เมื่อใดๆ ในโลกล้วน AI เราทำอะไรได้บ้าง

เมื่อนาฬิกาข้อมือเรือนหนึ่งสะดุดตาของคุณเข้า คุณเลยหยิบสมาร์ทโฟนขึ้นมาถ่ายรูป จากนั้น chatbot ของห้างค้าปลีกแห่งหนึ่งจะใช้เทคโนโลยีการรู้จำภาพและการเรียนรู้เชิงลึกมาคาดการณ์ว่าเราจะถามอะไร แล้วส่งข้อมูลกลับมาให้ ทั้งรุ่นและราคาของนาฬิกา เป็นข้อมูลสินค้าในแบบที่ใกล้เคียงกัน และโปรโมชั่นที่มีอยู่ตอนนี้

พนักงานในธุรกิจพลังงานที่ต้องเดินทางไปกลับ กรุงเทพฯ-ระยอง ด้วยรถตู้ สามารถเดินทางได้อย่างปลอดภัยมากขึ้น เพราะเทคโนโลยีการรู้จำใบหน้าจะคอยตรวจสอบว่า คนขับมองทางข้างหน้าอยู่หรือเปล่า ง่วงไหม มีการวอกแวกเกินไปกว่าอัตราที่กำหนดไว้หรือไม่ หากเกินจากเกณฑ์ที่ตั้งไว้เป็นครั้งที่สาม ก็จะสั่งหยุดรถทันที โดยในอนาคต จะขยายไปสู่รถขนส่งแก๊ส-ขนส่งน้ำมัน ซึ่งจะช่วยลดอันตรายบนท้องถนนได้มาก

คุณจะไม่ต้องกังวลอีกว่าจะมีใครเอาบัตรประชาชนของคุณไปเปิดบัญชีธนาคารแล้วทำธุรกรรมต่างๆ โดยที่คุณไม่รู้ตัว เพราะต่อไป เทคโนโลยีการรู้จำใบหน้าจะจับคู่ใบหน้าของคุณกับบัตรประชาชนว่าตรงกันหรือเปล่า

ข้างต้นนี้เป็นสิ่งที่ ธนวัฒน์ สุธรรมพันธุ์ กรรมการผู้จัดการ บริษัท ไมโครซอฟท์ (ประเทศไทย) จำกัด เล่าว่า ‘ไมโครซอฟท์’ กำลังทำงานร่วมกับองค์กรธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ อยู่

และในภาวะที่เทคโนโลยีต่างๆ ไม่ว่าจะปัญญาประดิษฐ์ (เอไอ) หรือระบบคลาวด์ เข้ามามีบทบาทมากขึ้นๆ ธนวัฒน์ย้ำว่านี่คือ ‘โอกาส’ และแนะนำว่า ทุกองค์กรควรต้องมี tech intensity ต้องมีศักยภาพที่จะเอาเทคโนโลยีเหล่านั้นมาสร้างข้อได้เปรียบในการแข่งขันของตัวเอง โดยเขาเสนอสองแนวทางคือ การปรับใช้เทคโนโลยีจากข้างนอกเข้ามาให้เร็ว หรือ สอง สร้างด้วยตัวเองแต่อย่าสร้างอะไรที่ธรรมดาหรือมีอยู่แล้วในตลาด

เขาบอกว่า ขณะที่ธุรกิจสตาร์ตอัพอาจจะมีข้อได้เปรียบที่ต้นทุนต่ำ สดใหม่ และไวกว่า แต่ธุรกิจที่อยู่มาก่อนก็ได้เปรียบที่มีข้อมูลที่เก็บสะสมไว้มหาศาล คำถามคือจะทำให้ข้อมูลเหล่านี้ตอบโจทย์เราได้อย่างไร

ธนวัฒน์ยกตัวอย่างทีมจัดซื้อของปูนซีเมนส์ไทยที่ไม่มีทักษะดิจิทัล แต่ใช้ machine learning tools ไปจับข้อมูลการสั่งซื้อผลิตภัณฑ์ของลูกค้าในอดีต เพื่อคาดการณ์ว่าเดือนต่อไป ควรจะต้องสั่งซื้อของเท่าใดให้ไม่เหลือสินค้าคงคลังเยอะเกินไป ถือเป็นการช่วยลดต้นทุนได้ ทำให้ได้เปรียบในการแข่งขัน

“นี่เป็นเหตุผลว่าทำไมทุกวันนี้ digital transformation ถึงสำคัญมาก” ธนวัฒน์ ย้ำ

AI ในไร่อ้อย

‘VRSIM’ เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างของการใช้ AI เข้ามาเพิ่มประสิทธิภาพในการเก็บเกี่ยวอ้อยซึ่งถูกน้ำไปแปรรูปเป็นน้ำตาล ผลผลิตที่ไทยส่งออกเป็นอันดับที่สองของโลก เพิ่มพงศ์ เอี้ยวบันดาลสุข กรรมการผู้จัดการและผู้ก่อตั้งบริษัท บลู โอเชียน เทคโนโลยี เริ่มด้วยการเล่าปัญหาการเก็บเกี่ยวอ้อยว่า แม้ปัจจุบัน การเก็บเกี่ยวอ้อยเปลี่ยนจากการใช้มือตัดมาเป็นเครื่องจักร และลำเลียงผ่านรถสิบล้อ ซึ่งช่วยให้เก็บเกี่ยวได้เร็วขึ้น แต่ก็พบปัญหาขาดแคลนแรงงาน

ทั้งนี้ เพราะช่วงที่กำหนดให้เก็บเกี่ยวอ้อยได้นั้นสั้นเพียงสามเดือน จากเดือนต้นธันวาคม-กุมภาพันธ์ ขณะที่กว่าคนคนหนึ่งจะฝึกขับรถตัดอ้อยต้องใช้เวลาถึงสามปีกว่าจะทำงานได้จริง โดยสามเดือนแรก จะยังไม่ได้ฝึกขับจริงๆ แต่จะต้องสังเกตการณ์การทำงานของพนักงานผู้เชี่ยวชาญอยู่บนรถก่อน ปีต่อมา จึงได้เริ่มขับ

ที่ต้องใช้เวลานาน ก็เพราะรถตัดอ้อยนั้นราคาสูงระดับแปดหลัก ขณะที่พื้นในไร่อ้อยนั้นไม่เรียบ ถ้าเจอหลุมบ่อ แล้วขับรถไม่ดีหรือตีวงผิดก็มีโอกาสพลิกคว่ำได้ หรือขับไม่เป็นก็อาจไปทับต้นหน่อ ทำให้ต้องลงทุนปลูกใหม่ เป็นค่าใช้จ่ายมหาศาล

เพิ่มพงศ์ เล่าต่อว่า บริษัทจึงพัฒนา simulation ขึ้นมา โดยแม้ที่ผ่านมาจะมี simulation ฝึกขับรถ เครื่องจักรทางการเกษตรอื่นๆ อยู่แล้ว แต่ในการควบคุมอุปกรณ์ยังเป็นการมองผ่านหน้าจอสามมิติอยู่ ขณะที่การขับรถจริง เราต้องมองหันซ้ายขวา ต้องมองหารถสิบล้อและปล่อยให้ตรงกับรถสิบล้อด้วย สิ่งที่จะตอบโจทย์คือ เทคโนโลยี VR จำลองสถานการณ์ได้แบบ 360 องศา ให้ผู้ฝึกสวมแว่น เสมือนอยู่ในสถานที่จริง มีอุปกรณ์ล้อกับของจริง ทั้งพวงมาลัย คันโยก นอกจากนี้ยังมีการใช้ machine learning เข้ามาเก็บแพทเทิร์นของการขับที่มีประสิทธิภาพที่สุดเพื่อนำไปแนะนำการขับได้ด้วย  

โดยสรุป เมื่อมีระบบนี้ พนักงานก็ไม่ต้องรอฤดูกาลเก็บเกี่ยว สามารถลองผิดลองถูกได้เรื่อยๆ ลดระยะเวลาการฝึกลง และไม่ต้องเสี่ยงกับความเสียหายที่อาจจะเกิดขึ้นด้วย

AI ทางการแพทย์

การแพทย์เป็นอีกภาคหนึ่งที่ AI เข้ามามีบทบาทอย่างยิ่ง ดร.พญ.พิจิกา วัชราภิชาต นักวิจัยทีม Microsoft Research ประจำศูนย์วิจัยที่เมืองเคมบริดจ์ สหราชอาณาจักร  ผู้เชี่ยวชาญทั้งด้านการแพทย์และวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ยกตัวอย่างถึงนวัตกรรมทางการแพทย์ที่เอา AI มาใช้ เช่น ใช้ AI อ่านรหัสพันธุกรรม ซึ่งเปรียบเหมือน big data ขนานใหญ่ในร่างกายมนุษย์ แล้วทำนายแนวโน้มการเกิดโรคต่างๆ หรือใช้ AI ประมวลข้อมูลจำนวนมาก เพื่อหาโครงสร้างของโมเลกุลยาใหม่ๆ และพยากรณ์แนวโน้มได้ว่าจะได้ยาประเภทไหน ซึ่งจะช่วยย่นเวลาได้มากจากที่ปกติแล้วบริษัทยาใช้เวลา 10-15 ปีในการคิดค้นยาตัวหนึ่ง

“AI เป็นเทคโนโลยีที่มาช่วย ต้องทำงานคู่กับมนุษย์ มีงานวิจัยเทียบกันระหว่าง AI กับแพทย์ พบว่า มีความแตกต่างกันเล็กน้อย แต่เมื่อทำงานด้วยกัน ประสิทธิภาพจะสูงสุด” เธอกล่าวและบอกว่า สุดท้ายการตัดสินใจและการรักษาก็ยังต้องตกอยู่ที่แพทย์

อย่างไรก็ตามแม้จะมีความแม่นยำดีแล้ว แต่ ดร.พญ.พิจิกา ชี้ว่ายังต้องวิจัยต่อในเรื่องความโปร่งใส เช่น AI ต้องสามารถอธิบายตัวเองได้ว่าทำไมจึงพยากรณ์มาแบบนี้ ไม่ใช่แค่ให้คำตอบแล้วจบ รวมถึงต้องบอกได้ว่ามั่นใจเพียงใด เพราะบางครั้งคำตอบอาจเป็นการสุ่มก็ได้ โดยหากอธิบายตัวเองได้ ความปลอดภัยก็จะเกิดขึ้น