ปัจจุบัน เทคโนโลยีเอไอยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องและมีการนำไปใช้ในอุตสาหกรรมสาขาต่างๆ มากมาย รวมทั้งการขนส่ง การดูแลสุขภาพ การป้องกันประเทศ การเงิน และการผลิต และในเมื่อเอไอมีการพัฒนาที่แพร่หลายในหลายสาขาอย่างรวดเร็วเช่นนี้แล้ว มาตรฐานสากลจะก้าวตามและตอบสนองความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างไร

ในการพัฒนามาตรฐานเอไอในขอบข่ายของมาตรฐานสากล สิ่งที่มีความสำคัญมากอย่างแรกคือ การจัดทำคำศัพท์ที่ใช้ร่วมกันสำหรับเอไอและการตรวจสอบการใช้งาน ซึ่งนับว่ามีความสำคัญมากกว่าที่เคยเป็นมา งานดังกล่าวมีผู้ดำเนินงานคือ คณะกรรมการวิชาการร่วม ISO/IEC JTC 1, Information technology และคณะอนุกรรมการวิชาการ SC 42, Artificial intelligence ซึ่งมีการจัดทำความหมายของเอไอที่มีการนำไปใช้งานจริง โดยมีกลุ่มงาน WG 4, SC 42 ที่ได้มีความพยายามค้นหาการใช้งานในกรณีต่างๆ ที่หลากหลาย  สำหรับผู้ประสานงานคณะอนุกรรมการวิชาการ ที่ 42 และกลุ่มงานที่ 4 SC 42/WG 4 คือ ดร.ฟุมิฮิโร มารุมายะ ผู้เชี่ยวชาญอาวุโสด้านเอไอประจำห้องปฏิบัติการฟูจิตสึ

ปัจจุบัน มีกรณีการใช้งานกลุ่มตัวอย่าง 70 ชิ้นที่กลุ่มงานกำลังทำการสำรวจ รวมทั้งด้านสุขภาพซึ่งเป็นเรื่องที่น่าค้นคว้าเป็นอย่างมาก  ดร.มารุมายะอธิบายถึงกรณีตัวอย่างครั้งหนึ่งซึ่งทำโดยใช้โปรแกรม “กราฟความรู้” จากข้อมูลเอกสารวิจัยที่มีจำนวนมากกว่าสิบพันล้านชิ้นร่วมกับฐานข้อมูลสาขาการแพทย์เพื่อที่จะค้นหาตัวแทนแนวโน้มของการผ่าเหล่าของโรคซึ่งใช้ deep learning มาช่วยในการทำนาย

ดร.เรดูอาน อาวเดรริ หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแห่งอีเกิ้ลจีโนมิกส์ซึ่งทำงานเกี่ยวข้องกับการวิจัยโดยใช้นวัตกรรมด้านข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อน ซึ่งสาขาหนึ่งที่มีการให้ความสำคัญเป็นอย่างมากก็คือไมโครไบโอม ประกอบด้วยวัตถุขนาดเล็กมาก เช่น แบคทีเรีย ไวรัส และรา ภายในร่างกายทั้งหมด เช่น ลำไส้ ปาก หรือผิวหนัง ไมโครไบโอมไม่ได้จำกัดอยู่แค่ภายในมนุษย์เท่านั้น สัตว์อื่นๆ ที่อยู่ในมหาสมุทร บนดิน หรือในแม่น้ำก็มีชุมชนไมโครไบโอมที่ส่งผลกระทบต่อระบบนิเวศทั้งหมดเช่นกัน

ข้อมูลไมโครไบโอมมีความซับซ้อนมาก เพราะมีมิติที่ล้ำลึกและมีองค์ประกอบหลายส่วน เพื่อนร่วมงานของดร.เรดูอานได้วิเคราะห์ข้อมูลไมโครไบโอมที่ใช้เอไอและเครื่องมือคอมพิวเตอร์ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับการเชื่อมจุดสัมพันธ์ที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้ ทำให้ปรับปรุงผลิตภาพได้อย่างรวดเร็ว และทำให้เกิดการค้นพบใหม่ที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิง และมีวิธีปฏิบัติทางอุตสาหกรรมที่มีประสิทธิภาพมากกว่าและปลอดภัยมากกว่า

ปัจจุบัน ได้มีการนำเทคโนโลยีเอไอไปใช้ในการวิเคราะห์เนื้องอกของมนุษย์ ซึ่งศาสตราจารย์แฟรงค์ โคชิทส์ ผู้แทนจากแคนาดาในคณะอนุกรรมการวิชาการที่ 42 และผู้อำนวยการเอไอของบริษัท เซอร์จิคอล เซฟตี้ เทคโนโลยีฯ และรองศาสตราจารย์ด้านคอมพิวเตอร์แห่งมหาวิทยาลัยโทรอนโต ชี้ให้เห็นว่าแอปพลิเคชันที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบันเป็นเพียงหนึ่งในหลายๆ แอปพลิเคชันที่มีการใช้งาน เช่น แอปพลิเคชันที่นำมาใช้ในการระบุโรคสมองเสื่อมในผู้ป่วยสูงวัย เป็นต้น

ผู้ที่พักอาศัยในสถานดูแลปกติจะได้รับการประเมินจากแพทย์ทุกๆ 6 เดือนเป็นเวลาครั้งละ15 นาที และได้รับการจ่ายยาด้วยคอมพิวเตอร์และต้องตอบคำถามชุดหนึ่งด้วยการถามตอบจากผู้สัมภาษณ์ แล้วโปรแกรมจะทำการเตือนทีมแพทย์หากมีสิ่งผิดปกติ เช่น ผู้ป่วยมีรูปแบบของเสียงที่เปลี่ยนไป หรือไม่สามารถระบุความสัมพันธ์ที่เด่นชัดในรูปภาพครอบครัวตนเอง เป็นต้น

ดร.เรดูอาน มีการทำงานกับบริษัทที่พัฒนาแนวทางการแก้ปัญหาด้วยเอไอ ซึ่งมีการออกแบบรองเท้าอัจฉริยะครั้งแรกด้วยการเก็บข้อมูลเมทริกซ์เชิงชีวกลศาสตร์ โดยมีการวัดแง่มุมต่างๆ เช่น การใช้งานของรองเท้าและสมรรถนะด้านการกีฬา ซึ่งทำงานได้ด้วยการใช้ชิปสอดเข้าไปในรองเท้าเพื่อสำรวจวิธีการเดินของบุคคล แอปพลิเคชันนี้ประสบความสำเร็จมากจนกระทั่งในที่สุดความก้าวหน้าในเทคโนโลยีนี้กำลังนำไปสู่การนำไปใช้ในการติดตามแนวโน้มของโรคที่กำลังก่อตัว เช่นพาร์คินสัน ในลักษะเดียวกับวิธีวิเคราะห์การเดินของบุคคล

ดร.มารุยามะยังได้กล่าวถึงตัวอย่างของโครงการเอไอที่ใช้คลื่นอัลตร้าโซนิคในการสำรวจกังหันลมเพื่อให้มีการใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ส่วนดร.ฮิคเม็ทได้กล่าวถึงการนับฝูงชนของเอไอสำหรับรถยนต์ไร้คนขับ ซึ่งเป็นการวิเคราะห์เชิงทำนายที่ดึงมาจากข้อมูลด้านที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานของ ITS ซึ่งใช้เทคโนโลยี Light Detection and Ranging (LIDAR) สิ่งนี้ยังเกี่ยวข้องกับกล้องที่ติดตามผู้คนที่เดินไปมา ซึ่งทำการติดตามคนผ่านกล้องทั้งหมดด้วยภาพเดียว ในขณะที่ทำนายแนวโน้มเส้นทางไปพร้อมกับมีปฏิสัมพันธ์กับคนอื่น ข้อมูลนี้จะมีการนำไปใช้เพื่อป้องกันการขับรถชนกันด้วย เช่น YOLO (You Only Look Once) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้การจดจำวัตถุต่างๆ  ซึ่งโดดเด่นในบริบทของความปลอดภัยและความมั่นคงปลอดภัย การโคลนนิ่งพฤติกรรมก็เป็นอีกสาขาหนึ่งของเอไอซึ่งเครื่องจักรถูกบังคับให้เรียนรู้กลุ่มงานผ่านการฝึกฝนซ้ำๆ

อย่างไรก็ตาม เมื่อเทคโนโลยีเอไอกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว การพัฒนามาตรฐานสากลที่เกี่ยวข้องกับเอไอจึงเกิดขึ้น โดยคณะอนุกรรมการวิชาการที่ 42 ได้ทำร่างรายงานทางวิชาการพร้อมด้วยมาตรฐานที่อยู่ในระหว่างการพัฒนา  และคณะอนุกรรมการกำลังทำงานกับคณะกรรมการวิชาการ ISO/TC 69, Applications of statistical methods ซึ่งมีทั้งนิยามศัพท์และแนวคิดในโลกแห่งการเรียนรู้ของเครื่องจักร สถิติ ซอฟต์แวร์เอนจิเนียริ่ง เอไอ ศาสตร์ของข้อมูลและการวิจัยเชิงปฏิบัติการ ซึ่งงานทั้งหมดของกลุ่มงานที่ 3 ภายใต้คณะอนุกรรมการวิชาการที่ 42 กำลังค้นหาสิ่งเดียวเท่านั้น คือความน่าเชื่อถือหรือความไว้วางใจ (Trustworthiness) ในเอไอนั่นเอง

ที่มา: 1. https://www.iso.org/news/ref2453.html

         2. https://www.windpowerengineering.com/artificial-intelligence-boosts-efficiency-solar-wind/

Related posts

• LG และ Samsung ผู้นำในการอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ประหยัดพลังงาน
• ถึงเวลาเรียนรู้กลยุทธ์ 5 ประการสู่ความสำเร็จ
• Apple กับรางวัลผู้นำพลังสีเขียว
• ผู้นำทั่วโลกร่วมผลักดันวาระ 2030 ให้สำเร็จ
• หน่วยงานมาตรฐานยุโรปเดินหน้าสู้ภาวะโลกร้อน

Tags: Innovation, IT, Technology