การบรรยายหัวข้อ How Computational Thinking Is Reshaping Engineering Theory เป็นการนำเสนอแนวคิดเกี่ยวกับบทบาทของแนวคิดเชิงคำนวณ (Computational Thinking) ต่อการพัฒนาและการเปลี่ยนแปลงของทฤษฎีทางวิศวกรรม
โดยผมต้องการชี้ให้เห็นว่าการพัฒนาของคอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือช่วยคำนวณเท่านั้น แต่ยังมีบทบาทสำคัญในการกำหนดรูปแบบใหม่ของวิธีคิดและโครงสร้างของทฤษฎีวิศวกรรมด้วย แนวคิดนี้สอดคล้องกับคำกล่าวที่มีชื่อเสียงของ John Argyris ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกสาขา computational mechanics ที่กล่าวว่า “The computer shapes the theory” กล่าวคือ เมื่อทฤษฎีทางวิศวกรรมต้องถูกนำไปใช้ในระบบคอมพิวเตอร์ ทฤษฎีนั้นมักต้องถูกปรับรูปแบบใหม่ให้สามารถคำนวณได้ ซึ่งการปรับรูปแบบดังกล่าวไม่เพียงเป็นการแปลงสมการทางคณิตศาสตร์ แต่ยังเป็นการเปลี่ยนวิธีคิดในการอธิบายและแก้ปัญหาทางวิศวกรรมด้วย
ในการเริ่มต้น ผมได้ย้อนกลับไปสู่ประวัติศาสตร์ของวิศวกรรมเชิงคำนวณ โดยกล่าวถึงการพัฒนาแนวคิดของ Finite Element Method ซึ่งมีรากฐานมาจากงานของนักวิจัยในช่วงทศวรรษ 1940 เช่น Alexander Hrennikoff และ Richard Courant ก่อนที่จะมีการพัฒนาอย่างจริงจังในช่วงทศวรรษ 1950 โดยนักวิจัยอย่าง Turner, Clough, Martin และ Topp ซึ่งตีพิมพ์งานวิจัยที่ถือว่าเป็นหนึ่งในบทความสำคัญของ FEM ในปี 1956 การพัฒนาของวิธีไฟไนต์เอลิเมนต์นี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าการวิเคราะห์โครงสร้างที่ซับซ้อนต้องอาศัยการแปลงทฤษฎีเชิงกลศาสตร์ให้เป็นรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถคำนวณได้ ซึ่งเป็นตัวอย่างของการที่ทฤษฎีทางวิศวกรรมถูกกำหนดรูปแบบโดยข้อจำกัดและศักยภาพของการคำนวณ
ในช่วงแรกของวิศวกรรมโครงสร้าง วิธีการวิเคราะห์ส่วนใหญ่ใช้แนวคิดเชิงวิเคราะห์ (analytical thinking) ซึ่งอาศัยสมการเชิงอนุพันธ์ เช่น Euler-Bernoulli beam theory ในการอธิบายพฤติกรรมของโครงสร้าง อย่างไรก็ตาม เมื่อโครงสร้างมีความซับซ้อนมากขึ้น การใช้สมการแบบปิด (closed-form solution) มักไม่สามารถให้คำตอบได้ จึงเกิดการพัฒนาแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า algorithmic thinking ซึ่งเป็นการแปลงปัญหาทางวิศวกรรมให้เป็นขั้นตอนวิธีหรืออัลกอริทึมที่สามารถคำนวณซ้ำ ๆ ได้ ตัวอย่างหนึ่งคือวิธี slope-deflection ที่พัฒนาโดย George Alfred Maney ในปี 1915 ซึ่งเป็นการแปลงสมการเชิงอนุพันธ์ของโครงสร้างให้เป็นระบบสมการเชิงพีชคณิต จากนั้นจึงสามารถใช้เครื่องคำนวณหรือคอมพิวเตอร์ช่วยแก้สมการพร้อมกันได้
แนวคิดนี้ถือเป็นจุดเริ่มต้นของ computational mechanics และเป็นก้าวสำคัญที่นำไปสู่การพัฒนา matrix structural analysis และ finite element method ในเวลาต่อมา
เมื่อแนวคิดเชิงคำนวณถูกนำมาใช้ในงานวิศวกรรมมากขึ้น การออกแบบทางวิศวกรรมก็เริ่มเปลี่ยนจากกระบวนการตรวจสอบคำตอบเพียงหนึ่งคำตอบไปสู่การสำรวจพื้นที่ของคำตอบจำนวนมาก กล่าวคือ ในอดีตวิศวกรมักจะออกแบบโครงสร้างหนึ่งแบบ แล้วตรวจสอบว่าผ่านข้อกำหนดหรือไม่ แต่เมื่อมีคอมพิวเตอร์และอัลกอริทึม เราสามารถสร้างแบบทางเลือกจำนวนมากและค้นหาคำตอบที่ดีที่สุดจากพื้นที่ของคำตอบทั้งหมดได้ แนวคิดนี้นำไปสู่การพัฒนาเทคนิคการออกแบบเชิงเหมาะที่สุด (design optimization) ซึ่งประกอบด้วย
- การกำหนดตัวแปรการออกแบบ (design variables) เช่น ขนาดหน้าตัด รูปทรง หรือคุณสมบัติของวัสดุ จากนั้นกำหนด
- ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (objective function) เช่น การลดต้นทุนหรือเพิ่มความแข็งแรง และ
- กำหนดเงื่อนไขข้อจำกัด (constraints) เช่น ข้อกำหนดด้านความแข็งแรงหรือการโก่งตัว
จากนั้นจึงใช้อัลกอริทึมเพื่อค้นหาคำตอบที่เหมาะสมที่สุดในพื้นที่ของคำตอบทั้งหมด
การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญอีกประการหนึ่งที่เกิดจาก computational thinking คือการเปลี่ยนวิธีคิดในการออกแบบจากการแก้ปัญหา (solving) ไปสู่การค้นหา (searching) กล่าวคือ วิศวกรไม่ได้พยายามหาคำตอบเดียวที่ถูกต้องที่สุด แต่พยายามสำรวจพื้นที่ของคำตอบจำนวนมากเพื่อค้นหาทางเลือกที่ดีที่สุดภายใต้เงื่อนไขต่าง ๆ แนวคิดนี้มีความสำคัญมากในยุคของ generative design และ parametric design ซึ่งการออกแบบสามารถถูกสร้างขึ้นโดยอัลกอริทึมและประเมินผลโดยการจำลองหรือการวิเคราะห์โครงสร้าง
ในงานวิจัยและการพัฒนาที่ผมทำ ผมได้พยายามนำแนวคิด computational thinking มาใช้ในการพัฒนาเครื่องมือสำหรับการออกแบบและวิเคราะห์โครงสร้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการพัฒนาโปรแกรมที่สามารถสร้างแบบจำลองโครงสร้างโดยอัตโนมัติจากข้อมูลเชิงพารามิเตอร์ รวมทั้งการใช้เทคนิค optimization ในการออกแบบโครงสร้าง เช่น การปรับขนาดเหล็กเสริม การออกแบบโครงสร้างเหล็ก หรือการปรับรูปแบบของแผงผนังเบาให้ใช้วัสดุอย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด นอกจากนี้ผมยังสนใจการนำแนวคิด topology optimization มาใช้ในงานสถาปัตยกรรมและวิศวกรรมโครงสร้าง โดยใช้การคำนวณเพื่อค้นหารูปแบบโครงสร้างที่มีประสิทธิภาพสูง จากนั้นจึงแปลงผลลัพธ์ของการ optimization ให้กลายเป็นโครงสร้างที่สามารถก่อสร้างได้จริง เช่น การแปลง topology field ให้กลายเป็น structural skeleton และต่อยอดไปสู่ buildable frame ซึ่งเป็นกระบวนการที่ผสมผสานระหว่างตรรกะทางวิศวกรรมและระบบการก่อสร้าง
ในช่วงหลังของการบรรยาย ผมได้กล่าวถึงบทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในการสนับสนุนกระบวนการออกแบบและวิเคราะห์โครงสร้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้ large language models เพื่อช่วยในการสร้างแบบจำลองโครงสร้างจากข้อความคำสั่งของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถระบุเงื่อนไขของโครงสร้างในรูปแบบข้อความ แล้วระบบจะสร้างข้อมูลโครงสร้างในรูปแบบ data structure เช่น JSON จากนั้นจึงนำไปใช้ในการสร้างแบบจำลองและวิเคราะห์โครงสร้างโดยอัตโนมัติ
อย่างไรก็ตาม ผมเน้นย้ำว่า AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่ทฤษฎีทางวิศวกรรม แต่เป็นเครื่องมือที่ช่วยขยายความสามารถของวิศวกรในการสำรวจและวิเคราะห์ปัญหาที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนมากขึ้น อัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เช่น surrogate modeling, neural networks และ reinforcement learning สามารถช่วยประมาณผลลัพธ์ของการวิเคราะห์หรือช่วยสำรวจพื้นที่ของคำตอบได้รวดเร็วขึ้น แต่พื้นฐานของการวิเคราะห์ยังคงต้องอาศัยทฤษฎีทางกลศาสตร์และหลักการทางวิศวกรรมอย่างเคร่งครัด
นอกจากนี้ผมยังเสนอแนวคิดของการใช้ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่คำนึงถึงคาร์บอน (carbon-intelligent objective functions) เพื่อสนับสนุนการออกแบบที่ยั่งยืน โดยนำข้อมูลคาร์บอนฝังตัวของวัสดุมาใช้เป็นหนึ่งในเกณฑ์ของการ optimization ทำให้การออกแบบโครงสร้างสามารถพิจารณาทั้งด้านประสิทธิภาพเชิงโครงสร้าง ต้นทุน และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมพร้อมกันได้
ในท้ายที่สุด ผมได้ย้อนกลับไปสู่คำกล่าวของ Argyris และตั้งคำถามว่าคอมพิวเตอร์ยังคงกำหนดรูปแบบของทฤษฎีวิศวกรรมอยู่หรือไม่ในยุคปัจจุบัน จากประสบการณ์ของผม ผมเชื่อว่าคำกล่าวนี้ยังคงเป็นจริง เพราะเมื่อความรู้ทางวิศวกรรมต้องถูกนำไปใช้ในระบบคอมพิวเตอร์ เราจำเป็นต้องปรับรูปแบบของทฤษฎีให้สามารถคำนวณได้ ซึ่งกระบวนการนี้มักนำไปสู่การค้นพบวิธีคิดใหม่ ๆ และการพัฒนาเครื่องมือใหม่ ๆ สำหรับการออกแบบและการวิเคราะห์
ในยุคของ computational thinking วิศวกรไม่ได้เพียงแก้ปัญหาอีกต่อไป แต่กำลังออกแบบกฎเกณฑ์และอัลกอริทึมที่กำหนดพื้นที่ของคำตอบที่เป็นไปได้ จากนั้นจึงใช้คอมพิวเตอร์ในการสำรวจพื้นที่ของคำตอบนั้นอย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้น computational thinking จึงไม่ได้แทนที่ความรู้ทางวิศวกรรม แต่เป็นกรอบความคิดใหม่ที่ช่วยให้เราสามารถจัดโครงสร้างและขยายความรู้ทางวิศวกรรมไปสู่ระดับที่ซับซ้อนและมีขนาดใหญ่กว่าที่มนุษย์จะคำนวณได้ด้วยตนเอง และในความหมายหนึ่ง นี่อาจเป็นสิ่งที่ Argyris ต้องการสื่อเมื่อเขากล่าวว่า “the computer shapes the theory.”
