History of AI : ประวัติศาสตร์ AI (มหากาพย์การกำเนิดปัญญาประดิษฐ์)
ประวัติศาสตร์ AI ฉบับสมบูรณ์
[ Alan Turing กับการแก้รหัส Enigma ]
ในห้วงเวลาอันมืดมิดของปี 1939 ขณะที่โลกกำลังโอนเอนอยู่บนขอบหน้าผาแห่งสงคราม การต่อสู้ทางการเข้ารหัสลับกำลังก่อตัวขึ้น กองทัพนาซีได้ปล่อยเครื่องเข้ารหัส Enigma ออกมา อุปกรณ์ที่มีความซับซ้อนเกินกว่าจะจินตนาการได้ ในความสิ้นหวัง ฝ่ายสัมพันธมิตรได้หันไปพึ่งพานักคณิตศาสตร์ผู้มีวิสัยทัศน์นาม Alan Turing สมองอันเฉียบแหลมของเขาไม่เพียงแต่จะแกะรหัส Enigma เท่านั้น แต่ยังเป็นจุดกำเนิดของแนวคิดปัญญาประดิษฐ์อีกด้วย
Turing รู้ดีว่าวิธีถอดรหัสแบบดั้งเดิมนั้นไร้ประโยชน์เมื่อเทียบกับ Enigma ด้วยความมุ่งมั่นอันแรงกล้า เขาจึงสร้างเครื่องจักรชนิดใหม่ขึ้นมา สิ่งประดิษฐ์ของเขาไม่ใช่แค่เครื่องถอดรหัสธรรมดา แต่เป็นรากฐานของโลกดิจิทัลยุคใหม่ทั้งหมด มันคือจุดเริ่มต้นของยุคคอมพิวเตอร์ และเป็นการนิยามอนาคตของอารยธรรมมนุษย์ใหม่ทั้งหมด
เสียงกระซิบของอนาคตดังก้องไปทั่วโลก คอมพิวเตอร์จะทำให้ชีวิตง่ายขึ้น ชาวอเมริกันกว่าหนึ่งในสามเชื่อในทฤษฎีนี้และซื้อพีซีมาใช้ แต่สิ่งที่น่ากังวลจริงๆ คือ อะไรจะเกิดขึ้นถ้าเครื่องจักรสามารถคิดได้? และที่น่าสนใจไปกว่านั้นคือ มันจะทำได้จริงหรือ? ในระยะยาว เราอาจเผชิญกับปัญหายากลำบากในการแยกแยะมนุษย์ออกจากหุ่นยนต์
ขณะที่โลกก้าวเข้าสู่ปี 1946 กองทัพทั่วโลกต่างตระหนักถึงพลังอันน่าทึ่งของคอมพิวเตอร์ และต่างก็ปรารถนาจะครอบครองมัน แต่เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนคอมพิวเตอร์ในขณะนั้นยังไม่มีประสิทธิภาพ พวกเขาใช้หลอดสุญญากาศซึ่งทำงานคล้ายหลอดไฟยักษ์ ต้องใช้แรงงานคนจำนวนมหาศาลในการบำรุงรักษา ทำให้คอมพิวเตอร์ทางการทหารบางเครื่องมีขนาดใหญ่โตเทียบเท่าโกดัง
นักวิทยาศาสตร์ชั้นนำของโลกต่างรู้ดีว่าต้องมีวิธีที่ดีกว่านี้ในการขับเคลื่อนคอมพิวเตอร์ และแล้วในปี 1947 นักฟิสิกส์อัจฉริยะนาม Bill Shockley ก็ก้าวเข้ามามีบทบาท เขาจินตนาการถึงวิธีใหม่ในการขับเคลื่อนคอมพิวเตอร์โดยใช้ธาตุเจอร์เมเนียมเพื่อสร้างสิ่งที่เรียกว่าสารกึ่งตัวนำ
สารกึ่งตัวนำกลายเป็นทางออกที่สมบูรณ์แบบ อยู่ระหว่างวัสดุอย่างโลหะที่นำไฟฟ้า กับฉนวนอย่างยางและแก้วที่กั้นไฟฟ้า มันสามารถทำได้ทั้งสองอย่าง ทำให้มันทำหน้าที่เหมือนสวิตช์ไฟฟ้าได้ สิ่งนี้ต่อมากลายเป็นที่รู้จักในชื่อ "ทรานซิสเตอร์" ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีไปตลอดกาล
แม้ว่าการประยุกต์ใช้ทรานซิสเตอร์ในตอนนั้นจะยังเป็นเพียงทฤษฎี แต่ก็ไม่ได้หยุดยั้งผู้มีปัญญาเฉียบแหลมที่สุดในโลกจากการมองเห็นอนาคตของคอมพิวเตอร์ อนาคตของพลังการประมวลผลถูกย่อส่วนลงมาเหลือเพียงขนาดปลายนิ้วมือ ทรานซิสเตอร์ที่มีขนาดไม่ใหญ่ไปกว่าเมล็ดข้าวโพด ทำให้อัจฉริยะบางคนเริ่มจินตนาการถึงอนาคตที่มีซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทรงพลังที่แสดงถึงปัญญาประดิษฐ์
คำถามที่ท้าทายจิตใจของทุกคนคือ เครื่องจักรสามารถคิดได้จริงหรือ? แม้แต่นักวิทยาศาสตร์เองก็ยังถกเถียงกันในประเด็นนี้
[ Network ]
ในปี 1950 Alan Turing ได้แนะนำให้โลกรู้จักกับ "The Imitation Game" หรือที่รู้จักในชื่อ Turing Test การทดสอบที่จะบ่งชี้ว่าเครื่องจักรสามารถแสดงพฤติกรรมอันชาญฉลาดที่แยกแยะไม่ออกจากมนุษย์ได้หรือไม่ เป็นการตั้งคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับขีดจำกัดของปัญญาประดิษฐ์และปัญญามนุษย์ และตอนนี้พลังของ AI ได้ถูกสลักไว้ในจิตใจมนุษย์อย่างถาวรแล้ว ในโลกที่เครื่องจักรชนิดใหม่นี้อาจมีความสำคัญยิ่งกว่าระเบิดปรมาณูเสียอีก
ความหลงใหลใหม่ในคอมพิวเตอร์นี้บังคับให้มหาวิทยาลัยชั้นนำอย่าง Harvard, MIT และ Princeton เริ่มเปิดหลักสูตรปริญญาด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และเมื่อรวมกับข้อเท็จจริงที่ว่าวิศวกรคอมพิวเตอร์กลายเป็นหนึ่งในอาชีพที่ได้รับค่าตอบแทนสูงสุด ผู้มีปัญญาเฉียบแหลมที่สุดในโลกก็เริ่มหลั่งไหลเข้าสู่หลักสูตรเหล่านี้
หนึ่งในนั้นคือ Marvin Minsky นักศึกษาปริญญาเอกวัย 23 ปีจากมหาวิทยาลัย Princeton ผู้ได้รับแรงบันดาลใจจากบทความของ Alan Turing เรื่องปัญญาประดิษฐ์ Minsky สร้างเครือข่ายประสาทเทียม (Neuronet) ตัวแรกของโลกโดยใช้สายไฟและหลอดสูญญากาศ 6 หลอดเป็นจุดเชื่อมประสาท แม้ว่าหลอดสูญญากาศจะล้มเหลวเป็นประจำ แต่เครื่องก็ยังคงทำงานได้ และวางรากฐานให้กับสาขาปัญญาประดิษฐ์ โดยหินรากฐานนั้นก็คือ neural network นั่นเอง
ไม่กี่ปีต่อมา การประดิษฐ์ทรานซิสเตอร์ของ Bill Shockley นำไปสู่วิทยุทรานซิสเตอร์ และมันก็กลายเป็นอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบพกพาที่ขายดีที่สุดตลอดกาล ทำให้ชาวโลกได้ลิ้มรสชาติแรกของพลังแห่งอิเล็กทรอนิกส์ขนาดกะทัดรัด และทุกคนก็เริ่มจินตนาการถึงความเป็นไปได้ที่ทรานซิสเตอร์จะสามารถทำได้
"เราจะสามารถผลิตจอโทรทัศน์แบบแบนได้อย่างง่ายดาย" ความคิดนี้ทำให้ Bill Shockley ผู้ประดิษฐ์ทรานซิสเตอร์ ลาออกจาก Bell Labs และไปก่อตั้ง Shockley Semiconductor บริษัทที่มุ่งเน้นการผลิตทรานซิสเตอร์
แต่ Shockley ไม่สามารถทำมันได้คนเดียว เขาเริ่มเสาะหานักศึกษาปริญญาเอกและบริษัทอิเล็กทรอนิกส์เพื่อรวบรวมคนรุ่นใหม่ที่มีความสามารถ อย่างเช่น Gordon Moore นักเคมีจาก John Hopkins และ Robert Noyce ผู้มีปริญญาเอกจาก MIT และเป็นซุปเปอร์สตาร์ดาวรุ่งในโลกของทรานซิสเตอร์ สุดท้ายแล้ว Shockley ได้ชักชวนอัจฉริยะอีก 12 คนเข้าร่วมกับ Shockley Semiconductor
หลังจากก่อตั้งขึ้นในปี 1954 Shockley Semiconductor ก็กลายเป็นที่พูดถึงในวงการ เพราะ Shockley ตั้งใจจะตั้งบริษัทในเมืองบ้านเกิดของเขา Palo Alto ทำให้มันกลายเป็นสตาร์ทอัพเทคโนโลยีเพียงรายที่ 3 ในประวัติศาสตร์ที่มีสำนักงานใหญ่อยู่ที่ Silicon Valley
[ Fairchild Semiconductor ]
แต่มันไม่ได้อยู่ยงคงกระพันนาน เพราะในปี 1956 เพียงไม่กี่เดือนหลังจาก Shockley ได้รับรางวัลโนเบลจากการประดิษฐ์ทรานซิสเตอร์ มี 8 จาก 12 คนที่เขาชักชวนมาหนีออกจาก Shockley Semiconductor ไปสร้างบริษัทใหม่ของตัวเองชื่อ Fairchild Semiconductor เป็นสตาร์ทอัพที่มุ่งเน้นการผลิตทรานซิสเตอร์จากซิลิคอนระดับอุตสาหกรรม Shockley ผู้เกลียดชังการกระทำนี้อย่างมาก จึงตั้งฉายาให้กับคนกลุ่มนี้ว่า "แปดทรยศ"
แต่จังหวะเวลากลับเพอร์เฟ็กต์ เพราะภายในไม่กี่เดือน Fairchild Semiconductor ก็เริ่มทำกำไรได้จากการขายทรานซิสเตอร์ซิลิคอน 100 ตัวให้กับ IBM เพื่อใช้ในระบบนำทางของเครื่องบินทิ้งระเบิด B70 ของกองทัพ
การขายครั้งนี้ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญในโลกของคอมพิวเตอร์ เพราะมันพิสูจน์ว่าสารกึ่งตัวนำบนพื้นฐานซิลิคอนนั้นเหนือกว่าสารกึ่งตัวนำจากเจอร์เมเนียมดั้งเดิมที่สร้างโดย Shockley และอัตรากำไรต่อทรานซิสเตอร์ก็สูงกว่าแบบเจอร์เมเนียมถึง 30 เท่า ตอนนี้กองทัพสหรัฐต้องการทรานซิสเตอร์หลายร้อยหรือแม้แต่หลายพันตัวเพื่อขับเคลื่อนทุกอย่างตั้งแต่คอมพิวเตอร์ไปจนถึงขีปนาวุธ
แต่กระบวนการผลิตทรานซิสเตอร์ในขณะนั้นยังไม่มีประสิทธิภาพ ครึ่งหนึ่งของทรานซิสเตอร์ที่ส่งให้กองทัพต้องเรียกคืน เพราะเพียงแค่กระแทกเข้ากับผนังเบาๆ ทรานซิสเตอร์ทั้งตัวก็จะหยุดทำงานแล้ว และถึงแม้ Fairchild จะเป็นที่รู้จักในฐานะผู้ผลิตทรานซิสเตอร์ที่ดีที่สุดในโลก กระบวนการผลิตที่ไร้ประสิทธิภาพนี้ก็ยังคงเป็นปัญหามหาศาลสำหรับอุตสาหกรรมทั้งหมด
และแล้วก็ถึงคิวของอัจฉริยะคนที่สี่ John Earle นักฟิสิกส์ของ Fairchild ผู้ประดิษฐ์วิธีผลิตทรานซิสเตอร์แบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เรียกว่ากระบวนการแบบแบนราบ (planar process) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเพิ่มชั้นของสารเคลือบลงไปที่ด้านบนของทรานซิสเตอร์เพื่อเพิ่มเสถียรภาพและความทนทาน มันเป็นการปรับปรุงขั้นตอนการผลิตสารกึ่งตัวนำที่ยอดเยี่ยมและจำเป็นอย่างยิ่ง ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงวงการคอมพิวเตอร์ไปตลอดกาล
กระบวนการแบบแบนราบนี้ทำให้ Fairchild Semiconductor ร่ำรวยขึ้นกว่าเดิมจากสิทธิบัตรที่ครอบครองเกี่ยวกับกระบวนการนี้ เพราะตอนนี้ใครที่ต้องการผลิตทรานซิสเตอร์ก็ต้องใช้กระบวนการแบบแบนราบ ซึ่งหมายความว่าพวกเขาต้องจ่ายเงินให้กับ Fairchild
แค่สิทธิบัตรฉบับเดียวนี้ก็ทำให้วอลล์สตรีทหันมาคลั่งไคล้ Fairchild อย่างบ้าคลั่ง ส่งผลให้กำไรทะลุเป้าไตรมาสแล้วไตรมาสเล่า และราคาหุ้นพุ่งสูงสุดเป็นประวัติการณ์
แต่ท่ามกลางกำไรที่พุ่งทะยานอย่างรวดเร็ว Fairchild Semiconductor และอุตสาหกรรมทั้งหมดก็ยังคงเผชิญกับปัญหาใหญ่อยู่ เพราะทรานซิสเตอร์ในตอนนั้นมีข้อจำกัดในการขยายขนาด มันสามารถทำได้เพียงสิ่งเดียวในแต่ละครั้ง ดังนั้นถ้าคุณต้องการทำล้านสิ่ง คุณก็ต้องใช้ทรานซิสเตอร์ล้านตัว ซึ่งทำให้อุตสาหกรรมทั้งหมดหยุดชะงัก เนื่องจากคอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่เริ่มถึงขีดจำกัดเนื่องจากข้อจำกัดของทรานซิสเตอร์ที่ลดลงเรื่อยๆ
สิ่งนี้กระตุ้นให้ Bob Noyce ผู้นำอัจฉริยะของ Fairchild สร้างวงจรรวม (integrated circuit) ซึ่งเป็นวิธีให้ทรานซิสเตอร์ทำงานร่วมกันแบบเป็นเครือข่าย แต่ถ้าจะพูดตามตรง Bob ได้ไอเดียนี้มาจาก Jack Kilby พนักงานของ Texas Instruments ผู้ซึ่งสร้างมันขึ้นมาก่อนในเชิงเทคนิค แต่เวอร์ชันของ Jack ไม่ได้ดีเท่าของ Bob เลย
เปรียบเสมือน Tony Stark ที่สามารถสร้างเครื่องปฏิกรณ์อาร์คด้วยเศษเหล็กไม่กี่ชิ้น ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์คนอื่นๆ พยายามอย่างหนักเพื่อจะทำแบบเดียวกัน แต่ไม่สำเร็จ
[ Fairchildren ]
การประดิษฐ์วงจรรวมของ Bob Noyce จึงสร้างอุตสาหกรรมใหม่ทั้งหมด เพราะตอนนี้มีความต้องการทรานซิสเตอร์ทั่วโลกมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งเป็นความต้องการที่ Fairchild ไม่สามารถตอบสนองได้เพียงลำพัง
สิ่งนี้ก่อให้เกิดการอพยพครั้งใหญ่ของพนักงาน Fairchild Semiconductor ที่แยกย้ายออกไปตั้งบริษัทสารกึ่งตัวนำของตัวเอง จนได้รับฉายาว่า "Fairchildren" (ลูกๆ ของ Fairchild) เช่น LSI logic, AMD และ Intel ซึ่งก่อตั้งโดย Bob Noyce เอง
อันที่จริง จนถึงทุกวันนี้ มากกว่า 92% ของพลังการประมวลผลของโลกสามารถสืบย้อนกลับไปถึง Fairchildren ได้
แต่พอถึงกลางทศวรรษ 1960 ความต้องการวงจรรวมก็พุ่งสูงขึ้นอย่างมากจากการแข่งขันด้านอวกาศระหว่างสหรัฐฯ กับรัสเซีย และจากบริษัทใหญ่ๆ ที่ต้องการคอมพิวเตอร์ที่สร้างขึ้นมาเฉพาะ
แต่จนถึงตอนนี้ แนวคิดเรื่องปัญญาประดิษฐ์ก็ยังเป็นแค่ความฝันในนิยายวิทยาศาสตร์เท่านั้น จนกระทั่งปี 1966...
ในปีนั้น Joseph Weizenbaum นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์จาก MIT ตัดสินใจที่จะเปลี่ยนแปลงสิ่งนั้น โดยการสร้างแชทบอทตัวแรกของโลกชื่อ ELIZA โดยใช้คอมพิวเตอร์ IBM 7094
ELIZA เป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ทุกคนสามารถสนทนาด้วยผ่านแป้นพิมพ์ และมันจะตอบกลับบนหน้าจอ ได้รับแรงบันดาลใจโดยตรงจาก neural network ของ Marvin Minsky เมื่อสิบปีก่อน
ELIZA จำลองบทสนทนาโดยใช้การจับคู่รูปแบบและวิธีการแทนที่ ซึ่งให้ภาพลวงตาแก่ผู้ใช้ว่ามันเข้าใจ แต่ไม่ว่าจะอย่างไร หลายคนที่คุยกับ ELIZA ก็ยังรู้สึกว่าพวกเขากำลังคุยกับคนจริงๆ
ตอนนี้ชาวโลกตระหนักถึงพลังอันน่าทึ่งของปัญญาประดิษฐ์และพลังของคอมพิวเตอร์แล้ว ดังนั้นในปี 1971 Intel ก็ได้รับสัญญาจากบริษัทญี่ปุ่นชื่อ Busicom ให้สร้างชุดวงจรรวมทรานซิสเตอร์สำหรับเครื่องคำนวณที่ล้ำสมัยของ Busicom
แต่ข้อกำหนดสำหรับวงจรรวมที่กำหนดเองนั้นซับซ้อนเกินกว่าจะสร้างโดยใช้เทคโนโลยีปัจจุบัน Intel จึงตระหนักว่าไม่มีรูปแบบใดของวงจรรวมที่จะแก้ปัญหานี้ได้ พวกเขาจึงต้องคิดนอกกรอบ
และแล้ววิศวกรหนุ่มของ Intel ชื่อ Ted Hoff ก็ตระหนักว่าวิธีเดียวที่จะทำให้ข้อกำหนดง่ายขึ้นคือการสร้างคอมพิวเตอร์ขนาดเล็กที่สามารถประมวลผลคำขอทั้งหมดได้อย่างอิสระและมีประสิทธิภาพ เขาเรียกมันว่า ไมโครโพรเซสเซอร์ คอมพิวเตอร์ที่มีขนาดเท่าปลายนิ้วมือ
ดังนั้น การประดิษฐ์ไมโครโพรเซสเซอร์ของ Intel จึงนำไปสู่ความคิดใหม่เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ เพราะเป็นครั้งแรกที่คอมพิวเตอร์สามารถมีขนาดเล็กและถูกพอที่จะวางบนโต๊ะได้
แต่น่าเสียดายที่มีบริษัทน้อยมากที่มุ่งเน้นไปที่การสร้างคอมพิวเตอร์จริงๆ ช่องว่างนี้จึงสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้ประกอบการหลายสิบรายเข้ามาเติมเต็มความต้องการนั้น
ดังนั้นในช่วงปลายทศวรรษ 1970 เราจึงได้เห็นการก่อตั้ง Microsoft และ Apple บริษัทที่ร่ำรวยที่สุดในโลกทุกวันนี้ ซึ่งวางรากฐานให้กับคอมพิวเตอร์สมัยใหม่
บริษัทเหล่านี้ได้ปูทางไปสู่การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของพีซีในช่วงยุค 80 และต้นยุค 90 โดยครองส่วนแบ่งตลาดพีซีไปถึง 96% ระหว่างสองบริษัทนี้ แต่แม้ว่าคอมพิวเตอร์จะขายดีเป็นเทน้ำเทท่าปีแล้วปีเล่า การก้าวกระโดดครั้งใหญ่ที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ในยุคนั้นกลับไม่ได้อยู่ในวงการคอมพิวเตอร์ แต่อยู่ในโลกของคณิตศาสตร์ต่างหาก
[ Geoffrey Hinton ]
เพราะในปี 1986 นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอังกฤษอัจฉริยะชื่อ Geoffrey Hinton ได้สร้าง backpropagation ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำหน้าที่เหมือนครูที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อผิดพลาดของตัวเอง มันตรวจสอบคำตอบของคอมพิวเตอร์ ดูว่ามันผิดพลาดตรงไหน แล้วให้คำแนะนำว่ามันจะปรับปรุงได้อย่างไรในครั้งต่อไป
backpropagation กลายเป็นรากฐานสำคัญของ neural network ในทันที กระตุ้นให้บริษัทอย่าง Ward Systems ประดิษฐ์ neuroShell ซึ่งเป็นเครื่องมือคาดการณ์รุ่นแรกๆ ของโลกที่ใช้ backpropagation และ machine learning
แต่ neural network ไม่ใช่วิธีเดียวที่ AI กำลังพัฒนา เพราะในปี 1997 IBM สร้าง Deep Blue โปรแกรม AI ที่ใช้อัลกอริทึมการค้นหาที่ซับซ้อนมาก ฐานข้อมูลเกมที่เล่นในอดีต และรวมเข้ากับพลังการประมวลผลแบบ brute force เพื่อเอาชนะนักเล่นหมากรุกที่เก่งที่สุดในโลก
แต่ในตอนนั้นพวกเขาคงไม่รู้หรอกว่า ชัยชนะของ IBM ได้ให้พิมพ์เขียวสำหรับอนาคตของ AI ซึ่งก็คือ เมื่อคุณรวมข้อมูลปริมาณมาก อัลกอริทึมที่แข็งแกร่ง และพลังการประมวลผลเข้าด้วยกัน คุณก็สามารถสร้างสิ่งที่ฉลาดล้ำมากๆ ได้
เพราะในช่วงปลาย 90 พลังของคอมพิวเตอร์ประกอบกับอินเทอร์เน็ตได้เข้าครอบงำมนุษยชาติ ตอนนี้เหล่ามหาเศรษฐีหน้าใหม่กำลังถือกำเนิดขึ้นทุกคืน ผ่านการสร้างบริษัทที่กำลังพาโลกแอนะล็อกของเราเข้าสู่ยุคดิจิทัล
การเกิดขึ้นของบริษัทอินเทอร์เน็ตอย่าง Google, Amazon และ Facebook นำโลกเข้าสู่ยุคสารสนเทศ และตอนนี้มีหลายร้อยบริษัทที่สร้างข้อมูลในแต่ละปีมากกว่าที่มนุษยชาติเคยสร้างมาในหนึ่งศตวรรษ
สิ่งนี้สร้างความต้องการใหม่ให้คอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้ได้ บริษัทยักษ์ใหญ่จึงเริ่มจ้างนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ดีที่สุดของโลกเพื่อหาวิธีวิเคราะห์ข้อมูลแบบใหม่ๆ และสร้างสรรค์
ซึ่งนำเรากลับมาที่ Geoffrey Hinton อีกครั้ง จำเขาได้ไหม? นักศึกษาหนุ่มนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ช่วยสร้าง backpropagation ไง ตอนนี้เขาไม่ใช่นักศึกษาแล้ว แต่เป็นศาสตราจารย์ที่มหาวิทยาลัยโตรอนโต้ที่กำลังฝึกฝนผู้มีความสามารถรุ่นต่อไปในด้าน AI
และด้วย Big Data ทั้งหมดที่ถูกสร้างโดยบริษัทอินเทอร์เน็ตเหล่านี้ มันได้ปลุกความสนใจใหม่ในแนวคิดของ neural network และการหาวิธีที่จะพัฒนามันไปอีกขั้น
ดังนั้น ในปี 2006 Geoffrey Hinton จึงสร้างอัลกอริทึมใหม่ที่เรียกว่า Convolutional Neural Network (CNN) ซึ่งเป็นวิธีที่คอมพิวเตอร์สามารถเริ่มคิด จดจำรูปแบบ และแม้กระทั่งรูปภาพ
CNN กลายเป็นที่นิยมในหมู่ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีในทันที Facebook และ Google ใช้มันเพื่อแท็กและจดจำรูปภาพ Amazon ใช้มันเพื่อแนะนำสินค้าที่คุณอาจซื้อต่อไป และ Apple ใช้มันเป็นวิธีปลดล็อคโทรศัพท์ที่เจ๋งๆ
อัลกอริทึมนี้กลายเป็นสิ่งสำคัญมากต่อชุมชน AI จนมอบฉายาใหม่ให้ Geoffrey Hinton ว่า "The Godfather of AI"
[ The Big Bang of AI ปลดล็อคพลังปัญญาประดิษฐ์ ]
แต่ถึงแม้ทุกบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำจะพบวิธีใช้ CNN เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ทุกคนก็รู้ว่ายังมีโอกาสมหาศาลที่จะปลดล็อคปัญญาที่แท้จริง
ดังนั้นในปี 2007 ศาสตราจารย์จากสถาบันเทคโนโลยีแคลิฟอร์เนีย (Caltech) ชื่อ Dr. Fei-Fei Li ได้เปิดตัว ImageNet การแข่งขันรูปแบบใหม่ที่มุ่งมั่นจะให้ชุดข้อมูลแบบเปิดที่ใหญ่ที่สุดในโลก เพื่อหาอัลกอริทึมที่ดีที่สุดที่สามารถแสดงให้เห็นถึงปัญญาที่แท้จริง
ในช่วงแรกๆ เธอประกาศผู้ชนะ แต่ก็ไม่มีอะไรเกิดขึ้น จนกระทั่งปี 2012 Geoffrey Hinton ตัดสินใจเข้าร่วมการแข่งขันกับนักศึกษาของเขาสองคนคือ Ilya Sutskever และ Alex Krizhevsky ทั้งสามคนส่งโมเดล CNN ของพวกเขาที่เรียกว่า AlexNet เข้าแข่งขัน
และสุภาพบุรุษทั้งหลาย ขอบอกเลยว่าช่วงเวลานี้ยิ่งใหญ่มากในโลก AI จนพวกเขาเรียกมันว่า "The Big Bang of AI" (การระเบิดครั้งใหญ่แห่ง AI)
มันเป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายว่าเป็นวันที่ AI ถือกำเนิดขึ้น
แต่เดี๋ยวก่อน เพราะอัลกอริทึม AlexNet ไม่ใช่สิ่งเดียวที่ขับเคลื่อนโมเดล AI เพราะคุณจำสูตรของ AI ที่ IBM วางไว้กับ Deep Blue ได้ไหม? ข้อมูล + โมเดล + การคำนวณ
เดาซิว่าความลับที่แท้จริงคืออะไร มันคือพลังการประมวลผล GPU ที่อยู่เบื้องหลัง ซึ่งสร้างโดย Nvidia!
และก็เป็นการก้าวกระโดดครั้งนี้ที่บังคับให้ Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia เปลี่ยนทิศทางการพัฒนาผลิตภัณฑ์หลักของบริษัทอย่างสิ้นเชิง จากที่ก่อนหน้านี้ผลิตการ์ดจอสำหรับเกมเป็นหลัก
และตอนนี้ Jensen ตัดสินใจเดิมพันทุกอย่างไปกับอนาคตของ AI โดยการสร้างชิปไมโครที่ทรงพลังที่สุดในโลกเพื่อขับเคลื่อนมัน
เป็นการเดิมพันที่คุ้มค่าอย่างยิ่งเกือบทศวรรษต่อมา เพราะจนถึงวันนี้ Nvidia เป็นบริษัทที่ร่ำรวยอันดับ 3 ของโลก เพราะพวกเขาขับเคลื่อน AI ของโลกถึง 92% เลยทีเดียว
แต่การที่ Nvidia เดินหน้าเต็มที่ในปี 2012 ทำให้ Google ต้องตามมาในแบบเดียวกัน แต่พวกเขาไม่ได้โฟกัสที่พลังการประมวลผลนะ แต่กลับมุ่งเน้นไปที่การครองพื้นที่โมเดล AI แบบก้าวกระโดด
ดังนั้นพวกเขาจึงซื้อและจ้างคนเก่งที่สุดในโลกของ AI ทุกคน รวมถึง DNNResearch บริษัทที่ก่อตั้งโดยเพื่อนซี้ของเรา Geoffrey Hinton และนักศึกษาสองคนของเขาที่อยู่ใน ImageNet
และภายในปี 2015 Google ก็ผูกขาดอย่างสมบูรณ์ในตลาดโมเดล AI แนวหน้า
[ สงครามพัฒนา AI ]
แต่การกักตุนผู้มีความสามารถด้าน AI ของ Google เริ่มทำให้มหาเศรษฐีหลายคนในซิลิคอนวัลเลย์ เช่น Reid Hoffman, Peter Thiel และ Elon Musk เป็นกังวล
คุณเห็นไหม เหมือนหลายๆ คน พวกเขากลัวว่าถ้าโลกสร้าง AI ที่ฉลาดล้ำเหนือมากๆ และคนที่เข้าถึงมันได้มีเพียงบริษัทแบบปิด เพื่อผลกำไรอย่างเดียว เอาล่ะสิ บอกได้เลยว่ามีภาพยนตร์เป็นสิบๆ เรื่องที่บอกว่าทำไมนั่นถึงเป็นไอเดียที่แย่
ดังนั้นเพื่อต่อต้าน Google, Elon และแก๊งค์จึงตัดสินใจสร้าง OpenAI บริษัท open-source ไม่แสวงหากำไรที่มุ่งสร้าง AGI (Artificial General Intelligence) อย่างปลอดภัย
แต่มีปัญหาอยู่อย่างเดียว ไม่มีใครในนั้นเป็นอัจฉริยะด้าน AI เลย และไม่มีทางแข่งกับ Google ได้ถ้าไม่มีคนเก่ง
ดังนั้น Elon จึงตัดสินใจดึงตัว Ilya Sutskever จาก Google ด้วยตัวเอง จำเขาได้ไหม? เขาคือหนึ่งในสามสมองที่อยู่เบื้องหลัง AlexNet และเป็นลูกศิษย์ของ Geoffrey Hinton
และแล้ว Elon ก็ใช้เวทมนตร์ของเขาดึงตัว Ilya มาจาก Google ได้สำเร็จ แต่การชักชวน Ilya ของ Elon ไม่ได้มาโดยไม่มีค่าใช้จ่ายนะ เพราะเขาต้องสูญเสียเพื่อนตลอดชีวิตอย่าง Larry Page ไป
แต่การแข่งขันครั้งใหม่นี้กลับทำให้ Larry Page กระตือรือร้นขึ้นมาก เขาจึงเพิ่มเงินลงทุนใน DeepMind และ AI ของ Google เป็นสามเท่า
ดังนั้น ในปี 2016 DeepMind จึงสร้าง AlphaGo โปรแกรม AI ที่เอาชนะนักกระดานหมากล้อมที่แข็งแกร่งที่สุดในโลก ตามมาด้วย AlphaZero โปรแกรมหมากรุกที่ทำแบบเดียวกัน
และแอปเหล่านี้ก็ยืนยันตำแหน่งของ DeepMind และ Google ในฐานะราชาแห่งโลก AI ในทันที
แต่พวกเขาไม่ได้หยุดแค่นั้น เพราะในปี 2017 Google ยังค้นพบ Transformer ด้วย
Transformer ที่หมายถึงโมเดล AI ซึ่งตอนนี้เป็นเครื่องมือ AI ที่ทรงพลังที่สุดอย่างหนึ่ง
ให้คุณลองนึกภาพ Transformer เป็นหุ่นยนต์ที่ฉลาดมาก ที่สามารถอ่านหนังสือได้เยอะมากอย่างรวดเร็ว
โมเดล Transformer ใหม่เหล่านี้ทำให้ทั้งโลก AI คิดว่า แล้วถ้าเราโยนข้อมูลข้อความจำนวนมากใส่ Transformer แล้วให้มนุษย์คุยกับมันเพื่อฝึกมัน เราจะสามารถสร้าง Eliza เวอร์ชันที่ดีกว่า แชทบอทจากทศวรรษ 1960 ได้ไหมนะ?
และมีหลายบริษัทที่คิดไอเดียแบบเดียวกัน ที่โดดเด่นที่สุดก็คือ OpenAI นั่นเอง
แต่มีปัญหาใหญ่อยู่ในแผนนั้น จำได้ไหมว่าการสร้าง AI ต้องใช้พลังการประมวลผลมากซึ่งก็ต้องใช้เงินทุนจำนวนมาก ซึ่งพวกเขาไม่มี แม้แต่จะมีผู้ร่วมก่อตั้งที่เป็นมหาเศรษฐีที่สุดในโลกก็ตาม
และตอนนี้ OpenAI รู้ว่าพวกเขาต้องการเงินขั้นต่ำ 1 พันล้านดอลลาร์เพื่อแข่งขันกับ Google ดังนั้นพวกเขาจึงตัดสินใจทำข้อตกลงกับ Microsoft เพื่อให้ได้เงินที่จำเป็นในการสร้างแอป AI เพื่อแลกกับผลกำไรในอนาคต
แต่การตัดสินใจนี้ทำให้ Elon โมโหมาก เพราะในมุมมองของเขา จุดประสงค์ทั้งหมดของ OpenAI คือการเป็น open source และข้อตกลงกับ Microsoft ทำให้บริษัทย้อนกลับไปสู่เส้นทางเดียวกับที่ DeepMind และ Google กำลังเดินอยู่
ความขัดแย้งนี้นำไปสู่การที่ Elon ออกจาก OpenAI และ Sam Altman กลายเป็นซีอีโอคนเดียวของบริษัท
ดังนั้น ในปี 2020 ภายใต้การดำรงตำแหน่งซีอีโอของ Sam เขาสามารถจัดหาเงินลงทุน 1 หมื่นล้านดอลลาร์จาก Microsoft ได้สำเร็จ
และตอนนี้ ด้วยแรงผลักดันจากเงินทุนก้อนใหม่ OpenAI ได้เปิดตัว GPT ในเวอร์ชันอัปเดตที่ชื่อ "แชทเตอร์บอตที่ผ่านการเรียนรู้เบื้องต้น" หรือ ChatGPT ในปี 2022
และภายในเวลาไม่กี่เดือน เครื่องมือนี้ก็มีผู้ใช้ถึง 100 ล้านคน กลายเป็นแอปที่เติบโตเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์!
แต่ในปีนี้ ChatGPT ไม่ใช่แอป AI เพียงตัวเดียวที่สร้างกระแส เพราะในปีเดียวกัน บริษัทอื่นๆ เช่น Eleven Labs, Midjourney และ Stability AI ต่างก็เปิดตัวเครื่องมือ AI สำหรับเสียงและภาพที่ปฏิวัติวงการเช่นกัน
ทำให้โลกทั้งใบก้าวเข้าสู่ยุค AI อย่างเต็มตัว
และนั่นก็นำเรามาถึงวันนี้ สองปีแห่งการเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI ได้กระตุ้นอุตสาหกรรมนี้มากกว่าที่เคย ล่าสุดมีเม็ดเงินมากกว่า 4 หมื่นล้านดอลลาร์ต่อปี ถูกลงทุนในสตาร์ทอัพ AI
Nvidia และ Microsoft กลายเป็น 2 ใน 3 บริษัทที่ร่ำรวยที่สุดในโลก เพียงเพราะการเดิมพันของพวกเขาใน AI
และสตาร์ทอัพอย่าง Anthropic กำลังแสวงหาเงินลงทุนมากถึง 7 ล้านล้านดอลลาร์ เพื่อเริ่มแผนระยะยาวในการสร้างคำแนะนำและการผลิตหุ่นยนต์ผ่าน AI
และทั้งหมดนี้คือเรื่องราวที่น่าตื่นเต้นของประวัติศาสตร์ AI ตั้งแต่จุดเริ่มต้นจนถึงปัจจุบัน
เราได้เห็นการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดจากแนวคิดทางทฤษฎีสู่เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงโลก ด้วยนวัตกรรมและความคิดสร้างสรรค์ของนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรที่กล้าหาญ
เราได้ก้าวเข้าสู่ยุคใหม่แห่งปัญญาประดิษฐ์ที่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราทำงาน เรียนรู้ และมีปฏิสัมพันธ์กับโลกรอบตัว
อนาคตของ AI ยังคงไม่แน่นอน แต่หนึ่งสิ่งที่แน่นอนคือ มันจะยังคงเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีและสังคมของเราต่อไปครับ
บทความโดย Pond Apiwat Atichat เจ้าของเพจ SuccessStrategies
.