สถานการณ์ปัจจุบันของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) แนวโน้มในอนาคต
Huang Tiejun
Department of Computer Science and Technology, Peking University,
Beijing Zhiyuan Artificial Intelligence Research Institute
แผนการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในประเทศมหาอำนาจ
AI เป็นจุดสนใจใหม่ของการแข่งขันในประเทศมหาอำนาจ ที่มีแผนงาน/โครงการสำคัญ เช่น
1) สหรัฐอเมริกา
- ปี ค.ศ. 2016
- The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan
- Preparing for the Future of Artificial Intelligence
- Artificial Intelligence, Automation, and the Economy
2) สหภาพยุโรป
- ปี ค.ศ. 2013 Human Brain Project
- ปี ค.ศ. 2014 SPARC Robotics Projects
- ปี ค.ศ. 2017 French Intelligence Artificial
3) สหราชอาณาจักร
- ปี ค.ศ. 2014 RAS 2020
- ปี ค.ศ. 2016 Artificial Intelligence: opportunities and implications for the future of decision making
4) ญี่ปุ่น
- ปี ค.ศ. 2015 Japan’s Robot Strategy
เส้นทางการพัฒนา AI
ทศวรรษที่ 1940-1950 : กำเนิด AI
- ปี ค.ศ. 1950 อลัน ทัวริง เสนอ “การทดสอบทัวริง” วิธีการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะ
- ปี ค.ศ. 1956 กำเนิดสาขา Artificial Intelligence ขึ้น ในการประชุมวิชาการที่วิทยาลัยดาร์ตมัธ (Dartmouth Conference) ประเทศสหรัฐอเมริกา
ทศวรรษที่ 1950-1970 : ยุคทองของ AI
- ปี ค.ศ. 1968 ศาสตราจารย์ Edward Feigenbaum ได้สร้างระบบผู้เชี่ยวชาญหรือซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ระบบแรกที่ประสบความสำเร็จ ชื่อว่า DENDRAL
ทศวรรษที่ 1970-1980 : ยุคแห่งความรู้
- ปี ค.ศ. 1970 ความสามารถของ AI เริ่มมีข้อจำกัด เช่น ความเร็วในการประมวลผลไม่เพียงพอ ส่งผลให้หน่วยงานที่ให้ทุนสนับสนุนการวิจัย AI ลดการสนับสนุนเงินทุนลงเรื่อยๆ
- ปี ค.ศ. 1980 “ระบบผู้เชี่ยวชาญ” กลับมากลายเป็นจุดสนใจของการวิจัย AI
ทศวรรษที่ 1990-2010 : ยุค Machine learning – AI ได้เข้าสู่ช่วงการเติบโตอย่างต่อเนื่อง
- ปี ค.ศ. 2006 Geoffrey Hinton ตีพิมพ์บทความเกี่ยวกับ Neuron Network Science
- ปี ค.ศ. 2016 หุ่นยนต์ “AlphaGo” ชนะการแข่งขันหมากล้อมกับมนุษย์
แผนพัฒนา AI ยุคใหม่ของจีน
เมื่อวันที่ 20 กรกฎาคม ค.ศ. 2017 รัฐบาลจีนได้แถลงการณ์ “แผนพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ยุคใหม่” (The Next Generation Artificial Intelligence Development Plan) ซึ่งเป็นแผนแม่บทที่กำหนดยุทธศาสตร์และแนวทางการพัฒนาเทคโนโลยี AI อย่างเป็นระบบ
เป้าหมาย
- ปี ค.ศ. 2020 : เทคโนโลยี AI สามารถก้าวทันระดับขั้นสูงของโลก (Advanced level)
- ปี ค.ศ. 2025 : เทคโนโลยี AI บางส่วนสามารถก้าวสู่ระดับชั้นนำของโลก (Leading level)
- ปี ค.ศ. 2030 : เทคโนโลยี AI โดยรวมสามารถก้าวสู่ระดับชั้นนำของโลก (Leading level)
หลักการ
- ผู้นำเทคโนโลยี
- วางผังระบบ
- ผู้นำตลาด
- เปิด open-source
Wu Dao 2.0 – แบบจำลอง AI ของจีนที่มีขนาดใหญ่ที่สุดในโลก
“Large-scale Pretrained Language Models”
Wu Dao 2.0 (悟道2.0) คือ แบบจำลอง AI ขนาดใหญ่ที่สุดในโลก โดยผ่านการฝึกฝนด้วยพารามิเตอร์ 1.75 ล้านล้านรายการ เพื่อจำลองคำพูดในการสนทนา เขียนบทกวี ทำความเข้าใจรูปภาพ เป็นต้น มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้เครื่องจักรคิดเหมือนมนุษย์และช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างระบบนิเวศการใช้งาน AI ได้
เมื่อไม่นานมานี้ มหาวิทยาลัยชิงหัว ได้พัฒนา ‘Hua Zhibing’ นักเรียนเสมือนจริงคนแรกของจีน ถูกสร้างขึ้นบน Wu Dao 2.0
กระบวนทัศน์ที่ก่อให้เกิด New generation of Smart models
- Deep learning (Neural Networks) + Data + Computing power = Information model
- Deep learning (Neural Networks) + Virtual Environment + Computing power = Autonomous model
- Evolution + Environment + Solar energy = Brain Model
ปัญหาปัจจุบันของ AI
- การพัฒนาของ Deep learning ทำให้เกิดความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการจดจำภาพ แต่ยังไม่สามารถแก้ปัญหาการรับรู้ได้จริง ๆ
- ปัญหาในปัจจุบันไม่ได้อยู่ที่การเพิ่มพลังการประมวลผลและเพิ่มข้อมูล แต่อยู่ที่การปรับปรุงโมเดลอัจฉริยะให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
- ความสามารถของ Deep learning ยังห่างไกลจากระบบการมองเห็นแบบซับซ้อนของมนุษย์
ความคิดเห็นของคุณ Huang Tiejun
สมองทางชีววิทยาหรือสมองของมนุษย์มีวิวัฒนาการนับร้อยล้านปี และปัจจุบันสมองทางชีวภาพยังคงมีโครงสร้างทางสมองที่ดีกว่า AI ในอนาคต AI หรือวิธีการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ที่ออกแบบโดยมนุษย์ สมองอิเล็กทรอนิกส์จะมีโครงสร้างที่คล้ายคลึงกับสมองทางชีววิทยา
ที่มา วารสาร “วิทย์ไมตรีไทย-จีน” ฉบับเดือนมิถุนายน 2564
Thailand STI and Higher Education Day 2021
วันวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยีและนวัตกรรม และการอุดมศึกษาไทย ณ กรุงปักกิ่ง พ.ศ. 2564
