ปี 2016 นับเป็นความก้าวหน้าของMachine Learning และ Artificial Intelligence (AI) หรือปัญญาประดิษฐ์น่ะแหละ และในปี 2017 นี้ทั้งสองตัวจะก้าวหน้ามากน้อยแค่ไหน นี่คือ 5 สิ่งที่ทั้งโลกต้องจับตาดู
1. การกระตุ้นทำให้เกิดพฤติกรรมนั้นๆอีก
จำ AlphaGo ที่แข่งโกะกับหนึ่งในสุดยอดนักเล่นโกะตลอดกาลได้หรือไม่? นั่นแหละความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ล่ะ และนั่นก็เป็นความสามารถเพียงเสี้ยวเดียวด้วย
ทำให้เซียนโกะอย่าง Lee Sedol นั้นเปรียบได้กับแลนด์มาร์กสำหรับ AI ก็ว่าได้ เราใช้เทคนิค “การเรียนรู้แบบเสริมแรงเชิงลึก” (Deep Reinforcement Learning หรือ RL คือการเพิ่มหรือทำพฤติกรรมนั้นๆอีกครั้งเมื่อได้รับหรือได้ถอดสิ่งกระตุ้น – ผู้แปล)
httpv://www.youtube.com/watch?v=I2WFvGl4y8c
ซึ่งการเรียนรู้ที่ว่านั้นมันเกี่ยวข้องกับเครื่องจักรที่เรียนรู้ที่จะแก้ปัญหาผ่านการทดลองผสมกับการเพิ่มหรือทำพฤติกรรมนั้นๆอีกครั้งเมื่อได้รับสิ่งกระตุ้น หรือการเสริมแรงเชิงบวก (Positive Reinforcement) แนวคิดนี้มีมานานกว่าทศวรรษ แต่เมื่อเอาแนวคิดนี้มารวมกับเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่และลึก ก็จะให้พลังที่ทำให้แนวคิดนั้นเป็นจริงขึ้นมาได้เพื่อใช้แก้โจทย์ปัญหายากๆและซับซ้อนได้อย่างเช่นเกมโกะในระดับเซียน
RL อาจพิสูจน์ได้ว่า AI ว่ามันมีประโยชน์จริงๆสำหรับสถานการณ์จริงๆหลายๆสถานการณ์ และสภาพแวดล้อมจำลองที่แสดงออกมาก็ควรที่จะทำให้อัลกอรึธึ่มก้าวหน้าขึ้นบ้างโดยเพิ่มทักษะทางด้านคอมพิวเตอร์
ในปี 2017 เราจะได้เห็นความพยายามที่จะประยุกต์ใช้ RL กับปัญหาต่างๆเช่นการขับรถยนต์อัตโนมัติ และหุ่นยนต์อุตสาหกรรม แถม Google ได้ประกาศออกไปแล้วว่าได้ใช้ RL เพื่อทำให้ศูนย์กลางของข้อมูลนั้นมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น แต่วิธีการนั้นยังอยู่ในช่วงของการทดลองอยู่ แน่นอนว่าต้องกินเวลาแน่ๆ ฉะนั้นการนำ RL มาใช้ให้เกิดประสิทธิภาพนั้นเป็นเรื่องที่น่าสนใจทีเดียว
2. การจัดการกับเครือข่ายประสาท (Dueling neural networks)
จับตาเทคนิคของ MachineLearning อย่างหนึ่งที่เรียกว่า Generative adversarial Networks หรือ GANs ไว้ให้ดี
เจ้า GANs คือระบบที่ประกอบด้วยหนึ่งเครือข่ายที่สร้างข้อมูลออกมาหลังจากที่ได้เรียนรู้จากการฝึกฝนเป็นชุดๆ และแยกแยะระหว่างข้อมูลจริงๆและข้อมูลปลอมๆ หากนำมาทำงานร่วมกัน เครือข่ายเหล่านี้จะสังเคราะห์ข้อมูลที่เหมือนจริงมากๆ วิธีการนี้สามารถประยุกต์ใช้ได้กับฉากของวีดีโอเกม ฟุตเทจวีดีโอพิกเซลที่ไม่เบลอ หรือใช้กับงานดีไซน์ที่คอมพิวเตอร์สร้างขึ้นมาเองก็ได้
วิธีการนี้น่าสนใจมากเพราะเทคนิคนี่จะช่วยให้คอมพิวเตอร์ได้เรียนรู้จากข้อมูลที่ยังไม่ได้ติดตราสัญลักษณ์หรือฉลากใดๆ และหลายๆคนก็เชื่อว่าเทคนิคนี่จะทำให้คอมพิวเตอร์ฉลาดขึ้นมากในอีกไม่กี่ปี
3. AI จีนมาแรง (China’s AI Boom)
ดูเหมือนว่าจีนจะเป็นผู้เล่นรายใหญ่ของวงการ AI ซึ่งหากใครคิดว่าจีนเป็นประเทศขี้ก๊อปนั้น อาจต้องมองใหม่ เพราะจีนกลายเป็นประเทศแห่งเทคโนโลยีไปแล้ว แถมจีนก็ออกมาประกาศว่า AI และ Machine learning เป็นโอกาสแห่งนวัตกรรมที่ยิ่งใหญ่ด้วย
บริษัทเสิร์ชแนวหน้าของจีนอย่าง Baidu มีห้องทดลองสำหรับวิจัยค้นคว้า AI โดยเฉพาะและได้พัฒนาเทคโนโลยีต่างๆเช่น ความสามารถในการจดจำเสียงได้ และประมวลผลภาษาธรรมชาติ และช่วยใช้ทุนให้ได้ผลเลิศที่สุดสำหรับธุรกิจโฆษณา ส่วนบริษัทรายอื่นๆก็จะทยอยตามมา อย่างเช่น Tencent ที่ประสบความสำเร็จในแอปฯแชทมือถือและสร้างเครือข่ายอย่าง WeChat ก็ได้เปิดห้องทดลองวิจัยค้นคว้า AI แล้วในต้นปีนี้เช่นกัน และต้องยุ่งอยู่กับการจัดจ้างพนักงานที่มีพรสวรรค์รองรับ ส่วนบริษัทยักษ์ใหญ่ในการบริการคมนาคมที่เพิ่งซื้อการดำเนินงานของ Uber ในจีนอย่างบริษัท Didi ก็ได้สร้างห้องทดลองและทำงานกับรถยนต์ไร้คนขับอยู่ด้วย
ส่วนนักลงทุนในจีนก็ทุ่มเม็ดเงินให้กับสตาร์ทอัพที่เอา AI มาใช้ รัฐบาลก็ส่งสัญญานที่ต้องการให้อุตสาหกรรม AI นั้นเติบโตในจีนโดยลงทุนไป 15 พันล้านเหรียญในปี 2018
4. การจดจำภาษา (Language Recognition)
นักวิจัย AI เล็ง “ภาษา” เป็นเป้าหมายใหญ่ต่อไป หวังว่าเทคนิคที่ทำให้เกิดความก้าวหน้าในการจดจำภาพและเสียงอาจช่วยให้คอมพิวเตอร์ได้กระจายและสร้างภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
หากคอมพิวเตอร์สามารถใช้ภาษาโต้ตอบสื่อสารกับเราได้ก็จะเกิดอะไรขึ้น? ยิ่งกว่าสุดยอดไม่ใช่หรือ? การเข้าใจภาษษที่ดีขึ้นทำให้เครื่องจักรมีประโยชน์มากขึ้น แต่ความท้าทายน่ะสิน่ากลัว หาก AI ต้องเจอกับภาษาที่ซับซ้อนขึ้น
หากอยากคุยกับสมาร์ทโฟนบนมือของคุณแบบลึกๆซึ้งๆล่ะก็ ลืมไปได้เลย แต่อนาคตอาจเป็นไปได้ รอดูต่อไปในปี 2017
5. กรรมตามสนองของพวกโฆษณาชวนเชื่อ (Backlash to the hype)
ปี 2016 เราจะเห็นโฆษณาชวนเชื่อของความสามารถของ AI ที่มากขึ้นเรื่อยๆ พร้อมๆกับความก้าวหน้าของการประยุกต์สิ่งต่างๆ
ขณะที่หลายๆคนศรัทธาในเทคโนโลยีที่มีอยู่แล้ว ก็หนีไม่พ้นความรู้สึกที่ว่าข่าวลือเกี่ยวกับ AI นั้นมันแทบควบคุมไม่ได้เลย
นักวิจัย AI บางคนถึงกับหัวเสียเมื่อ Rocket AI สตาร์ทอัพ AI ปลอมๆเพื่อสร้างกระแสความคลั่งและไม่มีเหตุผลเกี่ยวกับงานวิจัยของ AI จริงๆ ถึงแม้ข่าวลือที่มีออกมาจะฟังดูไม่น่าเชื่อ แต่มันก็ทำให้เราไขว้เขวกับปัญหาที่แท้จริงได้
ปัญหาอย่างหนึ่งแน่ๆคือพวกโฆษณาชวนเชื่อนั้นนำมาแต่ความผิดหวัง ในขณะที่ความสำเร็จครั้งใหญ่ๆนั้นไม่เคยเกิดขึ้นจริง ทำให้สตาร์ทอัพที่มีมูลค่าสูงเกินจริงนั้นล้มเหลวไปในที่สุด
บางทีปี 2017 อาจเป็นปีที่โฆษณาชวนเชื่อพวกนั้นอาจถูกกรรมตามสนองในไม่ช้า
แหล่งที่มา
https://www.technologyreview.com/s/603216/5-big-predictions-for-artificial-intelligence-in-2017/
