การเกิดขึ้นของ CU Writer ซึ่งเป็นโปรแกรมพิมพ์เอกสารที่ทำงานโดยการเปิดโหมดกราฟิก หรือการเกิดขึ้นของโปรแกรม VThai ซึ่งเป็นโปรแกรมฝังตัวที่ใช้การ Interrupt MS-DOS เพื่อยึดการควบคุมแล้วแสดงผลแบบกราฟิกเพื่อสนับสนุนภาษาไทย ถือเป็นกิจกรรมที่ช่วยแก้ปัญหาเรื่องภาษาไทยบนคอมพิวเตอร์ให้กับคนไทยได้อย่างตรงวัตถุประสงค์

ปัญหาตอนนั้นคือ นำเข้าภาษาไทยไม่ได้ แสดงผลภาษาไทยไม่ได้ ดังนั้น ก็ต้องแก้ปัญหาให้ตรงจุด คือให้มันทำให้ได้ ซึ่งตอนนั้น VThai ก็ถือว่าทำได้ดีและมีความแพร่หลาย ใคร ๆ ก็ใช้มัน ซึ่งข้อเสียในเรื่องการแสดงผลก็คงเป็นเรื่องของขนาด เพราะมันแสดงผลได้แค่แบบบิตแมพ ขนาดคงที่ยืดหดไม่ได้

ปัญหาของคนไทย ก็ต้องให้คนไทยแก้ถูกมั้ย? เพราะไม่มีคนชาติไหนจะแก้ปัญหาให้คนไทยได้ นอกจากคนไทยที่ควรจะเข้าใจตัวเองที่สุด!!!

การเกิดขึ้นของระบบปฏิบัติการสวมทับอย่าง MS Windows 3.0 หรือระบบปฏิบัติการของแท้บริสุทธิ์อย่าง MS Windows 95 ขึ้นไปจนถึง MS Windows 10 ในปัจจุบัน ได้ทำให้การแก้ปัญหาภาษาไทยไม่ใช่เรื่องที่ตั้งต้นโดยคนไทย คนไทยมีส่วนร่วมแต่ไม่ได้ตั้งต้น เพราะการนำเข้าข้อมูลภาษาไทยผ่านแป้นพิมพ์ การแสดงผลภาษาไทยแบบเวกเตอร์ออกทางจอภาพ และ การส่งผ่านภาษาไทยออกทางเครื่องพิมพ์ ล้วนกระทำผ่านโครงสร้างพื้นฐานของตัวระบบปฏิบัติการ ซึ่งถูกวางเอาไว้เพื่อรองรับความหลากหลายของภาษาท้องถิ่นอยู่ก่อนแล้ว ดังนั้น การกำหนดช่วงของรหัสเพื่อแทนอักขระภาษาไทย หรือการสร้างรูปแบบตัวอักษรภาษาไทยเพื่อบรรจุเข้าไว้ในระบบ จึงเป็นเรื่องที่ต่อยอดจากโครงสร้างพื้นฐานที่มี ถ้าพื้นฐานไม่มีก็ต่อยอดไม่ได้

ปัญหาของภาษาไทยบนระบบคอมพิวเตอร์ ไม่ใช่มีแค่เฉพาะการนำเข้าภาษาไทยผ่านแป้นพิมพ์ การแสดงผลภาษาไทยออกทางจอภาพ หรือการพิมพ์ภาษาไทยออกทางเครื่องพิมพ์เท่านั้น ยังรวมไปถึงการนำเข้าคำพูดภาษาไทยผ่านไมโครโฟน และการเปล่งเสียงภาษาไทยออกทางลำโพงด้วย!!!

วิธีการออกเสียงของภาษาไทยไม่เหมือนภาษาอังกฤษ ดังนั้น จะใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์สำหรับสกัดคลื่่นเสียงภาษาอังกฤษมาใช้กับภาษาไทยโดยตรงก็คงไม่ได้ มันต้องมีการปรับนิดหน่อย ซึ่งผมก็ได้เห็นงานวิจัยของหน่วยงานอุตสาหกรรมชั้นนำของไทยเรา ที่กำลังก้าวหน้าไปได้ด้วยดีในเรื่องนี้ แต่ก็อีกนั่นแหล่ะ สิ่งที่น่ากังวลก็คือ เมื่อใดก็ตามที่บริษัทชั้นนำของโลก ได้ก้าวผ่านข้อจำกัดต่าง ๆ แล้วสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตัวระบบปฏิบัติการ เพื่อรองรับความหลากหลายของการนำเข้าคำพูดภาษาท้องถิ่นได้สำเร็จ เมื่อนั้น คนไทยเราก็จะเปลี่ยนจากผู้ตั้งต้นในการแก้ปัญหานี้ กลายเป็นเพียงผู้มีส่วนร่วมในการแก้ปัญหานี้ไปโดยปริยาย อีกครั้ง!

ความรู้สึกของผมนะ ผมรู้สึกว่าคนไทยเราแก้ปัญหาภาษาไทยบนคอมพิวเตอร์ได้ดี แต่เราไม่ได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ดีเพื่อแก้ปัญหาอื่น แล้วพอบริษัทชั้นนำของโลกสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ดี ซึ่งแก้ปัญหาอื่นรวมทั้งปัญหาภาษาท้องถิ่นที่หลากหลายได้ เราก็เลยต้องย้ายการแก้ปัญหาภาษาไทยบนระบบคอมพิวเตอร์ ไปอยู่บนโครงสร้างพื้นฐานที่ว่าแทน

ตอนนี้พอมองภาพกันออกแล้วใช่มั้ยครับ ว่าการแก้ปัญหาภาษาไทยบนระบบคอมพิวเตอร์ ถ้าจะไม่ให้เสียเวลาในการแก้ปัญหา เราต้องพิจารณาจากสิ่งใด?

โดย N คือจำนวนของขนาดปัญหาที่เป็นไปได้

อย่างแบบแรก ยกตัวอย่างให้เห็นง่าย ๆ ก็คือ ถ้าเรามีเสื้อ 2 ตัว กางเกง 2 ตัว รองเท้า 2 คู่ เราจะเลือกใส่ เสื้อ กางเกง และ รองเท้า ยังไงให้หล่อที่สุด ซึ่งจากโจทย์ C ก็คือ 2 เพราะบังเอิญว่าแต่ล่ะตัวแปรมี 2 กรณีให้เลือก ในขณะที่ N คือ 3 เพราะขนาดปัญหา คือ 3 ตัวแปร คือ 1) เสื้อ 2) กางเกง 3) รองเท้า ดังนั้น ถ้าจะหาคำตอบที่ดีที่สุด เราก็ต้องลอง เสื้อ กางเกง รองเท้า ให้มันหมดเลย ซึ่งต้องใช้เวลาเท่ากับ C ยกกำลัง N หรือ 2 ยกกำลัง 3 ซึ่งก็คือ {1, 1, 1}, {1, 1, 2}, {1, 2, 1}, {1, 2, 2}, {2, 1, 1}, {2, 1, 2}, {2, 2, 1} และ {2, 2, 2} หรือก็คือใช้เวลาไป 8 รอบ

ส่วนแบบสอง ยกตัวอย่างให้เห็นง่าย ๆ ก็คือ ถ้าในร้านค้ามีสินค้าเพียง 3 ชิ้นที่แตกต่างกัน แล้วเรามีเงินอยู่แค่ 100 บาท เราจะซื้อสินค้าได้กี่่ชิ้น ซึ่งจากโจทย์ N ก็คือ 3 เพราะขนาดปัญหา คือ 3 ดังนั้น ถ้าจะหาคำตอบที่ดีที่สุด เราก็ต้องเอาราคาสินค้ามาเทียบกันให้หมดเลย เพื่อดูว่ารวมเงินแล้วจะซื้อชิ้นไหนได้บ้างโดยใช้เงินไม่เกิน 100 บาท ซึ่งต้องใช้เวลาคำนวณเท่ากับ 2 ยกกำลัง 3 แล้วจึงลบ 1 ซึ่งน้อย ๆ แบบนี้ยังพอยกตัวอย่างให้ดูได้ ก็ประมาณนี้คือ {1}, {2}, {3}, {1,2}, {1,3}, {2,3} และ {1,2,3} หรือก็คือใช้เวลาไป 7 รอบ

ทุกวันนี้ไม่มีใครสนใจใช้วิธีการหาคำตอบทั้งหมดเพื่อเลือกคำตอบที่ดีที่สุดบนดิจิทัลคอมพิวเตอร์กันแล้ว เขาหันไปใช้วิธีการตัดเล็มตัวเลือกที่อ่อนด๋อย เพื่อจะได้เหลือเฉพาะตัวเลือกที่ดีที่สุด หรือไม่เขาก็ไปใช้วิธีการอนุมานอย่างมีเหตุผลเพื่อเลือกคำตอบที่น่าจะดีที่สุดแทน

ต่อให้มีควอนตัมคอมพิวเตอร์ให้ใช้กัน ผมก็ยังเชื่อว่าปัญหาความซับซ้อนในการคำนวณจะยังคงถูกต่อยอดคิดค้นให้มาแก้กันต่อไป จนกว่าจะมีใครซักคนคิดค้นสมการเทพ ๆ ที่ใส่ค่าทีเดียวแล้วได้คำตอบทุกอย่าง หรือจนกว่าคอมพิวเตอร์คำนวณชั่วพริบตาขณะจิตจะถูกสร้างขึ้นนั่นแหล่ะ ปัญหานี้ถึงจะหมดไป

คนส่วนใหญ่ที่เรียนวิทยาการคอมพิวเตอร์มา มักจะได้มีโอกาสเรียนเครื่องมือในการแก้ปัญหาจนชำนาญ และพวกเขาเหล่านั้นก็มักจะมีเครื่องมือแก้ปัญหาประจำตัวอะไรซักอย่างหนึ่ง ที่พวกเขาถนัดที่สุด ใช้บ่อยที่สุด และมีความมั่นใจมากที่สุดเมื่อใช้มัน เช่น พวกเขาอาจจะถนัดใช้ Neural Network มาก รู้ทะลุปรุโปร่งสุด ๆ หรือ อาจจะถนัด Hidden Markov Models อย่างเทพ หรือ อาจจะถนัดในการเขียน OOP บน Java มาก ๆ เป็นต้น

ดังนั้น เมื่อต้องคิดงานวิจัยอะไรขึ้นมา พวกเขาเหล่านั้นจึงไม่ลังเลที่จะเอาเครื่องมือแก้ปัญหาที่พวกเขาถนัด ไปแก้ปัญหาเรื่องนู้นเรื่องนี้ตามแต่โอกาสจะอำนวย เช่น ถ้าถนัด แต่ Hidden Markov Model ก็นำ Hidden Markov Model ไปแก้ปัญหา Speech Recognition, Gesture Recognition, Network Intruder เป็นต้น

แต่อาจารย์ของผมสอนผมว่าแบบนี้ไม่ดี เพราะมันเท่ากับว่าเราเอาแต่หมกมุ่นกับเครื่องมือแก้ปัญหามากเกินไป ดังนั้น เราจะไม่มีการพัฒนาตัวเอง เพราะเราจะรู้อยู่แต่เครื่องมือที่เราถนัดเท่านั้น ในขณะที่แบบที่อาจารย์ผมมองว่าดีคือ ให้เราสนใจในปัญหาก่อน แล้วค่อยหาเครื่องมือแก้ปัญหาที่เหมาะสมมาแก้ปัญหา เช่น ถ้าเราจะค้นหาผลลัพธ์ใด ๆ ในเวลาอันรวดเร็ว โดยให้มันไม่เผชิญกับปัญหา Non-Deterministic Polynomial Time เราก็ควรจะทดลองหาเครื่องมือต่าง ๆ มาทดลอง เช่น Ant Colony Optimization, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Gravitational Search Algorithm, Tabu Search เป็นต้น ซึ่งมันจะทำให้เรามีความรู้ในเครื่องมือที่หลากหลาย และได้รู้ทางอ้อมว่าเครื่องมือใดเหมาะกับการแก้ปัญหาใดจริง ๆ จากการทดลอง

โดยส่วนตัวมองว่า ความชำนาญในการใช้เครื่องมือแก้ปัญหา กับ ความชำนาญในการแก้ปัญหา มันขึ้นอยู่กับความเหมาะสมในแต่ล่ะโอกาส ไม่มีใครผิดใครถูก เช่น ถ้าเป็นในการทำงานจริง เราก็อยากให้คนระดับบริหารจัดการของเรา มีความชำนาญในการแก้ปัญหา ในขณะที่เราก็คาดหวังให้คนระดับปฏิบัติการของเรา มีความชำนาญในการใช้เครื่องมือแก้ปัญหาเหมือนกัน

แต่ถ้าเป็นในแง่ของงานวิจัยทางวิทยาการคอมพิวเตอร์ ดูเหมือนว่าคนที่ชำนาญในการแก้ปัญหา จะมีภาษีสูงกว่าคนที่ชำนาญในการใช้เครื่องมือแก้ปัญหาเยอะ