การพัฒนาฮาร์ดแวร์และซอฟท์แวร์อย่างรวดเร็วประกอบกับศักยภาพในการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีจำนวนเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ จะเป็นแรงขับเคลื่อนให้เกิดการเรียนรู้เชิงลึก (Deep  learning) ของปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งการเรียนรู้เชิงลึกก็นำมาซึ่งข้อสงสัยที่ว่า ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ทันสมัยจะสอดคล้องกับกฎระเบียบใหม่ของสหภาพยุโรปว่า ด้วยการคุ้มครองข้อมูลหรือไม่

ปัจจุบันการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์เป็นไปอย่างรวดเร็ว เมื่อเทียบกับสมัยก่อน โดยปัญญาประดิษฐ์สามารถเขียนอัลกอริทึมได้เองแล้ว ซึ่งยิ่งทำให้เราเข้าใจระบบการทำงานของมันได้ยากยิ่งขึ้น สิ่งสำคัญในการพัฒนาเข้าสู่ยุคดิจิทัล คือการเข้าถึงบุคคลากรที่ความสามารถเป็นเลิศ และทุนวิจัยก็เป็นสิ่งสำคัญอีกอย่างหนึ่งในการสรรสร้างนวัตกรรมเปลี่ยนโลก โดยการทำงานร่วมกันระหว่างภาคการศึกษาและภาคอุตสาหกรรมก็เป็นสิ่งจำเป็นเช่นกัน

ปัจจัยสำคัญสำหรับการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี 5G อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง และปัญญาประดิษฐ์ คือจะต้องมีงบประมาณสนับสนุนเพียงพอในการผลักดันผลงานวิจัยไปใช้ในเชิงพาณิชย์เพื่อออกสู่ตลาด แต่หนึ่งความท้าทายหลักในการถ่ายทอดเทคโนโลยีชั้นสูงจากมหาวิทยาลัยไปยังภาคอุตสาหกรรมในยุโรป คือการขาดความสัมพันธ์ระหว่างผู้คิดค้นนวัตกรรมกับนักลงทุน โดยสภานวัตกรรมยุโรป (European Innova-tion Council, EIC) สามารถช่วยกระตุ้นให้เกิดการเชื่อมโยงระหว่างสองภาคส่วนนี้ได้ เพื่อที่จะให้กระบวนการนำงานวิจัยไปใช้ในเชิงพาณิชย์ดำเนินได้สะดวกมากยิ่งขึ้น

การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์

ปัจจุบันมีเทคโนโลยีใหม่ ๆ ด้านปัญญาประดิษฐ์เกิดขึ้นมากมาย เช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนโดยไร้คนขับ เครื่องแปลภาษา จนไปถึงการวินิจฉัยตรวจหาโรคมะเร็ง และการวิเคราะห์ระบบการจัดซื้อ โดยนักวิศวกรด้านปัญญาประดิษฐ์ต่างก็มีการพัฒนาความสามารถที่สูงขึ้นจนสามารถออกแบบวิธีแก้ไขปัญหาได้อย่างเฉพาะเจาะจง ซึ่งวิวัฒนาการของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์นั้นถูกขับเคลื่อนโดยปัจจัยหลัก 3 ประการดังนี้ การเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่ (big data) ฮาร์ดแวร์ที่มีการประมวลผลด้วยความเร็วสูง (fast hardware) และอัลกอริทึมของการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) ที่ทันสมัย

โดยปัจจุบันการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จำเป็นต้องพึ่งพาการใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งการที่จะประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ระบบการเรียนรู้เชิงลึกจำเป็นต้องอาศัยคอมพิวเตอร์จำนวนมากที่มีหน่วยความจำขนาดใหญ่และระบบการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งหมายความว่าจำเป็นต้องอาศัยฮาร์ดแวร์ที่มีการประมวลผลด้วยความเร็วสูงและอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ มากไปกว่านั้นยังต้องอาศัยวิศวกรคอมพิวเตอร์ที่มีความเชี่ยวชาญในการใช้โปรแกรมและซอฟท์แวร์ระดับสูง ด้วยปัจจัยที่สำคัญเหล่านี้ เราจึงเห็นได้ว่า นวัตกรรมต่าง ๆ ที่ประสบความสำเร็จในช่วงเวลาที่ผ่านมาต่างถูกรังสรรค์มาจากบริษัทยักษ์ใหญ่

Artificial General Intelligence (AGI) หรือปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปเป็นวิวัฒนาการขั้นต่อไปของปัญญาประดิษฐ์ โดย AGI เป็นระบบเครื่องจักรฉลาดที่สามารถทำงานได้อย่างชาญฉลาดเทียบเท่ามนุษย์ มีความคิดอ่าน วิเคราะห์ข้อมูลและสามารถตอบโต้กับมนุษย์ทั่วไปได้ แต่ไม่สามารถมีอารมณ์และความรู้สึกในด้านที่ละเอียดอ่อนอย่างที่คนทั่วไปมีได้ ซึ่งในความเป็นจริงแล้ว เหล่านักวิทยาศาสตร์ยังอยู่ห่างจากการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ไปสู่ AGI อย่างมาก เนื่องจากยังไม่เข้าใจระบบสมองหรือการคิดของมนุษย์อย่างแท้จริง โดยเฉพาะการอธิบายการใช้วิจารณญาณหรืออารมณ์ที่แตกต่างกันไปในแต่ละบุคคล

ตัวอย่างเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์

การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่สำคัญ คือ รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (self-driving car) ซึ่งเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จะถูกนำมาใช้ในการคาดคะเนถึงเหตุการณ์ในอนาคต ซึ่งถือเป็นคุณสมับติสำคัญของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ เพื่อที่จะหลีกเลี่ยงการเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนน ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์สามารถคาดคะเนถึงการเคลื่อนที่ของคนที่เดินบนอยู่ถนน ดังนั้น รถยนต์สามารถควบคุมทิศทางไม่ให้ไปชนกับคนเหล่านั้นได้

นอกจากนี้นักวิจัยยังสามารภพัฒนาอัลกอริทึม ซึ่งจะใช้ภาพที่ถ่ายจากกล้องถ่ายรูปมาซึ่งเป็นภาพ 2 มิติมาสร้างเป็นแผนที่ 3 มิติ ณ สถานที่นั้นแบบ real time และด้วยเทคโนโลยีแบบเดียวกันนี้ ก็สามารถนำไปใช้ในแวดวงกีฬา โดยใช้สร้างภาพ 3 มิติของการเคลื่อนไหวของนักกีฬาเพื่อวิเคราะห์หาจุดเด่น จุดด้อย

เทคโนโลยีถัดไป คือการระบุตำแหน่งพร้อมกับการสร้างแผนที่ (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) เป็นกระบวนการที่หุ่นยนต์จะสร้างแผนที่ของสภาพแวดล้อมในขณะที่กำลังเคลื่อนที่ และระบุตำแหน่งของตัวเองในเวลาพร้อม ๆ กัน โดยที่หุ่นยนต์นั้นไม่มีข้อมูลของสิ่งแวดล้อมมาก่อน ซึ่ง SLAM นั้นมีความสำคัญเป็นอย่างมากสำหรับหุ่นยนต์ที่ต้องการการโต้ตอบแบบทันการณ์ ซึ่งนำไปพัฒนาเป็นหุ่นยนต์เคลื่อนที่แบบไร้คนควบคุมที่สามารถทำหน้าที่นำทางโดยใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์

ที่มา:
https://sciencebusiness.net/
https://sciencebusiness.net/news/commission-appointed-panel-publishes-recommendations-artificial-intelligence-research