Predictive AI คืออะไร ? ทำงานอย่างไร ? และรู้จักข้อดี-จุดสังเกต ของมันกัน

Predictive AI คืออะไร ?

ในขณะที่ Generative AI เมื่อได้รับคำสั่ง (Prompt) เพื่อกำหนดจุดเริ่มต้นจากผู้ใช้ ,มันจะสามารถสร้างข้อความ, รูปภาพ และเนื้อหาอื่น ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อนขึ้นมาได้ แต่มันมีเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ AI อีกชนิดหนึ่งที่ได้รับความนิยมในการใช้งานอยู่ไม่แพ้กัน นั่นคือ การพยากรณ์แนวโน้ม หรือ Predictive AI 

Predictive AI เป็นเทคโนโลยี AI ที่สามารถทำนายรูปแบบ, คาดการณ์ และแนวโน้มในอนาคตได้ ปัจจุบันนี้ AI กำลังกลายเป็นเครื่องมือที่แพร่หลายในหมู่ผู้ใช้อินเทอร์เน็ต และเทคโนโลยีกว่าหลายล้านคน

บทความนี้จะมาเจาะลึกเกี่ยวกับเทคโนโลยี Predictive AI ว่ามันทำงานอย่างไร ? และมีข้อดีข้อเสียอะไรบ้าง ์ การเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ประเภทนี้สามารถช่วยให้คุณลดความกังวลเกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้ในขณะที่ให้คุณพิจารณาข้อดีและข้อเสียของทั้งสองอย่างได้ ...

Predictive AI คืออะไร ? (What is Predictive AI ? )

สำหรับ "Predictive AI" หรือ "ปัญญาประดิษฐ์เชิงคาดการณ์" ถ้าจะให้อธิบายให้เห็นภาพได้ง่าย ๆ Predictive AI ก็คล้ายกับหมอดูที่บอกเล่าเรื่องราวในอนาคตได้ แต่แตกต่างกันตรงที่หมอดูเป็น 18 มงกุฎ ที่พูดโกหกไปเรื่อยตามศาสตร์ที่มโนขึ้นมาเอง แต่ Predictive AI จะสร้างคำตอบจากความสัมพันธ์ที่มีอยู่ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ อาศัยข้อมูลที่มีปริมาณอยู่มหาศาลมาทำนายสิ่งที่ "น่าจะ" เกิดขึ้นในอนาคต ผ่านการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ร่วมกับเทคนิค การเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) และหลักสถิติ ช่วยให้ Predictive AI สามารถค้นหารูปแบบความสัมพันธ์ที่มีอยู่ในข้อมูล ซึ่งเป็นสิ่งที่ยากเกินกว่ามนุษย์จะมองเห็นความสัมพันธ์นั้นได้ 

โมเดล Predictive AI สามารถทำงานได้เองโดยไม่ต้องมีการแทรกแซง หรือป้อนคำสั่งจากมนุษย์ และความแม่นยำในการทำนายก็จะแปรผันตามขนาดของข้อมูลที่เราใส่เข้าไปในฐานข้อมูล

ตัวอย่างง่าย ๆ ของ Predictive AI ให้เราลองจินตนาการว่า มีชาวประมงคนหนึ่งที่ทุกครั้งเขาจะสังเกตสภาพอากาศก่อนที่จะออกเรือไปหาปลา จากประสบการณ์ที่ได้รับจากการสังเกตการณ์มาเป็นเวลาหลายเดือน ทำให้เขารู้ว่า หากในตอนเช้าท้องฟ้าเป็นสีแดง ตอนบ่ายทะเลมักจะมีพายุอยู่บ่อยครั้ง ทำให้เขารู้ว่า เมื่อไหร่ก็ตามที่ตอนเช้าท้องฟ้าเป็นสีแดง เขาไม่ควรที่จะออกทะเลไปทำประมง

หลักการทำงานของ Predictive AI ก็เป็นแบบเดียวกัน แต่ปัจจัยที่มันนำมาใช้ในการวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์ในอนาคตจะมีปริมาณข้อมูลเยอะกว่ามาก เช่น มีการนำความเร็วลม, ความเข้มของแสงแดด, ความชื้นในอากาศ, วัน, เดือน, เวลา ฯลฯ ที่ถูกเก็บสะสมมาเป็นเวลาหลายสิบปี

Predictive AI ทำงานอย่างไร ? (How does Predictive AI work ?)

ความแม่นยำ และประสิทธิภาพ ของโมเดล Predictive AI นั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพ และปริมาณของข้อมูลที่มันได้รับการฝึกฝน การจัดการกับข้อมูลอย่างเข้มงวด, การทำความสะอาดข้อมูลให้ปราศจากอคติ, การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล และการอัปเดตชุดข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ข้อมูลที่นำมาใช้ฝึกฝนโมเดลนั้นเชื่อถือได้ ซึ่งจะส่งผลโดยตรงต่อความแม่นยำของโมเดล Predictive AI

Predictive AI ทำงานโดยการอาศัยการวิเคราะห์ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ และ การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เพื่อหารูปแบบ และแนวโน้มความน่าจะเป็น ดังนั้น ยิ่งมีข้อมูลให้มันมากเท่าไหร่ การพยากรณ์ก็จะยิ่งแม่นยำขึ้นมากเท่านั้น

เลือกอัลกอริทึมที่ใช้ใน Predictive AI (Algorithm choice in predictive AI)

เมื่อเตรียมข้อมูลได้พร้อมแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จึงจะสามารถเริ่มฝึกฝนโมเดล Predictive AI ได้ โดยจะมีการนำอัลกอริทึมการเรียนรู้ต่าง ๆ มาใช้ เช่น การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression), ต้นไม้การตัดสินใจ (Decision Trees) และ โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) การเลือกใช้อัลกอริทึมชนิดไหนในการฝึกฝน ก็ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูล และประเภทของการพยากรณ์ที่ต้องการทำ

ภาพจาก : https://www.tierpoint.com/blog/predictive-ai/

โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)

งานไหนที่เกี่ยวข้องกับ AI งานนั้นมักมีโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เข้ามาเกี่ยวข้องเสมอ เพราะความสามารถในการเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้มันสามารถประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อน และทำการหาความสัมพันธ์เพื่อคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ เช่น การจดจำภาพ, การประมวลผลทางภาษา (NLP) รวมถึงการพยากรณ์แนวโน้ม หรือ Predictive AI ด้วยเช่นกัน

ภาพจาก : https://www.cloudflare.com/learning/ai/what-is-neural-network/

การถดถอยเชิงเส้น และการถดถอยโลจิสติกส์ (Linear and Logistic Regression)

การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) เป็นเทคนิคที่สามารถใช้ระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ในขณะที่การถดถอยโลจิสติกส์ (Logistic Regression) มีประโยชน์สำหรับงานที่เกี่ยวกับการจำแนก (Classification) เช่น การช่วยจัดประเภทข้อมูลออกเป็นกลุ่มให้มีความชัดเจน

ภาพจาก : https://www.ejable.com/tech-corner/ai-machine-learning-and-deep-learning/logistic-and-linear-regression/

เครื่องสนับสนุนเวกเตอร์ (Support Vector Machines)

Support Vector Machines (SVM) เป็นอีกหนึ่งเทคนิคสามารถใช้ในการจำแนกข้อมูล ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงในสถานการณ์ที่มีการแยกขอบเขตที่ชัดเจน โดย SVMs จะสร้างเส้นแบ่ง หรือ "Hyperplane" ที่แยกข้อมูลออกเป็นกลุ่มที่แตกต่างกันwได้อย่างชัดเจนมากยิ่งขึ้น

ภาพจาก : https://buffml.com/support-vector-machine/

ต้นไม้การตัดสินใจ (Decision Trees)

ต้นไม้การตัดสินใจ (Decision trees) เป็นเทคนิคประเมินผลลัพธ์ โดยการแยกข้อมูลออกเป็นกิ่งก้านตามคุณสมบัติของข้อมูล เพื่อช่วยปรับปรุงความแม่นยำในการจำแนกประเภทของข้อมูล

การจัดกลุ่มแบบ K-means (K-means Clustering)

เทคนิคการจัดกลุ่มแบบ K-means Clustering ใช้เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลตามความคล้ายคลึง ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ช่วยในการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล ทำงานดด้วยการจัดกลุ่มข้อมูลออกเป็นกลุ่ม ๆ ตามความคล้ายคลึงกัน โดยเทคนิคนี้จะแบ่งข้อมูลออกเป็น "k" แล้วสร้างจุดศูนย์กลางสำหรับกลุ่มตามจำนวนค่า k จากนั้นก็จัดข้อมูลแต่ละจุดไปยังตำแหน่งจุดศูนย์กลาง ทำแบบนี้ซ้ำไปเรื่อย ๆ จนกว่าค่าศูนย์กลางจะเกิดความคงที่ หรือคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด

ภาพจาก : https://medium.com/@JenniferPuspita/k-means-clustering-c0a645715231

ความหลากหลายของข้อมูล (Data diversity)

ไม่ว่าสูตรอัลกอริทึมที่เลือกใช้จะเป็นแบบไหนก็ตาม ในระหว่างการฝึกฝน โมเดลจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ และรูปแบบในข้อมูล เพื่อปรับพารามิเตอร์ (Parameters) ภายในของมัน เพื่อพยายามลดค่าความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่ทำนาย กับค่าจริงในชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน กระบวนการนี้ มักจะเป็นแบบวนซ้ำเพื่อปรับพารามิเตอร์ของมันซ้ำ ๆ ตามข้อผิดพลาดที่พบ จนกว่าจะถึงสถานะที่เหมาะสมมีค่าความคลาดเคลื่อนต่ำ

โมเดลที่ฝึกฝนด้วยข้อมูลที่มีความหลากหลาย และมีคุณภาพ มักจะมีประสิทธิภาพดีขึ้นในการพยากรณ์ นอกจากนี้ การเลือกใช้อัลกอริทึม และพารามิเตอร์ที่ตั้งไว้ระหว่างการฝึกฝน ก็สามารถส่งผลต่อความแม่นยำของโมเดลได้ เมื่อมีข้อมูลเพียงพอ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเรียนรู้ที่จะจัดเรียงข้อมูล และประมวลผลข้อมูล ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้น

การแสดงข้อมูลในมิติที่ต่ำลงใน Predictive AI (Embeddings in Predictive AI)

Predictive AI สามารถค้นหาข้อมูลภายในฐานข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว และมีประสิทธิภาพโดยใช้เทคนิค Embeddings วิธีการเก็บข้อมูลที่ช่วยให้ AI สามารถระบุความคล้ายคลึงกัน และความสัมพันธ์ได้

Embeddings สร้างขึ้นบน Unsupervised Neural Network Layers ซึ่งเลเยอร์ในโครงข่ายประสาทเทียมที่ทำงานโดยไม่มีการกำกับดูแล หรือข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (Labeled Data) เป้าหมายหลักของเลเยอร์นี้คือ การค้นหารูปแบบ และโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลโดยไม่มีข้อมูลล่วงหน้าเกี่ยวกับสิ่งที่ข้อมูลนั้นแสดงถึง Embeddings จะแปลงข้อมูลให้เป็นเวกเตอร์ ใช้หลักคณิตศาสตร์จัดกลุ่มข้อมูลที่สัมพัน ธ์กับข้อมูลอื่น ๆ ทั้งหมดที่มีอยู่ในชุดข้อมูล ทำให้ AI สามารถ "อ่าน" ข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมด เพื่อทำการพยากรณ์ได้อย่างรวดเร็ว

การอธิบายได้ และความโปร่งใส (Explainability and Transparency)

คุณสมบัติในการอธิบายที่มาของคำทำนาย และความโปร่งใสในโมเดล AI มีความสำคัญต่อการสร้างความไว้วางใจ และการปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายเป็นอย่างมาก AI ที่สามารถอธิบายให้ผู้ที่ใช้งานเข้าใจได้ว่า การพยากรณ์เกิดขึ้นอย่างไร ? และความโปร่งใส เป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถไว้วางใจในคำทำนายดังกล่าวได้ รวมถึงยังจำเป็นต่อการใช้งานบางประเภทที่มีความอ่อนไหว เช่น การเงิน และสุขภาพ ซึ่งต้องผ่านมาตรฐานทางกฏหมาย และจริยธรรม

Predictive AI แตกต่างจาก Generative AI อย่างไร ? (How is Predictive AI different from Generative AI ?)

หากต้องการเปรียบเทียบ Generative AI กับ Predictive AI ก็ต้องบอกว่าทั้งคู่เป็นเหมือนสาขาย่อยของ AI การเข้าใจความแตกต่างของพวกมันเป็นสิ่งสำคัญ

Generative AI เน้นที่การสร้างสรรค์ มันใช้อัลกอริทึมของ Machine Learning เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ, ภาพ, เพลง หรือวิดีโอตัวอย่างเช่น Generative AI สามารถสร้างภาพเหมือนจริงของคนที่ไม่มีอยู่จริง หรือเขียนบทความในหัวข้อที่ผู้ใช้กำหนด Prompt เข้าไปได้ 

ในทางกลับกัน Predictive AI จะเน้นไปที่การทำนายเหตุการณ์ในอนาคต มันวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตจำนวนมหาศาล เพื่อค้นหารูปแบบ และหาความสัมพันธ์ เพื่อนำผลลัพธ์มาใช้ในการพยากรณ์เกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป ยกตัวอย่างเช่น Predictive AI สามารถพยากรณ์พฤติกรรมของลูกค้า หรือคาดการณ์แนวโน้มตลาดได้ AI ประเภทนี้ จึงมีคุณค่าสำหรับธุรกิจที่ต้องการทำการตัดสินใจที่อิงข้อมูล และนำหน้าคู่แข่ง หรือจะในด้านที่ส่งผลต่อการเกษตร เช่น การพยากรณ์สภาพอากาศ

จะเห็นได้ว่า แม้ทั้ง Generative และ Predictive AI จะใช้อัลกอริทึม Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลเหมือนกันก็ตาม แต่เป้าหมาย และการใช้งานของพวกมันแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง Generative AI สร้างข้อมูลใหม่ ในขณะที่ Predictive AI ใช้ข้อมูลที่มีอยู่แล้ว เพื่อพยากรณ์ผลลัพธ์ในอนาคต 

ภาพจาก : https://www.linkedin.com/pulse/generative-vs-predictive-ai-prabal-singh/

ประวัติความเป็นมาของ Predictive AI (History of Predictive AI)

ในปี ค.ศ. 1965 (พ.ศ. 2508) กอร์ดอน มัวร์ (Gordon E. Moore) อดีตซีอีโอ และผู้ร่วมก่อตั้งบริษัทอินเทล เคยกล่าวว่า "เทคโนโลยีจะมีความเร็วเพิ่มขึ้นสองเท่า และมีราคาถูกลงครึ่งหนึ่งทุก ๆ สองปี" ถึงแม้ว่าในตอนนี้เราเริ่มจะมองเห็นกำแพงแล้ว แต่ข้อสมมุติฐานนี้ก็ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นความจริงมานานกว่า 60 ปี

ยืนยันได้จากความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของศักยภาพรประมวลผลของคอมพิวเตอร์ ผลพลอยได้ของความก้าวหน้านี้คือ โมเดลการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ เช่น Machine Learning และ Predictive AI แม้ว่าเทคนิคขั้นสูงเหล่านี้จะมีอายุเพียงประมาณหกสิบปี แต่แนวคิดที่มนุษย์วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคตนั้นจริง ๆ แล้ว สามารถย้อนกลับไปได้ตั้งแต่ช่วงศตวรรษที่ 17 ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ หรือต้นกำเนิดของ Predictive AI โดยสามารถแบ่งได้ออกเป็น 5 ยุค ดังต่อไปนี้

ยุคแรก การวิเคราะห์แบบพื้นฐาน (Basic Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตเกิดขึ้นจากการที่บริษัทประกันภัยแห่งหนึ่ง ต้องการหาความเสี่ยงเพื่อทำกำไรให้ได้มากที่สุด

ในปี ค.ศ. 1689 (พ.ศ. 2232) Lloyd บริษัทที่ประกอบธุรกิจประกันภัย ได้นำข้อมูลการเดินทางของเรือในอดีตมาใช้ประเมินความเสี่ยงของการเดินเรือ ข้อมูลเหล่านี้ถูกใช้ในการคาดเดา "สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น" เพื่อหาความเสี่ยงในการกำหนดค่าประกันภัย ต่อมาบริษัท Lloyd ก็ได้นำเทคนิคคาดการณ์ความเสี่ยงนี้ ไปใช้กับการรับประกันภัยทุกด้าน ภายหลังแนวคิดนี้ได้กลายเป็นหลักปฏิบัติโดยทั่วไปในอุตสาหกรรมประกันภัย

ภาพจาก : https://en.wikipedia.org/wiki/Lloyd's_of_London

ยุคสอง เกิดอะไรขึ้น ? (What Happened?)

ข้ามเวลาไปที่กลางศตวรรษที่ 20 หลังจากคอมพิวเตอร์ถูกประดิษฐ์ขึ้นมาได้ไม่นาน มีการเชื่อมโยงแนวคิด "เกิดอะไรขึ้น ?" เข้ากับ "สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น" ของบริษัท Lloyd

นำพาไปสู่การพัฒนาเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์เพื่อสร้างโมเดลพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมเชิงเส้น (Linear Programming) และการสร้างโมเดลเชิงคำนวณ (Computational Modeling) ซึ่งโมเดลเหล่านี้ได้กลายเป็นตัวขับเคลื่อนความก้าวหน้าทางธุรกิจในหลายอุตสาหกรรม

ในช่วงเวลาเดียวกันนี้ Arnold Daniels เขาเป็นอาสาสมัครในกองทัพอากาศของสหรัฐอเมริกา ถูกส่งไปปฏิบัติภารกิจที่อังกฤษ ทีมของเขาสร้างชื่อจากการที่มีบันทึกภารกิจมากกว่า 30 ภารกิจ ที่ไม่มีการสูญเสียจากการต่อสู้เลย ซึ่งเป็นสถิติที่น่าทึ่งมาก เมื่อผู้บังคับบัญชาสังเกตเห็นผลงานที่โดดเด่นของทีม กองทัพจึงจัดนักจิตวิทยาไปทำงานกับ Arnold Daniels เพื่อศึกษาสิ่งที่เขาทำให้ทีมนี้ประสบความสำเร็จได้มากขนาดนี้

หลังจาก Arnold Daniels กลับบ้านที่บอสตัน และเข้ารับการศึกษาชั่วคราวที่มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด เขาได้ร่าง Predictive Index ขึ้นมาเป็นครั้งแรก ภายหลังเปลี่ยนชื่อเป็น PI Worldwide เป็นหลักการที่ใช้วิเคราะห์เชิงพยากรณ์สำหรับในที่ทำงาน ตั้งแต่นั้นมา การประเมินพฤติกรรม Predictive Index Behavioral Assessment ซึ่งนำเสนอโดย Predictive Success Corporation ได้รับการศึกษาอย่างแพร่หลาย มันถูกตีพิมพ์ซ้ำหลายต่อหลายครั้ง มีกรณีศึกษาที่ได้รับการยอมรับกว่า 500 รายการ

ยุคสาม ทำไมมันถึงเกิดขึ้น ? (Why Did it Happen ?)

ในช่วงกลางทศวรรษ ค.ศ. 1970 (พ.ศ. 2513) การวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Phase) ได้พัฒนาไปอีกขั้น แทนที่จะเป็นเพียงแค่การคาดการณ์สิ่งที่เกิดขึ้น แต่จะเพิ่มการวิเคราะห์หาสาเหตุด้วยว่า "ทำไมมันถึงเกิดขึ้น ?" เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ และการเพิ่มประสิทธิผลของการทำนายอนาคต

สอดคล้องกับนี่เป็นช่วงเวลาที่เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ได้ก้าวกระโดดจากความสำเร็จในการพัฒนาไมโครโปรเซสเซอร์ (Microprocessor) และหน่วยความจำที่ราคาถูกลง ทำให้คนทั่วไปก็สามารถเข้าถึงคอมพิวเตอร์ได้ ช่วยให้ฟังก์ชันในการวิเคราะห์มีความฉลาดมากกว่าเดิม

ยุคสี่ จะเกิดอะไรขึ้น ? (What Will Happen ?)

ในช่วงปลายศตวรรษที่ 20 และต้นศตวรรษที่ 21 ถือเป็นช่วงเวลาที่อาจเรียกได้ว่าเป็นก้าวแรกของ การวิเคราะห์เชิงทำนาย มีการพัฒนาโมเดลคณิตศาสตร์ที่ใช้เทคนิคการถ่วงน้ำหนัก (Weighting Techniques) มาช่วยให้คะแนนชุดข้อมูล เพื่อทำงานร่วมกับโปรแกรมวิเคราะห์ ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเสนอแนะแนวทาง และทำนายผลลัพธ์ตามชุดของข้อมูลที่ถูกป้อนเข้าไปได้

ปัจจุบันเทคนิคนี้ยังสามารถเห็นได้ในโมเดลของ Predictive Index ซึ่งคะแนนพฤติกรรม และความสามารถทางปัญญาของผู้ทดสอบ จะถูกถ่วงน้ำหนัก และจัดอันดับตามความต้องการของตำแหน่ง 

ระยะห้า การเรียนรู้ของเครื่องจักร และอนาคต (Machine Learning and the Future)

ด้วยความเร็วในการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของคอมพิวเตอร์ ความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI และ Neural Network ทำให้ความสามารถของระบบคาดการณ์อนาคตสามารถทำได้โดยไม่จำเป็นต้องพึ่งพาการแทรกแซงของมนุษย์

ข้อดี และข้อสังเกตของ Predictive AI (Pros and Cons of Predictive AI)

สรุปเกี่ยวกับ Predictive AI (Predictive AI Conclusion)

หากเราวิเคราะห์แนวโน้มของ AI ในอนาคต เมื่อ Generative AI พัฒนาขึ้น การรวมความสามารถของ Generative AI และ Predictive AI อาจเริ่มผสมผสานกันมากกว่าในปัจจุบันนี้ที่ยังแยกออกจากกันอย่างชัดเจนอยู่ Predictive AI เก่งในการหาความสัมพันธ์ในกองข้อมูลที่มีอยู่แล้ว ส่วน Generative AI เก่งในการสร้างข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน หากทั้งคู่สามารถทำงานร่วมกเป็นหนึ่งเดียวกันได้ มันจะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมาก

ลองจินตนาการถึง AI ที่สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า, พนักงาน หรือตลาด ได้อย่างแม่นยำ สามารถนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ตัวเราอาจไม่เคยนึกถึงมาก่อน Predictive AI กำลังจะเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของธุรกิจ ตั้งแต่การทำงานอัตโนมัติ จนถึงการจำลองสถานการณ์ในอนาคต