temi Blogs

temi, The Service Robot

Published date:

5 สิ่งที่คุณควรรู้ว่า AI ทำอะไรได้บ้าง?

1 views

AI ทำอะไรได้บ้าง?

AI ทำอะไรได้บ้าง? AI กลายเป็นสิ่งที่พลิกโฉมรูปแบบการใช้ชีวิตและการทำงานของมนุษย์อย่างเราเป็นอย่างมาก ซึ่ง AI ได้กลายเป็นส่วนพื้นฐานในชีวิตประจำวันของเรา ซึ่งมีอิทธิพลต่อภาคส่วนและอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วยอัลกอริธึมอันทรงพลังและแบบจำลองที่ซับซ้อน เราได้เจาะลึกถึงวิธีที่ AI สร้างแรงกระเพื่อมของการเปลี่ยนแปลงโลกมนุษนย์ด้วยตรวจสอบความสามารถของ AI โดยเราจะมุ่งเน้นไปที่การประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือ Natural Language Processing (NLP) ซึ่งเป็นสาขาที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถอ่าน ตีความ และสังเคราะห์ภาษาที่เหมือนมนุษย์ได้

1. ทำความเข้าใจพื้นฐานของ AI

AI หมายถึงเทคโนโลยีที่หลากหลายซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อจำลองสติปัญญาของมนุษย์ โดยพื้นฐานแล้ว AI พยายามสร้างเครื่องจักรที่สามารถดำเนินกิจกรรมต่างๆ ที่ปกติแล้วต้องการความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ กิจกรรมเหล่านี้มีตั้งแต่การคำนวณง่ายๆ ไปจนถึงการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน การตัดสินใจ และแม้แต่ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

การเรียนรู้ของเครื่องจักรกล (Machine Learning)

Supervised Learning: การเรียนรู้แบบมีผู้กำกับดูแลเป็นกระบวนการฝึกอบรมแบบจำลองเกี่ยวกับข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ จากนั้นปล่อยให้คาดการณ์หรือตัดสินตามรูปแบบที่ค้นพบระหว่างการฝึก

Unsupervised Learning: การเรียนรู้แบบไม่มีกำกับดูแล โดยข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจะถูกวิเคราะห์โดยแบบจำลองเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์โดยไม่มีคำแนะนำที่ชัดเจน

Reinforcement Learning: การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเกิดขึ้นเมื่อระบบ AI โต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและรับ feedback ในรูปแบบของรางวัลหรือการลงโทษ

การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)

Neural Networks: โครงข่ายประสาทเทียมเป็นโครงสร้างที่เลียนแบบโครงสร้างสมองของมนุษย์ ประกอบด้วยโหนด (จุดเชื่อมต่อ) ที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งประมวลผลข้อมูลในชั้นต่างๆ

Deep Neural Networks: โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก มีโหนดหลายชั้นช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น ทำให้เหมาะสำหรับงานการรู้จำภาพและคำพูด

2. บทบาทของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใน AI

NLP (Natural Language Processing) คือสาขาย่อยของ AI ที่ศึกษาการทำงานร่วมกันระหว่างคอมพิวเตอร์และภาษามนุษย์ ช่วยให้เครื่องจักรจดจำ ตีความ และสร้างข้อความหรือเสียงที่เหมือนมนุษย์ได้ เทคโนโลยี NLP มีความก้าวหน้าอย่างมาก ทำให้สามารถใช้งานได้หลากหลาย

ความเข้าใจภาษา (Understanding Language)

Sentiment Analysis: การวิเคราะห์ความรู้สึก AI จะตรวจสอบข้อความเพื่อดูว่าข้อความเป็นกลาง, เป็นบวก หรือลบ

Named Entity Recognition (NER): จะระบุชื่อ สถานที่ และองค์กรในข้อความที่กำหนด รวมถึงเอนทิตีอื่นๆ

Syntax and Grammar Analysis: การวิเคราะห์คำและไวยากรณ์ ช่วยให้เข้าใจความสัมพันธ์ของคำและโครงสร้างประโยค

การสร้างภาษา (Language Generation)

Text Summarization: การสรุปข้อความ AI สามารถบีบอัดข้อมูลจำนวนมากให้กลายเป็นสรุปสั้นๆ ได้

Chatbots and Virtual Assistants: แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ช่วยให้เครื่องจักรสามารถสนทนากันได้อย่างเป็นธรรมชาติ และแลกเปลี่ยนข้อมูลและการสนับสนุน

3. การใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ

เนื่องจากความสามารถในการปรับตัวของ AI และจุดแข็งของ NLP จึงถูกรวมเข้ากับอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย ซึ่งเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราจัดการกับปัญหาต่างๆ ไปโดยสิ้นเชิง

สถานพยาบาล (Healthcare)

Diagnosis and Treatment Planning: การวินิจฉัยและการวางแผนการรักษา AI ช่วยในการวินิจฉัยโรคและให้คำแนะนำการรักษาโดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์, รูปภาพ และประวัติการรักษา

Drug Discovery: การคิดค้นยา การจดจำตัวยาและคาดเดาตัวยาที่เป็นไปได้และทำความเข้าใจปฏิกิริยาระหว่างกัน ช่วยให้กระบวนการพัฒนาตัวยาใหม่ได้เร็วขึ้น

การเงิน (Finance)

Fraud Detection: การตรวจจับการฉ้อโกง, เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น อัลกอริธึม AI จะตรวจสอบแนวโน้มและความผิดปกติในธุรกรรมทางการเงิน

Algorithmic Trading: อัลกอริทึมการเทรด, NLP ช่วยให้ระบบสามารถตีความและวิเคราะห์ข่าวทางการเงิน ซึ่งจะส่งผลต่อการตัดสินใจเลือกซื้อขายหุ้น

การศึกษา (Education)

Personalized Learning: การเรียนรู้ส่วนบุคคล, AI ปรับแต่งเนื้อหาการศึกษาโดยขึ้นอยู่กับผลการเรียนของนักเรียนแต่ละคนและความชอบในการเรียนรู้

Automated Grading: การให้เกรดอัตโนมัติ, NLP สามารถประเมินและให้คะแนนงานที่มอบหมายเป็นลายลักษณ์อักษร เพื่อให้นักเรียนได้รับ feedback ที่รวดเร็ว

ขายปลีก (Retail)

Customer Service Chatbots: Chatbots บริการลูกค้า, ปรับปรุงปฏิสัมพันธ์ของผู้บริโภคโดยให้ความช่วยเหลือและข้อมูลแบบเรียลไทม์

Demand Forecasting: การคาดการณ์ความต้องการ, AI วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ความต้องการของผลิตภัณฑ์ ช่วยให้การจัดการสินค้าคงคลังดีขึ้น

อุตสาหกรรมการผลิต (Manufacturing)

Predictive Maintenance: การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์, AI วิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์เพื่อคาดการณ์การชำรุดของอุปกรณ์ เพื่อให้สามารถบำรุงรักษาเชิงป้องกันได้

Quality Control: การควบคุมคุณภาพ, NLP ช่วยในการวิเคราะห์ปัญหาของผลิตภัณฑ์และการรักษามาตรฐานการผลิตที่สูงอยู่ตลอด

ความบันเทิง (Entertainment)

Content Recommendation: การแนะนำคอนเทนต์, AI ใช้ NLP เพื่อทำความเข้าใจความชอบของ User และแนะนำภาพยนตร์, เพลง หรือคอนเทนต์ให้ตรงตามความต้องการมากที่สุด

Creative Content Generation: การสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์, อัลกอริธึม NLP สามารถช่วยในเรื่องการเขียน การสร้างการสนทนา และแม้แต่การแต่งเพลง

4. ประเด็นด้านจริยธรรมและความท้าทาย

แม้ว่าความสามารถของ AI จะน่าตื่นตาตื่นใจ แต่การเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI ก็ก่อให้เกิดปัญหาด้านจริยธรรมและความท้าทายที่ต้องแก้ไข

ความอคติและความเป็นธรรม (Bias and Fairness)

ระบบ AI สามารถสืบทอดอคติจากข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่มีอคติได้จำเป็นต้องมีการตรวจสอบและปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มั่นใจถึงความเป็นธรรมในอัลกอริธึม AI

ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว (Privacy Concerns)

เนื่องจากแอปพลิเคชัน NLP มักต้องการการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน จึงมีความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวเกิดขึ้น เพื่อแก้ไขข้อกังวลเหล่านี้ ต้องมีการดำเนินการตามขั้นตอนการปกป้องข้อมูลที่เข้มงวด

ความโปร่งใส (Transparency)

ความโปร่งใสในระบบ AI เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการส่งเสริมความไว้วางใจและความเข้าใจ

การโยกย้ายงาน (Job Displacement)

ในบางอุตสาหกรรม การทำงานอัตโนมัติของบางฟังก์ชันโดย AI อาจส่งผลให้มีการเปลี่ยนงานเพื่อจัดการกับผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคมของ AI จำเป็นต้องมีการริเริ่มเชิงรุก เช่น โปรแกรมการยกระดับทักษะและการฝึกอบรมขึ้นใหม่

5. อนาคตของ AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

เมื่อ AI พัฒนาขึ้น อนาคตก็จะยิ่งมีความก้าวหน้ามากขึ้นและการผนวกรวมเข้ากับชีวิตประจำวันของเรา

AI ที่สามารถอธิบายได้ (Explainable AI)

การวิจัยกำลังดำเนินการเพื่อสร้างระบบ AI ที่สามารถให้คำอธิบายที่เข้าใจได้สำหรับการตัดสินใจของพวกเขา. AI ที่สามารถอธิบายได้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการได้รับความไว้วางใจจากผู้บริโภค และการจัดการข้อกังวลด้านความโปร่งใสของอัลกอริทึม

AI หลากหลายรูปแบบ (Multimodal AI)

ด้วยการรวม NLP เข้ากับรูปแบบเพิ่มเติม เช่น ภาพและวิดีโอ ความสมบูรณ์ของการโต้ตอบของ AI ก็เพิ่มมากขึ้น Multimodal AI นำเสนอความเข้าใจและการพัฒนาเนื้อหาที่ละเอียดยิ่งขึ้น

การเรียนรู้ต่อเนื่อง (Continual Learning)

ในสถานการณ์ที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ระบบ AI ที่สามารถปรับเปลี่ยนและเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลใหม่ๆ จะมีความสำคัญอย่างยิ่ง การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเป็นการรับประกันว่าปัญญาประดิษฐ์ยังคงมีความเกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพอยู่ตลอดเวลา

AI เพื่อสังคมที่ดี (AI for Social Good)

มีการให้ความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ เกี่ยวกับการใช้ AI เพื่อแก้ไขปัญหาสังคม เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การเข้าถึงบริการสุขภาพ และความยากจน จำเป็นต้องมีความพยายามในการทำงานร่วมกันเพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้ AI เพื่อประโยชน์ของมนุษยชาติ

ที่กล่าวมาสรุปได้ดังนี้

ด้วยรากฐานในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นแรงผลักดันเบื้องหลังนวัตกรรมและความก้าวหน้าในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย แอปพลิเคชัน AI กำลังเปลี่ยนแปลงสังคมของเราในรูปแบบที่สำคัญ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงเศรษฐศาสตร์ การศึกษาไปจนถึงความบันเทิง ขณะที่เราสำรวจภาพรวมกว้างๆของ AI ที่เปลี่ยนแปลงไป สิ่งสำคัญคือต้องจัดการกับข้อกังวลด้านจริยธรรม เพิ่มความเปิดกว้าง และรับประกันว่าข้อดีของ AI จะได้รับการส่งมอบอย่างเท่าเทียมกัน ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง AI จะมีโอกาสสร้างอิทธิพลทางสังคมที่ดีอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

เรื่องน่าสนใจเกี่ยวกับ AI

ติดต่อหาเราได้ที่ Salvator Tech

คลิกเลย!

ติดต่อสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม

หรือ แอดไลน์เพื่อแชทกับเจ้าหน้าที่

@salvatortech

ดูบทความอื่นๆ ที่น่าสนใจ