มุมมองนักวิเคราะห์ญี่ปุ่น "AI จะชนะมนุษย์หรือไม่"

อัปเดตล่าสุด 20 ก.ค. 2561
  • Share :
  • 3,562 Reads   

AI ดีหรือไม่ ขึ้นกับความเข้าใจจุดแข็ง และจุดอ่อน ขึ้นกับว่ามีข้อมูลหรือไม่

Mio Analytics รายงานว่า กระแสหลักในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ระยะหลังนี้คือ Machine Learning ซึ่งเป็นกระบวนการที่ AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อพัฒนาตัวเอง อย่างไรก็ตาม หากไม่มีขุมข้อมูลมาก่อน AI ก็จะไม่สามารถนำมาใช้งานได้ ยกตัวอย่างเช่น การแปลงข้อมูลจริงเป็นข้อมูลดิจิตอล ระยะแรก AI จะไม่สามารถแยกแยะข้อมูลที่รวบรวมมาได้ว่าข้อมูลไหนถูกหรือผิด ทำให้เกิดการทำงานผิดพลาดได้ง่าย

ทุกวันนี้ มีข่าวจำนวนไม่น้อยที่รายงานถึงชัยชนะของ AI ที่มีต่อมนุษย์ เช่น การแข่งขันหมากรุก หมากล้อมญี่ปุ่น ตอบคำถาม และแยกแยะภาพ ซึ่งในกรณีเหล่านี้ สาเหตุที่ AI ชนะเป็นผลจากการใช้ AI ประมวลผลเรื่องนั้นนับครั้งไม่ถ้วน เพื่อหาผลลัพธ์ว่าต้องทำอย่างไรจึงจะชนะ รวมถึงอยู่ในสภาวะที่ AI มีข้อมูลพร้อม ซึ่งในกรณีนี้ จะกล่าวว่าการที่ AI จะชนะมนุษย์ได้ย่อมไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจ

อย่างไรก็ตาม กระบวนการทำงานของ AI ก็คือการเรียนรู้ ซึ่งสามารถเกิดข้อผิดพลาดได้เช่นเดียวกับมนุษย์ และข้อผิดพลาดเหล่านี้ยังต่างออกไปจากมนุษย์ เนื่องจากรูปแบบความคิดที่ต่างกัน ทำให้ในกรณีที่เกิดขึ้นแล้วสามารถหาสาเหตุได้ยาก อีกทั้ง AI ไม่สามารถเข้าใจได้ว่า “เรื่องปกติ” คืออะไร ซึ่งต่างจากรูปแบบความคิดของมนุษย์เช่นกัน

นอกจากนี้ หาก AI เรียนรู้จากขุมข้อมูลที่มีข้อผิดพลาด หรือข้อมูลที่ไม่มีทางเป็นไปได้แล้ว AI ก็จะเข้าใจว่าเรื่องผิดพลาด หรือเรื่องที่เป็นไปไม่ได้นั้นคือเรื่องปกติ และมีกรณีที่ AI ทำงานผิดพลาดจากกรณีนี้เช่นกัน


ใช้อย่าง “ชาญฉลาด”

ด้วยเหตุนี้เอง การใช้งาน AI ได้อย่างเหมาะสม โดยเข้าใจจุดแข็งและจุดอ่อนของ AI จึงกลายเป็นการใช้อย่าง “ชาญฉลาด” ยกตัวอย่างเช่น ในกรณีของ Mio Analytics ซึ่งมีระบบอ้างอิงเอกสารอัตโนมัติ ซึ่งทำงานโดยการตรวจเทียบระหว่างงานวิจัยที่ถูกเสนอใหม่ กับงานวิจัยเก่าที่ได้รับการรับรองแล้ว และหากพบว่างานวิจัยใหม่ไม่สอดคล้องกับงานวิจัยเก่า ก็จะทำการปฏิเสธงานวิจัยชิ้นนั้น โดยกระบวนการนี้ใช้เวลาไม่กี่วินาที และสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชม. ภายใต้กฏเกณฑ์เดียวกัน

อย่างไรก็ตาม ระบบนี้เข้าใจได้เพียงงานวิจัยเก่าที่ผ่านการรับรองแล้วเท่านั้น ไม่สามารถแยะแยะงานวิจัยใหม่ที่ผลการวิจัยฉีกออกจากกรอบเดิมได้ ซึ่งแตกต่างไปจากการตรวจงานวิจัยโดยมนุษย์ ด้วยเหตุนี้เอง Mio Analytics จึงใช้ระบบนี้ในการคัดกรองงานวิจัยส่วนหนึ่งเท่านั้น

ซึ่งเวลาที่ประหยัดไปได้จากการใช้ระบบตรวจสอบ จะถูกมนุษย์นำไปใช้ในการสัมภาษณ์ และตรวจเทียบผลงานวิจัยในส่วนที่ AI ไม่สามารถแยกแยะได้เอง และสัมภาษณ์ผู้ที่งานวิจัยผ่านการคัดกรองแล้วว่าควรให้การรับรองผลงานชิ้นนั้นจริงหรือไม่ ซึ่งสาเหตุที่ทำเช่นนี้ได้นั้น มาจากพื้นฐานการตัดสินใจของมนุษย์ที่ต่างออกไปจาก AI


แทนที่มนุษย์

จุดเด่นของ AI คือความสามารถในการรวบรวม วิเคราะห์ แยกแยะ และแก้ไขข้อผิดพลาดได้ในระยะเวลาอันรวดเร็ว ซึ่งจุดนี้เอง ที่ AI จะเข้ามาแทนที่มนุษย์ได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ไม่ได้หมายถึงการที่ AI ชนะมนุษย์ และการจะนำ AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดนั้น ก็ต้องใช้ร่วมกับมนุษย์เช่นกัน