ทำความรู้จักกับ Quantum AI จากงาน SITE2025

ผมได้มีโอกาสเข้าร่วมงาน SITE2025 เมื่อวันเสาร์ที่ 5 ก.ค. 68 ที่ผ่านมา และได้ฟังบรรยายที่น่าสนใจมากมาย และหัวข้อบรรยายที่ล้ำยุค และผมสนใจมากที่สุดคือเรื่อง Quantum AI บรรยายโดย รศ.ดร.ศิริเดช บุญแสง, อาจารย์ผู้เชี่ยวชาญ Quantum computing และ คุณธีรวัฒน์ ทองลอย, PhD candidate ด้าน Quantum AI ผมจึงขอนำโน๊ตที่ผมจดมาเรียบเรียงใหม่ และเล่าให้ทุกท่านได้อ่านครับ:

เคยสงสัยไหมว่าโลกของคอมพิวเตอร์ในอนาคตจะเป็นอย่างไร? ทุกวันนี้ เราได้ยินคำว่า AI หรือปัญญาประดิษฐ์กันบ่อย ๆ แต่มีอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่กำลังจะมีบทบาทสำคัญและน่าตื่นเต้นไม่แพ้กัน นั่นคือ “Quantum AI” หรือปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานบนหลักการของฟิสิกส์ควอนตัม

อาจฟังดูซับซ้อน แต่จริง ๆ แล้วมันคือความพยายามที่จะนำความสามารถพิเศษของโลกควอนตัมมาช่วยพัฒนา AI ให้ฉลาดและทรงพลังยิ่งขึ้น วันนี้เรามาทำความรู้จักกับเทคโนโลยีแห่งอนาคตนี้กัน

Quantum AI คืออะไร และแตกต่างจาก AI ทั่วไปอย่างไร?

เริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจ AI ทั่วไปที่เราคุ้นเคยกันก่อน นั่นคือโครงข่ายประสาทเทียม (Neural network) ที่มีหลายชั้น (Layer) เชื่อมโยงกัน ในยุคแรก ๆ นักวิจัยได้ลองนำแนวคิดจากโลกควอนตัมเข้ามาใช้ใน Neural network โดยเปลี่ยนจากการเชื่อมต่อแบบปกติไปเป็นการใช้ปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “Entanglement”

Entanglement เป็นปรากฏการณ์ที่น่าทึ่งของโลกควอนตัม ที่ทำให้อนุภาคสองตัวสามารถ “เกี่ยวพัน” กันได้ไม่ว่าจะอยู่ห่างกันแค่ไหน (ห่างกันจากโลก-ดวงจันทร์ก็ได้) ประมาณว่า เราเปลี่ยนสถานะของอนุภาคหนึ่ง อนุภาคอีกตัวจะเปลี่ยนสถานะทันที

อีกหนึ่งปรากฏการณ์ ลองจินตนาการถึงเหรียญที่คุณโยนขึ้นไปในอากาศ ในโลกที่เราคุ้นเคย เหรียญจะต้องตกลงมาเป็น [หงาย] หรือ [คว่ำ] เท่านั้น แต่ในโลกควอนตัม มีสิ่งที่เรียกว่า “Superposition” ทำให้เหรียญสามารถอยู่ในสถานะที่เป็นทั้งหงายและคว่ำไปพร้อมกัน จนกว่าเราจะสังเกตดูมัน นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นกับ “คิวบิต (Qubit)” ในคอมพิวเตอร์ควอนตัม ซึ่งแทนที่จะเป็นเพียง 0 หรือ 1 เหมือนบิต (Bit) ปกติ คิวบิตสามารถอยู่ในสถานะที่เป็นทั้ง 0 และ 1 พร้อมกัน ความสามารถนี้เปิดโอกาสให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมสำรวจหลายแนวทางการแก้ปัญหาไปพร้อมกัน เหมือนกับการที่คุณสามารถเดินไปทุกทางในเขาวงกตพร้อมกันเพื่อหาทางออก แทนที่จะต้องลองทีละทาง

สำหรับ Quantum AI แล้ว Superposition คือกุญแจสำคัญที่ทำให้การเรียนรู้ของเครื่องมีประสิทธิภาพมากขึ้น เมื่อระบบ AI ควอนตัมได้รับรูปภาพของสุนัข มันจะไม่ตัดสินใจทันทีว่า “นี่คือสุนัข” แต่จะอยู่ในสถานะที่เป็นไปได้หลายแบบพร้อมกัน เช่น “อาจเป็นสุนัข 70% แมว 20% หรือสุนัขป่า 10%” ความสามารถในการประมวลผลแบบขนานนี้ช่วยให้ระบบเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างข้อมูลได้ดีกว่า และสามารถหาคำตอบที่ดีที่สุดจากตัวเลือกจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว

ในปัจจุบัน Quantum AI ที่ได้รับความสนใจมากที่สุดคือแนวทาง “Hybrid Quantum Classical” หรือการผสมผสานระหว่างควอนตัมคอมพิวเตอร์กับคอมพิวเตอร์ปกติ (คลาสสิก) ที่เราใช้กันอยู่ทุกวัน

แนวคิดนี้ทำงานดังนี้: เรามีโครงข่ายประสาทเทียมแบบควอนตัม (Quantum Neural Network) ที่ทำงานอยู่บนฮาร์ดแวร์ควอนตัมจริง ๆ แต่เมื่อถึงขั้นตอนการ “สอน” หรือปรับปรุงให้ AI ฉลาดขึ้น เรายังคงต้องอาศัยคอมพิวเตอร์คลาสสิก

โอเค แล้วทำไมต้องผสมกันล่ะ? เพราะการใช้ฮาร์ดแวร์ควอนตัมจริงมีค่าใช้จ่ายสูงมาก และหากใช้จำนวนคิวบิตมากเกินไปก็อาจทำให้ระบบไม่เสถียร นักวิจัยจึงมักจะจำลองการฝึกโมเดลบนคอมพิวเตอร์ปกติก่อน แล้วค่อยนำผลลัพธ์ไปใช้กับควอนตัมคอมพิวเตอร์จริง

เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา Quantum AI

สำหรับโปรแกรมเมอร์ที่สนใจ ปัจจุบันมีเครื่องมือแบบ Open Source จำนวนมากสำหรับ Quantum Computing และ Quantum Machine Learning เช่น IBM Qiskit, TensorFlow Quantum, TorchQuantum

แต่ที่พี่พิธีกรแนะนำเป็นพิเศษคือ PennyLane เหตุผลคือมันช่วยให้เราสามารถฝึก Quantum Computer ได้เหมือนกับการฝึก Neural Network ทั่วไป นอกจากนี้ PennyLane ยังมี Interface เชื่อมต่อกับ PyTorch ทำให้การเริ่มต้นกับ Quantum AI ง่ายขึ้นมากสำหรับโปรแกรมเมอร์

ในระดับที่ต่ำกว่า (Low Level) NVIDIA ได้พัฒนา cuQuantum ซึ่งเปิดโอกาสให้เราใช้ GPU ในการจำลองควอนตัมแบบหลายคิวบิตได้ เราสามารถเขียนโปรกรมด้วยภาษา C++ หรือ Python เพื่อสร้างสถานะควอนตัมที่ซับซ้อนได้

Quantum AI ทำอะไรได้บ้าง? ตัวอย่างการใช้งานจริง

Quantum AI ไม่ได้เป็นแค่ทฤษฎีอีกต่อไป แต่เริ่มมีการนำมาทดลองใช้งานจริงแล้ว

การจำแนกรูปภาพ (Image Classification): เหมือนกับที่ AI ทั่วไปเคยสร้างจุดเปลี่ยนในการจำแนกรูปภาพในปี 2012 ด้วย AlexNet ปัจจุบัน Quantum Image Classification ก็เริ่มทำได้แล้ว โดยเริ่มจากการจำแนกตัวเลขในชุดข้อมูล MNIST

การจำแนกภาพที่ซับซ้อนขึ้น: นอกจากตัวเลขง่าย ๆ แล้ว Quantum AI ยังสามารถจำแนกภาพที่ท้าทายกว่าได้ เช่น การจำแนกภาพไข่พยาธิใบไม้ตับ ซึ่งเป็นโครงการร่วมมือกับนักวิจัยด้านพยาธิวิทยา แม้จะใช้เพียง 12 คิวบิต (ซึ่งถือว่าน้อยมาก) แต่ผลลัพธ์ก็แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเทคโนโลยีนี้

ความท้าทายในการนำข้อมูลเข้าสู่ Quantum Computer

การนำข้อมูลรูปภาพเข้าสู่ Quantum Computer นั้นเป็นเรื่องที่ท้าทายมาก เพราะรูปภาพมีพิกเซลเป็นจำนวนมาก และ Quantum Computer ในปัจจุบันยังมีสัญญาณรบกวน (noise) สูงและมีข้อจำกัดในจำนวนคิวบิต

นักวิจัยจึงต้องใช้เทคนิคการบีบอัดข้อมูล โดยใช้ “Classical Pre-trained Model” เพื่อแปลงภาพให้มีขนาดเล็กลง ข้อมูลที่ถูกบีบอัดนี้จะถูกนำเข้าสู่กระบวนการ “encoding” เพื่อสร้างเป็น “Quantum Data” ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการนำ AI เข้าสู่โลกควอนตัม

หลังจากนั้น Quantum Circuit จะทำหน้าที่เป็นตัวจำแนก (classifier) เพื่อให้ได้คำตอบออกมา เพื่อให้การใช้งานง่ายขึ้น มีการพัฒนาเครื่องมือแบบ “low-code” หรือ “drag-and-drop” ทำให้การสร้างและทดลองโมเดล Quantum AI ทำได้สะดวกยิ่งขึ้น

ศักยภาพและความท้าทายของ Quantum AI ในอนาคต

สิ่งที่น่าตื่นเต้นที่สุดของ Quantum AI คือปรากฏการณ์ควอนตัมอย่าง superposition และ entanglement สามารถ “เรียนรู้” ได้ มันเปิดโอกาสให้เราจินตนาการถึงการพัฒนา AI รูปแบบใหม่ ๆ เช่น Quantum Transformer หรือแม้แต่ Quantum Large Language Model ในอนาคต

การคำนวณแบบขนานของควอนตัมอาจช่วยลดเวลาและทรัพยากรที่ใช้ในการฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ในปัจจุบันได้

อย่างไรก็ตาม ต้องยอมรับว่า Quantum AI ในปัจจุบันยังมีข้อจำกัดหลายประการ:

• ยังไม่ได้ฉลาดเท่า AI แบบคลาสสิก
• การฝึกโมเดลใช้เวลานานกว่า (ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของปัญหา)
• มีข้อจำกัดในเรื่องจำนวนคิวบิตที่ใช้งานได้
• Noise ในฮาร์ดแวร์ควอนตัมยังเป็นปัญหาใหญ่

เรายังคงต้องรอให้ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ควอนตัมพัฒนาเทคนิคการแก้ไขข้อผิดพลาดที่ดีขึ้น

คำแนะนำสำหรับผู้เริ่มต้น

หากคุณสนใจและอยากเรียนรู้ Quantum AI มีขั้นตอนการเตรียมตัวดังนี้:

• เรียนรู้พื้นฐาน: เริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจคณิตศาสตร์พื้นฐาน โดยเฉพาะพีชคณิตเชิงเส้น (Linear Algebra) และหลักการของฟิสิกส์ควอนตัม เช่น Superposition และ Entanglement
• ลองใช้เครื่องมือ: ปัจจุบันมีแพลตฟอร์ม Cloud ให้ทดลองใช้ Quantum Computer ได้ฟรี เช่น IBM Quantum Experience, Amazon Braket, หรือ Microsoft Azure Quantum
• เข้าร่วม community: มีกลุ่มและชุมชนด้าน Quantum Machine Learning มากมายที่คุณสามารถเข้าร่วมเพื่อแลกเปลี่ยนความรู้ได้

ปิดท้าย

Quantum AI เป็นเทคโนโลยีใหม่ที่คล้ายกับ Deep Learning เมื่อ 10 กว่าปีที่แล้ว ตอนนั้นผู้คนยังไม่เข้าใจว่ามันคืออะไร แต่ภายใน 4-5 ปีข้างหน้า เราอาจจะเห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เพราะผู้ผลิตฮาร์ดแวร์เริ่มพัฒนาอุปกรณ์ที่มี Noise น้อยลงแล้ว

ความท้าทายของ Quantum AI อยู่ที่การที่มันเกี่ยวข้องกับฟิสิกส์จริง ไม่ใช่แค่คณิตศาสตร์เหมือน AI ทั่วไป เทคโนโลยีเหล่านี้กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงโลกอย่างรวดเร็ว การเตรียมตัวศึกษาและทำความเข้าใจตั้งแต่วันนี้จึงเป็นสิ่งสำคัญ

หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้ทุกคนเข้าใจ Quantum AI ผมไม่ได้เชี่ยวชาญเรื่องควอนตัมฟิสิกส์โดยตรง หากผิดพลาดประการใดต้องขออภัยมา ณ ที่นี้ด้วยครับ