Connect with us

Hi, what are you looking for?

Notebookspec

IT NEWS

Google เปิดตัว Gemini 3 ก้าวใหม่ของ AI รุ่นล่าสุด พร้อมความฉลาดระดับสูงสุดของบริษัท

Google Gemini 3

ก้าวใหม่ของยุค AI กับการเปิดตัว Gemini 3

Google ประกาศเปิดตัว Gemini 3 รุ่นใหม่ล่าสุด ซึ่งบริษัทระบุว่าเป็นโมเดล AI ที่ “ฉลาดที่สุดเท่าที่เคยสร้างมา” โดยเปิดให้ใช้งานในรูปแบบพรีวิวแล้ววันนี้บนแอป Gemini และในบางประเทศสามารถทดลองฟีเจอร์ขั้นสูงได้ในโหมด Advanced AI และบริการ Google AI Pro

Gemini 3 ถูกพัฒนาแบบ multimodal ตั้งแต่พื้นฐาน ทำให้สามารถประมวลผลข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ พร้อมกันใน flow เดียว ซึ่งเป็นการยกระดับความสามารถของโมเดลให้เข้าใจบริบทได้ลึกขึ้นกว่าเดิมมาก

Advertisement

Gemini 3 คืออะไร และทำไมถึงสำคัญ

จุดเด่นหลักของ Gemini 3 คือความสามารถด้านเหตุผล การวางแผน และการแก้ปัญหาที่แม่นยำขึ้น ซึ่ง Google ระบุว่าโมเดลใหม่นี้สามารถทำคะแนนสูงในชุดทดสอบด้านตรรกะ คณิตศาสตร์ และการตรวจสอบข้อเท็จจริง (fact checking) ได้ดีกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่างชัดเจน

นอกจากนี้ Gemini 3 ยังถูกออกแบบมาให้ตอบคำถามได้สั้นกว่า ตรงประเด็นกว่า และลดอคติ (bias) โดยรวม ซึ่งเป็นประเด็นสำคัญที่วงการ AI ให้ความสำคัญอย่างมาก


ความสามารถใหม่ที่โดดเด่นของ Gemini 3

1. สร้างอินเทอร์เฟซ เช่น พรีเซนเทชันและหน้าเว็บได้ในทันที

หนึ่งในฟีเจอร์ใหม่ที่โดดเด่นคือความสามารถของ Gemini 3 ในการ สร้างโครงสร้างหน้าเว็บ (web layout) หรือ หน้าเพจสำหรับพรีเซนเทชัน โดยใช้เพียงคำสั่งของผู้ใช้ ทำให้เหมาะกับงานออกแบบเบื้องต้น การทำเอกสารเสนอ หรือสร้างต้นแบบ (prototype) อย่างรวดเร็ว

ฟีเจอร์แบบนี้เปิดทางให้ผู้ใช้ทั่วไปทำงานที่เคยต้องใช้ความรู้เฉพาะทางได้ง่ายขึ้นมาก


2. ระบบค้นหาที่ฉลาดขึ้นด้วย “Query Fan-out”

Gemini 3 มาพร้อมระบบค้นหาที่ Google เรียกว่า “extended query fan-out” ซึ่งจะ ขยายความเข้าใจของโมเดลต่อเจตนาของคำถาม ไม่เพียงแปลความคำในประโยค แต่ตีความ “สิ่งที่ผู้ใช้ต้องการจริง ๆ” เพื่อให้ได้คำตอบแม่นยำขึ้นและครอบคลุมกว่าเดิม


3. การแสดงผลแบบใหม่ใน Gemini App และ AI Mode ของ Google Search

คำตอบของ AI จะไม่ใช่เพียงข้อความเหมือนเดิมอีกต่อไป แต่จะ ผสมผสานรูปภาพ ตาราง กริดข้อมูล และการจำลองแบบ interactive เข้าไว้ในหน้าเดียวกัน ทำให้ผู้ใช้งานเห็นข้อมูลได้ครบถ้วนและเข้าใจง่ายขึ้น เหมาะทั้งนักเรียน นักพัฒนา และผู้ใช้งานทั่วไป


4. ความสามารถด้าน “เหตุผล + วางแผน” ที่เฉียบคมขึ้น

Gemini 3 Pro ได้รับการอัปเกรดด้าน reasoning และ planning ทำให้สามารถทำงานที่ต้องใช้ตรรกะหรือการดำเนินการหลายขั้นตอน (multi-step tasks) ได้ดีขึ้นมาก

ตัวอย่างเช่น

  • สรุปอีเมลจำนวนมาก
  • วางแผนการเดินทาง
  • แก้โจทย์ซับซ้อน
  • จัดการเอกสารปริมาณมาก
  • ควบคุม workflow ทั้งระบบ

ความสามารถนี้ทำให้ Gemini 3 ใกล้เคียงกับ “AI ที่ทำงานจริงแทนมนุษย์” มากกว่าที่เคย


Gemini Agent: เครื่องมือใหม่ที่ใช้พลังของ Gemini 3

Google เปิดตัว Gemini Agent เป็นเครื่องมือทดลองใหม่ ที่ใช้ Gemini 3 Pro เป็นแกนหลัก โดยสามารถทำงานเบื้องหลังเพื่อช่วยผู้ใช้ เช่น

  • อ่านและจัดระเบียบอีเมล
  • จองตั๋วเดินทางให้
  • ตรวจงานตามกำหนดการ
  • ทำงานยาวหลายขั้นได้แบบต่อเนื่อง

ผู้ใช้ในสหรัฐฯ ที่สมัคร Google AI Pro หรือ Ultra จะสามารถทดลองฟีเจอร์นี้ได้ก่อน


พร้อมใช้งานในรูปแบบพรีวิวแล้ววันนี้

Gemini 3 Pro เปิดให้ผู้ใช้ทั่วไปเข้าไปทดลองใช้งานได้แล้วผ่านแอป Gemini โดยในบางภูมิภาคจะค่อย ๆ ขยายการเข้าถึงฟีเจอร์ขั้นสูงในอนาคต

ในประเทศไทย แม้ยังไม่มีประกาศเรื่องราคา หรือบริการเสริมอย่าง Google AI Pro แต่คาดว่าจะเปิดให้ใช้งานอย่างเป็นทางการตามลำดับประเทศที่รองรับ


สรุป: Gemini 3 คือก้าวใหญ่สุดของ Google ในยุค AI ใหม่

จากฟีเจอร์ทั้งหมด จะเห็นได้ว่า Gemini 3 เป็นมากกว่าแค่การอัปเกรดโมเดล แต่เป็นทิศทางใหม่ที่ Google ต้องการสร้าง AI ที่

  • เข้าใจมนุษย์แบบ multimodal จริง ๆ
  • มีความสามารถสร้างสรรค์งานเชิงโครงสร้าง
  • คิดวางแผนเป็นลำดับขั้น
  • ใช้ในงานจริงได้ทั่วทั้งระบบนิเวศของ Google

และเป็นอีกก้าวสำคัญที่ผลักดันให้ AI เข้าใกล้บทบาท “ผู้ช่วยทำงาน” มากกว่าการเป็นแค่ “เครื่องมือตอบคำถาม”

ที่มา: PCWorld

Click to comment
Advertisement

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 นี้ถือเป็นการปฏิวัติประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัลอย่างแท้จริง Advertisement 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...

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