เมื่อ 'เอไอ' กลายเป็นเรื่องง่าย ถึงเวลาที่ต้อง ‘พัฒนาคน’

ผมเริ่มศึกษาเรียนรู้เรื่องของเอไอ (ปัญญาประดิษฐ์) ครั้งแรกเมื่อ 30 กว่าปีที่แล้ว ขณะนั้นยังไม่ได้เรียกว่า เอไอ แต่โดยหลักการใช้อัลกอริทึมพยากรณ์ข้อมูลการผลิตไฟฟ้าในอนาคต สมัยนั้นการพัฒนาเอไอเป็นเรื่องยาก ต้องเข้าใจคณิตศาสตร์ เขียนโปรแกรมได้ เข้าใจโจทย์เป็นอย่างดี สำคัญ คือ ต้องมีทรัพยากรคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่

การพัฒนาเอไอช่วงแรกเป็นไปอย่างค่อยเป็นค่อยไปกระทั่ง 3-4 ปีที่ผ่านมา เอไอเริ่มเข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันผู้คนมากขึ้นกลายเป็น นิว นอร์มอล เช่น คนใช้ระบบจดจำใบหน้าในการเปิดมือถือ มีระบบ Recommendation แนะนำสินค้าหรือภาพยนตร์ ใช้ กูเกิล แมพ คาดการณ์เส้นทาง และระยะเวลาเดินทาง เป็นต้น

ผู้คนให้ความสนใจเอไอมากขึ้น จากศาสตร์ที่เป็นเรื่องนักวิทยาศาสตร์หรือนักไอที กลายเป็นเรื่องของคนทุกคน คนจำนวนมากอยากเข้าใจเรื่องเอไอ ความสนใจเรื่องหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติต่างๆ รวมถึงทำวิทยาศาสตร์ข้อมูล เริ่มพูดถึงทักษะทำงานที่จะเปลี่ยนไปในอนาคต มีระบบเอไอช่วยทำงานมากขึ้น หรืองานบางประเภทถูกแทนด้วยระบบอัตโนมัติ ดังนั้นทุกคนควรเข้าใจเรื่องเอไอ เพื่อเตรียมพร้อมทำงาน และใช้ชีวิตประจำวันที่ต้องอยู่กับเอไอ ซึ่งกำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้น มีการเรียนการสอนพัฒนาเอไอมากขึ้น

หลายท่านมองว่าการพัฒนาเอไอเป็นเรื่องยาก ต้องเขียนโปรแกรมเหมือนยุคก่อน แท้จริงการพัฒนาโมเดลเอไอวันนี้เป็นเรื่องง่าย เพราะมีเครื่องมืออัตโนมัติ เช่น AutoML เครื่องมือพัฒนาโมเดลเอไอโดยไม่ต้องเขียนโค้ด โจทย์ยากๆ ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ ทำได้โดยใช้ระบบบนคลาวด์ ทำให้ในปัจจุบันใครๆก็พัฒนาเอไอได้ ดังนั้น เพื่อเตรียมพร้อมสู่อุตสาหกรรม 4.0 ที่กลายเป็นโลกของเอไอ จำเป็นต้องเร่งพัฒนาคนทุกคนเพื่อให้เข้าใจและพัฒนาระบบเอไอได้ อาจแบ่งการพัฒนาคนออกเป็น 4 กลุ่ม ดังนี้

กลุ่มประชาชนทั่วไป ควรสอนหลักสูตรเอไอสำหรับทุกคน ให้เข้าใจการนำเอไอไปใช้ในชีวิตประจำวัน ผลกระทบเอไอต่อการเปลี่ยนแปลงโลก ควรมีหลักสูตรเอไอเบื้องต้นให้นักเรียนทุกคนตั้งแต่ชั้นประถม คนทำงานต้องเข้าใจการนำระบบเอไอ เพื่อนำมาเพิ่มประสิทธิภาพทำงาน และผู้บริหารต้องเข้าใจวางแผนกลยุทธ์องค์กรที่จะนำเอไอมาประยุกต์ใช้

คนทำงานทั่วไปสำหรับพัฒนาระบบเอไอ กลุ่มผู้ประกอบอาชีพต่างๆ ที่มีความเข้าใจศาสตร์แต่ละด้านของตัวเอง จำเป็นต้องศึกษาการพัฒนาระบบเอไอ ทั้งนี้ เนื่องจากเครื่องมือจะง่ายขึ้นเรื่อยๆ ต่อไปคนทำงานที่มีความรู้เฉพาะด้าน สามารถทำได้เอง เช่น หมอสามารถพัฒนาระบบเอไอการแพทย์ นักกฎหมายสามารถพัฒนาระบบภาษาอัจฉริยะ เรื่องข้อกฎหมาย นักเศรษฐศาสตร์พัฒนาระบบเอไอ เพื่อพยากรณ์ข้อมูลเศรษฐกิจ เป็นต้น กลุ่มคนทำงานเหล่านี้จะเป็น Citizen Data Scientist และ Citizen AI Developer ที่เป็นกำลังในการพัฒนาประเทศในอนาคต

กลุ่มนักพัฒนาไอที และวิศวกร กลุ่มคนเหล่านี้อาจช่วยพัฒนาซอฟต์แวร์ และระบบไอทีเพื่อใช้พัฒนาเอไอ เช่น พัฒนาระบบหุ่นยนต์ ระบบซอฟต์แวร์อัตโนมัติต่างๆ ซึ่งอาจเชี่ยวชาญเขียนโปรแกรมต่างๆ ความเป็นจริงคนกลุ่มนี้ หากขาดความรู้ทางคณิตศาสตร์ที่ดีพอ อาจไม่สามารถสู้คนทำงานทั่วไป ที่มีความรู้เฉพาะทางได้ เพราะอนาคตเครื่องมือพัฒนาเอไอจะง่ายขึ้นมาก เปรียบกับการใช้โปรแกรมออฟฟิศทุกวันนี้ 

ดังนั้นการที่ให้คนที่เข้าใจอุตสาหกรรมมาทำระบบเอไอ ย่อมจะดีกว่าให้นักไอที ที่เป็นเพียงแค่เขียนหรือใช้โปรแกรมมาพัฒนาระบบเดียวกันหากคนนั้นไม่เข้าใจทฤษฎีหรือคณิตศาสตร์ของเอไออย่างแท้จริง

ผู้เชี่ยวชาญด้านเอไอ การทำโมเดลเอไอที่ซับซ้อน หรือการศึกษาทฤษฎีเอไอยังมีความจำเป็น แต่ต้องมีความเข้าใจคณิตศาสตร์และทฤษฎีด้านเอไอเป็นอย่างดี ไม่เพียงแค่การเขียนโปรแกรมแบบเดิม ดังนั้นการสอนวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) และเอไอ ต้องเน้นการเรียนคณิตศาสตร์ และอาจต้องส่งเสริมให้มีการวิจัยระดับสูง เพราะในอนาคตเราต้องการคนที่มีความรู้ทฤษฎีเหล่านั้นอย่างลึกซึ้ง ประเทศไทยถึงจะแข่งขันได้

ดังนั้นเพื่อให้ประเทศไทยมีความสามารถแข่งขัน เราจำเป็นต้องมีหลักสูตรเอไอในการศึกษาทุกระดับ ทุกคณะ และทุกสาขาวิชาควรสอนการพัฒนาเอไอ ส่วนหลักสูตรเฉพาะทางด้านเอไอหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องเร่งพัฒนาผู้เชี่ยวชาญ เน้นวิชาคณิตศาสตร์ หากหลักสูตรใดเรียนเพียงเพื่อเขียนโปรแกรม เพื่อใช้เครื่องมือในการพัฒนาระบบเอไอหรือวิเคราะห์ข้อมูล ควรเป็นหลักสูตรที่มุ่งพัฒนา Citizen Data Scientist และ Citizen AI Developer ซึ่งไม่ได้เป็นหลักสูตรของผู้เชี่ยวชาญด้านเอไอ