แมชชีนเลิร์นนิ่ง (Machine Learning) หรือ เอไอ (A.I.) อยู่รอบๆ ตัวเรา ทำงานผ่านซอฟต์แวร์ในโทรศัพท์ของเรา ในรถ และในบ้าน รวมถึงซอฟต์แวร์ที่เราใช้ทำงานอยู่ทุกวัน ซึ่งช่วยให้เราเข้าถึงข้อมูลเพื่อใช้ข้อมูลในการตัดสินใจเรื่องต่างๆ ได้ถูกต้องและรวดเร็วขึ้น

Machine Learning

Machine Learning The most remarkable technology in 2018

นับตั้งแต่อินเทอร์เน็ตเกิดขึ้นมาบนโลกนี้ ยังไม่มีเทคโนโลยีใดจะพลิกโฉมวงการได้เท่า แต่ในปี 2561 นี้ แมชชีนเลิร์นนิ่งจะเป็นตัวกำหนดความเป็นไปของเทคโนโลยี จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงการใช้ชีวิตและการทำงานของเราได้มากกว่าเทคโนโลยีใดๆ นับจากการเกิดขึ้นของอินเทอร์เน็ต

หากเราต้องการจะเข้าใจว่าทำไมจึงเป็นเช่นนั้น ก่อนอื่นเราต้องลืมคำกล่าวที่กระทบความรู้สึกเราเช่น “หุ่นยนต์จะทำให้เราตกงาน” ไปเสียก่อน เพราะนวัตกรรมและการใช้เครื่องไม้เครื่องมือต่างๆ เพื่อทำให้ชีวิตง่ายขึ้นเป็นเครื่องบ่งชี้ถึงการพัฒนามาตลอดจากอดีตถึงปัจจุบัน ผ่านการปฏิวัติต่างๆ ทั้งในยุคเกษตรกรรม และยุคอุตสาหกรรม

วันนี้เราอยู่ในยุคของการปฏิวัติข้อมูล แม้ความก้าวหน้าต่างๆ อาจทำให้บทบาทบางอย่างของผู้คนเปลี่ยนไป แต่ความรุดหน้าก็นำมาซึ่งการสร้างงาน ก่อให้เกิดรูปแบบทางธุรกิจ และอุตสาหกรรมใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง แมชชีนเลิร์นนิ่งจะช่วยเพิ่มศักยภาพของมนุษย์และช่วยให้เราดำเนินชีวิตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

จากผลสำรวจของการ์ทเนอร์ ภายในปี 2563 เทคโนโลยีด้าน AI จะได้รับการนำมาใช้ใน ผลิตภัณฑ์ด้านซอฟต์แวร์ใหม่ๆ เกือบทุกชิ้น ซึ่งถือเป็นช่วงเวลาชี้ชะตาของผู้ให้บริการด้านซอฟต์แวร์ และเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของธุรกิจต่างๆ ที่เป็นลูกค้าของผู้ให้บริการด้านซอฟต์แวร์นั้นๆ

การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญต่างๆ อาจถึงจุดพลิกผันด้วยหุ่นยนต์และรถยนต์ไร้คนขับ ซึ่งจะเป็นการพัฒนาหลักที่สำคัญต่อไปในอีกหลายปีข้างหน้า แต่ปัจจุบันแมชชีนเลิร์นนิ่งกำลังเปลี่ยนโลกรอบตัวเราอย่างสิ้นเชิง การที่แมชชีนเลิร์นนิ่งมีความสามารถในการลดเวลาการทำงาน

และเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจได้อย่างมากนี้อาจดูน่าสนใจน้อยกว่ารถยนต์ไร้คนขับ แต่ความสามารถเหล่านี้คือสิ่งที่จะทำให้แมชชีนเลิร์นนิ่งเป็นเทคโนโลยีที่กำหนดการเปลี่ยนแปลงแห่งยุคเลยทีเดียว ธุรกิจใดก็ตามที่หยุดอยู่กับที่จะไม่สามารถแข่งขันในตลาดได้เลย

Machine Learning

 

องค์กรต่างๆ ที่ใช้สมรรถนะของแมชชีนเลิร์นนิ่งจะก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็วจากการที่สามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพมากขึ้น  โดยปัจจุบันการใช้แมชชีนเลิร์นนิ่งกำลังเพิ่มมากขึ้นควบคู่กับการใช้คลาวด์คอมพิวติ้ง การผสมผสานและการทำงานร่วมกันของคลาวด์แอปพลิเคชั่น แพลตฟอร์มต่างๆ และโครงสร้างพื้นฐานได้อย่างลงตัว

เป็นสิ่งสำคัญมากต่อการเติบโตและประสิทธิภาพของแมชชีนเลิร์นนิ่ง เช่น องค์กรใช้แมชชีนเลิร์นนิ่งเพื่อรวบรวมข้อมูลให้มากที่สุด ทำให้ระบบไซโลหมดไป และวางระบบข้อมูลจากทั่วองค์กร รวมถึงระบบเครือข่ายต่างๆ ของตน

การพยายามที่จะนำแมชชีนเลิร์นนิ่งมาใช้ภายในองค์กรเหมือนการพยายามที่จะปลูกพืชในที่มืด อัลกอริทึ่มต่างๆ ที่จะใช้ขับเคลื่อนแมชชีนเลิร์นนิ่งจำเป็นต้องใช้ข้อมูลมหาศาลจากแหล่งต่างๆ มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไรแมชชีนเลิร์นนิ่งก็จะทำงานได้ชาญฉลาดมากขึ้นเท่านั้น และจะช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้อย่างมีศักยภาพมากขึ้น

การเติบโตและการใช้งานคลาวด์เทคโนโลยีอย่างเต็มที่ เป็นอีกเหตุผลหนึ่งที่จะทำให้ปี 2561 เป็นปีของแมชชีนเลิร์นนิ่ง คลาวด์เป็นหนึ่งในกลยุทธ์สำคัญด้านไอทีของธุรกิจเกือบทุกแขนง เป็นเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนองค์กรให้เปลี่ยนไปสู่ดิจิทัลและสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ตนมีอยู่

 

Machine Learning

หากบิ๊กดาต้าคือปัจจัยที่ทำให้เรามั่นใจว่าจะพบกับความสำเร็จอย่างงดงามจากการเปลี่ยนแปลงสู่ดิจิทัล และหากเปรียบคลาวด์เป็นฐานหลักในการสร้างการเปลี่ยนแปลงสู่ดิจิทัลแล้ว แมชชีนเลิร์นนิ่งก็คือเครื่องมือแรกที่พัฒนาและใช้งานได้อย่างแท้จริง เพื่อปลดล็อคความสำเร็จเหล่านั้นได้อย่างเหมาะสมกับการใช้งาน

กลยุทธ์มีความสำคัญที่สุด กุญแจสำคัญที่จะใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิ่งได้อย่างเต็มประสิทธิภาพคือการมองหาแอปพลิเคชั่นที่จะก่อให้เกิดมูลค่าเชิงกลยุทธ์ในระยะยาว ซึ่งเป็นรากฐานที่จะเปลี่ยนฟังก์ชั่นหรือกระบวนการสำคัญต่างๆ ภายในธุรกิจ มากกว่าที่จะให้คุณภาพหรือคุณลักษณะที่น่าประทับใจเพียงช่วงเวลาสั้นๆ เท่านั้น

การที่สามารถลดเวลาในการคาดการณ์ทางธุรกิจได้อย่างถูกต้องแม่นยำ มีผลต่อประสิทธิภาพในการวางแผนงาน การกำหนดงบประมาณและทรัพยากรของธุรกิจ แต่ทั้งหมดทั้งมวลนี้รวมกัน จะให้ผลตอบแทนทางการเงินที่สูงมากต่อบริษัท

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของแมชชีนเลิร์นนิ่งคือใช้งานได้เกือบจะไม่มีขีดจำกัด เมื่อใดก็ตามที่มีผลการประเมินจากการวิเคราะห์และการทำความเข้าใจข้อมูลอย่างรวดเร็วก็จะนำมาใช้งานได้หลากหลาย เมื่อใดก็ตามที่มีผลลัพธ์จากการระบุแนวโน้มหรือความผิดปกติต่างๆ ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

อาจมีผลต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างหนึ่งอย่างใด ไม่ว่าจะเป็นการวิจัยทางคลินิกไปจนถึงการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการรักษาความปลอดภัย

Machine Learning

 

ปัจจุบัน แมชชีนเลิร์นนิ่ง กำลังปฏิวัติการบริการลูกค้า

ลูกค้าเกือบทุกรายเผชิญกับคำถามจำนวนมากที่ตกอยู่ในสภาพที่ไม่สามารถแยกหมวดหมู่คำถามออกมาได้หมด แต่คำถามหลายประเภทสามารถคาดการณ์และตอบได้ง่ายๆ ด้วยการใช้แชทบอตต่างๆ ที่ขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิ่ง ช่วยให้สามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างถูกต้องเฉียบคม

ช่วยลดเวลาและลดความยุ่งยากให้กับลูกค้าและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำธุรกิจ นอกจากนี้ยังช่วยให้ฝ่ายให้บริการลูกค้ารับมือกับคำร้องเรียนที่เฉพาะเจาะจงและต้องการความช่วยเหลือจากคนเท่านั้น

ตัวอย่างที่ดูเหมือนจะจับต้องได้มากที่สุดเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิ่งคือการยกระดับวิธีการทำงานของคนให้มีประสิทธิภาพขึ้น แมชชีนเลิร์นนิ่งไม่ได้มาแทนที่คนแต่มันสามารถทำให้ผู้คนทำสิ่งต่างๆ ได้ดีขึ้น

หากจะมีความผิดพลาดใดเกิดจากแมชชีนเลิร์นนิ่ง ความผิดพลาดนั้นก็คือ การที่องค์กรละเลยและไม่สนใจนำแมชชีนเลิร์นนิ่งมาใช้ ปี 2561 จะเป็นปีที่ธุรกิจที่ยังไม่ได้ใช้แมชชีนเลิร์นนิ่งต่างมีพันธะที่จะเสาะหาและปลดล็อคอุปสรรค์ต่างๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิ่งสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธุรกิจตน

ที่มาของข้อมูล:


ส่วนขยาย

* บทความนี้เรียบเรียงขึ้นเพื่อวิเคราะห์ในแง่มุมที่น่าสนใจ ไม่มีวัตถุมุ่งเพื่อโจมตี หน่วยงานใดหน่วยงานหนึ่ง 
** Compose : ชลัมพ์ ศุภวาที (Editors and Reporters)
*** ขอขอคุณภาพประกอบจาก www.pexels.com
**** บทความจาก คริส เชลลีอา รองประธานอาวุโสและหัวหน้าสถาปนิก 
     คอร์เทคโนโลยีและคลาวด์ ออราเคิล เอเชีย แปซิฟิก

สามารถกดติดตาม ข่าวสาร และบทความทางด้านเทคโนโลยี ของเราได้ที่