AI 101

สมการคณิตศาสตร์สู่ ChatGPT ที่เปลี่ยนโลก

เคยไหมครับที่นั่งคุยกับ ChatGPT จนลืมไปว่ามันไม่ใช่คน?
หรือตะลึงกับรถยนต์ที่วิ่งไปมาเองได้โดยไม่มีคนขับ? ผมเองก็เคยครับ!

ผมอยากพาทุกคนไปเดินทางย้อนเวลา มาดูกันว่า AI ที่เจ๋งขนาดนี้มันเริ่มต้นมาจากไหน
พัฒนามายังไง จนมาเป็นตัวเปลี่ยนโลกได้ขนาดนี้

---

The Definition

ปัญญาประดิษฐ์ หรือที่เราเรียกสั้นๆ ว่า AI มันคืออะไรกัน?

พูดให้เห็นภาพ มันคือการที่เราพยายามสอนให้เครื่องคอมพิวเตอร์ “คิด” คล้ายๆ กับคนเราน่ะครับ
แต่แน่นอนว่ามันไม่มีความรู้สึกหรือสติสัมปชัญญะแบบมนุษย์หรอก (ยังไงก็เป็นเครื่องจักรอยู่ดี)

นักวิชาการอธิบายไว้สวยงามว่า AI คือ การศึกษาเกี่ยวกับ “ตัวแทนที่ฉลาด” ฟังดูเท่ แปลง่ายๆ
ก็คือระบบที่มองเห็นสิ่งรอบตัว วิเคราะห์สถานการณ์ แล้วตัดสินใจเองได้ว่าจะทำอะไรต่อไป
เพื่อให้ถึงเป้าหมาย

AI มันแบ่งออกเป็นกี่ประเภท

• Strong AI หรือ AGI – นี่คือ AI ในฝัน! คือ AI ที่ฉลาดเทียบเท่ามนุษย์ทุกด้านเลย (ตอนนี้กำลังพัฒนาอยู่)
• ABI – AI ที่พยายามเลียนแบบวิธีคิดของสิ่งมีชีวิตจริงๆ น่าสนใจมาก

---

The Four Eras of AI

AI ไม่ได้เกิดขึ้นมาเจ๋งแบบนี้ทันทีหรอกนะครับ มันค่อยๆ พัฒนามาเป็นขั้นเป็นตอน แต่ละยุคก็มีความเจ๋งไปคนละแบบ ลองมาดูกันครับว่าแต่ละยุคเกิดอะไรขึ้นบ้าง

---

Current State and Conclusion

LLM สมองใหญ่ที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT

ตอนนี้ที่ทุกคนพูดถึงกันก็คือ LLM หรือ Large Language Model (หรือก็คือ “โมเดลภาษาที่ใหญ่มาก”)

มันคือสมองที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT นั่นเอง! จินตนาการว่ามันอ่านหนังสือและเอกสารหลายล้านหน้า
แล้วจำได้หมด เก่งมั้ยครับ! เลยตอบคำถามเราได้แม่นยำ คุยกับเราได้เป็นธรรมชาติ

แต่มันก็มีข้อเสียเหมือนกัน นั่นคือ

• ค่าใช้จ่ายสูงมากๆ (บางทีต้องลงทุนหลายร้อยล้าน!)
• ต้องใช้การ์ดจอราคาแพงหลายตัว (VGA Card)
• ปรับแต่งโมเดลก็ต้องเสียเงินเพิ่มอีก

ถ้าถามว่าทำไมถึงแพงขนาดนี้? เพราะมันใหญ่มากครับ! ข้อมูลที่ใช้ฝึกมันก็มหาศาล ใช้ทรัพยากรเยอะมาก

RAG เทคนิคที่ทำให้ AI ฉลาดขึ้นอีก!

เทคนิคที่ผมคิดว่าเจ๋งมาก! RAG หรือ Retrieval-Augmented Generation

ผมอธิบายแบบง่ายๆ ปกติ ChatGPT มันรู้เยอะอยู่แล้ว แต่ถ้าเราอยากให้มันรู้เรื่องเฉพาะของบริษัทเรา หรือข้อมูลใหม่ล่าสุด RAG ก็เข้ามาช่วยครับ! มันจะไปค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาให้ AI อ่านก่อน แล้วค่อยตอบคำถาม เหมือนกับว่าเราให้คนอ่านเอกสารก่อนตอบคำถามน่ะครับ

แล้ว RAG ทำงานอย่างไร

1. คุณถามคำถาม
2. ระบบวิ่งไปหาเอกสารที่เกี่ยวข้อง
3. เอาเอกสารนั้นมาให้ AI อ่าน
4. AI ตอบคำถามจากข้อมูลที่อ่านมา (แม่นยำกว่าเยอะ!)

ตัวอย่างที่เห็นภาพชัด สมมติคุณถามว่า “ช่างตัดผมต้องการอะไรจากระบบจองคิวออนไลน์?”

ระบบจะไปดึงเอกสารที่เขียนไว้ว่า “ต้องการระบบจัดการรายได้ที่โปร่งใส” และ “ต้องการแสดงเวลาว่างแบบเรียลไทม์” มาให้ AI อ่าน แล้ว AI ก็ตอบตามนั้น

เจ๋งมากครับ! ทำให้ AI ตอบได้แม่นยำและอ้างอิงได้ด้วย ลดปัญหาการมั่วของ AI

Agentic AI ที่เป็นผู้ช่วยส่วนตัว

อันนี้น่าสนใจมากครับ! Agentic AI คือ AI ที่ทำหน้าที่เป็น “ตัวแทน” ของคุณ ให้นึกภาพว่าคุณมีเลขานุการส่วนตัวที่สามารถ

• ไปดึงข้อมูลจากระบบนู้นระบบนี้มาได้
• สั่งงานระบบได้
• กรอกข้อมูลใส่ระบบได้
• ทำหลายอย่างพร้อมกัน และข้ามหลายระบบได้

ฟังดูเจ๋งมากครับ! แต่ผมต้องบอกว่า…

ข้อกังวลที่สำคัญ มันจะปลอดภัยแค่ไหนครับ? ถ้าแฮกเกอร์สามารถควบคุม AI ตัวนี้ได้ล่ะ?
มันก็จะสามารถเข้าถึงข้อมูลและระบบต่างๆ ได้หมดเลยนะ! 😱
เรื่องความปลอดภัยของ Agentic AI เลยเป็นเรื่องที่ต้องศึกษาและพัฒนากันอย่างจริงจังครับ

ปัจจุบัน ChatGPT และ AI สมัยใหม่ทำงานบนพื้นฐานของเทคโนโลยี LLM ที่มีความซับซ้อนสูง พร้อมด้วยเทคนิคอย่าง RAG ที่เพิ่มความแม่นยำในการตอบคำถาม และ Agentic AI ที่กำลังพัฒนาเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะ แม้จะมีข้อกังวลเรื่องความปลอดภัยที่ต้องให้ความสำคัญ แต่ไม่อาจปฏิเสธได้ว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานเทคโนโลยีของเราอย่างสิ้นเชิง

จากเครื่องคิดเลขธรรมดาในอดีต มาสู่ระบบที่สามารถสนทนา สร้างสรรค์ และช่วยเหลือเราในชีวิตประจำวันได้ นี่คือเส้นทางที่ยาวนานกว่า 60 ปีของการพัฒนา AI ที่ยังคงก้าวหน้าต่อไปอย่างไม่หยุดยั้ง

---

บทความนี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้นที่ผมตั้งใจเขียนขึ้นเพื่อพาทุกคนทำความรู้จักกับวิวัฒนาการของ AI และเข้าใจว่าเทคโนโลยีที่เราใช้อยู่ทุกวันนี้พัฒนามาอย่างไร เนื้อหาที่ยกมานั้นอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ แต่หากมีจุดใดที่อธิบายได้ไม่ชัดเจน หรือยังมีข้อผิดพลาดอยู่ ต้องขออภัยไว้ล่วงหน้า และผมยินดีรับทุกคำแนะนำเพื่อนำไปปรับปรุงในบทความถัดไปครับ

ตอนนี้ผมเองก็ยังอยู่ในเส้นทางของการเรียนรู้ AI และเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่นเดียวกัน ถ้าคุณสนใจเรื่องพวกนี้ ผมมีแผนจะเขียนบทความเจาะลึกมากขึ้นในอนาคต เช่น เทคนิคการใช้งาน ChatGPT อย่างมีประสิทธิภาพ, การประยุกต์ใช้ RAG ในงานจริง, หรือแนวทางการนำ AI ไปใช้ในธุรกิจและชีวิตประจำวัน

ถ้าคุณสนใจเรื่องแบบนี้ ลองอ่านบทความอื่น ๆ บนเว็บไซต์ของผมได้เลยที่ frongwatcharapol.com

ขอบคุณที่อ่านมาจนถึงตรงนี้ครับ ผมหวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับคุณไม่มากก็น้อย และถ้าคุณได้อะไรกลับไป แม้เพียงเล็กน้อย — ผมก็ดีใจมากแล้วครับ 😊