# AI พื้นฐาน

ถ้าถามหลายๆคนว่าอยากเอา **AI** มาใช้ในงานของเราไหม แทบจะทุกคนก็อยากที่จะเอามันใช้หมดนั่นแหละ แต่พอถามว่าแล้วจะทำ AI ยังไงกันดีล่ะ? หลายๆคนก็เริ่มเบือนหน้าหนีเพราะอาจจะเคยเห็นเคยทำแล้วพบว่ามันยาก เพราะในเทคโนโลยีหลายๆอย่างในสมัยก่อน AI เกิดขึ้นยากจริงๆนั่นแหละ แต่ใน**ปัจจุบันการทำ AI กลายเป็นเรื่องง่าย**ไปแล้ว เพราะปัญหาการเขียน AI ที่มันยากๆ มันก็เกิดขึ้นกับทุกคนบนโลก รวมถึงผู้ให้บริการคลาว์เจ้าใหญ่ๆด้วยเช่นกัน เพราะพวกเขาก็ทำ AI ใช้งานเองเหมือนกัน ซึ่งพอไหนๆก็ทำเองใช้เองอยู่แล้ว เขาก็เลยทำให้มันออกมาใช้งานได้ง่ายๆแม้แต่เด็กก็สามารถใช้งานได้เชื่อไหมล่ะ?

## 🤔 AI คืออะไร ?

ก่อนที่เราจะลองเขียน AI เราควรเข้าใจให้ตรงกันก่อนว่า AI คืออะไร ซึ่งคำว่า **AI** หรือ **Artificial intelligence** พอแปลออกมาแล้วจะได้ความหมายว่า **ปัญญาประดิษฐ์** โอ้วแม้เจ้า! พออ่านแล้วก็ยังไม่เข้าใจอยู่ดีว่าอะไรคือ AI กันแน่ และในตำราแต่ละสำนักก็นิยาม AI ออกหลายแบบเลย แต่มีนิยามนึงที่พวกผมชอบนั่นคือ

> AI คือการทำให้คอมพิวเตอร์ฉลาด โดยความฉลาดนั้น **เทียบเท่าหรือดีกว่าสิ่งที่คนทำได้**

**เทียบเท่าหรือดีกว่า** เช่น เอาคนมานั่งคุยกับ AI แล้วคนไม่สามารถแยกได้แล้วว่าเขากำลังคุยกับคนหรือ AI นั่นเอง

## 🤔 **ทำไมต้องทำให้คอมมันฉลาดด้วยล่ะ ?**

เป้าหมายที่เราทำให้คอมฉลาดเทียบเท่าหรือดีกว่าคนนั้นก็เพื่อ **ช่วยลดภาระงานของคน** เช่น ในการตรวจมะเร็งลำไส้ เราจะให้คนไข้กลืนแคปซูลที่มีกล้องติดไว้ แล้วปล่อยให้กล้องบันทึกการเดินทางเพื่อเก็บวีดีโอภายในลำไส้นั่นเอง ซึ่งโดยรวมๆก็ใช้เวลาเป็น 10 กว่าชั่วโมง และโดยปรกติเราก็จะเอาวีดีโอพวกนั้นมาให้หมอนั่งดูว่ามีอะไรผิดปรกติหรือเปล่า โดยปรกติถ้าหมอนั่งดูจนจบก็หมดวันละ ดังนั้นหมอไม่ต้องทำอะไรกันพอดี! จากจุดนี้เองมันจะดีกว่าไหมที่ให้ AI มาช่วยดูวีดีโอพวกนี้แทนหมอ? ซึ่ง AI เพียงตัวเดียวมันสามารถนั่งดูวีดีโอเป็น 100,000 ตัวได้ทั้งวันโดยไม่บ่นอะไรเลย และถ้ามันมีความสามารถในการตรวจที่ใกล้เคียงกับหมอด้วยแล้ว งานของหมอก็จะยิ่งลดลงนั่นแหละประโยชน์ของมัน

## 🤔 สมัยนี้ AI ฉลาดขนาดไหน ?

ในตัวอย่างของ Microsoft เขาก็ทำการวิจัยออกมาเรื่อยๆว่าตัว AI ของเขามีความฉลาดใก้ลเคียงกับคนขนาดไหนแล้ว ซึ่งจากภาพด้านล่างในแต่ละปี AI ก็เก่งจนทำของเหล่านี้ได้เทียบเท่ามนุษย์แล้วนั่นคือ `การมองเห็น` `การแยกแยะเสียง` `การอ่านบทความแล้วสรุปเนื้อหา` `การแปลภาษ`

![](/files/-Lpx7CjPfoJ-8C8K14yy)

และไม่เพียงเท่านี้ AI หลายๆตัวที่ดังๆก็ทำในสิ่งที่มนุษย์เคยกล่าวว่ามันไม่สามารถชนะคนได้สำเร็จมาแล้วตามด้านล่างนี้เลย

**AlphaGo** - สามารถโค่นแชมป์โกะของโลกได้

![](/files/-Lshe7ZHqzIPxS-iynEH)

**OpenAI** - โค่นทีมแชมป์โลกของเกม Dota 2

![](/files/-Lw2KHuNZ0zTxnHx0tIq)

## 🤔 ทำไม AI ถึงเอาชนะคนได้ ?

จากตัวอย่างเรื่องหมอที่เล่าไปด้านบน เราก็จะเห็นว่า AI เพียงตัวเดียวมันสามารถทำของที่คนต้องใช้เวลาทำเป็น 10 ชั่วโมงให้เสร็จได้เพียงไม่กี่นาที โดยที่มันนั่งทำแบบนั้นได้ทั้งปีโดยไม่ต้องหยุดพักเลย อีกทั้ง AI มันยังสามารถให้ AI ตัวอื่นๆช่วยกันทำงานก็ได้ แล้วของทั้งหมดที่มันทำมันก็จะเป็นประสบการณ์ของ AI ที่สูงขึ้นไปเรื่อยๆ จนสุดท้ายมันก็จะเก่งกว่าคนเพราะ **AI มันสามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ได้มากกว่าคนนั่นเอง**

ตัวอย่างที่เห็นภาพได้ชัดเจนสุดคือ **OpenAI** ที่ชนะทีมแชมป์โลกได้ เพราะตัวมันเองสามารถเล่นเกม Dota 2 ได้แบบไม่พักเลย และด้วยความที่มันเป็นคอมพิวเตอร์เลยทำให้ **1 วันมันสามารถเล่นนเกม Dota 2 เป็นเวลาเท่ากับที่มนุษย์เล่นถึง 180 ปี!!** และด้วยการที่มันเป็น **Machine Learning** มันเลยสามารถเรียนรู้ **วิธีที่ดีที่สุด** ในการเอาชนะอีกฝั่งได้

## 🤔 ทำไม AI ถึงมาแรง ?

จริงๆศาสตร์ของ AI มีมานานม๊วกๆๆ เกือบ 60 ปีแล้วตั้งแต่ปี ค.ส.1956 นู่นเลย แต่สาเหตุที่มันไม่ดังเท่าที่ควรก็เพราะ **องค์ประกอบในการทำ AI มันไม่ครบ** ซึ่งของสำคัญในการทำ AI คือ `Data`, `Processing Power`, `Algorithms` ซึ่งในสมัยก่อนเราไม่มีของพวกนี้ครบ และถ้าจะมีก็ต้องเป็นองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้นถึงจะสามารถทำ AI ออกมาได้

เคยมีครั้งนึง **Google** ทำโปรเจคตรวจสอบว่าในวีดีโอมีแมวอยู่หรือเปล่า เชื่อไหมว่าในตอนนั้นเขาต้องใช้เครื่องคอมพิวเตอร์ที่มี 16,000 computer processors เลยทีเดียว จากที่ว่ามาก็น่าจะเห็นแล้วว่าบริษัททั่วโลกคงจะมีไม่กี่จ้าวที่สามารถทำเรื่องพวกนี้ได้

![โปรเจคกู้โลกหาน้องเหมี๊ยวในวีดีโอ](/files/-LpkZIDBpegVN6o75bsj)

แต่ในปัจจุปัญหาที่ว่ามาถูกทำลายไปแล้ว เพราะการเข้ามาของ **ปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4** ทำให้เรามี `Big Data`, `Cloud Computing` และ `องค์ความรู้` จนครบทุกองค์ประกอบของมันแล้ว เลยทำให้ปัญหาพวกนั้นหมดไป อีกทั้งการเข้ามาของผู้ให้บริการคลาว์ยิ่งทำให้การทำ AI กลายเป็นเรื่องง่ายจนทุกคนก็สามารถทำเองได้ด้วย เลยทำให้**ในสมัยนี้แม้แต่เด็กประถมก็สามารถสร้าง AI เป็นของตัวเองได้แล้ว**

อันนี้เป็นคำพูดของนักศึกษาต่างประเทศที่มาลองใช้คลาว์ของ Microsoft แล้วได้พูดว่า

> I spent last semester building a regression model in Python, and I just did the same thing in 10 minutes with Azure ML.
>
> ผมใช้เวลาเขียน AI ด้วย Python ในเทอมที่แล้วทั้งเทอมเลย แต่ทั้งหมดนั่นกลับใช้เวลาทำเพียง 10 นาทีบน Azure Machine Learning

{% hint style="success" %}
**ปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 และคลาว์**\
ถ้าสนใจรายละเอียดว่ามันเกิดขึ้นได้ยังไงและมีอะไรบ้าง หรืออยากลองใช้งานคลาว์สามารถดูได้จากบทความใน side menu หรือจะกดจากลิงค์นี้ก็ได้ครับ [👶 Cloud พื้นฐาน](https://saladpuk.gitbook.io/learn/basic/cloud101)
{% endhint %}

## 🎯 บทสรุป

การเขียน AI ในปัจจุบันไม่ได้ยุ่งยากเหมือนในอดีตแล้ว และ**มันง่ายเสียจนเด็กประถมก็สามารถทำได้** ดังนั้น developer รุ่นใหม่ๆควรจะหันมาศึกษาการทำ AI อย่างจริงจังเพราะในอนาคตของทุกอย่างก็จะวิ่งเข้าหา AI จนหมดแล้ว

{% hint style="success" %}
**แนะนำ**\
สำหรับคนที่สนใจอยากลองเขียน AI ที่ง่ายขนาดเด็กก็เขียนได้ ให้ลองเข้าไปดูได้ที่ลิงค์ด้านล่างนี้นะครับ ซึ่งกำลังเขียนทีละบทเรื่อยๆอยู่ ลองติดตามดูได้เด้อ
{% endhint %}

{% content-ref url="/pages/-LoO1N1STjVi7tnr6Ptt" %}
[Machine Learning Studio](/cloud/machine-learning-studio.md)
{% endcontent-ref %}


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://www.saladpuk.com/basic/ai.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.