หากเราลองนึกย้อนกลับไปในสมัยเรายังเด็ก  AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) เป็นที่รู้จักในรูปแบบของหุ่นยนต์หรือเครื่องจักรอัตโนมัติที่ดูล้ำยุค ผ่านการตีความจากสื่อภาพยนตร์แนว Sci-Fi Movies ที่อาจบิดเบือนจากโลกความเป็นจริงไปบ้าง ในยุคปัจจุบันมีหลายธุรกิจให้ความสนใจในการนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยพัฒนาองค์กร ซึ่งหนึ่งในเทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจและนำมาใช้ในการพัฒนา คือ ปัญญาประดิษฐ์

AI ในความเข้าใจของคนทั่วไปคือ หุ่นยนต์?

ในหลายปีที่ผ่านมาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ถูกรู้จักในรูปแบบของหุ่นยนต์ แต่ในความเป็นจริงเทคโนโลยีนี้สามารถนำไปพัฒนารูปแบบการใช้งานได้หลากหลายรวมไปถึงการพัฒนาธุรกิจ นอกจากนี้การนำความสามารถของ AI ไปใช้เป็นผู้ช่วยในชีวิตประจำวันของมนุษย์ทำให้การใช้ชีวิตมีความสะดวกสบายมากขึ้น เช่น  Siri ของบริษัท Apple ดังนั้น หากนิยามความหมายของปัญญาประดิษฐ์ตามจุดเริ่มต้นเเละความสามารถอาจกล่าวได้ว่า ปัญญาประดิษฐ์  เป็นหนึ่งในศาสตร์ computer science ที่ถูกสร้างขึ้นโดยมีต้นเเบบความสามารถ คือ มนุษย์ โดยสร้างระบบ AI ให้สามารถเรียนรู้  เข้าใจรวมไปถึงการเเก้ปัญหาให้ได้เหมือนมนุษย์ และในอนาคตการพัฒนาระบบ AI จะเป็นส่วนสำคัญหนึ่งของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีที่เข้ามาพัฒนาความสามารถของเทคโนโลยีอื่นให้มีความฉลาดขึ้น          

พัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกสร้างขึ้นมาและพัฒนามาหลายยุคโดยจุดเริ่มต้นการสร้าง AI คือการเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ในการเรียนรู้  การเข้าใจ และความสามารถในด้านการแก้ปัญหา เพื่อตอบสนองความต้องการและทดแทนงานบางอย่างที่มนุษย์ยังไม่สามารถทำได้  AI ถูกคิดค้นและสร้างขึ้นมาตั้งแต่คริสต์ศักราช 1950 โดยในช่วงปีนี้ได้มีการสร้างแนวคิดอันเป็นพื้นฐานของการสร้างผลงานปัญญาประดิษฐ์ และถูกนำมาใช้ในด้านอุตสาหกรรมเทคโนโลยี หากจัดกลุ่มตามการใช้งาน สามารถแบ่งออกได้ 4 กลุ่ม ดังนี้

  •  Gamming (ค.ศ.1988 - 2016) เป็น AI ในยุคแรกเริ่มมีการเรียนรู้แบบ Deep Learning ถูกนำมาใช้ในรูปแบบเกมส์และถูกพัฒนามาอย่างต่อเนื่องโดยเหตุการสำคัญที่เกิดขึ้นคือ AI ถูกนำมาพัฒนาในรูปผู้แบบเล่นโกะที่เรียกว่า AlphaGo ซึ่งในปี 2017 AlphaGo สามารถแข่งเล่นโกะชนะแชมป์ระดับโลกได้
  •  Perception (ค.ศ.1989 - 2017) เป็น AI ที่รับรู้และเข้าใจคำสั่งของมนุษย์ การประยุกต์ใช้งานด้านนี้เป็นที่รู้จักอย่างมากในรูปแบบของเเอปพลิเคชันบนมือถือ เช่น Apple SIRI
  •  Decision (ค.ศ.1994 - 2017) AI มีบทบาทในด้านการสนับสนุนธุรกิจ โดยอยู่ในรูปแบบของระบบอัตโนมัติที่เข้าไปตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ เช่น  การเป็นผู้ช่วยตัดสินใจ วิเคราะห์ข้อมูล การตอบข้อความอัตโนมัติ
  •  Feedback (ค.ศ.2007 - 2017) เป็นยุคที่ AI อยู่ในรูปแบบของระบบอัตโนมัติที่มีการปรับตนเองให้เหมาะสมกับสถานการณ์ ถูกสร้างขึ้นเพื่อเข้ามาเป็นผู้ช่วยมนุษย์มากขึ้น เช่น  รถยนต์ไร้คนขับ และในปัจจุบันมีการนำ AI มาสร้าง Machine Learning อัตโนมัติ

ถึงแม้ AI จะเข้ามามีบทบาทในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีตั้งแต่ ค.ศ. 1988 แต่ใช่ว่าจะเป็นที่ยอมรับหรือรู้จักในสังคมอย่างแท้จริง ซึ่งการลงทุนและการพัฒนา AI จะมีช่วงที่เรียกได้ว่าเป็นช่วงสิ้นหวัง หรือ ฤดูหนาวของ AI (AI  Winters) โดยระบบ AI ยังไม่สามารถพัฒนาได้มากเท่าที่ควรด้วยช่วงเวลาที่การพัฒนาด้านเทคโนโลยียังไม่มีประสิทธิภาพมากพอทำให้การพัฒนาด้าน AI ยังไม่เป็นที่นิยมมากนัก แต่เมื่อเข้าสู่ยุคที่ประสิทธิภาพของเทคโนโลยีดีขึ้น เช่น คอมพิวเตอร์มีความเร็วสูงขึ้นอินเทอร์เน็ตมีความไวมากขึ้น และข้อมูลดิจิทัลมีจำนวนมากขึ้น การพัฒนา AI และการนำมาใช้เริ่มได้รับความนิยมอีกครั้งในปี 2011 และมีแนวโน้มที่สูงขึ้นในอนาคตเพราะคนต้องการเทคโนโลยีเพื่อเข้ามาช่วยตอบสนองการใช้ชีวิตมากขึ้น

Machine Learning  Type

สามารถแบ่งประเภทการเรียนรู้ได้ ดังนี้

  • Supervised  learning  รูปแบบการทำงานของระบบ คือ การจัดหมวดหมู่หรือแยกประเภทผ่านรูปแบบการเรียนรู้โดยการแนะนำหรือให้ข้อมูลเบื้องต้น เมื่อได้ข้อมูลในการใช้วิเคราะห์ผลของข้อมูลมากพอก็จะสามารถจัดหมวดหมู่หรือแยกประเภทข้อมูลได้ เช่น   การนำข้อมูลลักษณะผลไม้สองชนิดคือ กล้วยและส้ม ไปใส่ไว้ให้ระบบเกิดการเรียนรู้ลักษณะต่างๆ ของผลไม้แต่ละชนิดเพื่อให้สามารถแยกได้ว่าผลไม้สองชนิดนี้คือ กล้วยหรือส้ม
  • Unsupervised  learning รูปแบบการทำงานของระบบ คือ การจัดกลุ่มหรือจัดประเภทผ่านการเรียนรู้แบบลองผิดลองถูกโดยไม่มีการแนะนำหรือให้ข้อมูลเบื้องต้น  โดยให้ระบบทำงานโดยการจัดกลุ่มข้อมูลตามความเหมือนและต่างกันโดยไม่รู้ว่าข้อมูลนั้นคืออะไร เช่น การให้ระบบจัดกลุ่มภาพสัตว์ที่เป็นแมว  จากภาพในอัลบั้ม โดยไม่ให้ข้อมูลเบื้องต้นว่าสัตว์ชนิดใดเรียกว่า แมว ซึ่งระบบจะทำการลองผิดลองถูกโดยจับกลุ่มความเหมือนกันทางกายภาพ ซึ่งผลที่ออกมาสัตว์ที่มีความคลายกับแมวอาจถูกจับรวมกลุ่มถึงสัตว์ชนิดนั้นอาจไม่ใช่เเมว
  • Reinforcement  learning รูปแบบนี้มีการเรียนรู้ที่ใกล้เคียงกับการเรียนรู้ของมนุษย์มากที่สุด เป็นการเรียนรู้เเบบมีเป้าหมายโดยไม่มีการแนะนำหรือให้ข้อมูล ว่าต้องทำหรือวิเคราะห์ผลออกมาอย่างไร ซึ่งผลในการเรียนรู้จะเป็นข้อมูลให้ระบบพัฒนาการเรียนรู้ต่อ โดยมีเป้าหมายคือรางวัลที่ตั้งไว้ เช่น  ระบบอัตโนมัติในเกมส์ที่สามารถเล่นได้โดยไม่ใช้ผู้เล่น

AI Categories

สามารถแบ่งรูปแบบการเรียนรู้ได้  ดังนี้

  • Knowledge-based  system   (ความฉลาดเชิงฐานความรู้)
    • Expert  system  คือ ระบบที่นำเอาองค์ความรู้ของผู้เชี่ยวชาญในด้านต่าง ๆ มารวบรวมไว้เพื่อสร้าง AI ที่สามารถทำงานได้ตามความรู้นั้น โดยไม่ให้สูญหายตามบุคคล และปฏิบัติงานเสมือนเป็นผู้เชี่ยวชาญที่แนะนำผู้อื่นได้
    • Intelligent  agent  คือ ระบบที่ทำหน้าที่แทนคน ตามข้อมูลที่ได้ป้อนไว้ สามารถตอบสนองตามสถานการณ์ได้หลากหลาย เช่น  ข้อความตอบกลับอัตโนมัติ
  • Computational  intelligence  (ความฉลาดเชิงคำนวณ)
    • Machine   learning  คือ ระบบที่มีการเรียนรู้จากข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลตามรูปแบบที่เราสอนไว้ หรืออาจเรียนรู้จากลักษณะของข้อมูลโดยที่ไม่ต้องสอน สามารถแบ่งออกเป็น 3 แบบ ดังนี้  Supervised Learning , Unsupervised Learning , Reinforcement Learning สำหรับ Deep learning เป็น Machine Learning แบบหนึ่ง ที่มีการเรียนรู้ข้อมูลประเภทรูปภาพ เสียง หรือข้อมูลที่ซับซ้อนได้ดีกว่า
    • Swarm  intelligence  คือ ระบบที่มีการเรียนรู้ผ่านกลุ่มเพื่อหาคำตอบที่เหมาะที่สุด โดยใช้สุ่มคำตอบที่เป็นไปได้หลายๆ ชุด และปรับคำตอบตามชุดที่ดีที่สุดในขณะนั้น จะทำให้พบคำตอบที่ดีขึ้นเรื่อยๆ ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานได้แก่ การหาเส้นทางขนส่งสินค้าที่ประหยัดเชื้อเพลิงที่สุด เป็นต้น

Business Application การนำระบบ AI มาใช้ในปัจจุบัน

การนำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้ในการพัฒนาธุรกิจเป็นเรื่องที่น่าจับตามองในปัจจุบันเพราะด้วยความสามารถที่พัฒนาได้อย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีนี้ได้เข้ามาตอบโจทย์ของธุรกิจในหลายด้านโดยเฉพาะในกลุ่มงานที่ต้องใช้การวิเคราะห์ การเข้ามามีบทบาทของ AI ช่วยทำให้กลุ่มธุรกิจในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนสามารถวิเคราะห์ได้เเม่นยำมากขึ้น และเข้าช่วยในการตัดสินใจผ่านการประมวนผลจากข้อมูล รวมถึงการเข้าไปมีบทบาทสำคัญโดยเข้าไปช่วยงานในด้านบริการผ่านระบบปฎิบัติการ  นอกจากนี้งานสายการตลาดที่นำความสามารถของ AI ไปใช้เพื่อวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าเพื่อวางเเผนการตลาด นับเป็นเทคโนโลยีทางเลือกหนึ่งที่สามารถเข้าไปช่วยพัฒนาธุรกิจได้ ซึ่งทั่วโลกต่างให้ความสนใจและได้ทำการทดลองรวมถึงการลงทุนในการพัฒนาระบบ AI มากมายและส่วนมากสามารถนำมาใช้จริงในธุรกิจ   ความสามารถของ AI ที่ถูกนำมาใช้ ตัวอย่างเช่น

  • Natural Language Processing – NLP ความสามารถด้านการเข้าใจภาษา ด้วยระบบประมวลภาษา ซึ่ง AI ในกลุ่มนี้มีการลงทุนเพื่อพัฒนามากกว่าในกลุ่มอื่นๆเพราะ  AI ด้านการเข้าใจภาษาสามารถนำไปต่อยอดได้หลายธุรกิจ
  • Customer Services ความสามารถในการโต้ตอบอัตโนมัติที่เป็นเสมือนผู้ช่วยคนสำคัญในการให้ข้อมูลผ่านระบบ อาจอยู่ในรูปแบบของ Chatbot ทำให้ผู้ใช้บริการได้รับการบริการอย่างทั่วถึงเเละสะดวกมากขึ้น

  • Logistics การนำความสามารถด้านการวิเคราะห์เพื่อจัดเส้นทางการขนส่งและการกระจายสินค้า เพื่อลดเวลาการเดินทางและประหยัดทุนการขนส่ง
  • การใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ใบหน้า (Face analysis) และเทคโนโลยีการชำระสินค้าด้วยการสแกนใบหน้า (Face Payment) รวมไปถึงการวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าโดยการนำ AI กับ big data ได้นำมาใช้ในการตอบโจทย์ธุรกิจ  เช่น การโทรหาลูกค้าได้ตรงเป้าหมายและลดเวลาของผู้ขาย โดยใช้ข้อมูลเก่าจากลูกค้า
  • การติดกล้องวงจรปิดที่ใช้ในการดูกลุ่มลูกค้าเพื่อวิเคราะห์ลูกค้าว่า  มีคนเข้าร้านกี่คน หรือ การเก็บข้อมูลว่าจุดใดเป็นจุดที่มีคนมองเห็นมากที่สุด ผ่านการเก็บข้อมูลผ่านกล้องวงจรปิด และ ดูว่าบริเวณไหนคนชอบเดินไปมากที่สุด

  • การเก็บข้อมูลจากการ login ของลูกค้าทางระบบจะได้ข้อมูล recomend จากลูกค้าซึ่งข้อมูลในส่วนนี้จะเป็นการระบุตัวตนของลูกค้าที่จะทำให้ AI เข้าไปถึงกลุ่มลูกค้ากลุ่มนี้เเละนำข้อมูลมาวิเคราะห์ เพื่อทำการตลาดต่อไป
  • การใช้บริการสั่งอาหารผ่าน  voice-controlled Robot ของร้าน KFC ในประเทศจีน โดยมีการนำ Robot มาเป็นพนักงานรับรายการอาหารจากลูกค้าโดยให้ลูกค้าสามารถชำระเงินผ่านระบบออนไลน์  เทคโนโลยีนี้เป็นความร่วมมือกันระหว่าง KFC และ Baidu

การเริ่มต้นนำ AI มาใช้ในองค์กร

การนำระบบ AI มาใช้ในการพัฒนาธุรกิจ ควรเริ่มต้นจากสิ่งสำคัญสองส่วนคือ  

  1. การตั้งคำถามเพื่อหาวัตถุประสงค์ของการนำ  AI ไปใช้ในธุรกิจ   ประโยชน์ของ AI สามารถนำมาใช้ได้ในหลายภาคส่วนขึ้นอยู่กับการออกแบบระบบ และรูปแบบการใช้งาน สำหรับกลุ่มธุรกิจที่เริ่มต้นเรียนรู้การใช้งานหรือเริ่มศึกษา ควรเริ่มต้นจากปัญหา เช่น การตัดสินใจ  ความผิดพลาด การเริ่มต้นจากปัญหาจะทำให้รู้ว่าต้องใช้ AI แบบไหน ซึ่งปัจจุบัน AI มีรูปแบบความสร้างสรรค์ที่อยู่ในภายใต้การป้อนข้อมูลหรือคำสั่ง แต่มนุษย์สามารถคิดได้ไม่จำกัด ดังนั้น AI ยังมีข้อจำกัดอยู่ AI ปัญหาที่อาจเกิดขึ้น การตัดสินเเละวิเคราะห์จากคำสั่ง ข้อมูล  องค์ประกอบ ซึ่งบางอย่างถึงมีข้อมูลครบแต่ในความเป็นจริงไม่ถูกต้องเสมอไป ดังนั้น AI จึงยังถูกมองเป็น Blackbox ซึ่งในบางครั้งอาจเกิดความผิดพลาดที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ ดังนั้นในยุคนี้เป็นยุคที่ AI ต้องทำงานร่วมกับคน เพราะในบางครั้งระบบต้องถูกดูเเลเพราะ AI ยังต้องทำงานตามคำสั่งพื้นฐานอยู่
  2. การสร้างทีมงาน  การสร้างระบบปฎิบัติการหรือออกแบบระบบโดยนำความสามารถของ AI มาใช้ต้องอาศัยความสามารถหรือความรู้ในหลายศาสตร์ ดังนั้น ควรทำงานเป็นทีมเพราะการออกแบบและสร้างระบบของ AI ต้องใช้ความรู้จากสามส่วน คือ Domain Expertise , Computer Science , และ Mathematics เพื่อสร้าง AI Scientist หรือ Data Scientist ขึ้นซึ่งเป็นหัวใจในการประยุกต์ใช้งาน  AI  ดังนั้น บุคคลที่จะเข้ามาทำงานด้าน AI ไม่จำเป็นต้องเรียนจบเฉพาะทางเพราะการตั้งทีมอาจไม่จำเป็นต้องจบหรือมีความรู้เฉพาะทางเพียงอย่างเดียว หากมีบุคคลที่มีพื้นฐานทาง Computer Science และมีความเข้าใจกระบวนการทำงานของธุรกิจที่ต้องการนำ AI เข้ามาใช้งาน เราสามารถเพิ่มทักษะที่จำเป็นต้องใช้ในการทำงานให้บุคคลนั้นได้  นอกจากนี้การหาผู้ร่วมงานโดยร่วมมือกับทางมหาวิทยาลัยเป็นอีกหนึ่งสิ่งที่จะพัฒนางานของเราได้ดี เพราะในมหาวิทยาลัยจะมีอาจารย์ที่มีความรู้ความสามารถ โดยเฉพาะในด้าน AI เพราะมีอาจารย์หลายท่านได้ทำงานวิจัยไว้รวมถึงนักศึกษาที่เรียนเเละสนใจในด้านนี้ ซึ่งความรู้และบุคลากรในส่วนนี้จะช่วยเพิ่มทักษะของทีมที่ขาดไป เเละพัฒนางานของเราได้

สุดท้ายขอขอบคุณเนื้อหาดีๆ จากงานสัมมนา Artificial Intelligence Insider for Executive คอร์สอบรมพิเศษสำหรับผู้บริหาร โดย ผศ.ดร.ชาญวิทย์​บุญช่วย ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ไซแนปส์ (ประเทศไทย) จำกัด และ Bangkok AI Ambassador

RELATED ARTICLE

Responsive image

ก้าวต่อไปของภาคธุรกิจในอนาคตจะเป็นอย่างไร เมื่อ AI ผสานกับปัญญามนุษย์

แน่นอนว่าเรื่อง Digital Transformation นั้นเกิดขึ้นกับทุกอุตสาหกรรมอยู่ตลอดเวลา การมีความตื่นตระหนกกับเรื่องเทคโนโลยีหรือสิ่งที่เข้ามาทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงว่ามันจะส่งผลกระทบอะไรน...

Responsive image

Cisco ซื้อ Perspica สตาร์ทอัพด้าน Machine Learning

Cisco ซื้อสตาร์ทอัพด้าน Machine Learning ที่ชื่อ Perspica หวังเพิ่มความสามารถให้กับ AppDynamics ระบบตรวจสอบประสิทธิภาพของแอพพลิเคชันที่พัฒนาอยู่ พร้อมยกทีมงานเข้ามาร่วมพัฒนาต่อ......

Responsive image

Microsoft ซื้อ Startup ด้าน AI ที่เกี่ยวกับการสนทนา เสริมพลัง Cortana

Microsoft ประกาศเข้าซื้อกิจการ Startup ด้าน AI ที่เกี่ยวข้องกับการสนทนา อย่างบริษัท Semantic Machines ที่นำเอาเทคโนโลยี Machine Learning มาช่วยให้ Chatbot ตอบสนองได้อย่างเป็นธรรมชา...