ในขณะที่โลกกำลังตื่นเต้นกับ AI อย่าง ChatGPT หรือ Claude ที่ใช้โมเดล LLM (Large Language Model) ช่วยตอบคำถามและแก้ปัญหาได้หลากหลาย แต่ก็ยังมีข้อจำกัดเรื่อง “การใช้เหตุผลเชิงลึก” ล่าสุด นักวิทยาศาสตร์จากบริษัท Sapient ประเทศสิงคโปร์ ได้เสนอแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า HRM (Hierarchical Reasoning Model) ซึ่งออกแบบมาเพื่อเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์โดยตรง
HRM AI คืออะไร ?
- HRM เน้น “การใช้เหตุผลแบบเป็นลำดับชั้น” คล้ายกับวิธีที่สมองมนุษย์ทำงาน โดยแบ่งเป็น 2 ส่วนหลัก
- โมดูลระดับสูง (High-level module) ทำงานช้าแต่คิดเชิงลึก เน้นการวางแผนและมองภาพรวม
- โมดูลระดับต่ำ (Low-level module) ทำงานรวดเร็ว ตอบสนองรายละเอียดเฉพาะหน้าได้ดี
- การผสมผสานทั้งสองโมดูล ทำให้ HRM สามารถแก้ปัญหาซับซ้อนและคิดได้ “ทั้งเร็วและลึก” เหมือนที่สมองเราทำ
ต่างจาก LLM อย่างไร ?
AI แบบ LLM (เช่น ChatGPT) ใช้วิธี Chain-of-Thought แยกปัญหาออกเป็นขั้น ๆ แล้วคิดตามลำดับ ข้อดีคืออธิบายได้เป็นภาษามนุษย์ แต่ก็ช้าและเสี่ยงต่อการคิดผิดพลาด
ในขณะที่ HRM ใช้วิธี Iterative Refinement คือการคิดแบบรอบสั้น ๆ เช็กผลลัพธ์ไปเรื่อย ๆ ทำให้เร็วกว่า ใช้ข้อมูลน้อยกว่า แต่ยังแม่นยำกว่า
เมื่อทดสอบกับ ARC-AGI benchmark ซึ่งใช้วัดว่า AI ใกล้เคียง “ความฉลาดทั่วไปแบบมนุษย์” แค่ไหน พบว่า HRM ทำคะแนนได้ 40.3%
- แซง OpenAI o3-mini-high (34.5%)
- ชนะ Claude 3.7 (21.2%)
- และเหนือกว่า Deepseek R1 (15.8%)
แม้ในการทดสอบที่ยากขึ้น (ARC-AGI-2) HRM ก็ยังทำผลงานดีกว่าคู่แข่ง และสามารถแก้ปัญหาอย่างซูโดกุระดับโหด หรือการหาทางออกในเขาวงกตได้ ซึ่ง LLM อื่นทำไม่ได้
อย่างไรก็ตาม นักวิจัยภายนอกบางรายพบว่า ผลลัพธ์อาจไม่ได้มาจาก “โครงสร้าง HRM” เพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากเทคนิคการฝึกที่ยังไม่ถูกเปิดเผยทั้งหมด ดังนั้น HRM จึงยังต้องการการทดสอบซ้ำและตรวจสอบจากวงการวิชาการ
พูดง่าย ๆ คือ HRM อาจเป็นก้าวสำคัญที่ทำให้ AI “คิดเหมือนมนุษย์มากขึ้น” แต่คำถามคือ มันจะเป็นการปฏิวัติจริง หรือแค่ผลจากการฝึกที่ชาญฉลาด?
tags : livescience
