เอไอคืออะไร? ทุกสิ่งที่ควรรู้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์

เราครอบคลุมทุกสิ่งที่ประกอบขึ้นเป็นเทคโนโลยี ตั้งแต่การเรียนรู้ของเครื่องและ LLM ไปจนถึง AI ทั่วไปและโครงข่ายประสาทเทียม และวิธีการใช้งาน

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นแนวคิดที่หมายถึงความสามารถของเครื่องจักรในการทำงานที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ มีมาตั้งแต่ปี 1950 และคำจำกัดความของคำนี้ได้รับการแก้ไขตลอดทศวรรษของการวิจัยและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

ในปัจจุบัน AI ขับเคลื่อนรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง แล็ปท็อป แชทบอท เช่น ChatGPT และเครื่องสร้างรูปภาพ แล้วมันคืออะไรและมันทำงานอย่างไร?

วลีที่ AI มาจากแนวคิดที่ว่าหากความฉลาดมีอยู่ในสิ่งมีชีวิตอินทรีย์ การมีอยู่ของมันในที่อื่นทำให้มันเป็นของประดิษฐ์ นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Alan Turing เป็นหนึ่งในคนกลุ่มแรกๆ ที่สำรวจแนวคิดที่ว่าเครื่องจักรสามารถใช้ข้อมูลและตรรกะในการตัดสินใจได้เช่นเดียวกับผู้คน เขาคิดค้นการทดสอบทัวริง ซึ่งเปรียบเทียบความสามารถของเครื่องจักรกับความสามารถของมนุษย์ เพื่อดูว่าผู้คนสามารถตรวจพบว่าเป็นของเทียมได้หรือไม่ (การโน้มน้าว Deepfake เป็นตัวอย่างหนึ่งของ AI ที่ผ่านการทดสอบทัวริง)

ระบบคอมพิวเตอร์ขั้นพื้นฐานทำงานเนื่องจากโปรแกรมเมอร์เขียนโค้ดให้ทำงานเฉพาะเจาะจง ในทางกลับกัน AI จะเป็นไปได้ก็ต่อเมื่อคอมพิวเตอร์สามารถจัดเก็บข้อมูล รวมถึงคำสั่งในอดีตได้ คล้ายกับวิธีที่สมองของมนุษย์เรียนรู้จากการจัดเก็บทักษะและความทรงจำ ความสามารถนี้ทำให้ระบบ AI สามารถปรับเปลี่ยนและดำเนินการทักษะใหม่ๆ สำหรับงานที่ไม่ได้ถูกตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

ผู้เชี่ยวชาญบางคนให้นิยามความฉลาดว่าเป็นความสามารถในการปรับตัว แก้ปัญหา วางแผน ด้นสดในสถานการณ์ใหม่ และเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ แม้ว่าระบบเหล่านี้ไม่สามารถทดแทนความฉลาดของมนุษย์หรือปฏิสัมพันธ์ทางสังคมได้ แต่ระบบ AI ในปัจจุบันแสดงให้เห็นถึงคุณลักษณะบางอย่างที่พบในความฉลาดของมนุษย์ รวมถึงการเรียนรู้ การแก้ปัญหา การค้นหารูปแบบ การรับรู้ และแม้แต่ความคิดสร้างสรรค์และความตระหนักรู้ทางสังคมในขอบเขตที่จำกัด

แน่นอนว่าองค์ประกอบสำคัญของความฉลาดของมนุษย์คือสิ่งที่ AI ยังไม่สามารถทำซ้ำได้: บริบท ตัวอย่างเช่น Google AI ขาดตรรกะในโลกแห่งความเป็นจริงและไม่สามารถมองเห็นรายละเอียดปลีกย่อยของมนุษย์ เช่น การเสียดสีและอารมณ์ขัน ดังที่เห็นได้จากเทคโนโลยีที่แนะนำให้คุณเติมกาวลงในซอสพิซซ่าเพื่อช่วยให้ชีสติดหรือใช้น้ำมันเบนซินในการทำสปาเก็ตตี้รสเผ็ด ตัวอย่างเหล่านี้มีความเสี่ยงน้อยกว่า แต่ระบบ AI ที่ดำเนินการโดยไม่มีความเข้าใจเชิงความหมายสามารถส่งผลกระทบที่สำคัญในสถานการณ์ที่ไม่ถูกต้องได้

ฉันจะใช้เอไอได้อย่างไร

AI มีแอปพลิเคชันที่เป็นไปได้มากมาย ซึ่งหลายแอปพลิเคชันมีให้ใช้งานอย่างแพร่หลายในชีวิตประจำวัน ในระดับผู้บริโภค ศักยภาพนี้รวมถึง Google Search อุปกรณ์ที่สวมใส่ได้ และแม้แต่เครื่องดูดฝุ่นที่ปรับปรุงใหม่ ลำโพงอัจฉริยะที่มี Alexa หรือ Google Voice Assistant ในตัวก็เป็นตัวอย่างที่ดีของ AI เช่นกัน

แชทบอท AI ยอดนิยม เช่น ChatGPT, Copilot ของ Microsoft และ Claude สามารถใช้สำหรับคำถามหรืองานการสนทนา เช่น การแยกย่อยแนวคิด การร่างอีเมลหรือโครงร่างโครงการ และแม้แต่การเขียนเรื่องราวที่สร้างสรรค์ แต่เนื่องจากโมเดล AI ไม่สามารถบอกข้อเท็จจริงจากนิยายได้ แชทบอตเหล่านี้จึงมีแนวโน้มที่จะเห็นภาพหลอนหรือสร้างสิ่งต่างๆ ขึ้น หากมี ให้ตรวจสอบข้อความที่แชทบอตสร้างขึ้นจากการค้นคว้าอิสระเสมอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณไม่แน่ใจเกี่ยวกับคุณภาพของการอ้างอิง

หน้าที่หลักของ AI ในสินค้าอุปโภคบริโภคคือการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ ไม่ว่าจะเป็นสำหรับโฆษณาที่กำหนดเป้าหมายหรือการรักษาความปลอดภัยไบโอเมตริกซ์ นี่คือสาเหตุที่โทรศัพท์ของคุณสามารถแยกแยะใบหน้าของคุณจากของคนอื่นได้เมื่อคุณปลดล็อคด้วย Face ID เป็นต้น โทรศัพท์จะเรียนรู้ว่าใบหน้าของคุณหน้าตาเป็นอย่างไรโดยการอ้างอิงใบหน้าของคนอื่นหลายพันล้านใบหน้าและจับคู่จุดข้อมูลเฉพาะ

ในระดับที่ใหญ่ขึ้น ทีมการตลาดและเนื้อหาสามารถใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต ในขณะที่นักพัฒนาเขียนและรันโค้ดด้วย AI ยังสามารถเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพของการวิจัยทางการแพทย์ได้อย่างทวีคูณ

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) หมายถึงกระบวนการฝึกอบรมชุดอัลกอริธึมเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมากเพื่อจดจำรูปแบบ ซึ่งช่วยในการคาดการณ์และการตัดสินใจ การค้นหารูปแบบนี้ช่วยให้ระบบสามารถทำงานอัตโนมัติที่ไม่ได้ถูกตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ AI แตกต่างจากหัวข้อวิทยาการคอมพิวเตอร์อื่นๆ มากที่สุด ความสามารถนี้คือสิ่งที่หลายคนเรียกว่า AI แต่ ML เป็นส่วนย่อยของ AI

เมื่อมีการจัดโครงสร้างหรือจัดระเบียบข้อมูล ระบบสามารถตรวจจับความผิดปกติได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น เมื่อธุรกรรมบนบัตรเครดิตของคุณมาจากส่วนหนึ่งของโลกที่ไม่คุ้นเคยกับกิจกรรมของคุณ

ตัวอย่างของ ML ได้แก่ เครื่องมือค้นหา การจดจำรูปภาพและคำพูด และการตรวจจับการฉ้อโกง เช่นเดียวกับ Face ID เมื่อผู้ใช้อัปโหลดรูปภาพไปยัง Facebook การจดจำรูปภาพของเครือข่ายโซเชียลสามารถวิเคราะห์รูปภาพ จดจำใบหน้า และให้คำแนะนำในการแท็กเพื่อนที่ระบุได้ ด้วยเวลา การฝึกฝน และข้อมูลรูปภาพที่มากขึ้น ระบบจะฝึกฝนทักษะนี้และมีความแม่นยำมากขึ้น

แมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร

โดยทั่วไปการเรียนรู้ของเครื่องจะแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก: การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน

เทคนิคทั่วไปในการสอนระบบ AI นี้ใช้ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบหรือข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและจัดหมวดหมู่โดยมนุษย์ จากนั้นระบบ ML จะถูกป้อนข้อมูลนี้เพื่อเรียนรู้รูปแบบ

สมมติว่าคุณต้องการฝึกโมเดล ML ให้จดจำและแยกแยะรูปภาพของวงกลมและสี่เหลี่ยม ในกรณีนั้น คุณจะต้องรวบรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของรูปภาพวงกลม (เช่น ภาพถ่ายดาวเคราะห์ วงล้อ และวัตถุทรงกลมอื่นๆ) และสี่เหลี่ยมจัตุรัส (ตาราง ไวท์บอร์ด ฯลฯ) พร้อมด้วยป้ายกำกับว่าแต่ละรูปร่างคืออะไร

จากนั้นอัลกอริทึมจะเรียนรู้จากคอลเลกชั่นรูปภาพที่มีป้ายกำกับนี้เพื่อแยกแยะรูปร่างและลักษณะเฉพาะ ในกรณีนี้ วงกลมไม่มีมุม และสี่เหลี่ยมจัตุรัสมีด้านยาวเท่ากันสี่ด้าน จากนั้นระบบจะสามารถเห็นภาพใหม่และกำหนดรูปร่างได้

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

ในทางตรงกันข้าม การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลช่วยให้อัลกอริธึมพยายามระบุรูปแบบในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับโดยมองหาความคล้ายคลึงกันที่สามารถใช้เพื่อจัดหมวดหมู่ข้อมูลได้

อัลกอริธึมไม่ได้ถูกตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้าเพื่อเลือกประเภทข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง พวกเขาเพียงแค่ค้นหาข้อมูลที่มีความคล้ายคลึงกันซึ่งสามารถจัดกลุ่มได้ เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการช้อปปิ้งเพื่อกำหนดเป้าหมายด้วยแคมเปญการตลาดที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ระบบได้รับการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มรางวัลสูงสุดตามข้อมูลอินพุต โดยจะผ่านกระบวนการลองผิดลองถูกจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

ลองนึกภาพการฝึกระบบเพื่อเล่นวิดีโอเกม ระบบสามารถรับรางวัลเชิงบวกได้หากได้รับคะแนนสูงกว่าและได้รับรางวัลเป็นลบหากได้คะแนนต่ำ ระบบเรียนรู้ที่จะวิเคราะห์เกมและทำการเคลื่อนไหว โดยเรียนรู้จากรางวัลที่ได้รับเท่านั้น ในที่สุดมันก็สามารถเล่นได้ด้วยตัวเองและเรียนรู้ที่จะได้คะแนนสูงโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังยังใช้ในการวิจัยอีกด้วย ซึ่งสามารถช่วยสอนหุ่นยนต์อัตโนมัติให้มีพฤติกรรมที่เหมาะสมที่สุดในสภาพแวดล้อมจริงได้ หุ่นยนต์เรียนรู้ที่จะสำรวจสภาพแวดล้อมใหม่ๆ ที่ไม่ได้นำเข้าข้อมูล เช่น การหลบหลีกสิ่งกีดขวาง ถือเป็นตัวอย่างของ ML ขั้นสูงที่ถือได้ว่าเป็น AI

AI ประเภทต่าง ๆ มีอะไรบ้าง?

ปัญญาประดิษฐ์สามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทย่อย: AI แบบแคบ, AI ทั่วไป และ AI ขั้นสูง

AI แบบแคบคืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์แบบแคบ (ANI) หมายถึงระบบอัจฉริยะที่ออกแบบหรือฝึกอบรมเพื่อดำเนินงานเฉพาะหรือแก้ไขปัญหาเฉพาะโดยไม่ได้รับการออกแบบอย่างชัดเจน AI ประเภทนี้มีความสำคัญต่อผู้ช่วยด้านเสียงเช่น Siri, Alexa และ Google Assistant

ANI บางครั้งเรียกว่า AI ที่อ่อนแอ เนื่องจากไม่มีสติปัญญาทั่วไป แต่นั่นไม่ได้หมายความว่ามันไม่มีพลังในตัวเอง นอกเหนือจากผู้ช่วยเสียงแล้ว ระบบจดจำภาพ เทคโนโลยีที่ตอบสนองต่อคำขอบริการลูกค้าทั่วไป และเครื่องมือที่ติดธงเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมทางออนไลน์เป็นตัวอย่างของ ANI

ChatGPT ยังเป็นตัวอย่างของ ANI อีกด้วย เนื่องจากมันถูกตั้งโปรแกรมให้ทำงานเฉพาะ: สร้างข้อความตอบกลับเมื่อได้รับแจ้ง

AI ทั่วไปคืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) หรือ AI ที่แข็งแกร่งยังคงเป็นแนวคิดเชิงสมมุติ เนื่องจากเกี่ยวข้องกับความเข้าใจของเครื่องจักรและการทำงานที่แตกต่างกันอย่างมากมายอย่างอิสระตามประสบการณ์ที่สั่งสมมา ความฉลาดประเภทนี้ขึ้นอยู่กับระดับสติปัญญาของมนุษย์มากกว่า เนื่องจากระบบ AGI จะสามารถให้เหตุผลและคิดได้เหมือนกับที่ผู้คนทำ

เช่นเดียวกับมนุษย์ AGI สามารถเข้าใจงานทางปัญญา คิดเชิงนามธรรม เรียนรู้จากประสบการณ์ และใช้ความรู้นั้นเพื่อแก้ไขปัญหาใหม่ๆ โดยพื้นฐานแล้ว เรากำลังพูดถึงระบบหรือเครื่องจักรที่มีสามัญสำนึก ซึ่งปัจจุบันไม่สามารถทำได้ด้วย AI ที่มีอยู่

การพัฒนาระบบด้วยจิตสำนึกยังคงเป็นแนวทางที่ยุติธรรม แต่นี่เป็นเป้าหมายสูงสุดของการวิจัยด้าน AI OpenAI บอกเป็นนัยว่า GPT-5 ที่กำลังจะมาถึงจะทำให้เราเข้าใกล้ AGI มากขึ้น

ซุปเปอร์เอไอคืออะไร?

Artificial Superintelligence (ASI) จะเป็นเครื่องจักรอัจฉริยะที่เหนือกว่าสติปัญญาของมนุษย์ทุกรูปแบบ และเหนือกว่ามนุษย์ในทุกหน้าที่ ระบบเช่นนี้ไม่เพียงแต่จะเขย่ามนุษยชาติให้ถึงแก่นของมันเท่านั้น แต่ยังทำลายมันได้อีกด้วย ถ้ามันฟังดูเหมือนอะไรบางอย่างที่หลุดออกมาจากนิยายวิทยาศาสตร์ นั่นก็เพราะมันเป็นเช่นนั้น

ระบบอัจฉริยะที่สามารถเรียนรู้และพัฒนาตัวเองได้อย่างต่อเนื่องยังคงเป็นแนวคิดสมมุติ อย่างไรก็ตาม หากนำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพและมีจริยธรรม ระบบอาจนำไปสู่ความก้าวหน้าและความสำเร็จที่ไม่ธรรมดาในด้านการแพทย์ เทคโนโลยี และอื่นๆ

ตัวอย่างล่าสุดของ AI มีอะไรบ้าง

ความก้าวหน้าที่น่าประทับใจที่สุดใน AI คือการพัฒนาและการเปิดตัว GPT 3.5 และล่าสุด GPT-4o นอกเหนือจากอวาตาร์ AI ที่เหมือนจริงและ Deepfakes แต่มีความสำเร็จด้านการปฏิวัติอื่นๆ อีกมากมายใน AI ซึ่งมากเกินไปที่จะรวมไว้ที่นี่

นี่คือบางส่วนที่น่าสังเกตมากที่สุด

ChatGPT (และ GPT)

ChatGPT เป็นแชทบอท AI ที่สามารถสร้างและแปลภาษาธรรมชาติและตอบคำถามได้ แม้ว่าจะเป็นเครื่องมือ AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด แต่ด้วยความสามารถในการเข้าถึงที่แพร่หลาย OpenAI ได้สร้างกระแสสำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ด้วยการสร้าง GPT 1, 2 และ 3 ก่อนที่จะเผยแพร่ ChatGPT

GPT ย่อมาจาก Generative Pre-trained Transformer และ GPT-3 เป็นโมเดลภาษาที่ใหญ่ที่สุดในการเปิดตัวในปี 2020 โดยมีพารามิเตอร์ 1.75 แสนล้านรายการ ตามมาด้วย GPT-3.5 ซึ่งขับเคลื่อน ChatGPT ระดับฟรี เวอร์ชันที่ใหญ่ที่สุด GPT-4 ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ผ่าน ChatGPT, ChatGPT Plus และ Microsoft Copilot เวอร์ชันฟรี มีพารามิเตอร์หนึ่งล้านล้านรายการ

รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง

แม้ว่าความปลอดภัยของรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองถือเป็นข้อกังวลอันดับต้นๆ สำหรับผู้มีโอกาสเป็นผู้ใช้ แต่เทคโนโลยีก็ยังคงก้าวหน้าและปรับปรุงต่อไปด้วยความก้าวหน้าใน AI ยานพาหนะเหล่านี้ใช้อัลกอริธึม ML เพื่อรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์และกล้องเพื่อรับรู้สภาพแวดล้อมและกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

คุณลักษณะระบบอัตโนมัติในรถยนต์ไฟฟ้าของ Tesla อาจเป็นสิ่งที่คนส่วนใหญ่นึกถึงเมื่อพิจารณาถึงรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง แต่ Waymo จากบริษัทแม่ของ Google อย่าง Alphabet ก็ให้บริการเรียกรถอัตโนมัติ เช่น แท็กซี่ไร้คนขับ หรือส่ง Uber Eats ในซานฟรานซิสโก แคลิฟอร์เนีย และฟีนิกซ์ รัฐแอริโซนา

Cruise เป็นอีกหนึ่งบริการโรโบแท็กซี่ และบริษัทรถยนต์อย่าง Audi, GM และ Ford ก็น่าจะกำลังพัฒนาเทคโนโลยียานพาหนะไร้คนขับเช่นกัน

วิทยาการหุ่นยนต์

ความสำเร็จของ Boston Dynamics โดดเด่นในด้าน AI และหุ่นยนต์ แม้ว่าเราจะยังอยู่ห่างไกลจากการสร้างเทคโนโลยี AI ระดับเทอร์มิเนเตอร์ แต่การชมหุ่นยนต์ไฮดรอลิกและฮิวแมนนอยด์ของ Boston Dyanmics ใช้ AI เพื่อนำทางและตอบสนองต่อภูมิประเทศที่แตกต่างกันนั้นน่าประทับใจ

ดีพมายด์

DeepMind ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Google เป็นผู้บุกเบิกด้าน AI ที่มุ่งเน้นไปที่ AGI แม้ว่าจะยังไม่มี แต่บริษัท ก็กลายเป็นหัวข้อข่าวในปี 2016 สำหรับการสร้าง AlphaGo ซึ่งเป็นระบบ AI ที่เอาชนะผู้เล่น Go มืออาชีพที่เก่งที่สุดในโลก (มนุษย์)

ตั้งแต่นั้นมา DeepMind ได้สร้าง AlphaFold ซึ่งเป็นระบบที่สามารถทำนายรูปร่างโปรตีน 3 มิติที่ซับซ้อนได้ ยังได้พัฒนาโปรแกรมวินิจฉัยโรคตาอย่างมีประสิทธิภาพเช่นเดียวกับแพทย์ชั้นนำ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร?

ตัวอย่างที่โดดเด่นของ AI คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) โมเดลเหล่านี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้ดูแลและได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อความจำนวนมหาศาลเพื่อเรียนรู้วิธีการทำงานของภาษามนุษย์ บริษัทเทคโนโลยีมักจะคัดลอกข้อความเหล่านี้จากอินเทอร์เน็ตฟรีเพื่อลดต้นทุน ซึ่งรวมถึงบทความ หนังสือ เนื้อหาจากเว็บไซต์และฟอรัม และอื่นๆ

ในกระบวนการฝึกอบรม LLM ประมวลผลคำและวลีนับพันล้านคำและวลีเพื่อเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างคำและวลีเหล่านี้ ทำให้แบบจำลองสามารถสร้างคำตอบที่เหมือนมนุษย์ในทันที

แต่ขอย้ำอีกครั้ง โปรดจำไว้ว่าแบบจำลองเหล่านี้จำลองรูปแบบไวยากรณ์และการจับคู่คำทั่วไป แม้ว่าจะอยู่ในระดับที่ซับซ้อน แบบจำลองเหล่านี้ไม่ได้คิดเหมือนที่เราทำ ในแง่ที่ว่าพวกเขาไม่สามารถเข้าใจข้อเท็จจริง ตรรกะ หรือสามัญสำนึกได้

GPT-4o ที่เพิ่งเปิดตัวของ OpenAI ติดอันดับกระดานผู้นำ Chatbot Arena ในขณะนี้ GPT-4 Turbo ของบริษัทถือเป็น LLM ที่ทันสมัยที่สุดแห่งหนึ่ง ในขณะที่ GPT-4 เป็น LLM ที่ใหญ่ที่สุดด้วยพารามิเตอร์ที่คาดคะเนไว้ 1.78 ล้านล้านพารามิเตอร์ ChatGPT ทำงานบนทั้ง GPT-3.5 และ GPT-4 Gemini ขับเคลื่อนโดย LLM ที่มีชื่อเดียวกันซึ่งพัฒนาโดย Google และในขณะที่จำนวนพารามิเตอร์ยังไม่ได้รับการยืนยัน แต่คาดว่าจะมากถึง 175 ล้านล้าน

โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

ความสำเร็จของการเรียนรู้ของเครื่องขึ้นอยู่กับโครงข่ายประสาทเทียม เหล่านี้เป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่มีโครงสร้างและการทำงานอย่างอิสระโดยอิงจากการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ โดยเลียนแบบวิธีที่พวกมันส่งสัญญาณถึงกัน

ลองนึกภาพกลุ่มหุ่นยนต์ที่กำลังทำงานร่วมกันเพื่อไขปริศนา แต่ละชิ้นได้รับการตั้งโปรแกรมให้จดจำรูปร่างหรือสีที่แตกต่างกันในชิ้นส่วนปริศนา โครงข่ายประสาทเทียมเปรียบเสมือนกลุ่มหุ่นยนต์ที่รวมความสามารถในการไขปริศนาเข้าด้วยกัน

โครงข่ายประสาทเทียมสามารถปรับแต่งพารามิเตอร์ภายในเพื่อเปลี่ยนสิ่งที่ส่งออกได้ แต่ละฐานข้อมูลจะถูกป้อนเพื่อเรียนรู้สิ่งที่ควรนำเสนอเมื่อนำเสนอด้วยข้อมูลบางอย่างระหว่างการฝึกอบรม

เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยเลเยอร์อัลกอริธึมที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งดึงข้อมูลเข้ามาหากัน โครงข่ายประสาทเทียมสามารถได้รับการฝึกฝนให้ทำงานเฉพาะเจาะจงได้โดยการปรับเปลี่ยนความสำคัญที่เกิดจากข้อมูลในขณะที่มันส่งผ่านระหว่างเลเยอร์ ในระหว่างการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้ น้ำหนักที่แนบกับข้อมูลขณะที่มันส่งผ่านระหว่างชั้นต่างๆ จะยังคงมีการเปลี่ยนแปลงต่อไปจนกว่าเอาต์พุตจากโครงข่ายประสาทเทียมจะใกล้เคียงกับสิ่งที่ต้องการมาก

เมื่อถึงจุดนั้น เครือข่ายจะ 'เรียนรู้' วิธีดำเนินงานเฉพาะอย่าง ผลลัพธ์ที่ต้องการอาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่การติดฉลากผลไม้อย่างถูกต้องในรูปภาพไปจนถึงการคาดเดาเมื่อลิฟต์อาจล้มเหลวตามข้อมูลเซ็นเซอร์

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มผลิตภัณฑ์ ML และเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมที่มีสามชั้นขึ้นไปเพื่อทำงานที่แตกต่างกัน โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้ได้รับการขยายไปสู่เครือข่ายที่แผ่ขยายออกไปโดยมีชั้นลึกจำนวนมากที่ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาล

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมักจะมีมากกว่าสามชั้นเป็นอย่างน้อย และอาจมีได้มากที่สุดหลายร้อยชั้น การเรียนรู้เชิงลึกสามารถใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอนหรือไม่มีผู้ดูแลหรือทั้งสองอย่างในกระบวนการฝึกอบรม

เนื่องจากเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกสามารถเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูลโดยใช้ AI จึงมักใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การรู้จำเสียงพูด และการรู้จำภาพ

AI การสนทนาคืออะไร?

AI การสนทนาหมายถึงระบบที่ตั้งโปรแกรมให้มีการสนทนากับผู้ใช้ และได้รับการฝึกอบรมให้ฟัง (อินพุต) และตอบสนอง (เอาท์พุต) ในลักษณะการสนทนา AI การสนทนาใช้ NLP เพื่อทำความเข้าใจและตอบสนองอย่างเป็นธรรมชาติ

ตัวอย่างของ AI เชิงสนทนา ได้แก่ แชทบอต เช่น Gemini, ลำโพงอัจฉริยะที่มีผู้ช่วยแบบเสียง เช่น Amazon Alexa หรือผู้ช่วยเสมือนบนสมาร์ทโฟนของคุณ เช่น Siri

มีบริการ AI อะไรบ้าง?

ผู้บริโภคและธุรกิจต่างก็มีบริการ AI มากมายเพื่อเร่งงานและเพิ่มความสะดวกสบายให้กับชีวิตประจำวัน คุณอาจมีบางอย่างในบ้านที่ใช้ AI ในระดับหนึ่ง

ต่อไปนี้คือตัวอย่างทั่วไปของ AI ที่เผยแพร่สู่สาธารณะ ทั้งแบบฟรีและมีค่าใช้จ่าย:

• ผู้ช่วยเสียง: Amazon Alexa บนอุปกรณ์ Echo บนชั้นวางของคุณ, Siri ของ Apple บน iPhone ของคุณและ Google Assistant บนอุปกรณ์ Pixel ล้วนใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจและตอบคำถามหรือคำสั่งของคุณ
• แชทบอท: แชทบอท AI เช่น ChatGPT, Copilot และ Perplexity เป็นผู้ช่วยเสมือนอีกรูปแบบหนึ่งที่สามารถโต้ตอบกับผู้คนได้ และในบางกรณีก็จัดการสนทนาเหมือนมนุษย์ แม้กระทั่งเลียนแบบความเห็นอกเห็นใจและความกังวล
• การแปลภาษา: บริการต่างๆ เช่น Google Translate, Microsoft Translator, Amazon Translate และ ChatGPT ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแปลข้อความ
• ประสิทธิภาพการทำงาน: Microsoft Copilot สำหรับ Microsoft 365 เป็นตัวอย่างที่ดีของ LLM ที่ใช้เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน AI ที่ฝังอยู่ภายใน Word, PowerPoint, Outlook, Excel, Teams และอื่นๆ อีกมากมายเพื่อทำให้งานเป็นแบบอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น เพียงป้อน 'ส่งอีเมลถึงทีมเกี่ยวกับสถานะล่าสุดของโครงการ' จะกระตุ้นให้ Copilot รวบรวมข้อมูลจากอีเมลและเอกสารโดยอัตโนมัติเพื่อสร้างข้อความตามคำขอของคุณ
• การจดจำรูปภาพและวิดีโอ: โปรแกรมต่างๆ ใช้ AI เพื่อค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับเนื้อหาในรูปภาพและวิดีโอ เช่น ใบหน้า ข้อความ และวัตถุ Clarifai ซึ่งใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจัดระเบียบข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากแหล่งที่มา และ Amazon Rekognition ซึ่งเป็นบริการของ AWS ที่ให้ผู้ใช้อัปโหลดภาพเพื่อรับข้อมูล เป็นสองตัวอย่างของสิ่งนี้
• การพัฒนาซอฟต์แวร์: นักพัฒนาซอฟต์แวร์จำนวนมากใช้ ChatGPT เพื่อเขียนและแก้ไขข้อบกพร่องโค้ดมานานกว่าหนึ่งปีแล้ว แต่มีเครื่องมือ AI อื่นๆ อีกมากมายที่พร้อมช่วยให้งานของโปรแกรมเมอร์ง่ายขึ้น ตัวอย่างหนึ่งคือโปรแกรมเมอร์คู่ AI GitHub Copilot โดย OpenAI Codex ซึ่งเป็นโมเดลภาษาเชิงสร้างสรรค์ที่สามารถเขียนโค้ดได้เร็วขึ้นโดยใช้ความพยายามน้อยลงโดยการเติมความคิดเห็นและโค้ดอัตโนมัติในทันที
• การสร้างธุรกิจ: บริษัทหลายแห่งกำลังสร้างเครื่องมือ AI สำหรับธุรกิจโดยเฉพาะ เช่น GPT-4 API ของ OpenAI หรือ Amazon Bedrock ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือ AI บนระบบคลาวด์สำหรับนักพัฒนา

บริษัทใดเป็นผู้นำการแข่งขัน AI?

จากการที่ Generative AI ได้รับความนิยม บริษัทหลายแห่งกำลังแข่งขันกันในพื้นที่ ทั้งบริษัทเทคโนโลยีรุ่นเก่าและบริษัทสตาร์ทอัพ แม้ว่าแต่ละคนจะพัฒนาเร็วเกินไปที่จะเป็นผู้นำที่คงที่ แต่นี่คือผู้เล่นหลักบางส่วน

OpenAI

ไม่น่าแปลกใจเลยที่ OpenAI ได้สร้างผลกระทบอย่างมากต่อ AI หลังจากเปิดให้ใช้เครื่องมือสร้าง AI อันทรงพลังได้ฟรี รวมถึง ChatGPT และ Dall-E 3 ซึ่งเป็นตัวสร้างรูปภาพ AI

มานุษยวิทยา

Anthropic สร้าง Claude ซึ่งเป็นกลุ่มที่ทรงพลังของ LLM และถือเป็นคู่แข่งหลักของ OpenAI บริษัทมุ่งเน้นไปที่ข้อกังวลด้านความปลอดภัยและจริยธรรมในการวิจัย AI

ตัวอักษร

Alphabet บริษัทแม่ของ Google มีระบบ AI ต่างๆ มากมายผ่านทางบริษัทต่างๆ เช่น DeepMind, Waymo และ Google

Google เริ่มต้นอย่างยากลำบากในการแข่งขันแชทบอท AI ด้วยเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพต่ำกว่าที่เรียกว่า Google Bard ซึ่งเดิมขับเคลื่อนโดย LaMDA จากนั้นบริษัทได้เปลี่ยน LLM ไว้ด้านหลัง Bard สองครั้ง ครั้งแรกสำหรับ PaLM 2 และสำหรับ Gemini ซึ่งเป็น LLM ที่กำลังขับเคลื่อนอยู่ ด้วยการเปลี่ยนแปลงครั้งล่าสุด Google ได้เปลี่ยนชื่อบอท Bard เป็น Gemini

DeepMind ยังคงติดตาม AGI ต่อไป โดยได้พัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับ Document AI ปรับประสบการณ์การรับชมบน Youtube ให้เหมาะสม ทำให้ AlphaFold พร้อมใช้งานสำหรับนักวิจัยทั่วโลก และอื่นๆ อีกมากมาย

แม้ว่าคุณอาจไม่ได้ยินความพยายามด้าน AI ของ Alphabet ในข่าวทุกวัน แต่งานด้านการเรียนรู้เชิงลึกและ AI โดยทั่วไปก็มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอนาคตของมนุษย์ได้

ไมโครซอฟต์

นอกเหนือจากการสร้าง Microsoft Copilot แล้ว บริษัทยังมอบชุดเครื่องมือ AI สำหรับนักพัฒนาบน Azure เช่น แพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ข้อมูล AI การสนทนา และ API ที่ปรับแต่งได้ซึ่งสร้างความเท่าเทียมกันของมนุษย์ในการมองเห็นคอมพิวเตอร์ คำพูด และภาษา

Microsoft ยังได้ลงทุนอย่างมากในการพัฒนา OpenAI บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีใช้ GPT-4 ใน Copilot ซึ่งเดิมเรียกว่า Bing Chat และใน Dall-E 3 เวอร์ชันขั้นสูงเพื่อสร้างภาพผ่าน Microsoft Designer

แอปเปิล

ล่าสุด Apple ได้เข้าสู่พื้นที่ด้วยกลุ่มผลิตภัณฑ์ iPad ที่อัปเกรด AI และประกาศใหม่ที่อาจเกิดขึ้นที่ WWDC

บริษัทอื่นๆ

บริษัทอื่นๆ กำลังก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์ เช่น Baidu, Alibaba, Cruise, Lenovo, Tesla และอีกมากมาย

AI จะเปลี่ยนโลกอย่างไร?

ในอัตราและขนาดที่ AI ใช้งาน AI จะส่งผลต่อวิธีการทำงาน เลือกซื้อ และบริโภคสื่อ ความเป็นส่วนตัว สุขภาพของเรา และอื่นๆ อีกมากมาย เช่นเดียวกับการเปลี่ยนแปลงในอดีตส่วนใหญ่ ประโยชน์ ข้อเสีย และอันตรายที่อาจเกิดขึ้นจะปะปนกัน

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทุกอย่างได้เปลี่ยนแปลงลักษณะการทำงาน ด้วยการทำงานบางอย่างโดยอัตโนมัติ AI กำลังเปลี่ยนแปลงชีวิตการทำงานในแต่ละวันของผู้คนในอุตสาหกรรมต่างๆ และสร้างบทบาทใหม่ (และทำให้บางส่วนล้าสมัย) ตัวอย่างเช่น ในสาขาครีเอทีฟ AI เจนเนอเรชั่นจะช่วยลดต้นทุน เวลา และข้อมูลจากมนุษย์ในการสร้างเนื้อหาทางการตลาดและวิดีโอ

AI มีบทบาทมากขึ้นในระบบการดูแลสุขภาพและการวิจัยทางการแพทย์ของเรา เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยให้การดูแลรักษาสามารถปรับขนาดและเข้าถึงได้มากขึ้น แพทย์และนักรังสีวิทยาสามารถทำการวินิจฉัยโรคมะเร็งโดยใช้ทรัพยากรน้อยลง ตรวจหาลำดับทางพันธุกรรมที่เกี่ยวข้องกับโรค และระบุโมเลกุลที่อาจนำไปสู่การรักษาด้วยยาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งอาจช่วยชีวิตคนได้นับไม่ถ้วน

เทคโนโลยีนี้ยังสร้างคำถามใหม่เกี่ยวกับวิธีที่เราเก็บข้อมูลทุกประเภท แม้กระทั่งความคิดของเรา ให้เป็นส่วนตัว AI ทำให้การจดจำใบหน้าและการเฝ้าระวังเป็นเรื่องธรรมดา ส่งผลให้ผู้เชี่ยวชาญหลายคนสนับสนุนการแบนมันโดยสิ้นเชิง ในขณะเดียวกันที่ AI กำลังเพิ่มความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย เทคโนโลยีนี้ยังช่วยให้บริษัทต่างๆ ก้าวไปข้างหน้าในซอฟต์แวร์รักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์อีกด้วย

เนื่องจากโมเดลและบริษัทที่สร้างโมเดลเหล่านี้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ผู้ใช้จึงเรียกร้องให้มีความโปร่งใสมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีการสร้างโมเดลและค่าใช้จ่ายเท่าไร แนวทางปฏิบัติของบริษัทในการคัดลอกรูปภาพและข้อความจากอินเทอร์เน็ตเพื่อฝึกโมเดลของตนได้กระตุ้นให้เกิดการสนทนาทางกฎหมายเกี่ยวกับเนื้อหาครีเอทีฟโฆษณาที่ให้ลิขสิทธิ์ซึ่งยังคงเกิดขึ้น

โครงข่ายประสาทเทียมสามารถใช้เพื่อจำลองเสียงหรือภาพเหมือนของใครบางคนได้อย่างสมจริงโดยไม่ได้รับความยินยอมจากบุคคลนั้น ซึ่งทำให้การปลอมแปลงและการให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องกลายเป็นข้อกังวลในปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเลือกตั้งที่กำลังจะมาถึง

เนื่องจาก AI ทำให้ระบบอัตโนมัติเป็นเรื่องง่ายในวงกว้าง นักวิจัยและพนักงานด้านเทคโนโลยีจึงแชร์ความกังวลเกี่ยวกับบทบาทของตนในการผลิตอาวุธและการทำสงคราม

AI จะขโมยงานของคุณหรือไม่?

ความเป็นไปได้ของระบบอัจฉริยะเทียมที่มาแทนที่แรงงานยุคใหม่จำนวนมหาศาลถือเป็นความเป็นไปได้ในอนาคตอันใกล้นี้ที่น่าเชื่อถือ

แม้ว่า AI ทั่วไปจะไม่เข้ามาแทนที่งานทั้งหมด แต่สิ่งที่ดูเหมือนจะแน่นอนก็คือ AI จะเปลี่ยนลักษณะของงาน โดยมีคำถามเดียวก็คือระบบอัตโนมัติจะเปลี่ยนแปลงสถานที่ทำงานอย่างรวดเร็วและลึกซึ้งเพียงใด

อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์ไม่สามารถทำงานได้อย่างอิสระ แม้ว่างานจำนวนมากที่มีงานประจำและมีข้อมูลซ้ำๆ อาจเป็นงานอัตโนมัติ แต่ผู้ปฏิบัติงานในงานอื่นๆ สามารถใช้เครื่องมือ เช่น geneative AI เพื่อให้มีประสิทธิผลและประสิทธิผลมากขึ้น

ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI มีความคิดเห็นมากมายเกี่ยวกับความเร็วของระบบอัจฉริยะเทียมที่จะเกินขีดความสามารถของมนุษย์