จรัล งามวิโรจน์เจริญ
หลังจากที่ครั้งก่อนผมได้นำเสนอบทความเรื่อง Data Journalism ในรูปแบบของการคุยกับแชทบอททุเรียนน้อยช่างสงสัยไปถึง 3 ตอนด้วยกัน วันนี้ผมขอปรับรูปแบบบทความกลับมาเป็นการนำเสนอแนวคิดอีกอย่างที่ผมอยากจะแชร์ให้กับท่านผู้อ่านได้ลองติดตามกันนะครับ ถ้าหากใครมีข้อเสนอแนะหรืออยากแชร์อะไรกันบ้างก็ลองทิ้งความเห็นไว้ด้านล่างได้นะครับ
เมื่อพูดถึงสุภาษิต “รวมกันเราอยู่ แยกกันเราตาย” เรามักจะนึกถึงการต่อสู้แข่งขันในสมรภูมิอันดุเดือด แต่เรามักจะไม่ค่อยนึกถึง กระบวนการที่ทำให้คนสามารถรวมเป็นหนึ่งภายใต้ความหลากหลาย หรือ unity in diversity (หากจะให้ขยายความก็คือ การที่คนที่มีความคิดเห็นที่แตกต่างกันมาร่วมกันทำเป้าหมายอันเดียวกันให้ประสบผลสำเร็จได้) ซึ่งกระบวนนี้เป็นการประมวลข้อมูลของระบบต่างๆ ที่เราเจอในธรรมชาติรอบตัวเรา (แต่เราอาจจะไม่เคยคิดว่ามันเป็นระบบมาก่อน) ไม่ว่าจะเป็นระบบการหาอาหารของมด การหาถิ่นรังใหม่ของผึ้ง รวมทั้งการขยายพันธุ์ของราเมือก (slime mold) ซึ่งมีกระบวนการในการเสียสละ (self-sacrifice) เพื่อทำให้กลุ่มราสามารถแพร่กระจายได้ เป็นต้น (ผมจะขยายความแนวคิดการทำงานเหล่านี้ให้ฟังในย่อหน้าถัดๆ ไปนะครับ)
เมื่อหันมามองรูปแบบการดำเนินชีวิตของมนุษย์ที่สอดคล้องกับคำกล่าวในย่อหน้าข้างต้น เราจะพบว่าในโลกของการกีฬาเอง ทีมที่แข็งแกร่งและชนะสม่ำเสมอคือทีมที่มีการทำงานร่วมกันที่ดี (synergy) ส่วนในโลกออนไลน์ก็มีการทำ crowdsourcing ซึ่งเป็นการระดมความคิดเพื่อร่วมกันแก้ปัญหาบางอย่าง แม้จะไม่มีผู้นำแต่ระการระดมความคิดนี้ทำให้เกิด Collective Intelligence หรือความฉลาดของกลุ่ม ที่เกิดจากการร่วมมือ (collaboration) ร่วมกำลังความสามารถ (collective effort) หรือการแข่งขัน (competition) ของคนซึ่งนำไปสู่การตัดสินใจที่เห็นพ้องกัน (consensus decision) ซึ่งการร่วมกันเหล่านี้เป็นที่มาของการทำให้กลุ่มสามารถแก้ปัญหาในระดับสูงหรือมีความซับซ้อนได้เพิ่มขึ้น อันนำไปสู่การสร้างความสามัคคีและช่วยพัฒนาของมนุษยชาติในขั้นต่อไปได้
ผมขออธิบายตัวอย่างกระบวนการสร้าง Collective Intelligence อย่างง่ายๆ จากสิ่งมีชีวิตที่อยู่รอบตัวเรา เพื่อให้คุณผู้อ่านได้เห็นภาพ ตามกันมากขึ้นนะครับ ตัวอย่างแรกก็คือมด มดเป็นสิ่งมีชีวิตที่ใช้สิ่งต่างๆ รอบตัวช่วยในการบอกทิศทาง เช่น ตำแหน่งของพระอาทิตย์ รูปแบบของ polarized light มุมมอง ทิศทางกลิ่น ลม ลายพื้น พออาหารในรังมดใกล้จะหมด มดต้องทิ้งรังแล้วออกหาแหล่งอาหารใหม่ ที่มีระยะทางที่เหมาะสม (optimal) เพื่อประหยัดเวลา เวลาออกหาอาหาร (foraging) มดแต่ละตัวก็จะขยับเหมือนเดินสุ่มๆ และใช้การสื่อสาร ด้วยสารเคมีฟีโรโมนที่ทิ้งไว้ตามทางเดินเหมือนเศษขนมปัง เพื่อบอกมดตัวอื่นเกี่ยวกับเส้นทางไปยังแหล่งอาหาร หรือเส้นทางกลับรัง ปกติแล้วเวลาหาอาหารมดแบ่งเป็น 2 กลุ่ม มดที่เป็นตัวหาแหล่งอาหาร (Scout) มดที่ทำหน้าที่เป็นตัวเก็บอาหารกลับมาที่รัง (Gatherer) มด Scout สร้างรอยทางไว้ให้กับมดที่เก็บอาหาร พอมดเดินซ้ำตามรอยจนสารฟีโรโมนเริ่มเข้มข้นตามรอยทางมดตัวอื่นๆ ก็จะเริ่มใช้ทางนั้นทำให้การหาและขนย้ายอาหารมีประสิทธิภาพดีขึ้น พอมดคุ้นเคยกับสถานที่รอบๆ รังมากขึ้น มดที่มีประสบการณ์ก็จะใช้ความรู้ ถ่ายทอดให้สมาชิกอื่นและนำทางให้การค้นหาอาหารเร็วขึ้น มดไม่ได้เป็นสัตว์ฉลาดแต่มดหนึ่งรังรวมกันทำงานได้ฉลาด ถึงขนาดที่คนเอากระบวนการและ algorithm มาช่วยในการตอบโจทย์ที่ซับซ้อนอย่างปัญหาการจัดเส้นทางและกำหนดการได้ (routing and scheduling problems)
ตัวอย่างต่อมาที่ผมอยากยกมาแลกเปลี่ยนต่อไปคือ ผึ้ง ในหนังสือ Honeybee Democracy ของ Tom Seeley ซึ่งเป็น Professor of Neurobiology and Behavior ที่ Cornell University เสนอว่าการตัดสินใจในรังผึ้งเป็นเหมือนระบอบประชาธิปไตย ถึงแม้รังผึ้งจะมีราชีนีผึ้ง (queen bee) แต่ราชีนีผึ้งไม่ได้ปกครอง ราชีนีผึ้งเป็นเพียงแม่ที่คลอดลูกผึ้งของรัง ในรังผึ้งหนึ่งรังจะมีราชีนี 1 ตัวและ ผึ้งแรงงาน (worker bee) 10,000-50,000 ตัว ในช่วงฤดูใบไม้ผลิหรือต้นฤดูร้อนจำนวนประชากรผึ้งเพิ่มมากจนล้นรังผึ้ง และเพิ่มจนต้องหารังใหม่ แต่ผึ้งไม่ต่างคนต่างหา ผึ้งมีการรวมคณะกรรมการ (คล้ายๆ ส.ส.) ประมาณ 300-500 ตัว (เป็น scout bee เพศหญิง) เพื่อหารังใหม่ เพราะนี่เป็นความเป็นความตาย ของทั้งรังในระยะเวลาอันสั้น กรรมการก็ประกอบไปด้วย scout bee ที่มีประสบการณ์ความเก๋าในการหารังใหม่และหาทางกลับมายังรังเดิมได้ (ถ้าไปหารังได้แต่กลับไม่ได้ก็คงเสียของ)
หลังจากสรรหาแล้วกรรมการชุดนี้ก็ลาดตระเวนตามที่ต่างๆ ที่มีดอกไม้เป็นหลายๆ กิโลเมตร แล้วกลับมายังรัง จากนั้นผึ้งแต่ละตัวที่เจอรังที่ดีในทำเลดีก็เริ่มทำโฆษณาประกาศให้ผึ้งรู้ด้วยวิธีที่น่ารัก โดยการส่ายก้น (waggle dance) ไปในทิศทางของรังใหม่ ส่ายรุนแรงแสดงว่าเป็น candidate site ที่ดี ส่ายนานก็อยู่ไกลส่ายสั้นก็อยู่ใกล้ พอต่างคนต่างส่ายไปได้ซักพัก scout ตัวอื่นก็จะเริ่มไปสำรวจรังใหม่ที่นำเสนอ ถ้าเห็นด้วยว่ารังนั้นๆ ดีก็จะส่ายตาม ทำจน scout ส่ายตามกันหมด ซึ่งกระบวนการนี้คล้ายกับ voting แต่เรียกว่า quorum (vote แล้วไปสำรวจ site เหมือนหาข้อเท็จจริงเพื่อยืนยันการโฆษณา)
จากการวิเคราะห์ของ Tom Seeley พบว่ากระบวนการนี้เลือกรังใหม่ที่ดีที่สุดจาก candidate site ทั้งหมด จุดที่สำคัญของกระบวนการนี้คือ การโฆษณาที่ซื่อสัตย์ และการตรวจสอบได้จริงของ site นี่เป็นอีกตัวอย่างของ Collective Intelligence ที่แสดงพลังของการใช้กระบวนการในการแชร์ การรวมข้อมูล และการตัดสินใจอย่างมีระบบ ถ้าคุณผู้อ่านอยากดู lecture ที่ Tom พูดเกี่ยวกับงานนี้ดูได้ที่นี่
และตัวอย่างสุดท้ายของบทความเรื่องนี้ตอนแรกคือ ราเมือก (slime mold) ตามปกติแล้วราเมือกมักจะถูกเปรียบว่าเป็นสัตว์เซลล์เดียว เหมือนอะมีบา แต่ราเมือกเป็นสิ่งมีชีวิตเซลล์เดียวที่อยู่รวมกันเป็นล้านกลายเป็นเซลล์ใหญ่ที่ใช้ชีวิตเหมือนเซลล์เดียว John Bonner Professor of Biology, Princeton University ใช้เวลาเกือบ 70 ปีในการศึกษาราเมือก ซึ่งเขากล่าวว่า พวกมันได้แสดงรูปแบบของเชาวน์ปัญญา (intelligence) บางอย่าง โดยเฉพาะในช่วงที่อาหารของมันเริ่มหมด หลังจากที่มันอาศัยในบริเวณใกล้ๆ กันเป็นจำนวนมาก เมื่อราเมือกเริ่มกินอาหารหมด มันจะกลับมารวมตัวกันตรงกลางใหม่ ดังที่เห็นใน video นี้ สิ่งที่น่าทึ่งก็คือพฤติกรรมของราเมือกบางส่วนเสียสละตนเอง (self-sacrifice) กลายร่างเป็นลำต้นที่ไม่แปรเปลี่ยนเป็นสปอร์ เพื่อให้ราเมือกมีลำต้นที่สูงและสามารถขยายอาณาบริเวณในการแพร่กระจายของกลุ่มมันได้ดีขึ้น (ประมาณว่าสละชีพเพื่อชนชาติราเมือก) รูปแบบการกระจายของราเมือกในแล็บสามารถดูได้จากลิงก์นี้ นอกเหนือจากนี้นักวิจัยจาก Hokkaido University ที่ญี่ปุ่น พบว่าราเมือกบางพันธุ์สามารถค้นหาเส้นทางที่สั้นและดีที่สุดของเส้นทางหาอาหาร ซึ่งจากงานวิจัยพบว่า โครงสร้างของเครือข่าย (network) ที่ราเมือกสร้างมีประสิทธิภาพ (efficiency) การทนต่อความผิดพลาด (fault tolerance) ค่าใช้จ่าย (cost) เทียบเท่ากับเครือข่ายรถไฟของประเทศญี่ปุ่นซึ่งถือว่าเป็นระบบเครือข่ายที่ดีที่สุดในโลก
จากตัวอย่างที่ผมยกมาข้างต้น ผมเชื่อว่าคุณผู้อ่านคงเริ่มจะเห็นไอเดียอะไรบางอย่างเกี่ยวกับกระบวนการทำงานที่ทำให้เกิด Collective Intelligence หรือความฉลาดของกลุ่ม จากเจ้าสิ่งมีชีวิตรอบๆ ตัวของเราแล้วไม่มากก็น้อย หากเราพิจารณาให้ดีๆ ก็จะยิ่งเห็นได้ว่าเราสามารถนำสิ่งที่พวกมันทำกันเป็นปกตินี้มาพัฒนากระบวนการทำงานของเราได้ด้วยซ้ำ ในบทความครั้งหน้าผมจะแชร์ให้คุณผู้อ่านได้เห็นประโยชน์ของ Collective Intelligence นี้มากขึ้นไปอีกว่า ในปัจจุบัน วงการฟุตบอล หรือในโลกออนไลน์นั้นมีการนำ Collective Intelligence มาปรับใช้จนเกิดประโยชน์ได้อย่างไรบ้าง
ข่าวหรือบทความที่เกี่ยวข้อง
