รีวิวงาน GDG DevFest Bangkok – Ai Day 2019 (ตอนที่ 1)

เมื่อวันอาทิตย์ที่ผ่านมา ผมได้มีโอกาสไปร่วมฟังบรรยายในงาน GDG DevFest Bangkok – Ai Day 2019 จัดโดย Google Developer Group (GDG) Thailand – ณ อาคารตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET, MRT สถานีศูนย์วัฒนธรรมฯ) – ในงานจะเป็นการอัพเดตเทรนด์และเทคโนโลยีด้าน Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) และ Data Science ให้กับผู้ร่วมงาน

บทความนี้มีทั้งหมด 3 ตอน

• รีวิวงาน GDG DevFest Bangkok – Ai Day 2019 (ตอนที่ 1)
• รีวิวงาน GDG DevFest Bangkok – Ai Day 2019 (ตอนที่ 2)
• รีวิวงาน GDG DevFest Bangkok – Ai Day 2019 (ตอนที่ 3)

Topic 1 – Keynote by Google

กล่าวเปิดงาน ไม่มีอะไรมาก แต่ที่น่าสนใจคือ เพื่อนๆ ที่สนใจเกี่ยวกับ Google Cloud สามารถไปเรียนฟรีๆ ได้ที่ Coursera นะครับ https://www.coursera.org/googlecloud เห็นบอกว่าจะฟรีถึงแค่สิ้นปีนี้? รีบๆ ไปเรียนกันนะครับ

Topic 2 – Keynote by KBTG

* เผื่อใครไม่รู้ว่า KBTG คืออะไร – KBTG (Kasikorn Business Technology Group) เป็นบริษัทพัฒนาซอฟท์แวร์ในเครือ ธ.กสิกรไทย  

ผลิตภัณฑ์จาก KBTG ที่เรารู้กันดี คือ แอพ K-PLUS ซึ่งตอนนี้มีผู้ใช้งานแล้วกว่า 12 ล้านคน – ในการพัฒนาแอพ ได้นำเอาหลายๆ เทคโนโลยีรวมไว้ด้วยกัน ได้แก่

• User Interface / User Experience (UI/UX) Design – การออกแบบหน้าจอแอพ และ ประสบการณ์การใช้งาน
• Know Your Customer (KYC) – การรู้จักลูกค้าให้มากขึ้น ด้วยข้อมูลต่างๆ
• Application Programming Interface (API) – ทำให้โปรแกรมย่อยแต่ละส่วนเชื่อมต่อกันได้ง่ายขึ้น
• Big Data – การจัดข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลเยอะแยะ ข้อมูลหลากหลาย (Volume Velocity Variety)
• Blockchain – การจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายไปยังหลายๆ เครื่อง, ไม่ต้องรวมศูนย์ไว้แค่ที่เดียว
• Machine Learning (ML) – การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง
• Internet of Thing (IoT) – อุปกรณ์ต่างๆ (ไม่ใช่แค่ PC, Notebook, Smartphone, Smartwatch) ที่สามารถเชื่อมต่ออินเตอร์ได้
• Biometric – ข้อมูลทางชีวภาพของเรา เช่น ลายนิ้วมือ ม่านตา ใบหน้า นำไปใช้สำหรับการยืนยันตัวตน

เป้าหมายของ KBTG คือการพัฒนาไปสู่ FinTech – จุดเริ่มต้นนั้น เกิดจากในปี 2017 ช่วงวันวาเลนไทน์ ทีมผู้พัฒนาเปิดตัวฟีเจอร์ที่ผู้ใช้สามารถสั่งดอกไม้ไปเซอร์ไพรส์คนรักได้ ผลตอบรับค่อนข้างดี – หลังจากนั้นทีมงานจึงโฟกัสไปที่ Lifestyle Recommendation > K-PLUS Market > Point Redemption  ตามลำดับ

สำหรับ AI Trends ที่น่าสนใจในปีนี้คือ

1. Monolithic AI >> Composable AI
   พูดง่ายๆ คือ การสร้าง Model วิเคราะห์ข้อมูล ที่เราสามารถ ตั้งค่า (config) ได้ครับ
   
2. Label >> No Label
   ข้อมูลส่วนใหญ่ไม่มีรูปแบบที่แน่นอน (Unstructured Data) ดังนั้น ในหลายๆ ครั้งเราไม่สามารถระบุคำตอบที่ต้องการได้ครับ
   (ยกตัวอย่างเช่น การแปลงภาษาสก๊อย ให้เป็นภาษาไทย)
   
3. Free vs. Privacy
   บริการฟรีจะมีมากขึ้น แต่ก็ต้องแลกกับ ข้อมูลส่วนตัวของเราที่ต้องเสียไป – แอพสมัยใหม่จะต้องถามความยินยอมจากลูกค้าว่า จะอนุญาตให้นำข้อมูลของพวกเขาไปวิเคราะห์ได้หรือไม่? และบริษัทจะนำเอาข้อมูลนั้นไปวิเคราะห์อะไร? (เป็นเรื่อง Data Privacy อย่างหนึ่งครับ)
   
4. Avenger vs. Superhero
   การทำงานเป็นทีม สำคัญกว่า ความสามารถเฉพาะตัว (แต่อันนี้ผมแอบไม่เห็นด้วย คือ ในทีมต้องสามารถทำงานร่วมกันได้ดี และมี Carry/Support ไว้คอยแบก/ช่วยทีมครับ ตามตำราพิชัย DOTA)

ตัวอย่าง แอพพลิเคชันที่ทาง KBTG เอามาโชว์ในงาน เช่น

• OCR (Optical Character Recognition) – การแปลงรูปภาพให้เป็นตัวอักษร เช่น
  • อ่านข้อมูลบนเอกสาร
  • อ่านข้อมูลบัตรประชาชน
  • อ่านข้อมูลป้ายทำเบียนรถยนต์ (เข้าอาคารจอดรถได้เลย โดยไม่ต้องใช้บัตรจอดรถ)
• KITTHAI (KASIKORN Integrated Thai Text Analytics Interface)
  ตัวนี้เป็น API ฟรี ที่ทาง KBTG พัฒนา (ผมไม่แน่ใจว่าร่วมกับ NECTEC หรือเปล่า?)
  สามารถเข้าไปเล่นได้ที่ https://kbtg.openservice.in.th/api/
  • ที่ผมลองเล่นแล้วน่าสนใจคือ Sentimental Analysis – การวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึกผ่านข้อความครับ (สำหรับเรื่องนี้ ถ้าผมว่างจากงานเขียนโปรแกรมแล้ว T^T จะมาเล่าให้ฟังในบทความถัดๆ ไปนะครับ)

Topic 3 – Google for Social Good

https://ai.google/social-good/

เป็นการเล่าเรื่องราวการใช้ AI ของ Google เพื่อทำให้สังคมและโลกใบนี้ดีขึ้นครับ

เรื่องที่ 1 – ปัญหาฝุ่น PM2.5 ในอินเดีย

ประเทศอินเดียก็มีปัญหาฝุ่น PM2.5 เหมือนกันครับ (และอาจจะหนักกว่าไทยด้วย) กลุ่มนักศึกษาคิดว่า จะทำอย่างไรให้ผู้คนสามารถวัดค่าฝุ่นได้ง่ายๆ พวกเขาจริงพัฒนาแอพที่เมื่อถ่ายรูปแล้ว จะเปรียบเทียบเป็นค่า AQI ให้เลย

เรื่องที่ 2 – โรคเบาหวาน และ ความเสี่ยงตาบอด

จากงานวิจัยพบว่าผู้ป่วยโรคเบาหวานมีความเสี่ยงตาบอดเพิ่มขึ้น Google จึงมีโครงการให้ผู้ป่วยเบาหวานได้มาสแกนดวงตา/เรติน่า แล้ววิเคราะห์ข้อมูลว่าผู้ป่วยมีความเสี่ยงตาบอดหรือไม่ ซึ่งผลลัพธ์ตอนนี้ถือว่าแม่นยำมากเลยครับ

เรื่องที่ 3 – การเตือนภัยน้ำท่วมในอินเดีย

จากงานวิจัยพบว่า 1 ใน 3 จากความเสียหายของน้ำท่วมสามารถป้องกันได้ – ที่อินเดียมีการทำ Simulation จำลองน้ำท่วม ถ้าน้ำจำนวน X ไหลมาทางเหนือ น้ำจะท่วมที่ไหนก่อนบ้าง มีเวลาก่อนน้ำจะท่วมกี่นาที – เมื่อเรามีข้อมูลที่แม่นยำ ก็จะสามารถรีบแจ้งเตือนประชาชนให้เก็บของและอพยพได้ทันท่วงที ลดความเสียหายที่เกิดขึ้นได้ครับ

สิ่งหนึ่งที่ผมประทับใจคือ ผมเพิ่งได้ยินคำว่า “Move 37” ครับ – ในปี 2016 การแข่งขันระหว่างไอจัง เอ้ย! เซียนโกะ (Lee Sedol) กับ AI (AlphaGO) กระดานที่ 2 ตาที่ 37 – AlphaGO ได้เดินมาที่นักวิเคราะห์ต่างก็มองว่าเป็นการเดินหมากที่แปลกประหลาดและน่าจะเดินผิด แต่เมื่อเกมส์จบลงด้วยชัยชนะของ AlphaGO นักวิเคราะห์กลับมามองเกมส์อีกครั้งก็ผมว่า หมากตาที่ 37 นั่นแหละคือตัวเปลี่ยนเกมส์แบบที่ไม่มีใครคิดมาก่อน

นั่นทำให้เราคิดว่า AI จะสามารถช่วยตามหา การทำสิ่งใหม่ๆ ที่เราไม่เคยคิดไม่เคยฝันมาก่อนก็ได้ครับ

สำหรับใครที่สนใจเกี่ยวกับ Move 37 และ Alpha GO เพิ่มเติม – สามารถไปอ่านได้ที่นี่ครับ https://www.huffpost.com/entry/move-37-or-how-ai-can-change-the-world_b_58399703e4b0a79f7433b675

[นอกเรื่อง] เรื่องนี้ก็ทำให้ผมนึกถึง DOTA เหมือนกัน จำได้ว่าปีนี้มี OpenAI ซึ่งเปิดให้ผู้เล่นทั่วโลกสามารถแข่งกับ AI ตัวนี้ได้ – เวลาผ่านไปหลายเกมส์ ไม่มีทีมไหนล้มเจ้า AI ตัวนี้ได้เลย – มนุษยชาติสิ้นหวัง คิดว่าโลกมนุษย์ต้องถูก SkyNet ยึดครองแน่ๆ – แต่แล้วก็มีผู้ท้าชิงจากประเทศไทย (ถ้าผมจำไม่ผิด) มาท้าชิงด้วยการเล่นสุดพิสดารแบบที่ AI ไม่เคยเจอมาก่อน – สุดท้ายเกมส์นั้นมนุษย์ชนะ AI ครับ

ซึ่งทำให้ผมอดคิดไม่ได้ว่าสิ่งหนึ่งที่มนุษย์ชนะ AI แน่ๆ คือ ความคิดสร้างสรรค์, ความกล้าบ้าบิ่น และ ความเชื่อ

[To be continued …]