ในยุคที่ข้อมูลเพิ่มขึ้นด้วยอัตราเร่ง และความสามารถในการประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ของมนุษย์ยังมีข้อจำกัดอยู่ การใช้เทคโนโลยีมาช่วยในการทำงานย่อมก่อให้เกิดประโยชน์และทุ่นแรงมนุษย์ได้

ก่อนหน้านี้ คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการทำความเข้าใจข้อมูลประเภทที่มีโครงสร้างชัดเจน หรือ structured data เป็นอย่างดี ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่เป็นตัวเลขหรือถ้อยความต่างๆ ที่มีคำจำกัดความตายตัว

แต่พอเจอข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน หรือ unstructured data อย่างเช่น รูปภาพ วิดีโอ หรือไฟล์เสียง คอมพิวเตอร์อาจไม่ได้เก่งเท่าคน และต้องอาศัยการเรียนรู้อีกมาก ด้วยเทคนิคหลายรูปแบบ เพื่อให้เข้าใจถึงความหมายและสามารถช่วยมนุษย์ประมวลผลได้

การประยุกต์ computer vision ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ภาพนิ่งและไฟล์วิดีโอเพื่อจำแนกสิ่งของหรือเก็บข้อมูลก็เริ่มแพร่หลายมากขึ้นแล้วในธุรกิจต่างๆ ที่ทำงานด้านการวิเคราะห์ภาษา หรือ Natural Language Processing (NLP) และถือเป็นอีกสาขาที่น่าจับตามองไม่แพ้กัน

การทำงานกับภาษาหรือไฟล์เสียง ก็ไม่ต่างจากรูปภาพหรือไฟล์วิดีโอที่จำเป็นต้องสอนให้คอมพิวเตอร์รู้ก่อนว่าอะไรเป็นอะไร เช่น คำจำกัดความของคำ ประโยค บทบาทในประโยค เป็นต้น แต่สิ่งที่เป็นความท้าทายของภาษาคือ มันเป็นการเรียนรู้ที่ยากกว่ารูปภาพ ภาษาเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา สถานที่ ความทางการของภาษาที่ใช้ก็มักเปลี่ยนไปตามแต่ละกลุ่มบุคคลที่สนทนากัน

การทำความเข้าใจองค์ความรู้เหล่านี้เป็นเรื่องที่ไม่ง่ายนัก หากเทียบกับภาพถ่ายแล้ว ดูเหมือนคอมพิวเตอร์จะเรียนรู้ได้ง่ายและเร็วกว่า ส่วนหนึ่งเพราะองค์ความรู้ของวัตถุหนึ่งๆ มักจบในรูปภาพนั้นๆ เช่น หากเราต้องการสอนว่า ในรูปภาพมีผลส้มอยู่ เราแค่ label หรือวาดกรอบของผลส้มในรูปนั้น ทำอย่างนี้ซ้ำๆ คอมพิวเตอร์ก็จะเริ่มเข้าใจ สามารถสร้างองค์ความรู้เองได้

อย่างไรก็ดี การพัฒนาด้าน NLP ก็ก้าวหน้าจากแต่ก่อนมาก ในบางด้านมีความสามารถใกล้เคียงมนุษย์เลยทีเดียว ยกตัวอย่างในส่วนของการแปลภาษา กูเกิลเริ่มนำเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมหรือ Neural Network มาใช้ ทำให้การแปลภาษาหลักอย่างภาษาอังกฤษ จีน และสเปน ทำได้ดีขึ้นมาก ในบางคู่ภาษา เช่น แปลภาษาฝรั่งเศสเป็นภาษาอังกฤษ ความแม่นยำของอัลกอริธึมแบบใหม่มีความสามาถในการแปลเทียบเท่ากับการแปลโดยมนุษย์เลยทีเดียว ส่วนคู่ภาษาจีนและอังกฤษก็แม่นยำเพิ่มขึ้นมากกว่าโมเดลปกติอย่างเห็นได้ชัด

การประยุกต์นำ NLP มาใช้นั้นเป็นไปได้หลายด้าน ด้านหนึ่งที่ได้รับความนิยมมากคือ คอนเซปท์ Chatbot หรือ ‘ผู้ช่วย’ ที่คอยโต้ตอบหรือตอบคำถามของลูกค้าในกรณีต่างๆ เช่น สอบถามข้อมูลของผลิตภัณฑ์ รับเรื่องร้องเรียน เป็นต้น ซึ่งบริษัทต่างๆ อาจมีการตอบอีเมล์หรือรับโทรศัพท์ที่ติดต่อมาอยู่แล้ว แต่หากลูกค้ามีความจำเป็นต้องติดต่อบริษัทนอกเวลางานแชตบอต อาจช่วยรับเรื่องหรือตอบคำถามเบื้องต้นได้ ทำให้ลูกค้าสบายใจได้ในระดับหนึ่ง และยังช่วยลดภาระงานของบริษัทต่างๆ ด้วย

แพลตฟอร์มที่สามารถใช้ฟังก์ชันนี้ได้แล้วมีหลากหลาย เช่น เฟซบุ๊กเมสเสนเจอร์ต่อกับหน้าเพจ หรือจะเป็นช่องทางไลน์ รวมไปถึงกูเกิ้ลแอสซิสแทนต์

ในเบื้องต้น การใช้แชตบอตยังเป็นในขั้นพื้นฐาน ตอบคำถามทั่วไป แต่หากเราสอนและฝึกฝนตัว Chatbot ไปเรื่อยๆ ความสามารถในการทำความเข้าใจภาษาก็จะมีมากยิ่งขึ้น ซึ่งด้วยข้อมูลที่มีอยู่มากมายในโลกอินเทอร์เน็ต มีความเป็นไปได้ที่ต่อไปเราสามารถสร้าง “Digital Identity” หรือบอตที่มีบุคลิกคล้ายกับบุคคลที่มีชื่อเสียงได้ เช่น โดนัลด์ ทรัมป์ และ อีลอน มัสก์ หรือบุคคลที่เสียชีวิตไปแล้ว เช่น สตีเฟน ฮอว์กิง

แนวความคิดนี้เรียกว่า “Augmented Eternity” เปรียบเสมือนเป็นภาคต่อของแชตบอตที่มีความเข้าใจภาษา แต่เป็นบอตที่มีบุคลิกเหมือนคนจริงๆ ทั้งคำที่เลือกสื่อสาร แนวความคิดต่อโลก และองค์ความรู้เฉพาะบุคคลนั้นๆ แถมยังมีโอกาส ‘มีชีวิต’ อยู่ได้นานกว่าคนปกติอีกด้วย

Michael Graziano ศาสตราจารย์ด้าน จิตวิทยาและประสาทวิทยาที่มหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน สหรัฐอเมริกากล่าวว่า ในอนาคต องค์ความรู้ของบุคคลหนึ่งๆ อาจถูก “ดาวน์โหลด” หรือย้ายที่เก็บไปอยู่บนคลาวด์เพื่อตอบคำถามสำคัญๆ ก็เป็นได้

เมื่อคิดตามแล้ว Augmented Eternity เป็นไอเดียที่ประหลาดทีเดียว ฟังแล้วให้ความรู้สึกคล้ายกับการ “โคลนนิ่ง” ที่ไม่ได้เกิดขึ้นทางกายภาพ Hossein Rahnama นักวิจัยที่ MIT Media Lab มองว่าแนวคิดนี้ว่าสามารถก่อให้เกิดประโยชน์ในหลายๆ ด้าน เช่น การเข้าใจมุมมองผู้อื่นผ่านบทสนทนากับบอตที่เรียนรู้บุคลิกของคนคนนั้น ลองนึกภาพว่าหากต้องการรู้ว่าหัวหน้าของเรามีความเห็นอย่างไรกับเนื้องานที่เราทำ เราอาจซักซ้อมสื่อสารกับบอตที่ ‘โคลน’ แนวความคิดของหัวหน้ามาสอบถาม ซึ่งจะช่วยทำความเข้าใจมุมมองของฝ่ายตรงข้ามมากขึ้น ก่อนที่จะต้องเผชิญหน้ากับหัวหน้าตัวจริง หากบอตไม่แน่ใจในเรื่องใด ก็สามารถแสดงผลคะแนนความมั่นใจเพื่อให้ฝ่ายตรงข้ามได้รับรู้และประกอบการตัดสินใจ

อีกด้านหนึ่งที่ Augmented Eternity สามารถเป็นประโยชน์ได้คือ หากบอตมีองค์ความรู้เทียบเท่ากับผู้เชี่ยวชาญ การค้นหาข้อมูลก็จะง่ายมากขึ้น หลายคนอาจจำไม่ได้แล้วว่าโลกที่ไม่มีวิกิพีเดียหรือแม้แต่กูเกิลนั้นเป็นอย่างไร การเข้าถึงข้อมูลที่น่าเชื่อถือโดยไม่ต้องใช้เวลานานถือเป็นส่วนสำคัญในการเรียนรู้และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคนยุคปัจจุบัน ในยุคต่อไป บอตที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะเรื่อง จะสามารถให้ข้อมูลที่แม่นยำ และแนะนำหรือแสดงความเห็น ทำให้ผู้ใช้ได้รับรู้ข้อมูลในเชิงลึกมากขึ้นเมื่อเทียบกับอ่านผลลัพธ์การเสิร์ชบนเว็บ

ในอีกมุมหนึ่งหากไอเดีย Augmented Eternity เกิดขึ้นจริง คงมีการถกเถียงคำถามด้านจริยธรรมกันอย่างลึกซึ้ง เช่น หาก bot เรียนรู้หรือเลียนแบบบุคลิกของคนที่เสียชีวิตไปแล้วจะเกิดอะไรขึ้น บางทีนี่อาจจะเป็นวิธีในการบำบัดสภาพจิตใจของคนที่เพิ่งเสียคนรักไปอย่างไม่ได้คาดคิด หรืออาจส่งผลตรงข้ามทำให้คนเหล่านั้นติดอยู่กับอดีตก็เป็นได้

หรือต่อให้ไอเดียนี้มีประโยชน์จริง คำถามต่อไปคือ ใครจะมีอำนาจตัดสินใจหรือรับผิดขอบกับสิ่งที่บอตพูด ในเมื่อคนที่บอตทดแทนได้เสียชีวิตไปแล้ว สิ่งเหล่านี้เป็นคำถามชวนคิดก่อนที่ Augmented Eternity จะเป็นจริง

จากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ทำให้เกิดการนำข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์มากขึ้น ถ้อยคำ ภาษา ไฟล์เสียง เป็นอีกหนึ่งแหล่งที่มาของข้อมูลอันมหาศาล หากคนที่สามารถถอดรหัส หาแบบแผน จำแนกองค์ความรู้นี้ได้ ย่อมนำไปสู่ประโยชน์และการประยุกต์อีกมากมายตามมา แชตบอตเป็นเพียงการประยุกต์ขั้นพื้นฐานที่ในปัจจุบันเริ่มได้รับการสนับสนุนจากภาคธุรกิจอย่างแพร่หลาย หากต่อยอดไปเป็น Augmented Eternity ได้เมื่อไหร่ โลกเราคงเปลี่ยนไปจากปัจจุบันอย่างสิ้นเชิง

Tags: , ,