READ & LEARN ทันเทรนด์ AI มัดรวมคลัง 53 ศัพท์สายเทคที่คุณต้องอัปเดต
AI กำลังเปลี่ยนโลก และภาษาเทคโนโลยีก็เปลี่ยนไปด้วย มารู้จัก 53 ศัพท์สำคัญที่คุณควรรู้ เพื่อใช้ชีวิตและทำงานให้ทันในยุคแห่งปัญญาประดิษฐ์
AI คือคำที่ทรงพลังที่สุดในโลกเทคโนโลยีตอนนี้ ไม่ว่าคุณจะเปิดคอมฯ เข้าเว็บ หรือหยิบมือถือขึ้นมาใช้งาน โลกออนไลน์ก็เต็มไปด้วยระบบปัญญาประดิษฐ์ที่คอยช่วยสรุป ตอบคำถาม และแม้แต่สร้างสรรค์ผลงานใหม่ๆ ให้กับเรา
ตั้งแต่ ChatGPT ที่กลายเป็นผู้ช่วยส่วนตัวอัจฉริยะ ไปจนถึง Google SGE (Search Generative Experience) ที่เปลี่ยนวิธีแสดงผลการค้นหาให้มีสรุปจาก AI อยู่ด้านบนสุด ปัญญาประดิษฐ์กำลัง แทรกซึมชีวิตประจำวันอย่างแนบเนียนและทรงพลัง
และทั้งหมดนี้เป็นเพียง "ยอดของภูเขาน้ำแข็ง" เท่านั้น..
Generative AI: พลังเปลี่ยนโลกที่อยู่เบื้องหลัง เทคโนโลยี AI ที่ “สร้างสิ่งใหม่” ได้ด้วยตัวเอง หรือที่เรียกว่า Generative AI
คือหมวดที่ร้อนแรงที่สุดของ AI ตอนนี้ ทั้งสร้างภาพ แต่งเพลง เขียนโค้ด หรือแม้แต่สรุปรายงานทางธุรกิจ
จากการประเมินของ McKinsey Global Institute เทคโนโลยีนี้สามารถสร้างมูลค่าให้กับเศรษฐกิจโลกได้สูงถึง 4.4 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี
ทุกวันนี้ AI คำศัพท์ใหม่ๆ ก็ผุดขึ้นทุกวัน ไม่ใช่แค่ในแวดวงเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังลามไปถึงธุรกิจ การตลาด และงานสร้างสรรค์ จนกลายเป็น “ภาษาใหม่” ที่เราต้องใช้ในการสื่อสารและทำงานร่วมกับเทคโนโลยี
ถ้าคุณเคยสงสัยว่า LLM คืออะไร ทำไมใครๆ ก็พูดถึง Prompt Engineering หรือว่า AI Hallucination หมายถึงอะไรกันแน่? ไม่ต้องห่วง เพราะ ทรู ดิจิทัล พาร์ค คัดมาให้แล้วกับ 53 คำศัพท์ AI ที่ อ้างอิงจาก CNET “ศัพท์ AI ควรรู้ถ้าไม่อยากตกขบวน” เพราะในยุคที่ AI คือเครื่องมือเปลี่ยนเกม ใครเข้าใจศัพท์ก่อน = ได้เปรียบก่อน
1. Artificial General Intelligence (AGI)
คือปัญญาประดิษฐ์ที่ฉลาดอย่างรอบด้าน คล้ายกับสมองมนุษย์ สามารถคิด วิเคราะห์ แปลภาษา วางแผน หรือแก้ปัญหาใหม่ ๆ ได้ด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องพึ่งพาการสอนทุกครั้ง แตกต่างจาก AI แบบเดิมที่มักเชี่ยวชาญเฉพาะด้านใดด้านหนึ่งเท่านั้น
2. Agentive
คือ AI ที่ไม่ต้องรอคำสั่งจากมนุษย์ แต่สามารถ “คิดเอง ทำเอง” เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย เช่น รถยนต์ไร้คนขับที่สามารถวิเคราะห์สภาพถนน หยุดรถ หรือเลี้ยวโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องพึ่งพาการควบคุมจากมนุษย์ตลอดเวลา
3. AI ethics
คือหลักจริยธรรมในการออกแบบและใช้งาน AI เพื่อให้เกิดความปลอดภัย เป็นธรรม และไม่ส่งผลกระทบในทางลบต่อสังคม เช่น ต้องไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว ไม่เลือกปฏิบัติ หรือสร้างอคติในระบบการตัดสินใจ
4. AI safety
แนวคิดที่เน้นเรื่อง “ความปลอดภัยระยะยาว” ของ AI โดยเฉพาะเมื่อระบบฉลาดขึ้นจนเราอาจควบคุมไม่ได้ เช่น การคาดการณ์ว่า AI อาจกลายเป็นภัยในอนาคต และการวางแนวทางป้องกันความเสี่ยงเหล่านั้นไว้ล่วงหน้า
5. Algorithm
คือสูตรหรือชุดคำสั่งที่สอนให้ AI “คิดเป็นระบบ” และตัดสินใจได้ เช่น ถ้าคุณชอบดูหนังรัก ระบบจะเรียนรู้พฤติกรรมของคุณ แล้วแนะนำหนังแนวเดียวกันให้โดยอัตโนมัติ
6. Alignment
การทำให้ AI เข้าใจเจตนาของเราจริง ๆ เช่น ถ้าเราขอข้อมูลแบบเป็นกลาง ไม่ลำเอียง AI ก็ต้องตอบอย่างตรงไปตรงมา ไม่ใส่อคติหรือข้อมูลที่บิดเบือน เพื่อให้ผลลัพธ์สอดคล้องกับเป้าหมายของมนุษย์
7. Anthropomorphism
คือแนวโน้มที่มนุษย์มัก “มองว่า AI มีชีวิตจิตใจ” เช่น เวลาเราคุยกับแชตบอตแล้วรู้สึกว่ามันเข้าใจเรา ทั้งที่จริงแล้วมันเพียงแค่ตอบตามข้อมูลที่ถูกโปรแกรมหรือฝึกไว้ แต่ไม่ได้มีความรู้สึกนึกคิดเหมือนมนุษย์จริง ๆ
8. Artificial Intelligence (AI)
เทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรหรือคอมพิวเตอร์ “ฉลาดขึ้น” จนสามารถทำงานบางอย่างแทนคนได้ เช่น วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ตอบคำถามลูกค้า หรือแต่งภาพให้สวยงามโดยอัตโนมัติ
9. Autonomous agents
AI ที่ทำงานได้ “แบบอัตโนมัติครบวงจร” ตั้งแต่เริ่มต้นจนจบ โดยไม่ต้องรอให้มนุษย์คอยสั่งตลอดเวลา เช่น หุ่นยนต์ส่งของที่วางแผนเส้นทางเอง หลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง และส่งของถึงที่ได้ด้วยตัวเอง
10. Bias
คือความลำเอียงหรืออคติในระบบ AI ซึ่งมักเกิดจากข้อมูลที่ใช้ในการฝึก เช่น หาก AI เรียนรู้จากภาพที่มีแต่ “ผู้ชายเป็นหมอ” ก็อาจเข้าใจผิดว่าอาชีพนี้เหมาะกับผู้ชายเท่านั้น นำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่เป็นธรรม
11. Chatbot
โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาให้ “พูดคุยกับมนุษย์ผ่านข้อความ” ไม่ว่าจะเป็นการตอบคำถามบนเว็บไซต์ ช่วยเหลือผู้ใช้งานในแอป หรือรับคำสั่งทั่วไป
12. ChatGPT
แชตบอตอัจฉริยะจาก OpenAI ที่สามารถตอบคำถามได้หลากหลาย เข้าใจภาษามนุษย์ได้ดีมาก เป็นตัวอย่างของเทคโนโลยี Large Language Model (LLM) ที่ถูกพัฒนามาเพื่อสนทนาอย่างลื่นไหลและแม่นยำ
13. Cognitive computing
เป็นอีกคำที่ใช้เรียกเทคโนโลยี AI โดยเน้นไปที่ “การเลียนแบบการคิดของมนุษย์” เช่น การใช้เหตุผล การจดจำ หรือการเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ เพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและตัดสินใจได้ใกล้เคียงกับคนมากขึ้น
14. Data augmentation
เทคนิคเพิ่มข้อมูลให้หลากหลายขึ้น เพื่อช่วยให้ AI เรียนรู้ได้ดีขึ้น เช่น การพลิกรูป เปลี่ยนสี ใส่เสียงรบกวน หรือหมุนภาพ เพื่อให้โมเดลเข้าใจรูปแบบต่าง ๆ ได้มากขึ้น แม้ใช้ข้อมูลชุดเดิม
15. Dataset
คลังข้อมูลที่ใช้ในการฝึก AI เช่น รูปภาพนับล้าน ข้อความจากหนังสือหรือเว็บไซต์ หรือคลิปเสียงจากการสนทนา ข้อมูลเหล่านี้คือสิ่งที่ AI เรียนรู้จากมันโดยตรง
16. Deep learning
แขนงหนึ่งของ AI ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (Neural Networks) ซึ่งมีโครงสร้างคล้ายสมองมนุษย์ ช่วยให้ AI จดจำและวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนได้ เช่น การจดจำใบหน้า หรือการฟังเสียงพูด
17. Diffusion
เทคนิคฝึก AI ให้สร้างภาพโดยเริ่มจาก "ภาพมั่ว ๆ" ที่มีจุดรบกวน แล้วค่อย ๆ ทำให้ภาพชัดขึ้นทีละขั้นตอน จนกลายเป็นภาพที่สมจริง เช่น ภาพที่สร้างโดย AI วาดภาพ
18. Emergent behavior
ความสามารถที่ “โผล่ขึ้นมาเอง” ใน AI โดยที่นักพัฒนาไม่ได้ตั้งใจสอน เช่น การแต่งเรื่องตลก หรือแปลภาษาหายากได้ แม้ระบบจะไม่เคยเรียนจากสิ่งนั้นมาก่อนโดยตรง
19. End-to-end learning
วิธีฝึก AI ที่รวมทุกกระบวนการไว้ในโมเดลเดียว ตั้งแต่รับข้อมูล เข้าใจ วิเคราะห์ จนถึงให้คำตอบ ทำให้ระบบเรียนรู้ได้ครบวงจร โดยไม่ต้องแยกเป็นขั้นตอนย่อย
20. Ethical considerations
ประเด็นด้านจริยธรรมที่ต้องคำนึงก่อนพัฒนาและใช้งาน AI เช่น ข้อมูลที่นำมาใช้เป็นของใคร? มีความเสี่ยงต่อความปลอดภัยไหม? หรือส่งผลกระทบต่อใครบ้าง?
21. Foom
คำเฉพาะในวงการ AI ย่อมาจาก “Fast Takeoff” หมายถึงเหตุการณ์ที่ AI พัฒนาอย่างก้าวกระโดด จนฉลาดเกินกว่าที่มนุษย์จะควบคุมได้ เช่น หากเราสร้าง AGI สำเร็จ มันอาจแซงระดับสติปัญญามนุษย์ภายในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง
22. Generative Adversarial Networks (GANs)
เทคนิคการฝึก AI ให้สร้างสิ่งใหม่ ๆ เช่น ภาพหรือเสียง โดยใช้ AI สองตัวทำงานแข่งกัน โดยตัวหนึ่งสร้างเนื้อหา อีกตัวตรวจจับของปลอม ผลลัพธ์คือเนื้อหาที่ดูสมจริงขึ้นเรื่อย ๆ ราวกับสร้างโดยมนุษย์
23. Generative AI
คือ AI ที่สามารถ "สร้าง" สิ่งใหม่ ๆ ได้เอง ไม่ว่าจะเป็นการเขียนบทความ สร้างภาพ แต่งเพลง หรือแต่งโค้ด โดยเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ก่อนหน้า และนำมาประมวลผลเป็นผลงานใหม่
24. Google Gemini
AI จาก Google ที่เป็นคู่แข่งของ ChatGPT โดดเด่นด้วยการเชื่อมต่อกับบริการของ Google เช่น Maps, Gmail และ Docs ทำให้ใช้งานได้สะดวกในระบบนิเวศของ Google
25. Guardrails
ข้อกำหนดหรือแนวป้องกันที่ฝังไว้ใน AI เพื่อไม่ให้มันใช้งานผิดทาง เช่น ไม่ตอบคำถามอันตราย ห้ามแนะนำวิธีทำอาวุธ หรือหลีกเลี่ยงการให้ข้อมูลที่อาจละเมิดสิทธิผู้อื่น
26. Hallucination
ใช้เมื่อ AI ตอบผิดอย่างมั่นใจ เช่น แต่งข้อมูลขึ้นมาเองโดยไม่มีแหล่งอ้างอิง ปัญหานี้พบได้บ่อยใน LLMs และอาจทำให้ผู้ใช้งานเข้าใจผิดหากไม่ได้ตรวจสอบข้อมูล
27. Inference
กระบวนการที่ AI นำความรู้ที่เคยเรียนมาใช้กับสถานการณ์ใหม่ เช่น เรียนรู้การเล่นหมากรุก แล้วสามารถเล่นเกมกระดานใหม่โดยไม่ต้องฝึกเพิ่มเติม
28. Large Language Model (LLM)
โมเดลปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่ที่ผ่านการฝึกฝนจากข้อมูลข้อความมหาศาล ทำให้สามารถเข้าใจภาษา พูดคุย และตอบคำถามได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ChatGPT, Claude และ Gemini
29. Latency
คือระยะเวลาที่ต้องรอให้ AI คิดและตอบกลับ เช่น เมื่อเราพิมพ์คำถามไปแล้วต้องรอ 2 วินาที จึงจะได้รับคำตอบกลับมา
30. Machine Learning (ML)
วิธีทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องเขียนคำสั่งทุกขั้น เช่น ป้อนภาพแมวจำนวนมากเข้าไป จนสามารถแยกแยะได้ว่าอะไรคือแมว
31. Microsoft Bing
เครื่องมือค้นหาจาก Microsoft ที่พัฒนาให้ตอบคำถามได้อย่างชาญฉลาดด้วย AI สรุปเนื้อหาให้เข้าใจง่าย คล้ายกับ ChatGPT แต่ฝังอยู่ในหน้าค้นหาเลย
32. Multimodal AI
AI ที่สามารถรับข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบพร้อมกัน เช่น ฟังเสียง วิเคราะห์ภาพ และอ่านข้อความ เพื่อเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้สื่อสารได้อย่างครอบคลุม
33. Natural Language Processing (NLP)
แขนงหนึ่งของ AI ที่เน้นให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและใช้ "ภาษามนุษย์" ได้ เช่น การอ่านข่าว สรุปบทความ หรือสนทนาโต้ตอบกับผู้ใช้
34. Neural Network
โครงสร้างจำลองที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ใช้ "เซลล์ประสาทเทียม" หลายชั้นในการเรียนรู้และวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้ AI สามารถเข้าใจสิ่งที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น
35. Overfitting
ปัญหาที่เกิดเมื่อ AI เรียนรู้ข้อมูลเดิมได้แม่นยำเกินไป แต่พอเจอกับข้อมูลใหม่กลับทำผิดพลาด เพราะมัน "จำ" มากกว่าที่จะ "เข้าใจ" หรือวิเคราะห์ด้วยเหตุผล
36. Paperclips
สมมุติฐานสุดโต่งในวงการ AI ที่อธิบายว่า ถ้า AI ได้เป้าหมายว่าให้ "ผลิตคลิปหนีบกระดาษให้ได้มากที่สุด" มันอาจทำทุกวิถีทาง แม้กระทั่งวิธีการยึดโลก เพื่อบรรลุเป้าหมายนั้น สะท้อนความสำคัญของการออกแบบเป้าหมายอย่างรอบคอบ
37. Parameters
ค่าต่าง ๆ ภายในโมเดล AI ที่กำหนดพฤติกรรม เช่น จะตอบสุภาพหรือไม่ หรือจะเชื่อมโยงข้อมูลอย่างไร ยิ่งมีจำนวนพารามิเตอร์มาก AI ก็ยิ่งซับซ้อนและทรงพลัง
38. Perplexity
ชื่อของ AI ที่ผสมผสานระหว่าง Chatbot กับ Search Engine ช่วยค้นหาข้อมูล พร้อมอ้างอิงแหล่งข้อมูลจริงได้
39. Prompt
ข้อความหรือคำสั่งที่ผู้ใช้ป้อนให้กับ AI เพื่อให้เกิดการตอบสนอง เช่น “ช่วยแต่งแคปชั่นสำหรับ Instagram ให้หน่อย”
40. Prompt Chaining
เทคนิคที่ช่วยให้ AI สามารถจดจำบริบทจากคำถามก่อนหน้าและตอบคำถามในลำดับถัดไปได้อย่างต่อเนื่องและมีเหตุผล
41. Quantization
กระบวนการลดขนาดของโมเดล AI เพื่อให้มีความเบาและประมวลผลได้รวดเร็วยิ่งขึ้น โดยลดความละเอียดของข้อมูลบางส่วนอย่างมีประสิทธิภาพ
42. Stochastic Parrot
คำเปรียบเปรยว่า AI เปรียบเสมือน “นกแก้ว” ที่สามารถเลียนแบบการพูดได้ดี แต่ไม่มีความเข้าใจในเนื้อหาที่พูดจริง ๆ มันเพียงจัดเรียงคำให้ออกมาอย่างน่าเชื่อถือเท่านั้น
43. Style Transfer
เทคโนโลยี AI ที่นำ “สไตล์” ของภาพหนึ่ง เช่น สไตล์วินเทจ ไปประยุกต์ใช้กับภาพอื่น เช่น การแปลงภาพแมวธรรมดาให้มีลักษณะเหมือนภาพวาดโดยแวนโก๊ะ
44. Synthetic Data
ข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI ซึ่งไม่ใช่ข้อมูลจริง แต่ใช้สำหรับฝึกสอน AI ตัวอื่น เช่น การสร้างภาพบุคคลที่ไม่มีตัวตนจริง
45. Temperature
ค่าที่ใช้ควบคุมระดับความ “กล้า” ในการตอบของ AI เมื่อค่าต่ำ AI จะตอบอย่างระมัดระวังและปลอดภัย ขณะที่ค่าที่สูงขึ้นจะส่งผลให้คำตอบมีความสร้างสรรค์หรือแปลกใหม่มากขึ้น
46. Text-to-Image Generation
เทคโนโลยี AI ที่สร้างภาพจากข้อความ เช่น การพิมพ์คำว่า “ช้างบินบนดาวอังคาร” แล้วได้รับภาพที่แสดงเหตุการณ์นั้นอย่างสมจริง
47. Tokens
หน่วยย่อยของข้อมูลที่ AI ใช้ในการประมวลผลข้อความ เช่น คำหรือพยางค์ โดยยิ่งคำสั่ง (prompt) มีความยาวมากเท่าใด จำนวนโทเค็นที่ใช้ก็จะยิ่งเพิ่มขึ้น
48. Training Data
ข้อมูลที่ใช้สำหรับ “สอน” AI ให้เรียนรู้ เช่น บทความ รูปภาพ หรือโค้ดต่าง ๆ ซึ่งช่วยให้ AI เข้าใจโลกและสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
49. Transformer Model
เทคโนโลยีสำคัญของ Large Language Model (LLM) ที่ช่วยให้ AI เข้าใจความหมายของประโยคได้อย่างแม่นยำ โดยประมวลผลข้อมูลทั้งหมดพร้อมกัน ไม่ใช่ทีละคำเหมือนเทคโนโลยีเดิม
50. Turing Test
การทดสอบระดับความฉลาดของ AI โดยพิจารณาว่าหากผู้คนไม่สามารถแยกได้ว่ากำลังสนทนากับ AI หรือมนุษย์ แสดงว่า AI นั้นผ่านการทดสอบ
51. Unsupervised Learning
วิธีการสอน AI โดยไม่ใช้คำตอบชี้แนะ ให้ AI ค้นหาความสัมพันธ์และโครงสร้างของข้อมูลด้วยตนเอง เช่น การวิเคราะห์และแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยอิงจากข้อมูลสินค้า
52. Weak AI / Narrow AI
ประเภทของ AI ที่มีความสามารถจำกัดและเฉพาะเจาะจงในด้านใดด้านหนึ่ง เช่น AI แปลภาษา หรือ AI ตรวจจับอีเมลสแปม ไม่สามารถทำงานข้ามสาขาได้
53. Zero-shot Learning
ความสามารถของ AI ในการทำงานหรือแก้ปัญหาที่ไม่เคยถูกสอนมาก่อน เช่น การสอน AI ให้รู้จัก “หมาป่า” แล้วถามว่า “สุนัขจิ้งจอก” มีความคล้ายคลึงกันหรือไม่
ทรู ดิจิทัล พาร์ค ศูนย์กลางเทคและสตาร์ทอัพที่ใหญ่ที่สุดในอาเซียน ที่นี่คือชุมชนของคนรุ่นใหม่ที่มุ่งมั่นเรียนรู้ เติบโต และสร้างสรรค์อนาคตร่วมกัน เราเชื่อมั่นว่าการเรียนรู้และเข้าใจคำศัพท์เหล่านี้คือก้าวแรกของการเท่าทันเทคโนโลยี และสามารถนำไปต่อยอดโอกาสในโลกยุคใหม่ได้อย่างแท้จริง
ข้อมูล: https://www.cnet.com/tech/services-and-software/chatgpt-glossary-53-ai-terms-everyone-should-know/
ที่นี่...โอกาสเป็นของคุณ
มาคว้าโอกาสเติบโต พร้อมขยายขอบเขตความเป็นไปได้ไม่สิ้นสุด ที่ ทรู ดิจิทัล พาร์ค ที่เดียว ทุกความเป็นไปได้
One Roof, All Possibilities
---------------------------------------
Fanpage: TrueDigitalPark : https://www.facebook.com/TrueDigitalPark
Instagram: https://www.instagram.com/truedigitalpark/?hl=en
Line Official Account: https://lin.ee/cA6Ryda
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/true-digital-park/
TiKTok: https://www.tiktok.com/@truedigitalparkbkk
Youtube: https://www.youtube.com/c/TrueDigitalPark
Twitter: https://x.com/TDigitalpark
#AIforEveryone #Upskill #TrueDigitalPark #OpportunityIsHere #OneRoofAllPossibilities
ตั้งแต่ ChatGPT ที่กลายเป็นผู้ช่วยส่วนตัวอัจฉริยะ ไปจนถึง Google SGE (Search Generative Experience) ที่เปลี่ยนวิธีแสดงผลการค้นหาให้มีสรุปจาก AI อยู่ด้านบนสุด ปัญญาประดิษฐ์กำลัง แทรกซึมชีวิตประจำวันอย่างแนบเนียนและทรงพลัง
และทั้งหมดนี้เป็นเพียง "ยอดของภูเขาน้ำแข็ง" เท่านั้น..
Generative AI: พลังเปลี่ยนโลกที่อยู่เบื้องหลัง เทคโนโลยี AI ที่ “สร้างสิ่งใหม่” ได้ด้วยตัวเอง หรือที่เรียกว่า Generative AI
คือหมวดที่ร้อนแรงที่สุดของ AI ตอนนี้ ทั้งสร้างภาพ แต่งเพลง เขียนโค้ด หรือแม้แต่สรุปรายงานทางธุรกิจ
จากการประเมินของ McKinsey Global Institute เทคโนโลยีนี้สามารถสร้างมูลค่าให้กับเศรษฐกิจโลกได้สูงถึง 4.4 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี
ทุกวันนี้ AI คำศัพท์ใหม่ๆ ก็ผุดขึ้นทุกวัน ไม่ใช่แค่ในแวดวงเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังลามไปถึงธุรกิจ การตลาด และงานสร้างสรรค์ จนกลายเป็น “ภาษาใหม่” ที่เราต้องใช้ในการสื่อสารและทำงานร่วมกับเทคโนโลยี
ถ้าคุณเคยสงสัยว่า LLM คืออะไร ทำไมใครๆ ก็พูดถึง Prompt Engineering หรือว่า AI Hallucination หมายถึงอะไรกันแน่? ไม่ต้องห่วง เพราะ ทรู ดิจิทัล พาร์ค คัดมาให้แล้วกับ 53 คำศัพท์ AI ที่ อ้างอิงจาก CNET “ศัพท์ AI ควรรู้ถ้าไม่อยากตกขบวน” เพราะในยุคที่ AI คือเครื่องมือเปลี่ยนเกม ใครเข้าใจศัพท์ก่อน = ได้เปรียบก่อน
1. Artificial General Intelligence (AGI)
คือปัญญาประดิษฐ์ที่ฉลาดอย่างรอบด้าน คล้ายกับสมองมนุษย์ สามารถคิด วิเคราะห์ แปลภาษา วางแผน หรือแก้ปัญหาใหม่ ๆ ได้ด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องพึ่งพาการสอนทุกครั้ง แตกต่างจาก AI แบบเดิมที่มักเชี่ยวชาญเฉพาะด้านใดด้านหนึ่งเท่านั้น
2. Agentive
คือ AI ที่ไม่ต้องรอคำสั่งจากมนุษย์ แต่สามารถ “คิดเอง ทำเอง” เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย เช่น รถยนต์ไร้คนขับที่สามารถวิเคราะห์สภาพถนน หยุดรถ หรือเลี้ยวโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องพึ่งพาการควบคุมจากมนุษย์ตลอดเวลา
3. AI ethics
คือหลักจริยธรรมในการออกแบบและใช้งาน AI เพื่อให้เกิดความปลอดภัย เป็นธรรม และไม่ส่งผลกระทบในทางลบต่อสังคม เช่น ต้องไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว ไม่เลือกปฏิบัติ หรือสร้างอคติในระบบการตัดสินใจ
4. AI safety
แนวคิดที่เน้นเรื่อง “ความปลอดภัยระยะยาว” ของ AI โดยเฉพาะเมื่อระบบฉลาดขึ้นจนเราอาจควบคุมไม่ได้ เช่น การคาดการณ์ว่า AI อาจกลายเป็นภัยในอนาคต และการวางแนวทางป้องกันความเสี่ยงเหล่านั้นไว้ล่วงหน้า
5. Algorithm
คือสูตรหรือชุดคำสั่งที่สอนให้ AI “คิดเป็นระบบ” และตัดสินใจได้ เช่น ถ้าคุณชอบดูหนังรัก ระบบจะเรียนรู้พฤติกรรมของคุณ แล้วแนะนำหนังแนวเดียวกันให้โดยอัตโนมัติ
6. Alignment
การทำให้ AI เข้าใจเจตนาของเราจริง ๆ เช่น ถ้าเราขอข้อมูลแบบเป็นกลาง ไม่ลำเอียง AI ก็ต้องตอบอย่างตรงไปตรงมา ไม่ใส่อคติหรือข้อมูลที่บิดเบือน เพื่อให้ผลลัพธ์สอดคล้องกับเป้าหมายของมนุษย์
7. Anthropomorphism
คือแนวโน้มที่มนุษย์มัก “มองว่า AI มีชีวิตจิตใจ” เช่น เวลาเราคุยกับแชตบอตแล้วรู้สึกว่ามันเข้าใจเรา ทั้งที่จริงแล้วมันเพียงแค่ตอบตามข้อมูลที่ถูกโปรแกรมหรือฝึกไว้ แต่ไม่ได้มีความรู้สึกนึกคิดเหมือนมนุษย์จริง ๆ
8. Artificial Intelligence (AI)
เทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรหรือคอมพิวเตอร์ “ฉลาดขึ้น” จนสามารถทำงานบางอย่างแทนคนได้ เช่น วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ตอบคำถามลูกค้า หรือแต่งภาพให้สวยงามโดยอัตโนมัติ
9. Autonomous agents
AI ที่ทำงานได้ “แบบอัตโนมัติครบวงจร” ตั้งแต่เริ่มต้นจนจบ โดยไม่ต้องรอให้มนุษย์คอยสั่งตลอดเวลา เช่น หุ่นยนต์ส่งของที่วางแผนเส้นทางเอง หลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง และส่งของถึงที่ได้ด้วยตัวเอง
10. Bias
คือความลำเอียงหรืออคติในระบบ AI ซึ่งมักเกิดจากข้อมูลที่ใช้ในการฝึก เช่น หาก AI เรียนรู้จากภาพที่มีแต่ “ผู้ชายเป็นหมอ” ก็อาจเข้าใจผิดว่าอาชีพนี้เหมาะกับผู้ชายเท่านั้น นำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่เป็นธรรม
11. Chatbot
โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาให้ “พูดคุยกับมนุษย์ผ่านข้อความ” ไม่ว่าจะเป็นการตอบคำถามบนเว็บไซต์ ช่วยเหลือผู้ใช้งานในแอป หรือรับคำสั่งทั่วไป
12. ChatGPT
แชตบอตอัจฉริยะจาก OpenAI ที่สามารถตอบคำถามได้หลากหลาย เข้าใจภาษามนุษย์ได้ดีมาก เป็นตัวอย่างของเทคโนโลยี Large Language Model (LLM) ที่ถูกพัฒนามาเพื่อสนทนาอย่างลื่นไหลและแม่นยำ
13. Cognitive computing
เป็นอีกคำที่ใช้เรียกเทคโนโลยี AI โดยเน้นไปที่ “การเลียนแบบการคิดของมนุษย์” เช่น การใช้เหตุผล การจดจำ หรือการเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ เพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและตัดสินใจได้ใกล้เคียงกับคนมากขึ้น
14. Data augmentation
เทคนิคเพิ่มข้อมูลให้หลากหลายขึ้น เพื่อช่วยให้ AI เรียนรู้ได้ดีขึ้น เช่น การพลิกรูป เปลี่ยนสี ใส่เสียงรบกวน หรือหมุนภาพ เพื่อให้โมเดลเข้าใจรูปแบบต่าง ๆ ได้มากขึ้น แม้ใช้ข้อมูลชุดเดิม
15. Dataset
คลังข้อมูลที่ใช้ในการฝึก AI เช่น รูปภาพนับล้าน ข้อความจากหนังสือหรือเว็บไซต์ หรือคลิปเสียงจากการสนทนา ข้อมูลเหล่านี้คือสิ่งที่ AI เรียนรู้จากมันโดยตรง
16. Deep learning
แขนงหนึ่งของ AI ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (Neural Networks) ซึ่งมีโครงสร้างคล้ายสมองมนุษย์ ช่วยให้ AI จดจำและวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนได้ เช่น การจดจำใบหน้า หรือการฟังเสียงพูด
17. Diffusion
เทคนิคฝึก AI ให้สร้างภาพโดยเริ่มจาก "ภาพมั่ว ๆ" ที่มีจุดรบกวน แล้วค่อย ๆ ทำให้ภาพชัดขึ้นทีละขั้นตอน จนกลายเป็นภาพที่สมจริง เช่น ภาพที่สร้างโดย AI วาดภาพ
18. Emergent behavior
ความสามารถที่ “โผล่ขึ้นมาเอง” ใน AI โดยที่นักพัฒนาไม่ได้ตั้งใจสอน เช่น การแต่งเรื่องตลก หรือแปลภาษาหายากได้ แม้ระบบจะไม่เคยเรียนจากสิ่งนั้นมาก่อนโดยตรง
19. End-to-end learning
วิธีฝึก AI ที่รวมทุกกระบวนการไว้ในโมเดลเดียว ตั้งแต่รับข้อมูล เข้าใจ วิเคราะห์ จนถึงให้คำตอบ ทำให้ระบบเรียนรู้ได้ครบวงจร โดยไม่ต้องแยกเป็นขั้นตอนย่อย
20. Ethical considerations
ประเด็นด้านจริยธรรมที่ต้องคำนึงก่อนพัฒนาและใช้งาน AI เช่น ข้อมูลที่นำมาใช้เป็นของใคร? มีความเสี่ยงต่อความปลอดภัยไหม? หรือส่งผลกระทบต่อใครบ้าง?
21. Foom
คำเฉพาะในวงการ AI ย่อมาจาก “Fast Takeoff” หมายถึงเหตุการณ์ที่ AI พัฒนาอย่างก้าวกระโดด จนฉลาดเกินกว่าที่มนุษย์จะควบคุมได้ เช่น หากเราสร้าง AGI สำเร็จ มันอาจแซงระดับสติปัญญามนุษย์ภายในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง
22. Generative Adversarial Networks (GANs)
เทคนิคการฝึก AI ให้สร้างสิ่งใหม่ ๆ เช่น ภาพหรือเสียง โดยใช้ AI สองตัวทำงานแข่งกัน โดยตัวหนึ่งสร้างเนื้อหา อีกตัวตรวจจับของปลอม ผลลัพธ์คือเนื้อหาที่ดูสมจริงขึ้นเรื่อย ๆ ราวกับสร้างโดยมนุษย์
23. Generative AI
คือ AI ที่สามารถ "สร้าง" สิ่งใหม่ ๆ ได้เอง ไม่ว่าจะเป็นการเขียนบทความ สร้างภาพ แต่งเพลง หรือแต่งโค้ด โดยเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ก่อนหน้า และนำมาประมวลผลเป็นผลงานใหม่
24. Google Gemini
AI จาก Google ที่เป็นคู่แข่งของ ChatGPT โดดเด่นด้วยการเชื่อมต่อกับบริการของ Google เช่น Maps, Gmail และ Docs ทำให้ใช้งานได้สะดวกในระบบนิเวศของ Google
25. Guardrails
ข้อกำหนดหรือแนวป้องกันที่ฝังไว้ใน AI เพื่อไม่ให้มันใช้งานผิดทาง เช่น ไม่ตอบคำถามอันตราย ห้ามแนะนำวิธีทำอาวุธ หรือหลีกเลี่ยงการให้ข้อมูลที่อาจละเมิดสิทธิผู้อื่น
26. Hallucination
ใช้เมื่อ AI ตอบผิดอย่างมั่นใจ เช่น แต่งข้อมูลขึ้นมาเองโดยไม่มีแหล่งอ้างอิง ปัญหานี้พบได้บ่อยใน LLMs และอาจทำให้ผู้ใช้งานเข้าใจผิดหากไม่ได้ตรวจสอบข้อมูล
27. Inference
กระบวนการที่ AI นำความรู้ที่เคยเรียนมาใช้กับสถานการณ์ใหม่ เช่น เรียนรู้การเล่นหมากรุก แล้วสามารถเล่นเกมกระดานใหม่โดยไม่ต้องฝึกเพิ่มเติม
28. Large Language Model (LLM)
โมเดลปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่ที่ผ่านการฝึกฝนจากข้อมูลข้อความมหาศาล ทำให้สามารถเข้าใจภาษา พูดคุย และตอบคำถามได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ChatGPT, Claude และ Gemini
29. Latency
คือระยะเวลาที่ต้องรอให้ AI คิดและตอบกลับ เช่น เมื่อเราพิมพ์คำถามไปแล้วต้องรอ 2 วินาที จึงจะได้รับคำตอบกลับมา
30. Machine Learning (ML)
วิธีทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องเขียนคำสั่งทุกขั้น เช่น ป้อนภาพแมวจำนวนมากเข้าไป จนสามารถแยกแยะได้ว่าอะไรคือแมว
31. Microsoft Bing
เครื่องมือค้นหาจาก Microsoft ที่พัฒนาให้ตอบคำถามได้อย่างชาญฉลาดด้วย AI สรุปเนื้อหาให้เข้าใจง่าย คล้ายกับ ChatGPT แต่ฝังอยู่ในหน้าค้นหาเลย
32. Multimodal AI
AI ที่สามารถรับข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบพร้อมกัน เช่น ฟังเสียง วิเคราะห์ภาพ และอ่านข้อความ เพื่อเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้สื่อสารได้อย่างครอบคลุม
33. Natural Language Processing (NLP)
แขนงหนึ่งของ AI ที่เน้นให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและใช้ "ภาษามนุษย์" ได้ เช่น การอ่านข่าว สรุปบทความ หรือสนทนาโต้ตอบกับผู้ใช้
34. Neural Network
โครงสร้างจำลองที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ใช้ "เซลล์ประสาทเทียม" หลายชั้นในการเรียนรู้และวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้ AI สามารถเข้าใจสิ่งที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น
35. Overfitting
ปัญหาที่เกิดเมื่อ AI เรียนรู้ข้อมูลเดิมได้แม่นยำเกินไป แต่พอเจอกับข้อมูลใหม่กลับทำผิดพลาด เพราะมัน "จำ" มากกว่าที่จะ "เข้าใจ" หรือวิเคราะห์ด้วยเหตุผล
36. Paperclips
สมมุติฐานสุดโต่งในวงการ AI ที่อธิบายว่า ถ้า AI ได้เป้าหมายว่าให้ "ผลิตคลิปหนีบกระดาษให้ได้มากที่สุด" มันอาจทำทุกวิถีทาง แม้กระทั่งวิธีการยึดโลก เพื่อบรรลุเป้าหมายนั้น สะท้อนความสำคัญของการออกแบบเป้าหมายอย่างรอบคอบ
37. Parameters
ค่าต่าง ๆ ภายในโมเดล AI ที่กำหนดพฤติกรรม เช่น จะตอบสุภาพหรือไม่ หรือจะเชื่อมโยงข้อมูลอย่างไร ยิ่งมีจำนวนพารามิเตอร์มาก AI ก็ยิ่งซับซ้อนและทรงพลัง
38. Perplexity
ชื่อของ AI ที่ผสมผสานระหว่าง Chatbot กับ Search Engine ช่วยค้นหาข้อมูล พร้อมอ้างอิงแหล่งข้อมูลจริงได้
39. Prompt
ข้อความหรือคำสั่งที่ผู้ใช้ป้อนให้กับ AI เพื่อให้เกิดการตอบสนอง เช่น “ช่วยแต่งแคปชั่นสำหรับ Instagram ให้หน่อย”
40. Prompt Chaining
เทคนิคที่ช่วยให้ AI สามารถจดจำบริบทจากคำถามก่อนหน้าและตอบคำถามในลำดับถัดไปได้อย่างต่อเนื่องและมีเหตุผล
41. Quantization
กระบวนการลดขนาดของโมเดล AI เพื่อให้มีความเบาและประมวลผลได้รวดเร็วยิ่งขึ้น โดยลดความละเอียดของข้อมูลบางส่วนอย่างมีประสิทธิภาพ
42. Stochastic Parrot
คำเปรียบเปรยว่า AI เปรียบเสมือน “นกแก้ว” ที่สามารถเลียนแบบการพูดได้ดี แต่ไม่มีความเข้าใจในเนื้อหาที่พูดจริง ๆ มันเพียงจัดเรียงคำให้ออกมาอย่างน่าเชื่อถือเท่านั้น
43. Style Transfer
เทคโนโลยี AI ที่นำ “สไตล์” ของภาพหนึ่ง เช่น สไตล์วินเทจ ไปประยุกต์ใช้กับภาพอื่น เช่น การแปลงภาพแมวธรรมดาให้มีลักษณะเหมือนภาพวาดโดยแวนโก๊ะ
44. Synthetic Data
ข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI ซึ่งไม่ใช่ข้อมูลจริง แต่ใช้สำหรับฝึกสอน AI ตัวอื่น เช่น การสร้างภาพบุคคลที่ไม่มีตัวตนจริง
45. Temperature
ค่าที่ใช้ควบคุมระดับความ “กล้า” ในการตอบของ AI เมื่อค่าต่ำ AI จะตอบอย่างระมัดระวังและปลอดภัย ขณะที่ค่าที่สูงขึ้นจะส่งผลให้คำตอบมีความสร้างสรรค์หรือแปลกใหม่มากขึ้น
46. Text-to-Image Generation
เทคโนโลยี AI ที่สร้างภาพจากข้อความ เช่น การพิมพ์คำว่า “ช้างบินบนดาวอังคาร” แล้วได้รับภาพที่แสดงเหตุการณ์นั้นอย่างสมจริง
47. Tokens
หน่วยย่อยของข้อมูลที่ AI ใช้ในการประมวลผลข้อความ เช่น คำหรือพยางค์ โดยยิ่งคำสั่ง (prompt) มีความยาวมากเท่าใด จำนวนโทเค็นที่ใช้ก็จะยิ่งเพิ่มขึ้น
48. Training Data
ข้อมูลที่ใช้สำหรับ “สอน” AI ให้เรียนรู้ เช่น บทความ รูปภาพ หรือโค้ดต่าง ๆ ซึ่งช่วยให้ AI เข้าใจโลกและสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
49. Transformer Model
เทคโนโลยีสำคัญของ Large Language Model (LLM) ที่ช่วยให้ AI เข้าใจความหมายของประโยคได้อย่างแม่นยำ โดยประมวลผลข้อมูลทั้งหมดพร้อมกัน ไม่ใช่ทีละคำเหมือนเทคโนโลยีเดิม
50. Turing Test
การทดสอบระดับความฉลาดของ AI โดยพิจารณาว่าหากผู้คนไม่สามารถแยกได้ว่ากำลังสนทนากับ AI หรือมนุษย์ แสดงว่า AI นั้นผ่านการทดสอบ
51. Unsupervised Learning
วิธีการสอน AI โดยไม่ใช้คำตอบชี้แนะ ให้ AI ค้นหาความสัมพันธ์และโครงสร้างของข้อมูลด้วยตนเอง เช่น การวิเคราะห์และแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยอิงจากข้อมูลสินค้า
52. Weak AI / Narrow AI
ประเภทของ AI ที่มีความสามารถจำกัดและเฉพาะเจาะจงในด้านใดด้านหนึ่ง เช่น AI แปลภาษา หรือ AI ตรวจจับอีเมลสแปม ไม่สามารถทำงานข้ามสาขาได้
53. Zero-shot Learning
ความสามารถของ AI ในการทำงานหรือแก้ปัญหาที่ไม่เคยถูกสอนมาก่อน เช่น การสอน AI ให้รู้จัก “หมาป่า” แล้วถามว่า “สุนัขจิ้งจอก” มีความคล้ายคลึงกันหรือไม่
ทรู ดิจิทัล พาร์ค ศูนย์กลางเทคและสตาร์ทอัพที่ใหญ่ที่สุดในอาเซียน ที่นี่คือชุมชนของคนรุ่นใหม่ที่มุ่งมั่นเรียนรู้ เติบโต และสร้างสรรค์อนาคตร่วมกัน เราเชื่อมั่นว่าการเรียนรู้และเข้าใจคำศัพท์เหล่านี้คือก้าวแรกของการเท่าทันเทคโนโลยี และสามารถนำไปต่อยอดโอกาสในโลกยุคใหม่ได้อย่างแท้จริง
ข้อมูล: https://www.cnet.com/tech/services-and-software/chatgpt-glossary-53-ai-terms-everyone-should-know/
ที่นี่...โอกาสเป็นของคุณ
มาคว้าโอกาสเติบโต พร้อมขยายขอบเขตความเป็นไปได้ไม่สิ้นสุด ที่ ทรู ดิจิทัล พาร์ค ที่เดียว ทุกความเป็นไปได้
One Roof, All Possibilities
---------------------------------------
Fanpage: TrueDigitalPark : https://www.facebook.com/TrueDigitalPark
Instagram: https://www.instagram.com/truedigitalpark/?hl=en
Line Official Account: https://lin.ee/cA6Ryda
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/true-digital-park/
TiKTok: https://www.tiktok.com/@truedigitalparkbkk
Youtube: https://www.youtube.com/c/TrueDigitalPark
Twitter: https://x.com/TDigitalpark
#AIforEveryone #Upskill #TrueDigitalPark #OpportunityIsHere #OneRoofAllPossibilities
