Artificial intelligence (AI) คืออะไร ? เครื่องมือไหนบ้างที่ใช้

Artificial Intelligence (AI) หรือ ปัญญาประดิษฐ์ เป็นเทคโนโลยีที่มีความสำคัญ และกำลังได้รับความนิยมเป็นอย่างมากในปัจจุบัน โดย AI เป็นการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถเรียนรู้ และประมวลผลข้อมูลโดยอัตโนมัติ ระบบ AI จะมีความสามารถในการสร้างความเข้าใจในการประมวลผลข้อมูล ออกแบบ และอำนวยความสะดวกให้กับผู้ใช้งาน และสามารถคำนวณวิเคราะห์ข้อมูล และทำเลือกตัดสินใจได้เหมือนมนุษย์

Artificial intelligence (AI) คืออะไร ?
AI (Artificial intelligence) คือ เทคโนโลยีที่สามารถประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็ว และมีประสิทธิภาพสูง โดยใช้กระบวนการเรียนรู้จากข้อมูล (Machine Learning) เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถทำนายผลลัพธ์จากข้อมูลต้นฉบับได้อย่างแม่นยำ โดยใช้วิธีการประมวลผลทางคณิตศาสตร์ และสถิติเพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล
ประเภทของ Artificial intelligence (AI) มีอะไรบ้าง ?

รูปภาพจาก Wikipedia.org
1. Machine Learning (ML) 
โมเดลทางคอมพิวเตอร์ที่สามารถเรียนรู้ และปรับปรุงความแม่นยำได้ด้วยตนเองจากข้อมูลที่มนุษย์ใส่ข้อมูล

2. Deep Learning 
รูปแบบของ AI ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) เพื่อเรียนรู้ และสร้างโมเดลการจำแนกหรือการทำนายที่มีความซับซ้อน

3. Natural Language Processing (NLP) 
การประมวลผลภาษาของมนุษย์ เพื่อเข้าใจความหมาย และแปลความหมายเป็นข้อมูลที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้

4. Robotics 
ระบบ AI ที่ใช้ในการสร้างหุ่นยนต์เพื่อทำงานต่างๆ เช่น งานอุตสาหกรรม การแพทย์ และการบริการ

5. Computer Vision 
การประมวลผลภาพ และวิดีโอเพื่อให้เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถ แยกแยะวัตถุ รูปร่าง และคุณสมบัติต่าง ๆ ของภาพนั้น

จุดประสงค์ของการใช้งาน AI คืออะไร?
จุดประสงค์ของการใช้ AI คือ การช่วยให้มนุษย์สามารถตัดสินใจสิ่งที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น ด้วยข้อมูลที่มาจากการสกัดของ AI สามารถช่วยให้มนุษย์เข้าใจได้ง่ายมากยิ่งขึ้น และที่สำคัญสามารถช่วยให้มนุษย์ทำงานลดน้อยลง รวมถึงงานไหนที่เสี่ยงต่อความอันตรายต่อชีวิตของมนุษย์ เช่น การก่อสร้างตึก การทำการตลาดด้วย AI หรือ การทดลองทางวิทยาศาสตร์ ของมนุษย์ AI สามารถช่วยเหลือได้ ในปี 2023 มนุษย์ทั่วโลกได้หันมาใช้ AI มากยิ่งขึ้น โดยอุตสหกรรมที่มีการพูดถึงและนำ AI มาใช้ คือ การตลาด เนื่องจาก AI สามารถลดความเลื่อมล่ำในการเข้าถึงข้อมูลความรู้ได้ และช่วยประหยัดเวลาให้มนุษย์มีเวลาในการทำงานอย่างอื่นมากขึ้น ซึ่งการที่นำเทคโนโลยีมาใช้ในเชิงพาณิชย์นี้ ก็อาจต้องมีการพัฒนา วิจัย เพื่อให้สอดคล้องกับงานที่มนุษย์เลือกให้ AI ทำ

ประโยชน์ของ AI มีอะไรบ้าง ?
จะเห็นได้ว่าในปัจจุบัน AI ได้ทําลายขอบเขตของการทํางาน และหน้าที่ของคอมพิวเตอร์ซึ่งทําให้ชีวิตมนุษย์ง่ายขึ้น โดย AI นั้นเป็นโครงสร้างขนาดใหญ่ของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ช่วยอํานวยความสะดวกในการทํางานของเครื่องจักรได้อย่างราบรื่น และทํางานที่คล้ายคลึงกับมนุษย์ได้ จึงสามารถเรียกได้ว่าเป็นการสร้างสรรค์ที่ยิ่งใหญ่สําหรับการพัฒนา และความคืบหน้าของยุคต่อไป ซึ่งนําไปสู่ระบบอัตโนมัติแบบ end-to-end และการประสานงานของการดําเนินงานที่ซับซ้อนต่างๆ ซึ่งสามารถช่วยลดข้อผิดพลาดของมนุษย์

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าระบบ AI สามารถเปลี่ยนอุตสาหกรรมต่าง ๆได้โดยมีข้อดีหลายอย่างดังต่อไปนี้

ลดความผิดพลาดของมนุษย์

    หากตั้งโปรแกรมถูกต้อง AI จะทำงานไม่ผิดพลาด

    โมเดล AI ถูกสร้างขึ้นจากการวิเคราะห์ การคาดการณ์ดังนั้นจึงไม่ทิ้งข้อผิดพลาดใด ๆ ไว้

    ช่วยประหยัดเวลา และทรัพยากร และช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ

ประมวลผลข้อมูล Big Data ได้อย่างราบรื่น

    AI มีทักษะ และอัลกอริทึมทั้งหมดในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และหาข้อสรุปได้ในเวลาอันสั้น

    AI สามารถเข้าใจและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องซึ่งจําเป็นสําหรับการวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็ว

การทำงาน และกระบวนการที่ซ้ำซ้อนโดยอัตโนมัติ
    AI ตระหนักถึงระบบอัตโนมัติของงานที่น่าเบื่อในชีวิตประจำวันในด้านการรวบรวมข้อมูลการป้อนข้อมูลธุรกิจที่มุ่งเน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลางการตอบกลับทางอีเมลการทดสอบซอฟต์แวร์การสร้างใบแจ้งหนี้ และอื่น ๆ
    พนักงานมีเวลาจดจ่อกับงานที่ต้องอาศัยความสามารถของคนมากขึ้น
ดําเนินงานที่มีความเสี่ยงและเป็นอันตรายอย่างมีประสิทธิภาพ

    ประยุกต์ใช้ AI ในพื้นที่ที่เป็นอันตรายต่อมนุษย์ได้
    ระบบ AI ช่วยลดความเสี่ยงในงานที่เป็นอันตราย ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์สามารถรับภารกิจที่เป็นอันตรายเช่นการทําเหมืองถ่านหินการสํารวจทางทะเลการช่วยเหลือในการปฏิบัติการกู้ภัยในภัยพิบัติทางธรรมชาติ และอื่นๆ
ช่วยปรับปรุงกระบวนการและขั้นตอนการทำงาน

    AI ช่วยให้บริษัทเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เพิ่มผลผลิต และเพิ่มรายได้

    ช่วยในการปรับปรุงกระบวนการที่ยุ่งยากและให้กระบวนการทำงานที่ดีขึ้นโดยปราศจากข้อผิดพลาด

พร้อมใช้งานได้ตลอดเวลา

    ระบบ AI สามารถใช้งานได้ตลอด24ชั่วโมง และสามารถเข้าถึงได้ตลอดเวลาตามต้องการ

    แตกต่างจากมนุษย์ที่ระบบ AI สามารถทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพตลอดเวลา

    ระบบ AI ได้รับการตั้งโปรแกรมให้ทํางานเป็นเวลานาน และสามารถจัดการกับงานที่ซ้ําซ้อน และน่าเบื่อได้

ตัวอย่างการใช้งานทางธุรกิจของเทคโนโลยี AI ได้แก่
1. การตลาด 
เครื่องมือของ Mandala AI สามารถเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่อย่าง Big Data เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มการตลาด และช่วยเสริมสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดให้มีความเเม่นยำมากยิ่งขึ้น

2. ความบันเทิง 
YouTube, Netflix, TikTok นำข้อมูลหนังหรือคลิปวีดีโอที่ลูกค้าเข้าชมบ่อยมาปรับใช้กับระบบแนะนำภาพยนต์หรือวีดีโอ

3. การทำนาย และการตัดสินใจ 
เช่น การทำนายการตลาดในอนาคต และการตัดสินใจการลงทุน

4. การแก้ไขปัญหา 
เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาวิธีการแก้ไขปัญหาทางธุรกิจ

5. การทำงานอัตโนมัติ 
เช่น ตัวช่วยอย่าง Siri และ Alexa ที่สามารถรับคำสั่งจากเสียงของผู้ใช้งาน โดยทำหน้าที่ช่วยเหลือ และอำนวยความสะดวกในบ้าน ตอบคำถามต่าง ๆ รวมไปถึงสั่งของออนไลน์ได้ 

6. การตรวจสอบความถูกต้อง และความเหมาะสม 
เช่น Grammarly เป็นโปรแกรมสามารถช่วยตรวจสอบความถูกต้องของคำ และไวยากรณ์ของภาษาซึ่งเป็นตัวช่วยได้ดีสำหรับธุรกิจที่ต้องการเขียน Content ภาษาอังกฤษ

Machine Learning (ML) คืออะไร ? 
Machine Learning คือ การใช้วิธีการเรียนรู้ของ AI โดยที่ AI จะสามารถเรียนรู้โดยมีการใส่ข้อมูลที่มนุษย์ต้องการที่จะสอนหรือที่เรียกกันว่า Training AI โดยให้โมเดล (model) ได้เรียนรู้จากชุดข้อมูล (data) และสามารถนำไปใช้งานกับข้อมูลใหม่ๆ ที่ไม่ได้ถูกใช้ในการเรียนรู้ก่อนหน้านี้ได้ หลาย ๆ คนคงเคยสังเกตุว่า ทำไม Facebook ถึงรู้ได้อย่างไรว่าเราต้องสินค้าอะไร, YouTube รู้ได้อย่างไรว่าเราชอบคอนเทนต์วีดีโอประมาณไหน, Instagram รู้ได้อย่างไรว่าเราชอบรูปภาพไหน ทั้งหมดล้วนมาจากการเรียนรู้ของ AI หรือเรียกว่า Machine Learning นั้นเอง ต่อไปเราจะมาพูดคุยเกี่ยวกับว่า Machine Learning นั้นมีกี่ประเภท

Machine Learning มีการแบ่งออกเป็นหลายประเภท 
1. การเรียนรู้โดยมี Data มาสอน (Supervised Learning) ซึ่งจะมีการให้ข้อมูลตัวอย่าง และผลลัพธ์ของข้อมูลตัวอย่างเพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากข้อมูลตัวอย่างได้ 

2. การเรียนรู้โดยไม่มี Data มาสอน (Unsupervised Learning) ซึ่งไม่มีการให้ผลลัพธ์ของข้อมูลตัวอย่าง และโมเดลต้องเรียนรู้จากข้อมูลเอง 

3. การเรียนรู้ตามสภาพเเวดล้อม (Reinforcement Learning) ซึ่งจะมีการให้ระบบเรียนรู้จากการรับรู้ผลลัพธ์จากการกระทำของตัวเองในสภาวะต่างๆ โดยมีการให้รางวัลหรือลดคะแนนเป็นตัวกำหนดในการแนะนำการกระทำต่อไปของระบบ.

BY : Tonkla

ที่มา : mandalasystem.com