หลายคนอาจคุ้นเคยกับ AI ในฐานะ "สมองอัจฉริยะ" ที่ขับเคลื่อนอยู่บนแอปพลิเคชัน แชตบอท หรืออัลกอริทึมแนะนำคอนเทนต์ต่างๆ แต่ในวันที่ AI ไม่ได้เป็นเพียงซอฟต์แวร์ที่ล่องลอยอยู่บนคลาวด์อีกต่อไป แต่ AI จะเริ่มมีร่างกาย สัมผัสได้ และที่สำคัญคือ มีโต้ตอบกับโลกทางกายภาพได้ในแบบที่มนุษย์ทำ นี่คือจุดกำเนิดของ Physical AI เทคโนโลยีที่ทำให้ AI มีตัวตนจริง

Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia เชื่อว่า AI จะก้าวข้ามขีดจำกัดของโลกดิจิทัล และเข้ามามีบทบาทในโลกแห่งความเป็นจริง เขากล่าวว่า AI ไม่ควรถูกจำกัดอยู่แค่ในรูปแบบของซอฟต์แวร์ แต่ควรมีร่างกายและความสามารถในการโต้ตอบกับโลกทางกายภาพได้ โดยหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะปรากฏในทุกที่ ไม่ว่าจะเป็น ห้องครัว โรงงาน สำนักงานแพทย์ และทางหลวง ซึ่งจะช่วยทำงานซ้ำๆ ให้มนุษย์ นั่นคือวิสัยทัศน์ของ "AI ที่สามารถสัมผัสโลกได้จริง" ซึ่งเป็นแรงผลักดันสำคัญในการพัฒนา Physical AI ของ Nvidia

Physical AI ปัญญาประดิษฐ์แห่งอนาคต

Physical AI คือการนำความฉลาดของ AI ใส่เข้าไปในหุ่นยนต์หรืออุปกรณ์ต่างๆ ให้พวกมันสามารถรับรู้สิ่งรอบตัว เคลื่อนที่ได้ และเรียนรู้จากประสบการณ์จริง เรียกได้ว่าเป็นเทคโนโลยีนี้กำลังเปลี่ยนหุ่นยนต์จาก "เครื่องมือ" ให้กลายเป็น "สิ่งที่คิดเองได้" ตัวอย่างเช่น

• หุ่นยนต์ที่เดินได้เหมือนสัตว์ และสามารถปรับตัวกับพื้นผิวต่าง ๆ ได้เอง
• แขนกลที่เรียนรู้การหยิบจับสิ่งของ โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมล่วงหน้า
• รถยนต์ไร้คนขับที่คิดและตัดสินใจเอง ตามสภาพถนนจริง

ทำไม NVIDIA ถึงมองว่า Physical AI สำคัญ?

Physical AI กำลังพลิกโฉมโลกอุตสาหกรรม ด้วยการปลดล็อกศักยภาพของหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติให้ก้าวข้ามขีดจำกัดเดิมๆ ไม่เพียงแต่ทำให้หุ่นยนต์มีความ "ฉลาด" มากขึ้น แต่ยังมอบความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัวต่อสถานการณ์ที่ซับซ้อนได้แบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องอาศัยการเขียนโปรแกรมที่ตายตัวอีกต่อไป

ลองนึกภาพหุ่นยนต์ในโรงงานที่สามารถตัดสินใจเลือกเส้นทางการทำงานที่เหมาะสมที่สุดได้เองเมื่อเจอกับวัตถุที่ไม่คาดคิด หรือรถยนต์ไร้คนขับที่สามารถประเมินและตอบสนองต่อสภาพถนนที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้ทันท่วงที นี่คือตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงพลังของ Physical AI ที่จะนำมาซึ่งประสิทธิภาพและความปลอดภัยที่เหนือกว่า

NVIDIA ในฐานะผู้นำด้านเทคโนโลยี AI มองเห็นโอกาสอันยิ่งใหญ่ในการเป็นผู้ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงนี้ พวกเขาจึงทุ่มเทพัฒนาแพลตฟอร์ม "Cosmos" ที่เป็นเสมือนห้องทดลองเสมือนจริงสำหรับ Physical AI ก่อนที่จะนำไปใช้งานจริงในโลกภายนอก 

บนเวที CES 2025 Jensen Huang ไม่เพียงแค่พูดถึงเทคโนโลยี แต่ได้จุดประกายความหวังและความฝันถึงอนาคตที่ AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตอย่างแท้จริง การลงทุนใน Physical AI จึงไม่เพียงแต่เป็นการขยายขอบเขตธุรกิจของ NVIDIA แต่ยังเป็นการวางรากฐานสำหรับอนาคตที่หุ่นยนต์และมนุษย์สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นและปลอดภัยยิ่งขึ้น

NVIDIA Cosmos สนามทดลองแห่ง Physical AI

ลองจินตนาการถึงโลกที่เราสามารถสร้างสนามฝึก AI ขึ้นมาได้ โลกเสมือนจริงที่เราควบคุมทุกอย่างได้ ไม่ว่าจะเป็นสภาพอากาศ สภาพแวดล้อม หรือแม้แต่สถานการณ์อันตรายต่างๆ เพื่อให้ AI ได้เรียนรู้และฝึกฝนตัวเองอย่างเต็มที่ นี่คือสิ่งที่ NVIDIA Cosmos กำลังทำให้เกิดขึ้นจริง

Cosmos คือแพลตฟอร์มสุดล้ำที่เปรียบเสมือนสนามทดลองสำหรับการพัฒนา Physical AI หรือ AI ที่สามารถเข้าใจและตอบสนองกับโลกจริงได้อย่างชาญฉลาด ไม่ว่าจะเป็นหุ่นยนต์ที่ทำงานในโรงงาน รถยนต์ไร้คนขับที่วิ่งบนท้องถนน หรือแม้แต่อุปกรณ์ต่างๆ ที่ต้องใช้ AI ในการทำงาน

หัวใจสำคัญของ Cosmos คือ World Foundation Models (WFMs) ซึ่งเปรียบเสมือนสมองของ AI ที่เข้าใจกฎฟิสิกส์ของโลกจริง WFMs ถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลมหาศาล เพื่อให้สามารถจำลองสภาพแวดล้อมต่างๆ ได้อย่างสมจริง ไม่ว่าจะเป็นแรงโน้มถ่วง แรงเสียดทาน หรือปฏิกิริยาระหว่างวัตถุต่างๆ ทำให้ AI สามารถเรียนรู้และทดสอบตัวเองได้ในสถานการณ์ที่หลากหลาย 

Cosmos ไม่ได้มีแค่ WFMs เท่านั้น ยังมีเทคโนโลยีอื่นๆ ที่ช่วยเสริมประสิทธิภาพการทำงานของ AI ได้แก่:

• Tokenizers: เครื่องมือที่ช่วยแปลงข้อมูลต่างๆ ให้อยู่ในรูปแบบที่ AI เข้าใจได้ง่าย ช่วยให้ AI เรียนรู้ได้เร็วขึ้น
• Guardrails: ระบบป้องกันที่ช่วยควบคุม AI ไม่ให้สร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย หรือไม่เหมาะสม
• Accelerated Data Processing Pipeline: ระบบประมวลผลข้อมูลความเร็วสูง ช่วยให้การฝึกฝน AI เป็นไปอย่างรวดเร็ว

เร่งประสิทธิภาพ Physical AI ให้เป็นไปได้ด้วย Cosmos 

การสร้างหุ่นยนต์และรถยนต์ไร้คนขับที่ฉลาดและปลอดภัยนั้นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลและการทดสอบที่ซับซ้อน ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงมาก แต่ด้วย Cosmos ทำให้เราสามารถ:

• สร้างข้อมูลจำลองได้ง่ายและรวดเร็ว: Cosmos ช่วยให้เราสร้างข้อมูลจำลองที่สมจริงได้จำนวนมาก ทำให้ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายในการเก็บข้อมูลจริง และยังสามารถปรับแต่ง WFM ด้วยชุดข้อมูลเช่น วีดีโอการขับขี่รถยนต์ไร้คนขับ, และการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ในโกดัง, ตามความต้องการได้อีกด้วย
• ฝึกฝน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ: WFMs ช่วยให้ AI เข้าใจโลกจริงได้ดีขึ้น ทำให้สามารถเรียนรู้และปรับตัวได้เร็วกว่าเดิม เนื่องจาก WFM ถูกสร้างมาเพื่องานวิจัย และพัฒนา Physical AI โดยเฉพาะ มีความสามารถในการสร้างวีดีโอที่อ้างอิงหลักทางฟิสิกส์จากหลายปัจจัยเช่น ตัวอักษร,รูปภาพ,วีดีโอ,และจากข้อมูลการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์
• ทดสอบสถานการณ์ที่หลากหลาย: เราสามารถจำลองสถานการณ์ที่อันตรายหรือเกิดขึ้นได้ยาก เพื่อทดสอบความสามารถของ AI ในทุกๆ ด้าน เช่น การจำลองสภาวะแวดล้อมต่างๆ ทั้งโรงงานอุตสาหกรรม, หรือสภาพถนนในทุกรูปแบบ
• เปิดโอกาสให้ทุกคนเข้าถึง: Nvidia เปิดให้ใช้งาน WFMs แบบ Open Model License ทำให้ทุกคนสามารถนำไปปรับแต่งและพัฒนาต่อยอดได้ 

Cosmos ทำอะไรได้บ้าง?

• ค้นหาและเข้าใจวิดีโอ: ช่วยให้เราค้นหาสถานการณ์ที่ต้องการจากวิดีโอจำนวนมาก เช่น ถนนที่มีหิมะ หรือโรงงานที่มีความแออัด เพื่อการนำไปพัฒนาต่อ
• สร้างข้อมูลจำลองที่สมจริง: สร้างวิดีโอจำลองจากสถานการณ์ 3D ที่ควบคุมได้ เพื่อใช้ในการฝึกฝน AI บน Nvidia Omniverse platform โดยยังอิงหลักตามความเป็นจริงทางกายภาพ
• พัฒนาและประเมิน AI: ใช้ WFMs ในการสร้างโมเดล AI หรือปรับปรุงโมเดลที่มีอยู่ และทดสอบประสิทธิภาพในสถานการณ์จำลองต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างโมเดลโดยอิงจากโมเดลฐาน ปรับปรุงโดยใช้ Cosmos ในการเรียนรู้เพิ่มเติม หรือทดสอบประสิทธิภาพโดยอิงจากสถานะการณ์จำลอง
• จำลองอนาคต: ใช้ Cosmos และ Omniverse ทำงานรว่มกันในการจำลองสถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้นได้ในอนาคต หรือจำลองแบบ "multiverse" เพื่อช่วยให้ AI ตัดสินใจเลือกทางเลือกที่ดีที่สุด หรือสร้างเส้นทางที่แม่นยำที่สุด

ด้วย Cosmos นักพัฒนาสามารถสร้างและทดสอบ Physical AI ได้เร็วยิ่งขึ้น แลกเปลี่ยนโมเดล AI และข้อมูลเพื่อพัฒนาระบบอัตโนมัติอัจฉริยะที่สามารถทำงานได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งจะทำให้ Nvidia ก้าวขึ้นเป็นผู้นำ ในวงการ Physical AI อย่างไม่ต้องสงสัย

ก้าวต่อไปของ NVIDIA: สร้างอนาคตที่ Physical AI โลดแล่น

Physical AI ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่เป็นวิสัยทัศน์ที่ Jensen Huang ต้องการให้ NVIDIA เป็นผู้นำในการสร้างอนาคตที่ AI ไม่ได้ถูกจำกัดอยู่แค่ในโลกดิจิทัล แต่สามารถ "มีชีวิต" “สามารถสัมผัส” และ "โลดแล่น" อยู่เคียงข้างมนุษย์ในโลกแห่งความเป็นจริงได้ในอนาคต

อ้างอิง: techsauce1,2, nvidianews, nvidia, blogs.nvidia, forbes