มีประเด็นเล็ก ๆ จากที่ Geoffrey Hinton หนึ่งในสองนักวิทยาศาสตร์ที่ได้รับรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ประจำปี 2024 จากงานวิจัยด้าน Machine Learning ซึ่งที่ผ่านมาเขาให้ความสำคัญเรื่องอันตรายจาก AI มาก จนเลือกลาออกจากกูเกิลเพื่อให้มีอิสระในการวิจารณ์

Hinton กล่าวในโอกาสที่รับรางวัลโนเบล ในงานแถลงข่าวของ University of Toronto โดยตอนหนึ่งเขาบอกว่า "ผมเป็นคนที่โชคดี เพราะมีลูกศิษย์ที่ฉลาดจำนวนมาก ฉลาดมากกว่าผมด้วย พวกเขาออกไปทำในสิ่งที่ถูกต้อง ทำในสิ่งที่ดี ที่ผมภาคภูมิใจเป็นพิเศษก็คือลูกศิษย์คนหนึ่งของผมได้ไล่ Sam Altman ออกด้วย"

Geoffrey Hinton และ John Hopfield เป็นนักวิทยาศาสตร์ที่ได้รางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ประจำปี 2024 จากผลงานวิจัยด้าน machine learning

John Hopfield ปัจจุบันอายุ 91 ปีแล้ว เขาจบปริญญาเอกสาขาฟิสิกส์จาก Cornell University และเป็นผู้บุกเบิกงานวิจัยด้าน neural network และคิดค้น Hopfield network เครือข่ายนิวรอนแบบชั้นเดียว ที่นิวรอนแต่ละตัวเชื่อมกับนิวรอนตัวอื่น

กูเกิลประกาศเปลี่ยนชื่อ TensorFlow Lite (TF Lite) รันไทม์สำหรับรันโมเดล AI บนอุปกรณ์พกพา มาเป็นชื่อใหม่ LiteRT (RT = Runtime)

เหตุผลที่เปลี่ยนเป็นเพราะ TensorFlow Lite พัฒนาตัวเองไปไกลมากกว่า TensorFlow โดยรองรับโมเดลที่พัฒนาด้วยเฟรมเวิร์คยี่ห้ออื่นๆ เช่น PyTorch, JAX, Keras ด้วย รองรับโมเดลหลายรูปแบบทั้ง ML, LLM, diffusion ทำให้การมีคำว่า TensorFlow แปะอยู่ในชื่อจึงชวนให้สับสน ว่าตกลงแล้วใช้กับโมเดลค่ายไหนได้บ้าง

ชื่อใหม่ LiteRT สืบทอดคำว่า Lite ของเดิมต่อ และต้องการแสดงให้เห็นว่าเป็นรันไทม์ขนาดเบา (lite) เอาไว้รันงาน on-device AI บนอุปกรณ์พกพาได้หลากหลาย

ไมโครซอฟท์มี DirectML เป็นไลบรารีมาตรฐานสำหรับงานประมวลผล AI บนวินโดวส์ ใช้งานกับฮาร์ดแวร์ได้หลากหลาย ทั้งซีพียู จีพียู และ NPU โดยก่อนหน้านี้รองรับ NPU ของ Intel Core Ultra

ล่าสุดไมโครซอฟท์ประกาศว่า DirectML รองรับ Hexagon NPU ของชิป Snapdragon X Elite แล้ว แปลว่านักพัฒนาที่ซื้อ Copilot+ PC พลัง Arm สามารถเรียกใช้งาน NPU ผ่าน DirectML ได้เอง โดยจำเป็นต้องใช้ Windows 11 24H2 ที่ยังมีสถานะเป็นรุ่นทดสอบอยู่

ปัญญาประดิษฐ์ตอนนี้สามารถทำความเข้าใจภาพ-เสียงได้เป็นอย่างดี แต่ประสาทสัมผัสหนึ่งที่คอมพิวเตอร์และ AI ยังเข้าไม่ถึงอย่างน้อยก็ตอนนี้คือการดมกลิ่น

Osmo เป็นสตาร์ทอัปที่ก่อตั้งโดย Alex Wiltschko และเขาก็เป็นซีอีโออยู่ มีเป้าหมายคือพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่สร้างกลิ่นตามเงื่อนไขได้แบบที่เราใช้ AI สร้างภาพและข้อความเสียง

Wiltschko เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านระบบประสาทวิทยาการดมกลิ่น เขาจบปริญญาเอกด้านนี้จาก Harvard University และทำงานเป็นนักวิจัยที่ฝ่าย Google Research โดยตอนนั้นงานของเขาคือการพัฒนา Machine Learning ที่สามารถคาดเดากลิ่นที่เกิดขึ้นจากโครงสร้างโมเลกุลที่ระบุ ซึ่งต่อมาเขาก็ลาออกมาก่อตั้ง Osmo ในปี 2022

Slack มีฟีเจอร์ด้าน AI หลายอย่างและเปิดใช้งานมาแล้วตั้งแต่ต้นปี ซึ่งตอนนั้นบอกว่าไม่ได้นำข้อมูลแชทผู้ใช้งานไปเทรนข้อมูล แต่ก็ไม่ได้บอกว่าแล้วเอาข้อมูลที่ไหนมาเทรน

ล่าสุด Corey Quinn ผู้บริหาร DuckBill Group แพลตฟอร์มจัดการต้นทุนการใช้คลาวด์ เปิดเผยการค้นพบใน Slack เป็นข้อความที่ระบุว่า หากองค์กรต้องการยกเว้นการใช้ข้อมูลของลูกค้ามาเทรนโมเดลก็สามารถยกเลิก (opt-out) ได้ โดยให้ตัวแทนหลักขององค์กรที่ติดต่อกับ Slack อีเมลแจ้งขอ opt-out แล้ว Slack จะทำการยกเว้นการใช้ข้อมูลมาเทรนโมเดลต่อไป

Lenovo รายงานผลการสำรวจความคิดเห็น CIO ทั่วโลก Lenovo Global CIO Report 2024 ซึ่งเป็นการสำรวจปีที่สาม โดยสอบถามจาก CIO 750 คน ใน 10 ประเทศ การสำรวจในปีนี้หลายคำถามเป็นเรื่องเกี่ยวกับ AI

ประเด็นที่น่าสนใจในผลการสำรวจมีดังนี้

ทีมวิจัยนำโดย Global Fishing Watch วิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมช่วงปี 2017-2021 ทำให้ได้ข้อมูลการเดินเรือของเรือขนาดใหญ่อย่างละเอียดโดยไม่เคยมีมาก่อน และทำให้รู้ว่าน่านน้ำแต่ละแห่งถูกใช้งานอย่างไรบ้าง

แม้เรือขนส่งจะมีการถ่ายทอดสัญญาณรหัสประจำเรือและตำแหน่งแต่หลายลำก็ไม่ได้เปิดวิทยุเอาไว้ รวมถึงเรือจำนวนมากเป็นการประมงผิดกฎหมาย งานวิจัยใหม่นี้จับภาพถ่ายดาวเทียมและแยกประเภทของเรือแต่ละลำโดยตรงผ่านระบบ machine learning ทำให้เห็นชุดข้อมูลละเอียดและครบถ้วนมากขึ้น

The Information รายงานว่า Alphabet บริษัทของแม่กูเกิล ได้จัดการประชุมในฝ่ายขายโฆษณา ซึ่งตอนนี้มีพนักงานประมาณ 30,000 คน โดย Sean Downey หัวหน้าฝ่ายในอเมริกาบอกว่าจะมีการปรับโครงสร้างทีมฝ่ายขายใหม่ แต่ไม่ได้ระบุว่าจะมีการปลดพนักงานด้วยหรือไม่

แนวทางเบื้องต้นคือการรวมพนักงานในฝ่ายต่าง ๆ และย้ายพนักงานจำนวนหนึ่งไปดูแลส่วนลูกค้ารายใหญ่ที่งบโฆษณาสูงเพิ่มเติม ในรายงานบอกว่ากูเกิลจะผลักดันการใช้ Machine Learning ในการขายโฆษณามากขึ้น ซึ่งช่วยให้ลูกค้าซื้อโฆษณามากขึ้นในทุกแพลตฟอร์มของกูเกิล

ทีม Machine Learning ของแอปเปิลออกเฟรมเวิร์กสำหรับงาน Machine Learning บน Apple Silicon เรียกชื่อว่า MLX (Machine Learning Explore) โดยสามารถดาวน์โหลดได้ผ่าน GitHub

แอปเปิลบอกว่า MLX เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับนักพัฒนา ในการรันโมเดล ML ที่ออกแบบมาให้ทำงานได้มีประสิทธิภาพสูงสุด บนอุปกรณ์ที่ใช้ชิป Apple Silicon

กูเกิลประกาศอัพเกรดระบบตัวกรองอีเมลสแปมใน Gmail ซึ่งระบุว่าเป็นการอัพเกรดครั้งใหญ่ที่สุดในรอบหลายปี โดยใช้ระบบแยกแยะคำตัวใหม่ RETVec (Resilient & Efficient Text Vectorizer) ที่มีความสามารถเข้าใจข้อความโฆษณาที่มีการดัดแปลงคำหลบเลี่ยง เช่น ใส่อักขระพิเศษ อีโมจิ สะกดคำผิด ที่ทำให้คนยังอ่านเข้าใจได้ แต่คอมพิวเตอร์อาจไม่เข้าใจ

ตัวอย่างคำที่อีเมลโฆษณาใช้เพื่อหลบ เช่น C0NGRATULATIONS (แทนที่ด้วยเลขศูนย์), Jᴀ̲ᴄ̲ᴋ̲pot ใส่ขีดเส้นใต้ให้จับคู่ด้วย Unicode ปกติไม่ได้ เป็นต้น

Vesuvius Challenge โครงการตั้งรางวัลสำหรับการอ่านม้วนหนังสือ Herculaneum ที่ถูกฝังในเถ้าภูเขาไฟ Vesuvius ที่ระเบิดขึ้นเมื่อ ค.ศ. 79 ประกาศรางวัลแรกให้กับ Luke Farritor นักศึกษาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์อายุ 21 ปี ที่สามารถอ่านตัวอักษร 10 ตัวแรกในม้วนหนังสือได้สำเร็จโดยไม่เปิดม้วนหนังสือออกมา ได้รางวัล 40,000 ดอลลาร์

แม้ว่าม้วนหนังสือ Herculaneum จะคลี่ออกมาอ่านไม่ได้แต่ก็มีบางชิ้นที่หลุดออกมาเอง และก่อนหน้านี้ทีมวิจัยของศาสตราจารย์ Brent Seales พบหมึกที่ใช้เขียนข้อความจากภาพ CT-scan ทำให้มีความหวังว่าจะอ่านข้อความในม้วนหนังสือได้โดยไม่ต้องแกะม้วนออกมา ดูภาพสแกนและพบรอยแตกของม้วนหนังสือเป็นรอยจากการเขียนตัวอักษร

DigitalOcean ประกาศซื้อกิจการ Paperspace ผู้ให้บริการคลาวด์โครงสร้างพื้นฐาน IaaS เน้นรองรับแอพพลิเคชันที่ต้องการสเกลการใช้งานจีพียูโดยเฉพาะ ซึ่ง DigitalOcean มองว่าดีลนี้จะนำมาเสริมกับบริการคลาวด์ที่มีอยู่แล้ว เพื่อรองรับการใช้งานด้าน AI และ Machine Learning มากขึ้น

มูลค่าของดีลนี้อยู่ที่ 111 ล้านดอลลาร์ โดย DigitalOcean จะจ่ายเป็นเงินสดทั้งหมด คาดว่าดีลจะแล้วเสร็จได้ภายในปีการเงิน 2023

ปัจจุบันอุตสาหกรรมเพลงกำลังเติบโต มีการเปิดตัวเพลงใหม่ขึ้นหลายหมื่นเพลง จึงเป็นเรื่องยากสำหรับบริการสตรีมมิ่งเพลงและสถานีวิทยุที่จะเพิ่มเพลงที่ผู้ฟังน่าจะชอบลงในเพลย์ลิสต์ของตน โดยปกติแล้วบริการเหล่านี้จะใช้วิธีเลือกเพิ่มเพลงโดยอาศัยรสนิยมของผู้ฟังและ ใช้ AI วิเคราะห์และช่วยเลือกเพลงให้

นักวิจัยสหรัฐฯ จึงพัฒนาโมเดล Machine Learning ที่ใช้กับการตอบสนองของระบบประสาท ของผู้ฟังกลุ่มตัวอย่างที่ถูกวัดคลื่นสมองระหว่างฟังเพลง เพื่อคาดการณ์ว่าเพลงจะฮิตหรือไม่ ด้วยความแม่นยำที่สูงถึง 97% โดยวัดจากเพลงที่มียอดสตรีมมิ่งสูง ซึ่งในอนาคตวิธีนี้อาจใช้คาดการ์ณกับความบันเทิงประเภทอื่นๆได้ เช่น ภาพยนตร์และรายการทีวี

Allen Institute of Artificial Intelligence หน่วยงานไม่แสวงหากำไรที่เน้นงานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งก่อตั้งโดย Paul Allen ผู้ร่วมก่อตั้งไมโครซอฟท์ หรือที่เรียกย่อว่า AI2 ประกาศแต่งตั้ง Ali Farhadi เป็นซีอีโอคนใหม่ของหน่วยงาน

ก่อนหน้านี้ Ali Farhadi ทำงานเป็นผู้บริหารในแอปเปิลส่วนการพัฒนา Machine Learning รุ่นใหม่ ซึ่งเขาร่วมงานกับแอปเปิลจากดีลขายกิจการ Xnor․ai ในปี 2020 อย่างไรก็ตามการมาเป็นซีอีโอ AI2 ก็เป็นการกลับสู่ที่เดิม เพราะ Xnor.ai เคยเป็นบริษัทในโครงการบ่มเพาะสตาร์ทอัพของ AI2 นั่นเอง

ในคีย์โน้ตของงาน WWDC23 ที่ผ่านมา มีข้อสังเกตว่าแม้แอปเปิลจะเปิดตัวเฮดเซต Apple Vision Pro ที่ใช้งานโลกเสมือนผสมผสาน Mixed Reality (MR) แต่ในการนำเสนอนั้น กลับไม่มีคำว่า Metaverse ออกมาแม้แต่ครั้งเดียว

คำพูดที่ Tim Cook ซีอีโอแอปเปิล และผู้นำเสนอคนอื่นใช้บ่อยครั้งคือการพูดถึงยุคสมัยใหม่ของ Spatial Computing มากกว่า ซึ่งนิยามก็คือการกระทำและโต้ตอบกันระหว่างเครื่องจักร บุคคล วัตถุ และสภาพแวดล้อมบริเวณนั้น

กูเกิลเผยสถิติการต่อสู้กับ "ข้อมูลปลอม" ใน Google Maps ที่เปิดให้ผู้ใช้คนไหนก็ได้สามารถอัพเดตข้อมูลสถานที่และแผนที่ได้

เทคนิคของกูเกิลต่างจาก OpenStreetMap ที่ใช้แรงคนคอยตรวจสอบ โดยใช้โมเดล machine learning เข้ามาช่วยตรวจจับด้วย ล่าสุดกูเกิลยังอัพเดตโมเดล AI ตัวใหม่ให้ตรวจจับข้อมูลปลอมเหล่านี้ได้เร็วและมีประสิทธิภาพกว่าเดิม

แพทเทิร์นใหม่ที่กูเกิลพบคือการสร้างโปรไฟล์ธุรกิจปลอมโดยใช้โดเมน .design หรือ .top และการอัพโหลดรูปที่มีเบอร์โทรปลอมๆ ลงในรูป เพื่อล่อให้คนที่ค้นหาธุรกิจโทรไปยังเบอร์ปลอมเหล่านี้แทนเบอร์จริง ซึ่งโมเดลตัวใหม่ของกูเกิลตรวจจับได้

สถิติการตรวจจับของปี 2022 มีดังนี้

โครงการ PyTorch (ที่ปัจจุบัน Meta ยกให้ Linux Foundation ไปดูแลต่อแล้ว) เปิดตัว PyTorch 2.0 เวอร์ชันอัพเกรดครั้งใหญ่ที่รอคอยกันมานาน และทดสอบแบบพรีวิวมาสักระยะหนึ่งแล้ว

ฟีเจอร์ใหม่ที่สำคัญที่สุดคือ torch.compile ที่เป็น API หลักตัวใหม่ของ PyTorch ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล (เฉลี่ย 21% บนทศนิยม Float32 และ 51% บนทศนิยม AMP/Float16) และจะเป็นแกนหลักของ PyTorch ซีรีส์ 2.x ต่อไปในอนาคต ตอนนี้ torch.compile ยังเป็น "ตัวเลือก" (optional) เลือกใช้ได้ตามต้องการ และเข้ากันได้กับโค้ดเก่า 100%

Hewlett Packard Enterprise หรือ HPE ประกาศซื้อกิจการ Pachyderm สตาร์ทอัพที่พัฒนาซอฟต์แวร์แบบโอเพนซอร์ส สำหรับสร้าง Machine Learning Pipeline แบบอัตโนมัติ เพื่อใช้ในงานแอพพลิเคชัน AI ทั้งนี้ดีลดังกล่าวไม่มีการเปิดเผยมูลค่าที่เข้าซื้อ

Justin Hotard รองประธานและผู้จัดการทั่วไปส่วนธุรกิจ HPC และ AI ของ HPE พูดถึงดีลดังกล่าวว่าโครงการ AI ในองค์กรมีความซับซ้อนและขนาดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความต้องการสร้างโซลูชัน AI ที่จัดการ Machine Learning อย่างมีประสิทธิภาพ และใช้ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานน้อยที่สุด ซึ่งซอฟต์แวร์ของ Pachyderm มีจุดเด่น รองรับข้อมูลทุกรูปแบบในงาน AI

ทีม TensorFlow ประกาศแผนการออกเวอร์ชันใหญ่รุ่นหน้า (น่าจะเรียกว่า TensorFlow 3 นับต่อจาก TensorFlow 2.x ในปัจจุบัน เวอร์ชัน 2.0 ออกเมื่อปี 2019) โดยมีกำหนดออกรุ่นพรีวิวในไตรมาส 2/2023 และออกรุ่นจริงภายในปี 2023

ทีม TensorFlow การันตีว่าโค้ดเก่าทั้งหมดของ TensorFlow 2 จะเข้ากันได้กับเวอร์ชันใหม่ 100% ไม่ต้องแก้หรือแปลงโค้ดของเก่าใดๆ นำมารันได้ทันที

ของใหม่ใน TensorFlow เวอร์ชันถัดไป แบ่งออกเป็น 4 หมวด ได้แก่

• Fast and scalable

SiFive บริษัทผู้ผลิตซีพียู RISC-V ชื่อดัง เปิดเผยว่าซีพียูของตัวเองรุ่น SiFive Intelligence X280 ถูกนำไปใช้ในศูนย์ข้อมูลของกูเกิล เพื่อช่วยเร่งการประมวลผล AI/ML แล้ว

สิ่งที่กูเกิลทำคือนำ X280 ไปรันคู่กับหน่วยประมวลผล Tensor Processing Unit (TPU) ของตัวเอง เพื่อแบ่งเบาภาระงานบางอย่างออกจากหน่วยประมวลผลหลัก

ซีพียู SiFive X280 มีส่วนขยายชุดคำสั่งแบบเวกเตอร์ และรองรับการรวมรีจิสเตอร์เวกเตอร์เข้าด้วยกัน (รีจิสเตอร์ 512-bit x 32 ตัว) เพื่อให้ได้เวกเตอร์ยาวขึ้น (สูงสุดเป็น 4096 บิต) รวมถึงมีชุดคำสั่งคัสตอมสำหรับงาน AI/ML โดยเฉพาะด้วย จึงช่วยให้งานประมวลผล AI/ML มีประสิทธิภาพดีขึ้น

บริษัท Meta ประกาศยกโครงการ PyTorch เฟรมเวิร์คสำหรับงาน AI ให้กับ Linux Foundation ไปดูแลต่อ

Linux Foundation จะตั้งองค์กรลูก PyTorch Foundation โดยมีตัวแทนจากบริษัทอื่นๆ ในอุตสาหกรรม ได้แก่ AMD, Amazon Web Services, Google Cloud, Meta, Microsoft Azure, Nvidia ร่วมเป็นคณะกรรมการกำกับดูแลทิศทางการพัฒนา PyTorch ต่อไป

PyTorch เริ่มพัฒนาในปี 2016 โดยเป็นการต่อยอดจากเฟรมเวิร์ค Torch ที่เขียนด้วยภาษา Lua แต่ปรับให้เป็นภาษา Python ที่ใช้งานกว้างขวางกว่าแทน (โครงการ Torch ก็หยุดพัฒนาไปตั้งแต่ปี 2018) ถือเป็นเฟรมเวิร์ค machine learning ยอดนิยมอีกตัวเคียงคู่กับ TensorFlow/Keras ที่สร้างโดยฝั่งกูเกิล

Demining Research Community คือองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรที่พยายามพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อการเก็บกู้กับระเบิด ซึ่งในปัจจุบันทีมวิจัยขององค์กรได้พัฒนาระบบค้นหาและระบุตำแหน่งกับระเบิดด้วยภาพถ่ายทางอากาศที่ได้จากการบินถ่ายภาพด้วยโดรน เป้าหมายขององค์กรคือช่วยให้ภารกิจการเก็บกู้กับระเบิดในประเทศต่างๆ ทั่วโลกที่ยังคงหลงเหลืออยู่แม้สงคราบจะจบไปนานแล้วสามารถทำได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

Google Research และหุ่นยนต์ผู้ช่วย Everyday Robots เปิดตัวโมเดล Machine Learning เพื่อให้หุ่นยนต์เข้าใจคำสั่งแบบ NLP และสามารถปฏิบัติต่อได้อย่างถูกต้อง โดยมีชื่อว่า PaLm-SayCan

กูเกิลบอกว่า PaLm-SayCan เป็นการเรียนรู้ชุดภาษาธรรมชาติ และแปลงออกมาเป็นการกระทำสำหรับหุ่นยนต์ ผู้ใช้งานอาจป้อนข้อมูลด้วยการสั่งผ่านเสียงหรือส่งข้อความ โดยมีได้ทั้งงานง่าย ๆ ไปจนถึงงานที่มีความซับซ้อนต้องตีความ

ตัวอย่างคำสั่งเช่น "ฉันทำน้ำส้มหก ช่วยจัดการให้หน่อย แล้วทำความสะอาด จากนั้นขอกระป๋องใหม่ด้วย" หุ่นยนต์จะคำนวณความเป็นไปได้ แล้วแปลงออกมาเป็น 3 งาน เริ่มจากเก็บกระป๋องไปทิ้ง ไปหยิบผ้าเช็ด แล้วเอาน้ำส้มกระป๋องใหม่มาให้ เป็นต้น

AWS เปิดตัวบริการ Amazon CodeWhisperer เพื่อน AI ช่วยเขียนโค้ด ลักษณะเดียวกับ GitHub Copilot ที่เพิ่งเปิดบริการเต็มรูปแบบ

AWS บอกว่าเทรน machine learning ด้วยข้อมูลโค้ดหลายพันล้านบรรทัด (ทั้งจากโค้ดภายในบริษัทเอง และโค้ดที่เป็นโอเพนซอร์ส) เพื่อให้ CodeWhisperer สามารถอ่านโค้ดและคอมเมนต์ในโค้ดของเรา แล้วให้คำแนะนำการเขียนโค้ดที่ดีขึ้นในแง่มุมต่างๆ โดยผู้ใช้งานสามารถเลือกทำตาม CodeWhisperer ทันที หรือจะแก้ไขแล้วคัสตอมคำแนะนำแบบที่เราต้องการก็ได้

ในเดโมที่ AWS นำมาโชว์ เป็นไฟล์เปล่าที่มีคอมเมนต์ว่า "See if a number is prime" เมื่อกดเลือกคำแนะนำ เราก็จะได้โค้ดมาตามภาพทันที