ข้อควรระวังการใช้งาน ปัญญาประดิษฐ์ AI ( Artificial Intelligence)

 

การใช้งาน AI มีข้อดีหลายประการ แต่ก็มีความเสี่ยงและข้อควรระวังที่ควรตระหนักเพื่อป้องกันผลกระทบด้านลบที่อาจเกิดขึ้น ต่อไปนี้คือ ข้อควรระวังในการใช้งาน AI

1. ความเป็นส่วนตัวและข้อมูลส่วนบุคคล

ปัญหาการละเมิดข้อมูล: AI มักต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากในการประมวลผล ซึ่งอาจทำให้ข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้รั่วไหลได้
แนวปฏิบัติ: ควรตรวจสอบนโยบายความเป็นส่วนตัวของแพลตฟอร์มที่ใช้ AI และป้องกันข้อมูลส่วนตัว เช่น การไม่ให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่เกินจำเป็น

2. อคติ (Bias) ในอัลกอริธึม

AI อาจสะท้อนอคติที่มีอยู่ในข้อมูลที่ใช้ฝึก ทำให้เกิดการตัดสินใจไม่เป็นธรรม เช่น อคติด้านเชื้อชาติ เพศ หรือสังคม
แนวปฏิบัติ: พัฒนา AI อย่างรอบคอบโดยตรวจสอบคุณภาพและความเป็นธรรมของข้อมูลที่ใช้

3. ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของระบบ

ข้อผิดพลาดของ AI: แม้ AI จะมีความแม่นยำ แต่ก็ยังอาจทำผิดพลาดได้ เช่น การวินิจฉัยโรคผิดพลาด หรือข้อเสนอแนะที่ไม่ถูกต้อง
แนวปฏิบัติ: ใช้ AI เป็นเพียงเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ และให้มนุษย์ตรวจสอบอีกครั้งเสมอ

4. ผลกระทบต่อแรงงาน

การทดแทนแรงงาน: AI อาจทำให้บางอาชีพหายไปหรือลดความต้องการแรงงาน เช่น แชทบอทแทนพนักงานบริการลูกค้า หรือระบบอัตโนมัติแทนพนักงานในโรงงาน
แนวปฏิบัติ: เตรียมพร้อมฝึกทักษะใหม่ให้แก่พนักงานและสนับสนุนการพัฒนาอาชีพใหม่ ๆ ที่ AI สร้างขึ้น

5. การนำ AI ไปใช้ในทางที่ผิด

AI อาจถูกใช้ในทางลบ เช่น การสร้างข่าวปลอม (Fake News) หรือภาพปลอม (Deepfake) ที่อาจส่งผลต่อสังคมและความเชื่อมั่น
แนวปฏิบัติ: ติดตามข่าวสารเกี่ยวกับภัยจากเทคโนโลยีและใช้เครื่องมือเพื่อตรวจสอบเนื้อหาปลอม

6. ความปลอดภัยของระบบ (Cybersecurity)

AI อาจเป็นเป้าหมายของการโจมตีทางไซเบอร์ เช่น การเจาะระบบเพื่อขโมยข้อมูล หรือการหลอก AI ให้ประมวลผลผิดพลาด (Adversarial Attacks)
แนวปฏิบัติ: เสริมความปลอดภัยของระบบด้วยมาตรการเช่น การเข้ารหัสและการตรวจสอบความปลอดภัยเป็นประจำ

7. การพึ่งพา AI มากเกินไป

การใช้ AI ในการตัดสินใจที่สำคัญ เช่น ในการแพทย์หรือการเงิน อาจนำไปสู่ความเสี่ยงหากไม่มีการตรวจสอบอย่างเหมาะสม
แนวปฏิบัติ: ใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่การตัดสินใจหลัก และต้องมีแผนสำรองหาก AI ทำงานผิดพลาด

8. ประเด็นด้านจริยธรรม

บางการใช้งานของ AI เช่น หุ่นยนต์สังหารในด้านการทหาร หรือ AI ที่รวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมาก อาจก่อให้เกิดคำถามด้านจริยธรรม
แนวปฏิบัติ: ให้ความสำคัญกับหลักจริยธรรมในการพัฒนา AI เช่น การเคารพสิทธิของผู้ใช้และความโปร่งใสในการดำเนินงาน

สรุป : AI เป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพสูง แต่การใช้งานต้องมีความระมัดระวังและวางแนวทางป้องกันผลกระทบในด้านต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นความเป็นส่วนตัว อคติ ความปลอดภัย หรือจริยธรรม เพื่อให้ AI สร้างประโยชน์สูงสุดโดยไม่ก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อสังคม

AI คืออะไร และเลือกใช้อย่างไรให้เหมาะกับงาน

 

AI คืออะไร

AI มีชื่อเต็ม ๆ ว่า Artificial Intelligence หรือมีชื่อภาษาไทยว่า ปัญญาประดิษฐ์ ที่อยู่บนคอมพิวเตอร์ โดยมีการทำหน้าที่ในการช่วยแก้ไขปัญหาหรือสร้างแนวทางการตัดสินใจที่เหมือนมนุษย์คนนึง แนวคิดของ AI เกิดขึ้นมานานกว่า 75 ปี ตั้งแต่ปี 1950 โดยมาจากนักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษที่ชื่อว่า Alan Turing ผู้แก้วิธีการการเข้ารหัสแบบ ENIGMA ของเยอรมัน ในสงครามโลกครั้งที่ 2 ที่เกิดจากการตั้งคำถามว่า “ถ้าเครื่องจักรสามารถคิดได้เหมือนกับมนุษย์ มันจะเป็นยังไง” จากการตั้งคำถามทำให้เกิดการทำ Turing Test ที่เป็นการทดสอบว่าเครื่องจักรสามารถคิดได้เหมือนหรือแตกต่างจากมนุษย์หรือไม่ นับจากตรงนี้เองทำให้แนวคิดของปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ได้เกิดขึ้น

ยุคสมัยของ AI จากอดีตถึงปัจจุบัน

IBM ได้แบ่งยุคสมัยที่เป็นแนวคิดของ AI ออกเป็น 4 ช่วง

ขอบคุณภาพจาก: https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence

1. ปี 1950: แนวคิด Artificial Intelligence ได้กำเนิดขึ้น
2. ปี 1980: เกิด Machine learning ระบบของ AI ที่เกิดขึ้นจากการเรียนรู้จากข้อมูลในประวัติศาสตร์
3. ปี 2010: Deep learning ศาสตร์ใน Machine  Learning ที่เลียนแบบการเรียนรู้ของสมองมนุษย์ โดย Deep Learning สามารถแบ่งได้ 3 ชั้น ได้แก่
   1. Input Layer: การนำเข้าข้อมูลที่เกิดโดยมนุษย์
   2. Multiple Hidden Layer: กระบวนการการคิดที่มีความซับซ้อน
   3. Output Layer: การแสดงผลลัพธ์ที่ตรงตามการนำเข้าข้อมูล
4. ปี 2020: Generative AI ผลลัพธ์ของ Deep learning ที่สามารถสร้าง Content ของตัวเองออกมาเป็น ภาพ เสียง วิดิโอ บทความ และอื่น ๆ อีกมากมาย

Generative AI ก้าวใหญ่ของ AI และโลกเทคโนโลยี

Generative AI ถือเป็นอีกก้าวใหญ่ของ AI และเทคโนโลยีของโลกในยุคปัจจุบัน เพราะ Generative AI ไม่ได้เป็นแค่ AI ที่ใช้ในการคาดการณ์และวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังสามารถใช้ในการสร้างสื่อแขนงต่าง ๆ ได้ เช่น รูปภาพ วิดิโอ เสียง บทความ ที่เป็น Original ของตัวเอง ด้วยการใช้ภาษาที่มนุษย์สื่อสารทั่วไป ด้วยการ Prompt นั่นเอง
ปัจจุบัน Generative AI ที่มีชื่อเสียงมีมากมายได้แก่ ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Claude, Perplexity เป็นต้น
และในปี 2025 ไม่ได้มีแค่ Generative AI เพียงอย่างเดียว แต่ยังมีการนำ Generative AI ไปประยุกต์ใช้งานด้านต่าง ๆ ก่อให้เกิดเป็นแนวทางใหม่ ๆ เช่น
 

• AI Automation
• Agentic AI

AI Automation ยกระดับงานอัตโนมัติด้วย AI

ก่อนหน้านี้เรามีการสร้างระบบ Automation หรืออีกชื่อว่า RPA ในงานซ้ำ ๆ เพื่อช่วยลดเรื่องของเวลา แต่การทำงานก็ยังเป็นการตั้งค่าตามการสร้างของเรา ดังนั้นการนำ AI เข้ามาในงาน Automation จนทำให้เกิดเป็น AI Automation ที่ทำให้การทำงาน Automation มีความหลากหลายมากขึ้น มีความแม่นยำและรวดเร็ว โดยปัจจุบันเรามีเครื่องมือในการทำงานร่วมกันระหว่าง AI และ Automation มากมายเช่น Make, Power Automate, n8n, UiPath และ Automation Anywhere เป็นต้น
 

ประโยชน์ของ AI Automation ในงานธุรกิจ

• เพิ่มประสิทธิภาพ (Efficiency) ระบบอัตโนมัติที่ใช้ AI ช่วยลดขั้นตอนการทำงานซ้ำซ้อน ทำให้ทีมงานสามารถโฟกัสกับการสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ หรือการวางกลยุทธ์ที่สำคัญ
• ลดต้นทุน (Cost Reduction) เมื่อลดความต้องการด้านแรงงานคนในส่วนของงานซ้ำ ๆ หรืองานที่ใช้เวลานาน ก็จะช่วยลดค่าใช้จ่ายได้อย่างมีนัยสำคัญ
• ประหยัดเวลา (Time Saving) งานที่เคยต้องใช้เวลาหลายชั่วโมง หรือแม้แต่หลายวัน สามารถทำให้เสร็จได้ในไม่กี่นาที ด้วยการประมวลผลแบบเรียลไทม์ของ AI Automation
• ลดความผิดพลาด (Error Reduction) ความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ช่วยให้ลดความเสี่ยงและความผิดพลาดจากการทำงานด้วยมนุษย์

โดยเรามีกรณีศึกษาอย่างงาน HR ที่เราสามารถใช้ในเรื่องของการคัด Resume ให้ตรงตาม Job Description ให้เราได้ สามารถอ่านบทความได้ที่นี่ หรือสามารถรับชมคลิปได้ที่

HR ยุคใหม่ ใช้ AI คัดเลือกผู้สมัครงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Agentic AI เมื่อ AI เปรียบเสมือนคนในองค์กรของเรา

Agentic AI คือ ผู้ช่วย AI อัจฉริยะ ที่สามารถดำเนินการและตัดสินใจด้วยตนเอง โดยมีลักษณะคล้าย “ตัวแทน” (Agent) ที่เข้าใจเป้าหมาย รวมถึงมีความสามารถในการปรับตัวตามสถานการณ์ต่าง ๆ ได้ สามารถที่จะทำงาน คิด ตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง
Agentic AI เป็นก้าวสำคัญอีกขั้นของ AI ที่ให้ AI มีบทบาทเป็นตัวกระทำ (Agent) หรือผู้ช่วยอัจฉริยะที่สามารถเรียนรู้ ตัดสินใจ และดำเนินการตามเป้าหมายโดยอัตโนมัติ จุดเด่นคือการลดภาระงานซ้ำซ้อนและตัดสินใจได้เร็ว โดยใช้เทคโนโลยีอย่าง Deep Reinforcement Learning, RPA และ Large Language Models เข้ามาช่วย แม้จะมีความท้าทายด้านการควบคุมความปลอดภัยและจริยธรรม แต่ในอนาคตเราจะเห็น Agentic AI มีบทบาทเป็น “ทีมงานดิจิทัล” หรือ “ผู้ร่วมงานเสมือน” ในองค์กรต่าง ๆ ได้อย่างแพร่หลาย
 

ประโยชน์ของ Agentic AI

• ลดภาระงานซ้ำซ้อน Agentic AI สามารถจัดการงานอัตโนมัติในกิจวัตรประจำวันของธุรกิจหรือองค์กร ไม่ว่าจะเป็นการออกใบเสนอราคา ตรวจสอบเอกสาร และส่งต่อข้อมูล ช่วยให้บุคลากรได้มีเวลาทำงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น
• ตัดสินใจได้รวดเร็ว ในสถานการณ์ที่ต้องการความรวดเร็วอย่างการเทรดหุ้น การตรวจจับภัยคุกคามไซเบอร์ หรือการคัดกรองข้อมูลจำนวนมหาศาล AI ที่สามารถดำเนินการได้ทันทีจะช่วยแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ปรับตัวตามสภาวะแวดล้อม เมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยน เช่น เทรนด์ตลาดโลก หรือรูปแบบข้อมูลใหม่ Agentic AI ที่มีระบบเรียนรู้ด้วยตนเอง (Self-Learning) สามารถปรับเปลี่ยนกลยุทธ์เพื่อให้ผลลัพธ์ได้ตามเป้าหมายอยู่เสมอ

Generative AI, AI Automation, Agentic AI เลือกใช้อย่างไรให้เหมาะกับงาน

มาถึงเรื่องของการเลือกใช้งานของ Generative AI, AI Automation, Agentic AI เบื้องต้น ผู้เขียนอยากจะบอกผู้อ่านทุกคนว่า การเลือกใช้เครื่องมือ AI เหล่านี้ สิ่งนึงที่เราต้องเข้าใจมากที่สุดคือ กระบวนการทำงานของตัวเราเอง เพื่อให้เราสามารถเลือกใช้งานเครื่องมืออย่างมีประสิทธิภาพและสามารถควบคุม Cost ได้

• Generative AI
  • งานที่ต้องการสร้างผลลัพธ์ออกมาเป็นคอนเท็นต์หรือสื่อต่าง ๆ เช่น รูปภาพ, วิดิโอ, เสียง, บทความ หรือ Code สำหรับการเขียนโปรแกรม
• AI Automation
  • งานที่ต้องการทำงานซ้ำ ๆ เพื่อลดระยะเวลาการทำงานในส่วนที่ใช้เวลานาน ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• Agentic AI
  • งานที่ต้องอาศัยการตัดสินใจได้เร็ว และสามารถปรับตัวและเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการทำงาน

การทำงานร่วมกับ AI

ปัจจุบันมีหลาย ๆ องค์กร ที่มีการปรับโครงสร้างการทำงานที่ร่วมกันกับ AI มากยิ่งขึ้น และขณะเดียวกัน หลาย ๆ องค์กรกำลังลดจำนวนพนักงานลง ดังนั้นเพื่อให้เรายังสามารถทำงานอยู่ได้เราจึงจำเป็นต้องฝึกทักษะด้าน AI เพื่อให้เราสามารถทำงานร่วมกันกับ AI และยังสามารถควบคุมการทำงานของ AI โดยแนวคิดดังนี้ Frontier Firm ของทาง Microsoft อีกด้วย

ที่มา 

“เทรนด์แฟชั่น” ที่กำลังมาแรงในปี 2025

 ความยั่งยืนยังคงเป็นประเด็นหลักในวงการแฟชั่น และฤดูใบไม้ผลิ/ฤดูร้อนปี 2025 ก็ไม่ใช่ข้อยกเว้น นักออกแบบเริ่มนำวัสดุที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและแนวปฏิบัติที่มีจริยธรรมมาผสมผสานในคอลเลกชั่นของพวกเขามากขึ้น คาดว่าจะเห็นการเพิ่มขึ้นของการใช้ฝ้ายออร์แกนิก ผ้ารีไซเคิล และสีย้อมจากพืช ตัวอย่างเช่น ผ้า Tencel ผ้าที่ผลิตจากใยไม้ธรรมชาติ นอกจากนี้แบรนด์ต่างๆ ยังสำรวจวิธีการใหม่ๆ ในการลดขยะ เช่น การใช้วัสดุเหลือใช้และการออกแบบที่ไม่ก่อให้เกิดขยะ เทรนด์แฟชั่นนี้จะไม่ได้มุ่งเน้นแค่ที่วัสดุเท่านั้น แต่ยังเน้นการสร้างความเชื่อมโยงที่ลึกซึ้งระหว่างผู้บริโภคกับตู้เสื้อผ้าของพวกเขา โดยเน้นคุณภาพมากกว่าปริมาณ

สิ่งทอที่ผสานเทคโนโลยี (Tech-Infused Textiles)

การผสานเทคโนโลยีที่เข้ากับแฟชั่นยังคงได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในฤดูกาลนี้ สิ่งทออัจฉริยะและเทคโนโลยีที่สวมใส่ได้กำลังเข้าสู่กระแสแฟชั่นหลัก ลองนึกถึงเสื้อผ้าที่สามารถเปลี่ยนสีตามอารมณ์ของคุณ หรือผ้าที่ปรับอุณหภูมิตามร่างกายของคุณ การพิมพ์ 3 มิติก็กำลังเปลี่ยนแปลงวงการ โดยเปิดโอกาสให้สร้างเสื้อผ้าที่ปรับแต่งได้ตามขนาดร่างกายอย่างลงตัว ความก้าวหน้าเหล่านี้ไม่เป็นเพียงแต่เพิ่มฟังก์ชันในการใช้งานเท่านั้น แต่ยังเปิดโลกใหม่แห่งความคิดและความสร้างสรรค์ให้กับนักออกแบบอีกด้วย

กล้าหาญและสดใส (Retro Revival)

หลังจากหลายฤดูกาลที่เน้นโทนสีหม่นและความงามที่ดูเรียบง่าย ซึ่งทำให้สีสันกลับมามีบทบาทสำคัญอีกครั้ง ฤดูใบไม้ผลิ/ฤดูร้อนปี 2025 จะเต็มไปด้วยสีสันสดใสที่โดดเด่น ตั้งแต่สีน้ำเงินไฟฟ้าถึงสีแดงเพลิง รันเวย์ถูกเติมเต็มด้วยไปด้วยสีสันที่เจิดจ้า เฉดสีเนออนจะเป็นที่นิยมอย่างมาก เพิ่มความล้ำสมัยให้กับจานสีฤดูร้อนแบบดั้งเดิม เทรนด์แฟชั่นนี้จะส่งเสริมการแสดงออกและความมั่นใจ เชิญชวนให้ทุกคนก้าวออกจากเขตสบายและยอมรับพลังของสีสันที่สดใส

การฟื้นคืนชีพของสไตล์ย้อนยุค (Bold and Bright)

แฟชั่นมักจะมองย้อนกลับไปหาแรงบันดาลใจจากในอดีต และฤดูใบไม้ผลิ/ฤดูร้อนปี 2025 ก็ไม่ต่างกัน ฤดูกาลนี้เราสัมผัสได้ถึงความคิดถึงการย้อนยุค 70s, 80s, และ 90s ลองนึกถึงกางเกงขาบาน ลวดลายที่โดดเด่น และสีสันสดใส การกลับมาของยุคดิสโก้นำมาพร้อมกับผ้าที่แวววาวและเครื่องประดับขนาดใหญ่ อิทธิพลจากยุค 90s ปรากฏให้เห็นในกระแสการฟื้นฟูสไตล์มินิมอล เช่น เดรสสลิป เสื้อครอป และกางเกงยีนส์ทรงหลวม การผสมผสานของสไตล์ย้อนยุคเหล่านี้สามารภสร้างสุนทรียะที่ทั้งสนุกสนานและมีเอกลักษณ์ในตัว ซึ่งให้ความรู้สึกคุ้นเคยและสดใหม่ในเวลาเดียวกัน

แฟชั่นที่ไม่จำกัดเพศ (Fluid Fashion)

ความยืดหยุ่นทางเพศในแฟชั่นกำลังกลายเป็นกระแสหลักมากขึ้น สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในสังคมที่มุ่งเน้นความครอบคลุมและการยอมรับ นักออกแบบกำลังสร้างสรรค์คอลเลกชันที่ลบเลือนเส้นแบ่งระหว่างเสื้อผ้าผู้ชายและผู้หญิง คาดว่าจะเห็นเสื้อผ้ายูนิสเซ็กส์มากขึ้น ด้วยซิลลูเอตที่ดูเป็นกลางทางเพศและชิ้นส่วนที่หลากหลายที่สามารถจัดสไตล์ได้หลายแบบ เช่น ผ้าลูกไม้ จะเป็นผ้าที่นิยมสำหรับแฟชั่นนี้ด้วยเช่นกัน และเทรนด์แฟรชุ่นนี้ส่งเสริมแนวคิดที่ว่าแฟชั่นเป็นของทุกคน ไม่ว่าคุณจะเป็นเพศใด และเฉลิมฉลองความเป็นตัวของตัวเอง

ในปี 2025 ที่กำลังจะมาถึงเร็วๆ นี้ เทรนด์แฟชั่นจะมุ่งเน้นไปที่ความยั่งยืน เทคโนโลยี และความเป็นตัวของตัวเองมากขึ้น ผู้บริโภคจะให้ความสำคัญกับคุณภาพของเสื้อผ้าและกระบวนการผลิตที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น นอกจากนี้ แฟชั่นยังจะถูกนำมาใช้เพื่อสร้างแรงบันดาลใจและส่งเสริมให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในสังคม และ ผ้าลูกไม้ก็ยังเป็นผ้าที่นิยมในปี 2025 เช่นกัน ซึ่งทางแบรนด์ "United Lace" เป็นผู้จำหน่ายผ้าลูกไม้ราคาส่ง และขายส่งผ้าลูกไม้ออนไลน์สำหรับผู้ที่ต้องการ ซื้อผ้าลูกไม้จำนวนมาก โดยมีผ้าลูกไม้ในหลากหลายรูปแบบ หลากหลายชนิด ที่สามารถนำมาใช้ในการตัดเสื้อผ้าได้ในหลากหลายโอกาส โดยมีการขายผ้าลูกไม้ที่มีรูปแบบที่สมัย และลวดลายที่มีความเป็นเอกลักษณ์ สวยงาม ที่จะทำให้คุณสามารถเลือกใช้ผ้าลูกไม้ได้ตามความต้องการและความเหมาะสมในทุกโอกาสต่าง ๆ และเราพร้อมให้คำปรึกษาในการเลือกใช้ผ้าลูกไม้ทุกประเภทให้กับคุณ

Artificial Intelligence (ปัญญาประดิษฐ์)

 AI ย่อมาจากคำว่า Artificial Intelligence แปลเป็นไทยก็ “ความฉลาดที่มีการสร้างขึ้นมา” หรือตามที่เคยได้ยินก็คือ ปัญญาประดิษฐ์ และมุมมองในการให้ความหมายก็แตกต่างกันออกไปขึ้นอยู่กับความเข้าใจของแต่ละคน ถ้าสมมติคุณไปถามคนเหล่านั้น ถ้าเป็นคนที่อยู่ในแวดวงเกี่ยวกับพวกเทคโนโลยีก็อาจจะเอาไปเปรียบเทียบว่ากับพวกหุ่นยนต์โรบอท บางคนก็เอาไปเปรียบเทียบเป็นตัวละครในหนังอย่างเช่น เรื่อง Terminator ที่ตัวหุ่นยนต์มีความคิดและการกระทำเป็นของตัวเอง แต่ถ้าคุณถามเรื่อง AI กับพวกนักวิจัยที่เค้าทำวิจัยเกี่ยวกับเรื่องปัญญาประดิษฐ์ ก็จะได้คำตอบประมาณว่า จริง ๆ แล้วมันคือ ชุดของ Algorithm ที่สามารถสร้างผลลัพธ์ออกมาได้เองโดยที่ไม่ต้องแนะนำวิธีการให้

สรุปเป็นภาษาทางการง่าย ๆ ก็คือ สิ่งที่มนุษย์สร้างขึ้น ให้มีความสามารถในการคิดได้เองโดยที่ไม่ต้องสอน คิดและแสดงออกแบบมีเหตุผลได้เหมือนมนุษย์

ทีนี้ก็จะต้องมีคำถามว่า แล้วจะวัดผลได้อย่างไรว่า AI ทำได้เหมือนมนุษย์แล้ว?
ปัจจุบันมีวิธีวัดผลอยู่ด้วยกัน 4 แบบ คือ

1. Turing Test – วิธีนี้จะใช้การวัดผลโดยการดูว่า AI รับมือกับบทสนทนากับมนุษย์อย่างไร ซึ่งจุดประสงค์คือ ต้องทำให้คนที่คุยด้วย ไม่สามารถเดาได้ว่ากำลังคุยกับ AI อยู่ การที่จะทำแบบนี้ได้ AI ต้องมีความสามารถดังนี้

• ใช้ Natural Language Processing (NLP) ในการสื่อสารได้
• มีความรู้รอบตัวในการตอบโต้เพื่อใช้ในการช่วยจำ
• สามารถใช้เหตุผลในการให้ข้อมูล, ตอบคำถาม หรือให้ข้อสรุปได้
• ใช้ Machine Learning ในการตรวจจับรูปแบบการทำงานเพื่อนำไปใช้กับสถานการณ์ใหม่ ๆ

2. The Cognitive Modelling Approach – วิธีนี้จะเป็นการเลียนแบบวิธีคิดแบบมนุษย์ ซึ่งจะต้องใช้ตัวช่วย 3 อย่างคือ

• Introspection: ใช้การสังเกตว่าคิดอย่างไร แล้วสร้าง Mode เพื่อให้เรียนรู้
• Psychological Experiments: ทดลองกับร่างกายมนุษย์ และสังเกตพฤติกรรมเพื่อการเรียนรู้
• Brain Imaging: ใช้ MRI ในการ Scan เพื่อดูว่าสมองมีการทำงานอย่างไรในสถานการณ์ที่แตกต่างกันและเลียนแบบทำซ้ำตามข้อมูลที่มี

3. The Law of Thought Approach – วิธีนี้จะเป็นวิธีการที่เตรียมการเยอะที่สุดเพราะต้องใช้หลักการเข้ามาเกี่ยวข้อง และนำไปป้อนให้ Algorithm จัดการต่อ ปัญหาก็คือ การจะแก้ไขปัญหาโดยใช้หลักการกับการแก้ไขในสถานการณ์จริงค่อนข้างจะต่างกันอยู่ ทำให้ต้องลงรายละเอียดในการให้ข้อมูลกับ AI ได้เรียนรู้ ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้อาจจะไม่ได้กลับมา 100% ถ้ามีตัวแปรเข้ามาเกี่ยวข้องเยอะเกินไป

4. The Rational Agent Approach – วิธีนี้จะใช้การตรวจสอบโดยใช้เหตุผล ซึ่งเป็นวิธีที่ได้ผลดีที่สุดในสถานการณ์จริง จากข้อ 3 เราต้องป้อนหลักการเข้าไปให้ AI ตอบสนอง แต่ถ้าเราไม่ได้บอกว่าอันไหนผิดหรือถูก ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะออกมาได้หลากหลายรูปแบบ การตรวจสอบโดยใช้เหตุผลจะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า เนื่องจากมีความยืดหยุ่นและปรับเปลี่ยนได้หลากหลาย ไม่ได้เอาหลักการมาเป็นตัวอ้างอิง ขอให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีก็พอ

AI ทำงานได้อย่างไร?

การสร้างระบบ AI ขึ้นมาจะใช้การเลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์เพื่อนำความสามารถไปใส่ในเครื่องจักรเพื่อให้สามารถทำให้ AI คิดและประมวลผลได้ การที่ถามว่า AI ทำงานได้อย่างไร สิ่งที่ต้องมีก็คือ ชุดข้อมูล (Input) ที่นำไปให้  AI ประมวลผลแล้วตอบกลับมา (Response)Input มีอยู่หลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น คำพูด ข้อความ หรือการกระทำต่าง ๆResponse ก็อยู่ที่ว่าเราต้องการให้ตอบออกมาเป็นแบบใด คำพูด ข้อความ หรือการกระทำต่าง ๆ แล้วเราก็เอา Response นั้นไปใช้ประโยชน์ให้ตรงกับวัตถุประสงค์ของเราครับ

ชนิดของ AI แบ่งเป็นแบบใดบ้าง?

ในปัจจุบันมีการแบ่ง AI ออกเป็น 3 ชนิด คือ

1. Artificial Narrow Intelligence (ANI) – เป็นรูปแบบของ AI ที่เราเจอได้บ่อย ๆ ในตลาดในปัจจุบัน AI ชนิดนี้ออกแบบมาให้แก้ไขปัญหา ๆ เดียว ทำให้รับมือกับปัญหา ๆ เดียวได้ดีตามชื่อของมันก็คือ Narrow ความสามารถที่มีก็เช่น สามารถแนะนำสินค้าที่คนต้องการได้ เวลาเราเข้า E-commerce Website เพื่อไปซื้อของ หรือพยากรณ์อากาศ ทุกวันนี้เราก็เห็น AI ทำงานได้แบบนี้เป็นเรื่องปกติ แต่สิ่งที่ทำได้ก็จะอยู่ภายใต้การควบคุมด้วยการใช้ตัวแปรไม่กี่ตัวในการทำงาน
2. Artificial General Intelligence (AGI) – ตอนนี้ยังเป็นเพียงแค่ Concept อยู่ เนื่องจากการที่จะทำให้ AI มีเหตุผลที่สามารถคิดเองได้จะต้องใช้ศาสตร์หลายแขนงเข้ามาช่วยเช่น การทำ Language processing, การทำ Image processing และอื่น ๆ เรายังต้องใช้เวลาอีกนานในการสร้าง AI แบบ AGI ระบบนี้จะต้องใช้การทำงานร่วมกันของ ANI แบบหลาย ๆ ตัว เพื่อเข้ามาช่วยในการให้เหตุผลที่ต้องสอดคล้องกัน สิ่งที่ขาดไม่ได้เลยก็คือ Compute Infrastructure ที่จะต้องมารองรับการทำงานจำพวกนี้ มีคนเคยทดลองมาแล้ว เช่น K ของ Fujitsu หรือ Watson ของ IBM พบว่าใช้เวลา 40 นาทีในการประมวลผลกิจกรรมของประสาทแค่ 1 วินาที แค่นี้ก็เดากันง่าย ๆ แล้วว่าการทำงานของสมองมนุษย์มีรายละเอียดค่อนข้างซับซ้อน ก็ต้องรอดูกันต่อไปว่าเราจะพัฒนากันไปได้มากแค่ไหนนะครับ
3. Artificial Super Intelligence (ASI) – ชนิดสุดท้ายที่ยังคงเป็นเพียงทฤษฎี ASI ก็คือการที่เราเอา AGI มาทำงานร่วมกัน ทำให้ก้าวข้ามความสามารถของมนุษย์ไปแล้ว อันนี้พูดถึงการคิดในการที่จะตัดสินใจได้อย่างมีเหตุผล โดยที่รวมเอาความรู้สึกนึกคิดเข้าไปแล้วนะครับ ตัวนี้เราจะลงรายละเอียดกันมากไม่ได้ค่อยได้เพราะยังไม่มีใครที่ทดลองได้นะครับ

จุดประสงค์ของการใช้งาน AI คืออะไร?

จุดประสงค์ของ AI คือการช่วยให้มนุษย์สามารถที่จะตัดสินใจในสิ่งที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น อ้างอิงจากข้อมูลที่ AI ย่อยออกมาให้เข้าใจได้ง่าย ในมุมมองเชิงจิตวิทยา AI ก็จะเข้ามาช่วยให้มนุษย์ทำงานลดลงนั่นเองAI ก็เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มนุษย์พัฒนาขึ้นมาเหมือน ๆ กับที่เราพัฒนาอุปกรณ์หรือสิ่งอำนวยความสะดวกต่าง ๆ ที่มีนวัตกรรมใหม่ ๆ ขึ้นมาตั้งแต่อดีต การที่เราพัฒนาสิ่งต่าง ๆ ขึ้นมาก็เพื่อจะพัฒนาคุณภาพชีวิต ลดความไม่เท่าเทียม อันนี้เราพูดถึงหลักการรวม ๆ นะ แต่ปัจจุบัน AI ส่วนใหญ่จะถูกใช้ในบริษัทเพื่อพัฒนาคุณภาพของระบบงาน, การบริหารจัดการงาน, การทำนายผลลัพธ์ทางธุรกิจโดยอ้างอิงจากข้อมูลที่มีมากกว่าเดาหรือการคิดไปเอง (ใช้ข้อมูลมาช่วยตัดสินใจนั่นแหละ) ซึ่งการที่นำเทคโนโลยีแบบนี้มาใช้ได้ก็ต้องมีการพัฒนา มีการวิจับ มีราคาที่ต้องจ่ายครับ

เอา AI ไปใช้ทำอะไรบ้าง?

มีการเอา AI ไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมเพื่อใช้ในการศึกษาพฤติกรรมของผู้บริโภคและแนะนำสิ่งต่าง ๆ ได้จากชุดข้อมูลที่มี เช่น

• Google Search ที่คาดเดาว่าคุณจะค้นหาอะไรจากการพิมพ์ข้อความ โดยจะมีชุดข้อความลอยขึ้นมาช่วยให้คุณสามารถค้นหาข้อความได้ตรงตามความต้องการของคุณมากที่สุด
• Netflix ที่ใช้ข้อมูลของ User ในอดีตในการแนะนำหนังที่ User อาจจะอยากดูเป็นเรื่องต่อไปเพื่อทำให้ User ใช้เวลากับ Application นานขึ้น ดูหนังนานขึ้น
• Facebook ใช้ข้อมูลในอดีตของ User ในการแนะนำให้ Tag เพื่อนของคุณในรูป โดยอาศัยเรื่องของ Facial Recognition ในหลาย ๆ รูปเทียบกัน

ผมขอยกตัวอย่าง Application ที่คนส่วนใหญ่ใช้งาน ซึ่ง Application เหล่านี้ใช้เทคโนโลยี AI ในการช่วยดำเนินการ คือ

• Google Maps
• Application เรียกรถ Taxi เช่น Grab, Uber
• AI Autopilot บนเครื่องบิน
• Spam filters ที่ใช้กันใน Email Platform
• Facial Recognition เทคโนโลยีตรวจจับใบหน้าต่าง ๆ
• Search recommendations ที่แนะนำว่าเราเหมาะกับสินค้าอะไร
• Voice-to-text ที่เปลี่ยนเสียงพูดให้เป็นข้อความ
• Smart personal assistants เช่น Siri หรือ Alexa