ถอดรหัสความมหัศจรรย์ของ AI กำเนิดและวิธีการทำงาน

ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา คุณอาจเห็นคนในเครือข่ายของคุณใช้ AI เพื่อผลิตและแบ่งปันผลงานศิลปะต้นฉบับ คุณอาจเคยเห็นภาพเซลฟี่ที่ปรับเปลี่ยนอย่างสวยงามซึ่งสะท้อนถึงศิลปะยุคเรอเนซองส์หรือรวมเอาสถานการณ์เหนือจริงเข้าไปด้วย เทคโนโลยีนี้ที่กลายเป็น "ไวรัส" ไปแล้วเรียกว่าปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด

สำหรับผู้ใช้ปลายทาง AI กำเนิดดูเหมือนจะเกือบจะมหัศจรรย์ – เป็นเรื่องมหัศจรรย์ที่เว็บแอปสามารถให้คำตอบดั้งเดิม 100% ต่ออินพุตที่ไม่เหมือนใครของมนุษย์ ตั้งแต่ชุดคำไปจนถึงการแสดงภาพไปจนถึงการเขียนสคริปต์! “ปาฏิหาริย์แห่งคริสต์มาส” นี้เกิดขึ้นเนื่องจากเทคโนโลยีนี้ปิดการทำงานภายใน (ซึ่งต้องอาศัยการบีบข้อมูลอย่างหนักและการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน) และนำเสนอเฉพาะผลลัพธ์สุดท้ายเท่านั้น

ในโอกาสเทศกาลวันหยุดนี้ เราจะเปิดตัวนวัตกรรม AI ที่เป็นข่าวพาดหัวอยู่เป็นประจำ นั่นคือ AI กำเนิด พลังวิเศษของ AI กำเนิดคืออะไร? ให้เราถอดรหัสเทคโนโลยีที่น่าสนใจนี้

เจเนอเรทีฟเอไอคืออะไร? ความหมายและความหมาย

เจเนอเรทีฟเอไอ (Gen-AI) เป็นรูปแบบหนึ่งของเอไอที่สร้างเนื้อหาใหม่ๆ เช่น วรรณกรรม กราฟิก และดนตรี ระบบเหล่านี้สร้างขึ้นจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และผลิตวัสดุใหม่ๆ ที่เทียบได้กับตัวอย่างการฝึกอบรมโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง

โดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับวิธีการแมชชีนเลิร์นนิงแบบอัตโนมัติและแบบกึ่งอัตโนมัติที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ เช่น คำ วิดีโอและไฟล์เสียง รูปภาพ หรือแม้แต่โค้ดเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ วัตถุประสงค์คือเพื่อผลิตสิ่งประดิษฐ์ที่ไม่เหมือนใครซึ่งดูเหมือนของแท้

จากข้อมูลของ Gartner คาดว่า AI กำเนิดจะเปลี่ยนแปลง เหนือสิ่งอื่นใด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ดิจิทัล มันจะเพิ่มคุณภาพ ประสิทธิภาพ และการเข้าถึงผลิตภัณฑ์ดิจิทัลในขณะที่ลดเวลาออกสู่ตลาด นี่เป็นหนึ่งในประโยชน์เชิงพาณิชย์มากมายของ AI กำเนิด นอกเหนือจากคุณภาพที่มหัศจรรย์อย่างแท้จริง เทคโนโลยีมีความสำคัญอย่างยิ่งในด้านความคิดสร้างสรรค์ เช่น การตลาดและการออกแบบ รวมถึงสาขาอุตสาหกรรม เช่น สถาปัตยกรรม

AI กำเนิดทำงานอย่างไร

คำว่า generative AI ใช้เพื่ออธิบายรูปแบบใดๆ ของปัญญาประดิษฐ์ซึ่งสร้างภาพดิจิทัล วิดีโอ เสียง ข้อความ หรือโค้ดใหม่ๆ โดยใช้วิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การทำงานภายในอาจแตกต่างกันไปในแต่ละโซลูชัน ที่กล่าวว่า มีข้อเท็จจริงทั่วไปบางประการเกี่ยวกับความมหัศจรรย์ของ gen-AI ไม่ว่ามันจะถูกบรรจุอย่างไร

ประการแรก มันแตกต่างจาก AI แบบเลือกปฏิบัติ ซึ่งแบ่งประเภทระหว่างอินพุต ซึ่งหมายถึง "การเลือกปฏิบัติ" ในกรณีนี้ วัตถุประสงค์ของอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบแยกแยะคือการตัดสินเกี่ยวกับข้อมูลที่ได้รับจากสิ่งที่ได้เรียนรู้ระหว่างการฝึกอบรม ในทางตรงกันข้าม เป้าหมายของโมเดล AI เชิงกำเนิดคือการสร้างข้อมูลสังเคราะห์

ในระหว่างขั้นตอนการฝึก จะมีการกำหนดพารามิเตอร์จำนวนจำกัดให้กับโมเดล AI เหล่านี้ โดยพื้นฐานแล้ว กลยุทธ์นี้ท้าทายให้โมเดลสร้างการตัดสินของตนเองเกี่ยวกับคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดของข้อมูลการฝึกอบรม

เทคโนโลยี Generative AI สามารถมีได้สามประเภท:

• Generative Adversarial Networks หรือ GANs : เทคโนโลยีที่สามารถสร้างเอาต์พุตภาพหรือมัลติมีเดียจากทั้งอินพุตรูปภาพและภาษา
• โมเดลที่ใช้ Transformer : เทคโนโลยี เช่น โมเดลภาษา Generative Pre-Trained (GPT) อาจใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่นำโดยอินเทอร์เน็ตเพื่อสร้างเนื้อหาที่เป็นข้อความ เช่น บทความในเว็บไซต์ ข่าวประชาสัมพันธ์ และเอกสารรายงาน
• ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน : ตัวเข้ารหัสจะเข้ารหัสอินพุตเป็นรหัสที่บีบอัด ในขณะที่ตัวถอดรหัสจะขยายขนาดรหัสนี้และสร้างข้อมูลต้นฉบับขึ้นมาใหม่

AI กำเนิด (โดยเฉพาะ GAN) มักจะถูกควบคุมโดยธรรมชาติ การเรียนรู้ของ AI แบบกึ่งควบคุมใช้ตัวอย่างการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับสำหรับการเรียนรู้แบบมีผู้สอนอย่างมีประสิทธิภาพควบคู่ไปกับสื่อการฝึกอบรมที่ไม่มีป้ายกำกับสำหรับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับช่วยอำนวยความสะดวกในการพัฒนาระบบที่สามารถสร้างแบบจำลองการคาดคะเนที่เกินขอบเขตของข้อมูลที่มีป้ายกำกับ

แม้ว่าข้อเท็จจริงที่ว่า AI เชิงกำเนิดมักเชื่อมโยงกับการปลอมแปลงอย่างลึกซึ้ง แต่ก็กลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญมากขึ้นในการทำให้ขั้นตอนซ้ำๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการฝึกหัดสร้างสรรค์ใดๆ

AI เชิงกำเนิดสามารถใช้เวทย์มนตร์ของมันได้ที่ไหน? กรณีการใช้งานยอดนิยม

สิ่งเหล่านี้คือการใช้งาน generative AI ที่มีแนวโน้มมากที่สุด:

1. การสร้างภาพสำหรับภาพประกอบ

การใช้ generative AI แต่ละคนอาจแปลงคำพูดเป็นภาพและสร้างกราฟิกที่สมจริงตามบริบท หัวข้อ หรือสถานที่ที่ระบุ สิ่งสำคัญคือต้องใช้องค์ประกอบกราฟิกเหล่านี้เพื่อเหตุผลเชิงกลยุทธ์ เช่น การออกแบบโฆษณาแคมเปญการตลาด

2. การแปลงรูปภาพเป็นรูปภาพ

บนพื้นฐานของภาพหรือร่างเบื้องต้น สามารถสร้างภาพที่เหมือนจริงได้ สิ่งนี้มีแอปพลิเคชันในการออกแบบแผนที่ แสดงภาพผลลัพธ์ของรังสีเอกซ์ และอื่นๆ อีกมากมาย กรณีการใช้งาน AI กำเนิดเฉพาะนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับภาคการดูแลสุขภาพ

3. การสร้างภาพต่อภาพ

ซึ่งรวมถึงการปรับเปลี่ยนลักษณะภายนอกของภาพ เช่น สี วัสดุ หรือรูปร่าง โดยยังคงรักษาคุณสมบัติที่สำคัญไว้ ตัวอย่างของสิ่งนี้คือการเปลี่ยนภาพถ่ายในตอนกลางวันให้เป็นภาพถ่ายตอนกลางคืน มีแอปพลิเคชันในภาคต่างๆ เช่น การขายปลีกและการเฝ้าระวังด้วยวิดีโอ/ภาพ

4. การเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ทางดนตรี

เป็นไปได้ที่จะใช้เทคโนโลยีการพัฒนาเสียงเพื่อผลิตสื่อเสียงที่สดใหม่สำหรับโฆษณาและวัตถุประสงค์ในการสร้างสรรค์อื่นๆ AI เจเนอเรทีฟสามารถสร้างคลิปสั้นหรือตัวอย่างเสียงที่ช่วยปรับปรุงประสบการณ์การฟังเพลงบนแพลตฟอร์มอื่นๆ เช่น โซเชียลมีเดียหรือ Spotify

5. การสร้างข้อความ

ในภาคส่วนการตลาด เกม และการสื่อสาร AI กำเนิดมักถูกใช้เพื่อสร้างบทสนทนา หัวข้อ และโฆษณา ความสามารถเหล่านี้อาจใช้ในแชทบ็อกซ์แบบเรียลไทม์กับผู้บริโภค หรือสำหรับการสร้างรายละเอียดสินค้า บล็อก และสื่อสังคมออนไลน์

6. การออกแบบอุปกรณ์

AI เชิงกำเนิดสามารถสร้างส่วนประกอบของเครื่องจักรและส่วนประกอบย่อยได้ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบโดยคำนึงถึงประสิทธิภาพของวัสดุ ความชัดเจน และประสิทธิภาพการผลิต ในบางกรณี การออกแบบสามารถป้อนเข้าสู่เครื่องพิมพ์ 3 มิติเพื่อให้ได้ชิ้นส่วน 100% โดยอัตโนมัติ นับเป็นเรื่องมหัศจรรย์จริงๆ!

7. การเข้ารหัส

การพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นอีกแอปพลิเคชั่นหนึ่งของเจเนอเรทีฟเอไอ เนื่องจากความสามารถในการสร้างรหัสโดยไม่ต้องใช้รหัสของมนุษย์ การพัฒนารหัสสามารถทำได้ทั้งสำหรับมืออาชีพและบุคคลที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิค ในแนวทางนี้ AI เชิงกำเนิดจะแสดงถึงขั้นตอนต่อไปในวิวัฒนาการของการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบไม่ใช้โค้ด

AI เจเนอเรทีฟจะเข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์หรือไม่

บางคนกังวลเกี่ยวกับการกำเนิดระบบ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบที่เลียนแบบความเฉลียวฉลาดของมนุษย์โดยการสร้างเรื่องเล่าหรืองานศิลปะที่สมมติขึ้น ส่งผลให้มีการอภิปรายในวงกว้างเกี่ยวกับข้อจำกัดของเทคโนโลยีและอิทธิพลที่มีต่อชีวิตมนุษย์ ผู้คนอาจมองว่า AI เชิงกำเนิดเป็นเครื่องมือแทนที่งาน แม้ว่าเทคโนโลยีใหม่ๆ ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดการพัฒนาตำแหน่งงานใหม่

ภายในปี 2573 AI จะช่วยพัฒนาเศรษฐกิจโลกได้ประมาณ 15.7 ล้านล้านดอลลาร์ หรือ 26% แม้ว่าข้อเท็จจริงที่ว่า AI จะทำให้อุตสาหกรรมบางประเภทเป็นอัตโนมัติ แต่การศึกษาบ่งชี้ว่าการสูญเสียการจ้างงานที่เกิดจากระบบอัตโนมัติมีแนวโน้มที่จะได้รับการชดเชยมากกว่าในระยะยาว เนื่องจากผลกระทบทางเศรษฐกิจที่มากขึ้นทำให้เทคโนโลยีใหม่เหล่านี้เกิดขึ้นได้ Gartner แนะนำว่าเพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน ธุรกิจต่างๆ ควรใช้ generative AI ทันทีโดยการปรับไดนามิกของบุคลากร กระบวนการทางธุรกิจ และเครื่องมือ

อะไรคือความท้าทายของ Generative AI?

แม้ว่า AI กำเนิดอาจดูเหมือนปาฏิหาริย์คริสต์มาสเมื่อคุณใช้งานครั้งแรก แต่ก็มีข้อผิดพลาดเล็กน้อยในตัวเอง ความท้าทายประการแรกคือการยากที่จะควบคุม เนื่องจาก AI กำเนิดมีความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเอง พฤติกรรมของ AI จึงควบคุมและคาดการณ์ได้ยาก บ่อยครั้งที่ผลลัพธ์ที่ส่งมอบต่ำกว่าหรือห่างไกลจากความคาดหวัง

นอกจากนี้ สำหรับอัลกอริทึมในการทำงานให้สำเร็จ จำเป็นต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมหาศาล ด้วยข้อมูลการฝึกที่จำกัด คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่ซ้ำซากและไม่ใช่ต้นฉบับทั้งหมด แอปพลิเคชั่นบางตัวแสดงความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลระดับบุคคลและการแบ่งสาขาทางจริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์

ปัจจุบัน กระแสโฆษณาเกี่ยวกับ AI เชิงกำเนิดอาจมีอยู่ทั่วไปทุกหนทุกแห่ง ทำให้ยากต่อการสร้างความคาดหวังเชิงปฏิบัติสำหรับผลลัพธ์ทางธุรกิจ นี่คือความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในระยะเวลาอันใกล้นี้ ตรวจสอบเฟรมเวิร์ก AI ที่เป็นปัจจุบันและเป็นที่นิยมที่สุดเพื่อทำความเข้าใจขอบเขตและขอบเขตที่แน่นอนของเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่นี้ และเปลี่ยน "ปาฏิหาริย์แห่งคริสต์มาส" ให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่วัดได้อย่างแท้จริง!

ขอบคุณที่อ่านและมีความสุขในวันหยุด!