ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์และความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์แต่ละรุ่น

องค์กรต่างๆ ที่กำลังค้นพบเทคโนโลยี AI อาจมองข้าม AI รูปแบบเก่ากว่าและเป็นที่ยอมรับมากกว่าอย่าง "AI เชิงวิเคราะห์" AI รูปแบบนี้ไม่ได้ล้าสมัยและยังคงเป็นทรัพยากรที่สำคัญสำหรับบริษัทส่วนใหญ่ แม้ว่าแอปพลิเคชัน AI บางอย่างจะใช้ทั้ง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์ แต่แนวทางทั้งสองนี้โดยพื้นฐานแล้วแตกต่างกัน

ความแตกต่างหลักระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI กับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมอยู่ที่ประเภทของเทคโนโลยีที่ใช้ในการสร้างและเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้น

แนวคิดและคุณลักษณะสำคัญของปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์

ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์ (Analytical AI) คือรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งรูปแบบขั้นสูงของแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อวัตถุประสงค์ด้านธุรกิจอัจฉริยะ แม้ว่าจะแตกต่างจากวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมที่หลายองค์กรใช้ แต่ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์มุ่งเน้นไปที่เป้าหมายเดียวกัน นั่นคือ การวิเคราะห์ชุดข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้และชี้นำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI ใช้ระเบียบวิธี AI ขั้นสูง เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ พัฒนาข้อมูลเชิงลึก และชี้นำการตัดสินใจในลักษณะที่ตอบสนองต่อการโต้ตอบของผู้ใช้โดยตรง

ความแตกต่างหลักระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมอยู่ที่ประเภทของเทคโนโลยีที่ใช้ในการสร้างและเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้น อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะมีประสิทธิภาพ แต่ส่วนใหญ่มักให้มุมมองข้อมูลแบบคงที่แก่ผู้ใช้ โดยอาศัยการวิเคราะห์ทางสถิติอย่างมากในการสร้างข้อมูลเชิงลึก และต้องการให้นักวิเคราะห์สรุปผลด้วยตนเองแทนที่จะพึ่งพาเทคโนโลยี

คุณลักษณะสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา: การวิเคราะห์เชิงพรรณนาตอบคำถามว่า "เกิดอะไรขึ้น?" การวิเคราะห์ประเภทนี้เป็นที่นิยมใช้มากที่สุดในหมู่ลูกค้า โดยให้รายงานและการวิเคราะห์ที่เน้นเหตุการณ์ในอดีต

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาใช้เพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพโดยรวมในระดับภาพรวม และเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดสำหรับบริษัทในการเริ่มต้น เนื่องจากข้อมูลพร้อมใช้งานสำหรับการสร้างรายงานและแอปพลิเคชัน

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย: การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย เช่นเดียวกับการวิเคราะห์เชิงพรรณนา ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อตอบคำถาม แต่แทนที่จะเน้นที่ "อะไร" การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยจะกล่าวถึงคำถามสำคัญว่าทำไมเหตุการณ์หรือความผิดปกติจึงเกิดขึ้นในข้อมูล การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยมักเข้าถึงได้ง่ายกว่าและเหมาะสมกับกรณีการใช้งานที่หลากหลายกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง/การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์: การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ระบุสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นโดยอาศัยข้อมูลในอดีตโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลในอดีต ซึ่งครอบคลุมการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและเชิงวินิจฉัยส่วนใหญ่ที่ใช้เป็นพื้นฐานในการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ จะถูกนำมาใช้เป็นรากฐานสำหรับแบบจำลองเหล่านี้

การวิเคราะห์เชิงกำหนดแนวทาง: การวิเคราะห์เชิงกำหนดแนวทางเป็นเสาหลักที่สี่และสุดท้ายของการวิเคราะห์สมัยใหม่ การวิเคราะห์เชิงกำหนดแนวทางเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เพื่อให้คำแนะนำที่เฉพาะเจาะจง โดยพื้นฐานแล้ว เป็นการผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย และการวิเคราะห์เชิงทำนาย เพื่อชี้นำกระบวนการตัดสินใจ สถานการณ์หรือเงื่อนไขที่มีอยู่ และผลที่ตามมาจากการตัดสินใจหรือเหตุการณ์ จะถูกนำมาใช้เพื่อสร้างการตัดสินใจหรือการกระทำที่ชี้นำให้ผู้ใช้ดำเนินการ

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) มุ่งเน้นการสร้างเนื้อหาใหม่โดยการเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เช่น เครือข่ายปฏิปักษ์เชิงสร้างสรรค์ (GANs) และแบบจำลองการแปลง เพื่อสร้างข้อความ รูปภาพ เพลง ฯลฯ ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ได้รับความสนใจอย่างมากเนื่องจากความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่คล้ายมนุษย์ และมีแอปพลิเคชันในอุตสาหกรรมสร้างสรรค์ การสร้างเนื้อหา และอื่นๆ คุณสมบัติหลักของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ ได้แก่ การสร้างเนื้อหา จินตนาการและความคิดสร้างสรรค์ที่เพิ่มขึ้น ข้อมูลการฝึกอบรมที่ได้รับการปรับปรุง และการสร้างแบรนด์เฉพาะบุคคล

คุณสมบัติหลักของ Gen AI ได้แก่ การสร้างเนื้อหา การเสริมสร้างจินตนาการและความคิดสร้างสรรค์ การเสริมสร้างข้อมูลการฝึกอบรม และการสร้างประสบการณ์เฉพาะบุคคล

ความแตกต่างระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์

มีความแตกต่างมากมายระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์ และธุรกิจ/บริษัทต่างๆ สามารถหาวิธีจัดการการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ AI โดยอาศัยความแตกต่างเหล่านี้ ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์ ได้แก่:

ประการแรก วัตถุประสงค์และขีดความสามารถของทั้งสองประเภทแตกต่างกัน วัตถุประสงค์หลักของ AI เชิงสร้างสรรค์คือการใช้แบบจำลองเครือข่ายประสาทเทียมแบบเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ ในขณะที่ AI เชิงวิเคราะห์หมายถึงระบบ AI ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเชิงสถิติซึ่งออกแบบมาสำหรับงานเฉพาะ เช่น การจำแนกประเภท การทำนาย หรือการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ประการที่สอง อัลกอริทึมก็แตกต่างกัน ในแง่ของวิธีการทางอัลกอริทึม ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) มักใช้เทคนิคที่ซับซ้อน เช่น การแปลงข้อความป้อนเข้าตามลำดับให้เป็นผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน การทำนายคำถัดไปโดยอิงจากบริบทของข้อมูลที่มีอยู่เพื่อสร้างเนื้อหา ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์เรียนรู้ที่จะเข้าใจรูปแบบในข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเวอร์ชันใหม่ ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์ (Analytical AI) ใช้หลากหลายวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่ง่ายกว่า รวมถึงการเรียนรู้แบบมีผู้กำกับดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้กำกับดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมแรง

ประการที่สาม มีความแตกต่างในด้านผลตอบแทนจากการลงทุน ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) สามารถสร้างกำไรจากการสร้างเนื้อหาได้โดยมีต้นทุนที่ต่ำกว่าการสร้างเนื้อหาโดยมนุษย์ รวมทั้งยังมีศักยภาพในการสร้างเนื้อหาที่เป็นเอกลักษณ์และน่าดึงดูดใจซึ่งดึงดูดและรักษาลูกค้าไว้ได้ ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์มีประโยชน์มากมาย แต่คุณค่า ทางเศรษฐกิจ ของมันอาจวัดได้ยาก และผู้ใช้ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการฝึกฝนโมเดลปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ด้วย

สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI นั้น จะช่วยสร้างผลตอบแทนทางเศรษฐกิจที่ดีขึ้นผ่านแบบจำลองการคาดการณ์ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์ความต้องการ ปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง ระบุแนวโน้มตลาด และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐาน สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การลดต้นทุน การจัดสรรทรัพยากรที่ดีขึ้น และรายได้ที่เพิ่มขึ้นจากการตัดสินใจที่ดีขึ้น

ประการที่สี่ มีความแตกต่างในระดับความเสี่ยง การสร้าง AI สามารถสร้าง "deepfakes" ที่สมจริง ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อมูลเท็จ การขโมยข้อมูลส่วนบุคคล และการฉ้อโกงได้ง่าย นอกจากนี้ โมเดลเหล่านี้อาจก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว หากข้อมูลการฝึกอบรมมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อน หรือถูกดัดแปลงเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์

ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมการวิเคราะห์ AI ยังมีความเสี่ยงจากการถูกละเมิดทางไซเบอร์ และถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด เช่น การโจมตีทางไซเบอร์ หรือการเผยแพร่ข้อมูลเท็จ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้ ปัจจุบัน AI เชิงวิเคราะห์ดูเหมือนจะมีความเสี่ยงน้อยกว่า AI เชิงสร้างสรรค์ และถูกนำมาใช้ในหลายบริษัทมาเป็นเวลานานแล้ว

โดยสรุปแล้ว เมื่อต้องตัดสินใจเลือกระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์ ให้พิจารณาความต้องการและเป้าหมายเฉพาะของคุณ หากเป้าหมายคือการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล ทำนายผล และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ AI เชิงวิเคราะห์คือตัวเลือกที่เหมาะสม ในทางกลับกัน หากต้องการสร้างเนื้อหาใหม่ สร้างสรรค์นวัตกรรม หรือปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้ AI เชิงสร้างสรรค์คือตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด

Công cụ tích hợp AI tạo sinh đang được sử dụng như chatbot, được cho sẽ thay thế không chỉ các hoạt động tìm kiếm trên Internet mà còn công việc liên quan dịch vụ khách hàng hay cuộc gọi bán hàng.

เครื่องมือที่สร้างขึ้นโดย AI เช่น แชทบอท กำลังถูกนำมาใช้และคาดว่าจะเข้ามาแทนที่กิจกรรมการค้นหาข้อมูลทางอินเทอร์เน็ต รวมถึงงานที่เกี่ยวข้องกับการบริการลูกค้าและการโทรเพื่อขายสินค้าด้วย

คำแนะนำบางประการ

การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI ในด้าน การทูต มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากมีคุณสมบัติมากกว่าเทคโนโลยี AI อื่นๆ ในการตอบสนองความต้องการและภารกิจของภาคการทูต อย่างไรก็ตาม เพื่อให้สามารถนำการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI มาใช้ในด้านนี้ได้ ต้องมีเงื่อนไขดังต่อไปนี้:

ประการแรก จำเป็นต้องสร้างบุคลากรที่มีความรู้และประสบการณ์เพียงพอในด้านเทคโนโลยี AI (รวมทั้งปัญญาประดิษฐ์และปัญญาที่อิงตามปัญญาของมนุษย์)

ประการที่สอง การนำเทคโนโลยี AI มาประยุกต์ใช้กับบริการในภาคอุตสาหกรรม เช่น การตอบอีเมลและการปฏิสัมพันธ์โดยตรงกับประชาชนผ่านเทคโนโลยีแชทบอท ถือเป็นสิ่งสำคัญ ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ กระทรวงการต่างประเทศ เยอรมนีใช้เทคโนโลยี AI ที่เรียกว่า FACIL ในการสื่อสารกับประชาชนระหว่างปี 2021-2023 โดยประมวลผลคำขอได้ถึง 40,000 คำขอต่อเดือน

ประการที่สาม การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน รวมถึงระบบฐานข้อมูลและระบบเซิร์ฟเวอร์ เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรองรับการวิเคราะห์ด้วย AI ซึ่งสามารถช่วยในการคาดการณ์และพยากรณ์เหตุการณ์ระดับโลกสำหรับภาคการทูตได้บางส่วน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง จึงจำเป็นต้องมีระบบเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่เพียงพอ

ประการที่สี่ ภาคการทูตจำเป็นต้องสร้างระบบวิเคราะห์ข้อมูลด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของตนเอง ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเพื่อให้มั่นใจได้ว่าได้ปฏิบัติตามมาตรฐานด้านความปลอดภัยและจริยธรรม

[โฆษณา_2]
แหล่งที่มา