บทความโดย: ฌาณัฐย์ สิทธิปรีดานันท์ 

หลังจากที่มนุษยชาติได้นำเอาเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์มาใช้งานกันอย่างแพร่หลายได้สำเร็จหลังสงครามโลกครั้งที่ 2 ความต้องการที่จะนำเอาคอมพิวเตอร์ที่ในตอนนั้นเป็นเพียงเครื่องจักรกล มาพัฒนาต่อให้เป็นอุปกรณ์อัจฉริยะที่จะสามารถใช้แก้ปัญหาที่ซับซ้อนเกินสติปัญญาหรือความสามารถของมนุษย์จะกระทำได้ ก็กลายมาเป็นประเด็นสำคัญที่นักวิทยาศาสตร์เริ่มให้ความสนใจกันอย่างจริงจัง เพราะในเวลาไม่กี่ทศวรรษ คอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่เท่าห้องก็ได้กลายร่างมาเป็นเครื่องพิมพ์ดีดที่วางอยู่บนโต๊ะของหลายๆ คนได้แล้ว นี่ยังไม่นับการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องอีกนานัปการ เช่น ชิปไมโครโพรเซสเซอร์ เครือข่ายอินเทอร์เน็ต การโปรแกรมและอัลกอริทึมที่ซับซ้อนขึ้น ล้วนช่วยผลักดันวงการไปแบบคู่ขนาน จนทำให้ภาพของอนาคตที่มนุษย์ได้สร้างระบบที่มีความชาญฉลาดเช่นตนเองขึ้นมานั้นแลดูจะไม่ไกลเกินเอื้อมเสียเท่าไร

AI ไม่ใช่หุ่นยนต์ และหุ่นยนต์ก็ไม่จำเป็นต้องดำเนินการด้วย AI แต่ภาพประเภทนี้ก็ยังเป็นสิ่งที่หลายคนนึกถึงจากความทรงจำ
ภาพ: Aideal Hwa

https://unsplash.com/photos/OYzbqk2y26c

แต่หากเราย้อนกลับไปในอดีต แนวคิดของสิ่งทรงปัญญาที่ ‘มิได้มีชีวิต’ เฉกเช่นพวกเรา ล้วนได้ถูกจินตนาการถึงผ่านผลงานชื่อดังมาแล้วในหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นตำนานของเทพเจ้ากรีก Hephaestus ที่สร้างหุ่นยนต์ชื่อ Talos ขึ้นมา, วรรณกรรมวิทยาศาสตร์จากผู้เขียน เช่น Isaac Asimov หรือ Mary Shelley และแน่นอนว่าที่ขาดไม่ได้คือภาพยนตร์ไซไฟ เช่นเรื่อง 2001: A Space Odyssey ที่มีซูเปอร์คอมพิวเตอร์ HAL 9000 เป็นตัวร้าย, The Matrix และ The Terminator ที่มนุษย์ต้องสู้กับ AI ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง, WALL-E ที่ตัวเอกเป็นหุ่นยนต์แต่มีความรู้สึกนึกคิด, Star Wars ที่มีทั้ง R2-D2 และ C-3PO หุ่นยนต์คู่หูที่อยู่กับก๊วนตัวละครหลักแทบทุกภาค ปิดท้ายด้วย Star Trek ที่มีตัวละครหลักเป็นแอนดรอยด์ชื่อ Data ที่เป็นหนึ่งในเจ้าหน้าที่บังคับการประจำยาน Enterprise

แบบจำลองของ HAL 9000 (Heuristically Programmed Algorithmic Computer) จากภาพยนตร์และวรรณกรรมเรื่อง 2001: A Space Odyssey โดย Arthur C. Clarke ที่จัดแสดงใน Carnegie Science Center
ภาพ: Photojunkie https://en.wikipedia.org/wiki/HAL_9000#/media/File:HAL_9000.JPG

ในฝั่งของวงการเกมก็มีการใช้ AI เป็นจุดเด่นไม่ต่างจากภาพยนตร์ ตั้งแต่เกมอย่าง Portal, Halo, และ Detroit: Become Human ที่สร้างกระแสใหญ่โตในปีที่วางขาย สร้างแรงกระเพื่อมได้มหาศาลทั้งในและนอกวงการ AI

สัญลักษณ์ของ AI ที่ดังที่สุดในโลก ย่อมไม่มีทางพ้น GLaDOS จากซีรีส์เกม Portal
ภาพ: Portal https://en.wikipedia.org/wiki/GLaDOS#/media/File:Glados.png

แน่นอนว่าสื่อทั้งหมดนี้ล้วนใช้ AI เป็นส่วนประกอบหลักของการเล่าเรื่อง (Plot Device) ทั้งสิ้น และเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ผู้คนทั่วไปได้สัมผัสถึง AI ผ่าน Popular Culture ที่หล่อหลอมภาพลักษณ์ของแนวคิดนี้ขึ้นมาจนเป็นสิ่งที่เราคุ้นชินกันในปัจจุบัน (จนเริ่มจะดูเฟ้อแล้วในบางกรณี)

แต่เพียงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา AI กลับพุ่งทะยานมาเป็นทั้งศาสตร์การวิจัยที่มีความสำคัญและนวัตกรรมที่ถูกใช้งานอยู่ในชีวิตประจำวันของพวกเราไปแล้ว สิ่งหนึ่งที่ดันกลับกันคือความเข้าใจต่อ AI ที่ได้มาของผู้คนทั่วไปดูจะยังงุนงงและไม่ค่อยตรงประเด็นเท่าไรนัก (ซึ่งก็ไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่อะไรในการที่หัวข้อด้านวิทยาศาสตร์ที่มีความซับซ้อนจะถูกบิดเบือนเมื่อถูกแสดงออกในสื่อรูปแบบต่างๆ)

ในหัวข้อถัดไป เราจะมาสรุปความหมายที่แท้จริงของ AI และความเกี่ยวข้องกับศาสตร์ด้านอื่นๆ เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์ และวิศวกรรมหุ่นยนต์ เป็นต้น

อะไรคือ AI กันแน่ 

‘ปัญญาประดิษฐ์’ หรือ ‘Artificial Intelligence (AI)’ โดยรากฐานแล้วหมายถึงสิ่งที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อจำลองสติปัญญาของมนุษย์ โดยสิ่งนั้นมักจะไม่มีชีวิต (ในกรณีหลักๆ ไม่นับ Biological Computing) เช่น ระบบคอมพิวเตอร์ หรือโครงสร้างหุ่นยนต์ต่างๆ ทำให้แตกต่างจากสติปัญญาที่มีอยู่ในสิ่งมีชีวิตตามธรรมชาตินั่นเอง

ความสามารถของ AI เกิดขึ้นได้ด้วยระบบการเรียนรู้ที่หลากหลายเช่นเดียวกับมนุษย์ ในภาพแสดงให้เห็นกระบวนการ Feature Detection เป็นข้อมูลดิจิทัลในลักษณะเส้นที่ AI ทำความเข้าใจได้
ภาพ: JonMcLoone https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence#/media/File:%C3%84%C3%A4retuvastuse_n%C3%A4ide.png

AI ไม่จำเป็นต้องทำตามคำสั่งผ่านโปรแกรมเช่นคอมพิวเตอร์ แต่นำเอาอัลกอริทึมพื้นฐานมาใช้ เพื่อสร้างสติปัญญาหรือความสามารถที่ต้องการขึ้นมาด้วยตนเองในสภาพแวดล้อมจำเพาะผ่านชุดข้อมูลหรือทรัพยากรที่จำเป็น เราจะจินตนาการว่า AI เป็นเสมือนคอมพิวเตอร์ในอุดมคติที่ไม่หยุดพัฒนาตัวเอง แต่ปรับตัวและทำงานโดยไม่ต้องพึ่งคำสั่งจากพวกเราตลอดเวลาก็ว่าได้

ในปัจจุบันเราแบ่ง AI ออกเป็นสามประเภทหลักคือ Weak (ทำงานได้จำกัด), General (มีความฉลาดใกล้เคียงมนุษย์ และทำงานได้พอสมควร) และ Strong (มีความฉลาดมากกว่ามนุษย์ สามารถทำงานได้หลากหลาย) ซึ่งในปัจจุบัน AI ประเภท Strong ยังคงเป็นภาพฝันที่พวกเรากำลังพุ่งเป้าในการพัฒนากันอยู่ ต่างจากสองประเภทแรกที่มีการนำมาใช้งานกันอย่างจริงจังได้แล้ว

ในด้านของสาขาวิชาและงานวิจัย ตัว AI มักจะถูกจัดอยู่ในหมวดวิทยาการคอมพิวเตอร์ แต่ในความเป็นจริง AI ล้วนเชื่อมโยงโดยตรงกับทั้งสาขาวิศวกรรม หุ่นยนต์ เทคโนโลยีสารสนเทศ และอีกหลายศาสตร์ ที่มีส่วนช่วยให้ AI เกิดขึ้นมาได้ในที่สุด

คำที่ได้ยินบ่อยมากอีกคำหนึ่งในวงการ AI คือ ‘การเรียนรู้ของเครื่อง’ หรือ ‘Machine Learning’ (ML) และใช่ครับ ไม่มีใครใช้คำแปลภาษาไทยกันแน่ๆ 

ML มักถูกใช้สลับกับ AI อยู่เนืองๆ แต่ความหมายของ ML จะจำกัดอยู่ที่กระบวนการเรียนรู้ผ่านข้อมูลที่มีอยู่โดย AI เอง ปราศจากคำสั่งจากโปรแกรมใดๆ ดังนั้น ML จึงเป็นส่วนหนึ่งของ AI และขั้นตอนการเรียนรู้จากข้อมูลที่ว่านี้ เช่น Deep Learning (DL) ก็เป็นส่วนหนึ่งของ ML อีกทีหนึ่งนั่นเอง (สำหรับการจัดการข้อมูล คำว่า Data Science (DS) และ Neural Network (NN) จึงนับว่าเป็นศาสตร์ที่มีความสำคัญไม่แพ้กันเลย)

แผนภาพแสดงการเชื่อมโยงข้อมูลต่างๆ เข้าด้วยกันของ Neural Network ผ่านระบบ Node ใกล้เคียงกับการเชื่อมโยงกันของเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์
ภาพ: Cburnett https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence#/media/File:Artificial_neural_network.svg

ทั้งหมดนี้อาจจะฟังดูซับซ้อน แต่การแยกความหมายของแต่ละส่วนประกอบของ AI ซึ่งเป็นสาขาที่ลึกมากกว่าปกติอยู่แล้วนั้น จะช่วยให้คุณผู้อ่านสามารถทำความเข้าใจหัวข้อเหล่านี้ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

โลกยุคดิจิทัลและ AI ในปัจจุบัน

นับจากการเสวนาในหัวข้อการวิจัยด้าน AI ณ Dartmouth College ในปี ค.ศ. 1956 (ที่หลายฝ่ายนับว่าเป็นจุดกำเนิดอย่างเป็นทางการของสาขานี้) กาลเวลาก็ล่วงเลยมาแล้วเกินกว่าครึ่งศตวรรษ คำถามสำคัญในตอนนี้จึงควรจะเป็นในเรื่องที่ว่า AI ไปถึงไหนแล้วกันแน่ 

คำตอบสั้นๆ เลยคือ AI ถูกนำมาใช้งานได้อย่างเต็มที่เรียบร้อยแล้ว สิ่งเดียวที่เรายังเข้าไม่ (ค่อย) ถึง คือ Strong AI ดังที่กล่าวไป เพราะฉะนั้นแล้วเราคงยังไม่ได้เห็นสุดยอด AI ที่เก่งเกินมนุษย์และอาจจะยึดครองโลกได้ในเร็วๆ นี้อย่างแน่นอน

สำหรับวงการที่ AI ถูกนำมาใช้ประโยชน์อย่างแพร่หลายที่สุดย่อมไม่พ้นในด้านของคอมพิวเตอร์และสื่อดิจิทัลต่างๆ 

เริ่มกันที่อินเทอร์เน็ต อย่างพวกระบบเบราว์เซอร์ที่พวกเราใช้กันอยู่ทุกวันนี้ มีการนำอัลกอริทึมมาช่วยประมวลผลเพื่อหาผลลัพธ์ที่ตรงกับความต้องการของเรามากที่สุด โดยอ้างอิงจากข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ผู้ใช้บันทึกไว้ในระบบทั้งทางตรงและทั้งอ้อม (เช่น ถ้าเราเข้าเว็บเสื้อผ้าบ่อยๆ ระบบก็จะยึดพฤติกรรมนี้ไว้ แล้วเลือกเอาผลลัพธ์ที่เกี่ยวกับแฟชั่นและเครื่องแต่งกายให้ก่อน) แต่พอเข้าสู่ยุคข้อมูลอย่างเป็นทางการ ปริมาณข้อมูลมหาศาลที่ถูกสร้างขึ้นใหม่แทบจะทุกไมโครวินาที ทำให้อินเทอร์เน็ตและโครงข่ายที่เกี่ยวข้องขยายตัวในระดับที่ไม่เคยเป็นมาก่อน ทำให้ AI ถูกนำประยุกต์ใช้เพื่อให้จัดการกับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น จนเข้าขั้นที่ว่ามนุษย์หรือโปรแกรมทั่วไปอาจจะสู้ไม่ได้อีกแล้ว ไม่ว่าจะเป็นโฆษณาที่ถูกส่งมาให้พวกเราอย่างแม่นยำ การทำนายรูปแบบการใช้งานระบบล่วงหน้า ไปจนถึงการตรวจจับอีเมลสแปม ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้อย่างเป็นระบบก็เพราะ AI 

เทคโนโลยีล้ำยุคที่เกิดขึ้นได้ลำบากผ่านโปรแกรมธรรมดาๆ อย่างการสแกนใบหน้าและลายนิ้วมือ กลับสามารถเกิดขึ้นได้ในไม่กี่ปี เนื่องจากกระบวนการ ML ของ AI ที่ย่นระยะเวลาในการฝึกระบบให้ใช้งานได้อย่างแม่นยำจนเหลือน้อยสุดๆ จนเมื่อระบบเข้าที่แล้ว ก็เหมือนปล่อยให้ทุกอย่างเดินไปด้วยตัวเอง โดยมีผู้พัฒนาคอยดูแลภาพรวมอยู่ห่างๆ เท่านั้น

วงการที่ในปัจจุบันต้องอยู่กับฐานข้อมูลขนาดมหึมาอย่างธุรกิจและการเงินก็มีการนำเอา AI มาใช้ตรวจจับการฉ้อโกงในการลงทุน ตรวจสอบความถูกต้องของการแลกเปลี่ยนทรัพย์สิน คาดเดาผลของตลาดหลักทรัพย์และอัตราต่างๆ ทางเศรษฐกิจ เป็นต้น ถึงขั้นว่าเป็นกระดูกสันหลังของโลกการเงินสมัยใหม่ไปแล้วในที่สุด

แม้กระทั่งวงการศิลปะเองก็ไม่พ้นไปจากความสามารถของ AI การตรวจจับลิขสิทธิ์หรือป้องกันการขโมยงานศิลป์ โดยเฉพาะในรูปดิจิทัล ก็ล้วนเกิดจาก AI แถมในตอนนี้ AI ยังช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถแต่งนิยาย วาดรูป พากย์เสียง (https://15.ai/) แต่งเพลง หรือสร้างสรรค์งานในรูปแบบใดๆ ก็ตามขึ้นมาในลักษณะที่ใกล้เคียงหรือข้ามหัวพวกเราไปเลยด้วยซ้ำ (เช่น กระบวนการ Deepfake)

ภาพวาดของนักแสดง Ornella Muti โดย AI ที่เรียนรู้การลงสีและเทคนิคการวาดจากข้อมูลของศิลปินชื่อดังจากยุคเรเนสซองส์อย่าง Raphael
ภาพ: Lasemainecomtoise (wikipedia name), in real life the artist Joseph Ayerle https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence#/media/File:Joseph_Ayerle_portrait_of_Ornella_Muti_(detail),_calculated_by_Artificial_Intelligence_(AI)_technology.jpg

ยังไม่จบเท่านี้นะครับ ไม่ว่าจะเป็นงานด้านการศึกษา การทหาร ระบบอุปโภคบริโภค การขนส่ง การผลิต การแพทย์ การวิจัย และทุกวงการที่มีบนโลกใบนี้ล้วนสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้ทั้งสิ้น ตราบใดที่เรายังมีความต้องการที่จะนำเอาข้อมูลใดๆ มาประยุกต์ใช้เพื่อแก้ปัญหาที่เกินความสามารถของมนุษย์ AI จะรอรับคำท้านี้แล้วไปคิดคำตอบกลับมาให้เราได้ทันที

จะสรุปว่า AI เป็นเหมือน ‘มันสมองของยอดมนุษย์’ (ซอฟต์แวร์) ที่เมื่อเข้าไปอยู่ใน ‘เปลือก’ (ฮาร์ดแวร์) ใดๆ แล้ว ก็พร้อมที่จะปฏิบัติหน้าที่ต่อไปด้วยตนเองโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์จริงๆ เช่น โปรแกรมคอมพิวเตอร์ทั่วไป ขอเพียงคำสั่ง ข้อมูลที่จะป้อนให้ และวิธีการสอนตัวมันเองเท่านั้น (เราอาจจะเปรียบเปรย AI ได้นิดหน่อยกับการทดลองทางความคิดที่ว่า ถ้าเอาลิงล้านตัวมานั่งพิมพ์งานมั่วๆ ไปเรื่อยๆ ไม่มีวันหยุด สักจุดหนึ่งในห้วงเวลา ลิงเหล่านี้จะต้องพิมพ์วรรณกรรมชื่อดังออกมาจนได้ แต่กับ AI ขอแค่ระบบเพียงระบบเดียวกับเวลาที่จำกัดไว้ก็พอแล้ว ทั้งนี้ก็เพราะฝูงลิงนั้นไม่ได้เรียนรู้อะไรเลย แต่พิมพ์งานผ่านการลองผิดลองถูกโดยที่ไม่เข้าใจภาษามนุษย์หรือการเขียนงาน ต่างจาก AI ที่ยึดคำสั่งหลักเอาไว้และปฏิบัติการลองผิดลองถูก จนเกิดกระบวนการเรียนรู้ที่มุ่งกำจัดจุดผิดและเน้นจุดถูกมากขึ้นเรื่อยๆ คล้ายกับกระบวนการคิดวิเคราะห์ของมนุษย์นั่นเอง)

โครงสร้างหน้าหุ่นยต์ที่ดูน่าสะพรึงกลัวนี้คือ Kismet ต้นแบบหุ่นยนต์ที่สามารถแสดงอารมณ์ออกมาได้ด้วย AI
ภาพ: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence#/media/File:Kismet_robot_at_MIT_Museum.jpg

อีกประเด็นที่ต้องกล่าวถึงก็คือ ปัญหาเรื่องที่ AI จะมาทดแทนมนุษย์และแย่งเอางานของพวกเราไปในที่สุด ซึ่งนี่เป็นข้อกังวลที่สาธารณชนให้ความสนใจอยู่มากทีเดียว โดยภาพรวมแล้วประเด็นนี้มีความซับซ้อนพอตัวครับ แต่ในขณะเดียวกันก็มีความเป็นไปได้ที่ชัดเจนว่าต้องเกิดขึ้นแน่ๆ ในตอนนี้และอนาคตอันใกล้

มนุษยชาติต้องตัดสินใจให้ได้ว่า AI จะถูกกักไว้ให้เป็นเพียงเครื่องมือที่ช่วยงานพวกเราได้ หรือถูกปล่อยให้เดินหน้าไปต่อในฐานะยอดมนุษย์ที่มีสิทธิ์ควบคุมหน้าที่ทั้งหลายได้ไม่ต่างจากพวกเรา โดยส่วนตัวแล้วผมมองว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่จำเป็นและไม่มีทางย้อนกลับได้ (ลองจินตนาการว่าเราถูกห้ามใช้ไฟฟ้าทั้งหมดดูสิครับ) ในสังคมศิวิไลซ์ปัจจุบัน แต่ก็มีความเป็นดาบสองคมที่ต้องระมัดระวังในการใช้งานไม่ต่างจากเทคโนโลยีก้าวหน้าชนิดอื่นๆ เช่นกัน

สถานการณ์ล่าสุดของการใช้งาน AI ในอวกาศ

โดยส่วนตัวแล้ว ผมเชื่อว่า AI กับอวกาศเป็นของคู่กันมาตั้งแต่ก่อนที่จะมีการวิจัยและพัฒนา AI จนสำเร็จเป็นรูปเป็นร่างเช่นปัจจุบันแล้วเสียอีก 

ไม่ใช่เพราะมีการพูดถึงสองวงการนี้ในนวนิยายหรือภาพยนตร์เมื่อหลายทศวรรษที่แล้ว แต่เป็นเพราะหลักเหตุผลที่ว่า การสำรวจอวกาศนั้นเป็นเรื่องที่ยากและซับซ้อน การจะก้าวต่อไปจนพ้นขีดจำกัดของมนุษย์นั้นจึงยากที่จะกระทำหากปราศจากความช่วยเหลือของ AI

กรณีศึกษาที่ชัดเจนคือโครงการวิจัยด้านการบินด้วยระบบอัตโนมัติ ซึ่งมีที่มาจากความซับซ้อนของอากาศยาน (และยานอวกาศ) ยุคใหม่ ทำให้การควบคุมนั้นลำบากมากขึ้นหากจะต้องกระทำโดยมนุษย์เพียงเท่านั้น นี่เป็นเหตุผลให้อากาศยานส่วนใหญ่ถูกพัฒนามาให้ทำงานร่วมกับระบบคอมพิวเตอร์ จนกลายเป็นมาตรฐาน Fly-by-Wire และระบบบังคับอัตโนมัติทั้งหลายที่ทำให้มนุษย์สามารถใช้งานระบบได้อย่างเต็มที่และปลอดภัย ด้วยความช่วยเหลือจากโปรแกรมและเครื่องมืออิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ

แต่ทั้งหมดนี้อาจจะยังไม่เพียงพอ เพราะมนุษย์เราสามารถที่จะทำให้เกิดข้อผิดพลาดได้จากปัญหาสุขภาพหรือการตัดสินใจชั่วขณะ แล้วยิ่งในกรณีฉุกเฉินที่ตัวแปรส่วนใหญ่เปลี่ยนไปจากปกติ การตัดสินใจของมนุษย์คงไม่ใช่สิ่งที่ดีที่สุดอีกต่อไปแล้วเมื่อเทียบกับ AI

การพัฒนาระบบอัจฉริยะที่ช่วยนำเอาอากาศยานที่ได้รับความเสียหายให้กลับมาลงจอดได้อย่างปลอดภัยถูกเริ่มขึ้นที่ศูนย์ Dryden Flight Research Center ในปี ค.ศ. 2003 โดยการออกแบบซอฟต์แวร์ AI ที่จะนำเอาข้อมูลมาบังคับอุปกรณ์ที่ใช้งานได้อยู่แทน โดยเปรียบเทียบกับระบบที่ได้รับความเสียหาย

จนกระทั่งในปี ค.ศ. 2016 ผลงานชิ้นโบแดงของ NASA ในการพัฒนา AI ที่ควบคุมอากาศยานได้จริงๆ ในระดับที่เกือบจะทัดเทียมมนุษย์ ไม่ใช่แค่ Auto-Pilot แบบเดิมๆ ที่เราคุ้นชินกัน ก็ทำให้วงการการบินต้องสั่นสะเทือนมาแล้วเช่นกัน

CIMON (Crew Interactive MObile companioN) หุ่นยนต์ AI ที่สามารถรับรู้และตอบสนองต่อนักบินอวกาศในสภาวะไร้น้ำหนักได้จริงๆ เหมือนหลุดออกมาจากการ์ตูน
ภาพ: German Aerospace Center (DLR)

https://www.esa.int/Enabling_Support/Preparing_for_the_Future/Discovery_and_Preparation/Artificial_intelligence_in_space

ในส่วนของการใช้งานในอวกาศนั้น หลายท่านคงได้ยินมาว่าเทคโนโลยีใหม่ๆ แทบจะไม่มีที่ยืนในระบบหลักของยานอวกาศเลย เพราะเหตุผลด้านความปลอดภัยที่บังคับให้ใช้ระบบเก่าๆ อายุอานามกว่าสิบปีที่มีความน่าเชื่อถือและผ่านการทดสอบมาอย่างเข้มข้นแล้ว (ยังไม่นับความเสี่ยงของระบบ AI ที่ยังไม่เข้าที่นะครับ) การใช้งาน AI ในอวกาศตอนนี้จึงถูกจัดว่าเป็นยุคเริ่มต้นที่หลายฝ่ายยังคงทดลองกันอยู่ การใช้งานหลักจึงถูกโฟกัสไปที่ระบบที่ไม่มีมนุษย์เกี่ยวข้องโดยตรง เช่น การวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียม การคำนวณและวางแผนภารกิจล่วงหน้า การบริหารจัดการทรัพยากร การวิเคราะห์เชิงลึกในด้านดาราศาสตร์ และการเพิ่มประสิทธิภาพองค์รวมในการปฏิบัติงานของระบบต่างๆ เป็นต้น

ในโครงการ AI Space Challenge ของพวกเรานั้น นับว่าเป็นภารกิจที่นำ AI ไปรันบนคอมพิวเตอร์ในอวกาศจริงๆ บนสถานีอวกาศนานาชาติ โดยผ่าน Payload ของภาคเอกชน ถือว่าเป็นโอกาสพิเศษที่ห้ามพลาดเลยล่ะครับ

สำหรับภาครัฐแล้ว AI ในตอนนี้ได้ถูกบรรจุเข้าไปอยู่ในเป้าหมายหลักขององค์การอวกาศยักษ์ใหญ่ทั่วโลกทั้ง NASA, ESA, DLR, JAXA และกำลังเป็นประเด็นสำคัญที่ภาคอุตสาหกรรมและผู้เชี่ยวชาญต่างให้ความสนใจ จึงไม่น่าแปลกใจเลยว่าในปีนี้ กิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับ AI และอวกาศเกิดขึ้นมากมาย เป็นการปูทางสู่อนาคตของการใช้งาน AI ภายใต้สภาพแวดล้อมที่ห่างไกลจากพื้นโลกของเราได้ดีทีเดียว

แผนภาพกระบวนการออกแบบทางวิศวกรรมที่มี AI เข้ามาเปลี่ยนให้ทุกอย่างดีขึ้น
ภาพ: ESA

https://www.esa.int/ESA_Multimedia/Images/2018/01/Engineering_today_and_tomorrow

บทส่งท้าย

“AI ไม่ใช่ศัตรู” คงเป็นประโยคที่ฟังดูสองแง่สามง่ามไปแล้วในตอนนี้ เพราะในระหว่างที่เราได้ยินข่าวเกี่ยวกับผลประโยชน์มหาศาลที่ได้มาจาก AI ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความกลัวที่มีต่อ AI ก็ดูจะเพิ่มขึ้นไปด้วย ในตอนนี้พวกเราคงต้องมองไปที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียโดยตรงกับ AI กันก่อนเลย ทั้งผู้พัฒนาและธุรกิจที่เชื่อมโยงกันอยู่ เพราะพวกเขาเหล่านี้ล้วนตัดสินใจได้ว่าจะใช้งานนวัตกรรมชิ้นนี้ในทางที่ถูกหรือผิด 

ไม่ว่าใครจะว่าอย่างไร ในตอนนี้มนุษย์เรายังคงควบคุม AI เอาไว้ได้แน่ๆ เพียงแต่อนาคตที่ภาพยนตร์หลายเรื่องได้วาดเอาไว้ในทำนองที่ว่า AI เข้าควบคุมและกวาดล้างเผ่าพันธุ์มนุษย์ไปจนหมดอย่าง The Terminator ก็ยังคงเป็นที่ตราตรึงใจของใครหลายคนอยู่ดี แล้วความเสี่ยงที่ว่านี้มีอยู่จริงหรือไม่ คำตอบคือมีครับ ซึ่ง AI (โดยเฉพาะ Strong AI หรือ Superintelligent AI) ได้ถูกจับตามองเอาไว้แล้วโดยนักวิชาการ ว่าอาจจะเป็นสาเหตุที่ทำให้มนุษย์สูญพันธุ์ไปได้ในฐานะส่วนหนึ่งของ Existential Risk หากใช้งานผิดประเภท (เช่น ให้ AI ควบคุมระบบส่งอาวุธนิวเคลียร์พร้อมอำนาจตัดสินใจแบบ 100%) หรือปล่อยให้ AI เกิดการวิวัฒนาการตัวเองไปในจุดที่อันตรายจนเกินไปได้ 

แล้วเราต้องกลัว AI กันจริงๆ ไหม คำตอบคือไม่ครับ แต่เราต้องตระหนักถึงความเป็นไปได้ที่ว่านี้และมุ่งเป้าไปที่การบริหารจัดการที่ดีที่สุด โดยเริ่มที่มนุษย์อย่างเราๆ ก่อนเลย หากภารกิจด้านอวกาศต้องดำเนินการกันอย่างระมัดระวังสุดๆ แล้วล่ะก็ การพัฒนาและใช้งาน AI ก็ควรจะยึดเอาหลักการที่เหมาะสมมาใช้ด้วยเช่นกัน เพื่อให้หยุดข้อผิดพลาดใดๆ เอาไว้ให้ได้ก่อนที่หายนะจะตามมา

ถ้าผมเปรียบว่า AI เป็นดาบไปแล้วในช่วงต้นของบทความ ดาบนั้นจะถูกนำมาใช้เป็นอาวุธทำลายล้างก็ได้ จะนำไปเก็บไว้เฉยๆ ให้สนิมเกาะก็คงไม่ผิดนัก และแน่นอนอีกแหละครับว่าจะเอาไปทำประโยชน์อย่างถางหญ้าหรือล่าสัตว์ในบริบทของการดำรงชีพของมนุษย์ก็ได้เช่นกัน เพราะดาบนั้นเป็นสิ่งประดิษฐ์คิดค้นโดยฝีมือของโฮโมเซเปียนส์เซเปียนส์ เช่นเดียวกับ AI เพียงแค่อย่างหลังมีความคมทั้งสองด้านที่มากกว่าอย่างมิอาจเทียบได้เท่านั้นเอง

หมายเหตุ

• บทความนี้มีความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียน – ฌาณัฐย์ สิทธิปรีดานันท์ 

อ้างอิง:

• https://www.esa.int/Enabling_Support/Preparing_for_the_Future/Discovery_and_Preparation/Artificial_intelligence_in_space
• https://www.nasa.gov/feature/goddard/2019/nasa-takes-a-cue-from-silicon-valley-to-hatch-artificial-intelligence-technologies/
• https://www.nasa.gov/feature/goddard/2021/artificial-intelligence-helps-improve-nasa-s-eyes-on-the-sun
• https://www.youtube.com/watch?v=R9OHn5ZF4Uo
• https://www.javatpoint.com/difference-between-artificial-intelligence-and-machine-learning#:~:text=AI%20is%20a%20bigger%20concept,data%20without%20being%20programmed%20explicitly
• https://15.ai/
• https://en.wikipedia.org/wiki/Emergent_algorithm
• https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithm

• https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning