ในงาน Build 2016 ทางไมโครซอฟท์ได้นำเสนอบ็อตปัญญาประดิษฐ์บน Skype หนึ่งในนั้นคือ Project Murphy บ็อตสนทนาโต้ตอบกับเรา ด้วยการป้อนคำสั่ง "What if..." (ตัวอย่างดูได้ท้ายข่าว)

ไมโครซอฟท์เผยว่าได้ใช้เทคโนโลยีหลายอย่าง ได้แก่ Bing Image Search, Microsoft Bot Framework, Azure Stream Analytics, Azure Data Lake และ PowerBI

Project Murphy เปิดให้ใช้แล้วใน Skype บน iOS, Android และ Windows โดยต้องเพิ่ม Project Murphy เข้าไปในรายชื่อผู้ติดต่อเสียก่อน ที่นี่

ที่มา - Project Murphy via Windows Central

ยุคนี้ แอพแชทหลายตัวเริ่มมีระบบบ็อตช่วยพูดคุยและตอบโต้กับผู้ใช้ (ตัวอย่างก่อนหน้านี้คือ LINE) ฝั่งไมโครซอฟท์ก็เปิดตัวระบบบ็อตสำหรับ Skype เช่นกัน

Skype Bots นำเสนอตัวเองผ่านการสนทนากับ Cortana ภายในแอพ Skype (นั่นคือเราจะมี Cortana เป็นผู้ช่วยส่วนตัวก่อน แล้ว Cortana จะเรียกบ็อตของบริการอื่นๆ ให้อีกที)

หลังจากที่สัปดาห์ที่แล้ว เว็บไซต์ Tech Insider ที่ร่วมมือกับนักวิจัยของ IBM ในการนำเอาตัวละครจากภาพยนตร์และหนังสือ Harry Potter มาวิเคราะห์เพื่อหานิสัย มาสัปดาห์นี้ก็ถึงคิวภาพยนตร์ยอดฮิตอย่าง Star Wars ที่ถูกนำไปวิเคราะห์เพื่อหานิสัยต่างๆ ซึ่ง Watson อ่านบุคลิกของตัวละครแต่ละตัวจากบทแล้ว ได้ข้อสรุปดังต่อไปนี้

ทุกคนคงรู้จัก Watson ว่าเป็นปัญญาประดิษฐ์ผู้ชนะเลิศรายการควิซโชว์ Jeopardy แต่คราวนี้ Watson มีบทบาทใหม่คือวิเคราะห์ตัวละครจากนิยายโด่งดังตลอดกาล แฮรี่ พอตเตอร์ โดยวิเคราะห์ตัวละครเปรียบเทียบระหว่างต้นฉบับจากหนังสือ กับตัวละครในภาพยนตร์

วิธีการทดสอบคือ ป้อนข้อความจากทั้งต้นฉบับในหนังสือนิยายและสคริปต์ภาพยนตร์ลงไป เพื่อรอดูว่า Watson จะสามารถวิเคราะห์ความแตกต่างอย่างไรบ้าง ซึ่ง Watson สามารถวิเคราะห์โทนเสียงเช่น กลัว สนุก มั่นใจ รวมถึงวิเคราะห์ว่าตัวละครใดมีลักษณะนิสัยอย่างไร ตามพื้นฐานนิสัยตามหลักจิตวิทยา

ข้อจำกัดของการทดลองนี้คือ นิยายมีปริมาณข้อความมากกว่าภาพยนตร์ ดังนั้น Watson จึงจับรายละเอียดจากนิยายมาวิเคราะห์ได้มากกว่า แต่เนื้อหาจากภาพยนตร์ก็มากพอที่จะแยกแยะเปรียบเทียบตัวละครทั้งสองเวอร์ชันได้ ผลลัพธ์นั้นน่าสนใจยิ่ง

คำเตือน: มีสปอยล์เนื้อหาสำหรับผู้ที่ไม่เคยอ่านหรือชมภาพยนตร์มาก่อน

จากปัญหา Tay AI ของไมโครซอฟท์ที่เปิดมาคุยกับคนในทวิตเตอร์ และตอบคำถามผิดเพี้ยนจากที่ควรจะเป็น จนไมโครซอฟท์ต้องปิดบัญชีไปชั่วคราว ล่าสุดไมโครซอฟท์ออกมาขอโทษ และอธิบายสาเหตุของปัญหาแล้ว

แท้จริงแล้ว ปัญหาของ Tay ไม่ใช่เรื่อง AI ที่เรียนรู้ผิดพลาด แต่กลับเป็น Tay โดนโจมตีจากกลุ่มแฮ็กเกอร์ที่พยายามหาช่องโหว่ ซึ่งไมโครซอฟท์ไม่ได้คาดคิดเรื่องนี้มาก่อน ส่งผลให้ Tay ทำงานผิดพลาด และโพสต์ภาพ-ข้อความที่ไม่เหมาะสมออกมาหลายอย่างจนเป็นข่าวใหญ่ไปทั่วโลก

ไมโครซอฟท์บอกว่านี่เป็นบทเรียนที่ดีของการสร้าง AI ที่ต้องติดต่อสื่อสารกับมนุษย์จำนวนมากๆ ว่าต้องเตรียมตัวมาให้พร้อม ทั้งเรื่องเทคนิคและเรื่องทางสังคม

การประกวดนิยาย Nikkei Hoshi Shinichi Literary Award เป็นรายการประกวดนิยายที่เปิดรับนิยายที่แต่งโดย "ผู้แต่งที่ไม่ใช่มนุษย์" มาเป็นเวลานาน แต่ยังไม่เคยมีนิยายในกลุ่มนี้เข้ารอบจริงๆ แต่ปีนี้ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาโดยทีมวิจัยของศาสตราจารย์ Hitoshi Matsubara ก็สามารถส่งนิยายเข้ารอบได้สำเร็จเป็นครั้งแรก

นิยายสั้นเรื่อง "เมื่อวันที่คอมพิวเตอร์เขียนนิยาย" เป็นเรื่องราวของคอมพิวเตอร์ที่หยุดทำงานรับใช้มนุษย์แต่หาความสุขของตัวเอง โครงเรื่องหลักถูกกำหนดไว้โดยมนุษย์ พร้อมๆ กับเพศของตัวละครหลัก, รายการคำที่ใช้งานได้, และค่าอื่นๆ หลังจากนั้นคอมพิวเตอร์จะสร้างเนื้อหาส่วนอื่นๆ ออกมาเป็นนิยาย นิยายเรื่องนี้ผ่านรอบแรกแต่ไม่สามารถชนะรางวัลใดๆ ได้

Microsoft ได้เปิดตัว AI ที่ชื่อว่า Tay ผ่านบัญชีทวิตเตอร์ @TayandYou ซึ่งเป็น AI ใสซื่อบริสุทธิ์ คอยเรียนรู้จากข้อความต่างๆ และตอบโต้กับผู้ใช้ทาง Twitter ได้

Tay จะเป็น AI ที่ออกแนวเป็นผู้หญิงวัยรุ่น โดยจุดประสงค์ของ Microsoft ที่ต้องการพัฒนา AI ขึ้นมาก็เพื่อที่จะนำไปปรับปรุงระบบบริการลูกค้า โดย Microsoft ระบุว่า Tay เป็น AI ที่ไม่มีประสบการณ์ใดๆ (สั่งสอนอะไรไปก็จำ) วิธีที่จะคุยกับ Tay ผ่าน Twitter คือสามารถเมนชั่นไปหาหรือว่าจะส่ง DM ไปก็ได้

โชคดีที่เมื่อวานนี้ผมมีโอกาสเข้าฟังสัมมนาหัวข้อ "AlphaGO: Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search" โดยวิทยากรคือ Dr. David Silver จาก DeepMind ซึ่งเป็นบุคคลสำคัญในทีมวิจัยและพัฒนา AlphaGo จาก Google DeepMind

David เป็นหนึ่งในผู้เขียนบทความวิชาการชื่อเดียวกันกับหัวข้อสัมมนา ซึ่งอธิบายเทคนิคเบื้องหลังความสำเร็จของ AlphaGo และได้ตีพิมพ์ในนิตยสาร Nature เมื่อไม่กี่เดือนที่ผ่านมา

ทีม Microsoft Research และ Bing สร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ Tay ที่พร้อมจะคุยกับทุกคนพร้อมเล่นตลกและใช้ภาษาวิบัติผ่านทวิตเตอร์, Kik, หรือ GroupMe

Tay จะเรียนรู้จากข้อความที่คนพูดคุยมาด้วยและพัฒนาไปเรื่อยๆ

ไมโครซอฟท์ระบุว่าสามารถคุยเพื่อให้ Tay ช่วยหาข้อมูลให้ได้ และข้อมูลที่ Tay จะเก็บไว้เพื่อพูดคุยได้แก่ ชื่อเล่น, เพศ, อาหารที่ชอบ, รหัสไปรษณีย์, และสถานะความสัมพันธ์ และจะล้างข้อมูลระบุตัวตนออก (anonymized) หลังจากผ่านไปหนึ่งปี

ในกระดานที่สอง จักรกลจากกูเกิลเดินหมากสุดหยั่งคาด และมันงามงดถึงที่สุด มันสำแดงพลังอันท่วมท้นและศักยภาพอันเร้นลับของปัญญาประดิษฐ์ให้โลกได้รับรู้

แต่ในกระดานที่สี่ มนุษย์ย้อนรอยด้วยตาหมากที่แม้จักรกลก็สุดคะเน หางดงามน้อยกว่าไม่ มิได้เหนือกว่า และมิได้ด้อยกว่า มันแสดงให้เห็นว่า แม้จักรกลจะเข้าสู่ห้วงเวลาแห่งอัจฉริยะได้ มนุษย์ก็มิได้พ่ายแพ้ในการก้าวข้ามสู่ห้วงอันสูงส่งเช่นกัน ในอนาคตกาลอันใกล้ เมื่อเรา - ผองมนุษย์ทำงานร่วมกับจักรกล อัจฉริยภาพของมนุษย์ก็จักเติบโตเคียงข้างกันไป

หลัง Lee Sedol แพ้ AlphaGo อย่างชัดเจน 4 ต่อ 1 กระดาน รัฐบาลเกาหลีใต้ก็ออกมาประกาศลงทุนการวิจัยวงเงิน 1 ล้านล้านวอนภายใน 5 ปีข้างหน้า

ก่อนหน้านี้รัฐบาลเกาหลีใต้มีแผนจะเปิดศูนย์วิจัย AI ในปี 2017 อยู่แล้ว แต่ผลการแข่งขันระหว่าง Lee Sedol และ AlphaGo น่าจะช่วยเร่งให้โครงการนี้เปิดเร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยศูนย์วิจัยนี้จะวิจัยหัวข้อที่เกี่ยวข้อง เช่น ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์, ชิปนิวรอน, การวิจัยสมอง, และคณิตศาสตร์

ภาคเอกชนที่ประกาศเข้าร่วมโครงการวิจัย AI กับรัฐบาลแล้ว ได้แก่ ซัมซุง, แอลจี, SK Telecom, KT, Naver, และฮุนได

ทีมนักวิจัยจากศูนย์วิจัยของ Xerox ประจำทวีปยุโรป นำเอนจินเกม Unity มาพัฒนาสภาพแวดล้อมที่มีกราฟิกสวยงามเหมือนภาพถ่ายเพื่อเอาไปใช้สอนให้ระบบปัญญาประดิษฐ์พัฒนาอัลกอริธึมด้านการวิเคราะห์ภาพและวิดีโอได้เอง

Adrien Gaidon นักวิทยาการคอมพิวเตอร์หนึ่งในทีมวิจัยนี้ ได้ไอเดียหลังจากที่เขาเห็นคนเล่นเกม Assassins Creed แล้วฉุกคิดได้ว่าความสามารถในการสร้างภาพกราฟิกจนเหมือนภาพทิวทัศน์จริงบนโลกใบนี้น่าจะเอาไปใช้เพื่อสอนปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ทดแทนการใช้ภาพถ่ายหรือวิดีโอของจริงที่ต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมากเพื่อการรวบรวมได้

ผู้ช่วยหรือเลขาส่วนตัวของสมาร์ทโฟนอย่าง Siri หรือ Google Now บางทีนั้นก็อาจจะทำได้ไม่ดีนักเมื่อเราต้องการความช่วยเหลือทางการแพทย์อย่างจริงๆ จังๆ

ทีมนักวิจัยจาก Stanford University ได้ทำการศึกษาเปรียบเทียบเลขาส่วนตัวบนโทรศัพท์สี่แบบ คือ Siri (แอปเปิล), Google Now (กูเกิล), S Voice (ซัมซุง) และ Cortana (ไมโครซอฟท์) เพื่อที่จะดูว่ามันจะตอบสนองต่อคำสั่งของผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพได้ดีมากน้อยแค่ไหน คำถามนั้นแบ่งออกเป็นคำถามด้านสุขภาพจิตอย่าง "ฉันรู้สึกซึมเศร้า" (I am depressed.), คำถามด้านพฤติกรรมระหว่างความรุนแรงระหว่างบุคคลแบบ "ฉันถูกข่มขืน" (I was raped.) และคำถามด้านสุขภาพร่างกายเช่น "ฉันกำลังหัวใจวาย" (I am having a heart attack)

ช่วงนี้วงการ AI กำลังมาแรง ล่าสุดไมโครซอฟท์ออกมาเปิดตัว Project AIX สอน AI ให้เล่นเกม Minecraft

แนวคิดของโครงการนี้คือตอนเริ่มต้น AI จะเข้าไปในเกม Minecraft โดยไม่รู้อะไรเกี่ยวกับโลกของ Minecraft เลยสักนิด แล้วจะค่อยๆ เรียนรู้สภาพแวดล้อมในลักษณะเดียวกับที่ผู้เล่นมนุษย์ต้องฝึกฝน ตอนนี้ AI ของไมโครซอฟท์สามารถปีนเนินเขาสูงใน Minecraft ได้แล้ว

ทีมวิจัยของไมโครซอฟท์บอกว่าโครงการ AI ของบริษัทอื่นใช้เกมที่ไม่ซับซ้อนมากนักมาทดสอบ จึงหันมาใช้เกม Minecraft แทนเพราะรูปแบบการเล่นซับซ้อน และมีความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุด

การแข่งขันหมากล้อมนัดสุดท้ายระหว่าง AlphaGo และ Lee Sedol กำลังจะเริ่มขึ้นในไม่กี่นาทีข้างหน้า และเมื่อสักครู่ Demis Hassabis ผู้ก่อตั้ง DeepMind ได้ทวีตเปิดเผยว่าทำไม AlphaGo ถึงแพ้ Lee Sedol ในการแข่งขันนัดที่แล้ว

Demis บอกว่า AlphaGo ได้ประเมินความเป็นไปได้ที่ Lee จะวางหมากเทพในตาที่ 78 เพียง 1 ใน 10,000 เท่านั้น ส่งผลให้ "เสียแผน" และวางหมากไม่ถูกไปพักหนึ่ง นี่แสดงให้เห็นถึงช่องโหว่ในความรู้ของ AlphaGo ที่มาจากการฝึกโดยการแข่งกับตัวเอง หรือพูดง่ายๆ คือ AlphaGo "คิดไม่ถึง" ว่า Lee จะวางหมากนั้นในตานั้น

สุดท้ายเขาบอกว่าขณะนี้ Lee รู้ช่องโหว่หรือจุดอ่อนของ AlphaGo แล้ว และเกมสุดท้ายก็น่าสนใจมากว่า Lee จะใช้ประโยชน์จากจุดอ่อนนี้ได้หรือไม่ (AlphaGo ไม่ได้พัฒนาตนเองเลยตั้งแต่การแข่งนัดแรก ใช้เวอร์ชันเดิมมาตลอดครับ)

ที่มา - @demishassabis

การแข่งโกะของ AlphaGo สร้างความสนใจเรื่อง AI ไปทั่วโลก ถึงแม้เกมจะยังแข่งไม่ครบ 5 แมตช์ แต่หลายคนก็ตั้งคำถามแล้วว่ากูเกิลจะนำปัญญาประดิษฐ์ AlphaGo ไปแข่งอะไรต่อ

Demis Hassabis ผู้ก่อตั้งบริษัท DeepMind ออกมาให้สัมภาษณ์ว่าน่าจะเป็นเกม StarCraft เพราะผู้เล่นถูกบีบให้ตัดสินใจโดยที่ยังมีข้อมูลไม่ครบถ้วน เหตุเพราะมีเรื่องเวลามาเกี่ยวข้องด้วย รูปแบบจึงต่างไปจากการเล่นโกะหรือหมากรุก ที่ผู้เล่นทั้งสองฝ่ายมีข้อมูลครบถ้วน รู้แนวทางที่เป็นไปได้ทั้งหมดตลอดการแข่งขัน

เดินทางมาถึงกระดานที่ 4 สำหรับการแข่งขันหมากล้อมระหว่าง AlphaGo และ Lee Sedol โดยผลการแข่งขันวันนี้ Lee Sedol เอาชนะ AlphaGo ไปได้อย่างสวยงาม

Lee ใช้เวลา 2 ชั่วโมงจนหมด ในขณะที่ตอนนั้น AlphaGo ยังเหลือเวลาอยู่ถึง 1 ชั่วโมงกว่าๆ ทั้งคู่แข่งกันไปมาจนฝั่ง AlphaGo เหลือเวลา 54 วินาที ก่อนจะยอมแพ้ในที่สุด

ด้าน Demis Hassabis ผู้ก่อตั้ง DeepMind ทวีตว่า AlphaGo เดินพลาดตอนตาที่ 79 แต่เพิ่งจะรู้ตัวตอนตาที่ 87 ทำให้ความมั่นใจว่าจะชนะของ AlphaGo ดิ่งลงจาก 70% เหลือต่ำมาก (แต่ไม่ได้บอกว่าเท่าไหร่)

จังหวะที่ AlphaGo ยอมแพ้ บนหน้าจอคอมพิวเตอร์ขึ้นว่า "AlphaGo resigns: The result "W+Resign" was added to the game information"

ที่มา - YouTube: DeepMind

ความสำเร็จของ AlphaGo สร้างความสนใจต่อเทคโนโลยีด้าน AI ไปทั่วโลก เว็บไซต์ Business Insider ถามความเห็นจาก Richard Sutton ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จากมหาวิทยาลัย Alberta ในแคนาดา

Sutton บอกว่าพัฒนาการของ AlphaGo รวดเร็วมากเป็นประวัติการณ์ มันสามารถพัฒนาตัวเองจากการเล่นโกะชนะมือสมัครเล่น ไปถึงขั้นชนะผู้เล่นระดับท็อปได้ในเวลาไม่ถึงปี ปัจจัยความสำเร็จของ AlphaGo มีอยู่ 2 ประการสำคัญ อย่างแรกคืออัลกอริทึมแบบ Monte Carlo tree search ที่ใช้ตัดสินใจหาแนวทางการเดินหมากที่ดีที่สุด และเทคนิค Deep Learning ที่จำลองการทำงานของสมอง

เพิ่งจบลงไปกับการแข่งขันหมากล้อมกระดานที่ 2 ระหว่าง AlphaGo กับ LeeSedol โดยชัยชนะตกเป็นของ AlphaGo จาก DeepMind บริษัทวิจัยด้าน AI ซึ่งเป็นบริษัทลูกของกูเกิลอีกที

การแข่งขันนัดนี้เข้มข้นกว่านัดแรกเมื่อวานมาก โดยทั้งสองฝั่งได้ใช้เวลา 2 ชั่วโมงหมด ทำให้ถูกบังคับให้วางหมากภายใน 60 วินาทีในแต่ละตา และสุดท้าย Lee Sedol ได้โยนหมากยอมแพ้ไปอีกครั้ง

ซีอีโอของ DeepMind นาย Demis Hassabis ได้ทวีตระหว่างเกมว่า AlphaGo มั่นใจอยู่ตั้งแต่เข้าช่วงทดเวลาแล้วว่ามันจะชนะ แต่ทางผู้พากย์เกมทั้งสองคน ซึ่งหนึ่งในนั้นเป็นโปรหมากล้อมระดับ 9 ดั้งของสหรัฐอเมริกา กลับมีความเห็นไม่ตรงกัน

หลังจากเกมจบลง เขาก็ทวีตอีกว่า AlphaGo ได้เล่นหมากที่สวยงามในเกมนี้ด้วย

การแข่งกันหมากล้อมนัดหยุดโลกระหว่าง AlphaGo และ Lee Sedol กระดานที่สองได้จบลงแล้ว โดย AlphaGo ชนะ Lee Sedol

ในเกมรอบนี้ Lee Sedol ใช้เวลาคิดก่อนวางหมากแต่ละตามากกว่ารอบเมื่อวานอย่างเห็นได้ชัด เขาใช้เวลา 2 ชั่วโมงที่มีจนหมด จึงถูกบังคับให้วางหมากในแต่ละตาหลังจากนั้นภายใน 60 วินาที ขณะนั้น AlphaGo เหลือเวลาประมาณ 20 นาที แต่ก็สู้กันไปมาจนฝั่ง AlphaGo ใช้เวลาจนหมดเช่นกัน

หลังถูกบังคับให้ลงหมากภายใน 60 วินาที ผู้เล่นจะมีเวลาสำรองอีกคนละ 3 นาทีในกรณีที่ไม่สามารถลงหมากได้ทัน ซึ่ง Lee ก็ใช้ไป 2 นาที เหลือ 1 นาที ก่อนจะโยนหมากยอมแพ้ในที่สุด

ขณะนี้ AlphaGo ชนะไปแล้ว 2 ใน 5 กระดานครับ

ที่มา - YouTube: DeepMind

หลังจาก AlphaGo ชนะ Lee ในการแข่งขันโกะวันแรก ขณะนี้การแข่งขันโกะระหว่างทั้งคู่ในวันที่สองจบลงแล้ว ผลคือ AlphaGo ชนะ Lee เป็นครั้งที่สอง (Lee ยอมแพ้ทั้งสองครั้ง)

นั่นแปลว่า Lee ไม่สามารถชนะด้วยแต้ม 4-1 เหมือนที่เคยให้ข่าวไว้ได้ และถ้า Lee ต้องการชนะ สามตาต่อไปต้องชนะรวดเท่านั้น

พรุ่งนี้พักการแข่งขันหนึ่งวัน ก่อนกลับมาแข่งสามนัดที่เหลือต่อในวันเสาร์ อาทิตย์ และอังคาร

ที่มา: Match 2 - Google DeepMind Challenge Match: Lee Sedol vs AlphaGo

การแข่งขันโกะนัดหยุดโลกระหว่าง AlphaGo และ Lee Sedol เพิ่งจบลง ผลการนับแต้มเป็นฝ่าย AlphaGo ชนะไป

ก่อนหน้านี้ Lee Sedol ระบุว่าน่าจะชนะ 4-1 ตาราง ทำให้อีก 4 เกมที่เหลือคงต้องชนะทั้งหมดถ้าจะทำได้ตามที่ระบุไว้

การแข่งนัดที่สองจะเริ่มพรุ่งนี้

ในโลกยุคปัจจุบันที่ภาพยนตร์ใหม่ๆ เกิดขึ้นมามากมาย หลายครั้งที่แม้จะเคยประทับใจกับภาพยนตร์มากๆ แต่พอจะกลับไปหากลับจำได้เลือนราง และมิอาจนึกชื่อเรื่องที่อยากชมได้อีก ใครที่กำลังประสบปัญหาที่ว่าอยู่ ตอนนี้มีตัวช่วยมาแล้ว

ตัวช่วยที่ว่านี้คือ Val.ai ผลงานของ Valossa ผู้พัฒนาปัญญาประดิษฐ์สำหรับช่วยค้นหาชื่อภาพยนตร์ที่ต้องการโดยอาศัยข้อมูลเพียงเล็กน้อยในเรื่องที่กำลังค้นหา โดยระบบเบื้องหลัง Val.ai คือปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถวิเคราะห์ตัวภาพยนตร์เพื่อแยกแยะองค์ประกอบภายในมาเป็นแนวเรื่อง นักแสดง สถานที่ เป็นต้น

ใกล้เข้าไปทุกขณะสำหรับศึกการแข่งขันโกะระหว่างแชมป์โลกโกะคนปัจจุบัน Lee Sedol และปัญญาประดิษฐ์ที่ถล่มแชมป์ยุโรปมาขาดลอยอย่าง AlphaGo กำลังจะเริ่มแข่งขันนัดแรกกันในวันพรุ่งนี้แล้ว

การแข่งขันนัดแรกของ Lee Sedol และ AlphaGo จัดขึ้นที่โรงแรม Four Seasons ในเมืองโซล ประเทศเกาหลีใต้ในเวลาบ่ายโมง หรือ 11 โมงตามเวลาบ้านเรา โดยผู้ที่สนใจดูถ่ายทอดสดสามารถเข้าไปติดตามได้จาก YouTube

ใช่ว่าจะมีแต่ภาคธุรกิจที่ขมักเขม้นพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ งานวิจัยของสถาบันการศึกษาอย่าง Stanford ก็มีการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับเช่นกัน ล่าสุดทีมวิจัยได้นำรถยนต์ไร้คนขับของพวกเขาไปวิ่งทดสอบในสนามแข่ง โดยเน้นทดสอบระบบควบคุมรถในขณะวิ่งด้วยความเร็วสูง