ภาพกราฟฟิก ที่มา : www.towardsdatascience.com
ปัญญาประดิษฐ์ที่เรียกกันทั่วไปแบบง่ายๆ ว่า “เอไอ” นั้น เริ่มมาจากจินตนาการอันล้ำยุคในสมัยเมื่อร้อยกว่าปีก่อนจนกระทั่งเมื่อครึ่งศตวรรษที่ผ่านมา ก็เริ่มมีบทความวิจัยทางตรรกคณิตศาสตร์ที่จุดประกายจินตนาการนี้ ส่งผลให้เกิดงานวิจัยค้นคว้าอย่างต่อเนื่อง และกำลังก้าวไปสู่งานวิจัยขั้นสูงเพื่อตอบสนองความต้องการของภาคอุตสาหกรรม โดยใช้ศาสตร์แขนงต่างๆ ให้เกิดการบูรณาการสอดคล้องกับภาคสังคมและเศรษฐกิจ เป็นการก้าวเข้าไปใกล้กับจินตนาการของนักเขียนนิยายวิทยาศาสตร์ที่ได้ถ่ายทอดภาพของโลกอนาคตไว้ในเรื่อง Wizard of Oz ที่เขียนตั้งแต่ปี ค.ศ. 1900, Metropolis เมื่อปี 1927, และ Star Trek ที่เป็นหนังทีวีซีรีส์ในปี 1966 รวมไปถึงภาพยนตร์หลายเรื่องที่เน้นเรื่องของเครื่องจักรกลอัจฉริยะเช่น Star Wars, Terminator, Artificial Intelligence A.I., Bicentennial Man, I Robot, The Matrix, Ex Machina เป็นต้น
เราจะย้อนหลังกลับไปดูช่วงเริ่มต้นของเอไอในอดีต มาจนถึงการพัฒนาที่นำเรามาจนถึงเอไอที่เราคุ้นหู และใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบันเช่น Google Search หรือ Apple’s Siri หรือ Trading Robots เป็นต้น
เหตุการณ์ที่เป็นตัวเร่งให้เริ่มศึกษากันอย่างจริงจังเกี่ยวกับเอไอ เกิดในช่วงของสงครามโลก ครั้งที่สอง (ค.ศ. 1939–1945) เมื่อฝ่ายพันธมิตรนำโดยอังกฤษ พยายามถอดรหัสลับของ ฝ่ายอักษะ คือ เยอรมัน เพื่อช่วงชิงชัยชนะโดยใช้มันสมองของทีม นักคณิตศาสตร์และนักวิทยาศาสตร์ ยุคสงครามโลกนั้นยังไม่มีเครื่องคอมพิวเตอร์สำหรับการคำนวณเหมือนในปัจจุบันการเรียนการสอนคอมพิวเตอร์ ในมหาวิทยาลัยก็ยังไม่เกิดขึ้น เพราะหลักสูตรปริญญาบัณฑิต สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ (computer science degree) นั้นเปิดสอนครั้งแรกในปี 1953 ที่มหาวิทยาลัยแคมบริดจก์ ประเทศอังกฤษ
บุคคลหนึ่งที่เป็นผู้จุดประกายหลักการแนวคิดของคอมพิวเตอร์ในยุคสมัยปัจจุบัน คือ Alan Turing ที่เป็นหัวหน้าทีมถอดรหัสของเยอรมัน เขาเป็นนักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษที่จบจากมหาวิทยาลัย พรินซ์ตัน สาขาคณิตตรรกศาสตร์ (Mathematical Logic) เขาเป็นที่รู้จักในแวดวงวิชาการจากบทความ ที่เขียนขึ้นในปี 1936 เรื่อง Universal Computing Machine ซึ่งนับได้ว่าเป็นงานวิชาการชิ้นแรกๆ เกี่ยวกับเอไอ ที่พิสูจน์ว่าเครื่องจักรกลสามารถแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวกับการคำนวณได้ ภายใต้ เงื่อนไขว่าต้องมีการใช้ชุดคำสั่งที่สร้างไว้ตามขั้นตอน (algorithms) อย่างเหมาะสม
ภายหลังก็มีการให้เกียรติเขาโดยตั้งชื่อเครื่องในจินตนาการนี้ว่า Turing Machine บางส่วนของเรื่องราวเหล่านี้มีการถ่ายทอดไว้แล้วในภาพยนต์เรื่อง The Imitation Game ที่ออกฉายทั่วโลกในปี ค.ศ. 2014 ที่ผ่านมา
เครื่อง ENIGMA ที่มา : www.catdumb.tv
เมื่อ Alan Turing และทีมนักวิจัยอังกฤษ รับมอบภารกิจจากหน่วยสืบราชการลับของอังกฤษ เพื่อมาถอดรหัสลับของ เยอรมันที่ส่งมาจากเครื่อง Enigma ก็ระดมสมองสร้างเครื่องจักรกลที่เรียกว่า Bombe จนสามารถถอดรหัสเป็นผลสำเร็จ ส่งผลให้ Enigma และ Bombe นี้กลายเป็นเครื่องจักรกล ต้นแบบของศาสตร์แนวใหม่ที่เรียกว่า Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) ที่เป็นจุดเริ่มต้นของการค้นคว้าวิจัยเอไอในปัจจุบัน เพราะปรัชญาของ Alan Turing คือการสร้างเครื่องจักรกลที่สามารถคิดวิเคราะห์เองได้เหมือนมนุษย์ที่มี Intelligence ตามที่เขาเองได้เคยกล่าวไว้ว่า “A computer would deserve to be called intelligent if it could deceive a human into believing that it was human.” และ “At some stage…we should have to expect the machines to take control.”
เครื่อง BOMBE ที่มา : www.wikipedia.org
ส่วนคำว่า “เอไอ” นั้นเริ่มมีการใช้เป็นครั้งแรกในการประชุมเชิงวิจัย ครั้งประวัติศาสตร์ที่ Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence ที่จัดโดย John McCarthy จากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด (เป็นผู้คิดค้นพัฒนาภาษาคอมพิวเตอร์ LISP สำหรับใช้กับ Machine Learning Algorithm) และ Marvin Minsky จากสถาบัน MIT บุคคลทั้งสองนี้ก็ถูกยกย่องให้เป็นบิดาแห่งเอไอ (ยังมีอีกหลายท่าน เช่น Allen Newell และ Herbert Simon เป็นต้น ที่จัดว่าเป็นบิดาแห่งเอไอด้วย)
ในการประชุมนี้ McCarthy ก็ได้ให้คำจำกัดความว่า “เอไอ” นั้น เป็นทั้งวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ของการสร้างเครื่องจักรกลอัจฉริยะ (intelligent machines) หลังจากนั้น ก็มีผู้เชี่ยวชาญได้เสนอนิยามของ “เอไอ” อีกหลายรูปแบบ เพื่อให้ครอบคลุมประเด็นสำคัญๆ มากขึ้น ปัจจุบันก็เป็นที่ยอมรับว่า เอไอ คือสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ศึกษาค้นคว้าเรื่องของ “intelligent agents” ซึ่งหมายถึง เครื่องมือที่สามารถรับรู้และเรียนรู้สภาพแวดล้อมของมัน และสามารถเลือกคำตอบที่ดีที่สุด
Professor McCarthy เคยให้สัมภาษณ์ไว้ก่อนที่เขาจะเสียชีวิตว่า จุดมุ่งหมายสูงสุดของงานวิจัย เอไอ คือ การทำให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถคำนวณแก้ปัญหา เพื่อเข้าสู่เป้าหมายที่ต้องการเหมือนที่มนุษย์สามารถทำได้ ซึ่งก็คือ การทำให้ เอไอ มีปัญญาเทียบเท่ากับมนุษย์นั่นเอง ที่เป็นเช่นนั้นเพราะเราก็ยังไม่สามารถกำหนดคุณลักษณะโดยทั่วไปของกลไกการคำนวณได้ว่าควรเป็นแบบไหนจึงจะเรียกได้ว่าชาญฉลาด
ดังนั้น เรายังต้องอาศัยการเทียบเคียงกับปัญญามนุษย์ไปก่อน การเลียนแบบมนุษยชาติจะทำได้นั้น ยังคงต้องอาศัยแนวคิดหลักการใหม่ๆ นอกกรอบความคิดเดิมที่มีพื้นฐานจากสาขาวิชาที่มีอยู่แล้วใน ปัจจุบัน เช่น Logical AI, Search, Pattern Recognition, Representation, Inference, Common Sense Knowledge and Reasoning, Learning from Experience (Neural Networks), Planning, Epistemology, Ontology, Heuristics, Genetic Programming, Neural Networks เป็นต้น
เพื่อให้เห็นภาพวิวัฒนาการของเอไอ เรามาดู Timeline ของเหตุการณ์สำคัญๆ ในช่วงเวลากว่าหกสิบปีที่ผ่านมาดังนี้
• ค.ศ. 1952 Arthur Samuel พัฒนาโปรแกรมการเรียนรู้เองเพื่อใช้เล่นหมากฮอส
• ค.ศ. 1954 การทดลอง Georgetown-IBM เพื่อใช้ในการแปลภาษาแบบอัตโนมัติ (machine translation) จากภาษารัสเซีย เป็นอังกฤษ
• ค.ศ. 1956 John McCarthy จัด Dartmouth Conference เพื่อกำหนดขอบเขต และเป้าหมายของเอไอ และมีการแสดงการใช้โปรแกรม Logic Theorist (LT) โดย Allen Newell และ Herbert Simon
• ค.ศ. 1958 John McCarthy พัฒนาภาษาคอมพิวเตอร์ Lisp สำหรับใช้ในการเขียนโปรแกรมสำหรับเอไอ
• ค.ศ. 1959 พัฒนาโปรแกรม General Problem Solver (GPS), Geometry Theorem Prover และเริ่มใช้คำว่า machine learning เป็นครั้งแรก โดยบริษัท IBM มีโครงการวิจัยด้านเอไอเป็นครั้งแรกที่ MIT
• ค.ศ. 1963 John McCarthy ตั้งห้องทดลองเอไอที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด
• ค.ศ. 1966 อเมริกา เริ่มตัดงบประมาณเพื่อการวิจัย Machine Translation เนื่องจากสงครามเย็น
• ค.ศ.1969 พัฒนาระบบอัจฉริยะ expert systems เพื่อใช้ในการรักษาผู้ติดเชื้อทางระบบเลือดเป็นผลสำเร็จ ที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด
• ค.ศ.1972 เกิดภาษาคอมพิวเตอร์ PROLOG สำหรับการเขียนโปรแกรม logic programming
• ค.ศ. 1973 อังกฤษตัดงบประมาณสนับสนุนการทำวิจัย เอไอ เนื่องจากไม่มีความคืบหน้าตามรายงาน Lighthill Report
• ค.ศ. 1974-1980 เป็นช่วงเวลาที่เรียกว่า First AI Winter เพราะทั้งอเมริกาและอังกฤษตัดงบประมาณที่ใช้สนับสนุนการทำวิจัยเอไอ
• ค.ศ.1982 รัฐบาลญี่ปุ่นจัดประชุม Fifth Generation Computer Systems Project เพื่อพัฒนา supercomputer และ platform สำหรับเอไอ
• ค.ศ. 1983 รัฐบาลอเมริกันจัดตั้ง Strategic Computing Initiative เพื่อให้องค์กรวิจัยของกลาโหม DARPA จัดทุนสนับสนุนงานวิจัยทางด้าน advanced computing และ artificial intelligence
• ค.ศ. 1987-1993 เป็นช่วงเวลาที่เรียกว่า Second AI Winter เพราะเทคโนโลยีทางการคำนวณพัฒนาขึ้น ราคาฮาร์ดแวร์ก็ถูกลง เงินที่ลงทุนไปแล้วอย่างมหาศาลไม่คุ้มค่า ทำให้ทั้งอเมริกาและญี่ปุ่น ต้องตัดลดงบประมาณจนถึงขนาดยกเลิกการให้ทุนวิจัยอีกรอบ
• ค.ศ. 1997 บริษัท IBM พัฒนา chess-playing computer ชื่อ Deep Blue (เป็น supercomputer เร็วที่สุดในโลกในขณะนั้น) จนสามารถชนะแชมป์โลกหมากรุกชาวรัสเซีย Gary Kasparov (เพราะ IBM เชื่อว่า เกมหมากรุกเป็นตัวชี้วัดที่ดีตัวหนึ่งในการตรวจสอบประสิทธิภาพของเอไอ
• ค.ศ. 2005 DARPA Grand Challenge จัดการแข่งขันรถไร้คนขับ (self-driving car) ในเส้นทางทุรกันดารยาว 212 กม. โดยใช้รถ Stanley จากทีมมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดสามารถชนะเลิศโดยใช้เวลาน้อยกว่า 7 ชั่วโมง กองทัพอเมริกัน เริ่มลงทุนศึกษาหุ่นยนต์ไร้คนควบคุม (autonomous robots) เช่น Boston Dynamic’s “Big Dog” และ iRobot’s “PackBot” เป็นต้น
• ค.ศ. 2008 เป็นครั้งแรกที่ Google นำเทคโนโลยีแยกแยะเสียงพูด (Speech Recognition) และ นำมาใช้ในโทรศัพท์ไอโฟน
• ค.ศ. 2011 บริษัท IBM พัฒนาระบบอัจฉริยะโดยการใช้ Machine Learning Technology ที่เรียกว่า Watson มีระบบการประมวลผลโดย วิธีการจำลองกระบวนความคิดของมนุษย์ ด้วยเทคโนโลยี Cognitive Computing คือประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (big data and analytic) บริษัทแอปเปิ้ลเปิดตัวผู้ช่วยอัจฉริยะ Siri ซึ่งย่อมาจาก Speech Interpretation and Recognition Interface
• ค.ศ. 2014 รถไร้คนขับ (self-driving car) ของ Google ผ่านการสอบขับรถในรัฐเนวาดา ประเทศสหรัฐอเมริกา
• ค.ศ. 2016 ห้องแลป DeepMind ของ Google ได้พัฒนาระบบคอมพิวเตอร์โปรแกรมที่เรียกว่า AlphaGo ให้เรียนรู้การเล่นบอร์ดเกมที่ยากที่สุด คือ โกะหรือหมากล้อมจีน จนสามารถชนะแชมป์โลกชาวเกาหลี Lee Sedol โดยการใช้เทคนิค Machine Learning ผ่านกระบวนการ deep neural network
จนมีการทำเป็นรายการสารคดีความรู้บน Netflix
ภาพกราฟฟิก ที่มา : www.techmoblog.com
มีการกล่าวกันว่า เอไอ นี้จะเป็นสิ่งที่ทำให้โลกของเราก้าวไปสู่การเปลี่ยนแปลงครั้งใหม่อีกครั้งหนึ่ง อาจจะถึงขั้นนำพาพวกเราเข้าสู่ยุคที่สี่ของการปฏิวัติอุตสาหกรรม (ยุคแรก คือ ยุคของเครื่องจักรไอน้ำ steam power ในปี ค.ศ. 1784 ยุคที่สอง คือ ยุคที่มีไฟฟ้า electricity ในปี 1870 ยุคที่สาม คือ ยุคของข้อมูล ข่าวสาร information technology ในปี 1969)
ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่มีความเห็นร่วมกันว่าการพัฒนาเทคโนโลยีเอไอจะมีอยู่ 3 ระยะ คือ (1) ANI หรือ Artificial Narrow Intelligence ซึ่งเริ่มจากอดีตมาถึงปี 2020 (2) AGI หรือ Artificial General Intelligence น่าจะเริ่มจากปี 2020 และคาดว่า น่าจะไปถึงปี 2050 และ (3) ASI หรือ Artificial Super Intelligence ที่เป็นแนวคิดของนักปรัชญาซึ่งยังห่างไกลจากความเป็นจริงในปัจจุบัน แต่ละขั้นของ เอไอ นี้จะมีการกำหนดความหมายไว้กว้างๆ เพื่อให้เห็นถึงทิศทางการวิจัยพัฒนาที่อาจจะสำเร็จเร็วหรือช้า หรือมากกว่าศตวรรษก็ได้
ในช่วงของ ANI นี้บางทีก็เรียกว่า weak AI หมายถึง เอไอ ที่ใช้งานเฉพาะกิจเป็นเรื่องๆ ไป ภายใต้ข้อมูลคำสั่ง (algorithms) ที่กำหนดขอบเขตและเงื่อนไข โดยการใช้ข้อมูลมหาศาล (big data) อย่างที่เราเห็นอยู่ทั่วไปรอบตัวเรา เช่น Google Search, Image Recognition, Siri, Alexa, Self-driving cars, IBM’s Watson เป็นต้น ซึ่งมีการใช้หลักการของ machine learning และ deep learning (โดยการใช้เทคนิค neural networks) ช่วงเปลี่ยนผ่านจากช่วงนี้ไปสู่ระยะที่สอง คือ AGI ที่บางคนก็เรียกว่า strong AI นั้นอาจจะใช้เวลานานมาก
คนในสังคมยุคปัจจุบัน เชื่อว่าปี 2020 นี้ จะเป็นช่วงของการเปลี่ยนผ่านจาก weak AI เข้าสู่ระยะต่อไป (เป็นปีของการเกิดโรคอุบัติใหม่ Covid-19 ระบาดไปทั่วโลกพอดี) อาจจะเป็นยุคของ Robots เหมือนตัวละคร Data ในหนัง เรื่อง Star Trek: The Next Generation เป็นต้น ซึ่งก็จะเป็นการเข้าสู่ยุคของ AGI ในความหมายตามนิยามคือ Intelligence ของเครื่องจักรกลจะเทียบเท่าคน นี่ก็จะใกล้เคียงกับจินตนาการของนักเขียนนิยายวิทยาศาสตร์ในอดีต สิ่งนี้จะเป็นไปได้มากน้อยแค่ไหนนั้น คงจะต้องรอดูต่อไป
ส่วนระยะสุดท้ายของ เอไอ คือ ASI นั้นถือว่าเป็นจุดหมายปลายทางของ เอไอ ก็หมายถึง ซุปเปอร์ปัญญาประดิษฐ์ที่มีปัญญาเหนือมนุษย์ในทุกๆ ด้าน ฟังดูแล้วค่อนข้างจะน่ากลัวแต่เราไม่ต้องกังวลเพราะคงจะไม่เกิดขึ้นในเร็ววันนี้แน่
แม้นว่า เอไอ ในปัจจุบันจะมายังไม่ถึงครึ่งทาง แต่ก็ทำให้เราเห็นถึงการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นต่อชีวิตประจำวัน และสังคม รอบตัวเรา เพราะ เอไอ สามารถจะสร้างโอกาสอีกมากมายในภาคธุรกิจการลงทุน ภาคอุตสาหกรรม ไปถึงภาคการเมือง และคงจะปฏิเสธไม่ได้ว่า เอไอ จะกลายเป็นเครื่องมือทางเทคโนโลยี
ที่สำคัญของภาครัฐภาคเอกชน โอกาสหน้าเราจะมาแบ่งปันข้อมูลกันเกี่ยวกับผลกระทบของ เอไอ ต่อการลงทุนกันนะครับ
ที่มา : วารสารทองคำ ฉบับที่ 61 เดือน เมษายน-มิถุนายน 2563
เอกสารอ้างอิง
Parth Shrivastava. (2019, February 1). The Path to Artificial Super Intelligence. Retrieved from https://hackernoon.com/the-path-to-artificial-super-intelligence-5df1767a9815
Christina Aguis. (2019, February 2). Evolution of AI:Past, Present, Future. Retrieved from https://medium.com/datadriveninvestor/evolution-of-ai-past-present-future-6f995d5f964a
Edd Gent. (2020, April 13). Artificial Intelligence is evolving all by itself. Retrieved from https://www.sciencemag.org news/ 2020/04/artificial-intelligence-evolving-all-itself
John McCarthy. (2007, November 12). What is artificial intelligence? Retrieved from http://jmc.stanford.edu/articles/whatisai/whatisai.pdf
Derek Manky. (2020, January 9). The evolution of artificial intelligence as a system. Retrieved from https://www.securitymagazine.com/articles/91516-the-evolution-of-artificial-intelligence-as-a-system