AI กูเกิล คิดและตัดสินใจเหมือนคน ลองผิดลองถูกเองจากประสบการณ์ เรียนรู้อย่างอิสระ ไม่ต้องรู้กฎเกณฑ์ จุดเริ่มต้น Strong AI ที่เก่งเหนือคน

ปี 2010 เริ่มมีการแข่งขัน ImageNet ซึ่งเป็นการสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถจดจำสิ่งที่เป็น คน สัตว์ ทิวทัศน์ จำนวน 1,000 ภาพ

ผลปรากฎว่าในปี 2010 และ 2011 ทีมที่ดีที่สุดได้คะแนนความถูกต้องต่ำกว่า 75%

แต่ในปี 2012 ซึ่งเป็นปีที่สามของการแข่งขัน มีนักวิจัยด้าน AI สามคน คือ Geoffery Hinton และลูกศิษย์อีกสองคนในทีมเดียวกัน เป็นผู้ชนะการแข่งขัน มีความผิดพลาดเพียง 15.3% หรือถูกต้องแม่นยำมากถึง 84.7%

สำหรับอันดับสองในปี 2012 มีคะแนนต่ำกว่าทีม AlexNet ของ Geoffery Hinton 10.8% หมายถึงความถูกต้องอยู่ในระดับ 73.9%

เทคนิคที่ทีมผู้ชนะ ImageNet ใช้ในปี 2012 คือ Deep Learning และถือว่าเป็นการค้นพบครั้งสำคัญของโลก AI และเป็นจุดเริ่มต้นที่ทำให้ AI กลายเป็นกระแสหลักของโลกในปัจจุบัน

หลังจากนั้นอีก 2-3 ปี ทีมที่ร่วมแข่งขัน ImageNet ซึ่งติดอยู่ใน 5 อันดับแรก มีความผิดพลาดในการจดจำรูปภาพเพียง 2-3 เปอร์เซ็นต์

Geoffery Hinton วันนี้ได้ชื่อว่า “Godfather of Deep Learning” หรือ “Godfather of AI” วันนี้ยังเป็นอาจารย์อยู่ที่ University of Toronto แต่ในขณะเดียวกันได้ร่วมงานอยู่กับ Google มาตั้งแต่ปี 2013 ซึ่งมีส่วนสำคัญใน DeepMind อันโด่งดังของกูเกิล

ในปี 2016 DeepMind ได้สร้างโปรแกรม AlphaGo และสามารถเอาชนะแชมป์โลกเกมโก๊ะหรือหมากล้อมได้ทั่วโลก ในวันที่มีการแข่งขันในประเทศจีน นักวิทยาศาสตร์ นักคอมพิวเตอร์ ทหาร และผู้บริหารระดับสูงของจีน ได้ร่วมชมการแข่งขันด้วย ทำให้ได้เห็นประสิทธิภาพที่เหลือเชื่อของ AI และทำให้ประเทศจีนเริ่มตื่นตัวและมีการวิจัยพัฒนา AI อย่างจริงจังมาจนถึงปัจจุบัน

เทคนิคที่ใช้ในเกม AlphaGo กลายเป็นแม่แบบของการนำ AI ไปพัฒนาสำหรับงานอื่นๆอีกมากมาย เช่น การเงิน ธุรกิจ การแพทย์ การศึกษา การค้าออนไลน์ ฯลฯ

DeepMind ต่อยอดสร้างโปรแกรมใหม่ที่ศึกษาจากเกมอย่างต่อเนื่อง คือ

-ปี 2016 AlphaGo

-ปี 2017 AlphaGo Zero

-ปี 2018 AlphaZero

-ปี 2020 MuZero

MuZero ที่เพิ่งเผยแพร่ผลการวิจัยเมื่อวันที่ 23-12-2020 ถือว่าเป็นการค้นพบครั้งสำคัญของ AI และมีผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี AI ของโลกหลายคนเชื่อว่า มันเป็นจุดเริ่มต้นของ Strong AI หรือ Artificial General Intelligence มันกำลังจะกลายเป็นปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานได้หลากหลายอย่างแท้จริง

อีลอน มัสก์ เป็นคนหนึ่งที่เคยออกมาให้ความเห็นว่า การพัฒนาของ DeepMind AI ดูน่าเป็นห่วงที่สุด หากไม่มีการระวังหรือวางกฎเกณฑ์ที่เข้มงวด ในอนาคตอาจได้เห็น AI มาคุกคามมนุษย์

อีลอน มัสก์ เคยเปรียบเทียบให้ฟังว่า… AI คงไม่ทำร้ายหรือฆ่ามนุษย์ให้หมดไปจากโลก แต่จะเลี้ยงดูคนเหมือนอย่างที่คนเลี้ยงดูหมาหรือแมว!

MuZero ใช้อัลกอริทึมเดียว แต่มีความสามารถเป็นผู้เล่นเกมสุดยอดเหนือกว่าคนในหลายเกม คือ Go, Chess, Shogi, และ Atari

ในกรณีของโปรแกรม AlphaGo, AlphaGo Zero, AlphaZero อย่างน้อยที่สุดต้องแนะนำให้ AI มีความรู้เรื่องกฎเกณฑ์ของเกม ให้ AI ได้เรียนรู้ก่อน หรืออย่าง AlphaGo มีข้อมูลที่ AI ได้เรียนรู้จากประสบการณ์ของมนุษย์ มีการสอนให้ AI เรียนรู้ล่วงหน้า

แต่ในกรณีของ MuZero เป็นโปรแกรมที่ไม่บอกอะไรให้ AI รู้เลย แม้แต่กฎเกณฑ์ก็ไม่ต้องให้ข้อมูล มันสามารถลองถูกลองผิด เรียนรู้กฎเกณฑ์ วางแผนเพื่อเอาชนะโดยตัวมันเอง มีสภาพเหมือนกับสิ่งที่เป็นอยู่ในโลกจริง

AI ของ MuZero เรียนรู้ทุกแง่มุมของสภาพแวดล้อมในเกม พิจารณาด้วยตัวเองว่าอะไรเป็นเรื่องสำคัญที่แท้จริง มันเรียนรู้จากความผิดพลาดของตัวเอง เมื่อมาเจอสถานการณ์เดิมก็ทำการตอบโต้ด้วยวิธีการใหม่ ลองจนกว่าจะเจอวิธีการที่ดีที่สุด และจดจำไว้ใช้ในคราวหน้าเมื่อเจอสถานการณ์แบบเดียวกัน

MuZero สามารถจำลองรูปแบบสภาพแวดล้อม แล้ววางแผนเพื่อหาทางแก้ปัญหาต่างๆไว้ล่วงหน้า มีการโฟกัสอยู่กับส่วนที่มีผลกับการตัดสินใจโดยตรง ไม่จำเป็นต้องเอาเรื่องที่ไม่เกี่ยวข้องมาร่วมคำนวณ

ยกตัวอย่างเช่น เวลามองออกไปข้างนอกแล้วเห็นท้องฟ้ามืดครึ้ม ก็จะมีการเตรียมตัวล่วงหน้าว่า… ควรเอาร่มติดตัวออกไปด้วย จะได้ไม่เปียกฝนหากฝนตก

มีการเปรียบเทียบว่า การทำงานของ MuZero คล้ายกับการคิดและตัดสินใจของมนุษย์

การค้นพบครั้งใหม่นี้ มีแนวโน้มที่จะเอาไปใช้ประโยชน์ได้หลายด้าน เช่น

-Virtual Assistants

-Personalized Medicine

-Search-and Recue Technologies

-Video Compression

-Robotics

ในวงการแพทย์ สามารถพัฒนาไปสร้างยาที่เหมาะกับการรักษาคนไข้แต่ละคนที่มีความแตกต่างกันแบบเฉพาะเจาะจง

ยูทูปสามารถเอาไปใช้ในการจัดระบบและบีบอัดข้อมูลวิดีโอที่มีอยู่มากมายอย่างมีประสิทธิภาพ

การเรียนรู้ของหุ่นยนต์ที่ไม่มีข้อมูลสภาพแวดล้อมที่หลากหลายล่วงหน้า เมื่อใช้โปรแกรมที่พัฒนาจาก MuZero จะช่วยทำให้หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้การเคลื่อนไหวไปยังที่ต่างๆ หรือสามารถทำงานในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างออกไป มันเป็นกระบวนการเรียนรู้แบบลองผิดลองถูกจากประสบการณ์จริงของ AI

แต่ความกังวลของผู้คนเรื่อง AI ที่พัฒนาก้าวหน้าถึงขีดสุด แล้วจะเป็นภัยคุกคามต่อมนุษย์เป็นเรื่องน่าคิดเหมือนกัน

ตอนที่นักวิทยาศาสตร์คิดค้นยาฆ่าแมลงได้ คงดีใจที่จะกำจัดศัตรูพืชได้ แต่ไม่มีใครคิดว่ามันจะมีสารพิษที่ติดอยู่กับพืชที่มนุษย์เอามาบริโภค และมีผลเสียร้ายแรงต่อสุขภาพ

ตอนที่มีการคิดค้นรถยนต์ที่ใช้พลังงานฟอสซิล ก็ไม่เคยมีใครคิดว่ามันจะส่งผลกลายเป็นมลพิษทางอากาศที่ร้ายแรงต่อสภาพแวดล้อมโลก

มีนักเทคโนโลยีที่มองการณ์ไกลเกี่ยวกับ AI หลายคนออกมาเตือนถึงสิ่งที่อาจส่งผลร้ายจากปัญญาประดิษฐ์ที่มนุษย์สร้างขึ้นว่า…

วันหนึ่งมันอาจจะแว้งกลับมาเล่นงานมนุษย์ซึ่งเป็นผู้คิดค้นมัน!!!

https://techcrunch.com/…/no-rules-no-problem-deepminds…/

https://www.bbc.com/news/technology-55403473

https://www.nature.com/articles/s41586-020-03051-4

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