ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร

Alexandra Klepper
Alexandra Klepper
GitHub Bluesky

เผยแพร่: 17 กุมภาพันธ์ 2024, อัปเดตล่าสุด: 22 เมษายน 2025

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ครอบคลุมเทคโนโลยีที่ซับซ้อนและเกิดใหม่มากมาย ซึ่งครั้งหนึ่งเคยต้องใช้ข้อมูลจากมนุษย์ แต่ตอนนี้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานได้แล้ว กล่าวโดยกว้างๆ AI คือโปรแกรม โมเดล หรือคอมพิวเตอร์ที่ไม่ใช่มนุษย์ ซึ่ง แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแก้ปัญหาและความคิดสร้างสรรค์ที่หลากหลาย คอมพิวเตอร์สามารถ ทำงานขั้นสูง ซึ่งในอดีตใช้เพื่อ ทำความเข้าใจและแนะนำข้อมูล Generative AI ช่วยให้คอมพิวเตอร์สร้างเนื้อหาใหม่ได้

มักมีการใช้ตัวย่อ AI สลับกันเพื่อแสดงถึงเทคโนโลยีประเภทต่างๆ ภายในสาขาปัญญาประดิษฐ์ แต่ความสามารถของ AI อาจแตกต่างกันอย่างมาก

ที่นี่คุณจะพบคำศัพท์และแนวคิดมากมายเกี่ยวกับ AI ในทางปฏิบัติบนเว็บ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงได้ที่อภิธานศัพท์แมชชีนเลิร์นนิง

AI ทำงานอย่างไร

การฝึกเป็นขั้นตอนแรกสำหรับทุกโมเดล ซึ่งวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง จะสร้างอัลกอริทึมเพื่อให้โมเดลมีอินพุตที่เฉพาะเจาะจงและ แสดงเอาต์พุตที่เหมาะสมที่สุด โดยทั่วไปแล้ว นักพัฒนาเว็บไม่จำเป็นต้องทำตามขั้นตอนนี้ แต่คุณอาจได้รับประโยชน์จากการทำความเข้าใจวิธีฝึกโมเดลที่กำหนด แม้ว่าคุณจะปรับแต่งโมเดลได้ แต่คุณควรใช้เวลาเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับงานของคุณ

การอนุมานคือกระบวนการที่โมเดลสรุปผลโดยอิงตามข้อมูลใหม่ ยิ่งโมเดลได้รับการฝึกในด้านใดด้านหนึ่งมากเท่าใด การอนุมานก็จะยิ่งมีแนวโน้มที่จะสร้างเอาต์พุตที่ถูกต้องและเป็นประโยชน์มากขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ไม่มีการรับประกันว่าการอนุมานจะสมบูรณ์แบบ ไม่ว่าโมเดลจะได้รับการฝึกมากเพียงใดก็ตาม

เช่น Green Light ใช้โมเดล AI ที่ฝึกด้วยข้อมูลจาก Google Maps เพื่อทำความเข้าใจรูปแบบการจราจร เมื่อได้รับข้อมูลเพิ่มเติม ระบบจะทำการอนุมานเพื่อแสดงคำแนะนำในการเพิ่มประสิทธิภาพสัญญาณไฟจราจร

AI ทำงานที่ไหน

การฝึก AI จะเสร็จสมบูรณ์ก่อนที่จะเปิดตัวโมเดล อาจมีการฝึกเพิ่มเติมซึ่งอาจนำไปสู่โมเดลเวอร์ชันใหม่ที่มีความสามารถหรือความแม่นยำมากขึ้น

นักพัฒนาเว็บควรกังวลเกี่ยวกับตำแหน่งที่ดำเนินการอนุมาน AI ต้นทุนการใช้ AI ส่วนใหญ่ได้รับผลกระทบจากการอนุมาน ความสามารถของโมเดลเดียวก็ได้รับผลกระทบอย่างมากเช่นกัน

AI ฝั่งไคลเอ็นต์

แม้ว่าฟีเจอร์ AI ส่วนใหญ่บนเว็บจะอาศัยเซิร์ฟเวอร์ แต่ AI ฝั่งไคลเอ็นต์จะทำงาน ในเบราว์เซอร์ของผู้ใช้และทำการอนุมานในอุปกรณ์ของผู้ใช้ ซึ่งจะช่วยให้มีเวลาในการตอบสนองที่ต่ำลง ลดต้นทุนฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ไม่ต้องใช้คีย์ API เพิ่มความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ และเข้าถึงแบบออฟไลน์ได้ คุณสามารถติดตั้งใช้งาน AI ฝั่งไคลเอ็นต์ ที่ทํางานในเบราว์เซอร์ต่างๆ ได้ด้วยไลบรารี JavaScript ซึ่งรวมถึง Transformers.js TensorFlow.js และ MediaPipe

โมเดลฝั่งไคลเอ็นต์ขนาดเล็กที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพอาจมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลฝั่งเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อประสิทธิภาพ ประเมินกรณีการใช้งานเพื่อพิจารณาว่าโซลูชันใดเหมาะกับคุณ

AI ฝั่งเซิร์ฟเวอร์

AI ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ครอบคลุมบริการ AI บนระบบคลาวด์ ลองนึกถึง Gemini 1.5 Pro ที่ทำงานบนระบบคลาวด์ โมเดลเหล่านี้มักจะมีขนาดใหญ่กว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่

AI แบบไฮบริด

AI แบบไฮบริดหมายถึงโซลูชันใดก็ตามที่มีทั้งคอมโพเนนต์ไคลเอ็นต์และเซิร์ฟเวอร์ เช่น คุณอาจใช้โมเดลฝั่งไคลเอ็นต์เพื่อทำงานและใช้โมเดลฝั่งเซิร์ฟเวอร์แทน เมื่อทำงานในอุปกรณ์ไม่สำเร็จ

แมชชีนเลิร์นนิง (ML)

แมชชีนเลิร์นนิง (ML) คือกระบวนการที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้และ ทำงานโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน ในขณะที่ AI พยายามสร้าง ข้อมูลอัจฉริยะ ML ประกอบด้วยอัลกอริทึมเพื่อทำการคาดการณ์ชุดข้อมูล

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราต้องการสร้างเว็บไซต์ที่ให้คะแนนสภาพอากาศในวันใดวันหนึ่ง โดยปกติแล้ว การดำเนินการนี้อาจทำโดยนักอุตุนิยมวิทยาตั้งแต่ 1 คนขึ้นไป ซึ่งสามารถสร้างการแสดงชั้นบรรยากาศและพื้นผิวของโลก คำนวณและ คาดการณ์รูปแบบสภาพอากาศ และกำหนดการให้คะแนนโดยการเปรียบเทียบข้อมูลปัจจุบันกับบริบทในอดีต

แต่เราสามารถให้ข้อมูลสภาพอากาศจำนวนมหาศาลแก่โมเดล ML จนกว่าโมเดลจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ระหว่างรูปแบบสภาพอากาศ ข้อมูลในอดีต และหลักเกณฑ์เกี่ยวกับสิ่งที่ทำให้สภาพอากาศดีหรือไม่ดีในวันใดวันหนึ่ง เราได้สร้างฟีเจอร์นี้บนเว็บ

Generative AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่

Generative AI เป็นรูปแบบหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิงที่ช่วยให้ผู้ใช้สร้างเนื้อหา ที่ดูคุ้นเคยและเลียนแบบการสร้างสรรค์ของมนุษย์ Generative AI ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อจัดระเบียบข้อมูลและสร้างหรือแก้ไข ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง โดยอิงตามบริบทที่ให้ไว้ Generative AI ทำงานได้ มากกว่าการจับคู่รูปแบบและการคาดการณ์

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีพารามิเตอร์มากมาย (มักมีหลายพันล้าน) ที่คุณใช้เพื่อทำงานได้หลากหลาย เช่น การสร้าง การจัดประเภท หรือการสรุปข้อความหรือรูปภาพ

แชทบ็อตได้กลายเป็นเครื่องมือยอดนิยมที่ผู้คนใช้ Generative AI ซึ่งรวมถึง

  • Gemini โดย Google
  • ChatGPT โดย OpenAI
  • Claude โดย Anthropic
  • Copilot โดย Microsoft
  • และอื่นๆ อีกมากมาย

เครื่องมือเหล่านี้สามารถสร้างร้อยแก้ว โค้ดตัวอย่าง และอาร์ตเวิร์ก โดยสามารถช่วย คุณวางแผนวันหยุด พัฒนาหรือปรับน้ำเสียงของอีเมลให้เป็นทางการ หรือจัดประเภท ชุดข้อมูลต่างๆ เป็นหมวดหมู่

นักพัฒนาซอฟต์แวร์และผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถใช้ประโยชน์จากฟีเจอร์นี้ได้หลากหลาย

การเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึก (DL) เป็นคลาสของอัลกอริทึม ML ตัวอย่างหนึ่งคือ Deep Neural Networks (DNN) ซึ่งพยายามจำลองวิธีที่เชื่อว่าสมองของมนุษย์ใช้ประมวลผลข้อมูล

ระบบอาจฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกให้เชื่อมโยงฟีเจอร์บางอย่างใน รูปภาพกับป้ายกำกับหรือหมวดหมู่ที่เฉพาะเจาะจง เมื่อฝึกแล้ว อัลกอริทึมจะคาดการณ์ได้ว่ารูปภาพใหม่ๆ มีหมวดหมู่เดียวกัน เช่น Google Photos สามารถระบุความแตกต่างระหว่างแมวกับสุนัขในรูปภาพได้

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นคลาสของ ML ที่มุ่งเน้นการช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษาของมนุษย์ ตั้งแต่กฎของภาษาใดภาษาหนึ่งไปจนถึงลักษณะเฉพาะ ถิ่น และคำสแลงที่แต่ละคนใช้

ความท้าทายเกี่ยวกับ AI

การสร้างและการใช้ AI มีความท้าทายหลายประการ ต่อไปนี้เป็นเพียง ไฮไลต์บางส่วนของสิ่งที่คุณควรพิจารณา

คุณภาพและความใหม่ของข้อมูล

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ฝึกโมเดล AI ต่างๆ มักจะล้าสมัยโดยธรรมชาติ หลังจากนำไปใช้ได้ไม่นาน ซึ่งหมายความว่าเมื่อต้องการค้นหาข้อมูลล่าสุด คุณอาจได้รับประโยชน์จากการออกแบบพรอมต์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ โมเดล AI ในงานที่เฉพาะเจาะจงและสร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ชุดข้อมูลอาจไม่สมบูรณ์หรือมีขนาดเล็กเกินไปที่จะรองรับกรณีการใช้งานบางอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพ การลองใช้เครื่องมือหลายอย่างหรือการปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับความต้องการของคุณอาจเป็นประโยชน์

ความกังวลเกี่ยวกับจริยธรรมและความเอนเอียง

เทคโนโลยี AI เป็นเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นและมีศักยภาพมากมาย อย่างไรก็ตาม ท้ายที่สุดแล้ว คอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมสร้างขึ้นโดยมนุษย์ ฝึกฝนด้วยข้อมูลที่อาจ รวบรวมโดยมนุษย์ จึงต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการ ตัวอย่างเช่น โมเดลสามารถเรียนรู้และขยายอคติของมนุษย์และภาพเหมาร้ายที่เป็นอันตราย ซึ่งส่งผลต่อเอาต์พุตโดยตรง สิ่งสำคัญคือการสร้างเทคโนโลยี AI โดยให้ความสำคัญกับการลดอคติเป็นอันดับแรก

มีข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรมมากมายเกี่ยวกับลิขสิทธิ์ของเนื้อหาที่ AI สร้างขึ้น ใครเป็นเจ้าของผลลัพธ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากผลลัพธ์นั้นได้รับอิทธิพลอย่างมากหรือคัดลอกโดยตรงจากเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์

ก่อนสร้างเนื้อหาและไอเดียใหม่ๆ โปรดพิจารณานโยบายที่มีอยู่เกี่ยวกับวิธี ใช้วัสดุที่คุณสร้างขึ้น

ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

นักพัฒนาเว็บหลายคนกล่าวว่าความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยเป็นข้อกังวลอันดับต้นๆ ในการใช้เครื่องมือ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบททางธุรกิจที่มีข้อกำหนดด้านข้อมูลที่เข้มงวด เช่น รัฐบาลและบริษัทด้านการดูแลสุขภาพ การเปิดเผยข้อมูลผู้ใช้ต่อบุคคลที่สามมากขึ้นด้วย Cloud API เป็นเรื่องที่น่ากังวล การส่งข้อมูลทั้งหมดต้องปลอดภัยและมีการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

AI ฝั่งไคลเอ็นต์อาจเป็นกุญแจสำคัญในการจัดการกรณีการใช้งานเหล่านี้ เรายังต้องทำการวิจัยและพัฒนาอีกมาก

เริ่มต้นใช้งาน AI บนเว็บ

เมื่อคุ้นเคยกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) หลายประเภทแล้ว คุณก็สามารถเริ่มพิจารณาวิธีใช้โมเดลที่มีอยู่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและสร้างเว็บไซต์และเว็บแอปพลิเคชันที่ดีขึ้นได้

คุณใช้ AI เพื่อทำสิ่งต่อไปนี้ได้

โมเดล AI ที่ฝึกไว้ล่วงหน้าเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการปรับปรุงเว็บไซต์ เว็บแอป และประสิทธิภาพการทำงาน โดยไม่ต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับวิธีสร้าง โมเดลทางคณิตศาสตร์และรวบรวมชุดข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งขับเคลื่อนเครื่องมือ AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

คุณอาจพบว่าโมเดลส่วนใหญ่ตรงกับความต้องการของคุณทันทีโดยไม่ต้องปรับเพิ่มเติม การปรับแต่งคือกระบวนการนำโมเดลที่ได้รับการฝึกในชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาแล้วมาฝึกเพิ่มเติมเพื่อให้ตรงกับความต้องการในการใช้งานเฉพาะของคุณ เทคนิคในการปรับแต่งโมเดลมีหลายวิธี ดังนี้