AI สมองเทียมที่ทำงานทุกอย่างได้ Deep Learning จุดเปลี่ยนครั้งสำคัญ การแข่งขัน ช่วยทำให้เกิดการพัฒนา

Artificial Intelligence หรือ ปัญญาประดิษฐ์ เป็นที่รู้จักของโลกครั้งแรกในปี 1955 ซึ่งเป็นแนวคิดที่อยู่ในเอกสารทางวิชาการ แต่ยังไม่สามารถเอามาใช้ประโยชน์ในชีวิตจริง

AI จะทำงานได้ดีเมื่อมีข้อมูลมากๆ และคอมพิวเตอร์มีความสามารถในการคำนวณสูง

จุดเปลี่ยนครั้งสำคัญของ AI เกิดขึ้นในปี 2012 ซึ่งเป็นครั้งแรกที่โลกรู้จัก Deep Learning และถือเป็นจุดเริ่มต้นทำให้มีการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในวงกว้างอย่างแท้จริง

ตั้งแต่ปี 2010 มีการแข่งขันประสิทธิภาพ AI โครงการ ImageNet โดยให้แต่ละทีมเอา AI มาดูภาพ 1,000 ภาพ ซึ่งเป็น คน สัตว์ สิ่งของ สถานที่ แล้วตอบว่าเป็นภาพอะไร

ในการแข่งขัน ImageNet สองปีแรก คือ 2010, 2011 ไม่มีทีมไหนได้คะแนนความถูกต้องเกิน 75%

พอถึง ImageNet ปี 2012 มีกลุ่มนักวิจัย 3 คน ชื่อว่า AlexNet ซึ่งเป็นอาจารย์และนักศึกษา มีข้อผิดพลาดในการแข่งขันเพียง 15.3% โดยได้คะแนนมากกว่าอันดับสองมากถึง 10.8%

อาจารย์ของนักศึกษาในทีม AlexNet คือ Geoffrey Hinton และเทคนิคที่เอามาใช้เรียกว่า Deep Learning

Deep Learning มีอัลกอริทึมแบบเรียนรู้เชิงลึก ใช้แนวทางการคำนวณที่เรียนแบบระบบการทำงานของสมองมนุษย์ หรือ Artificial Neural Networks การพิจารณา จำแนกแยกแยะ วิเคราะห์ ทำแบบหลายชั้น กรองด้วยตัววัดที่แตกต่างกันหลายระดับ

อีกเหตุผลที่ทำให้ Deep Learning ทำงานได้ผลดี เพราะประสิทธิภาพในการคำนวณของเครืองคอมพิวเตอร์ในยุคหลัง มีการพัฒนาเพิ่มขึ้น สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว

การแข่งขัน ImageNet ในปีต่อๆมา เกือบทุกทีมที่เข้าร่วมแข่งขัน ใช้เทคนิค Deep Learning

ปี 2017 มี 29 ทีม จากผู้เข้าร่วมแข่งขัน 38 ทีม มีคะแนนความถูกต้องมากกว่า 95%

นับตั้งแต่ปี 2012 ผู้คนในแวดวงเทคโนโลยีเริ่มให้ความสนใจกับ AI และหาทางนำมันไปใช้ประโยชน์ในงานต่างๆอย่างจริงจัง

เจฟฟรี่ ฮินตัน ต้นตำรับการเรียนรู้เชิงลึก วันนี้ได้ชื่อว่าเป็น Godfather of AI และ Godfather of Deep Learning เขาคาดการณ์ว่า ในอนาคต AI จะสามารถทำงานทุกอย่างที่มนุษย์ทำได้ แต่หมายถึงการค้นพบเทคนิคด้าน AI ที่สำคัญเพิ่มขึ้นอีกหลายเรื่อง

เมื่อวันที่ 20 ตุลาคม 2020 เจฟฟรี่ ฮินตัน ให้สัมภาษณ์กับ MIT Technology Review พูดให้ฟังถึงเรื่อง AI พอสรุปเนื้อหาสำคัญได้ตามนี้ คือ

-สมองมนุษย์มีเซลล์ประสาทซึ่งเป็นพารามิเตอร์ใช้เป็นปัจจัยในการกำหนดมากถึง หนึ่งร้อยล้านล้านพารามิเตอร์ แต่ในปัจจุบัน AI โมเดลที่ใหญ่ที่สุดอย่าง GPT-3 มีเพียง หนึ่งแสนเจ็ดหมื่นห้าพันล้านพารามิเตอร์ ถ้ามองในแง่นี้ AI ยังห่างไกลจากสมองมนุษย์นับพันเท่า

-การคิดในแนวกว้าง คนยังทำได้ดีกว่า AI เพราะเรามีพารามิเตอร์มากกว่า

-การทำให้ AI มี Common Sense หรือสามัญสำนึกเป็นเรื่องใหญ่ที่ต้องผ่านด่านให้ได้

AI ที่นำมาใช้กันมากในปัจจุบัน จัดเป็น Weak AI หรือ Narrow AI ซึ่งมันมีข้อจำกัดที่สามารถทำงานได้ดีเยี่ยมเฉพาะเรื่องเท่านั้น ไม่เหมือนมนุษย์ซึ่งมีสามัญสำนึก มีความคิดสร้างสรรค์ มีจินตนาการกว้างไกล สามารถคิดแบบโยงใยเอาความรู้และประสบการณ์หลายอย่างมาผูกเข้าด้วยกันได้

ที่กลัวกันว่าจะกลายเป็น General AI หรือ Strong AI ที่มีความฉลาดเหนือมนุษย์ และมีประสิทธิภาพในการคิดคำนวณข้อมูลจำนวนมากได้ คงต้องรอให้มีการค้นพบทางวิชาการอีกหลายด้าน และอาจต้องใช้เวลาอีกนาน

นักวิทยาศาสตร์เคยลองให้ AI ที่เชี่ยวชาญเรื่องการทำความสะอาดหาคำตอบว่า ถ้าจะให้บ้านเรือนสะอาดต้องทำอย่างไร สุดท้ายแล้ว AI ได้คำตอบว่า… ต้องกำจัดมนุษย์ซึ่งเป็นตัวการทำให้เกิดความสกปรก!!!

ถ้า AI พัฒนากลายเป็น Strong AI เข้าไปเป็นสมองของหุ่นยนต์ เป็นผู้ควบคุมที่เชื่อมต่อกับระบบทำลายล้างหรืออาวุธ มันก็จะถึงเวลาที่น่ากังวลกันจริงๆ

https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence

https://www.technologyreview.com/…/ai-godfather…/

ใส่ความเห็น

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Connecting to %s