ทำไมแค่ LLMs ถึงยังไม่พอ?
แม้ AI อย่าง ChatGPT จะฉลาดมาก แต่มันยังขาด "ความเข้าใจเชิงบริบทของโลกทางกายภาพ" มันรู้ว่าคำไหนควรอยู่ต่อจากคำไหน แต่ไม่รู้ว่า "น้ำหนัก" คืออะไร หรือ "แรงโน้มถ่วง" รู้สึกยังไงในสถานการณ์จริง
เปรียบเทียบว่า ความฉลาดของมนุษย์เราไม่ได้เกิดจากการอ่านหนังสืออย่างเดียว แต่เกิดจากการที่เรามีร่างกายไปสัมผัส หยิบจับ และลองผิดลองถูกกับโลกใบนี้
หัวใจสำคัญคือ Simulation-Centric Intelligence
การจะรอให้ AI เรียนรู้ผ่านหุ่นยนต์ในโลกจริงนั้นช้าเกินไปและเสี่ยงต่อความเสียหาย ทางลัดคือการใช้ "โลกจำลอง (Simulation)" เป็นโรงเรียนฝึก AI
-
ฝึกในโลกเสมือน: สร้างโลกดิจิทัลที่ฟิสิกส์แม่นยำเหมือนโลกจริง 100% ให้ AI ฝึกควบคุมร่างกายในนั้น
-
ลองผิดลองถูกได้ไม่จำกัด: ในโลกจำลอง AI สามารถล้มหรือทำของพังได้เป็นล้านครั้งโดยไม่มีค่าเสียหาย ทำให้มันเรียนรู้ได้เร็วกว่ามนุษย์หลายเท่า
-
Data Driven: ความฉลาดไม่ได้ถูกเขียนด้วยโค้ด แต่เกิดจากข้อมูลที่ AI ได้รับตอนที่มัน "ขยับตัว" ในโลกจำลองนั้น
Embodiment as a Service (EaaS) คืออะไร?
แนวคิดนี้คือการทำให้ "ความสามารถในการมีร่าง" กลายเป็นบริการ (Service) เหมือนกับที่เราใช้ Cloud Storage ในปัจจุบัน
-
Modular Intelligence: เราสามารถสร้างสมอง AI ที่เก่งการเคลื่อนไหว แล้วนำไป "สวม" ลงในร่างหุ่นยนต์แบบไหนก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นหุ่น 4 ขา หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ หรือแขนกลโรงงาน
-
Scalability: เมื่อฝึกสมอง AI ตัวเดียวในโลกจำลองจนเก่งแล้ว เราสามารถ Copy สมองนั้นไปใส่ในหุ่นยนต์พันตัวพร้อมกันได้ทันที
-
Bridge the Gap: เป็นการเชื่อมต่อระหว่าง โลกดิจิทัล (การประมวลผล) และ โลกกายภาพ (การลงมือทำ) เข้าด้วยกันอย่างสมบูรณ์
อนาคตที่เราจะเห็น
ในอนาคต AI จะไม่ได้อยู่แค่ในจอคอมพิวเตอร์ แต่มันจะเข้ามาอยู่ใน "ร่าง" ต่างๆ รอบตัวเรา
การสร้าง AI จะเปลี่ยนจากการ "ป้อนข้อมูล" เป็นการ "สร้างสภาพแวดล้อม" ให้มันเติบโตและเรียนรู้เอง ใครที่มีระบบโลกจำลอง (Simulation) ที่ดีที่สุด ก็จะมี AI ที่ฉลาดและเข้าใจโลกได้ลึกซึ้งที่สุด