เมื่อ Digital Twin ขับเคลื่อนด้วย GenAI: จุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้ Reinforcement Learning พร้อมใช้งานจริงในองค์กร

EN

ในโลกธุรกิจทุกวันนี้ ระบบ AI ส่วนใหญ่มักใช้ข้อมูลในอดีตมาช่วยคาดการณ์แนวโน้มหรือสนับสนุนการตัดสินใจ เช่น วิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าหรือแนะนำสินค้าให้ตรงกับความสนใจของแต่ละคน แต่ในบางสถานการณ์ องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องใช้ระบบ AI สำหรับองค์กรที่ทำงานได้ล้ำลึกยิ่งขึ้น นั่นคือ ระบบที่เรียนรู้จากการลงมือทำเอง ปรับเปลี่ยนพฤติกรรมตาม Feedback และพัฒนาตัวเองอย่างต่อเนื่อง ซึ่งเรียกว่า Reinforcement Learning หรือการเรียนรู้แบบเสริมแรง โดยในระบบนี้ AI Agent จะเรียนรู้วิธีการตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุดผ่านการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม และได้รับคะแนนบวกหรือลบตามผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

การเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement learning) ถูกพูดถึงมานานในฐานะเทคนิคที่ช่วยให้ Enterprise AI ตัดสินใจได้อย่างยืดหยุ่นและชาญฉลาดกว่าการใช้กฎตายตัวทั่วไป แต่การนำไปใช้งานจริงกลับยังเกิดขึ้นได้ช้า เนื่องจากมีอุปสรรคหลายด้าน โดย 3 ข้อจำกัดที่นักบริหารธุรกิจมักพูดถึงได้แก่

1. ความเสี่ยงจากการที่ RL ต้องอาศัยการทดลองแบบลองผิดลองถูก

2. การที่ผู้ใช้งานยังไม่เชื่อมั่นในกระบวนการตัดสินใจของ AI ที่ไม่สามารถอธิบายได้อย่างชัดเจน

3. ต้นทุนที่สูงหรือข้อจำกัดในการทดสอบระบบในสภาพแวดล้อมจริง

   
   

อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าของ Generative AI โดยเฉพาะใน Large Language Model (LLM) และการพัฒนา Digital Twin ก็ได้ช่วยลดข้อจำกัดเหล่านี้อย่างมีนัยสำคัญ 

เมื่อองค์กรรวม Digital Twin ที่ขับเคลื่อนด้วย GenAI เข้ากับสภาพแวดล้อมเสมือนจริงที่มี AI และ RL เป็นกลไกหลัก ก็สามารถปลดล็อกศักยภาพของ RL ให้เกิดขึ้นจริงในรูปแบบที่ปลอดภัย คุ้มค่า และน่าเชื่อถือยิ่งขึ้นสำหรับงานด้าน Intelligent Operations

ศักยภาพของ RL ที่ยังไปไม่ถึง เพราะข้อกังวลด้านความปลอดภัยและความไว้วางใจ

ตามหลักการแล้ว AI Agent ที่ใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรง RL จะสามารถเรียนรู้กลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดได้จากการลองทำในหลากหลายทางเลือก และปรับเปลี่ยนพฤติกรรมตาม Feedback ที่ได้รับ แต่การปล่อยให้ AI “ทดลองอย่างอิสระ” ในระบบที่มีความสำคัญต่อธุรกิจนั้นก็เป็นสิ่งที่เสี่ยงเกินไป ตัวอย่างเช่น AI Agent ในระบบโทรคมนาคม อาจค้นพบวิธีตั้งค่าเครือข่ายแบบใหม่ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของบางตัวชี้วัดในเชิง AI Optimization ได้ แต่ในขณะเดียวกันก็อาจละเมิดกฎระเบียบหรือสร้างผลกระทบต่อผู้ใช้งาน จึงไม่สามารถทดลองในระบบจริงได้

การทดลองที่มีความเสี่ยงเช่นนี้ ทำให้หลายบริษัทต้องระมัดระวังเป็นพิเศษ บางแห่งเลือกจำกัดขอบเขตของ Agent หรือทดลองเฉพาะในระบบขนาดเล็ก ซึ่งทำให้ RL ไม่สามารถแสดงศักยภาพได้อย่างเต็มที่ นอกจากนี้ ผู้ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจจำนวนมากยังไม่ไว้วางใจโมเดล RL เพราะพฤติกรรมของระบบคาดเดาได้ยาก และไม่สามารถอธิบายกระบวนการตัดสินใจของระบบได้อย่างชัดเจน ซึ่งเป็นข้อจำกัดที่ทำให้หลายองค์กรลังเลในการใช้งาน Enterprise AI ในโครงการขนาดใหญ่

ความกังวลเหล่านี้ทำให้โซลูชัน AI ใหม่ๆ มักไม่ถูกนำออกมาจากห้องทดลอง โดยในปี 2023 มีเพียงประมาณ 10% ขององค์กรต่างๆ เท่านั้นที่สามารถนำโมเดล AI สำหรับคาดการณ์มาใช้งานจริงได้อย่างต่อเนื่อง ดังนั้นยิ่งไม่ต้องพูดถึง RL ที่ซับซ้อนกว่าอีกหลายขั้น

อีกประเด็นหนึ่งคือ การฝึกและทดสอบ RL ในโลกจริงมักมีต้นทุนสูงมาก หรือบางครั้งก็แทบเป็นไปไม่ได้เลย เช่น การให้ระบบเรียนรู้ผ่านความผิดพลาดในการตั้งราคา หรือทดลองให้สินเชื่อโดยที่ยังไม่ผ่านการประเมินความเสี่ยงอย่างรอบคอบ 

ในหลายอุตสาหกรรม เช่น หุ่นยนต์ การเงิน หรือโทรคมนาคม การสร้างสภาพแวดล้อมจริงเพื่อฝึก RL ให้ครอบคลุมในระดับที่ต้องการ มักมีความเสี่ยง ใช้ทรัพยากรสูง หรือไม่สามารถทำได้จริง 

ด้วยเหตุนี้ RL จึงยังไม่สามารถนำมาใช้งานจริงในระบบที่มีความสำคัญต่อองค์กรได้อย่างแพร่หลาย

GenAI และ Digital Twin: พื้นที่ปลอดภัยให้ RL ได้เรียนรู้

เมื่อ Generative AI และเทคโนโลยี Digital Twin ถูกนำมาใช้ร่วมกัน ก็เกิดทางเลือกใหม่ที่ทรงพลังเป็นอย่างมาก เพราะ Digital Twin คือแบบจำลองเสมือนจริงที่แม่นยำสูง ไม่ว่าจะเป็นเครือข่าย โรงงานหรือฐานลูกค้า ก็สามารถจำลอง “ถ้าเกิดเหตุการณ์แบบนี้ขึ้น” ในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีความเสี่ยงได้

ความก้าวหน้าของ GenAI ในช่วงหลัง โดยเฉพาะเทคโนโลยีอย่าง LLM ทำให้การจำลองเหล่านี้ฉลาดและยืดหยุ่นมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด LLM สามารถรับข้อมูลจำนวนมหาศาล และสร้างคำตอบที่สมจริง ช่วยให้ระบบจำลองเหมือนจริงขึ้นไปอีกได้ ปัจจุบันองค์กรขนาดใหญ่จำนวนมากจึงเริ่มรวม Digital Twin เข้ากับ GenAI เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมสำหรับการทดลองและเรียนรู้ที่สมบูรณ์ พร้อมสะท้อนความซับซ้อนของโลกจริงได้อย่างใกล้เคียง

การรวมเทคโนโลยีทั้งสองนี้เข้าไว้ด้วยกัน ช่วยเร่งการพัฒนาโมเดล ลดต้นทุน และระยะเวลาในการทดลอง ซึ่งสามารถสร้างคุณค่าได้มากกว่าการใช้เทคโนโลยีใดเทคโนโลยีหนึ่งเพียงอย่างเดียว

RL แล้ว Digital Twin ที่ขับเคลื่อนด้วย GenAI คือ “Ultimate Sandbox” เพราะ AI Agent สามารถลองผิดลองถูกได้อย่างอิสระ โดยไม่ต้องกังวลเรื่องผลกระทบในโลกจริง โดยระบบ Digital Twin จะตอบสนองกลับด้วย Feedback ที่สมจริง ขณะที่ GenAI ยังสามารถสร้างสถานการณ์จำลองที่หลากหลาย ทั้งในรูปแบบเหตุการณ์สุดขั้วหรือสถานการณ์ที่ซับซ้อนและไม่ธรรมดา เพื่อให้ Agent ได้ฝึกฝนและเรียนรู้ในทุกมุมที่อาจเกิดขึ้น หรือกล่าวคือ การจำลองไม่ได้จำกัดอยู่แค่สถานการณ์ทั่วไป แต่ยังรวมถึงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นไม่บ่อย เหตุการณ์ที่มีความรุนแรงสูง หรือพฤติกรรมของลูกค้าที่ผิดจากปกติ ซึ่งอาจจะพบได้ยากในโลกจริง

นักวิจัยพบว่า การรวม Digital Twin เข้ากับระบบสร้างสถานการณ์แบบอัตโนมัติ จะช่วยให้ RL เรียนรู้ได้เร็วขึ้น และพัฒนาวิธีตัดสินใจที่มีความเสถียรมากขึ้นโดยไม่ต้องเสี่ยงกับการทดลองในโลกจริง

สิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันคือ วิธีนี้ช่วยสร้างความเชื่อมั่นให้กับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องได้ เพราะทุกคนสามารถเห็นพฤติกรรมของ RL Agent ในสถานการณ์จำลองนับพันแบบภายใน Digital Twin ซึ่งช่วยให้มั่นใจได้ว่า เมื่อระบบถูกนำไปใช้งานจริง จะสามารถทำงานได้อย่างมีความรับผิดชอบ นอกจากนี้ Digital Twin ยังสามารถตั้งข้อกำหนดต่างๆ ได้ เช่น การทำงานไม่ให้เกินขอบเขตที่กฎหมายกำหนด จึงทำหน้าที่เสมือนระบบป้องกันที่ช่วยกรองการตัดสินใจที่ไม่น่าไว้วางใจ ก่อนที่ผลกระทบจะเกิดขึ้นกับลูกค้า

ทั้งหมดนี้ช่วยให้การพัฒนา RL เป็นไปได้รวดเร็วขึ้น ปลอดภัยขึ้น และสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ

ตัวอย่างจากอุตสาหกรรมโทรคมนาคม: RL กับการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายอย่างปลอดภัย

หนึ่งในตัวอย่างที่ชัดเจนว่า Digital Twin ที่ขับเคลื่อนด้วย GenAI ช่วยให้ Reinforcement Learning (RL) นำไปใช้จริงได้ดีขึ้น คือ ในอุตสาหกรรมโทรคมนาคม

อย่างกรณีของ Swisscom ที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพระบบ 5G โดยลดพลังงานวิทยุที่ส่งออกจากเสาสัญญาณบางแห่งให้เป็นไปตามกฎหมายที่เข้มงวดของภาครัฐ ขณะเดียวกันก็ยังต้องรักษาคุณภาพของบริการให้ดีเหมือนเดิม การใช้ RL Agent จึงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมในการปรับจูนค่ากำลังส่งที่ซับซ้อนหลายจุด แต่การให้ RL ทดลองบนเครือข่ายจริงโดยตรงนั้นมีความเสี่ยงสูง เพราะอาจกระทบต่อผู้ใช้งานหรือทำให้เครือข่ายละเมิดกฎหมายโดยไม่ได้ตั้งใจ

ทางออกของ Swisscom คือการสร้าง Digital Twin ของเครือข่ายขึ้นมา จำลองตั้งแต่พื้นที่ครอบคลุมของสัญญาณไปจนถึงการเคลื่อนไหวของผู้ใช้จริง Twin นี้ทำหน้าที่เป็นสนามทดลองเสมือนจริงที่ปลอดภัย ให้ RL Agent ได้ฝึกฝน ลองผิดลองถูกนับพันสถานการณ์โดยไม่กระทบกับโลกจริง

Agent สามารถเรียนรู้กลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดทั้งหมดภายในระบบจำลอง โดยมี Feedback ที่สมจริงจาก Digital Twin คอยนำทางการตัดสินใจ

ผลลัพธ์ที่ได้ถือว่าน่าประทับใจ เมื่อ Swisscom นำการตั้งค่าที่เรียนรู้ไปใช้กับระบบจริง พวกเขาสามารถลดกำลังส่งสัญญาณลงได้ถึง 20% และลดการใช้พลังงานโดยรวมได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยที่คุณภาพสัญญาณและประสบการณ์ของผู้ใช้ไม่ได้รับผลกระทบเลย

สร้างความมั่นใจและคุณค่าก่อนนำไปใช้งานจริง

จุดร่วมของตัวอย่างทั้งหมดนี้คือ การที่ Digital Twin ที่ขับเคลื่อนด้วย GenAI ช่วยลดความเสี่ยงในการนำ Reinforcement Learning (RL) มาใช้งานจริง เพราะก่อนที่โซลูชัน RL จะถูกนำไปใช้ในโลกจริง ระบบได้ผ่านการทดสอบในสถานการณ์จำลองมานับครั้งไม่ถ้วนแล้ว ทั้งในกรณีสุดโต่ง กฎด้านความปลอดภัย และเงื่อนไขต่างๆ จนสามารถสร้างความเชื่อมั่นให้กับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องได้

ซึ่งแนวทางนี้ช่วยตอบโจทย์อุปสรรคทั้ง 3 ข้อที่กล่าวไว้ในตอนต้นได้อย่างตรงจุด

1. หมดกังวลเรื่องความเสี่ยงจากการทดลอง เพราะ Digital Twin เป็นพื้นที่จำลองที่ไม่มีผลกระทบต่อระบบจริง

2. ความไม่ไว้วางใจในระบบลดลง เพราะทุกขั้นตอนสามารถตรวจสอบได้ล่วงหน้าอย่างโปร่งใส

3. ไม่ต้องเสียต้นทุนสูงจากการลองผิดลองถูกในโลกจริง เพราะสามารถจำลองสถานการณ์ได้อย่างแม่นยำและครอบคลุม

   
   

องค์กรต่างๆ สามารถประเมินทั้ง ROI และความเสถียรของระบบ RL ได้ตั้งแต่ต้นโดยไม่ต้อง “ลองใช้ไปก่อนแล้วค่อยลุ้นผลลัพธ์” อีกต่อไป เพราะ Digital Twin กลายเป็น “สนามซ้อม” สำหรับ RL ที่ผู้นำองค์กรควรมองว่าเป็นทรัพยากรอัจฉริยะที่ใช้ในการออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจก่อนนำไปใช้ในโลกจริง และถ้ามีการเปิดให้ผู้เชี่ยวชาญเข้ามาตรวจสอบหรือปรับปรุงผลลัพธ์จากการทดลองในระบบจำลอง ก็จะยิ่งช่วยให้พฤติกรรมของ RL ตรงกับแนวทางของธุรกิจมากยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ สภาพแวดล้อมใน Digital Twin ไม่ได้ใช้ฝึกแค่ RL เท่านั้น แต่ยังเป็นพื้นที่ให้ทีมงานได้เรียนรู้และพัฒนาทักษะในการทำงานร่วมกับ AI ไปพร้อมกัน เมื่อคนในองค์กรเห็นว่า RL Agent สามารถตัดสินใจได้ดีในสถานการณ์ที่จำลองมาจากธุรกิจจริง พวกเขาก็จะรู้สึกมั่นใจมากขึ้นในการนำระบบนั้นมาใช้งานจริง

อนาคตของ Reinforcement Learning ที่พร้อมใช้งานและเชื่อถือได้มากขึ้น

หลังจากที่ Reinforcement Learning (RL) เคยเป็นเทคโนโลยีที่หลายคนให้ความสนใจ แต่ยังไม่สามารถนำไปใช้งานจริงได้อย่างแพร่หลาย ในที่สุด RL ก็เริ่มกลายเป็นทางเลือกที่เป็นไปได้จริงสำหรับการแก้ปัญหาทางธุรกิจ โดยมี Digital Twin ที่ขับเคลื่อนด้วย Generative AI เป็นตัวเร่งสำคัญที่ช่วยสร้างสนามทดลองอัจฉริยะให้ RL ได้ฝึกฝนและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

เมื่อระบบ RL ได้ผ่านการทดสอบในสถานการณ์จำลองมานับล้านครั้งแล้ว เราก็สามารถมั่นใจได้มากขึ้นว่าในอนาคต Agent เหล่านี้จะสามารถควบคุมระบบที่ซับซ้อน เช่น เครือข่ายโทรคมนาคม ระบบบริหารลูกค้าของธนาคาร Supply Chain หรือโครงข่ายพลังงานได้อย่างปลอดภัยและแม่นยำ ซึ่งการทำงานที่มีแบบแผนนี้จะช่วยให้การตัดสินใจของ AI มีความโปร่งใส แข็งแรง และตรวจสอบย้อนหลังได้ง่าย เปิดทางสู่การนำไปใช้งานในวงกว้างมากยิ่งขึ้น อุตสาหกรรมที่เคยมองว่า RL มีความเสี่ยงหรือคาดเดาไม่ได้ ก็จะเริ่มเปิดรับเทคโนโลยีนี้มากขึ้น เพราะมีหลักฐานชัดเจนจากการทดสอบใน Digital Twin ว่า RL สามารถใช้งานได้จริงและน่าเชื่อถือ

ในอนาคต องค์กรที่เลือกใช้การจำลองด้วย GenAI จะสามารถเดินไปพร้อมกับ AI ได้เร็วขึ้น โดยยังสามารถ “ลองผิดลองถูกได้อย่างปลอดภัย” ภายในพื้นที่จำลอง ช่วยให้เกิดสมดุลระหว่างการทดลองนวัตกรรมใหม่กับการบริหารความเสี่ยง ทำให้ผู้บริหารสามารถมั่นใจได้ว่าประโยชน์ที่ RL เคยให้คำสัญญาไว้ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพหรือการสร้างรายได้ใหม่ กำลังเข้าใกล้ความเป็นจริงมากขึ้นเรื่อยๆ ด้วยพลังของ Digital Twin และ Generative AI

และเมื่อทุกอย่างพร้อม โลกก็กำลังก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ที่ AI Agent จะสามารถเรียนรู้และพัฒนาตัวเองอยู่เบื้องหลังอย่างต่อเนื่อง เมื่อถึงเวลาที่ต้องใช้งาน ก็สามารถสร้างคุณค่าให้กับธุรกิจในโลกจริงได้อย่างมั่นใจ พลิกโฉมทั้งกลยุทธ์และกระบวนการทำงานในหลากหลายอุตสาหกรรม

เรียนรู้เพิ่มเติมว่า AI สามารถยกระดับองค์กรของคุณได้อย่างไรที่  https://bit.ly/3MfIKHG