โรงเรียนวัดเพ็ญญาติ

หมู่ที่ 3 บ้านตลาดกะเปียด ตำบลกะเปียด อำเภอฉวาง จังหวัดนครศรีธรรมราช 80260

Mon - Fri: 9:00 - 17:30

075-520004

หุ่นยนต์ และยุคของหุ่นยนต์กำลังจะมาถึงและจะเปลี่ยนงานในอนาคต

หุ่นยนต์

หุ่นยนต์ ทุกวันนี้ผู้คนมักคิดว่า สมาร์ทคอมพิวเตอร์จะแย่งงานของเราไป ก่อนที่คุณจะทำอาหารเช้าเสร็จ ก็ทำงานสัปดาห์ของคุณไปหมดแล้ว และพวกเขาก็ไม่หยุดพัก ดื่มกาแฟ หรือเงินบำนาญ หรือแม้แต่ไม่ต้องนอน แต่ในความเป็นจริง แม้ว่างานจำนวนมาก จะเป็นแบบอัตโนมัติในอนาคต อย่างน้อยก็ในระยะสั้น แต่เครื่องจักรอัจฉริยะรูปแบบใหม่นี้ มีแนวโน้มที่จะทำงานร่วมกับเรามากกว่า

ในยุคปัจจุบัน 5 เปอร์เซ็นต์ของงาน สามารถเป็นแบบอัตโนมัติได้ทั้งหมด และประมาณหนึ่งในสามของ 60 เปอร์เซ็นต์ ของอาชีพ สามารถทำได้โดยหุ่นยนต์ แม้ว่าเครื่องปัญญาประดิษฐ์ จะประสบความสำเร็จอย่างมากในหลายๆด้าน เช่น การป้องกันการฉ้อโกง การวินิจฉัยโรคมะเร็งนั้น น่าเชื่อถือยิ่งกว่าแพทย์ แต่เครื่องจักรปัญญาประดิษฐ์ ที่ล้ำสมัยที่สุดในปัจจุบัน ก็ยังห่างไกลจากสมองของมนุษย์ทั่วไป

รายงานของ McKinsey ประจำปี 2560 สรุปว่า ด้วยเทคโนโลยีปัจจุบัน งานเพียง 5 เปอร์เซ็นต์ เท่านั้น ที่สามารถทำงานอัตโนมัติได้ทั้งหมด และประมาณหนึ่งในสามของงานใน 60 เปอร์เซ็นต์ ของอาชีพสามารถทำได้โดยหุ่นยนต์ อย่าลืมว่าไม่ใช่หุ่นยนต์ทุกตัว ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ บางตัวก็มีประโยชน์ หลายๆตัว ก็ไม่ได้ใช้ ปัญหาคือปัญหาที่ขัดขวางไม่ให้หุ่นยนต์อัจฉริยะเข้ายึดครองโลก ผ่านปัญญาประดิษฐ์นั้น เป็นสาเหตุที่ทำให้การทำงานกับมนุษย์แย่มาก

ซอฟต์แวร์จดจำรูปภาพของ Google ใช้เพื่อจดจำใบหน้าสีดำ เหมือนกอริลล่า เครื่องปัญญาประดิษฐ์ ไม่สามารถกำหนดเป้าหมาย แก้ปัญหา หรือแม้แต่ใช้สามัญสำนึก ขั้นพื้นฐานได้อย่างสมบูรณ์ ทักษะเหล่านี้ ที่คนงานหุ่นยนต์รุ่นใหม่ขาดนั้นมีไว้สำหรับมนุษย์ ดังนั้น ก่อนที่คุณจะหงุดหงิด คุณต้องเข้าใจกฎสำหรับการทำงาน กับเพื่อนร่วมงานหุ่นยนต์คนใหม่ของคุณ

กฎข้อที่หนึ่ง หุ่นยนต์ ไม่คิดเหมือนมนุษย์ ในช่วงเวลาเดียวกับที่แมเดลีน กำลังปฏิวัติการโทรทางไกล นักปรัชญาชาวอังกฤษ ฮังการี กำลังคิดหนักเกี่ยวกับความฉลาดของมนุษย์ โปลันยี ตระหนักว่า ทักษะของมนุษย์บางอย่าง เช่น การใช้ไวยากรณ์ที่ถูกต้อง สามารถสรุปเป็นกฎเกณฑ์ และอธิบายให้ผู้อื่นเข้าใจได้ง่าย ในขณะที่ทักษะอื่นๆ ไม่สามารถทำได้

มนุษย์สามารถใช้สิ่งที่เรียกว่า ความสามารถที่ซ่อนอยู่โดยไม่รู้ตัว ในคำพูดของโปลันยี มนุษย์รู้มากกว่า ที่พวกเขาสามารถแสดงออกได้ ซึ่งรวมถึงการปั่นจักรยาน และการนวดตลอดจนทักษะการปฏิบัติ ในระดับที่สูงขึ้น อนิจจา ถ้าเราไม่เข้าใจกฎ เราไม่สามารถสอนกฎ ให้กับคอมพิวเตอร์ได้ นี่คือความขัดแย้งของโปลันยี เพื่อที่จะแก้ปัญหานี้

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ไม่ได้พยายามย้อนกลับ วิศวกรรมปัญญามนุษย์ แต่ได้พัฒนาวิธีคิดแบบใหม่ สำหรับการคิดด้วยปัญญาประดิษฐ์ด้วยข้อมูล ริช คารีวน่า นักวิจัยอาวุโสของ Microsoft Research กล่าวว่า คุณอาจคิดว่าหลักการของปัญญาประดิษฐ์ คือการที่เราเข้าใจมนุษย์ก่อนแล้ว จึงสร้างปัญญาประดิษฐ์ ในลักษณะเดียวกัน

เช่นเดียวกับ ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์จำนวนมากคือ โครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งเรียนรู้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก และสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ตัวอย่างเช่น Facebook ใช้รูปภาพประมาณ 4 ล้านภาพ เพื่อฝึกซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า การแสกนใบหน้า จะค้นหาตัวอย่างรูปแบบในภาพต่างๆ ที่ทำเครื่องหมายว่า เป็นบุคคลเดียวกัน และในที่สุดก็เรียนรู้ที่จะจับคู่ใบหน้า ด้วยอัตราความสำเร็จ 97 เปอร์เซ็นต์

เครื่องจักรปัญญาประดิษฐ์อย่าง การแสกนหน้า เป็นดาวรุ่งพุ่งแรงของหุบเขาซิลิคอน และได้แซงหน้านักพัฒนาของพวกเขา ในด้านการขับขี่ การรู้จำคำพูด การแปลข้อความ และการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ คาดว่าพวกเขาจะเข้าสู่สาขาอื่นๆมากมาย รวมถึงด้านการดูแลสุขภาพ และการเงินในอนาคต

กฎข้อที่สอง เพื่อนหุ่นยนต์ใหม่ ไม่น่าเชื่อถืออย่างแน่นอน พวกเขาจะทำผิดพลาดด้วย อย่างไรก็ตาม วิธีการคิดตามข้อมูลนี้ อาจทำผิดพลาดครั้งใหญ่ได้เช่นกัน ตัวอย่างเช่น โครงข่ายประสาทเทียม เคยรู้จักเต่าที่พิมพ์ 3 มิติ ว่าเป็นปืนไรเฟิล เนื่องจากโปรแกรมนี้ ไม่สามารถให้เหตุผลเชิงแนวคิดได้ แต่พวกเขากำลังคิดในแง่ของรูปแบบ ในตัวอย่างนี้ รูปแบบภาพเป็นพิกเซล ดังนั้น โดยการเปลี่ยนพิกเซลในภาพ คำตอบที่สมเหตุสมผลอาจกลายเป็นเรื่องไร้สาระได้

ยิ่งไปกว่านั้น พวกเขาไม่มีสามัญสำนึก ที่จำเป็นสำหรับการทำงาน และไม่สามารถใช้ความรู้ ที่มีอยู่กับสถานการณ์ใหม่ได้ ปัญญาประดิษฐ์ DeepMind เป็นกรณีคลาสสิก ในปี 2558 DeepMind ได้รับคำสั่งให้ใช้งานเกมอาร์เคดคลาสสิก อย่างที่คุณจินตนาการได้ มันเอาชนะผู้เล่น ที่เป็นมนุษย์ได้ ภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง และยังได้พัฒนาวิธีใหม่

ในการชนะอีกด้วย แต่ปล่อยให้มันเล่นเกมอื่นที่คล้ายกัน ปัญญาประดิษฐ์ ต้องเรียนรู้จากศูนย์ การพัฒนาความสามารถในการถ่ายทอดการเรียนรู้ ของปัญญาประดิษฐ์ ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของการวิจัย เช่น ระบบที่เรียกว่า IMPALA สามารถแปลงความรู้ที่เรียนรู้ใน 30 สถานการณ์

กฎข้อที่สาม หุ่นยนต์ไม่สามารถอธิบาย การตัดสินใจของพวกเขาได้ ปัญหาที่สองของปัญญาประดิษฐ์ คือความขัดแย้งของโปลันยี รุ่นทันสมัย เราไม่เข้าใจกลไกการเรียนรู้ ของสมองมนุษย์อย่างถ่องแท้ ดังนั้นเราจึงปล่อยให้ปัญญาประดิษฐ์คิดในทางของนักสถิติ น่าแปลกที่ตอนนี้เรารู้เพียงเล็กน้อย เกี่ยวกับความคิดของปัญญาประดิษฐ์ ดังนั้นเราจึงมีระบบ ที่ไม่รู้จักสองระบบ

สิ่งนี้มักเรียกกันว่า ปัญหากล่องดำ คุณทราบข้อมูลอินพุต และผลลัพธ์ แต่คุณไม่รู้ว่ากล่องที่อยู่ข้างหน้าคุณถึงบทสรุปได้อย่างไร อธิบายได้ดังนี้ เรามีสติปัญญาที่แตกต่างกันสองประเภท แต่เราไม่เข้าใจทั้งสองอย่าง อย่างถ่องแท้ โครงข่ายประสาทเทียม ไม่มีความสามารถทางภาษา จึงอธิบายไม่ได้ว่า ทำอะไรและทำไม และไม่มีสามัญสำนึก เหมือนกับปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมด

 

 

บทควาทที่น่าสนใจ :  เทคโนโลยี อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์มีผลเสียต่อการทำงานอย่างไร