สหราชอาณาจักรปรับ Clearview AI เป็นเงิน 320 ล้านบาท ฐานใช้ภาพประชาชนให้บริการค้นหา

Information Commissioner’s Office (ICO) หน่วยงานกำกับดูแลข้อมูลส่วนบุคคลของสหราชอาณาจักรประกาศปรับบริษัท Clearview AI ฐานใช้ภาพประชาชนโดยไม่ได้รับอนุญาต โดยสั่งปรับ 7.5 ล้านปอนด์หรือ 320 ล้านบาท พร้อมกับสั่งให้หยุดดาวน์โหลดข้อมูลส่วนบุคคล และลบข้อมูลที่ดาวน์โหลดไปแล้วออกทั้งหมด

Clearview AI ดำเนินธุรกิจเก็บภาพใบหน้าจำนวนมากจากอินเทอร์เน็ตแล้วเปิดให้ลูกค้าค้นหาภาพใบหน้าได้ ลูกค้าของบริษัทมักเป็นหน่วยงานรัฐ

ทาง ICO ระบุว่าความผิดของ Clearview AI มีหลายประเด็น ได้แก่

• ไม่แจ้งประชาชนถึงการใช้งานข้อมูลอย่างเปิดเผย ทำให้เจ้าของข้อมูลไม่ตระหนักว่าข้อมูลอาจถูกใช้งานไปค้นหาใบหน้า
• ไม่มีเหตุจำเป็นตามกฎหมายในการเก็บข้อมูลส่วนบุคคล
• ไม่มีกระบวนการขอให้หยุดเก็บข้อมูล
• เมื่อเจ้าของข้อมูลขอตรวจสอบข้อมูลก็ยิ่งขอข้อมูลส่วนบุคคลเพิ่มเติม

ตอนนี้ Clearview AI เก็บภาพบุคคลไปแล้วกว่าสองหมื่นล้านภาพจากทั่วโลก ทาง ICO ระบุว่าข้อมูลเช่นนี้ไม่ใช่แค่การค้นหาตัวตนแต่ยังสามารถตรวจสอบพฤติกรรมบุคคลในภาพด้วย

ที่มา – ICO

ภาพตัวอย่างหน้าจอค้นหาใบหน้าของ Clearview AI

Topics: 

Clearview AI

Privacy

Image Recognition

from:https://www.blognone.com/node/128626

[รีวิว] งาน AI Open Day Thailand 2019 เมื่อหัวเว่ยขน AI จากจีนมาให้ชมกันฟรีๆ ในไทย

ในช่วงวันที่ 28 มกราคม 2019 – 1 กุมภาพันธ์ 2019 นี้ ทางหัวเว่ยได้จัดงาน AI Open Day Thailand 2019 เพื่อจัดแสดงเทคโนโลยีด้าน AI ของตนเอง พร้อมจำลอง Use Case ต่างๆ ที่เกิดขึ้นจริงแล้วในประเทศจีนมาให้เราได้รับชม เพื่อเป็นแนวทางในการประยุกต์นำเทคโนโลยีเหล่านั้นมาใช้งานในประเทศไทย ซึ่งทางทีมงาน TechTalkThai ก็มีโอกาสได้ไปเข้าร่วมชมงานครั้งนี้มา และก็ประทับใจค่อนข้างมากทีเดียวกับเทคโนโลยีต่างๆ ที่นำมาจัดแสดง จึงขอสรุปเรื่องราวที่น่าสนใจให้ผู้อ่านทุกท่านได้อ่านกันดังนี้ครับ

** หมายเหตุ: สำหรับผู้ที่สนใจ สามารถลงทะเบียนเข้าร่วมงานสัมมนานี้ได้ฟรีๆ ทันทีที่ https://varpevent.com/e/2019/huawei/cloud-ai-day/ ครับ ตอนนี้ยังพอมี Slot ว่างเหลืออยู่บ้าง โดยในแต่ละวันจะแบ่งออกเป็นช่วงเช้าและบ่าย ซึ่งแต่ละช่วงจะมีเนื้อหาเหมือนกัน ดังนั้นผู้เข้าร่วมงานจึงสามารถเลือกช่วงเวลาที่ตนเองสะดวกได้โดยตรงในหน้าลงทะเบียนครับ

ดร.พิเชฐ ดุรงคเวโรจน์ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม มาเยี่ยมชมงานในครั้งนี้

ลงทะเบียนเข้าร่วมงานด้วยใบหน้า ให้ AI ทำ Face Recognition

ตั้งแต่ก้าวแรกก่อนเข้าร่วมงานนั้น Huawei ก็ได้ตั้งบูธสำหรับให้ AI จดจำใบหน้าของผู้เข้าร่วมงานเอาไว้ เพื่อแสดงถึงแนวโน้มใหม่ในอนาคตที่ขั้นตอนการลงทะเบียนเข้าร่วมงานต่างๆ นั้นจะเปลี่ยนแปลงไป จากการลงทะเบียนด้วยเอกสารหรือการพิมพ์ข้อมูลทั่วๆ ไป เสริมด้วยการใช้ AI จดจำใบหน้าเพื่อผูกรวมข้อมูลใบหน้าเข้ากับข้อมูลการลงทะเบียนอื่นๆ

การมีข้อมูลใบหน้าของผู้เข้าร่วมงานนั้น ยังส่งผลทำให้ผู้จัดงานสามารถติดตามพฤติกรรมของผู้เข้าร่วมงานแต่ละคนได้ ด้วยการติดตั้งกล้องอัจฉริยะเหล่านี้เอาไว้ทั่วบริเวณงาน และคอยติดตามว่าผู้เข้าร่วมงานแต่ละคนใช้เวลาอยู่กับพื้นที่ส่วนไหนของงาน รวมถึงหากมีกิจกรรมใดๆ ให้ร่วมสนุกก็สามารถใช้ใบหน้าของผู้เข้าร่วมงานระบุตัวตนได้ทันที ก็ถือเป็นสิ่งที่น่าสนใจไม่น้อยทีเดียวครับ

จะรับกาแฟก่อนเข้าชมงาน ต้องทำมือรูปหัวใจกันก่อน

การปรับนำเทคโนโลยี AI มาใช้สร้างกิจกรรมสนุกๆ นั้นก็เป็นไปได้ โดยในงานนี้ Huawei ได้จัดบูธแจกกาแฟฟรี โดยมีเงื่อนไขว่าผู้ที่อยากทานกาแฟจะต้องไปยืนหน้า Tablet แล้วทำมือรูปหัวใจก่อน จึงจะสามารถลงทะเบียนเพื่อรับกาแฟฟรีได้ แน่นอนว่าแนวคิดนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้อีกหลากหลาย ไม่เพียงแต่การกำหนดท่าทางเท่านั้น แต่การนำสินค้าที่มีตราโลโก้ของแบรนด์มาแสดง หรือเงื่อนไขอื่นๆ นั้นก็เป็นไปได้ทั้งสิ้นด้วยเทคโนโลยี AI

Huawei กับกลยุทธ์ Full-stack AI พัฒนาเทคโนโลยีตั้งแต่ Hardware จนถึง Application เองทั้งหมด

Huawei ได้ออกมาเล่าถึงการพัฒนาเทคโนโลยีในฝั่ง AI ของตนเองว่าทาง Huawei นั้นให้ความสำคัญกับเทคโนโลยี AI เป็นอย่างมาก และในมุมของ Huawei เองที่มีทั้งเทคโนโลยีในฝั่งของอุปกรณ์ Endpoint อย่าง Smartphone และ Notebook รวมกับเทคโนโลยีฝั่ง Data Center อย่าง Server หรือ Cloud ซึ่งมีภาพครบทั้ง Hardware และ Software อีกทั้่งยังมีพื้นฐานด้านการวิจัย คิดค้น และพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ จากธุรกิจระบบ IT Infrastructure ทั้งสำหรับผู้ให้บริการสัญญาณโทรศัพท์และระดับองค์กร ก็ทำให้ Huawei สามารถก้าวเข้าสู่ตลาดของ AI ได้ไม่ยาก

ทาง Huawei นั้นได้ทำการพัฒนาชิป AI ของตนเองเพื่อใช้ในการประมวลผลประสิทธิภาพสูงได้ โดยชิปดังกล่าวนี้จะใช้สถาปัตยกรรม Da Vinci และมีชิปในฝั่ง Data Center ที่ชื่อว่า Huawei Ascend 910 ซึ่งใช้เทคโนโลยี 7nm ในการผลิต และมีความเร็วในการประมวลผล FP16 สูงถึง 256 TeraFLOPS ต่อชิป ในขณะที่สำหรับฝั่งอุปกรณ์ Mobile และ IoT นั้นจะมีชิป Huawei Ascend 310 ซึ่งใช้เทคโนโลยี 12nm และมีความเร็วในการประมวลผล FP16 อยู่ที่ 8 TeraFLOPS

ชิปเหล่านี้ถือเป็นหัวใจสำคัญของ Huawei ในการรุกตลาด AI ทีเดียว เพราะชิปเหล่านี้จะเป็นตัวประมวลผลหลักที่ทำให้ AI Application สามารถเกิดขึ้นได้ในทุกที่ ผสานไปกับแนวคิดของ Internet of Things (IoT) ในขณะที่ยังจะช่วยเร่งพลังประมวลผลในฝั่ง Data Center โดยยังคงประหยัดพลังงานได้อยู่

ในแง่ของระดับ Software นั้น Huawei เองก็มี Platform สำหรับต่อยอดในการพัฒนาระบบ AI บน Cloud มากมาย เช่น ModelArts และ HiLens ซึ่งก็จะช่วยให้ภาคธุรกิจนั้นสามารถประยุกต์ใช้ระบบ AI ในธุรกิจของตนเองในแง่มุมที่ต้องการได้ง่าย

อีกจุดเด่นหนึ่งของ Huawei Cloud ที่น่าสนใจก็คือการที่ Huawei ลงทุนเปิด Cloud Data Center ในเมืองไทยโดยตรง ดังนั้นธุรกิจไทยจึงสามารถเลือกใช้ Huawei Cloud ได้โดยไม่ต้องกังวลว่าข้อมูลจะต้องถูกรับส่งออกไปยังต่างประเทศเหมือนการใช้บริการ Cloud อื่นๆ ทำให้สามารถประหยัด Bandwidth และตอบโจทย์ด้านการทำ Compliance ได้เป็นอย่างดี

พาชมสนามบินแห่งอนาคต ใช้ใบหน้าควบคู่กับ Passport เพื่อความสะดวกและความปลอดภัย

ถัดมาทีมงาน TechTalkThai ก็ได้ไปรับชมการจำลองสนามบินของ Huawei ที่ได้นำ AI เข้ามาใช้ช่วยอำนวยความสะดวกกันครับ โดยก้าวแรกที่เข้าไปเราจะได้เห็นการทดสอบผูกใบหน้าเข้ากับ Passport โดยผู้โดยสารจะสามารถทำการสอด Passport เข้าไปยังเครื่องอ่าน และหันหน้าให้กล้องทำการจดจำใบหน้าของเรา ทำให้การเดินเข้าออกพื้นที่ต่างๆ ของสนามบินนั้น สามารถเกิดขึ้นได้อย่างปลอดภัยและมีการติดตามอยู่เสมอว่าใครไปที่ไหน และผู้โดยสารก็สามารถรับบริการต่างๆ ของสนามบินได้ทันทีโดยใช้เพียงแค่ใบหน้าเท่านั้น เช่น การตรวจสอบข้อมูลของเที่ยวบิน เป็นต้น

ในขณะเดียวกัน เจ้าหน้าที่สนามบินเองก็สามารถใส่แว่น Augmented Reality ที่เชื่อมต่อกับโทรศัพท์ Smartphone เพื่อทำการตรวจสอบใบหน้าของเจ้าหน้าที่หรือผู้โดยสารแต่ละคนแบบ Real-time ได้เสมอว่าเป็นใคร มีข้อมูลอยู่ในฐานข้อมูลหรือไม่ หรือเมื่อตรวจสอบกับฐานข้อมูลอาชญากรแล้วมีความเกี่ยวพันกันอย่างไร ทั้งหมดนี้จะช่วยให้การรักษาความปลอดภัยในสนามบินถูกยกระดับขึ้นไปอีกขั้นหนึ่งได้

ป้องกันความเสียหายในการจัดส่งสินค้าในวงการ Logistics ด้วย AI

จากนั้นทีมงานก็ได้รับชมโซลูชันด้านระบบ Logistics ที่เกิดขึ้นในประเทศจีน ซึ่งธุรกิจ Logistics ในจีนนั้นถือว่าเป็นธุรกิจที่มีขนาดใหญ่มากจากแนวโน้มด้าน E-Commerce ที่เติบโตอย่างรวดเร็วและรุนแรงในช่วงที่ผ่านมา

สิ่งที่ธุรกิจจีนมองสำหรับ Logistics นั้นก็คือการปรับปรุงคุณภาพของการส่งสินค้าและลดต้นทุนให้ต่ำลง โดยปัญหาใหญ่ปัญหาหนึ่งก็คือการที่สินค้าหรือหีบห่อต่างๆ ที่มีการรับส่งนั้นเกิดความเสียหายจากการที่พนักงานโยนกล่องสินค้าหรือขนย้ายแบบไม่ระมัดระวัง ทำให้ในช่วงแรกเริ่มนั้นธุรกิจเหล่านี้จำเป็นจะต้องติดตั้งกล้องวงจรปิดเอาไว้ทั่วทุกมุม และมีเจ้าหน้าที่คอยเฝ้าดูอยู่ตลอดเวลา ซึ่งถึงแม้จะได้ผลดี แต่ค่าใช้จ่ายด้านบุคลากรที่จะต้องมาตรวจสอบนี้ก็สูงไม่ใช่น้อย

AI ได้กลายเป็นเทคโนโลยีที่ถูกนำมาใช้เพื่อแก้ปัญหานี้ โดย Huawei ได้ทำการ Train ระบบให้เรียนรู้จากภาพได้ทันทีว่ามีการโยนกล่องสินค้าหรือมีการใช้ความรุนแรงกับสินค้าเกิดขึ้นหรือไม่ ถ้ามีก็ให้ทำการบันทึกภาพและบรรยายเหตุการณ์พร้อมให้คะแนนความรุนแรงทันที ระบบนี้ช่วยให้ธุรกิจ Logistics จีนยังคงควบคุมคุณภาพการทำงานของพนักงานได้ โดยอาศัยพนักงานในการตรวจสอบลดน้อยลงเป็นอย่างมาก และทำให้สามารถติดตั้งกล้องให้ครอบคลุมได้มากยิ่งขึ้น

ใช้ OCR ผสาน AI วิเคราะห์ข้อมูลในบัตรประชาชน เพื่อบันทึกลงในระบบได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

อีกบูธหนึ่งที่ถูกจัดแสดงและได้รับความสนใจก็คือระบบ OCR ที่ฉลาดยิ่งขึ้นด้วย AI ซึ่งทาง Huawei ได้นำมาใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในบัตรประชาชนและนำมาบันทึกลงระบบต่างๆ โดยอัตโนมัติ ถึงแม้ว่าตรงนี้ฟังดูแล้วเหมือนจะธรรมดาแต่ความน่าสนใจนั้นถูกซ่อนอยู่ในรายละเอียดเบื้องหลังของระบบครับ

โดยปกติแล้วเทคโนโลยี OCR นั้นจะทำการแปลงตัวอักษรในไฟล์ภาพออกมาเป็นข้อความเพื่อให้เราสามารถนำไปใช้ต่อในระบบอื่นๆ ได้ แต่ปัญหาที่เราพบเจอกันในการใช้งานจริงนั้นก็มีด้วยกันหลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของการที่ฟอนต์ตัวอักษรเปลี่ยนไปจน OCR ไม่สามารถทำงานได้อย่างแม่นยำ, การเปลี่ยนแปลง Format และตำแหน่งของข้อมูลต่างๆ ในเอกสารก็ทำให้ต้องมีการตั้งค่าการทำงานของระบบใหม่, การอ่านข้อมูลที่เป็นลายมือขาดความแม่นยำ และหากเกิดกรณีข้อมูลผิดพลาด ก็ต้องมีเจ้าหน้าที่มาคอยแก้ไขให้เอง

สิ่งที่ Huawei ได้นำ AI เข้ามาเสริมเพื่อแก้ไขปัญหานั้นก็คือปัญหาข้างต้นดังกล่าว AI จะทำให้การอ่านเอกสารด้วย OCR มีความชาญฉลาดมากขึ้น ระบบสามารถเข้าใจได้ว่าเนื้อหาลักษณะนี้คือข้อมูลที่ควรถูกบันทึกลง Field ไหน อีกทั้งในการใช้งานจริงที่เมียนมาร์ AI ของ Huawei เองก็ช่วยให้ OCR สามารถอ่านเอกสารที่เป็นลายมือ และบันทึกลงฐานข้อมูลโดยอัตโนมัติได้สำเร็จมาแล้ว

วิเคราะห์การจราจรทั่วเมืองด้วยภาพจากกล้อง และ Optimize การจัดการสัญญาณไฟเขียวไฟแดงโดยอัตโนมัติ

สำหรับเมืองขนาดใหญ่ที่มีการจราจรคับคั่ง Huawei นั้นก็ใช้กล้องในการจับภาพบนท้องถนนและสี่แยกทั้งหมดเพื่อนำข้อมูลปริมาณรถยนต์มาใช้ทำการวิเคราะห์การเปิดสัญญาณไฟจราจรให้เหมาะสมกับสภาพท้องถนนจริงๆ โดยอัตโนมัติ ทำให้การจราจรนั้นเป็นไปได้อย่างราบรื่น และปรับเปลี่ยนนโยบายการจัดการกับไฟสัญญาณได้ตามสภาพการใช้งานที่เกิดขึ้นบนท้องถนนจริงๆ

ในขณะเดียวกัน การติดตามข้อมูลรถยนต์นั้นก็ยังสามารถทำได้ในเชิงลึก ตั้งแต่สี ป้ายทะเบียน และระบุตัวตนคนที่ข้ามถนน ข้อมูลเหล่านี้เองก็ยังสามารถนำไปใช้วิเคราะห์ต่อในภายหลังได้อีก เช่น การทำความเข้าใจพฤติกรรมและเส้นทางการสัญจรของประชาชน เพื่อนำไปใช้แก้ปัญหาการจราจรในภาพใหญ่ขึ้นไปอีก หรือการจัดการกับคนที่ทำผิดกฎจราจรได้อย่างชัดเจนและรวดเร็วยิ่งขึ้น เป็นต้น

เมื่อข้อมูลภาพและวิดีโอคือหัวใจสำคัญของ AI การจัดการกับการรับส่งข้อมูลเหล่านี้ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นก็เป็นเรื่องสำคัญ

จะเห็นได้ว่าเทคโนโลยีที่นำมาจัดแสดงส่วนใหญ่นั้นเป็นการใช้ภาพจากกล้องวิดีโอมาวิเคราะห์ทั้งสิ้น เนื่องจากการใช้ภาพนี้มีข้อดีในแง่ของการที่ติดตั้งใช้งานจริงได้ง่าย และไม่ต้องมีอุปกรณ์เสริมใดๆ ติดตั้งที่เป้าหมายที่เราต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเลย แต่แน่นอนว่าการใช้ภาพและวิดีโอในการวิเคราะห์ภายในระบบ AI ทั้งหมดนี้ ก็ย่อมต้องตามมาด้วยข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ต้องรับส่งแน่นอน

Huawei นั้นนอกจากจะมีชิป AI ขนาดเล็กสำหรับติดตั้งใช้งานในอุปกรณ์ Embedded Device หรือกล้องได้แล้ว ก็ยังมีการพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อลดขนาดข้อมูลของภาพและวิดีโอที่ต้องรับส่งด้วย เพื่อตอบโจทย์กรณีที่ต้องมีการส่งข้อมูลเหล่านี้ไปจัดเก็บและประมวลผลที่ Data Center หรือ Cloud อื่นๆ

เทคโนโลยีที่ Huawei นำมาจัดแสดงในหมวดนี้มีด้วยกัน 2 ส่วน ได้แก่ เทคโนโลยีการแปลงวิดีโอความละเอียด 2K ให้กลายเป็น 4K เพื่อให้มีความคมชัดและสวยงามมากขึ้น ไม่ต้องถ่ายภาพ 4K ส่งมาทั้งหมดตั้งแต่ตัวกล้อง และเทคโนโลยีในการบีบอัดภาพแบบใหม่ โดยเน้นการเก็บรายละเอียดของภาพส่วนที่ถูกโฟกัส และลดความละเอียดของภาพในส่วนที่ไม่ได้ถูกโฟกัสลง ทำให้ขนาดของวิดีโอนั้นๆ มีความเล็กลงเป็นอย่างมากในแต่ละเฟรม

สรุป คุ้มค่ามากกับการเดินชม 30 นาที

โดยปกติเวลาไปงาน IT เรามักจะได้เห็นเฉพาะ Hardware หรือหน้าจอนิ่งๆ มาจัดแสดงกัน แต่ในงานนี้เราได้เห็น Demo ของที่มีการใช้งานจริงเกิดขึ้นในจีนแล้วให้ได้สัมผัสและสอบถามทางทีมงาน Huawei Cloud กันโดยตรง ก็ถือว่าคุ้มดีครับกับเวลาเพียงแค่ประมาณ 30 นาทีในการรับชมเทคโนโลยีเหล่านี้ทั้งหมดให้ครบ ดังนั้นหากใครพอจะยังมีเวลาว่างในสัปดาห์นี้ก็ขอแนะนำให้ไปลองชมกันดูครับ และกาแฟอร่อยดีด้วย

เทคโนโลยีอื่นที่มาจัดแสดงในงานนี้แต่ไม่ได้เขียนถึง ก็จะมีส่วนของ IoT, Driverless Car และ Blockchain ครับ ใครสนใจก็แวะไปเยี่ยมชมกันได้ครับ

ลงทะเบียนเข้าร่วมงาน Huawei Cloud AI Day 2019 ได้ฟรีๆ ทันที

วันที่ 28 มกราคม 2019 – 1 กุมภาพันธ์ 2019
สถานที่ 39F Huawei Exhibition Hall, G Tower (39th Floor, North Wing, G Tower Grand Rama 9, No. 9, Rama 9 Road, Huaykwang Sub-district, Huaykwang District, Bangkok, Thailand)

สำหรับผู้ที่สนใจ สามารถลงทะเบียนเข้าร่วมงานสัมมนานี้ได้ฟรีๆ ทันทีที่ https://varpevent.com/e/2019/huawei/cloud-ai-day/ ครับ ตอนนี้ยังพอมี Slot ว่างเหลืออยู่บ้าง โดยในแต่ละวันจะแบ่งออกเป็นช่วงเช้าและบ่าย ซึ่งแต่ละช่วงจะมีเนื้อหาเหมือนกัน ดังนั้นผู้เข้าร่วมงานจึงสามารถเลือกช่วงเวลาที่ตนเองสะดวกได้โดยตรงในหน้าลงทะเบียนครับ

from:https://www.techtalkthai.com/ai-open-day-thailand-2019-event-review/

LINE เตรียมเปิดเทคโนโลยีด้าน AI / OCR ให้บริษัทอื่นๆ ใช้งาน

LINE ประกาศเตรียมขายไลเซนส์เทคโนโลยีด้าน AI ให้บริษัทอื่นๆ ใช้งานด้วย โดยจะเริ่มในช่วงต้นปี 2019

ตัวอย่างเทคโนโลยีด้าน AI ของ LINE คือ text/image recognition รวมถึง OCR โดยเน้นไปที่ภาษาญี่ปุ่นเป็นหลัก เป้าหมายก็เพื่อให้บริษัทอื่นๆ ที่ไม่มีกำลังนักพัฒนาเท่ากับ LINE สามารถตอบสนองลูกค้าผ่านแช็ทบ็อต หรือแปลงข้อความจากภาพเป็น text แล้วนำไปแปลภาษาอัตโนมัติ

การขายไลเซนส์ของ LINE จะไม่บังคับให้ต้องเชื่อมต่อแอพกับ LINE ด้วย แต่ LINE ก็มองว่าการเปิดเทคโนโลยีให้บริษัทอื่นๆ ใช้งานจะช่วยเร่งการพัฒนาของตัวเอง รวมถึงสร้างรายได้เข้าบริษัทได้อีกช่องทางหนึ่ง

ข่าวเก่าที่เกี่ยวข้อง ไม่ต้องพิมพ์เอง LINE เพิ่มฟีเจอร์ OCR แปลงรูปเป็นข้อความ แปลภาษาได้ ใช้บนเดสก์ท็อปได้แล้ว

ที่มา – Nikkei

Topics: 

LINE

Artificial Intelligence

OCR

Image Recognition

from:https://www.blognone.com/node/107284

Facebook สร้างเครื่องมือ AI ไว้สำหรับอ่านข้อความในภาพ Meme เพื่อดูว่าเนื้อหาเหมาะสมหรือไม่

Facebook เปิดเผยรายละเอียดของ Rosetta เครื่องมือที่พัฒนาขึ้นไว้สำหรับอ่าน Meme (มีม) ต่าง ๆ ที่โพสต์ลงทั้งใน Facebook และ Instagram โดยอาศัย AI เข้ามาช่วยในการทำงาน

ถึงตรงนี้อาจจะสงสัยว่าถ้าเป็นการสแกนหาข้อความในรูปภาพ ก็ไม่น่าถึงกับต้องใช้ AI ก็ได้ คำอธิบายของ Facebook คือ สิ่งที่ Rosetta เหนือกว่าการแยกข้อความในรูปภาพ คือสามารถอ่าน Meme ให้เข้าใจว่าข้อความที่สื่อในภาพนั้น มีเนื้อหาที่เหมาะสมหรือไม่ รวมทั้งสามารถรับรู้ได้ว่าข้อความในนั้นเป็นภาษาอะไร

ขั้นตอนทำงานของ Rosetta เริ่มด้วยการสแกนรูปภาพทีละรูปเพื่อค้นหาตัวหนังสือในนั้น นำตัวหนังสือมาจัดเรียงเป็นข้อความ แล้วใช้ระบบอีกตัวตีความหมายจากข้อความนั้น หากพบเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมก็รายงานให้ตรวจสอบต่อไป

ความสามารถของ Rosetta ตอนนี้สามารถจัดการอ่านรูปภาพได้มากกว่า 1 พันล้านรูปต่อวัน ในอนาคต Facebook จะทำให้สามารถอ่านข้อความที่ปรากฏในวิดีโอได้ด้วย รายละเอียดทางเทคนิคเพิ่มเติมสามารถอ่านได้จากที่มา

ที่มา: Facebook Code

Topics: 

Facebook

Artificial Intelligence

Image Recognition

from:https://www.blognone.com/node/105195

OneDrive และ SharePoint เพิ่มฟีเจอร์ AI แปลงเสียงเป็นข้อความ, ค้นรูปจากข้อความในรูป

ไมโครซอฟท์ประกาศเพิ่มฟีเจอร์ด้าน AI ใช้แปลงวิดีโอ-เสียงเป็นข้อความ และการค้นหาภาพ-วิดีโอ-เสียง ให้กับซอฟต์แวร์สายธุรกิจอย่าง OneDrive และ SharePoint

ความสามารถด้าน AI เหล่านี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ เพราะมีอยู่ก่อนแล้วบน Azure และ Microsoft Stream แค่ว่ารอบนี้ถูกเพิ่มเข้ามาให้กับซอฟต์แวร์ตัวอื่นๆ ด้วย

• แปลงวิดีโอ-เสียงพูดเป็นข้อความ (video/audio transcription) มีประโยชน์ทั้งในแง่การค้นหา และการช่วยให้คนที่มีปัญหาเรื่องการได้ยินสามารถเข้าใจเสียงพูดได้
• ค้นหาข้อความในรูปภาพ วิดีโอ เสียง เช่น ถ่ายภาพใบเสร็จรับเงิน ก็สามารถค้นหาเจอด้วยการพิมพ์ข้อความที่ตรงกับในภาพใบเสร็จรับเงินได้
• ระบบแนะนำไฟล์ที่เกี่ยวข้องกัน โดยใช้ฐานข้อมูลจาก Microsoft Graph ดูได้ว่าเรากำลังทำงานกับใคร และมีกิจกรรมอะไรร่วมกันในทางเอกสาร
• File insights ดูสถิติการเข้าถึงเอกสารของเพื่อนร่วมทีม ว่าใครทำอะไร แก้ไขอะไร บ่อยแค่ไหนบ้าง
• Intelligent sharing ระบบแชร์ไฟล์ของแอพ OneDrive บนมือถือ จะแนะนำให้เราควรแชร์ไฟล์ไปให้ใครบ้าง และไฟล์อื่นที่เกี่ยวข้องกับการประชุมนั้น (เช่น ภาพถ่ายโน้ตหรือไวท์บอร์ด) โดยอิงจากปฏิทินใน Outlook ของเรากับเพื่อนร่วมทีม

ที่มา – Microsoft

Topics: 

SharePoint

OneDrive

Microsoft

Office 365

Artificial Intelligence

Speech Recognition

Image Recognition

from:https://www.blognone.com/node/104937

Bing เพิ่มฟีเจอร์ Visual Search เข้าใจและแสดงข้อมูลของภาพได้ คล้าย Google Lens

Microsoft ขยายฟีเจอร์การค้นหาภาพ Visual Search ให้กับแอพ Bing เป็นการนำ AI เข้ามาช่วยทำความเข้าใจและแสดงข้อมูลของภาพนั้นๆ ได้ โดยไม่ต้องพิมพ์คีย์เวิร์ดใดๆ

การใช้ Visual Search ผ่านแอพ Bing คือเปิดกล้องมาแล้วส่องไปที่อะไรก็ตาม แอพจะแสดงข้อมูลจากรูปภาพนั้นให้เรา เช่น ประเภทของดอกไม้ หรือแม้กระทั่งการแสดงภาพสิ่งของที่มีลักษณะใกล้เคียงกัน เป็นต้น

Microsoft ไม่ได้ระบุเพิ่มเติมว่า Visual Search สามารถทำอะไรได้อีกบ้าง แต่ลักษณะการทำงานในเบื้องต้นคล้ายกับ Google Lens

จุดแตกต่างคงอยู่ที่ Google Lens ในปัจจุบันมีทั้งแอพแยกเฉพาะ และฟีเจอร์ที่อยู่ในแอพ Assistant และ Photos ซึ่งทำได้ทั้งแสดงข้อมูลจากรูปภาพให้ เช่น แยกแยะพันธุ์พืช, สุนัข, แมว, ข้อมูลร้านอาหาร, แปลข้อความในภาพ

ที่มา : Microsoft

Topics: 

Bing

Artificial Intelligence

Image Recognition

Microsoft

Mobile App

from:https://www.blognone.com/node/103316

กูเกิลเปิดคอร์สฟรี Machine Learning ตัวที่สอง หัดเขียน AI แยกแยะรูปหมา-แมว

เมื่อเดือนมีนาคม กูเกิลเปิดคอร์สวิชา Machine Learning ที่ใช้สอนพนักงาน ให้คนทั่วไปเรียนฟรีออนไลน์ และประสบความสำเร็จอย่างสูง ตอนนี้ได้เวลาของคอร์สที่สองแล้ว

คอร์สใหม่ชื่อว่า Machine Learning Practicum on Image Classification เป็นคอร์สต่อเนื่องจากคอร์สแรก โดยเน้นไปที่การใช้ machine learning เพื่อแยกแยะรูปภาพ เนื้อหาเกี่ยวข้องกับ convolutional neural networks (CNNs) โดยจำเป็นต้องผ่านคอร์สแรกมาก่อน และมีทักษะเขียนโปรแกรมในภาษา Python บ้าง

กูเกิลบอกว่ามีพนักงานของตัวเองเข้ามาเรียนคอร์สที่สองไปแล้วกว่า 10,000 คน ผู้สนใจเข้าไปดูได้ ตามลิงก์

ที่มา – Google Blog

Topics: 

Google

Machine Learning

Education

Image Recognition

from:https://www.blognone.com/node/102674

Google เปิดตัว Cloud AutoML สร้าง Machine Learning Model ประสิทธิภาพสูงได้โดยไม่ต้องมี Data Scientist

Google Cloud Platform (GCP) ได้ออกมาประกาศเปิดตัวบริการล่าสุด Cloud AutoML สำหรับเปิดให้เหล่านักพัฒนาสามารถสร้าง Machine Learning Model บน Cloud ได้ง่ายๆ แบบแทบจะอัตโนมัติทั้งหมด เพียงแค่เตรียมข้อมูลมาทำการ Train เท่านั้น

Credit: Google

 

ปัจจุบันนี้บริการนี้ยังอยู่ในระดับ Beta และรองรับเฉพาะการทำ Image Recognition ด้วย AutoML Vision เท่านั้น แต่ในอนาคตทาง Google ก็มีแผนที่จะพัฒนาต่อยอดให้รองรับการเรียนรู้ในแง่มุมอื่นๆ เพิ่มเติมได้ด้วย

Cloud AutoML Vision นี้สามารถเริ่มต้นเรียนรู้ได้ง่ายๆ จากข้อมูลที่เตรียมเอาไว้สำหรับเรียนรู้เริ่มต้นเพียงไม่กี่สิบภาพเพื่อเป็นตัวอย่างของภาพที่ต้องการ เพียงเท่านี้ Cloud AutoML ก็สามารถเริ่มต้นทำงานได้แล้ว โดยภายใน Cloud AutoML นี้ใช้เทคโนโลยี Image Recognition แบบพิเศษของ Google โดยเฉพาะ

สำหรับผู้ที่สนใจสามารถศึกษารายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ https://cloud.google.com/automl/ เลยครับ

from:https://www.techtalkthai.com/google-announces-cloud-automl/

15 เทคโนโลยีที่น่าจับตามองทั้งสำหรับคน IT และคนนอกสาย IT ประจำปี 2018 โดย TechTalkThai

สำหรับปี 2018 นี้ถือเป็นปีทองของโลกเทคโนโลยีเลยก็ว่าได้ กับการที่เทคโนโลยีพื้นฐานต่างๆ มีความพร้อมรองรับการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้จริงทั้งในชีวิตประจำวันและเชิงธุรกิจมากขึ้น ในบทความนี้ทาง TechTalkThai ขอสรุปเทคโนโลยีที่น่าจับตามอง ทั้งสำหรับคนสาย IT และคนทำธุรกิจที่ควรติดตามในปี 2018 นี้เอาไว้ดังนี้ครับ

 

Credit: ShutterStock.com

 

1. Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL)

หัวข้อของ AI, ML, DL นี้นับวันจะยิ่งร้อนแรงขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเริ่มมีกรณีการใช้งานเกิดขึ้นจริงเพิ่มขึ้น, เครื่องมือเริ่มง่ายและหลากหลายขึ้น รวมถึงภาคธุรกิจเริ่มเห็นความเป็นไปได้ในการนำมาใช้งานในธุรกิจของตนเองมากยิ่งขึ้น ดังนั้นแน่นอนว่า AI เองก็จะเป็นเรื่องที่ทุกคนต้องทำความเข้าใจกันอย่างแน่นอนในปีนี้

คำถามที่น่าสนใจคือใครบ้างที่ควรจะสนใจในเทคโนโลยีเหล่านี้? คำตอบก็คือแทบทุกคนควรจะต้องหันมาให้ความสนใจกันได้แล้ว เพราะ AI, ML, DL เริ่มถูกนำไปใช้งานกันอย่างแพร่หลายในแทบทุกวงการ ตอบโจทย์ทั้งในฝั่งของธุรกิจและฝั่งผู้บริโภค ดังนั้นเทคโนโลยีเหล่านี้ย่อมจะต้องส่งผลกระทบต่อชีวิตเราไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง และแน่นอนว่าการรู้จักเทคโนโลยีเหล่านี้ให้เข้าใจหลักการทำงาน จนถึงพอจะทราบว่าจะนำมาใช้งานได้อย่างไรนั้นก็จะเป็นการสร้างโอกาสที่ดีอย่างแน่นอน

นอกจากนี้ ทิศทางของเทคโนโลยีกลุ่มนี้นับวันจะยิ่งง่ายขึ้นเรื่อยๆ เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญในอาชีพแขนงต่างๆ สามารถนำเครื่องมือและข้อมูลที่มีอยู่ไปสร้าง AI ที่ตอบโจทย์ความต้องการได้ด้วยตัวเองมากขึ้น ดังนั้นหากใครเชื่อว่า AI เป็นเรื่องของคนสาย IT เท่านั้นก็ควรรีบเปลี่ยนความคิดเสียใหม่ และเริ่มต้นศึกษาเพื่อคว้าโอกาสในอนาคตกันได้แล้ว

 

2. Blockchain

ปีที่ผ่านมาก็ถือเป็นปีที่ร้อนแรงของ Blockchain เช่นกันในการนำมาใช้สร้างโครงการขนาดใหญ่ของทั้งฝั่งธุรกิจการเงินและภาครัฐ รวมถึงมีการนำ Blockchain ไปใช้ตอบโจทย์ใหม่ๆ มากขึ้นเรื่อยๆ อย่างต่อเนื่อง เรียกได้ว่าหากในอดีตคน IT ต้องมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Excel หรือ Database ต่อไปก็อาจต้องมีความรู้พื้นฐานของ Blockchain กันบ้าง

อย่างไรก็ดี ในปี 2018 นี้เราน่าจะได้เห็นการนำ Blockchain หลายๆ ระบบมาทำงานร่วมกัน เพื่อให้สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลข้ามระบบ Blockchain กันได้ และก็จะได้เห็นวิวัฒนาการของ Blockchain กันมากขึ้นด้วยแนวคิดใหม่ๆ ดังนั้นการเรียนรู้พื้นฐานของ Blockchain เอาไว้ก็จะทำให้ทำความเข้าใจกับเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่จะเกิดขึ้นมาในอนาคตได้ด้วยเช่นกัน รวมถึงจะทำให้เข้าใจด้วยว่าทำไมเทคโนโลยีหรือบริการบางอย่างถึงต้องเลือกใช้ Blockchain แล้วมันดีกว่า Database แบบเดิมๆ อย่างไร

ส่วนสำหรับคนทั่วไป เข้าใจ Blockchain ว่าทำไมมันถึงน่าเชื่อถือ และทำไมภาคธุรกิจถึงอยากนำ Blockchain มาใช้งานกันก็น่าจะเพียงพอแล้ว แต่ก็เช่นเดียวกับ AI เพราะหากเข้าใจในหลักการของ Blockchain และมองออกว่าจะนำมาประยุกต์ในธุรกิจของตนเองได้อย่างไร ก็จะเป็นการสร้างโอกาสที่น่าสนใจไม่น้อยทีเดียว

 

3. Chatbot & Conversational Platform

ภาษามนุษย์ทั้งในรูปแบบของการพิมพ์และการพูดนั้นเริ่มจะกลายมาเป็นอีกหนึ่ง Interface ที่มนุษย์เราใช้โต้ตอบกับระบบ IT และอุปกรณ์ต่างๆ ได้อย่างจริงจังแล้ว โดยแทบทุกอุปกรณ์ PC, Notebook และ Mobile ที่ใช้งานในทุกวันนี้ก็มีฟังก์ชันนี้รองรับได้ในภาษาอังกฤษกันแทบทุกอุปกรณ์ และปัญหาด้านกำแพงด้านภาษาที่ก่อนหน้านี้ภาษาไทยเคยประสบนั้นก็จะค่อยๆ เริ่มถูกปรับปรุงให้ดีขึ้นเรื่อยๆ เพราะก็เริ่มมีเหล่าธุรกิจไทยที่เล็งเห็นโอกาสและเริ่มพัฒนาในประเด็นนี้กันมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง

ประเด็นที่น่าสนใจคือเทคโนโลยีนี้จะถูกนำไปใช้เป็น Interface พื้นฐานใน Application ต่างๆ ด้วยในอนาคต ทั้ง Mobile Application, Internet of Things และ Kiosk ทำให้เราไม่ต้องสื่อสารกับระบบเหล่านั้นด้วยการกดปุ่มหรือสัมผัสหน้าจออีกต่อไป แต่สามารถใช้เสียงสั่งการหรือพิมพ์ข้อความได้เลย ซึ่งก็จะไม่ได้มีเพียงแต่เทคโนโลยีสำหรับ Consumer เท่านั้น แต่ระบบ Application สำหรับองค์กรก็จะนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปประยุกต์ใช้ สร้างเป็นผู้ช่วยเสมือนในการทำงานด้วยระบบต่างๆ ด้วย โดยตอนนี้ระบบประชุมทางไกลหรือ Video Conference / Web Conference ก็เป็นตัวอย่างหนึ่ง หรือแม้แต่ระบบ ERP จากบางค่ายเองก็มีเทคโนโลยีเหล่านี้ให้ใช้ได้แล้วด้วยเช่นกัน

ในขณะเดียวกัน สำหรับเหล่าพ่อค้าแม่ค้า หากจะทำการเลือกใช้งาน E-Commerce Platform หรือ Social Network สำหรับค้าขาย ต่อไปก็อาจต้องพิจารณาด้วยว่าระบบเหล่านั้นมี Chatbot ให้พร้อมใช้งานได้ในระดับไหน, ตั้งค่าเองได้ง่ายแค่ไหน, ช่วยลดภาระงานให้ได้มากน้อยแค่ไหน และช่วยให้เพิ่มยอดขายได้อย่างง่ายดายหรือไม่ เพราะ Chatbot นี้ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของความสำเร็จครั้งใหญ่ในระบบ E-Commerce ของ Alibaba ที่ทำลายสถิติในวันคนโสดที่ผ่านมาไปแล้ว

ทั้งนี้การออกแบบประสบการณ์การใช้งาน Interface เหล่านี้ก็ดูจะเป็นอีกหัวข้อใหญ่ที่น่าสนใจและถือเป็นเรื่องที่ค่อนข้างใหม่ เพราะเป้าหมายของการออกแบบคือการทำให้ระบบสามารถตอบสนองกับมนุษย์ได้เสมือนกับว่าเป็นมนุษย์มาพูดคุยด้วย และมีความชาญฉลาดด้วย ดังนั้นมุมในการออกแบบและทดสอบก็จะต้องต่างออกไปจากอดีตมากพอสมควร

 

4. Container, Docker, Kubernetes

หัวข้อนี้สำหรับคนที่ไม่ใช่สาย IT ข้ามไปได้เลย แต่สำหรับคน IT นี่คือเรื่องที่ห้ามข้ามไปเด็ดขาด เพราะเทคโนโลยีฝั่ง Container นั้นแทบจะยึดตลาด Cloud-Native Application ไปทั้งหมดแล้ว และในอนาคตก็มีแนวโน้มว่าจะเข้ามายึดตลาด Software-Defined ที่แฝงอยู่ในเทคโนโลยีอื่นๆ ทั้งหมดด้วย ด้วยข้อดีเรื่องความง่ายในการควบคุม Environment สำหรับระบบต่างๆ ในการ Deploy อีกทั้งยังมีเครื่องไม้เครื่องมือต่างๆ จาก Docker และ Kubernetes มาช่วยให้ชีวิตง่ายขึ้น (และยากขึ้นในบางที) ก็ทำให้เทคโนโลยีฝั่งนี้เป็นสิ่งที่นอกจาก Developer และ System Engineer จะต้องเรียนรู้กันแล้ว เหล่าคนทำงานสาย Network และ Security ก็ต้องเรียนรู้ด้วยเช่นกัน

นอกจากนี้ ด้วยแนวโน้มการมาของประเด็นเรื่อง Multi-Cloud Strategy (จะมีกล่าวอย่างละเอียดอีกทีในภายหลัง) ก็ทำให้ Container ได้กลายเป็นหนึ่งในตัวเลือกสำหรับการจัดการ Application เพื่อให้ Application ต่างๆ สามารถทำงานบน Cloud ของผู้ให้บริการายใดก็ได้ และสามารถโยกย้ายข้ามผู้ให้บริการ หรือย้ายกลับมายัง Private Cloud ภายในองค์กรได้ ก็เป็นอีกเหตุผลที่ควรจะต้องเริ่มต้นตั้งใจเรียนรู้กันได้แล้ว

 

5. Cryptocurrency & ICO

ทั้งคน IT และคนนอกสาย IT ก็คงได้ยินข่าวคราวของ Cryptocurrency กันมาตลอดทั้งปี 2017 และมาได้ยินหนักๆ กันในช่วงปลายปีนี้ที่มูลค่าของสิ่งเหล่านี้พุ่งสูงขึ้นจนน่าตกใจ (อันที่จริงมันน่าตกใจมานานแล้วแต่คนไม่ค่อยได้ตามข่าวกัน) ซึ่งการลงทุนหรือการเก็งกำไรใน Cryptocurrency นี้ก็ถือเป็นเรื่องที่ใครๆ ก็สามารถทำได้ทั้งสิ้น และก็อยู่บนความเสี่ยงที่ทุกคนต้องพิจารณาตัดสินใจด้วยตัวเองทั้งสิ้นด้วยเช่นกัน ดังนั้นหากจะเรียนรู้และทำความเข้าใจเพื่อจะได้ประเมินประเด็นเหล่านี้ด้วยตัวเองได้ ก็อาจนับเป็นอีกโอกาสหนึ่งในการบริหารจัดการเงินเก็บได้เหมือนกัน

อีกสิ่งหนึ่งที่น่าสนใจคือเรื่องของการทำ ICO ที่ในไทยเริ่มมีธุรกิจนำแนวทางนี้มาระดมทุนกันแล้ว การรีบทำความเข้าใจจนสามารถประเมินความเสี่ยงต่างๆ ได้ด้วยตัวเองนั้นก็ถือเป็นสิ่งที่ดีในยามนี้ เพราะจะได้ประเมินโอกาสต่างๆ ด้วยตนเองได้หากโอกาสมาถึง

 

6. Cybersecurity & Data Privacy

ประเด็นนี้เป็นเรื่องที่ได้พูดถึงทุกปี (และแทบในทุกหัวข้อที่เป็นเทรนด์ด้านเทคโนโลยี) เพราะภัยคุกคามในโลกไซเบอร์นั้นนับวันจะยิ่งหลากหลายมากขึ้นเรื่อยๆ ท่ามกลางโลกที่หมุนไปพึ่งพาเทคโนโลยีมากขึ้นทุกๆ วัน ดังนั้นสำหรับคนทั่วๆ ไปอย่างน้อยๆ ก็ควรจะต้องเรียนรู้วิธีใช้ชีวิตบนโลกออนไลน์ให้ปลอดภัยเบื้องต้น, อัปเดตอุปกรณ์ของตนเองให้ปลอดภัยอย่างสม่ำเสมอ และหมั่นอัปเดตข่าวสารอย่างต่อเนื่องว่ามีการหลอกลวง, การโจมตี หรือความเสี่ยงต่อตัวเองใหม่ๆ อย่างไรบ้าง เหมือนกับที่อ่านข่าวรายวันเพื่อเรียนรู้ว่าบรรดาโจรหรือแก๊งหลอกลวงมีมุกใหม่ๆ มาอย่างไร

ส่วนในมุมของคน IT นั้นต้องปรับมุมมองว่างานด้าน Cybersecurity นั้นเป็นเรื่องที่ทุกคนต้องรับผิดชอบร่วมกัน ไม่ว่าใครจะทำงานในส่วนไหนต่างก็ต้องเรียนรู้และปฏิบัติเพื่อให้ระบบที่เกี่ยวข้องกับตนเองมีความมั่นคงปลอดภัยสูงสุด รวมถึงมีการพูดคุยกันข้ามทีมเพื่อแก้ไขปัญหาด้านนี้ร่วมกัน ในขณะที่การให้ความรู้ด้าน Cybersecurity แก่เหล่าพนักงาน และมีการผลักดันโดยฝ่ายบริหารให้ประเด็นนี้กลายเป็นเรื่องสำคัญก็ถือเป็นสิ่งที่ควรทำเช่นกัน

อีกประเด็นที่เชื่อว่าจะเริ่มมีการพูดถึงและเรียกร้องกันมากขึ้น ก็คือความเป็นส่วนตัวของข้อมูล จากในช่วงปีที่ผ่านมาที่มีกรณีข้อมูลส่วนตัวของลูกค้าแบรนด์ต่างๆ หลุดออกมาค่อนข้างมากจนเกิดความเสียหาย ไปจนถึงบางแบรนด์แอบใช้งานข้อมูลของลูกค้าตนเองจนเกินขอบเขตที่ลูกค้าจะยินยอม ประเด็นต่างๆ เหล่านี้จะเริ่มมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อภาคธุรกิจในไทยจะเริ่มทำธุรกิจด้วยการนำข้อมูลมาใช้มากยิ่งขึ้นกว่าแต่ก่อน

และหากพูดถึงเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล บรรดาภาคธุรกิจที่ต้องข้องเกี่ยวกับธุรกิจหรือลูกค้าทางยุโรปก็อาจต้องศึกษาเรื่องของ GDPR ซึ่งเป็นกฎหมายทางด้านข้อมูลที่เหล่าประเทศในยุโรปจะบังคับใช้ในปี 2018 นี้ เพื่อตรวจสอบว่าธุรกิจของเราต้องปรับเปลี่ยนประเด็นไหนอย่างไรหรือไม่

 

7. Drone & Robot

ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยีในฝั่ง AI ก็ทำให้การนำ Drone และ Robot มาใช้งานจริงในธุรกิจนั้นมีความหลากหลายและคุ้มค่าสูงขึ้นเป็นอย่างมาก ในขณะที่กรณีการใช้งานจริงในต่างประเทศก็เริ่มมีให้เห็นเป็นตัวอย่างกันในหลากหลายอุตสาหกรรม อีกทั้ง Ecosystem ในไทยก็เริ่มมีตัวแทนจำหน่าย Drone และ Robot สำหรับภาคธุรกิจกันมากขึ้นแล้ว ดังนั้นถัดจากนี้ไปเราก็จะเริ่มเห็นการนำสองสิ่งนี้มาใช้ในธุรกิจกันมากขึ้นเรื่อยๆ และก็จะมีผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ความต้องการแตกต่างหลากหลายให้เราได้เลือกใช้กัน

เหล่าคน IT อาจต้องเริ่มเรียนรู้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ทำงานได้อย่างไร และต้องการ IT Infrastructure พื้นฐานอย่างไรเพื่อให้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย ในขณะที่เหล่าคนนอกสาย IT ก็อาจต้องเรียนรู้ว่าในธุรกิจของตนมีการนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใช้อย่างไรบ้าง เพื่อนำมาเป็นแนวทางประยุกต์ใช้ในธุรกิจของตน และประเมินความคุ้มค่าในการลงทุนได้อย่างแม่นยำ รวมถึงทำความเข้าใจว่าจะต้องจัดตั้งทีมงานอย่างไรในการนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้จริงให้ได้ประสบผลสำเร็จ

 

8. GovTech & FinTech

ทั้งภาครัฐและสถาบันการเงินต่างก็พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ ออกมาตอบโจทย์ประชาชนและภาคธุรกิจกันอย่างต่อเนื่อง การติดตามว่ามีเทคโนโลยีใหม่ๆ อะไรบ้าง และเทคโนโลยีเหล่านั้นจะมีประโยชน์หรือมีความเสี่ยงอย่างไร เพื่อจะได้ประเมินถูกว่าควรเริ่มต้นใช้งานเทคโนโลยีนั้นหรือไม่ก็ถือเป็นสิ่งที่ทุกๆ คนควรจะทำ ทั้งสำหรับการนำมาใช้งานส่วนตัวและการนำมาใช้งานร่วมกับภาคธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งถัดจากนี้ที่ทั้งภาครัฐเองก็เริ่มก้าวไปสู่การเป็น Thailand 4.0 อย่างเต็มตัว และภาคการเงินในไทยเองก็เข็นเทคโนโลยีใหม่ๆ ออกมาตอบรับทั้งการทำ National ePayment และการรับมือกับเหล่า Startup ต่างๆ

 

9. Image Recognition

เป็นหัวข้อที่ต้องเขียนแยกจากเรื่องของ AI, ML, DL เนื่องจาก Image Recognition นี้มีแนวโน้มว่าจะกลายเป็นกรณีการใช้งานแรกๆ ของหลายๆ ธุรกิจในการนำ 3 เทคโนโลยีดังกล่าวมาประยุกต์ใช้ ด้วยการนำข้อมูลที่สามารถเก็บรวบรวมได้ง่ายที่สุดอย่างภาพถ่ายหรือภาพจากกล้องวงจรปิด และ Open Data ต่างๆ มาใช้เรียนรู้ด้วยเครื่องมือสำหรับสร้าง AI ที่เริ่มง่ายจนทำให้คนปกติสามารถช่วยระบุตำแหน่งของสิ่งของในภาพได้อย่างง่ายดายยิ่งขึ้น อีกทั้งยังเป็นกรณีการใช้งานหลักในหลายๆ ธุรกิจเช่นการทำ Quality Control ในโรงงานผลิต, การตรวจจับวัตถุจากกล้องวงจรปิด, การใช้ Drone สอดส่องสิ่งต่างๆ และอื่นๆ อีกมากมาย ทำให้กรณีการทำ Image Recognition นี้น่าจะแพร่หลายในภาคธุรกิจได้อย่างรวดเร็วหากรู้จักใช้เครื่องมือที่เหมาะสม และอาจกลายเป็นเทคโนโลยี AI แรกๆ ที่จะถูกเริ่มสร้างได้โดยคนนอกสาย IT

 

10. Internet of Things (IoT) & Industrial Internet of Things (IIoT)

หลังจากที่ผู้ให้บริการเครือข่ายรายต่างๆ ในไทยต่างทยอยทดสอบและเปิดตัวบริการเครือข่ายไร้สายสำหรับ IoT กันมากขึ้นเรื่อยๆ แล้ว หลังจากนี้การนำ IoT มาใช้ในไทยก็คงจะค่อยๆ เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วยิ่งกว่าแต่ก่อน และจะเริ่มเห็นกรณีการทดสอบนำไปใช้งานจริงในหลากหลายอุตสาหกรรมมากยิ่งขึ้น นับเป็นโอกาสทั้งสำหรับภาคธุรกิจและเหล่าผู้พัฒนานวัตกรรมในช่วงนี้

ส่วน IIoT นั้นก็มีแนวโน้มที่จะเติบโตยิ่งขึ้นต่อไปหลังจากที่ปี 2017 ได้มีธุรกิจหลายแห่งริเริ่มโครงการเหล่านี้กันไปแล้วโดยเฉพาะในบรรดาธุรกิจขนาดใหญ่ที่การปรับปรุงประสิทธิภาพหรือกระบวนการใดๆ เพียงเล็กน้อย ก็สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายเป็นเม็ดเงินจำนวนมหาศาล ทำให้โครงการลักษณะนี้คืนทุนได้อย่างรวดเร็ว

อย่างไรก็ดี ประเด็นที่อาจต้องให้ความสำคัญกันมากขึ้นก็คือ Security ในฝั่ง IoT ที่ในไทยยังไม่เป็นที่พูดถึงหรือยังไม่มีกรณีร้ายแรงที่ออกมาเป็นข่าวกันมากนัก ก็ถือเป็นเรื่องที่ต้องเฝ้าระวังกันต่อไป

 

11. Low-code Platform

อีกหนึ่งม้ามืดที่คาดว่าจะเริ่มเข้ามาในไทยภายในปี 2018 นี้กับ Low-code Platform ที่จะทำให้คนนอกสาย IT สามารถทำการพัฒนา Application ขึ้นมาใช้งานเองได้โดยไม่ต้องอาศัย Programmer มากอย่างแต่ก่อน ทำให้การสร้าง Application ขึ้นมาใช้งานตอบโจทย์ภายในองค์กรด้วยตัวเองนั้นสามารถเป็นไปได้อย่างคล่องตัว โดยถึงแม้ Application เหล่านั้นจะไม่สามารถทำงานได้อย่างซับซ้อนมากนัก แต่หากเป็นแค่การจัดการกับข้อมูล หรือการกำหนด Workflow ต่างๆ ในการทำงานได้ผ่านทาง Mobile Application และ Web Application ระบบ Low-code Platform นี้ก็ถือว่าตอบโจทย์ได้ดีทีเดียว

Low-code Platform นี้จะมีบทบาทเป็นอย่างมากในการทำ Digital Transformation เพราะจะทำให้แต่ละทีมขององค์กรสร้างนวัตกรรมหรือปรับปรุงกระบวนการทำงานบนโลก Digital ได้ด้วยตนเอง อย่างไรก็ดี ด้วยประเด็นด้านราคาและการที่ต้องฝึกอบรมพนักงานก่อนนั้น ก็คาดว่าจะทำให้เทคโนโลยีเหล่านี้ถูกเริ่มต้นใช้งานในองค์กรขนาดใหญ่กันก่อน

 

12. Multi-Cloud Strategy

หากปีก่อนๆ เราพูดถึงเรื่องการเปลี่ยนภาพจาก Public Cloud และ Private Cloud มาสู่การเป็น Hybrid Cloud กัน ปีหน้าเราจะได้เริ่มพูดถึง Multi-Cloud ที่เมืองนอกพูดคุยกันมาได้ระยะใหญ่แล้วครับ

แนวคิดของ Multi-Cloud นั้นเกิดขึ้นเพราะในวงการ Cloud เองก็เริ่มมีปัญหา Vendor Lock-in หรือการที่เลือกใช้บริการ Cloud ของค่ายใดแล้ว การย้ายออกไปยังค่ายอื่นๆ จะทำได้ยากมาก ทำให้ในบางเวลาหาก Cloud ค่ายอื่นๆ มีฟีเจอร์ใหม่ที่อยากใช้งาน หรือมีบริการที่ราคาถูกกว่า องค์กรก็ไม่สามารถย้ายไปใช้งานได้ในทันที

Multi-Cloud Strategy นี้เป็นภาพที่พูดถึงกันทั้งใน Cloud แบบ IaaS, PaaS และ SaaS แต่ที่เห็นว่าน่าจะไปได้ง่ายที่สุดคือ IaaS ที่มี VMware ซึ่งเริ่มขยายฐานบริการไปยังเหล่าผู้ให้บริการ Public Cloud มากขึ้นเรื่อยๆ และ PaaS ที่มี Docker และ Kubernetes เป็นตัวนำ ส่วน SaaS นั้นอาจจะยังยากอยู่ รวมถึงยังมีประเด็นเรื่องการย้ายข้อมูลอยู่ดีไม่ว่าจะเป็นบริการลักษณะใดก็ตาม

ในมุมคน IT คงต้องทำความเข้าใจภาพเหล่านี้และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องเอาไว้ เพื่อจะได้ช่วยองค์กรประเมินได้ว่าหากเลือกใช้บริการ Cloud เจ้าใดแล้วมีแผนจะย้ายออก จะจัดการได้อย่างไร ในขณะที่เหล่าคนนอกสาย IT เองก็ควรทราบเอาไว้แบบผิวเผิน เพื่อจะได้ให้คน IT ช่วยประเมินได้ก็น่าจะเพียงพอ

 

13. Quantum Computing

ปี 2017 ถือเป็นปีที่เทคโนโลยี Quantum Computing เริ่มจับต้องได้มากยิ่งกว่าในอดีตอย่างชัดเจน ทั้งการที่จำนวน Qubit ของแต่ละค่ายเริ่มสูงขึ้นจนเข้าใกล้ภาพของ Quantum Leap หรือความเร็วระดับที่ Quantum Computer จะเหนือกว่า Computer ในปัจจุบันจนตามกันไม่ทันอีกต่อไป, การออกภาษาสำหรับพัฒนาโปรแกรมบน Quantum Computer ของแต่ละค่าย และการออก Quantum Computer Simulator มาให้เริ่มต้นเรียนรู้กันได้กว้างขวางยิ่งขึ้น ไปจนถึงการที่เหล่าผู้ให้บริการ Cloud ค่ายใหญ่ๆ เริ่มให้บริการ Quantum Computer กันบน Cloud แบบทดสอบและแบบใช้จริงแล้ว

นอกจากนี้ Quantum Computing ยังเข้ามาส่งผลกระทบต่อ Security เนื่องจากประสิทธิภาพในการประมวลที่สูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการทำ Factorization หรือการแยกตัวประกอบซึ่งเป็นพื้นฐานของการเข้ารหัสข้อมูล ส่งผลให้อัลกอริธึมการเข้ารหัสข้อมูลในปัจจุบันที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปต้องใช้เวลาแคร็กนานหลายปี อาจลดเวลาเหลือเพียงหลักวันหรือหลักสัปดาห์ก็ได้ ถึงแม้ว่าจะต้องใช้เวลานานนับสิบปีกว่า Quantum Computer จะไปถึงจุดนั้น แต่ตอนนี้เราก็เริ่มเห็นนักวิจัยด้านความมั่นคงปลอดภัยเริ่มคิดค้นและพัฒนาอัลกอริธึมการเข้ารหัสข้อมูลที่สามารถทนต่อการถูก Quantum Computer โจมตีกันแล้ว

อย่างไรก็ดี เทคโนโลยีนี้คงจะยังไม่เข้าไทยเร็วนัก ดังนั้นระหว่างนี้ก็ถือเป็นโอกาสดีที่คนสาย IT จะเริ่มต้นทำความเข้าใจกับมัน และคนนอกสาย IT เริ่มทำความเข้าใจว่า Quantum Computer จะเหมาะกับงานแบบไหนบ้าง

 

14. Serverless Architectures

หลังจากที่ AWS เป็นคนเปิดภาพของ Serverless Architectures นำมาก่อนได้ระยะหนึ่ง จนค่ายอื่นๆ เริ่มพัฒนาตามกันมาหมดแล้ว Serverless Architectures ก็เริ่มเข้าสู่การเป็นบริการ Mainstream ภายในบริการ Cloud สำหรับรับ Workload ประเภทที่เหมาะสมกับสถาปัตยกรรมแบบนี้ รวมถึงอีกไม่นานก็จะเริ่มมีระบบ Serverless ที่ติดตั้งใช้งานเองภายนอก Cloud ได้มากขึ้นเรื่อยๆ และเหล่าคน IT ก็ควรต้องทำความเข้าใจเพื่อที่จะเลือกใช้ Serverless ให้เหมาะกับงาน

อีกประเด็นที่น่าสนใจคือ Serverless Architectures นั้นมีแนวโน้มที่จะถูกนำไปใช้กับงานด้าน IoT จำนวนมาก เพราะด้วยประเด็นด้านความง่ายในการ Deploy และการดูแลรักษาในระยะยาว อีกทั้งยังกินทรัพยากรน้อย ทำให้สามารถนำไปใช้งานในอุปกรณ์ได้ทุกขนาด นับเป็นอีกสถาปัตยกรรมหนึ่งที่ต้องศึกษาเป็นลำดับถัดจาก Virtualization, Cloud, Container เลยครับ

 

15. Virtual Reality, Augmented Reality, Mixed Reality & 3D

ปิดท้ายกันด้วย Interface ที่ดูจะมาแรงมากๆ ในปีหน้า ทั้งด้วยปัจจัยของราคาอุปกรณ์ที่มีแนวโน้มจะลดลงอย่างรวดเร็ว, การมีเครื่องมืพัฒนาจากค่ายใหญ่ถูกปล่อยกันออกมาอย่างต่อเนื่อง, การเริ่มมีทรัพยากรด้าน 3D ให้หยิบนำไปใช้งานและปรับแต่งกันได้ง่ายขึ้นกว่าแต่ก่อน, หน่วยประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูงรองรับงานเหล่านี้ได้มากขึ้นในราคาที่ถูกลง และการผลักดันในเชิงการตลาดจากค่ายใหญ่

ในภาค Consumer เราจะได้เห็นเทคโนโลยีเหล่านี้กันในวงการเกม, วงการบันเทิง และการนำมาใช้ในการตลาดรูปแบบต่างๆ กันเป็นหลัก ในขณะที่สำหรับภาคธุรกิจ การนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปช่วยในการฝึกอบรม, การวิเคราะห์ข้อมูล, การออกแบบ และการพัฒนาสินค้าหรือบริการใหม่ๆ เพื่อเป็นส่วนหนึ่งในแผนการทำ Digital Transformation ก็จะยิ่งชัดยิ่งขึ้นไปอีก

แน่นอนว่าคน IT เองนอกจากจะต้องเรียนรู้เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องแล้ว การเตรียมระบบเครือข่ายและพลังประมวลผลให้พร้อมเองก็ถือเป็นปัจจัยที่สำคัญ เพราะเทคโนโลยีเหล่านี้จะใช้ระบบเครือข่ายเยอะอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน ในขณะที่เหล่าคนนอกสาย IT ก็คงต้องติดตามกันให้ดีว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะถูกนำไปใช้ทำอะไรกันบ้าง

ทั้งนี้อีกประเด็นที่น่าจับตามองเกี่ยวกับเทคโนโลยีกลุ่มนี้ คือการนำ AI เข้ามาผสานเพื่อสร้าง Content เสมือนที่มีความสมจริงมากยิ่งขึ้น เช่น ใบหน้าของมนุษย์ จนอาจนำไปสู่การสร้างข่าวปลอมที่มีความเหมือนจริงและยากต่อการแยกแยะได้ในอนาคตอันใกล้

 

สำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มเทคโนโลยีในปี 2018 ของทาง TechTalkThai ก็ขอจบลงเพียงเท่านี้ครับ อาจตกหล่นอะไรไปบ้างแต่เท่านี้ก็ยาวมากแล้ว ที่แน่ๆ เราทุกคนต่างก็มีการบ้านที่ต้องเริ่มทำกันอย่างหนักแล้วครับ

from:https://www.techtalkthai.com/15-technology-trends-for-2018-by-techtalkthai/

Fitch โครงการ AI แยกแยะสายพันธุ์งู-สัตว์เลื้อยคลาน และความท้าทายค้นหาสัตว์ที่พรางตัวในสภาพแวดล้อม

ทีมงานวิจัยในแพลตฟอร์มที่ชื่อว่า What the Herp? (ถ้าแปลไทย ก็คงได้ว่า นี่คือตัวอะไร?) เปิดเผยโครงการล่าสุดเพื่อรวบรวมข้อมูลจากสาธารณะมาใช้เทรน AI มีชื่อเรียกว่า Fitch ด้วยจุดมุ่งหมายให้ได้ระบบที่สามารถบอกได้ว่าภาพ งู สัตว์เลื้อยคลาน หรือสัตว์ครึ่งบกครึ่งน้ำในรูปภาพนั้นๆ เป็นตัวอะไร สายพันธุ์อะไรกันแน่

Fitch ปัจจุบันอยู่ในขั้นตอนการเรียนรู้แยกแยะว่าสัตว์เหล่านั้นเป็นตัวอะไร สายพันธุ์อะไร ผู้ใช้งานสามารถทดสอบอัพโหลดรูปภาพเข้าไปเพื่อให้ Fitch ทายผลได้ หรือจะทวีตรูปภาพหา @WhatTheHerp ก็ได้เช่นกัน

ชุดข้อมูลเรียนรู้เป็นความท้าทายของทีมงาน เนื่องจากภาพถ่ายสัตว์ประเภทนี้ส่วนมากมักมีความกลมกลืนกับสภาพแวดล้อม เนื่องจากพวกมันต้องพรางตัว เว็บไซต์ What the Herp? จึงมีหน้าให้อาสาสมัครเข้ามาช่วยปรับปรุงชุดภาพ โดยการตีกรอบพื้นที่ว่าสัตว์อยู่ตรงไหนในภาพกันแน่อีกด้วย

Don Becker โปรแกรมเมอร์ของโครงการนี้ ผู้หลงใหลในสัตว์เลื้อยคลาน บอกว่าโครงการนี้จะช่วยให้ผู้คนแยกแยะได้ว่า สิ่งไม่คุ้นเคยที่เขาเห็นนั้นคืออะไรกันแน่ และจะได้ไม่จบด้วยการพยายามฆ่าสัตว์ในทุกครั้งไป เพราะเมื่อคนเรียนรู้เข้าใจมากขึ้น คนก็จะรักมันมากขึ้นด้วย

เข้าไปทดลองกันได้ที่ WhatTheHerp.com

ที่มา: The Verge

Topics: 

Artificial Intelligence

Image Recognition

Animal

from:https://www.blognone.com/node/98745