2.เว็ปช่วยเขียนโค้ด

3.การตรวจจับอุณหภูมิร่างกาย

4.สิริ

5.การสร้างภาพ

6.การให้บอททำวิดีโอสั่น

โมเดลทางคอมพิวเตอร์ที่สามารถเรียนรู้ และปรับปรุงความแม่นยำได้ด้วยตนเองจากข้อมูลที่มนุษย์ใส่ข้อมูล

2. Deep Learning 

รูปแบบของ AI ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) เพื่อเรียนรู้ และสร้างโมเดลการจำแนกหรือการทำนายที่มีความซับซ้อน

3. Natural Language Processing (NLP) 

การประมวลผลภาษาของมนุษย์ เพื่อเข้าใจความหมาย และแปลความหมายเป็นข้อมูลที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้

4. Robotics 

ระบบ AI ที่ใช้ในการสร้างหุ่นยนต์เพื่อทำงานต่างๆ เช่น งานอุตสาหกรรม การแพทย์ และการบริการ

5. Computer Vision 

การประมวลผลภาพ และวิดีโอเพื่อให้เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถ แยกแยะวัตถุ รูปร่าง และคุณสมบัติต่าง ๆ ของภาพนั้น

Face ID ถือเป็นการใช้เทคโลยี AI ในรูปแบบหนึ่ง ตัวอย่างที่ทุกคนน่าจะคุ้นเคยกันเป็นอย่างดี คือ Apple Face ID โดย Apple Face ID สามารถมองเห็นได้ในรูปแบบ 3 มิติ โดยโดยจะเก็บรายละเอียดบนในหน้าถึง 30,000 จุด และใช้อัลกอริทึ่มของ Machine Learning ในการเปรียบเทียบใบหน้าที่กำลังสแกนกับรูปที่เก็บเอาไว้ เพื่อที่จะตัดสินว่าคนที่กำลังจะปลดล็อคหน้าจอใช้คุณหรือไม่ โดย Apple กล่าวว่าโอกาสที่จะหลอก Face ID ได้ คือหนึ่งในล้าน 

AI ช่วยลดความเสี่ยงในงานที่เป็นอันตราย เช่น

หุ่นยนต์สามารถรับภารกิจที่เป็นอันตราย เช่น การทําเหมืองถ่านหิน การสํารวจทางทะเล การช่วยเหลือในการปฏิบัติการกู้ภัยในภัยพิบัติทางธรรมชาติ และอื่นๆ ช่วยปรับปรุงกระบวนการและขั้นตอนการทำงาน AIช่วยให้บริษัทเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เพิ่มผลผลิต และเพิ่มรายได้

2. AI ช่วยลดต้นทุนโดยทำงานอัตโนมัติต่าง ๆ ที่สามารถดำเนินการโดยมนุษย์ได้

3. สามารถช่วยปรับปรุงความปลอดภัยโดยระบุและป้องกันความเสี่ยงต่าง ๆ

4. AI สามารถช่วยสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ ที่ตอบสนองความต้องการของมนุษย์มากยิ่งขึ้น

ไม่ว่าจะผ่านการใช้คำพูด หรือการเขียนข้อความ และเอาผลที่ตอบกลับมาใช้ประโยชน์ให้ตรงกับที่เราต้องการ

โดย AI จะเน้นไปที่ทักษะการรับรู้ต่างๆ

1.การเรียนรู้ โดยจะเน้นไปที่การรับข้อมูล และสร้างสำหรับการเปลี่ยนเป็นข้อมูลที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งกฎนั้นเรียกว่า อัลกอริทึม คือ กระบวนการแก้ปัญหาที่อธิบายเป็นขั้นตอนไว้อย่างชัดเจน

2.การใช้เหตุผล เน้นการตัดสินใจเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

3.การแก้ไขข้อผิดพลาด ในส่วนนี้จะได้รับการออกแบบเพื่อปรับแต่งอัลกอริทึมให้วิเคราะห์ได้อย่างละเอียด

4.การมีความคิดสร้างสรรค์ เป็นส่วนที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียม และเทคนิคอื่นๆ เพื่อให้สามารถสร้างภาพใหม่ๆ หรือแนวคิดใหม่ๆ

การประมวลผลภาษาของมนุษย์ เพื่อเข้าใจความหมาย และแปลความหมายเป็นข้อมูลที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้

4. Robotics 

ระบบ AI ที่ใช้ในการสร้างหุ่นยนต์เพื่อทำงานต่างๆ เช่น งานอุตสาหกรรม การแพทย์ และการบริการ

5. Computer Vision 

การประมวลผลภาพ และวิดีโอเพื่อให้เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถ แยกแยะวัตถุ รูปร่าง และคุณสมบัติต่าง ๆ ของภาพนั้น

ทั้งหมดที่กล่าวมานี้คือ5ประเภทหลักๆของ AI

(ข้อมูลจาก : https://www.mandalasystem.com/blog/th/297/What-is-artificial-intelligence-AI )

2.สามารถให้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อผิดพลาดของงานของเราเพื่อช่วยให้ตรวจสอบหาข้อผิดพลาดได้ง่าย

3.สามารถนำระบบ AI ไปใช้ในการทำระบบอัตโนมัติได้

4.AI สามารถปรับตัวต่อผู้ใช้ได้ โดยการเรียนรู้และทำนายพฤติกรรมของผู้ใช้ ทำให้สามารถให้บริการแบบที่กำหนดเองตามความต้องการของแต่ละบุคคล

5.การนำเอา AI มาใช้ในการพัฒนาธุรกิจที่ใหม่ ๆ สามารถสร้างงานใหม่, ลดต้นทุน, และส่งเสริมการเติบโตของเศรษฐกิจ

และหมายถึงความฉลาดเทียมที่สร้างขึ้นให้กับสิ่งที่ไม่มีชีวิต ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ และวิศวกรรมเป็นหลัก แต่ยังรวมถึงศาสตร์ในด้านอื่น ๆ อย่างจิตวิทยา ปรัชญา หรือชีววิทยา ซึ่งสาขาปัญญาประดิษฐ์เป็นการเรียนรู้เกี่ยวกับกระบวนการการคิด การกระทำ การให้เหตุผล การปรับตัว หรือการอนุมาน และการทำงานของสมอง

1.Artificial Narrow Intelligence(ANI):

ระบบ AI ที่เราพบเห็นกันทุกวันนี้ โดยจะมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ตามแต่ที่นักพัฒนาได้ใส่ข้อมูลต่าง ๆ ลงไป

2. Artificial General Intelligence (AGI): ระบบ AI แห่งอนาคตที่จะมีความสามารถเทียบเท่ากับมนุษย์ ทั้งการคิด และวิเคราะห์ โดยจะมีความเชี่ยวชาญในหลาย ๆ ด้านคล้ายมนุษย์ 

3.Artificial Superintelligence (ASI):

ขั้นสุดของระบบ AI ที่จะฉลาดกว่าสมองของมนุษย์ในทุก ๆ ด้าน

ที่มา:General AI ขั้นกว่าของปัญญาประดิษฐ์ ที่จะคิด เข้าใจ เรียนรู้ และประยุกต์ใช้ความสามารถได้เท่ามนุษย์ | Techsauce

1.การเรียนรู้ (Learning) โดยจะเน้นไปที่การรับข้อมูล และสร้างกฎสำหรับการเปลี่ยนเป็นข้อมูลที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งกฎนั้นเรียกว่า อัลกอริทึม (Algorithms) คือ กระบวนการแก้ปัญหาที่อธิบายเป็นขั้นตอนไว้อย่างชัดเจน

 2.การใช้เหตุผล (Reasoning) เน้นการตัดสินใจเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

3.การแก้ไขข้อผิดพลาด (Self-correction)  ในส่วนนี้จะได้รับการออกแบบเพื่อปรับแต่งอัลกอริทึมให้วิเคราะห์ได้อย่างละเอียด เพื่อรับประกันว่าจะได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด

4.การมีความคิดสร้างสรรค์ (Creativity) เป็นส่วนที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียม อิงตามกฎ วิธีทางสถิติ และเทคนิคอื่นๆ เพื่อให้สามารถสร้างภาพใหม่ๆ เพลงใหม่ หรือแนวคิดใหม่ๆ ได้

เว็บไซต์ปัจจุบันมักมีระบบแชทที่คอยตอบปัญหาหรือช่วยเหลือลูกค้าได้แบบออนไลน์ ซึ่งผู้ที่คอยตอบนั้น ก็ล้วนมีทั้งพนักงานที่เป็นมนุษย์ หรือว่าเป็น “Chatbot” ซึ่งเป็น AI ที่จะคอยช่วยเหลือลูกค้าได้ 24 ชั่วโมง เหมาะสำหรับการตอบคำถามที่ถูกถามบ่อย ได้ประโยชน์ทั้งลดปริมาณงานของพนักงาน Call Center หรือ เจ้าของธุรกิจที่จะต้องคอยตอบคำถามเหล่านั้น และ ลูกค้าก็ได้รับคำตอบที่ต้องการอย่างรวดเร็วเช่นกัน

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ย่อมาจาก Artificial Intelligence คือ โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีฟังก์ชันที่สามารถทำงานได้เหมือนกับมนุษย์ และสามารถเลียนแบบการทำกิจกรรมของมนุษย์ได้ เช่น การเรียนรู้ การวางแผน และการแก้ไขปัญหาต่างๆ เป็นตัวช่วยมนุษย์ในการคิด ซึ่งจะเน้นไปในเรื่องของการประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เพราะ AI สามารถทำงานได้รวดเร็วกว่าสมองของมนุษย์ แต่ในขณะเดียวกัน AI ยังไม่สามารถทำหน้าที่ที่ต้องใช้ประสาทสัมผัสได้

หลักการทำงานของ AI เป็นอย่างไร?

ระบบ AI ทำงานโดยการรับข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล และประมวลผล เพื่อให้ได้ผลตอบกลับมา ไม่ว่าจะผ่านการใช้คำพูด ข้อความ หรือการกระทำต่างๆ ผลที่ตอบกลับมาก็อยู่ที่ว่าเราต้องการให้ตอบกลับมาเป็นแบบไหน และเอาผลลัพธ์นั้นมาใช้ประโยชน์ให้ตรงกับจุดประสงค์ของเรา อีกทั้งยังสามารถใช้รูปแบบการทำงานนี้เพื่อคาดการณ์สถานการณ์ที่จะเกิดขึ้นต่อในอนาคตได้ เช่น แชทบอทที่ตอบข้อความอัตโนมัติได้เหมือนกับคน หรือความสามารถในการจดจำภาพ ซึ่งการทำงานของระบบทั้งหมดนั้นต้องถูกเขียนโปรแกรมขึ้นมา โดยการเขียนโปรแกรมของ AI นั้นจะเน้นไปที่ทักษะการรับรู้ต่างๆ ดังนี้

• การเรียนรู้ (Learning) โดยจะเน้นไปที่การรับข้อมูล และสร้างกฎสำหรับการเปลี่ยนเป็นข้อมูลที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งกฎนั้นเรียกว่า อัลกอริทึม (Algorithms) คือ กระบวนการแก้ปัญหาที่อธิบายเป็นขั้นตอนไว้อย่างชัดเจน

  • การใช้เหตุผล (Reasoning) เน้นการตัดสินใจเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

  • การแก้ไขข้อผิดพลาด (Self-correction) ในส่วนนี้จะได้รับการออกแบบเพื่อปรับแต่งอัลกอริทึมให้วิเคราะห์ได้อย่างละเอียด เพื่อรับประกันว่าจะได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด

  • การมีความคิดสร้างสรรค์ (Creativity) เป็นส่วนที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียม อิงตามกฎ วิธีทางสถิติ และเทคนิคอื่นๆ เพื่อให้สามารถสร้างภาพใหม่ๆ เพลงใหม่ หรือแนวคิดใหม่ๆ ได้

นับตั้งแต่ทศวรรษที่ 20, นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรได้พัฒนาแนวคิดของการสร้างเครื่องจักรที่มีความสามารถในการคำนวณและการคิดเห็นเป็นอย่างมาก. อย่างไรก็ตาม, คำว่า "ปัญญาประดิษฐ์"

เองถูกใช้ครั้งแรกโดย John McCarthy ในงานประชุม Dartmouth Conference ในปี 1956. ในงานนี้ มีนักวิทยาศาสตร์และนักวิศวกรต่าง ๆ ร่วมกันพยายามสร้างโปรแกรมที่สามารถจำลองความสามารถทางปัญญาของมนุษย์

ตั้งแต่นั้นไป, การพัฒนาทางด้าน AI มีการเปลี่ยนแปลงและก้าวไปข้างหน้าอย่างต่อเนื่อง

ในทศวรรษที่ 20, AI พบความสำเร็จในหลายด้านเช่นการเข้าใจภาษาธรรมชาติ, การวางแผนและการตัดสินใจ, การปรับปรุงการทำงานของระบบปฏิบัติการ, การพัฒนาหุ่นยนต์, และอื่น ๆ. การพัฒนาด้านนี้ต่อมายังมีการนำเอาการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning)

เข้ามาใช้ในการพัฒนา AI อย่างหนึ่ง.

ในยุคปัจจุบัน, เทคโนโลยี AI มีผลกระทบที่หลากหลายในชีวิตประจำวันของเรา

การใช้งานทั่วไปของ AI รวมถึงระบบตอบสนองเสียง (voice assistants), ระบบแนะนำ (recommendation systems), การปรับปรุงภาพถ่าย, การวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่

(big data analytics), และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing)

ได้รับความสนใจมากขึ้น

• การเรียนรู้ (Learning) โดยจะเน้นไปที่การรับข้อมูล และสร้างกฎสำหรับการเปลี่ยนเป็นข้อมูลที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งกฎนั้นเรียกว่า อัลกอริทึม (Algorithms) คือ กระบวนการแก้ปัญหาที่อธิบายเป็นขั้นตอนไว้อย่างชัดเจน

  • การใช้เหตุผล (Reasoning) เน้นการตัดสินใจเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

  • การแก้ไขข้อผิดพลาด (Self-correction) ในส่วนนี้จะได้รับการออกแบบเพื่อปรับแต่งอัลกอริทึมให้วิเคราะห์ได้อย่างละเอียด เพื่อรับประกันว่าจะได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด

  • การมีความคิดสร้างสรรค์ (Creativity) เป็นส่วนที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียม อิงตามกฎ วิธีทางสถิติ และเทคนิคอื่นๆ เพื่อให้สามารถสร้างภาพใหม่ๆ เพลงใหม่ หรือแนวคิดใหม่ๆ ได้

AIสร้างขึ้นเพื่อให้เลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์การจะให้AIทำงานได้นั้นคือชุดข้อมูล (Input) ที่นำไปให้  AI ประมวลผลแล้วตอบกลับมา (Response)Input มีอยู่หลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น คำพูด ข้อความ หรือการกระทำต่าง ๆResponse ก็อยู่ที่ว่าเราต้องการให้ตอบออกมาเป็นแบบใด คำพูด ข้อความ หรือการกระทำต่าง ๆ แล้วเราก็เอา Response นั้นไปใช้ประโยชน์ให้ตรงกับวัตถุประสงค์ของเรา

หลักการวัดการทำงานแบบAIคือ

Turing Test – วิธีนี้จะใช้การวัดผลโดยการดูว่า AI รับมือกับบทสนทนากับมนุษย์อย่างไร

• ใช้ Natural Language Processing (NLP) ในการสื่อสารได้

• มีความรู้รอบตัวในการตอบโต้เพื่อใช้ในการช่วยจำ

• สามารถใช้เหตุผลในการให้ข้อมูล, ตอบคำถาม หรือให้ข้อสรุปได้

• ใช้ Machine Learning ในการตรวจจับรูปแบบการทำงานเพื่อนำไปใช้กับสถานการณ์ใหม่ ๆ

• The Cognitive Modelling Approach – วิธีนี้จะเป็นการเลียนแบบวิธีคิดแบบมนุษย์ ซึ่งจะต้องใช้ตัวช่วย 3 อย่างคือ

• Introspection: ใช้การสังเกตว่าคิดอย่างไร แล้วสร้าง Mode เพื่อให้เรียนรู้

• Psychological Experiments: ทดลองกับร่างกายมนุษย์ และสังเกตพฤติกรรมเพื่อการเรียนรู้

• Brain Imaging: ใช้ MRI ในการ Scan เพื่อดูว่าสมองมีการทำงานอย่างไรในสถานการณ์ที่แตกต่างกันและเลียนแบบทำซ้ำตามข้อมูลที่มี

  The Law of Thought Approach – วิธีนี้จะเป็นวิธีการที่เตรียมการเยอะที่สุดเพราะต้องใช้หลักการเข้ามาเกี่ยวข้อง และนำไปป้อนให้ Algorithm จัดการต่อการจะแก้ไขปัญหาโดยใช้หลักการกับการแก้ไขในสถานการณ์จริงค่อนข้างจะต่างกันอยู่ ทำให้ต้องลงรายละเอียดในการให้ข้อมูลกับ AI ได้เรียนรู้ ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้อาจจะไม่ได้กลับมา 100% ถ้ามีตัวแปรเข้ามาเกี่ยวข้องเยอะเกินไป

• The Rational Agent Approach – วิธีนี้จะใช้การตรวจสอบโดยใช้เหตุผล ซึ่งเป็นวิธีที่ได้ผลดีที่สุดในสถานการณ์จริง จากข้อ 3 เราต้องป้อนหลักการเข้าไปให้ AI ตอบสนองเนื่องจากมีความยืดหยุ่นและปรับเปลี่ยนได้หลากหลาย ไม่ได้เอาหลักการมาเป็นตัวอ้างอิง ขอให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีก็พอ

AIสร้างขึ้นเพื่อให้เลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์การจะให้AIทำงานได้นั้นคือดข้อมูล (Input) ที่นำไปให้  AI ประมวลผลแล้วตอบกลับมา (Response)Input มีอยู่หลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น คำพูด ข้อความ หรือการกระทำต่าง ๆResponse ก็อยู่ที่ว่าเราต้องการให้ตอบออกมาเป็นแบบใด คำพูด ข้อความ หรือการกระทำต่าง ๆ แล้วเราก็เอา Response นั้นไปใช้ประโยชน์ให้ตรงกับวัตถุประสงค์ของเรา

หลักการวัดการทำงานแบบAIคือ

1Turing Test – วิธีนี้จะใช้การวัดผลโดยการดูว่า AI รับมือกับบทสนทนากับมนุษย์อย่างไร

• ใช้ Natural Language Processing (NLP) ในการสื่อสารได้

• มีความรู้รอบตัวในการตอบโต้เพื่อใช้ในการช่วยจำ

• สามารถใช้เหตุผลในการให้ข้อมูล, ตอบคำถาม หรือให้ข้อสรุปได้

• ใช้ Machine Learning ในการตรวจจับรูปแบบการทำงานเพื่อนำไปใช้กับสถานการณ์ใหม่ ๆ

  2. The Cognitive Modelling Approach – วิธีนี้จะเป็นการเลียนแบบวิธีคิดแบบมนุษย์ ซึ่งจะต้องใช้ตัวช่วย 3 อย่างคือ

  • Introspection: ใช้การสังเกตว่าคิดอย่างไร แล้วสร้าง Mode เพื่อให้เรียนรู้

  • Psychological Experiments: ทดลองกับร่างกายมนุษย์ และสังเกตพฤติกรรมเพื่อการเรียนรู้

    3 Brain Imaging: ใช้ MRI ในการ Scan เพื่อดูว่าสมองมีการทำงานอย่างไรในสถานการณ์ที่แตกต่างกันและเลียนแบบทำซ้ำตามข้อมูลที่มี

    The Law of Thought Approach – วิธีนี้จะเป็นวิธีการที่เตรียมการเยอะที่สุดเพราะต้องใช้หลักการเข้ามาเกี่ยวข้อง และนำไปป้อนให้ Algorithm จัดการต่อการจะแก้ไขปัญหาโดยใช้หลักการกับการแก้ไขในสถานการณ์จริงค่อนข้างจะต่างกันอยู่ ทำให้ต้องลงรายละเอียดในการให้ข้อมูลกับ AI ได้เรียนรู้ ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้อาจจะไม่ได้กลับมา 100% ถ้ามีตัวแปรเข้ามาเกี่ยวข้องเยอะเกินไป

    4 The Rational Agent Approach – วิธีนี้จะใช้การตรวจสอบโดยใช้เหตุผล ซึ่งเป็นวิธีที่ได้ผลดีที่สุดในสถานการณ์จริง จากข้อ 3 ราต้องป้อนหลักการเข้าไปให้ AI ตอบสนองเนื่องจากมีความยืดหยุ่นและปรับเปลี่ยนได้หลากหลาย ไม่ได้เอาหลักการมาเป็นตัวอ้างอิง ขอให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีก็พอ

    
    

การทำ Personalized Marketing คือ การทำการตลาดที่ออกแบบเฉพาะบุคคล จากประสบการณ์ของกลุ่มลูกค้าที่หลากหลาย และด้วยคุณสมบัติของ AI ในการประมวลผลและคาดการณ์ข้อมูล ทำให้การทำการตลาดแบบ Personalized Marketing นั้นแม่นยำมากยิ่งขึ้น

ตัวอย่างการใช้ AI ในการทำ Personalized Marketing จะเห็นได้จาก Starbucks โดย Startbucks นั้นเริ่มใช้ AI เพื่อเสนอส่วนลดให้กับสมาชิกผ่าน E-mail โดยสินค้าที่มีส่วนลดจะเป็นเมนูที่ใกล้เคียงกับเมนูที่ลูกค้าสั่งประจำ แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มความชอบของลูกค้า ซึ่งการส่งส่วนลดในเมนูที่ลูกค้าชอบ จะช่วยเพิ่มโอกาสให้ลูกค้ากลับมาซื้อสินค้าที่ Starbucks

2. สำรวจพฤติกรรมลูกค้าผ่านระบบ Facial Recognition

Facial Recognition เป็นหนึ่งในประโยชน์ของ AI โดยระบบดังกล่าวคือ ความสามารถในด้าน Computer Vision ซึ่งสามารถจดจำใบหน้าของมนุษย์ หรือจำแนกและสำรวจตำแหน่งของสิ่งของภายในพื้นที่ได้ โดยการนำ Facial Recognition มาปรับใช้ในธุรกิจ ช่วยให้การสำรวจพฤติกรรมของลูกค้านั้นแม่นยำมากขึ้น จะเห็นได้จากกรณีศึกษาของ Walmart ที่เปลี่ยนร้านค้าธรรมดา ให้เป็นร้านค้าแห่งอนาคตด้วย AI

Walmart นำ AI เข้ามาใช้ในการจัดการร้านค้า โดยเฉพาะระบบ Facial Recognition ซึ่งระบบดังกล่าวทำงานโดยการจดจำใบหน้าลูกค้า จากนั้นจึงติดตามพฤติกรรมของลูกค้าภายในร้าน เช่น เมื่อลูกค้าหยิบขนมปังออกจากชั้นวางจนหมด ระบบจะแจ้งเตือนพนักงานให้มาเติมขนมปังบนชั้นวาง ซึ่งช่วยลดการเสียโอกาสในการขายสินค้า ในกรณีที่สินค้าหมด เป็นต้น

3. Robotics อนาคตแห่งการขนส่งสินค้า

การใช้งาน Robotics หรือหุ่นยนต์ในธุรกิจนั้นมีมานานแล้ว ซึ่งส่วนใหญ่จะอยู่ในภาคการผลิตเป็นหลัก แต่ในปัจจุบันการใช้งานหุ่นยนต์มีการพัฒนามากยิ่งขึ้น ผ่านการป้อนคำสั่งในส่วนของ Machine Learning โดยเฉพาะในด้านขนส่งสินค้า (Delivery Robot) ซึ่งมีหลายแบรนด์เริ่มต้นใช้งานจริงแล้วอย่าง JD.Com

โดยในกรณีของ JD.Com สิ่งที่น่าสนใจคือ พวกเขาเป็นธุรกิจ E-Commerce เจ้าใหญ่ในประเทศจีน ซึ่งการขนส่งสินค้าบางครั้งเป็นไปด้วยความยากลำบาก เนื่องจากภูมิประเทศที่ไม่อำนวย ทำให้ต้องใช้ระยะเวลาในการขนส่งที่นานขึ้น ดังนั้นการใช้โดรนขนส่งสินค้าจึงเป็นทางออกของปัญหาดังกล่าว ซึ่งช่วยลดระยะเวลาจากเดิม 2 ชั่วโมงให้เหลือเพียงแค่ 20 นาที เท่านั้น

4. AI ตัวช่วยจัดการปัญหาคลังสินค้า

ในบางธุรกิจที่มีสินค้าในคลังจำนวนมาก อาจจะไม่รู้ว่าสินค้าไหนมีประสิทธิภาพ หรือสินค้าไหนที่ไม่เกิดประโยชน์ ดังนั้น AI จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญในการจัดการปัญหาคลังสินค้า ด้วยระบบการวิเคราะห์ข้อมูล คลังสินค้า ซึ่งทาง H&M ได้นำ AI มาแก้ปัญหาดังกล่าว ซึ่งมีมูลค่าความเสียหายมากกว่า 4,000 ล้านเหรียญสหรัฐ หรือประมาณ 1 หมื่น 2 พันล้านบาท

H&M ประสบปัญหาด้านคลังสินค้า เนื่องจากพวกเขามักมีสินค้าที่ขายไม่ออกจนทำให้ต้องนำสินค้ามาลดราคาเพื่อระบายสินค้าออก ซึ่งจากการใช้ AI วิเคราะห์จึงพบว่าสาเหตุหนึ่งที่ทำให้สินค้าขายไม่ออก คือ พวกเขามีกลยุทธ์ในการวางสินค้าที่คล้ายคลึงกัน 4,288 สาขาทั่วโลก

หลังจากทราบปัญหาดังกล่าว H&M จึงใช้ระบบ AI ในการทำ Localization ผ่านการ วิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าในแต่ละสาขา เพื่อจัดวางสินค้าให้ตรงตามความต้องลูกค้า ยกตัวอย่างเช่น ร้าน H&M สาขา Stockholm พบว่าลูกค้าส่วนใหญ่เป็นผู้หญิง และสินค้าที่ราคาแพงมักขายได้มากกว่าสินค้าราคาถูก ซึ่งการพบ Insignt ของลูกค้าจะช่วยลดปัญหาสินค้าไม่ตอบโจทย์ลูกค้าในที่สุด

5. AI กับการพัฒนาสินค้าให้ตอบโจทย์ลูกค้า

การวิจัยและพัฒนาสินค้า (Research and Development) เป็นหนึ่งในหัวใจสำคัญที่ทำให้ธุรกิจเติบโตอย่างยั่งยืน โดย AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลจากงานวิจัย เพื่อนำไปพัฒนาให้แม่นยำมากยิ่งขึ้น โดยหนึ่งในตัวอย่างการพัฒนาสินค้าด้วย AI ที่น่าสนใจมาจากแบรนด์ดังระดับโลกอย่าง Coca Cola

Coca Cola ใช้ AI เข้ามาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า และนำข้อมูลมาพัฒนาต่อยอดเป็นสินค้าในที่สุด โดยหนึ่งในผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาจาก AI คือ Cherry Sprite ซึ่งข้อมูลในการผลิตสินค้า ได้มาจากการวิเคราะห์พฤติกรรมของวัยรุ่นในการกดน้ำดื่ม ซึ่งลูกค้ามักจะผสมรสชาติน้ำดื่มเอง โดย AI ได้นำข้อมูลดังกล่าวมาวิเคราะห์และคาดการณ์ส่วนผสม จนกลายเป็นผลิตภัณฑ์ Cherry Sprite ในที่สุด

แนวคิดปัญญาประดิษฐ์ เกิดขึ้น ในปี ค.ศ. 1950 (พ.ศ. 2493) โดย Alan Turing ได้ทำการเสนอเรื่องทฤษฎีการทดสอบความสามารถของเครื่องจักร เพื่อพิสูจน์การคิดแบบมนุษย์ เขาตั้งชื่อมันว่า 'การทดสอบทัวริง' วิธีการคือนำเครื่องจักรมาพิมพ์โต้ตอบสนทนาพร้อมกับคนอีกคน โดยให้ผู้ทดสอบแยกว่าคู่สนทนานั้นเป็นเครื่องจักร หรือ มนุษย์ ถ้าไม่สามารถแยกแยะได้เท่ากับว่าเครื่องจักรนั้นผ่านการทดสอบ

1 ) ปัญญาประดิษฐ์เชิงแคบ (Narrow AI ) หรือ ปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อน (Weak AI) : คือ  AI ที่มีความสามารถเฉพาะทางได้ดีกว่ามนุษย์(เป็นที่มาของคำว่า Narrow(แคบ) ก็คือ AI ที่เก่งในเรื่องเเคบๆหรือเรื่องเฉพาะทางนั่นเอง)  อาทิ เช่น AI ที่ช่วยในการผ่าตัด(AI-assisted robotic surgery)  ที่อาจจะเชี่ยวชาญเรื่องการผ่าตัดกว่าคุณหมอยุคปัจจุบัน  แต่แน่นอนว่า AIตัวนี้ไม่สามารถที่จะทำอาหาร ร้องเพลง หรือทำสิ่งอื่นที่นอกเหนือจากการผ่าตัดได้นั่นเอง  ซึ่งผลงานวิจัยด้าน AI ณ ปัจจุบัน ยังอยู่ที่ระดับนี้

2 ) ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (General AI )  : คือ AI ที่มีความสามารถระดับเดียวกับมนุษย์ สามารถทำทุกๆอย่างที่มนุษย์ทำได้และได้ประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกับมนุษย์

3) ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม (Strong AI ) : คือ AI ที่มีความสามารถเหนือมนุษย์ในหลายๆด้าน

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสาขาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นแก้ไขปัญหาความรู้ความเข้าใจที่ปกติเชื่อมโยงกับความฉลาดของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การสร้าง และการจดจำภาพ องค์กรสมัยใหม่รวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งที่มาหลากหลาย เช่น เซ็นเซอร์อัจฉริยะ เนื้อหาที่มนุษย์สร้างขึ้น เครื่องมือตรวจติดตาม และข้อมูลบันทึกระบบ เป้าหมายของ AI คือการสร้างระบบการเรียนรู้ด้วยตนเองซึ่งต่อยอดความหมายที่ได้จากข้อมูล จากนั้น AI จะสามารถใช้ความรู้นั้นเพื่อแก้ปัญหาใหม่ๆ ในรูปแบบที่คล้ายคลึงมนุษย์ได้ ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยี AI สามารถตอบสนองต่อการสนทนาของมนุษย์โดยมีความหมายเข้าใจได้ สร้างภาพและข้อความต้นฉบับ และตัดสินใจตามอินพุตข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ องค์กรของคุณสามารถผสานความสามารถของ AI ในแอปพลิเคชันของคุณเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทางธุรกิจ ยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า และเร่งการสร้างนวัตกรรม