News Feed


13 แนวโน้มเทคโนโลยีด้าน AI


1. AI จะถูกนำมาใช้งานจริงกันมากขึ้นในวงการการแพทย์

ในวงการการแพทย์ งานด้าน AI ที่เดิมมักเป็นการวิจัยสร้าง Algorithm สำหรับทำงานต่างๆ จะเริ่มถูกนำมาใช้จริงกันมากขึ้นเพื่อช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยหรือรักษาโรคได้อย่างแม่นยำยิ่งกว่าแต่ก่อน โดยเหล่าผู้ผลิตระบบต่างๆ ทางการแพทย์นั้นจะเริ่มผนวก AI เข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของระบบวินิจฉัยโรค และนำไปใช้ในระบบอื่นๆ เพิ่มเติมหลังจากนั้น เป็นการเริ่มต้นการเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ในการรักษาพยาบาลภายในโรงพยาบาล ทั้งสำหรับฝั่งเจ้าหน้าที่ผู้ให้บริการและผู้ป่วย – Mark Michalski, executive director, Massachusetts General Hospital and Brigham and Women’s Center for Clinical Data Science

2. Deep Learning จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงการจำลองและการออกแบบเชิงวิศวกรรม

Deep Learning จะเริ่มเข้าไปมีบทบาททางด้านการจำลองและการออกแบบในเชิงวิศวกรรม โดยอีก 3-5 ปีนับถัดจากนี้ไป Deep Learning จะกลายเป็นตัวเร่งให้การพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่เคยต้องใช้เวลาหลายปีลดเหลือเพียงแค่ไม่กี่เดือน และงานที่เคยต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ลดลงเหลือเพียงแค่ไม่กี่วัน โดยผลิตภัณฑ์ต่างๆ จะมีนวัตกรรมใหม่ๆ เสริมเข้าไปอย่างรวดเร็ว ในขณะที่ต้นทุนการผลิตจะลดลง – Marc Edgar, senior information scientist, GE Research

3. AI จะกลายเป็นระบบพื้นฐานสำหรับคลินิก

ระบบรักษาพยาบาลภายในคลินิกนั้นจะเริ่มมี AI เข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของระบบพื้นฐาน และจะมีบทบาทภายในคลินิกมากยิ่งขึ้นกว่าแต่ก่อนเป็นอย่างมาก จนระบบ AI สำหรับคลินิกนี้จะไม่ได้ถูกเรียกว่าเป็น AI อีกต่อไป เพราะกลายเป็นสิ่งที่ทุกๆ ระบบต้องมีจนไม่ใช่เรื่องแปลกอะไรในอนาคต – Luciano Prevedello, M.D., M.P.H., Radiology & Neuroradiology, Ohio State University Wexler Medical Center

4. AI จะเริ่มกลายเป็นเทคโนโลยีหลักสำหรับการสร้าง Content

AI จะกลายเป็นเทคโนโลยีที่ถูกใช้สร้างสื่อสำหรับแต่ละบุคคลหรือ Personalized Media อย่างเช่นการสร้างดนตรีแบบใหม่ที่ผู้ฟังแต่ละคนน่าจะชอบขึ้นมา เป็นต้น – Jan Kautz, senior director of Visual Computing and Machine Learning Research, NVIDIA

5. การลงทุนทางด้านเทคโนโลยีจะกลายเป็นการลงทุนเพื่อรองรับ AI

AI จะมีส่วนแบ่งราวๆ 25% ของการลงทุนทางด้าน IT ในอนาคต และโจทย์สำคัญก็คือมนุษย์จะปรับตัวอย่างไรในโลกใหม่ที่จะเกิดขึ้นหลังจากยุคของ AI – Nicola Morini Bianzino, managing director of Artificial Intelligence and growth & strategy lead of Technology, Accenture

6. Biometrics จะถูกนำมาใช้ทดแทนบัตรเครดิตและใบขับขี่

ใบหน้าจะถูกนำมาใช้แทนบัตรเครดิตและใบขับขี่ รวมถึงอาจนำมาใช้แทน Barcode ได้ด้วย ซึ่งเทคโนโลยี Facial Recognition นี้เองก็ได้เข้ามาเปลี่ยนแปลงวงการ Security อีกทั้งยังจะเป็นส่วนที่ช่วยผสานรวมวงการเทคโนโลยีเข้ากับวงการค้าปลีกในอนาคต – Georges Nahon, CEO, Orange Silicon Valley; president, Orange Institute

7. เทคโนโลยี Deep Learning ใหม่ๆ จะเริ่มเผยให้นักวิเคราะห์เข้าใจว่าข้อมูลถูกนำไปประมวลผลอย่างไรบ้าง

Deep Learning จะเข้ามาช่วยสร้างข้อมูลเชิงปริมาณให้กับเนื้อหาที่หลากหลาย อย่างเช่น ข้อมูลภาพฉายรังสี ในขณะที่ Deep Learning นั้นจะถูกเปลี่ยนจากระบบที่เคยเป็น Black Box ซึ่งผู้ใช้งานไม่เข้าใจกระบวนการการทำงานที่เกิดขึ้น มาสู่ความเป็น White Box ที่ผู้ใช้งานสามารถเข้าใจได้ว่าผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นนั้นเกิดจากกระบวนการอย่างไรได้ด้วยเทคนิคใหม่ๆ ใน Deep Learning – Bradley J. Erickson, M.D., Ph.D., consultant for Department of Radiology; consultant for Division of Biomedical Statistics and Informatics, Department of Health Sciences Research; associate chair of Research, Department of Radiology, Mayo Clinic

8. AI และ Deep Neural Networks จะกลายเป็นเทคโนโลยีที่เข้าถึงได้บน Smartphone

Application บน Smartphone จะเริ่มมีการใช้ Deep Neural Networks เพื่อสร้าง AI ในขณะที่หุ่นยนต์นั้นจะเริ่มถูกนำมาใช้งานกลายเป็น Platform ใหม่ตามบ้านพักอาศัย โดยจะนำข้อมูลภาพ, ภาษา และคำพูดมาใช้ในแง่มุมที่หลากหลายเพื่อทำให้มนุษย์นั้นสามารถใช้วิธีการสื่อสารที่เป็นธรรมชาติในการควบคุมระบบต่างๆ ได้ – Robinson Piramuthu, chief scientist for computer vision, eBay

9. AI จะกลายมาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตทุกคนมากขึ้น

หุ่นยนต์นั้นจะสามารถทำงานที่มีความซับซ้อนสูงได้มากขึ้น และสามารถช่วยทำงานต่างๆ ที่น่าเบื่อของมนุษย์แทนได้ โดยในอนาคตจะมีผลิตภัณฑ์ที่เป็น AI ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งเข้ามามีบทบาทในชีวิตของมนุษย์มากขึ้น อย่างเช่น Waymo ที่ได้พัฒนารถยนต์ไร้คนขับถึงระดับ 4 จนสามารถนำมาวิ่งบนท้องถนนได้แล้ว เป็นต้น – Chris Nicholson, CEO and co-founder, Skymind.io

10. การพัฒนา AI จะมีความหลากหลายมากขึ้น

ผู้คนจากหลากหลายวงการจะเข้ามามีบทบาทในการพัฒนา AI มากขึ้น ในขณะที่เครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการสร้าง AI นั้นก็จะใช้งานง่ายมากขึ้นและมีประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเรื่อยๆ เพื่อช่วยให้การแปลงข้อมูลและ Algorithm ให้กลายมาเป็น AI นั้นจะไม่ใช่งานของคนในสาย IT หรือ Data เท่านั้นอีกต่อไป ซึ่งผลิตภัณฑ์และ Application ต่างๆ ก็จะเปิดให้สามารถ Query ข้อมูลได้ในแบบ Interactive มากขึ้น ในขณะที่ระบบทางด้านการแพทย์นั้นก็จะเริ่มมีการนำข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลายมาใช้งานร่วมกันมากกว่าแต่ก่อน – George Shih, founder, MD.ai; associate professor and vice chair, Informatics, Department of Radiology, Weill Cornell Medicine

11. AI จะช่วยให้งานวิจัยด้านดาราศาสตร์สมัยใหม่ก้าวหน้ายิ่งขึ้น

AI จะช่วยให้สามารถค้นพบเหตุการณ์ทางดาราศาสตร์ที่คาดไม่ถึงได้มากขึ้นจากการตรวจสอบข้อมูลคลื่นแรงโน้มถ่วง ทำให้เกิดเป็นแขนงใหม่ของงานวิจัยด้านดาราศาสตร์ร่วมสมัย – Eliu Huerta, astrophysicist and head of the gravity group, National Center for Supercomputing Applications, University of Illinois at Urbana-Champaign

12. AI จะทำให้หน้าที่ของแล็บวินิจฉัยโรค ถูกย้ายมาสู่ข้างเตียงของผู้ป่วย

AI สำหรับงานทางด้าน Imaging นั้นได้มาถึงจุดที่ได้รับความนิยมอย่างสูงสุด ซึ่ง AI นี้เองจะสามารถเข้ามาทำงานทดแทนแล็บแปลผลต่างๆ ให้เกิดการแปลผลได้ที่ห้องทำงานของนักรังสีวิทยา หรือข้างเตียงของผู้ป่วยเลย ในขณะทีกรณีการใช้งานของ AI ที่ไม่ได้โดดเด่นมากนัก อย่างเช่น การจัดการ Workflow, การจัดการด้านคุณภาพและความปลอดภัย หรืออื่นๆ นั้นจะได้เข้ามากลายเป็นที่สนใจของเหล่นักพัฒนา, บริษัทประกัน, วงการสาธารณะสุขกันมากขึ้น อย่างไรก็ดี ปัญหาใหญ่ของวงการนี้คือประเด็นด้านกฎหมายที่จะต้องตามนวัตกรรมให้ทัน การระบุวิธีการรองรับว่า Algorithm ใดสามารถนำมาใช้งานได้จริงบ้างนั้นถือเป็นประเด็นที่สำคัญ – Safwan Halabi, medical director of Radiology Informatics, Stanford Children’s Health, Lucile Packard Children’s Hospital

13. AI ผู้ช่วยส่วนตัวจะยิ่งมีความชาญฉลาดมากยิ่งขึ้น

AI ผู้ช่วยส่วนตัวนี้จะชาญฉลาดขึ้นทุกๆ วันจากการเรียนรู้ข้อมูลการใช้ชีวิตของเราในแต่ละวันที่นับวันจะยิ่งรวบรวมได้มากขึ้นเรื่อยๆ รวมไปถึงเข้าใจพฤติกรรมและรูปแบบการใช้ชีวิตของเรา จนสามารถเข้ามาช่วยทำสิ่งต่างๆ ให้ตรงใจเราได้มากขึ้น – Alejandro Troccoli, senior research scientist, NVIDIA

ที่มา: https://blogs.nvidia.com/blog/2017/12/03/ai-headed-2018/


กลับหน้าหลัก