1. หน้าแรก
  2. ปัญญาประดิษฐ์
  3. ความหมายของ Generative AI: เปิดเผยอนาคตของปัญญาประดิษฐ์
Social Proof

ความหมายของ Generative AI: เปิดเผยอนาคตของปัญญาประดิษฐ์

Speechify เป็นโปรแกรมอ่านเสียงอันดับ 1 ของโลก อ่านหนังสือ เอกสาร บทความ PDF อีเมล - ทุกอย่างที่คุณอ่าน - ได้เร็วขึ้น

แนะนำใน

forbes logocbs logotime magazine logonew york times logowall street logo

  1. พื้นฐานของ Generative AI
    1. เทคโนโลยีหลัก
    2. แนวคิดสำคัญ
  2. การใช้งานและกรณีศึกษาใน Generative AI
    1. ธุรกิจและอุตสาหกรรม
    2. เทคโนโลยีและนวัตกรรม
    3. ซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชัน
  3. ความท้าทายและข้อควรพิจารณาใน Generative AI
    1. ผลกระทบทางจริยธรรมและสังคม
    2. ความท้าทายทางเทคนิค
  4. อนาคตของ Generative AI
    1. เทคโนโลยีที่พัฒนา
    2. ศักยภาพและโอกาส
    3. ขยายขอบเขต
    4. Speechify AI Video Generator
  5. คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Generative AI
    1. Generative AI คืออะไรในคำง่าย ๆ?
    2. ความแตกต่างระหว่าง Generative AI และ AI ปกติคืออะไร?
    3. ความแตกต่างระหว่าง OpenAI และ Generative AI คืออะไร?
    4. ความแตกต่างระหว่าง ChatGPT และ Generative AI คืออะไร?
    5. ประโยชน์ของ AI สร้างสรรค์ในอนาคตคืออะไร?
    6. ตัวอย่างของ AI สร้างสรรค์มีอะไรบ้าง?
    7. AI สร้างสรรค์จะถูกใช้ทำอะไรในอนาคต?
ฟังบทความนี้ด้วย Speechify!
Speechify

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ หรือที่เรียกกันว่า Generative AI เป็นสาขาที่ล้ำสมัยในวงการปัญญาประดิษฐ์...

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ หรือที่เรียกกันว่า Generative AI เป็นสาขาที่ล้ำสมัยในวงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เครื่องจักรเข้าใจ ตีความ และสร้างเนื้อหาใหม่ โดยใช้ศักยภาพอันมหาศาลของระบบ AI บทความนี้จะเจาะลึกถึงแก่นแท้ของ Generative AI เทคโนโลยีพื้นฐาน การใช้งาน และผลกระทบที่ลึกซึ้งต่อหลายภาคส่วน

พื้นฐานของ Generative AI

เทคโนโลยีหลัก

  • เครือข่ายประสาทและการเรียนรู้เชิงลึก: หัวใจของ Generative AI คือเครือข่ายประสาท โดยเฉพาะโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่จำลองตามสมองมนุษย์ ช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs): เครื่องมืออย่าง GPT-3 และ GPT-4 ที่พัฒนาโดย OpenAI เป็นตัวอย่างที่ดีของ LLMs ที่ประมวลผลและสร้างข้อความที่คล้ายมนุษย์ ปฏิวัติการสร้างข้อความ
  • เครือข่ายปฏิปักษ์เชิงสร้างสรรค์ (GANs) และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAEs): เป็นสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเฉพาะทาง GANs ประกอบด้วยตัวสร้างและตัวแยกแยะ มีบทบาทสำคัญในการสร้างภาพ ในขณะที่ VAEs มีความสำคัญในการสร้างผลลัพธ์ที่หลากหลายและซับซ้อน

แนวคิดสำคัญ

  • การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึม: โมเดล Generative AI พึ่งพาเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมที่ซับซ้อนในการเรียนรู้จากข้อมูลฝึกอบรมและสร้างข้อมูลใหม่
  • ข้อมูลฝึกอบรมและการปรับแต่ง: คุณภาพและปริมาณของข้อมูลฝึกอบรม รวมถึงการปรับแต่งโมเดล มีความสำคัญในการกำหนดประสิทธิภาพของระบบ Generative AI
  • การเรียนรู้แบบมีผู้สอน: โมเดล Generative AI หลายตัวถูกฝึกโดยใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอน ซึ่งเรียนรู้จากชุดข้อมูลที่มีการระบุป้ายกำกับ

การใช้งานและกรณีศึกษาใน Generative AI

ธุรกิจและอุตสาหกรรม

  • แชทบอทและ AI แชทบอท: บริษัทอย่าง Microsoft และสตาร์ทอัพกำลังใช้แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย Generative AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบริการลูกค้า
  • การดูแลสุขภาพและการค้นพบยา: ในด้านการดูแลสุขภาพ Generative AI มีส่วนช่วยในการค้นพบยาและการแพทย์เฉพาะบุคคล โดยวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อหาข้อมูลเชิงลึก
  • การออกแบบผลิตภัณฑ์: อัลกอริทึม AI ช่วยในการออกแบบผลิตภัณฑ์ สร้างสรรค์ไอเดียใหม่และปรับปรุงการออกแบบให้เหมาะสมกับงานเฉพาะ
  • การสร้างเนื้อหาและโซเชียลมีเดีย: Generative AI ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการสร้างเนื้อหาสำหรับโซเชียลมีเดีย การตลาด และการโฆษณา

เทคโนโลยีและนวัตกรรม

  • เนื้อหาที่สร้างโดย AI: จากข้อความถึงภาพ ระบบ AI อย่าง DALL-E และ Stable Diffusion กำลังสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงที่สร้างโดย AI
  • ดีพเฟคและข้อมูลสังเคราะห์: เทคโนโลยีเบื้องหลังดีพเฟคและการสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI ก็เป็นผลลัพธ์ของ Generative AI เช่นกัน
  • การทำงานอัตโนมัติและเครื่องมือ AI: การทำงานอัตโนมัติในกระบวนการทำงานและแอปพลิเคชันต่าง ๆ กำลังได้รับการปรับปรุงโดยเครื่องมือ Generative AI เพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิต

ซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชัน

  • การสร้างโค้ด: แพลตฟอร์มอย่าง GitHub Copilot ใช้ Generative AI เพื่อช่วยในการสร้างโค้ด ช่วยนักพัฒนาได้อย่างมาก
  • การเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา: Generative AI กำลังก้าวหน้าในการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมของเครื่องมือค้นหา ให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและเป็นส่วนตัวมากขึ้น
  • แอปและระบบ Generative AI: แอปจำนวนมากกำลังรวมระบบ Generative AI เพื่อให้คำแนะนำและประสบการณ์ผู้ใช้ที่เป็นส่วนตัว

ความท้าทายและข้อควรพิจารณาใน Generative AI

ผลกระทบทางจริยธรรมและสังคม

  • อคติ: หนึ่งในความท้าทายสำคัญใน Generative AI คือการจัดการอคติในผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI ซึ่งเกิดจากข้อมูลฝึกอบรม
  • ผลกระทบของ Generative AI: ผลกระทบทางสังคมและจริยธรรม รวมถึงความเป็นไปได้ในการใช้ในทางที่ผิดในการสร้างดีพเฟคและข้อมูลเท็จ เป็นประเด็นที่น่ากังวล

ความท้าทายทางเทคนิค

  • ปริมาณข้อมูล: การจัดการและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเป็นความท้าทายที่สำคัญ ซึ่งต้องการโครงสร้างพื้นฐานและทรัพยากรขั้นสูง
  • ระบบ AI และการปรับแต่ง: การทำให้ระบบ AI ปรับแต่งได้อย่างแม่นยำเพื่อทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่มีข้อผิดพลาดหรืออคติเป็นกระบวนการที่ซับซ้อน

อนาคตของ Generative AI

เทคโนโลยีที่พัฒนา

  • โมเดล Generative AI และความก้าวหน้า: ความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในโมเดล Generative AI สัญญาว่าจะมีความสามารถที่ล้ำหน้ายิ่งขึ้น เช่น ความก้าวหน้าล่าสุดใน GPT-4 และ DALL-E 2
  • โมเดลมัลติโหมดและพื้นฐาน: อนาคตของ Generative AI อยู่ที่โมเดลมัลติโหมดและพื้นฐาน ที่สามารถเข้าใจและสร้างเนื้อหาข้ามรูปแบบและสื่อได้

ศักยภาพและโอกาส

  • เนื้อหาใหม่และข้อมูลใหม่: ความสามารถในการสร้างเนื้อหาใหม่และวิเคราะห์ข้อมูลใหม่เปิดโอกาสไม่รู้จบในทุกสาขา ตั้งแต่บันเทิงไปจนถึงการวิจัยทางวิทยาศาสตร์
  • ปัญญามนุษย์และการใช้ AI: Generative AI ไม่ได้เป็นเพียงการเลียนแบบปัญญามนุษย์ แต่ยังเสริมสร้างความคิดสร้างสรรค์และความสามารถในการแก้ปัญหาของมนุษย์

ขยายขอบเขต

  • ระบบนิเวศสตาร์ทอัพและงาน Generative AI: ระบบนิเวศสตาร์ทอัพกำลังนำเทคโนโลยี Generative AI มาใช้อย่างรวดเร็ว นำไปสู่ผลิตภัณฑ์และบริการที่นวัตกรรม
  • Generative AI ในชีวิตประจำวัน: ตั้งแต่การสนทนากับแชทบอท AI ไปจนถึงการแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคล Generative AI กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันมากขึ้น

Generative AI เป็นการเปลี่ยนแปลงแนวคิดในด้านปัญญาประดิษฐ์ ความสามารถในการสร้าง ปรับปรุง และนวัตกรรมไม่ใช่เพียงแค่ความมหัศจรรย์ทางเทคโนโลยี แต่เป็นประตูสู่อนาคตที่ AI และปัญญามนุษย์ทำงานร่วมกัน ศักยภาพของ Generative AI ขยายไปทั่วอุตสาหกรรม ตั้งแต่การทำงานอัตโนมัติในงานที่น่าเบื่อไปจนถึงการบุกเบิกความก้าวหน้าในการค้นพบยาและอื่น ๆ ในขณะที่เรายังคงสำรวจและใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ จำเป็นต้องจัดการกับความท้าทายที่เกิดขึ้น เพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนานั้นมีจริยธรรม รับผิดชอบ และเป็นประโยชน์ต่อทุกคน

Speechify AI Video Generator

ราคา: ทดลองใช้งานฟรี

สร้างวิดีโอที่ดูดีโดยไม่ต้องมีนักแสดงหรืออุปกรณ์ใด ๆ เปลี่ยนข้อความใด ๆ ให้เป็นวิดีโอคุณภาพสูงด้วย AI อวตารและเสียงพากย์ – ในเวลาน้อยกว่า 5 นาที ลองใช้ Speechify AI Video Generator

คุณสมบัติของ Speechify Avatar Generator

  1. สิ่งที่คุณต้องมีคือแล็ปท็อป
  2. ไม่ต้องมีพนักงาน คุณสามารถสร้างวิดีโอได้ในไม่กี่นาที
  3. ใช้ AI อวตาร 1 ตัวหรือหลายตัวโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม
  4. รับวิดีโอของคุณในไม่กี่นาที
  5. แก้ไขน้อยหรือไม่ต้องแก้ไข ไม่มีความซับซ้อนในการเรียนรู้

Speechify เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดในการสร้างอวตาร ในขณะที่เป็นผลิตภัณฑ์เดี่ยว มันเป็นผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดในประเภทเดียวกัน นอกจากนี้ยังผสานรวมอย่างไร้รอยต่อกับชุดผลิตภัณฑ์ AI ของ Speechify Studio สำหรับผู้สร้างลองใช้ด้วยตัวคุณเอง ฟรี!


คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Generative AI

Generative AI คืออะไรในคำง่าย ๆ?

Generative AI หมายถึงสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นการสร้างเนื้อหาใหม่ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือแม้แต่โค้ด มันใช้การเรียนรู้ของเครื่องและชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่เป็นต้นฉบับและมักจะเลียนแบบความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์

ความแตกต่างระหว่าง Generative AI และ AI ปกติคืออะไร?

AI ปกติ หรือ AI แบบดั้งเดิม มักจะมุ่งเน้นที่การทำความเข้าใจและประมวลผลข้อมูล มักใช้สำหรับงานเช่นการจำแนกหรือการทำนาย ในทางกลับกัน Generative AI ใช้ระบบ AI เพื่อสร้างผลลัพธ์ใหม่ที่เป็นต้นฉบับ โดยมักใช้เครือข่ายประสาทและเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก

ความแตกต่างระหว่าง OpenAI และ Generative AI คืออะไร?

OpenAI เป็นองค์กรวิจัยที่พัฒนาเทคโนโลยี AI ขั้นสูง รวมถึงโมเดล Generative AI Generative AI เป็นส่วนย่อยของเทคโนโลยี AI ที่มุ่งเน้นการสร้างเนื้อหาใหม่ OpenAI ได้พัฒนาโมเดล Generative เช่น GPT-3 และ DALL-E

ความแตกต่างระหว่าง ChatGPT และ Generative AI คืออะไร?

ChatGPT ซึ่งพัฒนาโดย OpenAI เป็นตัวอย่างของโมเดล AI สร้างสรรค์ เป็นตัวแปลงที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน้าที่เชี่ยวชาญในการสร้างข้อความ จำลองการสนทนาเหมือนมนุษย์ AI สร้างสรรค์เป็นคำที่กว้างขึ้นที่รวมถึงการสร้างเนื้อหาทุกประเภท ไม่ใช่แค่ข้อความเท่านั้น

ประโยชน์ของ AI สร้างสรรค์ในอนาคตคืออะไร?

AI สร้างสรรค์มีศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรมโดยการทำให้การสร้างเนื้อหาเป็นอัตโนมัติ ปรับปรุงกระบวนการทำงาน ช่วยในการค้นพบยา และเพิ่มความคิดสร้างสรรค์ในด้านต่างๆ เช่น การออกแบบผลิตภัณฑ์และโซเชียลมีเดีย นอกจากนี้ยังสามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนาการประมวลผลภาษาธรรมชาติและเทคโนโลยีแชทบอท AI

ตัวอย่างของ AI สร้างสรรค์มีอะไรบ้าง?

ตัวอย่างของ AI สร้างสรรค์ ได้แก่ GPT-3 ของ OpenAI สำหรับการสร้างข้อความ DALL-E สำหรับการสร้างภาพ และ BARD ของ Google สำหรับการปรับปรุงผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา เครือข่ายปฏิปักษ์เชิงกำเนิด (GANs) และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAEs) ก็เป็นตัวอย่างสำคัญเช่นกัน

AI สร้างสรรค์จะถูกใช้ทำอะไรในอนาคต?

ในอนาคต AI สร้างสรรค์อาจถูกใช้ในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตั้งแต่การสร้างข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูงสำหรับการฝึกอบรม AI ไปจนถึงความก้าวหน้าในด้านการดูแลสุขภาพ เช่น การค้นพบยา ไปจนถึงการทำให้กระบวนการสร้างสรรค์ในเนื้อหาและโซเชียลมีเดียเป็นอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพ

Cliff Weitzman

คลิฟ ไวซ์แมน

คลิฟ ไวซ์แมน เป็นผู้สนับสนุนด้านดิสเล็กเซียและเป็น CEO และผู้ก่อตั้ง Speechify แอปพลิเคชันแปลงข้อความเป็นเสียงอันดับ 1 ของโลก ที่มีรีวิว 5 ดาวมากกว่า 100,000 รีวิว และครองอันดับหนึ่งใน App Store ในหมวดข่าวและนิตยสาร ในปี 2017 ไวซ์แมนได้รับการยกย่องในรายชื่อ Forbes 30 under 30 จากผลงานของเขาในการทำให้อินเทอร์เน็ตเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ที่มีความบกพร่องในการเรียนรู้ คลิฟ ไวซ์แมน ได้รับการนำเสนอใน EdSurge, Inc., PC Mag, Entrepreneur, Mashable และสื่อชั้นนำอื่น ๆ