hand tlhand crfog b
24Feb, 2023
Language blog :
Thai
Share blog : 
24 February, 2023
Thai

12 Trends เทคโนโลยี AI และ Machine Learning Trends ปี 2023

By

0 mins read
12 Trends เทคโนโลยี AI และ Machine Learning Trends ปี 2023

       ในโลกแห่งยุคดิจิทัลที่หลายธุรกิจต่างพากันแข่งขัน เพื่อมุ่งสู่การเป็นอันดับหนึ่งนั้น เทคโนโลยียังคงเป็นกุญแจสำคัญ ที่ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจ พัฒนาศักยภาพ และเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน โดยท่ามกลางกระแสการนำเทคโนโลยีเข้ามาประยุกต์ใช้นั้น AI และ Machine Learning เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่มีความโดดเด่น เป็นที่นิยม และได้รับการนำมาใช้ในหลากหลายองค์กร จนเกิดการพัฒนาอย่างก้าวกระโดด

        มาดูกันว่าในปี 2023 นี้ เทคโนโลยี AI และ Machine Learning ใดบ้างที่น่าจับตามองมากที่สุดใน 12 อันดับแรก (ข้อมูลจาก  datasciencedojo.com )

 

1. Generative AI : เทรนด์ AI ตัวใหม่ ที่ไฉไลกว่าเดิม

        Generative AI หรือ Gen-AI โดดเด่นจาก AI ตัวเดิมอย่าง Traditional AI (TAI) อย่างไร ?

        ในขณะที่ TAI เป็นเทคโนโลยีที่สร้างสรรค์ผลงานผ่านการ “ทำซ้ำ” รูปแบบของชิ้นงานดั้งเดิม 

        Gen-AI กลับเป็นเทคโนโลยีที่สร้างสรรค์ผลงานผ่านการ “สร้างใหม่” โดยอาศัยชุดข้อมูลที่บันทึกไว้ ด้วยอัลกอริทึมแบบ Generative Model ที่มีความสามารถในการสร้างข้อมูลใหม่ ๆ  ที่มีความแตกต่างไปจากรูปแบบเดิมได้

 

Generative AI ในชีวิตจริง

 

  1. AI ที่สามารถสร้างผลงานศิลปะได้ : Text-to-image สร้างรูปภาพสมจริงจาก คำพูดและตัวหนังสือ

ตัวอย่าง website สำหรับสร้าง Text-to-image

 

Text-to-image

https://replicate.com/pixray/text2image

 

create from craiyon

DALL·E mini by craiyon.com

 

2) AI ที่สามารถเขียนบทความได้ : ChatGPT จากบริษัท OpenAI เป็น AI chatbot ที่สามารถสื่อสาร และโต้ตอบกัยมนุษย์ได้อย่างชาญฉลาด

ตัวอย่าง การใช้ ChatGPT เขียนบทความเป็นภาษาไทย

 

Chat GPT

Credit : https://www.marketingoops.com/how-to-4/chatgpt-ai-chatbot-openai-how-to/

 

3) AI ที่สามารถเขียนโค้ดได้ :  Github Copilot  ตัวช่วยในการเขียนโค้ดสำหรับนักพัฒนาที่ใช้ Codex ของ OpenAI

 

GitHub

Credit : https://www.protocol.com/workplace/github-copilot-ai-developers

 

 

2. Overlap of AI and IoT : เพราะเราคู่กัน แยกกันได้ แต่ไม่แยกจะดีกว่า

 

ติดอาวุธให้ AI ด้วย IoT

 

       Maciej Kranz ผู้บริหาร Cisco และเจ้าของหนังสือยอดนิยมอย่าง Building the Internet of Things ได้กล่าวไว้ในบทความของ eetimes  ไว้ว่า

 

If AI is the brain, then IoT is the body. - หาก AI คือสมอง IOT ก็เปรียบเสมือนกับร่างกาย”

 

       มนุษย์ต้องการสมองในการคิด ประมวล ทบทวน และออกคำสั่ง และในขณะเดียวกันก็จำเป็นต้องมีร่างกายไว้รับคำสั่ง และเคลื่อนไหวตามที่สมองสั่งงาน ประโยคข้างต้นจึงเป็นสิ่งที่แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการนำ 2 เทคโนโลยีมาใช้งานร่วมกัน เพื่อสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ ที่มีความฉลาดและสมบูรณ์แบบมากยิ่งขึ้น

       เทคโนโลยี AI จะช่วยส่งเสริม IoT ในการจัดหาอัลกอริทึมและระบบอัตโนมัติสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล ในขณะเดียวกัน AI ก็ต้องการโครงสร้างพื้นฐานของ IoT ในการเชื่อมต่อและแลกเปลี่ยนข้อมูลที่รวดเร็วขึ้น

 

AI and IoT ในชีวิตจริง

 

  1. หุ่นยนต์ MK : ที่ใช้เทคโนโลยี IoT และใช้ AI ในการสร้างและจดจำแผนที่ร้าน เพื่อไม่ให้หุ่นยนต์เดินไปเสิร์ฟอาหารผิด และยังต้องการนำระบบ RFID มาใช้ทำ CRM เพื่อสร้างความพึงพอในการบริการ และมัดใจลูกค้าอีกด้วย

MK restaurant

Credit : https://techsauce.co/pr-news/mk-restaurant-robotics-service-user-experience

 

2. หุ่นยนต์ UR10s ติดเพดาน ช่วยพนักงานประกอบเครื่องจักรของบริษัท Bajaj auto ผู้ผลิตรถจักรยานยนต์ยักษ์ใหญ่ของอินเดีย

robot

Credit : https://www.universal-robots.com/blog/6-examples-of-industrial-robots-in-the-automotive-industry/

3. Augmented Intelligence 

 

ทำความรู้จัก Augmented Intelligence เทรนด์ใหม่ที่มาแทน Artificial Intelligence แบบเดิมๆ

 

      Artificial Intelligence หรือ AI แบบเดิมที่เราคุ้นเคย จะแยกส่วนการทำงานออกเป็น 2 ส่วน ได้แก่ ส่วนของการพัฒนา และส่วนของการใช้งาน โดยทั้งสองต่างทำงานแยกส่วนกัน เมื่อพัฒนาทำงานสำเร็จจึงจะส่งต่อมายังส่วนของการใช้งาน การปรับปรุงในส่วนใดส่วนหนึ่งเพิ่มเติมจะไม่เชื่อมโยงกับอีกส่วน 

       ดังนั้น จึงได้มีการพัฒนาเป็นระบบ Augmented Intelligence ทำงานเป็นเสมือน “แว่นขยาย” ความรู้ของมนุษย์ลงในซอฟต์แวร์ และเป็นตัวช่วย “เสริม” ประสิทธิภาพในการเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวกับการทักษะการคิดของมนุษย์ 

       ในระบบ Augmented Intelligence ทั้งส่วนของการพัฒนา และการใช้งานเป็นหนึ่งเดียวกัน รวมทั้งขับเคลื่อนด้วย 3 สิ่งสำคัญ ได้แก่ Feedback driven, self-learning และ self-assuring ซึ่งเป็นส่วนสำคัญที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถใส่ความต้องการ เพื่อให้ระบบเกิดการพัฒนาต่อได้ โดยไม่ต้องมีทักษะในการเขียนโปรแกรม



การใช้ Augmented Intelligence ในชีวิตจริง

 

       เว็บไซต์ peerpower ได้ยกตัวอย่างการนำ Chatbot ที่สามารถสื่อสารผ่านข้อความหรือเสียงได้แบบ Real Time ด้วยเทคโนโลยี Artificial Intelligent ไปใช้ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้อย่างน่าสนใจ ดังนี้

 

  • อุตสาหกรรมอาหาร

       ร้านอาหารจานด่วนกึ่งเม็กซิกันสไตล์อย่าง Taco bell  ได้เปิดตัว TacoBot บนแอพทวงงาน อย่าง Slack ให้ผู้ใช้สามารถพูดคุยและสั่งอาหารผ่านแอพได้ (ยังไม่เปิดให้บริการในประเทศไทย)

Taco bell

Credit : https://fortune.com/2016/04/06/tacobot-taco-bell/

 

  • อุตสาหกรรมสื่อ: CNN Bot ของสำนักข่าว CNN ที่ให้ผู้ใช้งานสามารถกำหนดให้ facebook messenger ของ CNN ส่งหัวข้อข่าวให้อ่านได้ตามความสนใจ รวมทั้งสามารถเลือกได้ว่า จะอ่านเนื้อหาแบบสรุป รวบรัด หรือเลือกอ่านเนื้อหาทั้งหมดของข่าวนั้น ๆ 

CNN bot

Credit  : https://newsfeed.org/cnn-chatbot/

CNN chat

Credit : https://www.journalism.co.uk/news/-we-curate-you-query-inside-cnn-s-new-facebook-messenger-chat-bot/s2/a628379/

 

4. Transparency : เมื่อ AI ต้องมีความรับผิดชอบ โปร่งใส และตรวจสอบได้

 

       แม้ว่าในช่วงหลายปีที่ผ่าน AI และ Machine learning จะได้รับความนิยมเป็นอย่างมาก แต่ก็เกิดประเด็นการตั้งคำถามตามมามากมายในวงการเทคโนโลยี เกี่ยวกับความโปร่งใสในการใช้งานอัลกอริทึม และที่มาที่ไปในวิธีการคิดของระบบ จนส่งผลให้เกิดการเรียกร้องให้เปิดเผยวิธีคิด เพื่อลดความเหลื่อมล้ำทางด้านเทคโนโลยี และสร้างโอกาสในการพัฒนาอัลกอริทึมให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

 

       ตัวอย่างกรณีศึกษาที่น่าสนใจ

 

       เว็บไซต์ The Momentum โดยคุณกิตติศักดิ์ ปัญญาจิรกุล ได้ยกตัวอย่างกรณีศึกษาไว้ได้อย่างน่าสนใจ เกี่ยวกับประเด็น องค์กร ACLU (American Civil Liberties Union) ของสหรัฐอเมริกา ที่ทำงานด้านกฎหมาย และให้ความสนใจในเรื่องการปกป้องสิทธิของประชาชนนั้น ได้มีการทดสอบใช้ซอฟต์แวร์ตรวจจับใบหน้าสมาชิกวุฒิสภา เพื่อวัดความแม่นยำของอัลกอริทึมว่าสามารถระบุตัวตนของเจ้าของใบหน้าได้ถูกต้องหรือไม่ โดยใช้บริการซอฟแวร์ของ amazon ที่ชื่อ Rekognition ซึ่งจากการทดสอบพบว่า อัลกอริทึมของซอฟต์แวร์ยืนยันตัวตนของสมาชิกวุฒิสภา จำนวน 28 คนผิดพลาด โดยระบบคิดว่า เป็นบุคคลอื่นที่มีประวัติอาชญากรรม

       ต่อมา Amazon  ออกมาชี้แจงในประเด็นนี้ว่า ACLU อาจตั้งค่าความเชื่อมั่น (Confidence Level) ที่ต่ำเกินไป โดยใช้ค่าอยู่ที่ 80% ในการทดสอบ ซึ่งทาง amzon แจ้งว่าเป็นค่าความเชื่อมั่นที่เหมาะในการวิเคราะห์รูปภาพทั่วไป เช่น สิ่งของ สัตว์ หรืออาหาร แต่ในกรณีนี้ ที่มีด้านกฎหมายเข้ามาเกี่ยวข้องนั้น ควรใช้ค่าความเชื่อมั่นที่มากกว่า 95% เพื่อให้อัลกอริทึมของซอฟแวร์สามารถวิเคราะห์และระบุตัวตนได้แม่นยำมากยิ่งขึ้น

       แม้ว่าสุดท้ายทาง Amazon จะได้อธิบายสาเหตุที่เกิดความผิดพลาดในการทดสอบ และเน้นย้ำว่า ซอฟแวร์เป็นตัวช่วยในการลดภาระงานให้กับมนุษย์ แต่ยังคงจำเป็นต้องอาศัยมนุษย์เข้ามาช่วยยืนยันหรือตัดสินใจร่วมด้วยอีกครั้ง แต่อย่างไรก็ตาม การทดสอบของ ACLU ทำให้หลายส่วนกลับมาทบทวนในประเด็นที่ว่า ในการพัฒนาโปรแกรม หรือผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ไม่ใช่เพียงให้ความสำคัญเฉพาะการทำงานของอัลกอริธึมภายใน แต่ควรให้ความสำคัญในการพิจารณาผลกระทบที่อาจจะเกิดขึ้นของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ และกำหนดแนวทางที่จะช่วยลดความผิดพลาดที่ไม่คาดคิด เช่น ในกรณีของ ACLU หากผู้พัฒนาเปิดโอกาสให้มีผู้เชี่ยวชาญเข้ามาตรวจสอบความถูกต้องของโปรแกรมให้แน่ใจว่า ใบหน้าตัวอย่างกับฐานข้อมูลที่มีอยู่แม่นยำตรงกัน

       ในอนาคต ผู้พัฒนาอาจจะต้องเผชิญกับความท้าทายใหม่ในหลายประเด็น ทั้งในด้านจริยธรรม มาตรฐานความปลอดภัย และการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล รวมทั้ง หลายองค์กรจะเริ่มให้ความสำคัญในประเด็น “ความโปร่งใส” ของอัลกอริทึมมากยิ่งขึ้น ดูได้จากตัวอย่างที่สหภาพยุโรปเริ่มดำเนินนโยบายที่ให้ความสำคัญในการพัฒนา AI ควบคู่ไปกับการสร้างกรอบกฎหมายที่เหมาะสมเพื่อควบคุม AI (อ้างอิงจาก กรมยุโรป กระทรวงต่างประเทศ)

 

5. Composite AI

 

Composite AI : ดีอย่างไร ?

 

       เป็น AI แบบผสมผสานที่สามารถใช้เทคนิคของ AI ได้หลากหลายรูปแบบ ช่วยให้สอดคล้องกับการใช้งานที่เหมาะสม สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในงานได้หลากหลายประเภทมากขึ้น และเจาะกลุ่มผู้ใช้งานได้หลากหลาย ด้วยความสามารถรอบด้าน รวมกับประสิทธิภาพ และความสามารถในการปรับตัวของ AI จะช่วยให้ AI แบบผสมผสานเป็นที่นิยมได้มากขึ้น

 

ตัวอย่างที่น่าสนใจ ? 

 

       Composite AI ช่วยด้านการบริหารจัดการแอปพลิเคชั่นขององค์กร ระบบอัจฉริยะที่ฝังมาพร้อมจะกระจายความสามารถและขยายต่อไปสู่อุปกรณ์ปลายทางต่างๆ จนถึงผู้ใช้ปลายทาง เช่น ระบบ 5G ส่วนบุคคล

 

Google home mini ควบคุม smart home ได้ผ่านสัญญาณอินเทอร์เน็ต

Google home mini

Credit : https://www.theverge.com/2017/10/11/16453788/google-home-mini-smart-speaker-review



วิศวกรรมศาสตร์ และแพทย์ศาสตร์ จุฬาฯ ร่วมกับ AIS 

นำเทคโนโลยี 5G มาพัฒนาความสามารถหุ่นยนต์ 

เพื่อใช้ติดตามอาการกลุ่มผู้เฝ้าระวังและดูแลรักษาผู้ป่วยติดเชื้อโควิด-19 

 

AISrobot

Credit : https://thaipublica.org/2020/03/ais-chulalongkorn-university-ai-covid-19/

 

6. Algorithmic decision-making

 

เป็น AI รูปแบบหนึ่งที่ได้รับการพัฒนาด้วยระบบสนับสนุนการตัดสินใจ มีความสามารถในการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดการ การรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างตัวแบบที่ซับซ้อน รวมทั้ง สนับสนุนการประสานกับการทำงานระหว่างบุคลากรกับตัวซอฟต์แวร์ ในลักษณะที่สามารถโต้ตอบ หรือปฏิสัมพันธ์ซึ่งกันและกันได้ ดังนั้น แม้ว่า AI ขั้นสูงจะมีความสามารถในการตัดสินใจ แต่อย่างไรก็ตาม ก็ยังคงต้องอยู่ภายใต้การควบคุมของผู้ใช้งาน ตั้งแต่กระบวนการเริ่มต้น จนถึงกระบวนการสุดท้าย หรืออาจกล่าวได้ว่า ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ เป็นระบบที่ช่วยในการโต้ตอบกัน โดยอาศัยคอมพิวเตอร์เป็นตัวช่วยในการค้นหาคำตอบที่ง่าย สะดวก และรวดเร็ว

 

ตัวอย่างที่น่าสนใจ

 

Da Vinci Surgical System - หุ่นยนต์ช่วยผ่าตัด

Da Vinci Surgical System

Credit : https://www.desertwestsurgery.com/blog/desert-west-surgeons-choose-robotic-surgery-over-traditional-methods

 

 

Da Vinci Surgical System ได้รับการนำมาใช้ในการผ่าตัดร่วมกับทีมศัลยแพทย์ ในโรงพยาบาลหลายแห่งทั่วโลก ในชื่อของ Robotic surgery หรือ หุ่นยนต์ช่วยผ่าตัด โดยเปิดตัวครั้งแรกในปี ค.ศ. 2000 สามารถทำหน้าที่ช่วยผ่าตัดได้หลายอวัยวะเพื่อการรักษาโรคต่างๆ 







7. No Code tools :  แพลตฟอร์มแห่งอนาคต

 

No code tools : ตัวช่วยทลายขีดจำกัด สร้างสรรค์เว็บ/แอปได้ แม้เขียนโค้ดไม่เป็น

 

การเขียนโค้ดไม่เป็น จะไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไปในอนาคต เมื่อมีผู้ช่วยสร้างเว็บไซต์ /แอปพลิเคชั่นอย่าง No code tools ที่เกิดขึ้นจากแนวคิดพื้นฐานที่ว่า “เทคโนโลยีควรเป็นสิ่งที่เข้าถึงได้ง่าย” ทุกคนสามารถเข้าไปสร้างสรรค์ผลงานได้อย่างไร้อุปสรรคขวางกั้น 

 

No code tools น่าสนใจอย่างไร ?

 

No code tools เป็นการปรับเปลี่ยนรูปแบบการพัฒนา จากเดิมที่ให้เราเขียนโค้ด มาเป็นการใช้ Graphical User Interface (GUI) ในรูปแบบที่เพียงแค่การคลิก, เลื่อน วางปุ่ม รวมทั้งมีเทมเพลต หรือคำสั่งต่าง ๆ ที่ออกแบบมาให้แล้วได้เลือกใช้งาน จึงให้ความรู้สึกที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้งาน หรือคนที่ทำธุรกิจต่าง ๆ มากกว่าคนที่เป็น Developer แต่อย่างไรก็ตาม No code tool อาจเป็นตัวช่วยทุ่นแรงให้กับ Developer ได้ในอนาคต

 

ตัวอย่าง Platform : No code tools

No code tools

Credit : https://www.martechthai.com/strategy/what-is-no-code-platform/

 

ตัวอย่าง Website ที่สร้างในรูปแบบ No code development


The growth masterpetal

เว็บไซต์ของ The Growth Master : https://thegrowthmaster.com/

สร้างโดยใช้เครื่องมือ No-Code Development ที่ชื่อว่า Webflow 



8. Cognitive analytics  

 

       เป็นอีกหนึ่งเทรนด์ใหม่ที่จะได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เป็นความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เลียนแบบกระบวนการคิดและการรู้จำของมนุษย์ ต่อยอดให้ Machine เกิด self-learning ในตัวเอง หรืออาจจะสามารถโต้ตอบได้เหมือนมนุษย์

 

ตัวอย่าง

 

  • Siri ของ Apple

Credit : https://www.apple.com/siri/

 

  • Google Analytics ของ Google

Google Analytics

Credit : https://www.octoboard.com/reports/google-analytics-seo-dashboard-audience-web-traffic

 

9. Virtual assistants

 

น่าสนใจอย่างไร ?

 

เป็นอีกหนึ่งเทรนด์ที่น่าสนใจ โดย Virtual assistants เป็นเสมือนผู้ช่วยในการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ ให้เป็นธรรมชาติมากขึ้น และช่วยสร้างความสะดวกสบายในการเชื่อมโยงผู้ใช้งาน และคอมพิวเตอร์ให้สามารถใช้งานได้ง่ายมากขึ้น 

ในปี 2023 เราคาดว่า จะเห็นผู้คนใช้ผู้ช่วยเสมือนอย่าง virtual assistants มากขึ้น เนื่องจากเป็นเทคโนโลยีที่ได้รับการพัฒนาให้สามารถจัดการงานต่าง ๆ ได้หลากหลายมากขึ้น ซึ่งอาจส่งผลให้ธุรกิจนำ virtual assistants มาเป็นผู้ช่วยสำหรับงานบริการลูกค้า การขาย และการตลาดมากขึ้น








ตัวอย่าง    Samsung เปิดตัว “Sam” ผู้ช่วยเสมือนจริง

สำหรับช่วยเหลือผู้ใช้งานสินค้าในอนาคต

Sam from Samsung

Credit : https://news.siamphone.com/news-47760.htm


10.  Wearable devices

จากข้อมูลของ grandviewresearch ได้มีการคาดการณ์แนวโน้มของตลาดสินค้าประเภท Wearable devices จะได้ยังได้รับความนิยม และเติบโตต่อเนื่องตลอดปี 2023 และคาดการณ์ว่าจะเติบโตต่อไปจนถึงช่วงปี 2030 เนื่องจากเป็นอุปกรณ์ที่ให้เลือกหลากหลาย และมีราคาย่อมเยาว์ รวมทั้งใช้งานได้หลากหลาย สามารถรวบรวมข้อมูลส่งไปยังแอปพลิเคชัน แล้วให้ AI นำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้งาน

Wearable devices

https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/wearable-medical-devices-market

 

Apple Watch ทำยอดขายแซง “นาฬิกาสวิส” ในปี 2017

อ้างอิงจาก : บริษัทจัดเก็บสถิติ Canalys 

Apple smartwatch record

Credit https://positioningmag.com/1156073

 

11. Data Security and Regulations

 

ระบบเศรษฐกิจปัจจุบัน ข้อมูลกลายเป็นสินค้าหลัก เป็นเสมือนทรัพย์สินที่มีค่าที่สุดที่หลายธุรกิจหวงแหน การเข้ามามีบทบาท และได้รับความนิยมในการนำ AI และ Machine learning ต่าง ๆ เข้ามาใช้งานในภาคธุรกิจ ในขณะที่หลายธุรกิจต่างมีข้อมูลสำหรับใช้ในการจัดการมากมาย ก็อาจส่งผลให้เกิดอันตรายที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลนั้น ๆ ตามมาได้ ซึ่งคาดว่า ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวในข้อมูลจะมีแนวโน้มความเสี่ยงสูงขึ้น ภายในปี 2566 เป็นผลให้หลาย ๆ องค์กรสร้างแนวปฏิบัติด้าน Data Security

 

ตัวอย่างแนวปฏิบัติของ Data Security

  • การตรวจสอบกิจกรรมต่างๆที่เกิดขึ้น
  • ความปลอดภัยของเครือข่าย
  • การเข้าถึงของข้อมูล
  • การตอบสนองเมื่อข้อมูลรั่วไหล
  • เอ็นคริปชั่น (Encryption) หรือการแปลงข้อมูลให้เป็นรหัสลับ
  • การตรวจสอบจากหลายปัจจัย

 

12. Natural language processing 

 

เป็นกระบวนการประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือภาษามนุษย์ ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษามนุษย์ รวมไปถึงการวิเคราะห์ด้านภาษาศาสตร์ การตีความจากข้อความ แม้ว่าฟังดูแล้วจะเป็นเรื่องที่ดูไกลตัว แต่ความจริงแล้ว NLP เป็นเรื่องที่ใกล้ตัวมากกว่าเราที่หลายคิด เนื่องจากหลายธุรกิจหันมาดำเนินการผ่านช่องทางดิจิทัล และสื่อโซเชียลมีเดียต่าง ๆ  มากขึ้น เช่น ในธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ที่มีการนำ chatbot ที่ใช้งานเทคโนโลยี NLP มาใช้บริการลูกค้า และช่วยในการตอยคำถามต่าง ๆ เบื้องต้น

โดยในปี 2023 นี้ คาดว่า จะเห็นการใช้ Natural Language Processing (NLP) เพิ่มขึ้น และอาจนำไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การวิเคราะห์ความพึงพอใจในสินค้า จากความคิดเห็นของลูกค้าจำนวนมาก 



ตัวอย่าง chatbot : Sephora ผ่านแอพ messenger ที่มีชื่อว่า Kik คอยช่วยแนะนำสินค้าให้ลูกค้า รวมถึงสามารถแนะนำแนวการแต่งหน้าต่าง ๆ แล้วเชื่อมโยงไปยังหน้าเว็บไซต์สำหรับสั่งซื้อผลิตภัณฑ์ของแบรนด์นั้น ๆ 

Chatbot Sephora

Credit : https://www.springwise.com/sephora-adopts-a-kik-bot-to-talk-prom-with-gen-z/

 




สรุป

 

แม้ว่าจะเป็นเรื่องยากในการคาดการณ์แนวโน้มเทคโนโลยีที่จะเข้ามามีบทบาทและได้รับความนิยมในการนำมาใช้งานเพื่อสร้างศักยภาพให้กับธุรกิจ แต่การศึกษา และเรียนรู้เทคโนโลยีต่าง ๆ ที่น่าสนใจจะช่วยให้ผู้ประกอบการสามารถวางแผน และตัดสินใจในการวางกลยุทธ์เพื่อนำเทคโนโลยีใหม่ ๆ เข้ามาประยุกต์ใช้ได้อย่างเหมาะสมในแต่ละองค์กร

 

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เราอาจจะได้เห็นอัลกอริทึมที่พัฒนาไปอย่างก้าวกระโดด สามารถนำไปใช้กับอุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้อย่างหลากหลาย อาจจะเห็นอัลกอริทึมที่เป็นผู้ช่วยในการลงทุน ทำนายตลาดหุ้น ตลอดจนเป็นผู้ช่วยแพทย์ที่มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์สุขภาพได้อย่างแม่นยำ แต่อย่างไรก็ตาม ยังคงเป็นที่น่าตื่นเต้นว่า การพัฒนาด้านประสิทธิภาพภายในของ AI จะสามารถควบคู่ไปกับประเด็นที่ท้าทายในด้านจริยธรรม และตวามรับผิดชอบของผู้พัฒนา AI อย่างไรบ้าง

Source:

https://techsauce.co/saucy-thoughts/what-is-generative-ai-and-how-it-changing-possibility

https://www.arit.co.th/topic/technology-trend-2022#:~:text=Generative%20AI%20คือการสร้าง,สามารถทำงานได้มากมาย%20หาก

https://yoware.org/2018/03/11/iot-ai-need-each-others/

https://www.techtalkthai.com/gartner-top-strategic-technology-trends-for-2023-benefits-opportunities-and-things-to-do-in-the-next-3-years/

https://www.marketingoops.com/digital-transformation/generative-ai-technology-2022/

https://www.mercular.com/review-article/what-is-chatgpt-ai

https://www.iphonemod.net/how-difference-between-ai-and-iot.html

https://www.universal-robots.com/blog/6-examples-of-industrial-robots-in-the-automotive-industry/

https://www.eetimes.com/ai-and-iot-need-each-other/

https://www.coraline.co.th/single-post/2019/07/22/get-to-know-augmented-intelligence-trend-that-replaces-conventional-artificial-intelligen

https://dgti.dga.or.th/chatbot-2/

https://www.peerpower.co.th/blog/chatbot-by-industries

https://blog.pttexpresso.com/technology-augmented-intelligence/

https://themomentum.co/how-to-regulate-ai/

https://thaieurope.net/2020/05/13/

https://thegrowthmaster.com/blog/no-code-low-code-platform#C2

https://www.techoffside.com/2021/06/samsungs-sam-virtual-assistant-new-3d-versions/

https://positioningmag.com/1156073

https://www.mindphp.com/คู่มือ/73-คืออะไร/8859-nlp.html

https://datasciencedojo.com/blog/ai-and-machine-learning-trends/
Written by
Senna Labs
Senna Labs

Subscribe to follow product news, latest in technology, solutions, and updates

- More than 120,000 people/day visit to read our blogs

Other articles for you

15
October, 2024
Inbound Marketing การตลาดแห่งการดึงดูด
15 October, 2024
Inbound Marketing การตลาดแห่งการดึงดูด
การทำการตลาดในปัจจุบันมีรูปแบบที่เปลี่ยนไปจากเดิมมากเพราะวิธีที่ได้ผลลัพธ์ที่ดีในอดีตไม่ได้แปลว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ดีในอนาคตด้วยเสมอไปประกอบการแข่งขันที่สูงขึ้นเรื่อยๆทำให้นักการตลาดต้องมีการปรับรูปแบบการทำการตลาดในการสร้างแรงดึงดูดผู้คนและคอยส่งมอบคุณค่าเพื่อให้เข้าถึงและสื่อสารกับกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ Inbound Marketing คืออะไร Inbound Marketing คือ การทำการตลาดผ่าน Content ต่างๆ เพื่อดึงดูดกลุ่มเป้าหมายเข้ามา และตอบสนองความต้องการของลูกค้า โดยอาจจะทำผ่านเว็บไซต์ หรือผ่านสื่อ Social Media ต่าง ๆ ซึ่งในปัจจุบันนั้น Inbound Marketing เป็นที่นิยมมากขึ้นเพราะเครื่องมือและเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นมาในปัจจุบันทำให้การทำการตลาดแบบ Inbound Marketing นั้นทำง่ายกว่าเมื่อก่อนมาก นอกจากนี้การทำ Inbound Marketing ยังช่วยสร้างความสัมพันธ์และความน่าเชื่อถือให้กับธุรกิจได้เป็นอย่างดีอีกด้วย หลักการของ Inbound Marketing Attract สร้าง

By

3 mins read
Thai
15
October, 2024
การเปลี่ยนทิศทางผลิตภัณฑ์หรือแผนธุรกิจ Startup หรือ Pivot or Preserve
15 October, 2024
การเปลี่ยนทิศทางผลิตภัณฑ์หรือแผนธุรกิจ Startup หรือ Pivot or Preserve
อีกหนึ่งบททดสอบสำหรับการทำ Lean Startup ก็คือ Pivot หรือ Preserve ซึ่งหมายถึง การออกแบบหรือทดสอบสมมติฐานของผลิตภัณฑ์หรือแผนธุรกิจใหม่หลังจากที่แผนเดิมไม่ได้ผลลัพธ์อย่างที่คาดคิด จึงต้องเปลี่ยนทิศทางเพื่อให้ตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้ให้มากที่สุด ตัวอย่างการทำ Pivot ตอนแรก Groupon เป็น Online Activism Platform คือแพลตฟอร์มที่มีไว้เพื่อสร้างแคมเปญรณรงค์หรือการเปลี่ยนแปลงบางอย่างในสังคม ซึ่งตอนแรกแทบจะไม่มีคนเข้ามาใช้งานเลย และแล้วผู้ก่อตั้ง Groupon ก็ได้เกิดไอเดียทำบล็อกขึ้นในเว็บไซต์โดยลองโพสต์คูปองโปรโมชั่นพิซซ่า หลังจากนั้น ก็มีคนสนใจมากขึ้นเรื่อยๆ ทำให้เขาคิดใหม่และเปลี่ยนทิศทางหรือ Pivot จากกลุ่มลูกค้าเดิมเป็นกลุ่มลูกค้าจริง Pivot ถูกแบ่งออกเป็น 8 ประเภท Customer Need

By

3 mins read
Thai
15
October, 2024
QA (Quality Assurance) และ Tester ต่างกันอย่างไร
15 October, 2024
QA (Quality Assurance) และ Tester ต่างกันอย่างไร
Quality Assurance เลือกหรือหาวิธีที่ดีที่สุดมาทดสอบ product เลือกใช้กระบวนการเพื่อทดสอบคุณภาพของ Product ให้ออกมาได้ประสิทธิภาพมากที่สุด ส่งมอบ Product ที่มีคุณภาพมากที่สุด ป้องกันการเกิด Bug หรือ Defect หรือ Issue Tester ตรวจสอบและค้นหา Bug หรือ Defect หรือ Issue ให้ได้มากที่สุดเพื่อให้ Product มีคุณภาพมากที่สุด QA และ Tester ต้องรู้อะไรบ้าง จากการที่เราได้พอรู้ว่า QA และ Tester มีความแตกต่างกันอย่างไรแบบพอสังเขปแล้ว ทีนี้เรามาดูกันว่าการจะเป็น QA หรือ

By

4 mins read
Thai

Let’s build digital products that are
simply awesome !

We will get back to you within 24 hours!Go to contact us
Please tell us your ideas.
- Senna Labsmake it happy
Contact ball
Contact us bg 2
Contact us bg 4
Contact us bg 1
Ball leftBall rightBall leftBall right
Sennalabs gray logo28/11 Soi Ruamrudee, Lumphini, Pathumwan, Bangkok 10330+66 62 389 4599hello@sennalabs.com© 2022 Senna Labs Co., Ltd.All rights reserved.