AI คืออะไร
AI หรือที่เรียกอีกอย่างว่า ปัญญาประดิษฐ์ เป็นเทคโนโลยีที่มีความสามารถในการแก้ปัญหาเหมือนมนุษย์ การทำงานของ AI ดูเหมือนจะจำลองความฉลาดของมนุษย์ โดยสามารถจดจำภาพ เขียนบทกวี และคาดการณ์ตามข้อมูลได้
องค์กรสมัยใหม่รวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งที่มาหลากหลาย เช่น เซ็นเซอร์อัจฉริยะ เนื้อหาที่มนุษย์สร้างขึ้น เครื่องมือตรวจสอบ และข้อมูลบันทึกระบบต่าง ๆ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์วิเคราะห์ข้อมูลและใช้การวิเคราะห์นั้นเพื่อช่วยในการดำเนินธุรกิจอย่างมีประสิทธิผล ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยี AI สามารถตอบสนองต่อการสนทนาของมนุษย์ในการสนับสนุนลูกค้า สร้างภาพและข้อความต้นฉบับสำหรับการตลาด และให้คำแนะนำอย่างชาญฉลาดสำหรับการวิเคราะห์
ท้ายที่สุด ปัญญาประดิษฐ์คือการทำให้ซอฟต์แวร์ฉลาดขึ้นสำหรับการโต้ตอบกับผู้ใช้ที่กำหนดเองและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
เทคโนโลยี AI มีประเภทใดบ้าง
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมามีแอปและเทคโนโลยี AI เพิ่มขึ้นอย่างมาก คุณสามารถดูตัวอย่างเทคโนโลยี AI ที่พบเจอบ่อยได้ด้านล่างนี้
ประวัติของ AI
ในเอกสารของ Alan Turing จากปี ค.ศ. 1950 เรื่อง "Computing Machinery and Intelligence" เขาพิจารณาว่าเครื่องจักรสามารถคิดเองได้หรือไม่ ในบทความนี้ Turing ได้บัญญัติคำว่าปัญญาประดิษฐ์ขึ้นเป็นครั้งแรก และนำเสนอเป็นแนวคิดทางทฤษฎีและปรัชญา อย่างไรก็ตาม AI อย่างที่เราทราบในปัจจุบันเป็นผลมาจากความพยายามร่วมของนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรจำนวนมากในช่วงหลายทศวรรษ
1940-1980
ในปี 1943 Warren McCulloch และ Walter Pittsได้เสนอแบบจำลองของเซลล์ประสาทเทียม โดยวางรากฐานสำหรับนิวรัลเน็ตเวิร์กซึ่งเป็นเทคโนโลยีหลักภายใน AI
ตามมาอย่างรวดเร็ว ในปี 1950, Alan Turing ได้ตีพิมพ์เรื่อง “เครื่องจักรคอมพิวเตอร์และระบบอัจฉริยะ” แนะนำแนวคิดของการทดสอบ Turing เพื่อประเมินความฉลาดของเครื่อง
สิ่งนี้ทำให้นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา Marvin Minsky และ Dean Edmonds สร้างเครื่องนิวรัลเน็ตเวิร์กตัวแรกที่รู้จักกันในชื่อ SNARC โดย Frank Rosenblatt พัฒนา Perceptron ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดลแรก ๆ ของนิวรัลเน็ตเวิร์ก และ Joseph Weizenbaum สร้าง ELIZA ซึ่งเป็นหนึ่งในแชทบอทแรกที่จำลองนักจิตบำบัดโรเจเรียระหว่างปี ค.ศ. 1951 ถึง 1969
ตั้งแต่ปี ค.ศ. 1969 จนถึง 1979 Marvin Minsky แสดงให้เห็นถึงข้อจำกัดของนิวรัลเน็ตเวิร์กซึ่งทำให้การวิจัยนิวรัลเน็ตเวิร์กลดลงชั่วคราว “ฤดูหนาว AI” ครั้งแรกเกิดขึ้นเนื่องจากการระดมทุนและข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์และการคำนวณที่ลดน้อยลง
1980-2006
ในทศวรรษที่ 1980 มีความสนใจใหม่และการระดมทุนจากรัฐบาลสำหรับการวิจัย AI เป็นหลักในการแปลและการถอดรหัสในช่วงเวลานี้ ระบบผู้เชี่ยวชาญ เช่น MYCIN กลายเป็นที่นิยมเนื่องจากจำลองกระบวนการตัดสินใจของมนุษย์ในโดเมนเฉพาะ เช่น ยา ด้วยการฟื้นฟูนิวรัลเน็ตเวิร์กในปี ค.ศ. 1980 David Rumelhart และ John Hopfield ตีพิมพ์บทความเกี่ยวกับเทคนิคดีปเลิร์นนิง ซึ่งแสดงให้เห็นว่าคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ได้
ตั้งแต่ปี ค.ศ. 1987-1997 เนื่องจากปัจจัยทางภาวะเศรษฐกิจสังคมอื่น ๆ และสภาวะฟองสบู่ดอทคอม ทำให้เกิดช่วงฤดูหนาวของ AI ครั้งที่สอง การวิจัย AI กลายเป็นชิ้นส่วนที่ไม่สมบูรณ์มากขึ้น พร้อมกับทีมงานแก้ปัญหาเฉพาะโดเมนในกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน
ตั้งแต่ปี ค.ศ. 1997 ถึงประมาณปี ค.ศ. 2006 เราได้เห็นความสำเร็จที่สำคัญใน AI รวมถึงซอฟต์แวร์หมากรุก Deep Blue ของ IBM เอาชนะแชมป์หมากรุกโลก Garry Kasparov นอกจากนี้ Judea Pearl ยังได้ตีพิมพ์หนังสือที่รวมความน่าจะเป็นและทฤษฎีการตัดสินใจในการวิจัย AI และ Geoffrey Hinton และคนอื่น ๆ ก็มีชื่อเสียงในด้านดีปเลิร์นนิง ซึ่งนำไปสู่การฟื้นตัวของนิวรัลเน็ตเวิร์ก อย่างไรก็ตามผลประโยชน์เชิงพาณิชย์ยังคงมีจำกัด
2007-ปัจจุบัน
ตั้งแต่ปี ค.ศ. 2007 ถึง 2018 ความก้าวหน้าในการประมวลผลบนคลาวด์ทำให้เข้าถึงพลังการประมวลผลและโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้มากขึ้น ซึ่งนำไปสู่การนำไปใช้ นวัตกรรม และความก้าวหน้าในแมชชีนเลิร์นนิงที่เพิ่มขึ้น ความก้าวหน้ารวมถึงสถาปัตยกรรมนิวรัลเน็ตเวิร์กแบบสังวัตนาการ (CNN) ที่เรียกว่า AlexNet ซึ่งพัฒนาโดย Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever และ Geoffrey Hinton ชนะการแข่งขัน ImageNet ซึ่งแสดงให้เห็นถึงพลังของดีปเลิร์นนิงในการจดจำภาพ และ AlphaZero ของ Google เชี่ยวชาญในเกมหมากรุก โชกิ และหมากล้อมที่อาศัยการเล่นด้วยตนเองโดยไม่มีข้อมูลของมนุษย์
ในปี 2022 แชทบอทที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อสนทนาเหมือนมนุษย์และทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ เช่น ChatGPT ของ OpenAI กลายเป็นที่รู้จักกันอย่างกว้างขวางในด้านความสามารถในการสนทนา ทำให้เกิดความสนใจและการพัฒนา AI
AI ในอนาคต
เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันทั้งหมดทำงานภายในชุดของพารามิเตอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น โมเดล AI ที่ได้รับการฝึกให้จดจำภาพและสร้างภาพ จะไม่สามารถสร้างเว็บไซต์ได้
ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) เป็นสาขาหนึ่งของการวิจัย AI ตามทฤษฎีที่พยายามสร้างซอฟต์แวร์ที่มีปัญญาคล้ายมนุษย์และความสามารถในการสอนตนเอง เป้าหมายคือให้ซอฟต์แวร์ทำงานที่ไม่จำเป็นต้องผ่านการฝึกหรือพัฒนาได้
AGI เป็นการแสวงหาทางทฤษฎีเพื่อพัฒนาระบบ AI ด้วยการควบคุมตนเองแบบอัตโนมัติ การเข้าใจตนเองอย่างสมเหตุสมผล และความสามารถในการเรียนรู้ทักษะใหม่ๆ สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในการตั้งค่าและบริบทที่ไม่ได้สอนเมื่อสร้างขึ้น AGI ที่มีความสามารถของมนุษย์จะยังคงเป็นแนวคิดทางทฤษฎีและเป้าหมายการวิจัยต่อไป ซึ่งคือหนึ่งในความเป็นไปได้ของอนาคตของ AI
AI ถูกนำมาใช้อย่างไรในปัจจุบัน
ปัจจุบัน AI มีอยู่ทั่วไป โดยทำงานอยู่เบื้องหลังเพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่คุณชื่นชอบ
ตัวอย่างของปัญญาประดิษฐ์สำหรับธุรกิจ
ปัญญาประดิษฐ์มีแอปพลิเคชันที่หลากหลาย แม้ว่านี่จะไม่ใช่รายการที่ครบถ้วนสมบูรณ์ แต่นี่คือตัวอย่างบางส่วนที่เน้นกรณีการใช้งานที่หลากหลายของ AI สำหรับองค์กรต่าง ๆ
แชทบอทและผู้ช่วยอัจฉริยะ
แชทบอทและผู้ช่วยอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีส่วนร่วมในการสนทนาที่ซับซ้อนและเหมือนมนุษย์มากขึ้น โดยสามารถเข้าใจบริบทและสร้างคำตอบที่สอดคล้องกันสำหรับภาษาธรรมชาติที่ซับซ้อนและการสอบถามของลูกค้า ซึ่งมีประสิทธิภาพอย่างยิ่งในด้านการสนับสนุนลูกค้า การให้ความช่วยเหลือแบบเสมือน และการสร้างเนื้อหาเพื่อให้การโต้ตอบแบบส่วนตัว ความสามารถในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องของโมเดลเหล่านี้ช่วยให้สามารถปรับและปรับปรุงประสิทธิภาพได้มากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป และช่วยปรับปรุงประสบการณ์และประสิทธิภาพของผู้ใช้
ตัวอย่างเช่น Deriv หนึ่งในโบรกเกอร์ออนไลน์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก เผชิญกับความท้าทายในการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลที่กระจายไปตามแพลตฟอร์มต่าง ๆ Deriv ใช้ผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อดึงและประมวลผลข้อมูลจากหลายแหล่งทั้งในด้านการสนับสนุนลูกค้า การตลาด และการสรรหาบุคลากร Deriv ลดเวลาที่ใช้ในการรับสมัครพนักงานใหม่ลง 45 เปอร์เซ็นต์ และลดเวลางานในการสรรหาบุคลากรลง 50 เปอร์เซ็นต์เมื่อใช้ AI
การประมวลผลเอกสารที่ชาญฉลาด
การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP) จะแปลรูปแบบเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลที่ใช้งานได้ ตัวอย่างเช่น แปลงเอกสารทางธุรกิจ เช่น อีเมล รูปภาพ และ PDF เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง IDP ใช้เทคโนโลยี AI เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP), ดีปเลิร์นนิง และคอมพิวเตอร์วิชันเพื่อแยก จำแนก และตรวจสอบข้อมูล
ตัวอย่างเช่น HM Land Registry (HMLR) จัดการกรรมสิทธิ์ในอสังหาริมทรัพย์มากกว่า 87 เปอร์เซ็นต์ในอังกฤษและเวลส์ เจ้าหน้าที่ดูแลกรณีของ HMLR เปรียบเทียบและตรวจสอบเอกสารทางกฎหมายที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรมด้านอสังหาริมทรัพย์ องค์กรได้ปรับใช้แอปพลิเคชัน AI เพื่อทำให้การเปรียบเทียบเอกสารเป็นอัตโนมัติ ซึ่งลดเวลาในการตรวจสอบลง 50 เปอร์เซ็นต์ และเสริมประสิทธิภาพในกระบวนการอนุมัติการโอนอสังหาริมทรัพย์ อ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ HMLR ใช้งาน Amazon Textract
Application Performance Monitoring
Application Performance Monitoring (APM) เป็นกระบวนการใช้เครื่องมือซอฟต์แวร์และข้อมูลทางไกลเพื่อติดตามประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อธุรกิจ เครื่องมือ APM ที่ใช้ AI เป็นหลักจะใช้ข้อมูลประวัติเพื่อคาดการณ์ปัญหาก่อนที่จะเกิดปัญหาขึ้น อีกทั้งยังสามารถแก้ไขปัญหาแบบเรียลไทม์โดยแนะนำวิธีแก้ปัญหาที่ใช้งานได้จริงให้กับนักพัฒนาของคุณ กลยุทธ์นี้ช่วยให้แอปพลิเคชันทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและแก้ไขปัญหาคอขวดได้
ตัวอย่างเช่น Atlassian สร้างผลิตภัณฑ์เพื่อปรับปรุงการทำงานเป็นทีมและองค์กรให้คล่องตัวยิ่งขึ้น Atlassian ใช้เครื่องมือ AI APM เพื่อตรวจติดตามแอปพลิเคชันอย่างต่อเนื่อง ตรวจจับปัญหาที่อาจเกิดขึ้น และจัดลำดับความสำคัญของความรุนแรง เมื่อใช้ฟังก์ชันนี้ ทีมงานจะสามารถปฏิบัติตามคำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย ML ได้อย่างรวดเร็ว และแก้ไขประสิทธิภาพที่ลดลง
อ่านเกี่ยวกับ APM (การตรวจติดตามประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน) »
การซ่อมบำรุงเชิงคาดการณ์
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ที่เสริมด้วย AI คือการใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อระบุปัญหาที่อาจนำไปสู่เวลาหยุดทำงานของระบบหรือบริการ การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจสามารถแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ลดเวลาหยุดทำงานและป้องกันการหยุดชะงักได้
ตัวอย่างเช่น Baxter ใช้โรงงานผลิต 70 แห่งทั่วโลกและดำเนินงานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันเพื่อให้บริการเทคโนโลยีทางการแพทย์ Baxter ใช้การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์เพื่อตรวจจับสภาวะที่ผิดปกติในอุปกรณ์อุตสาหกรรมโดยอัตโนมัติ ผู้ใช้สามารถนำโซลูชันที่มีประสิทธิภาพมาใช้งานล่วงหน้าเพื่อลดเวลาหยุดทำงานและเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน อ่านเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ Baxter ใช้งาน Amazon Monitron
การวิจัยทางการแพทย์
การวิจัยทางการแพทย์ใช้ AI เพื่อเพิ่มความคล่องตัวในกระบวนการ ปรับงานที่ต้องซ้ำ ๆ ให้ดำเนินไปโดยอัตโนมัติ และประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล คุณสามารถใช้เทคโนโลยี AI ในการวิจัยทางการแพทย์เพื่ออำนวยความสะดวกในการค้นคว้าและพัฒนายาแบบครบวงจร ถอดความบันทึกทางการแพทย์ และลดเวลาในการนำผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ออกสู่ตลาด
ตามตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง C2i Genomics ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อรันไปป์ไลน์จีโนมและการตรวจทางคลินิกในวงกว้างที่สามารถปรับแต่งได้ เนื่องจาก AI ครอบคลุมไปถึงโซลูชันการประมวลผล นักวิจัยจึงสามารถมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพทางคลินิกและการพัฒนาวิธีการได้ ทีมวิศวกรยังใช้ AI เพื่อลดความต้องการใช้ทรัพยากร การบำรุงรักษาทางวิศวกรรม และต้นทุน NRE อีกด้วย อ่านรายละเอียดเพิ่มเติม เกี่ยวกับวิธีที่ C2i Genomics ใช้งาน AWS HealthOmics
ประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์สำหรับธุรกิจ
องค์กรของคุณสามารถผสานรวมความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับกระบวนการทางธุรกิจให้เหมาะสม ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และเร่งการสร้างนวัตกรรม
ความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิง ดีปเลิร์นนิง และปัญญาประดิษฐ์คืออะไร
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นคำที่มีความหมายกว้าง ๆ ที่ใช้เรียกกลยุทธ์และเทคนิคต่าง ๆ เพื่อทำให้เครื่องจักรมีลักษณะเหมือนมนุษย์มากขึ้น ซึ่งรวมถึงทุกอย่างตั้งแต่รถยนต์ไร้คนขับไปจนถึงหุ่นยนต์ดูดฝุ่นและผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง Alexa แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิงจะอยู่ภายใต้การทำงานของ AI แต่กิจกรรมของ AI ทั้งหมดนั้นไม่ใช่แมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิง ตัวอย่างเช่น AI ช่วยสร้างแสดงให้เห็นถึงความสามารถเชิงสร้างสรรค์ที่เหมือนกับมนุษย์ และเป็นรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกที่ก้าวหน้ามากของดีปเลิร์นนิง
แมชชีนเลิร์นนิง
แม้ว่าคุณอาจเห็นการใช้คำว่าปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงสลับกันในหลายที่ แต่แมชชีนเลิร์นนิงถือเป็นหนึ่งในเทคนิคของปัญญาประดิษฐ์สาขาอื่น ๆ โดยเป็นวิทยาศาสตร์แห่งการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองทางสถิติเพื่อเชื่อมโยงข้อมูล โดยระบบคอมพิวเตอร์ใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อประมวลผลข้อมูลในอดีตปริมาณมากและระบุรูปแบบข้อมูล ในบริบทปัจจุบัน แมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงชุดของเทคนิคทางสถิติที่เรียกว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่คุณสามารถใช้ได้อย่างอิสระหรือเพื่อสนับสนุนเทคนิค AI อื่น ๆ ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
ดีปเลิร์นนิ่ง
ดีปเลิร์นนิงนั้นช่วยยกระดับแมชชีนเลิร์นนิงไปอีกขั้นหนึ่ง โมเดลดีปเลิร์นนิงจะใช้นิวรัลเน็ตเวิร์กเทียมที่ทำงานร่วมกันเพื่อเรียนรู้และประมวลผลข้อมูล โดยประกอบด้วยส่วนประกอบซอฟต์แวร์นับล้านที่ดำเนินการทางคณิตศาสตร์ระดับจุลภาคในหน่วยข้อมูลขนาดเล็กเพื่อแก้ปัญหาที่ใหญ่กว่า ตัวอย่างเช่น ประมวลผลแต่ละพิกเซลในรูปภาพเพื่อแยกประเภทรูปภาพนั้น ระบบ AI สมัยใหม่มักจะรวมนิวรัลเน็ตเวิร์กระดับลึกหลายเครือข่ายเข้าด้วยกันเพื่อทำงานที่ซับซ้อน เช่น การเขียนบทกวี หรือการสร้างภาพจากข้อความพรอมต์
ปัญญาประดิษฐ์ทำงานอย่างไร
ระบบปัญญาประดิษฐ์ใช้เทคโนโลยีหลากหลายในการทำงาน ข้อมูลเฉพาะจะแตกต่างกันไป แต่หลักการหลักยังคงเหมือนเดิม โดยจะแปลงข้อมูลทุกประเภท เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง ให้เป็นตัวแทนเป็นตัวเลข และระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลเหล่านั้นทางคณิตศาสตร์ ดังนั้น เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จึงจำเป็นต้องมีการฝึก โดยจะต้องสัมผัสกับชุดข้อมูลที่มีอยู่จำนวนมากเพื่อ "เรียนรู้" ซึ่งคล้ายกับที่มนุษย์เรียนรู้จากคลังความรู้ที่มีอยู่ เทคโนโลยีบางอย่างที่ทำให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำงานได้มีดังต่อไปนี้
นิวรัลเน็ตเวิร์ก
นิวรัลเน็ตเวิร์กเทียมนับว่าเป็นแกนหลักของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โดยเลียนแบบการประมวลผลที่เกิดขึ้นในสมองของมนุษย์ สมองประกอบด้วยเซลล์ประสาทนับล้านเซลล์เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล นิวรัลเน็ตเวิร์กเทียมจะใช้เซลล์ประสาทเทียมเพื่อประมวลผลข้อมูลร่วมกัน เซลล์ประสาทเทียมแต่ละเซลล์หรือที่เรียกว่าโหนดจะใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์เพื่อประมวลผลข้อมูลและแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใช้นิวรัลเน็ตเวิร์กเพื่อตีความ ทำความเข้าใจ และรวบรวมความหมายจากข้อมูลข้อความ โดยมีการใช้เทคนิคการคำนวณต่าง ๆ ที่เชี่ยวชาญในการถอดรหัสและทำความเข้าใจภาษามนุษย์ เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้เครื่องจักรประมวลผลคำ ไวยากรณ์ และการผสมคำเพื่อประมวลผลข้อความของมนุษย์ หรือแม้แต่สร้างข้อความใหม่ การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีความสำคัญอย่างยิ่งในการสรุปเอกสาร แชทบอท และการดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึก
คอมพิวเตอร์วิทัศน์
คอมพิวเตอร์วิชันใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อดึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกจากวิดีโอและรูปภาพ คุณสามารถใช้คอมพิวเตอร์วิชันเพื่อตรวจติดตามเนื้อหาออนไลน์เพื่อหาภาพที่ไม่เหมาะสม จดจำใบหน้า และจัดประเภทตามรายละเอียดของรูปภาพได้ คอมพิวเตอร์วิชันมีความสำคัญในรถยนต์และรถบรรทุกที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองแล้ว เพื่อตรวจติดตามสภาพแวดล้อมและตัดสินใจในเสี้ยววินาที
การจดจำเสียงพูด
ซอฟต์แวร์จดจำคำพูดใช้โมเดลดีปเลิร์นนิงเพื่อตีความคำพูดของมนุษย์ ระบุคำ และตรวจจับความหมาย นิวรัลเน็ตเวิร์กสามารถถอดเสียงคำพูดเป็นข้อความและบ่งบอกถึงความรู้สึกที่แฝงอยู่ในเสียงได้ คุณสามารถนำการจดจำคำพูดไปใช้ในเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น ผู้ช่วยเสมือนและซอฟต์แวร์สำหรับคอลเซ็นเตอร์ เพื่อระบุความหมายและดำเนินงานที่เกี่ยวข้องได้
AI ช่วยสร้าง
AI ช่วยสร้าง หมายถึงระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างเนื้อหาและอาร์ทิแฟกต์ใหม่ ๆ เช่น รูปภาพ วิดีโอ ข้อความ และเสียง จากพร้อมท์ข้อความธรรมดา ๆ ได้ AI ช่วยสร้างต่างจาก AI ในอดีตที่จำกัดอยู่เพียงการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ AI ช่วยสร้างจะใช้ประโยชน์จากดีปเลิร์นนิงและชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างผลลัพธ์เชิงสร้างสรรค์ที่มีคุณภาพสูงและคล้ายคลึงกับที่สร้างโดยมนุษย์ ในขณะที่นำแอปพลิเคชันสร้างสรรค์ที่น่าตื่นเต้นมาใช้งาน ก็มีข้อกังวลเกี่ยวกับอคติ เนื้อหาที่เป็นอันตราย และทรัพย์สินทางปัญญาเกิดขึ้นมา โดยรวมแล้ว AI ช่วยสร้างแสดงให้เห็นถึงวิวัฒนาการที่สำคัญในความสามารถของ AI ในการสร้างภาษามนุษย์และเนื้อหาและอาร์ทิแฟกต์ใหม่ ๆ ซึ่งคล้ายคลึงกับที่สร้างโดยมนุษย์
องค์ประกอบสำคัญของสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชัน AI มีอะไรบ้าง
สถาปัตยกรรมปัญญาประดิษฐ์ประกอบด้วยสามเลเยอร์หลัก เลเยอร์ทั้งหมดทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีซึ่งให้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์และหน่วยความจำที่จำเป็นสำหรับ AI
ตัวเลือกการฝึกอบรมด้าน AI สำหรับผู้เริ่มต้น
การฝึกอบรมด้าน AI มักเริ่มต้นด้วยพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมและวิทยาการคอมพิวเตอร์ คุณควรเรียนภาษาต่างๆ เช่น Python ควบคู่ไปกับคณิตศาสตร์ สถิติศาสตร์ และพีชคณิตเชิงเส้น
จากนั้นคุณสามารถพัฒนาไปเข้าร่วมการฝึกอบรมที่เฉพาะทางมากขึ้นได้ ศึกษาต่อปริญญาโทด้านปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้เข้าใจอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นและได้รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง โดยทั่วไปแล้ว โปรแกรมเหล่านี้จะเกี่ยวข้องกับหัวข้อต่างๆ เช่น นิวรัลเน็ตเวิร์ก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์วิชัน
อย่างไรก็ตาม การศึกษาอย่างเป็นทางการไม่ใช่เป็นเพียงแค่หนทางเดียว คุณสามารถใช้หลักสูตรออนไลน์เพื่อเรียนรู้ในแบบของคุณเองและฝึกฝนทักษะเฉพาะด้านได้ ตัวอย่างเช่น การฝึก AI ช่วยสร้างบน AWS รวมถึงการรับรองโดยผู้เชี่ยวชาญของ AWS เกี่ยวกับหัวข้ออย่างเช่น:
ความท้าทายในการใช้งานปัญญาประดิษฐ์คืออะไร
ความท้าทายหลายประการทำให้การใช้งานและการปรับใช้ AI มีความซับซ้อน อุปสรรคต่อไปนี้เป็นความท้าทายส่วนหนึ่งที่พบบ่อยที่สุด
การกำกับดูแล AI
นโยบายการกำกับดูแลข้อมูลจะต้องปฏิบัติตามข้อจำกัดด้านกฎระเบียบและกฎหมายความเป็นส่วนตัว หากต้องการนำ AI ไปใช้งาน คุณต้องจัดการคุณภาพของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และการรักษาความปลอดภัยด้วย คุณต้องรับผิดชอบต่อข้อมูลลูกค้าและการปกป้องความเป็นส่วนตัว ในการจัดการความปลอดภัยของข้อมูล องค์กรของคุณควรเข้าใจว่าโมเดล AI ใช้งานและโต้ตอบกับข้อมูลลูกค้าในแต่ละเลเยอร์อย่างไร
AI ที่รับผิดชอบ
AI ที่มีความรับผิดชอบคือการพัฒนา AI ที่คำนึงถึงผลกระทบทางสังคมและสิ่งแวดล้อมของระบบ AI ในวงกว้าง ระบบปัญญาประดิษฐ์มีผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงต่อผู้ใช้ สังคม และสิ่งแวดล้อม เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ AI ที่มีความรับผิดชอบจำเป็นต้องเพิ่มผลกระทบเชิงบวกและจัดลำดับความสำคัญของความเป็นธรรมและความโปร่งใสเกี่ยวกับวิธีการพัฒนาและใช้งาน AI ซึ่งช่วยให้แน่ใจได้ว่านวัตกรรม AI และการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะไม่ก่อให้เกิดการละเมิดเสรีภาพของพลเมืองและสิทธิมนุษยชน องค์กรต่าง ๆ พบว่าการสร้าง AI ที่มีความรับผิดชอบมีความท้าทาย ในขณะเดียวกันก็รักษาความสามารถในการแข่งขันในพื้นที่ AI ที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว
ข้อจำกัดของข้อมูล
คุณต้องป้อนข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกระบบ AI ที่เป็นกลาง โดยต้องมีพื้นที่จัดเก็บที่เพียงพอในการจัดการและประมวลผลข้อมูลในการฝึก ในทำนองเดียวกัน คุณต้องมีการจัดการที่มีประสิทธิภาพและมีกระบวนการคุณภาพของข้อมูลเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องของข้อมูลที่คุณใช้ในการฝึก
ปัญหาทางเทคนิค
การฝึก AI ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมหาศาล พลังในการประมวลผลในเกณฑ์ระดับสูงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับเทคโนโลยีดีปเลิร์นนิง เพื่อให้สามารถทำงานได้ คุณต้องมีโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่แข็งแกร่งเพื่อรันแอปพลิเคชัน AI และฝึกโมเดลของคุณ พลังในการประมวลผลอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและจำกัดความสามารถในการปรับขนาดของระบบ AI ของคุณ
AWS สามารถรองรับความต้องการปัญญาประดิษฐ์ของคุณได้อย่างไร
AWS ทำให้ AI สามารถเข้าถึงผู้คนได้มากขึ้น ตั้งแต่ผู้สร้างและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปจนถึงนักวิเคราะห์ธุรกิจและนักศึกษา ด้วยชุดบริการ เครื่องมือ และทรัพยากร AI ที่ครอบคลุมที่สุด AWS นำความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งให้กับลูกค้ากว่า 100,000 รายเพื่อตอบสนองความต้องการของธุรกิจของพวกเขาและปลดล็อกคุณค่าของข้อมูลของพวกเขา ลูกค้าสามารถสร้างและปรับขนาดด้วย AWS บนพื้นฐานของความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยแบบครบวงจร และการกำกับดูแลของ AI เพื่อเปลี่ยนแปลงในอัตราที่ไม่เคยมีมาก่อน AI บน AWS รวมถึงบริการ AI ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับข่าวกรองสำเร็จรูปและโครงสร้างพื้นฐาน AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดและลดต้นทุน