ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ครอบคลุมเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่ซับซ้อนมากมาย ซึ่งเมื่อก่อนใครก็ตามต้องใช้อินพุตจากมนุษย์ แต่ในปัจจุบันก็ทำงานด้วยคอมพิวเตอร์ได้ คอมพิวเตอร์ใช้ฟังก์ชันขั้นสูงได้ ซึ่งก่อนหน้านี้ใช้เพื่อทำความเข้าใจและแนะนำข้อมูล แต่ปัจจุบัน AI ทำให้คอมพิวเตอร์สร้างเนื้อหาใหม่ๆ ได้ด้วย
ตัวย่อ AI มักใช้แทนกันเพื่อแสดงถึงเทคโนโลยีประเภทต่างๆ ที่ประกอบกันเป็นสาขา AI
แนวคิดทั่วไปของ AI
มีคำศัพท์และแนวคิดมากมายที่อธิบายถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งอาจเป็นประโยชน์กับคุณ ตัวอย่างวิธีนำ AI ไปใช้จริงบนเว็บมีดังนี้
AI ทั่วไป
หรือพูดกว้างๆ ก็คือ AI ทั่วไปคือโปรแกรมหรือโมเดลที่ไม่ได้เกิดจากมนุษย์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการแก้ปัญหาและความคิดสร้างสรรค์ที่หลากหลาย modelเป็นสมการทางคณิตศาสตร์ที่มีขนาดใหญ่มาก ซึ่งประกอบด้วยชุดพารามิเตอร์และโครงสร้างที่เครื่องจักรจำเป็นต้องใช้ในการส่งเอาต์พุตกลับมา
เมื่อใช้ AI ทั่วไป คุณจะทำงานได้หลากหลายประเภท เช่น วิเคราะห์ข้อมูล แปลข้อความ แต่งเพลง ระบุโรค และอื่นๆ อีกมากมาย
AI ให้แคบลง
จำกัด AI ให้แคบลงเป็นระบบที่ทำงานได้ในงานเดียวหรือชุดย่อยที่เฉพาะเจาะจง เช่น คอมพิวเตอร์ที่เล่นเกมหมากรุกกับคู่แข่งที่เป็นมนุษย์ (อย่าสับสนกับ Mechanical Turk) AI แบบแคบมีชุดพารามิเตอร์ ข้อจำกัด และบริบทที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งอาจดูเหมือนว่ามีความเข้าใจ แต่จริงๆ แล้วเป็นเพียงคำตอบของสมการ
คุณอาจเห็นการฝึกปฏิบัตินี้ในระบบจดจำใบหน้า เสียงผู้ช่วย และการพยากรณ์อากาศ คุณสามารถใช้โมเดลที่เฉพาะเจาะจงมากเพื่อปรับปรุง ฟังก์ชันการทำงานบางอย่างในเว็บไซต์และแอป
ตัวอย่างเช่น คุณสร้างเว็บไซต์สำหรับภาพยนตร์โดยเฉพาะ ซึ่งผู้ใช้สามารถเข้าสู่ระบบ ให้คะแนนภาพยนตร์ที่ตนเองชื่นชอบ และค้นพบภาพยนตร์ใหม่ๆ เพื่อรับชม คุณอาจใช้ฐานข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อแนะนำภาพยนตร์โดยอิงตามหน้าปัจจุบันที่ภาพยนตร์กำลังเข้าชม หรือจะใช้โมเดล AI แบบแคบ ซึ่งจะวิเคราะห์พฤติกรรมและความชื่นชอบของผู้ใช้เพื่อแสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผู้อ่านรายนั้นมากที่สุดก็ได้
Generative AI
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นโมเดล AI โครงข่ายระบบประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์จำนวนมากซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อทำงานต่างๆ ได้มากมาย เช่น การสร้าง จำแนก หรือการสรุปข้อความหรือรูปภาพ
Generative AI ตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลและสร้างเนื้อหา สร้างขึ้นจากบริบทและหน่วยความจำของ LLM ไม่ใช่แค่การจับคู่รูปแบบและการคาดการณ์ ตัวอย่างเครื่องมือ Generative AI ที่พบบ่อยที่สุดบางส่วน
- Gemini โดย Google
- Chat GPT โดย Open AI
- Claude โดย Anthropic
- Copilot โดย Microsoft
- และอื่นๆ อีกมากมาย...
เครื่องมือเหล่านี้สามารถสร้างร้อยแก้วที่เขียนขึ้น ตัวอย่างโค้ด และรูปภาพได้ โดยจะช่วยคุณวางแผนวันหยุดพักผ่อน ปรับโทนอีเมลให้นุ่มนวลขึ้นหรือทำให้ดูเป็นมืออาชีพ หรือแยกประเภทข้อมูลที่หลากหลายออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ
มีการใช้งานมากมายทั้งสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์และผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาซอฟต์แวร์
แมชชีนเลิร์นนิง (ML)
แมชชีนเลิร์นนิง (ML) คือ AI รูปแบบหนึ่งที่คอมพิวเตอร์จะเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดแจ้ง ในขณะที่ AI มุ่งมั่นที่จะสร้างปัญญาประดิษฐ์ ML จะช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากประสบการณ์ ML ประกอบด้วยอัลกอริทึมเพื่อทำการคาดการณ์ชุดข้อมูล
ML คือกระบวนการฝึกโมเดลให้คาดการณ์ที่เป็นประโยชน์หรือสร้างเนื้อหาจากข้อมูล
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราต้องการสร้างเว็บไซต์ที่ให้คะแนนสภาพอากาศในวันใดวันหนึ่ง แต่เดิมนั้น นักอุตุนิยมวิทยาอย่างน้อยหนึ่งคนอาจเป็นผู้ที่ช่วยสร้างตัวแทนชั้นบรรยากาศและพื้นผิวของโลก คำนวณและคาดการณ์รูปแบบสภาพอากาศ และกำหนดอันดับโดยการเปรียบเทียบข้อมูลปัจจุบันกับบริบททางประวัติศาสตร์
แต่เรามอบข้อมูลสภาพอากาศปริมาณมหาศาลให้โมเดล ML ได้ จนกว่าโมเดลจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ระหว่างรูปแบบสภาพอากาศ ข้อมูลในอดีต และหลักเกณฑ์เกี่ยวกับปัจจัยที่ทำให้สภาพอากาศดีหรือไม่ดีในแต่ละวัน อันที่จริง เราสร้างสิ่งนี้บนเว็บ
การเรียนรู้เชิงลึก
การเรียนรู้เชิงลึก (DL) เป็นคลาสของอัลกอริทึม ML ตัวอย่างหนึ่งคือโครงข่ายระบบประสาทเทียมระดับลึก (DNNs) ซึ่งพยายามสร้างแบบจำลองความเชื่อของสมองมนุษย์ในการประมวลผลข้อมูล
ความท้าทายของ AI
การสร้างและใช้ AI มีความท้าทายหลายประการ ข้อมูลต่อไปนี้เป็นไฮไลต์บางส่วน ของสิ่งที่คุณควรพิจารณา
คุณภาพของข้อมูลและความใหม่
ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ในการฝึกโมเดล AI ต่างๆ มักจะล้าสมัยเมื่อนำไปใช้งานแล้ว ซึ่งหมายความว่าเมื่อต้องการค้นหาข้อมูลล่าสุด คุณอาจได้ประโยชน์จากวิศวกรรมพรอมต์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล AI ในงานที่เจาะจงและสร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
ชุดข้อมูลอาจไม่สมบูรณ์หรือเล็กเกินกว่าที่จะรองรับกรณีการใช้งานบางอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพ การทดลองใช้เครื่องมือหลายรายการหรือปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับความต้องการของคุณอาจเป็นประโยชน์
ข้อกังวลเกี่ยวกับจริยธรรมและอคติ
เทคโนโลยี AI เป็นเรื่องน่าตื่นเต้นและมีศักยภาพมากมาย อย่างไรก็ตาม ท้ายที่สุดแล้ว คอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมก็สร้างขึ้นโดยมนุษย์ และได้รับการฝึกให้เรียนรู้ด้วยข้อมูลที่มนุษย์รวบรวมไว้ ดังนั้นจึงต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการ ตัวอย่างเช่น โมเดลสามารถเรียนรู้และเพิ่มอคติของมนุษย์และการเหมารวมที่เป็นอันตรายซึ่งส่งผลต่อผลลัพธ์โดยตรง การสร้างเทคโนโลยี AI โดยให้การผ่อนปรนชั่วคราวเป็นสิ่งที่สำคัญมาก
มีข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรมมากมายเกี่ยวกับลิขสิทธิ์ของเนื้อหาที่ AI สร้างขึ้น ใครคือผู้ที่เป็นเจ้าของผลงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากวิดีโอได้รับอิทธิพลอย่างมากจากหรือคัดลอกโดยตรงจากเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์
ก่อนที่จะสร้างเนื้อหาและแนวคิดใหม่ๆ ลองพิจารณานโยบายเดิมเกี่ยวกับวิธีใช้สื่อการสอนที่คุณสร้างขึ้น
ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว
นักพัฒนาเว็บจำนวนมากกล่าวว่าความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยคือข้อกังวลอันดับต้นๆ ในการใช้เครื่องมือ AI ของพวกเขา โดยเฉพาะในบริบททางธุรกิจที่มีข้อกําหนดด้านข้อมูลที่เข้มงวด เช่น รัฐบาลและบริษัทที่ให้บริการด้านสุขภาพ การเปิดเผยข้อมูลผู้ใช้แก่บุคคลที่สามจำนวนมากขึ้นด้วย Cloud API เป็นเรื่องที่น่ากังวล การส่งข้อมูลจะต้องปลอดภัยและได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง
AI ในอุปกรณ์อาจเป็นกุญแจสำคัญในการจัดการกับกรณีการใช้งานเหล่านี้ MediaPipe เป็นโซลูชันหนึ่งที่กำลังดำเนินการอยู่ แต่ยังมีการวิจัยและพัฒนาอีกมากที่ต้องทำ
เริ่มต้นใช้งาน AI บนเว็บ
เมื่อคุณคุ้นเคยกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) ประเภทต่างๆ แล้ว คุณสามารถเริ่มพิจารณาวิธีใช้โมเดลที่มีอยู่เพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นและสร้างเว็บไซต์และเว็บแอปพลิเคชันที่ดีขึ้น
คุณสามารถใช้ AI เพื่อทำสิ่งต่อไปนี้
- สร้างการเติมข้อความอัตโนมัติสำหรับการค้นหาของเว็บไซต์ที่ดียิ่งขึ้น
- ตรวจจับวัตถุทั่วไป เช่น มนุษย์หรือสัตว์เลี้ยงด้วยกล้องอัจฉริยะ
- จัดการกับสแปมความคิดเห็นด้วยโมเดลภาษาธรรมชาติ
- เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยเปิดใช้การเติมข้อความอัตโนมัติสำหรับโค้ด
- สร้างประสบการณ์การเขียนแบบ WYSIWYG โดยมีคำแนะนำสำหรับคำหรือประโยคถัดไป
- ให้คำอธิบายชุดข้อมูลที่ใช้งานง่าย
- และอื่นๆ...
โมเดล AI ที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้าอาจเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการปรับปรุงเว็บไซต์ เว็บแอป และประสิทธิภาพการทำงานของเราโดยไม่จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับวิธีสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์และรวบรวมชุดข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งขับเคลื่อนเครื่องมือ AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด
คุณอาจพบว่ารูปแบบส่วนใหญ่ตรงกับความต้องการของคุณได้ทันทีโดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนเพิ่มเติม การปรับแต่งเป็นขั้นตอนการนำโมเดลที่ได้รับการฝึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว และการฝึกเพิ่มเติมเพื่อให้เป็นไปตามความต้องการในการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงของคุณ มีเทคนิคหลายประการในการปรับแต่งโมเดล ดังนี้
- การเรียนรู้แบบเสริม (Reinforcement learning from Human Feedback หรือ RLHF) เป็นเทคนิคที่ใช้ความคิดเห็นของมนุษย์เพื่อปรับปรุงความสอดคล้องของโมเดลให้สอดคล้องกับความชอบและความตั้งใจของมนุษย์
- การปรับอันดับต่ำ (LoRA) เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการใช้พารามิเตอร์สำหรับ LLM ซึ่งช่วยลดจำนวนพารามิเตอร์ที่ฝึกได้ ในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพของโมเดลไว้