TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
Gartner ได้ออกคาดการณ์สำหรับการพัฒนาของ AI ในปี 2023 ซึ่งเจาะจงไปที่ Generative AI โดยหัวข้อแบ่งได้ 2 ส่วนคือ นวัตกรรมที่ได้รับการกระตุ้นจาก Generative AI และอีกส่วนคือ นวัตกรรมที่จะช่วยส่งเสริมการพัฒนาของ Generative AI เอง
วิธีการดูกราฟ
ก่อนที่จะเริ่มต้นอ่านกราฟจากรูปเพื่อป้องกันการสับสน ทุกท่านควรทราบว่านี่เป็นการคาดการณ์ของการ์เนอร์เท่านั้น โดยการเริ่มต้นขึ้นขององค์ความรู้ มักต้องผ่านการตกผลึกจากช่วงของการ เริ่มต้น ถูกตั้งความหวังจากสาธารณะ ลองผิดลองถูกเริ่มต้นเป็นผลผลิต องค์กรรู้แจ้งว่ามีประโยชน์ควรลงทุน และกลายเป็นผลผลิตที่ใช้งานจริงสู่ท้องตลาด ทั้งนี้ในแต่ละก้าวการ์เนอร์ได้คาดการณ์ระยะเวลาด้วยสีสันต่างๆ เช่น Computer Vision เป็นสิ่งที่องค์กรส่วนใหญ่รับรู้ถึงคุณค่าแล้วมีการนำมาทดสอบมากขึ้น ซึ่งสิ่งนี้จะเกิดขึ้นภายในไม่เกิน 2 ปี
การเข้าใจเฟสต่างๆทำให้ท่านทราบได้ว่าเราควรลงทุนกับเทคโนโลยี AI อะไรที่สอดคล้องกับความต้องการของท่านก่อน
- นวัตกรรมได้ที่รับประโยชน์จาก Generative AI คือ
- Artificial general intelligence (AGI) – ภูมิปัญญาของเครื่องจักรที่สร้างความสำเร็จในงานที่มนุษย์สามารถทำได้
- Composite AI – มีการใช้เทคนิค AI หลายตัวร่วมกันเพื่อให้เรียนรู้ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถแก้ปัญหาทางธุรกิจได้ในวงกว้าง
- AI Engineering – องค์กรสามารถสร้างโซลูชัน AI ไปใช้ในวงกว้าง
- Autonomic Systems – ระบบที่บริหารจัดการตัวเองได้ไม่ว่าจะเป็น Physical หรือ Software โดยทำงานบางอย่างได้ตามความถนัด
ยังมีคำศัพท์อีกหลายตัวที่ปรากฏขึ้นในภาพดังกล่าว เช่น Cloud AI Services, Data-centric AI, Intelligent Applications, Synthetic Data, Prompt Engineer, Computer Vision และ Edge AI
2. นวัตกรรมที่จะช่วยส่งเสริมให้ Generative AI ก้าวหน้ามากกว่าเดิม
ไอเดียของนวัตกรรมที่จะขับเคลื่อนให้ Generative AI มีทิศทางมากขึ้น เช่น การปรับใช้อย่างมีศีลธรรมและความรับผิดชอบ (Responsible AI) ที่การ์เนอร์คาดว่าจะเข้าสู่การเป็นที่รับรู้ในสาธารณะใน 5-10 ปี หรือ การที่ AI จะได้รับการควบคุมให้มีความเที่ยงตรง น่าเชื่อถือ ปราศจากอคติ และมีการปกป้องข้อมูล (AI Trsut, risk and security management : AI TRiSM) น่าจะเริ่มต้นขึ้นใน 2-5 ปี
ยังมีคำศัพท์อีกหลายคำที่ปรากฎขึ้นเช่น AI Simulation, Casual AI, Data labeling and annotation(DL&A), First-principles AI, Foundation Model, Knowledge graph, Multiagent Systems, Neurosymbolic AI และ Responsible AI เป็นต้น
ที่มา : https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-artificial-intelligence-from-the-2023-gartner-hype-cycle และ https://www.kdnuggets.com/gartner-hype-cycle-for-ai-in-2023
