• หน้าแรก
• ความรู้เกี่ยวกับAI
  • ที่มาของAI
  • ความสามารถของAI
  • ความสำคัญของAI
  • ประเภทของAI
  • ประโยชน์ของAI
  • บทบาทAI
  • การทำงานAI
• นวัตกรรมAI
• บทความAI
• ผู้จัดทำ

ความสำคัญของ Artificial Intelligence หลายๆ ท่านอาจจะยังมองว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่น่าทึ่ง แต่ยังนึกไม่ออกว่าจะนำเอามาใช้งานอย่างไร มีความสำคัญอย่างไร และมีความจำเป็นต่อองค์กรหรือไม่ ถ้าเป็นยุคสมัยก่อนที่เพิ่งจะเริ่มมีการพัฒนา AI ในช่วงที่ปัญญาประดิษฐ์ ยังเป็นเรื่องของ concept ยังเป็นการทดสอบความสามารถเฉพาะด้านอยู่ ในยุคนั้นเราคงเห็น showcase บางอย่าง เช่น การพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์เพื่อมาแข่งขันความสามารถด้านต่างๆ กับมนุษย์ เช่น แข่งเล่นหมากรุก ซึ่งคงไม่ใช่เรื่องที่น่าตื่นตาตื่นใจอะไร แต่ในวันนี้ AI มีความหลากหลายขึ้นในบาง case study เป็นเรื่องที่น่าทึ่งทีเดียว ตั้งแต่การนำเอามาช่วยด้านการแพทย์ เป็นเครื่องมือสำหรับช่วยในการวินิจฉัยโรค แนวทางการรักษา, งานด้านการบริการข้อมูลโดยใช้ Chatbot ซึ่งในบางครั้งเราแยกไม่ออกเลยว่ากำลังสนทนากับคนจริงๆ หรือ Bot, การวิเคราะห์ภัยคุกคามด้าน Cyber ก็เป็นเรื่องหนึ่งที่ใกล้ตัวเรามากทุกวันนี้

รูปแบบของ AI ที่มีความหลากหลายมากขึ้นมี Application มากมายที่ Support และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ ทำให้การที่องค์กรต่างๆ จะนำเอาเทคโนโลยีนี้มาใช้ไม่ใช่เรื่องยาก
ทุกวันนี้มีทั้งกลุ่มผู้ใช้ที่มีศักยภาพในการพัฒนา Platform AI ขึ้นมาใช้เอง โดยใช้เครื่องมือในปัจจุบันที่มีความทันสมัยมากขึ้น และกลุ่มที่พัฒนา AI Application หรือ Service เพื่อขายให้กับองค์กร
        ทั้งนี้รวมไปถึง Platform ที่ใช้สำหรับการพัฒนาที่ ทำให้ทุกวันนี้เราสามารถเข้าถึง Artificial Intelligence ได้ง่ายขึ้น ทำให้การนำเอา AI เข้ามาช่วยแก้ไขปัญหาในเชิงธุรกิจ และการสร้าง/พัฒนา AI Application ในเชิงพาณิชย์ สิ่งที่เป็นตัวผลักดันอีกอย่างหนึ่งของ AI คือ นิยามของ Intelligent Cloud และ Intelligent Edge ซึ่งจะทำให้ผู้ใช้งาน และผู้พัฒนา AI สามารถเข้าถึง resource ต่างๆ ได้โดยง่าย ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงบริการได้อย่างรวดเร็ว (Highly Responsive) นี่อาจเป็นอีกเหตุผลหนึ่งที่ทำให้เราเห็นรูปแบบการใช้งานที่หลากหลายมากขึ้น
     โอกาสทางธุรกิจ สำหรับผู้ที่เป็นผู้นำด้าน AI และองค์กรที่สามารถนำเอา AI เข้ามาประยุกต์ใช้งานในเชิงธุรกิจได้ เมื่อมีทางเลือกที่หลากหลายทำให้เราเห็นว่า AI จะเข้ามาในรูปแบบของทั้งสินค้า และบริการ ซึ่งอยู่ใกล้ตัวเรามากมาย ดังที่ผมมักจะพูดอยู่บ่อยๆ ว่า บางทีเราไม่รู้ตัวด้วยซ้ำว่าเรากำลังใช้งานสิ่งเหล่านี้อยู่ มีข้อมูลมากมายที่พูดถึงการนำเอา AI ไปประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ แหล่งข้อมูลเหล่านี้จะทำให้เรามองเห็นภาพเห็นไอเดียมากขึ้น การนำเอามาประยุกต์ใช้ไม่ใช่เรื่องที่ยากอีกต่อไป หากแต่เราต่องเข้าใจก่อนว่าจะนำ AI มาใช้ประโยชน์ด้านใด หรือบรรลุจุดมุ่งหมายเรื่องไหน มีการกำหนดขอบเขตเพื่อให้สามารถประเมินผลได้ง่าย สิ่งต่างๆ เหล่านี้จะช่วยให้โครงการที่จะนำเอา AI มาใช้มีความเป็นรูปธรรมมากขึ้น

เหตุใดปัญญาประดิษฐ์จึงมีความสำคัญยิ่งนัก

1  AI  มีการเรียนรู้ซ้ำ ๆ ได้อย่างอัตโนมัติและศึกษาผ่านข้อมูลเหล่านั้น แต่  AI  นั้นก็มีความแตกต่างจากหุ่นยนต์หรืออุปกรณ์อัตโนมัติ แทนที่จะประมวลผลงานแบบแมนนวล AI สามารถประมวลผลในงานซ้ำ ๆ ที่มีปริมาณมาก ด้วยความเที่ยงตรงและมีประสิทธิภาพ ผ่านระบบคอมพิวเตอร์ สำหรับการประมวลผลการทำงานอัตโนมัติด้วยวิธีนี้ ยังคงจำเป็นต้องใช้มนุษย์ในการติดตั้งระบบและป้อนคำสั่งที่เหมาะสม

2  AI เพิ่มความชาญฉลาด แก่ผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่เดิม
โดยทั่วไป จะไม่มีการจำหน่าย AI ในรูปแบบแอปพลิเคชันเดี่ยว
หากแต่จะใช้ประสิทธิภาพของ AI ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่เดิม
ซึ่งประสิทธิภาพดังกล่าวมีความเหมือนอย่างมากกับ Siri
ที่ได้รับการติดตั้งเพิ่มในผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่ ๆ ของ Apple
เครื่องจักรอัตโนมัติ (auto machine) เครื่องจักรที่โต้ตอบกับมนุษย์ได้
(conversational platform) โปรแกรมบอต (bot) และเครื่องจักรอัจฉริยะ (smart machine) จะได้รับการผสานเข้ากับข้อมูลปริมาณมหาศาลเพื่อพัฒนาเทคโนโลยี
ไม่ว่าจะเป็นที่บ้านหรือที่ทำงานจากระบบความมั่นคงอัจฉริยะ (security intelligence)
สู่การวิเคราะห์การลงทุน (investment analysis)

3 AI เรียนรู้จากอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบก้าวหน้า (progressive) ในการนำข้อมูลมาเขียนคำสั่งโปรแกรม AI ค้นหาโครงสร้างและความสม่ำเสมอของข้อมูล เพื่อกำหนดอัลกอริธึมทักษะด้านต่าง ๆ กล่าวคือ อัลกอริธึมจะกลายเป็นตัวแยกประเภทหรือตัวพยากรณ์ ดังนั้นอัลกอริธึมจะสามารถเรียนรู้วิธีการเล่นหมากรุก และเรียนรู้ว่าควรจะเดินหมากตัวใดในตาถัดไป ซึ่งแบบจำลองประเภทนี้จะได้รับการปรับให้ดีขึ้นเมื่อได้รับข้อมูลใหม่ กระบวนการส่งค่าย้อนกลับ (back propagation) คือ เทคนิคหนึ่งของ AI ในการปรับแต่งแบบจำลองผ่านการฝึกฝนและข้อมูลเพิ่ม เมื่อผลลัพธ์ครั้งแรกยังไม่ถูกต้องนัก

4 AI จะวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าและลึกกว่า โดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม (neural network) ที่มีหลายชั้น การสร้างระบบตรวจจับการทุจริตที่มีชั้นเลเยอร์ 5 ชั้นนั้นแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยในไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ทั้งหมดนั้นได้เปลี่ยนแปลงไปด้วยประสิทธิภาพอันเหลือเชื่อของคอมพิวเตอร์และ ข้อมูลบิ๊กดาต้า คุณจำเป็นต้องใช้ข้อมูลปริมาณมาก ในการพัฒนาด้านการเรียนรู้เชิงลึกของแบบจำลอง เนื่องจากแบบจำลองเหล่านี้จะเรียนรู้จากข้อมูลโดยตรง ยิ่งคุณสามารถป้อนข้อมูลปริมาณมากขึ้นเท่าใด แบบจำลองก็จะยิ่งก่อให้เกิดความแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

5  AI  สามารถสร้างความแม่นยำอย่างเหลือเชื่อ  ผ่านเครือข่ายประสาทเทียม  (neural network) ซึ่งที่ผ่านมาไม่สามารถเป็นไปได้เลย ยกตัวอย่างเช่น การโต้ตอบกับ Alexa Google Search และ Google Photos ล้วนใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) ทั้งนั้น และนับวันโปรแกรมเหล่านี้ยิ่งมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้นตามการใช้งานที่เพิ่มขึ้น ในทางการแพทย์ เทคนิคของ AI ด้านการเรียนรู้เชิงลึก การจำแนกภาพ (image classification) และการจดจำวัตถุ (object recognition) ได้รับการใช้ค้นหามะเร็งผ่านเครื่อง MRIs ด้วยความแม่นยำจากรังสีแพทย์ที่ได้รับการฝึกฝน

6  AI สามารถใช้ประโยชน์อย่างสูงสุดจากข้อมูลที่มี เมื่ออัลกอริธึมสามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง ข้อมูลก็จะกลายเป็นทรัพย์สินทางปัญญาอันมีค่า ความลับซ่อนอยู่ในข้อมูลนั่นเอง เพียงแค่คุณสามารถประยุกต์ใช้ AI เพื่อดึงเอาความลับนั้นออกมา เนื่องจากบทบาทของข้อมูลนับว่ามีความสำคัญมากกว่าที่เคยเป็นมา มันสามารถก่อให้เกิดความได้เปรียบทางการแข่งขัน หากคุณมีข้อมูลที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันกัน แม้ว่าต่างคนจะใช้เทคนิคกลวิธีที่เหมือนกัน คุณผู้ซึ่งมีข้อมูลที่ดีที่สุดย่อมเป็นผู้ชนะ