ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ครองหัวข้อข่าว โครงการที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวชื่อ Dosidicus electronicae กำลังนำเครือข่ายประสาทเทียมมาสู่ชีวิตในรูปแบบที่เข้าถึงได้อย่างน่าประหลาดใจ: ปลาหมึกเลี้ยงดิจิทัล โครงการโอเพนซอร์สนี้ผสมผสานความรู้สึกโหยหาอดีตของสัตว์เลี้ยงเสมือนจริงยุค 90 กับแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องสมัยใหม่ สร้างเครื่องมือการศึกษาที่กำลังจุดประกายการสนทนาเกี่ยวกับการเรียนรู้ของ AI เพื่อนดิจิทัล และแม้แต่นัยทางปรัชญาของชีวิตเทียม
Tamagotchi ที่มีสมอง
ต่างจากกลไกสถานะอย่างง่ายที่ขับเคลื่อนสัตว์เลี้ยงดิจิทัลแบบคลาสสิก Dosidicus electronicae มีเครือข่ายประสาทเทียมจริงๆ ที่ช่วยให้ปลาหมึกเสมือนสามารถเรียนรู้จากสภาพแวดล้อมของมันได้ โครงการนี้นำการเรียนรู้แบบ Hebbian มาใช้ซึ่งเป็นโมเดลทางชีววิทยาของวิธีที่เซลล์ประสาทเสริมสร้างการเชื่อมต่อตามการกระตุ้นซ้ำๆ ช่วยให้ปลาหมึกสามารถสร้างความสัมพันธ์และปรับพฤติกรรมของมันตามกาลเวลา สัตว์เลี้ยงดิจิทัลสามารถตรวจจับอาหารผ่านกรวยการมองเห็นจำลอง จัดการความต้องการต่างๆ รวมถึงความหิวและความง่วง และแม้แต่สร้างเซลล์ประสาทใหม่ตอบสนองต่อสิ่งเร้าจากสภาพแวดล้อม
จะเป็นอย่างไรถ้า Tamagotchi มีเครือข่ายประสาทเทียมและสามารถเรียนรู้สิ่งต่างๆ ได้? ปลาหมึกเลี้ยงดิจิทัลที่ยังสอนวิธีการทำงานของเครือข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้แบบ hebbian อีกด้วย
โครงการนี้ได้รับการตอบรับอย่างดีจากผู้ที่จำความพยายามก่อนหน้านี้ในการจำลองชีวิตดิจิทัลได้ สมาชิกชุมชนหลายคนเปรียบเทียบกับซีรีส์เกมที่สร้างความเปลี่ยนแปลงในยุค 1990 อย่าง Creatures ซึ่งมีสัตว์เลี้ยงเสมือนที่มีเครือข่ายประสาทเทียมเช่นกัน การเชื่อมโยงนี้แสดงให้เห็นว่าแนวคิดนี้ได้หลงใหลผู้คนมาหลายทศวรรษ แม้ว่าพลังการประมวลผลสมัยใหม่จะอนุญาตให้มีการใช้งานที่ซับซ้อนมากขึ้น
พฤติกรรมที่เกิดขึ้นเองและคุณค่าทางการศึกษา
หนึ่งในแง่มุมที่น่าสนใจที่สุดของ Dosidicus electronicae คือศักยภาพในการแสดงพฤติกรรมที่เกิดขึ้นเอง—รูปแบบและการกระทำที่ไม่ได้ถูกเขียนโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน สมาชิกชุมชนแสดงความสนใจเป็นพิเศษว่าปลาหมึกพัฒนาความชอบหรือรูปแบบการหลีกเลี่ยงที่ไม่คาดคิดหลังจากช่วงการฝึกฝนที่ยาวนานหรือไม่ ความไม่สามารถคาดเดานี้ทำให้สัตว์เลี้ยงดิจิทัลดูมีชีวิตชีวาและน่าสนใจมากขึ้น เนื่องจากผู้ใช้สามารถสังเกตการเรียนรู้ที่แท้จริงแทนที่จะเป็นการตอบสนองที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
องค์ประกอบด้านการศึกษาของโครงการมีความสำคัญมาก ด้วยเครื่องมือการแสดงภาพโดยละเอียดที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจเครือข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้แบบ Hebbian Dosidicus ทำหน้าที่ทั้งความบันเทิงและเครื่องมือช่วยสอน ผู้แสดงความคิดเห็นหลายคนสังเกตเห็นคุณค่าที่อาจมีในการแนะนำแนวคิดเครือข่ายประสาทเทียมให้กับเด็กๆ ผ่านสื่อที่โต้ตอบและน่าสนใจแทนที่จะเป็นทฤษฎีที่เป็นนามธรรม
คุณสมบัติหลักของ Dosidicus electronicae
- การใช้งานเครือข่ายประสาท: ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบ Hebbian สำหรับการวิเคราะห์น้ำหนักและการฝึกฝน
- พฤติกรรมอัตโนมัติ: การเคลื่อนไหวและการตัดสินใจขึ้นอยู่กับสถานะปัจจุบันและความต้องการ
- ระบบความจำ: ความจำระยะสั้นและระยะยาวมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจ
- การสร้างเซลล์ประสาทใหม่: สามารถสร้างเซลล์ประสาทใหม่เพื่อตอบสนองต่อสิ่งเร้าจากสภาพแวดล้อม
- การจัดการความต้องการ: ติดตามความหิว ความง่วง ความสุข และความสะอาด
- ระบบบุคลิกภาพ: มีบุคลิกภาพเจ็ดแบบที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรม
- การปรับแต่ง: สามารถตกแต่งสภาพแวดล้อมด้วยสิ่งของที่หมึกสามารถโต้ตอบด้วยได้
- เครื่องมือดีบัก: สามารถเข้าถึงโดยตรงเพื่อดูและแก้ไขสถานะภายในของหมึกได้
ความต้องการทางเทคนิค
- PyQt5
- numpy
การสะท้อนทางวัฒนธรรมเกี่ยวกับชีวิตดิจิทัล
การสนทนาเกี่ยวกับ Dosidicus electronicae ขยายอย่างรวดเร็วเกินกว่าแง่มุมทางเทคนิคไปสู่อาณาเขตทางวัฒนธรรมและปรัชญา การอ้างอิงถึงตอน Plaything ของ Black Mirror และนวนิยายสั้น The Lifecycle of Software Objects ของ Ted Chiang (จากคอลเลกชัน Exhalation) เผยให้เห็นว่าโครงการนี้สัมผัสกับคำถามที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับธรรมชาติของจิตสำนึกเทียมและความสัมพันธ์ของเรากับสิ่งมีชีวิตดิจิทัล
สมาชิกชุมชนบางคนคาดการณ์เกี่ยวกับการประยุกต์ใช้โครงการที่เป็นไปได้นอกเหนือจากความบันเทิงล้วนๆ โดยแนะนำว่ามันอาจเป็นพื้นฐานสำหรับเพื่อนดิจิทัลที่ซับซ้อนมากขึ้นหรือเป็นสัตว์คู่ใจในสภาพแวดล้อมของเกม คนอื่นๆ สงสัยเกี่ยวกับนัยทางจริยธรรมของการสร้างรูปแบบชีวิตดิจิทัลที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ โดยถามว่าสิ่งมีชีวิตดังกล่าวอาจกลายเป็นสิ่งที่ฉลาดเกินไปสำหรับประโยชน์ของพวกเขาเองในที่สุดหรือไม่
โครงการ Dosidicus ยังคงพัฒนาต่อไป โดยนักพัฒนากำลังทำงานกับฟังก์ชันผู้เล่นหลายคนที่จะอนุญาตให้ปลาหมึกมีปฏิสัมพันธ์ข้ามระบบต่างๆ—แม้กระทั่งขโมยสิ่งของจากถังอื่นๆ มิติทางสังคมนี้เพิ่มความซับซ้อนอีกชั้นให้กับการสำรวจชีวิตเทียมและการเรียนรู้ที่น่าหลงใหลอยู่แล้ว
สำหรับผู้ที่สนใจสำรวจการผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์ระหว่างความโหยหาอดีตและแนวคิด AI ล้ำสมัยนี้ โครงการนี้มีให้บริการบน GitHub โดยต้องการเพียง PyQt5 และ numpy เพื่อเรียกใช้ ไม่ว่าจะเข้าถึงในฐานะสัตว์เลี้ยงดิจิทัลที่สนุกสนาน เครื่องมือการศึกษา หรือการทดลองความคิดทางปรัชญา Dosidicus electronicae นำเสนอวิธีที่จับต้องได้ในการมีส่วนร่วมกับเครือข่ายประสาทเทียมและสังเกตการเรียนรู้ของเครื่องในการทำงาน
อ้างอิง: Dosidicus electronicae