หากเราลองนึกย้อนกลับไปในสมัยเรายังเด็ก  AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) เป็นที่รู้จักในรูปแบบของหุ่นยนต์หรือเครื่องจักรอัตโนมัติที่ดูล้ำยุค ผ่านการตีความจากสื่อภาพยนตร์แนว Sci-Fi Movies ที่อาจบิดเบือนจากโลกความเป็นจริงไปบ้าง ในยุคปัจจุบันมีหลายธุรกิจให้ความสนใจในการนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยพัฒนาองค์กร ซึ่งหนึ่งในเทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจและนำมาใช้ในการพัฒนา คือ ปัญญาประดิษฐ์

AI ในความเข้าใจของคนทั่วไปคือ หุ่นยนต์?

ในหลายปีที่ผ่านมาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ถูกรู้จักในรูปแบบของหุ่นยนต์ แต่ในความเป็นจริงเทคโนโลยีนี้สามารถนำไปพัฒนารูปแบบการใช้งานได้หลากหลายรวมไปถึงการพัฒนาธุรกิจ นอกจากนี้การนำความสามารถของ AI ไปใช้เป็นผู้ช่วยในชีวิตประจำวันของมนุษย์ทำให้การใช้ชีวิตมีความสะดวกสบายมากขึ้น เช่น  Siri ของบริษัท Apple ดังนั้น หากนิยามความหมายของปัญญาประดิษฐ์ตามจุดเริ่มต้นเเละความสามารถอาจกล่าวได้ว่า ปัญญาประดิษฐ์  เป็นหนึ่งในศาสตร์ computer science ที่ถูกสร้างขึ้นโดยมีต้นเเบบความสามารถ คือ มนุษย์ โดยสร้างระบบ AI ให้สามารถเรียนรู้  เข้าใจรวมไปถึงการเเก้ปัญหาให้ได้เหมือนมนุษย์ และในอนาคตการพัฒนาระบบ AI จะเป็นส่วนสำคัญหนึ่งของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีที่เข้ามาพัฒนาความสามารถของเทคโนโลยีอื่นให้มีความฉลาดขึ้น          

พัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกสร้างขึ้นมาและพัฒนามาหลายยุคโดยจุดเริ่มต้นการสร้าง AI คือการเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ในการเรียนรู้  การเข้าใจ และความสามารถในด้านการแก้ปัญหา เพื่อตอบสนองความต้องการและทดแทนงานบางอย่างที่มนุษย์ยังไม่สามารถทำได้  AI ถูกคิดค้นและสร้างขึ้นมาตั้งแต่คริสต์ศักราช 1950 โดยในช่วงปีนี้ได้มีการสร้างแนวคิดอันเป็นพื้นฐานของการสร้างผลงานปัญญาประดิษฐ์ และถูกนำมาใช้ในด้านอุตสาหกรรมเทคโนโลยี หากจัดกลุ่มตามการใช้งาน สามารถแบ่งออกได้ 4 กลุ่ม ดังนี้

•  Gamming (ค.ศ.1988 - 2016) เป็น AI ในยุคแรกเริ่มมีการเรียนรู้แบบ Deep Learning ถูกนำมาใช้ในรูปแบบเกมส์และถูกพัฒนามาอย่างต่อเนื่องโดยเหตุการสำคัญที่เกิดขึ้นคือ AI ถูกนำมาพัฒนาในรูปผู้แบบเล่นโกะที่เรียกว่า AlphaGo ซึ่งในปี 2017 AlphaGo สามารถแข่งเล่นโกะชนะแชมป์ระดับโลกได้
•  Perception (ค.ศ.1989 - 2017) เป็น AI ที่รับรู้และเข้าใจคำสั่งของมนุษย์ การประยุกต์ใช้งานด้านนี้เป็นที่รู้จักอย่างมากในรูปแบบของเเอปพลิเคชันบนมือถือ เช่น Apple SIRI
•  Decision (ค.ศ.1994 - 2017) AI มีบทบาทในด้านการสนับสนุนธุรกิจ โดยอยู่ในรูปแบบของระบบอัตโนมัติที่เข้าไปตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ เช่น  การเป็นผู้ช่วยตัดสินใจ วิเคราะห์ข้อมูล การตอบข้อความอัตโนมัติ
•  Feedback (ค.ศ.2007 - 2017) เป็นยุคที่ AI อยู่ในรูปแบบของระบบอัตโนมัติที่มีการปรับตนเองให้เหมาะสมกับสถานการณ์ ถูกสร้างขึ้นเพื่อเข้ามาเป็นผู้ช่วยมนุษย์มากขึ้น เช่น  รถยนต์ไร้คนขับ และในปัจจุบันมีการนำ AI มาสร้าง Machine Learning อัตโนมัติ

ถึงแม้ AI จะเข้ามามีบทบาทในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีตั้งแต่ ค.ศ. 1988 แต่ใช่ว่าจะเป็นที่ยอมรับหรือรู้จักในสังคมอย่างแท้จริง ซึ่งการลงทุนและการพัฒนา AI จะมีช่วงที่เรียกได้ว่าเป็นช่วงสิ้นหวัง หรือ ฤดูหนาวของ AI (AI  Winters) โดยระบบ AI ยังไม่สามารถพัฒนาได้มากเท่าที่ควรด้วยช่วงเวลาที่การพัฒนาด้านเทคโนโลยียังไม่มีประสิทธิภาพมากพอทำให้การพัฒนาด้าน AI ยังไม่เป็นที่นิยมมากนัก แต่เมื่อเข้าสู่ยุคที่ประสิทธิภาพของเทคโนโลยีดีขึ้น เช่น คอมพิวเตอร์มีความเร็วสูงขึ้นอินเทอร์เน็ตมีความไวมากขึ้น และข้อมูลดิจิทัลมีจำนวนมากขึ้น การพัฒนา AI และการนำมาใช้เริ่มได้รับความนิยมอีกครั้งในปี 2011 และมีแนวโน้มที่สูงขึ้นในอนาคตเพราะคนต้องการเทคโนโลยีเพื่อเข้ามาช่วยตอบสนองการใช้ชีวิตมากขึ้น

Machine Learning  Type

สามารถแบ่งประเภทการเรียนรู้ได้ ดังนี้

• Supervised  learning  รูปแบบการทำงานของระบบ คือ การจัดหมวดหมู่หรือแยกประเภทผ่านรูปแบบการเรียนรู้โดยการแนะนำหรือให้ข้อมูลเบื้องต้น เมื่อได้ข้อมูลในการใช้วิเคราะห์ผลของข้อมูลมากพอก็จะสามารถจัดหมวดหมู่หรือแยกประเภทข้อมูลได้ เช่น   การนำข้อมูลลักษณะผลไม้สองชนิดคือ กล้วยและส้ม ไปใส่ไว้ให้ระบบเกิดการเรียนรู้ลักษณะต่างๆ ของผลไม้แต่ละชนิดเพื่อให้สามารถแยกได้ว่าผลไม้สองชนิดนี้คือ กล้วยหรือส้ม
• Unsupervised  learning รูปแบบการทำงานของระบบ คือ การจัดกลุ่มหรือจัดประเภทผ่านการเรียนรู้แบบลองผิดลองถูกโดยไม่มีการแนะนำหรือให้ข้อมูลเบื้องต้น  โดยให้ระบบทำงานโดยการจัดกลุ่มข้อมูลตามความเหมือนและต่างกันโดยไม่รู้ว่าข้อมูลนั้นคืออะไร เช่น การให้ระบบจัดกลุ่มภาพสัตว์ที่เป็นแมว  จากภาพในอัลบั้ม โดยไม่ให้ข้อมูลเบื้องต้นว่าสัตว์ชนิดใดเรียกว่า แมว ซึ่งระบบจะทำการลองผิดลองถูกโดยจับกลุ่มความเหมือนกันทางกายภาพ ซึ่งผลที่ออกมาสัตว์ที่มีความคลายกับแมวอาจถูกจับรวมกลุ่มถึงสัตว์ชนิดนั้นอาจไม่ใช่เเมว
• Reinforcement  learning รูปแบบนี้มีการเรียนรู้ที่ใกล้เคียงกับการเรียนรู้ของมนุษย์มากที่สุด เป็นการเรียนรู้เเบบมีเป้าหมายโดยไม่มีการแนะนำหรือให้ข้อมูล ว่าต้องทำหรือวิเคราะห์ผลออกมาอย่างไร ซึ่งผลในการเรียนรู้จะเป็นข้อมูลให้ระบบพัฒนาการเรียนรู้ต่อ โดยมีเป้าหมายคือรางวัลที่ตั้งไว้ เช่น  ระบบอัตโนมัติในเกมส์ที่สามารถเล่นได้โดยไม่ใช้ผู้เล่น

AI Categories

สามารถแบ่งรูปแบบการเรียนรู้ได้  ดังนี้

• Knowledge-based  system   (ความฉลาดเชิงฐานความรู้)
  • Expert  system  คือ ระบบที่นำเอาองค์ความรู้ของผู้เชี่ยวชาญในด้านต่าง ๆ มารวบรวมไว้เพื่อสร้าง AI ที่สามารถทำงานได้ตามความรู้นั้น โดยไม่ให้สูญหายตามบุคคล และปฏิบัติงานเสมือนเป็นผู้เชี่ยวชาญที่แนะนำผู้อื่นได้
  • Intelligent  agent  คือ ระบบที่ทำหน้าที่แทนคน ตามข้อมูลที่ได้ป้อนไว้ สามารถตอบสนองตามสถานการณ์ได้หลากหลาย เช่น  ข้อความตอบกลับอัตโนมัติ
• Computational  intelligence  (ความฉลาดเชิงคำนวณ)
  • Machine   learning  คือ ระบบที่มีการเรียนรู้จากข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลตามรูปแบบที่เราสอนไว้ หรืออาจเรียนรู้จากลักษณะของข้อมูลโดยที่ไม่ต้องสอน สามารถแบ่งออกเป็น 3 แบบ ดังนี้  Supervised Learning , Unsupervised Learning , Reinforcement Learning สำหรับ Deep learning เป็น Machine Learning แบบหนึ่ง ที่มีการเรียนรู้ข้อมูลประเภทรูปภาพ เสียง หรือข้อมูลที่ซับซ้อนได้ดีกว่า
  • Swarm  intelligence  คือ ระบบที่มีการเรียนรู้ผ่านกลุ่มเพื่อหาคำตอบที่เหมาะที่สุด โดยใช้สุ่มคำตอบที่เป็นไปได้หลายๆ ชุด และปรับคำตอบตามชุดที่ดีที่สุดในขณะนั้น จะทำให้พบคำตอบที่ดีขึ้นเรื่อยๆ ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานได้แก่ การหาเส้นทางขนส่งสินค้าที่ประหยัดเชื้อเพลิงที่สุด เป็นต้น

Business Application การนำระบบ AI มาใช้ในปัจจุบัน

การนำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้ในการพัฒนาธุรกิจเป็นเรื่องที่น่าจับตามองในปัจจุบันเพราะด้วยความสามารถที่พัฒนาได้อย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีนี้ได้เข้ามาตอบโจทย์ของธุรกิจในหลายด้านโดยเฉพาะในกลุ่มงานที่ต้องใช้การวิเคราะห์ การเข้ามามีบทบาทของ AI ช่วยทำให้กลุ่มธุรกิจในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนสามารถวิเคราะห์ได้เเม่นยำมากขึ้น และเข้าช่วยในการตัดสินใจผ่านการประมวนผลจากข้อมูล รวมถึงการเข้าไปมีบทบาทสำคัญโดยเข้าไปช่วยงานในด้านบริการผ่านระบบปฎิบัติการ  นอกจากนี้งานสายการตลาดที่นำความสามารถของ AI ไปใช้เพื่อวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าเพื่อวางเเผนการตลาด นับเป็นเทคโนโลยีทางเลือกหนึ่งที่สามารถเข้าไปช่วยพัฒนาธุรกิจได้ ซึ่งทั่วโลกต่างให้ความสนใจและได้ทำการทดลองรวมถึงการลงทุนในการพัฒนาระบบ AI มากมายและส่วนมากสามารถนำมาใช้จริงในธุรกิจ   ความสามารถของ AI ที่ถูกนำมาใช้ ตัวอย่างเช่น

• Natural Language Processing – NLP ความสามารถด้านการเข้าใจภาษา ด้วยระบบประมวลภาษา ซึ่ง AI ในกลุ่มนี้มีการลงทุนเพื่อพัฒนามากกว่าในกลุ่มอื่นๆเพราะ  AI ด้านการเข้าใจภาษาสามารถนำไปต่อยอดได้หลายธุรกิจ
• Customer Services ความสามารถในการโต้ตอบอัตโนมัติที่เป็นเสมือนผู้ช่วยคนสำคัญในการให้ข้อมูลผ่านระบบ อาจอยู่ในรูปแบบของ Chatbot ทำให้ผู้ใช้บริการได้รับการบริการอย่างทั่วถึงเเละสะดวกมากขึ้น

• Logistics การนำความสามารถด้านการวิเคราะห์เพื่อจัดเส้นทางการขนส่งและการกระจายสินค้า เพื่อลดเวลาการเดินทางและประหยัดทุนการขนส่ง
• การใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ใบหน้า (Face analysis) และเทคโนโลยีการชำระสินค้าด้วยการสแกนใบหน้า (Face Payment) รวมไปถึงการวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าโดยการนำ AI กับ big data ได้นำมาใช้ในการตอบโจทย์ธุรกิจ  เช่น การโทรหาลูกค้าได้ตรงเป้าหมายและลดเวลาของผู้ขาย โดยใช้ข้อมูลเก่าจากลูกค้า
• การติดกล้องวงจรปิดที่ใช้ในการดูกลุ่มลูกค้าเพื่อวิเคราะห์ลูกค้าว่า  มีคนเข้าร้านกี่คน หรือ การเก็บข้อมูลว่าจุดใดเป็นจุดที่มีคนมองเห็นมากที่สุด ผ่านการเก็บข้อมูลผ่านกล้องวงจรปิด และ ดูว่าบริเวณไหนคนชอบเดินไปมากที่สุด

• การเก็บข้อมูลจากการ login ของลูกค้าทางระบบจะได้ข้อมูล recomend จากลูกค้าซึ่งข้อมูลในส่วนนี้จะเป็นการระบุตัวตนของลูกค้าที่จะทำให้ AI เข้าไปถึงกลุ่มลูกค้ากลุ่มนี้เเละนำข้อมูลมาวิเคราะห์ เพื่อทำการตลาดต่อไป
• การใช้บริการสั่งอาหารผ่าน  voice-controlled Robot ของร้าน KFC ในประเทศจีน โดยมีการนำ Robot มาเป็นพนักงานรับรายการอาหารจากลูกค้าโดยให้ลูกค้าสามารถชำระเงินผ่านระบบออนไลน์  เทคโนโลยีนี้เป็นความร่วมมือกันระหว่าง KFC และ Baidu

การเริ่มต้นนำ AI มาใช้ในองค์กร

การนำระบบ AI มาใช้ในการพัฒนาธุรกิจ ควรเริ่มต้นจากสิ่งสำคัญสองส่วนคือ  

1. การตั้งคำถามเพื่อหาวัตถุประสงค์ของการนำ  AI ไปใช้ในธุรกิจ   ประโยชน์ของ AI สามารถนำมาใช้ได้ในหลายภาคส่วนขึ้นอยู่กับการออกแบบระบบ และรูปแบบการใช้งาน สำหรับกลุ่มธุรกิจที่เริ่มต้นเรียนรู้การใช้งานหรือเริ่มศึกษา ควรเริ่มต้นจากปัญหา เช่น การตัดสินใจ  ความผิดพลาด การเริ่มต้นจากปัญหาจะทำให้รู้ว่าต้องใช้ AI แบบไหน ซึ่งปัจจุบัน AI มีรูปแบบความสร้างสรรค์ที่อยู่ในภายใต้การป้อนข้อมูลหรือคำสั่ง แต่มนุษย์สามารถคิดได้ไม่จำกัด ดังนั้น AI ยังมีข้อจำกัดอยู่ AI ปัญหาที่อาจเกิดขึ้น การตัดสินเเละวิเคราะห์จากคำสั่ง ข้อมูล  องค์ประกอบ ซึ่งบางอย่างถึงมีข้อมูลครบแต่ในความเป็นจริงไม่ถูกต้องเสมอไป ดังนั้น AI จึงยังถูกมองเป็น Blackbox ซึ่งในบางครั้งอาจเกิดความผิดพลาดที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ ดังนั้นในยุคนี้เป็นยุคที่ AI ต้องทำงานร่วมกับคน เพราะในบางครั้งระบบต้องถูกดูเเลเพราะ AI ยังต้องทำงานตามคำสั่งพื้นฐานอยู่
2. การสร้างทีมงาน  การสร้างระบบปฎิบัติการหรือออกแบบระบบโดยนำความสามารถของ AI มาใช้ต้องอาศัยความสามารถหรือความรู้ในหลายศาสตร์ ดังนั้น ควรทำงานเป็นทีมเพราะการออกแบบและสร้างระบบของ AI ต้องใช้ความรู้จากสามส่วน คือ Domain Expertise , Computer Science , และ Mathematics เพื่อสร้าง AI Scientist หรือ Data Scientist ขึ้นซึ่งเป็นหัวใจในการประยุกต์ใช้งาน  AI  ดังนั้น บุคคลที่จะเข้ามาทำงานด้าน AI ไม่จำเป็นต้องเรียนจบเฉพาะทางเพราะการตั้งทีมอาจไม่จำเป็นต้องจบหรือมีความรู้เฉพาะทางเพียงอย่างเดียว หากมีบุคคลที่มีพื้นฐานทาง Computer Science และมีความเข้าใจกระบวนการทำงานของธุรกิจที่ต้องการนำ AI เข้ามาใช้งาน เราสามารถเพิ่มทักษะที่จำเป็นต้องใช้ในการทำงานให้บุคคลนั้นได้  นอกจากนี้การหาผู้ร่วมงานโดยร่วมมือกับทางมหาวิทยาลัยเป็นอีกหนึ่งสิ่งที่จะพัฒนางานของเราได้ดี เพราะในมหาวิทยาลัยจะมีอาจารย์ที่มีความรู้ความสามารถ โดยเฉพาะในด้าน AI เพราะมีอาจารย์หลายท่านได้ทำงานวิจัยไว้รวมถึงนักศึกษาที่เรียนเเละสนใจในด้านนี้ ซึ่งความรู้และบุคลากรในส่วนนี้จะช่วยเพิ่มทักษะของทีมที่ขาดไป เเละพัฒนางานของเราได้

สุดท้ายขอขอบคุณเนื้อหาดีๆ จากงานสัมมนา Artificial Intelligence Insider for Executive คอร์สอบรมพิเศษสำหรับผู้บริหาร โดย ผศ.ดร.ชาญวิทย์​บุญช่วย ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ไซแนปส์ (ประเทศไทย) จำกัด และ Bangkok AI Ambassador