ยุคแห่งปัญญาแบบซิมโฟนิก

ในกระบวนการทางธุรกิจยุคใหม่ การนำ AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้ได้ก้าวข้ามจากขั้นของการเป็นเครื่องมือไปสู่ขั้นของการวางระบบแล้ว

และที่เหนือกว่านั้น ยุคใหม่แห่งปัญญาที่เรียกว่า "ปัญญาแบบซิมโฟนิก" กำลังรออยู่

บทความนี้จะสำรวจสถานะปัจจุบันและแนวโน้มในอนาคตของการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์จากสองมุมมอง: งานวนซ้ำ และ งานแบบไหล

งานวนซ้ำ

ในบทความก่อนหน้านี้ ผมได้วิเคราะห์มุมมองของ งานวนซ้ำ และเครื่องมือ รวมถึง งานแบบไหล และระบบ เพื่อเป็นจุดพิจารณาในการทำให้ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถทำงานได้

งานวนซ้ำ หมายถึงงานที่มนุษย์ทำโดยการรวมงานเฉพาะเจาะจงที่แตกต่างกันหลายอย่างเข้าด้วยกันโดยไม่รู้ตัว และดำเนินการผ่านการลองผิดลองถูก

และสำหรับ งานวนซ้ำ นี้ เครื่องมือเป็นสิ่งที่ดีที่สุด ด้วยการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับงานต่างๆ งานจึงสามารถดำเนินไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องเตรียมชุดเครื่องมือที่จำเป็นและฝึกฝนให้เชี่ยวชาญในการใช้งาน

ปัจจุบัน เมื่อ AI เชิงสร้างสรรค์ถูกนำมาใช้ในธุรกิจ ส่วนใหญ่เป็นการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เป็นเครื่องมือ

การอภิปรายส่วนใหญ่เกี่ยวกับการปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจด้วย AI เชิงสร้างสรรค์ มักจะหมายถึงการเพิ่มเครื่องมือใหม่ที่ทรงพลังนี้เข้าไปในชุดเครื่องมือที่มีอยู่ซึ่งมนุษย์ใช้สำหรับ งานวนซ้ำ ของพวกเขา

ปัญหาของงานวนซ้ำ

ในทางกลับกัน ดังที่ได้ชี้ให้เห็นในบทความก่อนหน้านี้ ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นจากเครื่องมือใน งานวนซ้ำ นั้นค่อนข้างจำกัด

เมื่อเครื่องมือมีประสิทธิภาพมากขึ้น มนุษย์ในท้ายที่สุดก็จะกลายเป็นคอขวด เราไม่สามารถเอาชนะขีดจำกัดของชั่วโมงการทำงานของมนุษย์ได้ในที่สุด

นอกจากนี้ ยังมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในประสิทธิภาพและความแม่นยำของ งานวนซ้ำ ระหว่างพนักงานเก่าและพนักงานใหม่ และการลดช่องว่างนี้เป็นเรื่องยาก ด้วยเหตุนี้ แม้ว่าจะมีเป้าหมายที่จะเพิ่มปริมาณงานเป็นสองเท่าในเดือนหน้า ก็ไม่สามารถจัดการได้หากไม่มีบุคลากรที่มีทักษะของพนักงานเก่า

เพื่อแก้ไขปัญหาที่มนุษย์เป็นคอขวด ทางออกที่ดีที่สุดคือการแทนที่ทุกอย่างด้วยปัญญาประดิษฐ์

อย่างไรก็ตาม AI เชิงสร้างสรรค์ในปัจจุบันยังไม่มีประสิทธิภาพในระดับนั้น

ยิ่งไปกว่านั้น แม้แต่งานวนซ้ำที่ดูเหมือนง่าย เมื่อพิจารณาอย่างใกล้ชิด ก็ประกอบด้วยงานย่อยจำนวนมากที่อยู่ใต้จิตสำนึก

ด้วยเหตุนี้ งานเหล่านี้จึงไม่สามารถแบ่งย่อยเป็นระบบไอทีทั่วไปหรือคู่มือที่ทำตามได้ง่าย และต้องอาศัยความเชี่ยวชาญของมนุษย์แทน

หากงานใต้จิตสำนึกจำนวนมากเหล่านี้ที่ต้องการความเชี่ยวชาญไม่ได้รับการจัดระเบียบ และความรู้ความเชี่ยวชาญที่จำเป็นสำหรับแต่ละงานไม่ได้รับการตกผลึกเป็น ความรู้ที่ครอบคลุมและสอดคล้องกันอย่างสูง ไม่ว่าประสิทธิภาพของ AI เชิงสร้างสรรค์จะดีขึ้นเพียงใด ก็จะไม่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้

การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำเป็นงานแบบไหลและการจัดระบบ

เพื่อตอบสนองวัตถุประสงค์ในการกระจายงานภายในขีดจำกัดประสิทธิภาพปัจจุบันของ AI เชิงสร้างสรรค์ และการจัดระเบียบ งานใต้จิตสำนึก และ การตกผลึกของความรู้ความเชี่ยวชาญให้เป็น ความรู้ที่ครอบคลุมและสอดคล้องกันอย่างสูง การจัด งานวนซ้ำ แบบลองผิดลองถูกให้เป็น งานแบบไหล ที่ได้มาตรฐานนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง

งานแบบไหล ที่ได้มาตรฐานเหมาะสำหรับไม่เพียงแค่เครื่องมือเท่านั้น แต่ยังรวมถึงระบบด้วย

ภายใน งานแบบไหล มีงานที่ AI เชิงสร้างสรรค์ต้องดำเนินการ และงานที่มนุษย์ต้องดำเนินการ โดยการเชื่อมโยงสิ่งเหล่านี้ด้วยระบบ งานแบบไหล ทั้งหมดก็จะสามารถดำเนินการได้

การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำเป็นงานแบบไหล และ การจัดระบบ ให้ประโยชน์ที่สำคัญหลายประการ:

ประการแรก เนื่องจาก AI เชิงสร้างสรรค์ได้รับการปรับให้เชี่ยวชาญสำหรับแต่ละงาน การเพิ่มประสิทธิภาพและ ความแม่นยำ สำหรับแต่ละงานจึงเป็นที่ชัดเจน

ประการที่สอง พนักงานหลายคนสามารถเพิ่มความรู้ให้กับ AI เชิงสร้างสรรค์ได้ และประโยชน์ก็จะขยายไปถึงทุกคน

ประการที่สาม การค่อยๆ ถ่ายโอนการแบ่งงานภายในงานนี้ไปยัง AI เชิงสร้างสรรค์จะง่ายขึ้น

ด้วยการเปลี่ยน งานวนซ้ำ ให้เป็น งานแบบไหล และสะสมความรู้ที่ AI เชิงสร้างสรรค์ต้องการสำหรับแต่ละงานในฐานะระบบ งานทางปัญญาจะเข้าใกล้ระบบอัตโนมัติมากขึ้น คล้ายกับสายการผลิตในโรงงาน

และด้วยการรวม ประสิทธิภาพพื้นฐานที่กำลังพัฒนาขึ้น ของ AI เชิงสร้างสรรค์ ซึ่ง วิวัฒนาการ ไปตามกาลเวลา และการใช้ ความรู้ที่ครอบคลุมและสอดคล้องกันอย่างสูง ที่สะสมไว้ซึ่งเชี่ยวชาญสำหรับงานต่างๆ ก็จะสามารถทำให้ งานแบบไหล ทั้งหมดเป็นกระบวนการอัตโนมัติที่ดำเนินการโดย AI เชิงสร้างสรรค์ได้

ปัญญาเสมือน

มาถึงตอนนี้ การวิเคราะห์ได้ดำเนินไปจากมุมมองของ งานวนซ้ำ และเครื่องมือ รวมถึง งานแบบไหล และระบบ

บทความล่าสุดอีกฉบับหนึ่งได้นำการอภิปรายนี้ไปอีกขั้น

ในบทความนั้น ผมได้กล่าวถึงหัวข้อ การประสานงานโดยปัญญาเสมือน

ปัจจุบันและในอนาคตอันใกล้ เนื่องจากข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพ AI เชิงสร้างสรรค์จะมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อมุ่งเน้นไปที่ งานเฉพาะเจาะจง

ดังนั้น ดังที่ได้กล่าวไปก่อนหน้านี้ในเรื่อง งานแบบไหล และระบบ กลไกที่เชื่อมต่อ AI เชิงสร้างสรรค์ที่เชี่ยวชาญสำหรับแต่ละ งาน จึงเป็นอุดมคติ

อย่างไรก็ตาม แม้ว่าประสิทธิภาพของ AI เชิงสร้างสรรค์จะดีขึ้นอย่างมาก การประมวลผลงานโดยการสลับบทบาทและใช้ ความรู้ที่ครอบคลุมและสอดคล้องกันอย่างสูง ภายในกระบวนการเดียว แทนที่จะจัดการ งานต่างๆ พร้อมกัน อาจนำไปสู่ประสิทธิภาพและความแม่นยำที่สูงขึ้นได้

แนวทางนี้ไม่จำเป็นต้องมีระบบเพื่อเชื่อมโยง AI เชิงสร้างสรรค์เข้าด้วยกัน การดำเนินการที่คล้ายกับการรวมระบบจะเกิดขึ้นภายในตัว AI เชิงสร้างสรรค์เอง

นอกจากนี้ ยังช่วยให้สามารถตอบสนองได้อย่างยืดหยุ่นภายในตัว AI เชิงสร้างสรรค์เอง โดยหลีกเลี่ยงสถานการณ์ที่ไม่สามารถสลับหรือเพิ่มงานได้หากไม่มีการปรับเปลี่ยนระบบ

นี่หมายถึงการนำ งานแบบไหล ที่ถูกจัดระบบกลับคืนสู่ งานวนซ้ำ

อย่างไรก็ตาม งานวนซ้ำ นี้ ซึ่งผ่านการ จัดระบบ และ การเปลี่ยนงานแบบวนซ้ำเป็นงานแบบไหล แล้ว ขณะนี้อยู่ในสถานะที่สามารถสร้าง ความรู้ที่ครอบคลุมและสอดคล้องกันอย่างสูง ที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ แม้ว่าจำนวน AI เชิงสร้างสรรค์จะเพิ่มขึ้นหรือมีการเปลี่ยนเวอร์ชันก็ตาม

สิ่งนี้ช่วยแก้ไขปัญหาของ งานวนซ้ำ ของมนุษย์ ทำให้สามารถทำงานได้อย่างยืดหยุ่นคล้ายกับมนุษย์

ในที่นี้ ผมเรียกความสามารถของ AI เชิงสร้างสรรค์ในการสลับบทบาทและ ความรู้ที่ครอบคลุมและสอดคล้องกันอย่างสูง ในระหว่างการดำเนินการครั้งเดียวว่า ปัญญาเสมือน สิ่งนี้คล้ายคลึงกับเครื่องเสมือนของคอมพิวเตอร์

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีเครื่องเสมือนที่จำลองคอมพิวเตอร์ที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงที่ทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียว AI เชิงสร้างสรรค์ตัวเดียวก็ประมวลผลงานโดยการสลับระหว่างหลายบทบาท

AI เชิงสร้างสรรค์ในปัจจุบันได้เรียนรู้ความสามารถ ปัญญาเสมือน นี้โดยธรรมชาติแล้ว ด้วยเหตุนี้ AI เชิงสร้างสรรค์จึงสามารถจำลองการอภิปรายระหว่างคนหลายคนและสร้างนวนิยายที่มีตัวละครหลายตัวได้

หากความสามารถ ปัญญาเสมือน นี้ดีขึ้นและมีการให้ ความรู้ที่ครอบคลุมและสอดคล้องกันอย่างสูง เพียงพอ ก็จะสามารถดำเนินการ งานวนซ้ำ ได้

การประสานงานอัจฉริยะ

นอกจากนี้ ผมเรียกความสามารถในการรวมหลายบทบาทและ ความรู้ที่ครอบคลุมและสอดคล้องกันอย่างสูง ได้อย่างอิสระเพื่อทำงานในลักษณะนี้ว่า การประสานงานอัจฉริยะ

สิ่งนี้คล้ายคลึงกับเทคโนโลยีการประสานงานที่จัดการเครื่องเสมือนหลายเครื่อง

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีการประสานงานที่ดำเนินการระบบอย่างมีประสิทธิภาพโดยการเปิดเครื่องเสมือนที่จำเป็นเมื่อต้องการ AI เชิงสร้างสรรค์ที่มีทักษะ การประสานงานอัจฉริยะ ที่ได้รับการปรับปรุง ซึ่งเป็นความสามารถของ ปัญญาเสมือน จะสามารถดำเนินการ งานวนซ้ำ ได้อย่างยืดหยุ่น โดยจัดการบทบาทและความรู้จำนวนมากอย่างเหมาะสม และรักษาประสิทธิภาพและความแม่นยำ

ปัญญาแบบซิมโฟนิก

AI เชิงสร้างสรรค์ที่มาถึงขั้นนี้สามารถเรียกว่า ปัญญาแบบซิมโฟนิก ได้

เช่นเดียวกับวงออร์เคสตราที่เชี่ยวชาญในการเล่นเครื่องดนตรีแต่ละชิ้น บรรเลงเพลงชิ้นเดียวในขณะที่แต่ละเครื่องทำหน้าที่ของตนเอง ปัญญาแบบซิมโฟนิก สามารถบรรเลงบทเพลงของงานทางปัญญาได้

ปัญญาแบบซิมโฟนิก นี้เป็นแนวคิดใหม่ ซึ่งเป็นหนึ่งในจุดสูงสุดสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์

อย่างไรก็ตาม ปัญญาแบบซิมโฟนิก นั้นมีอยู่แล้ว

นั่นก็คือ สติปัญญาของมนุษย์เรานั่นเอง

เป็นเพราะเรามี ปัญญาแบบซิมโฟนิก นี่เอง เราจึงสามารถทำงานทางปัญญาที่ซับซ้อนหลายอย่างได้อย่างไม่รู้ตัวและยืดหยุ่น ผ่าน งานวนซ้ำ โดยอาศัยความรู้ความเชี่ยวชาญจำนวนมาก

สุดท้าย: รูปแบบของ AGI

ด้วยการจัดหา AI เชิงสร้างสรรค์ที่สามารถจำลอง ปัญญาแบบซิมโฟนิก ด้วย งานแบบไหล และ แหล่งเก็บความรู้ สำหรับงานอื่นๆ AI จะสามารถจัดการ งานวนซ้ำ ได้หลายงาน

เมื่อสามารถจัดการ งานวนซ้ำ ที่แตกต่างกันจำนวนมากได้แล้ว AI จะสามารถเข้าใจกฎเกณฑ์ทั่วไปในงานเหล่านั้นและ รูปแบบโครงสร้าง ภายใน ความรู้ที่ครอบคลุมและสอดคล้องกันอย่างสูง ได้

ณ จุดนั้น สำหรับ งานวนซ้ำ ที่ไม่รู้จักโดยสิ้นเชิง เพียงแค่คำอธิบายสั้นๆ จากมนุษย์ AI ก็จะสามารถเรียนรู้ความรู้ความเชี่ยวชาญของงานนั้นได้ง่ายๆ เพียงแค่สังเกตว่ามนุษย์ทำงานนั้นอย่างไร

นี่คือ ปัญญาแบบซิมโฟนิก ที่แท้จริง เมื่อถึงขั้นนี้แล้ว มนุษย์จะไม่จำเป็นต้องใช้ความพยายามในการเปลี่ยนงานให้เป็น กระบวนการแบบไหล หรือ การตกผลึกของความรู้ความเชี่ยวชาญ อีกต่อไป

นอกจากนี้ ความรู้ที่สะสมโดยอัตโนมัติโดย AI เชิงสร้างสรรค์ยังสามารถแบ่งปันกันระหว่าง AI เชิงสร้างสรรค์อื่นๆ ได้

หากสิ่งนี้เกิดขึ้น ความสามารถในการเรียนรู้ของ AI เชิงสร้างสรรค์จะเหนือกว่ามนุษย์อย่างมาก

สิ่งนี้ถือได้ว่าเป็นรูปแบบหนึ่งของ AGI