วิศวกรแห่งยุค AI และ China ผ่านฉากชีวิตของ ธัญพิสิษฐ์ เฉิน

Facebook: Business Analysis of Law

ธัญพิสิษฐ์ เฉิน เรื่อง

ศรัณย์ พิมพ์งาม เรียบเรียง

ธัญพิสิษฐ์ เฉิน” หรือที่เราสามารถเรียกชื่อเล่นสั้น ๆ ของเขาว่า “ฉวน” วิศวกรหนุ่มหัวกะทิจากมหาวิทยาลัยชิงหัว ฉวนเป็นคนที่ทำให้ผมเกิดความประทับใจมาก ๆ และชื่นชมความสามารถจนถึงกับต้องขอสัมภาษณ์ เพราะเชื่อว่าแนวคิด ทัศนคติ เรื่องราวชีวิตของฉวนในฐานะที่ได้ใช้ชีวิตอยู่ในจีนมาเกือบสิบห้าปี และเป็นผู้ที่ได้สัมผัสการเปลี่ยนผ่านครั้งสำคัญของจีนนับไม่ถ้วนในช่วง 10 กว่าปีที่ผ่านมา

อีกทั้งฉวนยังเป็นวิศวกรที่ได้สัมผัสการเรียนการสอนจากมหาวิทยาลัยที่ดีที่สุดของจีนอย่างมหาวิทยาลัยชิงหัว (清华大学: Tsinghua University) (อันดับหนึ่งแห่งภูมิภาคเอเชียวัดโดย THE)1 ชิงหัวเป็นสถาบันศึกษาด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีที่เป็นเลิศ แหล่งรวมหัวกะทิและเด็กอัจฉริยะจากทั่วทั้งเมืองจีน และที่นี่เป็นที่รู้กันว่าสร้างบุคลากรชั้นนำจำนวนมากให้กับประเทศจีน

อะไรจะล้ำค่าไปกว่าการได้สัมภาษณ์นักศึกษาคณะวิศวะจากชิงหัวในยุคที่ AI (Artificial Intelligence) กำลังบูม และ China กำลังจะมุ่งไปสู่ยุค 5.0 สำหรับผมแล้วนั้น ฉวน เป็นหนึ่งในคนที่ทำให้ทึ่ง ประทับใจ และระหว่างสัมภาษณ์ก็รู้สึกว่า เราได้รู้เรื่องราวที่ระทึกและเป็นประโยชน์อย่างมากเกี่ยวกับจีนและเทคโนโลยีสมัยใหม่ ผ่านจากปากของผู้ที่เก่ง (แถมผมมั่นใจว่าฉวนจะเก่งขึ้นเรื่อย ๆ ในวันข้างหน้าอย่างแน่นอน) ผู้ที่กำลังจะเริ่มต้นอนาคตการทำงานในไม่ช้าในบริษัทเทคโนโลยีหลักที่สร้างการเปลี่ยนแปลงครั้งยิ่งใหญ่นับไม่ถ้วนแก่โลกเรา ด้วยเหตุนี้ เราจะรอช้าอยู่ไย ลองอ่านบทสัมภาษณ์ของฉวน ณ บ่ายวันหนึ่งในร้านกาแฟแถวย่านอู่เต้าโข่วกันเลยดีกว่า

แนะนำตัวหน่อยครับ

ชื่อ “ฉวน” (ธัญพิสิษฐ์ เฉิน – Tanpisit Chen) มาเรียนที่จีนตั้งแต่อายุ 12 มัธยมต้น ตอนนี้ก็เรียนที่จีนราว ๆ 14 ปีล่ะ เรียนปริญญาตรีที่มหาวิทยาลัยชิงหัว คณะวิศวกรรมศาสตร์ สาขาวิศวกรรมอัตโนมัติ หรือ Automation (自动化) ปริญญาโทเรียนที่มหาวิทยาลัยชิงหัว คณะวิศวกรรมศาสตร์เหมือนเดิม แต่เปลี่ยนมาเรียนสาขา IE หรือวิศวกรรมอุตสาหการแทน (工业工程: Industrial Engineering)

เรียนที่จีนเขาสอนอะไรบ้างตอนประถมถึงมัธยม

ประถมที่จีนเขาจะสอนแค่คณิต ภาษาจีน แล้วก็อังกฤษ อาจจะมีวิทยาศาสตร์รวมมาแต่ก็ไม่ลึกมาก เข้ามัธยมมาก็จะมีแบ่งเป็นฟิสิกส์กับเคมี จะเริ่มแบ่งสายจริงจังก็ตอนมัธยมปลาย

มันมีการแบ่งสายแบบไทยไหมที่เป็นวิทย์คณิต ศิลป์คำนวณ ศิลป์ภาษา

มันมีแบ่งแค่สองสาย สายวิทย์กับสายศิลป์ ตอนม.สี่ ม.ห้าต้องเลือกว่าจะมาสายวิทย์หรือสายศิลป์ ถ้าสายศิลป์ก็จะเป็นคณิต ประวัติศาสตร์ การเมือง ภูมิศาสตร์ สายวิทย์ก็จะเคมี ฟิสิกส์ เลข ตอนเรียนก็จะชอบวิชาฟิสิกส์

เรียนเป็นภาษาจีนหมดเลยไหมเนี่ย

ใช่ ภาษาจีนหมดเลย อย่างฟิสิกส์ก็มีสอนสูตร มีโจทย์ รูปเป็นท่อนไม้ ความชัน ฯลฯ พูดถึงวิชาเลขที่จีน เลขจะยากมาก เท่าที่เคยเรียนแล้วกลับไปเปิดตำราไทยแล้วมันจะง่ายกว่าสักปีสองปี เหมือนที่จีนจะสอนนำ เร็วกว่าที่ไทย

ฉวนชอบอะไรบ้างกับบรรยากาศตอนเรียนมัธยมปลาย

ตอนม.ต้น กับ ม.ปลายอยู่คนละโรงเรียนกัน ม.ปลายจะเป็นโรงเรียนที่ถือว่าดีของจีน จะมีคลาส มีชมรม มีวิชาเลือกทุกวันพฤหัสบดีแล้วก็วันศุกร์ สามารถไปเลือกเรียนอะไรก็ได้ มีเกือบร้อยวิชา เช่น ภาษาสเปน วิชาทำงานอาหาร วิชาเขียนโปรแกรม ผลิตหุ่นยนต์ คือตอนอยู่มัธยมปลายที่โรงเรียนผมมันจะคล้าย ๆ มหาวิทยาลัยล่ะ พอเข้ามหาวิทยาลัยก็จะรู้สึกไม่ต่างกันมาก

โรงเรียนที่ผมอยู่จะมีคนเก่งเยอะมาก ด้วยความเป็นโรงเรียนมัธยมอันดับต้นของประเทศ โรงเรียนสาธิตมหาลัยเหรินหมิน (人大附中) จะสามารถผลิตเด็กเก่ง ๆ จนมีอัตราสอบติดมหาวิทยาลัยชิงหัวหรือมหาวิทยาลัยปักกิ่ง (北京大学) ได้เยอะมาก

ห้องหนึ่งจะมี 40-50 คน ห้องเลขคู่แบบ 11 12 13 คือห้องท็อป เด็กห้องท็อปจะเข้ามหาวิทยาลัยดี ๆ ได้เยอะมาก ทั้งโรงเรียนมีเด็กต่อรุ่นประมาณห้าร้อยหกร้อยคน แค่โรงเรียนเดียวส่งเข้าม.ปักกิ่งกับชิงหัวปีละ 200-250 กว่าคนคือถือว่าโหดมาก ๆ ลองคิดดูว่าครึ่งหนึ่งของโรงเรียนเข้าม.ชิงหัว ม.ปักกิ่งได้ ในขณะที่บางมณฑล (จีนมี 23 มณฑล) เช่น มณฑลไห่หนานส่งเด็กเข้าสองมหาวิทยาลัยนี้ได้แค่ 10 คน! ส่วนเด็กที่เหลือของโรงเรียน ถ้าไม่ได้เข้าปักกิ่งชิงหัวก็ไปเรียนอเมริกากันซะส่วนใหญ่

แล้วฉวนต้องผ่านการสอบแอดมิดชันของจีนไหม

เราเป็นคนต่างชาติเราไม่ต้องผ่านเกาเข่า (高考) อย่างม.หก เพื่อนสอบเกาเข่ากัน เด็กต่างชาติก็จะถูกแบ่งมาเรียนในห้องพิเศษสำหรับทบทวนเพื่อจะสอบของเด็กต่างชาติโดยเฉพาะ เพราะเด็กต่างชาติจะสอบเข้ามหาวิทยาลัยอีกระบบหนึ่ง จะไม่เหมือนกันกับเด็กจีน แต่ละมหาวิทยาลัยจะออกสอบข้อเฉพาะของเด็กต่างชาติเอง แต่อย่างเกาเข่า ทั้งประเทศมันจะเป็นข้อสอบชุดเดียวกัน

อย่างงี้เด็กแต่ละรุ่นของจีนเวลาสอบเข้ามหาวิทยาลัยนี่เป็นล้านคนเลยไหม

รู้สึกว่ารุ่น ๆ หนึ่งเป็นล้านคนเลยนะต่อปี แล้วเข้าชิงหัวได้หลักพันคน เพื่อนที่มาเจอแรก ๆ ในห้องก็จะคุยกันว่า เฮ้ยแก (สอบ)ได้ที่เท่าไหร่อ่ะ ส่วนใหญ่ก็จะไม่กล้าตอบ บอกเราห่วย ได้แค่ที่สิบแปดเอง แต่นั่นคือที่สิบแปดของมณฑล ซึ่งมณฑลหนึ่งมีเด็กในรุ่นเดียวกันเป็นหลายแสนคนเลยนะ แล้วตอนนั้นเราก็ เฮ้ย อยู่เมืองไทยเรายังไม่เคยได้ที่หนึ่งเลย (หัวเราะ)

โชคดีที่ผมสอบเข้าโดยใช้ระบบเด็กต่างชาติ การแข่งขันจะลดลงมาค่อนข้างมาก อีกอย่างตอนปีที่ผมเข้า ราวปี 2012 ชิงหัวยังอันดับไม่สูงเลย คนก็จะเลือกไปประเทศอื่น เช่น เด็กเก่ง ๆ ก็จะไปอเมริกาซะมากกว่า จีนก็ยังไม่ดึงดูด ไม่แข่งขันรุนแรงเหมือนสมัยนี้

มหาวิทยาลัยชิงหัวกับมหาวิทยาลัยปักกิ่งเป็นสองมหาวิทยาลัยที่ดีที่สุดในสายตาคนจีน การสอบเข้าได้ที่นี่จะส่งผลกระทบต่อชีวิตในวันข้างหน้า การสอบแข่งขันเข้าที่นี่จึงเป็นปราการด่านสำคัญตัดสินชีวิตและอนาคตของชาวจีน

อย่างที่ไทย เด็กเก่งคือจะไปเรียนต่อหมอกันซะส่วนใหญ่ ที่จีนเหมือนกันไหม

ที่นี่คือคณะวิศวะ ถ้าลูกเข้าได้คือคุยได้เลย โดยเฉพาะยิ่งถ้าเข้าม.ชิงหัวได้นะ

แล้วฉวนตัดสินใจตอนไหนครับว่าจะเรียนวิศวกรรมศาสตร์

ตัดสินใจตั้งแต่เด็กล่ะครับ ตั้งแต่เด็กชอบคอม เริ่มตั้งแต่แปดขวบสิบขวบ เริ่มจากเกมน่ะล่ะ ติดคอม ติดเกม ตอนหลังอยากรู้ว่าเป็นยังไงก็แกะคอมมาซ่อม เริ่มมีความชอบในด้านนี้ อย่างตอนนั้นก็ติดเกม Ragnarok ขายยาปั๊ม red potion หน้าห้อง PVP ตอนเด็กชอบเล่นเกมเป็นพ่อค้า รับของร้อน มี Hunter ตัวนึงไปยิงไม้โยกไรงี้หาของมาขาย

เรามุ่งมั่นว่าจะยื่นเข้าชิงหัวเลยไหม

มุ่งยื่นมาเลยครับ เป้าหมายอันดับหนึ่งก็คือชิงหัว ถ้าเป็นพวกเทคโนโลยีก็ต้องชิงหัวซึ่งเป็นอันดับหนึ่ง

ทำไมถึงเลือกเรียนสาขาวิศวกรรมอัตโนมัติ (Automation) นี้ล่ะ

จริง ๆ เลยคือ ตอนนั้นม.ปลายใส ๆ เลือกเรียนแบบไม่ค่อยได้อ่านหรือหาข้อมูลเชิงลึกสักเท่าไหร่ ฟังดูชื่อสาขาแล้วมันเท่ Automation น่าจะได้ทำพวกหุ่นยนต์ แต่พอมาเรียนแล้วโชคดี รู้สึกเป็นสาขาที่ใช่และชอบ ซึ่งตอนหลังนั้นพอมาดูตัวเองว่า ถ้าให้เลือกอีกรอบ ก็คงเหมือนเดิม ไม่คณะนี้ก็วิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) แต่วิทยาการคอมจะมุ่งไปเรื่องโปรแกรมหรือซอฟต์แวร์ (software) อย่างเดียว แต่ Automation จะมีทั้งซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ (hardware) ได้เรียนว่าทำวงจรยังไง

Automation ที่คณะก็จะมีศูนย์วิจัยพวกหุ่นยนต์ ทำพวกโดรนที่บินเองได้ ทำระบบ AI ระบบรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ทำระบบจับการเคลื่อนไหวของคนและสิ่งมีชีวิต

พูดถึง AI ตอนนี้มันบูมมากที่จีน ทุกคณะก็จะหาทางพยายามทำวิจัยเรื่อง AI กันหมดเลย มันอาจจะซ้ำกัน คณะแพทย์ก็ทำ AI เพราะมันเป็นแค่เครื่องมือ ประหนึ่งมัน (AI) คือเครื่องคิดเลข ซึ่งไปเกี่ยวกับทุกคณะได้

อยากรู้ว่าตอนฉวนเลือกเรียน วิศวะสาขาไหนที่บูมมากในขณะนั้น ตอนนี้เปลี่ยนไปเยอะไหม

วิศวะที่ชิงหัวก็จะ Automation อีกอันก็ EE (Electronic Engineering: วิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์) ที่หนักไปทาง Hardware หน่อย อีกอันก็พวกวิทยาการคอมพิวเตอร์ สามอันนี้ฮิต เป็นสายหลักของชิงหัว เห็นได้จากตึก Main building ของชิงหัวมีสามส่วน ส่วนกลางเป็น Automation ขวาคือ EE ส่วนซ้ายคือ ComSci พวกนี้เป็นสาขาหลัก จริง ๆ ก็ยังมีสถาปัตยกรรมศาสตร์ แล้วก็รถยนต์ที่ดังของพวกวิศวะชิงหัว

นอกจากนี้พูดถึงประเด็น AI หน่อย ที่ว่าตอนนี้บูมขึ้นมา เพราะเทคโนโลยีใหม่ Deep Learning ซึ่งถ้าจะทำ Deep Learning ต้องมี Library ไว้เขียนเรื่องพวกนี้ ซึ่งที่แรกของโลกนั้นชิงหัวทำ เด็กคณะผมทำ แล้วเด็กก็โดน Facebook ดึงตัวไป คือเหมือนกับหลาย ๆ อย่าง เช่น ระบบไฟฟ้า ที่ชิงหัวและจีนคือเป็นผู้นำ เป็นคนวางระบบ เช่น ตอนกลางวันทุกคนทำงาน มีแสงไม่เปิดไฟ พอกลางคืนทุกคนกลับบ้านเปิดโทรทัศน์ การใช้ไฟก็พุ่งทะยาน เป็นจุดพีค พวกระบบไฟมันก็อาจจะรับไม่ได้ การบริหารพวกเรื่องไฟฟ้าเนี่ย ด้านแบบนี้ พวกศูนย์วิจัยของจีนคือชั้นนำ ชิงหัวเป็นศูนย์เรียนรู้ วิจัยด้านนี้ ซึ่งจริง ๆ ในทางวิทยาศาสตร์ก็เป็นระดับท็อปในหลาย ๆ ด้าน

การเรียนที่ชิงหัวเป็นยังไงบ้าง โดยเฉพาะตอนมาแรก ๆ ปรับตัวนานไหม

ตอนเข้าชิงหัวมาแรก ๆ คือ ตอนนั้นอ่ะไม่มีเพื่อนคนไทย มีแต่รุ่นพี่ปริญญาโท ที่โตกว่าหลายปี แล้วคนจีนก็เกาะกลุ่มกับคนจีน แล้วเพื่อนคนจีนในคณะจะแบบเรียน เรียน เรียน เรียนอย่างเดียว จำได้เคยไปถามว่า เฮ้ยแก ปกติเตะบอลรึเปล่า เขาก็นั่งเขียนการบ้านไม่มองเราเลย แล้วตอบว่า ไม่เตะ! เล่นแบตม่ะ ไม่ตี! งั้นเธอเล่นกีฬาอะไร ไม่เล่น! เราก็ โอเค ไม่คุยก็ได้ (หัวเราะ)

เขาจะแบบยังเงี้ย ชีวิตคนจีนแต่ละคนส่วนใหญ่ไปกินข้าวคนเดียว เข้าห้องสมุด กินข้าวเที่ยง แล้วก็ห้องสมุด แล้วก็กินข้าวเย็น ห้องสมุด กลับห้อง อ่านในห้องต่อ แล้วก็นอน คือเป็นอย่างเงี้ย เขาไม่เกาะกลุ่ม เขาแยกกันไป เราก็ไม่รู้จะทำยังไง ตอนนั้นเรียนไม่เข้าใจ ตามเขาไม่ทัน ไม่มีใครให้ถาม นั่นทำให้ตอนแรก ๆ รู้สึกทุกคนแปลก

แต่ตอนนั้นมารู้ว่า ถ้าไม่แปลกก็เข้า (ชิงหัว) ไม่ได้ เพราะทุกคนคือหัวกะทิ มารู้ว่าพวกคนจีนตอนม. ปลาย ที่เขาเรียนกัน คือบางที่เขาไม่มีหยุดเสาร์อาทิตย์นะ เขาเรียกว่าหยุดรายเดือน เดือนหนึ่งสามวัน ที่เหลือเรียนหมด แล้วเรียนถึงสามทุ่ม ลาไม่ได้ด้วยนะ แล้วคนพวกเนี้ย เข้าชิงหัวได้แค่คนสองคน เด็กที่สอบผ่านเข้ามานั่งที่ชิงหัวคือไม่ธรรมดาทุกคนแหล่ะ ไม่ธรรมดาในด้านความที่เก็ต ความเข้าใจอะไรเร็ว ความถึก แต่อีกด้านหนึ่งคือเขาอาจจะสันโดษ คุยไม่ค่อยเป็น

แต่จะว่าไปเราก็เรียนรู้อะไรจากเขาเยอะ โดยเฉพาะความขยัน ความอึด ความอดทน เป็นสิ่งที่สำคัญที่ล้ำค่าที่ชิงหัวมอบให้

ความรู้สึกกับเพื่อนคนจีนในชั้นคือพวกเขาคล้าย ๆ หุ่นยนต์ แต่เป็นหุ่นยนต์ที่เรานับถือนะ เช่น เขาวิเคราะห์อันดับแรกว่าเขาต้องการอะไร สมมติจะไปเรียนต่างประเทศ จะไปเรียนปริญญาโทที่อเมริกา งั้นต้องทำอะไรบ้าง เขาจะลิสต์มาเลยว่าต้องทำอะไร ขั้นตอนไหน หนึ่งสองสามสี่ห้า แล้วทำทีละเรื่อง เป๊ะ เป๊ะ ไปทีละข้อ แล้วพวกนี้มันสอนเราบางอย่าง คือ สมัยก่อนเราจะรู้สึกว่า เฮ้ย วันนี้เหนื่อย เลื่อนไปก่อนดีกว่า ไม่ทำก็ได้ แต่เพื่อนคนจีนคือถ้าคิดจะทำ พวกเขาทำได้หมดเลย คนอย่างงี้น่ากลัวมาก ถ้าเขาวางแผน โอกาสสำเร็จเยอะมาก

มีเรื่องตลกคือ เพื่อนคนหนึ่งซึ่งได้ที่หนึ่งของชั้น วิชาพวกแผงวงจร แล้วทีนี้คนจีนจะไม่ไปกินเหล้า ไม่ค่อยไปไหนนอกจากเรียนอย่างเดียว แล้วมองคนที่ไปกินเหล้าอารมณ์แบบไปทำอะไรกันกินบงกินเบียร์ (หัวเราะ) แล้ววันหนึ่งผมตกใจมาก วันหนึ่งเขาโทรมาหาเราว่า นี่ฉวน คืนนี้ว่างไหม ไปบาร์กัน เราก็บอก ได้ ๆ ทำไมหรอ เจ้าตัวก็บอก ฉวน สอนเรากินเบียร์ กินเหล้าหน่อย เราก็อ้าาา มาแปลกเว้ย เกิดอะไรขึ้น พอไปถึง มันก็ถามเราต้องสั่งต้องดื่มยังไง เราก็เล่าให้เขาฟัง มารู้ว่า อ๋อ เขาจะไปแลกเปลี่ยนที่อเมริกา เขารู้ว่ามันอยู่ไม่ได้ มันต้องไปดื่มเหล้า ก็มาเรียนรู้ เรา ก็ เออ มองเลยว่ามันมีสเต็ปเว้ย รู้ว่าจะไปอเมริกา ต้องเข้าสังคม แล้วจะต้องเรียนรู้ต้องฝึกยังไง อ๋อ คนนี้ดื่มเหล้า เราก็มาเรียนรู้มาถาม เขาก็ถามอีกนะว่าดูบอลดูยังไง จำ ๆๆๆ มุมหนึ่งก็หุ่นยนต์ มุมหนึ่งก็น่านับถือ คือในสมองเขารู้ว่าแหล่งข้อมูลอยู่ตรงไหน แหล่งข้อมูลคือเรา เขาก็มา

อีกอย่าง ตอนที่เขาจะยื่นเรียนต่อที่อเมริกา ช่วงนั้นจะสอบปลายภาคพอดี เขาก็เลยไปคุยกับอาจารย์ว่า ขอเลื่อนส่งการบ้านได้ไหม อาจารย์ก็บอกว่า ไม่เห็นยากเลย เธอก็มีทางเลือก ทางเลือกอะไรหล่ะ ก็ไม่นอนไง! มันก็เลยไม่นอน นอนวันละสองชั่วโมง แล้วก็ทำเสร็จทุกอย่างจริง ๆ พอมาเทียบกับเราแล้ว เราคือขี้เกียจอ่ะ แต่เพื่อนขยันมาก ๆ เรารู้สึกเลยว่าเราต้องสู้อ่ะ ต้องขยัน นี่คือความเป็นชิงหัว ชิงหัวผลิตบุคลากรระดับนี้ เป็นตัวท็อปจากทั้งประเทศ แล้วจบไปคนพวกนี้คือไปไกลมาก

บรรยากาศการอ่านหนังสือในห้องสมุดของมหาวิทยาลัย

แล้วอย่างงี้ตอนจบปริญญาตรี เพื่อนคนจีนเราไปอยู่ไหนกันบ้าง

แต่ละคนก็ (คิดสักพัก) มีทำงานอยู่คนเดียวมั้งในรุ่น ไป Google ที่เหลือก็ยังเรียนโทหรือต่อปริญญาเอกหมด ส่วนมากไปเรียนอยู่ที่อเมริกากันซะเป็นส่วนใหญ่ เป็นนักวิจัย

ย้อนกลับมาถาม วิศวะ Automation ที่ชิงหัวเรียนอะไรกันบ้าง แล้วชอบวิชาไหนบ้าง วิชาไหนยากสุด

ปีแรกก็จะเรียนพวกคณิตศาสตร์แล้วก็วิทยาศาสตร์พื้นฐาน เช่น ฟิสิกส์ ซึ่งวิชาพวกนี้จะยาก พวกเพื่อนก็แข่งกันระดับหนึ่ง ต้องพิสูจน์ทฤษฎีทางคณิตหรือวิทยาศาสตร์ แล้วมาเริ่มเรียนวิชาของเอกปีสามหรือปีสี่ ก็จะมีวิชาให้เลือกพวกวิชา AI หรือวิชา Automating Research ซึ่งผมชอบก็เลยทำออกมาค่อนข้างดี วิชาพวกนี้มันเรียนไม่ลึกมากแค่เรียนให้รู้ว่ามันคืออะไร อย่างการบ้านก็เช่น มีเด็กสองสามร้อยคน อาจารย์ให้ไปถ่ายรูปขวดรูปแก้วอย่างละห้ารูป แล้วมารวมกันทั้งชั้นเรียนในโฟลเดอร์เดียวกัน แล้วให้ทุกคนเขียนโปรแกรมแยกว่าอะไรคือแก้วอะไรคือขวด ใช้ข้อมูลฐานกลางมาปรับปรุง วิชายาก ๆ ก็เช่น Digital Image Process เขียนโปรแกรมให้ประมวลผลรูปได้ เช่น ตั้งโจทย์ว่า ให้รูปขวดโค้กมาเยอะมาก แล้วแต่ละขวดจะมีน้ำไม่เท่ากัน ก็ให้เราไปเขียนโปรแกรมชี้ว่าขวดไหนน้ำน้อยสุด เรื่องเขียนโค้ดเขียนโปรแกรมก็เรียนตั้งแต่ปีหนึ่งล่ะ ตอนฉวนเรียนมัธยมปลายไม่มีสอนเขียนโค้ด แต่ตอนนี้รู้สึกว่าที่จีนจะมีเรียนกันแล้ว

ปีสามมีไปฝึกงาน ส่วนปีสี่มีทำโปรเจกต์ ซึ่งโปรเจกต์จบของผมทำเรื่องการมองเห็น สร้าง skeleton ซึ่งอธิบายแบบนี้ เหมือนเราทำการวิจัยตั้งกล้อง แล้วให้คนเดินเข้าไปให้กล้องเห็น โดยจะทำท่าอะไรก็ได้ แล้วคอมจะรู้ว่าเราทำท่ายังไงเป็นโครงกระดูก คือปกติที่เขาทำกันทั่วโลกจะใช้กล้องตัวเดียว ปัญหาก็คือช่วงปีที่ผมทำ 2017 ทุกคนจะเจอปัญหาของกล้องตัวเดียวที่ว่าถ้ามีอะไรมาผ่านหน้ากล้องหรืออะไรบัง มันก็จะเสีย จะทำไม่ได้ วิธีของฉวนคือใช้กล้องสองสามตัว วางให้มันโค้งหน่อย ถ้ากล้องไหนโดนบัง กล้องอื่นก็จะยังทำงานได้อยู่ งานของฉวนจึงเป็นการแก้ปัญหาโดยการใช้กล้องหลายตัวทำ skeleton

ส่วนเพื่อนอีกคนทำเรื่อง skeleton เหมือนกัน แต่ทำว่า ถ้าได้ผลลัพธ์มาแล้ว โครงกระดูกขยับตัวแบบนี้ คุณก็ต้องมีโมเดล คราวนี้คุณลองคิดว่าคุณมีโมเดลของทอม ครูซ แล้วจะทำยังไงให้ทอม ครูซ เต้นเหมือน skeleton เพราะฉะนั้น อนาคตมองได้เลยว่า ดารานักแสดงอาจจะไม่ต้องทำงานล่ะ นั่งจิบกาแฟที่บ้าน ขายรูปขายโมเดลตัวเอง ถึงเวลาคนที่แสดงก็เป็นเด็กที่เรียนการแสดง เอากล้องจับ มาเต้น ถึงเวลาก็เอาโมเดลของดาราไปจับ รับงานได้หลายที่ อยู่บ้านก็ได้เงินล่ะ

แล้วพอเรียนต่อปริญญาโท ทำไมฉวนถึงเปลี่ยนสาขาเรียนเป็น IE เล่าจุดเปลี่ยนให้ฟังได้ไหม

ตอนนั้นคือมองว่า ถ้าเรียน Automation มันอาจจะต้องทำวิจัยทั้งวันตลอดเวลา เป็นสายงานที่ไม่ยั่งยืนมาก อายุเยอะอาจจะต้องยังมานั่งเขียนโค้ดเขียนโปรแกรมอยู่ มันน่าจะไม่ใช่ตัวเราล่ะ คือพอถึงเวลาจริง ๆ คุณก็ต้องพัฒนาจากนักเขียนโปรแกรมไปเป็นผู้จัดการระดับสูงใช่ม่ะ ผมก็เลย เออ ถอยจากการเป็นวิศวะเพียว ๆ มาด้านบริหารหน่อย ตอนนั้นไม่ถึงกับอยากเรียนบริหารเต็มตัว เราก็ยังชอบวิศวะอยู่ ก็เลยมาลงล็อคที่สาขานี้

ตึกภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการของชิงหัว

ต่างกันไหมการเรียนปริญญาตรีกับปริญญาโท เป็นวิศวะเหมือนกัน แต่สาขาต่างกัน ได้เรียนรู้อะไรใหม่ ๆ บ้าง

เหมือนกับว่า… (คิดสักพัก) ตอนปริญญาตรีเวลามองปัญหามักจะมองที่จุดเดียว เช่น ถ้ามีเทคโนโลยีนี้เราจะพัฒนามันยังไง แต่พอมาปริญญาโทที่ IE ก็จะมองภาพกว้างมากขึ้น ถ้ามีเทคโนโลยีแล้ว เราจะบริหารจัดการหาลูกค้าอย่างไร เขาก็จะสอนให้คิดวิเคราะห์รูปแบบหารายได้ ต้องทำแบบนี้ก่อน แล้วผลิตภัณฑ์แบบไหนที่ไปแก้ปัญหาลูกค้าได้ แล้วจะผลิต จะขาย จะบริการลูกค้าต่อยังไง จะมองภาพรวมการผลิตและบริการ แต่ Automation คุณทำผลิตภัณฑ์ออกมายังไง มันคือมองจุดเดียวแค่ตรงนั้น ในขณะที่ IE จะมองภาพรวมมากกว่า หากแต่ว่า ฉวนก็ยังชอบ Automation อยู่ดี มาทำวิทยานิพนธ์จบที่ IE ก็ยังทำด้าน AI เหมือนเดิม ก็ไปหาอาจารย์ที่ทำด้านนี้ที่อยู่ในสาขา IE

ตัวงานที่ฉวนทำจบตอนปริญญาโทคืออะไร เล่าให้ฟังหน่อยครับ

ภาษาอังกฤษเขาเรียก NLP (Natural Language Processing: 自然语言处理) ที่มาสนใจด้านนี้ ต้องย้อนไปความสนใจส่วนตัว ตั้งแต่สมัยเข้ามาเรียนชิงหัว ปีหนึ่งปีสองผมทำงานแปลเกมจากภาษาจีนเป็นภาษาไทย ช่วงนั้นเป็นช่วงที่บริษัทเกมจีนเริ่มบูม แต่ภาษาที่ใช้เป็นภาษาจีนหมด ทีนี้เขาอยากจะแปลเป็นภาษาอื่นไปขายต่างประเทศ ผมก็รับเงินเยอะมาก ช่วงที่เรียน Automation อยู่ก็คิดว่าเราสามารถเขียนโปรแกรมมาช่วยทำตรงนี้ได้ เขียนโค้ดแก้ปัญหาตอนแปล เช่น เกมมันจะมีคำซ้ำก็เขียนโค้ดมาหาคำซ้ำแล้วตัดมันทิ้งไป แล้วเราก็แปลแค่คำที่ไม่ซ้ำ ถึงเวลาปุ๊บเราก็เอาคำมารวมกันเป็นประโยคเหมือนเดิม มันก็ประหยัดเวลา รู้เลยตอนนั้นว่า การใช้โปรแกรมลดต้นทุนทั้งเงินและเวลาได้เยอะมาก คำนวณได้เลยว่าเราลดค่าใช้จ่ายไปเท่าไหร่ เราก็เฮ้ยถ้าเราเก่งด้านนี้มากขึ้น ก็จะทำงานได้ดี ได้เร็ว ได้แม่น ถูกต้อง ตอนนั้นก็เริ่มเขียนโปรแกรมเอาไว้แปลงาน

พอจบจาก Automation ย้ายเข้ามา IE ก็คิดล่ะอาจารย์ด้านไหนทำด้านนี้ จะได้บวกความสนใจส่วนตัวกับงานวิจัยเป็นอันเดียวกันไปเลย แถมเป็นเรื่องที่ชอบด้วย มันก็เลยทำได้ดี สรุปก็เลยย้ายจากปริญญาตรีที่ทำ AI ด้านการมองเห็นมาเป็น AI ด้านภาษา อาจารย์ของผมทำเรื่องเกี่ยวกับการวิจัย AI ด้านภาษาในการตัดสินใจกลยุทธ์ (decision making) เช่น ในการประชุมครั้งหนึ่งมันจะต้องมีคนพูดกันเยอะมาก ถกเถียง เราก็สร้างโปรแกรมหาว่าใครสนับสนุนใคร ใครมีความเห็นในเชิงลบเชิงบวก การพูดคุยแบบไหนเปลี่ยนผลลัพธ์การประชุมได้ อาจารย์กับผมก็เลยคิดว่า เรามาทำต่อในด้านการหาเครื่องมือวิเคราะห์ เพราะในสมัยก่อนอาจจะต้องมีคนมานั่งฟังหรือจดว่าคนนี้พูดหัวข้อนี้ โดยเปลี่ยนจากคนเป็นเทคโนโลยีอย่าง AI ไปทำแทน ให้มันประมวลผลออกมาได้เลย

งานของผมจึงเป็น Text-mining in Decision Making เป็นการหาข้อมูลจากกระบวนการตัดสินใจของคน สมมติการตัดสินใจของคนหลายคน เช่น ในการประชุม เราจะใช้เทคโนโลยีไปจับเสียงในการประชุมเพื่อดึงข้อมูลสำคัญออกมา ประมวลผลออกมา เช่น ความสัมพันธ์ในการประชุมเป็นอย่างไร คนนี้สนับสนุนหรือคัดค้านคนนี้อยู่

ดูเหมือนเทคโนโลยีด้าน NLP จะพัฒนาไปมาก ๆ ช่วงแรก ๆ คือมันมีแค่เฉพาะการแปลภาษาหรือเปล่า

การแปลก็เป็นส่วนหนึ่งของสาย NLP นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาด้านอื่น เช่น ตอนนี้มันเขียนกลอน เขียนเพลง หรือให้รูปไปรูปหนึ่งแล้วให้มันบรรยายว่าในรูปนี้มีนก มีต้นไม้ อะไรงี้ก็ได้ แต่สิ่งที่ยากในสาขา NLP คือการประเมินประมวลผลลัพธ์ (evaluate) เช่น การให้คะแนนว่าผลลัพธ์ดีไม่ดี จากที่เคยให้โดยมนุษย์ ปัญหาข้อหนึ่งคือมนุษย์แต่ละคนให้คะแนนไม่เหมือนกัน ถ้าสาขาอื่นอาจจะมีสูตรวิเคราะห์ว่าผลลัพธ์ดีไหม ถ้าไม่ดีก็จะหาทางพัฒนาให้ดีขึ้น ยกตัวอย่าง สมมติให้บทกลอนมาบทหนึ่ง คนสิบคนให้คะแนนไม่เหมือนกัน ชอบก็ไม่เหมือนกัน คนที่มีสิทธิ์ในการตัดสินคือมนุษย์ แต่มนุษย์ดันตัดสินไม่เหมือนกัน อันนี้ล่ะคือปัญหา แถมภาษาของคนก็ดิ้นได้ตลอดเวลา

ที่จริงอ่ะ สาขาการแปลจะแบ่งเป็นสองพวก พวกหนึ่งจะคิดว่าสักวันโปรแกรมแปลจะเข้าใจภาษามนุษย์ได้มากกว่ามนุษย์ ส่วนอีกฝั่งหนึ่งจะมองว่าไม่มีทาง วันนั้นมาไม่ถึง ไม่ถึงเพราะอะไรน่ะหรอ พวกเขาบอกว่าภาษามนุษย์มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา มีคำใหม่ขึ้นมาเรื่อย ๆ ภาษามันเป็นสิ่งที่คนกลุ่มใหญ่แบ่งปัน แชร์กัน เช่น คนไทยมี 70 ล้านคน พอมีคนกลุ่มหนึ่งสร้างคำใหม่ มันก็คือสร้างคำในภาษาไทยเพิ่ม พวกเขาใช้ แล้ววันหนึ่งคนที่เหลือก็ใช้ ภาษามันดิ้นได้และซับซ้อน ให้คอมเข้าใจภาษามนุษย์ มันจะเข้าใจได้ไหม เขาก็จะบอกว่าเป็นไปไม่ได้

ตัวผมเองเห็นด้วยกับสายที่บอกว่าเป็นไปได้ว่าวันหนึ่งเทคโนโลยีจะเข้าใจภาษามากกว่ามนุษย์ เพียงแค่ใช้เวลานานหน่อย เช่น ในอนาคตคิดว่ายุคที่ทุกคนใช้ภาษาผ่านโลกออนไลน์เยอะขึ้นเรื่อย ๆ คุยผ่านไลน์ ทวิตเตอร์ เราก็จะมีข้อมูลตลอดเวลาว่ามีการใช้ภาษาอะไรเกิดขึ้นบ้าง โปรแกรมดึงข้อมูลได้ทันทีแล้วประมวลผลออกมา เรียนรู้ภาษาใหม่ได้เรื่อย ๆ แค่อาจจะต้องใช้เวลา

คิดว่าในภาพรวมแล้ว อะไรที่พวกเทคโนโลยีอย่าง AI จะสร้างผลลัพธ์ที่แซงขีดความสามารถของมนุษย์ แล้วอะไรที่มนุษย์จะทำได้ดีกว่าหรือยากมากที่เทคโนโลยีจะมาแข่งขันด้วย

มนุษย์เรียนช้า และมนุษย์ส่งผ่านข้อมูลผ่านรุ่นต่อรุ่นซึ่งเป็นสิ่งที่มีประสิทธิภาพต่ำ เพื่อซึมซับความรู้เก่าๆที่คนรุ่นก่อนเคยสร้างเอาไว้ เราต้องใช้เวลาเรียนหลายปีกว่าจะจบก็อายุเกือบสามสิบ และใช้เวลาอีกอาจจะสักสามสิบปีสร้างองค์ความรู้ใหม่ แล้ววันหนึ่งก็ตาย ส่วนรุ่นต่อไปเช่นลูกเราที่เกิดใหม่ก็เกิดมาสมองว่างเปล่าเหมือนเดิม แล้วก็ใช้เวลาสามสิบปีแรกเรียนรู้แบบเดิมอีกรอบหนึ่ง สามสิบปีหลังสร้างความรู้ใหม่ วนลูปไปเรื่อย

การเรียนรู้ของมนุษย์จึงประสิทธิภาพไม่สูง เมื่อเทียบกับระบบ Machine Learning ที่เพียงแค่กด copy และ paste แค่เสี้ยววินาทีมันก็สามารถซึมซับความรู้ที่ระบบรุ่นก่อนเคยสร้างเอาไว้ได้แล้ว และมันไม่มีวันลืม! นอกจากนั้นมันยังสามารถประมวลผลได้ตลอดเวลา ไม่หลับไม่นอน เช่น ตอน AlphaGo ถ้าคนจะเล่นโกะ ต้องเล่นเป็นพันตาสองพันตาถึงจะระดับโลก คนที่ฝึกโกะต้องฝึกตั้งแต่เจ็บแปดขวบนะพวกคนเกาหลี ฝึกกันตั้งแต่เด็กเป็นอาชีพ เล่นกับคนอื่น แต่ Machine Learning เนี่ย มันเล่นกับตัวเอง! มันอาจจะสร้างตัวมันเป็นสองฝ่ายแล้วมาแข่งสู้กันเอง ชั่วโมงนึงมันฝึกได้เป็นแสนครั้ง แล้วคิดดู ตอนที่ AlphaGo แข่ง คู่แข่งที่เป็นคนต้องพักเบรกกลับไปพักผ่อน หรือเว้นวัน แต่ AlphaGo ยังเล่นต่อนะ อีกเป็นล้านตา (หัวเราะ)

แต่ข้อจำกัดอย่างหนึ่งของพวก Machine Learning ก็คือ ให้มันฉลาดยังไง มันก็ยังฉลาดในเรื่องแคบ ฉลาดแค่ไหนก็ทำได้แค่อย่างเดียว มันยังไม่เก่งพอที่จะขยายขอบเขต อย่างแบบเก่งโกะ ให้มันมาขับรถอัตโนมัติมันก็ทำไม่เป็น มันจะไม่ข้ามสาย (cross-field) เพราะแต่ละ field จะมี Objective Function ไม่เหมือนกัน มันจะถูกสร้างมาเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะอันนี้ จะเอาไปใช้อย่างอื่นไม่ได้ แก้ปัญหาแต่ละอย่างต้องเป๊ะว่าเป้าหมายคืออะไร

ผมขอย้อนไปเรื่องพื้นฐานสักหน่อย ถ้าเข้าใจแล้วจะรู้ว่ามันทำงานยังไง คำหนึ่งคือ “ความฉลาดไม่ใช่เอกสิทธิ์ของมนุษย์” หรือ Intelligence ไม่ใช่คุณสมบัติเฉพาะของสิ่งมีชีวิต ความฉลาดหรือ intelligence คืออะไร แก่นแท้มันคือความสามารถในการประมวลผล

เช่น เรามีข้อมูลตรงเนี้ย เราจะเอามาประมวลผล เพื่อรู้อนาคตได้ยังไง นี่คือความฉลาด มนุษย์สมัยก่อนอาจจะแบบเวลาเห็นเสือ แล้วพวกเขาล่าเสือเป็น แบ่งวิธีร่วมกันฆ่าเสือ อันนี้คือความฉลาด อย่างสัตว์อื่น เช่น หนู มันล่าเสือไม่เป็น แต่คนล่าเสือเป็น รู้ว่าต้องขว้างหินใส่หัวอะไรเงี้ย คือมนุษย์สามารถประมวลผลออกมาได้ว่า จะฆ่าเสือ ต้องขว้างอาวุธใส่หัว (สมมติ)

ทีเนี้ย คนชอบคิดว่า intelligence เป็นเอกสิทธิ์ส่วนตัวของสิ่งมีชีวิต ซึ่งมันไม่ใช่ มันไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่มีชีวิตหรือมนุษย์ที่ทำแบบนี้ได้ อย่างพวกเครื่องคิดเลขมันก็คิดในทางคณิตศาสตร์ได้ใช่ม่ะ มันมีข้อมูล ประมวลผล รู้อนาคตว่าต้องทำยังไง อันดับแรกจึงต้องรู้ว่า มันไม่มีเหตุผลหรือทฤษฎีอะไรเลยมาพิสูจน์ได้ว่าเฉพาะมนุษย์เท่านั้นที่มีเอกสิทธิ์เหนือสิ่งอื่นใดเกี่ยวกับ intelligence

มันถึงได้ชื่อว่า Artificial Intelligence (AI) ถูกไหม

ใช่ สมองทำได้ คอมก็ทำได้เหมือนกัน นอกเรื่องหน่อยหนึ่ง คิดภาพลูกคิด ตำแหน่งของลูกคิดคือข้อมูล การดีดคือ process หรือ processing แล้วผลที่ดีดเสร็จปุ๊บคือผลลัพธ์ Output เพราะฉะนั้นลูกคิดก็คือ intelligence อย่างหนึ่ง คอมที่ใช้ปัจจุบันก็มี CPU ใช่ม่ะ แล้ว CPU ต่างจากสมองต่างจากลูกคิดยังไง บางคนก็บอก อู๊ย คอมมันไม่มีสมอง ไม่มีหัวใจ จริง ๆ มันไม่เกี่ยว (หัวเราะ) มีคนเถียงผมเยอะมากว่าคอมมันไม่รู้ ไม่มีทางชนะมนุษย์ได้ มันไม่มีสมอง มันไม่มีหัวใจ ไม่มีจิตวิญญาณ แต่อย่างลูกเต๋ามันไม่มีจิตวิญญาณ มันก็คำนวณได้เหมือนกันใช่ม่ะ (หัวเราะ)

เพราะงั้นเลยคิดไม่ออกว่าอะไรที่สมองทำได้ แล้วเทคโนโลยีหรือคอมจะทำไม่ได้ มันไม่มีไง

จะว่าไปในวงการกฎหมายก็มีการถกกันประเด็นคล้าย ๆ นี้นะเรื่องสิทธิบางอย่างของคอมหรือเทคโนโลยี

อ่าใช่ มันเริ่มมีการคิดถึง consciousness (ความรู้สึกนึกคิด) อาจจะคิดกันไปว่าถ้ามีการกลั่นแกล้งคอม (bully) มันจะทำได้ไหม คอมจะเสียใจไหม ถ้าวันหนึ่งมันฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ มันจะมีความรู้สึกหรือเปล่า คราวนี้ก็ต้องตั้งคำถามล่ะ consciousness คืออะไร ถ้าระบบมี consciousness จริง จะต้องไปถึงขั้นไหนระดับไหนยังไง นี่ก็ยังเถียงกันไม่ลงตัว อย่างคนที่มองโลกในแง่ดีมาก ปี 2030 ก็จะมองว่า วันนั้นจะมาถึง ส่วนฝ่ายค้านก็จะบอกว่าไม่มีทาง

เพราะฉะนั้นกลับมาคำถามที่ค้างไว้ อะไรที่คอมหรือเทคโนโลยีทำไม่ได้ ถ้ามองว่าความฉลาด หรือ อื้ม เอางี้สิ่งที่คนทำได้แล้วคอมหรือเทคโนโลยีทำไม่ได้ มันมีอะไรบ้างล่ะ

สืบพันธุ์?

(หัวเราะ) ใช่ ๆ แต่มองในอนาคต มันจะพูดแบบนั้นก็ได้ แต่จะพูดอีกแบบก็ได้เหมือนกันว่า มันเป็นหุ่นยนต์ หุ่นยนต์สร้างโรงงาน แล้วโรงงานสร้างหุ่นยนต์ แสดงว่ามันก็แพร่พันธุ์ได้ มันอยู่ที่ว่าสิ่งที่มันทำไม่ได้คืออะไร ซึ่งมันมี Dr. Kai-Fu Lee พูดไว้น่าสนใจว่า… เอางี้ เริ่มจากมาดูว่า AI จะมาแทนที่อาชีพไหนได้ก่อน อย่างบัญชีอ่ะ การกรอกเลข พวกนี้น่าจะโดนเร็วสุด ที่ยากคืออะไร ความสามารถของ AI พวกนี้จะมีแค่ในเรื่องเดียว คือ กรอกเลข คัดลอกแล้ววาง หรือคำนวณบวกลบ มันเป็นสิ่งที่แคบ AI จะเก่งไปเลย อย่างพวก AI การมองเห็น พวกนี้อาจเก่งไปเลย แยกได้หมด หาได้ว่าอะไรคืออะไร AI จะเก่งในเรื่องแคบ ๆ

หากแต่พอต้องข้ามสาย (cross-fields) อันนี้เริ่มยากล่ะ ถ้าต้องมองเห็นด้วย ฟังด้วย AI จะลำบากล่ะ สมมติเรื่องการตัดสินใจที่มันซับซ้อนขึ้น ก็จะยากสำหรับ AI ถ้าเป็นเรื่องพวกตัดสินใจจะเลี้ยวซ้ายเลี้ยวขวาหรือว่าไม่เลี้ยว อันนี้เรื่องง่าย แต่ถ้าเป็นเรื่องแบบผู้บริหารจะตัดสินใจเรื่องการลงทุน จะเพิ่มเงินหรือเติมเงินใส่ธุรกิจไหน การจัดการ อันนี้เริ่มยากขึ้น

แล้วเรื่องที่ยากที่สุดคืออะไร มันก็คือเรื่องของการดูแลเทคแคร์คน เพราะอะไร ปัจจุบันนะ พวกรูปถ่าย พวกฟิล์ม x-ray หมอต้องเรียนมาเยอะ ดูอะไรตรงไหนในฟิล์ม ปัจจุบัน AI ของ IBM นี่เก่งมาก แม่นกว่าหมออีก แต่ต่อให้มันรู้นะ ถ้าสมมติผมเป็นผู้ป่วย ถ้าไปตรวจมะเร็ง ตรวจกับ AI สุดแม่น ตรวจปุ๊บมันขึ้นว่าคุณเป็นมะเร็ง คุณจะตายภายในหนึ่งเดือน แต่ตรวจกับหมอ อาจจะแม่นน้อยกว่า แต่หมอมีการตบไหล่ ไม่เป็นไรหรอก มองตาคุณ เรามาช่วยกันนะ ผมว่าคุณทำได้ มีอะไรมาคุยกัน อาชีพพวกบริการเลยอาจจะยังอยู่รอด มนุษย์นอกจากจะต้องการความแม่นยำแล้ว ยังต้องการความรู้สึกเช่นความห่วงใย ซึ่ง AI อาจจะให้ไม่ได้ จะขึ้นเป็นหน้ายิ้มก็ยังไม่เท่ากับการจับต้องสัมผัส

ถามวิศวกรอย่างฉวนดีกว่า ว่าถ้าในอนาคตสำหรับวงการกฎหมาย มีผู้พิพากษา AI หรือนักกฎหมาย ทนายความที่บริการโดยเทคโนโลยี ตัดสินถูกผิดแม่นยำเป๊ะดีกว่าคนจริง ๆ เรามีความเห็นว่ายังไงบ้าง ถ้าผู้พิพากษาไม่ใช่คนเสียแล้ว

เราก็คงรู้สึกแบบว่า มันก็จะดู ไม่… (หยุดคิด) ไร้ความรู้สึก มันก็ไม่ดีเท่าคนอยู่แล้วล่ะ แต่เขาอาจจะไม่สนใจ เพราะอาจจะแบบนี่คือคนผิด หรือนี่คือการตัดสินถูกผิดจริง ๆ

แต่ที่จริงอันนี้ก็ไม่แน่นะ ตอนฉวนเรียนอยู่ปีหนึ่งปริญญาโทมันมีวิชานึง การบ้านของฉวนคือการทำงานกลุ่ม หัวข้อวิจัยคือหุ่นยนต์ที่รูปร่างแบบไหนสามารถสร้างความไว้วางใจหรือทำให้มนุษย์ไว้วางใจมากขึ้น อาจารย์ก็จะให้หุ่นยนต์เน่า ๆ มาตัวนึงเป็นรูปคน แล้ววิจัยว่าต้องทำยังไงถึงคนจะไว้ใจมัน เชื่อถือมัน รู้สึกดีกับมัน

เคสที่เราทำก็คือเหมือนกับทำให้อาสาสมัครมานั่งคู่กับมันสองคน แล้วโอนเงินให้มัน ให้มันไปลงทุน ลงทุนได้ร้อย มันจะโอนกลับมาโดยสุ่ม เช่น โอนให้ร้อย มันอาจสุ่มกลับมาให้ร้อยยี่สิบเพราะได้กำไร หรือโอนกลับมาแบบขาดทุน ทำไปหลายรอบ แล้วก็ทดสอบดูว่า คนที่โอนให้รู้สึกอย่างไง สมมติยิ่งโอนให้เยอะ แสดงว่าคนน่าจะเริ่มไว้ใจ ทีเนี้ย หุ่นยนต์จะเปลี่ยนรูปแบบไปเรื่อยสำหรับอาสาสมัครแต่ละคน เช่น หุ่นยนต์ใส่เสื้อ หุ่นยนต์พูดก่อน มีการสวัสดีทักทาย หุ่นยนต์เดินเหมือนคน หรือหุ่นยนต์เดินแบบหุ่นยนต์ แบบไหนที่คนเชื่อถือ เพราะฉะนั้นอนาคตดีไม่ดี คนอาจจะเชื่อหุ่นยนต์มากกว่าหมอไปอีก เป็นไปได้เหมือนกันนะ

คิดว่าในอนาคตของ NLP จะพัฒนาไปถึงไหน แล้วในจีน อย่างพวก Baidu Tencent Alibaba น่าจะพัฒนาพวกนี้ หรืออย่าง Google ระดับโลก ลองตอบกว้าง ๆ ก็ได้ครับ เช่น ด้านการแปล

ถ้าด้านการแปลในจีนก็อย่าง Baidu ก็พัฒนา ถ้าพวกเรื่องเสียงมันแปลเป็นตัวหนังสือได้ บริษัทของจีนตอนนี้บางแห่งสามารถแปลเสียงออกมาเป็นการเขียนได้ดีมาก ๆ ในจีนจริง ๆ อาจจะมีวิจัย แต่อาจจะยังไม่เปิดเผย ยกตัวอย่างที่พอรู้ เขามีสินค้าขายในเถาเป่า (淘宝) เยอะมาก แล้วเขาอยากจะขายในต่างประเทศ ภาษาเขาไม่รู้เรื่อง สมมติคนโรมาเนียจะซื้อกระเป๋าในเถาเป่ายังไง นั่งแปลก็เสียเวลา ต้นทุนมันสูงมาก Alibaba อยากได้การแปลอัตโนมัติ อย่าง Lazada ไทยมีการแปลอัตโนมัติ แปลเพี้ยน ๆ บ้าง แต่อันนี้ล่ะ ระบบเดียวกัน เขาแปลจากเถาเป่ามา เขาต้องการสร้างการขายทั่วประเทศ ผมขายของที่โรมาเนีย คนจีนเปิดปุ๊บมันจะเปลี่ยนเป็นภาษาจีน คนจีนกดซื้อ ของก็ส่งมาจากโรมาเนียมาจีน เขาต้องการให้ทั่วโลกไม่มีกำแพงด้านภาษาเลย

พูดถึงภาษา มันมีปัญหาเรื่องไวยากรณ์หรือโครงสร้างภาษาไหม แบบบางคนอาจจะบอกภาษาไทยนั้นยาก เวลาแปลมันแปลไม่ถูกต้องซะบ่อยครั้ง มีข้อจำกัดจริงรึเปล่า เพราะฉวนเคยบอกว่าพอข้อมูลเข้าระบบมันก็แปลเป็นภาษาฐานของคอมพิวเตอร์เหมือนกันหมด

เอาจริง แกรมมาร์หรือไวยากรณ์ไม่ใช่ปัญหาใหญ่ อนาคตมากขึ้นปัญหาน่าจะแก้ไขถ้าได้ฐานข้อมูลมากขึ้นหรือพัฒนาไปมากขึ้น คือปัญหาใหญ่สุดอาจจะเป็นพวกคำพ้องรูปพ้องเสียง อันนี้ยาก เช่น นึกภาพคำเหมือนกันเด๊ะแต่ความหมายไม่เหมือนกัน คอมมันไม่รู้นะ ถ้ามันจะรู้มันต้องมีฐานความรู้เบื้องหลัง (background knowledge) เยอะมาก เช่น สมมติ บ้านเรามีคนชื่อกาแฟ แล้วประโยคว่า กาแฟกำลังกินกาแฟ คนไม่งงใช่ม่ะ คนคือรู้ว่ากาแฟคำหน้าคือคน คนเรามีฐานความรู้อยู่แล้วว่ากาแฟมันกินกาแฟไม่ได้ ทีนี้คอมมันอาจจะแบ่งเป็น กาแฟ / กำลัง / กิน / กาแฟ พอมีคำว่ากาแฟสองอัน คอมงง แต่คนจะรู้อันไหนสักอันไม่ใช่กาแฟ ต้องมีฐานความรู้ให้มันมาก ๆ

(อีกตัวอย่าง) เช่น คำในเกมว่าตีป้อม ป้อมที่ว่าคือป้อมไหน ป้อมที่เป็นฐานหรือป้อมที่เป็นคน ถ้าจะให้คอมแปลให้ถูก เราต้องมีฐานข้อมูลอัพเดตป้อนให้มันทันเหตุการณ์ด้วย หรือให้ข้อมูลความรู้มันก่อนว่านี่คือป้อมในเกมหรือป้อมคือคน ในขณะที่คนอ่านปุ๊บคนรู้ได้ทันทีเลยว่ามันคือการใช้คำในบริบทไหน แต่คอมอาจจะไม่รู้ ตรงนี้ก็ยากสำหรับคอมหน่อย แต่แก้ได้ หรืออย่างพวกคำลากยาวแบบ ไม่หวายยยยยยแล้วววววววว การลากเสียงก็ต้องสร้าง background knowledge ให้มัน เช่น ให้ text ล่วงหน้าให้มันรู้ก่อนว่าคำเหล่านี้อยู่ในบริบทเดียวกัน

นึกขึ้นได้ แล้วอย่างที่ว่าคอมสามารถประมวลผลว่าคนนี้เห็นด้วย คนนี้ไม่เห็นด้วย มันดูจากอะไร น้ำเสียง การใช้คำ หรือตัวแปรไหน แล้วถ้าคนประชดล่ะ

อันนั้น ตอนที่ทำดูจากหัวข้อ (topic) สมมติคุยกันห้าคน คุยกันเรื่องกาแฟ ตอนที่พูดถ้าพูดด้วยชอบเหมือนกัน ดูจากคำหรือจากหัวข้อ มันจะประมวลผล ส่วนการประชดอันนี้เหมือนที่คุยกันก่อนหน้า กว่าเราจะรู้ว่าอันนี้คือการพูดประชดหรือมีการพูดแบบมีนัยแฝง ไม่ได้คิดแบบที่เราพูด เราเรียนรู้มาตั้งเท่าไหร่ ถ้าอยากให้พวกคอมรู้ เราอาจจะต้องโยนหนังสือทั้งหมดให้มันเรียนแล้วประมวลผล ในอนาคตก็น่าจะพัฒนาได้ อย่างตอนนี้ที่ว่าคอมเขียนหนังสือเองได้ มันอาจจะแบ่งแยกข้อมูลเป็นหัวข้อ จัดวางเรียงประโยคว่ามันควรจะอยู่บทไหนอะไรยังไง แล้วมันเรียบเรียงยังไง สนุก

แบบนี้เวลาสร้างโปรแกรมใช้เวลานานไหม

ชุดข้อมูล (Data Set) สำคัญที่สุดเลย สำคัญมาก ได้ข้อมูลสำหรับนำเข้า (Input) มาแล้วอาจจะต้อง Cleaning หรือคัดแยกก่อน บางข้อมูลอาจจะเพี้ยน ๆ ทำให้ระบบพังหมด

คือในโลก AI ไม่มีอะไรสำคัญเท่า Data Set ล่ะ เหมือนที่เขาบอกว่ายุคก่อนประเทศที่รวยน้ำมันคืออาจจะครองโลกได้ มีแต้มต่อ ปัจจุบันเปลี่ยน (จากน้ำมัน) เป็นข้อมูลแทน

ซึ่งจีนมีมากสุด มีการผลิตข้อมูลเยอะมาก ๆ คนเขาใช้เกือบทุกอย่างเป็นข้อมูลออกมา เช่น การใช้จ่าย อย่างไทยอาจจะข้อมูลยังไม่โตมาก เช่น ธุรกรรมการเงินอาจจะยังไปธนาคารกันอยู่เลย จีนใช้มือถือเป็นหลัก ทุกอย่างมันพุ่งเข้าฐานข้อมูลหมดเลย

กลับมาถามเรื่องส่วนตัวต่อ ฉวนจบชิงหัวมา ส่วนไหนของชิงหัวอยู่ในตัวฉวนมากที่สุด เพราะมาชิงหัวถึงได้คุณสมบัตินี้

ความถึก ถ้าทำไม่เสร็จก็ตาย (หัวเราะ) ตอนก่อนเข้า เอาง่าย ๆ ความสามารถในการรับรู้ความเหนื่อยความยากไม่เท่าตอนนี้ สมัยก่อนเข้าชิงหัว เฮ้ย นั่งทำแปดโมงเช้าถึงบ่ายสอง ต้องพักล่ะ ร่างกายพัง อยู่ที่นี่ทำจนถึงมืด เที่ยงคืนเลย แล้วทุกคนทำแบบนี้ มันเป็นสภาพแวดล้อม

สมัยก่อนชอบคิดว่า เฮ้ย ตอนอยู่มัธยม เราเรียนไม่ได้ที่หนึ่ง ไม่เป็นไร เราตีแบตมินตัน เราทำตรงนี้ได้ดี กูทำอะไรอย่างอื่นเก่ง ขยันกว่านะ มาชิงหัวคุณจะพบว่าคนที่เก่งกว่าคุณ ขยันกว่าคุณอีก คุณอาจจะบอกว่าเฮ้ยสุขภาพมันคงไม่ดี เดี๋ยวตายเร็ว นี่ไม่ใช่เลยนะ ที่หนึ่งที่นี่คือออกกำลังกาย วิ่งมาราธอน สุขภาพดี แล้วจะเอาไรไปสู้ว่ะ อารมณ์แบบเนี้ย

สมัยก่อนก็จะบอกเราไม่ได้ที่หนึ่งไม่เป็นไร เราสุขภาพดีกว่า เราทำนู่นทำนี่ดีกว่าเขา มีความคิดสร้างสรรค์มากกว่า อยู่ชิงหัวหาข้ออ้างไม่เจอ หมดข้ออ้างสมัยก่อนที่ว่าสู้เขาไม่ได้ งั้นไม่เป็นไร เราออกกำลังกาย เราสุขภาพดีกว่า

มาชิงหัวไม่ได้เลย มันลดอีโก้ สลายไม่เหลือเลย สมัยก่อนอาจจะเชื่อว่า ไม่เป็นไร คนเรามันจะเก่งได้แค่เฉพาะด้าน เราสู้ไม่ได้เรื่องนี้ เราไปแข่งเรื่องอื่น แล้วเราเก่งเรื่องอื่น คิดไปมาบางที เราก็คิดว่าด้านอื่นเราเก่งกว่าทุกคน แต่มันไม่ใช่ มาชิงหัวไม่เคยเลยเรื่องว่าจะนอนพักสบาย ๆ ไอ้คนที่เก่งมันเก่งทุกด้านอ่ะ

ที่หนึ่งไปประชุม UN เป็นหัวหน้าองค์กรอิสระ แล้วเขียนบทความลงวารสาร Science ได้อีก เออ ไม่เป็นไร นี่เตะบอลเก่งกว่า สักพักอ้าวเฮ้ย เขาก็มาราธอนทีมโรงเรียน จนสุดท้ายไม่เป็นไร กูกลับไปอ่านหนังสือต่อดีกว่า อ่านหนังสือก็ได้ (หัวเราะ) แล้วที่หนึ่งที่นี่ก็ยังพัฒนาต่อไปเรื่อย ๆ อีกนะ แต่ก็แบบพอทุกคนขยัน

มันก็เลยมีคำพูดหนึ่งที่ว่า “清华一条虫,出去一条龙” ถ้าคุณอยู่ในชิงหัวคุณจะเป็นเพียงแค่หนอนตัวหนึ่ง แต่พอออกจากชิงหัวไปคุณจะผงาดกลายเป็นมังกร

อีกอย่างหนึ่งก็คือ พวกเทพจริง ๆ ที่ชิงหัวเนี่ย ไม่ค่อยอวดด้วยนะ เงียบ ๆ บางทีพวกที่มาคอร์สสั้น ๆ แล้วชอบอวดตัวเอง พวกหัวกะทิที่นี่จะไม่ทำแบบนั้น

พวกเขาจะคุยกันว่าเราจะพัฒนาตัวเองได้ยังไงมากกว่า เพราะพวกนี้รู้ว่ายังมีคนที่เก่งกว่าพวกเขาอีกมาก

ทุกคนจะมีวงเวียนนี้ พอเขาชิงหัวได้ ได้ใบตอบรับจากชิงหัว ทุกคนคือลอยเลยนะ ถ้ายิ่งคนจีนที่ตำบลหรือเมืองเล็ก ๆ คือแห่เลยนะ โหยดัง ขึ้นป้าย ชื่อนี้โรงเรียนเรานะ เข้าชิงหัว โอ้ยอีโก้พุ่งเลย พอถึงเวลาเข้าชิงหัวปุ๊บ พวกนี้เรียนแล้วตก! (หัวเราะ)

เพราะทุกคนที่เข้ามาคือที่หนึ่งหมดอ่ะ พอที่หนึ่งรวมกันมันต้องมีคนตกหรือไม่ผ่านอยู่แล้ว คราวนี้พวกที่หนึ่งจากเมืองต่าง ๆ เขาจะดิ่งมากเลยนะ ปีแรก ๆ จะทำลายอีโก้ จะเริ่มไม่มั่นใจในตัวเอง บางคนเศร้า เคยเป็นที่หนึ่งของจังหวัด มานี่ที่โหล่ แต่พอผ่านไปจะเริ่มตามทัน เริ่มมั่นใจ ค่อย ๆ พัฒนาขึ้น

อย่างนี่ก็เหมือนกัน ฉวนมาแรก ๆ คือที่โหล่เลยนะ เป็นต่างชาติหนึ่งในห้าคน (สี่คนที่เหลือเป็นคนเกาหลี) ตกเละเลย ตอนก่อนจบค่อยโงหัวขึ้น ตอนแรกดิ่งเลยนะ แต่พอตามทัน เริ่มมาคิดตอนจบเทียบดู เฮ้ย เราเก่งขึ้นเยอะเลยนะ ถ้าเราอยู่ที่อื่นแล้วได้ที่หนึ่งตลอด มันจะได้อะไรอ่ะ ตอนแรกเราเละ ตอนหลังเราทำ

เราพัฒนาขึ้นตลอดเลย ได้อะไรเยอะ มันดีกว่าการที่เราได้ที่หนึ่งตลอดและเต็มไปด้วยอีโก้นะ อันนั้นไม่ค่อยพัฒนา

ย้อนมาถามเรื่องจีน เพราะอยู่จีนมา 14 ปีคิดยังไงกับจีนบ้าง ต้องเห็นการเปลี่ยนผ่านที่ไวและรวดเร็วมาก ๆ ของจีน

มันเปลี่ยนหลายอย่างมาก ๆ อ้อ มาแรก ๆ จีนเป็นประเทศที่ตาม สมัยนั้นจะฮิตว่า จีนมีอันนี้เหมือนต่างประเทศแล้วนะ มีเครื่องขายของ มีร้านค้าอัตโนมัติ แต่ปัจจุบันเริ่มนำล่ะ เริ่มทำอะไรที่ทั้งโลกไม่มี แถมพอทำแล้วมันพัฒนาเร็วมาก กล้าทำ แล้วทำให้ชีวิตประจำวันเรา (ในจีน) เปลี่ยนมาก เช่น วันหนึ่งลงมาจากหอ เฮ้ยมันมีตู้ขายกาแฟใต้หอเรา มันจะเวิร์คหรอ เฮ้ย มันเวิร์คอยู่นะ

แล้วของพวกนี้มันจะเป็นแรงบันดาลใจให้คนคิด เช่น จะต้องตั้งกี่ตู้ ตั้งยังไงให้ทำกำไร แล้วเราทำอะไรได้มั่ง รัฐบาลก็ส่งเสริม คนแต่ละคนก็มาคุยกัน กล้าลองทำ ข้อได้เปรียบอีกอย่างคือคนเยอะด้วย ดูอย่างที่ไทยสมมติสร้างอะไรมา คนใช้ 60 ล้านคน แต่จีนสร้างขึ้นมา มี 1,300 ล้านคนใช้

ถ้าสมมติมีเด็กมาถามแล้วขอคำแนะนำว่า มันดีไหมที่จะเรียนเส้นทางนี้คล้าย ๆ ฉวน หรือจริง ๆ พวกเทคโนโลยีอย่าง AI มันคืออนาคตที่กำลังมุ่งไปอย่างแน่นอน

มันเป็นอนาคตอยู่แล้ว คือมองไม่ออกว่าจะมีเหตุผลอะไรที่ทำให้มันไม่บูมต่อไป คือ… อย่างขนาดตอนนี้มันยังมีการสร้างภาษาเองของ AI มันอยู่ที่ว่าคุณจะคิดหรือสร้างอะไรจากฐานข้อมูลที่มี

มันเป็นเทรนด์ เป็นสิ่งที่ต้องเกิดขึ้นอยู่แล้ว ยกตัวอย่าง AI ก็เหมือนสมัยก่อนที่มีการเกิดขึ้นของเครื่องปั่นไฟ หรือพวกเครื่องจักรไอน้ำ คนสมัยนั้นคุยกันเรื่องคุณไปลากท่อนซุง คุณไปหาบน้ำ ใช้แรงตัวเองในการมูลค่า หลังจากมีนวัตกรรมเหล่านี้ก็ปลดปล่อยสิ่งมีชีวิต ไม่ต้องใช้ม้าใช้คนล่ะ ทีนี้คนก็คิดไปตรงอื่น หลังจากนั้นไม่มีใครคิดเรื่องลากท่อนซุง ไปนั่งไปหมุนเครื่องปั่นไฟ คนเริ่มคิดแล้วว่าจะเอาไฟฟ้าเอาพลังงานพวกนี้ไปทำอะไรดี

เพราะว่ายุคปัจจุบันคือใช้สมองแทนกล้ามเนื้อ สมองจะปลดปล่อย คืออาจจะแบบต้องคิดไปอีกขั้น ยุคนี้หาเงินใช้สมอง เราไปเป็นนักกฎหมายใช้สมอง สมองให้บริการและหาเงิน ไปเป็นพวกนักลงทุนหรือการเงิน ก็ต้องคิดว่าจะลงทุนยังไงให้ได้เงินมากสุด อนาคตคนทำอะไร มันต้องขึ้นไปอีกขั้นนึงล่ะ

พูดถึงเรื่องนี้ นักวิจัยด้าน AI ปัจจุบันกระตุกตัวอยู่ที่จีนโดยเฉพาะที่ชิงหัวนี่เยอะมากนะ โอเคว่าหัวกะทิอาจจะไปอยู่ที่อเมริกา แต่ว่าถ้าพูดถึงจำนวนแล้ว นักวิจัย AI อยู่ที่จีนค่อนข้างเยอะ คือพวกนี้เก่งมากในจีน แต่อาจจะไม่เก่งสุด ๆ แบบบนสุด ซึ่งจริง ๆ ไม่ใช่หัวกะทิอย่างเดียวที่จะพัฒนา AI ได้นะ แต่จะว่าไปการพัฒนา AI ก็อาจจะไม่ได้ต้องการเฉพาะคนที่คิดค้นอะไรใหม่เอี่ยมอย่างเดียว มันต้องการคนที่สามารถประยุกต์ใช้ (apply) เหมือนกัน เช่น มี AI สามารถตรวจรูปตัวเดียว คนที่คิดมันก็สำคัญ แต่พอคิดมาแล้วก็เอาไปใช้ทำอะไรได้หลายอย่าง ใช้กับมือถือ รถ ฯลฯ

คนที่คิดระบบนี้อาจจะอยู่หรือเป็นคนอเมริกา แต่คนประยุกต์คือจีน ย้อนไปเรื่องผลิตไฟฟ้า คนคิดคนแรกคือเรือธง เป็นนักคิด (invention) แต่หลังจากนั้นเกิดนวัตกรรมต่าง ๆ มามากมาย เป็นไฟ เป็นเครื่องนู่นนี่นั่นเต็มไปหมด โอเคว่าส่วนมาก จีนอาจจะไม่ใช่คนคิดค้น (discovery) เทคโนโลยี แต่จีนคือประยุกต์ใช้เก่งมาก แอพพลายเร็ว ประยุกต์ใช้ได้มาก ต้นทุนถูก

คุยกันมาสักพัก รู้ว่าความตั้งใจที่เข้าวิศวะคือทำได้แล้ว มีความฝันอะไรที่อยากทำนอกเหนือจากนี้ที่จะทำให้ได้อีกไหม

คือต้อง… ผมตั้งเป้าหมายบนฐานของปัจจุบัน อาจจะมีตั้งเป้าว่าช่วงอายุนี้อยากทำอะไร แต่ส่วนใหญ่ก็คือ based on หรืออยู่บนฐานปัจจุบัน เวลานี้อยากทำอะไร อะไรเข้ามาก็ทำ ถึงเวลามันก็จะมีสิ่งที่เข้ามาแล้วก็ต้องทำอยู่ดี มีโอกาสก็ต้องรับ

แต่เป้าหมายตลอดชีวิตคือต้องทำให้ตัวเองเก่งขึ้นเรื่อย ๆ ห้ามหยุดการเรียนรู้ไม่ว่าจบ ไม่ว่าจะยังไง ต้องเรียนรู้ตลอดเวลา

เป็นแบบ Machine Learning สินะ

ใช่ (หัวเราะ)

มีอะไรที่ตัวเองอยากขอบคุณในอดีต อะไรที่ส่งผลกระทบหรือเป็นจุดเปลี่ยนมาก ๆ ของชีวิตไหม

… (คิดสักพัก) มันก็หลายอย่างนะ อย่างเช่น จริง ๆ หลายจุดเปลี่ยนเลย มาจีนอย่างเงี้ย คือมองอย่างงี้มากกว่า สำหรับเรื่องของจุดเปลี่ยน คือในตอนนั้นไม่รู้เรื่องจุดเปลี่ยนหรอก ยืมที่ Steve Jobs พูดไว้มาใช้ ก็คือ เขาบอกว่าชีวิตเราเหมือนจุด คุณไม่รู้หรอกว่าที่คุณจุด ๆ ไปเนี่ยจะออกมาเป็นรูปอะไร ชอบอะไรก็จุด

เมื่อก่อนเคยชอบเล่นเกมก็คือจุด ๆ หนึ่งคือเกม อนาคตก็จุด ชอบอะไรก็ทำนั่นก็คือจุดไว้ ถึงเวลาวันหนึ่งคุณก็จะเห็นว่า เฮ้ยมันเป็นรูปเว้ย แล้วเราก็ลากเส้นให้มันเป็นรูปได้ แต่ตอนนั้นเราไม่รู้หรอกว่าจุด ๆ นั้นมันจะเกี่ยวหรือกลายเป็นรูปไหม เราก็บอกไม่ได้ว่าจุดไหนเปลี่ยนชีวิต เพราะมันเป็นรูปทั้งรูปอ่ะ เลยคิดว่าอาจจะไม่ต้องไปคิดมากว่าอนาคตอยากจะเป็นนู่นนี่นั่น มันอาจจะไม่เป็นอย่างที่คุณคิดหรอก

ที่สำคัญคุณต้องดูว่าปัจจุบันนี้คุณชอบอะไรแล้วคุณใส่เต็มที่ คุณทำตรงจุดนั้นอ่ะ ไม่ต้องแคร์ว่ามันคือจุดที่จะเป็นภาพอะไร แต่คุณต้องทำ (จุด) ให้มันดำ ให้มันแน่นหนา ให้มันดีพอ แล้วคุณก็จุดไปเรื่อย ๆ ไม่เป็นไรถ้าคุณไม่ชอบ แค่คุณก็จุดก็ทำให้มันดี ให้มันดำ ให้มันสุดยอด ถึงเวลามันก็ ฮื้อ มันต้องใช้ มันได้ใช้ และจุดพวกนี้แหล่ะสร้างความต่างของคน

สมมติคุณไม่จุดอ่ะ คุณก็จะเหมือนแบบคนอื่น แต่ถ้าคุณจุดอ่ะ สมมติคุณทำกาแฟเก่ง คุณพูดภาษาไทยได้ คุณเขียนเว็บเป็น มันรวมกันเป็นคุณสามารถเปิดเว็บขายกาแฟได้ สมมติคุณมีแค่ภาษาไทย โอเคมันมีเจ็ดสิบล้านคน แต่คนในเจ็ดสิบล้านอาจจะมีทำกาแฟเป็นยี่สิบล้านคน ในยี่สิบล้านเขียนเว็บเป็นเหลือล้านคน คุณก็จะสำคัญขึ้นเรื่อย ๆ ถ้าคุณจุด แต่ถ้าคุณแบบขี้เกียจหรือไม่มีเป้าหมาย คุณไม่ชอบมัน หรือคิดว่าไม่มีใครสนับสนุน เขียนการ์ตูนเขียนไปทำไม คุณชอบแต่คุณไม่ทำ คุณก็จะเสียโอกาสในการทำจุดนี้ หรือตัวอย่างเดิม คุณอยากทำกาแฟแต่คุณคิดว่า โอ้ยไม่ได้ทำไม่ได้ใช้หรอก นอนอยู่บ้านดีกว่า คุณก็ไม่ได้จุด ๆ นี้ หรือจะเขียนเว็บ คุณบอกอุ้ยไม่ทำล่ะ อ่านหนังสือ อุ้ยยาก อ่ะวาง คุณก็ไม่มีจุดเด่น เพราะถ้าคุณชอบ คุณทำ และคุณพยายามให้เก่งกว่าคนรอบข้าง เอาให้รู้ให้สุดตรงจุดนั้น ทำไปเรื่อย ๆ ทุกอย่างมันได้ใช้หว่ะ แล้วคุณก็เด่น

สุดท้ายล่ะ มีอะไรอยากฝาก อยากแนะนำคนอ่านบ้าง

เอางี้ดีกว่า เราก็ไม่ได้โปรจีนมาก ไม่ได้ชอบจีนทุกอย่าง ไม่ใช่ว่าแบบแฟนพันธุ์แท้จีน เราก็ไม่ชอบจีนหลายอย่างนะ แต่อยากเสนอความคิดที่ว่า คือที่ไทยอาจจะมีกระแสต่อต้านจีนว่าไม่ดีอ่ะ คือไม่ดีก็ส่วนไม่ดี

แต่ที่แน่ ๆ จีนเนี่ยลองคิดว่าเป็นรถไฟความเร็วสูงที่จะวิ่งไปข้างหน้า แล้วไม่ว่าไทยเราจะทำอะไร เราลดความเร็วรถไฟขบวนนี้ไม่ได้หรอก เราไม่สามารถทำอะไรกับเขาได้หรอก เขาจะมุ่งไปสู่อนาคตที่เร็วมาก

ทีเนี้ย สิ่งที่เราทำและควรทำที่สุด คือเราควรกระโดดขึ้นรถไฟคันนี้ไหม ไม่ใช่ว่าแบบ อี๋ รถไฟคันนี้สกปรก ใช่ คุณไม่ขึ้นก็ได้ แต่คุณไม่ได้ไปกับเขานะ แล้วคุณไม่ได้ขึ้นอ่ะ เขาช้าลงหรือเปล่า ก็ไม่ ไม่แคร์คุณนะ

ใช่มันอาจจะไม่ดีหลายอย่าง แต่อาจจะต้องมองว่าเขาไม่ดีอะไร แล้วเขาดีอะไร แล้วเราได้ประโยชน์อะไร เราจะได้ผลประโยชน์อะไรจากการผงาดของจีน เราก็เก็บเกี่ยวสิ จะไปบอกว่าเขาขากถุย เราเลยไม่เอากำไรจากเขา มันก็ไม่น่าจะดี

ลองคิดว่ารถไฟความเร็วขบวนนี้กำลังจะไปอนาคต แล้วเราล่ะจะกระโดดขึ้นไหม

  1. ในการจัดอันดับมหาวิทยาลัยที่ดีที่สุดของโลกปี 2019 ชิงหัวได้ลำดับ 17 วัดโดย QS World Rankings และอันดับ 22 โดย Time Highers Education

One thought on “วิศวกรแห่งยุค AI และ China ผ่านฉากชีวิตของ ธัญพิสิษฐ์ เฉิน

Comments