ประเภทของเทคโนโลยี AI ในปัจจุบัน แบ่งได้กี่ประเภทอะไรบ้าง?

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในปัจจุบัน แม้ยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา แต่ก็มีบทบาทสำคัญต่อชีวิตประจำวันของเราอย่างมาก การแบ่งประเภทของ AI สามารถทำได้หลายวิธี แต่การจำแนกตามความสามารถและขอบเขตการทำงานนั้นเป็นวิธีการที่เข้าใจได้ง่ายที่สุดและเป็นที่ยอมรับอย่างกว้างขวาง

โดยทั่วไป AI สามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทหลัก ได้แก่

1. AI แบบแคบ (Narrow AI หรือ Weak AI): ประเภทนี้เป็น AI ที่พัฒนาและใช้งานอย่างแพร่หลายที่สุดในปัจจุบัน มันถูกออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะด้านอย่างชำนาญ เช่น การแปลภาษา การจดจำเสียง การแนะนำสินค้า หรือการขับรถอัตโนมัติ AI แบบแคบจะเรียนรู้จากข้อมูลและทำนายผลลัพธ์เฉพาะที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ไม่สามารถคิดนอกกรอบหรือมีการตัดสินใจที่ซับซ้อนได้เช่นมนุษย์ ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำสินค้าออนไลน์จะวิเคราะห์ประวัติการซื้อของคุณเพื่อแนะนำสินค้าที่คุณอาจสนใจ แต่ระบบนี้ไม่สามารถตัดสินใจได้ว่าคุณต้องการสิ่งใดอีกนอกเหนือจากสินค้าที่อยู่ในฐานข้อมูล

2. AI ทั่วไป (General AI หรือ Strong AI): AI ประเภทนี้เป็นเป้าหมายหลักของการวิจัยในปัจจุบัน มันมีความสามารถในการเรียนรู้และแก้ไขปัญหาได้หลากหลายเหมือนมนุษย์ สามารถเข้าใจและโต้ตอบกับโลกโดยรอบได้อย่างอิสระ ยังไม่มีการพัฒนา AI ทั่วไปที่ใช้งานได้จริงในปัจจุบัน นักวิจัยกำลังพยายามสร้าง AI ที่สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์และปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ที่หลากหลายได้ นั่นหมายความรวมถึงการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนเช่นการจัดการความรู้และการตัดสินใจที่ซับซ้อน เป้าหมายสุดท้ายคือการพัฒนา AI ที่สามารถคิดและตัดสินใจด้วยตัวเองได้อย่างแท้จริง

3. AI ระดับสูง (Superintelligence AI): ระดับนี้เป็น AI ที่เหนือกว่าความสามารถของมนุษย์อย่างมาก ยังอยู่ในขั้นของการเป็นเพียงทฤษฎี มันเป็น AI ที่มีความสามารถในการเรียนรู้และคิดอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากกว่ามนุษย์อย่างกว้างขวาง มีความคิดเห็นแตกต่างกันว่า superintelligence AI เป็นสิ่งที่สามารถเกิดขึ้นได้จริงหรือไม่ และจะนำมาซึ่งผลกระทบอย่างไรต่อสังคมมนุษย์ในอนาคต การศึกษาและวิจัยในเรื่องนี้จึงสำคัญอย่างยิ่ง

ปัจจุบันเทคโนโลยี AI ที่ใช้งานได้จริงอยู่ในระดับ AI แบบแคบ เนื่องจากการพัฒนา AI ระดับสูงยังเป็นความท้าทายอย่างยิ่ง การพัฒนาและการใช้งาน AI แบบแคบมีส่วนสำคัญต่อการพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคม พร้อมกันนั้น ก็มีความจำเป็นที่จะต้องมีการศึกษาและวิจัยอย่างต่อเนื่องเพื่อให้เข้าใจถึงผลกระทบทั้งเชิงบวกและลบของ AI เพื่อเตรียมพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงในอนาคต