ที่ที่คอมพิวเตอร์เอาชนะมนุษย์ และที่ที่คอมพิวเตอร์ไม่สามารถเอาชนะมนุษย์ได้ ตอนที่ 2

ตั้งแต่ระบบนี้เกิดขึ้นมา โดยที่ไม่อาศัยความรู้ของพวกมนุษย์ในเรื่องภารกิจที่จะทำ ดังนั้นระบบนี้เลยไม่ถูกจำกัดจากข้อเท็จจริงที่ว่าเรารู้จนเราพูดไม่ได้อีกต่อไป

AlphaGo สามารถที่จะเลียนแบบ และขั้นตอนวิธีการค้นหาแบบโบราณในการช่วยในการเดินหมาก นอกจากนี้มันยังแก้ปัญหาความหยุดติดกับสภาววะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกของโปลันยีด้วย มันทำสิ่งนี้ได้ด้วยการคิดแต่จะหายุทธวิธีที่จะเอาชนะด้วยตัวของตัวเอง ทั้งจากตัวอย่าง (ที่เคยเจอ) และจากประสบการณ์ด้วย ตัวอย่างต่างๆเกิดขึ้นจากห้องสมุดของหมากรุกโกะระหว่างนักเล่นมืออาชีพในประวัติศาสตร์ของเกมกว่า 2,500 ปี การทำความเข้าใจที่นำไปสู่การชนะในเกมเล่านี้ ระบบต้องใช้ประโยชน์วิธีการที่เรียกว่า การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (deep learning) ซึ่งปรากฏในการสาธิตความสามารถในการสร้างแบบแผน (patterns) และเข้าใจกระบวนการข้อมูลที่ถูกเก็บไว้จำนวนมาก

การเรียนรู้ในสมองของคนเราเป็นกระบวนการเชื่อมโยงการสร้างและการทำให้แข็งแรงในเซลล์ประสาทของเรา ระบบการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งใช้วิธีการคล้ายคลึง (analogous approach) ดังนั้นพวกเขาจึงถูกเรียกว่าเครือข่ายเกี่ยวกับประสาท (neural nets) พวกเขาสร้างจุดต่อ (nodes) และการเชื่อมโยงเป็นพันล้านหน่วยในซอฟแวร์, ใช้ชุดการฝึก (training sets) ที่เป็นตัวอย่างเพื่อที่จะทำให้การเชื่อมโยงระหว่างตัวสื่อ (stimuli) (ซึ่งหมายถึงหมากรุกโกะที่กำลังเล่นอยู่) และการโต้ตอบ (responses) (ซึ่งหมายถึงการเดินหมากครั้งต่อไป) ในที่สุดจึงเกิดระบบสื่อใหม่ และการโต้ตอบใหม่อยู่ตลอดเวลา AlphaGo ยังเล่มเกมเป็นล้านๆครั้งด้วยตนเอง โดยการใช้เทคนิคอีกอันหนึ่งที่เรียกว่า การเรียนรู้เชิงเสริมแรง (reinforcement learning) เพื่อที่จำการเดินหมากและยุทธวิธีที่จะเดินอย่างเหมาะสม

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (deep learning) และการเรียนรู้เชิงเสริมแรง (reinforcement learning) ทำงานร่วมกันเพียงครู่หนึ่ง แต่ในปัจจุบันนี้ก็ยังไม่ชัดเจนว่าพวกเขาจะมีพลังอำนาจสักแค่ไหน และพวกเขาจะถูกทำให้ลึกซึ้งมากขึ้นแค่ไหน จริงๆแล้วพวกมันยังคงไม่หยุดยั้ง แต่ แอพพลิเคชั่น (Application) กำลังพัฒนาอยู่เรื่อยๆ ซึ่งไม่มีจุดจบ และแอพพลิเคชั่นนี้ก็มีความกว้างขวาง เช่น การตระหนักรู้ภาษา, เครดิต คาร์ด, การป้องกันการฉ้อโกง, รังสีวิทยา, และ พยาธิวิทยา เครื่องจักรเดี๋ยวนี้สามารถที่จะจำรูปทรงและขับรถได้

พวกเรายังคงมีทางเดินอีกยาวไกล แต่นัยยะของแอพพลิเคชั่นก็มีความลึกซึ้ง ก็เหมือนกับ James Watt แนะนำเครื่องจักรไอน้ำเมื่อ 240 ปีก่อน ต่อมาเทคโนโลยีที่ใช้การเปลี่ยนแปลงของเชื้อเพลิงได้ทำให้เศรษฐกิจทั่วโลกเปลี่ยนไป แต่ก็ไม่มีการรับรองว่าทุกๆคนจะได้ผลประโยชน์อย่างเท่าเทียมกัน ความเข้าใจและความคล่องแคล่วของการท้าทายทางสังคมยังคงเป็นภารกิจสำหรับเรา ที่ไม่มีเครื่องจักรใดๆทำได้

แปลและเรียบเรียงจาก

Andrew Mcafee and Erik Brynjolfsson. Where Computer Defeat Human and Where They Can’t

http://www.nytimes.com/2016/03/16/opinion/where-co...

……………………………..