ถ้าถามว่า “ใครมีอำนาจมากที่สุดในโลกยุค AI” คำตอบอาจหลากหลาย ทั้ง Sam Altman, Sundar Pichai, Jensen Huang (หรือแม้แต่ Elon Musk)
แต่ถ้าถามว่า “ใครฉลาดที่สุดในโลกยุค AI” ผมตัดสินใจแบบไม่ต้องคิดมากว่าเป็น Demis Hassabis ผู้ก่อตั้ง DeepMind
เส้นทางชีวิตของ Demis ต้องบอกว่าน่าตื่นเต้นมาก (เคยเขียนเอาไว้) เขาเริ่มจากเป็นแชมป์หมากรุก แล้วหันมาทำเกม (ใครที่เคยเล่น Theme Park หรือ Black & White เขาคือคนเขียน AI ของเกมเหล่านี้) เมื่อไปสุดทางสายเกมแล้ว เขาไปเรียนปริญญาเอกด้าน Neuroscience แล้วจึงเอาความรู้ด้านสมองมนุษย์ มาหาวิธีสร้าง AI ที่ทะลุขีดจำกัด ก่อนมาตั้ง DeepMind ขายให้กูเกิล สร้างโปรแกรมโกะพลิกโลก AlphaGo ก่อนมาทำ AlphaFold ทำนายโปรตีน จนได้รางวัลโนเบล
ตอนนี้ Demis อายุ 48 ปี ในโลกนี้คงไม่มีใครที่ให้เขียนประวัติชีวิตความยาว 4-5 บรรทัด ออกมาได้ทรงพลังเท่ากับเขาอีกแล้ว (ศาสตราจารย์สาย AI คนอื่นๆ อย่าง Geoff Hinton, Yoshua Bengio, Yann LeCun ก็เก่งระดับได้โนเบลจากผลงาน AI แต่ไม่มีใครชีวิตโลดโผนเท่ากับ Demis แน่ๆ)
แน่นอนว่า Demis กลายเป็นคนดัง ออกสื่อรัวๆ ทุกรายการอยากเชิญไปสัมภาษณ์ (มีคลิปเต็ม YouTube) แต่ส่วนใหญ่เขามักพูดเรื่องเนื้องาน ผลงานเป็นหลัก ไม่ค่อยได้พูดเรื่องชีวิตมากนัก
ผมมีโอกาสได้ฟังคลิปของ Demis มาพูดที่ลอนดอนช่วงปลายเดือนพฤษภาคม 2025 ที่ผ่านมา เนื่องในโอกาสหนังสารคดีเรื่อง The Thinking Game ที่เล่าประวัติของเขา DeepMind และ AlphaFold ออกฉาย
บทสัมภาษณ์นี้สัมภาษณ์โดย Derek Muller เจ้าของช่องวิทยาศาสตร์ Veritasium มีถาม Demis เรื่องมุมมองต่อชีวิตหลายอย่าง ซึ่งต่างออกไปจากบทสัมภาษณ์อื่นๆ ฟังแล้วประทับใจและคิดว่าควรค่ากับการจดบันทึกไว้
1. ทำไม Demis ถึงประสบความสำเร็จ ฝีมือหรือโชค?
คำถามนี้น่าสนใจที่สุด นับตั้งแต่ Generative AI เริ่มบูมในปี 2022 จาก ChatGPT โลกของเราก็เข้าสู่ยุคทอง AI เต็มตัว อันนี้ทุกคนรู้อยู่แล้ว แต่ในวงการวิจัยเอง งานวิจัยด้าน AI มีมานานแล้วหลายสิบปี และติดค้างไม่พัฒนาไปไกลสักเท่าไรอยู่หลายปี ช่วงเวลานี้มีคำเรียกเล่นๆ ว่า “AI Winter”
คำถามของ Derek Muller คือตอนที่ Demis เรียนจบปริญญาตรีด้านคอมพิวเตอร์ที่เคมบริดจ์ใหม่ๆ (ปี 1997) ช่วงนั้นเป็น AI Winter แน่ๆ ทำไม Demis ถึงสนใจมาทำงานด้าน AI มันเป็นเพราะว่าเขามองเห็นอะไรที่คนอื่นไม่เห็นหรือเปล่า หรือมันคือโชคล้วนๆ ที่ทำให้คนบ้า AI อย่างเขาประสบความสำเร็จในจังหวะที่พอดี
คำตอบของ Demis ดีมาก เขาบอกว่าน่าจะเป็นทั้งสองอย่าง และเขาน่าจะมาทำงานด้าน AI อยู่ดี ไม่ว่าสถานการณ์โลกภายนอกจะเป็นอย่างไรก็ตาม เพราะเขาหลงใหลในสิ่งที่เรียกว่า “intelligence” (ความฉลาด) มาตั้งแต่การเล่นหมากรุกแล้ว เขามองว่า intelligence คืองานที่น่าสนใจที่สุด เขาสนใจอยากรู้ว่าจักรวาลรอบตัวเรามันเกิดขึ้นได้อย่างไร ทำงานอย่างไร ชอบเรียนวิชาฟิสิกส์มากที่สุด แต่ก็คิดว่าเราจำเป็นต้องมี “ตัวช่วย” ให้นักวิทยาศาสตร์ที่เป็นมนุษย์เข้าใจจักรวาลได้ดีขึ้น ซึ่งสิ่งนั้นคือ AI และเขาตั้งเป้าหมายนี้มาตั้งแต่ตอนเป็นวัยรุ่น
ส่วนเรื่อง AI Winter ถือเป็นโอกาสอันดีในการเรียนรู้ว่าเทคนิคไหนไม่เวิร์ค เขายกตัวอย่าง Deep Blue ที่เอาชนะเซียนหมากรุก Garry Kasparov ได้ก็จริง แต่มันก็ทำได้แค่นั้น เพราะเป็นอัลกอริทึม hard code เล่นหมากรุกได้อย่างเดียว การเป็น “intelligence” ที่แท้จริงต้องมีคุณสมบัติสำคัญ 2 ข้อ คือ ทำได้ทุกเรื่อง (generalness) และสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ (learning capability)
Demis บอกว่าในช่วง AI Winter มันมีเทคนิคใหม่ๆ ที่กำลังจะเกิดขึ้นในช่วงนั้น เช่น neural network, deep learning, reinforcement learning ที่ทำให้เรามุ่งสู่ generalness และ learning ได้ตามที่หวัง
แต่คำถามคือเรารู้ได้อย่างไรว่าเทคนิคพวกนี้จะเวิร์ค คำตอบก็คือสมองมนุษย์มันทำงานแบบนี้ สมองของพวกเราคือ neural network ส่วนวิธีการเรียนรู้ของสัตว์และมนุษย์ก็คือตัวอย่างของ reinforcement learning (เขาบอกว่า โดปามีนในสมองคือ reinforcement learning แบบหนึ่ง)
ปัญหาอยู่ที่เราไม่รู้ว่ามันจะใช้เวลาอีกนานแค่ไหน ปีหน้าหรืออีก 50 ปีข้างหน้า ซึ่งตอนเขาตั้ง DeepMind กับเพื่อนๆ เขามองว่าเป็นการเดินทางนาน 20 ปี ตอนนี้ผ่านมาแล้ว 15 ปี (DeepMind ก่อตั้งปี 2010) เราก็เข้าใกล้จุดนั้นมากขึ้นเรื่อยๆ แล้ว
2. AI จะมีจิตสำนึกไหม
คำถามยอดนิยมที่ถามทุกเวที 555 Demis บอกว่าเอาเข้าจริง นิยามของคำว่า consciousness มันก็ไม่ชัดว่าคืออะไร ไม่มีคำนิยามอย่างเป็นทางการ
แต่การค้นหาคำตอบนี้เป็นเหตุผลหนึ่งว่าทำไมเราถึงสร้าง AI เพราะต้องการสร้าง “จิตใจเทียม” (artificial minds) มาเปรียบเทียบกับสมองมนุษย์ แล้วดูว่าความแตกต่างมันคืออะไร ถ้าเรารู้ความแตกต่างตรงนี้แล้ว ก็จะช่วยให้เราเข้าใจจิตใจของมนุษย์ได้ดีขึ้น จะได้อธิบายได้ว่าความฝัน อารมณ์ ความสร้างสรรค์ และจิตสำนึก มันเกิดขึ้นมาได้อย่างไร
3. ยุโรป vs อเมริกา
คำถามนี้ผมไม่เคยได้ยิน Demis ตอบบนเวทีไหนมาก่อน คำถามคือ Demis เลือกก่อตั้ง DeepMind ที่ลอนดอน ซึ่งคนแบบเขามักถูกดึงดูดไปอยู่ Silicon Valley เสมอๆ แต่เขายังต้านทานไว้ได้ตลอดเวลา ทำไมถึงอยากอยู่อังกฤษต่อ
Demis บอกว่าเขาเกิดที่ลอนดอน อยู่ลอนดอนมาทั้งชีวิต เขาเรียนที่เคมบริดจ์และ UCL ซึ่งก็อยู่ในเขตสามเหลี่ยมทองคำ (golden triangle) ของสามมหาวิทยาลัยดังคือเคมบริดจ์ อ๊อกซฟอร์ด และลอนดอน เขารู้ดีว่าอังกฤษมีจุดแข็งเรื่องวิทยาศาสตร์และคอมพิวเตอร์มาตั้งแต่ยุค Charles Babbage และ Alan Turing แต่คนเก่งๆ สายวิทยาศาสตร์กลับต้องไปทำงานสายอื่น เช่น การเงิน เฮดจ์ฟันด์ ด้วยเหตุผลว่าไม่มีบริษัทเจ๋งๆ ในอังกฤษหรือในยุโรปสักเท่าไร ความคิดของเขาตอนก่อตั้ง DeepMind จึงเป็นการรวมคนเก่งๆ เหล่านี้ในยุโรป (ที่ถูก underutilized) ให้มารวมตัวกัน
อีกเหตุผลหนึ่งคือเขามองว่า AI มันเป็นเรื่องของทั้งโลก ต้องมีความร่วมมือในระดับนานาชาติ การจะสร้าง AI โดยคนในพื้นที่แคบๆ อย่าง Silicon Valley เพียงอย่างเดียวแล้วกำหนดชะตาโลก ก็คงไม่ถูกต้องนัก
4. การศึกษาในยุค AI
Derek Muller บอกว่าเขามีลูก 4 คน ควรทำอย่างไรดีในโลกยุคที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว เรายังจำเป็นต้องส่งลูกไปโรงเรียนอยู่ไหม โรงเรียนยังจำเป็นอยู่ไหม ซึ่ง Muller บอกว่าคนที่เขาอยากถามเรื่องนี้มากที่สุดในโลกก็คือ Demis นี่ล่ะ
คำตอบของ Demis คือ เขายังส่งลูกไปเรียนที่โรงเรียนอยู่ แน่นอนว่าโลกในอีก 5-10 ปีข้างหน้าจะเปลี่ยนไปอีกมาก แนวทางของเขาคือส่งเสริมให้ลูกเข้าถึงเทคโนโลยี เพราะหนีไม่พ้น และมันจะช่วยเพิ่มผลิตภาพ (productivity) เพิ่มความสร้างสรรค์
Demis ยกตัวอย่างว่าตอนเขาเด็กๆ ก็โตมาในยุคคอมพิวเตอร์กำลังเริ่มต้น คนยุคนั้นก็กลัวคอมพิวเตอร์ กลัวเด็กติดเกม แต่สุดท้ายคนก็หาวิธีจัดการกับมันได้ (and then people work out) และเมื่อเราโตมากับเทคโนโลยีพวกนี้ เราจะใช้มันได้อย่างเป็นธรรมชาติ และสามารถขยายพรมแดนของมันไปยังวิธีการใหม่ๆ ที่คนในยุคก่อนหน้านั้นไม่เคยคิดถึง
เขาบอกว่าทักษะด้านคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ยังสำคัญอยู่ เพราะมันคือเครื่องมือที่ดีที่สุดที่ให้เราใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีระดับแถวหน้าได้ แน่นอนว่าโลกจะเปลี่ยนเร็วมาก เวลา 5-10 ปีในโลก AI ถือว่านานมาก พยากรณ์ลำบาก แต่ถ้าเรามีความสามารถในการปรับตัว (adaptability) และเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว เราจะอยู่ในยุคหน้าได้