ตอบชัด Generative AI VS Traditional AI มีอะไรบ้างที่แตกต่าง

หันไปทางไหนก็เหมือนโดนเทคโนโลยี AI ล้อมเอาไว้เสียหมด ตั้งแต่การใช้งานในชีวิตประจำวัน ตลอดจนการใช้สำหรับทำงานภายในองค์กร แต่รู้ไหมว่า AI ที่รู้จักกันนั้น ปัจจุบันสามารถจำแนกได้สองประเภทใหญ่ นั่นคือ Generative AI และ Traditional AI หากอยากรู้ว่าคืออะไร มีอะไรบ้างที่แตกต่างกัน เรามีคำตอบ

Generative AI คืออะไร ?

Generative AI  คือ ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ ที่ AI สามารถผลิตคอนเทนต์ใหม่ ๆ โดยเลียนแบบรูปแบบข้อมูลที่เคยเห็นหรือเรียนรู้มา เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือเสียง หลังจากนั้นจะเข้าสู่กระบวนการเรียนรู้ซ้ำ และนำไปปฏิบัติ เพื่อสร้างชิ้นงานใหม่ ๆ ที่มีลักษณะคล้ายกับข้อมูลที่เคยเรียนรู้มานั่นเอง

หลักการทำงานของ Generative AI

หลักการทำงานของ Generative AI เป็นการทำงานโดยใช้ Neural Network หรือโครงข่ายประสาทเทียมเข้ามาช่วยในการเรียนรู้ และประมวลผล โดยอ้างอิงลักษณะมาจากสมองของมนุษย์ รวมไปถึงแบบจำลองสถิติ เพื่อทำการสร้างข้อมูลจากการวิเคราะห์ผ่านสิ่งที่มีอยู่ มาใช้เพื่อสร้างข้อมูลที่มีความสมจริง ทำให้สามารถเรียนรู้ได้เองโดยไม่ต้องมีผู้กำหนด

ส่งผลให้ Generative AI สามารถคิด จดจำ และเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ ได้ดี ไม่ว่าจะเป็น รูปร่าง ตัวอักษร สี หรือพื้นผิว รวมไปถึงเสียง จากนั้นระบบจะนำข้อมูลเหล่านี้ไปต่อยอด ประมวลผลเพื่อ “สร้างสิ่งใหม่ ๆ” ที่ไม่ใช่การทำซ้ำขึ้นมา 

Generative AI มีอะไรบ้าง ?

• Text Generation (ข้อความ) : มีความสามารถในการทำความเข้าใจ สรุป และสร้างคำพูดโดยใช้ AI เข้ามาช่วยเหลือในด้านของการเรียบเรียงข้อมูล พร้อมเพิ่มความเป็นธรรมชาติและความสร้างสรรค์โดยอาศัยการเรียนรู้รูปแบบการใช้ภาษาจากข้อมูลที่ป้อนเข้าไป เช่น การเขียนอีเมล, การเขียนบทความ, การเขียนสคริปต์ ตลอดจนการตรวจสอบไวยากรณ์ และการเสนอรูปแบบการเขียนงานต่าง ๆ 
• Code Generation (โค้ด) : Generative AI ที่มุ่งเน้นไปที่การสร้างโค้ดโปรแกรม โดยอาศัยการเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างของภาษาคอมพิวเตอร์จากระบบประมวลผล Large Language Model (LLM) ให้สามารถเขียนโค้ดได้เร็วและมีประสิทธิภาพ 
• Image Generation (รูปภาพ) : ใช้ในการสร้างภาพ โดยการป้อนข้อความ คีย์เวิร์ด หรือทำการ Prompt เพื่อบอกสิ่งที่ต้องการให้ AI ทำการสร้างรูปภาพขึ้น จากการเรียนรู้ผ่านมุมมอง ประเภทภาพ และรูปแบบงานดีไซน์ที่ป้อนเข้าไป
• Audio Generation (เสียง) : แปลงข้อความเป็นเสียงพูด (Text-to-Speech) และแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ (Speech-to-Text) ได้อย่างแม่นยำ โดยใช้กระบวนการ Machine Learning เข้ามาช่วยประมวลผลข้อมูลแบบ Input แล้วแปลงออกไปเป็น Output ที่ต้องการ

นอกเหนือจาก Generative AI พื้นฐานที่มีการใช้งานอย่างแพร่หลายทั้ง 3 แบบที่ยกมาแล้ว ในปัจจุบันยังมี Generative AI อื่น ๆ อีกมากมายที่ถูกพัฒนาขึ้นมา เพื่อรองรับการใช้งานในอุตสาหกรรมต่าง ๆ โดยเฉพาะ เช่น Generative AI สำหรับออกแบบผลิตภัณฑ์โดยอัตโนมัติ และ Generative AI เพื่อการวิเคราะห์และคาดคะเนข้อมูล

ข้อดีของ Generative AI

• ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างสร้างสรรค์ รวดเร็ว และสดใหม่ ตอบโจทย์ได้ทุกอุตสาหกรรม
• ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทางการตลาด นำไปบูรณาการวางแผนทั้งด้านข้อมูลเชิงลึก และการผลิตสื่อโฆษณาการตลาดได้อย่างมั่นใจ
• จบปัญหาการบริหารจัดการข้อมูล พร้อมเข้าถึงการวิเคราะห์และคาดคะเน เพื่อสรุปเป็นข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว ถูกต้อง และแม่นยำ
• ลดเวลาและภาระงานด้านความสร้างสรรค์ กำหนดไอเดียสดใหม่ได้ด้วยการใช้ Generative AI ที่ตอบโจทย์

Traditional AI คืออะไร ?

Traditional AI หมายถึง ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานเฉพาะจุด โดยเลียนแบบกระบวนการคิดของมนุษย์ โดย AI ประเภทนี้ จะเรียนรู้จากข้อมูลที่ป้อนเข้าไป วิเคราะห์ และคาดการณ์ผลลัพธ์ให้ “แต่ไม่ได้สร้างผลงานชิ้นใหม่ขึ้นมา”

หลักการทำงานของ Traditional AI

หลักการทำงานของ Traditional AI จะเป็นการทำงานจากการเรียนรู้แบบ Machine Learning เป็นหลัก ส่งผลให้ AI ดั้งเดิมสามารถตอบสนองได้ดีกับการใช้ทำงานแบบเน้นเฉพาะจุด เนื่องจากระบบจะถูกออกแบบมาให้สามารถตอบสนองต่อชุดข้อมูลที่ป้อนเข้าไป และทำการตัดสินใจหรือคาดเดาเหตุการณ์ตามชุดข้อมูลนั้น ๆ ได้อย่างเต็มที่ แต่ไม่ได้มีความสามารถในการเรียนรู้และเข้าใจข้อมูลจำนวนมาก จนสามารถสร้างสิ่งใหม่ ๆ ได้ 

Traditional AI มีอะไรบ้าง ?

ในปัจจุบันมี AI แบบดั้งเดิมอยู่มากมาย ที่ผ่านการพัฒนาชุดข้อมูลเพื่อให้ตอบสนองต่อการใช้งานได้อย่างเต็มศักยภาพ โดยจะยกตัวอย่าง 3 รูปแบบ Traditional AI ที่หลายคนคุ้นชินกัน ดังนี้

• Expert Systems: ระบบที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบความรู้ ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ในแต่ละสาขาเฉพาะ เพื่อให้สามารถตอบสนองการวิเคราะห์ข้อมูล คาดคะเน และแนะนำได้อย่างเหมาะสม เช่น ระบบผู้เชี่ยวชาญด้านสาธารณสุข ที่ใช้เพื่อวินิจฉัยโรค หรือระบบผู้เชี่ยวชาญการเงินที่ออกแบบมาเพื่อคาดคะเนแนวโน้มการลงทุน การเงิน พร้อมมอบคำแนะนำที่ลงลึก เจาะได้ตรงจุด
• Decision Trees: เป็นระบบที่ใช้เพื่อการตัดสินใจตามกฎเกณฑ์ต่าง ๆ ผ่านชุดข้อมูลที่ถูกป้อนให้ได้เรียนรู้ เช่น การตัดสินใจว่าจะอนุมัติการสมัครขอสินเชื่อหรือไม่ จากข้อมูลของลูกค้าสถาบันการเงินที่มีในระบบ เป็นต้น
• Natural language processing (NLP): ระบบ NLP ใช้เพื่อทำความเข้าใจและสร้างภาษาของมนุษย์ โดยระบบ NLP ถูกใช้ใน Search Engines, Chatbots และ Machine Translation Systems โดยมีจุดเด่นคือการทำความเข้าใจในภาษา และตอบโต้ได้อย่างเป็นธรรมชาติ เหมาะสำหรับใช้ประยุกต์ในระบบบริการลูกค้า และระบบ KMS เพื่อบริหารข้อมูลในองค์กร

ข้อดีของ Traditional AI

• สามารถทำงานได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับงานที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากหรือทำการตัดสินใจซ้ำ ๆ
• มีประสิทธิภาพการทำงานสูงมาก ทั้งนี้จะขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลที่ได้รับ หากได้ชุดข้อมูลคุณภาพสูง มีประโยชน์ ถูกต้อง และแม่นยำ ก็จะยิ่งช่วยดึงศักยภาพการทำงานของ Traditional AI ให้พุ่งสูงยิ่งขึ้น
• เข้าใจง่าย ใช้งานสะดวก เพราะเป็นระบบที่ทำงานบนพื้นฐานของกฎเกณฑ์และโมเดลการเรียนรู้ที่มีแบบแผนชัดเจน

ครบทุกโซลูชัน ทั้ง Generative AI และ Traditional AI ที่ AIGEN

สัมผัสสุดยอดของประสบการณ์ทำงานโดยโซลูชันอัจฉริยะภายในองค์กร กับบริการจาก AIGEN ผู้เชี่ยวชาญและพัฒนา AI ที่มีวิสัยทัศน์กว้างไกลด้านเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ จึงพร้อมที่จะพัฒนาทุกโซลูชัน AI ในการใช้งาน ตั้งแต่งานเอกสาร สรุป และจัดประเภทของข้อความ AI Chatbot และระบบ Knowledge Management (KM) เพื่อใช้สำหรับธุรกิจ ให้ตอบโจทย์กับทุกกลุ่มอุตสาหกรรม

หากสนใจใช้งานโซลูชัน AI สำหรับธุรกิจ พร้อมตอบสนองการใช้งานองค์รวมด้วย Knowledge Management ตัวช่วยสร้างระบบค้นหา และระบบถาม-ตอบที่ทรงพลัง โดยอาศัยข้อมูลภายในองค์กร สามารถติดต่อเราเพื่อสอบถามเพิ่มเติมได้เลย ที่นี่ 

ข้อมูลอ้างอิง

1. เทคโนโลยี AI ค้าปลีกไม่รู้ไม่ได้แล้ว. สืบค้นเมื่อวันที่ 20 มิถุนายน 2567 จาก https://www.bangkokbiznews.com/blogs/business/business/1125007 
2. What is generative AI?. สืบค้นเมื่อวันที่ 20 มิถุนายน 2567 จาก https://research.ibm.com/blog/what-is-generative-AI