ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร

Alexandra White

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ครอบคลุมเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่ซับซ้อนมากมาย ซึ่งเมื่อก่อนต้องใช้อินพุตจากมนุษย์และตอนนี้ดำเนินการได้ผ่านคอมพิวเตอร์แล้ว คอมพิวเตอร์สามารถทำงานขั้นสูง ซึ่งที่ผ่านมาใช้ในการทำความเข้าใจและแนะนำข้อมูล แต่ในปัจจุบัน คอมพิวเตอร์สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ได้ด้วย AI

ตัวย่อ AI มักใช้สลับกันเพื่อแสดงถึงเทคโนโลยีประเภทต่างๆ ที่ประกอบขึ้นเป็นวงการ AI

แนวคิด AI ทั่วไป

มีคำและแนวคิดมากมายที่ให้คำจำกัดความของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งอาจเป็นประโยชน์สำหรับคุณ ตัวอย่างวิธีใช้งาน AI ในเว็บ

AI ทั่วไป

หรือพูดกว้างๆ ก็คือ AI ทั่วไปคือโปรแกรมหรือโมเดลที่ไม่ได้เกิดจากมนุษย์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการแก้ปัญหาและความคิดสร้างสรรค์ที่หลากหลาย modelเป็นสมการทางคณิตศาสตร์ที่มีขนาดใหญ่มาก ซึ่งมีชุดของพารามิเตอร์และโครงสร้างที่จำเป็นสำหรับเครื่องในการส่งเอาต์พุต

เมื่อใช้ AI ทั่วไป คุณสามารถทำงานหลายๆ ประเภทได้ เช่น วิเคราะห์ข้อมูล แปลข้อความ แต่งเพลง ระบุโรค และอื่นๆ อีกมากมาย

AI ในขอบเขตแคบ

AI แบบจำกัดคือระบบที่ทำงานชุดย่อยๆ เดียวหรือชุดย่อยที่เฉพาะเจาะจงได้ เช่น คอมพิวเตอร์ที่เล่นเกมหมากรุกกับคู่ต่อสู้ที่เป็นมนุษย์ (อย่าสับสนกับ Mechanical Turk) AI แบบจำกัดมีชุดพารามิเตอร์ ข้อจำกัด และบริบทที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งอาจดูเป็นการทำความเข้าใจ แต่ที่จริงแล้วเป็นเพียงคำตอบของสมการเท่านั้น

คุณอาจเห็นฟีเจอร์นี้ในระบบการจดจำใบหน้า ผู้ช่วยแบบเสียง และการพยากรณ์อากาศ คุณสามารถใช้โมเดลที่มีความเฉพาะเจาะจงสูง เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานบางอย่างในเว็บไซต์และแอปของคุณ

ตัวอย่างเช่น คุณได้สร้างเว็บไซต์สำหรับภาพยนตร์โดยเฉพาะ ซึ่งผู้ใช้จะสามารถเข้าสู่ระบบ ให้คะแนนภาพยนตร์โปรด และค้นพบภาพยนตร์ใหม่ๆ ที่จะดู คุณสามารถใช้ฐานข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อแนะนำภาพยนตร์ โดยอิงตามหน้าปัจจุบันที่ผู้ใช้กำลังเข้าชม หรือจะใช้โมเดล AI แบบแคบซึ่งวิเคราะห์พฤติกรรมและค่ากำหนดของผู้ใช้เพื่อแสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับผู้อ่านรายนั้นก็ได้

Generative AI

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นโมเดล AI สำหรับโครงข่ายระบบประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์มากมายที่คุณสามารถใช้เพื่อดำเนินงานต่างๆ ได้มากมาย เช่น การสร้าง แยกประเภท หรือสรุปข้อความหรือรูปภาพ

_Generative AI _จะตอบสนองต่ออินพุตและสร้างเนื้อหาที่สร้างขึ้นในบริบทและหน่วยความจำของ LLM นอกเหนือจากการจับคู่รูปแบบและการคาดการณ์ เครื่องมือ Generative AI ที่พบบ่อยที่สุดบางส่วน ได้แก่

  • Gemini โดย Google
  • Chat GPT โดย Open AI
  • Claudi โดย Anthropic
  • Copilot โดย Microsoft
  • และอื่นๆ อีกมากมาย...

เครื่องมือเหล่านี้ใช้สร้างบทร้อยแก้ว ตัวอย่างโค้ด และรูปภาพได้ ซึ่งจะช่วยให้คุณวางแผนการท่องเที่ยว ปรับบรรยากาศอีเมลให้นุ่มนวลขึ้น และทำให้ดูเป็นมืออาชีพ หรือจำแนกชุดข้อมูลต่างๆ เป็นหมวดหมู่ได้

มีกรณีการใช้งานที่ไม่รู้จบทั้งสำหรับนักพัฒนาแอปและผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาซอฟต์แวร์

แมชชีนเลิร์นนิง (ML)

แมชชีนเลิร์นนิง (ML) คือ AI รูปแบบหนึ่งที่คอมพิวเตอร์จะเรียนรู้โดยไม่มีการเขียนโปรแกรมอย่างชัดแจ้ง ในขณะที่ AI มุ่งมั่นที่จะสร้างปัญญาประดิษฐ์ ML จะช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากประสบการณ์ได้ ML ประกอบด้วยอัลกอริทึมสำหรับคาดการณ์ชุดข้อมูล

ML เป็นกระบวนการฝึกโมเดลเพื่อให้คาดการณ์หรือสร้างเนื้อหาจากข้อมูลที่เป็นประโยชน์

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราต้องการสร้างเว็บไซต์ที่ให้คะแนนสภาพอากาศในวันที่ระบุ แต่เดิมนั้น อาจทำโดยนักอุตุนิยมวิทยา 1 คนหรือมากกว่านั้น ซึ่งสามารถแสดงผลชั้นบรรยากาศและพื้นผิวของโลก คำนวณและคาดการณ์รูปแบบสภาพอากาศ และกำหนดคะแนนโดยเปรียบเทียบข้อมูลปัจจุบันกับบริบททางประวัติศาสตร์

แต่เราสามารถทำให้โมเดล ML มีข้อมูลสภาพอากาศจำนวนมหาศาล จนกว่าโมเดลจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ระหว่างรูปแบบสภาพอากาศ ข้อมูลในอดีต และหลักเกณฑ์เกี่ยวกับสิ่งที่ทำให้สภาพอากาศดีหรือไม่ดีในแต่ละวัน อันที่จริง เราสร้างเครื่องมือนี้ขึ้นบนเว็บ

การเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึก (DL) เป็นอัลกอริทึม ML ประเภทหนึ่ง ตัวอย่างหนึ่งก็คือโครงข่ายประสาทแบบลึก (DNN) ซึ่งพยายามสร้างแบบจำลองที่เชื่อกันว่าสมองมนุษย์ประมวลผลข้อมูลได้

ความท้าทายของ AI

การสร้างและใช้ AI มีความท้าทายหลายอย่าง ต่อไปนี้เป็นเพียงไฮไลต์บางส่วน ของสิ่งที่คุณควรพิจารณา

คุณภาพและความใหม่ของข้อมูล

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ฝึกโมเดล AI ต่างๆ มักจะล้าสมัยหลังจากใช้งานไปแล้ว ซึ่งหมายความว่าเมื่อมองหาข้อมูลล่าสุด คุณอาจได้รับประโยชน์จากการแสดงวิศวกรรมด้วยข้อความแจ้งเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล AI สำหรับงานที่เฉพาะเจาะจงและสร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ชุดข้อมูลอาจไม่สมบูรณ์หรือเล็กเกินกว่าจะรองรับกรณีการใช้งานบางอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราขอแนะนำให้คุณลองใช้เครื่องมือหลายรายการ หรือปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับความต้องการของคุณ

ข้อกังวลเกี่ยวกับจริยธรรมและอคติ

เทคโนโลยี AI น่าตื่นเต้นและมีศักยภาพมากมาย แต่ท้ายที่สุดแล้ว คอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมสร้างขึ้นโดยมนุษย์และได้รับการฝึกผ่านข้อมูลที่มนุษย์เก็บรวบรวม ดังนั้นจึงอาจมีความท้าทายหลายประการ ตัวอย่างเช่น โมเดลสามารถเรียนรู้และเพิ่มระดับอคติของมนุษย์และการเหมารวมที่เป็นอันตราย ซึ่งส่งผลต่อผลลัพธ์โดยตรง แนวทางการสร้างเทคโนโลยี AI เป็นสิ่งสำคัญที่ให้ความสำคัญกับการลดอคติ

มีข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรมมากมายเกี่ยวกับลิขสิทธิ์ของเนื้อหาที่ AI สร้างขึ้น ใครเป็นเจ้าของผลงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากวิดีโอมีอิทธิพลอย่างมากหรือคัดลอกมาจากเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์โดยตรง

ก่อนที่จะสร้างเนื้อหาและแนวคิดใหม่ๆ ลองพิจารณานโยบายที่มีอยู่เกี่ยวกับวิธีใช้เนื้อหาที่คุณสร้างขึ้น

ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

นักพัฒนาเว็บจำนวนมากกล่าวว่าความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยคือสิ่งสำคัญที่สุดในการใช้เครื่องมือ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบททางธุรกิจที่มีข้อกำหนดด้านข้อมูลที่เข้มงวด เช่น รัฐบาลและบริษัทที่ให้บริการด้านสุขภาพ การเปิดเผยข้อมูลผู้ใช้แก่บุคคลที่สามจำนวนมากขึ้นด้วย Cloud API เป็นเรื่องที่น่ากังวล การส่งข้อมูลทั้งหมดต้องปลอดภัยและได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

AI ในอุปกรณ์อาจเป็นกุญแจสำคัญในการรับมือกับกรณีการใช้งานเหล่านี้ MediaPipe เป็นโซลูชันหนึ่งที่อยู่ระหว่างดำเนินการสำหรับปัญหานี้ แต่ยังต้องอาศัยการวิจัยและพัฒนาอีกมาก

เริ่มต้นใช้งาน AI บนเว็บ

ตอนนี้เมื่อคุณคุ้นเคยกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) ประเภทต่างๆ แล้ว ตอนนี้คุณก็เริ่มพิจารณาวิธีใช้โมเดลที่มีอยู่ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นและสร้างเว็บไซต์และเว็บแอปพลิเคชันที่ดีขึ้นได้

คุณสามารถใช้ AI เพื่อทำสิ่งต่อไปนี้

โมเดล AI ก่อนการฝึกอาจเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการปรับปรุงเว็บไซต์ เว็บแอป และประสิทธิภาพการทำงานของเรา โดยไม่จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับวิธีสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์และรวบรวมชุดข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งขับเคลื่อนเครื่องมือ AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

คุณอาจพบว่าโมเดลส่วนใหญ่ตอบสนองความต้องการได้ทันทีโดยไม่มีการปรับแต่งเพิ่มเติม การปรับแต่งคือขั้นตอนการสร้างโมเดลซึ่งได้รับการฝึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว และการฝึกเพิ่มเติมให้ตรงกับความต้องการการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงของคุณ มีเทคนิคหลายอย่างในการปรับแต่งโมเดล ดังนี้