ธุรกิจ

สติปัญญาที่รายล้อมเราอยู่โดยที่เราไม่ทันรู้ตัว

ต่างจาก Alexa ที่ตอบสนองต่อคำสั่ง Ambient Intelligence ทำงานอย่างเงียบเชียบ โดยปรับสภาพแวดล้อมโดยที่คุณไม่ต้องทำอะไรเลย มูลค่าตลาดเพิ่มขึ้นจาก 18.44 พันล้านดอลลาร์ (ปี 2022) เป็น 100 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 เทอร์โมสตัทที่เรียนรู้การตั้งค่าของคุณ ร้านค้าที่จัดวางเลย์เอาต์ใหม่แบบเรียลไทม์ สำนักงานที่ปรับแสงและเสียงตามงานของคุณ ความเป็นส่วนตัว? การประมวลผลภายในเครื่อง ไม่มีพื้นที่จัดเก็บข้อมูลส่วนกลาง อนาคตของเทคโนโลยี? การมองไม่เห็น

Ambient AI เป็นเทคโนโลยีที่ทำงานเงียบๆ ในสภาพแวดล้อมโดยรอบ โดยปรับให้เข้ากับความต้องการของเราโดยไม่ต้องมีการโต้ตอบที่ชัดเจน

มันคืออะไรถ้าพูดแบบง่ายๆ?

ตาม การวิจัยของ Emergen ระบุว่า “Ambient Intelligence หมายถึงการผสานรวมเทคโนโลยีอัจฉริยะที่ตอบสนองได้เข้ากับสภาพแวดล้อมในชีวิตประจำวัน ช่วยให้พื้นที่สามารถปรับให้เข้ากับความต้องการของผู้ใช้ได้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีอินพุตที่ชัดเจน”

เทคโนโลยีนี้ใช้เซ็นเซอร์ AI IoT และการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อ:

  • การรับรู้สิ่งที่เกิดขึ้นในสิ่งแวดล้อม
  • การเรียนรู้จากนิสัยของมนุษย์
  • ตอบสนองโดยปรับสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์

ไม่เหมือนกับผู้ช่วยเสียงที่ต้องใช้คำสั่งที่ชัดเจน ปัญญาประดิษฐ์จะทำงานเบื้องหลัง ทำให้สภาพแวดล้อมมีความเป็นธรรมชาติและปรับแต่งได้ตามความต้องการมากขึ้น

เราใช้มันในชีวิตประจำวันกันอย่างไรบ้าง

ที่บ้าน

แกรนด์วิวรีเสิร์ช รายงานว่าความนิยมบ้านอัจฉริยะที่เพิ่มมากขึ้นเป็นหนึ่งในปัจจัยขับเคลื่อนหลักของการเติบโตของระบบอัจฉริยะแวดล้อม ระบบเหล่านี้ตรวจสอบและควบคุมการใช้พลังงานและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการขยะ ทำให้บ้านมีประสิทธิภาพและสะดวกสบายยิ่งขึ้น

ในร้านค้า

บทความใน Emergen Research ระบุว่า “สภาพแวดล้อมการขายปลีกกำลังใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับปรุงเค้าโครงร้านค้าแบบเรียลไทม์ตามรูปแบบการเคลื่อนไหวของลูกค้า โดยไม่จำเป็นต้องวิเคราะห์ด้วยตนเอง”

ในพื้นที่ทำงาน

ตามรายงานของ Grand View Research ระบุว่า “พื้นที่สำนักงานจะปรับแสง อุณหภูมิ และการตัดเสียงรบกวนอย่างละเอียดอ่อนตามประเภทของงานที่ทำ โดยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีอินพุตจากผู้ใช้โดยตรง”

เหตุใดจึงสำคัญในปี 2025

Grand View Research ประมาณการว่า "ตลาดข่าวกรองแวดล้อมทั่วโลกมีมูลค่าถึง 18,440 ล้านดอลลาร์ในปี 2022 และคาดว่าจะเติบโตในอัตราต่อปีแบบทบต้น 24.4% จนถึงปี 2030 ซึ่งคาดว่าจะเติบโตเกือบ 100,000 ล้านดอลลาร์"

การเติบโตนี้ขับเคลื่อนโดย:

  1. การเพิ่มขึ้นของโครงการเมืองอัจฉริยะ
  2. การขยายตัวของอุปกรณ์ IoT ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต
  3. ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับสภาพแวดล้อมที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืนด้านพลังงานมากขึ้น

บริษัทชั้นนำในภาคส่วน

Emergen Research ระบุบริษัทชั้นนำหลายแห่งในตลาดปัญญาประดิษฐ์:

  • Microsoft : โดดเด่นด้วย Azure IoT และ Azure Cognitive Services สำหรับการพัฒนาสภาพแวดล้อมที่เชื่อมต่อและอัจฉริยะ
  • ซีเมนส์ : ผสานรวม AI, IoT และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมอัจฉริยะที่ปรับตัวได้สำหรับธุรกิจและเมืองต่างๆ
  • ฮันนี่เวลล์ : ผู้นำด้านการบูรณาการเซ็นเซอร์ AI และระบบอัตโนมัติเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและความปลอดภัย
  • Schneider Electric : ผู้บุกเบิกโซลูชันพลังงานที่มีประสิทธิภาพและการพัฒนาฝาแฝดทางดิจิทัลสำหรับ การบำรุงรักษา เชิงคาดการณ์

การพิจารณาเรื่องความเป็นส่วนตัว

ประเด็นสำคัญของปัญญาประดิษฐ์แวดล้อมคือผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัว Grand View Research กล่าวถึงการพัฒนา "เทคนิค 'AI แวดล้อมที่รักษาความเป็นส่วนตัว' ซึ่งการประมวลผลจะเกิดขึ้นที่ขอบเครือข่าย (edge) โดยข้อมูลสำคัญจะถูกประมวลผลภายในเครื่องโดยไม่มีระบบจัดเก็บข้อมูลส่วนกลาง วิธีการเหล่านี้ยังคงรักษาประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์แวดล้อมไว้ พร้อมกับจัดการกับข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว"

อนาคต จะมองไม่เห็น ใช่ไหม?

จากผลการวิจัยพบว่า บริษัทที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในภาคส่วนนี้จะเป็นบริษัทที่ทำให้เทคโนโลยีกลายเป็นสิ่งที่มองไม่เห็น โดยสร้างสภาพแวดล้อมที่ตอบสนองความต้องการของมนุษย์อย่างชาญฉลาดโดยไม่ต้องสนใจ

ปัญญาประดิษฐ์รอบข้างถือเป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์พื้นฐาน ไม่ใช่การโต้ตอบกับเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่เป็นการอยู่ท่ามกลางเทคโนโลยีเพื่อพัฒนาชีวิตประจำวันของเราอย่างเงียบๆ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์โดยรอบ

ความแตกต่างระหว่าง Ambient AI กับผู้ช่วยเสียงอย่าง Alexa หรือ Siri คืออะไร?

ผู้ช่วยเสียงอย่าง Alexa และ Siri จำเป็นต้องมีการโต้ตอบที่ชัดเจน (เช่น พูดว่า "หวัดดี Siri" หรือ "Alexa") และตอบสนองต่อคำสั่งเฉพาะ ในทางกลับกัน Ambient AI จะทำงานอย่างต่อเนื่องเบื้องหลังโดยไม่ต้องมีคำสั่งที่ชัดเจน โดยจะปรับสภาพแวดล้อมให้เข้ากับความต้องการของผู้ใช้โดยอัตโนมัติผ่านเซ็นเซอร์และการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

ปัญญาประดิษฐ์โดยรอบมีอยู่ในบ้านของเราแล้วหรือยัง?

ใช่ อยู่ในช่วงเริ่มต้น ระบบต่างๆ เช่น เทอร์โมสตัทอัจฉริยะที่เรียนรู้อุณหภูมิที่คุณชอบ แสงไฟที่ปรับตามเวลาและพฤติกรรมของคุณ หรือตู้เย็นที่ตรวจสอบการบริโภคอาหาร ล้วนเป็นตัวอย่างของปัญญาประดิษฐ์ (Ambient Intelligence) ที่มีอยู่ในบ้านหลายหลังแล้ว จากข้อมูลของ Grand View Research พบว่าความนิยมในบ้านอัจฉริยะที่เพิ่มขึ้นเป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่ผลักดันการเติบโตของปัญญาประดิษฐ์ (Ambient Intelligence)

Ambient AI เกี่ยวข้องกับหุ่นยนต์อย่างไร?

AI แวดล้อมและหุ่นยนต์เป็นแนวทางที่เสริมกันสำหรับระบบอัตโนมัติ แม้ว่า AI แวดล้อมจะฝังตัวอยู่ในสภาพแวดล้อม (ผนัง เพดาน พื้น และเครื่องใช้ไฟฟ้า) แต่หุ่นยนต์ก็เป็นสิ่งมีชีวิตที่เคลื่อนที่ได้และสามารถโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมได้ ในอนาคตอันใกล้นี้ เราน่าจะได้เห็นการบูรณาการที่ใกล้ชิดยิ่งขึ้น: หุ่นยนต์ในบ้านจะทำงานร่วมกับระบบปัญญาประดิษฐ์แวดล้อม รับข้อมูลจากเซ็นเซอร์ที่กระจายอยู่ทั่วสภาพแวดล้อม เพื่อนำทางและทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์ดูดฝุ่นสามารถรับข้อมูลจากระบบสภาพแวดล้อมเกี่ยวกับบริเวณต่างๆ ในบ้านที่เพิ่งใช้งานและจำเป็นต้องทำความสะอาด

ความเสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัวของปัญญาประดิษฐ์แวดล้อมมีอะไรบ้าง

ความเสี่ยงหลักๆ ได้แก่ การรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลอย่างต่อเนื่อง การเฝ้าระวังโดยไม่ได้รับอนุญาตที่อาจเกิดขึ้น และการสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้โดยละเอียด Grand View Research ระบุว่า ข้อกังวลเหล่านี้นำไปสู่การพัฒนาเทคนิคที่ประมวลผลข้อมูลภายในอุปกรณ์โดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์กลาง ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว

AI รอบข้างสามารถช่วยเหลือคนพิการได้หรือไม่?

แน่นอน ปัญญาประดิษฐ์แวดล้อมมีศักยภาพอย่างมากในการปรับปรุงการเข้าถึงและความเป็นอิสระสำหรับผู้พิการ สภาพแวดล้อมที่ปรับให้เข้ากับความต้องการของผู้ใช้โดยอัตโนมัติสามารถให้การสนับสนุนเฉพาะบุคคลได้ เช่น การปรับแสงอัตโนมัติสำหรับผู้พิการทางสายตา ระบบสื่อสารแวดล้อมสำหรับผู้พิการที่ไม่สามารถสื่อสารด้วยคำพูด หรือสภาพแวดล้อมที่คาดการณ์และป้องกันสถานการณ์เสี่ยงสำหรับผู้พิการทางการเคลื่อนไหว

AI สามารถยั่งยืนด้านพลังงานได้แค่ไหน?

แม้ว่าระบบเหล่านี้จะต้องใช้พลังงานในการทำงาน แต่ก็ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานโดยรวมของสภาพแวดล้อมให้เหมาะสมที่สุด ยกตัวอย่างเช่น ระบบไฟส่องสว่างและเครื่องปรับอากาศอัจฉริยะ สามารถลดการใช้พลังงานได้อย่างมาก โดยการเปิดใช้งานเฉพาะเมื่อจำเป็นและปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมจริง งานวิจัยชี้ให้เห็นว่าการนำระบบอัจฉริยะแวดล้อมมาใช้อย่างแพร่หลายในเมืองอัจฉริยะอาจช่วยลดปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนในเมืองได้ โดยการปรับปรุงการใช้พลังงานของอาคารและระบบขนส่งให้เหมาะสมที่สุด

ปัญญาประดิษฐ์แวดล้อมจะพัฒนาอย่างไรในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า?

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เราน่าจะได้เห็นการบูรณาการที่มากขึ้นระหว่างระบบสิ่งแวดล้อมต่างๆ ที่ปัจจุบันทำงานแยกกัน เราจะเห็นความสามารถในการคาดการณ์ที่ดีขึ้น โดยระบบต่างๆ จะสามารถคาดการณ์ความต้องการได้แม่นยำยิ่งขึ้น วิวัฒนาการนี้น่าจะรวมถึงการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมส่วนบุคคลให้มากขึ้น ไม่เพียงแต่ขึ้นอยู่กับนิสัย แต่ยังรวมถึงสภาวะทางอารมณ์และร่างกายของผู้คน ซึ่งตรวจจับได้ผ่านเซ็นเซอร์ไบโอเมตริกแบบไม่รุกราน

ที่มา:

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

คู่มือซอฟต์แวร์ Business Intelligence ฉบับสมบูรณ์สำหรับ SMB

SMEs อิตาลี 60% ยอมรับว่ายังมีช่องว่างสำคัญในการฝึกอบรมด้านข้อมูล ขณะที่ 29% ไม่มีแม้แต่ตัวเลขเฉพาะเจาะจง ขณะที่ตลาด BI ของอิตาลีกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วจาก 36.79 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เป็น 69.45 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2034 (อัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีอยู่ที่ 8.56%) ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ SMEs กำลังจมอยู่กับข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ใน CRM, ERP และสเปรดชีต Excel โดยไม่ได้นำข้อมูลเหล่านั้นมาประกอบการตัดสินใจ ซึ่งใช้ได้กับทั้งผู้ที่เริ่มต้นตั้งแต่ต้นและผู้ที่กำลังมองหาการปรับปรุงประสิทธิภาพ เกณฑ์การคัดเลือกที่สำคัญ ได้แก่ ความสามารถในการใช้งานแบบลากและวางโดยไม่ต้องฝึกอบรมหลายเดือน ความสามารถในการปรับขนาดที่เติบโตไปพร้อมกับคุณ การผสานรวมกับระบบเดิมที่มีอยู่ ต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) ที่สมบูรณ์ (การติดตั้ง + การฝึกอบรม + การบำรุงรักษา) เทียบกับราคาใบอนุญาตเพียงอย่างเดียว แผนงานสี่ระยะประกอบด้วยวัตถุประสงค์ SMART ที่วัดผลได้ (ลดอัตราการยกเลิกบริการลง 15% ภายใน 6 เดือน) การจัดทำแผนผังแหล่งข้อมูลที่สะอาด (ข้อมูลขยะเข้า = ข้อมูลขยะออก) การฝึกอบรมทีมเกี่ยวกับวัฒนธรรมข้อมูล และโครงการนำร่องที่มีวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง AI เปลี่ยนแปลงทุกสิ่งทุกอย่าง ตั้งแต่ BI เชิงบรรยาย (สิ่งที่เกิดขึ้น) ไปจนถึงการวิเคราะห์เสริมที่เปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ การวิเคราะห์เชิงทำนายที่ประเมินความต้องการในอนาคต และการวิเคราะห์เชิงกำหนดที่แนะนำการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม Electe กระจายอำนาจนี้ให้กับ SMEs
9 พฤศจิกายน 2568

ระบบระบายความร้อน AI ของ Google DeepMind: ปัญญาประดิษฐ์ปฏิวัติประสิทธิภาพการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลอย่างไร

Google DeepMind ประหยัดพลังงานระบบทำความเย็นในศูนย์ข้อมูลได้ -40% (แต่ใช้พลังงานรวมเพียง -4% เนื่องจากระบบทำความเย็นคิดเป็น 10% ของพลังงานรวมทั้งหมด) โดยมีความแม่นยำ 99.6% และความผิดพลาด 0.4% บน PUE 1.1 โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก 5 ชั้น โหนด 50 โหนด ตัวแปรอินพุต 19 ตัว จากตัวอย่างการฝึกอบรม 184,435 ตัวอย่าง (ข้อมูล 2 ปี) ได้รับการยืนยันใน 3 สถานที่: สิงคโปร์ (ใช้งานครั้งแรกในปี 2016), Eemshaven, Council Bluffs (ลงทุน 5 พันล้านดอลลาร์) ค่า PUE ทั่วทั้งกลุ่มผลิตภัณฑ์ของ Google อยู่ที่ 1.09 เทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมที่ 1.56-1.58 ระบบควบคุมเชิงคาดการณ์ (Model Predictive Control) คาดการณ์อุณหภูมิ/แรงดันในชั่วโมงถัดไป พร้อมกับจัดการภาระงานด้านไอที สภาพอากาศ และสถานะของอุปกรณ์ไปพร้อมๆ กัน ความปลอดภัยที่รับประกัน: การตรวจสอบสองระดับ ผู้ปฏิบัติงานสามารถปิดใช้งาน AI ได้ตลอดเวลา ข้อจำกัดสำคัญ: ไม่มีการตรวจสอบอิสระจากบริษัทตรวจสอบบัญชี/ห้องปฏิบัติการระดับชาติ แต่ละศูนย์ข้อมูลต้องใช้แบบจำลองที่กำหนดเอง (8 ปี ไม่เคยนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์) ระยะเวลาดำเนินการ: 6-18 เดือน ต้องใช้ทีมสหสาขาวิชาชีพ (วิทยาศาสตร์ข้อมูล, ระบบปรับอากาศ (HVAC), การจัดการสิ่งอำนวยความสะดวก) ครอบคลุมพื้นที่นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูล: โรงงานอุตสาหกรรม โรงพยาบาล ศูนย์การค้า และสำนักงานต่างๆ ปี 2024-2025: Google เปลี่ยนไปใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวโดยตรงสำหรับ TPU v5p ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อจำกัดในทางปฏิบัติของการเพิ่มประสิทธิภาพ AI
9 พฤศจิกายน 2568

แซม อัลท์แมน และ AI Paradox: "ฟองสบู่เพื่อคนอื่น ล้านล้านเพื่อเรา"

"เราอยู่ในฟองสบู่ AI รึเปล่า? ใช่!" — แซม อัลท์แมน ประกาศการลงทุนมูลค่าล้านล้านดอลลาร์ใน OpenAI เขาพูดคำว่า "ฟองสบู่" ซ้ำสามครั้งภายใน 15 วินาที โดยรู้ดีว่ามันจะเป็นอย่างไร แต่จุดพลิกผันคือ เบซอสแยกแยะระหว่างฟองสบู่อุตสาหกรรม (ทิ้งโครงสร้างพื้นฐานที่ยั่งยืน) และฟองสบู่การเงิน (การล่มสลายไร้ค่า) ปัจจุบัน OpenAI มีมูลค่า 5 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีผู้ใช้งาน 800 ล้านคนต่อสัปดาห์ กลยุทธ์ที่แท้จริงคืออะไร? ลดกระแสโฆษณาลงเพื่อหลีกเลี่ยงกฎระเบียบ เสริมสร้างความเป็นผู้นำ ผู้ที่มีพื้นฐานที่มั่นคงจะประสบความสำเร็จ
9 พฤศจิกายน 2568

ทำไมคณิตศาสตร์ถึงยาก (แม้ว่าคุณจะเป็น AI ก็ตาม)

แบบจำลองภาษาไม่สามารถคูณได้ พวกมันจดจำผลลัพธ์ได้เหมือนกับที่เราจดจำค่าพาย แต่ไม่ได้หมายความว่าพวกมันมีความสามารถทางคณิตศาสตร์ ปัญหาอยู่ที่โครงสร้าง พวกมันเรียนรู้ผ่านความคล้ายคลึงทางสถิติ ไม่ใช่ความเข้าใจเชิงอัลกอริทึม แม้แต่ "แบบจำลองการใช้เหตุผล" ใหม่ๆ อย่าง o1 ก็ยังล้มเหลวในงานเล็กๆ น้อยๆ เช่น มันสามารถนับตัว 'r' ในคำว่า "strawberry" ได้อย่างถูกต้องหลังจากประมวลผลเพียงไม่กี่วินาที แต่ล้มเหลวเมื่อต้องเขียนย่อหน้าโดยที่ตัวอักษรตัวที่สองของแต่ละประโยคสะกดเป็นคำ เวอร์ชันพรีเมียมราคา 200 ดอลลาร์ต่อเดือนใช้เวลาสี่นาทีในการแก้ปัญหาสิ่งที่เด็กสามารถทำได้ทันที DeepSeek และ Mistral ยังคงนับตัวอักษรไม่ถูกต้องในปี 2025 วิธีแก้ปัญหาที่กำลังเกิดขึ้น? วิธีการแบบผสมผสาน แบบจำลองที่ชาญฉลาดที่สุดได้ค้นพบว่าเมื่อใดจึงควรเรียกใช้เครื่องคิดเลขจริง แทนที่จะพยายามคำนวณเอง การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์: AI ไม่จำเป็นต้องรู้วิธีทำทุกอย่าง แต่สามารถจัดสรรเครื่องมือที่เหมาะสมได้ พาราด็อกซ์สุดท้าย: GPT-4 สามารถอธิบายทฤษฎีลิมิตได้อย่างยอดเยี่ยม แต่กลับไม่สามารถแก้โจทย์การคูณที่เครื่องคิดเลขพกพามักจะแก้ได้อย่างถูกต้อง GPT-4 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการศึกษาคณิตศาสตร์ เพราะสามารถอธิบายด้วยความอดทนอย่างไม่มีที่สิ้นสุด ดัดแปลงตัวอย่าง และวิเคราะห์เหตุผลที่ซับซ้อนได้ หากต้องการการคำนวณที่แม่นยำ เชื่อเครื่องคิดเลขเถอะ ไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์