ย้อนรอยประวัติศาสตร์ปัญญาประดิษฐ์ จากจุดเริ่มต้นสู่วันที่เราคุ้นเคย

Photo by Igor Omilaev on Unsplash

ในทุกวันนี้เราใช้งาน ปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI กันจนอาจจะกลายเป็นเรื่องปกติในชีวิตไปแล้วนะครับ #พฤหัสจัดAI วันนี้ก็เลยอยากจะมาสรุปประวัติความเป็นมาของ AI ให้ฟังกัน ว่ามันมีที่มาอย่างไร เริ่มมาตั้งแต่ปีไหน และวิวัฒนาการชีวิตของ AI เป็นอย่างไร ซึ่งก็ต้องบอกว่าวัฏจักรชีวิตของ AI ก็เหมือนชีวิตคนแหละครับ คือมีช่วงรุ่งเรืองช่วงตกต่ำ ไปดูกันเลยดีกว่าครับ

📜 ยุคเริ่มต้น (1950-1960)

พวกเราอาจจะรู้สึกว่าเราได้ใช้ AI อย่างจริงๆ จังๆ มาเมื่อไม่กี่ปีมานี้ แต่จริงๆ แล้ว จุดเริ่มต้นของ AI เกิดในช่วงทศวรรษ 1950-1960 ครับ

Alan Turing 
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Code_breaker_-_Alan_Turing%27s_Life_and_Legacy_at_London_Science_Museum_(Ank_Kumar)_04.jpg

• ปี 1950: Alan Turing ผู้ที่ได้ชื่อว่าเป็นบิดาแห่งวิทยาการคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ (และใช่แล้วครับ คนเดียวกับในหนังเรื่อง Imitation Game นั่นแหละครับ) ได้เสนอ "Turing Test" ในบทความชื่อ "Computing Machinery and Intelligence" เพื่อทดสอบว่าเครื่องจักรคิดได้เหมือนคนหรือไม่
• ปี 1956: John McCarthy ได้บัญญัติคำว่า "Artificial Intelligence" ขึ้นอย่างเป็นทางการในการประชุมวิชาการที่ Dartmouth ซึ่งเป็นจุดกำเนิดอย่างเป็นทางการของ AI ในฐานะสาขาวิชาการ

หลังจากการประชุมที่ Dartmouth นักวิจัยก็มีความกระตือรือร้น และความคาดหวังว่าการทำให้เครื่องจักรคิดได้เหมือนคนน่าจะอยู่ไม่ไกลเกินไป มีการพัฒนาระบบที่ใช้สัญลักษณ์และการให้เหตุผลเชิงตรรกะ ซึ่งนำไปสู่การสร้างโปรแกรมอย่าง Logic Theorist ซึ่งสามารถพิสูจน์ทฤษฎีบททางคณิตศาสตร์ได้ และยังมีการพัฒนาภาษาโปรแกรมสำหรับงานด้าน AI คือภาษา LISP (List Processing) ขึ้นอีกด้วย

✨ ยุคทองยุคแรก (1960-1970)

ในช่วงทศวรรษ 1960-1970 เรียกว่าเป็นยุคทองและความหวังของ AI มีการพัฒนาโปรแกรมเช่น ELIZA  ที่สามารถสนทนากับมนุษย์อย่างง่ายๆ มีการพัฒนาโปรแกรมที่สามารถเล่นหมากรุก แปลภาษาอย่างง่าย และแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ได้ ทำให้เกิดความเชื่อมั่นอย่างสูงในศักยภาพของ AI

❄️ ฤดูหนาวอันหนาวเหน็บ (AI Winter, 1970-1980)

เมื่อเข้าสู่ช่วงปี 1970-1980 AI เข้าสู่ยุคที่เรียกว่า AI Winter เป็นยุคแห่งความผิดหวังและข้อจำกัด สาเหตุหลักมาจากการตั้งความหวังสูงไปในช่วงแรก ประกอบกับข้อจำกัดด้านพลังการประมวลผลของคอมพิวเตอร์ในยุคนั้น และความซับซ้อนของปัญหาที่ AI พยายามแก้ไข ทำให้ความก้าวหน้าเริ่มชะลอตัวลง เมื่อความก้าวหน้าไม่มี งบประมาณที่ได้รับในการทำวิจัยก็ถูกตัดลงด้วย

🌱 ยุคแห่งการฟื้นฟูและวางรากฐาน (1980-2010)

AI กลับมาอีกครั้งในช่วงปี 1980-2010 โดยเทคโนโลยีที่นำความสนใจด้าน AI กลับมาก็เช่น:

• ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert systems): ระบบที่ให้เครื่องจักรจำลองความรู้ของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เช่น การวินิจฉัยโรค และการให้คำปรึกษาด้านการเงิน
• การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning): แนวคิดที่จะให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้เองจากข้อมูล โดยไม่ต้องเขียนอัลกอริทึมที่ชัดเจนให้มันทำตามเหมือนการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม อัลกอริทึมที่ช่วยให้เครื่องคอมพิวเตอร์เรียนรู้ด้วยตัวเองก็เช่น ต้นไม้ตัดสินใจ (decision tree) และ Support Vector Machine (SVM) ซึ่งทั้งสองอัลกอริทึมนี้มีบทบาทอย่างมากในช่วงปี 1990-2000 
• ความก้าวหน้าของเครือข่ายประสาทเทียม (neural network): คือการจำลองแนวคิดของการสื่อสารระหว่างเครือข่ายประสาทในสมองของคนมาใช้งานกับเครื่อง จริงๆ ต้องบอกว่าแนวคิดนี้เริ่มต้นในช่วงทศวรรษ 1950 ก็คือช่วงแรกของ AI แล้วนะครับ และก็มีพัฒนาการมาเรื่อยๆ แต่สุดท้ายด้วยข้อจำกัดด้านพลังการประมวลผลของคอมพิวเตอร์ ก็ทำให้งานวิจัยนี้หยุดชะงักไปในช่วง AI Winter จุดเด่นของโครงข่ายประสาทเทียมในยุคนี้ก็คือการพัฒนาอัลกอริทึม backpropagation (แม้แนวคิดจะมีมาก่อนหน้านั้น แต่มาได้รับความนิยมและนำไปใช้อย่างแพร่หลายในช่วงนี้) ที่ช่วยให้การฝึกฝนเครือข่ายประสาทเทียมมีประสิทธิภาพมากขึ้น

🚀 ยุคทองใหม่ (ยุคเฟื่องฟู, 2010-ปัจจุบัน)

จากช่วงปี 2010 ถึงปัจจุบัน จัดเป็นยุคทองใหม่ หรือยุคเฟื่องฟูของ AI เหตุผลหลักก็คือความก้าวหน้าอย่างมากของอินเทอร์เน็ตและข้อมูลขนาดใหญ่ (big data) ซึ่งเอื้อประโยชน์อย่างมากในการพัฒนาสภาพแวดล้อมในการพัฒนา AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขา การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) ซึ่งเป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง

AlphaGo Computer Rack
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:AlphaGo_computer_rack.jpg

การเรียนรู้เชิงลึกใช้เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (deep learning neural network) หลักๆ ก็คือการใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้น ในการเรียนรู้และสร้างปัญญาจากข้อมูลจำนวนมหาศาล ตัวอย่างความสำเร็จที่สำคัญในยุคนี้ก็เช่น:

• ImageNet Challenge: การแข่งขันที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถของการใช้การเรียนรู้เชิงลึกในการจำแนกรูปภาพได้แม่นยำกว่ามนุษย์
• AlphaGo: โปรแกรม AI ที่พัฒนาโดย DeepMind (บริษัทในเครือ Google) สามารถเอาชนะแชมป์โลกในเกมโกะ (Go) ซึ่งเป็นเกมกระดานที่มีความซับซ้อนสูง
• AI สร้างสรรค์ (Generative AI หรือ Gen AI): ตัวแบบ (model) AI ที่สามารถช่วยสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ตามที่ผู้ใช้ป้อนคำสั่งในรูปแบบภาษาที่คนเราใช้กันในชีวิตประจำวัน โดยสามารถสร้างสรรค์ได้ทั้งข้อความ รูปภาพ เสียง และแม้แต่วิดีโอ ซึ่งในปัจจุบันคงไม่มีใครไม่รู้จัก Gen AI กันนะครับ  ตัวอย่างที่เราได้รู้จักใช้งานกันอย่างกว้างขวางเป็นตัวแรกก็คือ ChatGPT จาก OpenAI (จริง ๆ มันมีตัวแบบอื่น ๆ มาก่อนหน้านี้นะครับ แต่ขอยังไม่พูดถึงในบทความนี้แล้วกัน) และตามมาด้วย Gemini (ชื่อที่เปิดตัวคือ Bard) ของ Google และในปัจจุบันก็มี Gen AI ที่ถูกพัฒนาขึ้นมาเต็มไปหมด โดยอาจจะเจาะจงความเก่งเฉพาะด้านขึ้นมาอย่างการสร้างภาพ สร้างวิดีโอ หรือช่วยทำการวิจัยเป็นต้น

ความสำเร็จของ AI ในยุคนี้ ทำให้มีการประยุกต์ใช้ในวงกว้างในหลากหลายอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นการแพทย์ การเงิน การขนส่ง การผลิต ไปจนถึงชีวิตประจำวันของเรา เช่น ระบบแนะนำสินค้า ผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะ และรถยนต์ไร้คนขับ

🔮 อนาคตของ AI จะเป็นอย่างไร?

ด้วยความเร็วในการพัฒนาอย่างรวดเร็ว มีโอกาสที่ AI จะเปลี่ยนแปลงโลกในแทบทุกมิติ โดยผู้เชี่ยวชาญบางคนคาดการณ์ว่า AI จะพัฒนาไปถึงระดับที่เป็น Artificial Superintelligence (ASI) หรือจะเรียกสั้นๆ ว่า ซุปเปอร์ AI ก็ได้ครับ ในอีกประมาณ 10 ปีข้างหน้า โดย AI ระดับนี้จะเก่งกว่าคนแล้วครับ แต่จำนวนปีที่เราจะก้าวไปถึงจุดนี้ ก็ยังเป็นที่ถกเถียงกันอยู่นะครับ คือนักวิจัยบางคนก็บอกว่ายังต้องใช้เวลายาวนานอีกหลายทศวรรษ เอาเป็นว่า ยังไม่มีข้อสรุปที่แน่ชัดและมีการคาดการณ์ที่แตกต่างกันมากในหมู่นักวิจัย

(ใครที่สนใจว่า AI แบ่งเป็นกี่ประเภท นอกจาก ASI แล้วมีอะไรอีก ผมจะเขียนถึงในบทความต่อๆ ไปแล้วกันนะครับ)

รถไร้คนขับ
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Waymo_Chrysler_Pacifica_in_Los_Altos,_2017.jpg

เมื่อ AI มีความเก่งกาจเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ และตอนนี้ก็เข้ามาแทรกอยู่ในชีวิตประจำวันของเรา ซึ่งถ้าเราใช้ประโยชน์จากมันได้ ก็จะเกิดประโยชน์อย่างมาก อย่างบทความที่ผมกำลังเขียนอยู่นี้ ผมก็ให้ AI ช่วยตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล และช่วยจัดรูปแบบบทความให้น่าอ่านมากขึ้น (ผมจัดรูปแบบเอง ไม่ได้อย่างนี้หรอกครับ) แต่ก็มีหลายปัจจัยที่ต้องคำนึงถึง เช่น:

• ปัญหาด้านจริยธรรม: เช่น การที่ให้ AI เขียนบทความวิชาการให้ทั้งบทความ เพื่อใช้ขอจบการศึกษา ขอตำแหน่งทางวิชาการ เหมาะสม และยอมรับได้หรือไม่ และการลอกเลียนแบบผลงานด้วย AI (AI plagiarism) ซึ่งเป็นประเด็นที่ถกเถียงกันในปัจจุบัน
• ความปลอดภัย: เช่น การผู้ไม่ประสงค์ดีนำเทคโนโลยีอย่าง Deepfake เพื่อสร้างวิดีโอปลอมๆ ของคนคนหนึ่ง แล้วเอาวิดีโอนี้ไปหลอกลวงคนที่รู้จักคนนั้น
• การละเมิดความเป็นส่วนตัว: เช่น เทคโนโลยีรู้จำใบหน้า ซึ่งถึงแม้จะเป็นประโยชน์ในหลายกรณี เช่นการตามจับคนร้าย แต่ก็ละเมิดความเป็นส่วนตัวของผู้ที่สัญจรอยู่ในบริเวณนั้นด้วย
• ผลกระทบต่อตลาดแรงงาน: อันนี้ก็แน่นอนว่าจะมีตำแหน่งงานบางอย่างที่จะถูกแทนที่ด้วย AI ดังนั้นคนเราก็ต้องปรับตัว พัฒนาทักษะความสามารถไปยังตำแหน่งงานอื่นที่ AI แทนที่ไม่ได้ หรือต้องเรียนรู้ที่จะเป็นผู้ควบคุมการใช้งาน AI

📝 สรุป

แม้ว่าในปัจจุบัน AI ได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเราไปแล้ว จนหลายคนเริ่มชินกับ AI แต่ผมเชื่อว่าการทำความเข้าใจประวัติศาสตร์และพัฒนาการของ AI จะช่วยให้เราเห็นภาพรวมของเทคโนโลยีนี้ ตระหนักถึงศักยภาพและข้อจำกัด และเตรียมพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดขึ้นในอนาคต AI ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่เราต้องเรียนรู้ที่จะอยู่ร่วมและใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ

แล้วพบกันใหม่ใน #พฤหัสจัดAI ครับ

---