ในบทนี้ เราจะมาสำรวจการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในชีวิตประจำวันของเรา ซึ่ง AI ไม่ได้อยู่แค่ในแล็บวิจัยหรืออุตสาหกรรมขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตของเราทุกคน ตั้งแต่การใช้โทรศัพท์มือถือ การซื้อของออนไลน์ การเดินทางไปยังสถานที่ต่าง ๆ ไปจนถึงการใช้บริการทางการแพทย์ AI ช่วยทำให้กิจกรรมเหล่านี้สะดวก รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

5.1 AI ในโทรศัพท์มือถือ

หนึ่งในอุปกรณ์ที่ AI ถูกนำมาใช้มากที่สุดคือ สมาร์ทโฟน สมาร์ทโฟนในปัจจุบันมีการฝัง AI ไว้ในหลายส่วนเพื่อช่วยให้การใช้งานของเราราบรื่นและชาญฉลาดมากขึ้น ตัวอย่างการใช้งาน AI ในสมาร์ทโฟนมีดังนี้:

ผู้ช่วยเสมือน (Virtual Assistants): ผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri ของ Apple และ Google Assistant ของ Google ใช้ AI ในการประมวลผลเสียงและภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) เพื่อเข้าใจคำสั่งของผู้ใช้และตอบสนองตามนั้น AI สามารถช่วยจัดการสิ่งต่าง ๆ เช่น ตั้งนาฬิกาปลุก สร้างเหตุการณ์ในปฏิทิน หรือแม้แต่ตอบคำถามต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ค้นหาจากอินเทอร์เน็ต

• ตัวอย่าง: Google Assistant ใช้ DeepMind’s WaveNet ซึ่งเป็น AI ที่พัฒนามาเพื่อทำให้เสียงที่ตอบสนองมีความเป็นธรรมชาติมากขึ้น

การจดจำใบหน้า (Facial Recognition): ระบบปลดล็อคด้วยใบหน้าในสมาร์ทโฟน เช่น Face ID ของ Apple ใช้ AI ในการวิเคราะห์และจดจำใบหน้าผู้ใช้ ซึ่งช่วยให้การปลดล็อคโทรศัพท์ปลอดภัยและสะดวกสบายขึ้น โดยระบบนี้ใช้ Neural Networks เพื่อสร้างโมเดล 3 มิติของใบหน้าผู้ใช้

การปรับปรุงภาพถ่าย (Photo Enhancement): กล้องในสมาร์ทโฟนสมัยใหม่ใช้ AI ในการปรับปรุงภาพถ่ายโดยอัตโนมัติ เช่น การปรับแสง ความคมชัด หรือการตรวจจับวัตถุในภาพ AI ยังสามารถใช้ในการจัดหมวดหมู่ภาพถ่ายได้ โดยใช้เทคโนโลยีการรู้จำวัตถุ เช่น Google Photos ที่สามารถจดจำใบหน้าและจัดเก็บภาพตามกลุ่มบุคคล

5.2 AI ในแอปพลิเคชันการซื้อขายออนไลน์

AI มีบทบาทสำคัญในอีคอมเมิร์ซ โดยช่วยให้ผู้บริโภคสามารถเลือกซื้อสินค้าที่ตรงกับความต้องการได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างการใช้งาน AI ในแอปพลิเคชันอีคอมเมิร์ซ ได้แก่:

ระบบแนะนำสินค้า (Product Recommendation Systems): แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซอย่าง Amazon ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลการซื้อของลูกค้าเพื่อแนะนำสินค้าที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้ การแนะนำเหล่านี้ใช้เทคนิค Collaborative Filtering ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้คนอื่น ๆ ที่มีความสนใจคล้ายกันเพื่อแนะนำสินค้าที่ผู้ใช้ยังไม่เคยซื้อ แต่คาดว่าน่าจะสนใจ

• งานวิจัย: Matrix Factorization Techniques ที่นำมาใช้ในระบบแนะนำสินค้าของ Netflix ก็เป็นตัวอย่างที่ดีของการใช้เทคนิคนี้ ซึ่งช่วยให้ Netflix สามารถแนะนำภาพยนตร์และรายการโทรทัศน์ที่ผู้ใช้ชื่นชอบได้แม่นยำขึ้น

การปรับแต่งโฆษณาเฉพาะบุคคล (Personalized Advertising): AI ช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้งานออนไลน์ ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาหรือการเลือกดูสินค้า แล้วแสดงโฆษณาที่เกี่ยวข้องเพื่อเพิ่มโอกาสในการทำการตลาดอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โฆษณาเหล่านี้จะถูกปรับแต่งตามความสนใจและความต้องการของผู้ใช้

• ตัวอย่าง: Facebook Ads ใช้ AI ในการคัดกรองข้อมูลและวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้อย่างละเอียดเพื่อนำเสนอโฆษณาที่ตรงตามความสนใจของแต่ละคน

5.3 AI ในการเดินทางและการขนส่ง

AI ถูกนำมาใช้ในการพัฒนาระบบการเดินทางและการขนส่งเพื่อให้สะดวกและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น:

การคาดการณ์สภาพการจราจร (Traffic Prediction): แอปพลิเคชันอย่าง Google Maps ใช้ AI ในการคาดการณ์สภาพการจราจรและเส้นทางที่เร็วที่สุดโดยการรวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้งานจริง ระบบจะทำการคำนวณเส้นทางและแนะนำทางที่เหมาะสมให้กับผู้ใช้แบบเรียลไทม์

• ตัวอย่าง: DeepMind AI ของ Google ถูกนำมาใช้ในการคาดการณ์การเดินทางใน Google Maps โดยพัฒนาระบบการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Deep Learning เพื่อให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น

รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autonomous Vehicles): บริษัทอย่าง Tesla และ Waymo กำลังใช้ AI ในการพัฒนารถยนต์ที่สามารถขับเคลื่อนได้โดยไม่ต้องใช้คนขับ โดย AI จะใช้เซ็นเซอร์และกล้องในการประมวลผลข้อมูลจากสภาพแวดล้อมรอบข้างเพื่อตัดสินใจในการขับขี่ ระบบจะเรียนรู้จากข้อมูลการขับขี่ในอดีตเพื่อปรับปรุงความสามารถในการขับขี่อย่างต่อเนื่อง

• งานวิจัย: AI ในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติมักใช้ Convolutional Neural Networks (CNNs) สำหรับการวิเคราะห์ภาพ และ Recurrent Neural Networks (RNNs) สำหรับการวิเคราะห์ลำดับเหตุการณ์ในการตัดสินใจ

5.4 AI ในการแพทย์

AI ได้เข้ามามีบทบาทอย่างมากในวงการแพทย์ ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยโรค การรักษา และการติดตามผล โดยตัวอย่างการใช้งาน AI ในวงการแพทย์ ได้แก่:

การวินิจฉัยโรค (Disease Diagnosis): AI ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ เช่น ภาพถ่ายทางการแพทย์ (MRI, CT Scan) หรือผลเลือด เพื่อตรวจหาโรคในระยะแรก ๆ ที่อาจไม่สามารถสังเกตเห็นด้วยตาเปล่าได้ ตัวอย่างที่เด่นชัดคือการใช้ AI ในการตรวจจับมะเร็งจากภาพถ่ายทางการแพทย์

• ตัวอย่าง: บริษัท Google Health ได้พัฒนา AI ที่สามารถตรวจจับสัญญาณเริ่มแรกของโรคมะเร็งปอดจากภาพ CT scan ได้แม่นยำกว่ารังสีแพทย์ในบางกรณี

การพัฒนายาและการรักษาเฉพาะบุคคล (Personalized Medicine): AI ช่วยในการพัฒนายาที่ตรงกับความต้องการของแต่ละบุคคล โดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมและประวัติการรักษาของผู้ป่วย การใช้ AI ในการทำนายปฏิกิริยาของร่างกายต่อยาแต่ละชนิดทำให้การรักษามีความแม่นยำและปลอดภัยมากขึ้น

• งานวิจัย: AlphaFold ของ DeepMind ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่สามารถทำนายโครงสร้างโปรตีนจากข้อมูลลำดับของกรดอะมิโนได้อย่างแม่นยำ ได้ช่วยเพิ่มความเข้าใจในการพัฒนายาและการรักษาโรคที่เกี่ยวข้องกับโปรตีน

5.5 AI ในความบันเทิงและสื่อ

การแนะนำเนื้อหาสำหรับผู้ใช้ (Content Recommendation)

• งานวิจัยที่สำคัญในด้านนี้คือการใช้ Collaborative Filtering และ Matrix Factorization Techniques เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานของผู้ใช้และแนะนำเนื้อหาที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น Netflix ใช้ข้อมูลจากพฤติกรรมการรับชมของผู้ใช้ เช่น ระยะเวลาที่ใช้ดูภาพยนตร์ หรือประเภทเนื้อหาที่เลือกดูบ่อยๆ เพื่อพัฒนาอัลกอริทึมแนะนำเนื้อหาที่ตรงกับความชอบของผู้ใช้ ซึ่งสามารถเพิ่มความพึงพอใจในการใช้งานแพลตฟอร์มได้อย่างมาก

การสร้างเนื้อหา (Content Creation): AI ถูกนำมาใช้ในการสร้างเนื้อหาด้วยเช่นกัน ตัวอย่างที่ชัดเจนคือการสร้างดนตรี บทความ หรือแม้แต่ศิลปะ AI สามารถสร้างสรรค์เนื้อหาใหม่ได้โดยการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ เช่น OpenAI’s GPT-3 ซึ่งสามารถสร้างข้อความที่มีความเป็นธรรมชาติและเชื่อมโยงกัน นอกจากนี้ยังมี AI อย่าง AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) ที่สามารถสร้างสรรค์เพลงประกอบภาพยนตร์ได้โดยเรียนรู้จากเพลงคลาสสิกที่มีอยู่

• ตัวอย่างการใช้งาน: AI ถูกนำมาใช้ในการเขียนบทความข่าวอัตโนมัติ เช่น Associated Press ที่ใช้ AI ในการสร้างบทความข่าวสั้นที่เกี่ยวข้องกับการเงินและกีฬา ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการผลิตเนื้อหา

การสร้างภาพและวิดีโอที่เสมือนจริง (Deepfake Technology): Deepfake เป็นการใช้ AI ในการสร้างภาพหรือวิดีโอที่สมจริงแต่เป็นเท็จ โดยการเรียนรู้จากข้อมูลจริงเพื่อสร้างภาพหรือเสียงของบุคคลขึ้นมาใหม่ แม้ว่าจะมีการใช้ Deepfake ในเชิงบันเทิง เช่น การสร้างวิดีโอจำลองบุคคลมีชื่อเสียง แต่ก็มีความกังวลเกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยีนี้ในทางที่ไม่เหมาะสม เช่น การเผยแพร่ข่าวปลอม

• งานวิจัยที่สำคัญ: การพัฒนา Generative Adversarial Networks (GANs) โดย Ian Goodfellow ในปี 2014 เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญเบื้องหลังการสร้าง Deepfake GANs ประกอบด้วยโมเดลสองชุดที่แข่งขันกันเพื่อสร้างภาพปลอมที่มีความสมจริงมากที่สุด

5.6 AI ในการเงินและการธนาคาร

AI ได้เข้ามาเป็นส่วนสำคัญในระบบการเงินและธนาคาร ช่วยให้การทำงานมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และแม่นยำมากขึ้น ตัวอย่างการใช้งาน AI ในภาคการเงินมีดังนี้:

การตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud Detection): AI ถูกนำมาใช้ในการตรวจจับการทุจริตหรือการฉ้อโกงในระบบการเงิน โดยการวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้จ่ายของผู้ถือบัตรเครดิตหรือลูกค้าธนาคาร AI สามารถระบุธุรกรรมที่ผิดปกติได้อย่างรวดเร็วและแจ้งเตือนเจ้าหน้าที่เพื่อดำเนินการแก้ไข

• ตัวอย่าง: ธนาคารหลายแห่งใช้เทคนิค Anomaly Detection ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของ Machine Learning ในการวิเคราะห์การทำธุรกรรมแบบเรียลไทม์ โดยตรวจจับการทำธุรกรรมที่มีลักษณะผิดปกติจากพฤติกรรมปกติของผู้ใช้ เช่น ธนาคาร JPMorgan Chase ใช้ AI ในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงในระบบธนาคารดิจิทัล

การซื้อขายหุ้นอัตโนมัติ (Algorithmic Trading): การซื้อขายหุ้นแบบอัตโนมัติเป็นอีกหนึ่งการใช้งาน AI ที่สำคัญในวงการการเงิน AI ใช้อัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดและทำการซื้อขายหุ้นโดยอัตโนมัติตามกลยุทธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งช่วยให้การซื้อขายเป็นไปอย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น

• ตัวอย่าง: บริษัทอย่าง Renaissance Technologies ใช้ AI และ Machine Learning ในการสร้างโมเดลการซื้อขายที่ซับซ้อนเพื่อทำนายแนวโน้มของตลาดและทำการซื้อขายอัตโนมัติ

การให้คำปรึกษาทางการเงินอัตโนมัติ (Robo-Advisors): Robo-Advisors เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้ AI ในการให้คำแนะนำทางการเงินและการลงทุนโดยอัตโนมัติ โดยวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินของลูกค้าและแนะนำแผนการลงทุนที่เหมาะสมกับโปรไฟล์ความเสี่ยงของแต่ละคน

• ตัวอย่าง: แพลตฟอร์มอย่าง Betterment และ Wealthfront ใช้ AI ในการช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการพอร์ตการลงทุนและลดต้นทุนในการจัดการทางการเงิน

5.7 AI ในภาคการศึกษา

AI ได้เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเรียนการสอนและพัฒนาการศึกษาของผู้เรียน ตัวอย่างการใช้งาน AI ในการศึกษามีดังนี้:

การเรียนรู้เฉพาะบุคคล (Personalized Learning): AI ช่วยให้การเรียนรู้ของนักเรียนสามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการของแต่ละคน โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการเรียนรู้ AI สามารถแนะนำเนื้อหาที่เหมาะสมและเสนอแนะวิธีการเรียนที่ดีที่สุดสำหรับนักเรียนแต่ละคน

• ตัวอย่าง: Knewton แพลตฟอร์มการศึกษาออนไลน์ที่ใช้ AI ในการวิเคราะห์รูปแบบการเรียนรู้ของนักเรียน เพื่อปรับเนื้อหาและแบบฝึกหัดให้ตรงกับความต้องการและความสามารถของผู้เรียนแต่ละคน

ผู้ช่วยในการสอน (Teaching Assistants): AI ยังถูกนำมาใช้เป็นผู้ช่วยสอนในห้องเรียนและออนไลน์ ช่วยในการตรวจสอบและให้ข้อเสนอแนะกับงานของนักเรียน ตัวอย่างเช่น การตรวจสอบการเขียนเรียงความหรือการให้คำตอบที่เกี่ยวข้องกับวิชาต่างๆ โดย AI สามารถวิเคราะห์และประเมินผลได้ทันที

• ตัวอย่าง: มหาวิทยาลัย Georgia Tech ได้พัฒนา AI ชื่อ Jill Watson ซึ่งทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสอนเสมือนในการช่วยตอบคำถามของนักเรียนในคอร์สออนไลน์

การให้คำแนะนำอาชีพ (Career Guidance): AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับทักษะ ความสนใจ และประวัติการเรียนรู้ของนักเรียนเพื่อแนะนำเส้นทางอาชีพที่เหมาะสม

• ตัวอย่าง: LinkedIn ใช้ AI ในการวิเคราะห์โปรไฟล์ผู้ใช้และแนะนำงานที่ตรงกับทักษะและประสบการณ์ของพวกเขา

สรุปบทที่ 5: AI ได้เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเราในหลากหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นการใช้ในโทรศัพท์มือถือ การช้อปปิ้งออนไลน์ การเดินทาง การเงิน การแพทย์ การศึกษา และความบันเทิง AI ช่วยให้กิจกรรมเหล่านี้มีประสิทธิภาพและสะดวกสบายมากขึ้น ในบทถัดไปเราจะมาสำรวจความท้าทายและประเด็นด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและการใช้งาน AI