การแข่งขันโกะระหว่างอัลฟาโกะและลีเซดอล
ภาพหน้าจอจาก DeepMind

13 มี.ค. 2559 ขณะที่โลกกำลังจับตามองปรากฏการณ์ระบบปัญญาประดิษฐ์ 'อัลฟาโกะ' แข่งขันเกมกระดานโกะกับเซียนโกะระดับ 9 ดั้ง ลีเซดอล ซึ่งอาจจะเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ แต่ในอีกมุมหนึ่งก็ชวนให้กังวลว่าระบบปัญญาประดิษฐ์จะเป็นสิ่งที่อันตรายหรือไม่ และควรมีการควบคุมโดยมนุษย์หรือไม่

ในเรื่องนี้ เจสัน มิลลาร์ คอลัมนิสต์เดอะการ์เดียนผู้เป็นทั้งวิศวกรและนักปรัชญาด้าน "จริยศาสตร์หุ่นยนต์" (Robot Ethics) จากมหาวิทยาลัยออตตาวา แคนาดา เขียนไว้ในบทความของเขาว่า จากที่อัลฟาโกะสามารถเอาชนะลีเซดอลได้หลายนัด แสดงให้เห็นถึงความซับซ้อนในระบบความคิดที่เดิมทีคาดว่าเป็นสิ่งที่มนุษย์เท่านั้นสามารถกระทำได้ แต่ก็ตั้งคำถามว่าความสามารถเช่นนี้ควรจะทำให้เราเลิกล้มการควบคุมเครื่องจักรจริงหรือ

อัลฟาโกะพัฒนาโดยบริษัทกูเกิลดีพมายด์ในเครือกูเกิล เป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ถูกโปรแกรมมาเพื่อการเล่นโกะโดยที่สามารถเอาชนะลีเซดอลได้ใน 3 นัดแรกแต่ก็พ่ายแพ้ในนัดที่ 4 ข้อมูลจากวิกิพีเดียระบุว่าอัลฟาโกะมีระบบขั้นตอนวิธี (Algorithm) ผสมกันระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) ซึ่งหมายถึงการวางระบบให้เครื่องจักรสามารถทำการเรียนรู้ด้วยตัวเองโดยไม่ผ่านการโปรแกรมจนสามารถประเมินหรือตัดสินใจจากข้อมูลได้เองโดยไม่ต้องมีคำสั่งโปรแกรม กับการค้นหาโครงสร้างข้อมูลแบบต้นไม้ (Tree Search) ซึ่งหมายถึงการที่ระบบภายในจะแวะผ่านจุดต่างๆ ของโครงสร้างข้อมูลเพื่อเช็คข้อมูลหรืออัพเดทข้อมูลเพิ่มเติมได้

ในบทความของมิลลาร์เรียกระบบการเรียนรู้ของปัญญาประดิษฐ์อัลฟาโกะซึ่งมีลักษณะคล้ายมนุษย์มากขึ้นว่าเป็น 'การเรียนรู้เชิงลึก' (Deep Learning) โดยที่มีจุดต่างๆ ของโครงสร้างข้อมูลมีลักษณะเลียนแบบระบบประสาทของมนุษย์คอยสอนให้ปัญญาประดิษฐ์กระทำสิ่งต่างๆ โดยแทนที่พวกเขาจะโปรแกรมกฎและวิธีการเล่นกฎที่ซับซ้อนลงไปโดยตรงในอัลฟาโกะ แต่สอนวิธีการเล่นให้อัลฟาโกะโดยการป้อนข้อมูลพื้นฐานการวางหมากจากนั้นก็ให้อัลฟาโกะเล่นโกะกับตัวเองไปเรื่อยๆ เพื่อให้มีการเรียนรู้จากความผิดพลาดและพัฒนาการเล่นของตัวเอง

มิลลาร์ระบุว่า วิธีการเรียนรู้การแก้ปัญหาเช่นนี้ทำให้ระบบปัญญาประดิษฐ์ประสบความสำเร็จได้ในสภาพการณ์ที่มีความซับซ้อนสูง อย่างการกระทำภายใต้สภาวะที่มีการคาดเดาได้ยากซึ่งก่อนหน้านี้ยังไม่มีระบบปัญญาประดิษฐ์ใดทำได้ นอกจากนี้ยังเพิ่มความสามารถในการปฏิบัติภารกิจที่มีความซับซ้อนและต้องอาศัยข้อมูลจำนวนมาก อย่างเช่นการตรวจสอบระบบบัตรเครดิต ดูพฤติกรรมฉ้อโกง การตรวจสอบตลาดหุ้นที่มีการซื้อขายสูง และการตรวจสอบภัยความมั่นคงไซเบอร์ ปัญญาประดิษฐ์นี้มีโอกาสถูกนำไปใช้สร้างหุ่นยนต์ช่วยเหลือมนุษย์ด้านการขนส่งหรือการแพทย์ได้

ที่สำคัญกว่านั้น มิลลาร์ระบุว่าระบบการเรียนรู้เชิงลึกของปัญญาประดิษฐ์นี้ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับสิ่งประดิษฐ์ทางเทคโนโลยี จากที่อัลฟาโกสามารถเล่นโกะด้วยกระบวนท่าที่ชวนให้ประหลาดใจและคาดเดาไม่ได้

เรื่องนี้ทำให้มิลลาร์นึกย้อนไปถึงสมัยที่เขายังเป็นวิศวกรในตอนนั้นห้องทดลองมักจะไม่ค่อยยินดีนักถ้าหากมีเรื่องที่ชวนให้เกิดความประหลาดใจ เพราะการออกแบบการทดลองแบบดั้งเดิมเน้นการพยายามควบคุมตัวแปรความเป็นได้ทุกอย่างเท่าที่จะทำได้ แต่กระบวนทัศน์ในการออกแบบการเรียนรู้เชิงลึกแตกต่างออกไป นั่นคือการให้เรียนรู้จนทำให้เกิดการคาดเดาไม่ได้

แต่ทว่าสำหรับมิลลาร์แล้วการทำให้ปัญญาประดิษฐ์คาดเดาไม่ได้มันหมายถึงการที่ทำให้มนุษย์สูญเสียการควบคุมในตัวมันไปด้วย ถึงแม้ว่าในบางบริบทมันอาจจะไม่ได้ส่งผลอะไรมากเช่นในการเล่นโกะ แต่เรื่องนี้ก็ชวนให้ตั้งคำถามในเชิงจริยธรรมและการบริหารถ้าหากจะมีการใช้ปัญญาประดิษฐ์ไปทำอย่างอื่น เช่น การวินิจฉัยโรค การสร้างรถยนต์ไร้คนขับ หรือการสอดส่องไซเบอร์ การปล่อยให้ปัญญาประดิษฐ์จัดการเรื่องนี้โดยไม่มีมนุษย์ควบคุมเลยเป็นเรื่องควรกระทำจริงหรือ

นอกจากนี้ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบเรียนรู้เชิงลึกยังทำให้เกิดคำถามอื่นๆ ที่ใกล้เคียงกัน เช่น กลุ่มคนในภาคส่วนต่างๆ อย่าง บรรษัท รัฐบาล ผู้เชี่ยวชาญ หรือประชาชนทั่วไป ควรมีส่วนร่วมในการควบคุมหรือตัดสินใจเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์มากน้อยเพียงใด คำถามเหล่านี้ต้องการมนุษย์ มันต้องการการศึกษาวิจัยทั้งจากผู้ศึกษามนุษย์และผู้ศึกษาปัญญาประดิษฐ์ในอัตราส่วนที่พอดี โดยจากประวัติศาสตร์ที่ผ่านมาแล้วเขามองว่าผลสรุปทางวิทยาศาสตร์และผลทางเทคนิคที่ได้ไม่จำเป็นต้องกลายเป็นชัยชนะทางศีลธรรมเสมอไป

มิลลาร์แนะนำว่ามีองค์กรอย่าง 'โอเพนโรโบเอธิกส์' (Open Roboethics) และมูลนิธิเพื่อวิทยาการหุ่นยนต์ที่รับผิดชอบต่อสังคม (Foundation for Responsible Robotics) ที่ก่อตั้งมาเพื่อทำการศึกษาเรื่องนี้โดยมีทั้งนักจริยศาสตร์ นักสังคมศาสตร์ นักวางนโยบาย และนักเทคโนโลยี ที่จะร่วมกันหาคำตอบ โดยมิลลาร์มองว่าการวางมาตรฐานจริยธรรมสำหรับวิทยาการหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์นั้นควรมีการหาคำตอบร่วมกันจากหลายๆ สาขาวิชา

เรียบเรียงจาก

The momentous advance in artificial intelligence demands a new set of ethics, The Guardian, 13-03-2016
http://www.theguardian.com/commentisfree/2016/mar/13/artificial-intelligence-robots-ethics-human-control

ข้อมูลเพิ่มเติมจาก

https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo
https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning