ปฏิเสธไม่ได้เลยว่า ยุคนี้อะไรก็เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วโดยเฉพาะพฤติกรรมของผู้บริโภคที่ขยับตามเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง จนบางครั้งธุรกิจเองก็แทบตามไม่ทัน และ ในสถานการณ์เช่นนี้ เทคโนโลยี AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ จึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้เข้าใจลูกค้าได้ลึกขึ้น ตอบโจทย์ได้แม่นยำ และวางกลยุทธ์ได้ชาญฉลาดกว่าที่เคย แต่หลายคนอาจยังสงสัยว่า Artificial intelligence หมายถึงอะไร, AI มีกี่ประเภท, หรือแม้แต่การนำมาใช้ในโลกของ AI Marketing ทำได้จริงแค่ไหน?
บทความนี้ เราจะพาทุกคนไปท่องโลกของ AI ว่าคืออะไร มีกี่ประเภท ทำงานอย่างไร และถ้าต้องเริ่มต้นใช้ AI ในธุรกิจมีเครื่องมือไหนที่นิยมใช้กันบ้าง เพื่อให้คุณเข้าใจภาพรวมทั้งหมดก่อนเริ่มใช้งาน AI ในองค์กรของคุณเอง
AI คืออะไร ?
ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligence) คือ เทคโนโลยีที่ออกแบบให้คอมพิวเตอร์สามารถคิด วิเคราะห์ หรือเรียนรู้ได้คล้ายกับมนุษย์ โดยคำว่า AI ย่อมาจาก Artificial Intelligence (AI) ซึ่งหมายถึงการจำลองความสามารถของสมองมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นการจดจำ การประมวลผล การตัดสินใจ หรือแม้แต่การตอบโต้กับสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างอัตโนมัติและแม่นยำ กล่าวง่ายๆ AI คือ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้เครื่องจักร “ฉลาด” ขึ้นมาเหมือนกับมนุษย์นั่นเอง
ส่วนในมุมของความสามารถ AI สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้หลากหลาย เช่น การแยกแยะภาพและเสียง การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLP) ไปจนถึงการทำนายแนวโน้มหรือพฤติกรรมของผู้บริโภค ซึ่งเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้ถูกนำมาใช้ในหลายวงการ ทั้งด้านการตลาด การแพทย์ การเงิน การผลิต และการบริการลูกค้า เพื่อช่วยเพิ่มความเร็ว ลดข้อผิดพลาด และยกระดับประสิทธิภาพในการทำงานให้เหนือกว่ามนุษย์ในบางด้านนั่นเอง
AI มีกี่ประเภท อะไรบ้าง ?
เมื่อพูดถึง AI คืออะไร หลายคนอาจนึกถึงแค่ระบบตอบแชตอัตโนมัติ หรือการแนะนำสินค้าตามความสนใจ แต่ในความจริงแล้ว AI มีอะไรบ้างนั้นหัวข้อนี้เราจะมาจำแนกประเภทของ AI ให้ได้รู้จักกันมากขึ้น โดยเราจะขอแบ่งตามระดับความสามารถในการคิด วิเคราะห์ และพัฒนา ซึ่งเป็นแนวทางที่ได้รับความนิยมในวงการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ดังต่อไปนี้
Artificial Narrow Intelligence (ANI)
Artificial Narrow Intelligence หรือ AI แบบแคบ คือ รูปแบบของ AI ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานเฉพาะด้าน หรือจัดการกับภารกิจเฉพาะทางเพียงอย่างเดียว เช่น วิเคราะห์ข้อมูล แปลภาษา แนะนำสินค้า ฯลฯ โดยไม่สามารถคิดหรือเรียนรู้ข้ามบริบทได้เหมือนกับมนุษย์ ตัวอย่างที่เราคุ้นเคยกันดี ได้แก่ Siri ของ Apple, Google Assistant จาก Google และ Alexa จาก Amazon ที่เครื่องมือเหล่านี้ดูจะเป็นเหมือนกับผู้ช่วยอัจฉริยะที่สามารถสื่อสารและโต้ตอบกับผู้ใช้งานได้ แต่แท้จริงแล้วก็ยังทำงานอยู่ภายใต้ชุดคำสั่งเฉพาะ เช่น การตั้งปลุก เปิดเพลง ค้นหาข้อมูล หรือควบคุมอุปกรณ์ในบ้านอัจฉริยะเท่านั้น
AI เหล่านี้จะไม่สามารถวิเคราะห์สถานการณ์นอกเหนือจากสิ่งที่ถูกฝึกไว้ได้ เช่น ไม่สามารถสรุปกลยุทธ์ธุรกิจจากหลายเงื่อนไข หรือเชื่อมโยงข้อมูลข้ามหมวดหมู่ได้เอง จึงยังอยู่ในขอบเขตของ ANI ที่ฉลาดเฉพาะเรื่อง และไม่สามารถคิดอย่างครอบคลุมแบบมนุษย์ได้นั่นเอง
Artificial General Intelligence (AGI)
Artificial General Intelligence หรือ AI แบบทั่วไป คือ AI ที่มีความสามารถใกล้เคียงกับมนุษย์มากขึ้น โดยสามารถทำงานได้หลากหลายด้านพร้อมกัน เช่น การคิดวิเคราะห์ การเรียนรู้ การเข้าใจภาษา การใช้เหตุผล ฯลฯ ซึ่งแตกต่างจาก AI แบบ ANI ที่ทำได้เพียงอย่างเดียว
AI ประเภทนี้สามารถเรียนรู้ข้ามบริบท และปรับตัวกับสถานการณ์ใหม่ๆ ได้ด้วยตัวเองแบบที่ไม่ต้องถูกโปรแกรมไว้ล่วงหน้า เช่น เข้าใจคำถามที่ซับซ้อน คิดเป็นระบบ หรือสรุปแนวทางแก้ปัญหาด้วยเหตุผลเชิงตรรกะได้ ตัวอย่างของ AI ที่เริ่มเข้าใกล้ความสามารถระดับ AGI ได้แก่ ChatGPT จาก OpenAI, Gemini จาก Google, Claude จาก Anthropic,IBM Watson ที่มีบทบาทในงานวิเคราะห์เชิงลึกระดับองค์กร เป็นต้น
Artificial Superintelligence (ASI)
Artificial Superintelligence หรือ AI ที่เหนือมนุษย์ คือ ระดับสูงสุดของปัญญาประดิษฐ์ที่เชื่อกันว่าจะมีความสามารถในการคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจได้ดีกว่ามนุษย์ในทุกด้าน ไม่ว่าจะเป็นการประมวลผลข้อมูล การวิเคราะห์เชิงลึก การเรียนรู้ การใช้เหตุผล ไปจนถึงการสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ๆ เช่น การค้นคว้าทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนระดับสูง การแก้ปัญหาที่ยุ่งยาก การคิดค้นเทคโนโลยีที่ล้ำหน้าเกินกว่าที่มนุษย์จะจินตนาการได้ เป็นต้น
อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันยังไม่มีตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมของ ASI เพราะยังไม่มีระบบ AI ใดที่สามารถคิดได้เหนือมนุษย์ในทุกมิติ แต่ถึงแม้ว่า ASI จะยังอยู่ในรูปแบบของแนวคิดที่ยังไม่เป็นจริง แต่ก็เป็นเรื่องสำคัญที่ธุรกิจและสังคมควรจับตามอง เพราะหากเกิดขึ้นจริง AI รูปแบบนี้อาจเปลี่ยนวิธีคิดและวิธีทำงานต่างๆ ด้วยเทคโนโลยีไปอย่างสิ้นเชิง
AI มีหลักการทํางานอย่างไร ?
เมื่อพูดถึง การใช้ AI หลายคนอาจสงสัยว่าเบื้องหลังการวิเคราะห์ข้อมูลที่แม่นยำหรือการโต้ตอบที่ดูฉลาดนั้น AI มีหลักการทํางานอย่างไร กันแน่?
คำตอบคือ AI ในยุคนี้ส่วนใหญ่ทำงานโดยอิงกับกระบวนการที่เรียกว่า Machine Learning และ Deep Learning ซึ่งถือเป็นแกนหลักของเทคโนโลยี AI ซึ่งระบบเหล่านี้เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล แล้วนำความรู้ที่ได้ไปใช้ในการทำนาย คาดการณ์ หรือเสนอผลลัพธ์ที่สอดคล้องกับพฤติกรรมของผู้ใช้งาน โดยมีรายละเอียดดังต่อไปนี้
Machine Learning
Machine Learning คือ กระบวนการที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องอาศัยการเขียนโปรแกรมแบบกำหนดคำสั่งล่วงหน้า โดยระบบจะเรียนรู้จากข้อมูลเหล่านั้น เพื่อปรับค่าภายในโมเดล (Parameters) ให้สามารถทำนายหรือตัดสินใจได้แม่นยำยิ่งขึ้นตามข้อมูลที่ได้รับ ซึ่งหลักการทำงานของ Machine Learning โดยทั่วไปจะมีขั้นตอนสำคัญดังนี้
- การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) คือ ข้อมูลที่ดีคือหัวใจของการใช้ Machine Learning หากต้องการให้โมเดลทำงานได้แม่นยำ ข้อมูลต้องมีคุณภาพ มีความเกี่ยวข้องกับปัญหาที่ต้องการแก้ และมีปริมาณเพียงพอ เช่น พฤติกรรมผู้บริโภค ประวัติการสั่งซื้อ การคลิกบนเว็บไซต์ ฯลฯ
- การเลือกอัลกอริธึม (Algorithm Selection) คือ การเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมกับประเภทของข้อมูลและเป้าหมายในการวิเคราะห์เป็นสิ่งสำคัญ โดย Algorithm ของ Machine Learning แบ่งออกได้เป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่
- Supervised Learning คือ การเรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับด้วยการสอนให้ AI ทำนายผลลัพธ์จากข้อมูลที่มีอยู่ เช่น การจำแนกประเภทของลูกค้า การทำนายยอดขาย ฯลฯ
- Unsupervised Learning คือ การเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ เช่น การจัดกลุ่มลูกค้า การหาความสัมพันธ์แฝงในพฤติกรรม ฯลฯ
- Reinforcement Learning คือ ระบบเรียนรู้จากการลองผิดลองถูก เช่น AI ที่เล่นเกมแล้วค่อยๆ เก่งขึ้นจากรางวัลหรือบทลงโทษ เป็นต้น
- การฝึกโมเดล (Training) คือ การฝึกโมเดล (Training) เป็นกระบวนการหลังจากเลือกอัลกอริธึมแล้ว โดยข้อมูลจะถูกป้อนเข้าสู่โมเดลเพื่อให้ระบบเรียนรู้ผ่านการปรับค่าพารามิเตอร์ภายใน เช่น น้ำหนัก (Weights) หรืออัตราการเรียนรู้ (Learning Rate) เป้าหมายคือทำให้ผลลัพธ์ที่ได้จากโมเดลนั้นมีความใกล้เคียงกับคำตอบจริงมากที่สุด และปัจจุบันเราก็มีเครื่องมืออย่าง AutoML ที่ช่วยทำให้ขั้นตอนเหล่านี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ เหมาะสำหรับผู้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ด
- การทดสอบและประเมินผล (Testing & Evaluation) หลังจากฝึกโมเดลเสร็จแล้วจะต้องนำโมเดลไปทดสอบด้วยข้อมูลชุดใหม่ที่ไม่เคยใช้ในการฝึกมาก่อน เพื่อดูว่าโมเดลสามารถทำงานได้แม่นยำแค่ไหนในสถานการณ์จริง กระบวนการนี้ช่วยวัดความสามารถในการทำงานนอกเหนือจากข้อมูลที่ใช้ฝึก และป้องกันปัญหา Overfitting ได้ด้วย
- นำโมเดลไปใช้งานจริง (Deployment) เมื่อโมเดลผ่านการประเมินแล้ว ขั้นตอนสุดท้ายคือการนำไปใช้งานจริงในระบบ เช่น เว็บแอป, ระบบแนะนำสินค้า, เครื่องมือวิเคราะห์ภายในองค์กร ฯลฯ โดยการติดตั้งมักทำร่วมกับ API Gateway เพื่อให้ระบบอื่นเรียกใช้งานโมเดลผ่าน API ได้สะดวกและปลอดภัย
Deep Learning
Deep Learning คือ หนึ่งในเทคนิคของ Machine Learning ที่ใช้ Deep neural networks หรือเครือข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (Layers) เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูง และมีลำดับการประมวลผลแบบชั้นต่อชั้น (Layered Architecture) ซึ่งประกอบด้วย…
- รับข้อมูลเข้า (Input Layer) โดยระบบจะรับข้อมูลดิบ เช่น ภาพ ข้อความ เสียง เข้ามาเป็น Input
- ประมวลผลภายใน (Hidden Layers) โดยข้อมูลจะถูกส่งผ่านชั้นซ่อน (hidden layers) หลายชั้น ซึ่งแต่ละชั้นจะทำหน้าที่แปลง หรือสกัดคุณลักษณะที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ โดยใช้น้ำหนัก (Weights) และ ฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Functions) เช่น ReLU หรือ Sigmoid เพื่อคำนวณค่าในแต่ละ node
- เรียนรู้จากข้อผิดพลาด (Backpropagation) เมื่อได้ผลลัพธ์จาก Output Layer แล้ว ระบบจะเปรียบเทียบกับคำตอบจริง แล้วคำนวณค่าความคลาดเคลื่อน (Error) จากนั้นจะปรับค่าภายใน (Weights) ย้อนกลับเพื่อให้ผลลัพธ์ครั้งถัดไปแม่นยำขึ้น โดยกระบวนการนี้เรียกว่า backpropagation
- ปรับปรุงซ้ำ (Iterative Training) โดย Deep Learning จะเรียนรู้แบบวนซ้ำ (epoch) ด้วยการป้อนข้อมูลชุดเดิมซ้ำหลายรอบ พร้อมปรับค่าภายในทุกครั้งเพื่อให้แม่นยำขึ้นเรื่อยๆ
เห็นว่าซับซ้อนขนาดนี้ก็ไม่ต้องกังวลว่าจะทำไม่ได้ เพราะการประมวลผล Deep Learning ในปัจจุบันสามารถทำได้ง่ายขึ้นด้วยบริการ Cloud เช่น Google Cloud คือ บริการระบบคลาวด์ของ Google ที่มีโซลูชันด้าน AI แบบครบวงจร เช่น Vertex AI, TPU (Tensor Processing Unit) สำหรับการฝึกโมเดลขั้นสูง ขณะเดียวกันก็มี BigQuery คือ ระบบ Data Warehouse จาก Google ที่สามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว และมักถูกใช้ร่วมกับการฝึกโมเดล AI เพื่อดึงข้อมูลมาเทรนนิ่งหรือตรวจสอบผลลัพธ์แบบเรียลไทม์
สรุปความแตกต่างระหว่าง Machine Learning และ Deep Learning คือ
- Machine Learning เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีขนาดเล็กถึงปานกลางและปัญหาที่ไม่ซับซ้อน เช่น การคัดแยกอีเมล การทำนายยอดขายเบื้องต้น ฯลฯ โดยไม่จำเป็นต้องใช้การประมวลผลในระดับสูง และมักต้องอาศัยมนุษย์ในการเลือกคุณลักษณะของข้อมูล (Feature Engineering)
- Deep Learning เหมาะสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน เช่น ภาพ เสียง Natural language processing (NLP) ฯลฯ ซึ่งสามารถเรียนรู้คุณลักษณะจากข้อมูลดิบได้เอง และต้องใช้พลังในการคำนวณสูง เช่น GPU หรือ TPU เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้ได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ
ข้อดี – ข้อเสีย ของการนำ AI มาใช้งานในธุรกิจมีอะไรบ้าง
เรามักได้ยินคำว่า ข้อมูลคือทรัพย์สินขององค์กร ดังนั้น การนำ AI หรือ Artificial Intelligence คือ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เข้ามาใช้ในธุรกิจจึงกลายเป็นทางเลือกที่หลายองค์กรให้ความสนใจ เพราะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดภาระงานซ้ำซากได้อย่างมีนัยสำคัญและยังทำให้การจัดการข้อมูลทำได้อย่างแม่นยำมากขึ้น
แต่ถึงจะมีข้อดีก็มีข้อจำกัดที่ธุรกิจควรพิจารณาเช่นกัน นี่จึงเป็นหัวข้อที่จะพามาดูว่า AI นั้นมีข้อดีหรือข้อเสียอย่างไรบ้างหากนำมาใช้ในธุรกิจ
ข้อดีของการใช้ AI ในธุรกิจ
- ช่วยเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการทำงาน เช่น การประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคแบบเรียลไทม์ เป็นต้น
- ลดต้นทุนแรงงานในระยะยาว โดยเฉพาะในงานที่ทำซ้ำ เช่น การตอบแชต, การตรวจสอบเอกสาร, ระบบจัดการสต๊อก ฯลฯ ที่เราสามารถนำ AI มาทำงานแทนได้
- เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน ด้วยการใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อวางกลยุทธ์การตลาดหรือพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่
- เปิดโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ เช่น การสร้างบริการ AI Assistant, ระบบแนะนำสินค้า, ระบบการให้บริการอัตโนมัติ 24 ชั่วโมงด้วย AI Chat bot เป็นต้น
ข้อเสียของการใช้ AI ในธุรกิจ
- ต้องการข้อมูลจำนวนมากและมีคุณภาพสูงในการใช้งาน เพราะถ้าหากข้อมูลไม่ดี AI ก็จะเรียนรู้ผิดพลาดและให้ผลลัพธ์ที่คลาดเคลื่อนไปด้วย
- ต้นทุนเริ่มต้นอาจจะสูง ทั้งในด้านซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ และบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญที่ต้องใช้เป็นทรัพยากรในการนำ AI มาใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและจริยธรรม โดยเฉพาะกรณีที่ต้องใช้ข้อมูลผู้บริโภคจำนวนมากในการฝึกโมเดล
ไม่เหมาะกับทุกประเภทงาน โดยเฉพาะงานที่ต้องใช้ความเข้าใจบริบทลึกๆ หรืออารมณ์มนุษย์ เช่น การเจรจาต่อรองที่อาจยังต้องพึ่งคนอยู่ เป็นต้น
แนะนำ AI ที่ได้รับความนิยม ในการช่วยงานธุรกิจมีอะไรบ้าง ?
ทุกวันนี้มี AI tools มากมายที่สามารถ plug เข้ากับธุรกิจและการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งด้านการวิเคราะห์ การเขียนคอนเทนต์ และการตัดสินใจ บางเครื่องมือเป็น open source
ที่ปรับใช้ได้ยืดหยุ่น ขณะที่บางแพลตฟอร์ม เช่น Google ก็เริ่มเปิดใช้ AI Overviews / AI Overviews คือ ฟีเจอร์ใหม่ที่เป็น AI Google Search เพื่อช่วยสรุปข้อมูลในการค้นหา เรียกได้ว่า AI เข้ามามีบทบาทในการทำงานมากขึ้น จนถือว่าเริ่มจะมาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของคนทำงานได้บ้างแล้ว
ส่วนถ้าใครยังไม่เคยใช้ เราจะขอแนะนำ AI ที่ได้รับความนิยม ในการช่วยงานธุรกิจว่ามี Tool ตัวไหนที่น่าสนใจบ้าง ดังต่อไปนี้
ChatGPT
ChatGPT คือ AI Tool ยอดนิยมที่พัฒนาโดย OpenAI ซึ่งใช้เทคโนโลยี Generative AI ในรูปแบบของโมเดลภาษา (Large Language Model – LLM) ที่สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้งานผ่านข้อความได้อย่างเป็นธรรมชาติ
จุดเด่นของ ChatGPT คือความสามารถในการเข้าใจภาษา, ตอบคำถาม, เขียนบทความ, สรุปเนื้อหา, แปลภาษา หรือแม้กระทั่งเขียนโค้ดได้ในบางกรณี
สำหรับภาคธุรกิจและการตลาด ChatGPT ถูกนำมาใช้งานในหลายด้าน เช่น
- เขียนคอนเทนต์หรือแคปชันให้ตรงกับ Intent ของกลุ่มเป้าหมาย
- ช่วยร่างอีเมล ตอบแชต หรือสคริปต์พนักงานขาย
- วิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นผ่านการตั้งคำถาม (Prompt)
นอกจากนี้ยังมีการพัฒนา ChatGPT เสริมในเชิงการใช้งาน เช่น SearchGPT / SearchGPT คือ โซลูชันที่นำพลังของ ChatGPT มารวมกับการค้นหาข้อมูลจากเว็บไซต์หรือฐานข้อมูลเฉพาะของธุรกิจ โดยเฉพาะในระบบ Intranet, Knowledge Base และเว็บอีคอมเมิร์ซ ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถค้นหาข้อมูลภายในระบบของตนเอง ได้ง่ายขึ้นผ่านการถาม-ตอบกับ AI เลย
Vertex AI
Vertex AI คือ แพลตฟอร์ม AI จาก Google Cloud ที่ออกแบบมาเพื่อให้องค์กรสามารถสร้าง ฝึก และนำโมเดล Machine Learning และ Deep Learning ไปใช้งานจริงได้อย่างครบวงจรในระบบเดียว โดยไม่จำเป็นต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อนเหมือนในอดีต
จุดเด่นของ Vertex AI คือการรวมเครื่องมือทุกอย่างที่จำเป็นสำหรับการทำ AI Workflow มาไว้ในที่เดียว ตั้งแต่การจัดการข้อมูล (Data Management), การฝึกโมเดล (Model Training), การประเมินผล (Model Evaluation),การ Deploy โมเดลให้เรียกใช้งานผ่าน API ได้ และการสร้าง AI Solution ผ่าน AutoML หรือ Custom Model
ฟังก์ชันสำคัญที่ทำให้ Vertex AI เหมาะสำหรับธุรกิจ ได้แก่
- รองรับทั้งผู้ใช้งานทั่วไปที่ไม่มีความรู้ด้านโค้ด และนักพัฒนาแบบ Full Stack AI
- สามารถฝึกโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วด้วย TPU และ GPU บน Google Cloud
- เชื่อมต่อกับระบบอื่นผ่าน API ได้สะดวก
- มี Workflow แบบ Drag & Drop ให้ใช้งานง่ายโดยไม่ต้องเขียนโค้ด
ทั้งหมดนี้ทำให้ Vertex AI กลายเป็น AI Tool ที่เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการพัฒนา AI Solution ภายใน โดยไม่ต้องลงทุนสูงในทีม Data Science หรือโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่
Gemini
Gemini คือ แพลตฟอร์ม AI รุ่นใหม่จาก Google ที่พัฒนาต่อจาก Bard โดยออกแบบให้เป็นโมเดลภาษาอเนกประสงค์ (Multimodal Language Model) ที่สามารถรับข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง หรือแม้แต่โค้ด ทำให้ Gemini มีความสามารถที่ยืดหยุ่นมากขึ้น เหมาะกับการใช้งานทั้งในชีวิตประจำวันและเชิงธุรกิจ
ในด้านจุดเด่นของ Gemini จะผสมผสานเทคโนโลยีจาก Google DeepMind กับระบบข้อมูลขนาดใหญ่ที่ Google ใช้ในการเทรนโมเดล เช่น ข้อมูลจาก Search, YouTube, เอกสารภายใน Google Workspace ฯลฯ ทำให้โมเดลนี้สามารถเข้าใจบริบทได้ดีขึ้น สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งพร้อมกัน รองรับการใช้งานแบบ Multimodal และพร้อมเชื่อมต่อกับบริการใน Ecosystem ของ Google ได้อย่างราบรื่น
ทุกวันนี้ Gemini จึงถูกนำไปใช้ร่วมกับหลายบริการของ Google เช่น Google Workspace (Docs, Sheets, Gmail), Search, Chrome และกำลังขยายไปยัง Android และบริการ Cloud ต่างๆ ด้วย
Midjourney
Midjourney คือ เครื่องมือ AI ที่สร้างภาพจากข้อความ (Text-to-Image Generator) ซึ่งได้รับความนิยมอย่างมากในสายงานครีเอทีฟและการตลาด โดยผู้ใช้งานเพียงแค่พิมพ์ข้อความคำสั่ง (Prompt) ลงไป พร้อมรองรับคำสั่งปรับภาพ เช่น สร้างหลายเวอร์ชัน, ขยาย (Upscale), สุ่มใหม่ ฯลฯ หลังจากนั้นระบบก็จะสร้างภาพกราฟิกตามจินตนาการของเราออกมาได้ในไม่กี่วินาที
จุดเด่นคือสร้างภาพที่มีคุณภาพสูง สไตล์เลือกได้เอง และมีความเป็นศิลปะ รวมถึงมีฟังก์ชันปรับแต่ง เช่น การ Upscale, การสุ่มเวอร์ชันใหม่ หรือการสร้างหลายภาพในครั้งเดียว จึงเหมาะสำหรับงานออกแบบโลโก้, moodboard, concept art, โปรเจกต์การตลาด หรือแม้กระทั่ง NFT ด้วย
Perplexity
Perplexity คือ แพลตฟอร์ม AI ที่ทำหน้าที่คล้ายกับ Search Engine + Smart Assistant โดยผสมผสานความสามารถของ AI ในการตอบคำถามกับการอ้างอิงแหล่งที่มาแบบเรียลไทม์ให้กับผู้ใช้งาน
จุดเด่นของ Perplexity คือ การตอบคำถามพร้อมกับแสดงแหล่งข้อมูลที่ใช้ในการตอบแบบละเอียด ทำให้ผู้ใช้งานมั่นใจได้ว่าสิ่งที่ได้รับมีความน่าเชื่อถือและสามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ จะต่างจาก ChatGPT ที่อาจให้คำตอบโดยไม่บอกแหล่งที่มา เนื่องจาก Perplexity จะดึงข้อมูลจากเว็บไซต์จริง แล้วสรุปคำตอบพร้อมลิงก์ประกอบให้ทันทีในหน้าผลลัพธ์ อีกทั้งยังรองรับการตั้งคำถามหลายรูปแบบ เช่น คำถามทั่วไป, เปรียบเทียบ, วิเคราะห์ หรือแม้แต่สรุปเนื้อหาจากหน้าเว็บที่ป้อนเข้าไปก็ได้เช่นเดียวกัน
AI คือนวัตกรรมที่จะเข้ามายกระดับการเติบโตให้ธุรกิจของคุณในปีนี้
AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ คือ เทคโนโลยีที่สามารถเรียนรู้ คิด วิเคราะห์ และตอบสนองได้คล้ายกับมนุษย์ โดยมีหัวใจหลักคือการทำงานผ่านระบบ Machine Learning และ Deep Learning ซึ่งทำให้ AI เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้นเรื่อย ๆ จากข้อมูลที่ได้เรียนรู้ ซึ่งในบทความนี้ เราก็ได้เห็นแล้วว่า AI คืออะไร AI ทำงานอย่างไร มีกี่ประเภท และสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้แบบไหนบ้าง
ดังนั้น การใช้ AI จึงไม่ใช่เรื่องไกลตัวสำหรับคนทำงานหรือเจ้าของธุรกิจอีกต่อไป แต่จะกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่จะเข้ามาช่วยเพื่อความแม่นยำ ลดต้นทุน และยกระดับการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
และถ้าคุณต้องการเริ่มต้นใช้งาน AI อย่างเป็นระบบ โดยมี Objective ในการใช้เพื่อการทำธุรกิจหรือการทำ Digital Marketing NerdOptimize คือผู้เชี่ยวชาญที่สามารถช่วยคุณได้ เพราะเราสามารถช่วยประเมินและเลือก AI Tools ที่เหมาะสม เพื่อนำมา Plug-in เข้ากับระบบ SEO ของธุรกิจคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ธุรกิจของคุณทำ SEO ได้อย่างมีประสิทธิภาพและแซงหน้าคู่แข่งไปได้ไกลกว่าที่เคย
พร้อมหรือยังที่จะเปลี่ยนแนวทางการทำตลาดของคุณด้วย AI? ติดต่อ NerdOptimize เพื่อเริ่มต้นปรับ SEO และการติดตั้ง AI มาใช้งานให้ธุรกิจของคุณได้เลย คลิกที่ลิงก์นี้
