ในยุคที่เทคโนโลยี AI (Artificial Intelligence หรือ ปัญญาประดิษฐ์) ได้พัฒนาขึ้นอย่างก้าวกระโดด คำถามที่หลายคนในวงการอาชีพต่างถามคือ "AI จะมาทำงานแทนเราไหม?" และ "หากมันเกิดขึ้นจริง กิจกรรมใดที่เรายังมีข้อได้เปรียบ?" ในบทความนี้ เราจะพาไปสำรวจประเด็นเหล่านี้ พร้อมทั้งวิเคราะห์ถึงวิธีการที่คนในอาชีพที่ได้รับผลกระทบควรปรับตัวอย่างไรต่อการเปลี่ยนแปลงนี้ ซึ่งโดยมาตรฐานวิชาการจะมาพร้อมกับตัวอย่างและการวิพากษ์วิจารณ์อย่างเป็นระบบ
กิจกรรมที่ AI เก่งกว่าคน
##### 1. การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analysis)
AI สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ภายในเวลาอันสั้น โดยที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้ในเวลาที่เทียบเท่า ตัวอย่างเช่น ในวงการการแพทย์ AI สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ภาพ X-ray หรือ MRI ด้วยความแม่นยำสูง.
##### 2. การเรียนรู้และการทำงานต่อเนื่อง (Continuous Learning and Working)
AI สามารถทำงานได้ต่อเนื่องโดยไม่ต้องพัก ซึ่งต่างจากคนที่ต้องการการพักผ่อน และยังสามารถเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็วผ่านแนวทางการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning).
##### 3. การทำนายผลลัพธ์ (Predictive Outcomes)
ด้วยการใช้อัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน, AI จึงสามารถทำนายผลลัพธ์ต่างๆ ได้ดีกว่ามนุษย์ในหลายเหตุการณ์ เช่น การพยากรณ์สภาพอากาศ, การเก็งกำไรตลาดหุ้น, หรือแม้แต่การทำนายกิจกรรมทางธุรกิจ.
อาชีพที่ได้รับผลกระทบและควรทำอย่างไร
##### 1. อาชีพในวงการการเงินและการธนาคาร
พนักงานในวงการนี้ ควรที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยี Blockchain, Data Science และ AI เพื่อให้สามารถทำงานร่วมกับเทคโนโลยีใหม่ๆ และเสริมทักษะในการวิเคราะห์ที่มากกว่าการประมวลผลข้อมูลเท่านั้น.
##### 2. อาชีพในสายการแพทย์
แพทย์และพยาบาลควรปรับตัวให้สามารถใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยในการวินิจฉัยโรค เช่น การศึกษาสัมภาระข่าวกรองของการใช้เทคโนโลยีในการรักษาผู้ป่วย.
##### 3. อาชีพการผลิตและการเกษตร
ผู้ที่ทำงานในสายนี้ควรศึกษาวิธีการใช้ AI ในการปรับปรุงกระบวนการผลิต รวมถึงการใช้เทคโนโลยีการเกษตรแม่นยำ (Precision Agriculture) เพื่อเพิ่มผลผลิตและลดต้นทุน.
หนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่เหมาะกับการพัฒนา AI คือ Python ข้างล่างนี้เป็นตัวอย่างโค้ด Python ที่ใช้สำหรับการทำนายราคาบ้านด้วยข้อมูลย้อนหลังโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง:
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# โหลดข้อมูล
boston_data = load_boston()
X = boston_data.data
y = boston_data.target
# แบ่งข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกซ้อมและชุดทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# สร้างและฝึกโมเดล Linear Regression
model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
# ทำนายราคาบ้านบนชุดทดสอบ
y_pred = model.predict(X_test)
# แสดงผลลัพธ์
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("Prices: $Y_i$")
plt.ylabel("Predicted prices: $\hat{Y}_i$")
plt.title("Prices vs Predicted prices: $Y_i$ vs $\hat{Y}_i$")
plt.show()
การพัฒนาและการนำ AI มาใช้ในอาชีพต่างๆ เป็นเรื่องที่ไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ แต่ก็มิใช่ว่าเป็นเรื่องน่ากลัวเสมอไป โอกาสทางการเรียนรู้ใหม่ๆ และการปรับเปลี่ยนทักษะให้สอดคล้องกับยุคสมัยได้ถูกเสนออย่างกว้างขวาง ไม่ว่าจะเป็นการเข้าร่วมเรียนการพัฒนา AI หรือการประยุกต์ใช้ AI ในงานของตนเอง. ในขณะเดียวกัน, สถาบันการศึกษาอย่าง EPT มีบทบาทสำคัญในการช่วยเสริมทักษะด้านการเขียนโปรแกรมและการพัฒนา AI เพื่อให้คุณมีความพร้อมที่จะก้าวเข้าสู่โลกอนาคตที่เต็มไปด้วยเทคโนโลยีนี้.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM