คงไม่มีใครปฏิเสธได้ว่า วิกฤตโลกร้อนถือเป็นภัยคุกคามต่อมนุษยชาติอย่างรุนแรง ในแต่ละปีอุณหภูมิโลกค่อย ๆ เพิ่มสูงขึ้น พืชและสัตว์นานาพันธุ์ รวมถึงปะการังกำลังจะไม่สามารถดำรงชีวิตอยู่ในโลกนี้ได้ นอกจากนี้ วิกฤตโลกร้อนยังส่งผลกระทบให้เกิดภัยธรรมชาติที่รุนแรงและบ่อยครั้งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นภัยแล้ง พายุ น้ำท่วม และไฟไหม้ป่า

โดยปี 2562 ถือเป็นปีที่อากาศร้อนที่สุดในประวัติศาสตร์ของมวลมนุษยชาติ ซึ่งมีสาเหตุมาจากปรากฏการณ์เอลนีโญ (El Nino) และการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (Climate Change) ทั้งนี้ องค์การบริหารสมุทรศาสตร์และบรรยากาศแห่งสหรัฐอเมริกา (National Oceanic and Atmospheric Administration: NOAA) เปิดเผยข้อมูลว่า เดือนมิถุนายน 2562 ที่ผ่านมาถือเป็นเดือนมิถุนายนที่โลกร้อนที่สุดในรอบ 140 ปี โดยมีอุณหภูมิสูงขึ้นกว่าเดิมประมาณ 1 องศาเซลเซียส (ปกติอุณหภูมิโลกเดือนมิถุนายนโดยเฉลี่ยประมาณ 15.28 องศาเซลเซียส) ถึงเวลาแล้วจริง ๆ ที่เราทุกคนต้องตระหนักและร่วมมือกันในการแก้ไขปัญหาโลกร้อน!

มีหลายท่านที่อยู่ในแวดวงไอทีตั้งข้อสังเกตว่า เทคโนโลยีที่มนุษย์คิดค้นขึ้นและกำลังอยู่ในความสนใจทั่วโลก นั่นคือ “เอไอ” (AI: Artificial Intelligence) หรือที่เรียกกันว่า “ปัญญาประดิษฐ์” นั้น จะสามารถเป็นอัศวินม้าขาวที่มาช่วยแก้ไขปัญหาภาวะโลกร้อนได้หรือไม่?

เอไอ คือโปรแกรมหรือระบบคอมพิวเตอร์ที่ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อทำงานและตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดแทนมนุษย์ นอกจากนั้น เอไอยังสามารถเพิ่มความฉลาดขึ้นได้เองโดยการเรียนรู้จากข้อมูล ในปัจจุบันมีการประยุกต์ใช้เอไอทั่วไปในหลากหลายงาน ไม่ว่าจะเป็นโปรแกรม Siri บนระบบโทรศัพท์มือถือไอโฟนที่โต้ตอบกับผู้ใช้ โปรแกรมพยากรณ์ราคาหุ้นหรือราคาน้ำมันล่วงหน้า ระบบเพิ่มผลผลิตทางการเกษตร ระบบดูแลสุขภาพคนไข้ และอื่น ๆ อีกมาก บริษัทไมโครซอฟท์เล็งเห็นความสำคัญของเอไอและเชื่อมั่นว่าเอไอจะเป็นตัวพลิกเกม (Game changer) ในการจัดการปัญหาภาวะโลกร้อนนี้ จึงได้ทุ่มงบประมาณ 50 ล้านเหรียญสหรัฐฯ สำหรับระยะเวลา 5 ปี จัดตั้งโครงการ “เอไอเพื่อโลก” (AI for Earth) ขึ้น โดยสนับสนุนทุนวิจัยให้แก่นักวิจัยมากกว่า 10 ประเทศทั่วโลก โดยเน้นพัฒนาเอไอเพื่อพยากรณ์สภาพภูมิอากาศ เพื่อศึกษาวิจัยเรื่องความหลากหลายทางชีวภาพ และเพื่อการบริหารจัดการน้ำและการเพาะปลูก

นอกจากนี้ อีกตัวอย่างหนึ่งของความสำเร็จในการใช้เอไอช่วยลดปัญหาภาวะโลกร้อน ตัวอย่างเช่น กรณีของบริษัทดีปไมนด์ (DeepMind) ซึ่งเป็นบริษัทลูกของกูเกิลที่เคยสร้างชื่อเสียงกระฉ่อนโลกด้วยการสร้างเอไอ “อัลฟาโกะ” เอาชนะแชมป์หมากล้อมชาวเกาหลีใต้ ลี เซ ดอล ไปแล้วเมื่อหลายปีก่อน โดยดีปไมนด์ใช้เอไอเข้าไปลดการใช้ไฟฟ้าของระบบทำความเย็นในดาต้าเซ็นเตอร์ของกูเกิล ทั้งนี้ ดาต้าเซ็นเตอร์มีขนาดใหญ่มากและมีคอมพิวเตอร์เซิร์ฟเวอร์จำนวนมากซึ่งกินกำลังไฟฟ้าในปริมาณมหาศาล โดยดีปไมนด์ใช้ข้อมูลการใช้ไฟฟ้าของดาต้าเซ็นเตอร์ในอดีตมาฝึกสอนให้ระบบเอไอทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลที่ได้พบว่า “เอไอลดการใช้ไฟฟ้าไปได้ถึง 40 เปอร์เซ็นต์”

โดยข้อดีของเอไอของดีปไมนด์ คือ สามารถรับข้อมูลการใช้ไฟฟ้าจากตัวเซ็นเซอร์จำนวนหลายพันตัวผ่านเครือข่ายได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งหากจะใช้คนมาติดตามและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเหล่านี้แทนเอไอ คงต้องใช้บุคลากรมากมาย ซึ่งจะส่งผลให้มีปริมาณข้อมูลที่สื่อสารระหว่างกันในเครือข่ายมากขึ้น และทำให้กระบวนการเชื่องช้านำมาสู่การไม่สามารถลดการใช้ไฟฟ้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้น หากดาต้าเซ็นเตอร์อื่น ๆ ทั่วโลกหันมาใช้เทคโนโลยีเอไอแบบดีปไมนด์ ก็น่าจะช่วยลดภาวะโลกร้อนที่เกิดจากดาต้าเซ็นเตอร์ได้ดี

นอกจากเอไอที่ได้กล่าวข้างต้นแล้ว เรายังสามารถใช้เอไอจัดการกับปัญหาภาวะโลกร้อนได้อีกหลายแนวทาง เช่น ทำให้เข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันของปัญหานี้อย่างถ่องแท้ ใช้พยากรณ์อนาคตอย่างแม่นยำ ใช้สร้างวัสดุใหม่ ๆ ที่มีคาร์บอนต่ำ ใช้ทำธุรกิจให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น สิ่งเหล่านี้ก็จะช่วยส่งผลในทางที่ดีขึ้นกับภาวะโลกร้อนโดยรวม ทั้งนี้ เมื่อเดือนมิถุนายน 2562 ที่ผ่านมา มีความพยายามจากกลุ่มนักวิจัยด้านเอไอจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก บริษัทยักษ์ใหญ่ทางไอทีและหน่วยงานวิจัยหลายแห่งได้ร่วมกันเสนอแนวทางการใช้เอไอในงานสัมมนาวิชาการนานาชาติ ICML 2019 Workshop โดยเน้นไปที่การใช้เอไอเพื่อลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ด้วยการปรับปรุง พัฒนา เพิ่มประสิทธิภาพของระบบไฟฟ้า การขนส่ง การสร้างตึกอาคาร การทำอุตสาหกรรมและการใช้พื้นที่ดิน นอกจากนี้ นักวิจัยยังได้เสนอแนวทางการใช้เอไอสำหรับการปรับตัวเพื่อต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ ด้วยการใช้เอไอสร้างแบบจำลองสภาพภูมิอากาศที่แม่นยำ ใช้พยากรณ์ความเสี่ยงและการวางแผนเพื่อการบริหารจัดการภัยพิบัติที่กระทบต่อชีวิตและความเป็นอยู่ของมนุษย์

โดยสรุปแล้ว จะเห็นได้ว่าเอไอได้เริ่มเข้ามามีบทบาทในการจัดการปัญหาภาวะโลกร้อน ซึ่งเราได้แต่หวังว่า เอไอจะค้นพบวิธีการจัดการภาวะโลกร้อนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อย ๆ อย่างไรก็ตาม ทุกสิ่งทุกอย่างในโลกมีสองด้านเสมอ เอไอก็เช่นเดียวกัน แม้มีข้อดีก็มีข้อเสีย การใช้งานอะไรต้องสมดุล ยกตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ เอไออาจแย่งงานของมนุษย์ไปทำ ซึ่งมนุษย์เองก็ต้องเร่งปรับตัวให้ทำงานร่วมกับระบบเอไอที่จะเข้ามามีบทบาทในอนาคตมากขึ้นเรื่อย ๆ กล่าวคือ เราต้องใช้เอไอเป็นเสมือนเครื่องมือที่จะทุ่นแรง และช่วยทำงานต่าง ๆ ให้มีประสิทธิภาพมากกว่ามนุษย์จะพึงทำได้ แต่เราเองก็ต้องขยับปรับตัว พัฒนาทักษะการทำงาน และอาจทำงานที่เอไอทำไม่เก่งหรือทำไม่ได้ อาทิ งานที่เกี่ยวกับการใช้ความคิดสร้างสรรค์ (creativity) หรืองานที่ต้องอาศัยทักษะทางสังคม (social skill) ที่สำคัญ พวกเราแต่ละคนล้วนมีบทบาทในการแก้หรือลดปัญหาภาวะโลกร้อนเช่นกัน อย่าปล่อยให้เป็นหน้าที่ขององค์กรหรือใครคนใดคนหนึ่งเท่านั้น

เราต้องช่วยในส่วนที่เราทำได้ อาทิ การลบข้อมูลดิจิทัลที่ไม่เกิดประโยชน์ ซึ่งจะช่วยลดการเก็บข้อมูลที่ดาต้าเซ็นเตอร์ เมื่อร่วมด้วยช่วยกันหลาย ๆ คน ขยายวงไปสู่หลาย ๆ พันล้านคน ก็จะช่วยชะลอหรือแก้ปัญหานี้ได้แน่นอน เพราะปัญหาภาวะโลกร้อนเข้าขั้นวิกฤตขึ้นทุกวัน หากเราไม่ดำเนินการใด ๆ รุ่นลูกรุ่นหลานเราอาจอยู่บนโลกนี้ต่อไปไม่ได้หรืออาจต้องประสบความยากลำบากอย่างหนัก เราในฐานะมนุษย์ที่ได้เกิดและอยู่อาศัยในโลกนี้ต้องช่วยกัน เพื่อส่งต่อสภาพแวดล้อมที่ดีขึ้นหรืออย่างน้อยก็ไม่แย่ลงไปอีกให้กับคนรุ่นหลังต่อไปครับ

บทความโดย

ศ.ดร.บุญเสริม กิจศิริกุล (หนึ่งในทีมวิจัย KBO Earth)

ประวัติผู้เขียน

ศ.ดร.บุญเสริม กิจศิริกุล เป็นอาจารย์ประจำภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ อาจารย์ประจำภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

– สอบชิงทุนรัฐบาลญี่ปุ่นได้อันดับที่ 1 ไปเรียนปริญญาตรี โท และเอกที่มหาวิทยาลัย Tokyo Institute of Technology ประเทศญี่ปุ่น

– สมัยเรียนปริญญาเอกทำวิจัยเกี่ยวกับเรื่องเอไอ-ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

– เป็นคนไทยคนแรก ๆ ที่มีผลงานตีพิมพ์ในการประชุมวิชาการนานาชาติที่สำคัญในสาขานี้คือ International conference on Machine Learning และ AAAI (Conference on Artificial Intelligence)

– หลังจบปริญญาเอก กลับมาเป็นอาจารย์ที่ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ก็ได้เริ่มสอนวิชาเอไอ แต่งหนังสือ “ปัญญาประดิษฐ์” ที่ได้ถูกใช้เป็นหนังสืออ้างอิงในมหาวิทยาลัยหลายแห่งในประเทศไทย และได้เริ่มเปิดสอนวิชา Machine Learning เป็นแห่งแรกในเมืองไทย เมื่อ 20 กว่าปีก่อน

– มีผลงานวิจัยตีพิมพ์ในวารสารวิชาการนานาชาติและการประชุมวิชาการนานาชาติมากกว่า 100 เรื่อง

– ได้รับโปรดเกล้าฯ เป็นศาสตราจารย์คนแรกของประเทศไทยในสาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์เมื่อปี พ.ศ. 2549