AI (Artificial Intelligence) ทำงานอย่างไรและเหมาะกับอะไร

ทำความรู้จักกับ AI

AI (Artificial Intelligence) หรือ ปัญญาประดิษฐ์ คือการเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตมาทำการวิเคราะห์ หากมีเงื่อนไขหรือข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายคลึงกันเข้ามาแล้วระบบจะทำการคำนวณผลลัพธ์เพื่อหาคำตอบ และการที่ AI จะสามารถให้คำตอบที่มีความแม่นยำได้นั้นต้องเกิดจากการเรียนรู้ซ้ำ ๆ และเรียนรู้ด้วยเงื่อนไข หรือมีข้อมูลใหม่ ๆ หรือเกิดจากข้อมูลที่รู้ผลลัพธ์ที่แน่นอนอยู่แล้วมาสอน AI การที่ AI นั้นจะให้คำตอบได้ถูกต้องขึ้นอยู่กับจำนวนของข้อมูลที่นำมาสอนและประสิทธิภาพของข้อมูล

AI สามารถแบ่งได้ 3 ประเภท

1. Narrow or Weak AI (Artificial Narrow Intelligence, ANI) เป็น AI ที่ถูกพัฒนามาเพื่องานที่เฉพาะเจาะจงหรืองานเฉพาะกลุ่ม โดย AI ประเภทนี้มีความเชี่ยวชาญในงาน เช่น ระบบแนะนำหรือระบบถาม-ตอบ ผู้ใช้บอกข้อมูลที่ต้องการและหากระบบมีข้อมูลสำหรับคำตอบนั้นก็จะถูกส่งกลับมายังผู้ใช้ ระบบจดจำใบหน้า ระบบจดจำเสียง หรือ ChatGPT

2. General or Strong AI (Artificial General Intelligence,AGI) เป็น AI ทีมีความสามารถในการเรียนรู้ที่มาก มีความสามารถในด้านความรู้ความเข้าใจที่คล้ายคลึงกับมนุษย์ สามารถที่จะเรียนรู้จากข้อมูลและนำสิ่งที่ได้เรียนมาแก้ไขปัญหา

3. Superintelligence AI (Artificial superintelligence ,ASI) เป็น AI ที่มีขีดความสามารถมากกว่ามนุษย์ สามารถที่จะทำงานได้ดีกว่ามนุษย์ และยังสามารถจำการกระตุ้น อารมณ์ ความเชื่อ ของตนเองได้เช่นเดียวกับมนุษย์

AI มีขี้นตอนการทำงานอย่างไร

1.Data Collection การรวมรวมข้อมูล ขั้นตอนแรกนั้นจะเป็นการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากเข้ามาโดยจะจัดเก็บข้อมูลแบบที่มีโครงสร้างและไม่ใช้โครงสร้างไว้ในฐานข้อมูล เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง ข้อมูลจะได้มาจากหลายช่องทาง เช่น ฐานข้อมูล อินเตอร์เน็ต และรวมถึงช่องทางอื่น ๆ

2.Data Preprocessing เป็นการนำข้อมูลดิบที่ได้จากการรวบรวมข้อมูลมาทำความสะอาด จัดให้อยู่ในรูปแบบที่ง่ายต่อการวิเคราะห์ และลบข้อมูลที่ไม่สอดคล้องหรือไม่สมบูรณ์

3.Feature Extraction เป็นการระบุคุณลักษณะหรือ (Features) โดยในขั้นตอนนี้จะช่วยลดมิติของข้อมูลและยังช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของ AI ขึ้นด้วย

4.Training ระบบ AI นั้นโดยพื้นฐานแล้วคือ Machine Learning โดยเรียนรู้จากข้อมูลผ่านกระบวนการ  Training ในระหว่างที่ทำการเรียนรู้ก็จะใช้ข้อมูลที่มีอยู่แล้วเพื่อที่จะระบุรูปแบบ ความสัมพันธ์ ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อสร้างวิธีการที่สามารถทำนายหรือตัดสินใจโดยขึ้นอยู่กับข้อมูลใหม่ ๆ ข้อมูลที่ยังไม่เคยพบเห็น

5.Algorithm Selection ขั้นตอนนี้จะเป็นการเลือก Algorithm ขึ้นมาโดยจะขึ้นอยู่กับปัญหาที่ระบุหรือประเภทข้อมูล

6.Inference or Prediction เมื่อ AI ได้เรียนรู้ผ่านการ Training มาแล้วก็จะได้ตัว Model ที่ทำให้สามารถทำนายหรือคาดการณ์ผลลัพธ์ โดยใช้ข้อมูลใหม่ ๆ หรือข้อมูลที่ยังไม่เคยพบเห็น

7.Feedback Loop ขั้นตอนนี้จะเป็นการนำผลลัพธ์ที่ได้ไปใช้กับ Model เพื่อทำนายผล จากนั้นจึงให้ความเห็นว่าผลลัพธ์ที่ได้มีความถูกต้องมากเพียงไร หรือมีความผิดพลาดจากที่คาดการณ์ไว้ เพื่อนำข้อมูลที่ผิดพลาดไปปรับปรุงหรือ Training ใหม่ ด้วยข้อมูลใหม่ หรือเทคนิคใหม่ ๆ

8.Deployment ขั้นตอนนี้จะเป็นการนำ AI ไป Deployment ยัง Server, Machine หรือ Platform อื่น ๆ เพื่อนำ Model ที่ Training ที่ได้มานั้นไปใช้งานจริง ๆ

9.Evaluation and Monitoring เป็นขั้นตอนที่ต้องตรวจสอบและทำอยู่เป็นประจำ โดย AI ที่นำไปใช้นั้นควรที่จะประเมินผลอยู่บ่อย ๆ เพื่อให้แน่ใจว่าจะสามารถที่จะทำงานได้ตามเป้าหมาย การตรวจสอบจะช่วยให้ตรวจพบปัญหา นำมาซึ่งการแก้ไขปรับปรุงตัว model ให้มีความสามารถมากยิ่งขึ้น

ตัวอย่างการใช้ AI ในชีวิตประจำวัน

1.Virtual Personal Assistants หรือผู้ช่วยส่วนตัวเสมือน โดยสามารถที่จะโต้ตอบผ่านทางเสียงหรือข้อความ เช่น ตั้งการแจ้งเตือนต่าง ๆ ตอบคำถาม ควบคุมอุปกรณ์ Smart Home เช่น Siri, Alexa

2.Recommendation System หรือระบบแนะนำตามความสนใจหรือตามข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น YouTube จะแนะนำวีดีโอมีที่ผู้ใช้นั้นดูบ่อย ๆ หรือ อาจจะเป็น Facebook จะแนะนำข่าวสารจากข้อมูลที่เราสนใจ หรือ Shopee, Lazada เพียงทำการค้นหาสินค้านั้น ๆ ระบบก็จะส่งข้อมูลสินค้านั้นขึ้นมาเป็นอันดับแรก ๆ

3.Healthcare Diagnosis เป็น AI ที่ใช้ภาพถ่ายทางการแพทย์ ช่วยในการวินิจฉัยสภาวะต่าง ๆ เช่นการวิเคราะห์ข้อมูล X-rays, MRIs

4.Autonomous Vehicles เป็นระบบช่วยขับรถ โดยจะใช้ AI ในการประมวลผลข้อมูลจาก Sensor และทำการตัดสินใจเลือกเส้นทางอย่างปลอดภัย เช่น ระบบขับรถอัตโนมัติของ Tesla หรือจะเป็นระบบ Taxi ไร้คนขับของ Cruise

5.Chatbots เป็นแชตบอทที่ทำงานด้วย AI ถูกใช้ในการให้บริการข้อมูลกับลูกค้า เช่น Alisa AI ที่เป็นแชตบอทที่สามารถตอบได้เหมือน ChatGPT

6.Weather Forecasting นักอุตุนิยมวิทยาใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลทางสภาพอากาศ ใช้ในการทำนายสภาพอากาศล่วงหน้า หรือสามารถคาดการณ์ภัยพิบัติต่าง ๆ เพื่อใช้ในการแจ้งเตือนไปยังผู้คนและวางแผนรับมือกับภัยพิบัติ

7.Robotics หุ่นยนต์ AI ถูกใช้ในอุตสหกรรมการผลิต การผ่าตัดและดูแลสุขภาพ หรือแม้กระทั่งใช้ในการสำรวจอวกาศ หรือเข้าไปสำรวจในสถานที่ที่อันตราย

8.Face Recognition Tecnology เป็นเทคโนโลยีที่ทำการจดจำใบหน้า โดยใช้ข้อมูลใบหน้าในการพิสูจน์ตัวตน เช่น การปลดล็อกโทรศัพท์ด้วยการใช้ข้อมูลใบหน้า

 สรุป 

ในโลกปัจจุบัน AI จำนวนมากล้วนเป็น Narrow or Weak AI และ General or Strong AI แต่ Superintelligence อาจจะยังเป็นทฤษฎีหรืออาจจะมีขึ้นมาแต่ก็ไม่เยอะนัก ซึ่งจากข้อมูลเกี่ยวกับ AI อาจจะทำให้ทุกคนกลัวว่า AI นั้นจะมาแย่งงานมนุษย์ ซึ่งก็อาจจะเกิดขึ้นได้ในอนาคต แต่ก็อาจจะทำให้เกิดอาชีพใหม่ขึ้นมาทำงานร่วมกับ AI ทั้งนี้กว่าจะถึงเวลานั้นมนุษย์เราก็ต้องเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ และเพิ่มทักษะในการใช้งาน AI เพื่อช่วยลดเวลาการทำงานและเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เพิ่มมากขึ้นอีกด้วย