นักประสาทวิทยาอธิบายเหตุผลที่เป็นไปไม่ได้ที่ AI จะ 'เข้าใจ' ภาษาได้อย่างแท้จริง
นักประสาทวิทยาศาสตร์เผย AI ไม่สามารถเข้าใจภาษาได้อย่างแท้จริง พร้อมอธิบาย 4 เหตุผลสำคัญ ได้แก่ ความแตกต่างระหว่างข้อความกับภาษา บริบท อารมณ์ และความแตกต่างระหว่าง Neural Networks กับเครือข่ายประสาทจริง

Key takeaway
- AI ไม่สามารถเข้าใจภาษาได้อย่างแท้จริงเหมือนมนุษย์ เพราะการทำงานของ Neural Networks ในคอมพิวเตอร์แตกต่างจากเครือข่ายประสาทในสมองมนุษย์โดยสิ้นเชิง
- การสื่อสารของมนุษย์ไม่ได้ขึ้นอยู่กับแค่ตัวภาษาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริบทแวดล้อม อารมณ์ความรู้สึก การแสดงออกทางสีหน้า และการสบตา ซึ่ง AI ไม่สามารถเข้าถึงองค์ประกอบเหล่านี้ได้
- การเปรียบเทียบความสามารถของ AI กับความเข้าใจภาษาของมนุษย์อาจนำไปสู่การใช้งานที่ผิดพลาดและเป็นอันตราย เนื่องจากเป็นการตีความและประยุกต์ใช้หลักการทางวิทยาศาสตร์อย่างไม่ถูกต้อง
นักประสาทวิทยาศาสตร์ได้อธิบายว่าเป็นไปไม่ได้ที่ AI จะสามารถ "เข้าใจ" ภาษาได้อย่างแท้จริง แม้ว่าการเกิดขึ้นของ Generative AI อย่าง ChatGPT (ที่ใช้ Large Language Models) จะทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับนิยามของ "ความหมาย"
Geoffrey Hinton ผู้ได้รับรางวัลโนเบลและผู้บุกเบิกด้าน AI เคยกล่าวว่า: "สิ่งที่ทำให้ผมประหลาดใจคือ Neural Networks สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติได้ดีเพียงใด ซึ่งเกิดขึ้นเร็วกว่าที่ผมคิดไว้มาก... และผมยังคงทึ่งว่าพวกมันเข้าใจจริงๆ ในสิ่งที่พวกมันพูด"
อย่างไรก็ตาม นักวิจัยด้านประสาทวิทยาศาสตร์ที่ศึกษาเรื่องการเข้าใจภาษาของมนุษย์มากว่า 20 ปี ไม่เห็นด้วยกับแนวคิดนี้ โดยให้เหตุผลสำคัญ 4 ประการ:
- ข้อความกับภาษาไม่ใช่สิ่งเดียวกัน: ข้อความที่เขียนเป็นเพียงตัวแทนของภาษา ไม่ใช่ตัวภาษาเอง ตัวอย่างเช่น ภาษาฮินดีและอูรดูเป็นภาษาเดียวกันในระดับการสนทนา แต่ใช้ตัวอักษรที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง
- บริบทมีความสำคัญ: การสื่อสารทางภาษาส่วนใหญ่เกิดขึ้นแบบตัวต่อตัว ในบริบทแวดล้อมเฉพาะที่ผู้พูดและผู้ฟังใช้ร่วมกัน พร้อมกับสัญญาณอื่นๆ เช่น โทนเสียง การสบตา และการแสดงออกทางสีหน้าและอารมณ์
- อารมณ์มีผลต่อการประมวลผล: งานวิจัยล่าสุดแสดงให้เห็นว่าสภาวะอารมณ์ของบุคคลสามารถเปลี่ยนรูปแบบคลื่นสมองเมื่อประมวลผลความหมายของประโยค สมองของมนุษย์ไม่เคยแยกขาดจากบริบททางอารมณ์
- Neural Networks ไม่ใช่เครือข่ายประสาทจริง: เมื่อผู้เชี่ยวชาญด้าน AI พูดถึง Neural Networks พวกเขาหมายถึงอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ ไม่ใช่เครือข่ายประสาทในสมองจริงที่มีลักษณะโครงสร้างและการทำงานแบบเฉพาะ
นักวิจัยยังโต้แย้งการเปรียบเทียบระหว่าง Neural Networks กับทฤษฎีภาษาศาสตร์ของ Chomsky โดยชี้ให้เห็นว่าทฤษฎีของ Chomsky เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ภาษา ไม่ใช่การประมวลผล ในขณะที่สมองมนุษย์พร้อมที่จะเข้าใจและเรียนรู้ภาษาของชุมชนตั้งแต่แรกเกิด
การสับสนระหว่างความสามารถของ AI กับความเข้าใจภาษาของมนุษย์อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เป็นอันตรายได้ เนื่องจากเป็นการใช้คำศัพท์ทางวิทยาศาสตร์อย่างผิดๆ หรือนำไปประยุกต์ใช้อย่างไม่ถูกต้อง
Why it matters
💡 บทความนี้นำเสนอมุมมองที่น่าสนใจและสำคัญเกี่ยวกับข้อจำกัดของ AI ในการ "เข้าใจ" ภาษามนุษย์อย่างแท้จริง โดยอ้างอิงจากผู้เชี่ยวชาญด้านประสาทวิทยาศาสตร์ ซึ่งเป็นประเด็นที่สำคัญมากในยุคที่ AI กำลังมีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้น การทำความเข้าใจข้อจำกัดนี้จะช่วยให้เราใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและเหมาะสม โดยไม่เข้าใจผิดว่า AI สามารถทดแทนความสามารถในการเข้าใจภาษาของมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์
ข้อมูลอ้างอิงจาก https://theconversation.com/a-neuroscientist-explains-why-its-impossible-for-ai-to-understand-language-246540