ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีสู่อนาคตของปัญญาประดิษฐ์

Share on facebook
Share on twitter
Share on google
Share on email

AI-Artificial Intelligence หรือ ปัญญาประดิษฐ์ เป็นศาสตร์ที่มีประวัติความเป็นมายาวนาน นับย้อนไปได้ถึงยุคกรีกโบราณที่นักปราชญ์พูดถึงการออกแบบสัญลักษณ์ เพื่อใช้อธิบายความคิดของมนุษย์เลยก็ว่าได้ แต่ทั้งนี้ถ้าจะนับกันจริง ๆ จุดกำเนิดของ AI ยุคใหม่ (Modern AI) ได้ถูกบันทึกไว้ในงานประชุมวิชาการ ณ วิทยาลัยดาร์ทมัธ รัฐนิวแฮมเชียร์ ประเทศสหรัฐอเมริกาในปี ค.ศ. 1956 ที่งานนั้น คำว่า Artificial Intelligence หรือ AI ได้ถือกำเนิดขึ้น ซึ่งหมายความว่า โลกพูดถึงคำว่า AI มานานมากกว่า 60 ปีแล้ว และการเรียนการสอนศาสตร์ทางด้านนี้ในมหาวิทยาลัยก็มีมาอย่างยาวนาน แต่เพราะอะไรมนุษย์ถึงเพิ่งเริ่มได้ใช้ประโยชน์จาก AI อย่างแพร่หลายในชีวิตประจำวันเมื่อไม่ถึง 10 ปีที่ผ่านมานี้

ก่อนอื่นต้องทำความเข้าใจว่า AI ถูกแบ่งออกเป็น 3 ยุค คือ AI เฉพาะทาง  (Narrow AI) AI ทั่วไป  (General AI) และ AI เทพ (Super AI) แต่ละยุคของ AI สามารถอธิบายแบบง่าย ๆ ได้ดังนี้ AI เฉพาะทาง เปรียบได้กับเด็ก 1-3 ขวบ ที่เรียนรู้ด้วยการดูตัวอย่างจากพ่อแม่ที่สอนเฉพาะเรื่องเท่านั้น ส่วน AI ทั่วไป เปรียบได้กับเด็ก 3 ขวบขึ้นไปที่เริ่มคิดได้เอง เรื่องบางเรื่องที่ไม่เคยถูกสอนก็อาจหาตรรกะเองได้จากประสบการณ์ชีวิตน้อยนิดที่ผ่านมา ตอนนี้ AI แบบนี้ยังเป็นงานวิจัยที่ทดสอบอยู่ในเกมส์และตัวที่ฉลาดที่สุดก็คือ AlphaGo  ผู้อ่านสามารถศึกษาเพิ่มเติมได้แบบง่ายๆ ด้วยการดูภาพยนตร์เรื่อง Alpha Go ใน Netflix 

NetFlix AlphaGo
Designed by rawpixel.com / Freepik

กว่าโลกเราจะเข้าสู่ยุค AI ทั่วไปนี้ได้ บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านที่ปรึกษาสารสนเทศอย่างบริษัท การ์ทเนอร์ (Gartner Inc.)  มองว่าอย่างน้อยเราอาจต้องรอไปอีกกว่า 10 ปี คราวนี้ถ้าเราจะพูดถึง AI เทพ ที่ถูกนิยามว่าเป็นปัญญาประดิษฐ์ที่จะเก่งกว่ามนุษย์ในทุกมิตินั้น ช่วงชีวิตเราก็น่าจะไม่ทันได้เห็น

robot in future
Photo by Jason Leung on Unsplash

เพราะฉะนั้น ถ้าจะว่ากันจริง ๆ โลกเราตอนนี้ยังอยู่ในยุคที่ 1 และจะอยู่ต่อไปอีกพักใหญ่ ซึ่งในยุค AI เฉพาะทางนี้ การทำให้ AI คิดและตัดสินใจได้แบบมนุษย์ ก็ต้องให้มนุษย์จัดเตรียมข้อมูลพฤติกรรมการตัดสิน ใจเฉพาะเรื่องเอาไว้ให้ก่อน เพื่อใช้สอน AI เช่น อยากให้หุ่นยนต์ช่วยเก็บห้องให้ ก็ต้องสอนก่อนกว่า “ห้องสะอาด” แปลว่าอะไร โดยถ่ายรูปห้องมาเยอะ ๆ หลาย ๆ มุม ทั้งแบบที่สะอาดและรก จากนั้นก็ติดป้าย (Tag) ให้แต่ละรูปว่าแบบนี้เรียก รก หรือ สะอาด AI ถึงจะเรียนรู้ได้ และในการเรียนรู้นั้นก็ต้องใช้กำลังการประมวลผลของเครื่องคอมพิวเตอร์อย่างมากมายมหาศาลอีกด้วย

Robot cleaning room
รูปภาพจาก personalrobotics.stanford.edu

กลับมายังคำถามที่ว่า “ทำไมมนุษย์ถึงเพิ่งได้ใช้ประโยชน์จาก AI ยุคแรกเมื่อไม่นานมานี้” คำตอบก็คือ ความก้าวหน้าทางด้านเทคโนโลยีสารสนเทศสำคัญ 3 เรื่องเพิ่งเดินทางมาถึงจุดที่เอื้อต่อ AI อย่างเป็นรูปธรรมในช่วงทศวรรษนี้ เรื่องแรกคือ “บิ๊กดาต้า” (Big Data) จากที่เล่าไปในข้างต้น AI ยุคนี้ยังคิดเองไม่ได้ มนุษย์ต้องสอนด้วยการเตรียมข้อมูลที่เกี่ยวข้องไว้ให้เยอะมากพอ ถ้าจะสอน AI ให้คิดและเลียนแบบมนุษย์ ก็ต้องรวบรวมข้อมูลพฤติกรรมของมนุษย์จำนวนมาก ซึ่งนับตั้งแต่วันที่บริษัท Amazon ลุกขึ้นมาขายของออนไลน์ในช่วงทศวรรษ 1990 การเก็บข้อมูลพฤติกรรมการซื้อขายของคนหมู่มากก็ถูกรวบรวมได้สำเร็จ ร้านค้าออนไลน์เริ่มเข้าใจกลไกการตัดสินใจซื้อและพัฒนา AI มาแนะนำสินค้าให้ตรงใจลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อย ๆ นอกจากนี้การมาถึงของไอโฟนและเฟซบุ๊กก็เปิดโลกของการเก็บข้อมูลพฤติกรรมมนุษย์ในมิติต่าง ๆ ทั้งความต้องการ ความปรารถนา ความชอบและความคิดเห็น ปัจจุบันเราสามารถใช้เทคโนโลยี เพื่อเก็บนิสัย การใช้ชีวิต การขับรถ การใช้หนี้ การซื้อของ การโอนเงิน การดูหนังฟังเพลง การกิน การออกกำลังกาย การใช้โทรศัพท์มือถือ และเรื่องอื่น ๆ อีกมากมาย บิ๊กดาต้าเหล่านี้จึงส่งผลให้การพัฒนา AI เป็นไปอย่างก้าวกระโดด หุ่นยนต์ (หมายถึง Software Bot) เริ่มรู้จักตรรกะของมนุษย์ และสามารถเข้ามามีบทบาทในชีวิตของเราได้อย่างแนบเนียนมากขึ้นทุกวัน

Subway Virtual Store
รูปภาพจาก www.youtube.com/watchv=GEwvh_8MQb8

เมื่อโลกมีเทคโนโลยีที่เก็บบิ๊กดาต้าเชิงพฤติกรรมมาใช้สอน AI ให้รู้จักมนุษย์ได้แล้ว เราก็ยังต้องมีเครื่องคอมพิวเตอร์ที่มากด้วยจำนวนและแรงด้วยประสิทธิภาพการประมวลผล จึงจะสามารถผูกตรรกะความคิดและหารูปแบบ (Pattern) ของพฤติกรรมมนุษย์ได้ ดังนั้น AI จึงเกิดขึ้นได้เพราะพัฒนาการของระบบคอมพิวเตอร์ที่เติบโตแบบก้าวกระโดด

“ก้าวกระโดดไกลแค่ไหน” มาลองเปรียบเทียบกันดู ในช่วงทศวรรษ 1960-70 เป็นช่วงของการแข่งขันเดินทางไปดวงจันทร์ ซึ่งอยู่ไกลจากโลกถึง 356,000 กม. ระบบนำทางที่ใช้ย่อมต้องการการคำนวณจำนวนมากจากเครื่องคอมพิวเตอร์ในยุคแรก ท่านผู้อ่านอาจกำลังคิดว่าเครื่องคอมพิวเตอร์เหล่านั้นต้องใหญ่ แพง และแรงมาก ซึ่งเครื่องในยุคนั้นก็ใหญ่และแพงจริง แต่ถ้าเทียบเรื่องความแรงในการคำนวณ โทรศัพท์มือถือรุ่นเก่า ๆ อย่าง iPhone 6 ยังสามารถคำนวณได้เร็วกว่าระบบนำทางไปอวกาศของยานอะพอลโล 11 ถึงกว่า 100 ล้านเท่าเลยทีเดียว ซึ่งความแตกต่างของความเร็วมีมากกว่าการให้คนไปเดินแข่งกับรถเฟอร์รารีก็ว่าได้ ดังนั้นด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยีประมวลผลในยุคสมัยนี้ การจัดการการคำนวณจากบิ๊กดาต้าจึงทำได้จริง และเป็นการจูงมือ AI ไปสู่การใช้ประโยชน์อย่างเป็นรูปธรรมในชีวิตของคนทั่วไป

แม้จะมีบิ๊กดาต้าและเครื่องคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงแล้ว โลกยังต้องการการพัฒนาอีกหนึ่งมิติคือ “งานวิจัยด้านวิธีการที่ใช้คำนวณเชิงทำนายของ AI” แต่เดิมวิธีการหลัก คือ โครงข่ายประสาทเทียม หรือ Artificial Neural Network ซี่งความแม่นยำในการทำนายพฤติกรรมมนุษย์ยังไม่ดีพอ การพัฒนาวิธีทำนายให้ซับซ้อนและใกล้เคียงกับวิธีคิดของมนุษย์มากขึ้นจึงเป็นสิ่งที่จำเป็น โดยในช่วง 10 กว่าปีที่ผ่านมา มหาวิทยาลัยชื่อดังอย่าง Stanford, MIT, Cambridge ฯลฯ และบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Google, Facebook, Amazon, SpaceX ฯลฯ ได้ให้ความสำคัญกับ AI และลงทุนมหาศาลในการพัฒนาวิธีการใหม่ ๆ ตัวอย่างเช่น Deep Learning ขึ้นมา เพื่อใช้ประมวลผลบิ๊กดาต้าและสร้างวิธีทำนายพฤติกรรมมนุษย์ให้ถูกต้องมากขึ้นกว่าเดิม

จากการพัฒนาใน 3 เรื่องที่กล่าวมา ส่งผลให้การใช้ชีวิตในปัจจุบันของคนทั่วไปมี AI เข้ามาเกี่ยวข้องอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ทุกวันนี้ขณะที่เราเล่นสื่อสังคมออนไลน์ก็จะมี AI มาคอยนำเสนอสินค้าให้  ไปโรงพยาบาล หมอก็มี AI ช่วยให้ข้อมูลประกอบการวินิจฉัย ไปกู้เงินที่ธนาคารหรือซื้อประกันก็มี AI ช่วยประเมินความเสี่ยง แม้กระทั่งจะดูภาพยนตร์หรือฟังเพลงก็ยังมี AI มาช่วยเลือกเพลงหรือภาพยนตร์ให้ เรียกได้ว่า มนุษย์เดินทางมาถึงจุดที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตอย่างแท้จริง แต่ทั้งนี้อนาคตของ AI ก็ยังอีกไกล และผู้เขียนเชื่อว่า AI ยุคที่ 2 ที่กำลังตั้งไข่อยู่ ณ ปี ค.ศ. 2020 นี้จะนำมาซึ่งความก้าวหน้าของมนุษยชาติต่อไป 

Our Writer

รศ.ดร.ธีรณี อจลากุล

รศ.ดร.ธีรณี อจลากุล

ทำงานในแวดวงของการวิเคราะห์ข้อมูล Big data, การประมวลผลขั้นสูง, ระบบคลาวด์และระบบเสมือนจริง, การพัฒนาด้านคอมพิวเตอร์และซอฟต์แวร์มาตั้งแต่ปี ค.ศ. 2000 โดยมีประสบการณ์จากการทำงานในอุตสาหกรรมไอทีและสถาบันการศึกษาทั้งในประเทศสหรัฐอเมริกาและประเทศไทย 

 

ตลอดระยะเวลา 20 ปีที่ผ่านมา ดร ธีรณีได้เข้าร่วมโครงการวิเคราะห์ข้อมูลและโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์หลายแห่งในภาครัฐและเอกชน  ทำหน้าที่เป็นที่ปรึกษาและคณะกรรมการด้านสารสนเทศและข้อมูลของหน่วยงานภาครัฐจำนวนมาก นอกจากนี้ยังเคยเป็นหัวหน้าโครงการวิจัยระดับนานาชาติเช่น โครงการความร่วมมือ KMUTT-CERN (Switzerland) และ iHPC, A-STAR (Singapore) เป็นต้น

ปัจจุบันดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการสถาบันส่งเสริมการวิเคราะห์และบริหารข้อมูลขนาดใหญ่ภาครัฐ  หรือ GBDi ซึ่งเป็นหน่วยงานที่ให้บริการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์แก่หน่วยงานภาครัฐในประเทศไทย

มีผลงานตีพิมพ์ตำราเรียน 2 เล่ม และวารสารจำนวนมาก

Header Designed by rawpixel.com / Freepik

Share on facebook
Share on twitter
Share on google
Share on email

ผู้สนับสนุน

ติดต่อเรา

© copyright, 2020 AI for ALL