บทนำ
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence, AI) กลายเป็นคำที่ได้รับความสนใจอย่างมาก ในปี 2017 และ 2018 ตัวอย่างที่โด่งดังที่สุดคือ AlphaGo: ในเดือนมีนาคม 2016 ซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์สำหรับเล่นหมากล้อม ที่พัฒนาโดย Google DeepMind เอาชนะ อี เซดล (Lee Sedol) นักหมากล้อมอาชีพระดับแนวหน้าของเกาหลีใต้ และกลายเป็นโปรแกรมหมากล้อมคอมพิวเตอร์โปรแกรมแรก ที่ชนะนักหมากล้อมอาชีพระดับ 9 ดั้ง โดยไม่ต้องต่อหมาก นับเป็นหมุดหมายสำคัญของวงการปัญญาประดิษฐ์ เหตุใดปัญญาประดิษฐ์จึงเติบโตแบบก้าวกระโดดในช่วงเวลานี้ ความก้าวหน้าแบบใดที่ทำให้ปัญญาประดิษฐ์ฉลาดได้ถึงเพียงนี้ และในอนาคต จะส่งผลกระทบต่อการทำงานของมนุษย์จริงหรือไม่ เราจะอธิบายทีละประเด็นในหัวข้อถัดไป
ประวัติการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์
หลายท่านคงได้ยินคำศัพท์เหล่านี้บ่อยครั้งในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ได้แก่ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence, AI) แมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) และดีปเลิร์นนิง (Deep Learning) คำเหล่านี้เกี่ยวข้องกันอย่างไร ตามนิยามทางวิชาการที่ชัดเจน ดีปเลิร์นนิงเป็นส่วนหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิง และแมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ โจทย์หลักของปัญญาประดิษฐ์ คือการสร้างความสามารถที่ใกล้เคียงมนุษย์ หรือแม้แต่เหนือกว่ามนุษย์ ทั้งด้านการให้เหตุผล ความรู้ การวางแผน การเรียนรู้ การสื่อสาร การรับรู้ การเคลื่อนที่ และการหยิบจับควบคุมวัตถุ (วิกิพีเดีย) ส่วนแมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิง จัดอยู่ในขอบเขตของการให้เหตุผล ความรู้ การวางแผน และการเรียนรู้
คำว่าปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่สำหรับใคร เพราะปรากฏขึ้นตั้งแต่ 20–30 ปีก่อนแล้ว และตลอดเส้นทางการพัฒนา ก็ผ่านกระแสความนิยมมาแล้วสามครั้ง กับช่วงซบเซาอีกสองครั้ง สาเหตุของช่วงซบเซาทั้งสองครั้ง ประการแรกคือยังไม่มีนิยามเชิงทฤษฎีที่ชัดเจน ประการที่สองคือกำลังประมวลผลของฮาร์ดแวร์ไม่เพียงพอ จึงพิสูจน์ไม่ได้ว่าทำได้จริงหรือไม่ อย่างไรก็ตาม ตั้งแต่ปี 2010 เป็นต้นมา หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ NVIDIA พัฒนาขึ้น ได้มอบกำลังประมวลผลมหาศาล ประกอบกับแรงหนุนจากบิ๊กดาต้า และอัลกอริทึมดีปเลิร์นนิง จึงทลายข้อจำกัดในอดีตได้ในคราวเดียว
ปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อน และปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม
ปัญญาประดิษฐ์แบ่งได้เป็นสามระดับ หนึ่ง ปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อน (Weak AI): เรียนรู้และอนุมานได้เฉพาะงานเดียว และทำงานนั้นได้ดีมาก แต่ไม่สามารถขยายความเข้าใจไปยังเรื่องอื่นนอกเหนือจากงานนั้นได้เอง สอง ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม (Strong AI): ปัญญาประดิษฐ์ที่เทียบเท่ามนุษย์ สามารถเรียนรู้งานหลายประเภทได้ด้วยตนเอง และแสดงออกทางอารมณ์ได้ สาม ปัญญาประดิษฐ์ขั้นเหนือมนุษย์ (Super AI): มีความสามารถของปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม และความสามารถทุกด้านยังเหนือกว่ามนุษย์อย่างมาก
จนถึงปัจจุบัน เรายังอยู่ในขั้นของปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อน — แม้ AlphaGo จะเล่นหมากล้อมเก่งมาก แต่ก็ทำได้เพียงเล่นหมากล้อม ไม่สามารถต่อยอดไปสู่ทักษะอื่นได้ ที่น่าสนใจคือ นักวิชาการและผู้ประกอบการจำนวนมาก เริ่มมีมุมมองต่อการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่แตกต่างกัน ฝ่ายหนึ่งชี้ว่า ต้องป้องกันไม่ให้การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์หลุดจากการควบคุม จนคุกคามมนุษย์ อีกฝ่ายหนึ่งมองว่า ด้วยระดับการพัฒนาในปัจจุบัน ยังไม่จำเป็นต้องกังวลมากเกินไป เพราะความสามารถในการประมวลผลข้อมูลของมนุษย์ ยังเหนือกว่าคอมพิวเตอร์ในปัจจุบันอยู่มาก
อนาคตของปัญญาประดิษฐ์
ทุกวันนี้ ด้วยบิ๊กดาต้า ดีปเลิร์นนิง และกำลังประมวลผลของ GPU ที่สูงขึ้น การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์จึงก้าวหน้าไปอย่างมาก บริษัทยักษ์ใหญ่ระดับโลกต่างทุ่มเทวิจัยและพัฒนา ผู้ประกอบการในไต้หวันก็เช่นกัน นอกจากบริษัทขนาดใหญ่แล้ว ยังจุดประกายให้ทีมสตาร์ทอัพจำนวนมาก มีโจทย์ที่หลากหลายให้สร้างสรรค์ผลงานด้านปัญญาประดิษฐ์ ในอนาคต สิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์ขาย คือบริการรูปแบบหนึ่งสำหรับมนุษย์ ที่ช่วยให้มนุษย์ทำงานเฉพาะด้านให้สำเร็จ
สิ่งที่ควรจับตาอย่างต่อเนื่องในปี 2018 คืออัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์รูปแบบใหม่ หรือการประยุกต์ใช้แบบใหม่ รวมถึงการนำปัญญาประดิษฐ์ลงสู่ชิป (AI Chip): Apple ประกาศพร้อมกับการเปิดตัว iPhone X ว่า ได้บรรจุสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ของโครงข่ายประสาทเทียม ไว้ในหน่วยประมวลผลแล้ว และทั่วโลกมีบริษัทหลายสิบแห่ง ที่จะเปิดตัว AI Chip ภายในปีนี้ เมื่อ AI Chip แพร่หลาย ทุกเรื่องในชีวิตประจำวัน ทั้งเล็กและใหญ่ จะมี AI อยู่รายล้อม — ถึงวันนั้น ชีวิตจะเป็นอย่างไร เรามารอดูกัน!