วิวัฒนาการของ Generative AI และการใช้งาน

เช่นเดียวกับปัญญาประดิษฐ์รูปแบบอื่นๆ AI เจนเนอเรชั่นจะเรียนรู้วิธีดำเนินการจากข้อมูลในอดีต โดยจะสร้างเนื้อหาใหม่ๆ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือแม้แต่โค้ดคอมพิวเตอร์ตามการฝึกอบรมนั้น แทนที่จะจัดหมวดหมู่หรือระบุข้อมูลเหมือนกับ AI อื่นๆ

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน generative AI ได้เข้ามาเป็นศูนย์กลางและดึงดูดความสนใจของทั้งผู้ชื่นชอบเทคโนโลยีและผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม

ด้วยการเพิ่มขึ้นของอัลกอริธึมอันทรงพลังและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง แอปพลิเคชันอย่าง ChatGPT ได้กลายเป็นที่พูดถึงกันทั่วทั้งเมือง สร้างหัวข้อข่าวและจุดประกายการสนทนาไปทั่วโลก

Generative AI หมายถึงสาขา AI ที่มุ่งเน้นไปที่การสร้างเนื้อหาใหม่ที่เป็นต้นฉบับ แทนที่จะเพียงวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ ช่วยให้เครื่องจักรสามารถสร้างผลลัพธ์ที่สมจริงและสร้างสรรค์ เช่น ข้อความ รูปภาพ และแม้แต่เพลง ที่เลียนแบบพฤติกรรมและความคิดสร้างสรรค์ที่เหมือนมนุษย์

เทคโนโลยีที่ก้าวล้ำนี้ได้เปิดโลกแห่งความเป็นไปได้ในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการสร้างเนื้อหา ผู้ช่วยเสมือน เกม และอื่นๆ อีกมากมาย

เจเนอเรทีฟเอไอคืออะไร?

เช่นเดียวกับปัญญาประดิษฐ์รูปแบบอื่นๆ AI เจนเนอเรชั่นจะเรียนรู้วิธีดำเนินการจากข้อมูลในอดีต โดยจะสร้างเนื้อหาใหม่ๆ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือแม้แต่โค้ดคอมพิวเตอร์ตามการฝึกอบรมนั้น แทนที่จะจัดหมวดหมู่หรือระบุข้อมูลเหมือนกับ AI อื่นๆ

ทุกคนมีวันที่พวกเขาไม่อยู่ในอารมณ์ที่จะเขียนอีเมล บทความ หรือบรรทัดโค้ดใหม่ Generative AI พร้อมที่จะสนับสนุนกระบวนการสร้างสรรค์ของคุณ

การใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลและกึ่งควบคุม ทำให้ AI สร้างสรรค์ประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างผลลัพธ์ของตัวเอง ตัวอย่างหนึ่งคือ ด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจข้อความและสร้างเนื้อหาใหม่ได้อย่างง่ายดาย

โครงข่ายประสาทเทียมที่เป็นแกนหลักของ generative AI สามารถรับลักษณะของรูปภาพหรือข้อความเฉพาะ จากนั้นจึงออกแรงเมื่อจำเป็น

ChatGPT ของ OpenAI เป็นโมเดลภาษา Generative AI ที่เป็นที่รู้จักมากที่สุด เมื่อได้รับแจ้งข้อความ เช่น วลีหรือประโยค ChatGPT จะส่งกลับข้อความตรรกะถัดไปตามลำดับในภาษาธรรมชาติ

นักพัฒนาสามารถตั้งโปรแกรม ChatGPT ได้โดยแสดงตัวอย่างหรือคำแนะนำบางส่วน คนส่วนใหญ่ที่เคยโต้ตอบกับ ChatGPT รู้สึกทึ่งกับความสามารถในการเขียนภาษาคุณภาพสูงที่สอดคล้องกัน

Generative AI ทำงานอย่างไร

Generative AI ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประมวลผลข้อมูลภาพหรือข้อความจำนวนมหาศาล ซึ่งส่วนใหญ่คัดลอกมาจากอินเทอร์เน็ต จากนั้นจึงพิจารณาว่าสิ่งใดมีแนวโน้มที่จะปรากฏใกล้กับสิ่งอื่นๆ มากที่สุด

งานเขียนโปรแกรมส่วนใหญ่ของ generative AI มุ่งไปที่การสร้างอัลกอริธึมที่สามารถแยกแยะ "สิ่ง" ที่น่าสนใจสำหรับผู้สร้าง AI ได้ คำและประโยคในกรณีของแชทบอท เช่น ChatGPT หรือองค์ประกอบภาพสำหรับ DALL-E

แต่โดยพื้นฐานแล้ว generative AI จะสร้างผลลัพธ์โดยการประเมินคลังข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ได้รับการฝึกฝน จากนั้นตอบสนองต่อการแจ้งเตือนด้วยบางสิ่งที่อยู่ในขอบเขตของความน่าจะเป็นตามที่กำหนดโดยคลังข้อมูลนั้น

ประวัติความเป็นมาของ AI เจนเนอเรชั่น

การเดินทางที่น่าตื่นเต้นของ generative AI อาจพบได้ในช่วงทศวรรษ 1950 และ 1960 เมื่อผู้บุกเบิกด้านปัญญาประดิษฐ์ออกเดินทางสำรวจความเป็นไปได้ของพื้นที่ที่กำลังพัฒนานี้ ในตอนแรกนักวิจัย AI มุ่งเน้นไปที่การสร้างระบบที่อิงกฎซึ่งสามารถจำลองความคิดของมนุษย์และกระบวนการตัดสินใจได้

อย่างไรก็ตาม แนวคิดเกี่ยวกับแบบจำลองเชิงกำเนิดเริ่มเป็นรูปเป็นร่างเมื่อเวลาผ่านไป และได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมจำนวนหนึ่ง รวมถึงการรู้จำเสียง การประมวลผลภาพ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

โมเดลเจนเนอเรชั่นใหม่ เช่น เครือข่ายแบบเบย์เซียนและโมเดลมาร์คอฟ เริ่มมีให้ใช้งานในช่วงเปลี่ยนผ่านของสหัสวรรษ ซึ่งได้พัฒนาวิทยาการหุ่นยนต์และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ให้ก้าวหน้าไปอย่างมาก อย่างไรก็ตาม สิ่งประดิษฐ์ของการเรียนรู้เชิงลึกและความก้าวหน้าที่ตามมาได้ยกระดับมาตรฐานสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์

เทคโนโลยีโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกช่วยให้นักวิจัยและผู้สร้างสามารถพัฒนาความก้าวหน้าที่สำคัญใน generative AI ได้ การพัฒนาเครือข่าย Generative Adversarial Network (GAN) ในปี 2014 ซึ่งผลิตภาพ ภาพยนตร์ และแม้แต่เสียงที่สมจริงเป็นพิเศษซึ่งคล้ายกับเนื้อหาที่มนุษย์สร้างขึ้นอย่างแท้จริง ถือเป็นก้าวสำคัญประการหนึ่ง

ปัจจุบัน generative AI ถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย มันก้าวไปไกลกว่าสิ่งที่ถือว่าเป็นศิลปะและความคิดสร้างสรรค์แบบดั้งเดิม ทำให้เกิดการสร้างสรรค์ผลงานทางดนตรีที่ชวนให้หลงใหลและงานศิลปะที่น่าดึงดูด

นอกจากนี้ยังช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถสร้างสินค้าสดใหม่ ปรับปรุงผลลัพธ์ด้านการดูแลสุขภาพ และเปลี่ยนแปลงวิธีการใช้เทคโนโลยีของเราโดยสิ้นเชิง สาขา Generative AI มีแนวโน้มที่จะเติบโตมากยิ่งขึ้นเมื่อเทคโนโลยีพัฒนาและความพร้อมของข้อมูลเพิ่มขึ้น ทำให้เกิดโอกาสอันนับไม่ถ้วนสำหรับความคิดสร้างสรรค์และการค้นพบ

การใช้โมเดลเจนเนอเรทีฟ

1. การสร้างข้อความ

นี่คือการประยุกต์ใช้ generative AI ที่มีความรับผิดชอบมากที่สุดต่อการยอมรับที่เพิ่มขึ้นของ AI ในการสร้างเนื้อหา ทั้งบุคคลและบริษัทต่างใช้เทคโนโลยี AI เชิงสร้างสรรค์ เช่น ChatGPT บ่อยครั้ง

เวลาและความพยายามที่จำเป็นในการผลิตเนื้อหาใหม่จะลดลงตามการสร้างข้อความโดยใช้โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการทำการตลาดซึ่งองค์กรต่างๆ ต้องผลิตเนื้อหาจำนวนมหาศาลอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ เครื่องมือเหล่านี้ยังสามารถช่วยสร้างรายงานแบบข้อความและดำเนินการคำนวณทางธุรกิจที่ซับซ้อนได้อีกด้วย รูปภาพด้านบนแสดงตัวอย่างการใช้ chatGPT เพื่อคำนวณผลตอบแทนจากค่าโฆษณาผ่านข้อความแจ้ง ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถใช้สำหรับรายงานทางธุรกิจและการคำนวณได้

2. การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นอีกการใช้ generative AI ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อความเพื่อกำหนดความรู้สึกหรืออารมณ์ของผู้ใช้ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับบริษัทที่ต้องการติดตามความคิดเห็นของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการของตน

การวิเคราะห์ความรู้สึกยังสามารถใช้ในการติดตามโซเชียลมีเดีย การวิจัยตลาด และอื่นๆ อีกมากมาย ยกตัวอย่างเครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์ที่ช่วยวิเคราะห์ความรู้สึกเบื้องหลังข้อความที่เขียน โดยจะวิเคราะห์ไวยากรณ์และบริบทของข้อความเพื่อให้ทราบว่าความรู้สึกเป็นบวกหรือลบ

3. การสร้างและการปรับปรุงภาพ

คุณสามารถใช้ generative AI เพื่อสร้างและปรับปรุงภาพได้ เครื่องมือ AI เจนเนอเรชั่นดังกล่าวใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างทุกสิ่งตั้งแต่งานศิลปะนามธรรมไปจนถึงทิวทัศน์ที่สมจริง นอกจากนี้ ยังสามารถปรับปรุงภาพโดยการปรับปรุงคุณภาพของภาพ เช่น การกำจัดจุดรบกวนหรือการปรับปรุงความสมดุลของสี

4. การสร้างวิดีโอ

การใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์ยังสามารถสร้างวิดีโอตามข้อความแจ้งหรือการป้อนข้อมูลของคุณ คุณสมบัติการสร้างวิดีโอมีประโยชน์อย่างยิ่งต่อธุรกิจโฆษณา บันเทิง และการศึกษา นักการตลาดยังสามารถใช้เครื่องมือที่ใช้โมเดล AI เพื่อสร้างทุกอย่างตั้งแต่โฆษณาสั้นไปจนถึงภาพยนตร์ขนาดยาว

5. การสร้างโค้ด

การสร้างโค้ดเป็นอีกหนึ่งการใช้งานที่น่าตื่นเต้นของเทคโนโลยีที่ยอดเยี่ยมนี้ โมเดล AI เจนเนอเรชั่น เช่น GPT-3 สามารถฝึกโค้ดจำนวนมากจากภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ เพื่อสร้างโค้ดใหม่ได้

การสร้างโค้ดที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI สามารถใช้เพื่อทำให้กระบวนการสร้างเทมเพลตเว็บไซต์ การสร้างไคลเอ็นต์ API หรือแม้แต่การพัฒนาแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ทั้งหมดเป็นไปโดยอัตโนมัติ ท้ายที่สุดแล้ว โค้ดที่สร้างโดยโมเดล AI ทั่วไปสามารถเร่งกระบวนการพัฒนาและลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดด้วยตนเองได้

ตัวอย่างง่ายๆ คือ Playground ของ Open AI ซึ่งช่วยให้คุณสร้างคำสั่งที่ตั้งโปรแกรมได้ผ่านข้อความแจ้ง

6. การแปลงคำพูดเป็นคำพูด

การแปลงคำพูดเป็นคำพูดเป็นคุณสมบัติที่มีประสิทธิภาพของโมเดล AI ที่สร้างส่วนใหญ่ มันเกี่ยวข้องกับการแปลงภาษาธรรมชาติหนึ่งไปเป็นอีกภาษาหนึ่งแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การแปลภาษาและการแปลภาษา

7. การสร้างข้อความเป็นคำพูด

การสร้างข้อความเป็นคำพูดหมายถึงการแปลงข้อความที่เขียนเป็นเสียงพูดโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คุณสมบัตินี้สามารถทำงานต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติ เช่น การสร้างหนังสือเสียง การสร้างผู้ช่วยแบบเสียง และอื่นๆ

8. การสร้างเสียง

การใช้โมเดลเครื่องจักรและการเรียนรู้เชิงลึกทำให้คุณสามารถใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อสร้างเนื้อหาเสียงใหม่ได้ ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง คุณสามารถใช้โมเดล AI เพื่อสร้างทุกสิ่งตั้งแต่เพลง เอฟเฟกต์เสียง ไปจนถึงเสียงพากย์

9. การสร้างและเสริมข้อมูลสังเคราะห์

การสร้างข้อมูลสังเคราะห์เกี่ยวข้องกับการสร้างข้อมูลเฉพาะจากอินพุตของชุดข้อมูลดั้งเดิม สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อมีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง หรือเมื่อรับข้อมูลใหม่ได้ยาก

ข้อมูลสังเคราะห์สามารถสร้างรูปภาพของวัตถุที่ไม่มีอยู่ในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น รถยนต์ประเภทใหม่หรือสิ่งมีชีวิตในจินตนาการ

ตัวอย่างเช่น Dall-E ใช้หลายรุ่น รวมถึงหม้อแปลงไฟฟ้า โมเดลการแสดงแฝง และ CLIP เพื่อแปลวลีภาษาอังกฤษเป็นโค้ด นอกจากนี้ โค้ดนี้ยังสร้างรูปภาพและจัดอันดับรูปภาพที่มีอยู่โดยพิจารณาจากความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับวลีที่กำหนด

ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อน AI สร้างสรรค์ของคุณ

โมเดลพื้นฐานที่ใช้ในการสร้าง generative AI และผลลัพธ์ที่พวกเขาสร้างขึ้นนั้นจำเป็นต้องมีข้อมูลจากมนุษย์เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและความแม่นยำของผลลัพธ์ ไม่ว่าคุณจะใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณหรือสร้างเครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์ก็ตาม

นอกจากนี้ โซลูชัน Generative AI จำเป็นต้องมีประสบการณ์ของมนุษย์เพื่อสร้างโซลูชันเฉพาะโดเมน เช่น แอปพลิเคชันสำหรับภาคกฎหมาย การแพทย์ และการเงิน

TagX สามารถช่วยให้แน่ใจว่าโซลูชัน Generative AI ของคุณมีข้อมูลคุณภาพสูงที่จำเป็นในการมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้กับลูกค้าของคุณ

จากการรวบรวมข้อมูลทุกประเภท คำพูด ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ - เพื่อใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลในวงกว้าง เรามีโซลูชันที่ช่วยจัดการอคติโดยใช้กลุ่มผู้มีส่วนร่วมที่หลากหลายซึ่งแมปกับโดเมนของคุณ นอกจากนี้เรายังรับประกันคุณภาพข้อมูลของเรา 100% เพื่อให้มั่นใจว่าเราตรงตามมาตรฐานคุณภาพขององค์กรของคุณ