ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นไปที่การสร้างเครื่องจักรที่มีความสามารถในการทำงานที่โดยปกติแล้วต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ ซึ่งทำได้ผ่านการเรียนรู้ การใช้เหตุผล การทำความเข้าใจ และการปรับตัว โดย AI มีมานานหลายปีแล้วและได้รับการนำไปใช้แบบเจาะจงและมักเป็นการใช้ในวงแคบ เช่น ระบบแนะนำในการค้นหาออนไลน์ และ คอมพิวเตอร์วิชันซึ่งใช้ในการระบุและตอบสนองต่อวัตถุในรูปภาพหรือวิดีโอ

AI ทำงานโดยใช้อัลกอริทึมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนซึ่งปฏิบัติตามรูปแบบคำสั่งและตรรกะเพื่อทำการตัดสินใจในกระบวนการที่เรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) นอกจากนี้ยังมีการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งใช้กระบวนการการเรียนรู้ของเครื่องหลายชั้นที่จัดเรียงอยู่ในเครือข่ายประสาท (คล้ายกับสมองของมนุษย์) เพื่อให้ AI สามารถจดจำและเรียนรู้จากรูปแบบต่างๆ ด้วยตัวเอง และท้ายที่สุดก็สามารถทำการตัดสินใจที่ซับซ้อนมากขึ้นได้

AI เฉพาะทางและ AI ทั่วไป

ด้วยการเปิดตัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model หรือ LLM) และเครื่องมือ AI เพื่อการสร้าง (Generative AI หรือ GenAI) เช่น ChatGPT ก็ทำให้ AI กลายเป็นที่แพร่หลายและมีประโยชน์ในชีวิตประจำวันมากขึ้น และยังทำให้เกิดการแบ่งประเภทใหม่ของ AI ที่คาดการณ์กรณีการใช้งานในอนาคตด้วย ได้แก่
 

• AI เฉพาะทาง (Narrow AI) หรือ AI แบบอ่อน (Weak AI): AI ประเภทนี้ออกแบบมาเพื่อทำงานที่เจาะจง เช่น การจดจำใบหน้าหรือการขับรถ การใช้งาน AI ในปัจจุบันส่วนใหญ่จะจัดอยู่ในประเภทนี้
• AI ทั่วไป (General AI) หรือ AI แข็งแกร่ง (Strong AI): AI ประเภทนี้ออกแบบมาให้ใช้ความสามารถทางปัญญาที่หลากหลายยิ่งขึ้นเพื่อทำงานด้านการใช้เหตุผลมนุษย์สามารถทำได้ โดย AI ทั่วไปนี้ยังไม่มีอยู่จริง แต่ถือเป็นเป้าหมายระยะยาวของการวิจัย AI

ประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์

AI มอบประโยชน์มากมายแก่ผู้ใช้ปลายทางและธุรกิจในทุกอุตสาหกรรม โดย AI มีความสามารถในการระบุรูปแบบและคาดการณ์เหตุการณ์ ทำให้กระบวนการที่ซับซ้อนเป็นอัตโนมัติ และปรับแต่งเวิร์กโฟลว์ให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของโครงการหรือบุคคลได้ ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน นอกจากนี้ AI ยังสามารถเข้ามามีบทบาทสำคัญในการติดตามและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการทรัพยากรได้อีกด้วย ด้วยความก้าวหน้า เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP) AI ยังสามารถขับเคลื่อนแชทบอทและอินเทอร์เฟซเพื่อมอบการโต้ตอบแบบเฉพาะบุคคลให้กับผู้ใช้ได้ ซึ่งช่วยให้ข้อมูลเข้าถึงได้ง่ายขึ้น และทำให้ AI สามารถส่งผลอันยิ่งใหญ่ต่อวิธีการทำงาน การตัดสินใจ และการแสดงความคิดสร้างสรรค์ของผู้คนและองค์กรได้

ปัญญาประดิษฐ์ทำงานอย่างไร

หัวใจสำคัญของเทคโนโลยี AI คือความสามารถในการใช้กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการเรียนรู้เชิงลึกที่เรียกว่าโมเดล AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล จดจำรูปแบบ และทำการตัดสินใจโดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยที่สุด ในระดับเทคนิค โมเดล AI ทำงานผ่านอัลกอริทึมที่ซับซ้อนและเครือข่ายประสาทที่ทำให้เครื่องจักรประมวลผลข้อมูล เรียนรู้จากข้อมูล และตัดสินใจแบบมีข้อมูลประกอบได้

โมเดล AI เป็นซอฟต์แวร์ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนา AI เขียนโค้ดและฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลมาแล้วล่วงหน้า เฟรมเวิร์กเช่น TensorFlow และ PyTorch มีบทบาทสำคัญในการพัฒนา AI โดยมอบเครื่องมือ ไลบรารี และแพลตฟอร์มสำหรับออกแบบ ฝึกฝน และนำโมเดล AI การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพ

เวิร์กโฟลว์การพัฒนา AI

เวิร์กโฟลว์การพัฒนา AI มีสามขั้นตอนหลัก ขั้นตอนแรกคือการประมวลผลข้อมูล ซึ่งข้อมูลที่จะวิเคราะห์จะได้รับการทำความสะอาดและจัดรูปแบบ ถัดไปคือการสร้างโมเดล AI โดยจะมีการเลือกอัลกอริทึมและเฟรมเวิร์กเพื่อใช้สร้างโมเดล และโมเดลจะเรียนรู้จากข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลมาแล้วล่วงหน้า และสุดท้าย โมเดลที่ฝึกฝนแล้วจะได้รับการนำไปใช้งานในการอนุมาน คาดการณ์ หรือตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลใหม่ เพื่อแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง กระบวนการทั้งหมดตั้งแต่ต้นจนจบนี้มักเรียกกันว่าไปป์ไลน์ AI

ขนาดของ LLM และ Gen AI

เนื่องจากมีผู้สนใจ LLM อย่างกว้างขวาง ผู้คนอาจสงสัยว่า LLM แตกต่างจากการใช้งาน AI แบบดั้งเดิมอย่างไร คำตอบก็คือ LLM นั้นแตกต่างจากโมเดล AI การเรียนรู้เชิงลึกทั่วไปทั้งในด้านขนาดและความซับซ้อน โดย LLM ใช้เครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ที่เรียกว่าทรานส์ฟอร์มเมอร์ (Transformer) เพื่อช่วยให้เข้าใจความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ของภาษา และฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมากจากหลากหลายแหล่ง นี่คือสิ่งที่ทำให้ LLM และเครื่องมือต่างๆ เช่น ChatGPT สามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งข้อความเหล่านี้มีความสร้างสรรค์และสามารถใช้วากยสัมพันธ์ รูปแบบ และบริบทที่แตกต่างกันได้ ซึ่งเมื่อเปรียบเทียบกัน โมเดล AI การเรียนรู้เชิงลึกมักมุ่งเน้นไปที่งานเฉพาะ เช่น การจดจำภาพหรือการแปลภาษาง่ายๆ

มีการใช้งานปัญญาประดิษฐ์อย่างไร

จากความสามารถในการปรับตัวและศักยภาพในการใช้งานที่ยังนึกภาพไม่ออกในตอนนี้ AI กำลังเติบโตและกลายเป็นส่วนประกอบพื้นฐานของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในหลายอุตสาหกรรม ดูตัวอย่างบางส่วนนี้ที่เราต้องการเน้น
 

• AI ในยานยนต์: AI กำลังช่วยให้ยานพาหนะไร้คนขับกลายเป็นความจริง โดยใช้คอมพิวเตอร์วิชันเพื่อให้สามารถติดตามคนขับและผู้โดยสาร และนำผู้ช่วย Gen AI และการเล่นเกมที่รองรับ AI มาใช้ในยานพาหนะ
• AI ในระบบธนาคาร, AI ในบริการทางการเงิน: แชทบอท AI ช่วยปรับแต่งการโต้ตอบให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละคน ในขณะเดียวกัน ในส่วนของงานเบื้องหลัง AI ก็ช่วยตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง ทำการประเมินความเสี่ยงโดยอัตโนมัติ และอำนวยความสะดวกในการซื้อขายหุ้นตามอัลกอริทึม
• AI ในภาคการผลิต: AI ขับเคลื่อนหุ่นยนต์ในโรงงานและคลังสินค้า ทำให้การรับรู้สถานการณ์เป็นไปโดยอัตโนมัติด้วยฝาแฝดดิจิทัล (Digital Twins) ช่วยลดเวลาหยุดทำงานด้วยการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และช่วยปรับปรุงผลผลิตด้วยการตรวจจับข้อบกพร่องอัตโนมัติ
• AI ในความยั่งยืน, AI ในพลังงาน: AI ปรับปรุงโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะ (Smart Grid) ที่บูรณาการพลังงานหมุนเวียนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้ทำการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สำหรับโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน เช่น สายไฟฟ้าได้ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในอาคาร และวิเคราะห์ข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมและการปล่อยมลพิษเพื่อช่วยต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงของสภาพภูมิอากาศ

ความท้าทายของปัญญาประดิษฐ์

มีอุปสรรคจำนวนหนึ่งในการเริ่มต้นใช้งาน AI เช่น ต้นทุนเริ่มต้นที่สูงที่เกี่ยวข้องกับการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน AI และการจ้างผู้เชี่ยวชาญเพื่อพัฒนาและบำรุงรักษาระบบเหล่านี้ ผู้นำธุรกิจอาจพบว่าการบูรณาการเทคโนโลยี AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่อาจใช้เวลานานและต้องมีการเปลี่ยนแปลงมาก ทั้งยังต้องมีการติดตาม วิเคราะห์ และปรับแต่งโมเดล AI อย่างต่อเนื่องเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดด้วย นอกจากนี้ องค์กรยังต้องมีความกระตือรือร้นในการต่อสู้กับความลำเอียงที่อาจเกิดขึ้นในโมเดล AI เมื่อใช้ AI เพื่อให้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจด้วย

โชคดีที่อาจมีวิธีให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานด้าน IT ที่มีอยู่สำหรับกระบวนการ AI ได้นอกเหนือจากการใช้ทรัพยากรระบบคลาวด์ไฮบริด เพื่อช่วยชดเชยต้นทุนเริ่มต้น การนำไปใช้อย่างค่อยเป็นค่อยไปและโปรแกรมนำร่องสามารถช่วยให้การเปลี่ยนไปใช้ AI ราบรื่นขึ้นก่อนที่จะเปิดตัวเต็มรูปแบบ และการปรับปรุงโมเดล AI อย่างต่อเนื่องก็สามารถส่งผลให้ AI มีประสิทธิภาพมากขึ้นในระยะยาวได้ และเพื่อช่วยลดความลำเอียงในโมเดล AI องค์กรสามารถตรวจสอบข้อมูลและผลการอนุมานเป็นประจำเพื่อเพิ่มความโปร่งใส ใช้ชุดข้อมูลการฝึกฝนที่หลากหลาย และสร้างความหลากหลายและความเท่าเทียมภายในทีมที่ออกแบบและพัฒนาระบบ AI

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์

AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยแสดงให้เห็นความก้าวหน้าที่น่าทึ่งซึ่งบ่งชี้ถึงอนาคตที่เต็มไปด้วยศักยภาพ เมื่อนำความก้าวหน้าในสาขาการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการเรียนรู้เชิงลึกที่มีอยู่แล้วมาผสมผสานกับความเฉลียวฉลาดของ LLM ก็อาจช่วยปรับเปลี่ยนอุตสาหกรรม เพิ่มประสิทธิภาพ และปลดล็อกขอบเขตใหม่ๆ ของความคิดสร้างสรรค์ได้ การพยายามสร้าง AI ที่มีความรับผิดชอบที่โปร่งใส ยุติธรรม และรับผิดชอบ สามารถช่วยปลูกฝังความตระหนักรู้เกี่ยวกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของ AI ต่อสังคม และช่วยให้มั่นใจได้ว่าความก้าวหน้าของ AI จะช่วยพัฒนาชุมชนต่อไป

ในเชิงแนวคิด AI ในอนาคตอาจมีความสามารถโดยธรรมชาติที่เหนือกว่าความเป็นไปได้ของการใช้โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลและเครือข่ายประสาทในปัจจุบันมาก ความเป็นไปได้เหล่านี้รวมถึง AI ทั่วไปที่มีความสามารถทางปัญญาในระดับเดียวกับมนุษย์อย่างสมบูรณ์และ AI ที่บรรลุทฤษฎีแห่งจิตใจ ซึ่งหมายถึงความสามารถในการทำความเข้าใจและตีความอารมณ์ ความเชื่อ และเจตนาของสิ่งมีชีวิตอื่นๆ โดย AI ที่บรรลุทฤษฎีแห่งจิตใจอาจมีความเห็นอกเห็นใจในการสนทนามากกว่ามากเมื่อเปรียบเทียบกับแชทบอทที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลที่ผู้ใช้โต้ตอบด้วยในปัจจุบัน สุดท้าย AI ที่มีความตระหนักรู้ในตนเองหมายถึงระบบที่สามารถเข้าใจการดำรงอยู่ของตนเองได้ ซึ่งขณะนี้ยังอยู่แค่ในทฤษฎีและนิยายวิทยาศาสตร์เท่านั้น