วิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์ จากอดีตถึงปัจจุบัน

วิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์ (AI): การเดินทางจากอดีตสู่จุดเปลี่ยนแห่งอนาคตปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้เกิดขึ้นในชั่วข้ามคืน แต่เป็นผลลัพธ์จากกระบวนการพัฒนาอย่างต่อเนื่องมาหลายทศวรรษโดยมีปัจจัยสำคัญที่ขับเคลื่อนการเติบโต ได้แก่ พลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ความก้าวหน้าของอัลกอริทึมที่ซับซ้อน และการระเบิดของข้อมูลที่เชื่อมโยงโลกเข้าด้วยกัน องค์ประกอบทั้งสามนี้ไม่เพียงแต่เป็นรากฐานของ AI ในอดีต แต่ยังเป็นตัวเร่งที่ทำให้ AI กลายเป็นเทคโนโลยีที่แทรกซึมเข้าสู่ชีวิตประจำวันของเราในปัจจุบันและอนาคต

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) พัฒนาขึ้นจากปัจจัยสำคัญ 3 ประการ

1. การเพิ่มขึ้นของความสามารถในการประมวลผล
2. การพัฒนาของอัลกอริทึม
3. การเพิ่มขึ้นของข้อมูลดิจิทัล

การพัฒนาด้านการประมวลผล

• ปี 1965 เริ่มต้นจากกฎของมูร์ ที่ทำนายการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพชิป
• ปี 1997 IBM Deep Blue ชนะการแข่งหมากรุกระดับโลก
• ปี 2002 Amazon เริ่มให้บริการคลาวด์
• ปี 2023 NVIDIA และ Google พัฒนาชิปเฉพาะสำหรับ AI

การพัฒนาด้านอัลกอริทึม

• ปี 1805 วางรากฐาน Machine Learning
• ปี 1989 เริ่มพัฒนาระบบจดจำภาพ
• ปี 2018 Google พัฒนา BERT สำหรับประมวลผลภาษา

การพัฒนาด้านข้อมูล

• ปี 1991 เริ่มยุคอินเทอร์เน็ต
• ปี 2005 เกิด YouTube และผู้ใช้อินเทอร์เน็ต 1 พันล้านคน
• ปี 2022 เริ่มให้ความสำคัญกับคุณภาพข้อมูลและผลกระทบทางสังคม

ยุค GenAI (2017-ปัจจุบัน)

• ปี 2017 AlphaZero แสดงความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเอง
• ปี 2020 เปิดตัว ChatGPT รุ่น 3
• ปี 2023 Google เปิดตัว Gemini ที่ทำงานได้หลายรูปแบบ
• ปี 2024 AI เริ่มใช้งานจริงในหลายอุตสาหกรรม

ผลกระทบต่ออนาคต

• เปลี่ยนแปลงวิถีการทำงาน
• สร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่
• ส่งผลต่อสังคมและวัฒนธรรม
• เป็นเครื่องมือสำคัญในการพัฒนานวัตกรรม

---

การเปรียบเทียบ AI สามประเภท

ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AI)

• เป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ในการวิเคราะห์และตัดสินใจ
• ทำงานตามกฎที่กำหนด และต้องการคำสั่งจากมนุษย์
• ตัวอย่าง: ระบบวิเคราะห์การตลาด แชตบอตตอบคำถามลูกค้า

AI สร้างสรรค์ (Generative AI)

• เป็น AI ที่สร้างเนื้อหาใหม่จากข้อมูลที่เรียนรู้
• ต้องการคำสั่งจากมนุษย์ในการสร้างผลงาน
• ตัวอย่าง: ChatGPT สร้างข้อความ, DALL-E สร้างภาพ

AI อิสระ (Agentic AI)

• เป็น AI ที่ทำงานและตัดสินใจได้เองโดยไม่ต้องรอคำสั่ง
• ปรับตัวตามสถานการณ์และสิ่งแวดล้อมได้
• ตัวอย่าง: รถยนต์ไร้คนขับ หุ่นยนต์ในโรงงาน

ความแตกต่างที่สำคัญ

1. ความเป็นอิสระ
   • AI ทั่วไป: ต้องการคำสั่งจากมนุษย์
   • Generative AI: ต้องการคำสั่งในการสร้างผลงาน
   • Agentic AI: ทำงานได้เองอย่างอิสระ
2. การใช้ข้อมูล
   • AI ทั่วไป: ใช้ข้อมูลตามโครงสร้างที่กำหนด
   • Generative AI: ต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้างผลงาน
   • Agentic AI: ใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ในการตัดสินใจ
3. ข้อกังวลด้านจริยธรรม
   • AI ทั่วไป: ความลำเอียงและความเป็นส่วนตัว
   • Generative AI: ลิขสิทธิ์และการละเมิดผลงาน
   • Agentic AI: ความเสี่ยงจากการตัดสินใจผิดพลาด