เชฟวัตสัน กับการนำเทคโนโลยีค็อกนิทิฟคอมพิวติ้งสร้างสรรค์เมนู

 

เชฟวัตสัน (Chef Watson) เป็นผลลัพธ์จากการค้นคว้าของศูนย์วิจัยไอบีเอ็ม ที่นำความสามารถในการเข้าใจภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสารในชีวิตประจำวัน (natural language) ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลในเชิงลึก ความสามารถในการให้เหตุผล และความสามารถในการให้คำตอบโดยอ้างอิงจากหลักฐานต่างๆ ของเทคโนโลยีค็อกนิทิฟอย่าง ‘วัตสัน’ เข้าต่อยอดขยายขอบเขตความเป็นไปได้ในการใช้ส่วนผสมใหม่ๆ และสร้างสรรค์เมนูอาหารที่มีความคิดริ่เริ่ม

 

ศาสตร์แห่งประสาทวิทยาและเคมีอาหารต่างๆ คือวิทยาศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังเมนูอาหารที่เรารับประทานในแต่ละวัน โดยระบบค็อกนิทิฟคุกกิ้ง (cognitive cooking) ของวัตสัน คืออัลกอริธึ่มที่ดึงเอาชุดข้อมูลจำนวนมาก องค์ความรู้ด้านวัฒนธรรมและท้องถิ่นต่างๆ รวมถึงทฤษฎีทางสถิติ โมเลกุล และการจับคู่อาหาร มาวิเคราะห์ร่วมกันเพื่อประมวลหาเมนูที่อร่อย น่าทาน ดูแปลกตา แต่รสชาติเข้ากันได้อย่างกลมกล่อม

 

ระบบจะเริ่มจากการวิเคราะห์เมนูอาหารนับหมื่นรายการที่มีอยู่แล้ว เพื่อทำความเข้าใจถึงรูปแบบการจับคู่ส่วนผสมต่างๆ และออกแบบเป็นเมนูใหม่ จากนั้นจึงตรวจสอบเทียบเคียงเพิ่มเติมกับข้อมูลรสชาติของส่วนประกอบเหล่านั้น ร่วมกับข้อมูลทางจิตวิทยาเกี่ยวกับรสชาติที่คนชอบและไม่ชอบ (ทฤษฎีการรับรู้คุณลักษณะที่น่าอภิรมย์หรือ Hedonic Perception) ประมวลเป็นไอเดียนับล้านภายใต้ความเป็นไปได้มากมายมหาศาล เพื่อสุดท้ายกลั่นกรองเป็นเมนูและส่วนประกอบที่มีความแปลกใหม่ ที่ระบบคาดการณ์แล้วว่าน่าจะให้รสชาติที่ดีด้วย

 

ในปี พ.ศ. 2557 ไอบีเอ็มได้จับมือกับนิตยสารบงอัพเปตี (Bon Appétit) เพื่อขยายขอบเขตความรู้เกี่ยวกับส่วนประกอบของอาหารให้แก่วัตสัน จากสูตรอาหารกว่า 10,000 รายการในฐานข้อมูลของบงอัพเปตี พร้อมร่วมพัฒนาแอพที่รวมเอาความเข้าใจในเคมีอาหาร ข้อมูลทางจิตวิทยาเกี่ยวกับรสชาติที่คนชอบ รวมถึงข้อมูลสไตล์การทำอาหารจากหลากหลายภูมิภาคและชนชาติต่างๆ เพื่อให้วัตสันพร้อมเป็นผู้ช่วยในการทำอาหารสำหรับทุกคน และช่วยให้ผู้ที่มีข้อจำกัดด้านอาหาร อาทิ ผู้ที่ต้องการลดน้ำหนัก ผู้ที่แพ้อาหารบางประเภท ผู้ที่จำเป็นต้องหลีกเลี่ยงอาหารบางรสชาติ เป็นต้น สามารถออกแบบเมนูที่ตอบโจทย์แต่ยังคงความอร่อย โดยปัจจุบันแอพเชฟวัตสันภายใต้ความร่วมมือกับบงอัพเปตีได้เปิดให้ใช้บริการฟรีแล้วที่ www.ibmchefwatson.com

 

นอกจากนี้ ไอบีเอ็มยังได้บรรลุข้อตกลงความร่วมมือเป็นระยะเวลา 3 ปีกับสถาบันการศึกษาด้านการทำอาหาร (Institute of Culinary Education) ประเทศสหรัฐอเมริกา เพื่อให้เชฟระดับเวิลด์คลาสสามารถร่วมกับวัตสันในการสร้างสรรค์สูตรอาหารใหม่ๆ จนปัจจุบันได้พัฒนาเป็นตำราอาหารค็อกนิทิฟคุกกิ้งกับเชฟวัตสัน (Cognitive Cooking with Chef Watson) ซึ่งเป็นการเปิดมิติใหม่ของการทำอาหาร

 

การนำเทคโนโลยีค็อกนิทิฟคอมพิวติ้งไปใช้ในงานด้านการแพทย์และการดูแลสุขภาพ

ปัจจุบันมีการทดลองทางคลินิกเกิดขึ้นถึง 178,000 กรณีต่อปี จึงเป็นเรื่องยากที่แพทย์จะสามารถติดตามข้อมูลใหม่ๆ ได้อยู่เสมอ โดยมีการคาดการณ์ว่าภายในอีก 2 ข้างหน้า ปริมาณข้อมูลที่เกี่ยวกับการดูแลสุขภาพจะเพิ่มขึ้นถึงร้อยละ 99 และร้อยละ 88 ของข้อมูลทั้งหมดจะเป็นข้อมูลที่ไม่ได้มีรูปแบบการจัดเก็บอย่างเป็นโครงสร้างหรืออยู่ในรูปแบบของฐานข้อมูล อาทิ ข้อมูลประวัติผู้ป่วย (EMR) ผลการทดสอบต่างๆ ภาพถ่ายทางการแพทย์ วิดีโอ รวมถึงข้อมูลเซ็นเซอร์จากอุปกรณ์สวมใส่หรืออวัยวะเทียมของผู้ป่วย เป็นต้น คาดว่าในปี พ.ศ. 2563 ข้อมูลทางการแพทย์จะเพิ่มขึ้นเป็นเท่าตัวในทุกๆ 73 วัน โดยข้อมูลภาพจะมีอัตราการเพิ่มขึ้นถึงร้อยละ 20-40 ต่อปี

 

ด้วยองค์ความรู้และข้อมูลทางการแพทย์จำนวนมหาศาลในปัจจุบัน การช่วยให้แพทย์สามารถเข้าถึงข้อมูลความก้าวหน้าทางการแพทย์ล่าสุด เพื่อเพิ่มความแม่นยำและรวดเร็วในกระบวนการตัดสินใจ และช่วยให้แพทย์สามารถให้คำแนะนำการรักษาแบบเฉพาะเจาะจงตรงตามข้อมูลทางชีววิทยาของผู้ป่วยแต่ละราย จึงเป็นเรื่องที่สำคัญอย่างยิ่ง นำสู่ความร่วมมือระหว่างไอบีเอ็มกับศูนย์มะเร็งเมโมเรียลสโลนเคทเทอริ่ง (Memorial Sloan Kettering Cancer Center หรือ MSK) ในการส่งผู้เชี่ยวชาญร่วมพัฒนาฝึกฝนความสามารถของค็อกนิทิฟคอมพิวติ้งไอบีเอ็มวัตสันรวมกว่า 5,000 ชั่วโมง ร่วมกับการป้อนข้อมูลเคสมะเร็งในอดีตจำนวนหลายพันเคส เอกสารทางวิชาการกว่า 15 ล้านรายการ ตำราแพทย์กว่า 300 เล่ม ข้อมูลผู้ป่วยย้อนหลัง 20 ปี และองค์ความรู้จำนวนมากจากแพทย์ของศูนย์มะเร็ง MSK พร้อมใช้ความสามารถด้านค็อกนิทิฟของวัตสันในการวิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลเหล่านี้ กลั่นกรองเป็นข้อสรุปเพื่อเสนอเป็นทางเลือกในการรักษาที่สอดคล้องกับผู้ป่วยแต่ละราย อ้างอิงตามหลักปฏิบัติของเครือข่ายมะเร็งครบวงจรแห่งชาติ (National Comprehensive Cancer Network หรือ NCCN)

ทั้งนี้ องค์การอนามัยโลกรายงานพบผู้ป่วยโรคมะเร็งรายใหม่ทั่วโลกปีละประมาณ 14 ล้านคน เสียชีวิตปีละ 8 ล้านคน มากที่สุดคือมะเร็งปอดจำนวน 1.59 ล้านคน โดยมีแนวโน้มจำนวนผู้ป่วยและเสียชีวิตเพิ่มขึ้นทุกประเทศ สำหรับประเทศไทย พบว่าโรคมะเร็งเป็นสาเหตุการเสียชีวิตอันดับ 1 ของคนไทยต่อเนื่องมานานกว่า 13 ปี ตั้งแต่ปี 2543 เป็นต้นมา ล่าสุดในปี 2556 มีคนไทยเสียชีวิตจากโรคมะเร็งทุกชนิด 67,184 คน เฉลี่ยชั่วโมงละ 8 คน  คิดเป็นร้อยละ 16 ของผู้เสียชีวิตทั้งหมดที่มีปีละ 426,065 คน[1]

 

ในปี พ.ศ. 2557 โรงพยาบาลบำรุงราษฏร์ถือเป็นสถาบันด้านการแพทย์แห่งแรกนอกทวีปอเมริกาเหนือที่ประกาศนำเทคโนโลยีไอบีเอ็มวัตสันเพื่อการพัฒนาการรักษามะเร็ง (IBM Watson for Oncology) มาใช้ จวบจนปัจจุบันได้มีการต่อยอดนำเทคโนโลยีค็อกนิทิฟคอมพิวติ้งเข้าเสริมศักยภาพงานวิจัยและบริการทางการแพทย์อื่นๆ อย่างต่อเนื่อง อาทิ

- วิทยาลัยด้านการแพทย์เบย์เลอร์ (Baylor College of Medicine) ได้ใช้วัตสันประมวลและวิเคราะห์บทความทางวิทยาศาสตร์กว่า 70,000 รายการที่เกี่ยวข้องกับโปรตีน p53 ซึ่งเป็นโปรตีนที่ทำหน้าที่หยุดยั้งการเติบโตของเนื้องอก เพื่อหาแนวทางที่ทำให้โปรตีนดังกล่าวทำงานหรือหยุดทำงาน โดยความสามารถในการวิเคราะห์และเข้าใจข้อมูลมหาศาลของเทคโนโลยีค็อกนิทิฟอย่างวัตสัน ช่วยร่นระยะเวลาการศึกษาวิจัยลงได้ถึง 38 ปี[2] และช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถมุ่งศึกษาความเป็นไปได้อื่นๆ ในการรักษามะเร็งต่อไปได้

- เวลล์พอยท์ (WellPoint) หนึ่งในบริษัทด้านสิทธิประโยชน์ทางการแพทย์ที่ใหญ่ที่สุดในสหรัฐอเมริกา นำเทคโนโลโลยีค็อกนิทิฟคอมพิวติ้งไอบีเอ็มวัตสันเข้าเรียนรู้เคสจำลองกว่า 25,000 เคส และเคสที่เกิดขึ้นจริงกว่า 1,500 เคส เพื่อให้วัตสันสามารถเข้าใจบริบทของเคสที่มีข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน ครอบคลุมถึงบันทึกของแพทย์ ประวัติผู้ป่วย หมายเหตุต่างๆ รวมถึงฟีดแบ็คจากการรักษา ช่วยลดเวลากว่าร้อยละ 40-60 ที่พยาบาลต้องใช้ในการคัดกรองข้อมูลการขอใช้สิทธิประโยชน์ต่างๆ ในแต่ละวัน โดยวัตสันสามารถช่วยให้คำแนะนำถึงแนวทางการดำเนินการต่างๆ แก่พยาบาล และพยาบาลมองว่าข้อมูลที่วัตสันแนะนำถึงร้อยละ 90 เป็นแนวทางที่มีความเหมาะสม

 

แพลตฟอร์มวัตสันดิเวลล็อปเปอร์คลาวด์ เพื่อให้ธุรกิจทุกขนาดสามารถนำเทคโนโลยีค็อกนิทิฟเข้าเสริมศักยภาพสินค้าและบริการ

 

ในเดือนกันยายนที่ผ่านมา ไอบีเอ็มได้เปิดตัววัตสันดิเวลล็อปเปอร์คลาวด์ (Watson DeveloperCloud) แพลตฟอร์มที่ใหญ่และมีความหลากหลายของชุดโปรแกรมที่ทำหน้าที่เชื่อมต่อการทำงานระหว่างแอพพลิเคชั่น (Application Program Interface หรือ API) และเทคโนโลยีค็อกนิทิฟมากที่สุด เพื่อให้ธุรกิจตั้งแต่สตาร์ทอัพถึงองค์กรขนาดใหญ่ สามารถนำเทคโนโลยีค็อกนิทิฟเข้าเสริมศักยภาพสินค้าและบริการ ผ่านการใช้งานแบบจ่ายตามปริมาณการใช้จริง (pay per use) โดยปัจจุบันวัตสันดิเวลล็อปเปอร์คลาวด์มีชุด API มากกว่า 30 ชุด ที่พัฒนาขึ้นบนพื้นฐานของเทคโนโลยีกว่า 50 รายการ ภายใต้ความสามารถในด้านต่างๆ ดังนี้

 

ความสามารถด้านภาษา

ตัวอย่างเช่น

- บริการ Concept Insights

ที่สามารถขยายความ เชื่อมโยงคอนเซ็ปต์ต่างๆ และดึงความหมายของคำต่างๆ ออกมาได้ สามารถนำไปปรับใช้กับงานด้านกฎหมายเพื่อวิเคราะห์หาเคสที่มีความเกี่ยวข้องกับเคสที่ต้องการได้

- บริการ Personality Insights

สามารถวิเคราะห์บุคลิกภาพของแต่ละคนได้จากข้อความบนทวิตเตอร์หรือบทความที่บุคคลนั้นๆ เขียนขึ้น ซึ่งสามารถนำไปปรับใช้กับงานด้านทรัพยากรบุคคล เพื่อวิเคราะห์คุณสมบัติที่ผู้สมัครงานแต่ละตำแหน่งควรมี หรือวิเคราะห์คุณสมบัติผู้สมัครแต่ละคนจากเรซูเม่ที่ส่งมา หรืออาจปรับใช้กับงานด้านการตลาด เพื่อช่วยให้นักการตลาดสามารถวิเคราะห์บุคลิกภาพของลูกค้าแต่ละคน เพื่อพัฒนาโปรโมชั่นหรือแคมเปญการตลาดที่ตอบโจทย์เฉพาะบุคคล

- บริการ Natural Language Classifier

ช่วยให้แอพต่างๆ สามารถเข้าใจความต้องการและความหมายที่ซ่อนอยู่ในภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสารในชีวิตประจำวัน (natural language) พร้อมแสดงคำตอบที่ถูกต้องแม้ว่าคำถามจะมีรูปแบบแตกต่างกันไป

- บริการ Dialog

ที่สามารถปรับรูปแบบการตั้งคำถามในบทสนทนาให้เข้ากับสไตล์ของผู้ใช้แต่ละคน

2. ความสามารถในการมองเห็น

ตัวอย่างเช่น

- บริการ Visual Insights 

ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอพที่วิเคราะห์ข้อมูลภาพและวิดีโอจากโซเชียลมีเดียต่างๆ ได้ พร้อมทั้งสามารถอ่านเนื้อหาของภาพเพื่อแสดงมุมมองเชิงลึก ประมวลเทรนด์และแพทเทิร์นต่างๆ วิเคราะห์ความสนใจหรือกิจกรรมที่คนชอบ และช่วยให้สามารถเข้าใจภาพรวมของสิ่งที่คนจำนวนมากกำลังพูดถึงได้

 

ความสามารถในการสื่อสารด้วยคำพูด

ตัวอย่างเช่น

- บริการ

 

IBM Speech to Text และ IBM Text to Speech

 ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโมบายล์แอพที่มีหลายภาษา โดยปัจจุบันครอบคลุมภาษาญี่ปุ่น จีน สเปน และโปรตุเกส และกำลังมีการพัฒนาภาษาอื่นๆ เพิ่มเติมอย่างต่อเนื่อง -

บริการ Alchemy Language

ที่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์อารมณ์และความรู้สึก (Sentiment Analysis) สกัดเอนทิติ (Entity Extraction) สกัดคำสำคัญ (Keyword Extraction) และแท็กเนื้อหาต่างๆ (Content Tagging) ได้ เป็นต้น

เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา

โดยไอบีเอ็มได้พัฒนาเครื่องมือช่วยรวมชุดข้อมูลต่างๆ เข้ากับ API ของวัตสัน ทำให้การผนวกรวม API ของวัตสันเข้ากับอุปกรณ์โมบายล์ บริการคลาวด์ และระบบต่างๆ ที่เชื่อมต่อกัน เป็นไปได้โดยง่ายและรวดเร็ว พร้อม

บริการ Knowledge Studio

ที่มีเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิ่งและความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ช่วยให้องค์กรสามารถฝึกฝนแอพค็อกนิทิฟของตนให้ฉลาดขึ้น โดยใช้องค์ความรู้และความชำนาญเฉพาะอุตสาหกรรมที่ตนมีอยู่

 

ตัวอย่างล่าสุดของการใช้ประโยชน์จาก API ต่างๆ บนวัตสันดิเวลล็อปเปอร์คลาวด์ ได้แก่ การพัฒนาแอพไอบีเอ็มวัตสันเทรนด์ (IBM Watson Trend) เพื่อเป็นตัวช่วยในการให้ข้อมูลเทรนด์สินค้ามาแรง สามารถวิเคราะห์สาเหตุที่สินค้าต่างๆ ได้รับความนิยม เพื่อให้นักช็อปรู้เทรนด์และหาซื้อสินค้านั้นได้ทันก่อนหมดสต็อค โดยเทรนด์แอพใช้ชุด API การวิเคราะห์อารมณ์และความรู้สึก (Sentiment Analysis) การสกัดคำสำคัญ (Keyword Extraction) การแท็กเนื้อหาต่างๆ (Content Tagging) และการจัดแบ่งประเภทหมวดหมู่ (Taxonomy Classification) รวมถึงใช้ความสามารถในการเข้าใจภาษามนุษย์และเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลบทสนทนาออนไลน์หลายสิบล้านความคิดเห็นจากโซเชียลมีเดีย บล็อก ฟอรัม คอมเมนต์ การจัดลำดับคะแนน และบทรีวิว ร่วมกับข้อมูลบริบทที่เกี่ยวข้องจาก 10,000 แหล่ง โดยกำหนดคะแนนจาก 0 ถึง 100 ตามสัดส่วนและอัตราการเพิ่มของแต่ละบทสนทนา ทำให้สามารถวิเคราะห์เจาะลึกถึงความรู้สึกที่ผู้บริโภคมีต่อสินค้านั้นๆ ให้เหตุผลว่าทำไมคนถึงเลือกซื้อแบรนด์ต่างๆ พร้อมทั้งใช้อนาไลติกส์เชิงพยากรณ์ในการคาดการณ์ว่าเทรนด์นั้นจะค่อยๆ เงียบหายไป หรือจะยังคงเป็นที่นิยมอย่างต่อเนื่อง ซึ่งต่างจากแอพอื่นๆ ที่ให้เพียงข้อมูลลำดับความฮิตของสินค้า โดยปัจจุบันสามารถใช้แอพไอบีเอ็มวัตสันเทรนด์ได้ฟรีผ่านเว็บไซต์ หรือดาวน์โหลดแอพสำหรับระบบปฏิบัติการ iOs และ Android ได้ที่ www.ibmwatsontrend.com

 

##################################

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติม: 

ปารณีย์ เรย์มองด็อง

บริษัท ไอบีเอ็ม ประเทศไทย จำกัด โทรศัพท์: +66 2 273 4164 อีเมล: [email protected]

[1] ที่มา: สำนักสารนิเทศ สำนักงานปลัดกระทรวงสาธารณสุข 

[2] ประมาณการณ์ว่านักวิทยาศาสตร์ 1 คน สามารถอ่านบทวิจัยได้ 5 ฉบับต่อวัน