เทคโนโลยีสมัยใหม่

ประวัติและความเป็นมาของเทคโนโลยี computer vision

    การทดลองรุ่นแรกเริ่มที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี computer vision นั้น เริ่มต้นขึ้นในทศวรรษ 1950 โดยใช้ประโยชน์จากนวัตกรรม neural networks รุ่นแรกสุด ด้วยความพยายามที่จะค้นหาขอบและมุมของวัตถุต่าง ๆ และจัดหมวดหมู่ให้แก่รูปทรงอย่างง่าย เช่น รูปทรงกลม หรือรูปสี่เหลี่ยม เป็นต้น ต่อมาในช่วงทศวรรษ 1970 นั้น ได้มีการนำเทคโนโลยีนี้มาใช้เพื่อการพาณิชย์เป็นครั้งแรกโดยการตีความตัวอักษรที่ถูกเขียนหรือพิมพ์ ด้วยเทคนิคการประมวลผลที่เรียกว่า optical character recognition ซึ่งนำไปสู่การตีความตัวหนังสือและข้อความที่เกิดจากการเขียนหรือสิ่งตีพิมพ์ให้แก่ผู้พิการทางสายตา 

    การพัฒนาสู่จุดสูงสุดของอินเทอร์เน็ตในช่วงทศวรรษที่ 1990 นั้นส่งผลให้รูปภาพปริมาณมหาศาลถูกนำขึ้นยังระบบออนไลน์และสามารถถูกนำมาทำการวิเคราะห์ได้อย่างไม่หยุดยั้ง ซึ่งเป็นปัจจัยกระตุ้นชั้นดีสำหรับการเติบโตของโปรแกรมการจดจำใบหน้า ข้อมูลปริมาณนับไม่ถ้วนเหล่านี้เติบโตอยู่ตลอดเวลา และช่วยให้อุปกรณ์ต่าง ๆ สามารถทำการระบุตัวตนและจดจำผู้คนต่าง ๆ ได้จากภาพถ่ายและวิดีโอ

    ในทุกวันนี้ มีหลายปัจจัยที่เป็นผลบวกต่อการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดในวิทยาการด้าน computer vision ซึ่งได้แก่:

    อุปกรณ์พกพาและโทรศัพท์ ซึ่งมีกล้องถ่ายภาพในตัว ได้ทำให้โลกปัจจุบันนี้เต็มไปด้วยภาพถ่ายและวิดีโอต่าง ๆ ปริมาณนับไม่ถ้วน

    ระบบประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูงมีต้นทุนที่ต่ำลงมาก และผู้เล่นรายต่าง ๆ สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีดังกล่าวได้มากกว่าในอดีต

    อุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาสำหรับงานด้าน computer vision และการวิเคราะห์ด้วยระบบคอมพิวเตอร์นั้นยังมีการแพร่หลายและเข้าถึงได้มากกว่าที่เคยมีมาอีกด้วย

    อัลกอริทึมที่ทันสมัยเช่น convolutional neural networks สามารถใช้ประโยชน์จากพลังของฮาร์ดแวร์และซอฟท์แวร์ที่ทันสมัยในยุคปัจจุบันได้อย่างเต็มศักยภาพ

    ผลของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเหล่านี้ต่อการพัฒนาด้าน computer vision นั้น เห็นได้อย่างชัดเจน อัตราความแม่นยำของการระบุวัตถุต่าง ๆ และการจัดหมวดหมู่ข้อมูลได้ยกระดับขึ้นจากความแม่นยำร้อยละ 50 มาอยู่ที่ร้อยละ 99 ภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งทศวรรษ และระบบในปัจจุบันนี้สามารถตรวจจับและตอบสนองต่อข้อมูลเชิงภาพต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำยิ่งกว่ามนุษย์แล้ว

การทำงานของ computer vision

เทคโนโลยีการแยกแยะและจดจำภาพนี้มีขั้นตอนการทำงานพื้นฐานสามขั้นด้วยกัน ดังนี้

การจับภาพหรือนำเข้าข้อมูลภาพ

    ภาพต่างๆ หรือแม้แต่รูปภาพจำนวนมากสามารถที่จะถูกนำเข้าในระบบได้ผ่านวิดีโอ ภาพถ่าย หรือแม้แต่ภาพสามมิติ เพื่อทำการวิเคราะห์ในขั้นต่อไป

การประมวลผลจากภาพ

    โดยมากแล้ว แบบจำลอง deep learning จะทำงานในขั้นตอนนี้โดยอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม แบบจำลองที่จะสามารถทำงานได้ดังกล่าว จะต้องได้รับการ "ฝึกฝน" เสียก่อน ด้วยการป้อนข้อมูลภาพจำนวนหลายพันภาพ โดยมีการให้เฉลยหรือ labels หรือมีการระบุวัตถุในภาพก่อนในขั้นตอนของการเรียนรู้

การทำความเข้าใจเพื่อตีความภาพ

    ขั้นตอนสุดท้ายของการทำงานคือการตีความ ซึ่งวัตถุที่ปรากฏจะถูกระบุชนิดหรือจัดประเภทในขั้นตอนนี้

    ระบบ AI ในปัจจุบันนั้น มีประสิทธิภาพสูง และสามารถดำเนินการต่อยอดจากผลลัพธ์ที่ได้รับ และนำข้อมูลจากการทำความเข้าใจภาพมาใช้ให้เกิดประโยชน์ต่อไปได้ ซึ่งมีรูปแบบของเทคโนโลยี computer vision หรือคอมพิวเตอร์วิทัศน์หลายรูปแบบ และมีการใช้งานในหลายสถานการณ์ตามไปด้วย ดังนี้:

• Image segmentation - คือการแยกส่วนของภาพออกเป็นหลาย ๆ ส่วนหรือชิ้นองค์ประกอบย่อย ๆ เพื่อพิจารณาแยกส่วนกัน
• Object detection - หรือการตรวจหาวัตถุแบบเฉพาะเจาะจงในภาพแต่ละภาพ ซึ่งมีการทำงานในระดับสูงที่สามารถระบุวัตถุหลายชิ้นในภาพเดียวกันได้ เช่น ในภาพของการแข่งขันฟุตบอลนั้น อาจระบุวัตถุต่าง ๆ ได้แก่ สนามฟุตบอล ผู้เล่นฝั่งทีมรุก ผู้เล่นฝั่งทีมรับ ฯลฯ โดยการทำงานของแบบจำลองการวิเคราะห์นี้อาศัยการทำจุดพิกัดตามแกน X และ Y เพื่อสร้างกล่องสำหรับการพิจารณา และระบุวัตถุทุกชิ้นที่อยู่ในในพื้นที่กล่องแต่ละกล่องที่กำหนดขึ้น
• Facial recognition - หรือการจดจำใบหน้า เป็นรูปแบบการระบุวัตถุขั้นสูงที่มิได้ทำแค่การระบุว่ามีใบหน้าของมนุษย์อยู่ในภาพเท่านั้น แต่ยังสามารถแยกแยะบุคคลแต่ละบุคคลออกจากกันและระบุบุคคลที่เจาะจงได้อีกด้วย
• Edge detection - เป็นเทคนิคการระบุหาขอบหรือมุมของวัตถุ หรือภาพทิวทัศน์ เพื่อให้ทราบได้ง่ายขึ้นว่าองค์ประกอบในภาพมีสิ่งใดบ้าง
• Pattern detection - คือการระบุวัตถุจากรูปทรง หรือสี หรือสิ่งบ่งชี้ต่าง ๆ ที่พบในภาพ ที่เป็นรูปแบบเดียวกันซ้ำ ๆ สำหรับวัตถุประเภทนั้น ๆ
• Image classification - ทำงานด้วยการจัดกลุ่มภาพออกเป็นหมวดหมู่ต่าง ๆ
• Feature matching - เป็นรูปแบบหนึ่งของการตรวจหารูปแบบหรือ pattern detection ที่ระบุจุดที่เหมือนหรือคล้ายคลึงกันในภาพต่าง ๆ เพื่อจัดหมวดหมู่แก่วัตถุและภาพเหล่านั้น

    การใช้งานอย่างง่ายสำหรับ computer vision นั้น อาจใช้เทคนิคที่กล่าวมาเพียงไม่กี่ประเภทเท่านั้น แต่สำหรับการทำงานที่ซับซ้อนอย่างยิ่ง เช่น ยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองหรือ self-driving vehicles นั้น จำเป็นต้องอาศัยเทคนิคหลากหลายแบบผสมผสานกัน

แล้ว Computer Vision ช่วยขับเคลื่อนอนาคตได้อย่างไร

    ในยุคที่การพัฒนาของเทคโนโลยีถูกพัฒนามาอย่างก้าวกระโดด จาก10ปีก่อน จนถึงตอนนี้ เรามีโทรศัพท์ที่สามารถพูดคุยกันเห็นหน้า (Video Call) เรามีโทรศัพท์ที่สามารถสั่งการด้วยเสียง โต้ตอบกับเราด้วยคำพูด(Siri) และอื่นๆอีกมากมาย แต่เราก็ไม่สามารถรู้ได้เลยว่ามันจะพัฒนาไปได้ไกลอีกแค่ไหน ในเมื่อคอมพิวเตอร์ยังคงตาบอด

    การพัฒนาของ Computer Vision นั้น ก็เปรียบกับการมอบดวงตาให้กับคอมพิวเตอร์ ความสามารถของคอมพิวเตอร์ ก็เพิ่มขึ้น อย่างที่เราเห็นข่าวของการพัฒนายานพาหนะไร้คนขับ หรือ หุ่นยนต์อัจฉริยะ และหากมันถูกพัฒนาไปไกลมากๆ เราอาจได้เห็นการใช้ Computer Vision ในวงการแพทย์ เช่น การแยกแยะเซลล์มะเร็ง หรือแยกแยะพวกเซลล์เม็ดเลือดดีร้ายได้แทนการมองเห็นของมนุษย์

    อีกตัวอย่างที่เห็นได้ถึงประโยชน์ของ Computer Vision นั้นก็คือการที่ Facebook นำ AI ไปใช้ในการป้องกันคนใช้ Live streamimg ฆ่าตัวตาย นอกจากนี้หากมองถึงประโยชน์อีกด้าน ถ้าหากเรานำเทคนโนโลยีนี้มาช่วยป้องกันอาชญกรรมได้ล่ะ โดยใช้ Computer Vision เป็นหูเป็นตาในเขตชุมชนช่วยเฝ้าระวังการก่อการร้าย มันคงจะดีไม่น้อย และถึงแม้ว่ามันอาจจะฟังดูเป็นไปได้ยากแต่ก็ใช่ว่าจะเป็นไปไม่ได้เลย

    หลายธุรกิจ โดยเฉพาะ ธุรกิจด้านการดูแลสุขภาพ ต่างก็ได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีการระบุรูปภาพนี้ โดยได้มีการพัฒนาด้านการแพทย์อย่างเครื่อง Dulight กล้องถ่ายภาพแบบสวมใส่ขนาดเล็กที่ใช้เทคโนโลยีนี้ในการะบุสิ่งของต่างๆ อย่างอาหาร เงิน และสัญญาณจราจร ซึ่งช่วยให้ผู้พิการทางสายตาได้รับรู้สิ่งต่างๆ ได้มากอย่างที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน

    หรืออีกตัวอย่างหนึ่งของการใช้ประโยชน์ด้านสุขภาพที่เห็นได้ชัด ได้แก่ การพัฒนาตู้เย็นที่สามารถบอกได้ว่าอาหารที่แช่เอาไว้ชิ้นไหนหมดอายุหรือเสียแล้วบ้างของแบรนด์พานาโซนิก

    และแน่นอนว่าเทคโนโลยีนี้ได้เข้ามามีอิทธิพลต่อโลกการตลาดดิจิตอลแล้วเช่นกัน ด้วยความสามารถในการระบุรูปภาพทำให้เกิดรูปแบบการโฆษณาแบบใหม่ขึ้น คือ โฆษณาแบบ In-image

    การโฆษณาแบบ In-image ใช้ประโยชน์จากซอฟต์แวร์ระบุรูปภาพเพื่อแสดงโฆษณาออนไลน์โดยอ้างอิงจากรูปภาพที่สอดคล้องกับโฆษณานั้นๆ เช่น เทคโนโลยีของบริษัท GumGum ที่สามารถจับรูปภาพในหน้าเว็บไซต์ข่าว หากเป็นรูปผู้ชายโกนหนวดเคราเกลี้ยงเกลา ระบบจะโชว์โฆษณาใบมีดโกนหนวดขึ้นมาภายในรูปภาพนั้น หรือหากเป็นรูปผู้หญิงยิ้มเห็นฟันขาว ระบบก็จะแสดงภาพโฆษณายาสีฟันขึ้นมา

    เทคโนโลยี Image Recognition เปิดโอกาสให้สำนักข่าวออนไลน์ต่างๆ สร้างรายได้จากรูปภาพประกอบบทความของตนเอง ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน และในขณะเดียวกันก็สร้างเครื่องมือทางการตลาดให้กับนักการตลาดในรูปแบบที่ไม่เคยมีมาก่อนด้วย อย่างไรก็ตาม โอกาสที่เกิดขึ้นจากเทคโนโลยีนี้มีมากกว่านั้น เพราะทั้งหมดคือปรากฎการณ์ที่เรียกว่า Visual Web

    ทุกวันนี้มีรูปภาพกว่า 2 พันล้านรูปถูกอัพโหลดเข้าสู่ระบบอินเทอร์เน็ต เว็บไซต์และแอพพลิเคชั่นที่เน้นการแชร์รูปภาพอย่าง Instagram และ Pinterest รวมทั้งกล้องถ่ายภาพบนสมาร์ทโฟนที่ใครๆ ก็มี คือช่องทางและเครื่องมือสำคัญในการแชร์ข้อมูลในรูปแบบรูปภาพดังกล่าว

    หลายแบรนด์พยายามหาทางใช้ประโยชน์จากสิ่งที่เกิดขึ้นเพื่อสร้างคอนเทนต์แบบที่ผู้ใช้ผลิตขึ้นเอง (User-generated) แต่เป็นที่น่าแปลกใจว่า 80% ของรูปภาพที่เกี่ยวของกับแบรนด์มักไม่มีข้อความที่ชี้ให้เห็นถึงความเกี่ยวข้องกับแบรนด์ ดังนั้น จึงไม่สามารถติดตามหรือระบุรูปภาพเหล่านั้นได้ด้วยเครื่องมือ Social Listening แบบดั้งเดิมที่เคยใช้กันมา ซึ่งหมายความว่านักการตลาดก็ยังคงไม่สามารถใช้ประโยชน์จากปรากฎการณ์การแชร์รูปภาพที่กระหึ่มโลกออนไลน์ที่กำลังเกิดขึ้นได้

    ดังนั้น เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์จะเข้ามาช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับและระบุรูปภาพเป็นสิบๆ ล้านภาพที่ถูกโพสต์สู่โลกออนไลน์ได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งจะสร้างช่องทางที่ทรงประสิทธิภาพที่จะช่วยให้แบรนด์สามารถเข้าถึงลูกค้าได้โดยตรง

    สุดท้ายนี้ การพัฒนาของเทคโนโลยีนั้น ก็เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์ เราอาจจะมีคอมพิวเตอร์ที่มีดวงตาดีกว่ามนุษย์เป็น 100หรือ1000 เท่า แต่ถ้าหลายคนยังขาดความเชื่อมั่นในเทคโนโลยีเหล่านี้ สิ่งเหล่านั้นก็คงยังไม่ได้นำมาใช้ให้เกิดประโยชน์ เพราะฉะนั้นแล้วการที่ทุกคนเรียนรู้และเข้าใจเทคโนโลยี ก็เป็นสิ่งที่ช่วยผลักดันอนาคตได้เช่นกัน

Read More

เทคโนโลยีเสมือนจริง

AR หรือ Augmented Reality — เปิดโลกเสมือนผ่านโลกจริง

    เทคโนโลยี AR เป็นเทคโนโลยีที่ผสานโลกแห่งความเป็นจริง และโลกดิจิทัลเข้าด้วยกัน แต่ไม่ได้มีการตอบสนองซึ่งกันและกัน ในเทคโนโลยีตัวนี้ จะแสดงถึงภาพดิจิทัล ที่ทางซอฟต์แวร์ออกแบบมันออกมา ซ้อนทับเข้ากับสภาพแวดล้อมของจริง ตัวดิจิทัลอาจจะเป็นกราฟฟิกต่าง ๆ มันจะช่วยเสริมมุมมองใหม่ ๆ ให้ดูดึงดูด และน่าสนใจมากขึ้น หากจะให้อธิบายแบบเห็นภาพ ก็ลองนึกถึงเกมโปเกมอนโก (Pokemon Go) ที่เคยโด่งดัง และมีผู้ใช้งานกันทั่วบ้านทั่วเมือง จะเดินทางไปไหนก็ต้องเปิดแอพ แล้วเดินเก็บไอเทมต่าง ๆ สนุกสานกันไปตาม ๆ กัน ซึ่งถือว่าเป็นก้าวใหญ่ ที่แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีAR ได้เข้ามามีบทบาทในตลาดมากขึ้นแล้ว

    AR ได้เข้ามามีส่วนในการพัฒนาการตลาดอย่างมาก จะเห็นได้ว่าธุรกิจค้าขายในกิจการต่าง ๆ ได้นำ AR มาใช้ในการโฆษณา อย่างเช่น ร้านขายเฟอร์นิเจอร์ ที่ใช้เทคโนโลยี AR จำลองภาพสินค้าของทางร้านขึ้นมา แล้วซ้อนทับภาพกับสถานที่จริง เพื่อทำการวางตำแหน่งของสินค้า ช่วยในการจัดแต่งห้องต่าง ๆ โดยจะทำให้ลูกค้าเห็นภาพมากขึ้น ว่าถ้าหากวางสินค้านี้ไว้ตรงโซนนี้ของบ้าน จะเข้ากันหรือไม่ ถูกใจจริงหรือเปล่า เพิ่มทางเลือกที่หลากหลายให้กับลูกค้า และเป็นส่วนช่วยให้การตัดสินใจซื้อง่ายขึ้นอีกด้วย

VR หรือ Virtual Reality — สัมผัสมุมมองใหม่ ตื่นตาตื่นใจกว่าเดิม

    VR เป็นเทคโนโลยีที่ตัดขาดเราออกจากสภาพแวดล้อมปัจจุบัน ให้เข้าไปอยู่ในภาพที่จำลองขึ้นมาอย่างเสมือนจริง โดยผ่านการรับรู้จากเสียง สัมผัส หรือแม้กระทั่งการมองเห็น ซึ่งภาพที่ถูกจำลองขึ้นมานั้น มาจากข้อมูลทางคอมพิวเตอร์ ที่ถูกประมวลผลให้แสดงออกออกมาในรูปแบบสามมิติ โดย VR นี้ สามารถแสดงผลผ่านอุปกรณ์ประมวลผล ที่มีความสามารถในการโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อมที่จำลองขึ้นมาได้ หากใครอยู่ในวงการเกมส์ หรือภาพยนตร์แอนิเมชัน ก็อาจจะคุ้นเคยกับเทคโนโลยีนี้มาบ้างแล้ว เพราะ VR เป็นเทคโนโลยีที่ถูกนำไปใช้ในการพัฒนาเกม อย่างเกมที่ชื่อว่า “ Kinect ” ซึ่งเกมนี้จะมีอุปกรณ์ในการเล่นเกม ที่มีเซ็นเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของผู้เล่นได้ สามารถสั่งงานด้วยเสียง ใช้มือแทนเมาส์ มีการตรวจจับการเครื่องไหวร่างกาย และลักษณะใบหน้าของผู้เล่น ถือว่าเป็นการเปิดมุมมองใหม่ของวงการเกมเลยทีเดียวล่ะ

    เชื่อว่าในอนาคตเทคโนโลยี VR นี้ จะเข้ามามีส่วนช่วยในระบบการศึกษามากขึ้นอย่างแน่นอน เพราะมันมีประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ที่มีพื้นที่ หรือมุมมองในขอบเขตที่จำกัด เช่น หากเราเรียนชีวะ ศึกษาเรื่องระบบร่างกายของมนุษย์ เทคโนโลยี VR จะช่วยให้มุมมองของส่วนต่าง ๆ ในร่างกายมนุษย์มีความละเอียด และชัดเจนมากขึ้น มีส่วนส่งเสริมให้เนื้อหาในการเรียนนั้นดูเข้าใจง่าย ไม่ต้องใช้หนังสือเรียน หรือหุ่นจำลองใด ๆ เข้ามาช่วยอีกต่อไป

MR หรือ Mixed Reality — ตอบสนองสุดเจ๋ง เพิ่มความสมจริงขึ้นมาอีกขั้น

    ตามหลักการอ้างอิงของไมโครซอฟต์ ให้นิยามของ MR ว่าเป็นการซ้อนทับกันของ 3 สิ่ง คือ มนุษย์ คอมพิวเตอร์ และสภาพแวดล้อม MR คือส่วนที่ครอบคลุมทั้ง Augmented Reality (AR) ที่มีบทบาทอยู่ใกล้กับโลกจริง และ Virtual Reality (VR) ที่มีบทบาทอยู่ใกล้ชิดกับโลกเสมือน เทคโนโลยีนี้จะมีการจำลองสภาพแวดล้อม ด้วยดิจิทัลกราฟฟิก มาซ้อนทับกับสภาพแวดล้อมรอบข้าง ให้ภาพเสมือนที่เรามองเห็น มีความสมจริงแบบ 3 มิติ ทั้งยังสามารถตอบสนองกับวัตถุเสมือนในพื้นที่จริงได้ ซึ่งการทำงานของเทคโนโลยี MR นั้น จะทำงานผ่านแว่นตา เราสวมใส่มันเพื่อให้มองเห็นถึงภาพจำลอง 3 มิติ ที่สร้างขึ้นมา ตัวเทคโนโลยีจะมีการคำนวณ และแสดงผลตอบสนองกับสิ่งที่เกี่ยวข้อง ในสภาพแวดล้อมที่เราอยู่ได้อย่างแม่นยำ ถือว่าเป็นก้าวใหม่ที่สร้างความสมบูรณ์แบบมากขึ้น ลดขีดจำกัดต่าง ๆ ให้เราก้าวเข้าไปใกล้โลกเสมือนจริง ในอีกขั้นหนึ่งเลยทีเดียว

    เทคโนโลยี MR ถูกนำมาใช้เป็นครั้งแรกในประเทศไทย โดยโครงการแสนสิริ ซึ่งเป็นผู้นำในเรื่องของอสังหาริมทรัพย์ที่ทุกคนคุ้นเคยกันดี แสนสิริได้ร่วมมือกับเอไอเอส และไมโครซอฟต์ พัฒนาเทคโนโลยี MR มาช่วยในรูปแบบของการจำลองห้องตัวอย่าง ให้ดูมีความสมจริง ใกล้เคียงกับสภาพแวดล้อมที่สุด หัวใจสำคัญคือ ดิจิทัลกราฟฟิก ที่ถูกออกแบบมาให้มีความกลมกลืน เสมือนเข้าไปอยู่ในสถานที่นั้นจริง ๆ แถมยังมาพร้อมฟังก์ชันที่สามารถปรับเปลี่ยน หรือตกแต่งห้องได้หลากหลายรูปแบบ โดยไม่ต้องใช้แรงงานในการขนย้ายของจริง ๆ ให้เสียเวลา

    เราจะเห็นได้ว่าเทคโนโลยีเสมือนจริงแต่ละแบบ มีหน้าที่ หรือคุณสมบัติที่แตกต่างกันไป การที่เราจะนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปประยุกต์ใช้ได้นั้น ต้องคำนึงถึงความเหมาะสม ว่าเทคโนโลยีแบบไหนที่จะตอบสนองความต้องการของเรา และให้ความคุ้มค่า สร้างผลประโยชน์ต่อตัวเอง รวมทั้งคนรอบข้างได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด สิ่งเหล่านี้แหละ คือหัวใจสำคัญของการใช้เทคโนโลยีที่แท้จริง

อธิบายโดยสรุป เทคโนโลยีเสมือนจริง (Reality) เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่มีการเติบโตและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เทคโนโลยีกลุ่มนี้ สามารถตอบสนองการใช้งานได้หลากหลายจุดประสงค์ไม่ว่าเป็นด้านความบันเทิง การแพทย์ รวมถึงอุตสาหกรรมการผลิต ซึ่งการใช้งานเทคโนโลยีเสมือนจริง สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในการปฏิบัติงานได้อย่างเห็นผลชัดเจน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยี Mixed Reality (MR) ที่สามารถแสดงผล 3 มิติ ได้ในพื้นที่จริงคล้ายกับภาพโฮโลแกรมจากภาพยนตร์วิทยาศาสตร์เลยทีเดียว

Read More

อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง

 

อินเทอร์เน็ตแห่งสรรพสิ่งคืออะไร

    อินเทอร์เน็ตแห่งสรรพสิ่ง หรือ Internet of Things (IoT) (บางทีเรียก IoE : Internet of Everything) หรือ “อินเทอร์เน็ตสำหรับทุกสิ่ง” เป็นการที่สิ่งของต่าง ๆ รอบตัวเรา ถูกเชื่อมโยง สู่โลกอินเทอร์เน็ต ทำให้เราสามารถ สั่งการ ควบคุมการใช้งานอุปกรณ์ต่าง ๆ ผ่านทางเครือข่ายอินเทอร์เน็ต เช่น การเปิด-ปิด อุปกรณ์เครื่องใช้ไฟฟ้า การสั่งงานกล้องวงจรปิดภายในบ้านระยะไกล การเปิดปิดม่านภายในบ้าน หรือแม้แต่การทำฟาร์มเกษตรด้วยอินเทอร์เน็ตแห่งสรรพสิ่ง

สามารถจำแนกออกได้เป็นสามรูปแบบหลักๆ:

1. สิ่งที่รวบรวมจัดเก็บข้อมูลและทำการส่งข้อมูลออกไป
2. สิ่งที่รับข้อมูลและนำข้อมูลไปประเมินผล
3. สิ่งที่ทำได้ทั้งสองอย่าง (รวบรวมจัดเก็บข้อมูล และ ประเมินผลข้อมูลเอง)

โดยทั้งสามรูปแบบนี้สามารถสร้างประโยชน์ให้แก่กันได้อย่างมหาศาล

• จัดเก็บข้อมูลและส่งต่อข้อมูล

    ในส่วนนี้หมายถึงอุปกรณ์ sensor โดยที่อาจจะเป็นได้ทั้ง sensor ตรวจวัดอุณหภูมิ sensor ตรวจจับการเคลื่อนไหว sensor ตรวจวัดคุณภาพอากาศ sensor ตรวจวัดแสง และอื่นๆอีกมากมาย ซึ่ง sensor ดังกล่าวเมื่อถูกนำไปเชื่อมต่อกับอินเตอร์เน็ตแล้ว จะทำให้เราสามารถจัดเก็บข้อมูลสภาพแวดล้อมได้อย่างอัตโนมัติและรวดเร็ว จึงทำให้เราตัดสินใจได้คล่องแคล่วว่องไวขึ้น

    ในส่วนของการเกษตร 4.0 ข้อมูลเกี่ยวกับความชื้นในดินที่ได้รับมาอย่างอัตโนมัตินั้นจะเป็นตัวบ่งชี้ให้เกษตรกรได้ทราบถึงช่วงเวลาที่ต้องทำการรดน้ำผลผลิตของตน แทนที่จะสิ้นเปลืองน้ำในการรดน้ำเป็นปริมาณมากๆ (ซึ่งจะเป็นการเพิ่มต้นทุนทางชลประทานที่มากเกินควรและเป็นการสิ้นเปลืองทรัพยากรทางธรรมชาติ) หรือแทนที่การรดน้ำในปริมาณที่น้อยจนเกินไป (ซึ่งอาจจะทำให้เกิดการสูญเสียผลผลิตและรายได้เป็นจำนวนมาก) เมื่อนำเทคโนโลยี IoT และ sensor ตรวจวัดค่าเหล่านี้มาใช้ เกษตรกรจะสามารถมั่นใจได้ว่าผลผลิตของตนนั้นได้รับน้ำในปริมาณที่เหมาะสม ทำให้เกษตรกรมีรายได้เพิ่มมากขึ้นนั่นเอง

    เปรียบเสมือนประสามสัมผัสของเรา ไม่ว่าจะเป็นทั้ง การมองเห็น การได้ยิน การได้กลิ่น การสัมผัส และการลิ้มรส ที่ทำให้มนุษย์ได้สัมผัสกับโลก อุปกรณ์ sensor IoTเองก็ทำให้เครื่องจักรสามารถสัมผัสกับโลกได้เช่นเดียวกัน

• รับข้อมูลและนำข้อมูลไปใช้

    เราทุกคนต่างคุ้นชินกับการใช้อุปกรณ์เครื่องจักรในการรับข้อมูลและนำเอาข้อมูลไปใช้ เช่นเครื่องพิมพ์เอกสารที่รับข้อมูลเอกสารจากคอมพิวเตอร์หรือมือถือของเราและทำการพิมพ์ออกมาบนกระดาษ รถยนต์ของคุณที่รับสัญญาณจากรีโมตกุญแจและปลดล็อคประตูรถยนต์ของเรา และตัวอย่างอื่นๆอีกมากมาย

    ถึงแม้ว่ามันจะง่ายในการส่งข้อมูลคำสั่งให้อุปกรณ์ต่างๆทำงาน หรือข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างการสั่งพิมพ์แม่แบบ 3 มิติไปยังเครื่องพิมพ์ เราต่างรู้กันดีว่าเราสามารถสั่งให้เครื่องจักรทำงานได้ แม้จะอยู่ห่างออกไป

    ไม่เพียงเท่านี้ประสิทธิภาพที่แท้จริงของ IoT จะเกิดขึ้นเมื่ออุปกรณ์สามารถรวบรวมข้อมูลที่ได้รับจาก sensor ต่างๆและนำเอาข้อมูลเหล่านี้ไปประเมินผล

• ดำเนินการได้ทั้งสองรูปแบบ (รวบรวมจัดเก็บข้อมูล และ ประเมินผลข้อมูลเอง)

    ลองย้อนกลับไปดูตัวอย่างในภาคการเกษตร 4.0 ตัวอุปกรณ์ sensor ที่สามารถตรวจวัดค่าความชื้นในดินได้อย่างเดียวนั้น จะสามารถเตือนให้เกษตรกรทำการรดน้ำเมื่อความชื้นลดลง แต่เมื่ออุปกรณ์ IoT สามารถตรวจวัดค่าความชื้นใต้ดินไปพร้อมกับกับประเมินผลเองและส่งข้อมูลไปที่ระบบรดน้ำ IoT ระบบรดน้ำก็จะทำการรดน้ำโดยอัตโนมัติตามปริมาณความชื้นที่ต้องการโดยที่เกษตรกรไม่จำเป็นต้องออกไปทำการรดน้ำเอง ซึ่งเป็นการประหยัดทั้งค่าแรงและค่าน้ำ

    นอกเหนือจากนี้ เรายังสามารถพัฒนาอุปกรณ์ให้ก้าวหน้าต่อไปได้ ยกตัวอย่างเช่น หากระบบรดน้ำ IoT ได้รับข้อมูลสภาพอากาศจากการเชื่อมต่อผ่านอินเตอร์เน็ตและรับรู้ว่าภายในอีก 1 ชั่วโมงฝนจะตกหนัก ระบบรดน้ำ IoT ก็จะตัดสินใจได้ว่าไม่ต้องทำการรดน้ำผลผลิต เนื่องจากผลผลิตเหล่านั้นจะได้รับน้ำจากฝน ซึ่งจะสามารถป้องกันไม่ให้เกษตรกรสูญเสียผลผลิตจากปริมาณน้ำที่มากเกินไปอีกด้วย

    ไม่เพียงเท่านี้ ข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมเกี่ยวกับความชื้นในดินและปริมาณน้ำที่ใช้ ก็สามารถนำมาเทียบกับอัตราการเติบโตของผลผลิตได้ โดยข้อมูลอาจถูกส่งไปในคอมพิวเตอร์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลว่าความชื้นอยู่ระดับใดและปริมาณน้ำมากน้อยแค่ไหนที่จะส่งผลให้ได้รับผลผลิตมากที่สุด

    ซึ่งสิ่งที่กล่าวมาก่อนหน้านี้เป็นเพียงตัวอย่างในการใช้งาน sensor ตรวจวัดความชื้นใต้ดินอย่างเดียว ยังไม่รวมถึง sensor ประเภทอื่นๆเช่น sensor ตรวจวัดแสง ตรวจคุณภาพอากาศ ตรวจวัดอุณหภูมิ และประเภทอื่นๆอีกมากมายที่เรายังไม่รับรู้ถึงความสามารถ

ประวัติความเป็นมา

    อินเทอร์เน็ตกำเนิดขึ้นครั้งแรกในประเทศสหรัฐอเมริกา ในปี 1969 โดยองค์กรทางทหาร ของสหรัฐอเมริกา ชื่อว่า ยู.เอส.ดีเฟนซ์ ดีพาร์ทเมนท์ (U.S. Defence Department) เป็นผู้คิดค้นระบบขึ้นมา มีวัตถุประสงค์ เพื่อให้มีระบบเครือข่ายที่ไม่มีวันตายแม้จะมีสงคราม ระบบการสื่อสารถูกทำลาย หรือตัดขาด แต่ระบบเครือข่ายแบบนี้ยังทำงานได้ ในปี 1999 Kevin Ashton บิดาแห่ง Internet of Things เขาได้นำเสนอโครงการที่ชื่อว่า Auto-ID Center ต่อยอดมาจากเทคโนโลยี RFID ที่ในขณะนั้นถือเป็นมาตรฐานโลกสำหรับการจับสัญญาณเซ็นเซอร์ต่าง ๆ (RFID Sensors) ตัวเซ็นเซอร์เหล่านั้นสามารถทำให้มันพูดคุยเชื่อมต่อกันได้ผ่านระบบ Auto-ID ของเขา โดยการบรรยายให้กับ P&G ในครั้งนั้น Kevin ก็ได้ใช้คำว่า Internet of Things ในสไลด์การบรรยายของเขาเป็นครั้งแรก โดย Kevin นิยามเอาไว้ตอนนั้นว่าอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ใด ๆ ก็ตามที่สามารถสื่อสารกันได้ก็ถือเป็นอินเทอร์เน็ตแห่งสรรพสิ่ง

ประโยชน์ของ Internet Of Things

หากทุกสิ่งถูกเชื่อมต่อกันด้วยอินเทอร์เน็ต จะก่อให้ประโยชน์มากมายที่จะส่งผลดีต่อการดำเนินชีวิตของมนุษย์ในแง่ของความสะดวกสบาย และรวดเร็ว เนื่องจากอุปกรณ์เทคโนโลยีทุกชิ้น สามารถติดต่อสื่อสารกันเอง เพื่ออำนวยความสะดวกให้กับผู้ใช้ได้มากที่สุด ซึ่ง Internet of Thing นั้นมีประโยชน์ต่อการใช้งานในด้านต่างๆ มากมาย เช่น

1. ด้านการแพทย์ : ปัจจุบันวิทยาการทางการแพทย์ ได้มีการนำเทคโนโลยีเข้ามาร่วมด้วยมากขึ้น เช่น กล้องขนาดเล็กที่ส่งเข้าไปภายในร่างกายของคนไข้ ทำให้สามารถเห็นอวัยวะภายในได้โดยไม่ต้องทำการผ่าตัด ซึ่งช่วยลดความเจ็บปวด และเวลาในการรักษาให้สั้นลง ซึ่งถ้าหากมีการนำ Internet of Thing เข้ามามีส่วนร่วมด้วย จะช่วยในด้านความสะดวกรวดเร็วในการติดต่อระหว่างแพทย์และคนไข้ได้อย่างรวดเร็วมากยิ่งขึ้นเช่น การฝังชิปไว้ในร่างกายผู้ป่วย ที่สามารถติดต่อแพทย์ให้อัตโนมัติเมื่อมีเหตุการณ์ผิดปกติ

2. ด้านการโฆษณา : การทำโฆษณาบนเครือข่ายอินเทอร์เน็ตนั้น นอกจากจะเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้หลากหลายขึ้นแล้ว ยังช่วยประหยัดต้นทุนในการเช่าพื้นที่โฆษณาได้อีกด้วย แต่การที่จะดูโฆษณาบนเครือข่ายอินเทอร์เน็ตได้นั้นหมายความว่า จะต้องอยู่หน้าจอคอมพิวเตอร์ หรือโทรศัพท์มือถือ แต่ถ้าหากนำแนวคิด Internet of Thing เข้ามาเสริมนั้น ระหว่างที่เดินผ่านหน้าร้านสินค้า ก็จะมีโฆษณาแสดงขึ้นมาโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น หากมีผู้คนเดินผ่านหน้าร้านสินค้าของเรา (ซึ่งถูกตรวจจับได้โดยระบบเซ็นเซอร์) ก็จะปรากฏภาพโฆษณาขึ้นให้ผู้คนที่เดินผ่านไปมาได้เห็นทันที ซึ่งจะส่งผลให้สามารถเข้าถึงกลุ่มลูกค้าได้หลากหลายยิ่งขึ้น

3. ด้านการลดต้นทุน : เช่นการ ลดต้นทุนให้กับการไฟฟ้า การที่ต้องมีพนักงานมาคอยตรวจเช็ค และจดมิเตอร์ไฟฟ้าในทุกเดือน ถือเป็นต้นทุนอย่างหนึ่งที่การไฟฟ้าต้องจ่ายเพื่อจ้างพนักงานให้คอยทำหน้าที่นี้ หากมีการนำแนวคิด Internet of Thing มาใช้จะส่งผลให้สามารถตัดค่าใช้จ่ายในส่วนนี้ไปได้ เนื่องจากมิเตอร์จะทำการส่งข้อมูลไปยังระบบที่คอยบันทึกข้อมูลการใช้ไฟของการไฟฟ้าเอง โดยไม่ต้องใช้คนจด อีกทั้งยังช่วยลดการใช้ไฟฟ้าได้อีกด้วย จากการที่สามารถบอกอัตราการใช้ไฟของเครื่องใช้ไฟฟ้าแต่ละชนิด

ข้อบกพร่องของ Internet Of Things

    Internet of Thing นั้นหากถูกพัฒนาอย่างสมบูรณ์แบบ จะมีประโยชน์ต่อผู้ใช้เป็นอย่างมาก ในแง่ของความสะดวกสบาย และรวดเร็ว ช่วยลดขั้นตอนความยุ่งยากในการทำกิจกรรมประจำวันต่างๆ แต่ถึงอย่างนั้น ก็ยังคงมีข้อบกพร่อง ซึ่งสามารถจำแนกได้ดังนี้

    1. ปัญหาด้านการส่งข้อมูล : หัวใจหลักของแนวคิด Internet of Thing คือระบบเครือข่ายที่เป็นตัวกลางในการรับส่งข้อมูลของอุปกรณ์ต่างๆ และเครือข่ายที่สำคัญที่สุดคือ เครือข่ายอินเทอร์เน็ต หมายความว่าแนวคิดนี้จะต้องพึ่งพาเครือข่ายอินเทอร์เน็ตเป็นหลัก ซึ่งถ้าหากเครือข่ายดังกล่าวไม่สามารถใช้งานได้ชั่วคราว หรือเกิดการผิดพลาดทางการส่งข้อมูล ก็จะส่งผลให้อุปกรณ์ต่างๆ ไม่สามารถทำงานได้

    2. ปัญหาด้านความปลอดภัย : เมื่อทุกสิ่งถูกเชื่อมต่อเข้าด้วยกัน การรักษาความปลอดภัยยิ่งสามารถทำได้ยากยิ่งขึ้น เนื่องจากหากสามารถเจาะเข้าอุปกรณ์ชิ้นหนึ่งในเครือข่ายนั้นได้ ก็จะสามารถเข้าถึงอุปกรณ์ชิ้นอื่นได้ง่ายขึ้น เนื่องจากแนวความคิด Internet of Thing นั้นคือการเชื่อมต่อทุกสิ่งเข้าด้วยกัน ดังนั้นอุปกรณ์ทุกชิ้นจึงเปรียบเสมือนอยู่ในเครือข่ายข้อมูลเดียวกัน เท่ากับว่าข้อมูลทุกชนิดที่อุปกรณ์ชิ้นหนึ่งได้รับ อุปกรณ์ชิ้นอื่นก็จะได้รับด้วย เนื่องจากต้องนำไปประมวลผลเพื่อทำงานร่วมกัน ซึ่งก่อนที่แนวคิดนี้จะถูกพัฒนาขึ้นอย่างสมบูรณ์คงต้องมีการพัฒนาด้านการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเสียก่อน

    3. ปัญหาการประมวลผลผิดพลาด : ถึงแม้แนวคิด Internet of Thing คือต้องการให้อุปกรณ์ต่างๆ ติดต่อสื่อสารกันเอง และกระทำสิ่งต่างๆ อัตโนมัติโดยไม่ต้องรอคำสั่งของผู้ใช้ แต่อย่างไรก็ต้องป้อนข้อมูล และเขียนโปรแกรมคำสั่งเพื่อให้อุปกรณ์นั้นๆ สามารถทำงานได้ ซึ่งบางครั้งอาจจะเกิดความผิดพลาดจากการเขียนคำสั่งไม่รัดกุม หรือครอบคลุมพอแนวความคิด Internet of Thing นั้นคือการเชื่อมต่อทุกสิ่งเข้าด้วยกัน ดังนั้นหากอุปกรณ์ชิ้นหนึ่งประมวลผลผิดพลาด ก็มีแนวโน้มว่าอุปกรณ์ชิ้นอื่นจะทำงานผิดพลาดตามไปด้วย และหากเกิดข้อผิดพลาดขึ้นมาครั้งหนึ่ง ก็จะส่งผลให้หมดความน่าเชื่อถือไปทันที เพราะเกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวัน ที่ต้องทำเป็นประจำทุกวัน

    4. ปัญหาเกี่ยวกับผู้ใช้งาน : การที่มีสิ่งอำนวยความสะดวกมากไปจะส่งผลเสียต่อการดำเนินชีวิต ซึ่งจะทำให้ผู้ใช้ติดความสบาย จนไม่สามารถทำเรื่องพื้นฐานได้ด้วยตนเอง รวมถึงการเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ เพื่อให้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพก็เป็นเรื่องสำคัญที่การรับรู้ของแต่ละบุคคลไม่เท่าเทียมกัน

Read More

การประมวลผลระบบคลาวด์

“คลาวด์” คืออะไร

    การย้ายไปใช้ระบบคลาวด์ การทำงานในระบบคลาวด์ การจัดเก็บในระบบคลาวด์ เข้าถึงได้จากในคลาวด์: ทุกวันนี้เหมือนว่าทุกสิ่งทุกอย่างจะเกิดขึ้นใน “คลาวด์” แต่แท้จริงแล้ว แนวคิดเกี่ยวกับกลุ่มเมฆเหล่านี้คืออะไร

    คำตอบสั้นๆ ก็คือสถานที่ที่อยู่อีกปลายด้านหนึ่งของการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตของคุณ สถานที่ที่คุณสามารถเข้าถึงแอปและบริการต่างๆ ได้ และสถานที่ที่ข้อมูลของคุณได้รับการจัดเก็บไว้อย่างปลอดภัย สาเหตุที่ทำให้คลาวด์ยอดเยี่ยมมีอยู่สามประการ:

ไม่มีต้นทุนในการบำรุงรักษาหรือบริหารจัดการ

ขนาดของซอฟต์แวร์แบบคลาวด์นั้นไม่มีที่สิ้นสุด คุณจึงไม่จำเป็นต้องกังวลว่าพื้นที่จะไม่เพียงพอ

คุณสามารถเข้าถึงแอปพลิเคชันและบริการบนคลาวด์ได้จากทุกที่ ทั้งหมดที่คุณต้องการก็แค่อุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต

    นั่นเป็นสิ่งสำคัญมากเนื่องจากคนเรามีหลายกะเวลาทำงาน ตั้งแต่การทำงานในออฟฟิศไปจนถึงการทำงานนอกสถานที่ กะเหล่านี้สะท้อนให้เห็นได้จากยอดขายฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์: ในปี 2015 ยอดขายคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปและแล็ปท็อปอยู่ที่ประมาณ 270 ล้านเครื่อง เปรียบเทียบกับแท็บเล็ตจำนวน 325 ล้านเครื่องและสมาร์ทโฟนกว่า 2 พันล้านเครื่อง

    นั่นจึงทำให้คลาวด์เป็นสถานที่ที่ยอดเยี่ยมในการใช้ซอฟต์แวร์ทางธุรกิจ เช่น แอปพลิเคชัน การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ซอฟต์แวร์ที่ผู้ใช้ต้องการความสเถียรในการเข้าถึงได้ตลอดเวลา ทุกที่ และในอุปกรณ์ทุกเครื่อง

ผมไม่ต้องการฮาร์ดดิสก์ในคอมพิวเตอร์ของผมถ้าผมสามารถเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ได้เร็วขึ้น... การแบกคอมพิวเตอร์ที่ไม่ได้เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตเหล่านี้ไปไหนมาไหนมันล้าสมัยไปแล้ว

- สตีฟ จอบส์ 1997

ประวัติของการประมวลผลแบบคลาวด์

    อินเทอร์เน็ตมีรากฐานมาตั้งแต่ปี 1960 แต่เข้ามามีบทบาทในธุรกิจในปี 1990 เวิร์ลไวด์เว็บถือกำเนิดขึ้นในปี 1991 และในปี 1993 เบราว์เซอร์เว็บที่มีชื่อว่า Mosaic ก็ได้เปิดตัวขึ้นพร้อมอนุญาตให้ผู้ใช้สามารถดูหน้าเว็บที่มีกราฟิกต่างๆ ซึ่งรวมถึงข้อความด้วย ถือเป็นการประกาศเกี่ยวกับเว็บไซต์บริษัทเว็บไซต์แรก ซึ่งไม่น่าแปลกใจเลยที่เว็บไซต์เหล่านี้ส่วนใหญ่เป็นของบริษัทที่ดำเนินธุรกิจเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี

    ในขณะที่การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตมีความเร็วมากขึ้นและน่าเชื่อถือขึ้น บริษัทชนิดใหม่ที่เรียกว่าผู้ให้บริการแอปพลิเคชันหรือ ASP ก็เริ่มที่จะปรากฏให้เห็นมากขึ้น ASP จะใช้แอปพลิเคชันของธุรกิจที่มีอยู่แล้ว จากนั้นคอยควบคุมดูแลแอปพลิเคชันเหล่านั้นให้กับลูกค้าของพวกเขา ASP จะซื้อฮาร์ดแวร์การประมวลผลแล้วปล่อยให้แอปพลิเคชันทำงานอย่างต่อเนื่อง และลูกค้าจะจ่ายค่าธรรมเนียมรายเดือนเพื่อให้สามารถเข้าถึงแอปพลิเคชันเหล่านั้นได้ผ่านทางอินเทอร์เน็ต

    แต่ต้องรอจนกระทั่งปลายปี 1990 การประมวลผลแบบคลาวด์ที่เรารู้จักกันในทุกวันนี้จึงได้ปรากฏตัวขึ้น นั่นเป็นเวลาที่ salesforce.com ได้เปิดตัวแอปพลิเคชันที่สามารถรองรับผู้เช่าได้หลายบริษัทซึ่งได้รับการออกแบบมา:

• ให้ทำงาน"ในระบบคลาวด์"
• เพื่อให้สามารถเข้าถึงได้ผ่านอินเทอร์เน็ตโดยใช้เว็บเบราว์เซอร์
• และเพื่อให้ลูกค้าจำนวนมากสามารถใช้งานได้พร้อมๆ กันโดยมีต้นทุนที่ตํ่า

    ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา ระบบคลาวด์ได้เติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในปี 2013 การใช้จ่ายเกี่ยวกับบริการบนคลาวด์ทั่วโลกสูงถึง 47,000,000,000 เหรียญสหรัฐ และยอดการใช้จ่ายดังกล่าวเพิ่มสูงขึ้นเป็นสองเท่ากว่า 108,000,000,000 เหรียญสหรัฐในปี 2017 เนื่องจากบริษัทต่างๆ ลงทุนในบริการคลาวด์เพื่อให้เป็นรากฐานสำหรับการแข่งขันทางธุรกิจยุคใหม่

การประมวลผลแบบคลาวด์ทำงานอย่างไร

    ด้วยแอปคลาวด์ คุณแค่เปิดเบราว์เซอร์ เข้าสู่ระบบ แล้วเริ่มทำงาน

    นั่นหมายความว่าตัวแทนฝ่ายขายภาคสนามที่ใช้ CRM บนคลาวด์ สามารถดูข้อมูลที่พวกเขาต้องการจากอุปกรณ์มือถือ สามารถอัปเดตบันทึกผู้ติดต่อได้แบบเรียลไทม์ พวกเขาจึงมีความตื่นตัวและพร้อมอยู่เสมอ ไม่จำเป็นต้องกลับไปที่ออฟฟิศเพื่อใส่ข้อมูลลงไป และผู้จัดการฝ่ายขายจะทราบได้ว่าการเจรจาการค้าใดที่กำลังจะปิดและจะสามารถปิดได้เมื่อใดจากเดสก์ท็อปของพวกเขาในออฟฟิศ หรือในแท็บเล็ตหรือโทรศัพท์ของพวกเขาเมื่อพวกเขาออกไปข้างนอก

    และทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้โดยไม่ต้องซื้อและจัดการฮาร์ดแวร์ และไม่ต้องติดตั้งและอัปเดตซอฟต์แวร์ นั่นเป็นเพราะฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่จำเป็นต้องใช้คือความรับผิดชอบทั้งหมดของบริษัทระบบคลาวด์ที่ใช้งานแอป บริษัทต่างๆ เช่น salesforce.com มีประสบการณ์ในการบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ของพวกเขามาอย่างยาวนาน นั่นทำให้มั่นใจได้ว่าจะมีความปลอดภัยและเชื่อถือได้ คุณจึงไม่จำเป็นต้อง

คุณสามารถใช้แอปทุกชนิดในคลาวด์

• สร้างและทำงานร่วมกันในเอกสารและสเปรตชีตด้วย Google Apps สำหรับธุรกิจ
• ประชุมผ่านวิดีโอกับเพื่อนร่วมงานของคุณใน Skype
• จัดการฟังก์ชันการขาย & การบริการลูกค้าของคุณไปพร้อมๆ กับกระบวนการทางธุรกิจที่สำคัญอื่นๆ ใน Salesforce Platform

    คุณสามารถสร้างได้แม้กระทั่งแอปโซเชียล แอปอุปกรณ์มือถือ และแอปสำหรับพนักงานแบบเรียลไทม์ของคุณเอง จากนั้นใช้แอปเหล่านั้นในคลาวด์ นวัตกรรมล่าสุดในการประมวลผลแบบคลาวด์ช่วยให้แอปพลิเคชันธุรกิจมีความคล่องตัวมากขึ้นและทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

    หากคุณคือผู้ใช้ Facebook หรือ Twitter คุณคงคาดหวังที่จะให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับตัวคุณส่งมาถึงคุณแบบเรียลไทม์ แอปพลิเคชันธุรกิจอย่างเช่น Sales Cloud ก็กำลังมุ่งหน้าไปในทิศทางเดียวกันนี้เช่นกัน 

    ต้องการความช่วยเหลือหรือไม่ ถามคำถามใน เครือข่ายสังคมสำหรับองค์กร อย่างเช่น Salesforce Chatter และผู้อื่นในบริษัทสามารถเข้ามาตอบคำถามด้วยข้อมูลที่คุณกำลังตามหาได้

ฟังก์ชั่นอื่นๆ นอกเหนือจากบริการพื้นที่จัดเก็บบนคลาวด์

    พูดง่ายๆ คือ คลาวด์เป็นโซลูชันพื้นที่จัดเก็บข้อมูลดิจิทัล โดยการประมวลผลระบบคลาวด์สามารถแบ่งออกเป็นฟังก์ชั่นหลักที่แตกต่างกัน 3 ฟังก์ชั่น ได้แก่ โมเดลการให้บริการด้านโครงสร้างพื้นฐาน (IaaS), การให้บริการด้านแพลตฟอร์ม (PaaS) และการให้บริการด้านซอฟต์แวร์ (SaaS)

• การให้บริการด้านโครงสร้างพื้นฐาน (IaaS) หมายถึงผู้ให้บริการคลาวด์ที่มอบพื้นที่เซิร์ฟเวอร์สำหรับทุกๆ อย่างตั้งแต่พื้นที่จัดเก็บข้อมูลไปจนถึงการโฮสต์เว็บ ในกรณีนี้ คุณจะยังคงจัดการและบำรุงรักษาข้อมูล เว็บไซต์ หรือแอปพลิเคชันได้ แม้ว่าผู้ให้บริการคลาวด์เพียงให้คุณเช่าทรัพยากรประมวลผลเท่านั้น
• การใช้ Dropbox สำหรับพื้นที่จัดเก็บไฟล์เป็นตัวอย่างหนึ่งของ IaaS คุณสามารถเข้าถึง แก้ไข และเพิ่มข้อมูลได้ตามที่คุณต้องการ ในขณะที่ Dropbox ให้บริการเซิร์ฟเวอร์เพื่อโฮสต์ข้อมูลของคุณ
• อีกตัวอย่างหนึ่งคือ Netflix ซึ่งใช้โมเดล IaaS เพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ลูกค้าจากทั่วโลกเข้าถึงอยู่เป็นประจำอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งทำให้เราสามารถเข้าถึงเนื้อหาได้อย่างรวดเร็วโดยที่ไม่ต้องดาวน์โหลดไฟล์ใดๆ ด้วยตนเอง และโดยที่ Netflix ไม่ต้องต้องสร้างกลุ่มเซิร์ฟเวอร์ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ของตนเองขึ้นมาเพื่อจัดเก็บแค็ตตาล็อกเนื้อหาที่กำลังเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ

    ในขณะเดียวกัน เกือบทุกเว็บไซต์ที่คุณเยี่ยมชมนั้นก็โฮสต์ผ่านคลาวด์ด้วยโมเดล IaaS

    การบริการด้านแพลตฟอร์ม (PaaS) นั้นคล้ายกับ IaaS แต่ให้การควบคุมเพิ่มมากขึ้นแก่ผู้ให้บริการคลาวด์ ในอดีต การพัฒนาซอฟต์แวร์และการทดสอบภายในระบบเป็นงานที่มีค่าใช้จ่ายสูง ทั้งในแง่ของเวลา เงิน และพื้นที่ PaaS ให้บริการแพลตฟอร์มเสมือนสำหรับการพัฒนาและการทดสอบแบ็กเอนด์ โดยให้กรอบการทำงานเสมือนแก่โปรแกรมเมอร์ที่สามารถใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ออนไลน์ได้ โดยที่เซิร์ฟเวอร์และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลทั้งหมดนั้นยังคงจัดการโดยผู้ให้บริการอยู่ ดังนั้นแทนที่จะเสี่ยงต่อการสูญเสียโดยการพัฒนาและการทดสอบในสำนักงาน โมเดล PaaS จึงเสนอโซลูชันเสมือนให้

    การบริการด้านซอฟต์แวร์ (SaaS) หมายถึงซอฟต์แวร์ใดก็ตามที่ทำงานผ่านคลาวด์ ยกตัวอย่างเช่น Dropbox Paper แอปพลิเคชันนี้ช่วยให้คุณสามารถสร้าง แก้ไข แชร์ และทำงานร่วมกันในไฟล์ข้อความทางออนไลน์ได้ โดยที่คุณไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการติดตั้งและการตั้งค่าหรือแอปพลิเคชันที่กินพื้นที่บนเครื่องของคุณ โดยผู้ให้บริการคลาวด์จะเป็นผู้ดูแลทุกอย่างให้เอง คุณสามารถเข้าถึงแอปพลิเคชันได้ตามต้องการและทำงานกับไฟล์จากอุปกรณ์ใดก็ได้ อีกตัวอย่างหนึ่งของ SaaS คือส่วนเสริมอย่าง Grammarly ซึ่งเรียกใช้ออนไลน์ผ่านเว็บเบราว์เซอร์ของคุณได้โดยตรง

    พูดง่ายๆ คือ โมเดล IaaS ให้การควบคุมทรัพยากรของคุณมากที่สุดและรองรับผู้ดูแลระบบสำหรับการโฮสต์และพื้นที่จัดเก็บข้อมูล โมเดล PaaS ให้การควบคุมน้อยกว่าและรองรับนักพัฒนาสำหรับการสร้าง ส่วนโมเดล SaaS จะให้การควบคุมน้อยที่สุดและรองรับผู้ใช้ปลายทางสำหรับการใช้งาน

Read More

ปัญญาประดิษฐ์ (AI : Artificial Intelligence) 

    เครื่องจักร(machine) ที่มีฟังก์ชันทีมีความสามารถในการทำความเข้าใจ เรียนรู้องค์ความรู้ต่างๆ อาทิเช่น การรับรู้ การเรียนรู้ การให้เหตุผล และการแก้ปัญหาต่างๆ เครื่องจักรที่มีความสามารถเหล่านี้ก็ถือว่าเป็น ปัญญาประดิษฐ์ (AI : Artificial Intelligence) นั่นเอง

    เพราะฉะนั้นจึงสามารถกล่าวได้ว่า AI ถือกำเนิดขึ้นเมื่อเครื่องจักรมีความสามารถที่จะเรียนรู้นั่นเอง ซึ่ง AI ก็ถูกแบ่งออกเป็นหลายระดับตามความสามารถหรือความฉลาด โดยจะวัดจากความสามารถในการ ให้เหตุผล การพูด และทัศนคติของ AI ตัวนั้นๆ เมื่อเปรียบเทียบกับมนุษย์อย่างเราๆ

AI ถูกจำแนกเป็น 3 ระดับตามความสามารถหรือความฉลาดดังนี้

    1 ) ปัญญาประดิษฐ์เชิงแคบ (Narrow AI ) หรือ ปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อน (Weak AI) : คือ AI ที่มีความสามารถเฉพาะทางได้ดีกว่ามนุษย์(เป็นที่มาของคำว่า Narrow(แคบ) ก็คือ AI ที่เก่งในเรื่องเเคบๆหรือเรื่องเฉพาะทางนั่นเอง) อาทิ เช่น AI ที่ช่วยในการผ่าตัด(AI-assisted robotic surgery) ที่อาจจะเชี่ยวชาญเรื่องการผ่าตัดกว่าคุณหมอยุคปัจจุบัน แต่แน่นอนว่า AIตัวนี้ไม่สามารถที่จะทำอาหาร ร้องเพลง หรือทำสิ่งอื่นที่นอกเหนือจากการผ่าตัดได้นั่นเอง ซึ่งผลงานวิจัยด้าน AI ณ ปัจจุบัน ยังอยู่ที่ระดับนี้

    2 ) ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (General AI ) : คือ AI ที่มีความสามารถระดับเดียวกับมนุษย์ สามารถทำทุกๆอย่างที่มนุษย์ทำได้และได้ประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกับมนุษย์

    3) ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม (Strong AI ) : คือ AI ที่มีความสามารถเหนือมนุษย์ในหลายๆด้าน

จะเห็นได้ว่าวิทยาการของมนุษย์ปัจจุบันอยู่ที่จุดเริ่มต้นของ AI เพียงเท่านั้น

    ปัจจุบัน ได้มีการนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมจำนวนมาก โดย "แมคคินซีย์แอนด์คอมปะนี (McKinsey & Company) " (บริษัทที่ปรึกษาด้านการบริหารชั้นนำของโลก ) ได้กล่าวไว้ว่า " AI มีศักยภาพในการทำเงินได้ถึง 600 ล้านดอลล่าร์สหรัฐในการขายปลีก สร้างรายได้มากขึ้น 50 เปอร์เซนต์ในการธนาคารเมื่อเทียบกับการใช้เทคนิควิเคราะห์เเบบอื่นๆ และสร้างรายได้มากกว่า 89 เปอร์เซนต์ ในการขนส่งและคมนาคม "

    ยิ่งไปกว่านั้น หากฝ่ายการตลาดขององค์กรต่างๆ หันมาใช่ AI จะเป็นการเพิ่มศักยภาพให้กับการทำงานด้านการตลาดอย่างมาก เพราะว่า AI สามารถที่จะทำงานที่ซ้ำซากได้อย่างอัตโนมัติ ส่งผลให้ตัวแทนจำหน่าย สามารถที่จะโฟกัสไปที่การสนทนากับลูกค้า อาทิเช่น บริษัทนามว่า " Gong " มีบริการที่เรียกว่า "conversation intelligence" , โดยทุกๆครั้งที่ตัวแทนจำหน่ายต่อสายคุยโทรศัพท์กับลูกค้า AIจะทำหน้าที่ในการบันทึกเสียงเเละวิเคราะห์ลูกค้าในขณะเดียวกัน มันสามารถแนะนำได้ว่าลูกค้าต้องการอะไร ควรจะคุยเเบบไหน ถือเป็นการซื้อใจลูกค้าอย่างหนึ่ง

    โดยสรุป ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เป็นเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยที่สามารถรับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะสามารถรับมือได้ เเละ AI ยังเป็นเครื่องมือที่สามารถทำงานที่ซ้ำซากน่าเบื่อแทนมนุษย์ได้อย่างดีเยี่ยม ช่วยให้เราสามารถมีเวลาไปโฟกัสงานที่สำคัญและสามารถสร้างมูลค่าได้มากกว่า นอกจากนี้การประยุกต์ใช้ AI ในระดับอุตสาหกรรม ยังช่วยลดต้นทุนเเละเพิ่มรายได้มหาศาล

ประวัติย่อของ AI

    AI เป็นคำยอดฮิตที่ปัจจุบัน แม้ว่ามันไม่มันจะไม่ใช่คำที่เพิ่งถูกบัญญัติขึ้นมาใหม่แต่อย่างใด ในปี 1956, กลุ่มของผู้เชี่ยวชาญแนวหน้าจากหลายๆวงการได้ร่วมกันทำงานวิจัยเกี่ยวกับ AI มีผู้นำทีมได้แก่ John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM) และ Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories) โดยมีจุดประสงค์หลักของงานวิจัย คือ การค้นหามุมมองและหลักการต่างๆที่ใช้การเรียนรู้อย่างครอบคลุมเพื่อที่จะนำมาประยุกต์ใช้ให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ได้เช่นกัน

ชนิดของ AI (Type of Artificial Intelligence) AI ถูกแบ่งออกเป็น 3 subfield ได้แก่

    1) ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)

    2) การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning)

    3) การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)

AI ในระดับของสติปัญญาต่างๆ

    มีการแบ่งหรือจำแนก AI ออกมาเป็นหลายๆแบบ ตามคุณลักษณะต่างๆของ แต่การแบ่ง AI ตามระดับความสามารถและสติปัญญาดูจะเข้าใจง่ายและใช้กันแพร่หลาย ซึ่งมีการจำแนกออกเป็น 3 ระดับดังนี้

1. Artificial Narrow Intelligence (ANI) หรืออาจจะเรียกว่า Weak AI ซึ่งเป็น AI “ปัญญาประดิษฐ์” :ซึ่งมีระดับระดับสติปัญญาที่มีความสามารถในการทำงานได้ในเรื่องแคบๆอยู่ในวงจำกัด เรื่องใดเรื่องหนึ่ง เช่นในปี 1997 IBM สร้างคอมพิวเตอร์เครื่องแรกที่สามารถเอาชนะแชมป์หมากรุกได้ ในยุคปัจจุบัน Google สามารถสร้างรถยนต์ไร้คนขับได้ SIRI ของแอปเปิ้ลสามารถสื่อสารพูดคุยกับคนได้ นั่นก็สามารถทำได้เพียงแต่แค่นั้น มันยังคงไม่มีความสามารถ และมีสติปัญญาคิดไปทำอย่างอื่นในขอบเขตที่กว้างไกลใกล้เคียงมนุษย์ได้
2. Artificial General Intelligence (AGI) อาจเรียกว่า Strong AI ซึ่งเป็นสติปัญญาเทียบเท่ามนุษย์ เป็น AI ปัญญาประดิษฐ์ ที่ความสามารถในการทำงานได้เทียบเท่ากับสมองมนุษย์ ในปัจจุบันเรายังไม่สามารถสร้าง AGI ได้ แต่ศาสตราจารย์Linda Gottfredson ได้อธิบายว่า AGI ปัญญาประดิษฐ์ในระดับนี้เป็นความสามารถทั่วไปเกี่ยวกับจิตใจความนึกคิดมากกว่าอย่างอื่น โดยจะเกี่ยวข้องกับ ความสามารถในการเรียนรู้ วางแผน การแก้ปัญหา รู้จักคิดในเชิงนามธรรม มีความคิดที่สลับซับซ้อน เรียนรู้ได้เร็ว เรียนรู้จากประสบการณ์ โดยปัญญาประดิษฐ์ในระดับ AGI จะสามารถทำได้อย่างง่ายดายเหมือนกับที่มนุษย์ทำได้
3. Artificial Superintelligence (ASI) เราอาจเรียก ASI ซุปเปอร์ปัญญาประดิษฐ์ มีปัญญาเหนือมนุษย์Nick Bostrom จากออกฟอร์ดซึ่งเป็นนักปรัชญาและผู้นำด้านความคิดด้าน AI ให้คำจำกัดความของ ASI ว่ามันจะฉลาดและมีปัญญามากกว่าสมองมนุษย์ที่ดีที่สุดในทุกๆด้าน รวมไปถึงความคิดสร้างสรรค์ในทางวิทยาศาสตร์ เรื่องทั่วๆไป แม้กระทั่งความสามารถในการเข้าสังคม

แล้ว AI ถูกใช้ที่ไหนบ้าง

ปัจจุบัน ได้มีการนำ AI มาประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวาง อาทิเช่น

    การนำเอา AI ไปประยุกต์ใช้ในงานที่ซ้ำซ้อน ยกตัวอย่างเช่น AI ในกระบวนการผลิตต่างๆ ซึ่งเป็นงานต้องใช้ความปราณีต เเละ ทำเหมือนเดิมตลอดเวลา(จนกว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงกระบวนการผลิต ) การนำ AI มาประยุกต์ใช้จะช่วยเพิ่มผลผลิต เเละ ยังลดตวามผิดพลาดในการผลิต เพราะว่า AI ไม่จำเป็นต้องพักและไม่มีความรู้สึกเหนื่อยล้าอีกทั้งยังไม่มีความรู้สึกเบื่อหน่ายต่องานที่ทำ

    การนำเอา AI มาพัฒนาผลิตภัณฑ์(product)ที่มีอยู่แล้ว ก่อนจะถึงยุคของ machine learning , product มักจะอยู่ในรูปแบบของโค้ดเเต่เพียงอย่างเดียว อยากได้อะไร มีฟังก์ชันเเบบไหน ก็ต้องลงมือทำขึ้นมาเองทั้งสิ้น ( hard-code rule ) . ลองนึกถึง facebook สมัยก่อน ที่เวลาเราอัพโหลดรูปภาพ เราต้องเสียเวลามานั่งแท็กเพื่อนทีละคนๆ แต่ปัจจุบัน facebook มี AI ที่ช่วยในการแท็กรูปได้อย่างอัตโนมัติ

    ปัจจุบัน AI ได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในเกือบทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่ระดับการตลาด(marketing) ไปถึงระดับห่วงโซ่อุปทาน(supply chain ) , การเงิน (finance ) , การกระบวนการทำอาหาร (food-processing sector ) จากผลสำรวจของบริษัท McKinsey พบว่า การให้บริการให้การเงิน (financial services ) และการสื่อสารด้วยเทคโนโลยีล้ำสมัย ( high tech communication ) เป็นด้านที่มีการใช้ AI เป็นระดับแนวหน้า เมื่อเทียบกับด้านอื่นๆ

Read More