ความสามารถของมือถือนั้นก้าวไปไม่หยุดยั้ง แต่ความต้องการของคนเรากลับไปเร็วยิ่งกว่า ถึงแม้ว่าทุกวันนี้มือถือจะเก่งกว่ายุคแรกๆ มากแล้ว แต่ก็ยังมีความพยายามใส่ “ปัญญาประดิษฐ์” หรือ A.I. ที่ย่อจาก Artificial Intelligence ลงไปด้วย
A.I. นี้ จะช่วยให้มือถือฉลาดขึ้นได้มาก โดยเฉพาะในเรื่องที่คลุมเครือ ไม่ชัดเจน เช่น ยกไปส่องต้นไม้ ก็รู้ว่านี่คือต้นอะไร, หรือส่องอะไรก็รู้ไปหมดว่านั่นคือวัตถุอะไร หรือเป็นหน้าคนที่อยู่ในอารมณ์ไหน, แยกแยะเสียงพูดได้ แยกแยะข้อความในภาพ แยกแยะวัตถุในรูปภาพ-วิดีโอ แปลภาษาในข้อความ ฯลฯ
อีกอย่างหนึ่งที่ เอ.ไอ. จะมีบทบาทมากในมือถือ คือการ “เรียนรู้เจ้าของ” โดยบันทึกพฤติกรรมการใช้งาน การกด การปรับ การพิมพ์ การแก้คำ ฯลฯ แล้วเรียนรู้จดจำ เพื่อนำไปปรับตั้งค่าต่างๆ ให้เหมาะที่สุดกับเจ้าของมือถือคนนั้นๆ ได้เอง
ในเมื่อต้องประมวลผลหนักและละเอียดขนาดนั้น ลำพังชิปและเมโมรี่ในตัวเครื่องคงประมวลผลและเก็บข้อมูลมากมายมหาศาลไม่ไหว มือถือยุคใหม่จึงจะใช้ “สมองทางไกล” เฉพาะส่วน เอ.ไอ. นี้จากที่ “Cloud” ศูนย์กลางซึ่งอยู่ห่างออกไป
เช่นถ้าเป็นมือถือแอนดรอยด์ ก็จะใช้ระบบ เอ.ไอ.และฐานข้อมูลด้านนี้ของกูเกิล หรือถ้าเป็นไอโฟน ก็จะใช้แม่ข่าย A.I. ซึ่งตั้งอยู่ที่สำนักงานใหญ่ของแอปเปิล
กูเกิลดูจะเป็นผู้นำแอปเปิลอยู่หลายช่วงตัวในสนามรบใหม่แห่งอนาคตอย่าง เอ.ไอ. นี้ เพราะได้พัฒนาแล้ว ใช้งานแล้ว ทั้งระบบเบื้องหลังที่เรียกว่า “A.I. Library” ซึ่งอยู่ที่เซิฟเวอร์แม่ข่ายให้หลากหลายแอพของกูเกิล และแอพฯ อื่นๆ ในอนาคต ได้เรียกใช้บริการ
ไลบรารี่หรือ “สมองและคลังข้อมูลกลาง” ของกูเกิลนั้น เดิมชื่อ “DeepMind” แต่ล่าสุดมีระบบใหม่ที่ชื่อ “TensorFlow” ซึ่งเปิดตัวในงาน “Google I/O” ซึ่งเป็นการประชุมใหญ่นักพัฒนาสายกูเกิลเมื่อเดือนก่อน
และสำหรับมือถือนั้น กูเกิลแยกออกมาเป็น “TensorFlow Lite” ไว้รองรับการเรียกใช้จาก Android และแอพฯ มือถือต่างๆ โดยตรง
หน้าที่ของไลบรารีเหล่านี้ นอกจากประมวลผลแล้ว ก็ต้องจัดเก็บข้อมูล แล้วยังต้องเรียนรู้ข้อมูลมากมายมหาศาลเหล่านั้น แล้ววิเคราะห์ตีความ โดยยิ่งนานก็จะยิ่ง “ฉลาดขึ้น” ได้เอง คือ “สอนตัวเอง” จากข้อมูลที่มี ยิ่งมีข้อมูลมากยิ่งดีนั่นเอง
ระบบการเรียนรู้แบบนี้เรียกว่า “Deep learning” หรือ “Machine learning” ซึ่งของกูเกิลก็เป็น “Cloud Machine Learning” คืออยู่ที่กูเกิลเอง แล้วให้เครื่องคอมฯหรือมือถือทั่วโลกเรียกใช้ทางไกลผ่านอินเตอร์เน็ตไปนั่นเอง
“เอ.ไอ. ทางไกลกึ่งสำเร็จรูป” แบบนี้ จึงช่วยทุ่นแรงให้นักพัฒนาแอพฯ ที่อยากจะมี เอ.ไอ. ในแอพฯ ของตัวเอง ได้เขียนโปรแกรมเข้าไปเรียกใช้ โดยไม่ต้องพัฒนาส่วนนี้เอง ไม่ต้องมีคอมพิวเตอร์สมรรถนะสูงไว้ “learning” และไม่ต้องหา “ข้อมูลตัวอย่าง” จำนานมหาศาลมา “สอน (train)” ตัว เอ.ไอ. ให้ฉลาดเอง
นั่นเพราะกูเกิลเตรียมไว้ให้เลือกใช้ครบแล้วว่าต้องการ เอ.ไอ. ไปใช้ในงานแบบไหน เช่น Vision API, Speech API, Natural Language API, Translation API, และ Video Intelligence API ซึ่งแอพฯ ใด โปรแกรมไหนอยากมีสิทธิเข้าใช้ เอ.ไอ. ของกูเกิล ก็ต้องเสียค่าบริการกันมากน้อยตามแต่กรณีไป
การใช้ A.I. ในแอพฯ มือถือนั้น ช่วงแรกนี้แทบจะมีแต่แอพฯ จากทางกูเกิล เพราะถือว่าเป็นผู้นำทางด้านนี้ โดยที่ทางแอปเปิลก็ไม่ได้อยู่เฉย เริ่มทำบ้างแต่ก็ยังถือว่าตามอยู่ห่างๆ
ตัวอย่างแรกก็เช่นแอพฯ คีย์บอร์ดของกูเกิลที่ชื่อ Gboard เวอร์ชั่นใหม่ ที่จะศึกษาพฤติกรรมการลากนิ้ว พิมพ์คำ เลือกคำ ฯลฯ แล้วค่อยๆ ปรับจูนตัวเองให้เข้ากับคนนั้นๆ ให้มากที่สุด เช่นการเสนอแนะคำ ช่วยเติมคำ ฯลฯ
หรือแอพฯ Gmail เวอร์ชั่นล่าสุด ที่สามารถตรวจเจอไวรัส มัลแวร์ และเมล์ต้มตุ๋น (Phishing) ได้ด้วยการวิเคราะห์ว่ามีลักษณะที่มักพบบ่อยในเมล์ชนิดนี้หรือไม่ ซึ่งเป็นการกระทำโดย “Machine learning” ไม่ใช่ให้เจ้าหน้าที่ไปแอบอ่านเมล์แต่อย่างใด
ส่วนแอพฯ จัดการอัลบั้มรูปในมือถือ คือ Google Photos ก็เพิ่มตัวช่วยคัดเลือก และแนะนำว่ารูปไหนในเครื่องเรา ที่จะควรจะเก็บแยกไว้ในกล่อง Archive เช่น เอกสารหลักฐาน, สลิปโอนเงิน, บิลใบเสร็จต่างๆ, การแคปฯหน้าจอ เพื่อไม่ให้ไปปะปนกับรูปถ่ายทั่วไป
ฝ่ายแอปเปิลนั้นยังมีแต่แอพฯ คีย์บอร์ด ซึ่งมีอยู่ในไอโฟนและไอแพดที่มี iOS 10 เวอร์ชั่นล่าสุด ซึ่งก็จะเรียนรู้การคำที่เราใช้บ่อย มาเติมมาแก้คำและประโยคให้เรานั่นเอง ส่วนด้านอื่นๆ นั้นทางแอปเปิลยังคงซุ่มพัฒนาอยู่ โดยมีข่าวว่าชื่อโครงการคือ “Apple Neutral Engine” หรือ “สมองส่วนกลางแห่งแอปเปิล” นั่นเอง
ที่จริงแล้ว การพัฒนา A.I. ไม่ว่าจะเป็นด้านซอฟต์แวร์ ด้านกลไกเรียนรู้ ด้านฐานข้อมูล ด้านแอพฯ ใช้งาน ไม่ได้มีอยู่แค่ใน Google หรือ Apple เท่านั้น ยังมีอีกมากมายหลายบริษัทและศูนย์วิจัยที่กำลังวิจัยพัฒนาเรื่องนี้อยู่ ซึ่งอาจนำไปใช้ได้กับสารพัดเรื่องนอกจากมือถือ เช่น หุ่นยนต์ในบ้าน (ดูตัวอย่างน่ารักๆ ได้ที่ https://youtu.be/eve8DkkVdhI ), หุ่นยนต์ในโรงงาน, ระบบแชทอัตโนมัติทำงานแทนคอลเซ็นเตอร์, รถยนต์ไร้คนขับ, และอื่นๆ อีกมากมาย
… ซึ่งน่าสนใจจับตาติดตามกันต่อไป ว่าจะไปไกลถึงขั้นมีเครือข่ายหุ่นยนต์มาต่อสู้กับมนุษย์แบบในหนังเข้าสักวันหรือเปล่า ?!?
ภาพจาก
https://plus.google.com/+VikramJha1
https://research.googleblog.com/2017/05/the-machine-intelligence-behind-gboard.html
https://www.youtube.com/watch?v=eve8DkkVdhI&t
