เทคนิค AI: การเชี่ยวชาญการเรียนรู้ของเครื่อง, การเรียนรู้เชิงลึก & NLP

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือเครื่องจักรใด ๆ ที่มี 'ระดับความฉลาด' ซึ่งเลียนแบบความฉลาดและความสามารถของมนุษย์ รวมถึงการคิดสร้างสรรค์และการแก้ปัญหา

คำว่า AI กล่าวกันว่าถูกบัญญัติขึ้นโดยจอห์น แมคคาร์ธี และมาร์วิน มินสกี ซึ่งในการประชุมเชิงปฏิบัติการที่วิทยาลัยดาร์ตมัธในปี 1956 ได้ให้คำนิยามไว้ว่า:

การสร้างโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีส่วนร่วมในภารกิจซึ่งในปัจจุบันสามารถทำได้ด้วยความพึงพอใจมากกว่าโดยมนุษย์ เนื่องจากต้องการกระบวนการทางจิตในระดับสูง เช่นการเรียนรู้ทางการรับรู้ การจัดระเบียบความจำ และการคิดวิเคราะห์อย่างมีวิจารณญาณ

ปัจจุบัน เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย โดยมีซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถูกนำมาใช้ในหลากหลายด้าน ทั้งในชีวิตประจำวันและการทำงาน เช่น การใช้เพื่อนคู่คิด AI (เช่น Character AI) เพื่อพัฒนาทักษะด้านมนุษยสัมพันธ์ของแต่ละบุคคล การใช้โปรแกรมเมอร์คู่ AI (เช่น Github Copilot) เพื่อช่วยเขียนโค้ดให้รวดเร็วขึ้นและการใช้ระบบ AI ในการแก้ไขปัญหาโลก เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะสำรวจเทคนิค AI ชั้นนำบางประการ—ว่ามันคืออะไรและทำไมจึงมีความสำคัญ

10 ประเภทของเทคนิคปัญญาประดิษฐ์

เทคนิคปัญญาประดิษฐ์คือเครื่องมือและวิธีการที่ใช้ในการสร้างระบบอัจฉริยะ—สูตรหลักที่มอบคุณสมบัติทางปัญญาที่คล้ายมนุษย์ให้กับ AI

นี่คือเทคนิค AI ที่ได้รับความนิยม:

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML)

คุณคงเคยเห็นคำอธิบายงานที่มีแท็ก 'AI/ML' มากมาย นั่นเป็นเพราะการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นส่วนสำคัญของทีมวิจัย AI ในองค์กรส่วนใหญ่

ด้วยการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะได้รับข้อมูลจำนวนมากและได้รับคำสั่งเฉพาะให้วิเคราะห์ข้อมูลและระบุรูปแบบต่างๆ สิ่งนี้ช่วยสร้างอัลกอริทึมที่ทำนายรูปแบบพฤติกรรมในมนุษย์

กรณีการใช้งานทั่วไปของAI ในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องคือคำแนะนำสินค้าที่คุณเห็นบนแพลตฟอร์มช้อปปิ้งออนไลน์และอัลกอริทึมของโซเชียลมีเดียที่ตัดสินใจว่าโพสต์ใดจะได้รับการชมมากที่สุด และโพสต์ใดที่คุณจะสนใจมากที่สุด (ตามพฤติกรรมการท่องเว็บของคุณ)

การเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุมและการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ควบคุม

การเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุม (Supervised Learning) และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ควบคุม (Unsupervised Learning) เป็นส่วนพื้นฐานที่สำคัญของแมชชีนเลิร์นนิง (ML) การเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุมจะฝึกอบรมอัลกอริทึมของระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ตัวอย่างเช่น ผู้ให้บริการอีเมลอาจฝึกอบรมฟีเจอร์กรองสแปมโดยใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับว่าเป็นสแปมและไม่ใช่สแปม

ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและไม่มีการจัดระเบียบ และ AI ทำหน้าที่หนักในการจัดประเภทข้อมูลและค้นหาแบบแผน

การเรียนรู้เชิงลึก

สาขาหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิง เทคนิคปัญญาประดิษฐ์นี้มีเป้าหมายเพื่อเลียนแบบเครือข่ายประสาทของสมองมนุษย์โดยใช้แนวคิดของเครือข่ายประสาทเทียม (ANN)

การเรียนรู้เชิงลึกทำงานเป็นชั้นๆ:

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

อีกเทคนิคหนึ่งที่ได้รับความนิยมในด้านปัญญาประดิษฐ์คือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของลึกการเรียนรู้ที่มุ่งเน้นไปที่ภาษา NLP ช่วยให้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์เข้าใจไวยากรณ์, โครงสร้างประโยค, และความหมายต่าง ๆ ของโครงสร้างภาษาเพื่อสร้างภาษาที่มนุษย์สามารถเข้าใจได้ และทำให้การสื่อสารระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรเป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น และน้อยลงเหมือนเครื่องจักร

การเตรียมข้อมูลข้อความ

การประมวลผลข้อความเบื้องต้นเป็นพื้นฐานของงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หลายประเภท ซึ่งเกี่ยวข้องกับการ ทำความสะอาด, แปลง, และจัดโครงสร้างข้อมูลข้อความดิบเพื่อเตรียมให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์โดยอัลกอริทึม NLP

การประมวลผลเบื้องต้นช่วยลบข้อมูลที่ไม่จำเป็น เช่น การพิมพ์ผิด และเปลี่ยนตัวอักษรพิมพ์ใหญ่เป็นตัวพิมพ์เล็ก ซึ่งช่วยให้เครื่องมือ NLP ทำงานอัลกอริทึมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

การติดแท็กประเภทคำ (POS)

การติดแท็กประเภทของคำ (POS) ซึ่งเป็นสาขาหลักของเทคนิคปัญญาประดิษฐ์ด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มุ่งเน้นการระบุหน้าที่ทางไวยากรณ์ของแต่ละคำในประโยค—เช่น คำนาม คำกริยา คำคุณศัพท์ และอื่น ๆ—ในภาษาของมนุษย์

ดังนั้น จึงสามารถทำงานร่วมกับเทคนิค AI อื่นๆ เช่น การจดจำเสียงพูดและการวิเคราะห์ความรู้สึก เพื่อหาค่าความฉลาดทางอารมณ์ของข้อความได้

กรณีการใช้งานที่ดีสำหรับเทคนิค AI นี้คือโปรแกรมตรวจสอบการสะกดคำที่ใช้ AI เช่น Grammarly

การจดจำชื่อเฉพาะ (NER)

การจดจำชื่อเฉพาะ (NER) เป็นอีกหนึ่งส่วนย่อยของ NLP เช่นเดียวกับ NLP ที่เกี่ยวข้องกับภาษา NER จะเกี่ยวข้องกับชื่อ สถานที่ และสิ่งอื่น ๆ ที่เฉพาะเจาะจง

นี่ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการสกัดข้อมูล.คิดถึงบริการทางกฎหมายและสืบสวน— การค้นหาสถาบันการเงิน, การระบุตัวพยาน, หรือการติดตามกิจกรรมทางสังคมสำหรับคำค้นหาเฉพาะ.

การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment analysis) เป็นความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่มุ่งเน้นการทำความเข้าใจรูปแบบอารมณ์ในการสื่อสาร โดยพยายามระบุว่าข้อความนั้นแสดงความรู้สึกเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง

สิ่งนี้สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลข้อความ เช่น โพสต์ทางสังคม รีวิวของลูกค้า แบบสำรวจออนไลน์ บทความข่าว และอื่น ๆ ซึ่งทำให้เป็นประโยชน์สำหรับทีมการตลาด มันสามารถช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่าผู้คนตอบสนองต่อแบรนด์ของพวกเขาอย่างไร และทำการวิจัยตลาดได้

การมองเห็นของคอมพิวเตอร์

เทคนิค AI นี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถตีความและเข้าใจโลกทางสายตาได้ สื่อ—ผ่านกล้องหรือสแกนเนอร์—ถูกป้อนเข้าสู่คอมพิวเตอร์ ซึ่งจากนั้นจะใช้การผสมผสานระหว่างเครือข่ายประสาทเทียมที่เรียนรู้ลึก (deep-learning neural networks) และความสามารถในการประมวลผลภาพเพื่อเข้าใจภาพได้ดีขึ้น

ระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์

ที่นี่ วิธีการอัตโนมัติแบบดั้งเดิมและหุ่นยนต์ถูกเสริมประสิทธิภาพด้วย AI เพื่อทำให้ทั้งสองสาขาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ความสามารถของ AI ถูกผสานเข้ากับหุ่นยนต์และซอฟต์แวร์อัตโนมัติเพื่อช่วยให้พวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และสภาพแวดล้อมของพวกเขาได้

สิ่งนี้ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถรับรู้วัตถุและเข้าใจปัจจัยต่างๆ เช่น พื้นที่ เวลา และการแก้ปัญหา เพื่อให้สามารถปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ในโลกจริงได้อย่างง่ายดาย

การประยุกต์ใช้เทคนิคปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมต่างๆ

เทคนิค AI ที่กล่าวถึงในบล็อกโพสต์นี้สามารถนำไปใช้ได้ในหลากหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การตลาดไปจนถึงการดูแลสุขภาพ และแม้กระทั่งอุตสาหกรรมการบินและอวกาศ

ความท้าทายทั่วไปและข้อพิจารณาทางจริยธรรมในการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ทุกประเภท ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก็มีอุปสรรคที่ต้องเผชิญเช่นกัน ต่อไปนี้คือประเด็นสำคัญที่ควรทราบ

ข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว

เครื่องมือและอัลกอริทึมของ AI ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ ซึ่งอาจนำไปสู่การละเมิดความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการละเมิดลิขสิทธิ์ นอกจากนี้เครื่องมือ AIหลายชนิดยังใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อฝึกฝนอัลกอริทึมของตน ซึ่งอาจทำให้เกิดการรั่วไหลของข้อมูลทางการแพทย์หรือรายละเอียดสำคัญของบริษัทที่ละเอียดอ่อน

เครื่องมือสร้างภาพด้วย AI ยังเป็นที่รู้จักว่าสามารถคัดลอก (หรือได้รับแรงบันดาลใจอย่างมาก) จากผลงานจริงของศิลปินดิจิทัลซึ่งนำไปสู่ปัญหาการละเมิดทรัพย์สินทางปัญญาอย่างแพร่หลาย

ความเป็นธรรมและอคติ

ระบบ AI สามารถสืบทอดอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรมหรือเลือกปฏิบัติ

เมื่อ ChatGPT เปิดให้สาธารณชนใช้งานครั้งแรก มีรายงานว่ามันเสริมสร้างภาพเหมารวมทางเพศที่มีอยู่แล้ว เมื่อถูกถามเกี่ยวกับแพทย์และพยาบาล มันสันนิษฐานว่าแพทย์คือ 'เขา' และพยาบาลคือ 'เธอ' มันยังสันนิษฐานว่าประโยคมีข้อผิดพลาดในการพิมพ์แทนที่จะตีความด้วยความเป็นไปได้ของแพทย์หญิงหรือพยาบาลชาย

ภาพหลอนในระบบ AI ที่สามารถอธิบายได้

บางครั้ง ระบบ AI ที่สามารถอธิบายได้ (เช่น ChatGPT หรือ Anthropic Claude) อาจสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริงหรือเป็นข้อมูลที่แต่งขึ้นทั้งหมด—โดยพื้นฐานแล้ว ระบบจะ 'สร้างภาพหลอน' ขึ้นมา

สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นได้เนื่องจากอัลกอริทึมของ AI ไม่ได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลที่เพียงพอ หรือได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลเพียงประเภทเดียว ซึ่งทำให้มันสร้างโซลูชันหรือผลลัพธ์ที่ตรงกับชุดข้อมูลของมัน

นี่เป็นเรื่องที่พบได้บ่อยเมื่อผู้คนใช้ AI สำหรับการวิจัย ถามมันเพียงคำถามเดียว—อาจเป็นแหล่งข้อมูล—แล้วมันก็จะสร้างสถานการณ์สมมติขึ้นมา—เช่นตัวอย่างข้างต้นที่ผู้ใช้ถาม ChatGPT เกี่ยวกับผู้รอดชีวิตเพียงคนเดียวของเรือไททานิค แล้วมันสร้างเหตุการณ์ที่มีคนเป็นช่างทำขนมปังขึ้นมา

การปรับให้สอดคล้องกับปัญญาประดิษฐ์

หนึ่งในแง่มุมหลักของการวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือการปรับให้ AI ทำงานสอดคล้องกับมนุษย์ (AI alignment) ซึ่งหมายถึงการสร้างระบบ AI ที่ให้ประโยชน์แก่มนุษย์ ระบบ AI อาจก่อให้เกิดผลกระทบที่ไม่คาดคิดหากเป้าหมายของระบบไม่ชัดเจนหรือไม่สอดคล้องกับ "ประโยชน์ส่วนรวม"

ความรับผิดชอบ

ศักยภาพของ AI ที่สามารถอธิบายได้ไม่อาจปฏิเสธได้. ตั้งแต่บทเรียนการเขียนโค้ดไปจนถึงการสอนซ่อมรถยนต์ มันสามารถเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการเรียนรู้และการทำภารกิจให้สำเร็จ. อย่างไรก็ตาม ความสามารถเดียวกันนี้อาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดได้ ซึ่งอาจทำให้เกิดการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จหรือแม้กระทั่งการให้คำแนะนำเพื่อทำลายล้าง.

แต่จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อ AI ทำผิดพลาด? ใครจะเป็นผู้รับผิดชอบหากการแก้ปัญหาของ AI นำไปสู่ผลลัพธ์เชิงลบ?

เพื่อป้องกันผลกระทบเช่นนี้ การสร้างกระบวนการที่โปร่งใสและเส้นทางการรับผิดชอบที่ชัดเจนนั้นมีความสำคัญ เราได้เริ่มดำเนินการไปแล้วในบางส่วน

แนวโน้มปัจจุบันในปัญญาประดิษฐ์

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในทศวรรษ 2020 ปัญญาประดิษฐ์ได้ก้าวหน้าไปอย่างมาก แนวโน้มทั่วไปบางประการที่เราเห็นในวงการ AI ได้แก่:

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

อัลกอริทึมของปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำนายเหตุการณ์หรือผลลัพธ์ในอนาคตได้. สิ่งนี้มีประโยชน์ในด้านการเงิน (การประมาณการกระแสเงินสด) และการค้าปลีก (การประมาณการความต้องการ) รวมถึงสาขาอื่น ๆ.

การจดจำรูปแบบ

สิ่งนี้ถูกใช้ในด้านการจดจำภาพ (รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ) การตรวจจับความผิดปกติ (การระบุการฉ้อโกง) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ช่วยให้คุณสร้างข้อมูลใหม่ เช่น ภาพถ่าย ข้อความ หรือเพลง โดยอิงจากรูปแบบที่มีอยู่เดิม—ตัวอย่างเช่น การสร้างภาพเหมือนจริงของบุคคลที่ไม่มีอยู่จริง

แชทบอท

โปรแกรม AI สนทนาเลียนแบบการสนทนาของมนุษย์และสามารถใช้สำหรับการบริการลูกค้าและการเรียนรู้ได้ ตัวอย่างเช่น บริษัทสามารถเพิ่มแชทบอทลงในเว็บไซต์และแอปพลิเคชันของตนได้—เพื่อให้ลูกค้าได้รับคำตอบอย่างรวดเร็วจากบอท AI แทนที่จะต้องรอเจ้าหน้าที่บริการลูกค้า

ผู้ช่วยเสมือน

ผู้ช่วยอัจฉริยะที่ใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ เช่น Siri และ Alexa สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อคำสั่งเสียง ช่วยในการทำงานต่างๆ เช่น การนัดหมายหรือควบคุมอุปกรณ์สมาร์ทโฮม

ระบบแนะนำ

อัลกอริทึมของ AI แนะนำสินค้า, ภาพยนตร์, และอื่น ๆ ตามพฤติกรรมและความชอบในอดีตของผู้ใช้

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์

หนึ่งในอนาคตที่เป็นไปได้ของปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือการเกิดขึ้นของซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์ ซึ่งหมายถึงการที่เครื่องจักรมีความสามารถเหนือกว่ามนุษย์ในหลายด้าน ฟังดูเหมือนภาพยนตร์ไซไฟใช่ไหม? แต่บริษัทวิจัยด้าน AI ส่วนใหญ่ รวมถึงบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Google และ Microsoft กำลังทำงานอย่างจริงจังเพื่อมุ่งสู่อนาคตนี้

นี่คือแนวโน้มของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่อาจเกิดขึ้นได้ในอนาคต:

ในขณะที่แนวคิดเรื่องเอกฐาน (singularity) ยังคงดูห่างไกลจากความเป็นจริง หลายคนก็รู้สึกกังวลเกี่ยวกับมันแซม อัลท์แมน จาก OpenAI ได้ยอมรับว่าเขารู้สึกกลัวต่อผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากเอกฐานของปัญญาประดิษฐ์ (AISingularity)

แต่ทั้งหมดนี้คือ 'อนาคต' ที่สมมติขึ้นและอาจใช้เวลาหลายปี ในอนาคตอันใกล้ คุณสามารถเห็น AI สร้างความเปลี่ยนแปลงในด้านการดูแลสุขภาพ การวิจัย และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) — ด้วยศูนย์วินิจฉัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI การวิเคราะห์ทางสถิติ และรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ เป็นต้น

เครื่องมือและแหล่งข้อมูล AI ยอดนิยม

ตอนนี้ มาสำรวจแหล่งข้อมูล AI ที่สามารถใช้ได้ในชีวิตประจำวัน และประโยชน์ที่คุณจะได้รับจากพวกมัน

โอเพ่นเอไอ

AGI เป็นประเภทหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่จะมีความสามารถทางปัญญาที่คล้ายคลึงกับมนุษย์ในด้านการแก้ปัญหา, ความคิดสร้างสรรค์, และการสื่อสารทางสังคม. ในขณะที่แบบจำลอง AI ปัจจุบันสามารถช่วยคุณวิเคราะห์รายงานหรือค้นหาข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว, เป้าหมายของ OpenAI กับ AGI คือการทำให้สามารถเขียนนวนิยายหรือแม้กระทั่งเข้าใจอารมณ์ของมนุษย์ได้.

แม้ว่ากรณีการใช้งานเหล่านี้จะยังคงเป็นเพียงสมมติฐาน แต่จะเป็นช่วงเวลาที่น่าสนใจในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าขณะที่เราเฝ้าดูการเปลี่ยนแปลงของวงการนี้ สำหรับตอนนี้ พวกเขาวางแผนที่จะสร้างโซลูชัน AI ที่สร้างการเปลี่ยนแปลงอย่างช้าๆ สู่โลกของ AGI พวกเขาเชื่อว่าสิ่งนี้จะช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายและสาธารณชนเข้าใจและยอมรับ AI ได้

การพัฒนาล่าสุดจากเป้าหมายนี้คือเครื่องมือ GenAI ของพวกเขา: ChatGPT (การสร้างข้อความ) และ DALL-E (การสร้างภาพ)

ChatGPT โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ได้รับการตอบรับเป็นอย่างดีจากผู้ที่ชื่นชอบ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ มีแชทบอทและฟีเจอร์ AI สำหรับการสนทนาจำนวนมากที่ถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของ GPT engine

DALL-E, ในทางกลับกัน, ได้ก่อให้เกิดปฏิกิริยาที่หลากหลายจากผู้คน (โดยเฉพาะนักออกแบบ)พวกเขาพบว่าภาพนั้นดูคลุมเครือและยุ่งเหยิง

Google DeepMind

อุตสาหกรรมบางประเภทที่ Google DeepMind ให้ความสำคัญ ได้แก่ ปัญญาชีวภาพ ผู้ช่วยเสมือนจริง และเกม คุณสามารถทดลองใช้ Google Gemini เพื่อสัมผัสประสบการณ์จริงกับศักยภาพของ GenAI จาก Google DeepMind ได้

แต่การพัฒนา AI ที่น่าทึ่งอย่างหนึ่งคือAlphaFold ซึ่งสามารถวิเคราะห์โครงสร้างโปรตีนได้ แม้ว่าจะยังอยู่ในขั้นตอนการวิจัย แต่ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ได้รับการตอบรับเป็นอย่างดี โดยเชื่อว่าสามารถช่วยวินิจฉัยโรคได้เร็วขึ้นและแม่นยำมากขึ้น

ต่างจาก OpenAI, จุดมุ่งหมายของ Google คือการสร้าง AI ที่ 'ปลอดภัย' ซึ่งนำไปสู่การสร้างFrontier Safety Framework ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับ AI ขั้นสูง

แอนโทรปิก

โคล้ดสามารถสร้างข้อความสร้างสรรค์ในรูปแบบต่าง ๆ ได้ รวมถึงบทกวี, โค้ด, บทสคริปต์, และอีเมล

Anthropic ยังเป็นกรณีศึกษาที่ดีเยี่ยมในการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม เมื่อไม่นานมานี้ บริษัทได้ตกเป็นข่าวเกี่ยวกับการละเมิดลิขสิทธิ์—เมื่อโปรดิวเซอร์เพลงฟ้องร้อง Anthropic ในข้อหาใช้เนื้อเพลงของพวกเขาในการฝึกฝน Claude พวกเขาอ้างว่า Claude ลอกเลียนเนื้อเพลงอย่างผิดกฎหมายและกำลังเรียกร้องค่าเสียหายเป็นจำนวนหลายล้าน

กรณีนี้ชี้ให้เห็นถึงพื้นที่สีเทาในการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อวัตถุประสงค์ทางสร้างสรรค์ และคำตัดสินในที่นี้สามารถสร้างบรรทัดฐานสำหรับเนื้อหาที่สร้างโดยปัญญาประดิษฐ์ในอนาคตได้

ClickUp Brain—ผู้ช่วย AI ของ ClickUp

ClickUp, แอปเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในที่ทำงาน, มาพร้อมกับคุณสมบัติ GenAI ที่ติดตั้งไว้ในตัวที่เรียกว่าClickUp Brain.

ผู้ช่วยเสมือนในรูปแบบหนึ่ง ClickUp Brain ได้ถูกผสานรวมกับเครื่องมือทั้งหมดในชุด ClickUp เพื่อให้การทำงานประจำวัน (และชีวิต) ของผู้ใช้ราบรื่น

นี่คือวิธีที่ ClickUp Brain สามารถช่วยมืออาชีพในทุกบทบาทและอุตสาหกรรม:

ผู้จัดการความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์

เบื่อกับการค้นหาเอกสารทีละฉบับเพื่อหาข้อมูลสำคัญหรือไม่? ด้วย ClickUp Brain คุณสามารถค้นหาข้อมูลจากวิกิ รายงาน หรือเอกสารภายในองค์กรได้อย่างรวดเร็วภายในไม่กี่วินาที

ยิ่งไปกว่านั้น คุณสามารถขอให้มันสร้างสรุปอย่างรวดเร็วของเอกสารหรือบันทึกการประชุมได้ ทำให้คุณสามารถติดตามข้อมูลล่าสุดของบริษัทหรือลูกค้าได้อย่างง่ายดาย

ผู้จัดการโครงการ AI

ประโยชน์อีกประการหนึ่งของการใช้ ClickUp Brain คือการทำให้งานที่ซ้ำซากและน่าเบื่อที่เกี่ยวข้องกับการจัดการโครงการเป็นไปโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ ClickUp Brain เพื่อ:

นักเขียน AI สำหรับการทำงาน

ClickUp ยังมาพร้อมกับผู้ช่วยเขียนที่แข็งแกร่งซึ่งสามารถเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับนักการตลาดและผู้ที่รู้สึกไม่สะดวกในการเขียน AI Writer for Work สามารถช่วยคุณในเรื่องต่อไปนี้:

ที่ทำงาน ทีมและบุคคลสามารถใช้บริการ ClickUp Brain ได้เช่นกันเพื่อจัดทำร่างการสื่อสารทั้งภายในและภายนอกจากทุกที่ใน ClickUp—ความคิดเห็นในภารกิจ, เอกสาร, และอีเมล. คุณสามารถเพิ่มความคิดของคุณลงในเครื่องมือเขียน AI ด้วยการใช้คำย่อ และมันจะปรับแต่งให้สวยงามสำหรับคุณ.

เทมเพลตข้อความเริ่มต้นเฉพาะบทบาท

ไม่เพียงเท่านั้น คุณยังได้รับการเข้าถึงเทมเพลตคำสั่งสำหรับบทบาทแต่ละอย่าง—เพื่อให้คุณสามารถเริ่มต้นได้ทันที ตัวอย่างของคำสั่งเหล่านี้ได้แก่:

ยกระดับการทำงานของคุณด้วยเครื่องมือ AI

ปัญญาประดิษฐ์เชื่อว่าจะส่งผลกระทบอย่างมากต่อวิถีชีวิตและการทำงานของเราในปีต่อ ๆ ไป ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของแต่ละบุคคลไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานขององค์กรขนาดใหญ่ ตั้งแต่การค้นหาวิธีรักษาโรคไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลและการคาดการณ์เศรษฐกิจมหภาค เครื่องจักรปัญญาประดิษฐ์เชื่อว่าจะช่วยพัฒนาโลกให้ดีขึ้น

ในฐานะบุคคล คุณสามารถเริ่มต้นก้าวแรกได้โดยการฝึกอบรมเพื่อเป็นนักวิศวกร AI (หากคุณสนใจ) หรือใช้เครื่องมือ AI เช่น ClickUp Brain เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในชีวิตของคุณ

แล้วทำไมไม่ลองใช้ ClickUp วันนี้ล่ะ?สมัครใช้ ClickUpฟรีและสำรวจว่ามันสามารถยกระดับทุกด้านของชีวิตคุณได้อย่างไร!