ทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่าง AI และ Gen AI

แม้ว่า AI จะเป็นคำศัพท์มาระยะหนึ่งแล้ว แต่การเกิดขึ้นของเทคโนโลยีอย่าง ChatGPT ได้ผลักดันให้ Generative AI (Gen AI) กลายเป็นที่สนใจ หลายคนคิดว่าเป็นเพียงชื่อที่แตกต่างกันสำหรับเทคโนโลยีแห่งอนาคตแบบเดียวกัน อย่างไรก็ตาม ความเป็นจริงนั้นซับซ้อนกว่ามาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเราพิจารณาถึงบทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ ขณะที่เราเปิดเผยเทคโนโลยีเหล่านี้ เราจะไม่เพียงแต่ค้นพบคำจำกัดความเท่านั้น แต่ยังรวมถึงผลกระทบและศักยภาพที่แตกต่างกันอีกด้วย

ในคู่มือนี้ เราจะสำรวจ:

• AI และ Generative AI Defined: เจาะลึกศัพท์เฉพาะไปสู่สิ่งที่สำคัญ
• วิวัฒนาการและเทคโนโลยี: จากประวัติศาสตร์สู่เทคโนโลยีหลักที่ทำให้พวกเขาแตกต่าง
• ความสามารถและการใช้งาน: ทำความเข้าใจจุดแข็งและการใช้งานที่เป็นเอกลักษณ์
• การเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรม: วิธีที่พวกเขากำลังปรับเปลี่ยนภาคส่วนต่างๆ
• มองไปข้างหน้า: แนวโน้มในอนาคต ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม และการเลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสม

ป.ล. ที่ Miquido เราไม่ใช่แค่ผู้สังเกตการณ์วิวัฒนาการนี้เท่านั้น เราเป็นผู้เข้าร่วมที่กระตือรือร้น งานของเราในการพัฒนาโซลูชัน AI และ Gen AI ครอบคลุมอุตสาหกรรมต่างๆ ขับเคลื่อนนวัตกรรม และแก้ไขปัญหาความท้าทายในโลกแห่งความเป็นจริง

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นการสร้างเครื่องจักรที่มีพฤติกรรมอัจฉริยะโดยเฉพาะ เป็นศาสตร์แห่งการออกแบบอัลกอริธึมและระบบอัจฉริยะที่สามารถทำงานที่มักต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ได้ ซึ่งรวมถึงการแก้ปัญหา การจดจำคำพูด การแปลภาษา และการตัดสินใจ AI มีตั้งแต่ผู้ช่วยเสียงของสมาร์ทโฟนของคุณไปจนถึงอัลกอริธึมที่ซับซ้อนซึ่งขับเคลื่อนการตัดสินใจในด้านการเงินและการดูแลสุขภาพ

เจเนอเรทีฟเอไอ (Gen AI) คืออะไร?

Generative AI (Gen AI) แสดงถึงก้าวต่อไปของวิวัฒนาการของ AI เป็นส่วนย่อยของ AI ที่เน้นไปที่การสร้างเนื้อหาใหม่และเนื้อหาต้นฉบับ ต่างจากระบบ AI แบบดั้งเดิมที่ทำงานตามข้อมูลและกฎที่มีอยู่แล้ว Generative AI สร้างข้อมูลและแนวคิดใหม่ๆ ตั้งแต่งานศิลปะดิจิทัลไปจนถึงองค์ประกอบข้อความแบบใหม่ ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง เช่น การเรียนรู้เชิงลึก เพื่อไม่เพียงวิเคราะห์ แต่ยังสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์และเกี่ยวข้องกับบริบทอีกด้วย

ติดตามไทม์ไลน์: การเดินทางของ AI สู่ Gen AI

การเปลี่ยนจาก AI มาเป็น Generative AI ถือเป็นก้าวสำคัญในประวัติศาสตร์ของเทคโนโลยี รากฐานของ AI ย้อนกลับไปใน ทศวรรษ 1950 ด้วยการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมอย่างง่ายและการทดสอบทัวริง ซึ่งออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถของเครื่องจักรในการแสดงพฤติกรรมอันชาญฉลาด อย่างไรก็ตาม จนกระทั่งการเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่และพลังการคำนวณขั้นสูงในศตวรรษที่ 21 AI ก็เริ่มเฟื่องฟูอย่างแท้จริง

การพัฒนาที่สำคัญ ได้แก่ :

• Deep Blue และ Chess: ในปี 1997 Deep Blue ของ IBM กลายเป็นระบบคอมพิวเตอร์เครื่องแรกที่สามารถเอาชนะ Garry Kasparov แชมป์หมากรุกโลกที่ครองราชย์ได้ โดยแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
• การปฏิวัติการเรียนรู้เชิงลึก: ในช่วงปี 2010 มีการเรียนรู้เชิงลึกเพิ่มมากขึ้น ซึ่งเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม สิ่งนี้ได้เปลี่ยนแปลงความสามารถของ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจดจำรูปภาพและคำพูด
• การเพิ่มขึ้นของโมเดล Generative: กลางทศวรรษ 2010 ได้เห็นการเกิดขึ้นของโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ เช่น GAN ( Generative Adversarial Networks ) ซึ่งสามารถสร้างภาพและงานศิลปะที่สมจริงได้
• ความก้าวหน้าด้านการประมวลผลภาษา: เครื่องมืออย่าง GPT-3 ของ OpenAI ที่เปิดตัวในปี 2020 ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญในการประมวลผลและการสร้างภาษาธรรมชาติ โดยนำเสนอความสามารถตั้งแต่การเขียนเรียงความไปจนถึงการเขียนโค้ด

เหตุการณ์สำคัญเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของ AI จากระบบที่อิงกฎไปสู่พลังในการปรับตัวและสร้างสรรค์ ในปัจจุบัน Generative AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือสำหรับระบบอัตโนมัติเท่านั้น แต่ยังเป็นตัวเร่งให้เกิดนวัตกรรม ซึ่งพลิกโฉมอุตสาหกรรมตั้งแต่ความบันเทิงไปจนถึงการดูแลสุขภาพ

AI กับ AI เจนเนอเรทีฟ: เทคโนโลยีพื้นฐานและอัลกอริทึม

ตอนนี้เราได้ครอบคลุมพื้นฐานแล้ว ก็ถึงเวลาที่จะหารือเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง AI และ Gen AI ในแง่ของกรอบเทคโนโลยีและอัลกอริธึม หากต้องการเข้าใจ Gen AI อย่างครบถ้วน เราต้องเข้าใจก่อนว่า AI ทำงานอย่างไร ความรู้พื้นฐานนี้ไม่เพียงแต่ให้ความกระจ่างถึงความซับซ้อนของ AI เท่านั้น แต่ยังช่วยในการทำความเข้าใจเทคโนโลยีที่ซับซ้อนของ Generative AI อีกด้วย

อัลกอริธึม AI แบบดั้งเดิม:

ฟังก์ชันการทำงานของ AI สร้างขึ้นบนพื้นฐานของอัลกอริธึมที่หลากหลาย ซึ่งแต่ละอัลกอริธึมได้รับการออกแบบมาเพื่อดำเนินงานที่แตกต่างกันอย่างมีประสิทธิภาพ

ระบบ AI แบบดั้งเดิมมักใช้แผนผังการตัดสินใจที่สะท้อนการตัดสินใจของมนุษย์ โดยแสดงให้เห็นว่า AI สามารถจำลองกระบวนการเชิงตรรกะของเราได้อย่างไร ระบบเหล่านี้มีความเป็นเลิศในการระบุรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของความสามารถของ AI ในการจำลองการตัดสินใจแบบมนุษย์

การเรียนรู้ของเครื่อง: องค์ประกอบหลัก

ความสามารถส่วนใหญ่ของ AI อยู่ที่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริธึมเหล่านี้ซึ่งใช้ข้อมูลการฝึกอบรม ได้รับการฝึกฝนให้จดจำรูปแบบและทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล เทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก และเครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน เป็นส่วนสำคัญในพื้นที่นี้ ช่วยให้ AI สามารถเรียนรู้และปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่ได้ การใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับในสถานการณ์การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเป็นตัวอย่างคลาสสิก โดยที่ AI ได้รับการฝึกอบรมให้ระบุและจัดหมวดหมู่ข้อมูลตามป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

โครงข่ายประสาทเทียม: การจดจำรูปแบบขั้นสูง

โครงข่ายประสาทเทียมที่เจาะลึกยิ่งขึ้นแสดงถึงระดับขั้นสูงของ AI ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในสาขาต่างๆ เช่น โครงสร้างเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเลียนแบบความสามารถของสมองมนุษย์ในการรับรู้และตีความรูปแบบที่ซับซ้อน พวกเขามีบทบาทสำคัญในงานที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลทางประสาทสัมผัสที่กว้างขวาง เช่น ในการรู้จำภาพและคำพูด ความสามารถของโครงข่ายประสาทเทียมในการประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้พวกมันมีคุณค่าอย่างยิ่งในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อน

อัลกอริธึม AI เจนเนอเรชั่น:

Generative AI แตกต่างจาก AI แบบดั้งเดิม รวมถึงรูปแบบของ AI ที่อ่อนแอซึ่งออกแบบมาเพื่องานที่แคบและเฉพาะเจาะจง Gen AI มุ่งเน้นไปที่ความสามารถที่กว้างขึ้นและไดนามิกมากขึ้น มันก้าวข้ามการประมวลผลข้อมูลง่ายๆ โดยเข้าสู่ขอบเขตของการสร้างสรรค์เนื้อหาใหม่และเนื้อหาต้นฉบับ การเปลี่ยนแปลงจากการตีความข้อมูลเพียงอย่างเดียวไปสู่การสร้างเนื้อหานี้ถือเป็นวิวัฒนาการที่สำคัญในภูมิทัศน์ของ AI

การเรียนรู้เชิงลึก: หัวใจสำคัญของ Gen AI

การเรียนรู้เชิงลึกมีบทบาทสำคัญใน Gen AI เนื่องจากเป็นชุดย่อยขั้นสูงของการเรียนรู้ของเครื่อง จึงใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นที่สามารถประมวลผลและเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล เช่น ข้อความและรูปภาพ ความสามารถนี้เป็นหัวใจสำคัญของความสามารถของ Gen AI ในการวิเคราะห์และสร้างรูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อน ทำให้กลายเป็นเครื่องมืออันทรงพลังในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการสร้างเนื้อหา

โมเดลกำเนิด: GAN และ VAE

ระดับแนวหน้าของ Gen AI คือโมเดลเชิงกำเนิด เช่น Generative Adversarial Networks (GAN) และ Variational Autoencoders (VAE) ตัวอย่างเช่น GAN ใช้ ANN สองตัวในการทำงานร่วมกันโดยกำเนิดและแบ่งแยก ซึ่งขยายความเป็นไปได้อย่างมากในสิ่งที่ AI สามารถทำได้ กลไกที่เป็นเอกลักษณ์นี้ช่วยให้ GAN สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ได้รับการขัดเกลาและซับซ้อนสูง ซึ่งเป็นกระบวนการที่เป็นศูนย์กลางของธรรมชาติที่เป็นนวัตกรรมใหม่ของ Gen AI

ความแตกต่างระหว่างกรอบเทคโนโลยีของ AI และ Gen AI

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง AI และ Gen AI อยู่ที่ความซับซ้อนและวัตถุประสงค์ของอัลกอริทึม

• แนวทางที่มีโครงสร้างของ AI: AI แบบดั้งเดิมมีความเป็นเลิศในด้านการวิเคราะห์ การตัดสินใจ และการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ ซึ่งประสบความสำเร็จในสภาพแวดล้อมที่มีการกำหนดวัตถุประสงค์และพารามิเตอร์ไว้อย่างชัดเจน วิธีการที่มีโครงสร้างนี้เห็นได้ชัดในการใช้งานตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลไปจนถึงระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อน
• Creative Frontier ของ Gen AI: ในทางตรงกันข้าม Generative AI มุ่งเน้นไปที่โดเมนที่มีความไดนามิกและสร้างสรรค์มากขึ้น ได้รับการออกแบบมาเพื่อไม่เพียงแต่วิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่เท่านั้น แต่ยังใช้เป็นรากฐานในการสร้างผลลัพธ์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่อีกด้วย สิ่งนี้ต้องการความสามารถในการปรับตัวและความสามารถในการเรียนรู้ขั้นสูงในระดับที่สูงขึ้น ทำให้ Gen AI โดดเด่นในฐานะเครื่องมือสำหรับนวัตกรรมและการสร้างสรรค์

กรณีการใช้งาน AI และ Generative AI

การทำความเข้าใจการใช้งานจริงของ AI และการค้นพบกรณีการใช้งาน Generative AI ช่วยแสดงให้เห็นถึงผลกระทบในการเปลี่ยนแปลง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาสามารถแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงในโดเมนต่างๆ ได้อย่างไร

กรณีการใช้งาน AI แบบดั้งเดิม

• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: AI ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การผลิตและการขนส่ง สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ โดยจะวิเคราะห์ข้อมูลจากเครื่องจักรเพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น ช่วยอำนวยความสะดวกในการบำรุงรักษาเชิงรุก และลดเวลาหยุดทำงานให้เหลือน้อยที่สุด
• การตรวจจับการฉ้อโกง: ในภาคการเงิน อัลกอริธึม AI มีบทบาทสำคัญในการตรวจจับการฉ้อโกง โดยการพิจารณารูปแบบธุรกรรมอย่างละเอียด ระบบเหล่านี้จะระบุรูปแบบที่บ่งบอกถึงการฉ้อโกง ซึ่งช่วยเพิ่มความปลอดภัยและการปกป้องทรัพย์สิน
• คำแนะนำส่วนบุคคล: AI เป็นตัวเปลี่ยนเกมในอีคอมเมิร์ซและบริการสตรีมมิ่ง โดยเสนอคำแนะนำส่วนบุคคล สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้และสร้างคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสม เสริมสร้างประสบการณ์และการมีส่วนร่วมของลูกค้า
• กระบวนการทางธุรกิจอัตโนมัติ: AI กำลังปฏิวัติกระบวนการทางธุรกิจผ่านระบบอัตโนมัติของงานต่างๆ เช่น การประมวลผลเอกสารและการป้อนข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพ และช่วยให้พนักงานที่เป็นมนุษย์มุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อนได้

กรณีการใช้งาน AI ทั่วไป

• การสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ: เครื่องมือ Generative AI ถูกนำมาใช้ในสื่อและการโฆษณาสำหรับการสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ ตั้งแต่ข่าวสารไปจนถึงสำเนาทางการตลาด จึงทำให้การสร้างเนื้อหาคล่องตัวขึ้น
• ศิลปะที่สร้างโดย AI: Generative AI เป็นเลิศในขอบเขตของศิลปะดิจิทัลและดนตรี การเรียนรู้จากเนื้อหาที่มีอยู่ เครื่องมือเหล่านี้สามารถสร้างงานศิลปะและการประพันธ์เพลงที่มีเอกลักษณ์ ถือเป็นก้าวใหม่ของ AI ที่สร้างสรรค์
• การสร้างข้อมูลสังเคราะห์: บทบาทสำคัญของ Gen AI คือการสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งมีคุณค่าในสถานการณ์ที่ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงมีจำกัดหรือมีความละเอียดอ่อนต่อความเป็นส่วนตัว
• การกลั่นกรองเนื้อหาอัตโนมัติ: โมเดล AI เจนเนอเรชั่นถูกนำมาใช้มากขึ้นในการกลั่นกรองเนื้อหาบนโซเชียลมีเดียและแพลตฟอร์มดิจิทัล โดยวิเคราะห์เนื้อหามากมายที่ผู้ใช้สร้างขึ้นเพื่อกรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือเป็นอันตราย

การผสมผสาน AI แบบดั้งเดิมหรือ Generative AI ขั้นสูงในภาคส่วนต่างๆ แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเปลี่ยนแปลง ตั้งแต่ Google Assistant ในชีวิตประจำวันของเราไปจนถึงการวิเคราะห์ขั้นสูงในอุตสาหกรรม เทคโนโลยีเหล่านี้กำลังกำหนดขอบเขตใหม่ของการโต้ตอบของผู้ใช้ การแสดงออกที่สร้างสรรค์ และประสิทธิภาพทางธุรกิจ

ผลกระทบของ AI และ Generative AI ต่ออุตสาหกรรมต่างๆ

การปฏิวัติที่เกิดจากปัญญาประดิษฐ์และ Generative AI กำลังเปลี่ยนแปลงการดำเนินงาน กลยุทธ์ และการโต้ตอบของผู้บริโภคในอุตสาหกรรมต่างๆ โดยพื้นฐานแล้ว

การวิจัยของ McKinsey เน้นย้ำว่าเทคโนโลยีเหล่านี้เป็นตัวขับเคลื่อนเศรษฐกิจที่สำคัญ ซึ่งอาจเพิ่ม มูลค่านับล้านล้าน ให้กับเศรษฐกิจโลก รายงานของ Deloitte แสดงให้เห็นว่า 42% ของบริษัทต่างๆ กำลังทดลองใช้ Gen AI โดย 15% ได้ นำ Gen AI นี้ไปใช้ในกลยุทธ์ของพวกเขาอย่างจริงจัง

การสำรวจของ Salesforce อีกฉบับเผยให้เห็นว่า 70% ของกลุ่ม Gen Z มีส่วนร่วมกับแอปพลิเคชัน Gen AI ซึ่งบ่งชี้ถึงการเปลี่ยนแปลงในการใช้เทคโนโลยีตามรุ่น การนำไปใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมและประชากรศาสตร์นี้เน้นย้ำถึงพลังการเปลี่ยนแปลงของปัญญาประดิษฐ์

ต่อไปนี้คือวิธีที่ AI และ Generative AI เปลี่ยนโฉมภาคส่วนสำคัญๆ พร้อมตัวอย่างการใช้งานที่โดดเด่นในแต่ละส่วน

การธนาคารและการเงิน

McKinsey คาดการณ์ว่ามูลค่าเพิ่มต่อปีที่อาจเกิดขึ้นในระบบธนาคาร จะอยู่ที่ 200 พันล้านดอลลาร์ถึง 340 พันล้านดอลลาร์ เนื่องจาก Gen AI ตัวอย่าง ได้แก่ โซลูชัน AI เช่น ZestFinance ซึ่งใช้ AI ในการพิจารณาสินเชื่อ และ KAI ของ Kasisto ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI แบบสนทนาที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการบริการลูกค้าในการธนาคาร Gen AI กำลังเปลี่ยนแปลงภาคส่วนด้วยนวัตกรรมอย่าง Upstart ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการให้กู้ยืมที่ใช้ AI เพื่อปรับปรุงการประมวลผลสินเชื่อและการประเมินความเสี่ยง

การค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภค

ในสินค้าค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภค ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจาก Gen AI อยู่ระหว่าง 400 พันล้านดอลลาร์ถึง 660 พันล้านดอลลาร์ ต่อปี แอปพลิเคชัน AI เช่น เครื่องมือแนะนำที่ขับเคลื่อนโดย AI ของ Shopify เป็นตัวอย่างแนวโน้มการเติบโตของ ฟีเจอร์ AI ในแอปบนมือถือ ช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมและการปรับเปลี่ยนในแบบของผู้ใช้ Gen AI กำลังยกระดับภาคส่วนนี้ต่อไปด้วยเครื่องมือเช่น Persado ซึ่งใช้ AI เพื่อสร้างภาษาทางการตลาดที่เหมาะสมที่สุด ปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้าและการขาย

สื่อ เทคโนโลยี และความบันเทิง

ในด้านสื่อและเทคโนโลยี AI เป็นส่วนสำคัญสำหรับการสร้างเนื้อหาและการมีส่วนร่วมของผู้ชม โดยมีตัวอย่างเช่น Adobe Sensei ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI และการเรียนรู้ของเครื่องที่ขับเคลื่อนเครื่องมือสร้างสรรค์ Gen AI ก้าวเข้าสู่แพลตฟอร์มอย่าง Runway ML ช่วยให้ผู้สร้างสามารถสร้างเอฟเฟกต์ภาพและงานศิลปะที่เป็นเอกลักษณ์ ซึ่งจะเป็นการขยายความเป็นไปได้ที่สร้างสรรค์

เภสัชกรรมและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ

บทบาทของ AI ในด้านเภสัชกรรมและวิทยาศาสตร์ชีวภาพได้รับการยกตัวอย่างจากแพลตฟอร์มอย่าง Atomwise ซึ่งใช้ AI ในการค้นพบยา และ AI ของ DeepMind วิธีแก้ปัญหาการพับโปรตีน Generative AI เร่งกระบวนการเหล่านี้ด้วยแอปพลิเคชันเช่น Insilico Medicine ซึ่งเชี่ยวชาญด้านการค้นพบยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการวิจัยเรื่องอายุ

ข้อมูลเชิงลึกของ Miquido: Miquido เชื่อในศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ Generative AI ภายในขอบเขตธุรกิจ ด้วยการมุ่งเน้นไปที่ การพัฒนาแอป Generative AI ทำให้ Miquido วางตำแหน่งตัวเองในระดับแนวหน้าของคลื่นเทคโนโลยีนี้ โดยนำเสนอโซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมที่ตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของอุตสาหกรรม ดังนั้นจึงกำหนดมาตรฐานใหม่ในนวัตกรรมดิจิทัล

ความแตกต่างระหว่าง AI และ Gen AI คืออะไร: การเปรียบเทียบอย่างรวดเร็ว

ในภูมิทัศน์ของเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่าง AI และ Gen AI เป็นสิ่งสำคัญ นี่คือตารางเปรียบเทียบโดยย่อที่เน้นความแตกต่างที่สำคัญ:

การยกระดับอนาคต: แนวโน้มและการพัฒนาด้าน AI และ Gen AI

ตั้งแต่เทรนด์ AI ล่าสุดในแอปมือถือไปจนถึงความสามารถที่กว้างขวางของ Generative AI ภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปของปัญญาประดิษฐ์กำลังปูทางไปสู่การเปลี่ยนแปลงทางนวัตกรรม

เจเนอเรทีฟวิดีโอและโมเดลมัลติโมดัล

การก้าวกระโดดจากภาพนิ่งและข้อความไปสู่การสร้างวิดีโอถือเป็นก้าวสำคัญในวิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์ เครื่องมืออย่าง Deepfake เทคโนโลยีและ Project Aero ของ Adobe ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างเนื้อหาวิดีโอที่สมจริงได้อันดับต้นๆ

โมเดลต่อเนื่องหลายรูปแบบ เช่น DALL-E ของ OpenAI ซึ่งสามารถตีความและสร้างเนื้อหาหลายรูปแบบ ก็กำลังได้รับความนิยมเช่นกัน การผสมผสานความสามารถของ AI นี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังคาดว่าจะปฏิวัติอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การโฆษณาและความบันเทิง โดยนำเสนอเนื้อหาที่ดื่มด่ำและโต้ตอบได้มากขึ้น

เคล็ดลับสำหรับมือโปร: ธุรกิจในอุตสาหกรรมสร้างสรรค์ควรเริ่มสำรวจเครื่องมือเหล่านี้เพื่อสร้างเนื้อหามัลติมีเดียที่น่าสนใจ และก้าวนำหน้าในตลาดที่มีการแข่งขันสูง

บูมการออกแบบเชิงสร้างสรรค์ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์

การออกแบบเชิงสร้างสรรค์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในซอฟต์แวร์ CAD เช่น Autodesk Fusion 360 กำลังเปลี่ยนแปลงสาขาต่างๆ เช่น วิศวกรรมศาสตร์และสถาปัตยกรรม ด้วยการป้อนเป้าหมายและพารามิเตอร์การออกแบบ อัลกอริธึม AI มอบโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมมากมาย ซึ่งบางวิธีอาจไม่สามารถทำได้ด้วยวิธีการแบบเดิมๆ ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเวลาในการพัฒนาเท่านั้น แต่ยังเปิดขอบเขตความเป็นไปได้ในการสร้างสรรค์ ซึ่งอาจช่วยลดต้นทุนวัสดุและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมอีกด้วย

เคล็ดลับสำหรับมือโปร: ใช้ซอฟต์แวร์การออกแบบเชิงสร้างสรรค์เพื่อสำรวจโซลูชันที่เป็นนวัตกรรม ซึ่งอาจช่วยลดต้นทุนและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมได้

ควอนตัม AI และ Web3

จุดตัดระหว่างคอมพิวเตอร์ควอนตัมและ AI โดยเฉพาะในบริบทของ Web3 แสดงถึงการทำงานร่วมกันแห่งอนาคต Quantum AI ซึ่งมีความสามารถในการประมวลผลการคำนวณที่ซับซ้อนอย่างรวดเร็ว สามารถเร่งงานต่างๆ เช่น การประมวลผลการเข้ารหัสและการจำลองที่ซับซ้อนได้ ลักษณะการกระจายอำนาจของ Web3 เมื่อรวมกับ Quantum AI สามารถปรับปรุงความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวในธุรกรรมดิจิทัลและการจัดการข้อมูลได้

เคล็ดลับสำหรับมือโปร: นักสร้างสรรค์เทคโนโลยี สำรวจความสามารถของ Quantum AI สำหรับแอปพลิเคชันที่มีความปลอดภัยสูงและรวดเร็วในภูมิทัศน์ Web3 ที่เกิดขึ้นใหม่

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

GPT-3 และโมเดลที่คล้ายกันกำลังปฏิวัติวิธีที่เราโต้ตอบกับ AI พวกเขาไม่ได้เป็นเพียงเกี่ยวกับการสร้างข้อความ แต่ยังเกี่ยวกับการทำความเข้าใจบริบทและความแตกต่างในภาษามนุษย์ด้วย เทคโนโลยีนี้เป็นการค้นหาการใช้งานในหลากหลายสาขา ตั้งแต่การสร้างเนื้อหาทางการศึกษาไปจนถึงการให้ความช่วยเหลือในการเตรียมเอกสารทางกฎหมาย

เคล็ดลับสำหรับมือโปร: ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากโมเดลเหล่านี้เพื่อสร้างเนื้อหา การบริการลูกค้า หรือแม้แต่การเขียนโค้ดโดยอัตโนมัติ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและนวัตกรรม

ตัวแทนอิสระ

การพัฒนาตัวแทนอัตโนมัติถือเป็นยุคใหม่ของแอปพลิเคชัน AI ตัวแทนเหล่านี้ซึ่งมีความสามารถในการตัดสินใจและเรียนรู้อย่างเป็นอิสระ ได้รับการกำหนดให้เปลี่ยนแปลงภาคส่วนต่างๆ เช่น การขนส่ง (ยานพาหนะอัตโนมัติ) การดูแลสุขภาพ (ผู้ช่วยผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์) และแม้แต่ความช่วยเหลือส่วนบุคคล (ผู้ช่วย AI ขั้นสูง)

เคล็ดลับสำหรับมือโปร: ลงทุนในเทคโนโลยีตัวแทนอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและนำเสนอบริการที่ล้ำสมัย

รุ่นเปิดและรุ่นที่เป็นกรรมสิทธิ์

ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สกำลังทำให้สนามแข่งขันเท่าเทียมกัน เครื่องมืออย่าง TensorFlow และ PyTorch กำลังทำให้เทคโนโลยี AI ขั้นสูงเข้าถึงได้สำหรับผู้ชมในวงกว้างขึ้น ส่งเสริมนวัตกรรมและความคิดสร้างสรรค์ แนวโน้มนี้ยังส่งผลต่อการประมวลผลบนคลาวด์ ด้วยความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับแพลตฟอร์ม AI บนคลาวด์และโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลเพื่อรองรับโมเดลโอเพ่นซอร์สเหล่านี้

เคล็ดลับสำหรับมือโปร: บริษัทขนาดเล็กและสตาร์ทอัพควรพิจารณาใช้ประโยชน์จากโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สเพื่อสร้างนวัตกรรมและแข่งขันอย่างมีประสิทธิภาพในตลาด

AI อย่างมีจริยธรรม: ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับ AI และ Gen AI

ภูมิทัศน์ทางจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์มีความซับซ้อนและหลากหลาย โดยจัดการกับประเด็นต่างๆ ตั้งแต่ความเป็นธรรมและอคติ ไปจนถึงความโปร่งใสและความรับผิดชอบ ต่อไปนี้คือภาพรวมของข้อพิจารณาหลักด้านจริยธรรม:

ความโปร่งใสและความรับผิดชอบ

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งใน AI และ Gen AI คือความต้องการความโปร่งใสและความรับผิดชอบ เนื่องจากระบบ AI โดยเฉพาะ Gen AI มีความซับซ้อนและใช้กันอย่างแพร่หลายมากขึ้น จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจว่าระบบเหล่านี้มาถึงการตัดสินใจหรือผลลัพธ์บางอย่างได้อย่างไร

การเรียกร้องความโปร่งใสเป็นเรื่องเกี่ยวกับการทำให้กระบวนการเหล่านี้ชัดเจนต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด เพื่อให้มั่นใจว่าข้อผิดพลาด อคติ หรือการใช้ในทางที่ผิดที่อาจเกิดขึ้นสามารถระบุและแก้ไขได้ ตัวอย่างเช่น พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป กำหนดให้มีพันธกรณีด้านความโปร่งใสที่เข้มงวดยิ่งขึ้นสำหรับระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูง รวมถึง Gen AI ซึ่งกำหนดให้ต้องมีข้อมูลสาธารณะเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรมและการลงทะเบียนแบบจำลอง

อคติและความเป็นธรรม

ระบบ Gen AI เรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งมักจะสะท้อนถึงอคติทางสังคมที่มีอยู่ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่โมเดล AI ที่คงอยู่หรือขยายขอบเขตอคติเหล่านี้ ส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมหรือเลือกปฏิบัติ

ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการจ้างงานอาจเอื้ออำนวยให้ผู้สมัครชายได้รับตำแหน่งทางเทคนิคเนื่องจากแนวโน้มของข้อมูลในอดีต การจัดการกับอคติเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการใช้ชุดข้อมูลที่หลากหลายและเป็นตัวแทน การระบุและแก้ไขจุดข้อมูลที่มีอคติ และใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การกำจัดอคติ และการฝึกอบรมฝ่ายตรงข้าม

ทรัพย์สินทางปัญญาและข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

Generative AI ก่อให้เกิดความท้าทายที่ไม่เหมือนใครในแง่ของสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญาและการแพร่กระจายของข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง เนื่องจากระบบเหล่านี้สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ได้ จึงเกิดคำถามเกี่ยวกับการเป็นเจ้าของเนื้อหานี้และความเป็นไปได้ในการสร้างข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิดหรือเป็นเท็จ การพัฒนาแนวปฏิบัติด้านจริยธรรมและกรอบกฎหมายเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญในการควบคุมศักยภาพเชิงบวกของ Gen AI ในขณะเดียวกันก็ลดความเสี่ยง

กรอบธรรมาภิบาลและจริยธรรมในอนาคต

ในขณะที่ AI และ Gen AI มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง กรอบการกำกับดูแลและจริยธรรมที่เป็นแนวทางในการพัฒนาและการใช้งานก็เช่นกัน สิ่งนี้ไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการตัดสินใจอย่างมีจริยธรรมภายในองค์กรที่กำลังพัฒนาหรือปรับใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ ความพยายามในการทำงานร่วมกันระหว่างรัฐบาล ผู้เล่นในอุตสาหกรรม และนักวิชาการมีความจำเป็นเพื่อสร้างมาตรฐานและแนวปฏิบัติที่รับรองการใช้ AI และ Gen AI อย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ

จะเลือกระหว่าง AI และ Gen AI ได้อย่างไร

เมื่อเป็นเรื่องของการบูรณาการ AI แบบดั้งเดิมหรือ Generative AI เข้ากับการดำเนินธุรกิจหรือโครงการพัฒนา การเลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสมอาจเป็นหัวใจสำคัญ คำแนะนำเพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล:

1. กำหนดวัตถุประสงค์ของคุณ

• สำหรับ AI แบบดั้งเดิม: หากเป้าหมายของคุณเกี่ยวข้องกับงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลหรือกระบวนการอัตโนมัติสำหรับงานเฉพาะ AI แบบดั้งเดิมก็เหมาะสม เชี่ยวชาญในการจัดการกฎและรูปแบบที่กำหนดไว้อย่างดี เช่น ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
• สำหรับ Generative AI: เลือกใช้ Gen AI หากคุณมุ่งเน้นที่การสร้างเนื้อหาหรือการพัฒนาโซลูชันที่เป็นนวัตกรรม การทำความเข้าใจความสามารถของ Generative AI เป็นสิ่งสำคัญเมื่อความต้องการของคุณรวมถึงความคิดสร้างสรรค์และความสามารถในการปรับตัวในระดับสูง เช่น ในงานศิลปะดิจิทัลหรืออินเทอร์เฟซผู้ใช้ขั้นสูง

2. พิจารณาความพร้อมใช้งานและประเภทของข้อมูล

• ข้อมูลสำหรับ AI แบบดั้งเดิม: AI แบบดั้งเดิมอาศัยข้อมูลที่มีโครงสร้างสำหรับงานเฉพาะ หากคุณมีสิทธิ์เข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีป้ายกำกับชัดเจน AI จะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ข้อมูลสำหรับ Generative AI: Gen AI สามารถใช้ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ทำให้เหมาะสำหรับสถานการณ์ที่คุณต้องการสร้างเนื้อหาหรือรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่จำกัดหรือละเอียดอ่อน

3. ประเมินความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและทรัพยากร

• สำหรับการนำ AI แบบดั้งเดิมไปใช้: โดยปกติแล้วการปรับใช้โซลูชัน AI ต้องใช้ความเข้าใจอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
• สำหรับการใช้ Generative AI: การใช้ Gen AI อาจต้องใช้ทักษะขั้นสูงเพิ่มเติมในการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม เมื่อพิจารณาถึงความซับซ้อนของแบบจำลอง เช่น GAN และ VAE

4. วิเคราะห์ต้นทุนและ ROI

AI แบบดั้งเดิมอาจคุ้มค่ากว่าสำหรับงานอัตโนมัติและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่ซับซ้อน ในทางตรงกันข้าม Generative AI สามารถให้ ROI ที่สูงขึ้นในด้านความคิดสร้างสรรค์หรือเมื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่เป็นนวัตกรรมใหม่

5. แนวโน้มอุตสาหกรรมและการวิเคราะห์คู่แข่ง

ติดตามข่าวสารล่าสุดว่าคู่แข่งและผู้นำในอุตสาหกรรมใช้เทคโนโลยีเหล่านี้อย่างไร ข้อมูลนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกว่าเทคโนโลยีใดที่อาจเป็นประโยชน์ต่อภาคส่วนของคุณมากกว่า

6. การปฏิบัติตามและการพิจารณาด้านจริยธรรม

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวเลือกของคุณเป็นไปตามมาตรฐานอุตสาหกรรมและแนวปฏิบัติด้านจริยธรรม โดยมุ่งเน้นที่ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล อคติ และความโปร่งใส

ในการนำทางฟิลด์ไดนามิกของ AI แบบดั้งเดิมและ Generative AI การใช้ประโยชน์จากศักยภาพสำหรับธุรกิจของคุณเป็นสิ่งสำคัญ มิกิโด้ บริการพัฒนา AI พร้อมที่จะช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเหล่านี้ ด้วยความเชี่ยวชาญ Miquido สามารถปรับแต่งโซลูชัน AI ให้ตรงกับความท้าทายทางธุรกิจเฉพาะของคุณ ทำให้คุณมั่นใจได้ว่าคุณจะเป็นผู้นำในโลกดิจิทัลที่พัฒนาอย่างรวดเร็วนี้

ปลดปล่อยนวัตกรรมด้วยความเชี่ยวชาญด้าน AI ของ Miquido

ในขณะที่เราสรุปการสำรวจ AI และ Gen AI นี้ ก็ชัดเจนว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงแนวคิดแห่งอนาคตเท่านั้น แต่ยังเป็นเครื่องมือในการเปลี่ยนแปลงที่ได้เปลี่ยนโฉมโลกของเราไปแล้ว ตั้งแต่ความซับซ้อนของอัลกอริธึมไปจนถึงการใช้งานที่หลากหลายในอุตสาหกรรม พวกเขากำลังกำหนดนิยามใหม่ของสิ่งที่เป็นไปได้อย่างแท้จริง

ประเด็นที่สำคัญ:

• ความแตกต่างที่สำคัญประการหนึ่งระหว่าง AI และ Gen AI ก็คือ AI แบบดั้งเดิมมีความเป็นเลิศในการวิเคราะห์และทำให้เป็นอัตโนมัติ ในขณะที่ Gen AI เป็นผู้บุกเบิกในการสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์
• ทั้ง AI และ Gen AI ต่างก็มีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรม ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการเงิน
• การเลือกเทคโนโลยี AI ที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับเป้าหมาย ประเภทข้อมูล และความต้องการเชิงสร้างสรรค์ที่เฉพาะเจาะจง
• ภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปของ AI และ Gen AI เต็มไปด้วยศักยภาพสำหรับนวัตกรรมในอนาคต

Miquido ยืนอยู่แถวหน้าของวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีนี้ พร้อมที่จะชี้แนะและสนับสนุนธุรกิจต่างๆ ในการนำทางในโลกที่ซับซ้อนแต่น่าตื่นเต้นของ AI และ GenAI ด้วยความเชี่ยวชาญ Miquido ไม่ได้เป็นเพียงผู้ให้บริการเท่านั้น พวกเขาเป็นพันธมิตรด้านนวัตกรรม ซึ่งช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีอันทรงพลังเหล่านี้เพื่อตอบสนองความท้าทายที่ไม่เหมือนใครและคว้าโอกาสใหม่ ๆ