ai-005 งานปัญญาประดิษฐ์ ความสำเร็จเชิงปริมาณ (AI Achievements of Quantitative)

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) การทำงานด้านนี้จะมุ่งเน้นการพัฒนาระบบแนวคิดอัลกอริทึม และนำมาทำเป็นแบบจำลองที่สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลได้ทีละจำนวนมาก ช่วยให้เกิดการคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพ มีการนำมาใช้ช่วยในงานการจัดกลุ่มแบ่งประเภท หรือการใช้ช่วยประกอบการตัดสินใจ เช่น 

- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive analytics) ช่วยให้สามารถพัฒนาการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ ซึ่งใช้แบบจำลองทางสถิติและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องมือ เพื่อคาดการณ์แนวโน้มหรือเหตุการณ์ในอนาคต ซึ่งนำไปใช้ประกอบในการจัดการ ด้านการเงิน การตลาด การดูแลสุขภาพ และอุตสาหกรรมอื่นๆ

- การเรียนรู้จดจำภาพหรือคำพูด (Image and speech recognition) ช่วยให้สามารถพัฒนาการเรียนรู้จำภาพหรือคำพูดทีมีในระบบดิจิทัล ทำการสอนให้เครื่องจักรสามารถจดจำและแยกแยะระบุวัตถุ หรือตีความคำพูดด้วยความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น สิ่งนี้มีการใช้งานในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง ผู้ช่วยเสมือน และพื้นที่อื่นๆ

- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural language processing) ช่วยให้เกิดการพัฒนาเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ได้ ปัจจุบันมีระบบหรือแอปพลิเคชันในงานด้านนี้หลายแบบ ทั้งในรูป แชทบอท ผู้ช่วยเสมือน หรืออินเทอร์เฟซที่ใช้ในการสนทนาผ่านโชเชี่ยล เป็นต้น

- การตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud detection) ถูกนำมาใช้เพื่อพัฒนาระบบตรวจจับการฉ้อโกงที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินจำนวนมาก เพื่อระบุรูปแบบและความผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงกิจกรรมการฉ้อโกง

- การวินิจฉัยทางการแพทย์ (Medical diagnosis) แสดงให้เห็นถึงความสามารถประมวลผลจากข้อมูลที่มีกับข้อมูลในคลังความรู้ นำมาทำการปรับปรุงการวินิจฉัยทางการแพทย์โดยช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมาก เพื่อระบุรูปแบบหรือปัจจัยเสี่ยงสำหรับโรคต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว

- ระบบผู้แนะนำ (Recommender systems) ช่วยให้สามารถพัฒนาระบบผู้แนะนำหรือผู้ช่วยได้ ซึ่งใช้อัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้และให้คำแนะนำส่วนบุคคล สำหรับการทำงานในงานผลิตหรืองานบริการได้อย่างเหมาะสม

โดยรวมแล้วความสำเร็จของ AI ในงานเชิงปริมาณ มีมากมาย ส่วนใหญ่จะช่วยให้เกิดความสะดวกสบายในการทำงานหลายด้าน เช่น การเงิน การแพทย์ดูแลสุขภาพ การตลาด หรือการขนส่ง เป็นต้น