ผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพลับกำลังพัฒนาเอเจนต์ AI ที่วางแผนล่วงหน้าได้ในสถานการณ์ไม่คาดคิด
ดานิยาร์ ฮาฟเนอร์ ผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพลับในซานฟรานซิสโก กำลังเดินหน้าพัฒนาเอเจนต์ AI และหุ่นยนต์ที่สามารถรับมือกับสถานการณ์ใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเจอมาก่อนในช่วงฝึกฝน แนวคิดหลักของเขาไม่ใช่การสอนให้ระบบจดจำสภาพแวดล้อมแบบตายตัว แต่เป็นการสร้าง “โลกจำลอง” หรือ world model ที่ใกล้เคียงความเป็นจริง แล้วให้เอเจนต์เข้าไปฝึกตัดสินใจภายในนั้นก่อน เพื่อเรียนรู้การคาดการณ์ผลลัพธ์และวางแผนล่วงหน้าเมื่อต้องทำงานในโลกจริง
บทความอธิบายว่าเทคนิคที่ฮาฟเนอร์ใช้คือ model-based reinforcement learning ซึ่งต่างจากแนวทางหุ่นยนต์ทั่วไปที่มักต้องพึ่งการลองผิดลองถูกในสภาพจริงเป็นจำนวนมาก วิธีของเขาเปิดทางให้เอเจนต์เรียนรู้จากการคาดเดาและการจำลองสถานการณ์ แทนที่จะต้องเสี่ยงทดสอบกับโลกจริงทุกครั้ง ทำให้มีศักยภาพสูงกับงานที่ซับซ้อน โดยเฉพาะหุ่นยนต์ที่ต้องเข้าไปอยู่ในพื้นที่ของมนุษย์ เช่น บ้านที่มีผังห้องและเฟอร์นิเจอร์แตกต่างกันไปในแต่ละแห่ง
เส้นทางอาชีพของฮาฟเนอร์สะท้อนความเชี่ยวชาญด้านนี้อย่างชัดเจน เขาเติบโตในเยอรมนีและเริ่มสนใจการเขียนโปรแกรมตั้งแต่อายุน้อย ก่อนเข้าสู่วงการ AI ผ่านการเรียนและการทำงานที่ Google Brain และ Google DeepMind ในหลายประเทศ เขาได้ร่วมงานกับนักวิจัยระดับแนวหน้าอย่าง Geoffrey Hinton และ Ashish Vaswani และได้รับคำยกย่องจาก Timothy Lillicrap ว่าเป็นหนึ่งในคนที่โดดเด่นที่สุดในหมู่บุคลากรสายวิจัยของ Google
ผลงานของเขาถูกพิสูจน์ผ่านโครงการสำคัญหลายชุด เริ่มจาก PlaNet ที่ช่วยให้เอเจนต์วางแผนการกระทำล่วงหน้าได้ ต่อด้วย Dreamer 2 ที่ทำผลงานระดับมนุษย์ในเกม Atari 2600, Dreamer 3 ที่พิชิตภารกิจขุดเพชรใน Minecraft ได้ และ Dreamer 4 ที่ก้าวไปอีกขั้นด้วยการเรียนรู้จากชุดข้อมูลวิดีโอการเล่นเกมแบบออฟไลน์โดยไม่ต้องโต้ตอบกับเกมโดยตรง
ในระยะหลัง ฮาฟเนอร์เริ่มนำแนวคิดเดียวกันนี้ออกจากโลกเสมือนเข้าสู่โลกกายภาพ ผ่านโครงการ DayDreamer ที่เปิดทางให้หุ่นยนต์ปรับตัวกับสภาพแวดล้อมใหม่และเหตุการณ์ไม่คาดคิด เช่น ถูกผลักล้ม โดยไม่ต้องมีการฝึกเฉพาะทางสำหรับทุกกรณี การขยับจากเกมและการจำลองไปสู่หุ่นยนต์จริงสะท้อนเป้าหมายใหญ่ของเขา คือทำให้ AI มีความสามารถในการ “คิดล่วงหน้า” และยืดหยุ่นพอจะใช้งานได้ในโลกที่ไม่แน่นอน
แม้สตาร์ทอัพใหม่ของเขาจะยังอยู่ในโหมดลับและยังไม่เปิดเผยรายละเอียดมากนัก แต่จากทิศทางงานวิจัยที่ผ่านมา บทความชี้ให้เห็นว่าฮาฟเนอร์กำลังพยายามสร้างเทคโนโลยีที่อาจมีผลกระทบกว้างไกลต่ออนาคตของหุ่นยนต์และ AI เชิงปฏิบัติ หากทำได้สำเร็จ ระบบประเภทนี้อาจเป็นกุญแจสำคัญในการทำให้หุ่นยนต์ทำงานในบ้าน โรงงาน หรือสภาพแวดล้อมจริงอื่น ๆ ได้อย่างอิสระและปลอดภัยมากขึ้น
