การสร้างปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ใช่เรื่องง่าย และมาพร้อมกับความท้าทายหลายประการ ไม่ว่าจะเป็นด้านเทคนิค จริยธรรม หรือสังคม ลองมาดูกันว่าความท้าทายหลักๆ มีอะไรบ้าง:

1. การเข้าถึงข้อมูลและการจัดการข้อมูล

• ข้อมูลขนาดใหญ่และคุณภาพต่ำ: 
• AI ต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อเรียนรู้ แต่การได้มาซึ่งข้อมูลที่มีคุณภาพสูง ปราศจากอคติ และมีความหลากหลายนั้นเป็นเรื่องยาก ข้อมูลที่ป้อนเข้าไปไม่ดีก็จะนำไปสู่ AI ที่ทำงานได้ไม่ดี
• ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: 
• การรวบรวมและใช้ข้อมูลจำนวนมากก่อให้เกิดข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นสิ่งสำคัญ
• การติดป้ายกำกับข้อมูล (Data Labeling): 
• ข้อมูลจำนวนมากจำเป็นต้องมีการติดป้ายกำกับ (เช่น ระบุวัตถุในภาพ, แยกแยะเสียงพูด) ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้เวลา แรงงาน และค่าใช้จ่ายสูง

2. ความซับซ้อนของแบบจำลองและการประมวลผล

• ความต้องการด้านพลังงานประมวลผล: 
• แบบจำลอง AI โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ (Large Neural Networks) ต้องการพลังงานประมวลผลมหาศาล ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้พลังงานมาก
• การฝึกฝนแบบจำลอง: 
• การฝึกฝน AI อาจใช้เวลานานหลายวันหรือหลายสัปดาห์ แม้จะมีฮาร์ดแวร์ที่ทันสมัยก็ตาม
• ความสามารถในการตีความ (Interpretability): 
• AI บางประเภท โดยเฉพาะ "กล่องดำ" (Black Box) อย่างโครงข่ายประสาทเทียมลึก (Deep Neural Networks) ทำให้ยากต่อการทำความเข้าใจว่า AI ตัดสินใจหรือได้ผลลัพธ์นั้นมาได้อย่างไร ซึ่งเป็นปัญหาเมื่อต้องการความโปร่งใสในระบบที่สำคัญ

3. อคติและจริยธรรมของ AI

• อคติในข้อมูล (Bias in Data): 
• หากข้อมูลที่ใช้ในการฝึก AI มีอคติ (เช่น มีตัวอย่างของกลุ่มคนบางกลุ่มน้อยเกินไป หรือมีข้อมูลที่สะท้อนอคติทางสังคม) ;
• AI ก็จะเรียนรู้และสะท้อนอคตินั้นออกมา ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรมหรือเลือกปฏิบัติ
• ความรับผิดชอบ: ;
• เมื่อ AI ตัดสินใจผิดพลาดหรือก่อให้เกิดความเสียหาย ใครควรเป็นผู้รับผิดชอบ? เป็นนักพัฒนา, ผู้ใช้งาน, หรือตัว AI เอง?
• การควบคุม AI: 
• จะแน่ใจได้อย่างไรว่า AI จะทำในสิ่งที่มนุษย์ต้องการและไม่ก่อให้เกิดอันตราย โดยเฉพาะเมื่อ AI มีความสามารถมากขึ้นเรื่อยๆ

4. การจัดการกับความไม่แน่นอนและสถานการณ์ในโลกจริง

• ความเปราะบาง (Robustness): ;
• AI อาจทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ แต่เมื่อเผชิญกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์, มีเสียงรบกวน, หรือสถานการณ์ที่ไม่คาดคิดในโลกจริง ประสิทธิภาพอาจลดลงอย่างมาก
• การเรียนรู้ต่อเนื่อง (Continual Learning): ;
• โลกมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ AI ควรจะสามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงใหม่ๆ ได้อย่างต่อเนื่อง โดยไม่ลืมสิ่งที่เรียนรู้ไปแล้ว

5. ข้อจำกัดทางด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์

• ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง: ;
• การพัฒนาชิปและฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อการประมวลผล AI โดยเฉพาะยังคงเป็นความท้าทาย เพื่อให้ AI ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและประหยัดพลังงาน
• เครื่องมือและแพลตฟอร์ม: ;
• แม้จะมีเครื่องมือและเฟรมเวิร์ก AI มากมาย แต่การเลือกใช้และบูรณาการเครื่องมือเหล่านี้ให้ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นก็ยังเป็นความท้าทาย

6. ความท้าทายด้านมนุษย์และสังคม

• การขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญ: ;
• ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่มีความรู้ความสามารถทั้งในด้านวิทยาการข้อมูล, การเรียนรู้ของเครื่อง, และสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องยังคงมีไม่เพียงพอต่อความต้องการ
• การปรับตัวของตลาดแรงงาน: ;
• AI อาจเข้ามาแทนที่งานบางประเภท ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการว่างงานและความจำเป็นในการยกระดับทักษะแรงงาน
• การยอมรับของสังคม: ;
• การสร้างความเข้าใจและความไว้วางใจใน AI ให้กับประชาชนเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้สังคมยอมรับและสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างเต็มที่

การก้าวข้ามความท้าทายเหล่านี้จำเป็นต้องอาศัยความร่วมมือจากนักวิจัย, นักพัฒนา, ผู้กำหนดนโยบาย, และภาคส่วนต่างๆ เพื่อสร้าง AI ที่เป็นประโยชน์ ปลอดภัย และมีความรับผิดชอบต่อสังคมการสร้าง AI ในปัจจุบันมีเครื่องมือและเฟรมเวิร์กให้เลือกใช้มากมาย ซึ่งแต่ละอย่างก็มีจุดเด่นและเหมาะกับการใช้งานที่แตกต่างกันไป

เฟรมเวิร์ก Machine Learning 

& Deep Learning ยอดนิยม

เฟรมเวิร์กเหล่านี้เป็นเหมือนโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและฝึกโมเดล AI ได้ง่ายขึ้น โดยมีไลบรารีและเครื่องมือที่จำเป็นมาให้พร้อมใช้งาน

• TensorFlow: พัฒนาโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมอย่างมาก มีความยืดหยุ่นสูง รองรับทั้ง Machine Learning และ Deep Learning เหมาะสำหรับโครงการขนาดใหญ่และงานวิจัยที่ซับซ้อน มี ecosystem ที่ครบครัน และมีเครื่องมือ visualization ที่ช่วยในการวิเคราะห์โมเดล
• PyTorch: พัฒนาโดย Facebook (Meta AI) เป็นเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมในหมู่นักวิจัยและนักพัฒนาที่ต้องการความยืดหยุ่นในการเขียนโค้ดและการ debugging มีการทำงานแบบ dynamic computational graph ที่ใช้งานง่าย และกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในอุตสาหกรรม
• Keras: เป็น high-level API ที่ทำงานอยู่บน TensorFlow, Theano, หรือ CNTK ทำให้การสร้างและฝึกโมเดล Deep Learning ง่ายและรวดเร็วขึ้น เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่ต้องการสร้างโมเดลอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องลงรายละเอียดมากนัก
• Scikit-learn: เป็นไลบรารี Python ที่เน้น Machine Learning แบบดั้งเดิม (Traditional Machine Learning) เช่น Classification, Regression, Clustering และ Dimensionality Reduction มี algorithm ให้เลือกใช้มากมาย และใช้งานง่าย เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและงานวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป

แพลตฟอร์ม AI บน Cloud

บริการ Cloud เหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถพัฒนา จัดการ และปรับใช้โมเดล AI ได้อย่างง่ายดาย โดยมีทรัพยากรคอมพิวเตอร์และบริการ AI สำเร็จรูปให้เลือกใช้

• Google Cloud AI Platform / Vertex AI: 
• เสนอชุดเครื่องมือ AI แบบครบวงจร ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การสร้างและฝึกโมเดล ไปจนถึงการปรับใช้และการจัดการ มีบริการ AI สำเร็จรูปสำหรับงานต่างๆ เช่น Vision AI, Natural Language AI และ Translation AI
• Amazon SageMaker: 
• บริการจาก AWS ที่ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดล Machine Learning ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย มีเครื่องมือและฟีเจอร์ที่หลากหลายเพื่อรองรับทุกขั้นตอนของวงจรชีวิต Machine Learning
• Microsoft Azure AI: 
• แพลตฟอร์ม AI ของ Microsoft ที่มีบริการและเครื่องมือมากมายสำหรับการสร้าง AI ตั้งแต่บริการ AI สำเร็จรูปไปจนถึงเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างโมเดล Deep Learning ที่ซับซ้อน

เครื่องมือ AI สำหรับงานเฉพาะทาง

นอกเหนือจากเฟรมเวิร์กและแพลตฟอร์มทั่วไปแล้ว ยังมีเครื่องมือ AI ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยในงานเฉพาะทางต่างๆ:

• เครื่องมือ AI ช่วยเขียนโค้ด (AI for Coding):
  • GitHub Copilot: 
  • AI คู่หูในการเขียนโค้ดที่สามารถแนะนำโค้ด บรรทัด หรือแม้แต่ฟังก์ชันทั้งหมด
  • Codeium, Replit Ghostwriter, Tabnine, Amazon CodeWhisperer: 
  • เครื่องมือเหล่านี้ช่วยในการเติมโค้ดอัตโนมัติ (autocompletion), แนะนำโค้ด, และสร้างโค้ดจากข้อความ (text-to-code)
  • ChatGPT (สำหรับการ Generate Code และอธิบายโค้ด): 
  • สามารถใช้ในการสร้างโครงสร้างโค้ด, อธิบายการทำงานของโค้ดที่ซับซ้อน, และช่วยแก้ปัญหาการเขียนโค้ด
• เครื่องมือ AI สำหรับการสร้างเนื้อหา (Content Generation):
  • ChatGPT, Claude: ;
  • แชทบอท AI ที่สามารถสร้างข้อความ เขียนบทความ อีเมล และช่วยในการระดมสมอง
  • Jasper, Rytr, Copy.ai: 
  • เครื่องมือ AI ที่ช่วยในการสร้างเนื้อหาทางการตลาด บทความ บล็อก และคำโฆษณา
  • Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E: 
  • เครื่องมือ AI สร้างภาพจากข้อความ (text-to-image)
• เครื่องมือ AI สำหรับการประชุมและจัดการงาน:
  • MeetGeek, Fireflies: 
  • เครื่องมือ AI ที่ช่วยบันทึก ถอดเสียง สรุปการประชุม และสามารถแชร์ให้ทีมได้
  • Notion, Mem: ;
  • เครื่องมือ AI ที่ช่วยจัดระเบียบข้อมูล สรุปเนื้อหา และสร้างโครงสร้างงาน
  •