AI ปัญญาประดิษฐ์ คือ?

ในทุกวันนี้ AI หรือปัญญาประดิษฐ์ได้ถูกพัฒนาและใช้อย่างแพร่หลาย จากภาพในสมัยก่อนที่เห็นเป็นหุ่นยนตร์ AI ล้ำ ๆ ใครจะไปรู้ว่าผ่านไปเพียง 2 ทศวรรษ มนุษย์เราสามารถนำ AI มาใช้ได้อย่างแพร่หลายและล้ำกว่าภาพที่มนุษย์เคยคิดไว้ ไม่ใช่เพียงแค่ในงานต่าง ๆ (เช่นการใช้ AI ผลิตสินค้าแทนมนุษย์) แต่รวมไปถึงการที่ AI เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันจนบางครั้งเราเองก็อาจจะไม่รู้ตัวว่าชีวิตเราได้รับความสะดวกสบายเพิ่มขึ้นมากกว่าเดิมมาก ๆ

Highlight
ในบทความนี้ เราจะพาไปรู้จักกับ AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้าใจง่าย พร้อมอธิบายรูปแบบต่าง ๆ ของ AI ที่หลาย ๆ คนอาจจะเคยได้ยินแต่ยังไม่ทราบว่าคืออะไรกันแน่ เช่น Machine Learning, Deep Learning, Robotics, NLP, และ Computer Vision เพื่อให้ผู้อ่านได้เห็นถึงความแตกต่างของ AI แต่ละรูปแบบที่ถูกใช้งานอยู่ในปัจจุบัน
Machine Learning คือ วิธีหนึ่งในการทําให้คอมพิวเตอร์ฉลาดผ่านการเรียนรู้จากข้อมูล
Deep Learning คือ เป็นเทคนิคหนึ่งในการเรียนรู้ของเครื่องที่พยายามจําลองการทํางานของสมองมนุษย์ โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural network) หลายๆ ชั้น ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนได้
Predictive AI คือ AI ที่เรียนรู ้ความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะของข้อมูล (features) กับคําตอบ (labels) เพื่อให้สามารถทํานายค่าได้ถูกต้องแม่นยําและคาดการณ์ผลจากการใช้ข้อมูลในอดีตได้ เช่น การจับการทำธุรกรรมทางการเงินทุจริต เป็นต้น
Generative AI เป็นอีกหนึ่งประเภทของ AI ที่เรียนรู้ลักษณะของข้อมูล ให้เข้าใจว่าข้อมูลน่า
สารบัญ

1. ทำความรู้จัก AI
2. องค์ประกอบของ AI
3. ชนิดของ AI ตามความสามารถ
4. ตัวอย่างการใช้ AI ในธุรกิจ
5. ประโยชน์ที่ธุรกิจได้รับจาก AI
6. บทสรุปของ AI
สนใจหลักสูตรอบรมด้าน AI สามารถกรอกแบบฟอร์มได้ที่ https://forms.gle/zgzmLGNgJNAJEXX66

ทำความรู้จัก AI
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) หรือ AI คือ โปรแกรมที่แสดงออกเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ผ่านการเรียนรู้อัลกอริทึม (กระบวนการและขั้นตอนที่ถูกตั้งไว้สำหรับการแก้ปัญหา) ให้เหตุผลและแก้ไขอัลกอริทึมนั้น ๆ เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ให้ออกมามีประสิทธิภาพมากที่สุด 
โดย AI จะมีโมเดลพื้นฐาน (Foundation Model) ซึ่งเปรียบเสมือนสมองที่รับการ Train ข้อมูล และประมวลผลออกมา เช่น  Large Language Model หรือที่รู้จักกันในนาม LLM เช่น ChatGPT, Claud  และ Image Model ที่มี input เป็นภาพ ซึ่ง Generative AI ก็เป็นหนึ่งในประเภทของ AI ที่สามารถเรียนรู้ลักษณะของข้อมูล ให้เข้าใจว่าข้อมูลน่าจะถูกสร้างมาอย่างไร (Distribution of data) เพื่อสามารถสร้างข้อมูลใหม่ขึ้นเองได้ เช่น การสร้างข้อความใหม่ ๆ การสกัดข้อมูลจากข้อความ  การจำแนกข้อความ  และ การสรุปข้อความ เป็นต้น 

ในธุรกิจต่าง ๆ จึงมีการนำ AI เข้ามาใช้งานมากมาย ซึ่งจะมีทั้งในรูปแบบ Predictive AI และ Genarative AI โดยอาจจะถูกนำไปใช้ประโยชน์ที่หลากหลาย เช่น การทำ Process Automation, Cognitive Insight, และ Cognitive Engagement เป็นต้น

ซึ่งในบทความนี้ เราจะพาไปรู้จักกับ AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้าใจง่าย พร้อมอธิบายรูปแบบต่าง ๆ ของ AI ที่หลาย ๆ คนอาจจะเคยได้ยินแต่ยังไม่ทราบว่าคืออะไรกันแน่ เช่น Machine Learning, Deep Learning, Robotics, NLP, และ Computer Vision เพื่อให้ผู้อ่านได้เห็นถึงความแตกต่างของ AI แต่ละรูปแบบที่ถูกใช้งานอยู่ในปัจจุบัน

องค์ประกอบของ AI
1. Machine Learning
Machine Learning คือซับเซทของ AI ประเภทนึงที่เป็นกระบวนการเรียนรู้อัลกอริทึมโดยการ เรียนรู้จากลักษณะของชุดข้อมูลที่มี (Pattern) และคาดการณ์ผลลัพธ์ออกมา โดยอัลกอริทึมจะเรียนรู้ผ่านขั้นตอนที่มีอยู่แล้วจนสามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างการป้อนข้อมูลและผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น ในการนำ Machine Learning ไปใช้งานจะสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ของข้อมูลผ่านการศึกษา Pattern ของข้อมูลที่มีอยู่แล้ว

2. Deep Learning
Deep Learning ถือเป็นเทคโนโลยีที่พัฒนาต่อยอดมาจาก Machine Learning เป็นวิธีการสอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้การตัดสินใจที่ซับซ้อนได้ประหนึ่งสมองของมนุษย์และสามารถเรียนรู้ผ่าน dataset ที่ใหญ่กว่า จนเรียกอีกชื่อนึงคือ Scalable Machine Learning

3. Robotics
Robotics คือการเครื่องจักรกลที่ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อให้สามารถทำงานบางอย่างแทนมนุษย์ได้ ตั้งแต่งานง่าย ๆ ในชีวิตประจำวัน ไปจนถึงงานที่ต้องอาศัยการพูดคุยกับมนุษย์และการตัดสินใจที่ซับซ้อน
ในศาสตร์ของ Robotics หรือศาสตร์หุ่นยนตร์นั้นประกอบไปด้วยหลายศาสตร์ย่อย เช่น Mechanical, Electrical, Computer Science รวมไปถึง Artificial Intelligence หรือ AI ซึ่ง AI ถือเป็นหัวใจสำคัญที่ทำให้ Robots สามารถรับรู้สิ่งแวดล้อม สามารถวางแผนและตัดสินใจในงานต่าง ๆ ได้ รวมไปถึงสามารถสร้างปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ได้

4. Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing หรือ NLP คือ เทคโนโลยี machine learning ที่พัฒนาให้คอมพิวเตอร์หรือโปรแกรมสามารถเข้าใจและแปลภาษามนุษย์ได้ ถือเป็นการผสมผสานกันระหว่างศาสตร์ Computer Science และ Linguistics ซึ่งตัวอย่างที่ทุกคนรู้จัก เช่น ChatGPT, Siri

5. Computer Vision
Computer Vision คือแขนงนึงของ AI ที่ใช้ Machine Learning และ Neural Networks เพื่อสอนให้คอมพิวเตอร์สามารถมองเห็น และฝึกฝนคอมพิวเตอร์ให้สามารถ มองเห็น จดจำ และวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นภาพและวิดีโอได้เหมือนที่มนุษย์เห็น โดยตัวอย่างที่ทุกคนรู้จักเช่น Google Translate ที่สามารถถ่ายภาพภาษาต่างประเทศและแปลเป็นภาษาที่ต้องการได้ทันที

ชนิดของ AI ตามความสามารถ
หลังจากทราบกันไปแล้วว่า AI คืออะไร เราจะมาดูว่า AI สามารถแบ่งได้ตามลักษณะการใช้งานได้อย่างไรบ้าง?

ANI (Artificial Narrow Intelligence)
Artificial Narrow Intelligence (ANI) คือ AI ที่ถูกออกแบบและฝึกฝนสำหรับงานที่เฉพาะเจาะจงมาก ๆ โดย ANI จะสามารถให้ข้อมูลหรือการตัดสินที่จำกัดมาก ๆ เช่น เวลาที่เรานึกอยากชมภาพยนตร์สักเรื่องนึงใน Netflix เมื่อเรากดเข้าไปจะเห็นว่า Netflix มักจะมีหนังที่แนะนำและตรงใจกับสิ่งที่เราอยากชมอยู่ซึ่งสิ่งนี้เป็นการที่ AI ของ Netflix เรียนรู้จากพฤติกรรมการดูหนังของเรา ว่าเราชอบและไม่ชอบดูหนังลักษณะแบบไหนและแนะนำหนังที่เราชื่นชอบให้เราอย่างตรงใจได้

AGI (Artificial General Intelligence)
Artificial General Intelligence (AGI) คือ AI ที่มีความสามารถในการเข้าใจ เรียนรู้และสามารถตัดสินใจได้เทียบเท่ากับความฉลาดของมนุษย์​ เหนือกว่า ANI นั้น จะพบว่า AGI สามารถที่จะให้เหตุผล เข้าใจภาษาทั่วไปของมนุษย์ สามารถที่จะเรียนรู้จากประสบการณ์และปรับตัวเองให้เข้าใจกับสถานการณ์ใหม่ ๆ ได้เทียบเท่ากับมนุษย์ โดยไม่ต้องพึ่งพาการตัดสินใจร่วมจากมนุษย์ เช่นรถยนตร์ไร้คนขับที่สามารถขับรถเองได้โดยไม่ต้องการมนุษย์ไปนั่งควบคุม รวมไปถึงสามามรถตัดสินใจสถานการณ์ต่าง ๆ ได้ทันที

ASI (Artificial Super Intelligence)
Artificial Superintelligence (ASI) คือ AI ที่มีปัญญาเหนือขั้นกว่าสติปัญญาของมนุษย์ในทุก ๆ ด้าน โดยเฉพาะทักษะด้านการคิดต่าง ๆ เช่น ความคิดสร้างสรรค์ การคิดแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน ในปัจจุบัน ASI ยังถือว่าเป็นแนวคิดที่มนุษย์ยังพัฒนาไปไม่ถึงและมีข้อกังวลต่าง ๆ เกี่ยวกับ ASI มากมาย เช่น เรื่องของจริยธรรม AI และแนวคิดที่ว่า AI จะสามารถมาแทนมนุษย์และครองโลกได้ในที่สุด
ตัวอย่างการใช้ AI ในธุรกิจ
Process automation
1 ในการประยุกต์ใช้ AI ที่แพร่หลายและมีประสิทธิภาพคือการนำ AI มาทดแทนงานที่ทำซ้ำ (Repetitive) โดยเทคโนโลยีที่ถูกใช้แล้วในหลาย ๆ ธุรกิจคือ Robotic Process Automation (RPA) ที่เป็นที่นิยมในงานที่เป็น Back Office (เช่น งานบัญชี งานเอกสาร งานทรัพยากรบุคคล) ซึ่งเป็นงานที่มีการกำหนดกระบวนการที่ชัดเจนและมีการทำในรูปแบบซ้ำ ๆ โดยองค์กรที่นำ RPA ไปใช้งานจะช่วยให้พนักงานสามารถนำเวลาหรือความสามารถไปทำงานที่มีความสำคัญมากกว่า ซึ่งส่งผลประโยชน์ในระยะยาวกับ Performance ขององค์กร

‍

ตัวอย่างการนำไปใช้งาน

การจัดการงานทรัพยากรบุคคล (HR): ในหลาย ๆ ส่วนของงานทรัพยากรบุคคลสามารถนำ RPA เข้าไปช่วยแบ่งเบาภาระได้ ตั้งแต่กระบวนการ Recruitment ในการสกรีนเรซูเม่หรือ CV เบื้องต้น ไปจนถึงการจัดการข้อมูลส่วนตัวและข้อมูลเงินเดือนของพนักงาน
การทำเอกสารเกี่ยวกับบัญชี: งานบัญชีเป็นงานที่มีแบบแผนและข้อกำหนดชัดเจน ซึ่งทำให้งานเอกสารการเงินและบัญชีที่มีส่วนที่สามารถทำซ้ำ ๆ ได้มีจำนวนมาก และ RPA สามารถเข้ามาดูแลงานตรงนี้ได้
Cognitive Insight
Cognitive insight คือการหา insight โดยให้ AI เรียนรู้ชุดข้อมูลที่มีอยู่ และวิเคราะห์หาข้อสรุปที่มีประโยชน์ เพื่อใช้สำหรับการตัดสินใจในเรื่องต่าง ๆ ให้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่ง Cognitive insight มักถูกนำไปใช้งานในรูปแบบของการคาดการณ์อนาคตของธุรกิจหรือ Predictive Analytics

ตัวอย่างการนำไปใช้งาน
การวางแผนการขายและการติดต่อลูกค้า
การวางแผนคลังสินค้า
การคาดการณ์ความเสี่ยงต่าง ๆ เช่น การคำนวณเบี้ยประกันภัยในบริษัทประกันภัย
Cognitive Engagement
Cognitive Engagement คือการให้ AI ได้คิดและเรียนรู้กระบวนการตอบโต้ที่เหมือนมนุษย์ตั้งแต่การโดยมักประยุกต์ใช้กับงานในลักษณะที่ต้องสร้างความสัมพันธ์ไม่ว่าจะเป็น ความสัมพันธ์ภายในองค์กรหรือภายนอกองค์กร 

ตัวอย่างการนำไปใช้
การติดต่อและพูดคุยกับลูกค้า เช่น การแนะนำสินค้าที่เหมาะสมกับลูกค้ารายคน
การใช้ Chatbot และ Virtual Assistants ที่สามารถตอบโต้กับลูกค้าได้อย่างเป็นธรรมชาติ
ประโยชน์ที่ธุรกิจได้รับจาก AI
เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน
AI สามารถช่วยองค์กรในการเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานด้วยการนำ AI มาแทนที่งาน Routine หรืองานที่ทำซ้ำทุกวัน และลดความผิดพลาดที่อาจจะเกิดขึ้นจากการที่มนุษย์เคยชินกับงานนั้น ๆ รวมไปถึงสามารถให้พนักงานได้ใช้เวลาไปกับงานที่ยากและซับซ้อนมากขึ้นได้

เพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจ
AI สามารถช่วยตัดสินใจในเรื่องต่าง ๆ ของธุรกิจได้แม่นยำขึ้นจากการนำ AI ไปใช้ในการ Predictive Analysis จากข้อมูลจำนวนมากที่องค์กรมีอยู่ ไม่ว่าจะเป็นการใช้ข้อมูลลูกค้าที่มี ในการคาดการณ์ยอดขายที่จะเกิดขึ้นในอนาคตเพื่อเตรียมสินค้าให้เพียงพอ หรือการคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อปรับปรุงการทำโฆษณาของสินค้าในอนาคต

สามารถสร้างประสบการaณ์ที่ดีให้แก่ลูกค้าได้
AI สามารถเรียนรู้พฤติกรรมและคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าได้จากข้อมูลที่มี ทำให้ธุรกิจสามารถเสนอสินค้าและมอบบริการที่เฉพาะบุคคล (Personalization) และสร้างความประทับใจให้ลูกค้าได้มากขึ้น

ประหยัดต้นทุนและทรัพยากรขององค์กร
หากเลือกใช้ AI ถูกเครื่องมือและเหมาะสมกับลักษณะการใช้งาน องค์กรจะสามารถประหยัดต้นทุนได้จำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็นการใช้ AI ทำงานซ้ำ ๆ และพนักงานสามารถหันไปทำงานที่สร้างประสิทธิผลให้กับองค์ได้มากขึ้น การกำหนดทิศทางธุรกิจได้แม่นยำมากขึ้นจากการใช้ Predictive Analysis ทำให้ประหยัดทรัพยากรเพื่อโฟกัสเฉพาะสิ่งที่จำเป็นเท่านั้น

สร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า
ในปัจจุบันมีการนำ AI มาใช้เพื่อสร้าง Customer experience และตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้หลากหลายรูปแบบ เช่น การทำระบบแนะนำ Recommendation System ที่ช่วยให้คำแนะนำสิ่งที่เหมาะกับลูกค้า และตรงใจกับสิ่งที่ลูกค้าต้องการ หรือ Chatbot ที่มีการตอบสนองกับลูกค้าแบบเรียลไทม์โดยสามารถเรียกชุดข้อมูลที่ตอบโต้ ที่ตรงใจลูกค้า และมีความ Customize มากขึ้นได้

บทสรุปของ AI
จากบทความทั้งหมดจะพบว่า ณ ปัจจุบัน AI ได้ถูกพัฒนาจนสามารถเข้ามาช่วยทำงานต่าง ๆ ให้มนุษย์และสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิผลให้กับองค์กรในงานต่าง ๆ มากมาย

จะเห็นได้ว่า AI นั้นเข้ามามีบทบาทเป็นอย่างมากจนไม่อาจหลีกเลี่ยงได้ ดังนั้นองค์กรและพนักงานมีความจำเป็นอย่างมากที่ต้องปรับตัวให้สามารถนำ AI ต่าง ๆ มาสร้างประโยชน์อย่างสูงสุดให้กับองค์กร ไม่ว่าจะเป็นทัศนคติต่าง ๆ ที่มีต่อการใช้ AI การเปิดใจยอมรับและไม่ต่อต้านการนำ AI มาใช้รวมถึงทักษะต่าง ๆ ที่หากใช้ร่วมกับ AI จะสามารถสร้างประสิทธิภาพและประสิทธิผลให้กับองค์กรมากยิ่งขึ้น เช่น ทักษะการเขียน Prompt ทักษะด้าน Digital Literacy ต่าง ๆ เป็นต้น

BY : Tonkla

ที่มา : disruptignite.com