ไอบีเอ็มยกระดับ ‘วัตสัน’ สู่ 'เอไอ' ที่เข้าใจ 'ภาษาธุรกิจ'

ไอบีเอ็ม ผู้นำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับธุรกิจ เผยถึงความสามารถใหม่ๆ ของ ไอบีเอ็ม วัตสัน (IBM Watson) ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถระบุแยกแยะ ทำความเข้าใจ และวิเคราะห์องค์ประกอบของภาษาอังกฤษที่เคยเป็นเรื่องท้าทายสำหรับระบบเอไอ เพื่อให้องค์กรได้รับมุมมองเชิงลึกมากยิ่งขึ้นจากข้อมูลต่างๆ

ความสามารถใหม่ๆ เหล่านี้ถือเป็นการนำเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) ที่ได้มาจาก Project Debater ของศูนย์วิจัยไอบีเอ็ม ซึ่งเป็นระบบเอไอระบบเดียวที่สามารถอภิปรายโต้ตอบกับมนุษย์ในหัวข้อที่ยากและซับซ้อนได้ มาเปิดให้บริการในเชิงพาณิชย์เป็นครั้งแรก ตัวอย่างเช่น ความสามารถในการวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก (sentiment analysis) ที่สามารถระบุและวิเคราะห์สำนวนและภาษาพูดได้เป็นครั้งแรก

โดยวลีอย่างเช่น "cold feet" (กลัวขึ้นมาอย่างกะทันหัน) หรือ "hot under the collar" (โกรธ) เป็นคำที่ท้าทายมากสำหรับระบบเอไอ เพราะยากที่อัลกอริธึมจะระบุได้ แต่ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึกขั้นสูง ธุรกิจต่างๆ จะสามารถใช้ Watson API เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลภาษาในลักษณะดังกล่าว และสามารถเข้าใจงานปฏิบัติการขององค์กรตนในลักษณะองค์รวมมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ ไอบีเอ็มยังนำเทคโนโลยีที่ได้จากศูนย์วิจัยไอบีเอ็มมาช่วยในการทำความเข้าใจเอกสารทางธุรกิจ เช่น เอกสารในรูปแบบ PDF และสัญญาต่างๆ เพื่อเพิ่มเข้าในแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของบริษัท

“ปัญหาสำคัญๆ อย่างการขาดเทคโนโลยีก้าวล้ำในด้านการค้นหาและจัดการข้อมูล รวมถึงปัญหาเฉพาะของประเทศไทยในแง่ความต้องการเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือ NLP สำหรับภาษาไทย เพื่อให้เอไอสามารถเข้าใจข้อมูลการปฏิสัมพันธ์ระหว่างองค์กรกับลูกค้าได้อย่างแท้จริง ถือเป็นอุปสรรคที่ทำให้บริษัทต่างๆ ยังไม่ได้รับประโยชน์จากการใช้เอไออย่างเต็มที่” นางสาวปฐมา จันทรักษ์ รองประธานด้านการขยายธุรกิจในกลุ่มประเทศอินโดจีน และกรรมการผู้จัดการใหญ่ บริษัท ไอบีเอ็ม ประเทศไทย จำกัด กล่าว

“ในขณะที่ไอบีเอ็มและองค์กรชั้นนำหลายแห่งของไทยต่างกำลังพยายามอย่างเต็มที่ในการก้าวข้ามข้อจำกัดของเอไอในการเข้าใจการแบ่งคำและโครงสร้างภาษาไทยที่สลับซับซ้อน ความก้าวล้ำในการผสานความสามารถของ Project Debater เข้ากับ Watson ที่เกิดขึ้นในวันนี้ จะเป็นอีกก้าวย่างที่ช่วยเสริมศักยภาพของเอไอสามารถเข้าใจภาษาธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น และก่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับธุรกิจ”

ทั้งนี้ ไอบีเอ็มจะทำการผนวกรวมเทคโนโลยีต่างๆ ของ Project Debater เข้าไว้ใน Watson ตลอดปีนี้ อันได้แก่

เทคโนโลยีการวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึกขั้นสูง (Advanced Sentiment Analysis) ไอบีเอ็มได้พัฒนาเทคโนโลยีสำหรับการวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก ให้สามารถระบุและเข้าใจกลุ่มคำที่ซับซ้อนอย่างเช่น สำนวน (วลีและคำแสดงความรู้สึกต่างๆ) และคำที่ส่งผลต่อรูปแบบของความหมายรวมของเนื้อความ (sentiment shifter) ซึ่งมักเป็นการรวมคำหลายคำที่นำสู่ความหมายใหม่ เช่น "I’m all ears." (ฉันกำลังตั้งใจฟัง) โดยเทคโนโลยีนี้จะถูกรวมเข้าไว้ใน Watson Natural Language Understanding ภายในปีนี้

การสรุปเนื้อหา (Summarization) เทคโนโลยีนี้จะดึงเอาข้อมูลในรูปแบบข้อความ (textual data) มาจากหลายๆ แหล่ง เพื่อสรุปประเด็นของเนื้อหาที่มีการพูดถึง ที่ผ่านมาเริ่มมีการนำมาใช้ในงานแกรมมี่อวอร์ดประจำปีนี้ เพื่อสรุปข้อมูลจากบทความ บล็อก และชีวประวัติกว่า 18 ล้านรายการ ออกมาเป็นสแนปช็อตเกี่ยวกับศิลปินและดาราแกรมมี่ โดยมีการรวมข้อมูลเหล่านี้เข้ากับไลฟ์สตรีม ออนดีมานด์วิดีโอ และภาพถ่ายสดจากพรมแดง และถ่ายทอดไว้บน www.grammy.com เพื่อให้บรรดาแฟนๆ ได้ทราบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับศิลปินหรือหัวข้อที่เป็นที่นิยมในค่ำคืนของงาน โดยความสามารถนี้จะถูกเพิ่มเข้าไว้ใน Watson Discovery ภายในปีนี้

การจัดกลุ่มหัวข้อขั้นสูง (Advanced Topic Clustering) เทคนิคใหม่ที่ได้รับการพัฒนาขึ้นจากข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก Project Debater นี้ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถ "จัดกลุ่ม" ข้อมูลที่เข้ามา เพื่อกำหนด "หัวข้อ" ของข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้โดยอัตโนมัติ และนำไปทำการวิเคราะห์ได้ต่อไป เทคนิคนี้จะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถปรับแต่งหัวข้อต่างๆ ให้เป็นภาษาเฉพาะของธุรกิจหรืออุตสาหกรรมใดอุตสาหกรรมหนึ่งได้ ไม่ว่าจะเป็นด้านประกันภัย การดูแลสุขภาพ หรือการผลิต

ไอบีเอ็มเป็นหนึ่งในผู้นำด้าน NLP มาอย่างยาวนาน ปัจจุบันไอบีเอ็มกำลังพัฒนาเทคโนโลยีที่จะช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ วิเคราะห์ และทำความเข้าใจภาษามนุษย์ รวมถึงอารมณ์ความรู้สึก ภาษาถิ่น การออกเสียงสูงต่ำ รวมทั้งเพิ่มความถูกต้องแม่นยำและทำงานเร็วขึ้น และเปิดให้เข้าใช้ผ่านทาง Watson อาทิ Watson Discovery สำหรับการค้นหาระดับองค์กร, Watson Assistant ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มผู้ช่วยเสมือน และ Watson Natural Language Understanding โดยทั้งหมดจะถูกผนวกไว้ในเทคโนโลยี NLP

ปัจจุบัน เกม Fantasy Football ของ ESPN ที่ได้ใช้ Watson Discovery และ Watson Knowledge Studio ในการวิเคราะห์ข้อมูลฟุตบอลจากหลายล้านแหล่งในแต่ละวันในช่วงฤดูกาลแข่งขัน เพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์แก่ผู้เล่น Fantasy Football หลายล้านคน โดยการประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยให้ Watson สามารถระบุโทนและอารมณ์ความรู้สึกในเนื้อข่าว บทความ บล็อก ฟอรั่ม การจัดอันดับ การคาดการณ์ พอดแคสต์ และทวีตต่างๆ ที่ครอบคลุมทุกเรื่องตั้งแต่ข้อมูลเชิงลึกจากห้องเก็บสัมภาระของนักกีฬา ไปจนถึงการวิเคราะห์เรื่องอาการการบาดเจ็บ โดย Fantasy Football ได้ใส่ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ลงใน player cards ที่รวบรวม "จุดเด่น" และ "จุดด้อย" ของนักกีฬาแต่ละคน รวมทั้งใน Player Buzz ที่จะสรุปคำวิจารณ์เชิงบวกหรือเชิงลบเกี่ยวกับนักกีฬาฟุตบอลแต่ละคนไว้ด้วย

นอกจากนี้ KPMG หนึ่งในเครือข่ายบริษัทให้บริการด้านวิชาชีพข้ามชาติที่เป็นหนึ่งใน ‘บิ๊กโฟร์’ ของบริษัทตรวจสอบบัญชี ได้ร่วมกับไอบีเอ็มในการสร้างโซลูชั่นด้านเอไอโดยใช้บริการหลายอย่างของ Watson ซึ่งรวมถึงความสามารถของ Watson ในการเข้าใจภาษาธรรมชาติ ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถระบุแยกแยะ เคลม และยกเว้นภาษีเงินได้สำหรับโครงการวิจัยพัฒนาต่างๆ โดยโซลูชันที่พัฒนาโดย KPMG นี้สามารถช่วยให้ลูกค้าบางรายยกเว้นภาษีเงินได้สำหรับโครงการวิจัยพัฒนาได้มากขึ้นถึง 1,000% ในปีที่ผ่านมา เพราะเทคโนโลยี Watson สามารถตรวจสอบเอกสารต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว

“ที่ผ่านมาเราได้เห็นโครงการด้านเอไอที่น่าตื่นเต้นเกิดขึ้นมากมาย และความก้าวล้ำที่เกิดขึ้นในวันนี้จะเป็นอีกไมล์สโตนสำคัญของการก้าวสู่พรมแดนใหม่ของเอไอ” นางสาวปฐมา กล่าวเสริม