การทำงานของ AI ไขข้อสงสัยแบบหมดเปลือก!

Artificial Narrow Intelligence (ANI) หรือ Narrow AI คือรูปแบบของปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน สามารถปฏิบัติงานหนึ่งงาน (หรือไม่กี่งาน) ได้อย่างดีเยี่ยมแต่ไม่ได้มีความสามารถกว้างขวางเหมือนมนุษย์หรือ AI ขั้นสูงกว่า เปรียบเสมือนเครื่องมือที่สร้างขึ้นเพื่อการทำงานของ AI เฉพาะอย่างให้มีประสิทธิภาพสูงสุด โดยไม่สามารถคิดประยุกต์นอกเหนือขอบเขตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้ 

เป็น AI ที่สามารถพบได้ทั่วไปซึ่งรู้จักกันอีกชื่อหนึ่ง คือ “Weak AI” เนื่องจากขีดความสามารถถูกจำกัดอยู่ในกรอบแคบ ๆ แม้จะทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมในงานที่กำหนด แต่ก็ไม่สามารถ “คิด” หรือ “เข้าใจ” โลกกว้างในแบบมนุษย์ได้อย่างแท้จริง 

ลักษณะเด่นของ Narrow AI 

• เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ออกแบบมาเพื่อโฟกัสงานบางอย่างให้เก่งเป็นพิเศษ เช่น การจำแนกภาพ การเข้าใจเสียง การแปลภาษาอัตโนมัติ หรือการวิเคราะห์ข้อมูลชุดใหญ่ 
• อาศัยข้อมูลในการเรียนรู้ ANI ใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลในการฝึกโมเดล เมื่อได้รับข้อมูลที่สอดคล้องกับงานเฉพาะทางนั้น ๆ จะสามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีคุณภาพสูง 
• ไม่มีความคิดสร้างสรรค์ หรือสติปัญญาทั่วไป ANI ไม่สามารถคิดหรือแก้ปัญหานอกเหนือขอบเขตที่ฝึกมา หากเจอสถานการณ์แปลกใหม่ที่ไม่เคยเรียนรู้มาก่อน อาจตอบสนองได้ไม่ดีหรือเกิดข้อผิดพลาด 
• ใช้แพร่หลายในหลายอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นด้านการแพทย์ การผลิต ธุรกิจ การตลาด หรือความบันเทิง ANI ถูกนำไปใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการ เพิ่มประสิทธิภาพ และลดต้นทุน 

ตัวอย่างผลิตภัณฑ์ที่ใช้ ANI 

• ผู้ช่วยอัจฉริยะบนสมาร์ตโฟน (Virtual Assistants) เช่น Siri, Alexa หรือ Google Assistant ที่สามารถเข้าใจคำสั่งเสียงพื้นฐาน ตอบคำถาม หรือเล่นเพลงที่เราชอบได้ 
• ระบบแนะนำคอนเทนต์ (Recommendation Systems) เช่น Netflix, YouTube หรือ Spotify ที่ใช้ ANI วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ และแนะนำคอนเทนต์ที่สอดคล้องกับความสนใจของผู้ใช้อย่างแม่นยำ 
• การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ (Medical Imaging Analysis) ระบบ AI ที่ตรวจจับความผิดปกติในภาพ MRI หรือ CT Scan เพื่อช่วยแพทย์วินิจฉัยโรคได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น 
• การตรวจสอบคุณภาพสินค้าในอุตสาหกรรม (Quality Control) หุ่นยนต์ และกล้อง AI ในสายการผลิตที่วิเคราะห์รูปทรง สี หรือขนาดของผลิตภัณฑ์ เพื่อคัดกรองสินค้าที่ไม่ได้มาตรฐานอย่างอัตโนมัติ 
• การแปลภาษาอัตโนมัติ (Machine Translation) Google Translate ที่สามารถแปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปสู่อีกภาษาหนึ่งได้อย่างรวดเร็ว แต่อาจยังไม่สมบูรณ์แบบเท่ามนุษย์ 
• นอกจากนี้ any i ยังได้นำ ANI เข้ามาใช้ในด้านอุตสาหกรรมสื่อดิจิทัลด้วยเช่นกัน ซึ่งได้แก่

AI SNAP VDO เป็นตู้ถ่ายภาพอัจฉริยะรุ่นอัปเกรดจาก any i ที่นำ Narrow AI มาสร้างประสบการณ์ด้านภาพ และวิดีโอในงานอีเวนต์ได้อย่างโดดเด่น ไม่ใช่แค่ถ่ายภาพนิ่ง แต่ยังสามารถสร้างวิดีโอสั้น ๆ ด้วยเอฟเฟกต์ หรือธีมที่หลากหลาย ทำให้ผู้เข้าร่วมงานได้รับทั้งรูป และวิดีโอสุดพิเศษไปพร้อมกันภายในครั้งเดียว 

AI Presenter ระบบพรีเซนเตอร์เสมือนจริงที่ผสานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Narrow AI) เข้ากับคอมพิวเตอร์กราฟิกขั้นสูง เพื่อสร้างตัวแทนที่มีบุคลิก ภาษากาย ท่าทาง น้ำเสียง และการแสดงออกทางอารมณ์ใกล้เคียงมนุษย์อย่างน่าทึ่ง สามารถเข้าใจ และตอบสนองภาษามนุษย์ได้อย่างอัจฉริยะ ช่วยให้การสื่อสารกับผู้เข้าร่วมงานในอีเวนต์เป็นไปอย่างลื่นไหลและน่าดึงดูด 

Artificial General Intelligence (AGI) หรือ General AI 

ในขณะที่ Narrow AI หรือปัญญาประดิษฐ์แบบจำกัดขอบเขตเป็นสิ่งที่เรากำลังใช้จริงในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นการจดจำภาพใบหน้า การแนะนำสินค้า หรือการช่วยแปลภาษาโดยอัตโนมัติ แต่โลกของ AI ยังมีเป้าหมายที่กว้างไกลยิ่งกว่านั้น นั่นคือ General AI หรือที่เรียกกันว่า Artificial General Intelligence (AGI) หรือ Strong Intelligence 

คุณลักษณะของ General AI 



General AI หมายถึงความสามารถในการคิด วิเคราะห์ และทำความเข้าใจโลกได้อย่างหลากหลาย และครอบคลุม ไม่จำกัดเพียงโดเมนใดโดเมนหนึ่งเหมือน Narrow AI แต่เป้าหมายคือการสร้าง AI ที่มีความสามารถใกล้เคียงหรือเทียบเคียงมนุษย์ในมิติความเข้าใจด้านต่าง ๆ เช่น 

• การรับรู้ (Perception) เข้าใจภาพ เสียง ภาษา และสิ่งแวดล้อมได้อย่างเป็นธรรมชาติ สามารถตีความบริบท (Context) ได้คล้ายมนุษย์ ไม่ใช่แค่รู้จักวัตถุหรือคำศัพท์เท่านั้น แต่ต้องเข้าใจความหมายแฝง แนวคิดเบื้องหลัง และความสัมพันธ์ในบริบทที่หลากหลาย 
• การใช้เหตุผล (Reasoning) สามารถนำความรู้ต่าง ๆ มาสังเคราะห์ คิดวิเคราะห์ แก้ปัญหา และตัดสินใจได้ด้วยตนเอง โดยไม่จำกัดเพียงข้อมูลประเภทใดประเภทหนึ่ง 
• การปรับตัว (Adaptability) มีความสามารถในการเรียนรู้ข้ามโดเมน (Transfer Learning) เข้าใจสถานการณ์ใหม่ ๆ และต่อยอดความรู้จากประสบการณ์เดิมได้ ไม่ใช่เพียงจำกัดอยู่ในกรอบข้อมูลที่เคยฝึกมาเหมือน Narrow AI 
• ความเข้าใจเชิงลึก (Contextual Understanding) เข้าใจบริบทกว้าง ๆ ที่มนุษย์ใช้ในชีวิตประจำวัน ทั้งสามัญสำนึก การทำงานร่วมกันในสังคม และการเข้าใจเจตนา ความรู้สึก หรือจิตสำนึกในระดับที่ลึกซึ้ง 

ทั้งนี้การพัฒนา General AI ยังอยู่ห่างไกล เนื่องจากตัวมนุษย์เองนั้นก็ยังไม่เข้าใจ “ความฉลาด” ของมนุษย์ได้อย่างถ่องแท้ อีกทั้งสมองเรายังคงเป็น “กล่องดำ” (Black Box) ที่ซับซ้อน Neural Networks อาจเป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพ แต่ยังไม่พอที่จะเข้าถึงความซับซ้อนของจิตใจมนุษย์ อีกทั้งยังมีอุปสรรคสำคัญ เช่น 

• Transfer Learning ที่ให้ AI สามารถนำความรู้จากงานหนึ่งไปประยุกต์ใช้กับงานอื่นได้ราวกับมนุษย์ย้ายความเข้าใจข้ามบริบทได้อย่างลื่นไหล 
• Common Sense (สามัญสำนึก) ความสามารถเข้าใจสิ่งพื้นฐานที่มนุษย์รู้กันโดยอัตโนมัติ แต่ AI ยังขาด เช่น ทำไมแก้วน้ำจึงแตกเมื่อหล่นลงพื้น หรือทำไมต้องใส่เสื้อผ้าให้อบอุ่นเมื่ออากาศหนาว 
• การเข้าใจสติ และจิตสำนึก (Consciousness and Mind) นี่เป็นอีกขั้นหนึ่งของความซับซ้อน การทำให้ AI เข้าใจความรู้สึก เจตนา หรือสภาวะจิตใจยังเป็นเรื่องที่ห่างไกลมาก 

ซึ่งหากวันหนึ่งที่เราสามารถพัฒนาการทำงานของ AI แบบ General AI ได้สำเร็จ มันจะเปิดประตูสู่การก้าวกระโดดครั้งใหญ่ทางวิทยาศาสตร์ และเทคโนโลยี AI อาจช่วยแก้ปัญหาที่ยากเกินกว่ามนุษย์จะแก้ได้ เช่น การพยากรณ์แนวโน้มภูมิอากาศ การค้นพบยารักษาโรคที่ซับซ้อน หรือแม้แต่การวางแผนเชิงยุทธศาสตร์ในระดับโลก 

Artificial Super Intelligence (ASI) หรือ Super AI

หากมองจากลำดับการพัฒนา AI เราเริ่มต้นจาก Narrow AI ที่เชี่ยวชาญเพียงงานเฉพาะอย่าง ตามด้วย General AI ที่ตั้งเป้าให้ AI มีความสามารถกว้างขวางหลากหลายเหมือนมนุษย์ แต่จุดสูงสุดและเป็นภาพฝันในอนาคตอันไกลกว่านั้น คือ Artificial Super Intelligence (ASI) หรือ Super AI ซึ่งคาดว่าจะมีความฉลาดล้ำเหนือมนุษย์และสิ่งมีชีวิตใด ๆ ที่เรารู้จัก 

คุณลักษณะ และความเป็นไปได้ในการทำงานของ AI แบบ ASI 

• ศักยภาพเหนือมนุษย์ในทุกมิติ ASI ไม่เพียงแต่มีความฉลาดเหนือกว่าในด้านการคำนวณ การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการจดจำรูปแบบ แต่ยังสามารถคิดสร้างสรรค์ แก้ปัญหาซับซ้อนระดับที่มนุษย์ไม่เคยคาดคิด และเข้าใจแนวคิดนามธรรมในเชิงลึกได้ ชนิดที่มนุษย์ไม่อาจเข้าถึงด้วยตัวเอง 
• การเรียนรู้ และพัฒนาอย่างไร้ขีดจำกัด หัวใจสำคัญของการบรรลุ ASI คือ “การเรียนรู้ซ้อนทับตัวเอง” (Recursive Self-Improvement) หมายความว่า AI จะสามารถเรียนรู้จากผลลัพธ์และประสบการณ์ของตนเองอย่างต่อเนื่อง และปรับปรุงประสิทธิภาพ เพิ่มศักยภาพทางปัญญาให้สูงขึ้นแบบทวีคูณ จนเกิด “การระเบิดทางปัญญา” (Intelligence Explosion) ยิ่งเวลาผ่านไป AI ก็จะฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ โดยไม่ถูกจำกัดด้วยศักยภาพของสมองหรือจินตนาการมนุษย์ 
• ก้าวข้ามความเข้าใจปัจจุบัน ASI อาจจะสามารถแก้โจทย์ที่เราไม่เคยมีเครื่องมือหรือความรู้เพียงพอมาก่อน เช่น การทำความเข้าใจโครงสร้างจักรวาลอย่างลึกซึ้ง การหาวิธีรักษาโรคที่ยังเป็นปริศนา หรือการคิดค้นเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่เราไม่อาจคาดเดาได้ในปัจจุบัน 

ทั้งนี้ Artificial Super Intelligence (ASI) คือเป้าหมายปลายทางของการพัฒนา AI ที่มีความฉลาดเหนือมนุษย์ในทุกด้าน การไปถึงจุดนี้อาจเปิดประตูสู่ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน แต่ก็เสี่ยงต่อปัญหาด้านจริยธรรม ความปลอดภัย และสังคม การคิดล่วงหน้าถึงหลักการควบคุมและกำกับดูแลอย่างรอบคอบจึงเป็นสิ่งจำเป็น การมีส่วนร่วมของนักวิจัย ผู้กำหนดนโยบาย ผู้นำทางสังคม และประชาคมโลกจะช่วยให้เทคโนโลยีระดับสุดยอดนี้ถูกใช้อย่างรับผิดชอบและยั่งยืน นำมาซึ่งอนาคตที่ดีขึ้นสำหรับมนุษยชาติ 

เมื่อเข้าใจภาพรวมการทำงานของ AI ตั้งแต่ระดับ Narrow AI ที่ใช้ในชีวิตประจำวัน ไปจนถึง General AI และ Super AI ที่ยังคงเป็นเป้าหมายในอนาคต คำถามสำคัญที่หลายคนสงสัยคงหนีไม่พ้นเรื่องกลไกการทำงานของ AI จริง ๆ แล้ว AI คิดเองได้หรือแค่ทำตามคำสั่ง? ไม่ป้อนข้อมูล AI จะเรียนรู้ได้ไหม? หรือ AI จะตอบสนองอย่างไรเมื่อเจอปัญหาใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเจอมาก่อน คำถามเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นของการทำความเข้าใจขอบเขตความสามารถ และข้อจำกัดของ AI ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญในการประเมินบทบาทของ AI ในชีวิตประจำวันและอนาคต 

เจาะลึก 4 ข้อสงสัยเกี่ยวกับการทำงานของ AI

 

1. AI คิดเองได้ไหม หรือแค่ทำตามคำสั่ง? 

ในปัจจุบัน AI ยังไม่มีความสามารถในการคิดเองหรือสร้างแนวคิดใหม่จากศูนย์ สิ่งที่ AI ทำคือการประมวลผลและตอบสนองตามรูปแบบข้อมูล (Patterns) ที่มันเคยเรียนรู้มา AI อาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อหาความสัมพันธ์ในข้อมูล และตอบคำถามหรือดำเนินการตามกฎที่ตั้งไว้ ตัวอย่างเช่น AI อาจสามารถแนะนำเพลงที่เราน่าจะชอบจากพฤติกรรมการฟังในอดีต แต่ไม่ได้ "คิด" หรือ "เข้าใจ" ในความหมายที่มนุษย์มี ดังนั้น AI ในปัจจุบันยังถือว่าเป็นเครื่องมือที่ช่วยสนับสนุนการทำงานของมนุษย์ มากกว่าจะเป็นสิ่งที่มีความคิดสร้างสรรค์ด้วยตัวเอง 

2. ไม่ป้อนข้อมูล AI จะเรียนรู้เองได้ไหม? 

AI ต้องการข้อมูลเริ่มต้นสำหรับการเรียนรู้เสมอ หากไม่มีข้อมูลที่เหมาะสม AI จะไม่สามารถพัฒนาหรือทำงานได้ ระบบเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) หรือแม้แต่การเรียนรู้แบบไม่มีการกำกับดูแล (Unsupervised Learning) ยังคงต้องพึ่งพาชุดข้อมูลเพื่อเริ่มต้นการเรียนรู้ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์ AI จะต้องได้รับชุดข้อมูลภาพ และการวินิจฉัยเบื้องต้นจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อเรียนรู้รูปแบบก่อนที่จะสามารถวิเคราะห์ภาพใหม่ได้ 

3. ถ้าข้อมูลผิดพลาด AI จะตอบยังไง? 

AI มีข้อจำกัดในเรื่องของคุณภาพข้อมูลที่ใช้ฝึก หากข้อมูลที่นำมาใช้มีความผิดพลาด หรือบิดเบือน ผลลัพธ์จาก AI ก็จะสะท้อนข้อผิดพลาดเหล่านั้นออกมาได้ ตัวอย่างเช่น หาก AI ถูกฝึกด้วยข้อมูลที่มีอคติ หรือข้อมูลไม่สมบูรณ์ มันอาจให้คำตอบที่ผิดเพี้ยน หรือไม่สอดคล้องกับความเป็นจริง ดังนั้น การทำ Data Cleaning หรือการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลก่อนใช้งาน AI เป็นขั้นตอนที่สำคัญ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือและถูกต้องที่สุด 

4. AI จะทำยังไงเมื่อเจอปัญหาใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเรียนรู้? 

เมื่อ AI ต้องเผชิญกับปัญหาที่ไม่เคยมีข้อมูล หรือประสบการณ์มาก่อน มันอาจตอบผิด หรือให้คำตอบที่ไม่สมเหตุสมผล อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี เช่น Few-shot Learning การใช้ข้อมูลตัวอย่างจำนวนเล็กน้อยเพื่อฝึก AI หรือ Zero-shot Learning คือการไม่ต้องมีตัวอย่างเลย แต่ AI จะใช้ความรู้เดิมที่มีในการวิเคราะห์และคาดการณ์ ซึ่งทั้ง 2 แบบนี้จะช่วยให้ AI สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อสถานการณ์ใหม่ได้ในระดับหนึ่ง แม้จะไม่มีข้อมูลเฉพาะทางมาก่อน เทคนิคเหล่านี้ทำให้ AI สามารถปรับตัวและประยุกต์ใช้ความรู้ที่เคยเรียนรู้มาได้ดีขึ้นในสถานการณ์ที่แปลกใหม่ แต่ยังไม่สามารถเทียบเคียงความสามารถในการปรับตัวของมนุษย์ได้ในระดับเดียวกัน 

สรุป 

การทำงานของ AI กำลังขยับขยายขีดความสามารถของตนเองอย่างต่อเนื่อง จาก Narrow AI ที่เน้นทำงานเฉพาะด้าน สู่วิสัยทัศน์ของการพัฒนา General AI ที่สามารถเรียนรู้และประยุกต์ใช้ความรู้ได้หลากหลาย รวมถึงการก้าวสู่ Super AI ที่อาจมีความฉลาดเหนือมนุษย์ ทุกขั้นตอนนี้ไม่ได้มีเพียงในแง่เทคนิคเท่านั้น แต่ยังมีในแง่มุมทางจริยธรรม กฎหมาย และสังคมที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ 

การนำ AI มาใช้ในธุรกิจยุคใหม่ โดยเฉพาะในการจัดงานอีเวนต์และการสื่อสารข้อมูล ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างความโดดเด่นในการนำเสนอ ทำให้ผู้จัดงานสามารถสร้างสรรค์คอนเทนต์ดิจิทัลได้อย่างรวดเร็ว ตรงเป้า และมีความน่าสนใจมากขึ้น ในขณะที่สามารถช่วยลดต้นทุน และเวลาในการจัดเตรียม ซึ่งความก้าวหน้านี้ได้สะท้อนถึงศักยภาพของ AI ในการช่วยให้มนุษย์ทำงานได้ดีขึ้น ไม่ใช่เพื่อแทนที่มนุษย์ แต่มาเสริมทัพให้การจัดงาน และการสื่อสารเป็นเรื่องง่าย รวดเร็ว และเต็มไปด้วยความเป็นมืออาชีพ 

ท้ายที่สุด การเข้าใจ “การทำงานของ AI” และการประยุกต์ใช้ในปัจจุบัน จะช่วยให้เราสามารถใช้เทคโนโลยีนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสร้างสรรค์มากยิ่งขึ้น 

หากนักจัดอีเวนต์ Organizer หรือ ธุรกิจใดที่ต้องการนำเทคโนโลยี AI SNAP VDO หรือ AI Presenter ไปใช้ในงานอีเวนต์ต่าง ๆ สามารถติดต่อขอรับคำปรึกษาจาก any i ผ่านช่องทางแชตบนหน้าเว็บไซต์   

ช่องทางการติดต่ออื่น ๆ 

Email: contact@anyimedia.com 

LINE Official: @anyi   

เบอร์โทรศัพท์: 061-023-7370   

ทาง any i ยินดีให้บริการทุกท่านเสมอ 

ที่มา 

Artificial Intelligence: a look at its three types and their possible future implications จาก deltalogix