ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ประกอบด้วยเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่ซับซ้อนมากมาย ซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้ข้อมูลจากมนุษย์ แต่ตอนนี้คอมพิวเตอร์ทําได้ คอมพิวเตอร์สามารถทํางานขั้นสูงได้ ซึ่งในอดีตใช้เพื่อทำความเข้าใจและแนะนำข้อมูล แต่ปัจจุบันคอมพิวเตอร์สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ได้ด้วย AI
คําย่อ AI มักใช้แทนเทคโนโลยีประเภทต่างๆ ที่ประกอบกันเป็นสาขา AI
แนวคิดทั่วไปเกี่ยวกับ AI
มีคําศัพท์และแนวคิดมากมายที่อธิบายปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งคุณอาจพบว่ามีประโยชน์ ต่อไปนี้คือวิธีต่างๆ ที่คุณอาจใช้ AI ในการทำงานจริงบนเว็บ
AI ทั่วไป
พูดอย่างกว้างๆ ก็คือ AI ทั่วไปคือโปรแกรมหรือโมเดลที่ไม่ใช่มนุษย์ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแก้ปัญหาและความคิดสร้างสรรค์ที่หลากหลาย โมเดลคือสมการทางคณิตศาสตร์ขนาดใหญ่มาก ซึ่งประกอบด้วยชุดพารามิเตอร์และโครงสร้างที่จําเป็นสําหรับให้เครื่องแสดงผลลัพธ์
AI ทั่วไปช่วยให้คุณทำงานได้หลายประเภท เช่น วิเคราะห์ข้อมูล แปลข้อความ แต่งเพลง ระบุโรค และอื่นๆ อีกมากมาย
AI แบบแคบ
AI แบบจำกัดคือระบบที่ทำงานได้เฉพาะงานย่อยบางงาน เช่น คอมพิวเตอร์ที่เล่นเกมหมากรุกกับคู่ต่อสู้ที่เป็นมนุษย์ (อย่าสับสนกับ Mechanical Turk) AI แบบจำกัดมีชุดพารามิเตอร์ ข้อจำกัด และบริบทที่กําหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งอาจดูเหมือนเข้าใจ แต่จริงๆ แล้วเป็นเพียงคําตอบของสมการ
คุณอาจเห็นการใช้งานนี้ในระบบการจดจำใบหน้า ผู้ช่วยเสียง และการพยากรณ์อากาศ คุณสามารถใช้รูปแบบที่เฉพาะเจาะจงสูงเพื่อปรับปรุงฟังก์ชันการทํางานบางอย่างในเว็บไซต์และแอป
ตัวอย่างเช่น คุณสร้างเว็บไซต์ที่เน้นภาพยนตร์โดยเฉพาะ ซึ่งผู้ใช้สามารถเข้าสู่ระบบ ให้คะแนนภาพยนตร์เรื่องโปรด และค้นพบภาพยนตร์ใหม่ๆ ที่จะดู คุณอาจใช้ฐานข้อมูลที่ป้อนข้อมูลไว้ล่วงหน้าเพื่อแนะนำภาพยนตร์ตามหน้าเว็บที่ผู้ใช้กําลังเข้าชม หรือจะใช้โมเดล AI แบบแคบซึ่งวิเคราะห์พฤติกรรมและค่ากําหนดของผู้ใช้เพื่อแสดงข้อมูลที่ตรงที่สุดสําหรับผู้อ่านรายนั้นก็ได้
Generative AI
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คือโมเดล AI ที่เป็นเครือข่ายประสาทซึ่งมีพารามิเตอร์จํานวนมากที่คุณสามารถใช้ทํางานได้หลากหลาย เช่น การสร้าง การแยกประเภท หรือการสรุปข้อความหรือรูปภาพ
Generative AI จะตอบสนองต่ออินพุตและสร้างเนื้อหาโดยอิงตามบริบทและความทรงจำของ LLM ซึ่งทำได้มากกว่าการจับคู่รูปแบบและการคาดคะเน เครื่องมือ Generative AI ที่พบบ่อยที่สุด ได้แก่
- Gemini โดย Google
- Chat GPT โดย Open AI
- Claude โดย Anthropic
- Copilot โดย Microsoft
- และอื่นๆ อีกมากมาย...
เครื่องมือเหล่านี้สามารถสร้างข้อความ ตัวอย่างโค้ด และรูปภาพ ฟีเจอร์นี้ช่วยคุณวางแผนวันหยุด ปรับระดับภาษาให้นุ่มนวลหรือเป็นทางการ หรือจัดหมวดหมู่ชุดข้อมูลต่างๆ ได้
กรณีการใช้งานมีมากมายสำหรับทั้งนักพัฒนาซอฟต์แวร์และผู้ที่ไม่ได้เป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์
AI ฝั่งไคลเอ็นต์ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ และแบบผสม
แม้ว่าฟีเจอร์ AI ส่วนใหญ่บนเว็บจะอาศัยเซิร์ฟเวอร์ แต่AI ฝั่งไคลเอ็นต์จะทำงานในเบราว์เซอร์ของผู้ใช้โดยตรง ซึ่งมีข้อดีต่างๆ เช่น เวลาในการตอบสนองต่ำ ต้นทุนฝั่งเซิร์ฟเวอร์ลดลง ไม่ต้องใช้คีย์ API ความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้เพิ่มขึ้น และการเข้าถึงแบบออฟไลน์ คุณสามารถใช้ AI ฝั่งไคลเอ็นต์ที่ทํางานในเบราว์เซอร์ต่างๆ ด้วยไลบรารี JavaScript ซึ่งรวมถึง Transformers.js, TensorFlow.js และ MediaPipe
AI ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ครอบคลุมบริการ AI บนระบบคลาวด์ คิดว่า Gemini 1.5 Pro ทำงานอยู่บนระบบคลาวด์ โมเดลเหล่านี้มักจะมีขนาดใหญ่กว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่
AI แบบผสมหมายถึงโซลูชันที่มีทั้งคอมโพเนนต์ไคลเอ็นต์และเซิร์ฟเวอร์ เช่น คุณอาจใช้โมเดลฝั่งไคลเอ็นต์เพื่อดําเนินการและเปลี่ยนไปใช้โมเดลฝั่งเซิร์ฟเวอร์เมื่อดําเนินการในอุปกรณ์ไม่สําเร็จ
โมเดลฝั่งไคลเอ็นต์ขนาดเล็กที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพอาจมีประสิทธิภาพดีกว่าโมเดลฝั่งเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ โดยเฉพาะเมื่อเพิ่มประสิทธิภาพแล้ว ประเมินกรณีการใช้งานเพื่อพิจารณาว่าโซลูชันใดเหมาะกับคุณ
แมชชีนเลิร์นนิง (ML)
แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นรูปแบบหนึ่งของ AI ที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมอย่างเจาะจง ขณะที่ AI พยายามสร้างปัญญา แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากประสบการณ์ ML ประกอบด้วยอัลกอริทึมในการคาดการณ์ชุดข้อมูล
ML คือกระบวนการฝึกโมเดลให้ทำการคาดการณ์ที่เป็นประโยชน์หรือสร้างเนื้อหาจากข้อมูล
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราต้องการสร้างเว็บไซต์ที่ให้คะแนนสภาพอากาศในแต่ละวัน เดิมที พยากรณ์อากาศอาจทำโดยนักอุตุนิยมวิทยาอย่างน้อย 1 คน ซึ่งสามารถสร้างภาพชั้นบรรยากาศและพื้นผิวโลก คำนวณและคาดการณ์รูปแบบสภาพอากาศ ตลอดจนกำหนดการจัดประเภทโดยเปรียบเทียบข้อมูลปัจจุบันกับบริบทที่ผ่านมา
แต่เราอาจให้ข้อมูลสภาพอากาศจํานวนมหาศาลแก่โมเดล ML จนกว่าโมเดลจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ระหว่างรูปแบบสภาพอากาศ ข้อมูลย้อนหลัง และหลักเกณฑ์เกี่ยวกับสิ่งที่ทําให้สภาพอากาศดีหรือไม่ดีในวันหนึ่งๆ เราจึงได้สร้างเครื่องมือนี้บนเว็บ
การเรียนรู้เชิงลึก
การเรียนรู้เชิงลึก (DL) เป็นคลาสของอัลกอริทึม ML ตัวอย่างหนึ่งคือ Deep Neural Network (DNN) ซึ่งพยายามจำลองวิธีที่สมองมนุษย์ประมวลผลข้อมูล
ปัญหาเกี่ยวกับ AI
การสร้างและใช้ AI นั้นมีความท้าทายหลายประการ ต่อไปนี้เป็นเพียงไฮไลต์บางส่วนที่คุณควรพิจารณา
คุณภาพของข้อมูลและความใหม่
ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ฝึกโมเดล AI ต่างๆ มักจะล้าสมัยโดยเนื้อแท้หลังจากใช้งานไปไม่นาน ซึ่งหมายความว่าเมื่อต้องการข้อมูลล่าสุด คุณอาจได้ประโยชน์จากวิศวกรรมพรอมต์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล AI ในบางงานและสร้างเอาต์พุตที่ดีขึ้น
ชุดข้อมูลอาจไม่สมบูรณ์หรือมีขนาดเล็กเกินไปที่จะรองรับกรณีการใช้งานบางรายการได้อย่างมีประสิทธิภาพ การลองใช้เครื่องมือหลายอย่างหรือปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับความต้องการของคุณอาจมีประโยชน์
ข้อกังวลเกี่ยวกับจริยธรรมและความลำเอียง
เทคโนโลยี AI เป็นสิ่งที่น่าตื่นเต้นและมีศักยภาพมาก อย่างไรก็ตาม ท้ายที่สุดแล้ว คอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมสร้างขึ้นโดยมนุษย์ ได้รับการฝึกจากข้อมูลที่มนุษย์อาจรวบรวม และจึงอาจพบปัญหาหลายประการ ตัวอย่างเช่น โมเดลสามารถเรียนรู้และขยายอคติของมนุษย์และแบบแผนที่เป็นอันตราย ซึ่งส่งผลต่อเอาต์พุตโดยตรง การสร้างเทคโนโลยี AI ต้องให้ความสำคัญกับการลดอคติเป็นอันดับแรก
การพิจารณาด้านจริยธรรมเกี่ยวกับลิขสิทธิ์ของเนื้อหาที่ AI สร้างขึ้นมีมากมาย เช่น ใครเป็นเจ้าของเอาต์พุต โดยเฉพาะในกรณีที่เนื้อหาดังกล่าวได้รับอิทธิพลอย่างมากหรือคัดลอกมาจากเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์โดยตรง
ก่อนที่จะสร้างเนื้อหาและแนวคิดใหม่ๆ โปรดพิจารณานโยบายที่มีอยู่เกี่ยวกับวิธีใช้เนื้อหาที่คุณสร้างขึ้น
ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว
นักพัฒนาเว็บหลายคนกล่าวว่าความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยเป็นข้อกังวลอันดับต้นๆ ในการใช้เครื่องมือ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบททางธุรกิจที่มีข้อกำหนดด้านข้อมูลที่เข้มงวด เช่น รัฐบาลและบริษัทด้านการดูแลสุขภาพ การเปิดเผยข้อมูลผู้ใช้ต่อบุคคลที่สามจำนวนมากขึ้นด้วย API ของระบบคลาวด์เป็นเรื่องที่น่ากังวล การส่งข้อมูลต้องปลอดภัยและได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง
AI ฝั่งไคลเอ็นต์อาจเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหาเหล่านี้ ยังมีงานวิจัยและพัฒนาอีกมากมายที่ต้องทำ
เริ่มต้นใช้งาน AI บนเว็บ
เมื่อคุ้นเคยกับปัญญาประดิษฐ์หลายประเภทแล้ว คุณก็เริ่มพิจารณาวิธีใช้โมเดลที่มีอยู่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและสร้างเว็บไซต์และเว็บแอปพลิเคชันที่ดียิ่งขึ้นได้
คุณสามารถใช้ AI เพื่อดำเนินการต่อไปนี้
- สร้างการเติมข้อความอัตโนมัติที่ดีขึ้นสำหรับการค้นหาของเว็บไซต์
- ตรวจหาวัตถุทั่วไป เช่น มนุษย์หรือสัตว์เลี้ยง ด้วยกล้องอัจฉริยะ
- จัดการกับสแปมความคิดเห็นด้วยโมเดลภาษาธรรมชาติ
- เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยเปิดใช้การเติมข้อความอัตโนมัติสำหรับโค้ด
- สร้างประสบการณ์การเขียนแบบ WYSIWYG พร้อมคำแนะนำสำหรับคำหรือประโยคถัดไป
- อธิบายชุดข้อมูลให้เข้าใจง่าย
- และอื่นๆ...
โมเดล AI ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการปรับปรุงเว็บไซต์ เว็บแอป และประสิทธิภาพการทำงาน โดยไม่ต้องเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับวิธีสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์และรวบรวมชุดข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งขับเคลื่อนเครื่องมือ AI ที่ได้รับความนิยมสูงสุด
คุณอาจพบว่าโมเดลส่วนใหญ่ตรงกับความต้องการของคุณทันทีโดยไม่ต้องมีการปรับเพิ่มเติม การปรับแต่งคือกระบวนการนำโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมในชุดข้อมูลขนาดใหญ่แล้วมาฝึกเพิ่มเติมเพื่อให้ตรงกับความต้องการเฉพาะในการใช้งาน การปรับแต่งโมเดลทำได้หลายวิธี ดังนี้
- การสนับสนุนการเรียนรู้ด้วยความคิดเห็นของมนุษย์ (RLHF) เป็นเทคนิคที่ใช้ความคิดเห็นของมนุษย์เพื่อปรับปรุงการเชื่อมโยงของโมเดลกับความต้องการของมนุษย์
- การปรับระดับต่ำ (LoRA) เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพในแง่พารามิเตอร์สําหรับ LLM ซึ่งจะลดจํานวนพารามิเตอร์ที่ฝึกได้ ขณะเดียวกันก็รักษาประสิทธิภาพของโมเดลไว้