ระยะหลังมานี้ เราได้ยินข่าวเกี่ยวกับความก้าวหน้าของ AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ อยู่เรื่อยๆ เหตุการณ์ที่นับเป็นความสำเร็จครั้งใหญ่ๆ ก็เช่น ปัญญาประดิษฐ์ที่ชื่อวัตสัน (Watson) ของ IBM เอาชนะมนุษย์ในการตอบคำถามเกมโชว์ในปี 2010 ซึ่งปัจจุบันวัตสันได้รับการพัฒนาให้สามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำไม่แพ้แพทย์ หรือ AlphaGo ที่สามารถเอาชนะแชมป์หมากล้อมที่เป็นมนุษย์
ดูเหมือนว่าการพัฒนา AI คงจะไม่หยุดเพียงเท่านี้ นำไปสู่คำถามที่ว่า AI จะล้ำหน้ามนุษย์ถึงขั้นยึดอำนาจไปจากเราหรือเปล่า? หรือว่ายุคแห่งเอกภาวะ (Singularity) ที่ปัญญาของเครื่องจักรจะเทียบได้กับปัญญาของมนุษย์ จนไม่มีเส้นแบ่งระหว่างปัญญามนุษย์กับปัญญาประดิษฐ์ กำลังจะมาถึงในไม่ช้า?
เส้นทางของ AI ไม่ได้โรยด้วยกลีบกุหลาบ
บิดาแห่งคอมพิวเตอร์สมัยใหม่อย่าง อลัน ทัวร์ริ่ง (Alan Turing) เป็นผู้มีความคิดริเริ่มว่าเครื่องจักรก็มีความฉลาดหรือปัญญาในแบบของมัน และรูปแบบของเครื่องจักรทัวร์ริ่ง (Turing Machine) ก็เป็นรูปแบบของเครื่องจักรที่มีสภาวะ (state) ซึ่งเป็นแบบอย่างของการเขียนโปรแกรมในปัจจุบัน และถูกนำไปใช้เป็นคำอธิบายสภาวะของความคิดมนุษย์ด้วย
แต่ถ้านับช่วงเวลาตั้งแต่ทัวร์ริงจนถึงปัจจุบัน นับเป็นเวลากว่า 80 ปีกว่าที่ AI จะเอาชนะมนุษย์ได้อย่างในข่าว อีกทั้งการพัฒนา AI มีช่วงที่ต้องหยุดชะงัก จนถึงขั้นหมดความสนใจที่จะพัฒนาเครื่องจักรที่มีปัญญาแบบมนุษย์ และมีคำเรียกช่วงเวลานั้นว่า “ฤดูหนาวของปัญญาประดิษฐ์” (AI winter) ซึ่งเกิดขึ้นมาแล้วสองครั้งในทศวรรษ 1970s และในช่วง 1980s ซึ่งสาเหตุของการชะงักงันเหล่านั้น ก็เพราะว่าไม่สามารถที่จะพัฒนาให้เครื่องจักรให้คิดและแก้ปัญหาได้ด้วยตัวเองตามเป้าหมายที่ตั้งไว้ตอนต้น
ทว่าความก้าวหน้าของ AI ในยุคปัจจุบัน ดูเหมือนจะทำให้เราเชื่อว่าฤดูหนาวของ AI ได้สิ้นสุดลงแล้ว แต่เมื่อพิจารณาในรายละเอียด อาจจะมีอะไรซับซ้อนกว่านั้น
เส้นแบ่งระหว่าง AI
คำว่า ปัญญา (Intelligence) เป็นคำที่สัมพันธ์กับประเด็นปรัชญา เพราะเป็น มโนทัศน์ (Concept) ที่อธิบายลักษณะเฉพาะของมนุษย์
อาริสโตเติลกล่าวว่า “มนุษย์เป็นสัตว์ที่มีเหตุผล” (“Man is Rational Animal”) และในทางปรัชญาแล้ว นักปรัชญาจำนวนไม่น้อยก็พยายามใช้เหตุผลหรือปัญญามาเป็นเส้นแบ่งลักษณะเฉพาะมนุษย์ (แต่ในแวดวงปรัชญาก็มีความเห็นหลากหลาย ทั้งกลุ่มที่พยายามถกเถียงว่า “เหตุผล” ที่ว่านี้คืออะไร หรือบางพวกที่พยายามโต้แย้งว่า “เหตุผล” ไม่ใช่เนื้อแท้ของความเป็นมนุษย์)
อย่างไรก็ตาม ความคิดเรื่องปัญญาประดิษฐ์มีรากฐานมาจากการพยายามสร้างเครื่องจักรที่มีปัญญาแต่ไม่ได้มีร่างกายแบบมนุษย์ ดังนั้นความสำเร็จของ AI จึงถูกนำมาเปรียบเทียบกับขีดจำกัดของมนุษย์อยู่เสมอ เราไม่เคยเปรียบเทียบเครื่องมืออย่างอื่นกับมนุษย์ เช่น เครื่องจักรในโรงงานอุตสาหกรรม ซึ่งสามารถทำงานไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยและผิดพลาดน้อยกว่ามนุษย์ เพราะเรามองว่า เครื่องจักรเป็นเพียงเครื่องมือประเภทหนึ่ง ความสามารถที่มันมีก็เป็นเพียงความสามารถของเครื่องจักร
แต่สำหรับ AI สิ่งที่มันมีมากกว่าเครื่องจักร ก็คือความสามารถในการทำงานและเรียนรู้หน้าที่ต่างๆ ด้วยตัวเอง เช่น AI ของกูเกิลรุ่นใหม่สามารถเรียนรู้การเล่นหมากล้อมด้วยตัวเองได้ภายในเวลาเพียงสามวัน การพัฒนา AI จึงไม่ใช่เพียงระบบอัตโนมัติที่สั่งการโดยคอมพิวเตอร์ (Automated System) เท่านั้น แต่ AI คือการพัฒนาการเรียนรู้แบบเครื่องจักร (Machine Learning) ซึ่งอาศัยการเรียนรู้จากความผิดพลาดและแก้ไขความผิดพลาดนั้น
การเรียนรู้แบบเครื่องจักรที่พัฒนาขึ้นจึงเป็นการทดลอง เช่น การตอบคำถามหรือฝึกหัดเล่นวิดีโอเกม เพื่อฝึกให้อัลกอริทึมหรือโปรแกรมเริ่มต้นที่เขียนไว้ เรียนรู้ความผิดพลาดและแก้ไขความผิดพลาดนั้นเพื่อเพิ่มคะแนนให้สูงขึ้นเรื่อยๆ
ความสำเร็จของ AI ที่เอาชนะมนุษย์ได้ จึงเป็นความสำเร็จที่เครื่องจักรได้มาจากการเรียนรู้ของมันเอง อัลกอริทึมที่มนุษย์ใส่ให้มันเมื่อตอนสร้างขึ้นมา เป็นเพียงจุดตั้งต้นเท่านั้น วิศวกรและโปรแกรมเมอร์ทำหน้าที่เพียงแก้ปัญหาในกรณีที่อัลกอริทึมนำไปสู่เป้าหมายที่ไม่ได้คาดการณ์ไว้ล่วงหน้า เช่น AI ของเฟซบุ๊กถูกปลด หลังจากสนทนาเป็นภาษาที่มนุษย์ไม่เข้าใจ หรือ TAY ของไมโครซอฟท์กลายเป็นบอตที่พูดจาลามก
แม้ว่า AI จะเอาชนะมนุษย์ได้ แต่มันก็ไม่เหมือนกับมนุษย์
การพัฒนา AI ในปัจจุบันถูกแบ่งออกเป็นสองแนวทางคือ AI แบบกว้าง (General Artificial Intelligence, Artificial General Intelligence-AGI, Strong AI) และ AI แบบแคบ (Weak AI, Narrow AI)
AI แบบกว้างหมายถึง AI ที่สามารถแก้ปัญหาและเรียนรู้ในหลายๆ เรื่องเช่นเดียวกับมนุษย์ มนุษย์เรียนรู้ทักษะเล็กๆ น้อยๆ มาตลอดชีวิตโดยแทบไม่รู้สึกตัว เช่น การหยิบจับของ ขับรถ ทำอาหาร ทรงตัวลุกจากเตียง ทักษะเหล่านี้ เราทำได้โดยมีสมองก้อนเดียวและไม่ต้องมีอวัยวะเพิ่มเติมเพื่อทำหน้าที่ที่แตกต่างกัน ปัญญาแบบมนุษย์ในที่นี้ คืออุดมคติที่ปัญญาประดิษฐ์พยายามจะไปให้ถึง นั่นก็คือมีอัลกอริทึมเหมือนมันสมอง ซึ่งสามารถทำให้เครื่องจักรนำไปเรียนรู้ทักษะอะไรก็ได้
แต่สำหรับ AI ในแบบแคบแล้ว ความฉลาดหรือปัญญาของเครื่องจักรก็คือปัญญาที่จะเรียนรู้หน้าที่แบบใดแบบหนึ่งด้วยตัวมันเอง อย่างที่เราเห็นข่าวความก้าวหน้าของ AI มาโดยตลอด สังเกตว่าเราไม่เคยเห็นข่าวัตสันลงมาแข่งหมากล้อมกับ AlphaGo ทั้งที่เป็น AI ระดับต้นๆ ของโลกทั้งคู่ แต่เป็นอันดับต้นๆ ในคนละหน้าที่ หรือ AlphaGo ก็ไม่เคยทดลองไปขับรถยนต์ไร้คนขับของกูเกิล ทั้งที่อยู่ในบริษัทเดียวกัน
แม้ในแวดวงวิชาการอย่างนักวิจัยด้าน AI แถวหน้าของอ็อกซ์ฟอร์ดก็ออกมายอมรับเมื่อปลายปี 2017 ว่า การพัฒนา AI ในแบบกว้างนั้นไม่มีความก้าวหน้าเพิ่มเติมเลย และนักวิจัยที่อยู่ในแวดวงการพัฒนา AI (Artificial General Intelligence Editors: Goertzel, Ben, Pennachin, Cassio (Eds.)) ก็ออกมายอมรับชัดเจนว่า AI ที่ประสบความสำเร็จในปัจจุบัน เป็น AI แบบแคบทั้งหมด
นี่แสดงให้เห็นว่าความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นข่าวนั้น เป็นเพียงด้านเดียวของเส้นทางที่ AI จะบรรลุเป้าหมายในการมีปัญญาเทียบเท่ามนุษย์
AI จะมีจิตสำนึกได้หรือไม่
อย่างที่ได้พูดไว้ข้างต้นว่า AI ในแบบกว้างยังไม่มีความก้าวหน้ามากนัก แต่ความพยายามที่จะสร้าง AI แบบกว้างก็ยังคงมีอยู่ และเส้นแบ่งระหว่างปัญญามนุษย์กับปัญญาแบบเครื่องจักรก็ดูเหมือนจะบางลงเรื่อยๆ เมื่อเครื่องจักรสามารถเรียนรู้ได้มากขึ้นทุกวัน และชิปคอมพิวเตอร์ที่ทำงานเหมือนสมองมนุษย์กำลังจะได้รับการพัฒนาสำเร็จในไม่ช้า แต่นั่นหมายความว่า คอมพิวเตอร์ใกล้จะทำงานได้เหมือนสมองมนุษย์หรือเปล่า?
เมื่อปี 2015 มีข่าวที่น่าสนใจเกี่ยวกับหุ่นยนต์ที่ผ่านการทดสอบจิตสำนึกถึงตัวเอง แต่ข่าวนี้ไม่ได้แสดงให้เห็นว่าหุ่นยนต์จะมีจิตสำนึกในแบบมนุษย์ เพราะว่านักปรัชญาอย่าง เดวิด ชาล์มเมอร์ (David Charmers) แบ่งปัญหาของการศึกษาจิตสำนึกไว้เป็นสองแบบ ได้แก่ ปัญหาแบบง่าย ที่พูดถึงการทำงานของสมองและความสัมพันธ์ระหว่างสารเคมีกับสภาวะต่างๆ และปัญหาแบบยาก คือ จิตสำนึกที่เกี่ยวกับการ “รู้ตัว” (awareness)
ตัวอย่างง่ายๆ คือ เราทราบดีว่าสมองทำงานตลอดเวลา แต่ทุกวันนี้ เรายังไม่มีข้อมูลที่จะบอกได้ว่า การทำงานของสมองที่ทำให้ร่างกายตื่นขึ้นมาทำงานได้อย่างไร ดังนั้น การที่จะสร้างเครื่องจักรที่มีปัญญาแบบมนุษย์จึงเป็นไปได้ยากมากๆ ในเมื่อปัญญาหรือจิตสำนึกแบบมนุษย์เอง ก็ยังคงเป็นปริศนาที่ไขไม่ได้
เราควรจะคาดหวังอะไรจากความก้าวหน้าของ AI
การสร้างปัญญาประดิษฐ์ในระดับมนุษย์เป็นเรื่องที่ทำได้ยาก และในเมื่อความฉลาดเป็นมโนทัศน์ที่ต้องมีการวิเคราะห์ทางปรัชญา เครื่องจักรจะมีปัญญาแบบมนุษย์ได้จะต้องประกอบด้วยคุณสมบัติดังนี้
- เข้าใจจิตสำนึกแบบมนุษย์ซึ่งเป็นต้นแบบของปัญญา
- เข้าใจเนื้อหาหรือความหมายของภาษาแบบมนุษย์ (เคยพูดถึงวากยสัมพันธ์ (Syntax) กับ อรรถศาสตร์ (Semantics) ไปแล้วในเรื่อง ‘ท้ายที่สุดแล้ว AI อ่านหนังสือไม่ออก’)
สองเงื่อนไขนี้จะช่วยให้ AI ไปถึงระดับของ AI แบบกว้างได้
แต่สำหรับ AI แบบแคบที่ทำหน้าที่เฉพาะอย่าง ก็ยังคงเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาเครื่องจักร ไม่จำเป็นว่าปัญญาประดิษฐ์จะต้องมีลักษณะเหมือนกับมนุษย์ ในเมื่อ AI แบบแคบก็คือเครื่องจักรซึ่งสามารถทำหน้าที่ของมันได้เองโดยที่ไม่ต้องอาศัยคำสั่งของมนุษย์ และไม่จำเป็นต้องคาดหวังว่าเครื่องจักรที่ล้ำหน้ามนุษย์ไปแล้ว จะทำให้มนุษย์กลายเป็นสิ่งที่ล้าสมัย
ในเมื่อ AI แบบแคบทำหน้าที่เฉพาะแบบใดแบบหนึ่ง มันก็คือเครื่องมือประเภทหนึ่ง ไม่ต่างจากรถยนต์หรือเครื่องคิดเลข ซึ่งเครื่องคิดเลขก็คำนวณได้ถูกต้องและแม่นยำกว่ามนุษย์ ส่วนรถยนต์ก็วิ่งได้เร็วกว่ามนุษย์ เพราะฉะนั้นแม้ว่าเครื่องมือจะฉลาดและทำงานได้ดีกว่ามนุษย์แค่ไหน มันก็ยังทำได้เพียงหน้าที่แบบใดแบบหนึ่งตามเป้าหมายของมันเท่านั้นเอง
Tags: AI, ปัญญาประดิษฐ์, Artificial Intelligence, ปัญญา
