บทนำ
ในห้องประชุมผู้บริหารหรือวงสนทนาธุรกิจ เรามักได้ยินคำศัพท์เทคนิคปลิวว่อนไปหมด "เราต้องใช้ ML ทำนายยอดขาย" หรือ "ใช้ Deep Learning วิเคราะห์รูปภาพ" หรือ "ใช้ GenAI เขียนคอนเทนต์"
แต่จริงๆ แล้วคำเหล่านี้ไม่ได้มีความหมายเหมือนกัน และไม่ได้แยกขาดจากกัน หากจะอธิบายให้เห็นภาพที่สุด ต้องเปรียบเทียบเหมือน "ตุ๊กตาแม่ลูกดก" (Matryoshka doll) หรือวงกลมที่ซ้อนทับกันอยู่เป็นชั้นๆ
1. Artificial Intelligence (AI) - วงกลมรอบนอกสุด
นิยาม: คือร่มใหญ่ที่สุด หมายถึง "ศาสตร์ของการทำให้คอมพิวเตอร์ฉลาด" หรือเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นการใช้ Logic ง่ายๆ (Rule-based) หรือคณิตศาสตร์ซับซ้อน
ตัวอย่าง: ระบบเล่นหมากรุกยุคเก่า, บอทในเกมที่เดินตามเส้นทางที่กำหนด
2. Machine Learning (ML) - วงกลมชั้นที่ 2
นิยาม: คือซับเซตของ AI ที่คอมพิวเตอร์สามารถ "เรียนรู้จากข้อมูล" ได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมสั่งทุกขั้นตอน ยิ่งมีข้อมูลมาก ยิ่งแม่นยำขึ้น
การทำงาน: เราป้อนข้อมูล (Input) และคำตอบ (Output) ให้ระบบ แล้วระบบจะหา "สมการ" หรือความสัมพันธ์ด้วยตัวเอง
Use Case:
- ระบบแนะนำสินค้าของ Netflix (Recommendation System)
- การทำนายราคาหุ้น (Predictive Analytics)
- การคัดกรอง Spam Email
3. Deep Learning (DL) - วงกลมชั้นที่ 3
นิยาม: คือร่างพัฒนาของ ML ที่ซับซ้อนขึ้น โดยเลียนแบบโครงข่ายประสาทของมนุษย์ (Neural Networks) มีหลายเลเยอร์ซ้อนกัน ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลที่ "ไม่มีโครงสร้าง" (Unstructured Data) ได้ดีเยี่ยม
Use Case:
- ระบบจดจำใบหน้า (Face Recognition)
- รถยนต์ไร้คนขับ (Autonomous Vehicles)
- การแปลภาษาของ Google Translate
4. Generative AI (GenAI) - วงกลมชั้นในสุด (ที่เป็นกระแสตอนนี้)
นิยาม: ในขณะที่ AI ยุคก่อนหน้าเน้นการ "วิเคราะห์" หรือ "ทำนาย" (Discriminative AI) แต่ GenAI ถูกออกแบบมาเพื่อ "สร้างสิ่งใหม่" (Create) ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง หรือโค้ด
การทำงาน: มันเรียนรู้ Pattern มหาศาลจาก Deep Learning แล้วนำมาสังเคราะห์เป็นผลลัพธ์ใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน
Use Case:
- ChatGPT (สร้างบทความ/ตอบคำถาม)
- Midjourney (สร้างงานศิลปะ)
- GitHub Copilot (ช่วยเขียนโปรแกรม)
ตารางสรุปความแตกต่าง (Cheat Sheet)
| เทคโนโลยี | หน้าที่หลัก | ตัวอย่างการใช้งาน |
|---|---|---|
| Machine Learning | ทำนายผลลัพธ์จากตัวเลข/สถิติ | Forecast ยอดขาย, ประเมินความเสี่ยง |
| Deep Learning | ทำความเข้าใจรูปภาพ/เสียง/ภาษา | ตรวจจับวัตถุในกล้อง, สั่งงานด้วยเสียง |
| Generative AI | สร้างสรรค์เนื้อหาใหม่ | ร่างอีเมล, ออกแบบโลโก้, เขียนโค้ด |
บทสรุป
การเข้าใจความแตกต่างนี้สำคัญต่อการวางกลยุทธ์องค์กร ถ้าโจทย์ของคุณคือ "ตัวเลขและสถิติ" คุณอาจต้องการแค่ Machine Learning ก็พอ แต่ถ้าโจทย์คือ "ความคิดสร้างสรรค์และงานเอกสาร" Generative AI คือคำตอบ
การเลือกใช้เครื่องมือให้ถูกกับงาน (Right Tool for the Right Job) คือจุดเริ่มต้นของความสำเร็จในการทำ AI Transformation ครับ
