หนึ่ง: พื้นหลัง: “คอขวดมนุษย์” ในการวิจัยและพัฒนา AI ได้กลายเป็นข้อจำกัดหลักต่อการพัฒนาอุตสาหกรรม

“ปัญญาประดิษฐ์สามารถเร่งการพัฒนาของตัวมันเองได้หรือไม่?”

คำถามสุดท้ายที่สำคัญที่สุดในสาขาปัญญาประดิษฐ์นี้ ได้รับความก้าวหน้าครั้งสำคัญในวันนี้ ขณะที่เรายังคงประหลาดใจกับความก้าวหน้าของโมเดลขนาดใหญ่ในด้านโค้ด คณิตศาสตร์ และการให้เหตุผล กรอบงานแบบปิดที่สามารถดำเนินการวิจัยและพัฒนา AI แบบครบวงจรได้ด้วยตนเองอย่างอิสระ — ASI-Evolve — ได้เปิดยุคใหม่ของการวิวัฒนาการด้วยตนเองของ AI แล้ว

ความก้าวหน้าในสาขา AI ในปัจจุบัน ยังคงหมุนรอบเสาหลักสามประการ ได้แก่ ข้อมูล โครงสร้างโมเดล และอัลกอริทึมการฝึก ทุกๆ การก้าวข้าม ต่างพึ่งพาวงจรซ้ำของ “การสร้างสมมติฐาน → การนำโค้ดไปปฏิบัติ → การดำเนินการทดลอง → การวิเคราะห์ผลลัพธ์” ที่นำโดยนักวิทยาศาสตร์มนุษย์

อย่างไรก็ตาม วงจรนี้กำลังเผชิญกับ คอขวดมนุษย์ ที่ยากจะก้าวข้าม:
* พื้นที่สมมติฐานถูกจำกัด: พื้นที่สมมติฐานที่มนุษย์สามารถสำรวจแบบขนานได้มีอย่างจำกัดมาก
* กระบวนการพึ่งพาการทำงานของมนุษย์: กระบวนการทดลองต้องการการแทรกแซงและการดีบั๊กด้วยมนุษย์จำนวนมหาศาล
* ประสบการณ์นำกลับมาใช้ใหม่ได้ยาก: ประสบการณ์การวิจัยและข้อมูลเชิงลึกระดับลึกยากที่จะถูกบันทึกอย่างเป็นระบบและนำกลับมาใช้ใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อจำกัดเหล่านี้ได้กลายเป็นเพดานหลักที่จำกัดความเร็วในการพัฒนา AI

การปรากฏตัวของ ASI-Evolve ได้ทำลายความตีบตันนี้โดยสิ้นเชิง โดยใช้กระบวนทัศน์การวิจัยของนักวิทยาศาสตร์มนุษย์เป็นต้นแบบ สร้างกรอบงานวิจัยแบบครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบแบบ “การเรียนรู้-ออกแบบ-ทดลอง-วิเคราะห์” ผ่านนวัตกรรมหลักสองประการ — คลังความรู้เชิงโครงสร้างที่ฉีดความรู้เบื้องต้นของมนุษย์ และ เครื่องมือวิเคราะห์เฉพาะทางที่สามารถสกัดข้อมูลเชิงลึกที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้จากผลการทดลอง — กรอบงานนี้ทำให้เกิดการวนซ้ำและวิวัฒนาการด้วยตนเองอย่างอิสระในกระบวนการวิจัยและพัฒนา AI ทั้งหมด

รูปที่ 1: ไลน์การทำงานของ ASI-Evolve ในแต่ละรอบวิวัฒนาการ ระบบจะสุ่มตัวอย่างบริบทจากฐานข้อมูล ค้นหาข้อมูลความรู้ที่เกี่ยวข้องผ่านการค้นหาแบบฝังตัว สร้างโปรแกรมตัวเลือกใหม่ เรียกใช้สคริปต์ประเมินภายใต้ข้อจำกัด และสรุปผลเป็นรายงานการวิเคราะห์เพื่อเก็บกลับเข้าฐานข้อมูล การออกแบบนี้ได้นำกลไกการค้นหาความรู้และการจัดเก็บรายงานมาใช้ ทำให้กระบวนการวิวัฒนาการอยู่บนพื้นฐานของประสบการณ์ในอดีตและความรู้ของมนุษย์ หลีกเลี่ยงการค้นหาแบบสุ่ม โครงสร้างแบบโมดูลาร์สามารถปรับให้เข้ากับงานวิจัย AI ที่แตกต่างกันได้

ในฐานะกรอบงานแรกของโลกที่ทำให้เกิดการค้นพบที่ขับเคลื่อนโดย AI อย่างเป็นเอกภาพบนเสาหลักสามประการของการวิจัยและพัฒนา AI ผลการทดลองของ ASI-Evolve ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่พลิกโฉม:

• การออกแบบโครงสร้างเครือข่ายประสาทเทียม: หลังจากการวนซ้ำ 1773 รอบ ค้นพบโครงสร้างความสนใจเชิงเส้น 105 รูปแบบที่เหนือกว่าสถาปัตยกรรม SOTA ของมนุษย์อย่างอิสระ โดยโมเดลที่ดีที่สุดมีประสิทธิภาพดีกว่า DeltaNet 0.97 จุด ประมาณ 3 เท่าของการปรับปรุงด้วยมือของมนุษย์ล่าสุด
• การจัดการข้อมูลก่อนฝึก: กระบวนการจัดการข้อมูลที่วิวัฒนาการขึ้น ทำให้ประสิทธิภาพพื้นฐานโดยเฉลี่ยเพิ่มขึ้น 3.96 จุด และเพิ่มขึ้นมากกว่า 18 จุดบนเกณฑ์วัดที่เน้นความรู้อย่าง MMLU
• การออกแบบอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบเสริมแรง: อัลกอริทึมที่พัฒนาขึ้นเองมีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการหลักอย่างมีนัยสำคัญบนเกณฑ์วัดหลายตัว เช่น สูงกว่า GRPO สูงสุด 12.5 จุดบน AMC32
• การค้นพบทางวิทยาศาสตร์ข้ามสาขา: ในงานเริ่มต้นเย็นของการทำนายยา-เป้าหมายทางชีวการแพทย์ บรรลุการเพิ่มขึ้นของ AUROC สูงสุด 6.94 จุด พิสูจน์ว่ากระบวนทัศน์ AI-for-AI สามารถถ่ายโอนไปยังสาขาวิทยาศาสตร์ที่กว้างขึ้นได้

บทความนี้จะวิเคราะห์การออกแบบหลัก ตรรกะนวัตกรรม และผลการทดลองของ ASI-Evolve อย่างลึกซึ้ง พร้อมสำรวจการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานที่นำมาสู่กระบวนทัศน์การวิจัยและพัฒนา AI

รูปที่ 2: แผนภาพภาพรวมของนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนโดย AI ชั้นหลักแสดงให้เห็นถึงการก้าวข้ามด้วยตนเองของ AI บนเสาหลักสามประการ: ข้อมูล โครงสร้าง และอัลกอริทึม ชั้นนอกสะท้อนถึงการเสริมพลังและการแพร่กระจายของการก้าวข้ามเหล่านี้ไปยังสาขาวิชาต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ ชีวการแพทย์ วิศวกรรมศาสตร์

สารบัญบทความ

• หนึ่ง: พื้นหลัง: “คอขวดมนุษย์” ในการวิจัยและพัฒนา AI ได้กลายเป็นข้อจำกัดหลักต่อการพัฒนาอุตสาหกรรม
• สอง: งานที่เกี่ยวข้อง: การวิวัฒนาการของ AI for Science และขอบเขตที่ยังไม่ถูกก้าวข้าม
  • 2.1 รุ่นแรก: ระบบค้นพบทางวิทยาศาสตร์เฉพาะทาง
  • 2.2 รุ่นที่สอง: เอเจนต์ช่วยเหลือการวิจัยอัจฉริยะที่ใช้ LLM เป็นพื้นฐาน
• สาม: รายละเอียดกรอบงานหลัก: กระบวนทัศน์การวิจัยแบบปิดของ ASI-Evolve
  • 3.1 กรอบงานโดยรวมและนิยามเชิงรูปนัย
  • 3.2 ส่วนประกอบนวัตกรรมหลักสองประการ: ก้าวข้ามคอขวดหลักของกรอบงานวิวัฒนาการแบบดั้งเดิม
  • 3.3 โมดูลหลักสี่โมดูล: การนำการวนซ้ำแบบปิดไปปฏิบัติอย่างสมบูรณ์
• สี่: การตรวจสอบการทดลองหลัก: การก้าวข้ามอย่างครอบคลุมบนเสาหลักสามประการของการวิจัยและพัฒนา AI
  • 4.1 สถานการณ์ที่หนึ่ง: การออกแบบโครงสร้างเครือข่ายประสาทเทียมความสนใจเชิงเส้น
  • 4.2 สถานการณ์ที่สอง: การวิวัฒนาการกลยุทธ์การจัดการข้อมูลก่อนฝึก
  • 4.3 สถานการณ์ที่สาม: การออกแบบอัลกอริทึมการฝึกการเรียนรู้แบบเสริมแรง
  • 4.4 การตรวจสอบประสิทธิภาพของกรอบงาน: การทดลองเปรียบเทียบและการศึกษาการกำจัดองค์ประกอบ
• ห้า: การถ่ายโอนข้ามสาขา: คุณค่าทางวิทยาศาสตร์สากลของกระบวนทัศน์ AI-for-AI
  • 5.1 พื้นหลังงาน
  • 5.2 ผลการทดลองหลัก
  • 5.3 การตีความจุดนวัตกรรม: AI บรรลุการสร้างนวัตกรรมการผสานความรู้ข้ามสาขา
• หก: การตีความเชิงลึก: การปฏิวัติกระบวนทัศน์การวิจัยและพัฒนา AI ที่ ASI-Evolve นำมา
  • 6.1 การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์หลัก: จาก “มนุษย์นำ, AI ช่วยเหลือ” สู่ “AI วิจัยและพัฒนาด้วยตนเองแบบปิด มนุษย์กำหนดปัญหา”
  • 6.2 การลดต้นทุนเพิ่มประสิทธิภาพและการเพิ่มขีดความสามารถของกระบวนการวิจัยและพัฒนา AI ทั้งหมด
  • 6.3 ผลกระทบอันไกลโพสต่ออุตสาหกรรม AI Infra
  • 6.4 มองข้อจำกัดและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นอย่างเป็นกลาง
• เจ็ด: มุมมองอนาคต: ยุคเต็มสแต็กของการวิวัฒนาการด้วยตนเองของ AI

รูปที่ 1: การกระจายความยากของงานอัตโนมัติทางวิทยาศาสตร์ แผนภาพนี้แบ่งระดับความยากของงานจากสามมิติ: ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ ความซับซ้อนของพื้นที่ค้นหา ความซับซ้อนของผลตอบรับ กำหนดขอบเขตเป้าหมายของ ASI-EVOLVE — ช่วงการสำรวจทางวิทยาศาสตร์ที่มีความยากสูงและขนาดใหญ่ที่กรอบงานที่มีอยู่ยังไม่ครอบคลุม

อย่างไรก็ตาม ในวงจรปิดของการวิจัยและพัฒนา AI แบบดั้งเดิม มนุษย์ได้กลายเป็นคอขวดสำคัญ เมื่อระบบมีความซับซ้อนมากขึ้นและต้นทุนการวิจัยและพัฒนาสูงขึ้น โหมดการวิจัยที่นำโดยมนุษย์เผชิญกับข้อจำกัดหลักสามประการ:

| ประเภทคอขวด | ปัญหาหลัก | การแสดงออกที่เฉพาะเจาะจง |
| :— | :— | :— |
| คอขวดการสำรวจพื้นที่สมมติฐาน | ความสามารถในการสำรวจแบบขนานของมนุษย์มีขีดจำกัดทางกายภาพ | พื้นที่การออกแบบ AI เกือบจะไม่มีที่สิ้นสุด (เช่น โครงสร้างความสนใจเชิงเส้นสามารถมีชุดค่าผสมได้ถึงร้อยล้าน) ทีมชั้นนำสามารถตรวจสอบได้เพียงไม่กี่สิบแผนในหลายเดือน ความเป็นไปได้ส่วนใหญ่ยังไม่ถูกสำรวจ |
| คอขวดกำลังคนในการดำเนินการทดลอง | การทดลองที่มีต้นทุนสูงและรอบยาวพึ่งพาการแทรกแซงของมนุษย์อย่างมาก | การตรวจสอบโครงสร้างแต่ละครั้งต้องแก้ไขโค้ด ปรับสภาพแวดล้อม ดีบั๊ก ตรวจสอบและวิเคราะห์ ใช้เวลาหลายชั่วโมงถึงหลายวัน วิศวกรหนึ่งคนสามารถทำการทดลองพร้อมกันได้ไม่เกิน 10 ครั้ง ใช้เวลาจำนวนมากไปกับการจัดการสภาพแวดล้อมและข้อผิดพลาด |
| คอขวดการจัดระบบการตกตะกอนประสบการณ์ | ข้อมูลเชิงลึกการวิจัยยากที่จะนำกลับมาใช้ใหม่และส่งต่อในระดับใหญ่ | ข้อมูลเชิงลึกสำคัญจากการทดลองที่ล้มเหลว (เช่น สาเหตุความล้มเหลว จุดที่ควรหลีกเลี่ยง) ส่วนใหญ่อยู่ในประสบการณ์ส่วนบุคคล ขาดการตกตะกอนเชิงโครงสร้าง ทีมต่าง ๆ ต้องเจอปัญหาซ้ำซาก การถ่ายโอนความรู้ข้ามสาขาทำได้ยาก ยับยั้งนวัตกรรมที่พลิกโฉม |

คอขวดสามประการนี้ได้กลายเป็นปัจจัยหลักที่จำกัดการพัฒนาอุตสาหกรรม AI เรากำลังพยายามใช้สติปัญญาและกำลังกายของมนุษย์ที่เติบโตแบบเชิงเส้น เพื่อขับเคลื่อนสาขาเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างทวีคูณ เพดานประสิทธิภาพของมันปรากฏชัดเจนแล้ว ดังนั้น “AI สามารถเร่งการพัฒนาของตัวมันเองได้หรือไม่” จึงกลายเป็นคำถามหลักที่อุตสาหกรรมต้องตอบโดยด่วน

สอง: งานที่เกี่ยวข้อง: การวิวัฒนาการและขอบเขตของ AI for Science

ก่อน ASI-Evolve นักวิจัยได้สำรวจในสาขา “AI เสริมพลังการค้นพบทางวิทยาศาสตร์” มานานหลายปี การพัฒนาสามารถแบ่งออกเป็นสองระยะ แต่ยังไม่สามารถก้าวข้ามขอบเขตหลักของ “AI ดำเนินการวิจัยและพัฒนาแบบปิดด้วยตนเองอย่างอิสระ” ได้

2.1 รุ่นแรก: ระบบค้นพบทางวิทยาศาสตร์เฉพาะทาง

ตัวแทนของระยะนี้รวมถึงระบบ AlphaFold, GraphCast ของ DeepMind และ GNoME ของ Google DeepMind เป็นต้น ระบบเหล่านี้บรรลุประสิทธิภาพที่เหนือกว่ามนุษย์ในงานที่เฉพาะเจาะจงและมีขอบเขตชัดเจน เช่น:
* AlphaFold แก้ปัญหาการทำนายโครงสร้างโปรตีนที่รบกวนวงการชีววิทยามา 50 ปี
* GraphCast บรรลุความแม่นยำในการพยากรณ์อากาศที่เหนือกว่าตัวแบบเชิงตัวเลขแบบดั้งเดิมอย่างมาก
* GNoME ค้นพบวัสดุใหม่ที่เป็นไปได้หลายล้านชนิด

อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดหลักของระบบประเภทนี้คือความเฉพาะทาง พวกมันสามารถแก้ปัญหาเฉพาะที่กำหนดไว้ล่วงหน้า มีอินพุตและเอาต์พุตที่ชัดเจนเท่านั้น ไม่สามารถถ่ายโอนไปยังสถานการณ์การวิจัยอื่น ๆ และไม่สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อน เปิดกว้าง มีหลายมิติ และมีรอบยาวในการวิจัยและพัฒนา AI เองได้ พวกมันเป็น “เครื่องมือเฉพาะทาง” ของ AI for Science ไม่ใช่เอเจนต์การวิจัยอัจฉริยะสากล

2.2 รุ่นที่สอง: เอเจนต์ช่วยเหลือการวิจัยอัจฉริยะที่ใช้ LLM เป็นพื้นฐาน

ด้วยความก้าวหน้าของความสามารถของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ระบบช่วยเหลือการวิจัยที่ใช้ LLM เป็นพื้นฐานพัฒนาอย่างรวดเร็ว ก้าวไปสู่การวิจัยด้วยตนเองอย่างอิสระที่สำคัญ แต่ยังมีข้อจำกัด:
* ระบบเช่น SciMaster มุ่งเน้นไปที่คำถามทางวิทยาศาสตร์ที่มีคำตอบที่รู้จัก แก้ปัญหา “การค้นหาความรู้” ไม่ใช่การสำรวจแนวหน้า
* ระบบเช่น MLMaster, MLEvolve สามารถแก้ปัญหาเฉพาะการปรับให้เหมาะสมที่มีขอบเขตภายใต้มาตรฐานการประเมินที่ตายตัว ไม่สามารถจัดการกับงานวิจัยแนวหน้าที่เปิดกว้างและไม่มีขอบเขตที่ชัดเจน
* ระบบ AI Scientist ทำให้กระบวนการตีพิมพ์บทความเป็นอัตโนมัติ แต่ ไม่ได้แก้ปัญหาการสำรวจปัญหาวิทยาศาสตร์แนวหน้าในสถานการณ์เปิดอย่างแท้จริง โดยพื้นฐานแล้วเป็น “เครื่องมือเขียนบทความอัตโนมัติ”
* ระบบ AlphaEvolve ผ่านเอเจนต์เข้ารหัสที่ปรับให้เหมาะสมตัวเลือกแบบวนซ้ำ ก้าวไปสู่การวิจัยด้วยตนเองอย่างอิสระที่สำคัญ แต่ ยังคงจัดการกับวงจรที่ซับซ้อนของการวิจัยและพัฒนา AI ที่มีต้นทุนสูง รอบยาว การกำกับดูแลอ่อน และผลตอบรับหลายมิติได้ยาก

ข้อจำกัดร่วมของระบบเหล่านี้คือไม่สามารถทำให้เกิดวงจรปิดของการวิจัยและพัฒนา AI ตั้งแต่ต้นจนจบได้ พวกมันสามารถแก้ปัญหาย่อยที่มีขอบเขตชัดเจน หรือช่วยเหลือเพียงขั้นตอนเดียวของกระบวนการวิจัยเท่านั้น ไม่เคยมีกรอบงานที่เป็นเอกภาพ ที่สามารถทำให้เกิดการค้นพบด้วยตนเองที่ขับเคลื่อนโดย AI อย่างสมบูรณ์ ตั้งแต่ต้นจนจบ บนเสาหลักสามประการของการวิจัยและพัฒนา AI (ข้อมูล โครงสร้าง อัลกอริทึม) และไม่สามารถเรียนรู้จากความล้มเหลว ตกตะกอนข้อมูลเชิงลึกอย่างต่อเนื่อง ดำเนินการวนซ้ำที่เชื่อมโยงกันหลายรอบได้เหมือนนักวิทยาศาสตร์มนุษย์ การปรากฏตัวของ ASI-Evolve มีเป้าหมายเพื่อเติมเต็มช่องว่างหลักนี้

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง

☕ สนับสนุนค่ากาแฟทีมงาน

หากคุณชอบบทความนี้ สามารถสนับสนุนเราได้ผ่าน PromptPay

SCAN TO PAY WITH ANY BANK