Published on:
ย้อนรอยการเติบโตของปัญญาประดิษฐ์: จากความอยากรู้อยากเห็นของมนุษย์สู่การปฏิวัติทางพุทธิปัญญา
“ในฐานะนักข่าว ฉันมีความอยากรู้อยากเห็นเกี่ยวกับโลกอย่างลึกซึ้งเสมอมา” ด้วยคำพูดเหล่านี้ หยัง หลัน (Yang Lan) บุคคลสำคัญในสื่อจีน ได้เปิดตัวสารคดี Exploring Artificial Intelligence โดยวางกรอบการเดินทางที่ขับเคลื่อนด้วยคำถามที่นิยามยุคสมัยของเรามากขึ้นเรื่อยๆ ว่า: เครื่องจักรจะฉลาดกว่ามนุษย์หรือไม่? ปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามาแทนที่พวกเราสักวันหนึ่งหรือไม่? และเทคโนโลยีสามารถขยายขอบเขตของสติปัญญาของมนุษย์ไปได้ไกลแค่ไหน?
คำถามเหล่านี้กลายเป็นเรื่องเร่งด่วนระดับโลกในปี 2016 ซึ่งเป็นปีที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นช่วงเวลาแห่งการแจ้งเกิดของปัญญาประดิษฐ์ ตั้งแต่บิ๊กดาต้าและคลาวด์คอมพิวติ้ง ไปจนถึงการเรียนรู้เชิงลึกและระบบอัตโนมัติ AI ได้เคลื่อนตัวจากห้องปฏิบัติการเข้าสู่การรับรู้ของสาธารณชนอย่างรวดเร็ว
เหตุการณ์สำคัญประการหนึ่งคือการแข่งขันประวัติศาสตร์ที่ AlphaGo เอาชนะแชมป์โลก อี เซดล (Lee Sedol) ซึ่งเป็นสัญลักษณ์ของการเปลี่ยนแปลงในวิธีที่มนุษย์รับรู้ถึงสติปัญญาของเครื่องจักร
ภาษา การรับรู้ และจิตใจของเครื่องจักร
สติปัญญาของมนุษย์วิวัฒนาการผ่านภาษา เมื่อประมาณ 70,000 ปีก่อน การพัฒนาระบบการพูดที่ซับซ้อนทำให้มนุษย์สามารถบรรยายสภาพแวดล้อม แลกเปลี่ยนความคิดที่เป็นนามธรรม และสร้างสังคมได้ “การปฏิวัติการรับรู้” นี้ได้ปรับเปลี่ยนอารยธรรมอย่างสิ้นเชิง
สารคดีตั้งคำถามที่คู่ขนานกันว่า: เครื่องจักรเข้าใจภาษาได้อย่างไร?
ความพยายามในช่วงแรกๆ นั้นยังไม่ซับซ้อนนัก ในปี 1952 นักวิทยาศาสตร์ที่ Bell Labs ได้สอนเครื่องจักรให้จดจำตัวเลขภาษาอังกฤษที่พูดออกมาสิบตัว โดยตั้งชื่อระบบว่า “Audrey” แม้จะเป็นการบุกเบิก แต่ก็ยังห่างไกลจากความเข้าใจภาษาธรรมชาติที่แท้จริง ความก้าวหน้าเป็นไปอย่างค่อยเป็นค่อยไปและมักถูกจำกัดด้วยข้อมูลและพลังการประมวลผลที่จำกัด
ความก้าวหน้าเป็นไปอย่างค่อยเป็นค่อยไปและมักถูกจำกัดด้วยข้อมูลและพลังการประมวลผลที่จำกัด
จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นในช่วงทศวรรษ 1980 เมื่อ ไค-ฟู ลี (Kai-Fu Lee) เริ่มทำการวิจัยการจดจำเสียงพูดที่มหาวิทยาลัย Carnegie Mellon ผลงานของเขาได้นำเสนอระบบที่สามารถเข้าใจเสียงพูดต่อเนื่องจากผู้พูดหลายคน ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญสู่การปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ที่เป็นธรรมชาติ นับเป็นครั้งแรกที่เครื่องจักรสามารถประมวลผลภาษาพูดในลักษณะที่คล้ายกับการสนทนาจริงมากกว่าที่จะเป็นเพียงคำสั่งที่แยกจากกัน
จากระบบที่ใช้กฎเกณฑ์สู่การเรียนรู้เชิงลึก
แม้จะมีความก้าวหน้าเหล่านี้ แต่ระบบเสียงและภาษาต้องดิ้นรนมานานหลายทศวรรษ ความก้าวหน้าครั้งสำคัญมาถึงในช่วงกลางทศวรรษ 2000 ซึ่งขับเคลื่อนโดยกระบวนทัศน์ใหม่: การเรียนรู้เชิงลึก
ในปี 2006 เจฟฟรีย์ ฮินตัน (Geoffrey Hinton) ได้ตีพิมพ์งานวิจัยที่มีอิทธิพลเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก โดยได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ งานของเขาให้ความสำคัญกับขนาด—โมเดลที่ใหญ่ขึ้น เลเยอร์ที่มากขึ้น และข้อมูลที่มหาศาลขึ้น แนวทางนี้สอดคล้องกับนักวิจัยอย่าง เติ้ง ลี่ (Deng Li) ผู้ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเมื่อจับคู่กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และพลังการประมวลผลที่ทันสมัย อัตราความผิดพลาดในการจดจำเสียงพูดจะลดลงอย่างมาก บางครั้งมากกว่าร้อยละ 20 ในการทดลองช่วงแรกๆ
สิ่งที่ฉุดรั้งโครงข่ายประสาทเทียมไว้ในทศวรรษ 1990 ไม่ใช่ทฤษฎีที่บกพร่อง แต่เป็นข้อมูลและทรัพยากรการประมวลผลที่ไม่เพียงพอ เมื่ออินเทอร์เน็ตสร้างชุดข้อมูลมหาศาลและพลังการประมวลผลเพิ่มขึ้น การเรียนรู้เชิงลึกก็รุ่งเรืองขึ้นทันที ปัญหาที่เคยดูเหมือนจัดการไม่ได้ก็เริ่มหมดไป
เครื่องจักรเข้าสู่โลกแห่งความเป็นจริง
สารคดียังสำรวจวิธีที่ปัญญาประดิษฐ์เคลื่อนตัวไปไกลกว่าซอฟต์แวร์เข้าสู่สภาพแวดล้อมทางกายภาพ ที่ห้องปฏิบัติการ AI ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด หุ่นยนต์คล้ายมนุษย์ PR2 ทำหน้าที่ต่างๆ เช่น การนำทางในโถงทางเดิน การใช้ลิฟต์ และการซื้อกาแฟให้นักวิจัย
การออกแบบไม่ได้มีไว้เพื่อเลียนแบบมนุษย์ แต่เพื่อให้มีปฏิสัมพันธ์อย่างมีประสิทธิภาพกับโลกที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง—การมองเห็น การหยิบจับ และการใช้แรงควบคุม
สิ่งนี้สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นในด้านหุ่นยนต์: เครื่องจักรไม่ได้ถูกจำกัดอยู่ในโรงงานอีกต่อไป พวกเขากำลังเรียนรู้ที่จะอยู่ร่วมกับผู้คน ปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและไม่มีโครงสร้างแน่นอน
การเร่งความเร็วของสติปัญญาของมนุษย์
หลังจากเยี่ยมชมห้องปฏิบัติการ AI มากกว่า 30 แห่งใน 5 ประเทศ และสัมภาษณ์บุคคลสำคัญกว่า 80 คน หยัง หลัน สรุปว่าปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของการแทนที่สติปัญญาของมนุษย์เท่านั้น แต่เป็นเรื่องของการ เร่งความเร็วของมัน
ตั้งแต่การจดจำเสียงพูดและความเข้าใจภาษา ไปจนถึงหุ่นยนต์และการเรียนรู้เชิงลึก AI ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ขยายขีดความสามารถของมนุษย์ คำถามสำคัญไม่ได้อยู่ที่ว่า AI จะเปลี่ยนสังคมหรือไม่ แต่อยู่ที่ว่ามนุษยชาติจะเลือกกำหนดรูปแบบการเปลี่ยนแปลงนั้นอย่างไร
