Multimodal AI คืออะไร? รู้จักกับ AI ที่รองรับข้อมูลหลากหลายประเภท

ในโลกปัจจุบันที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว Multimodal AI เป็นหนึ่งในนวัตกรรมที่น่าสนใจ เพราะจากเดิมที่ AI มักจะทำงานกับข้อมูลประเภทเดียว ไม่ว่าจะเป็นตัวหนังสือ รูปภาพ หรือเสียง แต่ปัจจุบัน Multimodal AI สามารถเชื่อมโยงและประมวลผลข้อมูลหลากหลายประเภทพร้อมกัน บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับเทคโนโลยีนี้อย่างละเอียด ตั้งแต่ความหมาย หลักการทำงาน ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในชีวิตจริงและธุรกิจ

 

 

 

Multimodal AI คืออะไรกันนะ?

ระบบ Multimodal AI คือปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถรับและประมวลผลข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบพร้อมกัน เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ รวมถึงข้อมูลเซนเซอร์ต่าง ๆ ในขณะที่ AI แบบดั้งเดิมมักถูกฝึกฝนให้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เช่น ระบบจดจำใบหน้าที่ทำงานกับรูปภาพเท่านั้น หรือระบบประมวลผลภาษาที่ทำงานกับข้อความเท่านั้น แต่ Multimodal AI สามารถเชื่อมโยงข้อมูลทุกประเภทเข้าด้วยกัน ซึ่งจะทำให้เกิดความเข้าใจในบริบทที่สมบูรณ์กว่า AI รุ่นก่อน ๆ เปรียบเสมือนมนุษย์ที่เรียนรู้จากการมองเห็น ฟัง และสัมผัสไปพร้อมกัน

 

 

การทำงานของ Multimodal AI

รูปภาพจาก : addepto.com/blog/multimodal-ai-models-understanding-their-complexity/

 

 

การทำงานของปัญญาประดิษฐ์แนวคิดนี้เริ่มต้นจากการรวบรวมข้อมูลจากหลายโมดัลผ่านกระบวนการหลักดังนี้

 

Input Module 

ระบบที่ประกอบด้วยโครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถรับและประมวลข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ได้มากกว่าหนึ่งประเภท เช่น รูปภาพ เสียง ข้อความ และวิดีโอ

 

Fusion Module 

คือกระบวนการที่มีหน้าที่รวบรวม หาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่างประเภท และแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เข้ากันได้

 

Output Module การสร้างความเข้าใจแบบองค์รวม

ระบบจะสร้างผลลัพธ์จาก Multimodal AI เมื่อข้อมูลทั้งหมดถูกประมวลผล 

 

 

ตัวอย่างโมเดล AI ที่ใช้แนวคิด Multimodal 

 

GPT-4V (Vision)

สามารถวิเคราะห์ทั้งข้อความและรูปภาพ ทำให้สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับรูปภาพหรือสร้างเนื้อหาจากภาพได้

 

DALL-E

สร้างภาพจากคำอธิบายข้อความ เชื่อมโยงภาษากับภาพ

 

Gemini

โมเดลจาก Google ที่สามารถทำงานกับข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ

 

CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)

เรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างข้อความและรูปภาพ

 

 

การใช้งาน Multimodal AI ในชีวิตจริง

 

แนวคิด Multimodal AI ได้เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้น โดยมีตัวอย่างการใช้งานที่เห็นได้ชัดเจน ดังนี้

 

1. การค้นหาข้อมูลจากรูปภาพและเสียง

ปัจจุบันเราสามารถค้นหาข้อมูลโดยใช้รูปภาพหรือเสียง แทนที่จะพิมพ์คำค้นหา เช่น Google Lens ที่ให้เราถ่ายรูปสิ่งของแล้วค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งนั้น ไม่ว่าจะเป็นสถานที่ท่องเที่ยว อาหาร หรือผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ระบบจะวิเคราะห์รูปภาพพร้อมกับบริบทแวดล้อม แล้วให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องในทำนองเดียวกัน ฟีเจอร์ “Shazam” สามารถจดจำเพลงจากเสียงที่ได้ยินพร้อมแสดงชื่อเพลงและศิลปิน ซึ่งเป็นตัวอย่างของการเชื่อมโยงข้อมูลเสียงกับฐานข้อมูลเพลง

 

2. AI ผู้ช่วยอัจฉริยะที่รองรับหลายรูปแบบข้อมูล

ผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง Siri หรือ Google Assistant และ Alexa กำลังพัฒนาไปสู่ Multimodal AI มากขึ้น โดยสามารถเข้าใจคำสั่งเสียง แสดงผลเป็นภาพหรือข้อความ และโต้ตอบกลับมาในรูปแบบที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณถามเกี่ยวกับสภาพอากาศ ผู้ช่วยจะไม่เพียงแค่บอกอุณหภูมิ แต่ยังแสดงรูปภาพพยากรณ์อากาศ หรือเมื่อคุณสั่งให้ช่วยเปิดวิดีโอบนโทรทัศน์ ระบบสามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์อื่น ๆ เพื่อตอบสนองคำสั่งได้

 

3. การวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์

ในวงการแพทย์ Multimodal AI มีบทบาทสำคัญในการวินิจฉัยโรค โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น ภาพเอกซเรย์และภาพสแกน ประวัติการรักษา ผลการตรวจเลือดและการตรวจทางห้องปฏิบัติการ ข้อมูลจากอุปกรณ์ติดตามสุขภาพ ซึ่งระบบ AI จะเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านี้เพื่อช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรคได้แม่นยำขึ้น เช่น การตรวจหามะเร็งจากภาพถ่ายเซลล์ร่วมกับประวัติคนไข้ หรือการคาดการณ์ความเสี่ยงต่อโรคหัวใจจากหลายปัจจัยพร้อมกัน และที่ Yes Web Design Studio กำลังพัฒนาโซลูชัน Multimodal AI สำหรับธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นระบบ Chatbot ที่สามารถวิเคราะห์รูปภาพและข้อความพร้อมกันซึ่งทำให้ลูกค้าสามารถส่งรูปปัญหาที่พบ และได้รับคำแนะนำโดยไม่ต้องอธิบายยาว ๆ

 

จุดเด่นและข้อจำกัดของ Multimodal AI

 

ข้อดีของ Multimodal AI

 

ความเข้าใจบริบทที่ดีขึ้น 

การวิเคราะห์ข้อมูลหลายประเภทพร้อมกันช่วยให้ AI เข้าใจบริบทและความหมายที่ลึกซึ้งขึ้น เช่น การเข้าใจอารมณ์จากทั้งน้ำเสียงและคำพูด

 

ความยืดหยุ่นในการรับข้อมูล

ผู้ใช้สามารถสื่อสารกับ AI ได้หลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นการพิมพ์ พูด หรือแชร์รูปภาพ ทำให้การโต้ตอบเป็นธรรมชาติมากขึ้น

 

ช่วยในการตัดสินใจ

เมื่อมีข้อมูลจากหลายแหล่ง AI สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น เช่น ระบบรถยนต์ไร้คนขับที่ใช้ทั้งกล้อง เรดาร์ และเซนเซอร์อื่นๆ เพื่อตรวจจับสภาพแวดล้อม

 

แก้ปัญหาที่ซับซ้อน

ระบบ Multimodal AI สามารถแก้ปัญหาที่ต้องการข้อมูลหลายมิติได้ เช่น การวินิจฉัยโรคที่ต้องพิจารณาทั้งอาการ ผลตรวจ และประวัติคนไข้

 

ข้อจำกัดของ Multimodal AI

 

ใช้ทรัพยากรสูง

การฝึกฝน Multimodal AI ต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากที่มีความหลากหลาย ทำให้ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สูง

 

ความซับซ้อนในการออกแบบโมเดล

การออกแบบโมเดลที่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลหลายประเภท จึงจำเป็นต้องการเทคนิคการเรียนรู้ที่ซับซ้อน

 

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

เมื่อ AI เก็บและวิเคราะห์ข้อมูลหลากหลายประเภท จึงมีความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลมากขึ้น

 

ความแม่นยำและความน่าเชื่อถือ

การรวมข้อมูลจากหลายแหล่งอาจเพิ่มโอกาสเกิดข้อผิดพลาด เมื่อข้อมูลบางส่วนไม่สมบูรณ์หรือมีคุณภาพต่ำ

 

 

อนาคตของ Multimodal AI และแนวโน้มที่น่าจับตามอง

 

อนาคตของ Multimodal AI มีแนวโน้มที่น่าตื่นเต้น โดยคาดว่าจะเห็นการพัฒนาในด้านต่าง ๆ ดังนี้

 

การพัฒนา AI ที่เข้าใจและเรียนรู้แบบเป็นธรรมชาติมากขึ้น

ในอนาคต Multimodal AI จะมีความสามารถในการเรียนรู้และทำความเข้าใจข้อมูลใกล้เคียงกับมนุษย์มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการเรียนรู้จากการสังเกตจากประสบการณ์ ความเข้าใจบริบททางสังคมและวัฒนธรรมที่ซับซ้อนขึ้น สามารถโต้ตอบกับมนุษย์แบบเป็นธรรมชาติ มีการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีน้อยลง นอกจากนี้ เทคโนโลยี Foundation Models จะพัฒนาต่อยอดให้มีความสามารถในการทำงานกับข้อมูลหลากหลายประเภทมากขึ้น ทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้ Multimodal AI ทำได้ง่ายและมีประสิทธิภาพสูงขึ้น

 

แนวโน้มการใช้งาน Multimodal AI ในภาคธุรกิจ

ภาคธุรกิจ ในหลายภาคส่วน กำลังมองหาวิธีการนำ Multimodal AI มาประยุกต์ใช้เพื่อสร้างมูลค่าเพิ่ม โดยมีแนวโน้มที่น่าสนใจดังนี้ 

ด้านการตลาดและประสบการณ์ลูกค้า

ในอนาคตอาจมีระบบ Virtual Try-On ที่ลูกค้าสามารถทดลองสินค้าผ่านเทคโนโลยี AR พร้อมรับคำแนะนำที่เหมาะสม พร้อมการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าจากทั้งข้อความ เสียง และวิดีโอ รวมถึงระบบแชทบอทที่สามารถอ่านและวิเคราะห์เอกสาร รูปภาพ และการสนทนาเสียง

 

ด้านการผลิตและโลจิสติกส์ 

ตรวจสอบคุณภาพที่ใช้ทั้งภาพถ่าย เสียง และข้อมูลเซนเซอร์ด้วยหุ่นยนต์อัตโนมัติที่สามารถมองเห็น ได้ยิน และสัมผัส

 

ด้านการแพทย์และสุขภาพ

สามารถใช้ระบบวินิจฉัยโรคที่รวมข้อมูลจากการตรวจร่างกาย ประวัติคนไข้ และผลแล็บ ด้วยการใช้ผู้ช่วยเสมือนจริงสำหรับผู้สูงอายุที่สามารถสังเกตพฤติกรรม ฟังคำสั่ง และแจ้งเตือนได้

 

ซึ่ง Yes Web Design Studio เองเล็งเห็นโอกาสในการนำ Multimodal AI มาพัฒนาเว็บไซต์และแอปพลิเคชันที่ฉลาดมากขึ้น ตั้งแต่ระบบค้นหาสินค้าด้วยรูปภาพ ไปจนถึงแชทบอทที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลหลายรูปแบบเพื่อให้บริการที่ตรงใจลูกค้าที่ทักแชทเข้ามา

 

สรุป

Multimodal AI เป็นก้าวสำคัญของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจโลกและมนุษย์ได้ดีขึ้น ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลหลากหลายประเภทพร้อมกัน ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ ทำให้ AI สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและสร้างประสบการณ์ที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น และที่ Yes Web Design Studio เราไม่เพียงแค่ติดตามความก้าวหน้าของเทคโนโลยีนี้ แต่ยังนำมาประยุกต์ใช้ในการพัฒนาโซลูชันดิจิทัลที่ทันสมัยให้กับลูกค้า เราเชื่อว่า Multimodal AI จะเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าถึงและเข้าใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

 

หากธุรกิจของคุณกำลังมองหาวิธีการนำ Multimodal AI มาประยุกต์ใช้กับเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชัน ไม่ว่าจะเป็นระบบค้นหาอัจฉริยะ แชทบอทที่เข้าใจรูปภาพและข้อความ หรือระบบวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าแบบองค์รวม Yes Web Design Studio พร้อมที่จะช่วยคุณพัฒนาโซลูชันที่ตอบโจทย์ความต้องการทางธุรกิจ

 

Yes Web Design Studio เป็นบริษัทออกแบบเว็บไซต์ชั้นนำในประเทศไทยที่ให้บริการด้าน Web Design UX/UI Design SEO หรือ  Digital Marketing และ AI Solutions แบบครบวงจร เรามีประสบการณ์ในการพัฒนาเว็บไซต์และโซลูชันด้านเทคโนโลยีให้กับธุรกิจหลากหลายประเภท

 

 

 

Yes Web Design Studio
📞 Tel. : 096-879-5445
📲 LINE : @yeswebdesign
📧 E-mail : [email protected]
📍 Address : ชั้น 17 อาคารวิทยกิตติ์ ถนนพญาไท วังใหม่ ปทุมวัน กรุงเทพมหานคร 10330 (สถานี BTS สยาม)

 

 

 

ข้อมูลจาก

https://www.truedigital.com/post/