“เรากำลังอยู่ในยุคของการเปลี่ยนแปลงและพัฒนาด้านเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะเทคโนโลยีด้านการคำนวณบนคลาวด์, ปัญญาประดิษฐ์, บล็อกเชน, และข้อมูลอัจฉริยะ ซึ่งล้วนแล้วแต่เป็นปัจจัยเร่งสำคัญในด้านเศรษฐกิจดิจิทัล”
เจฟ จาง หัวหน้าสถาบันดาโม (Damo Academy) ในเครืออาลีบาบา และประธานอาลีบาบาคลาวด์อินเทลลิเจนซ์
“นอกเหนือจากการสำรวจความไม่รู้ผ่านงานวิจัยด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแล้ว เรากำลังร่วมงานกับภาคอุตสาหกรรมเพื่อฟูมฟักการประยุกต์ใช้นวัตกรรมเข้ากลับหลากหลายอุตสาหกรรม และทำให้เทคโนโลยีสามารถเข้าถึงได้สำหรับภาคธุรกิจและสังคมในวงกว้าง”
สถาบันดาโมในเครืออาลีบาบาได้ทำนายและจัดอันดับ 10 อันดับแรกของเทคโนโลยีที่น่าจับตามองในปี 2563 เอาไว้ดังนี้
ปัญญาประดิษฐ์จะเกิดพัฒนาการจากความสามารถในการรับรู้ (perception) สู่ความสามารถในการเข้าใจ (cognition)
ถึงแม้ปัญญาประดิษฐ์จะถูกพัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็วจนมีความสามารถเทียบเท่ามนุษย์ในด้านการรับรู้ อาทิ การแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ความเข้าใจในภาพวิดีโอ ฯลฯ แต่ในด้านการทำความเข้าใจ ซึ่งจำเป็นต้องอาศัยความรู้พื้นหลัง ความคิดตรรกะ หรือการบูรณาการความรู้ข้ามศาสตร์ ยังเป็นสิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์ยังไม่สามารถเทียบเท่ามนุษย์ได้ การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ให้มีความสามารถเชิงความรู้ความเข้าใจจำเป็นต้องอาศัยศาสตร์หลากหลายด้านรวมถึง จิตวิทยาการรับรู้ (cognitive psychology), วิทยาศาสตร์สมอง (brain science) รวมไปถึง ประวัติศาสตร์สังคมมนุษยชาติ (human social history) ควบคู่ไปกับเทคนิคทางด้านกราฟโดเมน (cross-domain knowledge graph), การอนุมานเหตุผล (causality inferance) และการเรียนรู้ต่อเนื่อง (continuous learning) เพื่อสร้างกระบวนการที่จะช่วยให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและทำการย่อยความรับรู้ อันจะเป็นหนึ่งในขั้นตอนสำคัญในการก้าวข้ามยุคสมัยของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถรับรู้ (perceptual intelligence) ให้เข้าสู่ยุคเครื่องจักรที่สามารถเข้าใจ (cognitive intelligence) ได้
การคำนวณบนหน่วยความจำเป็นอีกหนึ่งความท้าทายในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
การออกแบบหน่วยความจำและหน่วยประมวลผลแยกออกจากกันตามสถาปัตยกรรมทางคอมพิวเตอร์ที่ถูกออกแบบโดย Von Neumann ดังที่ใช้อยู่ในปัจจุบันทำให้เกิดการเคลื่อนย้ายข้อมูลไปมาระหว่างสองหน่วย ด้วยการพัฒนาของอัลกอริธึมด้านปัญญาประดิษฐ์อย่างก้าวกระโดด การพัฒนาการของฮาร์ดแวร์ที่ไม่รวดเร็วเท่าทำให้เกิดปรากฏการณ์คอขวดในการประมวลผลข้อมูลจนทำให้การประมวลผลทำได้ช้าโดยเฉพาะเมื่อต้องประมวลผลอัลกอริธึมที่ใช้ทรัพยากรสูง เพื่อก้าวข้ามข้อจำกัดดังกล่าวจึงมีการออกแบบหน่วยประมวลผลและหน่วยความจำในลักษณะใหม่ที่รวบทั้งสองหน่วยเข้าไว้ด้วยกัน (In-memory-computing) ลดภาระในการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างสองหน่วย และทำให้การประมวลผลสามารถทำได้รวดเร็วขึ้น
การปฏิวัติอินเตอร์เน็ตของสิ่งของ (IoT)
ความก้าวหน้าในเทคโนโลยี 5g, อินเตอร์เน็ตของสิ่งของ (internet of things: IoT), การคำนวณบนคลาวด์ (cloud computing) และการคำนวณบนเครื่องปลายทาง (edge computing) ในปี 2020 จะเร่งให้เกิดการหลอมรวมของระบบสารสนเทศ ระบบการสื่อสาร และระบบควบคุมอุตสาหกรรม โดยในด้านของความก้าวหน้าของอินเตอร์เน็ตของสิ่งของในภาคอุตสาหกรรมนั้น อุตสาหกรรมการผลิตจะเกิดการพัฒนาเครื่องจักรอัตโนมัติ ระบบโลจิสติกส์ภายในโรงงาน และการจัดตารางเวลาการผลิตที่แม่นยำและตอบสนองความต้องการของผู้ซื้อมากขึ้น นอกจากนี้ การเชื่อมโยงระหว่างระบบอุตสาหกรรมยังทำให้การควบคุมปริมาณการผลิตของอุตสาหกรรมต้นน้ำและปลายน้ำมีความสอดคล้องกันมากยิ่งขึ้น อันจะช่วยเพิ่มกำลังการผลิตและผลกำไรของอุตสาหกรรมเหล่านี้มากขึ้น
การทำงานร่วมกันระหว่างเครื่องจักรในระดับใหญ่เข้าใกล้ความเป็นจริงมากขึ้น
เครื่องจักรอัจฉริยะเชิงเดี่ยวดังที่มีอยู่นั้นยังไม่สามารถประมวลผลและตัดสินใจได้อย่างฉับพลันรวมทั้งยังไม่สามารถขยายขนาดเพื่อครอบคลุมเครื่องจักรขนาดใหญ่ได้ อย่างไรก็ดี ด้วยพัฒนาการของเทคโนโลยีการทำงานสอดประสานของเซ็นเซอร์ในระบบอินเตอร์เน็ตของสิ่งของ ประกอบกับเทคโนโลยีการสื่อสาร 5G จะทำให้การทำงานสอดประสานกันในระบบขนาดใหญ่เป็นจริงขึ้นได้ ระบบดังกล่าวรวมถึงการทำงานสอดประสานและแข่งกันระหว่างหน่วยย่อยของเครื่องจักรเพื่อให้บรรลุเป้าหมายหลักของการทำงานที่วางไว้ เครื่องจักรอัจฉริยะหรือปัญญาประดิษฐ์เชิงกลุ่มอันเกิดจากการควบรวมของปัญญาประดิษฐ์เดี่ยวหลายชิ้นจะช่วยเพิ่มมูลค่าของระบบปัญญาประดิษฐ์ ยกตัวอย่างเช่น ระบบไฟจราจรอัจฉริยะที่รับข้อมูลการจราจรที่เกิดขึ้นจริงและสามารถควบคุม ปรับแปลง การให้สัญญาณที่จะช่วยลดความคับคั่งของรถยนต์บนท้องถนน หรืออาจเป็นระบบหุ่นยุนต์ในโกดังสินค้าที่สามารถจัดเรียงสินค้าและพัสดุได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงระบบการขับขี่อัตโนมัติที่สามารถตรวจจับสภาพการจราจร สภาพท้องถนนตามเวลาจริง แม้แต่การส่งสินค้าด้วยระบบโดรนที่จะสามารถประมวลผลร่วมระหว่างกันเพื่อให้การส่งสินค้าเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
การออกแบบเชิงโมดูลจะช่วยให้การประมวลผลของชิพง่ายและเร็วขึ้น
การออกแบบชิพในปัจจุบันนั้นเน้นการการออกแบบเพื่อให้ทำงานได้อย่างครอบคลุมหลายการทำงาน ทว่าการออกแบบเช่นนี้ไม่มีประสิทธิภาพมากพอที่จะตอบสนองความต้องการชิพที่สามารถทำงานได้หลากหลาย แต่เฉพาะด้าน การออกแบบชิพในลักษณะที่ควบรวมวงจรบนแผงชิพ (system of chip: SoC) ผ่านโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาจาก RISC-V, คำอธิบายภาษาฮาร์ดแวร์ระดับสูง และการออกแบบโมดูลที่อิงตามไอพี ช่วยให้เกิดการพัฒนาการผลิตชิพอย่างก้าวกระโดดและเสริมสร้างระบบนิเวศน์การพัฒนาชิพ นอกจากนี้การออกแบบเชิงโมดูลที่รวบชิพขนาดเล็กยังใช้ความก้าวหน้าด้านบรรจุภัณฑ์เพื่อบรรจุชิพขนาดเล็กที่ทำงานหลากหลายส่วนเข้ามาไว้ด้วยกัน การออกแบบเช่นนี้ช่วยให้สามารถผลิตชิพที่ตรงกับความต้องการที่หลากหลายของผู้ใช้และสอดคล้องกับความต้องการการใช้งานที่หลากหลายมากขึ้น
การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนในระดับใหญ่จะเป็นที่สนใจในระดับกว้าง
บริการผ่านเทคโนโลยีบล็อกเชน (blockchain-as-a-service: BaaS) จะช่วยให้แต่ละองค์กรสามารถนำเอาเทคโนโลยีบล็อกเชนไปใช้งานได้ง่ายขึ้น ฮาร์ดแวร์ชิพหลากหลายประเภทที่ควบรวมอัลกอริธึมต่างๆ ที่ถูกประมวลผลบนเครื่องจักรปลายทาง บนคลาวด์ ผ่านการออกแบบโดยเฉพาะสำหรับบล็อกเชนจะถูกพัฒนาขึ้น อันจะช่วยให้เกิดการนำเทคโนโลยีบล็อกเชนมาใช้ตอบโจทย์ในโลกของความเป็นจริงมากขึ้น ประกอบกับช่วยขยายเขตแดนและเพิ่มคุณค่าของอินเตอร์เน็ตและการเชื่อมต่อผ่านพหุห่วงโซ่ เกิดการผลักดันให้เกิดนวัตกรรมด้านการประยุกต์ใช้บล็อกเชนในหลากมิติของความร่วมมือระหว่างอุตสาหกรรมและระบบนิเวศน์ในอนาคต การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนขนาดใหญ่กว่า 10 ล้านชิ้นส่วน (daily active items: DAI) จะถูกนำไปใช้ในวงกว้าง
จุดเปลี่ยนสำคัญที่จะนำไปสู่การคำนวณเชิงควอนตัมขนาดใหญ่ (large-scaled quantum computing)
ในปีที่แล้ว การแข่งขันเพื่อการพิสูจน์ศักยภาพของการคำนวณเชิงควอนตัมที่เหนือกว่าการคำนวณผ่านเครื่องคอมพิวเตอร์ทั่วไป ได้ดึงสปอตไลต์กลับมายังการเทคโนโลยีการคำนวณเชิงควอนตัม ความสามารถในการสาธิตควอนตัมคอมพิวเตอร์ผ่านวงจรความนำยิ่งยวดได้ดึงความมั่นใจในความเป็นไปได้ในการผลิตเครื่องคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดใหญ่ให้กลับมา สิ่งนี้ทำให้นักลงทุนกลับมาให้ความสนใจในเทคโนโลยีดังกล่าวอีกครั้งหนึ่งอันจะนำไปสู่การขยายขีดความสามารถในการแข่งขันงานวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีควอนตัมให้เพิ่มสูงขึ้น นอกจากนี้เรายังอาจเห็นการพัฒนาเชิงอุตสาหกรรมของเทคโนโลยีควอนตัมซึ่งจะค่อยๆ นำไปสู่การสร้างระบบนิเวศน์ควอนตัม สำหรับก้าวถัดไปในปีหน้านั้นจะเป็นการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทนทานต่อความผิดพลาด (fault-tolerant) และการสาธิตข้อได้เปรียบของการใช้เทคโนโลยีควอนตัมแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงแทนเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ทั่วไป
วัสดุชนิดใหม่จะปฏิวัติอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์
ภายใต้ปัจจัยของทั้งทางกฎของมัวร์ (Moore’s Law) และอุปสงค์ที่เพิ่มสูงขึ้นทั้งในด้านกำลังคำนวณและปริมาณพื้นที่เก็บข้อมูล สิ่งนี้ทำให้อุตสาหกรรมทรานซิสเตอร์ซิลิกาที่ใช้กันโดยทั่วไปในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ในปัจจุบันเผชิญความท้าทายด้านเทคโนโลยีที่สำคัญ การผลิตชิพที่มีขนาดเล็กกว่า 3 นาโนเมตรยังดูเหมือนจะเป็นสิ่งที่เป็นไปไม่ได้บนพื้นฐานของเทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบัน จุดเปลี่ยนสำคัญที่จะทำให้สามารถก้าวข้ามขีดจำกัดนี้ได้จำเป็นต้องอาศัยวัสดุชนิดใหม่ที่มีกลไกทางกายภาพในแบบเหนือกว่าที่เป็นอยู่ ตัวอย่างเทคโนโลยีวัสดุที่อาจเป็นไปได้อาจเป็น ฉนวนทอพอโลยี, วัสดุตัวนำยิ่งยวดในสองมิติ ฯลฯ หรือวัสดุอื่นใดที่อิเล็กตรอนสามารถเคลื่อนที่ได้โดยปราศจากการสูญเสีย หรือการพัฒนาการใช้ประโยชน์จากการหมุนของอิเล็กตรอนแทนการเคลื่อนที่ ในขณะที่ในส่วนของการพัฒนาพื้นที่เก็บข้อมูลแถบแม่เหล็กความสามารถสูง (อาทิ SOT-MRAM) นั้นจำเป็นต้องอาศัยวัสดุแม่เหล็กและวัสดุต้านการเปลี่ยนแปลงชนิดใหม่
การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวด้านข้อมูล
การรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวด้านข้อมูลกำลังถูกให้ความตระหนักมากขึ้น ดังจะเห็นได้จากการออกระเบียบและกฎหมายเพื่อคุ้มครองและควบคุมในเรื่องของการถ่ายโดนข้อมูลที่เพิ่มสูงขึ้น ในอีกด้านหนึ่งนั้น การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อใช้คุ้มครองความเป็นส่วนตัวด้านข้อมูลกำลังถูกให้ความสนใจ ในสาระสำคัญคือให้ผู้ใช้ข้อมูลสามารถประมวลผลฟังก์ชั่นบนข้อมูลที่มาจากหลายเจ้าของข้อมูลซึ่งช่วยให้ข้อมูลเหล่านี้ไม่สามารถถูกบ่งชี้ที่มาได้ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เช่นนี้จะช่วยแก้ปัญหาข้อมูลเชิงตั้ง (data silos) และปัญหาการขาดความเชื่อมั่นที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน ในขณะเดียวกันจะช่วยสกัดเอาคุณค่าของข้อมูลให้เกิดประโยชน์
คลาวด์จะเป็นศูนย์กลางของนวัตกรรมด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ
การพัฒนาเทคโนโลยีการคำนวณบนคลาวด์อย่างต่อเนื่องทำให้คลาวด์กลายเป็นมากกว่าแค่โครงสร้างพื้นฐานของเทคโนโลยีสารสนเทศ แต่ค่อยๆ กลายศูนย์กลางของทุกนวัตกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศ คลาวด์มีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับแทบทุกเทคโนโลยี อาทิ ชิพ, ฐานข้อมูล, เครือข่ายที่ปรับเปลี่ยนได้ด้วยตัวเอง, บิ๊กดาต้า, ปัญญาประดิษฐ์, อินเตอร์เน็ตของสิ่งของ, บล็อกเชน, การคำนวณเชิงควอนตัม และอื่นๆ อีกมากมาย ในขณะเดียวกัน คลาวด์ได้สร้างเทคโนโลยีชิ้นใหม่ๆ เช่น การคำนวณโดยไม่ใช้เซอร์ฟเวอร์, สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่ประมวลผลบนคลาวด์, การออกแบบควบรวมซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ รวมไปถึงปฏิบัติการอัตโนมัติอัจฉริยะ ด้วยเหตุนี้จะเห็นได้ว่าการคำนวณบนคลาวด์ช่วยสร้างคำนิยามใหม่ให้กับในแทบทุกเทคโนโลยีสารสนเทศ และทำให้เทคโนโลยีสารสนเทศสามารถเข้าถึงได้โดยทั่วกัน และถือได้ว่าเป็นแกนโครงสร้างหลักสำคัญของเศรษฐกิจดิจิทัล
ที่มา: https://www.dqindia.com/10-leading-tech-trends-artificial-intelligence-will-evolve-coming-year/
Senior Project Manager & Data Scientist
at Big Data Institute (Public Organization), BDI
