Menu
0 Comments

การเรียนรู้เชิงลึกและเทคโนโลยีหุ่นยนต์โต้ตอบการสนทนา

โดย ศ. ดร. ธนารักษ์ ธีระมั่นคง

แนวคิดเรื่องการมีสิ่งประดิษฐ์ที่มีความชาญฉลาดได้มีมาตั้งแต่สมัยกรีกโบราณ เช่น หุ่นยนต์ทาลอสบนเกาะครีต (300-270 ปีก่อนคริสต์ศักราช) อันเป็นหุ่นยนต์ทองแดงของเทพฮิฟีสตัส รวมไปถึง แฟรงเกนสไตน์ของแมรี เชลลีย์ (ค.ศ. 1818) หรือ R.U.R. ของนักเขียนชื่อดัง กาเรล ชาเปก (1920) ซึ่งเป็นผู้นิยามคำว่า robot เรียกหุ่นยนต์เป็นครั้งแรก จนไปถึงนวนิยายสมัยใหม่ เช่น Star Wars (1977), Terminator (1984) AI (2001), iRobot (2004), Transformers (2007), Passengers (2016). นิยายเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า มนุษย์เรามีความคิดว่าสักวันหนึ่งเราจะมีสิ่งประดิษฐ์ที่มีความคิดความอ่านอย่างเช่นมนุษย์เกิดขึ้นบนโลกนี้
ในทางด้านวิทยาศาสตร์ วิศวกรรม และเทคโนโลยี การศึกษาด้านปัญญาประดิษฐ์ เริ่มมาตั้งแต่การพัฒนากลไก หรือการให้เหตุผลอย่างมีแบบแผน โดยนักปรัชญาและนักวิทยาศาสตร์มาตั้งแต่สมัยโบราณ. การศึกษาด้านตรรกศาสตร์นำไปสู่การคิดค้นเครื่องคำนวณอิเล็กทรอนิกส์แบบดิจิตอลที่โปรแกรมได้ โดยอาศัยหลักการทางคณิตศาสตร์ เช่น ปรมาจารย์ แอลัน ทัวริงซึ่งถือเป็นบิดาของวิทยาการคอมพิวเตอร์. ตามหนังสือ “Computing Machinery and Intelligence” ที่ตีพิมพ์ ค.ศ. 1947 กับสมาคมคณิตศาสตร์แห่งนครลอนดอน (London Mathematical Society) ทฤษฎีการคำนวณของทัวริงได้ชี้ชัดว่า เครื่องจักรที่รู้จักการสลับตัวเลขระหว่าง 0 กับ 1 สามารถเข้าใจนิรนัยทางคณิตศาสตร์ได้. หลังจากนั้น การค้นพบทางด้านประสาทวิทยา ทฤษฎีสารสนเทศ และไซเบอร์เนติกส์ รวมทั้งทฤษฎีการคำนวณของทัวริง ได้ทำให้นักวิทยาศาสตร์เริ่มสนใจคิดสร้างสมองกลอิเล็กทรอนิกส์ที่มีความชาญฉลาดขึ้นมาอย่างจริงจัง.
ก่อนที่ปัญญาประดิษฐ์นั้นจะกำเนิดอย่างจริงจัง ในปีค.ศ. 1951 มาร์วิน ลี มินสกี (Marvin Minsky) และ ดีน เอ็ดมอนด์ (Dean Edmond) นักศึกษามหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน (Princeton University) ได้ร่วมกันสร้างโครงข่ายใยประสาทเทียม (neural network) ใช้หลอดสุญญากาศถึง 3000 หลอด จำลองหน่วยประสาท 40 หน่วยเพื่อจำลองการที่หนูหาทางออกจากเขาวงกต. หลังจากนั้น เพอร์เซปตรอน (perceptron) ซึ่งเป็นโครงข่ายงานประสาทเทียมประเภทหนึ่งที่ได้รับการพัฒนาขึ้นใน ค.ศ. 1957 โดย แฟรงค์ โรเซนบลัทท์ ที่ห้องปฏิบัติการวิทยาศาสตร์การบินของมหาวิทยาลัยคอร์แนล (Cornell Aeronautics Laboratory). โครงข่ายนี้ได้มีการพัฒนาไปเป็นนิวรอนที่ใช้ฟังก์ชันกระตุ้น (activation function) แบบนี้ ที่เรียกว่านิวรอนแบบแมคคัลลอค-พิตส์ โดยถือเป็นความพยายามที่จะนำเอาคอมพิวเตอร์มาเลียนแบบเส้นประสาทของมนุษย์ เพื่อให้เครื่องกลสามารถตัดสินใจได้อย่างมนุษย์.
ปัญญาประดิษฐ์นั้นเริ่มก่อตั้งขึ้นในที่ประชุมวิชาการที่วิทยาลัยดาร์ตมัธ สหรัฐอเมริกาในช่วงหน้าร้อน ค.ศ. 1956 โดยผู้ร่วมในการประชุมครั้งนั้น ได้แก่ จอห์น แม็กคาร์ธีย์, มาร์วิน มินสกี, อัลเลน นิวเวลล์, อาเธอร์ ซามูเอล, และเฮอร์เบิร์ต ไซมอน (ภายหลังกลายมาเป็นผู้นำทางสาขาปัญญาประดิษฐ์ในอีกหลายสิบปีต่อมา). ในการประชุมครั้งนั้นได้มีนักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยรวมคน 10 คน ประชุมต่อเนื่องกัน 2 เดือน ทำให้เกิดเอกสารที่เป็นเนื้อหาสาระที่สำคัญด้านปัญญาประดิษฐ์และใช้กันมาจนปัจจุบัน.

การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)
ตั้งแต่ปัญญาประดิษฐ์กำเนิดขึ้น งานวิจัยและพัฒนาของศาสตร์ทางด้านนี้มี 2 แนวทางคือ

  1. การใช้ความรู้ที่มนุษย์สร้างขึ้นเข้าแก้ปัญหา (knowledge-based approach) และ
  2. การพัฒนาต่อเนื่องโครงข่ายงานประสาทเทียม (connectionist approach).

กลุ่มนักวิจัยและนักพัฒนาที่เน้นวิธีการใช้ความรู้ที่เป็นรูปธรรม (explicit knowledge) นั้น จะพยายามสร้างคลังข้อมูล คลังความรู้ คลังวิธีการหรืออัลกอริธึม และคลังเครื่องมือ เพื่อแก้ปัญหาหรือโจทย์ต่างๆ ด้วยความรู้ที่ใส่เข้าไปจนกลายเป็นการใส่ความชาญฉลาดให้กับคอมพิวเตอร์ได้. ขณะที่กลุ่มนักวิจัยและนักพัฒนาที่เน้นการโครงข่ายงานประสาทเทียมนั้น จะพยายามหาโครงสร้างของโครงข่ายงานประสาทเทียมที่มีลักษณะเป็นกราฟที่มีจุดยอด (node) และเส้นเชื่อม (edge) ที่เหมาะสมและอัลกอริธึมที่จะทำให้การหาน้ำหนักที่เหมาะสม โดยเน้นความรู้ที่เก็บอยู่ในรูปแบบนามธรรม (tacit knowledge). ในอดีตนักวิจัยทั้งสองกลุ่มได้แสดงความเห็นที่แตกต่างกันและได้วิจารณ์วิธีการของอีกฝ่ายในหลายๆมิติ. โดยเฉพาะนักวิจัยกลุ่มแรก มักจะพูดเสมอว่า สิ่งที่นักวิจัยกลุ่มที่ใช้โครงข่ายงานประสาทเทียมนั้น ไม่สามารถอธิบายผลลัพธ์ที่เป็นโครงข่ายหลังการเรียนรู้ได้ เพราะมันเป็นลักษณะของกราฟที่มีน้ำหนักอยู่ที่จุดยอดและเส้นเชื่อม.

ในช่วงเดือนพฤษภาคม 1997 โปรแกรมดีปบลู (Deep Blue) ใช้หลักการค้นหาลึก (deep search) และฟังก์ชั่นที่ซับซ้อน บนเครื่องคอมพิวเตอร์สมรรถนะสูง สามารถชนะเซียนหมากรุก แกรี คาสปารอฟ (Garry Kasparov) ได้. หลังจากนั้นมีการพัฒนาระบบที่ใช้โครงข่ายงานประสาทเทียมเข้าช่วยจนกลายมาเป็นโปรแกรม อัลฟาโกะ (AlphaGo) ที่สามารถเล่นเกมหมากล้อมหรือเกมโกะชนะเซียนระดับ 9 ดั้ง อี เซ-ดล (Lee Sedol) ในเดือนมีนาคม ค.ศ. 2016. โครงข่ายงานประสาทเทียมที่ใช้เป็นโครงข่ายที่สร้างด้วยการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เนื่องจากคอมพิวเตอร์มีประสิทธิภาพสูงขึ้น และมีการใช้จีพียู (GPU) ที่ใช้ในการ์ดจอคอมพิวเตอร์ มาใช้ในการคำนวณเมตริกที่มีขนาดใหญ่ ทำให้สามารถสร้างความรู้มีอยู่ในรูปแบบของน้ำหนักบนเส้นเชื่อมบนเครือข่ายที่เหมาะสมได้. ปัจจุบัน การเรียนรู้เชิงลึกถูกใช้งานต่างๆได้อย่างประสิทธิภาพ โดยเฉพาะการประมวลผลภาพเพื่อระบุวัตถุมีอยู่ในภาพ การประมวลผลสัญญาณเพื่อจำแนกเหตุการณ์ที่สำคัญ การรู้จำเสียงพูด การรู้จำตัวอักษรเขียน การรู้จะป้ายจราจร การบังคับรถอัตโนมัติ เป็นต้น.
เทคโนโลยีหุ่นยนต์โต้ตอบการสนทนา (Chatbot Technology)
เทคโนโลยีหุ่นยนต์โต้ตอบการสนทนาหรือแชทบอท ได้มีการกล่าวถึงกันมากในช่วง 1-2 ปีนี้ในประเทศไทย เทคโนโลยีได้มีการศึกษาพัฒนาตั้งแต่ปี ค.ศ. 1964-1966 โดยศาสตราจารย์โจเซฟ ไวเซนบวม (Joseph Weizenbaum) ที่ห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ของสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) โปรแกรมเอลิซ่า (ELIZA) ซึ่งใช้หลักการเลือกรูปแบบการตอบบทสนทนา ด้วยหลักภาษาและสถิติ. หลังจากนั้นได้มีการพัฒนาระบบมากมายจนถึงระยะหลังมีการใช้การเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์. หลายคนกล่าวว่าเทคโนโลยีนี้ได้มาถึงจุดที่เราสามารถนำมาใช้งานได้จริง. จึงได้มีความพยายามพัฒนาหุ่นยนต์โต้ตอบการสนทนาขึ้นมากมาย.ปัจจุบัน มีบุคคล บริษัทและมหาวิทยาลัยหลายแห่ง พยายามพัฒนาระบบหุ่นยนต์โต้ตอบการสนทนาขึ้น เช่น BotNoi (2017) และ HBot (2017). อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีนี้จำเป็นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อเป็นตัวอย่างในการเรียนรู้บทสนทนา และยังต้องยกระดับให้บทสนทนาเป็นแบบตรงประเด็นเพื่อแก้ปัญหางานต่างๆให้ได้. เทคโนโลยีนี้ มีมูลค่าทางการตลาดสูงมาก. เราสามารถใช้ในคอลเซ็นเตอร์ทุกแห่ง ใช้เป็นผู้ช่วยอัจฉริยะ ใช้เป็นหุ่นยนต์ตอบคำถามแทนมนุษย์ ใช้เป็นหุ่นยนต์เป็นเพื่อนคุยมนุษย์ ใช้เป็นหุ่นยนต์แทนงานต่างๆของมนุษย์ได้.

Tags: ,

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *