เคยไหมที่เข้าร่วมประชุมที่ดูเหมือนจะไม่มีที่สิ้นสุด เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) แต่กลับพบว่าทุกคนในห้องมีความเข้าใจในเรื่องนี้แตกต่างกันไป? ประสบการณ์นี้น่าเสียดายที่ไม่ใช่เรื่องแปลก
วลีที่แพร่หลายอย่าง ‘Google it’ เป็นที่เข้าใจกันในทันทีและเป็นสากล อย่างไรก็ตาม ขอบเขตของ AI ไม่ได้ง่ายต่อการนำทางเช่นนั้น คำศัพท์อยู่ในสภาวะของการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง โดยมีคำจำกัดความที่เปลี่ยนแปลงและพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว ความคลุมเครือโดยธรรมชาตินี้ก่อให้เกิดความสับสน ส่งเสริมความไม่สอดคล้องกัน และท้ายที่สุดนำไปสู่การประชุมที่ไม่เกิดผลและเสียเวลา
มีวิธีแก้ไขที่ง่ายอย่างน่าประหลาดใจ: เริ่มต้นการสนทนาที่เน้น AI โดยการร่วมกันกำหนดคำจำกัดความที่ชัดเจนสำหรับคำศัพท์หลักที่เกี่ยวข้อง ใช้เวลาเพียงสองนาทีในช่วงเริ่มต้น – คำนำสั้นๆ เช่น ‘เนื่องจาก AI เป็นโดเมนที่ค่อนข้างใหม่สำหรับพวกเราหลายคน มาตรวจสอบให้แน่ใจว่าเราทุกคนเข้าใจตรงกันโดยการกำหนดแนวคิดหลักบางอย่างก่อนที่เราจะดำเนินการต่อ’ – และเป็นสักขีพยานในการปรับปรุงที่น่าทึ่งในการจัดตำแหน่งทีมและประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม
เพื่ออำนวยความสะดวกในขั้นตอนที่สำคัญนี้ นี่คืออภิธานศัพท์ที่รวบรวมคำศัพท์ AI ที่จำเป็น ซึ่งปรับแต่งสำหรับการอภิปรายระดับผู้บริหาร ออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่าคุณและทีมของคุณกำลังพูดภาษาเดียวกัน ตีความแนวคิดเดียวกัน และทำงานเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ร่วมกัน
2. รากฐาน: ทำความเข้าใจ Large Language Models (LLMs)
ลองนึกภาพพรมผืนใหญ่ที่สลับซับซ้อนซึ่งถักทอจากคำ วลี และประโยคหลายพันล้านคำ ซึ่งเป็นผลลัพธ์โดยรวมของการสื่อสารของมนุษย์ผ่านอินเทอร์เน็ต หนังสือ และแหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกนับไม่ถ้วน นี่คือพื้นที่ฝึกอบรมสำหรับ Large Language Models (LLMs) ซึ่งเป็นระบบ AI ที่ซับซ้อนซึ่งออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจ ตีความ และสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ พวกเขาเป็นรากฐานที่แอปพลิเคชัน AI จำนวนมากถูกสร้างขึ้น ตั้งแต่แชทบอทที่ดูเหมือนง่ายที่ทักทายคุณบนเว็บไซต์ ไปจนถึงผู้ช่วยวิจัยที่ซับซ้อนที่สามารถสรุปเอกสารทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนได้
คิดว่า LLMs เป็นเครื่องมือในการทำความเข้าใจ พวกเขาสามารถถอดความ แปล สรุป และแม้แต่สร้างรูปแบบข้อความที่สร้างสรรค์ เช่น บทกวีหรือโค้ด พลังของพวกเขาอยู่ที่ความสามารถในการแยกแยะรูปแบบและความสัมพันธ์ภายในภาษา ทำให้พวกเขาสามารถทำนายคำถัดไปในลำดับ ตอบคำถามตามบริบท และแม้แต่สร้างเรื่องราวใหม่ทั้งหมด อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่า LLMs ในรูปแบบที่บริสุทธิ์ที่สุดนั้นเน้นที่การทำความเข้าใจและการสร้าง ข้อความ เป็นหลัก
2. เหนือกว่าข้อความ: การเพิ่มขึ้นของ Reasoning Engines
ในขณะที่ LLMs เก่งในการประมวลผลและสร้างข้อความ แต่มักจะขาดเมื่อเผชิญกับปัญหาที่ต้องใช้เหตุผลที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอน นี่คือจุดที่ Reasoning Engines เข้ามามีบทบาท นี่คือแบบจำลอง AI พิเศษที่สร้างขึ้นอย่างพิถีพิถันเพื่อจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อน วิเคราะห์เส้นทางเชิงตรรกะ และให้โซลูชันที่มีโครงสร้างซึ่งขยายไปไกลกว่าการทำนายข้อความง่ายๆ
Reasoning engines ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่ต้องการการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ที่เข้มงวด และการอนุมานที่มีโครงสร้าง พวกเขาเป็นสถาปนิกแห่งตรรกะ สามารถแบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนประกอบ ระบุการพึ่งพา และกำหนดวิธีแก้ปัญหาตามห่วงโซ่ของการอนุมานเชิงตรรกะ ลองนึกภาพพวกเขาเป็นศูนย์รวมดิจิทัลของที่ปรึกษาที่มีประสบการณ์ สามารถวิเคราะห์ความท้าทายทางธุรกิจ ระบุวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ และนำเสนอคำแนะนำที่มีเหตุผล
2. ศิลปะแห่งการสร้างสรรค์: Diffusion Models และ Generative AI
โลกของ AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่คำพูดและตรรกะเท่านั้น แต่ยังรวมถึงอาณาจักรแห่งการสร้างสรรค์ภาพที่สดใส Diffusion Models เป็นแรงผลักดันที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมือสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่น่าประทับใจที่สุดในปัจจุบัน ซึ่งสามารถสร้างภาพและวิดีโอที่น่าทึ่งได้ตั้งแต่เริ่มต้น
แบบจำลองเหล่านี้ทำงานผ่านกระบวนการปรับแต่งซ้ำๆ ที่น่าสนใจ พวกเขาเริ่มต้นด้วยฟิลด์ของ ‘noise’ ที่มองเห็นได้ – การแบ่งประเภทแบบสุ่มของพิกเซล – และค่อยๆ ทีละขั้นตอน เปลี่ยนความโกลาหลนี้ให้เป็นภาพหรือวิดีโอที่สอดคล้องกัน ลองนึกภาพว่าเป็นประติมากรที่ค่อยๆ สกัดหินอ่อนออก เผยให้เห็นรูปร่างที่ซ่อนอยู่ภายใน Diffusion models เป็นศิลปินแห่งโลก AI สามารถสร้างภาพที่น่าทึ่งตามข้อความแจ้ง หรือแม้แต่แก้ไขภาพที่มีอยู่ด้วยวิธีที่น่าทึ่ง
2. พนักงานอัตโนมัติ: Agents และ Agentic Systems
ลองนึกภาพผู้ช่วยดิจิทัลที่ไม่เพียงแต่สามารถตอบคำถามของคุณเท่านั้น แต่ยังสามารถจัดการตารางเวลาของคุณในเชิงรุก สร้างรายงาน และตรวจสอบระบบที่สำคัญได้อีกด้วย นี่คือคำสัญญาของ AI Agent ซึ่งเป็นเอนทิตีซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะอย่างอัตโนมัติ โดยมักจะใช้ประโยชน์จากพลังของทั้ง Large Language Models (LLMs) และ Reasoning Engines เฉพาะทาง
Agents เป็นม้างานดิจิทัลในยุคปัจจุบัน สามารถจัดการงานได้หลากหลาย ตั้งแต่การดึงข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกันไปจนถึงการจัดตารางการประชุม และแม้แต่การสร้างเอกสารที่ซับซ้อน พวกเขาดำเนินการตามวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ปรับการกระทำของพวกเขาเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ ลองนึกภาพพวกเขาเป็นพนักงานที่มีความเชี่ยวชาญสูง แต่ละคนอุทิศให้กับชุดความรับผิดชอบเฉพาะ ทำงานอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยเพื่อเติมเต็มบทบาทที่ได้รับมอบหมาย
แต่พลังที่แท้จริงของ AI agents จะปรากฏขึ้นเมื่อรวมเข้ากับ Agentic Systems เหล่านี้คือกลุ่ม AI agents ที่ประสานงานกัน ทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อนและหลากหลาย ซึ่งแตกต่างจาก agents แบบสแตนด์อโลน ซึ่งทำงานอย่างอิสระ agentic systems สามารถตัดสินใจอัตโนมัติและดำเนินการเวิร์กโฟลว์ได้ตามขนาด
ลองนึกภาพวงออร์เคสตรา ที่นักดนตรีแต่ละคน (agent) เล่นเครื่องดนตรีเฉพาะ มีส่วนร่วมในความสามัคคีโดยรวม วาทยกร (agentic system) ประสานความพยายามของพวกเขา ทำให้มั่นใจได้ว่าเครื่องดนตรีแต่ละชิ้นจะเล่นในส่วนของตนในเวลาที่เหมาะสมและในทางที่ถูกต้อง สร้างซิมโฟนีที่สวยงามและซับซ้อน Agentic systems เป็นอนาคตของระบบอัตโนมัติ สามารถจัดการกับงานที่เป็นไปไม่ได้สำหรับ agents แต่ละคนที่จะจัดการ
2. เปิดเผยข้อมูลเชิงลึก: Deep Research Tools
ในโลกที่อิ่มตัวด้วยข้อมูลในปัจจุบัน ความสามารถในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลจำนวนมหาศาลเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง Deep Research Tools เป็นระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อรวบรวม สังเคราะห์ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยอัตโนมัติ ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งเหนือกว่าการค้นหาหรือการสรุปอย่างง่าย
ระบบเหล่านี้มักใช้เฟรมเวิร์ก agentic ที่สร้างไว้ล่วงหน้า ทำให้สามารถทำการวิจัยเชิงลึกในแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ระบุรูปแบบ แนวโน้ม และความผิดปกติที่สายตามนุษย์มองไม่เห็น ลองนึกภาพพวกเขาเป็นผู้ช่วยวิจัยที่ไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย สามารถกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมหาศาล ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และนำเสนอในรูปแบบที่ชัดเจน กระชับ และนำไปปฏิบัติได้ พวกเขาเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกความรู้ที่ซ่อนอยู่ซึ่งฝังอยู่ในการท่วมท้นของข้อมูล
2. เพิ่มขีดความสามารถให้ Citizen Developer: Low-Code และ No-Code AI
พลังของ AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ขอบเขตของผู้เชี่ยวชาญด้านโปรแกรมเมอร์อีกต่อไป แพลตฟอร์ม Low-Code และ No-Code AI กำลังทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตย เพิ่มขีดความสามารถให้ผู้ใช้ที่มีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมจำกัดหรือไม่มีเลยในการสร้างเวิร์กโฟลว์และแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI
แพลตฟอร์ม Low-Code มีอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายและเป็นภาพสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน AI ซึ่งต้องการความเชี่ยวชาญในการเขียนโค้ดน้อยที่สุด พวกเขามีส่วนประกอบที่สร้างไว้ล่วงหน้าและฟังก์ชันการลากและวาง ทำให้ผู้ใช้สามารถประกอบเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดจำนวนมาก
แพลตฟอร์ม No-Code ใช้แนวคิดนี้ไปไกลกว่านั้น โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดเลย พวกเขามีสภาพแวดล้อมแบบลากและวางที่เป็นภาพอย่างสมบูรณ์ ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างง่ายดาย ลองนึกภาพการสร้างแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว – นี่คือพลังของ No-Code AI
แพลตฟอร์มเหล่านี้กำลังปฏิวัติวิธีการพัฒนาและปรับใช้ AI เพิ่มขีดความสามารถให้ ‘citizen developers’ รุ่นใหม่ในการควบคุมพลังของ AI โดยไม่จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมด้านเทคนิคอย่างกว้างขวาง
2. สรุป: อภิธานศัพท์ AI ที่จำเป็นสำหรับการประชุมในปัจจุบัน
เพื่อให้แน่ใจว่ามีความชัดเจนและการจัดตำแหน่งในการสนทนาที่เน้น AI ครั้งต่อไปของคุณ ให้เก็บอภิธานศัพท์ที่กระชับนี้ไว้ใกล้มือ:
- Large Language Models (LLMs): แบบจำลอง AI ที่ได้รับการฝึกฝนให้เข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ พวกเขาเป็นรากฐานของแอปพลิเคชัน AI ที่ใช้ข้อความจำนวนมาก
- Reasoning Engines: AI ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการแก้ปัญหาที่มีโครงสร้างและการอนุมานเชิงตรรกะ ซึ่งเหนือกว่าการทำนายข้อความง่ายๆ
- Diffusion Models: AI ที่สร้างภาพและวิดีโอโดยการปรับแต่ง noise ที่มองเห็นได้ในหลายขั้นตอน ซึ่งขับเคลื่อนเครื่องมือ AI ที่สร้างสรรค์จำนวนมากในปัจจุบัน
- Agents: ระบบ AI อัตโนมัติที่ดำเนินงานเฉพาะตามวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ทำหน้าที่เป็นพนักงานดิจิทัล
- Agentic Systems: กลุ่มของ AI agents ที่ทำงานร่วมกันเพื่อทำให้เวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนเป็นไปโดยอัตโนมัติ บรรลุเป้าหมายที่เกินความสามารถของ agents แต่ละคน
- Deep Research Tools: ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ดึงข้อมูล สังเคราะห์ และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- Low-Code AI: แพลตฟอร์มที่ต้องการการเขียนโค้ดน้อยที่สุดในการสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำให้กระบวนการพัฒนาง่ายขึ้นสำหรับผู้ใช้ที่มีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมจำกัด
- No-Code AI: แพลตฟอร์มแบบลากและวางที่ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโค้ด
ภูมิทัศน์ของ AI มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และคำศัพท์ที่เราใช้เพื่ออธิบายก็จะพัฒนาตามไปด้วยเช่นกัน ในขณะที่เราอาจยังไม่มีวลีที่เข้าใจกันในระดับสากล เช่น ‘Google it’ เพื่อสรุป AI ทั้งหมด การใช้เวลาในการจัดตำแหน่งคำจำกัดความตั้งแต่เริ่มต้นของการสนทนาใดๆ จะนำไปสู่ความชัดเจนที่มากขึ้น การตัดสินใจที่มีข้อมูลมากขึ้น และท้ายที่สุด ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่แข็งแกร่งขึ้นอย่างไม่ต้องสงสัย กุญแจสำคัญคือการส่งเสริมความเข้าใจร่วมกัน ทำให้มั่นใจได้ว่าทุกคนไม่เพียงแต่พูดภาษาเดียวกันเท่านั้น แต่ยังตีความในลักษณะเดียวกันอีกด้วย ความเข้าใจร่วมกันนี้เป็นรากฐานที่สร้างความคิดริเริ่ม AI ที่ประสบความสำเร็จ