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