สรุป 4 ยุค วิวัฒนาการ AI จากยุคตั้งไข่ สู่ทำงานแทนมนุษย์ ในมุมมอง เจนเซน หวง CEO NVIDIA

- เมื่อไม่นานมานี้ NVIDIA เพิ่งจะจัดงาน NVIDIA GTC 2025 เพื่อแสดงความสามารถของเทคโนโลยีด้านการประมวลผล ที่พัฒนาขึ้นโดย NVIDIA

ช่วงหนึ่งของงาน มีความน่าสนใจอยู่ตรงที่ คุณเจนเซน หวง ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ NVIDIA ได้พูดถึงวิวัฒนาการของเทคโนโลยี AI โดยแบ่งออกเป็น 4 ยุค ตามความสามารถ และการใช้งาน นับตั้งแต่ยุคแรกเริ่ม ยุคปัจจุบัน ไปจนถึงอนาคต

แล้ววิวัฒนาการ AI ตั้งแต่อดีตจนถึงอนาคต จะมีหน้าตาเป็นอย่างไร ในมุมของคุณเจนเซน หวง ?

ก่อนที่ AI จะมีวิวัฒนาการ จนมีความสามารถที่เก่งกาจแบบในปัจจุบัน ความจริงแล้ว AI ไม่ใช่เรื่องใหม่ และได้รับการพัฒนามานานแล้ว

ซึ่งจุดสำคัญ ก่อนที่ AI จะกลายเป็นเทคโนโลยีที่เราคุ้นเคยกัน เริ่มต้นขึ้นในปี 2012 จากสิ่งประดิษฐ์ที่ชื่อว่า “AlexNet” ที่ถูกสร้างขึ้นโดยชาย 3 คน คือ คุณ Alex Krizhevsky, คุณ Ilya Sutskever และคุณ Geoffrey Hinton

ซึ่ง AlexNet คือ โมเดลที่พัฒนาขึ้นเพื่อทำให้คอมพิวเตอร์สามารถ “มองเห็น” และ “เข้าใจ” ภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า Convolutional Neural Networks (CNN)

ว่าง่าย ๆ AlexNet ก็คือโมเดล AI ในยุคแรกเริ่มหรือยุคตั้งไข่ ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถจดจำรูปภาพได้เหมือนกับมนุษย์ โดยอาศัย GPU (การ์ดจอ) ในการฝึกฝนโมเดล

ซึ่งยิ่งการ์ดจอมีประสิทธิภาพมากขึ้น ก็จะทำให้การประมวลผลเร็วขึ้นตามไปด้วย

ตัดภาพกลับมาที่ปัจจุบัน การ์ดจอก็ได้กลายเป็นส่วนสำคัญในการประมวลผล ที่ช่วยให้ AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

จึงเรียกได้ว่า AlexNet เป็นจุดเริ่มต้นของ AI ในยุคถัด ๆ ไปอีก 4 ยุค ได้แก่

1. Perception AI คือ ยุคที่ AI สามารถเข้าใจหรือรับรู้ข้อมูลจากโลกภายนอกได้

อธิบายง่าย ๆ ก็คือ AI ในยุคนี้จะมีความสามารถในการรับรู้ และทำความเข้าใจข้อมูลจากโลกภายนอกได้

ตัวอย่างของการใช้งาน AI ในยุคนี้ เช่น

- Speech Recognition คือ เทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ หรืออุปกรณ์ต่าง ๆ สามารถทำความเข้าใจและแปลงเสียงมนุษย์เป็นข้อความได้

เช่น ฟีเชอร์พิมพ์ด้วยเสียงบนคีย์บอร์ดสมาร์ตโฟน การค้นหาด้วยเสียงพูด หรือแม้แต่การรับคำสั่งแบบง่าย ๆ ของผู้ช่วยส่วนตัวอัจฉริยะอย่าง Siri หรือ Google Assistant

- DeepRecSys (Deep Recommender System) คือ การใช้ AI ในการคาดการณ์และแนะนำสินค้าหรือบริการ ตามพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละคน

- Medical Imaging คือ การใช้ AI ในการวิเคราะห์และตีความ ภาพทางการแพทย์ เช่น การตรวจสอบภาพเอกซเรย์ (X-ray), การตรวจ MRI หรือ CT Scan เพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น

2. Generative AI คือ ยุคที่ AI สามารถสร้างสรรค์เนื้อหาเองได้

AI ในยุคนี้ สามารถสร้างสรรค์เนื้อหาหรือข้อมูลใหม่ ๆ ได้ด้วยตัวเอง โดยอาศัยการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว

เปรียบเทียบให้เห็นภาพก็คือ AI ในปัจจุบัน ที่เรากำลังใช้กันอยู่ เช่น แพลตฟอร์มแช็ตบอตตัวดังในปัจจุบันอย่าง ChatGPT ที่สามารถถาม-ตอบได้ หรือเครื่องมือที่ช่วยในการสร้างสรรค์รูปภาพอย่าง Midjourney

ซึ่งข้อดีของ AI ในยุคนี้ คือ สามารถนำมาประยุกต์ใช้ได้กับงานหลายสาย เช่น

- Digital Marketing การใช้ AI ในการสร้างกลยุทธ์การตลาดดิจิทัล เช่น การโฆษณาออนไลน์ หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหากลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสม

- Content Creation การใช้ AI ในการสร้างเนื้อหาหรือข้อมูลต่าง ๆ เช่น การเขียนบทความ การสร้างภาพ และการแต่งเพลง

3. Agentic AI คือ ยุคที่ AI ทำหน้าที่เป็นตัวแทนช่วยตัดสินใจ

ในยุคนี้ AI จะมีความสามารถในการเป็นตัวแทนหรือผู้ช่วย (Agent) ในการตัดสินใจ และทำงานแทนมนุษย์ได้

โดยมีตัวอย่างการใช้งาน เช่น

- Coding Assistant คือ AI ที่ช่วยในการเขียนโคด หรือช่วยแก้ปัญหาที่พบระหว่างการเขียนโคด

- Customer Service ที่ใช้ AI ในการให้บริการลูกค้า
เช่น แช็ตบอตที่สามารถตอบคำถาม หรือแก้ปัญหาให้กับลูกค้าได้ โดยไม่จำเป็นต้องใช้พนักงานที่เป็นคนจริง ๆ

- Patient Care ที่ใช้ AI ในการดูแลผู้ป่วย เช่น การใช้ในการติดตามอาการ แนะนำการรักษา หรือการให้คำแนะนำด้านสุขภาพ

4. Physical AI คือ AI เชิงกายภาพ

ยุคนี้เป็นยุคที่มีการนำ AI มาใส่ไว้ในอุปกรณ์ต่าง ๆ ที่สามารถเคลื่อนไหวได้ และอยู่ในชีวิตประจำวันของมนุษย์

โดยมีตัวอย่างการใช้งาน เช่น

- Autonomous Vehicles หรือรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองโดยไม่ต้องมีคนขับ ซึ่งใช้เทคโนโลยี AI ในการรับรู้สภาพแวดล้อมโดยรอบ และตัดสินใจในการขับขี่ด้วยตัวเอง

- General Robotics หุ่นยนต์ที่สามารถทำงานได้หลากหลาย เช่น หุ่นยนต์ที่ใช้ในการผลิต หรือหุ่นยนต์ที่ช่วยทำงานในโรงงาน หรือในบ้าน

ที่น่าสนใจคือ ในวันนี้ดูเหมือนว่า คุณเจนเซน หวง และ NVIDIA จะมีความสนใจใน Physical AI เป็นอย่างมาก

เพราะก่อนหน้านี้ไม่นาน NVIDIA เพิ่งจะมีการประกาศเปิดตัวโครงการ GR00T N1 ซึ่งเป็นโมเดล AI แบบ Open Source ที่ใช้สำหรับหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ (Humanoid Robots) เป็นครั้งแรกของโลก

ที่น่าสนใจคือ GR00T N1 มาพร้อมกับสถาปัตยกรรม ​​Dual-System “Thinking Fast and Slow” ที่จะทำให้หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ สามารถให้เหตุผล และพัฒนาทักษะได้แบบมนุษย์

ซึ่งถ้าถามว่า แล้วทำไม NVIDIA กำลังให้ความสนใจใน Physical AI เป็นพิเศษ ?

คุณเจนเซน หวง มองว่า ในอนาคต Physical AI อย่างหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ จะเป็นอุตสาหกรรมที่ใหญ่ที่สุดในอนาคต

และเรื่องนี้ก็หมายความว่า โลกของเรากำลังเข้าใกล้ AI ในยุค Physical AI มากขึ้นเรื่อย ๆ

และเราอาจได้เห็นหุ่นยนต์ มานั่งทำงานข้าง ๆ มนุษย์ ก็เป็นไปได้..

อ้างอิง :
- งาน GTC March 2025 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang