จรัล งามวิโรจน์เจริญ
คราวที่แล้วผมได้พูดถึง collective intelligence ในสิ่งมีชีวิตตัวเล็กๆ ได้แก่ มด ผึ้ง รา ไปแล้ว วันนี้เรามาดู collective intelligence ที่มาจากการรวมตัวกันของคน เช่น ในกีฬาหรือ crowdsourcing (การกระจายให้คนจำนวนมากมาร่วมทำงานออนไลน์) ในโลกออนไลน์กันบ้าง ซึ่งต่างก็มีลักษณะการทำงานเป็นทีมที่ทำได้ดี ทั้งยังมีกระบวนการในการรวมข้อมูล สื่อสาร และตัดสินใจที่ดีอีกด้วย
Luis von Ahn (Computer scientist at Carnegie Mellon University) ช่วงที่เรียน Ph.D. ได้ช่วย advisor ของเค้าพัฒนาระบบที่ใช้ตรวจสอบว่าสิ่งที่พยายามจะล็อกอินเข้าระบบเป็นคอมพิวเตอร์ (spambot) หรือคน ระบบนี้เรียกว่า CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) โดยระบบนี้จะให้ภาพของตัวหนังสือที่บิดเบี้ยว 2 คำมาพร้อมกัน จากนั้นจะให้คนที่จะล็อกอินตอบ ซึ่งในสมัยนั้นเครื่องจะไม่สามารถแยกแยะคำพวกนี้จากภาพได้ นั่นแสดงว่าถ้าตอบไม่ได้สิ่งที่พยายามจะล็อกอินก็น่าจะเป็นคอมพิวเตอร์ หลังจากที่เขาทำไปได้สักพัก Luis ก็คิดว่าเวลา 10 วินาทีที่ให้คนมาตอบคำถามเพื่อล็อกอินเข้าระบบนี้น่าจะนำมาใช้ประโยชน์ได้ จากการร่วมพัฒนาระบบตรวจสอบข้างต้น จึงเป็นที่มาของ reCAPTCHA ในปี ค.ศ. 2006 (ซึ่งคุณอาจจะเจอเวลาสร้าง account ใหม่หรือล็อกอินเข้าเว็บไซต์) โดยระบบใช้ประโยชน์จากความสามารถของมนุษย์ในการแปลงภาพตัวหนังสือที่อ่านยากมาแปลงหนังสือให้เป็นหนังสือดิจิทัล (digitize) โดยให้คนช่วยระบุว่าภาพตัวหนังสือที่อ่านยากเหล่านั้นคือคำว่าอะไร
ทั้งนี้ หลักการทำงานของ reCAPTCHA ก็คล้ายเดิม คือ การใช้ภาพตัวหนังสือชุดแรกกับชุดที่สอง โดยภาพชุดแรกเป็นภาพที่ระบบคอมพิวเตอร์รู้คำตอบ ส่วนภาพตัวหนังสือที่สองเป็นคำที่ดึงมาจากกรุหนังสือเก่าของ New York Times ซึ่งใช้เครื่องสแกนมาแต่ระบบฯ อ่านไม่ออก ถ้าสิ่งที่ล็อกอินสามารถบอกคำแรกได้ถูกแสดงว่าสิ่งที่ล็อกอินเป็นคน จากนั้นระบบจะสมมติว่าคำที่สองถูกต้องแล้วจะเก็บเข้าระบบเพื่อไปเทียบเคียงกับคนอื่นที่เห็นคำคำเดียวกันเพื่อยืนยันคำตอบ
Luis ประมาณเบื้องต้นว่าคนใช้เวลา 10 วินาทีต่อ 1 CAPTCHA ซึ่งมีประมาณ 200 ล้าน CAPTCHAs ต่อวัน รวมเป็น 5 แสนชั่วโมงต่อวัน ซึ่งการใช้วิธีนี้สามารถนำไปใช้แปลงเป็นหนังสือดิจิทัลได้ประมาณ 5 ล้านเล่มต่อปี นอกจากนี้ยังใช้ reCAPTCHA มา digitize New York Times Archive ตั้งแต่ปี ค.ศ. 1850-1980 ได้ในระยะเวลาน้อยกว่า 1 ปี นี่เป็นอีกรูปแบบหนึ่งของ crowdsourcing ที่ใช้กระบวนการออนไลน์บวกกับพลังสมองของคน (human computation) ทำให้ลดเวลาในการประมวลข้อมูลอย่างมหาศาล
หลังจากนั้น reCAPTCHA ก็ถูกกูเกิลซื้อไป แต่ Luis ก็ยังใช้คอนเซปต์เดิมที่ผสมผสาน crowdsourcing (การกระจายให้คนจำนวนมากมาร่วมทำงาน online) + human computation (ใช้สมองคนมาช่วยประมวลผล) + gamification (การทำให้งานสนุกเหมือนเกม) มาพัฒนาเป็น Duolingo Website ที่ใช้ในการสอนภาษาและนำข้อมูลที่ผู้ใช้เรียนไปใช้ในการแปลภาษา Luis เชื่อว่าถ้าคนจนต้องการจะเรียนภาษาอังกฤษเพื่อยกความเป็นอยู่ เค้าคงไม่มีกำลังที่จะจ่าย 500 เหรียญเพื่อที่เรียนภาษาพอจะยกตัวเองออกจากความยากจน นี่เป็นแรงบันดาลใจให้เค้าใช้ Duolingo สร้างโอกาสให้คนมีไม่มีโอกาส
ยกตัวอย่าง ถ้าคนที่จะเรียนภาษาสเปนรู้ภาษาอังกฤษ Duolingo จะให้แปลคำภาษาสเปนโดยที่ให้เห็นความหมายของคำ พอทำไปถึงจุดหนึ่งก็จะให้เริ่มแปลประโยคโดย Duolingo จะให้ประโยคเดียวกันกับหลายๆ คนเพื่อที่จะใช้ยืนยันคำตอบที่ดีที่สุด Luis คาดว่า เขาสามารถใช้ Duolingo แปลวิกิพีเดียเป็นภาษาสเปนในระยะเวลา 80 ชั่วโมง ถ้าเค้ามีคนใช้ Duolingo สำหรับภาษาสเปน 1 ล้านคน การใช้เกมมาเป็นตัวกลางในการทำ crowdsourcing ก็เป็นกระบวนการที่มีประสิทธิภาพ และก่อให้เกิด collective intelligence
ตัวอย่างเกมอื่นๆ ที่ใช้วิธี crowdsourcing ก็มีหลายตัวอย่าง เช่น Mozak เป็นเกมที่ให้คนมาช่วยลากเส้นสมองในภาพ 3 มิติซึ่งคนทำได้ดีกว่าเครื่อง เพื่อที่จะช่วยให้คอมพิวเตอร์หรือระบบเข้าใจโครงสร้างกิจกรรมของ neuron เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของสมองซึ่งกว่าจะวาดเส้นครบคงใช้เวลาพักนึง แต่ crowdsourcing จะช่วยลดระยะเวลาและก่อให้เกิดประโยชน์อย่างมหาศาล กระบวนการสร้างองค์ความรู้ใหม่ที่กล่าวมาข้างต้น เช่น การแปลภาษา การให้คนช่วยลากเส้นโดยทำให้เป็นเกม ก็เป็นกระบวนการหนึ่งของ collective intelligence ที่ทำให้เกิดประโยชน์ต่อส่วนรวมจำนวนมาก
ตัวอย่างสุดท้ายของ Collective Intelligence ในบทความนี้ คือการประสานงานกันในทีม football ที่แข็งแกร่ง โดยการทำงานของทีมจะมีลักษณะที่นักฟุตบอลเล่นด้วยกันป็นหนึ่งเดียว ทีมมีความโดดเด่นมีความเป็นระบบ ทีมมีความยืดยุ่นปรับเปลี่ยนไปตามสถานะการณ์ของเกมได้ดี มีการวิเคราะห์ว่าทีมที่เป็น High performance team เช่น เยอรมันมีสถิติ 2 อย่างที่ทำได้ดี สถิติตัวแรกpacking-rate คือจำนวนคนที่ฝ่ายรุกเอาชนะฝ่ายตรงข้าม เช่น ผ่านบอลหรือจ่ายลูกยาวข้ามฝ่ายตรงข้าม 3 คน packing-rate ก็ได้ +3 แต้ม สถิติตัวที่สอง impect คือจำนวนคนที่ฝ่ายรุกเอาชนะกองหลัง ยิ่งเอาชนะได้มากคนโอกาสทำประตูก็มากขึ้น ยกตัวอย่างรอบรองชนะเลิศ FIFA 2014 เยอรมนีชนะบราซิล 7-1 สถิติที่เห็นได้ชัดในเกมนี้ก็คือ packing-rate 402 (เยอรมนี) เมื่อเทียบกับ 341 (บราซิล) IMPECT 84 (เยอรมนี) เมื่อเทียบกับ 53 (บราซิล)
อีกสิ่งที่ทำให้ทีมเยอรมนีเหนือกว่าทีมอื่นๆ คือกลยุทธ์ในการเตรียมทีม มนุษย์มีความสามารถที่จะทำงานหลากหลายอย่าง พอมาทำงานเป็นทีมการวางแผนและสื่อสารก็เป็นสิ่งที่สำคัญที่จะทำให้การปฏิบัติที่ดี Joachim Low โค้ชทีมชาติเยอรมันรู้ว่าทีมทางยุโรปไม่เคยชนะ World Cup ที่จัดในเขตร้อน เช่น อเมริกาใต้ เพราะทีมส่วนใหญ่หมดแรงและล้าเร็วเมื่ออยู่ในสภาพอากาศร้อนชี้น เขาก็เลยปรับการเล่นของทีมให้เล่นคุมบอลให้น้อยลงเพื่อที่จะเก็บกำลังในแมทช์หลังๆ นอกจากนี้ Low ให้นักเตะศึกษาจุดอ่อนจุดแข็งของคู่ต่อสู้และฝึกทีมให้คิดโต้ตอบสถานการณ์ต่างๆ (if-then strategies) อย่างรวดเร็วอย่างเป็นทีมอีกด้วย
ในบทความครั้งหน้าผมจะพูดถึงการนำ collective intelligence มาประยุกต์ใช้ในองค์กรหรือในสังคมว่าเมื่อเรารวมกันแล้วความฉลาดของคนในประเทศจะเกิดขึ้นและนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างไร และถ้าเราคนไทยไม่สามัคคีทำบางสิ่งบางอย่างที่เป็นประโยชน์ต่อชาติบ้านเมืองด้วยตัวของพวกเราเองแล้ว ในอนาคตอาจจะเกิดเหตุการณ์ที่เรียกได้ว่า ‘รวมกันเราฉลาด แยกกันฉลาด เราตาย’ได้อย่างไร
