Connect with us

Hi, what are you looking for?

Notebookspec

Other News

Tech 2019 – พนักงาน Amazon พัฒนา AI ที่จะช่วยให้น้องแมวเลิกคาบซากสัตว์เข้าไปในบ้าน

คงต้องเริ่มยอมรับกันจริงๆ ครับว่าในปัจจุบันนั้น AI เข้ามามีบทบาทต่อชีวิตประจำวันของเราๆ ท่านๆ กันมากขึ้น ล่าสุดนั้นได้มีการเผย AI ที่พัฒนาโดยคุณ Ben Hamm

คงต้องเริ่มยอมรับกันจริงๆ ครับว่าในปัจจุบันนั้น AI เข้ามามีบทบาทต่อชีวิตประจำวันของเราๆ ท่านๆ กันมากขึ้น ล่าสุดนั้นได้มีการเผย AI ที่พัฒนาโดยคุณ Ben Hamm ซึ่งดำรงตำแหน่งผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของ Amazon ซึ่งถือได้ว่าเป็น AI ที่น่าสนใจเอามากๆ สำหรับผู้ที่เลี้ยงน้องแมวโดยปล่อยให้เข้าออกในบ้านได้อย่างอิสระ

AI ดังกล่าวนั้นเกิดขึ้นมาจากเหตุการณ์ที่ทางคุณ Ben เริ่มที่จะเบื่อกับนิสัยการคาบซากสัตว์เข้ามาในบ้านของเขาครับ ดังนั้นคุณ Ben เองจึงได้พัฒนา AI ดังกล่าวขึ้นแล้วติดตั้งไว้กับประตูเข้าออกสำหรับน้องแมวเพื่อที่จะฝึกให้น้องแมวเลิกพฤติกรรมดังกล่าวครับ

Advertisement

cat detect ai 600

ตัว AI นั้นจะถูกผนวกเข้ากับกล้องที่สามารถติดตั้งชุดคำสั่ง AI ได้(อย่าง DeepLens ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ของทาง Amazon เอง) โดยตัว AI นั้นจะเริ่มทำการจับภาพเพื่อที่จะทำการเรียนรู้ว่าภาพที่บันทึกได้ภาพไหนเป็นสิ่งที่ไม่ต้องการโดยในที่นี้ก็คือภาพที่เจ้าเหมียวนั้นเดินเข้ามาที่ประตูเข้าบ้านพร้อมกับซากสัตว์ครับ ลักษณะของกดารเรียนรู้นั้นจะเป็นไปตามภาพดังต่อไปนี้ครับ

cat detect ai 600 02

เมื่อตัว AI นั้นสามารถที่จะทำการจับภาพน้องเหมียวคาบเอาซากสัตว์มาด้วยนั้น ตัว AI จะทำการสั่งให้ประตูเปิดปิดสำหรับเข้าบ้านของเจ้าเหมียวล๊อคเป็นระยะเวลา 15 นาทีครับ ออกไปจากนั้นแล้วตัว AI จะยังส่งข้อความไปหาคุณ Ben ด้วยครับว่า ณ ขณะนั้นเจ้าเหมียวของคุณ Ben กำลังคาบซากสัตว์มา ตามที่คุณ Ben ได้กล่าวไว้นั้นวิธีการดังกล่าวนี้สามารถที่จะลดจำนวนการคาบซากสัตว์เข้าบ้านของเจ้าเหมียวได้เป็นอย่างดีครับ

นอกไปจากนั้นแล้วคุณ Ben ยังได้กล่าวอีกด้วยครับว่า AI ดังกล่าวนั้นสามารถที่จะพัฒนาขึ้นไปให้ฉลาดกว่าเดิมได้อีกอย่างเช่นทำการป้องกันไม่ให้เจ้าเหมียวไปทำการไล่ฆ่านกซึ่งเป็นสัญชาตญาณอย่างหนึ่งของเจ้าเหมียว โดยตัวคุณ Ben เองนั้นจะได้ส่ง AI ดังกล่าวนี้ไปให้กับ National Audubon Society เพื่อที่จะขยายการใช้งานให้มากขึ้นต่อไปโดยไม่คิดค่าใช้จ่าย เรียกว่างานนี้ทั้งฉลาดและก็ใจบุญอีกด้วยครับ

ที่มา : theverge

Click to comment

บทความน่าสนใจ

PR-News

กรุงเทพฯ, ประเทศไทย — ASUS (เอซุส) ผู้นำด้านเทคโนโลยีระดับโลก นำเสนอ ASUS Agent Computer ภายใต้แนวคิด “Powering Every AI Choice” ระบบนิเวศด้านฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานของ AI Agent ครอบคลุมตั้งแต่โน้ตบุ๊ก NUC และมินิพีซี เดสก์ท็อปพีซีที่ปรับแต่งได้ ไปจนถึงเวิร์กสเตชันระดับมืออาชีพและ AI...

PR-News

บทความโดย Steven Fong, Corporate Vice President, APJ Embedded Business ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวเข้าสู่เฟสใหม่ ซึ่งขยายขอบเขตจากการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัล ไปสู่การใช้งานจริงในโลกทางกายภาพ  ช่วงหลายปีที่ผ่านมา AI มักถูกตีกรอบอยู่แค่ระบบที่ทำความเข้าใจ สร้าง และแนะนำข้อมูลได้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs), AI Assistant และ Copilot ได้เข้ามาพลิกโฉมรูปแบบการทำงานที่ใช้ความรู้ไปอย่างสิ้นเชิง โดยช่วยให้เราค้นหา สรุปผล สร้างคอนเทนต์ และตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น คลื่นลูกแรกของ AI นี้ถือเป็นการปฏิวัติประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัลอย่างแท้จริงAdvertisement แต่ทว่า คลื่นลูกถัดไปของ AI จะแตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง จากเดิมที่ทำหน้าที่เพียงทำความเข้าใจข้อมูล ปัจจุบัน AI ถูกคาดหวังให้สามารถโต้ตอบกับโลกทางกายภาพได้มากขึ้น เราจะได้เห็นหุ่นยนต์ทำงานร่วมกับมนุษย์ในโรงงาน ยานยนต์อัตโนมัติที่สามารถรับรู้และตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมได้ตลอดเวลา ระบบทางการแพทย์ที่ช่วยแพทย์วินิจฉัยและตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์ ตลอดจนโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะที่สามารถตรวจสอบ ปรับแต่ง และตอบสนองได้เองโดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์คอยสั่งการตลอดเวลา การเปลี่ยนผ่านนี้ไม่ใช่แค่การเพิ่มแอปพลิเคชัน AI รูปแบบใหม่ แต่คือการพลิกโฉมความคาดหวังพื้นฐานที่เรามีต่อขีดความสามารถของ AI  เมื่อ AI ขยายตัวจากคลาวด์และสภาพแวดล้อมดิจิทัลเข้าสู่ระบบทางกายภาพ ความอัจฉริยะจึงไม่สามารถหยุดอยู่แค่คำว่า “รู้” ได้อีกต่อไป ระบบ Physical AI (AI ทางกายภาพ) เช่น หุ่นยนต์อัตโนมัติ จะต้องรับรู้ข้อมูล ตัดสินใจ และลงมือทำได้แบบเรียลไทม์ โดยต้องมีความปลอดภัยในการใช้งาน (Functional safety) และสามารถทำงานภายใต้ข้อจำกัดที่เข้มงวด ทั้งเรื่องพลังงาน ความร้อน และพื้นที่ ความจำเป็นในการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้ไม่ได้เกิดจากแค่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี AI เท่านั้น แต่ยังถูกขับเคลื่อนจากการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างของเศรษฐกิจโลกด้วย  และนี่คือจุดเริ่มต้นของยุค Physical AI อย่างแท้จริง ซึ่งปัจจุบันกำลังเข้ามาพลิกโฉมหลากหลายอุตสาหกรรม และ AMD เชื่อมั่นว่าสิ่งนี้จะเป็นตัวกำหนดทิศทางของ AI ในทศวรรษหน้า นั่นคือการเปลี่ยนผ่านจากระบบที่แค่ “รู้” ไปสู่ระบบที่ “ลงมือทำ”  “การลงมือทำ” พลิกโฉมโจทย์ด้านการประมวลผลขั้นพื้นฐาน เมื่อ AI เริ่มโต้ตอบกับโลกทางกายภาพ โจทย์ของการประมวลผลย่อมเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง แตกต่างจาก Cloud AI ที่มักถูกออกแบบมาเพื่อเน้นการขยายสเกล การรับส่งข้อมูลปริมาณมาก และการประมวลผลแบบรวมศูนย์ เพราะ Physical AI มาพร้อมกับข้อกำหนดใหม่ที่แตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง  แชตบอตอาจมีอาการหน่วงบ้างในบางครั้ง ซึ่งเป็นเรื่องที่ยอมรับได้ แต่สำหรับหุ่นยนต์ในโรงงานอุตสาหกรรมนั้นไม่สามารถเกิดความล่าช้าได้เลย ยานยนต์อัตโนมัติก็ไม่สามารถปล่อยให้ระบบทำงานไม่เสถียรได้ และอุปกรณ์ทางการแพทย์ก็ไม่สามารถใช้วิธี “ลองตัดสินใจใหม่” ได้เมื่อทุกวินาทีมีผลต่อชีวิต  ระบบเหล่านี้จำเป็นต้องมีคุณสมบัติ:  ในโลกทางกายภาพ ความอัจฉริยะจะมีความหมายก็ต่อเมื่อระบบสามารถตอบสนองและลงมือทำได้ภายในกรอบเวลาที่จำกัด ดังนั้น ความสำเร็จจึงไม่ได้วัดกันที่ประสิทธิภาพของโมเดล AI เพียงอย่างเดียวอีกต่อไป  ขอบเขตของ Physical AI ก้าวไปไกลกว่าแค่การรันโมเดล AI เพราะความอัจฉริยะจะต้องทำงานสอดประสานกันอย่างราบรื่นไร้รอยต่อ ตั้งแต่การรับรู้ข้อมูลผ่านเซ็นเซอร์ ไปจนถึงการประมวลผล (Inference) การวางแผน การควบคุม และนำไปสู่การลงมือทำในโลกจริง ท้ายที่สุดแล้ว ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่แค่การสร้างโมเดล AI ให้ฉลาดขึ้น แต่คือการสร้างระบบอัจฉริยะที่สามารถโต้ตอบกับโลกความเป็นจริงได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ต่างหาก  และนี่คือเหตุผลที่ AMD เชื่อมั่นว่า แท้จริงแล้ว Physical AI คือความท้าทายด้าน “วิศวกรรมระบบ” ไม่ใช่แค่ความท้าทายด้านการสร้าง “โมเดล AI”  ไม่มีโปรเซสเซอร์ใดเพียงชนิดเดียวที่ขับเคลื่อน Physical AI ได้ทั้งหมด เราจะเข้าใจแนวคิดของ Physical AI ได้ง่ายขึ้น หากลองเปรียบเทียบกับร่างกายมนุษย์  สมองของเราทำหน้าที่คิด วิเคราะห์หาเหตุผล และตัดสินใจ ระบบประสาทช่วยให้เรารับรู้และตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่กล้ามเนื้อและข้อต่อทำหน้าที่ควบคุมการเคลื่อนไหวทางกายภาพอย่างแม่นยำ  ระบบ Physical AI ก็ทำงานในลักษณะที่คล้ายคลึงกัน การคิดวิเคราะห์และการรับรู้ที่ซับซ้อนต้องอาศัยหน่วยประมวลผลประสิทธิภาพสูง การตอบสนองแบบเรียลไทม์ต้องใช้การประมวลผลที่มีความหน่วงต่ำ (Low-latency) ณ จุดที่ต้องทำการตัดสินใจ และการเคลื่อนไหวที่แม่นยำก็ต้องการระบบควบคุมที่ถูกต้องและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ จึงไม่มีสถาปัตยกรรมโปรเซสเซอร์เพียงรูปแบบเดียวที่สามารถจัดการทุกกระบวนการเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่จำเป็นต้องอาศัยการทำงานร่วมกันของหน่วยประมวลผลหลากหลายประเภท ...

PR-News

กรุงเทพฯ, 28 กันยายน 2569 – ไมโครซอฟท์ ยกระดับ Microsoft Copilot รองรับโลกการทำงานที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยเพิ่มศักยภาพให้ทุกคนและทุกองค์กรบรรลุเป้าหมายได้มากยิ่งขึ้น โดย Copilot โฉมใหม่เชื่อมโยงเครื่องมือที่ผู้คนคุ้นเคย เข้ากับขีดความสามารถ AI ยุคใหม่สำหรับการสร้าง ปรับแต่ง และขยายการใช้งาน AI ในทุกมิติของการทำงาน ปัจจุบันแอป Copilot มาพร้อม...

PR-News

โครงสร้างต้นทุน AI สำหรับองค์กรกำลังเปลี่ยนแปลงไป เมื่อโมเดล AI ระดับแนวหน้ารุ่นใหม่และ Agentic AI ช่วยขยายขีดความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ในภาคธุรกิจให้กว้างขึ้น อย่างไรก็ตาม องค์กรที่ยังไม่เริ่มวางกลยุทธ์การปรับใช้ระบบแบบไฮบริดตั้งแต่วันนี้ อาจต้องแบกรับค่าใช้จ่ายด้าน AI ที่สูงขึ้นอย่างมากในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า  หากองค์กรของคุณขยายการใช้งาน AI ในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา คุณอาจสังเกตเห็นแนวโน้มบางอย่าง การเปิดให้เข้าถึง AI ในวงกว้างขึ้น ใช้งานมากขึ้น...

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
Manage Consent Preferences
  • คุกกี้ที่จำเป็น
    Always Active

    ประเภทของคุกกี้มีความจำเป็นสำหรับการทำงานของเว็บไซต์ เพื่อให้คุณสามารถใช้ได้อย่างเป็นปกติ และเข้าชมเว็บไซต์ คุณไม่สามารถปิดการทำงานของคุกกี้นี้ในระบบเว็บไซต์ของเราได้

บันทึก