน้มที่จะเพิ่มจำนวนขึ้นมากกว่าที่จะเพียงแค่เปลี่ยนผ่าน แม้จะมีกระบวนทัศน์ใหม่ๆ ถูกคิดค้นขึ้นมา เราก็ไม่จำเป็นต้องตามให้ทันเสมอไป

แน่นอนว่า AI มีแนวโน้มที่จะอธิบายกระบวนทัศน์ที่ค้นพบในมิติที่ซับซ้อน โดยการแมปไปยังมิติที่ต่ำกว่าในลักษณะที่ง่ายต่อการทำความเข้าใจสำหรับเรา

อย่างไรก็ตาม กระบวนทัศน์ในมิติที่สูงเกินไปอาจยังคงเกินความเข้าใจของมนุษย์ ยิ่งไปกว่านั้น มันอาจเป็นไปไม่ได้ที่จะทำความเข้าใจกระบวนทัศน์ที่ขยายตัวอย่างมหาศาลทั้งหมด

ในสถานการณ์เช่นนี้ เราอาจพบว่าตัวเองใช้ชีวิตอยู่ท่ามกลางผลิตภัณฑ์และระบบที่ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่าเราจะไม่เข้าใจหลักการพื้นฐานของมันอย่างถ่องแท้ก็ตาม

ในฐานะวิศวกร ผมไม่อยากจินตนาการถึงสถานการณ์เช่นนั้นเลย แต่สำหรับคนส่วนใหญ่แล้ว มันอาจจะไม่แตกต่างจากที่เป็นอยู่ในปัจจุบันมากนัก