<h2>"คอมพิวเตอร์รู้จักแมวได้ แต่มันจะรู้จักหุ้นดีราคาถูกได้ไหม" และนี่คือแรงบันดาลใจของ Chidananda Khatua ที่จะหาคำตอบขณะนั่งฟังเล็กเชอร์เรื่องเฮดจ์ฟันด์อยู่ในวิทยาลัยธุรกิจเมื่อ 4 ปีก่อน ตอนนั้นเขาเป็นวิศวกรมากประสบการณ์ของ Intel และไปลงเรียนปริญญาโทบริหารธุรกิจช่วงกลางคืนและสุดสัปดาห์ที่ UC Berkeley โดยเขาจินตนาการว่า น่าจะมีสิ่งที่ทรงพลังเกิดขึ้นได้ จากความสามารถในการผสมผสานข้อมูลด้านการเงินที่แม่นยำ เข้ากับข้อมูลคลุมเครือแบบที่พบในรายงานประจำปีและข่าวต่างๆ</h2>
เมื่อดูจากการใช้งานที่ผ่านมาใน Wall Street คอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่ถูกใช้ไปกับเรื่องเชิงปริมาณเท่านั้น เช่น การจำแนกราคาหุ้นตามกำไร และจัดอันดับผลลัพธ์ แต่เรื่องนี้จะเปลี่ยนไป เมื่อปี 2011 ซิลิคอนชิปได้แสดงศักยภาพการใช้คำพูดครั้งใหญ่ เมื่อระบบของ IBM ชื่อ Watson เอาชนะแชมเปี้ยนรายการ Jeopardy! สองผู้ร่วมแข่งขัน การที่คอมพิวเตอร์ทำเช่นนี้ได้ นอกจากต้องเข้าใจเรื่องตัวเลขแล้ว ยังต้องเข้าใจเรื่องลำดับชั้นของความสัมพันธ์ เวลาความใกล้เคียง ความเป็นเหตุเป็นผลอนุกรมวิธาน และความเชื่อมโยงอื่นๆ อีกมากมายด้วย

ถ้าเราใช้ปัญญาประดิษฐ์ระดับนี้ทำงาน มันจะทำอะไรได้มากกว่าการชนะเกมโชว์ทางทีวีอีกเยอะ ปัญญาประดิษฐ์อาจทำงานเป็นผู้ช่วยแพทย์ช่วยแนะนำสินค้าให้ผู้บริโภค หรือช่วยตรวจจับกลโกงบัตรเครดิต และอาจบริหารพอร์ตการลงทุนได้ด้วย

Khatua ปัจจุบันอายุ 44 ปี ชักชวนเพื่อนร่วมชั้นที่วิทยาลัยธุรกิจมาร่วมลงทุนด้วย 2 คนคือ Arthur Amador วัย 35 ปี ซึ่งเคยทำงานเป็นผู้ให้คำปรึกษากับตระกูลเศรษฐีอยู่ที่ Fidelity Investments หลายปี ส่วน Christopher Natividad วัย 37 ปี เคยเป็นผู้จัดการเงินให้บริษัทหลายแห่ง

พวกเขาไม่ได้คิดจินตนาการอย่างลมๆ แล้งๆ ว่า คอมพิวเตอร์จะเข้าใจสิ่งต่างๆ เหมือนที่มนุษย์ทำ แต่คอมพิวเตอร์มีความรู้ มันเก็บรวบรวมข้อเท็จจริงกองเป็นภูเขา แล้วค้นหารูปแบบ หรือแนวโน้มในตลาดหลักทรัพย์ได้ และแม้มันจะขาดสัญชาตญาณ แต่ก็มีพละกำลังมหาศาลมาชดเชย

ทั้ง 3 คนนำเงินเก็บของตัวเองมาลงทุน บวกกับเงินจากนักลงทุนใจดีอีก 735,000 เหรียญสหรัฐฯ เพื่อสร้าง EquBot ที่ปรึกษาสำหรับกองทุน ETF ส่วน IBM ซึ่งกระตือรือร้นอยากโชว์ว่า ปัญญาประดิษฐ์ของตัวเองทำอะไรได้บ้าง ก็ให้เครดิตค่าซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์แก่ผู้ประกอบการกลุ่มนี้ 120,000 เหรียญ

เมื่อ 2 ปีก่อน EquBot เปิดตัวกองทุน ETF อิควิตี้ที่ใช้ AI บริหารโดยอัพเดตพอร์ตทุกวันตามคำสั่งจากคอมพิวเตอร์ และในปี 2018 พวกเขาก็เพิ่ม international equity ที่ใช้ AI บริหารด้วย

<img class="alignnone wp-image-32396 size-full" src="https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2020/07/กราฟเชื่อมจุดนับล้าน-2.png" alt="EquBot" width="787" height="587" />

&nbsp;

Khatua ผู้เป็นซีอีโอ ดูแลพนักงานกลุ่มเล็กๆ ใน San Francisco และโปรแกรมเมอร์กับนักสถิติอีก 17 คนในเมือง Bangalore ที่อินเดีย ระบบ Watson ของ IBM กลืนข้อมูล 1.3 ล้านตัวอักษรต่อวัน ทั้งข่าว บล็อก สื่อโซเชียล และเอกสารของคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์จากนั้นจะย่อยภาษาแล้วเก็บข้อเท็จจริงมาป้อนเข้าไปในกราฟความรู้ที่มีจุดเชื่อมโยงนับล้านโหนด

จุดแต่ละจุดที่เชื่อมโยงกันอาจเป็นบริษัท (1 ใน 15,000 แห่ง) คำสำคัญ (เช่น “องค์การอาหารและยา”) หรือปัจจัยด้านเศรษฐกิจ (เช่น ราคาน้ำมัน) โดยอาจมีลูกศรเป็นล้านล้านเส้นเชื่อมโยงโหนดเหล่านี้ หลังจากลองผิดลองถูกในเครือข่ายระบบประสาท ซึ่งเลียนแบบการเชื่อมโยงระบบประสาทในสมองมนุษย์ คอมพิวเตอร์จะชั่งน้ำหนักเพื่อหาลูกศรไม่กี่เส้นที่มีความสำคัญ แล้วระบบจะคลำทางต่อไปเพื่อให้รู้ว่า ข้อมูลใดจะสร้างแรงกระเพื่อมที่จะขยายใหญ่ขึ้นจนส่งผลต่อราคาหุ้นได้ใน 1 สัปดาห์ 1 เดือน หรือ 1 ปีข้างหน้า

ในวันยุ่งๆ EquBot จะมีการคำนวณถึง 500 ล้านล้านครั้ง ซึ่งต้องขอบคุณกราฟิกชิปของ Nvidia เจ้าแผ่นซิลิคอนบางๆ นี้ถูกออกแบบมาเพื่อเอาใจนักเล่นเกมด้วยการประมวลผลชิ้นส่วนต่างๆ ในภาพเคลื่อนไหวคู่ขนานไปกับซีพียู แต่ปรากฏว่ามันกลายเป็นชิ้นส่วนที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการคำนวณข้อมูลอย่างหนักหลายสายพร้อมกัน ในเครือข่ายระบบประสาท และใช้เป็นพลังขับเคลื่อนศูนย์คอมพิวเตอร์ซึ่ง Amazon ให้ EquBot และผู้วิจัยปัญญาประดิษฐ์รายอื่นๆ เช่าด้วย

ปีที่แล้วซอฟต์แวร์ของ EquBot จับความเคลื่อนไหวที่น่าตื่นเต้นได้แถวๆ Amarin Corp. บริษัทยาสัญชาติไอริช ที่ผลิตอาหารเสริมตามใบสั่งแพทย์เท่านั้น ซึ่งมีกรดไขมันโอเมก้า-3 เป็นส่วนประกอบ กองทุน ETF นานาชาติของ EquBot เข้าซื้อหุ้นได้ในราคาไม่ถึง 3 เหรียญ ก่อนที่บริษัทจะได้รับอนุญาตจากหน่วยงานควบคุม จนทำให้หุ้นพุ่งขึ้นไปถึง 15 เหรียญ และระบบก็โชว์ฝีมืออีกครั้งด้วยการซื้อหุ้น Visa เข้ากองทุนในประเทศ หลังจากที่ระบบของบริษัทวัดแรงกระเพื่อมจากการประกาศปิดร้านเชนหลายแห่ง ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มปริมาณการใช้บัตรเครดิตได้

แต่คอมพิวเตอร์ก็ยิงกระสุนด้านได้เหมือนกัน ระบบนี้เคยหลงรัก NetApp และ New Relic ซึ่งอาจเป็นเพราะมันมีปฏิกิริยาต่อกระแสตื่นเต้นเรื่องการประมวลผลผ่านระบบคลาวด์ แต่ถึงแม้หุ้น 2 ตัวนี้จะร่วง Khatua ก็บอกว่าไม่ต้องกังวล เพราะเครือข่ายระบบประสาทเรียนรู้จากความผิดพลาดได้

ตอนนี้ยังเร็วไปที่จะบอกว่า EquBot ซึ่งบริหารกองทุนแค่ 120 ล้านเหรียญจะประสบความสำเร็จหรือไม่ ณ ปัจจุบัน กองทุนของ EquBot ในสหรัฐฯ ยังตามหลังดัชนี S&amp;P 500 อยู่ 3 จุดเมื่อคิดแบบเฉลี่ยต่อปี ในขณะที่กองทุนนานาชาติของบริษัทนำหน้าดัชนีอยู่ 6 จุด

EquBot กล่าวว่า มีกองทุน ETF ของบริษัทเพียงเจ้าเดียวเท่านั้นที่บริหารโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ แต่ EquBot คงเป็นเจ้าถิ่นเพียงรายเดียวต่อไปได้อีกไม่นานเพราะ IBM กำลังขาย AI ไปทั่ว Wall Street นอกจากนี้ Donna Dillenberger นักวิทยาศาสตร์ของ IBM ในเขต Yorktown Heights รัฐ New York ก็กำลังสร้างโมเดลสำหรับตลาดหลักทรัพย์ที่มีข้อมูลหลายล้านโหนด และกล่าวว่า ระบบที่มีเป็นพันล้านโหนดจะตามมาในไม่ช้า

ภัยคุกคามที่ใหญ่พอกันอีกอย่างมาจากมนุษย์นักวิเคราะห์ที่ Khatua พยายามเขี่ยให้ตกงานนั่นเองเพราะพวกเขาก็ติดตามเรื่องการทดสอบยา หรือสังเกตว่า Amazon ไม่รับเงินสดได้เหมือนกัน แต่สิ่งที่ช่วยให้ EquBot ได้เปรียบคือ การระเบิดของข้อมูลดิจิทัลและพลังของชิปที่เติบโตอย่างสูสีกัน ซึ่งมนุษย์ตามการเชื่อมโยงทั้งหมดนี้ไม่ทัน

“ข้อมูลที่มีในปัจจุบัน 90% ถูกสร้างขึ้นในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา” Art Amador ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการของ EquBot กล่าว “อีก 2 ปีข้างหน้า เรื่องนี้ก็จะยังเป็นจริงอยู่”

&nbsp;

<hr />

<a href="https://www.ookbee.com/shop/magazine/FORBES/312a837b-0af3-4945-9cac-b7be029798c7/june-2020">คลิกอ่านฉบับเต็ม ได้ที่ นิตยสาร Forbes Thailand ฉบับเดือนมิถุนายน 2563 ในรูปแบบ e-magazine</a>

<img class="lazy alignnone wp-image-31977 lazy-loaded" src="https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2020/07/COVER-FORBES-85-OK-.jpg" sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" srcset="https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2020/07/COVER-FORBES-85-OK-.jpg 2400w, https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2020/07/COVER-FORBES-85-OK--229x300.jpg 229w, https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2020/07/COVER-FORBES-85-OK--768x1008.jpg 768w, https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2020/07/COVER-FORBES-85-OK--780x1024.jpg 780w" alt="" width="300" height="394" data-lazy-type="image" data-lazy-src="https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2020/07/COVER-FORBES-85-OK-.jpg" data-lazy-srcset="https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2020/07/COVER-FORBES-85-OK-.jpg 2400w, https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2020/07/COVER-FORBES-85-OK--229x300.jpg 229w, https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2020/07/COVER-FORBES-85-OK--768x1008.jpg 768w, https://forbesthailand.com/wp-content/uploads/2020/07/COVER-FORBES-85-OK--780x1024.jpg 780w" data-lazy-sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" />

News

Forbes lists

World

Leaderboard

Commentaries

Forbes life

Events