ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร

Alexandra Klepper

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ครอบคลุมเทคโนโลยีใหม่ที่มีความซับซ้อนหลายอย่าง ซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้ข้อมูลจากมนุษย์ แต่ตอนนี้คอมพิวเตอร์ทําได้ กล่าวโดยคร่าวๆ แล้ว AI คือโปรแกรมหรือโมเดลที่ไม่ใช่มนุษย์ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแก้ปัญหาและความคิดสร้างสรรค์ที่หลากหลาย

คอมพิวเตอร์สามารถทํางานขั้นสูงได้ ซึ่งในอดีตใช้เพื่อทำความเข้าใจและแนะนำข้อมูล แต่ปัจจุบันคอมพิวเตอร์สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ได้ด้วย AI

คําย่อ AI มักใช้สลับกันเพื่อแสดงถึงเทคโนโลยีประเภทต่างๆ ในสาขาปัญญาประดิษฐ์ แต่เทคโนโลยีเหล่านี้มีขอบเขตแตกต่างกันอย่างมาก

มีคําศัพท์และแนวคิดมากมายที่กําหนดปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งคุณอาจพบว่ามีประโยชน์ ต่อไปนี้คือวิธีต่างๆ ที่คุณอาจใช้ AI ในการทำงานจริงบนเว็บ

Generative AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่

Generative AI เป็นแมชชีนเลิร์นนิงรูปแบบหนึ่งที่ช่วยให้ผู้ใช้สร้างเนื้อหาที่ดูคุ้นเคยและเลียนแบบผลงานของมนุษย์ Generative AI ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ในการจัดระเบียบข้อมูล รวมถึงสร้างหรือแก้ไขข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงตามบริบทที่ระบุ Generative AI ทำได้มากกว่าการจับคู่รูปแบบและการคาดการณ์

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีพารามิเตอร์จํานวนมาก (มักเป็นพันล้านรายการ) ที่คุณสามารถใช้เพื่อทํางานต่างๆ ได้มากมาย เช่น การสร้าง การจัดประเภท หรือการสรุปข้อความหรือรูปภาพ

Chatbot กลายเป็นเครื่องมือยอดนิยมที่ผู้คนใช้ Generative AI อย่างมาก ซึ่งรวมถึง

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

เครื่องมือเหล่านี้สามารถสร้างข้อความ ตัวอย่างโค้ด และอาร์ตเวิร์ก ฟีเจอร์นี้ช่วยคุณวางแผนวันหยุด ปรับระดับความสุภาพหรือทำให้อีเมลดูเป็นมืออาชีพ หรือจัดหมวดหมู่ชุดข้อมูลต่างๆ ได้

กรณีการใช้งานมีมากมายสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์และผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาซอฟต์แวร์

AI ฝั่งไคลเอ็นต์

แม้ว่าฟีเจอร์ AI ส่วนใหญ่บนเว็บจะอาศัยเซิร์ฟเวอร์ แต่AI ฝั่งไคลเอ็นต์จะทำงานในเบราว์เซอร์ของผู้ใช้และทำการอนุมานในอุปกรณ์ของผู้ใช้ ซึ่งจะช่วยลดเวลาในการตอบสนอง ต้นทุนฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ความต้องการใช้คีย์ API และเพิ่มความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ รวมถึงการเข้าถึงแบบออฟไลน์ คุณสามารถใช้ AI ฝั่งไคลเอ็นต์ที่ทํางานในเบราว์เซอร์ต่างๆ ด้วยไลบรารี JavaScript ซึ่งรวมถึง Transformers.js, TensorFlow.js และ MediaPipe

โมเดลฝั่งไคลเอ็นต์ขนาดเล็กที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพอาจมีประสิทธิภาพดีกว่าโมเดลฝั่งเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ โดยเฉพาะเมื่อเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อประสิทธิภาพ ประเมินกรณีการใช้งานเพื่อพิจารณาว่าโซลูชันใดเหมาะกับคุณ

AI ฝั่งเซิร์ฟเวอร์

AI ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ครอบคลุมบริการ AI ที่ใช้ระบบคลาวด์ คิดว่า Gemini 1.5 Pro ทำงานอยู่บนระบบคลาวด์ โมเดลเหล่านี้มักจะมีขนาดใหญ่กว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่

AI แบบผสม

AI แบบผสมหมายถึงโซลูชันที่มีทั้งคอมโพเนนต์ไคลเอ็นต์และเซิร์ฟเวอร์ เช่น คุณอาจใช้โมเดลฝั่งไคลเอ็นต์เพื่อดําเนินการและเปลี่ยนไปใช้โมเดลฝั่งเซิร์ฟเวอร์เมื่อดําเนินการในอุปกรณ์ไม่สําเร็จ

แมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning หรือ ML)

แมชชีนเลิร์นนิง (ML) คือกระบวนการที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้และทำงานโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมอย่างละเอียด ขณะที่ AI พยายามสร้างปัญญา ML ประกอบด้วยอัลกอริทึมในการคาดการณ์ชุดข้อมูล

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราต้องการสร้างเว็บไซต์ที่ให้คะแนนสภาพอากาศในแต่ละวัน เดิมที พยากรณ์อากาศอาจทำโดยนักอุตุนิยมวิทยาอย่างน้อย 1 คน ซึ่งสามารถสร้างการนำเสนอชั้นบรรยากาศและพื้นผิวโลก คำนวณและคาดการณ์รูปแบบสภาพอากาศ ตลอดจนกำหนดการจัดประเภทโดยการเปรียบเทียบข้อมูลปัจจุบันกับบริบทที่ผ่านมา

แต่เราอาจให้ข้อมูลสภาพอากาศจำนวนมากแก่โมเดล ML จนกว่าโมเดลจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ระหว่างรูปแบบสภาพอากาศ ข้อมูลย้อนหลัง และหลักเกณฑ์ว่าอะไรทำให้สภาพอากาศดีหรือไม่ดีในวันหนึ่งๆ เราสร้างเครื่องมือนี้บนเว็บแล้ว

การเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึก (DL) เป็นคลาสของอัลกอริทึม ML ตัวอย่างหนึ่งคือ Deep Neural Network (DNN) ซึ่งพยายามจำลองวิธีที่สมองมนุษย์ประมวลผลข้อมูล

ระบบอาจฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกให้เชื่อมโยงองค์ประกอบบางอย่างในรูปภาพกับป้ายกำกับหรือหมวดหมู่ที่เฉพาะเจาะจง เมื่อผ่านการฝึกแล้ว อัลกอริทึมจะคาดการณ์เพื่อระบุหมวดหมู่เดียวกันในรูปภาพใหม่ได้ เช่น Google Photos สามารถแยกความแตกต่างระหว่างแมวกับสุนัขในรูปภาพ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นคลาสของ ML ที่มุ่งเน้นที่การช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ ตั้งแต่กฎของภาษาหนึ่งๆ ไปจนถึงลักษณะเฉพาะ ภาษาถิ่น และคําสแลงที่ผู้ใช้แต่ละคนใช้

ปัญหาเกี่ยวกับ AI

การสร้างและใช้ AI นั้นมีความท้าทายหลายประการ ต่อไปนี้เป็นเพียงไฮไลต์บางส่วนที่คุณควรพิจารณา

คุณภาพของข้อมูลและความใหม่

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ฝึกโมเดล AI ต่างๆ มักจะล้าสมัยโดยเนื้อแท้หลังจากใช้งานไม่นาน 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

ก่อนที่จะสร้างเนื้อหาและไอเดียใหม่ๆ โปรดพิจารณานโยบายที่มีอยู่เกี่ยวกับวิธีใช้เนื้อหาที่คุณสร้างขึ้น

ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

นักพัฒนาเว็บหลายคนกล่าวว่าความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยเป็นข้อกังวลอันดับต้นๆ ในการใช้เครื่องมือ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบททางธุรกิจที่มีข้อกำหนดด้านข้อมูลที่เข้มงวด เช่น รัฐบาลและบริษัทด้านการดูแลสุขภาพ การเปิดเผยข้อมูลผู้ใช้ต่อบุคคลที่สามจำนวนมากขึ้นด้วย API ของระบบคลาวด์เป็นเรื่องที่น่ากังวล การส่งข้อมูลต้องปลอดภัยและได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

AI ฝั่งไคลเอ็นต์อาจเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหาเหล่านี้ ยังมีงานวิจัยและพัฒนาอีกมากมายที่ต้องทำ

เริ่มต้นใช้งาน AI บนเว็บ

เมื่อคุ้นเคยกับปัญญาประดิษฐ์หลายประเภทแล้ว คุณก็เริ่มพิจารณาวิธีใช้โมเดลที่มีอยู่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและสร้างเว็บไซต์และเว็บแอปพลิเคชันที่ดียิ่งขึ้นได้

คุณสามารถใช้ AI เพื่อทำสิ่งต่อไปนี้ได้

โมเดล AI ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการปรับปรุงเว็บไซต์ เว็บแอป และประสิทธิภาพการทำงาน โดยไม่ต้องเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับวิธีสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์และรวบรวมชุดข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งขับเคลื่อนเครื่องมือ AI ที่ได้รับความนิยมสูงสุด

คุณอาจพบว่าโมเดลส่วนใหญ่ตรงกับความต้องการของคุณทันทีโดยไม่ต้องมีการปรับเพิ่มเติม การปรับแต่งคือกระบวนการนำโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมในชุดข้อมูลขนาดใหญ่แล้วมาฝึกเพิ่มเติมเพื่อให้ตรงกับความต้องการเฉพาะในการใช้งาน การปรับแต่งโมเดลทำได้หลายวิธี ดังนี้