5 ตัวอย่างกับการใช้ AI ในอุตสาหกรรม Healthcare อย่างมีประสิทธิภาพ

By tharadhol in AI & Robot, Deep Learning, Healthcare, Machine Learning, Programming, Sci & Tech

อุตสาหกรรมทางการแพทย์ นั้น อุตสาหกรรมหนึ่งเลยที่มีความน่าสนใจอย่างยิ่ง ที่จะนำเอา AI เพื่อมาเพิ่มประสิทธภาพการทำงานของทั้งตัวหมอเอง รวมถึง เพิ่งประสิทธิภาพของโรงพยาบาลให้ดีขึ้น

แม้ทางการแพทย์นั้น จะยุ่งเกี่ยวกับความเป็นความตายขอคนไข้ ซึ่งการนำเอาเทคโนโลยีต่าง ๆ มาใช้นั้น ก็ต้องคำนึงถึงหลาย ๆ ส่วน ไม่ว่าจะเป็นเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลคนไข้  , เรื่อง privacy ของคนไข้ รวมถึง ความ error ต่าง ๆ ของการนำเอาเทคโนโลยี มาใช้ เพราะล้วนแล้วแต่เกี่ยวข้องกับความเป็นความตายของคนไข้แทบจะทั้งสิ้น ซึ่งเป็นเรื่องที่ Sensitive กว่า Domain อื่น ๆ อยู่มาก

มาดูกันว่า 5 ตัวอย่างของการใช้ AI ในอุตสาหกรรมการแพทย์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพนั้นมีอะไรกันบ้าง

1.AI-assisted robotic surgery

ในวงการศัลยแพทย์ นั้น ได้เริ่มมีการนำหุ่นยนต์ เข้ามาใช้ช่วยเหลือ ศัลยแพทย์เป็นเวลาช่วงหนึ่งแล้ว โดย AI นั้นสามารถที่จะช่วยได้ตั้งแต่การ วิเคราะห์ข้อมูล ของคนไข้ เพื่อ Guide ให้ศัลยแพทย์ ได้ใช้เครื่องไม้ เครื่องมือ ที่ถูกต้องกับคนไข้ เป็นการลดเวลาในการเตรียมความพร้อมในการผ่าตัดไปได้มาก ซึ่งหุ่นยนต์ผ่าตัดนั้น สามารถที่จะช่วยเหลือศัลยแพทย์ ให้ผ่าตัดในจุดที่มีความเสียหายกับร่างกายน้อยที่สุด ไม่ต้องมีการผ่าตัดในส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป ทำให้แผลผ่าตัดนั้น มีขนาดเล็กลง

ด้วยความสามารถของ AI  ทำให้หุ่นยนต์ผ่าตัดนั้น สามารถที่จะเรียนรู้จากการผ่าตัดครั้งก่อน ๆ หน้า เพื่อปรับเทคนิคในการผ่าตัดครั้งตอไปให้กับคนไข้ได้  ซึ่งมี Case Study ที่นำเอา AI มาช่วยเหลือหมอผ่าตัดกระดูกและข้อ ซึ่งสามารถลดจำนวนการผ่าตัดได้ถึง 5 เท่า หากเทียบกับ ให้หมอ Orthopedic ได้ทำการวิเคราะห์ด้วยตัวเองเพียงคนเดียว

Da Vinci

สำหรับการผ่าตัดในจุดที่มีความละเอียดค่อนข้างสูงอย่างการผ่าตัดตานั้น หุ่นยนต์ผ่าตัดชื่อดังอย่าง Da Vinci ก็สามารถที่จะช่วยเหลือแพทย์ในส่วนที่ซับซ้อนที่ยากต่อการเข้าถึงได้ดีกว่า การผ่าตัดแบบเดิม ๆ อย่างมาก ทำให้สามารถผ่าตัดในส่วนที่เข้าถึงยาก และมีความซับซ้อน ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แม้กระทั่งในการผ่าตัดอวัยวะที่สำคัญที่สุดของมนุษย์อย่างการผ่าตัดหัวใจก็เช่นกัน หุ่น Heartlander หุ่นยนต์ช่วยผ่าตัดด้านหัวใจ ก็สามารถที่จะเปิดแผลที่มีขนาดเล็กมากบริเวณหน้าอก เพื่อเข้าถึงการรักษาบริเวณเนื้อเยื่อของหัวใจคนไข้ได้ โดยไม่ต้องใช้การผ่าตัดแบบเปิดผลขนาดใหญ่เหมือนที่เคยทำมา สำหรับการผ่าตัดหัวใจ

2. Virtual nursing assistants

ในด้านการพยาบาลก็เช่นเดียวกัน ถือว่าเป็นค่าใช้จ่ายที่ค่อนข้างสูงส่วนนึง ของอุตสาหกรรม Healthcare ในอเมริการนั้น ประเมินได้ว่า หากมีการนำระบบ Vitual nursing มาใชนั้น สามารถลดรายจ่ายไปได้กว่า สองหมื่นล้านเหรียญในแต่ละปี ซึ่ง งานบางงานที่ต้องทำอะไรซ้ำ ๆ นั้น สามารถที่จะใช้ Robot หรือ AI มาช่วยเหลือได้

ซึ่งคล้าย ๆ กับ ระบบ Chatbot ที่กำลังเป็นที่นิยมในขณะนี้ การมีผู้ช่วยเหลืออย่าง Virtual Nursing นั้น สามารถที่จะทำงานได้ตลอด 24 ชม. โดยไม่ต้องมีการพักเปลี่ยนเวร แต่อย่างใด รวมถึง ได้ประสิทธิภาพบางอย่างที่ดีกว่าด้วย สามารถตอบคำถามได้อย่างรวดเร็วกว่าการใช้มนุษย์เป็นอย่างมาก หากเป็นคำถามที่ซ้ำ ๆ ที่ AI สามารถที่จะเรียนรู้ได้

แถมยังช่วบลดความไม่จำเป็นในการเข้ามาที่โรงพยาบาลได้อีกด้วย ตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จของ Virtual Assistant เช่น Care Angel’s ที่มีความสามารถทีช่วยเช็คสุขภาพเบื้องต้นของผู้ป่วยผ่านทางการสื่อสารด้วยเสียง และความสามารถของ AI ที่จะช่วยคัดกรองคนไข้ เพื่อไม่ต้องเข้ามาที่โรงพยบาลหากไม่ใช่เรื่องจำเป็นจริง ๆ

3. Aid clinical judgement or diagnosis

ในปัจจุบันมีหลาย use case ที่น่าสนใจในการนำ AI เข้ามาร่วมในการวินิจฉัยผลของคนไข้  ตัวอย่างนึงที่น่าสนใจคือทาง มหาวิทลัย Standford ได้ทำการทดสอบ AI Algorithm ในการตรวจมะเร็งผิวหนัง โดยมีการเปรียบเทียบกับ หมอผู้เชี่ยวชาญทางด้านผิวหนัง แล้วพบว่า ผลของการวินิจฉัยด้วย AI นั้น มีความสามารถเทียบเท่ากับการใช้หมอผู้เชี่ยวชาญด้านผิวหนังในการวินิจฉัย แต่สิ่งที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน คือ เวลา ที่ใช้ในการวินิจฉัยต่างกันอย่างมาก AI สามารถทำได้ภายในระยะเวลาไม่กี่นาที ต่างกับ หมอผู้เชี่ยวชาญที่ต้องใช้เวลาหลายชม. ในการวิเคราะห์ผล

งานวิจัยอีกชิ้นที่น่าสนใจของ Danish AI software นั้น ได้ทำการทดสอบ algorithm ในการฟังเสียงสนทนา เมื่อมีการโทรศัพท์ฉุกเฉินเข้ามาในโรงพยาบาล กรณีผู้ป่วยในโรคหัวใจ โดยการดักฟังโทนเสียงของผู้ป่วย รูปแบบการพูด พบว่าสามารถคัดกรองผู้ป่วยที่มีโอกาสที่จะมีอาการหัวใจวายได้ถึง 93% ซึ่งสูงกว่ารูปแบบปรกติที่ใช้มนุษย์คัดกรองที่ทำได้เพียงแค่ประมาณ 73% เท่านั้น

ส่วนทางฝั่งยักษ์ใหญ่ Search Engine จากจีนอย่าง Baidu Research นั้น ก็ได้ทำการทดสอบ Deep learning algorithm ที่สามารถที่จะระบุถึงการแพร่กระจายของมะเร็งเต้านม ได้ดีกว่าการวิเคราะห์จากมนุษย์

ส่วนทางด้านประเทศอังกฤษ นายกรัฐมนตรี Theresa May ก็ได้ประกาศวาระสำคัญของชาติ คือ AI Revolution ซึ่งจะช่วยเหลือ National Health Service (NHS) ซึ่งคงคล้ายๆ  สปสช. ของบ้านเรา ในการช่วยทำนายผู้ป่วยที่มีโอกาสเกิดโรคมะเร็ง โดยการวิเคราะห์จาก ข้อมูลทางด้านสุขภาพ พฤติกรรมการใช้ชีวิต รวมถึงพฤติกรรมการรับประทานอาหาร และยังวิเคราะห์จากข้อมูลทางด้าน พันธุกรรมของคนไข้ เพื่อช่วยทำนายว่า คนไข้ มีความเสี่ยงที่จะเป็นโรคมะเร็งหรือไม่ โดยใช้ AI และข้อมูลจาก NHS

4. Workflow and administrative tasks

งานด้านเอกสารหรือธุรการต่าง ๆ ภายใน workflow ของระบบโรงพยาบาลนั้นก็เป็นต้นทุนสำคัญอย่างนึงของโรงพยาบาล ซึ่ง ประมาณได้ว่า ในปี ๆ หนึ่ง ๆ ในประเทศอเมริกา หากสามารถนำ AI มาช่วยงานเหล่านี้ได้นั้น สามารถที่จะลดต้นทุนไปได้กว่า 18,000 ล้านเหรียญ สหรัฐเลยทีเดียว

ซึ่ง AI สามารถที่จะช่วยเหลือในงานต่าง ๆ ได้ไม่ว่าจะเป็น voice-to-text transcriptions หรือการแปลงจากเสียงมาเป็นtext  งานด้านเอกสารกำกับยา หรืองานที่เกี่ยวข้องกับ chart notes

ซึ่งตัวอย่างนึงที่ใช้ AI ในการช่วยเหลืองานด้าน Admin คือการร่วมมือกันระหว่าง Cleveland Clinic และ IBM โดยมีการนำเอา IBM’s Watson มาช่วยในการวางแผนการรักษาให้กับแพทย์ โดยทำการวิเคราะห์จากข้อมูล medical record โดยใช้เทคโนโลยี Natural language processing เพื่อช่วยวางแผนการรักษาให้กับแพทย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

5. Image analysis

ต้องบอกว่าเป็นงานที่สำคัญอย่างหนึ่งเลยสำหรับการวิเคราะห์ภาพเช่นในการ ทำการ X-RAY , MRI หรือ Ultrasound ซึ่ง effect โดยตรงต่อผู้ป่วย เพราะเป็นการวิเคราะห์ ให้เจอสาเหตุของโรคต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นกับผู้ป่วย

ซึ่งโดยปรกติแล้วนั้นงานทางด้าน Image Analysis โดยผู้เชี่ยวชาญนั้น เป็นงานที่ต้องใช้เวลาในการวิเคราะห์เป็นอย่างมาก

ตัวอย่างสำคัญในการวิเคราะห์ที่ทำให้ process เหล่านี้ทำได้รวดเร็วขึ้น คือ ในงานวิจัยของ MIT ได้ทำการพัฒนา machine learning algorithm ที่สามารถจะวิเคราะห์ภาพ Scan 3D จากการถ่าย MRI , CT-SCAN โดยสามารถที่จะวิเคราะห์ได้เร็วกว่าผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ถึง 1000 เท่า ซึ่งเป็นตัวเลขที่น่าสนใจเลยทีเดียว

ซึ่ง AI นั้นจะมาช่วยเหลืออย่างมากกับงานด้านรังสีแพทย์ เพราะเป็นงานที่ AI สามารถทำงานได้ดีที่สุด เนื่องจากเป็นการใช้ประสบการณ์การเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต หากมีคลังข้อมูลที่มากพอ ก็ทำให้ AI มีผลการวิเคราะห์ที่แม่นยำกว่ารังสีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญเสียอีก

รวมถึงการที่ AI สามารถมาช่วยเหลืองานด้าน Telemedicine ในพื้นที่ห่างไกล ซึ่งคนไข้สามารถที่จะใช้ Smartphone ในการถ่ายภาพเบื้องต้น ของบริเวณที่ได้รับบาดเจ็บ หรือ ต้องการรักษา ซึ่ง AI สามารถที่จะช่วยเหลือในการวิเคราะห์อาการเบื้องต้นจากภาพถ่ายเหล่านี้ได้ และสามารถ guide แนวทางการรักษาเบื้องต้นให้กับผู้ป่วยที่อยู่ในพื้นที่ห่างไกลได้

AI จะเข้ามาช่วยเหลือหรือแย่งงานจากคนในอุตสาหกรรม Healthcare

ต้องบอกว่าด้วยพื้นฐานทางเทคโนโลยีในปัจจุบันไม่ว่าจะเป็นด้าน AI , Machine Learning รวมถึงเทคโนโลยีทางด้านหุ่นยนต์ กล้อง รวมถึงเซ็นเซอร์อัจฉริยะ ต่าง ๆ นั้น ถึงแม้จะยังไม่ผลิตออกมาเป็นผลิตภัณฑ์ที่มาช่วยเหลือแพทย์ได้ทุกแขนงในปัจจุบัน หรือยังเป็นงานวิจัยอยู่ก็ตาม เราต้องยอมรับว่า เทคโนโลยีเหล่านี้ได้ไปไกลเกินความสามารถของเหล่าผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในปัจจุบันแล้ว

ซึ่งต้องยอมรับเช่นกันว่าเครื่องมือเหล่านี้ล้วนมาช่วยเหลือแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ รวมถึงผู้เกี่ยวข้องในอุตสาหกรรมนี้ได้อย่างมาก จนหลาย ๆ งานสามารถที่จะเข้าไปทดแทนงานของมนุษย์ได้จริง แต่งานที่เกี่ยวข้องกับคนไข้นั้นยังไง ผู้ป่วยย่อมจะไม่ยอมรับผลการรักษา 100% จาก AI แน่นอนอยู่แล้ว

แต่อย่างไรก็ดีในอนาคตอันใกล้ หากเทคโนโลยีเหล่านี้พัฒนาจนเป็นที่ยอมรับของมนุษย์ได้ 100% จริง ๆ เหมือนที่ใครจะคิดว่าจะมีรถยนต์อัตโนมัติ มาวิ่งให้เรานั่งได้กันแบบสบาย ๆ  ซึ่งก็เช่นเดียวกัน ในวงการอุตสาหกรรม Healthcare นั้น ต่อไปเราก็อาจจะได้เห็น ทุก process ที่เกี่ยวกับคนไข้ สามารถทำได้โดยผ่าน AI หรือ Robot ได้จริง ๆ ตั้งแต่ การเตรียมข้อมูลคนไข้ ไปจนถึงงานระดับยาก ๆ อย่างการผ่าตัดหัวใจ หรือสมอง ซึ่งผมเชื่อว่า หากมีการแข่งขันกันจริง ระหว่างมนุษย์กับผู้เชี่ยวชาญ ไม่ว่าสาขาใด ๆ แม้จะงานยากขนาดไหนก็ตาม ก็จะพบจุดจบเดียวกันกับที่ Alpha go สามารถชนะ Lee Sedol มนุษย์ที่เล่นเกมโกะได้เก่งที่สุดในโลก เพราะตอนนี้เราต้องยอมรับว่า AI มีขีดความสามารถเกินกว่าที่มนุษย์เราจะทำได้เป็นที่เรียบร้อยแล้ว

References : www.forbes.com

ติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
Fanpage :facebook.com/tharadhol.blog
Blockdit :blockdit.com/tharadhol.blog
Twitter :twitter.com/tharadhol
Instragram :instragram.com/tharadhol

Alpha Go กับมุมมองที่เปลี่ยนไปต่อ AI

By tharadhol in AI & Robot, Business, Deep Learning, Healthcare, Machine Learning, Programming, Recommendations

ต้องบอกว่า Blog นี้ มาจากการที่ได้มีโอกาสดู Documentary ของ Netflix ที่ชื่อว่า Alpha Go  ซึ่งเป็นการเล่าเรื่องถึง ความเป็นมาของ Alpha Go ของทาง Lab Deepmind ของ Google ที่มีฐานอยู่ที่กรุงลอนดอน ประเทศอังกฤษ

ก่อนหน้าที่จะเกิด Alpha Go นั้น ทาง Lab Deepmind ก็ได้ทำการทดลองกับเกมส์ Classic อย่าง Atari Breakout  ซึ่งเป็นเกมส์ที่ไม่ได้เล่นยากเกินไปถ้าเทียบกับเกมส์ อย่าง โกะ หรือ หมากรุก ซึ่งต้องบอกว่าผลการทดสอบกับ Atari-Breakout นั้นได้ผลลัพธ์ที่น่าสนใจ คือ การเรียนรู้ด้วยตัวเองของ AI ทำให้สามารถเรียนรู้ที่จะชนะเกมส์อย่าง Break Out ได้อย่างเด็ดขาด

หลังจากนั้น ก็เริ่มทำการทดลองกับเกมส์ที่ยากขึ้นอย่าง โกะ ซึ่งต้องบอกว่าเป็น บอร์ดเกมส์ ที่ขึ้นชื่อว่ายากที่สุด และมีความน่าจะเป็นที่เกิดขึ้นกับกระดานโกะ มากกว่า เกมส์อย่าง หมากรุก หรือ หมากฮอส หลายเท่า

ซึ่งการที่จะพัฒนา AI ที่เล่นเกมส์โกะ ให้เอาชนะแชมป์โลกได้นั้น เป็นเรื่องที่ไกลเกินเอื้อม และคงไม่มีนักเล่นโกะคนใด ที่คิดว่า Alpha Go จะสามารถเอาชนะ แชมป์โลกโกะได้ในขณะนั้น แต่ Deepmind นั้นก็ได้เริ่มพัฒนา Alpha Go ขึ้นมาโดยเริ่มแรกให้เรียนรู้จาก ผู้เล่น Online ที่อยู่ในระบบก่อน โดยเป็นการเรียนรู้การเล่นกว่าแสนเกมส์ ทำให้ช่วงแรกนั้นก็ยังมีข้อผิดพลาดอยู่บ้าง

จนถึงการมาพบกับแชมป์โกะของยุโรป อย่าง Fan Hui ซึ่งเป็นเจ้าของแชมป์ยุโรปคนล่าสุด  ต้องบอกว่าก่อนมาแข่งนั้น Fan Hui  นั้นมั่นใจมาก ๆ ว่า Alpha Go ไม่สามารถเอาชนะเขาได้แน่ ๆ แต่การแข่งขันจริงนั้น เขาแพ้ให้กับ Alpha Go ไปแบบหมดรูป 5-0 เกมส์ ทำให้มุมมองของ Fan Hui นั้นเปลี่ยนไปเลยทีเดียว ต้องหันกลับมามอง เจ้า Alpha Go ใหม่อีกครั้ง และสุดท้ายก็ยอมเป็นที่ปรึกษาให้กับ Deepmind เพื่อทำการพัฒนาเจ้า Alpha Go ให้เก่งขึ้นไปอีกระดับ ก่อนที่จะมาแข่งขันจริงกับ Lee Sedol แชมป์โลก ระดับ 9 ดั้ง ซึ่งถือเป็นชั้นสูงสุดของวงการเกมส์โกะ

ซึ่งต้องบอกว่าก่อนแข่งนั้น Lee Sedol ได้ปรามาส Alpha Go ไว้ค่อนข้างเยอะ และ ค่อนข้างมั่นใจเช่นเดียวกับ Fan Hui ว่าเขาสามารถเอาชนะ เจ้า Alpha Go ได้แน่ ๆ

ต้องบอกว่าเกมส์ นี้ เป็นเกมส์เดิมพันที่ค่อนข้างสูงเลยทีเดียว Deepmind มีโอกาสที่จะเสียหน้าต่อสายตาคนทั้งโลกเลยก็ว่าได้  แม้กระทั่งหัวหน้าด้านการวิจัย Alpha Go ของ Deepmind เองก็ยังไม่ค่อยมั่นใจเท่าไหร่ในตอนแรกว่า Alpha Go จะสามารถเอาชนะ Lee Sedol ได้หรือไม่  เพราะก่อนแข่งนั้น Fan Hui ที่มารับบทที่ปรึกษาได้ค้นพบจุดอ่อนบางอย่างของ Alpha Go ซึ่งไม่สามารถที่จะแก้ไขได้ทันการแข่งขัน จึงต้องทำการ Build Version ที่เสถียรที่สุดออกไปก่อน เพราะการแข่งขันได้ถูกกำหนดวันที่ไว้เป็นทีเ่รียบร้อยแล้ว

แต่ต้องบอกว่า การแข่งขันจริงนั้น Lee Sedol พ่ายแพ้ไปอย่างหมดรูป โดยเฉพาะ 3 เกมส์แรกนั้น ต้องบอกว่าการเดินหมากของ Lee Sedol นั้นไม่เป็นตัวของตัวเองเลยด้วยซ้ำ เหตุผลนึงน่าจะมาจาก เค้าไม่สามารถรับรู้ได้ถึงความรู้สึกของคู่แข่ง เหมือนแข่งกันมนุษย์จริง ๆ เพราะ Alpha Go ใช้คนเดินหมากแทน โดยให้ Alpha Go เป็นคนคิดว่าจะวางหมากไว้จุดใด ซึ่งทำให้ Lee Sedol ไม่สามารถอ่านใจคู่แข่งได้เลย ว่าอยู่ในอารมณ์ไหน ซึ่งเป็นจุดสำคัญจุดนึงเลยก็ว่าได้ ที่ Alpha Go มีความได้เปรียบ เพราะ ไม่มีการแสดงออกทางกายภาพเลยว่า ตอนนี้หมากในเกมส์เป็นอย่างไร ได้เปรียบ หรือ เสียเปรียบอยู่

พอถึงเกมส์ที่ 4 ซึ่ง Lee Sedol เริ่มไร้ความกดดันใด ๆ แล้ว เพราะยังไงก็แพ้แน่นอนแล้ว จึงทำให้สามารถกลับมาเล่นในเกมส์ของตัวเองได้อีกครั้ง และครั้งนี้ เหมือนกับ Alpha Go จะมีการเดินหมากที่ผิดพลาดอยู่หลายครั้งมาก ทั้งที่ควรจะชนะไปได้แบบไม่ยากเย็น แต่ Lee Sedol ก็สามารถแก้เกมส์กลับมาเอาชนะไปได้ ซึ่งความกดดันนั้นน่าจะเป็นเหตุผลหลักเหตุผลนึงเลยก็ว่าได้ ที่ทำให้ Lee Sedol แพ้ไปอย่างหมดรูปใน 3 เกมส์แรก พอเริ่มคลายความกดดัน จึงสามารถเล่นเกมส์ ของตัวเองได้ จนมาชนะในเกมส์ที่ 4 แต่ในเกมส์สุดท้าย Alpha Go ก็กลับมาชนะได้อีกครั้ง รวมเป็นผล 4-1  ต้องถือว่าบรรลุเป้าหมายของทาง Deepmind ที่สามารถเอาชนะมนุษย์ที่เก่งเกมส์โกะ ที่สุดในโลกไปได้

การเอาชนะแชมป์โกะเปลี่ยนแปลงมุมมองต่อ AI อย่างไร?

ต้องบอกว่า ก่อนหน้านี้ ที่ IBM เคยเอาชนะแชมป์หมากรุกโลกได้นั้น ถือเป็นเรื่องเล็ก ๆ ไปเลย เมื่อเทียบกับเกมส์โกะ เพราะเกมส์โกะ เป็นเกมส์ที่มีความน่าจะเป็นในกระดานสูงมาก และต้องคิดแบบหลายชั้น ซึ่งการที่ AI สามารถเอาชนะขีดจำกัดในข้อนี้ของมนุษย์ได้นั้น ถือว่าเป็นเรื่องที่ไม่ธรรมดา เราต้องลองจินตนาการว่า หาก Alpha Go สามารถเอาชนะแชมป์โลกโกะ ได้ แล้วต่อไปจะเกิดอะไรขึ้น เมื่อ AI สามารถเรียนรู้การทำงานของมนุษย์ และรู้ถึงจุดอ่อนของมนุษย์เราได้

ต่อจากนี้เราก็อาจจะได้เห็น Alpha Go ในทุก Domain เลยก็ว่าได้ลองจินตนาการว่า  หมอที่เก่งที่สุดในโลกในด้านที่ AI สามารถจำลองการทำงานได้ เช่น รังสีแพทย์ ที่ใช้ในการวิเคราะห์ผลจากการถ่าย X-RAY ไม่ว่าจะเป็น Ultrasound , MRI , CT-Scan เพื่อใช้ในการวิเคราะห์โรคร้ายต่าง ๆ ซึ่งหมอเล่านี้นั้น ต้องใช้การเรียนรู้ + ประสบการณ์ในการ วิเคราะห์ภาพที่ได้จากเครื่อง X-RAY ชนิดต่าง ๆ ซึ่ง ไม่ยากเลยสำหรับ AI ที่จะเรียนรู้แบบหมอได้ และเทคโนโลยีปัจจุบันนั้น คิดว่า สมมติว่ามีการแข่งขัน ให้หมอที่เทพที่สุดด้านนี้ มาแข่งกับ AI ผลน่าจะไม่ต่างจากเกมส์โกะ ที่สามารถเอาชนะแชมป์โลกไปได้อย่างไม่ยากเย็น แต่ก็อยู่ที่ว่ามนุษย์เรานั้นจะสามารถยอมรับได้หรือไม่ หากต่อไป นั้น เราจะถูกวินิจฉัยโดย AI ซึ่งไม่ใช่หมอ เช่นเดียวกับ ในอนาคตอันใกล้นี้ เราจะยอมรับได้มั๊ยว่า รถแบบขับเคลื่อนอัตโนมัตินั้น จะเป็นรถปรกติที่วิ่งบนถนนเดียวกับเรา ซึ่ง ยังไงอัตรการเกิดอุบติเหตุจาก AI เหล่านี้ ก็น่าจะน้อยกว่ามนุษย์อยู่แล้ว เพราะความแม่นยำที่สามารถตรวจสอบได้ และขีดจำกัดหลาย ๆ อย่างของมนุษย์นั้น จะไม่สามารถทำงานได้เทียบเท่า AI อีกต่อไป

 

References : Netflix.com

Robots replacing Humans.The Evolution of Robots

By tharadhol in AI & Robot, Healthcare, Machine Learning, Recommendations, Sci & Tech

ปัจจุบันหุ่นยนต์หรือ AI เริ่มเข้ามามีบทบาทสำคัญต่อการดำรงชีวิตของมนุษย์เราเป็นอย่างมาก โดยเป็นการเข้ามาแทกซึมวิถีชิวิตประจำวันของเราอย่างไม่รู้ตัว ทั้งการช่วยเหลืองานที่บ้าน รวมถึงการช่วยเหลือในการใช้ชีวิตประจำวันหลาย ๆ อย่างของเราก็มีการเปลี่ยนไป ซึ่งข้อได้เปรียบสำคัญของหุ่นยนต์หรือ AI คือทำงานโดยอัติโนมัติ และไม่มีการเหน็ดเหนื่อย และไม่มีภาวะทางด้านอารมณ์เข้ามาเกี่ยวข้อง ทำให้ช่วยมนุษย์เราให้ใช้ชีวิตได้อย่างง่ายขึ้น

หลาย ๆ ธุรกิจ หลาย ๆ องค์กร เริ่มมีการใช้ AI ในการสร้างความแตกต่างทางด้านธุรกิจ อย่างการเปิดตัว SIRI ของ apple  นั้นก็ถือเป็นจุดเริ่มต้นของการนำ AI เข้ามาช่วยเหลือ รวมถึงเพิ่มบทบาทต่อการดำรงชีวิตของมนุษย์ในปัจจุบัน เพราะมีการผูกกับมือถือ ซึ่งเราใช้ติดตัวอยู่เป็นประจำวันอยู่แล้ว ซึ่งต่างจากเมื่อก่อน ที่เราจะเห็นหุ่นยนต์ ในงาน scale ใหญ่ ๆ เช่น อุตสาหกรรม รถยนต์ การต่อเรือ หรือ หลาย ๆ อุตสาหกรรม ที่ใช้ robots ในการผลิต เพื่อเพิ่มกำลังการผลิตให้เพียงพอต่อความต้องการของมนุษย์

และเนื่องจากในยุคของ Information Revolution เป็นปัจจัยเร่งให้ AI เริ่มฉลาดขึ้น เพราะส่วนหนึ่งของ AI นั้นผ่านการ training จากข้อมูลมหาศาลในปัจจุบัน ที่เราใช้กันอยู่ องค์กรใหญ่ ๆ อย่าง facebook , google หรือ apple นั้นล้วนแล้วแต่ใช้ข้อมูลต่าง ๆ เหล่านี้เพื่อช่วยพัฒนา AI ให้มีความฉลาดได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้นโดยการอาศัยการเก็บข้อมูลจากผู้ใช้ทั่วโลก

เราเคยสงสัยกันหรือไม่ว่าทำไม facebook หรือ google นั้นรู้ใจเรา หรือ เดาใจได้ ว่าเรากำลังต้องการอะไร หรือ ต้องการจะซื้ออะไร ซึ่งนี่ก็เป็นส่วนหนึ่งของความฉลาดจาก AI ที่อาศัยข้อมูลของเราไปวิเคราะห์ และทำนายความต้องการของเรา เราอาจจะมองได้สองมุม คือ อย่างแรกอาจจะเป็นตัวช่วยเราในการตัดสินใจต่าง ๆ ได้ง่ายขึ้น แต่ะ หากมองในแง่ร้าย นั้นก็คือภัยคุกคามความเป็นส่วนตัวของเราเหมือนกัน เพราะ ข้อมูลของเราทุกอย่างนั้นถุกนำไปวิเคราะห์ผ่าน AI  ซึ่งบางข้อมูลนั้นเป็นข้อมูลที่เป็นข้อมูลที่ sensitve มาก ๆ อย่างข้อมูลการ chat ซึ่งเรานั้นแทบจะไม่มีความลับใด ๆ ในการ chat กับคนที่เราไว้ใจ

แต่เราจะไว้ใจ platform ที่เราใช้ได้หรือไม่  ไม่ต้องแปลกใจว่าทำไม facebook ถึงได้ทุ่มเงินมหาศาลเพื่อซื้อ whatsapp ทั้งที่เป็นบริษัทที่ยังไม่สามารถทำกำไรได้ด้วยซ้ำ  ซึ่งเราอาจจะเล่น social เพื่อแสดงตัวตนอีกอย่างหนึ่งเพื่อให้เพื่อนๆ ได้รับรู้ อาจะโชว์แต่ข้อมูลที่ดี ๆ เรื่องร้าย ๆ เราก็คงไม่เอามาลง social กันหรอก แต่ต่างจากข้อมูล chat ที่เป็นข้อมูลทุกอย่างของเราเลยก็ว่าได้ แล้วเราจะไว้ใจ platform ต่าง ๆ เหล่านี้ได้อย่างไรว่าไม่นำข้อมูลเหล่านี้ไปหาประโยชน์ เนื่องจากเค้าก็ต้องใช้เงินมากมาย เพื่อให้ได้ข้อมูลเหล่านี้ไป

แล้วในยุคต่อไปในอนาคตอันใกล้นี้ อะไรจะเกิดขึ้นกับเรา ยิ่งข้อมูลมากมายมหาศาลถูกนำไปประมวลผลอย่างต่อเนื่องส่งผลให้ AI ฉลาดจนสามารถเก่งกว่ามนุษย์ได้ ซึ่งจะกระทบกับตำแหน่งการงานของหลายอาชีพอย่างแน่นอนในเร็ววันนี้ โดยเฉพาะอาชีพที่อาศัยการเรียนรู้และจดจำ เพื่อมาวิเคราะห์ ซึ่งเป็นรูปแบบเดียวกับ AI  ที่ส่วนนึงนั้นใช้ Machine Learning ในการเรียนรู้และจดจำ เพื่อให้สามารถคิดได้เหมือนกับมนุษย์ หรือใกล้เคียงกับมนุษย์เรามากที่สุด เราคงไม่ได้เห็น robots แบบในหนังที่เป็นหุ่นยนต์จริง ๆ มาทดแทนมนุษย์ แต่ จะเป็น AI ที่ใช้มันสมองมาทดแทนการทำงานของมนุษย์แทน

ปัจจุบันเราเริ่มเห็นการพัฒนาการที่น่าสนใจในหลาย ๆ Labs ที่วิจัยเกี่ยวกับหุ่นยนต์หรือ AI

โครงการ Robonaut เป็นงานวิจัยเทคโนโลยีหุ่นยนต์บนสถานีอวกาศนานาชาติ (ISS) ตั้งแต่ปีพ. ศ. 2555   โดยขณะที่ Robonaut 2 (R2) กำลังดำเนินการผ่านการทดสอบบนวงโคจร  ทีมงาน Robonaut ได้พัฒนาเทคโนโลยีที่จะช่วยให้การทดสอบหุ่นยนต์บนวงโคจรสามารถทำงานได้เต็มรูปแบบ

โดยใช้หุ่นยนต์ตัวเดียวกันกับที่ Johnson Space Center โดยเป้าหมายของงานนี้คือการสร้างแพลตฟอร์มการวิจัยหุ่นยนต์ที่มีคุณลักษณะครบถ้วนบนสถานี ISS เพื่อเพิ่มระดับความพร้อมด้านเทคโนโลยีของเทคโนโลยีที่จะช่วยในภารกิจสำรวจในอนาคตอันใกล้นี้

ข้อดีอย่างหนึ่งของการออกแบบรูปทรงให้เหมือนมนุษย์คือ Robonaut สามารถใช้งานง่าย ๆ ซ้ำ ๆ หรือ เข้าสู่สถานที่ที่เป็นอันตราย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานที่ต่างๆเช่นสถานีอวกาศนานาชาติ เนื่องจาก R2 กำลังเข้าใกล้ความชำนาญของมนุษย์ในงานต่างๆที่อยู่ในอวกาศ เช่นการเปลี่ยนตัวกรองอากาศซึ่งสามารถทำได้โดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนการออกแบบที่มีอยู่เดิมเลยด้วยซ้ำ

ประโยชน์อีกอย่างหนึ่งก็คือในระหว่างภารกิจของหุ่นยนต์ R2 สามารถจะนำชุดเครื่องมือสำหรับภารกิจ precursor เช่นการตั้งค่าและการตรวจสอบทางธรณีวิทยา ไม่เพียง แต่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องมือประเภทนี้เท่านั้น แต่ยังช่วยตัดความจำเป็นในการเชื่อมต่อกับหุ่นยนต์แบบพิเศษได้อีกด้วย

สำหรับบทบาทในวงการแพทย์นั้นต้องยอมรับว่าหุ่นยนต์เริ่มเข้ามามีบทบาทอย่างมากแล้วในปัจจุบัน โดยเฉพาะหุ่นยนต์ผ่าตัดซึ่งเป็นงานที่ใช้ความแม่นยำสูงมาก ๆ ศัลยแพทย์ที่เก่งๆ  นั้นต้องใช้ประสบการณ์ยาวนานในการผ่าตัด ซึ่งปัญหาที่พบคือพอประสบการณ์ยิ่งมาก ก็จะยิ่งเริ่มแก่ตัวลง และความนิ่งต่าง ๆ ก็จะลดลง ทำให้ผ่าตัดในงานที่ละเอียดมาก ๆ ไม่ค่อยได้ และประสิทธิภาพในการผ่าตัดก็ลดลงไป โดยเฉพาะงานที่ใช้ความละเอียดสูงอย่างการผ่าตัดหัวใจ หรือ ผ่าตัดสมอง เพราะมีโอกาสผิดพลาดได้น้อยมาก ๆ 

ซึ่งการเข้ามาของหุ่นยนต์ผ่าตัดนั้น ค่อนข้างทำได้มีประสิทธิภาพมากกว่า เพราะทุกอย่างผ่านการคำนวณมาอย่างดี สามารถเข้าไปในชิ้นส่วนของร่างกายที่เป็นข้อจำกัดของมนุษย์ได้มากกว่า เพราะอาศัยการคำนวณ เช่น ในช่องที่เล็ก ๆ ที่คนไม่สามารถเข้าถึงได้นั้น แต่ไม่ได้เป็นปัญหากับหุ่นยนต์แต่อย่างใด รวมถึงการพัฒนาของกล้องความละเอียดสูงในปัจจุบัน สามารถทำให้หุ่นยนต์ที่ใช้ผ่าตัดสามารถวิเคราะห์ได้ละเอียดเพิ่มยิ่งขึ้น ซึ่งก็ทำให้ลดสาเหตุการเสียชีวิตจากการผ่าตัดได้มากยิ่งขึ้น

ในวงการ logistics ก็เช่นเดียวกัน ปัญหาใหญ่ของวงการ logistics คือเรื่องต้นทุนแฝง ที่มีอยู่จำนวนมาก ส่วนใหญ่แล้วมาจากโครงสร้างพื้นฐานของรัฐ แต่ละที่ ซึ่งมีผลโดยตรงต่อต้นทุนทางด้าน logistics ซึ่งบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Amazon ก็ได้เริ่มนำ drone เข้ามาช่วยขนส่งสินค้าผ่าน service Amazon PrimeAir ซึ่งสามารถที่จะการันตีเวลาในการขนส่งได้ในเวลาเพียง 30 นาที โดยการใช้ drone ขนส่งผ่านทางอากาศแทน ซึ่งหากนำมาใช้กันอย่างกว้างขวางจริง ๆ นั้นก็ต้องเรียกว่าเป็นการปฏิวัติระบบขนส่งในยุคใหม่เลยก็ว่าได้

สำหรับในวงการทหารนั้น ต้องบอกว่าเทคโนโลยีของ robots นั้นได้รุดหน้าไปเป็นอย่างมากในขณะนี้ ซึ่งนำโดย อเมริกา ที่หลาย ๆ labs ต่างนำเสนอ solution สำหรับการทหาร ตัวอย่างดังรูปข้างบนคือ  Foster-Miller SWORDS  ที่เริ่มใช้จริงในสงครามอิรักตั้งแต่ปี 2550  ซึ่งใช้ในการช่วยเหลือทหารในแนวหน้า โดยสามารถบรรจุอาวุธ เพื่อทำลายศัตรูได้ และสามารถจัดการได้แบบอัตโนมัติ ซึ่งในไม่ช้านี้เราจะอาจจะได้เห็นสงครามที่เป็นรูปแบบของ robots จริง ๆ เหมือนในหนังก็อาจจะเป็นไปได้

หรือว่าจะเป็น robots รุ่นคุณปู่อย่าง ASIMO จาก Honda ที่ในขณะนี้ได้พัฒนาความสามารถเพิ่มขึ้นหลายอย่างมาก สามารถรับรู้ การเคลื่อนที่ ท่าทาง รวมถึงสภาพแวดล้อมรอบข้าง และสามารถทำให้โต้ตอบกับมนุษย์จริงๆ  ได้แล้ว ซึ่งอาจจะเป็นต้นแบบของหุ่นยนต์ผู้ช่วยที่จะมีบทบาทสำคัญต่อสังคมสูงอายุของญี่ปุ่นในอนาคตอันใกล้นี้

สำหรับในโรงงานอุตสาหกรรมนั้น เราคงจะได้เห็นหุ่นยนต์เข้ามามีบทบาทนานแล้วในวงจรการผลิตสินค้าต่าง ๆ ที่สามารถทำได้ดีกว่ามนุษย์ และสามารถทำงานได้ 24 ชั่วโมงไม่มีหยุดพัก  แต่สำหรับ Baxter นั้นสามารถรองรับกับงานได้หลากหลายมากกว่า รวมถึงปริมาณที่ผลิตใน scale ที่ต่ำก็สามารถทำได้ ซึ่งมีความสามารถหลากหลายตั้งแต่ โหลดสาย การพ่นเครื่องบรรจุภัณฑ์ต่างๆ  รวมถึงการจัดการวัสดุ ซึ่งสามารถทำงานแทนมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพกว่า

ต้องบอกว่าน่าทึ่งมาก ๆ สำหรับ video ใหม่ล่าสุดจาก Boston Dynamics ที่ได้ปล่อยหุ่นยนต์ตัวใหม่ออกมา ต้องถือว่าเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญของวงการหุ่นยนต์เลยก็ว่าได้ เราอาจจะเคยเห็นแค่ในนวนิยาย sci-fi ตอนนี้มันเริ่มคล้ายมนุษย์จริง ๆ เข้าไปทุกที การกระโดดท่า backflips นั้นต้องถือว่าน่าสนใจเลยทีเดียวกับการพัฒนาเทคโนโลยีของหุ่นยนต์ในขณะนี้ มันอยู่ในจุดที่เราทุกคนต้องเริมกังวลแล้วแหละ ว่าอนาคตของหุ่นยนต์จะไปในทางไหน

จาก video เราได้เห็นถึงพัฒนาการของหุ่นยนต์สี่ขา ซึ่งเป็นหุ่นยนต์ที่มีความซับซ้อนสูงมาก และพัฒนาขึ้นมายากมาก แต่สำหรับ DARPA Legged Squad Support System (LS3) รุ่นล่าสุดนั้น แสดงให้เห็นว่าหุ่นยนต์ที่มีขาเทียมแบบกึ่งอิสระนั้นสามารถเคลื่อนที่ได้สูง และในเส้นทางที่ซับซ้อนได้มากขึ้น และสามารถรองรับน้ำหนักในการขนย้ายกว่า 400 ปอนด์ ซึ่งสามารถเข้าไปปฏิบัติงานในประเทศ ที่มีสมรภูมิ ที่ยากต่อการเข้าถึงได้ ซึ่งช่วยลดการสูญเสียของทหารได้ในการรบในบริเวณที่เสียเปรียบ

แม้กระทั่งกีฬาที่ใช้ความว่องไวสูงอย่าง ปิงปอง นั้น เราจะเห็นได้ว่า เทคโนโลยีทางด้านแขนหุ่นในปัจจุบันได้พัฒนาไปมากขนาดไหน จาก video KUKA Robot นั้นคงแค่สื่อให้เห็นถึงความเร็วในการทำงานของแขนหุ่นมากกว่า ที่จะนำมาใช้ในการแข่ง ปิงปอง จริง ๆ ที่คิดว่าคงไม่มีใครกล้าจะลงทุนซื้ออย่างแน่นอน แต่ถ้ามองถึงการผลิตในอุตสาหกรรมขนาดใหญ่นั้นความเร็วที่เป็นต่อในการผลิต ก็สามารถทำให้ได้เปรียบคู่แข่งได้ และอาจจะเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างศักยภาพในการแข่งขันในตลาดได้

ในปีที่แล้วข่าวใหญ่ของวงการเกมส์โกะ โลกคือ ภาพของการพ่ายแพ้อย่างหมดรูปของ lee sedol มือโกะ อันดับต้น ๆ ของโลกในการประลองกับ AI อย่าง Alphago ซึ่ง ถือว่าเป็นการก้าวกระโดดครั้งสำคัญของ AI ที่มาเล่นในเกมส์ที่ซับซ้อนมาก ๆ อย่างเกมส์โกะ  ซึ่งต้องใช้การประมวลผลทางความคิดอย่างซับซ้อนเป็นอย่างมากเมื่อเทียบกับ AI ในเกมส์กระดานเดิมๆ  อย่าง หมากรุก หรือ หมากฮอส ซึ่ง Alphago นั้นได้พัฒนาขีดความสามารถในการเรียนรู้ และการตัดสินใจ ที่ก้าวขีดจำกัดของมนุษย์ไปเป็นที่เรียบร้อยแล้ว

สุดท้ายนี้เราได้มีโอกาสเห็นบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง google พัฒนารถไร้คนขับมานานมากแล้ว ซึ่งตอนนี้คิดว่าเทคโนโลยีที่มีอยู่พร้อมสำหรับการที่จะนำไปใช้จริง อย่างที่บริษัทอย่าง Tesla ได้ทำมาแล้ว และประสบความสำเร็จอย่างสูง ในอดีตเราก็คงไม่เคยคิดว่า รถจะสามารถขับเองได้แบบอัตโนมัติ เหมือนในหนัง ซึ่งปัจจุบันถือว่าไม่ใช่เป็นเรื่องที่แปลกแต่อย่างใดสำหรับการมีรถที่ขับเคลื่อนได้แบบอัตโนมัติ เพราะข้อมูลจำนวนมหาศาล ตัวอย่างของ google คือ ข้อมูลจาก google map ที่มีจำนวนมหาศาลมีผู้ใช้งานอยู่ทั่วโลกนั้น ซึ่งก็ถูก google นำมาใช้ในการวิเคราะห์ เพื่อให้ AI ได้ทำการเรียนรู้ และนำมาพัฒนาเป็นรถยนต์ไร้คนขับอย่างที่เห็นในปัจจุบัน ซึ่งในอนาคตอันใกล้นี้เราอาจจะได้เห็นรถขับเคลื่อนเองอัติโนมัติในหลาย ๆ งาน เช่น บริการด้านแท็กซี่ อาจจะไม่จำเป็นต้องพึ่งพามนุษย์ในการขับรถให้ AI คงไม่มีการส่งรถหรือปฏิเสธผู้โดยสาร ให้ปวดใจอีกต่อไป หรือ งานด้านการขนส่งอื่น ๆ ที่ไม่ต้องพึ่งพาคนขับรถอีกต่อไป ทั้งขนสินค้า หรือ ขนคน ก็ใช้ระบบอัติโนมัติทั้งหมด  รวมถึงสุดท้ายแล้วมนุษย์เราทุกคนอาจจะไม่ต้องขับรถเองกันแล้วก็ได้ และอาจจะมีความปลอดภัยกว่าการขับเอง เพราะมั่นใจได้อย่างนึงว่า AI ไม่มีการเมาแล้วขับอย่างแน่นอน

References : 

  1.      https://robonaut.jsc.nasa.gov/R2/
  2.      http://www.popularmechanics.com/technology/gadgets/a2804/4258963
  3.      https://qz.com/639952/googles-ai-won-the-game-go-by-defying-millennia-of-basic-human-instinct/

ติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
Fanpage :facebook.com/tharadhol.blog
Blockdit :blockdit.com/tharadhol.blog
Twitter :twitter.com/tharadhol
Instragram :instragram.com/tharadhol

The Secret Rules of Modern Living Algorithms

By tharadhol in AI & Robot, Healthcare, Lifestyle, Machine Learning, Programming, Sci & Tech
Featured Video Play Icon

ถือว่าเป็น Documentary ที่เจ๋งมากเลยทีเดียว ที่บังเอิญได้เจอบนหน้า feed facebook ซึ่งทำให้เราเห็นว่า computer algorithm นั้นสำคัญกับมนุษย์เราเพียงใด ยิ่งในโลกยุค digital age อย่างในปัจจุบันนั้น computer algorithm นั้นส่งผลต่อการดำเนินชีวิตของเราอย่างมาก

จาก video นั้นเราจะเห็นถึงการอธิบายหลักการของ computer algorithm ให้เข้าใจได้ง่าย และเกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวันอย่างไรบ้าง

  • Sorting algorithm  ตัวเป็น basic algorithm ที่คิดว่าคนที่เรียนทางด้านคอมพิวเตอร์ ได้เรียนมาทุกคนอยู่แล้ว และใช้ในการแก้ปัญหาทางด้าน math หลายอย่างมาก ซึ่งใน video ก็ได้อธิบายความแตกต่าง bubble sort และ merge sort ให้เข้าใจได้อย่างง่ายดาย
  • Page Rank algorithm อันนี้ยกตัวอย่าง google ที่ได้เปลี่ยนแปลงการใช้ชีวิตของมนุษย์ของเราไปเป็นอย่างมาก ทำให้ความเหลื่อมล้ำทางด้าน knowledge ต่างๆ  นั้นเขยิบเข้าใกล้กันมากขึ้น เนื่องจากข้อมูลแทบจะทุกอย่างบนโลกนี้ สามารถค้นหาได้เพียง 1 click ผ่าน google ซึ่ง algorithm pagerank นั้นก็เป็น ส่วนหลักในการพัฒนาการค้นหาของ google ให้ตรงตามความต้องการของ user มากที่สุด  โดยใน video นั้นนำมาเปรียบเทียบกับการเล่นฟุตบอลให้เข้าใจง่าย คือ การรับส่งบอลเปรียบเสมือน link ที่เชื่อมต่อกันระหว่าง website page ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดก็คือ page ที่มี link เข้าหามากที่สุด ตามการคำนวณของ google ซึ่งเปรียบเสมือนนักฟุตบอลที่มีส่วนร่วมกับเกมส์การแข่งขันมากที่สุดนั่นเอง
  • Matching Algorithm เนื่องจากเราจะเห็นว่าในปัจจุบัน web dating online นั้นเกิดขึ้นมากมายมหาศาล และทำอย่างไรให้มีการ matching คู่ที่เหมาะสมกับเรามาที่สุด ก็เช่นเดียวกัน ต้องใช้ computer algorithm เข้าช่วยในการค้นหาสิ่งที่ match ที่สุดกับเรา ทั้งในการ life style หรือ ลักษณะทางกายภาพ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ล้วนถูกประมวลผลผ่าน computer algorithm ทั้งสิ้น
  • Shortest Path Algorithm การหาเส้นทางที่สั้นที่สุดนั้น เป็น algorithm สำคัญในหลาย ๆ งานทั้งทางด้าน logistics หรือ งานด้านการขาย ซึ่งใน video นั้นได้ยกตัวอย่างของการวิ่งเข้าหาดอกไม้ของผึ้ง โดยจำลองเป็นสถานที่แต่ละแห่ง และให้ผึ้งบินไปหาดอกไม้ในทุก ๆ เส้นทาง ซึ่งจะพบว่าสุดท้ายแล้ว ผึ้งก็จะหาทางที่ใกล้ที่สุดในการเดินทางไปทุก ๆ ที่รูปแบบเดียวกับ shortest path algorithm นั่นเอง
  • Machine Learning Algorithm ส่วนนี้เป็นส่วนสำคัญในเทคโนโลยีในยุคปัจจุบันเป็นอย่างมาก ทั้งในด้าน AI อย่างตัวอย่างของ alpha go ที่ปราบนั่งเล่นโกะมืออันดับ 1 ของโลกอย่าง Lee sedol ไปอย่างไม่ยากเย็น ทำให้เราได้เห็นถึงการพัฒนาของ machine learning ที่เริ่มส่งผลกระทบอย่างมากต่อการดำเนินชีวิตในปัจจุบันแล้ว รวมถึง เทคโนโลยีทางด้าน healthcare อย่างการใช้ machine learning มาตรวจหาเนื้องอกในสมอง ซึ่งทำให้ช่วยเหลือรังสีแพทย์ให้สามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น

จะเห็นได้ว่าจากที่กล่าวมานั้น computer algorithm นั้นเริ่มเข้ามามีบทบาทสำคัญกับการดำเนินชีวิตในยุคปัจจุบันแล้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่ข้อมูลข่าวสารสามารถแพร่กระจายไปได้อย่างรวดเร็วในปัจจุบัน การจัดการข้อมูลต่างๆ  ที่จะเข้าสู่เราก็ต้องใช้ computer algorithm เข้ามาช่วยคัดสรรข้อมูลที่แทบจะล้นทะลักในปัจจุบัน ซึ่งหากการใช้ computer algorithm ต่างๆ  ไปใช้ประโยชน์กับมนุษย์ของเราก็เป็นสิ่งที่ดีทีีควรพัฒนา แต่เราต้องไม่ลืมว่า สามารถนำไปพัฒนาเทคโนโลยี ที่อาจจะกลับมาย้อนทำร้ายเราในอนาคตก็เป็นไม่ได้ หากไปอยู่ในคนที่ไม่ดี

ความน่ากลัวของ Google AI

By tharadhol in Healthcare, Programming, Sci & Tech

เป็นข่าวใหญ่ในช่วงสัปดาห์เลยทีเดียวสำหรับการแข่งขันเกมส์โกะ ระหว่างมนุษย์ กับ AI ของ Google โดยมีการนำแชมป์โลกโกะอย่าง Lee Sedol โดยในสามเกมส์แรก Alpha go ซึ่งเป็น AI จาก Google ที่พัฒนาโดยบริษัท Deepmind ซึ่งเป็นบริษัทลูกของ google สามารถเอาชนะไปได้ และล่าสุด Lee Sedol เพิ่งจะกลับมาชนะได้เป็นเกมส์แรกในเกมส์ที่ 4 หลังจากพ่ายแพ้ไปใน 3 เกมส์แรก

เทคโนโลยีด้าน AI นั้นได้พัฒนามาในระดับที่สามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้ อย่างการเล่นเกมส์ที่มีความซับซ้อน และเง่ื่อนไขการเล่นที่มีความน่าจะเป็นจำนวนมากอย่างเกมส์โกะได้ ถือว่าเป็นเรื่องไม่ธรรมดา โดยในปัจจุบันนั้นมีการวิจัยค้นคว้าทั้งทางด้าน Machine Learning รวมไปถึง Neural Network ที่พัฒนาไปไกลมาก แทนที่จะเก็บความน่าจะเป็นทั้งหมด แล้วให้ AI ค้นหาทางเลือกที่ดีที่สุด ก็มีการพัฒนาให้มีการเรียนรู้เองแบบมนุษย์ทำให้ความสามารถของ AI เพิ่มมากขึ้นเป็นอย่างมากสามารถใช้ในการ Solve ปัญหาที่ยาก ๆ ได้หลาย ๆ ปัญหา

สำหรับ Alpha Go นั้นถือว่าเป็นจุดเริ่มต้นของยุคใหม่ของ AI ที่มนุษย์ทุกคนต้องตระหนักถึงเลยก็ว่าได้ ซึ่งเป็นการแสดงให้เห็นถึงก้าวกระโดดของการพัฒนา AI ที่ทำให้มนุษย์ทุกคนต้องหันมาจับตามอง เพราะมันจะมีผลกระทบต่อชีวิตของคนเรามากเป็นอย่างยิ่งในอนาคตอันใกล้นี้อย่างแน่นอน

ทำไมเราถึงต้องกลัว?  การที่ google ยอมลงทุนงานวิจัยด้าน AI ในระดับมูลค่ามหาศาลผ่านการรวมตัวของ นักวิทยาศาสตร์ และ programmer กว่า 100 ชีวิตใน Deepmind นั้นถือว่าเป็นการมองถึงอนาคตที่ยิ่งใหญ่ของ google หากมีเครื่องมีที่สามารถ solve ปัญหายาก  ๆได้ทุกปัญหาผ่านการใช้ AI เช่น  การ trade หุ้น หากมีเครื่องมีที่สามารถชนะกลไก ของตลาดหุ้นโดยมีเป้าหมายที่ให้ผลตอบแทนสูงสุด โดยใช้ AI ในการ trade ซึ่งก็มองว่าเป็นเครื่องจักรทำเงินของ google ได้เลยทีเดียว รวมถึงด้านแขนงอื่น ๆ อย่างด้านการแพทย์ หากนำ AI ไปแก้ปัญหายาก  ๆ อย่างการรักษาโรคมะเร็ง หรือ ผลิตยารักษาโรคที่ไม่สามารถรักษาได้ในปัจจุบันเพราะบางปัญหานั้น มนุษย์เรายังไม่สามารถ solve ปัญหาได้ แต่มันไม่ใช่ปัญหาของ AI  แต่อย่างใด รวมถึงปัญหาที่เราสงสัยกันมานานอย่างเรื่องการเกิดของระบบจักรวาล ที่แท้จริงแล้วมีที่มาอย่างไร หรือการนำไปใช้ในการทหารผ่านหุ่นยนต์รบต่าง ๆ หรือระบบขับเคลื่อนอาศยานแบบอัตโนมัติ เหล่านี้ล้วนแล้วแต่ใช้ AI มาแก้ปัญหาได้ทั้งสิ้น

และแน่นอนทุกอย่างก็จะมีผลกระทบต่อชีวิตมนุษย์เราทุกคนในอนาคตอย่างแน่นอน หาก google มีเครื่องมือเหล่านี้อยู่ในมือก็สามารถสร้างประโยชน์ได้มหาศาลจากเครื่องมือดังกล่าวทั้งในด้านบวกและด้านลบ และ google ก็จะคืบคลานเข้าสู่เทคโนโลยีด้านอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวันของเราโดยผ่านเครื่องมือด้าน AI ที่มีอยู่ในมือ และนี่คงไม่เป็นการมองที่เว่อร์เกินไป เพราะ ณขณะนี้ AI มันเริ่มเข้ามาใกล้ตัวเรามากขึ้นจริง ๆ

Img Ref : adminspoint.com