Tech Discovery ep.31 พาไปย้อนรอยประวัติศาสตร์ความคิดเรื่อง AI ในช่วง 2,000 ปีของมนุษย์ จากตำนานกรีก สู่วิธีคิดทางปรัชญา และการพัฒนาวิทยาการแพทย์ และคอมพิวเตอร์ สู่การจำลองวิธีการเรียนรู้ของมนุษย์บนเครื่องจักร
ช่วงนี้หลายคนหลายช่องทางคงได้มีการปูพื้นฐาน “ประวัติศาสตร์” ของเอไอกันมามากแล้ว ชื่อที่หลายคนคุ้นเคยคงจะเป็น “อลัน ทัวริ่ง” วิศวกรผู้ไขรหัสจากเครื่อง Enigma ของนาซี จนทำให้สัมพันธมิตรชนะสงคราม และก็เป็นผู้บุกเบิกคนสำคัญของวงการคอมพิวเตอร์สมัยใหม่
แน่นอนว่า เขาเป็น “จุดเปลี่ยน” เทิร์นนิ่งพอยต์ คนสำคัญที่ทำให้โลกของเอไอเข้ามาใกล้ชิดกับชีวิตเราในทุกวันนี้ เขาเป็นคนแรกที่ตั้งคำถามว่า “เครื่องจักรคิดได้ไหม” และออกแบบทดสอบทัวริ่งขึ้นมา ว่า หากมีใครทำเครื่องคำนวฯ จักรกล หรือคอมพิวเตอร์ ที่สามารถทำแบบทดสอบนี้ผ่านละก็ หมายความว่าเครื่องจักรน่าจะคิดเองได้ จากนั้นก็นำมาสู่ยุคทองของการพัฒนาฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ในวงการคอมพิวเตอร์ฟังก์ชันนอล
แต่เบรกไว้ก่อน…
คำถามของ ทัวริ่ง ที่ว่า “เครื่องจักรคิดได้ไหม” หรือโลกเรามี Thinking Machine ไหม มีมาเป็นพันปีเลยทีเดียว
ไซบอร์ก-หุ่นยนต์ที่คิดเองได้
แนวคิดเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ หรือสิ่งไม่มีชีวิต ที่คิดและตอบโต้ ปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์อย่างลื่นไหล เรียกว่ามีมานับพันปี ในจินตนาการของมนุษย์ในหลายอารยธรรม
แม้ตอนนี้เราพอจะแยกเห็นภาพแล้วว่า เอไอ กับ หุ่นยนต์ หรือ ไซบอร์ก ต่างกันมาก ลองมองย้อนไปดูจินตนาการในอดีตที่มนุษย์ยังไม่รู้จักคอมพิวเตอร์ หน้าตาของ “สิ่งไม่มีชีวิตที่มีปัญญาโต้ตอบมนุษย์” มันจะออกแนวไซบอร์ก มีรูปร่าง และฟังก์ชั่น
มนุษย์โบราณมีกรอบความคิด จินตนาการ วาดฝันถึงสิ่งที่คล้ายไซบอร์กนี้ มาเป็นพันปี ไม่ว่าจะเป็นในรูปแบบของงานช่าง เวทมนตร์ หรือสิ่งเหนือธรรมชาติที่เทพเจ้าสร้างขึ้น
ในที่นี้ขอโฟกัสในเรื่องงานช่าง ที่มีคำโบร่ำโบราณ เรียกขานว่า Automata
ตัวอย่างสิ่งที่คล้ายไซบอร์ก หรือ หุ่นยนต์อัตโนมัติ มาก ๆ ในเรื่องเล่าของชาวกรีกโบราณอย่าง เจ้า “ทาลอส” ยักษ์ที่ถูกเทพเฮเฟตุสสร้างจากบรอนซ์ หรือสำริด ซึ่งเป็นโลหะทองแดงผสมดีบุก และเทพซุสก็ให้เป็นผู้พิทักษ์เกาะครีต ในท้องเรื่องที่เราคุ้นเคยอยู่ในมหากาพย์อีเลียด-โอดิสซี หรือถ้าเป็นในหนังก็เรื่อง อภินิหารขนแกะทองคำ จะมีฉากที่เจสันกับลูกเรือไปขโมยสมบัติบนเกาะเลยต้องหนีจากการโจมตีของหุ่นยักษ์
รูปลักษณ์ของ ทาลอสมีปีก ปรากฏบนเหรียญตราที่ใช้แลกเปลี่ยนบนเกาะครีต มีอายุ 300-270 ปีก่อนคริสตกาล นับแล้วก็น่าจะอยู่ที่ 2 พันกว่าปี
แต่นั่นยังเป็นเรื่องเล่าที่ผูกโยงว่ามีสิ่งประดิษฐ์ที่คิดเองได้จากเทพเจ้า “ทาลอส” จึงยังไม่ใช่สิ่งที่มนุษย์สร้าง แต่ที่แน่ ๆ ชาวกรีกรู้ว่าเทคโนโลยีของพวกเขาที่ล้ำหน้าก่อเกิดอารยธรรมเฮลเลนิกซ์ขึ้นมาคือการผสมทองแดงเป็นสำริด ผิวของหุ่นยักษ์ตัวนี้สร้างจากยอดเทคโนโลยีสมัยนั้น
แม้ทาลอสเป็นแค่ตำนาน แต่ในอารยธรรมกรีกโบราณมีการบ่งชี้เทคโนโลยี “กลไก” อัตโนมัตโบราณ ทอดรากไว้ให้เรารู้ว่า กว่าพันปีก่อน มีสิ่งที่เรียกว่า Automata กำเนิดขึ้นและใช้งานซึ่งคอนเซ็ปต์เรื่อง Automata ปัจจุบันเป็นรากฐานให้กับการคิดค้นระบบอัตโนมัติต่าง ๆ และจะถูกผนวกกับการประมวลผลด้วยประสาทเทียม คลังข้อมูลมหาศาล จนเกิดแมชชีนเลิร์นนิ่งและดีปเลิร์นนิ่งเป็นระบบเอไอ-ออโตเมชั่นที่เรารู้จักในปัจจุบัน
Automata
คำว่า Automaton ภาษากรีกโบราณ αὐτόματον หรือหุ่นยนต์ หมายถึง “การกระทำตามความประสงค์ของตนเอง” คำนี้ถูกใช้ครั้งแรกโดย มหากวีโฮเมอร์ เพื่ออธิบายกลไกการเปิดประตูอัตโนมัติ หรือการเคลื่อนขาตั้งแบบมีล้อโดยอัตโนมัติ ใช้เพื่ออธิบายเครื่องจักรที่เคลื่อนไหวที่ไม่ใช่แบบอิเล็กทรอนิกส์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเครื่องจักรที่ทำขึ้นให้มีลักษณะคล้ายกับการกระทำของมนุษย์หรือสัตว์ เช่น แม่แรงบนนาฬิกาตีสาธารณะแบบเก่า
ออโตเมตอน หรือ ออโตมาตา ปัจจุบันก็ยังหมายถึงเครื่องจักรที่ทำงานได้ในตัวเอง หรือกลไกควบคุมที่ออกแบบมาให้ปฏิบัติตามลำดับการทำงานโดยอัตโนมัติ หรือตอบสนองต่อคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ออโตมาตา แบบกรีกโรมัน ยังทำต่อมาในยุคกลาง เราจะเห็นในหนังล่าสมบัติที่ชอบมีกลไกตามโถงทางเดิน ตามบัลลังก์กษัตริย์และอื่น ๆ
แต่ทั้งหมดยังไม่เข้าข่ายคำว่าคิดเองได้ หรือเรียนรู้เองได้
เรียกอีกอย่างว่า เรื่องกลไก หรือฮาร์ดแวร์เราพัฒนาไปมากแล้ว แต่เรื่องซอฟต์แวร์ เรายังทำได้แค่นี้
ประกอบกับช่วงยุคกลางโลกของเราเผชิญหน้ากับความชะงักงันทางภูมิปัญญา แหล่งอำนาจเดิมพังทลายลงหมด และการก่อตัวของความรู้แบบใหม่ ๆ เข้ามาแทนที่
ช่วงยุคกลางวิทยาการเกี่ยวกับ Automata ถูกรวบรวมไว้ที่ตะวันออกกลาง เพราะภูมิภาคยุโรปปั่นป่วนมาก ทำให้คอนสแตนติโนเบิล และโลกอาหรับมุสลิม เขาได้เก็บรวบรวมและพัฒนาวัฒนธรรมไว้ ในช่วงนั้นจักรวรรดิเติร์กออตโตมันกำลงก่อร่างความรุ่งเรือง ซึ่งต่อมาชาวยุโรปนักคิดนักประดิษฐ์จะมาแสวงหาความรู้จากดินแดนนี้
ในหนังสือของ al Jarazi เมื่อศตวรรษที่ 13 ได้รวบรวมพิมพ์เขียวของเครื่องจักรอัตโนมัติหลายอย่าง ไม่ว่าหุ่นยนต์คนใช้ อัตโนมัติไว้ด้วย พร้อมกับเครื่อง Automata อีกเป็นร้อยพิมพ์เขียว บางอันพัฒนาเป็นนาฬิกาลูกตุ้มนาฬิกาอัตโนมัติที่เราใช้กันจนถึงทุกวันนี้
ฝรั่งเศสในศตวรรษที่ 17 เป็นแหล่งกําเนิดของของเล่นจักรกลอันชาญฉลาด ซึ่งจะกลายเป็นต้นแบบสําหรับเครื่องยนต์ของการปฏิวัติอุตสาหกรรม แนวความคิดใหม่ทัศนคติใหม่ที่มีต่อออโตมาตา เริ่มด้วย René Descartes นักปรัชญาอัตถิภาวนิยม เมื่อเขาแนะนําว่าร่างกายของสัตว์ไม่มีอะไรมากไปกว่าเครื่องจักรที่ซับซ้อน-กระดูก กล้ามเนื้อ และอวัยวะต่าง ๆ สามารถถูกแทนที่ด้วยฟันเฟือง ลูกสูบ และลูกเบี้ยว ดังนั้นกลไกจึงกลายเป็นมาตรฐานที่เปรียบเทียบธรรมชาติและสิ่งมีชีวิต
นี่นับเป็นไอเดียที่ทำให้ศาสตร์ ศิลป์ และวิศวกรรม เริ่มแยกออกจากกัน แต่สามารถเรียนรู้จากธรรมชาติได้กว้างขวางขึ้น อิnธิพลของการเดินเรือค้า แสวงหาทรัพยากร ทำให้นักคิด นักวิทยาศาสตร์ได้สำรวจธรรมชาติทั่วโลก Discipline หรือสาขาวิชาการทางวิทยาศาสตร์จำนวนมากเกิดในยุคนี้ โดยเฉพาะ ชีววิทยาและการแพทย์ ฟิสิกส์และเอ็นจิเนียร์ วัฒนธรรมและมานุษยวิทยา เป็นศาสตร์ที่มักจะนำความรู้จากธรรมชาติกลับมาประดิษฐ์คิดค้นสิ่งใหม่ ๆ เสมอ
หนึ่งในนั้น คือวิชาการแพทย์ขั้นสูงที่ผสานกับวิศวกรรมการแพทย์ หรือ “ไซเบอร์เนติกส์” ที่จะมีบทบาทสำคัญต่อ “เอไอ” สมัยใหม่อย่างมาก
เปลี่ยนการคิดเหตุผลเชิงนามธรรมสู่รูปธรรมด้วยสมการ
ในเรื่องของ ซอฟต์แวร์ของเอไอ ปฏิเสธไม่ได้เลยว่ารากฐานของตรรกวิทยาแบบอริสโตเติล ได้วางรากฐานการคิดแบบเป็นเหตุเป็นผล และชวนให้ผู้คนตั้งคำถามถึง “กระบวนการคิดที่ถูกต้อง” และจะกลายเป็นแกนกลางของการฟื้นฟูศิลปวิทยาการในศตวรรษที่ 14-16 ที่เหล่านักคิดหวนกลับไปหาวิธีคิดแบบกรีกโรมัน
เอาล่ะกลับมาที่เรื่อง กระบวนการคิด ในปี ค.ศ. 1308 กวีและนักเทววิทยาชาวคาตาลัน Ramon Llull ได้สําเร็จการศึกษา Ars generalis ultima (The Ultimate General Art) ทําให้วิธีการของเขาในการใช้วิธีการทางกลที่ใช้กระดาษสมบูรณ์แบบ
Llull คิดค้นระบบความคิดที่เขาต้องการถ่ายทอดวิธีคิดทางศาสนาและเทววิทยา ซึ่งเป็นนามธรรม ให้เป็นรูปธรรม จึงสร้างภาษาใหม่ ผสมการเรียบเรียงเชิงตรรกะ เอาเป็นว่ามันคือ แผ่นกระดาษหรือวงกลมเจ็ดแผ่น ซึ่งระบุแนวคิด (เช่น คุณลักษณะของพระเจ้า เช่น ความดี ความยิ่งใหญ่ นิรันดร์ พลัง สติปัญญา ความรัก คุณธรรม ความจริง และสง่าราศี) สามารถหมุนเวียนเพื่อสร้างการผสมผสานแนวคิดเพื่อสร้างคําตอบสําหรับคําถามทางเทววิทยา
ระบบของ Llull ตั้งอยู่บนความเชื่อที่ว่า “ความจริงที่ปฏิเสธไม่ได้มีอยู่อย่างจํากัด” ในทุกสาขาของความรู้ และโดยการศึกษาความจริงเบื้องต้นเหล่านี้รวมกันทั้งหมด มนุษยชาติก็สามารถบรรลุความจริงสูงสุดได้ เหมือนวิธีคิดของเพลโต ที่มีโลกของฟอร์ม
ถ้ามีภาษาสัญลักษณ์ที่เปลี่ยนวิธีคิดนามธรรมเป็นรูปธรรมเพื่อ “ขับไล่ความคิดเห็นที่ผิดพลาดทั้งหมด”
วิธีเปลี่ยนความคิดนามธรรมเป็นรูปธรรมสืบเนื่องมาเรื่อย ๆ ในช่วงต้นปี ค.ศ. 1666 Gottfried Leibniz วัย 19 ปี ได้เขียน De Arte Combinatoria (On the Combinatorial Art) ซึ่งเป็นวิทยานิพนธ์ระดับปริญญาเอกด้านปรัชญาฉบับขยายของเขา ได้รับอิทธิพลจากผลงานของนักปรัชญาคนก่อน ๆ รวมถึง Ramon Llull Leibniz เสนอตัวอักษรของความคิดของมนุษย์
แนวคิดที่ซับซ้อนทั้งหมดของมนุษย์ เป็นเพียงการรวมกันของแนวคิดง่าย ๆ เช่นเดียวกับคําที่เป็นการรวมกันของตัวอักษรเขาแย้ง ความจริงทั้งหมดอาจแสดงเป็นการผสมผสานแนวคิดที่เหมาะสมซึ่งสามารถย่อยสลายเป็นแนวคิดที่เรียบง่าย
Leibniz เขียนว่า : “Thomas Hobbes ทุกที่เป็นผู้ตรวจสอบหลักการอย่างลึกซึ้งกล่าวอย่างถูกต้องว่าทุกสิ่งที่ทําโดยจิตใจของเราคือการคํานวณ” เขาเชื่อว่าการคํานวณดังกล่าวสามารถแก้ไขความคิดเห็นที่แตกต่างกันได้:
“วิธีเดียวที่จะแก้ไขเหตุผลของเราคือการทําให้เป็นรูปธรรมเช่นเดียวกับนักคณิตศาสตร์ เพื่อให้เราสามารถค้นหาข้อผิดพลาดของเราได้อย่างรวดเร็ว และเมื่อมีข้อพิพาทระหว่างบุคคล เราสามารถพูดได้ง่าย ๆ ว่า : ให้เราคํานวณโดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป เพื่อดูว่าใครถูก” (The Art of Discovery, 1685)
กำเนิดเครื่องคำนวณ เมื่อความจริงถูกลดทอนเป็นสมการ
ปลายคริสตศตวรรษที่ 19 ความก้าวหน้าทางวิทยาการหลังยุคปฏิวัติอุตสาหกรรมมาถึงจุดสูงสุด เช่นเดียวกับโจทย์ปัญหาทางคณิศาสตร์ที่ลำพังการคำนวณนับแบบโบราณ จึงมีการคิดค้นเครื่องจักรที่ช่วยมนุษย์คิดคำนวณตัวเลขซ้ำ ๆ และสมการขนาดยาวได้ดียิ่งขึ้น นั่นคือ “คอมพิวเตอร์เครื่องแรก” โดย “ชาร์ลส เบบเบจ”
ตลอดเวลาที่มีชีวิตอยู่ “แบบเบจ” เชื่อว่า โลกเรานี้สามารถวิเคราะห์ทำนายได้ โดยได้รับความสนับสนุนจาก “เอดา เลิฟเลซ” ซึ่งเป็นเพื่อนสนิทในวงการและเรียกว่าเป็น “โปรแกรมเมอร์” คนแรกของโลกที่สร้างภาษาและเขียนคำสั่งให้กับเครื่องคำนวณให้กับเบบเบจ
เลิฟเลซ มองว่า ถ้าจิตใจมนุษย์สามารถเข้าใจพฤติกรรมของอนุภาคเล็ก ๆ มันจะอธิบายทุกอย่างได้ ปี ค.ศ. 1856, แบบเบจ เสนองาน “Table of Constants of the Nature and Art” ที่อ้างว่า รวบรวมข้อเท็จจริงทุกอย่าง สำหรับอธิบายศาสตร์ทางวิทย์และศิลป์ ด้วยตัวเลข
เครื่องคำนวณของเบบเบจ เป็นการคำนวณข้อมูล สมการ และระเบียนในการวิจัย เรียกว่าเครื่อง analytical engine โดยมี เอด้า เลิฟเลซ เขียนโปรแกรมแบบวนซ้ำ ที่เรียกว่า Loop ซึ่งเป็นส่วนประกอบสำคัญสำหรับการเขียนโปรแกรมทุกวันนี้ ทำให้โปรแกรมสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องเขียนใหม่ทุกครั้ง ดังนั้น Loop ทำให้เครื่องจักรสามารถตอบสนองคำสั่งของมนุษย์ได้อย่างดี
ต่อมาพัฒนาการด้านฮาร์ดแวร์ก็พัฒนาไปมากขึ้น ผนวกกับการคิดค้นหลอดสุญญากาศที่นำมาประกอบเป็นเครื่องคำนวน ผ่านกระแสไฟฟ้า มีขนาดเล็กลง จนกลายเป็นคอมพิวเตอร์เมนเฟรมขนาดใหญ่ที่ใช้ไฟฟ้าอิเล็กทรอนิกส์เครื่องแรกอย่าง Eniac ในช่วงทศวรรษที่ 1940 และเข้าสู่ยุค Personal Computer ในช่วงปี 1970 ที่จะกลายเป็นพื้นฐานของอุปกรณ์อัจฉริยะในปัจจุบัน
โครงข่ายประสาทเทียม จุดเปลี่ยน “สมองของเครื่องจักร”
ย้อนกลับไปในช่วงการฟื้นฟูศิลปวิทยากร นักคิดนักเขียน ได้กลับไปรื้อฟื้นวิธีคิดและวิทยาการ ส่งผลให้เกิดการปฏิวัติอุตสาหกรรม และวิศวกรรมก้าวหน้าโดยเฉพาะเรื่องของไฟฟ้า และการศึกษาร่างกายและวัฒนธรรมมนุษย์ทั่วโลก นำมาสู่คำถามเช่นเดิมว่า “เราสามารถสร้างเครื่องจักรเทียมมนุษย์ได้ไหม” โดยเฉพาะสาขาด้านไซเบอร์เนติกส์ที่ต้องการหาวิธีควบควบคุมกลไกการทำงานของสิ่งมีชีวิต เพื่อนำไปใช้พัฒนาระบบกลไกเทียมที่ทำงานคล้ายคลึงกัน ไม่ว่าจะเป็นแขนเทียม ขาเทียม ฯลฯ
“วอร์เรน แม็คคาล็อต” กับ “วอลเตอร์ พิตต์” เป็นแพทย์ นักประสาทวิทยาและไซเบอร์เนติกส์ ได้ศึกษาระบบการทำงานของสมอง ภายใต้คำถามว่า มนุษย์เรียนรู้ มีสติปัญญาได้อย่างไร ในปี 1943 เขาได้ตีพิมพ์ผลการศึกษาการทำงานของระบบประสาท การทำงานของสมองมนุษย์ถูกจำลองออกมาเป็นโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งจะกลายเป็นรากฐานของ Neuron Processing Unit ของคอมพิวเตอร์ในเวลาต่อมา
ย้อนกลับไปดูที่แนวคิดว่า ร่างกายมนุษย์ก็เหมือนกลไกต่าง ๆ ฟันเฟือง ขดลวด และอื่น ๆ แทนที่อวัยวะได้ เป็นรากฐานของไซเบอร์เนติกส์ ที่ทำให้เราพัฒนาแขนเทียม ขา เทียม อวัยวะเทียมต่าง ๆ ในปัจจุบัน แล้วสมองล่ะ เราจะแทนที่มันได้หรือไม่
คนที่คิดว่าได้ และได้เอาแบบจำลองระบบประสาทนี้ ไปทำต่อเป็นเครื่องจักร คือ “มาร์วิน มินสกี” และ “เอ็ดมันด์ ดีน”
จากระบบประสาทมนุษย์ สู่ แมชีนเลิร์นนิ่ง
ในปี 1950 “อลัน ทัวริ่ง” ได้รับชื่อเสียงจากการถอดรหัสลับของนาซี หลังสงครามโลก ได้หันไปศึกษาด้านประสาทวิทยา และเริ่มศึกษาเครื่องคำนวณที่มีต้นแบบจากเครื่องของ “ชาร์ลส เบบเบจ” เมื่อความคิดตกผลึกดี ต่อมาได้ตีพิมพ์บทความ ชื่อว่า “Computer Machine and Intelligence” โดยมีคำถามสำคัญ คือ “เครื่องจักรคิดได้ไหม”
เขามีสมมติฐานว่าอาจจะได้ แต่ถ้าคิดได้ต้องมีอะไรมาวัด จึงได้ออกแบบทดสอบที่เรียกว่า “แบบทดสอบทัวริ่ง” เพราะฉะนั้นถ้าเกิดว่าเราสามารถทำแมชีน ที่ผ่านการทดสอบอย่างนี้ แสดงว่า เครื่องจักรสามารถตอบโต้กับมนุษย์อย่างลื่นไหล ไม่สามารถจำแนกได้ว่า เราคุยกับมนุษย์หรือเครื่องจักร
กลับมาที่ “มาร์วิน มินสกี” เขาเอาแบบจำลองประสาทเทียมมาพัฒนาเครื่องจักรที่เรียกว่า เครื่อง SNARC เครื่องจักรที่เรียนรู้จากโครงข่ายประสาทเทียมแบบต่อสุ่มเครื่องแรกในปี ค.ศ. 1951 และคิดว่ามาถูกทางสามารถพัฒนาให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ และจดจำได้อีกหรือไม่
เพราะเครื่อง SNARC เป็นการจำลองการตอบคำถาม (input) แล้ววิ่งไปหาข้อมูลแวดล้อมอย่างง่าย เพื่อตอบเป็นฉากทัศน์ต่าง ๆ (Output) แต่ทุกครั้งยังต้องตั้งคำถาม และวางข้อมูลกระบวนการคิดด้วยมือแบบแมนวล ดังนั้นนี่จึงไม่ใช่เครื่องจักรที่คิดได้เอง ยังต้องพัฒนาขึ้นไปอีก
โครงข่ายประสาทเทียมใช้การได้ดีแล้ว หากเรายังป้อนขับจากแบบแมนวล จึงต้องมีการทำให้ทุกอย่างเป็นอัตโนมัติมากขึ้น ทฤษฎีออโต้มาต้า จึงถูกนำกลับมาพิจารณา และพัฒนาใช้ในระบบซอฟต์แวร์ คอมพิวเตอร์
วิศวกรคอมพิวเตอร์หลายคนทั่วโลกกำลังพัฒนาเครื่องจักรที่คิดได้จากหลายส่วน ไม่ว่าจะเป็นฮาร์ดแวร์ที่จะเปลี่ยนจากหลอดสุญญากาศเป็นวงจรรวม มีการพัฒนาฮาร์ดแวร์หน่วยความจำ และซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้เครื่องจักรจดจำข้อมูล และอื่น ๆ จนเกิดความถึงพร้อมหลายด้าน จนกลายเป็นระบบ “แมชีนเลิร์นนิ่ง” ที่ยังใช้การอยู่ถึงปัจุบัน
ดังนั้น “มาร์วิน มินสกี้” และนักวิชาการหัวกะทิด้านคอมพิวเตอร์ ตอนนั้นก็ได้รวมกลุ่มกันแล้วเริ่มเรียกสิ่งที่กำลังแข่งขันกันพัฒนาอยู่นี้ว่า Artificial Intelligence หรือ AI นั่นเอง
และทั้งหมดนี้ คือ วิธีคิดที่ว่าด้วย “สิ่งไม่มีชีวิตที่คิดและโต้ตอบกับมนุษย์ได้” ตั้งแต่โลกยุคโบราณ ผ่านกาลเวลาและพัฒนาการทางวิศวกรรม จนตกผลึกที่การจำลองการทำงานของสมองและระบบประสาทของมนุษย์ กลายเป็นกลไกการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ให้เครื่องจักร หรือ Machine Learning ที่จะต่อยอดมายัง Deep Learning และทำให้โมเดลเอไอกลายเป็นสิ่งที่เราพบเจอในชีวิตผ่านอุปกรณ์อัจฉริยะต่าง ๆ ในทุกวันนี้