รวมข่าว/มุมมองของ AI ที่ปรากฏในสื่อเมืองไทย  

  RSS
thaikeras team
(@thaikeras-nickname)
Single Perceptron

ประมาณนาทีที่สิบกว่าๆ  มีพูดถึงกองทุน machine learning ของ SCBAM (SCB Asset Management)

อ้างอิง
Posted : 11/12/2018 2:05 am
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

แผนการใหญ่ A.I. 2030: จีนต้องการอะไร?

อ่านต่อได้ที่

แผนการใหญ่ A.I. 2030: จีนต้องการอะไร?

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 11/12/2018 2:11 am
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

https://www.aripfan.com/artificial-intelligence-industry/

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 11/12/2018 3:34 am
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

ใครว่า AI ไกลตัว เพราะกรุงศรีฯ เอามาใช้กับระบบงานบัตรเครดิตกันแล้ว

 

https://brandinside.asia/ai-creditcard-krungsri/

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 11/12/2018 6:57 am
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

AIS Odini, Robo Mutual Fund Advisor

http://www.ais.co.th/odini/

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 12/12/2018 10:35 am
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

เรื่องจริงที่คนหยุด แต่ AI ไม่หยุด / จำลักษณ์ ขุนพลแก้ว

ถ้าคนจะแพ้หุ่นยนต์หรือปัญญาประดิษฐ์ ก็คงมีสิ่งเดียวเท่านั้นก็คือ เมื่อคนอยู่นิ่งและหยุดการเรียนรู้

ไม่มีอะไรที่จะเป็นภูมิคุ้มกันที่ดี ที่ประเทศชาติควรเสริมให้เกิดความ “มั่นคง” โดยไม่จำเป็นต้องลงทุนสร้างรั้วภายนอกให้แข็งแรง แต่ข้างในอ่อนแอ จะดีกว่าไหมถ้าเราจะทำให้ภายในแข็งแรง จนล้นออกไปสู่ภายนอก ด้วยการสร้างสังคมโดยรวมตามคติและความคิดที่นำไปสู่การลงมือปฏิบัติจาก “มั่งคั่ง” สู่การ “แบ่งปัน” และสร้างสรรค์สังคมให้ “ยั่งยืน”

ในบริบทที่เล็กลงมาจากระดับประเทศสู่ระดับองค์กร ไม่ว่าองค์กรนั้นจะเป็นหน่วยงานของรัฐ หน่วยงานเอกชน หรือแม้แต่หน่วยงานสาธารณกุศลก็ตาม ก็คือการสร้างทัศนคติ หรือชุดความคิดของคนภายในองค์กรให้ตื่นรู้ ตื่นตัว และติดตามความก้าวหน้าที่ทันสมัยอยู่ตลอดเวลา ในขณะที่แรงงานในหลายประเทศกำลังตื่นกลัวกับกระแสการใช้หุ่นยนต์ (Robot) ระบบอัตโนมัติ (Automation) และ AI (Artificial Intelligence หรือ ปัญญาประดิษฐ์) ในขณะที่นโยบายของรัฐบาลในหลายประเทศก็ออกมาโอบอุ้มและซื้อเวลา โดยหวังว่าผู้คนในประเทศจะขยับปรับตัวและพัฒนาตนเองให้ทันกับกระแสการเปลี่ยนแปลงของโลก

แต่ประเทศจีน ประเทศที่ใหญ่ติดอันดับโลก มีประชากรมากมายมหาศาล และน่าจะเป็นประเทศที่ได้รับผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงของโลกมากที่สุด กลับไม่กลัวว่าคนจะตกงาน แต่กำหนดนโยบายที่รับมือกับความก้าวล้ำนำหน้าของเทคโนโลยีได้ดีที่สุด คาดการณ์ว่าในอีกสิบปีข้างหน้าประเทศจีนกำลังจะขึ้นมาเป็นประเทศที่มีการใช้หุ่นยนต์ในระดับแถวหน้า มีการใช้เทคโนโลยีทางการเงินที่ก้าวล้ำนำหน้าที่สุด จากประเทศที่ได้ชื่อว่าเป็น “โรงงานของโลก (Factory of the World)” ที่สินค้าชั้นนำทั่วโลกต่างมาผลิตที่จีนอันเนื่องมาจากมีแรงงานจำนวนมาก มีต้นทุนที่ต่ำ อีกทั้งยังเคยได้ชื่อว่าเป็นแหล่งละเมิดลิขสิทธิ์สินค้าชั้นนำมากมายหลายยี่ห้อ แต่นั่นกำลังจะกลายเป็นอดีตไปแล้ว

เมื่อแบรนด์สินค้าหลายรายการของจีนขึ้นติดอันดับ Top Five ของโลก ไม่ว่าจะเป็นแบรนด์สมาร์ทโฟน แบรนด์เครื่องใช้ไฟฟ้า แบรนด์รถยนต์ และกำลังเป็นผู้ส่งออกเทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐานเข้าไปในอีกหลายประเทศที่กำลังพัฒนา อาทิ เทคโนโลยีการก่อสร้าง เทคโนโลยีรถไฟฟ้า (ความเร็วปานกลาง และความเร็วสูง) เทคโนโลยีอวกาศ เทคโนโลยีทางการเงิน เทคโนโลยีทางการแพทย์

จะดีกว่าไหม ถ้าเราจะหยุดถกเถียงเรื่อง “การศึกษา” แล้วหันมาพัฒนา “การเรียนรู้” เพราะเมื่อเราพูดถึงการศึกษา เรามักจะมุ่งไปที่การศึกษาในระบบ การศึกษาเชิงโครงสร้าง การให้ความรู้ตามลำดับขั้นที่เป็นแบบแผน และการวัดผลสำเร็จผ่านการสอบ ทั้งๆที่เวลาที่คนใช้ในการศึกษาเป็นแค่ช่วงเวลาสั้นๆในช่วงแรกของชีวิตเท่านั้น แต่เวลามากกว่า 2 ใน 3 ของการใช้ชีวิต เป็นช่วงเวลาแห่งการเรียนรู้ เป็นช่วงเวลาแห่งการทำงาน เป็นช่วงเวลาแห่งการสร้างผลงาน และเป็นช่วงเวลาของการใช้ชีวิตที่แท้จริง ซึ่งสภาพแวดล้อมรอบตัวทุกคน เป็นสิ่งที่ไม่แน่นอนและไม่มีใครไปกำหนดให้เป็นอย่างใดอย่างหนึ่งได้ ดังนั้นการรับมือกับสถานการณ์ต่างๆ เป็นโจทย์ที่ท้าทายมากกว่าข้อสอบในชั้นเรียนมากมาย

ถ้าคนจะแพ้หุ่นยนต์หรือปัญญาประดิษฐ์ ก็คงมีสิ่งเดียวเท่านั้นก็คือ เมื่อคนอยู่นิ่งและหยุดการเรียนรู้ ซึ่งเราเห็นสิ่งนี้ได้ในทุกวันในทุกองค์กร คนทำงานที่อยู่กับการทำอะไรซ้ำเหมือนเดิมทุกวัน และใช้เวลาอีกส่วนหนึ่งกับการแก้ปัญาหาซ้ำซากเดิมๆ โดยไม่คิดปรับปรุงหรือป้องกันการเกิดซ้ำ แล้วก็มานั่งบ่นกันว่าเทคโนโลยีที่ทันสมัยกำลังจะเข้ามาแย่งงานหรือทำให้ตัวเองต้องตกงาน แต่ AI มีระบบหนึ่งซึ่งอยู่ในตัวมันก็คือ Machine Learning ที่ทำให้มันเรียนรู้ตลอดเวลา จนดูเหมือนว่ามันหิวกระหายข้อมูลแบบไม่รู้จักพอ

แล้วคนประเภทไหนที่สามารถเอาชนะ AI ได้ ก็คนที่เรียนรู้อยู่ตลอดเวลาและมีความฉลาดที่เหนือกว่า หลายกรณีที่มีความพยายามจัดการแข่งขันหรือทดสอบระหว่างความสามารถของคน กับความสามารถของ AI อาทิ การจัดแข่งขันหมากกระดาน (หมากรุก และโกะ) ระหว่างแชมป์ที่เป็นคน กับระบบปัญญาประดิษฐ์ เมื่อผ่านการแข่งขันในจำนวนครั้งที่มากขึ้น AI ก็มีฐานความรู้ที่มากเพียงพอจนสามารถวิเคราะห์เกมการเดินได้เกือบจะทุกรูปแบบที่เป็นไปได้ และสามารถเอาชนะแชมป์ได้ในที่สุด

แต่โลกยุคหน้าไม่ได้เป็นเช่นนั้น AI จะเป็นเพียงนอมินีของคนยุคใหม่ AI จะกลายเป็นผลผลิตของคนที่มีความชาญฉลาด องค์กรชั้นนำต่างๆจะสร้าง AI ขึ้นมาแข่งขันกัน เรากำลังจะก้าวสู่ยุคการแข่งขันด้วยตัวแทนที่เป็น AI ไม่ใช่การแข่งขันระหว่างคนต่อคนโดยตรง ทุกวันนี้เราจะเห็นผู้ให้บริการ E-Commerce ชั้นนำของโลก ไม่ว่าจะเป็น Amazon Alibaba JD.com และอีกหลายผู้ให้บริการ กำลังพัฒนา AI ที่สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า ติดตามผู้ใช้อินเทอร์เน็ตไปในทุกที่(เปิดเว็บไซต์ไหนก็เจอ) พยายามนำเสนอสินค้าที่เชื่อว่าคนคนนั้นกำลังค้นหาอยู่ และพยายามคิดโปรโมชั่นที่ตอบโจทย์ตรงใจลูกค้าแต่ละกลุ่ม จนเชื่อว่าต่อไปอาจจะถึงขั้นมีโปรโมชั่นเฉพาะคน

ดังนั้นกระบวนการที่เกี่ยวข้องการการประมวลผลข้อมูลทั้งหมดในโลกนี้ ที่เดิมเคยใช้คนทำงาน แต่เมื่อคนหยุด(การเรียนรู้) ก็จะถูก AI เข้าไปแทนที่ ส่วนกระบวนการที่ต้องใช้การปฏิบัติการหรือลงมือทำ เช่นงานก่อสร้าง งานเกษตรกรรม งานการผลิต งานขนส่งต่างๆ ก็จะถูก Robot เข้าไปแทนที่ ดังนั้นอย่าหยุดเรียนรู้ เพราะ AI ไม่เคยหยุด

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 17/12/2018 4:40 am
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

‘เอไอ’ ผู้ช่วยคนใหม่ของนักกฎหมาย / ธัชกรณ์ วชิรมน

เริ่มเข้ามามีบทบาทอย่างมากต่อวงการนักกฎหมายในต่างประเทศ โดยความน่าสนใจอยู่ที่การพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ด้วยเทคโนโลยีแมชีนเลิร์นนิง

จากปรากฏการณ์เทคโนโลยีดิจิทัลที่เข้ามามีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนภาคเศรษฐกิจ สังคม และอุตสาหกรรม ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ส่งผลให้หลายสาขาอาชีพต้องปรับเปลี่ยนรูปแบบการทำงานให้สอดคล้องกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทั้งเพื่อยกระดับประสิทธิภาพการทำงานและเพิ่มขีดความสามารถทางการแข่งขันเพื่อตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าและบริบททางสังคมได้อย่างรอบด้านมากยิ่งขึ้น

หนึ่งในอาชีพที่น่าสนใจและมีความชัดเจนในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีให้สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์คือ อาชีพนักกฎหมายที่ได้มีการนำปัญญาประดิษฐ์ หรือ เอไอ(Artificial Intelligence – AI) เข้ามาใช้อย่างเป็นรูปธรรม เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในหน้างานพื้นฐานให้มีความรวดเร็วและแม่นยำมากยิ่งขึ้น เอื้อประโยชน์ในการลดปริมาณงานบางประเภทลง เพื่อให้บุคลากรด้านกฎหมายสามารถนำต้นทุนด้านเวลาและกำลังความคิดมาใช้พัฒนาตัวบทกฎหมายและการพิจารณารูปคดีใหม่ๆ ที่มีความซับซ้อนมากยิ่งขึ้น

เอไอ เริ่มเข้ามามีบทบาทอย่างมากต่อวงการนักกฎหมายในต่างประเทศ โดยความน่าสนใจอยู่ที่การพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ด้วยเทคโนโลยีแมชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) เพื่อป้อนข้อมูลให้เอไอเรียนรู้จากชุดข้อมูลหรือรูปแบบ(Pattern) ที่ถูกสร้างขึ้นให้มีความสอดคล้องกับการพิจารณาทางกฎหมายในรูปคดีหรือสถานการณ์ต่างๆ อย่างเฉพาะเจาะจง เพื่อให้เอไอสามารถอ้างอิงวิธีการตรวจสอบและการตอบสนองกับชุดข้อมูลไปในแนวทางเดียวกันกับนักกฎหมาย

ทั้งนี้ เพื่อสร้างระบบการประมวลผลให้เอไอสามารถเป็นผู้ช่วยในการคัดกรองเนื้อหาและสำนวณคดีในเบื้องต้นให้เหลือเฉพาะส่วนที่มีความเกี่ยวข้องทางกฎหมาย เพื่อประโยชน์ในการช่วยลดปริมาณข้อมูลและเอกสารจำนวนมากที่รอการตรวจสอบลงได้นั่นเอง

แม้ว่าสำนักงานและที่ปรึกษาทางด้านกฎหมายหลายแห่งในต่างประเทศได้มีการนำระบบปัญญาประดิษฐ์เข้ามาใช้เป็นขั้นตอนหนึ่งในการวิเคราะห์เอกสารและหลักฐานต่างๆ แล้ว แต่ในบางรูปคดีหรือในสถานการณ์ที่มีความซับซ้อนกลับยังคงต้องใช้การตัดสินใจของมนุษย์เป็นหลัก ไม่ว่าจะเป็นคดีที่เกี่ยวข้องกับความอ่อนไหวทางสังคมและการเมือง รวมถึงปัจจัยด้านศีลธรรม จรรยาบรรณและมนุษยธรรม ก็ยังคงเป็นข้อจำกัดที่เกินกว่าความสามารถของเอไอในการตัดสินด้วยการประมวลผลของตัวระบบเองได้ จึงทำให้การพิจารณาโดยนักกฎหมายยังคงมีความจำเป็นและน่าเชื่อถือมากกว่า

นอกเหนือจากขอบเขตการพิจารณาทางด้านกฎหมายแล้ว การพัฒนาระบบประมวลผลของเอไอยังครอบคลุมไปถึงการสนับสนุนการทำงานของนักวิจัยและนักประดิษฐ์เพื่อช่วยตรวจสอบในเบื้องต้นว่าผลงานที่กำลังสร้างสรรค์อยู่นั้นเป็นไปตามกฎเกณฑ์ที่จะสามารถขออนุมัติการจดลิขสิทธิ์ทรัพย์สินทางปัญญา (copyrights)และการจดสิทธิบัตร (patent) ได้หรือไม่

อีกทั้งยังสามารถช่วยตรวจสอบความถูกต้องของเอกสารเพื่อป้องกันการปลอมแปลงลายลักษณ์อักษรที่มีผลทางกฎหมาย อาทิ ลายเซ็น เครื่องหมายทางการค้า รวมถึงระบบตรวจสอบการคัดลอกและการละเมิดลิขสิทธิ์ (plagiarism) ในบทความงานวิจัยและงานเขียนต่างๆ ได้อีกด้วย ซึ่งการเลือกใช้การวิเคราะห์ข้อมูลของเอไอแต่ละประเภทให้มีความเหมาะสมก็ยังเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้เกิดผลการดำเนินงานที่ยังคงความน่าเชื่อถืออยู่

ด้วยความเชี่ยวชาญด้านการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ เซอร์ทิสมีมุมมองว่า แม้เอไอจะเข้ามาเป็นผู้ช่วยคนสำคัญที่รองรับการทำงานของบุคลากรด้านกฎหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่สิ่งสำคัญที่สุดคือ มุมมองความคิดที่สามารถเข้าถึงจิตใจ การพิจารณาคดีตามหลักมนุษยธรรม และทักษะการสื่อสารที่มีความละเอียดอ่อนต่อทุกฝ่ายเพื่อประโยชน์ต่อการดำเนินรูปคดี ที่ยังคงจำเป็นต้องอาศัยวิจารณญาณและการทำงานของนักกฎหมายเป็นหลัก เพื่อให้เกิดความสอดคล้องกับมาตรฐานของวิชาชีพและเป็นข้อจำกัดที่เอไอยังไม่สามารถเข้ามาทดแทนได้

ท้ายที่สุดนี้ สิ่งนี้อาจเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงในอาชีพนักกฎหมาย แต่เป้าหมายที่สำคัญที่สุดอยู่ที่นักกฎหมายจะสามารถนำต้นทุนด้านเวลาที่มีมากขึ้นและศักยภาพการทำงานที่มีอยู่มาใช้ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุดได้เพียงใด เพื่อที่จะเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาทักษะและตัวบทกฎหมายให้ครอบคลุมถึงรูปคดีใหม่ๆ ให้ทันต่อบริบททางสังคมที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วในยุคปัจจุบันได้อย่างเหมาะสมต่อไปนั่นเอง

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 17/12/2018 5:18 am
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

ภาพจากยูทูปที่เห็นอยู่นี้เป็นนายแบบนางแบบโฆษณาแฟชั่นที่สร้างโดย AI ของบริษัทเทคโนโลยีญี่ปุ่น DataGrid คนที่เห็นในภาพทุกคนไม่มีตัวตนจริง ดูเหมือนจริงจนแยกไม่ออกว่าไม่ใช่คน . เทคโนโลยีที่นำมาใช้นี้ เคยเอาไปสร้างภาพ แมว หน้าคน และบ้านพักของ Airbnb มาก่อน . AI ใช้ข้อมูลรูปหน้าและรูปร่างของคนจริงที่มีอยู่ แล้วทำการสร้างคนหน้าตาดีออกมาเป็นนางแบบและนายแบบ แล้วให้มันใส่เสื้อผ้าที่ต้องการโฆษณา . เทคโนโลยีที่ใช้เรียกว่า “Deep Fake” สามารถปรับเปลี่ยนหน้าของคนที่เห็นในวิดีโอจากคนหนึ่งไปเป็นอีกคนหนึ่ง หรือเปลี่ยนเป็นคนใหม่ไปเรื่อยๆ โดยไม่มีใครเป็นคนที่มีตัวตนจริงๆ . ทาง DataGrid ผู้สร้างภาพคนปลอมบอกว่า ยังสามารถพัฒนาให้ดูเหมือนจริงมากกว่าที่เห็นได้อีก . แค่ที่เห็นในภาพและยูทูปก็ดูหลอนเต็มที . วันนี้ยังเป็นภาพนิ่ง ต่อไปในอนาคตคงมีภาพเคลื่อนไหวเหมือนคนจริงกำลังแสดงหนังให้เห็นอยู่ในจอ!!! . https://www.scmp.com/lifestyle/fashion-beauty/article/3009466/ai-fashion-computer-generated-models-look-spookily-real .

. ธุรกิจ​ 4.0

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 15/05/2019 5:10 am
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

Samsung deepfake AI ที่จะเปลี่ยนภาพนิ่งบุคคลเพียงรูปเดียวให้เป็นคลิปวิดีโอเคลื่อนไหวได้

Samsung deepfake AI ที่จะเปลี่ยนภาพนิ่งบุคคลเพียงรูปเดียวให้เป็นคลิปวิดีโอเคลื่อนไหวได้

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 24/05/2019 2:21 pm
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

TECH: หมากรุก เกมที่ทุกวันนี้มนุษย์พ่ายแพ้ AI จนต้องผลิต AI มาแข่งกันเอง . ในช่วงปีหลัง ๆ AI ก็เรียกได้ว่าพัฒนาอย่างต่อเนื่องขึ้นทุกวันจนมัน “เอาชนะ” มนุษย์ได้ในหลาย ๆ มิติที่มนุษย์ไม่เคยคิดว่ามันจะเอาชนะมนุษย์ได้ คำถามคือ แล้วจะเป็นยังไงต่อจากนั้น? วันนี้เราอยากจะเล่าเรื่องของ “เกม” ที่มนุษย์พ่ายแพ้แก่ AI มายาวนานเป็น 20 ปีแล้ว . ย้อนไปในปี 1997 ชาวไทยอาจกำลังทำมาหากินไม่รู้ชะตากรรมว่าตัวเองกำลังจะเจอวิกฤตเศรษฐกิจที่เลวร้ายที่สุด แต่ในอีกซีกโลก เรื่องราวที่ “ช็อกโลก” สุด ๆ คือปีนั้น แชมป์หมากรุกมือหนึ่งของโลกชาวรัสเซียอย่าง Garry Kasparov ได้พ่ายแก้ในเกมหมากรุกให้แก่ “ซูเปอร์คอมพิวเตอร์” ของ IBM นามว่า Deep Blue . เกมนั้นช็อกโลกมาก เพราะยุคนั้นไม่มีใครคิดว่า “คอมพิวเตอร์” จะมาเอาชนะมนุษย์ได้ในเกมอย่างหมากรุก ...แต่นั่นก็เป็นจุดเริ่มต้นของ “ชัยชนะ” ของเหล่า AI จนเรียกได้ว่าหลังจากความพ่ายแพ้ของ Kasparov มันก็ไม่มีคำถามอีกแล้วว่า “คอมพิวเตอร์” จะเล่นหมากรุกได้ดีกว่ามนุษย์หรือไม่? หรือกระทั่งคำถามว่า “นักหมากรุกมือหนึ่งของโลก” จะยังเป็นมนุษย์อยู่หรือไม่? . …ซึ่งสิ่งที่โหดคือ ถ้าเทียบกับเทคโนโลยีปัจจุบัน 20 ปีให้หลัง Deep Blue เป็นเทคโนโลยีโบราณมาก มันทั้งใช้อัลกอริธึ่มแบบโบราณ (ยุคนั้นยังไม่มี “Deep Learning”) และขนาดมันโบราณในมาตรฐานปัจจุบัน ในยุคนั้นก็ต้องลำบากสร้างคอมพิวเตอร์แบบพิเศษมารันมันโดยเฉพาะ เพราะคอมพิวเตอร์ปกติมีพลังประมวลผลไม่พอ . ...แต่มาทุกวันนี้ คอมพิวเตอร์แบบบ้าน ๆ ก็สามารถรันโปรแกรมหมากรุกระดับโลกที่ “เก่ง” กว่า Deep Blue ไม่รู้กี่เท่าได้ . และในยุคปัจจุบัน โปรแกรมที่เรียกได้ว่าเป็นแชมป์หมากรุกมีชื่อว่า Stockfish อันเป็นโปรแกรมที่ประมวลผลแพทเทิร์นการเล่นหมากรุกจากทั่วโลกทุกตำราและประมวลความเป็นไปได้ในการชนะจากความน่าจะเป็นในแต่ละการเดินหมาก . แล้ว Stockfish เก่งขนาดไหน เรียกได้ว่าในการแช่ง Top Chess Engine Championship ที่เป็นการแข่งหมากรุกที่เอา AI มาแข่งกันล้วน ๆ ทาง Stockfish นี่ชนะรัว ๆ มาหลายซีซั่นติด ๆ กันแล้ว . ...ใช่ครับ ยุคนี้จะหา “แชมป์หมากรุก” แบบเก่งที่สุดจริง ๆ มันไม่ใช่เรื่องของคนมาแข่งกันแล้ว แต่เป็นเรื่องของการผลิต AI มาสู้กันแล้ว มันไม่ใช่เกมที่มนุษย์สู้ได้แล้ว และมนุษย์ก็ยอมรับ . ซึ่งก็ไม่ต้องอะไรมากครับ ทุกวันนี้มันมีสิ่งที่เรียกว่า “โกงหมากรุก” อยู่ ซึ่งมันก็คือการที่มนุษย์แอบใช้โปรแกรมหมากรุกพวกนี้นี่แหละในการช่วยคิดว่าจะเดินต่อยังไง . หรือถ้าให้เทียบกับมนุษย์ คือมนุษย์ระดับ “แชมป์หมากรุก” ถ้าจะสู้กับ Stockfish ให้สูสี คือต้องได้เบี้ยเพิ่ม และใช้โปรแกรม AI ตัวอื่นที่แพ้ Stockfish ไปมาช่วยสู้น่ะครับ เกมถึงจะสมน้ำสมเนื้อหน่อย สู้กันแบบปกติ มนุษย์แพ้หมดรูปแน่นอน . ...แต่ความสนุกยังไม่จบเท่านั้น ช่วงปีสองปีก่อน เราคงเคยได้ยินชื่อของโครงการ DeepMind ของ Google ที่พัฒนา AI มาเพื่อทำสิ่งต่าง ๆ ให้เหนือมนุษย์ . และผลผลิตดัง ๆ จอง DeepMind ที่เราน่าจะเคยได้ยินคือ AlphaGo นี่เป็น AI สำหรับเล่นโกะที่เอาชนะแชมป์โกะที่เป็นมนุษย์ได้ และทำให้หลาย ๆ คนโคตรช็อกจนต้องหาคำอธิบาย . ทีนี้การสร้าง AlphaGo ออกมาแล้ว “ชนะมนุษย์” มันก็ไม่จบแค่นั้น ดังที่คำถามตอนแรกที่เรายกมาว่า ถ้า AI ชนะมนุษย์ที่เก่งที่สุดแล้ว มันจะพัฒนาอะไรไปต่อ? . คำตอบคือ ก็พัฒนาต่อ เพื่อชนะ AI ด้วยกัน และหลังจาก AlphaGo ชนะแชมป์โกะ Google ก็ได้พัฒนาต่อยอดมันมาจนเวอร์ชั่นล่าสุดเรียกว่า AlphaZero ซึ่งคราวนี้เล่นได้ทั้งโกะ หมากรุกญี่ปุ่น และหมากรุก . และมันก็ถึงเวลาที่ AlphaZero จะไปท้าชิงแชมป์กับ AI ที่เป็นแชมป์เก่าในโลกหมากรุกอย่าง Stockfish . …ซึ่งผลก็อย่างที่เราน่าจะเดาได้ครับ AlphaZero ชนะ (ให้ตรงคือแข่ง 100 เกม AlphaZero ชนะไป 28 เสมอไป 72 และไม่แพ้เลย) . ...แต่ที่โหดกว่านั้นคือความจริงเบื้องหลังที่ AlphaZero นั้น เริ่มจากไม่รู้อะไรเลยนอกจากกฎการเล่นหมากรุก และ “เล่นหมากรุก” มาได้แค่ 9 ชั่วโมง เท่านั้นก่อนจะชนะ Stockfish ที่ดูจะมี “ชั่วโมงบิน” เหนือกว่ามาก ๆ เพราะ Stockfish มันน่าจะรู้จักตำราหมากรุกที่มีมาทุกเล่ม และทางหมากของมนุษย์ที่เป็นแชมป์ระดับโลกทั้งหมดแล้ว . และความจริงเบื้องหลัง ความโหดของ AlphaZero ก็คือเรื่องของ “พลังประมวลผล” ล้วน ๆ เลยครับ เพราะมันเริ่มจากไม่รู้อะไรเลย แต่มันฝึกตัวเองจนเล่นหมากรุกได้เท่ากับ Stockfish ในเวลา 4 ชั่วโมง และใช้เวลาอีก 5 ชั่วโมงที่เหลือเพื่อพัฒนาตัวเองให้เหนือกว่า . ถามว่า AlphaZero ทำได้อย่างไร? คือต่างจาก Stockfish ที่เข้าใจตำราและทางหมากที่มีมาบนโลกทั้งหมดแล้วประมวลเทคนิคที่จะใช้ชนะ AlphaZero คิดถึงหมากรุกบนฐานขอความเป็นไปได้ทั้งหมดในการเดินหมาก กล่าวคือสเกลในการมองมันผิดกัน AlphaZero มองกว้างกว่าเยอะ ซึ่งนี่เป็นธรรมชาติของสไตล์ในการสร้าง AI แบบ Deep Learning คือมันจะใช้อัลกอริธึ่มแบบที่จะให้ AI พิจารณาทุกทางเลือกที่เป็นไปได้ แล้วให้ AI คิดหาทางเลือกที่มีความน่าจะเป็นที่จะเกิดผลดีที่สุด . นี่เป็นสิ่งที่พูดง่าย แต่ทำยาก เพราะวันนี้มนุษย์เราคิดถึงความเป็นไปได้ของสิ่งต่าง ๆ จากความเคยชิน และประมวลผลจากตรงนั้น เรื่องไหนที่ไม่น่าจะเกิด เราก็จะไม่เอามาคิด เพราะสมองเรามีศักยภาพไม่พอ ซึ่งความเหนือมนุษย์ของ Stockfish คือการเอา “ทุกเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นมาแล้ว” มาพิจารณา ดังนั้นมันจึงหลักแหลมกว่ามนุษย์ แต่ AlphaZero มันเอา “ทุกเหตุการณ์ที่เป็นไปได้ภายใต้กฎเกณฑ์” มาพิจารณา ซึ่งมันทำให้ AlphaZero นั้นยังไงก็ต้องเหนือกว่า Stockfish . และก็อย่างที่บอกครับการที่ AlphaZero มันทำ “สิ่งที่พูดง่าย แต่ทำยาก” อย่างเอาทุกความเป็นไปได้มาพิจารณานี้ได้มันเป็นเรื่องของพลังประมวลผลที่โหดสุด ๆ เป็นส่วนใหญ่ . หรือพูดอีกแบบพลังประมวลผลที่โคตรโหดของ AlphaZero นั้นทำให้มันมี “ประสบการณ์” 1 ชั่วโมงมากกว่าที่ Stockfish เก็บ ๆ ข้อมูลมา 1 ปีเสียอีก และเอาจริง ๆ แค่ 1 ปีของ Stockfish นั้นก็น่าจะทำให้มันเล่นได้ “เหนือมนุษย์” ไปแล้ว . นี่ไม่ใช่สเกลแบบที่มนุษย์จินตนาการได้อีกแล้วว่า AI พวกนี้มัน “มีประสบการณ์” แบบไหน เพราะมันย่อสิ่งที่มนุษย์เก็บประสบการณ์ทั้งชีวิตมาอาจยังทำไม่ได้ มาให้เหลือแค่การเรียนรู้ของมันในชั่วโมงเดียว และการเรียนรู้หลาย ๆ ชั่วโมงของมันก็ได้สร้าง “ความรู้” แบบที่มนุษย์ไม่มีทางจะเข้าใจได้ในชั่วชีวิต . ...อันนี้พยายามจะเปรียบเทียบง่าย ๆ ให้ฟังนะครับถึงความต่าง . ทีนี้เอาจริง ๆ AlphaZero มันชนะ Stockfish มาตั้งแต่ปี 2017 แล้ว (คือราวหนึ่งปีให้หลังที่ AlphaGo ชนะแชมป์โกะ) และมันสร้างดีเบตใหญ่ในหมู่ชุมชนคนพัฒนา AI หมากรุกบ้าง ว่าตัว “โปรแกรม” ของ Stockfish มันมีโครงสร้างที่เก่าเกิน ต้องรื้อใหม่ให้มันออกมาคล้าย AlphaZero . ซึ่งโปรแกรมใหม่ที่เกิดขึ้นคือ Leela Chess Zero ซึ่งในที่สุดที่ Top Chess Engine Championship ซีซั่นล่าสุด (เพิ่งแข่งกันเมื่อ พ.ค. 2019 นี้เอง) มันก็เอาชนะ Stockfishได้สำเร็จ เป็นการปิดตำนานของ Stockfish ไป . ...ทั้งหมดที่เล่ามานี้ อยากจะให้เห็นว่า ในจุดที่ “AI ชนะมนุษย์” ก็อย่าคิดไปง่าย ๆ ว่ามันจะไม่มีอะไรให้มนุษย์ทำครับ เพราะสิ่งที่เกิดขึ้นตลอด 20 ปีของโลกหมากรุกมันสอนเราว่า หนทางต่อไปหลังจากความพ่ายแพ้ก็คือการพัฒนา AI มาโค่นล้ม AI ตัวเก่า . คือสุดท้าย แม้ว่าเราจะต้องยอมรับว่ามันไม่ใช่เกมของมนุษย์อีกต่อไปแล้ว แต่นั่นก็ไม่ได้หมายความว่ามนุษย์จะไป “มีส่วนร่วม” อะไรไม่ได้อีก และนี่เป็นคำตอบของคำถามที่หลาย ๆ คนสงสัยว่าในยุคที่ AI แย่งงานมนุษย์ไปหมดแล้วมนุษย์จะเหลืออะไรทำอีก คำตอบที่ง่าย ๆ แบบกำปั้นทุบดินก็คือก็ต้องพัฒนา AI ที่ทำงานได้ดีขึ้นมาโค่นล้มตัวเก่านี่แหละครับ . #BrandThink

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 20/06/2019 9:03 am
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

คุณอรพงศ์ เทียนเงิน ผู้จัดการใหญ่ ธนาคารไทยพาณิชย์ จำกัด (มหาชน) ออกมาเปิดเผยเมื่อสัปดาห์ก่อนว่า คนไทยในวันนี้ไปทำธุรกรรมที่สาขาของ SCB โดยตรงเพียง 4% อีก 96% เป็นธุรกรรมออนไลน์แบบดิจิตอล และยังมองไปในอนาคตอีก 3-5 ปีจากนี้ว่า ธุรกิจธนาคารมีโอกาสโดนดีสรัปสูงมาก เหมือนอย่างที่อุตสาหกรรม สื่อ ค้าปลีก การสื่อสาร เคยโดนมาก่อน . มีลิ้งค์ยูทูปที่เป็นการแสดงความเห็นของนายใหญ่ SCB แนบมาด้วย

. ฟังผู้บริหารธนาคารพูดถึงโอกาสที่ตัวเองจะโดนดิสรัปแล้ว ทำให้คิดถึงช่วงเวลาเมื่อประมาณสิบปีก่อนที่ได้ยินผู้บริหารสื่อใหญ่ๆหลายแห่งออกมาโอดครวญว่ากำลังอยู่ในอาการหนักเพราะโดนสื่อออนไลน์เล่นงาน และในที่สุดวันนี้ก็สะบักสะบอมโดนดีสรัปจริงๆ . มีโอกาสเป็นไปได้สูงมากที่จะได้เห็นคนทำงานธนาคารตกงานครั้งใหญ่ในเร็วๆนี้ หรืออาจถึงขั้นได้เห็นธนาคาบางแห่งต้องล้มหายไปด้วย . ธนาคารไทยกำลังพยายามตัดลดพนักงาน มันเริ่มกลายเป็นแรงงานส่วนเกินที่ไม่มีความจำเป็น แต่ขั้นตอนการลดคนทำงานในประเทศไทย ไม่ใช่เรื่องที่จะทำกันได้ง่ายๆ จะเลิกจ้างทันทีเหมือนอย่างระบบของฝรั่งเป็นเรื่องที่ทำได้ยาก . มีคนพูดกันมากว่า ยุคนี้ไม่ใช่ยุคของปลาใหญ่กินปลาเล็ก แต่เป็นยุคของปลาเร็วกินปลาช้า แล้วถ้ามาเจอปลาที่ทั้งใหญ่และเร็วจะเป็นอย่างไร? . ในประเทศจีน ทั้ง เทนเซ็นต์ และอาลีบาบา กำลังดีสรัปธนาคารจีนระบบดั้งเดิม ถ้ายักษ์จีนทั้งสองแห่งนี้ได้โอกาสจากภาครัฐไทยและโดดเข้ามาแข่งขันในระบบการเงินไทยจริงๆ ธนาคารไทยทุกแห่งอยู่รอดยากแน่ๆ . เอามูลค่าธนาคารไทยทุกแห่งรวมกัน จะมีมูลค่าประมาณยี่สิบเปอร์เซ็นต์ของ อาลีบาบา หรือ เทนเซ็นต์ เท่านั้น . สตาร์ทอัพหรือบริษัทเทคฯอินเตอร์หลายแห่งที่วันนี้อยู่ในประเทศไทยแล้ว เช่น Grab, Gojek, Line, WeWork ฯลฯ มีโอกาสสูงมากที่บริษัทเก่งเทคโนโลยีเหล่านี้ จะเป็นคู่แข่งที่น่ากลัวของธนาคารหรือสถาบันการเงินต่างๆ หลายแห่งมีเป้าหมายเป็นผู้ปล่อยกู้เหมือนธนาคาร อีกไม่นานจะได้เห็นภาพชัดเจนขึ้น . หากวิเคราะห์กันจริงๆ ทุกๆธุรกิจกำลังอยู่ในช่วงการพลิกโฉมครั้งใหญ่ ไม่ว่ากำลังทำธุรกิจอะไรอยู่ต้องปรับตัวทั้งนั้น . ประเทศไทยเราวันนี้บอกว่าเป็น ไทยแลนด์ 4.0 แต่ยังไม่มีอะไรที่เป็นรูปธรรม เรายังประมาทมากเกินไป และจะเตรียมตัวไม่ทันการเปลี่ยนแปลงของโลก . การรับมือกับดิสรัปชั่นควรเป็นวาระแห่งชาติที่คนทั้งประเทศต้องหันไปในทิศทางเดียวกัน!!! .

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 30/09/2019 9:16 am
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

Top ten AI articles in 2019:

https://towardsdatascience.com/readers-choice-10-best-data-articles-714006b178e3

 

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 09/11/2019 3:16 am
Share:

Please Login or Register