AI ใหม่ของ IBM กับการเรียนรู้ผ่านความทรงจำ

เมื่ออัลกอริทึม AI เริ่มมีการเรียนรู้ทักษะใหม่ ตัวอย่างการเล่น วิดีโอเกมเช่น StarCraft II  ซึ่งแน่นอนว่ามันดีพอที่จะโค่นล้มผู้เชี่ยวชาญเกมส์ StarCraft II ที่ดีที่สุดที่เป็นมนุษย์ได้ไม่ยากนัก

แต่นั่นเป็นเรื่องจริงถ้าทุกคนเล่นตามกฎเกณฑ์เดียวกัน แต่หากเราเปลี่ยนพารามิเตอร์ของเกม จะทำให้ AI พบว่าตัวเองไม่สามารถปรับตัวได้ทั้งหมด ตัวอย่างเช่น AI ที่เก่งในเกม Pong ไม่สามารถรับมือแม้แต่การเปลี่ยนระยะทางไปเพียงเล็กน้อยระหว่างไม้ตีทั้งสองนั่นเอง

ตอนนี้การวิจัยใหม่ของ IBM ที่จะนำเสนอในการประชุม AI ในเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา  บริษัท ด้านเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ กล่าวว่าความสามารถใหม่ของ AI ตอนนี้ ทำให้มันสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ได้ทันที โดยใช้ประโยชน์จากสิ่งที่คล้ายกับหน่วยความจำเสมือนเพื่อปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงโดยไม่จำเป็นต้องได้รับการฝึกฝนตั้งแต่เริ่มต้นใหม่เหมือน AI รูปแบบเดิม ๆ ที่เคยมีมา

ตัวอย่างเช่นเมื่อเล่นเกม Flappy Bird อัลกอริทึมสามารถเล่นต่อไปได้แม้ว่าระยะทางระหว่างท่อและสิ่งกีดขวางยังคงเปลี่ยนไป ตามรายงานการวิจัยล่าสุดโดยห้องปฏิบัติการ IBM-Watson AI ซึ่งตัวอย่างที่น่าทึ่งของ ของการปรับตัวเรียนรู้ได้ตามสถานการณ์ของ AI จาก IBM

เป้าหมายสุดท้ายของโครงการนี้ คือ การสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่คล้ายมนุษย์มากที่สุด หรือ ทำให้มันเหมือน AI จากนิยายวิทยาศาสตร์นั่นเอง งานวิจัยใหม่นี้ยังไม่ได้เพียงแต่จะทำให้ AI เรียนรู้ในแบบมนุษย์มากขึ้นโดยเลียนแบบความยืดหยุ่นของสมอง และความสามารถในการปรับปรุงฐานความรู้เมื่อกาลเวลาผ่านพ้นไป หรือสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไปนั่นเอง

Matt Riemer นักวิทยาศาสตร์ของ IBM อธิบายว่าการวิจัยของทีมของเขาจัดการกับปัญหาของ AI ซึ่งโดยทั่วไปอัลกอริทึม AI จะตกเป็นเหยื่อของสิ่งที่เรียกว่า “catastrophic forgetting”  ซึ่งความหมายคือ AI ลืมการฝึกอบรมก่อนหน้าทั้งหมดทันทีที่พวกเขาได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับงานใหม่ที่เกิดขึ้น

นักวิทยาศาสตร์คนอื่นได้จัดการกับกับเรื่องดังกล่าวเฉกเช่นเดียวกับที่ IBM ทำ โดยทีมหนึ่งจาก DeepMind ของ Google ได้สร้างอัลกอริธึมด้วยวิธีการที่อนุญาตให้ AI เก็บ“ ความทรงจำ” ได้ดีขึ้น ซึ่งงานวิจัยใหม่นี้จัดการปัญหาที่คล้ายกันกับการวิจัย DeepMind แต่จากมุมมองที่ต่างออกไปนั่นเอง

แต่ Riemer เขียนว่าการป้องกันอัลกอริทึมจากการลืมสิ่งที่เคยเรียนรู้มานั้นไม่ดีเท่ากับการสร้าง AI ที่สามารถปรับและเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ ได้แบบเดียวกับทักษะของมนุษย์นั่นเอง

ความแตกต่างที่สำคัญคือทีมงานของ IBM พบวิธีการฝึกอบรม AI เพื่อให้ เมื่อพบกับการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมไม่ว่าจะเป็นระยะห่างระหว่างท่อในเกม Flappy Bird หรือสิ่งอื่นใด ความรู้ที่มีอยู่และการฝึกอบรมที่มีอยู่ถูกถ่ายโอนไปยังงานใหม่ได้อย่างมาประสิทธิภาพมากที่สุด

ในท้ายที่สุด Riemer เขียนเป้าหมายสูงสุดของ IBM คือการสร้าง AI ที่สามารถทำสิ่งต่าง ๆ ด้วยตัวเอง เรียนรู้ และปรับตัวโดยไม่จำเป็นต้องมีมนุษย์คอยดูแลและคอยช่วยเหลือไปตลอดทางนั่นเอง

References : 
https://futurism.com

ติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
Fanpage :facebook.com/tharadhol.blog
Blockdit :blockdit.com/tharadhol.blog
Twitter :twitter.com/tharadhol
Instragram :instragram.com/tharadhol

Geek Monday EP6 : AI ในอุตสาหกรรม Healthcare

ต้องบอกว่าด้วยพื้นฐานทางเทคโนโลยีในปัจจุบันไม่ว่าจะเป็นด้าน AI , Machine Learning รวมถึงเทคโนโลยีทางด้านหุ่นยนต์ กล้อง รวมถึงเซ็นเซอร์อัจฉริยะ ต่าง ๆ นั้น ถึงแม้จะยังไม่ผลิตออกมาเป็นผลิตภัณฑ์ที่มาช่วยเหลือแพทย์ได้ทุกแขนงในปัจจุบัน หรือยังเป็นงานวิจัยอยู่ก็ตาม เราต้องยอมรับว่า เทคโนโลยีเหล่านี้ได้ไปไกลเกินความสามารถของเหล่าผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในปัจจุบันแล้ว

ซึ่งต้องยอมรับเช่นกันว่าเครื่องมือเหล่านี้ล้วนมาช่วยเหลือแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ รวมถึงผู้เกี่ยวข้องในอุตสาหกรรมนี้ได้อย่างมาก จนหลาย ๆ งานสามารถที่จะเข้าไปทดแทนงานของมนุษย์ได้จริง แต่งานที่เกี่ยวข้องกับคนไข้นั้นยังไง ผู้ป่วยย่อมจะไม่ยอมรับผลการรักษา 100% จาก AI แน่นอนอยู่แล้ว

แต่อย่างไรก็ดีในอนาคตอันใกล้ หากเทคโนโลยีเหล่านี้พัฒนาจนเป็นที่ยอมรับของมนุษย์ได้ 100% จริง ๆ เหมือนที่ใครจะคิดว่าจะมีรถยนต์อัตโนมัติ มาวิ่งให้เรานั่งได้กันแบบสบาย ๆ  ซึ่งก็เช่นเดียวกัน ในวงการอุตสาหกรรม Healthcare นั้น ต่อไปเราก็อาจจะได้เห็น ทุก process ที่เกี่ยวกับคนไข้ สามารถทำได้โดยผ่าน AI หรือ Robot ได้จริง ๆ ตั้งแต่ การเตรียมข้อมูลคนไข้ ไปจนถึงงานระดับยาก ๆ อย่างการผ่าตัดหัวใจ หรือสมอง

ซึ่งผมเชื่อว่า หากมีการแข่งขันกันจริง ระหว่างมนุษย์กับผู้เชี่ยวชาญ ไม่ว่าสาขาใด ๆ แม้จะงานยากขนาดไหนก็ตาม ก็จะพบจุดจบเดียวกันกับที่ Alpha go สามารถชนะ Lee Sedol มนุษย์ที่เล่นเกมโกะได้เก่งที่สุดในโลก เพราะตอนนี้เราต้องยอมรับว่า AI มีขีดความสามารถเกินกว่าที่มนุษย์เราจะทำได้เป็นที่เรียบร้อยแล้ว

ติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
Fanpage :facebook.com/tharadhol.blog
Blockdit :blockdit.com/tharadhol.blog
Twitter :twitter.com/tharadhol
Instragram :instragram.com/tharadhol

AI in Marketing : 10 Use Cases ที่น่าสนใจในการใช้ AI กับการตลาด

ไม่นานมานี้ เราอาจจะมอง AI เป็นแค่นวนิยาย SCI-FI ที่ไม่น่าจะเกิดขึ้นจริงกับโลกเราได้ในเร็ววัน แต่ด้วยการเติบโตอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีด้าน AI นั้นในปัจจุบัน เรื่องที่คิดว่าเป็นแค่ในนิยาย อย่างรถขับเองได้แบบอัติโนมัตินั้น เราก็เริ่มได้เห็นในชีวิตจริง ๆ กันแล้ว  ซึ่งในยุคปัจจุบันนั้น AI เริ่มเข้ามาอยู่รอบตัวเราแล้วผ่าน service ต่าง ๆ ที่เราใช้อยู่โดยรู้ตัวหรืออาจจะไม่รู้ตัวบ้าง และ AI กำลังมีบทบาทกับตัวเรามากขึ้นเรื่อย ๆ

หลาย ๆ การสำรวจจากเมืองนอกนั้นพบว่าเกินกว่าครึ่งจากผลสำรวจนั้นใช้เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ AI ในชีวิตประจำวันอยู่แล้ว แต่พวกเขายังไม่ทราบว่านั่นคือ AI ที่พวกเขากำลังใช้งานอยู่ เนื่องจากเทคโนโลยีด้นา AI นั้นกำลังพัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อช่วยเหลือมนุษย์ให้สามารถดำเนินชีวิตได้อย่างสะดวกสบายมากยิ่งขึ้น ผ่านการทำงานแบบอัติโนมัติของระบบ AI ทำให้หลาย ๆ คนใช้มันไปโดยไม่รู้ตัว

สำหรับบทบาทของ AI ในแวดวงการตลาดนั้น ต้องบอกว่ามีการใช้งานอยู่แล้วในปัจจุบันในหลาย ๆ กรณี ตั้งแต่การจัดเนื้อหาในระบบ internet , การทำ SEO หรือแม้กระทั่ง การใช้ email marketing นั้นก็มีส่วนที่ใช้ AI ในการทำงาน ซึ่งหลากหลายเครื่องมือเหล่านี้นั้น ก็ใช้งานได้ประสิทธิภาพที่แตกต่างกันออกไป

ไม่ใช่เพียงแค่ทำให้เหล่านักการตลาดโดยเฉพาะ online นั้นสามารถทำงานได้ง่ายขึ้นเท่านั้น แต่ยังทำให้มีประสิทธิภาพในการทำงานเพิ่มขึ้นอีกด้วย โดยผ่านการโดยใช้เทคโนโลยีมาช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพต่าง ๆ  และไม่เพียงแค่ทำให้ธุรกิจต่าง ๆ ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นเท่านั้น แต่ทำให้เหล่านักการตลาดมีเวลามากขึ้นที่จะทำการวิเคราะห์ วางแผน ที่เกี่ยวข้องกับการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งในปัจจุบันนั้นแบรนด์ หลาย ๆ แบรนด์นั้นได้คิดนำใช้ AI มาช่วยในเรื่องการตลาดอยู่บ้างแล้ว

10 Marketing Use Cases for AI

1.Website Design 

AI นั้นสามารถที่จะช่วยนักการตลาดได้ในหลาย ๆ รูปแบบ ซึ่งอาจเริ่มตั้งแต่ process ต้น ๆ ของการวางแผนการตลาด เช่น การสร้าง Website

อาจจะสงสัยกันว่า AI มาช่วยในการสร้าง Website ยังไง มาดูตัวอย่างของ The Grid  ที่ใช้ AI ชื่อว่า Molly  ในการ design websites  และ ยังมี platform “she” ที่สามารถทำงานได้ในรูปแบบเดียวกันคือเป็นการ design website ด้วย AI ซึ่งถ้าเทียบกับการสร้าง Website จริง ๆ นั้นเราต้องมีการจ้าง team developer หรือ Software Engineer ในการสร้าง website ซึ่งอาจจะใช้ค่าใช้จ่ายที่สูงมากรวมถึงค่าดูแลรักษาที่ต้องจ่ายรายปีให้เหล่า Engineer เหล่านี้อีก แต่  The Grid นั้นสามารถ start ด้วย budget เพียง 100$ ต่อปีเท่านั้นสำหรับ 1 website

2.Content Creation

เหล่า content writers หลาย ๆ คนอาจจะคิดว่างานของพวกเค้านั้นปลอดภัยไม่น่าจะถูกแย่งงานจาก AI แน่ ๆ แต่ไม่ใช่แล้วในปัจจุบัน  ตัวอย่าง tools เช่น  Wordsmith หรือ Quill เป็น tools ที่ใช้ AI ในการช่วยเหลือในการ Create Content  โดยรูปแบบการสร้างนั้นจะเป็น template ซึ่งเราสามารถที่จะกำหนดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และ กำหนด keyword ที่ต้องการ ซึ่ง tools เหล่านีจะช่วย create content ซึ่งแทบดูไม่ออกว่า content เหล่านี้นั้นถูกเขียนขึ้นมาโดย AI

ซึ่งหลังจากนั้น นักการตลาดก็สามารถที่จะแก้ไขเนื้อหาที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI โดยใช้ Hemingway App ซึ่งเป็น AI รูปแบบง่าย ๆ ที่จะช่วยปรับแต่งเรื่องบทความให้กระชับขึ้น  จะมีการ hilight ประโยคที่มีความซับซ้อนที่มีการสร้างจาก AI  และทำการแนะนำตัวเลือกประโยคอื่น ๆ ให้ใช้แทน เพื่อให้บทความมีความสมบูรณ์ถูกต้องมากยิ่งขึ้น ดังตัวอย่าง

ตัวอย่างการใช้ Hemingway App

ตัวอย่างการใช้ Hemingway App

3.Content Curation

เราได้เห็นการใช้ AI กับ Content Curation ตัวอย่างของ Netflix เมื่อคุณได้ดู Series ที่คุณประทับใจมาก ๆ และเมื่อดูจนจบนั้น ระบบของ Netflix ก็จะแนะนำ series เรื่องอื่น ๆ ที่คุณไม่ควรพลาดดูต่อไป ซึ่งนี่คือตัวอย่างของพลังของ AI ใน Content Curation

Brand อย่าง Netflix หรือ Amazon นั้นก็ไม่พลาดในการแนะนำผลิตภัณฑ์ของตนเองเพื่อสร้าง engagement ให้อยู่กับระบบตัวเองต่อไป เพื่อสร้างพลังในการดึงดูดให้ลูกค้านั้นสมัครสมาชิก หรือ ต่อสมาชิกของบริการของตัวเองต่อไป หรือใน AI ที่มีความซับซ้อนอย่าง IBM Watson นั้นก็มีความสามารถในลักษณะเดียวกันที่สามารถเรียนรู้พฤติกรรมของลูกค้า และสามารถแนะนำบริการ หรือ content ที่เหมาะสมให้กับลูกค้าแต่ละราย

Under Armour เป็น Brand หนึ่งที่ใช้ข้อมูลของ Watson ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า แล้วนำมาปรับแต่ง message ที่จะทำการส่งต่อไปให้กับลูกค้า ส่วน San Francisco Museum of Modern Art ใช้บริการของ “artbot” ที่สามารถระบุชนิดของงานศิลปะรวมถึงตัวอย่างงานให้ลูกค้า ซึ่งลูกค้าสามารถที่จะส่งข้อมูลข้อความ Request ชนิดของงานศิลปะที่ต้องการได้

 "artbot" ที่สามารถระบุชนิดของงานศิลปะรวม

artbot ที่สามารถระบุชนิดของงานศิลปะรวม

4.Search

คงไม่มีใครที่ไม่รู้จัก google กับพลังการแห่งการ Search ของ google ซึ่งเบื้องหลังของงานด้านการ Search ของ google นั้น AI เป็นเบื้องหลังที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของประสิทธิภาพในการ Search ของ google ซึ่งได้เปลี่ยนแปลงวิธีการในการสร้างและ optimize content ของนักการตลาดทั่วโลก ซึ่งต้องปรับไปตาม Search Engine Optimizaion หรือ SEO และ Google’s RankBrain

นวัตกรรมใหม่ ๆ อย่าง Amazon Echo , Google Home , Apple’s Siri และ Microsoft Cortana นั้น ทำให้การ Search เป็นไปได้ง่ายยิ่งขึ้นไปอีกเพียงแค่กดปุ่มและสั่งงานด้วยเสียง ซึ่งเหล่านี้นั้นทำให้สื่อให้เห็นว่ารูปแบบของการ Search  นั้นก็อาจจะเปลี่ยนไปเช่นกัน แทนที่จะพิมพ์คำว่า “ร้านอาหารย่านสีลม” แล้วกดปุ่มค้นหา ผู้ใช้อาจจะสอบถามกับอุปกรณ์เหล่านี้เพียงว่า “คืนนี้ฉันควรไป dinner ที่ไหนดี”  แทน

สำหรับ RankBrain ของ Google นั้นใช้เทคนิคของ machine-learning ในการสร้างผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องกัน ซึ่งพลังของ AI นั้น สามารถให้ผลการค้นหาที่ดีที่สุด ซึ่งขึ้นอยู่กับการตีความของรูปแบบภาษา เช่น เมื่อเรา search คำว่า “president” ด้วย google ในสหรัฐอเมริกา RankBrain นั้นจะตีความว่าเราต้องการข้อมูลเกี่ยวกับ ประธานาธิบดีคนปัจจุบัน ซึ่งจะแสดงข้อมูลที่เป็นส่วนบุคคลเท่านั้น

ซึ่งนักการตลาดก็ต้องปรับตัวให้เข้ากับ Algorithm เหล่านี้ ซึ่งอาจจะมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ขึ้นอยู่กับนโยบายของ google ซึ่งก็เนื่องมาจากการพัฒนาความสามารถขึ้นมาเรื่อย ๆ ของ AI นั่นเอง

5.Marketing Automation

หลาย ๆ แบรนด์เริ่มใช้พลังของ AI ในการปรับแต่ง marketing emails โดยใช้พื้นฐานของการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า และเพิ่มการ engage กับ แบรนด์เพิ่มมากขึ้น และทำการเปลี่ยนจาก engagement ให้มาซื้อสินค้ากับแบรนด์

Tool อย่าง Boomtrain  นั้นทำให้แบรนด์สามารถที่จะส่งรูปแบบของ newsletters โดยอาศัยพฤติกรรมของลูกค้าโดยการใช้ AI ในการวิเคราะห์ เพื่อให้เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละราย และทำให้เกิดการ interact กับแบรนด์ได้

ส่วนบริการ Online อย่าง Adore Me  นั้นใช้ Optimove‘s  ซึ่งเป็น AI ที่ช่วยในการแบ่งประเภทของลูกค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับการสมัครรับบริการของลูกค้าผ่านทาง membership pricing program ของ Adore Me ซึ่ง AI ตัวนีนั้นจะทำการปรับแต่ง Content ที่จะส่งให้ลูกค้าทาง Email , text message หรือ notification ผ่าน app ซึ่งการแบ่งกลุ่มของลูกค้าและทำการ contact กับลูกค้าผ่านทางบริการต่าง ๆ ตามที่ได้กล่าวข้างต้นนั้น ช่วยให้ Adore Me เพิ่มประสิทธิภาพในส่วนของ monthly recurring revenue (MRR) , average sales price (ASP) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญในประสิทธิภาพในการทำการตลาดผ่านเครื่องมือต่าง ๆ กับลูกค้า

ซึ่งเมื่อรูปแบบการทำตลาดแบบอัติโนมัติเหล่านี้สามารถทำโดยใช้ AI ได้แล้วนั้น ก็จะทำให้งานต่าง ๆ ของนักการตลาดลดน้อยลง และมีเวลาที่จะสามารถสร้าง target market ใหม่ ๆ เพื่อสร้างฐานลูกค้าเพิ่มได้

6.Social Media

ต้่องบอกว่าเป็นเรื่องที่น่ามหัศจรรย์ที่ social media ในปัจจุบันอย่าง facebook นั้นสามารถที่จะเชื่อมต่อผู้คนกว่าพันล้านคนเข้าด้วยกัน และมี share เรื่องราวระหว่างกัน ซึ่งเป็นระบบที่ทรงพลังอย่างมาก ซึ่งแน่นอนว่า social media นั้นได้ทำให้รูปแบการทำตลาดได้เปลี่ยนไปจากอดีต จากสื่อที่เป็น สื่อที่ mass อย่าง TV หรือ วิทยุ นั้นบัดนี้ ได้ลดอิทธิพลต่อผู้ชมลงไปแล้ว เนื่องจากคนรุ่นใหม่ ๆ หันไปเสพสื่อทาง social media กันหมด นักการตลาดทั้งหลายจึงต้องมีการปรับตัว ซึ่งแน่นอนว่า ผู้คนที่ลงโฆษณานั้นต้องการประโยชน์จากความนิยมของสื่อ social media

ซึ่ง Platform ใหญ่ ๆ อย่าง Facebook , Instragram หรือ Twitter นั้น user สามารถที่จะ hide ในส่วนของ ads ที่ user ไม่ถูกใจได้อย่างไม่ยากเย็น ซึ่งก็เพื่อเป็นข้อมูลให้เหล่า platform ต่าง ๆ เหล่านี้มาปรับปรุงรูปแบบการโฆษณาให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น สำหรับตัวอย่างข้างล่างจะแสดงว่าเราสามารถที่จะ hide ad จาก facebook ได้แค่เพียง 2 click

การ hide ads

การ hide ads

หากไม่ต้องการดู ads แบบดังกล่าว

หากไม่ต้องการดู ads แบบดังกล่าว

ซึ่ง Platform เหล่านี้นั้นต่างใช้ข้อมูล insights เพื่อทำการปรับปรุง การทำงานของ news feed ให้เหมาะกับ user แต่ละราย  และเป็นสิ่งที่เป็นประโยชน์กับผู้ลงโฆษณาด้วย เพราะไม่ต้องมานั่งเสียเงิน หรือ เสียเวลากับ user ที่ไม่ได้ชอบ brand หรือ service เหล่านั้น

Platform ใหญ่อย่าง Facebook นั้นใช้ AI ในการป้องกันไม่ให้ website ต่าง ๆ นั้นทำการ share เนื้อหาที่ให้ประสบการณ์ที่แย่กับผู้ใช้งาน และใช้ AI ในการ learning รูปแบบของ website ที่มีคุณภาพต่ำ เช่นพวก web clickbait หรือ เว๊บที่มีเนื้อหาเพียงน้อยนิด ซึ่งเป็นเหล่านี้ล้วนเป็น link ที่ไม่มีคุณภาพ และมีโอกาสสูงที่จะถูกลด traffic ลงใน News Feed

7.Images

เราอาจจะได้เห็น Features บางอย่างของ Snapchat  Social Media น้องใหม่มาแรงที่ใช้พลังของ AI image recognition เช่นการเปลี่ยนหน้าเราสลับหน้ากับสัตว์เลี้ยงของเรา ซึ่งล้วนมาจากพลังของ AI แทบทั้งสิ้น ซึ่ง Image นั้นก็ทำให้การสื่อสารทางการตลาดของ Brand ต่าง ๆ มีลูกเล่นเพิ่มมากขึ้น

Snapchat  กับการใช้ AI

Snapchat  กับการใช้ AI

แม้เราจะเห็นเป็น Features ที่ใช้งานง่าย ๆ แต่ ผ่านระบบการทำงานที่ซับซ้อนทาง Computer Algorithm ไม่ว่าจะเป็นการใช้ Neural Network ในการระบุรูปทรงบนใบหน้า รวมถึงใช้เทคโนโลยีของ AR หรือ Augmented Reality มาช่วยในการทำงาน ซึ่งช่วยให้ Brand ต่าง ๆ นั้นสามารถติดต่อกับกลุ่มลูกค้าของตนได้แบบ Specific มากยิ่งขึ้น เมื่อ user เหล่านี้ใช้เวลาอยู่บนโลก online หรือในโลกของ social media

8.Advertising

ถ้าคุณเป็นคนนึงที่ใช้บริการลงโฆษณาผ่าน GoogleAdWords นั้น ต้องบอกว่า คุณกำลังใช้งาน AI อยู่  ซึ่งรูปแบบของ automated bidding system ของ GooglAdWords นั้น นักการตลาดสามารถที่จะ bid ในราคาต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ของราคา cost per click (CPC) ซึ่งทำให้สามารถที่จะได้ผลของ Ads ในการแสดงในหน้าผลค้นหาของ user ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

และในตอนนี้นั้น Adgorithms ที่พัฒนาจาก AI ซึ่งมีชื่อว่า  Albert สามารถที่จะรวบรวม Marketing Campaigns ผ่านช่องทางต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น email , searh engine หรือ Social media โดยสามารถที่จะจัดการ bidding , management หรือ execution ads ให้กับทั้ง campaigns ได้ผ่านโปรแกรมเพียงแค่ตัวเดียว

ซึ่งเหล่านักการตลาด สามารถที่จะใช้ Albert ในการจัดการ campaigns โดยกำหนดกลุ่มเป้าหมาย ระบุ Geographic Area ได้ โดย Albert ซึ่งเป็น AI สามารถทำงานได้รวดเร็วกว่ามนุษย์ และสามารถที่จะวิเคราะห์รูปแบบที่เหมาะสมในการทำการตลาด เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

Harley-Davidson of NYC ได้เริ่มใช้ Albert และทำให้สามารถเพิ่มยอดขายได้ถึง 3 เท่าภายในสัปดาห์เดียวเท่านั้น ซึ่ง Albert นั้นสามารถทำยอดขายมอเตอร์ไซต์เพิ่มขึ้นได้ถึง 40% และเพิ่มยอดผู้เข้าชม website ได้ถึง 566% เลยทีเดียว

9.Chatbots

หลาย ๆ แบรนด์ เริ่มมีการสื่อสารกับลูกค้าโดยตรงโดยใช้ messenging apps เช่น WhatsApp , Facebook Messenger หรือ Line ซึ่ง messenging app เหล่านี้นั้นเริ่มเข้ามามีบทบาทกับลูกค้า ซึ่งลูกค้าโดยทั่วไปก็จะมีการสื่อสารกับเพื่อน หรือ เพื่อนร่วมงานผ่านทาง app เหล่านี้เป็นเรื่องปรกติอยู่แล้ว ซึ่งบางทีเหล่า Brand ทั้งหลายนั้นก็ต้องตอบคำถามหลาย ๆ คำถามซ้ำไปซ้ำมา และต้องคอย online ตลอดเวลาเพื่อคอยตอบปัญหาเหล่านี้ของลูกค้า

ซึ่ง Chatbots นั้นจะทำให้ process ที่ยุ่งยากและน่าเบื่อเหล่านี้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น GrowthBot  เป็น Chatbots ที่ใช้  AI ในการตอบปัญหาที่เดียวกับการขายอย่างมืออาชีพ ซึ่งสามารถที่จะทำงานเหล่านี้ได้แบบอัติโนมติ รวมถึงสามารถที่จะระบุคำถามในหลากหลายรูปแบบตามลักษณะของ Brand สามารถที่จะตอบคำถามเชิง Technical ได้อย่างรวดเร็ว โดยแทบไม่ต้องไปทำอะไรกับมัน

ตัวอย่างการใช้งาน chatbot

ตัวอย่างการใช้งาน chatbot

ตัวอย่างการใช้งาน chatbot

ตัวอย่างการใช้งาน chatbot

ซึ่ง Chatbots ที่มีความสามารถอย่าง GrowthBots นั้นได้ช่วยเหลือเหล่านักการตลาด หรือ นักขายในการวิเคราะห์ข้อมูล ที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมเดียวกัน หรือสามารถที่จะช่วยวิเคราะห์คู่แข่ง ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย

10.Sales Handoff

และในที่สุดแล้วนั้น เมื่อเหล่านักการตลาดได้ทำการสร้าง Content ที่เพิ่มโอกาสในการขายได้แล้วนั้น ก็ต้องมีการทำงานร่วมกับเหล่านักขาย ซึ่ง AI ก็สามารถมาช่วยในจุดนี้ได้

Conversica ได้ทำการสร้าง AI ที่ใช้ชื่อว่า “Angie”  ในการทำงานร่วมกัน บริษัท  CenturyLink ซึ่งเป็นหนึ่งในบริษัทยักษ์ใหญ่ทางด้านอุตสาหกรรมคมนาคม ซึ่ง บริษัท CenturyLink นั้นต้องการที่จะระบุ ถึง Marketing Campaign ไหนที่มีโอกาสที่จะเพิ่มยอดขายได้ดีที่สุด จากบรรดา Campaign นับพันที่เหล่านักการตลาดได้สร้างสรรค์ออกมา ซึ่งสามารถที่จะสื่อสารกับนักขาย โดยสามารถที่จะระบุได้ถึง 40 campaign ที่มีโอกาสสร้างยอดขายได้ในแต่ละสัปดาห์ ซึ่งเมื่อคำนวนออกมาแล้วนั้น เงินทุกดอลล่าร์ที่จ่ายให้ AI อย่าง “Angie” สามารถสร้างรายได้ถึง 20 ดอลล่าร์ ให้กับ CenturyLink เพราะ AI สามารถที่จะทำความเข้าใจกับ Email ที่ใช้ในการสื่อสารระหว่างเหล่านักขาย เพื่อมาวิเคราะห์ Campaign ต่าง ๆ ได้ดีกว่ามนุษย์ ซึ่งทำให้บริษัทสามารถที่จะลดเวลา และ ช่วยเพิ่มโอกาสในการขายใน platform ของตัวเองได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

References : blog.hubspot.com , blog.firebrandtalent.com

ติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
Fanpage :facebook.com/tharadhol.blog
Blockdit :blockdit.com/tharadhol.blog
Twitter :twitter.com/tharadhol
Instragram :instragram.com/tharadhol

5 ตัวอย่างกับการใช้ AI ในอุตสาหกรรม Healthcare อย่างมีประสิทธิภาพ

อุตสาหกรรมทางการแพทย์ นั้น อุตสาหกรรมหนึ่งเลยที่มีความน่าสนใจอย่างยิ่ง ที่จะนำเอา AI เพื่อมาเพิ่มประสิทธภาพการทำงานของทั้งตัวหมอเอง รวมถึง เพิ่งประสิทธิภาพของโรงพยาบาลให้ดีขึ้น

แม้ทางการแพทย์นั้น จะยุ่งเกี่ยวกับความเป็นความตายขอคนไข้ ซึ่งการนำเอาเทคโนโลยีต่าง ๆ มาใช้นั้น ก็ต้องคำนึงถึงหลาย ๆ ส่วน ไม่ว่าจะเป็นเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลคนไข้  , เรื่อง privacy ของคนไข้ รวมถึง ความ error ต่าง ๆ ของการนำเอาเทคโนโลยี มาใช้ เพราะล้วนแล้วแต่เกี่ยวข้องกับความเป็นความตายของคนไข้แทบจะทั้งสิ้น ซึ่งเป็นเรื่องที่ Sensitive กว่า Domain อื่น ๆ อยู่มาก

มาดูกันว่า 5 ตัวอย่างของการใช้ AI ในอุตสาหกรรมการแพทย์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพนั้นมีอะไรกันบ้าง

1.AI-assisted robotic surgery

ในวงการศัลยแพทย์ นั้น ได้เริ่มมีการนำหุ่นยนต์ เข้ามาใช้ช่วยเหลือ ศัลยแพทย์เป็นเวลาช่วงหนึ่งแล้ว โดย AI นั้นสามารถที่จะช่วยได้ตั้งแต่การ วิเคราะห์ข้อมูล ของคนไข้ เพื่อ Guide ให้ศัลยแพทย์ ได้ใช้เครื่องไม้ เครื่องมือ ที่ถูกต้องกับคนไข้ เป็นการลดเวลาในการเตรียมความพร้อมในการผ่าตัดไปได้มาก ซึ่งหุ่นยนต์ผ่าตัดนั้น สามารถที่จะช่วยเหลือศัลยแพทย์ ให้ผ่าตัดในจุดที่มีความเสียหายกับร่างกายน้อยที่สุด ไม่ต้องมีการผ่าตัดในส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป ทำให้แผลผ่าตัดนั้น มีขนาดเล็กลง

ด้วยความสามารถของ AI  ทำให้หุ่นยนต์ผ่าตัดนั้น สามารถที่จะเรียนรู้จากการผ่าตัดครั้งก่อน ๆ หน้า เพื่อปรับเทคนิคในการผ่าตัดครั้งตอไปให้กับคนไข้ได้  ซึ่งมี Case Study ที่นำเอา AI มาช่วยเหลือหมอผ่าตัดกระดูกและข้อ ซึ่งสามารถลดจำนวนการผ่าตัดได้ถึง 5 เท่า หากเทียบกับ ให้หมอ Orthopedic ได้ทำการวิเคราะห์ด้วยตัวเองเพียงคนเดียว

Da Vinci

สำหรับการผ่าตัดในจุดที่มีความละเอียดค่อนข้างสูงอย่างการผ่าตัดตานั้น หุ่นยนต์ผ่าตัดชื่อดังอย่าง Da Vinci ก็สามารถที่จะช่วยเหลือแพทย์ในส่วนที่ซับซ้อนที่ยากต่อการเข้าถึงได้ดีกว่า การผ่าตัดแบบเดิม ๆ อย่างมาก ทำให้สามารถผ่าตัดในส่วนที่เข้าถึงยาก และมีความซับซ้อน ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แม้กระทั่งในการผ่าตัดอวัยวะที่สำคัญที่สุดของมนุษย์อย่างการผ่าตัดหัวใจก็เช่นกัน หุ่น Heartlander หุ่นยนต์ช่วยผ่าตัดด้านหัวใจ ก็สามารถที่จะเปิดแผลที่มีขนาดเล็กมากบริเวณหน้าอก เพื่อเข้าถึงการรักษาบริเวณเนื้อเยื่อของหัวใจคนไข้ได้ โดยไม่ต้องใช้การผ่าตัดแบบเปิดผลขนาดใหญ่เหมือนที่เคยทำมา สำหรับการผ่าตัดหัวใจ

2. Virtual nursing assistants

ในด้านการพยาบาลก็เช่นเดียวกัน ถือว่าเป็นค่าใช้จ่ายที่ค่อนข้างสูงส่วนนึง ของอุตสาหกรรม Healthcare ในอเมริการนั้น ประเมินได้ว่า หากมีการนำระบบ Vitual nursing มาใชนั้น สามารถลดรายจ่ายไปได้กว่า สองหมื่นล้านเหรียญในแต่ละปี ซึ่ง งานบางงานที่ต้องทำอะไรซ้ำ ๆ นั้น สามารถที่จะใช้ Robot หรือ AI มาช่วยเหลือได้

ซึ่งคล้าย ๆ กับ ระบบ Chatbot ที่กำลังเป็นที่นิยมในขณะนี้ การมีผู้ช่วยเหลืออย่าง Virtual Nursing นั้น สามารถที่จะทำงานได้ตลอด 24 ชม. โดยไม่ต้องมีการพักเปลี่ยนเวร แต่อย่างใด รวมถึง ได้ประสิทธิภาพบางอย่างที่ดีกว่าด้วย สามารถตอบคำถามได้อย่างรวดเร็วกว่าการใช้มนุษย์เป็นอย่างมาก หากเป็นคำถามที่ซ้ำ ๆ ที่ AI สามารถที่จะเรียนรู้ได้

แถมยังช่วบลดความไม่จำเป็นในการเข้ามาที่โรงพยาบาลได้อีกด้วย ตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จของ Virtual Assistant เช่น Care Angel’s ที่มีความสามารถทีช่วยเช็คสุขภาพเบื้องต้นของผู้ป่วยผ่านทางการสื่อสารด้วยเสียง และความสามารถของ AI ที่จะช่วยคัดกรองคนไข้ เพื่อไม่ต้องเข้ามาที่โรงพยบาลหากไม่ใช่เรื่องจำเป็นจริง ๆ

3. Aid clinical judgement or diagnosis

ในปัจจุบันมีหลาย use case ที่น่าสนใจในการนำ AI เข้ามาร่วมในการวินิจฉัยผลของคนไข้  ตัวอย่างนึงที่น่าสนใจคือทาง มหาวิทลัย Standford ได้ทำการทดสอบ AI Algorithm ในการตรวจมะเร็งผิวหนัง โดยมีการเปรียบเทียบกับ หมอผู้เชี่ยวชาญทางด้านผิวหนัง แล้วพบว่า ผลของการวินิจฉัยด้วย AI นั้น มีความสามารถเทียบเท่ากับการใช้หมอผู้เชี่ยวชาญด้านผิวหนังในการวินิจฉัย แต่สิ่งที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน คือ เวลา ที่ใช้ในการวินิจฉัยต่างกันอย่างมาก AI สามารถทำได้ภายในระยะเวลาไม่กี่นาที ต่างกับ หมอผู้เชี่ยวชาญที่ต้องใช้เวลาหลายชม. ในการวิเคราะห์ผล

งานวิจัยอีกชิ้นที่น่าสนใจของ Danish AI software นั้น ได้ทำการทดสอบ algorithm ในการฟังเสียงสนทนา เมื่อมีการโทรศัพท์ฉุกเฉินเข้ามาในโรงพยาบาล กรณีผู้ป่วยในโรคหัวใจ โดยการดักฟังโทนเสียงของผู้ป่วย รูปแบบการพูด พบว่าสามารถคัดกรองผู้ป่วยที่มีโอกาสที่จะมีอาการหัวใจวายได้ถึง 93% ซึ่งสูงกว่ารูปแบบปรกติที่ใช้มนุษย์คัดกรองที่ทำได้เพียงแค่ประมาณ 73% เท่านั้น

ส่วนทางฝั่งยักษ์ใหญ่ Search Engine จากจีนอย่าง Baidu Research นั้น ก็ได้ทำการทดสอบ Deep learning algorithm ที่สามารถที่จะระบุถึงการแพร่กระจายของมะเร็งเต้านม ได้ดีกว่าการวิเคราะห์จากมนุษย์

ส่วนทางด้านประเทศอังกฤษ นายกรัฐมนตรี Theresa May ก็ได้ประกาศวาระสำคัญของชาติ คือ AI Revolution ซึ่งจะช่วยเหลือ National Health Service (NHS) ซึ่งคงคล้ายๆ  สปสช. ของบ้านเรา ในการช่วยทำนายผู้ป่วยที่มีโอกาสเกิดโรคมะเร็ง โดยการวิเคราะห์จาก ข้อมูลทางด้านสุขภาพ พฤติกรรมการใช้ชีวิต รวมถึงพฤติกรรมการรับประทานอาหาร และยังวิเคราะห์จากข้อมูลทางด้าน พันธุกรรมของคนไข้ เพื่อช่วยทำนายว่า คนไข้ มีความเสี่ยงที่จะเป็นโรคมะเร็งหรือไม่ โดยใช้ AI และข้อมูลจาก NHS

4. Workflow and administrative tasks

งานด้านเอกสารหรือธุรการต่าง ๆ ภายใน workflow ของระบบโรงพยาบาลนั้นก็เป็นต้นทุนสำคัญอย่างนึงของโรงพยาบาล ซึ่ง ประมาณได้ว่า ในปี ๆ หนึ่ง ๆ ในประเทศอเมริกา หากสามารถนำ AI มาช่วยงานเหล่านี้ได้นั้น สามารถที่จะลดต้นทุนไปได้กว่า 18,000 ล้านเหรียญ สหรัฐเลยทีเดียว

ซึ่ง AI สามารถที่จะช่วยเหลือในงานต่าง ๆ ได้ไม่ว่าจะเป็น voice-to-text transcriptions หรือการแปลงจากเสียงมาเป็นtext  งานด้านเอกสารกำกับยา หรืองานที่เกี่ยวข้องกับ chart notes

ซึ่งตัวอย่างนึงที่ใช้ AI ในการช่วยเหลืองานด้าน Admin คือการร่วมมือกันระหว่าง Cleveland Clinic และ IBM โดยมีการนำเอา IBM’s Watson มาช่วยในการวางแผนการรักษาให้กับแพทย์ โดยทำการวิเคราะห์จากข้อมูล medical record โดยใช้เทคโนโลยี Natural language processing เพื่อช่วยวางแผนการรักษาให้กับแพทย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

5. Image analysis

ต้องบอกว่าเป็นงานที่สำคัญอย่างหนึ่งเลยสำหรับการวิเคราะห์ภาพเช่นในการ ทำการ X-RAY , MRI หรือ Ultrasound ซึ่ง effect โดยตรงต่อผู้ป่วย เพราะเป็นการวิเคราะห์ ให้เจอสาเหตุของโรคต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นกับผู้ป่วย

ซึ่งโดยปรกติแล้วนั้นงานทางด้าน Image Analysis โดยผู้เชี่ยวชาญนั้น เป็นงานที่ต้องใช้เวลาในการวิเคราะห์เป็นอย่างมาก

ตัวอย่างสำคัญในการวิเคราะห์ที่ทำให้ process เหล่านี้ทำได้รวดเร็วขึ้น คือ ในงานวิจัยของ MIT ได้ทำการพัฒนา machine learning algorithm ที่สามารถจะวิเคราะห์ภาพ Scan 3D จากการถ่าย MRI , CT-SCAN โดยสามารถที่จะวิเคราะห์ได้เร็วกว่าผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ถึง 1000 เท่า ซึ่งเป็นตัวเลขที่น่าสนใจเลยทีเดียว

ซึ่ง AI นั้นจะมาช่วยเหลืออย่างมากกับงานด้านรังสีแพทย์ เพราะเป็นงานที่ AI สามารถทำงานได้ดีที่สุด เนื่องจากเป็นการใช้ประสบการณ์การเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต หากมีคลังข้อมูลที่มากพอ ก็ทำให้ AI มีผลการวิเคราะห์ที่แม่นยำกว่ารังสีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญเสียอีก

รวมถึงการที่ AI สามารถมาช่วยเหลืองานด้าน Telemedicine ในพื้นที่ห่างไกล ซึ่งคนไข้สามารถที่จะใช้ Smartphone ในการถ่ายภาพเบื้องต้น ของบริเวณที่ได้รับบาดเจ็บ หรือ ต้องการรักษา ซึ่ง AI สามารถที่จะช่วยเหลือในการวิเคราะห์อาการเบื้องต้นจากภาพถ่ายเหล่านี้ได้ และสามารถ guide แนวทางการรักษาเบื้องต้นให้กับผู้ป่วยที่อยู่ในพื้นที่ห่างไกลได้

AI จะเข้ามาช่วยเหลือหรือแย่งงานจากคนในอุตสาหกรรม Healthcare

ต้องบอกว่าด้วยพื้นฐานทางเทคโนโลยีในปัจจุบันไม่ว่าจะเป็นด้าน AI , Machine Learning รวมถึงเทคโนโลยีทางด้านหุ่นยนต์ กล้อง รวมถึงเซ็นเซอร์อัจฉริยะ ต่าง ๆ นั้น ถึงแม้จะยังไม่ผลิตออกมาเป็นผลิตภัณฑ์ที่มาช่วยเหลือแพทย์ได้ทุกแขนงในปัจจุบัน หรือยังเป็นงานวิจัยอยู่ก็ตาม เราต้องยอมรับว่า เทคโนโลยีเหล่านี้ได้ไปไกลเกินความสามารถของเหล่าผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในปัจจุบันแล้ว

ซึ่งต้องยอมรับเช่นกันว่าเครื่องมือเหล่านี้ล้วนมาช่วยเหลือแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ รวมถึงผู้เกี่ยวข้องในอุตสาหกรรมนี้ได้อย่างมาก จนหลาย ๆ งานสามารถที่จะเข้าไปทดแทนงานของมนุษย์ได้จริง แต่งานที่เกี่ยวข้องกับคนไข้นั้นยังไง ผู้ป่วยย่อมจะไม่ยอมรับผลการรักษา 100% จาก AI แน่นอนอยู่แล้ว

แต่อย่างไรก็ดีในอนาคตอันใกล้ หากเทคโนโลยีเหล่านี้พัฒนาจนเป็นที่ยอมรับของมนุษย์ได้ 100% จริง ๆ เหมือนที่ใครจะคิดว่าจะมีรถยนต์อัตโนมัติ มาวิ่งให้เรานั่งได้กันแบบสบาย ๆ  ซึ่งก็เช่นเดียวกัน ในวงการอุตสาหกรรม Healthcare นั้น ต่อไปเราก็อาจจะได้เห็น ทุก process ที่เกี่ยวกับคนไข้ สามารถทำได้โดยผ่าน AI หรือ Robot ได้จริง ๆ ตั้งแต่ การเตรียมข้อมูลคนไข้ ไปจนถึงงานระดับยาก ๆ อย่างการผ่าตัดหัวใจ หรือสมอง ซึ่งผมเชื่อว่า หากมีการแข่งขันกันจริง ระหว่างมนุษย์กับผู้เชี่ยวชาญ ไม่ว่าสาขาใด ๆ แม้จะงานยากขนาดไหนก็ตาม ก็จะพบจุดจบเดียวกันกับที่ Alpha go สามารถชนะ Lee Sedol มนุษย์ที่เล่นเกมโกะได้เก่งที่สุดในโลก เพราะตอนนี้เราต้องยอมรับว่า AI มีขีดความสามารถเกินกว่าที่มนุษย์เราจะทำได้เป็นที่เรียบร้อยแล้ว

References : www.forbes.com

ติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
Fanpage :facebook.com/tharadhol.blog
Blockdit :blockdit.com/tharadhol.blog
Twitter :twitter.com/tharadhol
Instragram :instragram.com/tharadhol

การลงทุนด้าน AI กลายเป็น Priority ที่สำคัญที่สุดของบริษัทยักษ์ใหญ๋ในอเมริกา

ต้องบอกว่า ณ ขณะนี้นั้น ยุค Mobile First ได้จบลงไปแล้ว สำหรับการแข่งขันของบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีของอเมริกา

ตอนนี้ ทุก ๆ บริษัทนั้นกำลังมุ่งเน้นมาที่ AI First ซึ่งเป็นคลื่นลูกใหม่ของเทคโนโลยี ที่จะมีผลต่อการแข่งขันของเหล่าบริษัทยักษ์ใหญ่ทั้งหลายไม่ว่าจะเป็น Google , Apple , Facebook , Amazon, IBM  หรือ Microsoft

จากการที่ Apple ได้ทำการจ้างอดีตหัวหน้าฝ่าย Search & AI มาจาก Google ได้นั้น ต้องถือว่าเป็นการย้ายสลับขั้วที่เป็นข่าวใหญ่เลยทีเดียว

เป็นการเสียมือดีอย่าง John Giannandrea ซึ่งฝากผลงานไว้อย่างมากมายกับเทคโนโลยีสุดล้ำของ Google ซึ่งสุดท้ายก็ได้ทำสิ่งที่เหลือเชื่อคือ การย้ายข้ามฝากมาทำงานกับ Apple ซึ่งจะดูเป็นรองในด้าน AI เมื่อเที่ยบกับ Google

ซึ่งจากรายงานของนักวิเคราะห์จาก Morgan Stanley อย่าง Katy Huberty นั้น พบว่าในบริษัทยักษ์ใหญ่ในอเมริกาในขณะนี้นั้น Priority ที่สำคัญที่สุดในการที่จะแข่งขันกับคู่แข่งได้ คือ การลงทุนด้าน AI ไม่ว่าจะเป็นนักวิจัย หรือ ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI นั้นบริษัทเหล่านี้พร้อมที่จะทุ่มเทงบประมาณเต็มที่เสมอ เพื่อดึงตัว สุดยอดฝีมือทางด้าน AI ให้มาเข้าร่วมกับตนเองให้ได้ ดังตัวอย่างที่ Apple สามารถทำได้มาแล้ว

John Giannandrea

ซึ่งการจ้าง John Giannandrea ทำให้เค้ากลายเป็นผู้บริหารสำคัญลำดับต้น ๆ ของ Apple ในขณะนี้ โดยต้องรายงานตรงไปยัง Tim Cook CEO ของบริษัท Apple เพียงคนเดียวเท่านั้น ต้องถือว่าข่าวนี้เป็นการแสดงให้เห็นถึงการประกาศอย่างชัดเจนว่า Apple จะเป็นผู้เล่นรายสำคัญ ในอุตสาหกรรม AI/Machine Learning ที่จะมีบทบาทสำคัญต่อโลกของเราอย่างมากในอนาคตอันใกล้นี้ เนื่องจากทุก ๆ บริษัทยักษ์ใหญ่ตอนนี้ได้มุ่งเน้นมายัง AI First กันแทบทั้งหมด

การที่ apple เข้ามา Focus ในส่วนของ AI นั้น ก็เพื่อช่วยพัฒนาผลิตภัณฑ์อย่าง SIRI ให้มีความสามารถมากยิ่งขึ้น รวมถึงผลิตภัณฑ์ที่ apple แอบซุ่มพัฒนาอยู่อย่าง self-driving car ซึ่งต้องใช้เทคโนโลยีชั้นสูงทางด้าน AI และต้องใช้บุคคลากรที่มีความสามารถสูงอย่าง John Giannandrea จึงจะบรรลุเป้าหมายที่ apple ต้องการได้

AI Vendor ระดับท็อป

สำหรับ Google , Apple และ Facebook นั้น ผลิตภัณฑ์ทางด้าน AI จะเน้นไปยังกลุ่ม Consumer เป็นหลัก แต่ ถ้าพูดถึงตลาดสำหรับองค์กรนั้น จากการสำรวจ AI Vendor ระดับท็อป อย่าง Amazon , Microsoft และ IBM ผ่านการสำรวจกับ CIO ของบริษัทต่าง ๆ ในสหรัฐอเมริกา และ ยุโรป พบว่า Amazon Machine Learning ใน AWS ของ Amazon และ Microsoft Machine Learning ใน Cortana ของ บริษัท Microsoft นั้นมาเป็นอันดับหนึ่งในผลการสำรวจ โดยได้คะแนนถึง 13% จากผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมด โดยผู้ที่เข้าร่วมตอบแบบสอบนั้นจะเป็นคนที่ใช้เทคโนโลยีทางด้าน AI หรือ มีแผนที่จะใช้เทคโนโลยีทางด้าน AI เหล่านี้อยู่แล้ว

อันดับที่ 3 คือ IBM Watson จากบริษัท IBM ที่ได้คะแนน 12% ตามมาด้วย Salesforce.com (CRM) Machine Learning ที่ได้ไป 7%

ซึ่งผลจากการที่ปีที่แล้ว IBM นั้นได้เสียหัวหน้าฝ่ายวิจัยด้าน AI ไปให้กับคู่แข่ง และการพัฒนาขึ้นมาอย่างรวดเร็วของ Amazon และ Microsoft นั้นทำให้สามารถแซง IBM ที่ผลิตภัณฑ์เด่นอย่าง IBM Watson ขึ้นมาได้จากการสำรวจดังกล่าว

ซึ่งการแข่งขันทางด้าน AI/Machine Learning ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ของอเมริกานั้น ล้วนแล้วแล้วแต่ต้องพี่งพาผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ จากบริษัทเทคโนโลยีใน Silicon Valley แทบทั้งสิ้น ในทุก ๆ อุตสาหกรรม ที่มีการใช้ IT ในการขับเคลื่อนธุรกิจ

ซึ่งโดยเฉลี่ยแล้วในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ของสหรัฐนั้น มีการใช้งบทางด้าน Information Technology อยู่ทีประมาณ 5.8% ในแต่ละปี ซึ่งตลอด 10 ปีที่ผ่านมางบดังกล่าว ก็ได้เติบโตขึ้นเรื่อย ๆ ตามกระแสของเทคโนโลยีที่เติบโตขึ้นอย่างรวดเร็ว

ซึ่งในยุค AI First นั้น องค์กรต่าง ๆ ก็ต้องการผลิตภัณฑ์ที่จะตอบโจทย์ธุรกิจของตนเอง เพื่อให้สามารถเป็นอาวุธในการแข่งขันในตลาดที่ดุเดือด และเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอย่างเช่นในปัจจุบันได้ หากองค์กรใดที่ไม่ยอมปรับตัว ก็มีโอกาสที่ ธุรกิจที่มีมาร้อย ๆ ปี อาจจะล่มสลายได้ในเวลาเพียงไม่นาน เหมือนที่หลาย ๆ ธุรกิจ อย่าง สิ่งพิมพ์ เพลง หรือบริษัทมือถือยุคเก่าอย่าง Blackberry,Nokia เคยล้มมาแล้วในเวลาอันสั้น หากไม่ยอมคิดที่จะปรับตัว

 

References : thenextweb.com wikipedia.org www.investors.com