ศ. ดร. ธนารักษ์ ธีระมั่นคง
ภาคีสมาชิก สำนักวิทยาศาสตร์
สถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence) นับเป็นศูนย์กลางของศาสตร์ที่เกี่ยวข้องอีกหลาย ๆ แขนง เช่น Big data, Fintech, Internet of Things (IoT) และอื่น ๆ อีกทั้งยังเป็นเทคโนโลยีที่จะมีบทบาทต่อมนุษย์และสังคมต่อไปในอนาคตอีกเป็นอย่างมาก ทั้งนี้ แนวคิดเรื่องการมีสิ่งประดิษฐ์ที่มีความชาญฉลาดนั้นเกิดขึ้นตั้งแต่สมัยกรีกโบราณ เช่น หุ่นยนต์ทาลอส (Talos) บนเกาะครีต (๓๐๐-๒๗๐ ปีก่อนคริสต์ศักราช) ซึ่งเป็นหุ่นยนต์ทองแดงของเทพฮีฟีสตัส (Hephaestus) นอกจากนี้ ก็ยังมีตัวละครอื่น ๆ อีก เช่น แฟรงเกนสไตน์ ของแมรี เชลลีย์ (Mary Shelley ค.ศ. ๑๘๑๘) หรือ Rossumovi Univerzální Roboti (R.U.R.) ของกาเรล ชาเปก (Karel Čapek ค.ศ. ๑๙๒๐) ซึ่งเป็นผู้นิยามคำว่า Robot ขึ้นเป็นครั้งแรก จนไปถึงตัวละครในนวนิยายสมัยใหม่ เช่น Star Wars (ค.ศ. ๑๙๗๗), Terminator (ค.ศ. ๑๙๘๔), AI (ค.ศ. ๒๐๐๑), iRobot (ค.ศ. ๒๐๐๔), Transformers (ค.ศ. ๒๐๐๗) และ Passengers (ค.ศ. ๒๐๑๖) นวนิยายเหล่านี้แสดงให้เห็นว่ามนุษย์มีความคิดว่าสักวันหนึ่งจะมีสิ่งประดิษฐ์ที่มีความคิดความอ่านอย่างเช่นตนเองเกิดขึ้นบนโลกนี้
ในเชิงวิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ และเทคโนโลยี การศึกษาเรื่องปัญญาประดิษฐ์นั้นเริ่มต้นตั้งแต่การพัฒนากลไก หรือการให้เหตุผลอย่างมีแบบแผน โดยนักปรัชญาและนักวิทยาศาสตร์มาตั้งแต่สมัยโบราณ การศึกษาด้านตรรกศาสตร์นำไปสู่การคิดค้นเครื่องคำนวณอิเล็กทรอนิกส์แบบดิจิทัลที่โปรแกรมได้โดยอาศัยหลักการทางคณิตศาสตร์ ดังเช่นที่ แอลัน ทัวริง (Alan Turing) ซึ่งถือเป็นบิดาของวิทยาการคอมพิวเตอร์ ได้กล่าวไว้ในบทความเรื่อง Computing Machinery and Intelligence ที่ตีพิมพ์ในปี ค.ศ. ๑๙๕๐ ว่าเครื่องจักรที่รู้จักการสลับเลขระหว่าง ๐ กับ ๑ จะสามารถเข้าใจนิรนัยทางคณิตศาสตร์ได้ การผนวกรวมกันของทฤษฎีการคำนวณของทัวริง และผลการวิจัยด้านประสาทวิทยา ทฤษฎีสารสนเทศ และไซเบอร์เนติกส์ ทำให้นักวิทยาศาสตร์เริ่มสนใจประดิษฐ์สมองกลอิเล็กทรอนิกส์ที่มีความฉลาดขึ้นอย่างจริงจังในเวลาต่อมา
ในปี ค.ศ. ๑๙๕๑ มาร์วิน มินสกี (Marvin Minsky) และดีน เอ็ดมอนด์ (Dean Edmond) นักศึกษามหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน (Princeton University) ได้ร่วมกันสร้างโครงข่ายใยประสาทเทียม (Neural network) โดยใช้หลอดสุญญากาศถึง ๓๐๐๐ หลอด เพื่อจำลองหน่วยประสาท ๔๐ หน่วยของหนูที่หาทางออกจากเขาวงกต จากนั้นก็มีการพัฒนาเพอร์เซปตรอน (Perceptron) ซึ่งเป็นโครงข่ายงานประสาทเทียมประเภทหนึ่งขึ้นใน ค.ศ. ๑๙๕๗ โดย แฟรงค์ โรเซนบลัทท์ (Frank Rosenblatt) ที่ห้องปฏิบัติการการบินคอร์แนล (Cornell Aeronautical Laboratory) โครงข่ายนี้ได้มีการพัฒนาต่อไปเป็นนิวรอนที่ใช้ฟังก์ชันกระตุ้น (Activation function) ที่เรียกว่านิวรอนแบบแมคคัลลอค-พิตส์ (McCulloch-Pitts neuron) นับเป็นความพยายามที่จะนำเอาคอมพิวเตอร์มาเลียนแบบเส้นประสาทของมนุษย์ เพื่อให้เครื่องกลสามารถตัดสินใจได้อย่างมนุษย์
ปัญญาประดิษฐ์นั้นเกิดขึ้นในที่ประชุมวิชาการที่วิทยาลัยดาร์ตมัธ (Dartmouth College) สหรัฐอเมริกา ในช่วงหน้าร้อนปี ค.ศ. ๑๙๕๖ ในการประชุมครั้งนั้น ได้มีนักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยรวม ๑๐ คน มาประชุมต่อเนื่องกันนานถึง ๒ เดือน ทำให้เกิดเป็นเอกสารที่เป็นเนื้อหาสาระสำคัญด้านปัญญาประดิษฐ์และใช้กันมาจนถึงปัจจุบัน นับตั้งแต่การกำเนิดขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ งานวิจัยและพัฒนาของศาสตร์ทางด้านนี้แบ่งออกได้เป็น ๒ แนวทางคือ (๑) การใช้ความรู้ที่มนุษย์สร้างขึ้นเข้าแก้ปัญหา (Knowledge-based approach) และ (๒) การพัฒนาต่อเนื่องโครงข่ายงานประสาทเทียม (Connectionist approach) กลุ่มนักวิจัยและพัฒนาที่เน้นวิธีการใช้ความรู้ที่เป็นรูปธรรม (Explicit Knowledge) นั้นจะพยายามสร้างคลังข้อมูล คลังวิธีการ หรือขั้นตอนวิธี ตลอดจนคลังเครื่องมือเพื่อแก้ปัญหาหรือโจทย์ต่าง ๆ ด้วยความรู้ที่ใส่เข้าไป ในทางตรงกันข้าม กลุ่มนักวิจัยและนักพัฒนาที่เน้นศึกษาด้านโครงข่ายงานประสาทเทียมนั้นจะพยายามหาโครงสร้างของโครงข่ายงานประสาทเทียมที่มีลักษณะเป็นกราฟที่มีจุดยอด (Node) และเส้นเชื่อม (Edge) ตลอดจนการพัฒนาขั้นตอนวิธีที่เหมาะสม โดยเน้นความรู้ที่อยู่ในรูปแบบนามธรรม (Tacit knowledge) ในอดีตนักวิจัยทั้งสองกลุ่มได้แสดงความเห็นที่แตกต่างกัน และได้วิจารณ์วิธีการของอีกฝ่ายในหลาย ๆ มิติ โดยเฉพาะนักวิจัยกลุ่มแรก มักจะกล่าวอยู่เสมอว่าสิ่งที่นักวิจัยในกลุ่มที่ใช้โครงข่ายงานประสาทเทียมนั้น ไม่สามารถอธิบายผลลัพธ์ที่เป็นโครงข่ายหลังการเรียนรู้ได้ เพราะผลลัพธ์ดังกล่าวเป็นลักษณะของกราฟที่มีน้ำหนักอยู่ที่จุดยอดและเส้นเชื่อม
ในปี ค.ศ. ๑๙๙๗ โปรแกรมดีปบลู (Deep Blue) ซึ่งใช้หลักการค้นหาลึก (Deep search) และฟังก์ชันที่ซับซ้อนบนเครื่องคอมพิวเตอร์สมรรถนะสูง สามารถเอาชนะแกรี คาสปารอฟ (Garry Kasparov) นักหมากรุกเอกของโลกได้ หลังจากนั้น มีการพัฒนาระบบที่ใช้โครงข่ายงานประสาทเทียมเข้าช่วย จนกลายมาเป็นโปรแกรมอัลฟาโกะ (AlphaGo) ที่สามารถเล่นเกมหมากล้อมหรือเกมโกะชนะนักหมากล้อมระดับ ๙ ดั้ง อี เซดอล (Lee Sedol) ได้ในเดือนมีนาคม ค.ศ. ๒๐๑๖ ทั้งนี้ โครงข่ายงานประสาทเทียมที่ใช้เป็นโครงข่ายที่สร้างด้วยการเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning) และเนื่องจากคอมพิวเตอร์ในปัจจุบันนั้นมีประสิทธิภาพสูงขึ้น และมีการใช้จีพียู (GPU) ที่ใช้ในการ์ดจอคอมพิวเตอร์มาคำนวณเมตริกที่มีขนาดใหญ่ ทำให้สามารถสร้างความรู้ที่มีอยู่ในรูปแบบของน้ำหนักบนเส้นเชื่อมบนเครือข่ายที่เหมาะสมได้ การเรียนรู้เชิงลึกจึงได้รับการประยุกต์ใช้งานด้านต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะการประมวลผลภาพเพื่อระบุวัตถุที่มีอยู่ในภาพ การประมวลผลสัญญาณเพื่อจำแนกเหตุการณ์ที่สำคัญ การรู้จำเสียงพูด การรู้จำตัวอักษรเขียน การรู้จำป้ายจราจร การบังคับรถแบบอัตโนมัติ เป็นต้น
ในส่วนของเทคโนโลยีหุ่นยนต์โต้ตอบการสนทนา (Chatbot) ซึ่งมีการกล่าวถึงกันเป็นอย่างมากในช่วง ๑-๒ ปีที่ผ่านมานั้น ได้มีการศึกษาพัฒนาขึ้นตั้งแต่ปี ค.ศ. ๑๙๖๔-๑๙๖๖ โดยศาสตราจารย์โจเซฟ ไวเซนบวม (Joseph Weizenbaum) ที่ห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ของสถาบันเทคโนโลยีแห่งมลรัฐแมสซาชูเซตส์ (MIT) ในรูปของโปรแกรมเอลิซ่า (ELIZA) ซึ่งใช้หลักการเลือกรูปแบบการตอบบทสนทนาด้วยหลักภาษาและสถิติ หลังจากนั้นก็ได้มีการพัฒนาระบบอื่น ๆ ขึ้นอีกมากมาย จนกระทั่งถึงช่วงระยะเวลาที่การเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์ได้มาถึงจุดที่สามารถนำมาใช้งานได้ จึงมีความพยายามพัฒนาหุ่นยนต์โต้ตอบการสนทนาขึ้น เช่น BotNoi (ค.ศ. ๒๐๑๗) และ HBot (ค.ศ. ๒๐๑๗) อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีดังกล่าวจำเป็นต้องมีการใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อเป็นตัวอย่างในการเรียนรู้บทสนทนา และยังต้องยกระดับให้บทสนทนาตรงต่อประเด็น เทคโนโลยีนี้มีมูลค่าทางการตลาดสูงมาก เนื่องจากจะสามารถใช้เป็นหุ่นยนต์ตอบคำถามแทนมนุษย์ในศูนย์บริการลูกค้า (Call center) ใช้เป็นผู้ช่วยอัจฉริยะ เป็นเพื่อนคุยกับมนุษย์ หรือเพื่อทำงานต่าง ๆ แทนมนุษย์ได้
ประเด็นที่มีความสำคัญยิ่งในการใช้งานเทคโนโลยีต่าง ๆ เหล่านี้ คือ ผู้ใช้งาน ตลอดจนผู้ที่มีอำนาจหน้าที่ในการออกกฎหมายและระเบียบต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับเทคโนโลยีต้องก้าวให้ทันตามความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี และต้องคำนึงถึงเรื่องของจริยธรรมการใช้งานเป็นสำคัญ
