เทคโนโลยีอันดับนำที่กำลังสร้างอนาคตของเรา

เทคโนโลยีอยู่ทุกที่ ไม่ว่าจะเป็นการแพทย์หรือการศึกษา ทุกแผนกถูกควบคุมและพัฒนาด้วยเทคโนโลยี แม้จะมีการปฏิรูปและพัฒนาหลายอย่างที่ช่วยทำให้ชีวิตสะดวกขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการศึกษาทางการแพทย์ ได้เห็นการเปลี่ยนแปลงสำคัญในแง่ของเทคโนโลยี นอกจากนี้ เกือบทุกภาคส่วนก็ได้รับการพัฒนาเทคโนโลยีเฉพาะตัวอย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม หากพูดถึงเทคโนโลยีที่ได้รับการพูดถึงและนิยมมากที่สุด คุณอาจต้องเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูล

วันนี้ เราจะพูดถึงเทคโนโลยียอดนิยมที่ปรากฏขึ้นในปีนี้เพื่อทำให้ชีวิตง่ายขึ้น:

1. การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)

การเรียนรู้เชิงลึก เป็นวิธีการสอนคอมพิวเตอร์ให้ทำสิ่งที่มนุษย์ทำได้โดยธรรมชาติ มันเหมือนจุดไฟมนุษย์ภายในคอมพิวเตอร์ที่ควรพฤติกรรมเหมือนมนุษย์ในสถานการณ์เฉพาะ การเรียนรู้เชิงลึกคือเทคโนโลยีพื้นฐานหลังรถขับเองที่อ่านป้ายหยุดและแยกคนเดินเท้าจากเสาไฟได้ เทคโนโลยีนี้ยังเป็นไดรเวอร์สำคัญของคุณสมบัติควบคุมด้วยเสียงในอุปกรณ์ต่างๆ เช่น มือถือ แท็บเล็ต ทีวี และแล็ปท็อป

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเทคโนโลยีที่ประสบความสำเร็จ โดยโมเดลคอมพิวเตอร์เรียนรู้ที่จะทำงานจัดประเภทจากข้อความ รูปภาพ และเสียง โมเดลเหล่านี้ถูกฝึกด้วยชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับขนาดใหญ่ และสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้น หากคุณกังวลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลคอมพิวเตอร์เหล่านี้ คุณต้องรู้ว่าโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถทำให้ได้ความแม่นยำระดับ State-of-the-art และบางครั้งแม้แต่เกินความแม่นยำและประสิทธิภาพของมนุษย์ ไม่มีความคลุมเครือเลยว่ามันทำให้เครื่องจักรน่าเชื่อถือเท่ามนุษย์ในแง่ของการทำงานและผลลัพธ์

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกบางครั้งเรียกว่า เครือข่ายประสาทเชิงลึก (Deep Neural Networks) เนื่องจากวิธีการเรียนรู้ใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาท หากคุณสงสัยว่าทำไมเรียกว่า "การเรียนรู้เชิงลึก" คุณควรทราบว่า "เชิงลึก" (Deep) หมายถึงจำนวนชั้นซ่อน (Hidden Layers) ทั้งหมดในเครือข่าย เครือข่ายประสาทแบบดั้งเดิมมีเพียง 2-3 ชั้นซ่อน ในขณะที่การเรียนรู้เชิงลึกอาจมีได้ถึง 150 ชั้นซ่อน

การทำงานของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกน่าทึ่ง เพราะมันเรียนรู้คุณลักษณะ (Features) โดยตรงจากข้อมูลโดยไม่ต้องการการแยกคุณลักษณะด้วยมือ (Manual Feature Extraction) สิ่งนี้เป็นไปได้เพราะโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกถูกฝึกด้วยชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับขนาดใหญ่และสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาท เครือข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Networks - ConvNet หรือ CNN) เป็นหนึ่งในเครือข่ายประสาทเชิงลึกยอดนิยมที่คอนโวลูชันคุณลักษณะที่เรียนรู้กับข้อมูลนำเข้า และใช้เลเยอร์คอนโวลูชัน 2D นี่คือสิ่งที่ทำให้สถาปัตยกรรมนี้เหมาะสมที่สุดสำหรับประมวลผลข้อมูล 2D เช่น รูปภาพ

2. ความจริงเสริม (Augmented Reality) และ ความจริงเสมือน (Virtual Reality)

การทำให้สิ่งที่เป็นไปไม่ได้กลายเป็นไปได้ คือสิ่งที่เทคโนโลยีเหล่านี้ทำอยู่ สำหรับความจริงเสริม (AR) มันเปิดทางใหม่ในการสื่อสารกับคอมพิวเตอร์ของคุณ AR ปรับปรุงประสบการณ์ของคุณให้มีความหมายมากขึ้นผ่านความสามารถในการโต้ตอบกับกราฟิกส์ที่สร้างโดยเครื่องจักรซึ่งถูกวางซ้อนบนความจริง อย่างง่ายๆ AR คือเทคโนโลยีที่ใช้กราฟิกส์คอมพิวเตอร์เพื่อเสริมสร้างสภาพแวดล้อมของคุณ

ใน AR เทคโนโลยีสังเกตและใช้สภาพแวดล้อมจริงของคุณเป็นแพลตฟอร์มและสร้างบนมัน ตัวอย่างเช่น จินตนาการว่าผนังห้องของคุณกลายเป็นหน้าจอใหญ่ หรือโต๊ะอาหารกลายเป็นกระดานมอโนโปลี ทั้งหมดเกิดขึ้นเพราะเทคโนโลยี AR ที่มีความสามารถสังเกตและ描绘วัตถุความเป็นจริงเป็นเสมือนบนหน้าจอของคุณ ตัวอย่างยอดนิยมของ AR ได้แก่ เกม Pokemon Go และฟิลเตอร์ Snapchat

ในทางกลับกัน ความจริงเสมือน (VR) เทคโนโลยีที่มีอำนาจสร้างโลกเสมือนของตัวเองเพื่อช่วยคุณสื่อสาร VR ต้องการอุปกรณ์ที่เหมาะสม เช่น หน้ากาก VR หรือแว่นตา VR ที่รับรองการมีอยู่ของคุณในโลกเสมือนที่สร้างขึ้น ความจริงเสมือนสามารถจดจ้างคุณได้โดยการกระตุ้นการได้ยินและการมองเห็นเป็นหลัก มันทำให้คุณเชื่อว่าคุณกำลังอยู่ในสภาพแวดล้อมที่แสดงให้คุณเห็น

แม้จะมีความแตกต่างมากระหว่าง AR และ VR แต่ข้อเท็จจริงร่วมกันคือ ทั้งสองใช้เทคโนโลยีเดียวกันเพื่อให้ประสบการณ์ที่ดีขึ้น การติดตามหัว (Head tracking) เป็นการเคลื่อนไหวหลักที่ทั้งสองปฏิบัติเพื่อกำหนดการเคลื่อนไหวจริงของคุณ แง่กำลังประมวลผล AR ใช้พลังน้อยกว่า VR เพราะไม่ต้องเรนเดอร์สภาพแวดล้อมที่ต่างกันทั้งหมด

3. ตัวเร่งกราฟิกส์ (Graphics Accelerator)

ตัวเร่งกราฟิกส์ เป็นชิปเซ็ตไมโครอิเล็กทรอนิกส์ที่ต่อกับเมนบอร์ดของคอมพิวเตอร์ เพื่อให้ได้การตอบสนองที่ดีกว่าและเร็วขึ้นในการโหลดภาพ ชิปเซ็ตนี้ต่อกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถออฟโหลด (Offload) การรีเฟรชและส่งภาพไปยังหน้าจอแสดงผล และการคำนวณภาพเอฟเฟกต์พิเศษ 3D และ 2D ตัวเร่งกราฟิกส์ ตามชื่อของมัน ทำให้กระบวนการแสดงภาพบนหน้าจอเร็วขึ้น ทำให้สามารถทำเอฟเฟกต์ที่ไม่เป็นไปได้ด้วยวิธีอื่น

เพื่อเข้าใจดีกว่า คุณอาจนำตัวอย่างเกมที่ต้องการการกระทำที่โดดเด่นมาใช้ หากชิปเซ็ตของคุณโหลดภาพโต้ตอบเหล่านี้บนหน้าจอไม่ทัน คุณจะไม่สามารถตอบสนองต่อเกมได้ทันเวลา เพื่อเร่งกระบวนการโหลดภาพเหล่านี้บนหน้าจอ ชิปเซ็ตตัวเร่งกราฟิกส์จึงถูกใช้ในคอมพิวเตอร์ ปัจจุบัน คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลส่วนใหญ่พร้อมกับตัวเร่งกราฟิกส์เหล่านี้ที่ให้ประสบการณ์เล่นเกมที่ดีกว่า สำคัญที่จะรู้ว่าตัวเร่งทุกตัวให้ Application Program Interface (API)

โดยรวม เทคโนโลยีเติบโตต่อไป และในบางช่วงเวลาของอนาคต คุณอาจพบว่าเทคโนโลยีปัจจุบันล้าสมัย แต่ การศึกษาและความพยายามปัจจุบันที่นำไปสู่การพัฒนาการประยุกต์ใช้ความรู้ทางวิทยาศาสตร์เฉพาะในภาคต่างๆ ต้องได้รับการชมเชย หากไม่มีเทคโนโลยีปัจจุบัน คุณไม่สามารถคิดจะไปไหนได้อีก หากคุณรู้เทคโนโลยีน่าสนใจอื่นๆ ที่อาจช่วยมนุษย์ โปรดแจ้งในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง