Agentic AI คืออะไร ? ทำงานอย่างไร แตกต่างจาก Generative AI อย่างไร

Agentic AI คืออะไร ?

AI แบบมีตัวตน (Agentic AI) คือความก้าวหน้าครั้งสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งเป็นการรวมเทคนิค โมเดล และแนวทาง AI ต่างๆ เข้าด้วยกัน เพื่อสร้างเอเจนต์อัตโนมัติ (Autonomous Agent) รุ่นใหม่ ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งเป้าหมาย และดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมายเหล่านั้น ด้วยการควบคุมของมนุษย์เพียงเล็กน้อย

AI แบบมีตัวตน ช่วยให้เอเจนต์อัตโนมัติเหล่านี้บรรลุระดับความรู้ความเข้าใจใกล้เคียงมนุษย์ในหลายๆ ด้าน ทำให้พวกมันกลายเป็นเครื่องจักรแก้ปัญหาที่เจริญเติบโตในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา และเรียนรู้และพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่องจากทุกการโต้ตอบ

AI แบบมีตัวตน บรรลุระดับความรู้ความเข้าใจนี้ได้ด้วยการใช้เทคนิค AI ขั้นสูงหลายอย่าง รวมถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก และการเรียนรู้เสริมแรง ตัวอย่างเช่น LLM เช่น OpenAI’s ChatGPT, Google Gemini และ Meta Llama ถูกนำมาใช้เพื่อให้ระบบอัตโนมัติสามารถเข้าใจและตอบสนองต่อคำสั่งภาษาธรรมชาติ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ระบบเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและระบุรูปแบบ เทคนิคการเรียนรู้เสริมแรงช่วยให้พวกมันเรียนรู้จากการกระทำของตนเองและปรับปรุงการตัดสินใจของตนเองเมื่อเวลาผ่านไป

ด้วยการมอบพลังให้เอเจนต์อัตโนมัติด้วยความสามารถในการดำเนินการอย่างอิสระใน การตัดสินใจและกระบวนการที่ไม่ใช่ตามกฎ AI แบบมีตัวตน กำลังเปิดประตูสู่ยุคใหม่ ซึ่งมีศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรมและนิยามใหม่ว่าเราใช้เทคนิคและโต้ตอบกับเทคนิคอย่างไร ไม่ใช่แค่การทำงานอัตโนมัติ แต่เป็นการมอบอำนาจให้เครื่องจักรกายเป็นหุ้นส่วนของเราในการแก้ปัญหา ดำเนินการ และตัดสินใจ

Agentic AI ทำงานอย่างไร?

Agentic AI ใช้เทคนิค AI ขั้นสูงหลายอย่าง เช่น

• โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น ChatGPT, Gemini หรือ Llama ช่วยให้ AI เข้าใจและตอบสนองต่อภาษาธรรมชาติของมนุษย์ได้
• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและหารูปแบบต่างๆ
• การเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้เสริมแรง ช่วยให้ AI เรียนรู้จากสิ่งที่ทำและปรับปรุงการตัดสินใจได้เอง

ด้วยความสามารถเหล่านี้ Agentic AI จึงสามารถตัดสินใจและลงมือทำได้เอง ทำให้เกิดยุคใหม่ของการทำงานร่วมกับเครื่องจักร ซึ่งไม่ใช่แค่การทำงานอัตโนมัติแบบเดิมๆ แต่เป็นการทำงานร่วมกันในฐานะ “หุ้นส่วน” เพื่อแก้ปัญหาและตัดสินใจ

Agentic AI แตกต่างจาก Generative AI อย่างไร?

AI แบบมีตัวตน (Agentic AI) และ AI แบบสร้างสรรค์ (Generative AI) เป็นสองสาขาของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่แตกต่างกัน โดยแต่ละสาขามีจุดแข็งและการประยุกต์ใช้ที่เป็นเอกลักษณ์ของตัวเอง

AI แบบสร้างสรรค์ เก่งในการสร้างสรรค์เนื้อหาใหม่ในรูปแบบต่างๆ รวมถึงข้อความ รูปภาพ เพลง และแม้แต่โค้ด มันเชี่ยวชาญในการระดมความคิด สร้างเรื่องราวที่น่าสนใจ และสร้างโซลูชันที่สร้างสรรค์ อย่างไรก็ตาม AI แบบสร้างสรรค์มุ่งเน้นไปที่การสร้างสรรค์เป็นหลัก โดยอาศัยอินพุตและคำแนะนำของมนุษย์เพื่อกำหนดบริบทและเป้าหมายของผลลัพธ์

AI แบบมีตัวตน ในทางกลับกัน มุ่งเน้นไปที่การดำเนินการ โดยก้าวข้ามการสร้างเนื้อหาไปสู่การมอบพลังให้กับระบบอัตโนมัติที่มีความสามารถในการตัดสินใจและดำเนินการอย่างอิสระ ระบบเหล่านี้สามารถวิเคราะห์สถานการณ์ กำหนดกลยุทธ์ และดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมายเฉพาะ ด้วยการแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อย พวกมันถูกออกแบบมาเพื่อทำงานอย่างอิสระ ปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง และเรียนรู้จากประสบการณ์ของพวกมัน

โดยสรุป ในขณะที่ AI แบบสร้างสรรค์ มุ่งเน้นไปที่การสร้างสรรค์ AI แบบมีตัวตน มุ่งเน้นไปที่การกระทำ ผลลัพธ์ของ AI แบบสร้างสรรค์คือเนื้อหาใหม่ ในขณะที่ผลลัพธ์ของ AI แบบมีตัวตนคือชุดของการกระทำหรือการตัดสินใจ ทั้งสองอย่างสามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างโซลูชันที่ทรงพลังซึ่งผสมผสานความคิดสร้างสรรค์กับการกระทำ ตัวอย่างเช่น โมเดล AI แบบสร้างสรรค์สามารถใช้สร้างเนื้อหาการตลาด ในขณะที่ระบบ AI แบบมีตัวตนสามารถปรับใช้เนื้อหานั้นไปยังช่องทางที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ โดยอิงจากข้อมูลแบบเรียลไทม์และวัตถุประสงค์ของแคมเปญ

ประวัติความเป็นมาของ Agentic AI

การเดินทางสู่ยุคของ AI ที่มีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์ (Agentic AI) เริ่มต้นจากแชทบอทรุ่นแรก ซึ่งเป็นผู้ช่วยดิจิทัลขั้นพื้นฐานที่ใช้การจับคู่รูปแบบและต้นไม้ตัดสินใจเพื่อเลียนแบบการสนทนา แชทบอทเหล่านี้เป็นก้าวสำคัญในปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร แต่มีความจำกัดในการทำความเข้าใจภาษาที่ละเอียดอ่อน สัญญาณเชิงบริบท และคำถามที่ซับซ้อน

แม้จะมีข้อจำกัด แต่แชทบอทเหล่านี้ได้วางรากฐานสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยี AI แบบสนทนาที่ซับซ้อนมากขึ้น พวกเขาแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการขับเคลื่อนปฏิสัมพันธ์แบบอัตโนมัติระหว่างเครื่องจักรกับลูกค้า เช่น การตอบสนองต่อคำขอของลูกค้า การให้ข้อมูลตามต้องการ และการสนทนาพื้นฐาน แต่อย่างไรก็ตาม การพึ่งพากฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและการตอบสนองตามสคริปต์ของแชทบอท จำกัดความสามารถในการจัดการสถานการณ์ที่ซับซ้อนและปรับตัวให้เข้ากับอินพุตของผู้ใช้ที่ไม่คาดคิด พวกเขาไม่มีความสามารถทางปัญญาในการจัดการปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและละเอียดอ่อนมากขึ้น

แต่แล้วความก้าวหน้าครั้งสำคัญในความสามารถของ AI และเทคโนโลยีองค์กรก็เริ่มขยายขอบเขตความเป็นไปได้ นำไปสู่การเกิดขึ้นของ AI แบบมีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เทคโนโลยีสำคัญในการพัฒนา Agentic AI

การสร้างปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมากด้วยการมาถึงของ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ทรงพลัง เช่น GPT-3 และ GPT-4 โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดมหึมา และแสดงให้เห็นถึงความสามารถใหม่ของ AI ในการทำความเข้าใจและสร้างข้อความคล้ายมนุษย์ การสนทนาจึงเป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติและมีความหมายมากขึ้น เปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการประยุกต์ใช้ AI

คิดถึง LLM เป็นสมองเบื้องหลัง AI ที่มีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์ พวกมันเป็นรากฐานของความเข้าใจภาษาธรรมชาติ ทำให้เอเจนต์ AI สามารถตีความคำสั่งที่ซับซ้อน มีส่วนร่วมในการสนทนาที่มีความหมาย และแม้กระทั่งสร้างเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ ความสามารถทางภาษาที่ได้รับการปรับปรุงนี้ช่วยให้ AI ที่มีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้ได้อย่างเป็นธรรมชาติและใช้งานง่ายมากขึ้น เปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการทำงานร่วมกันและการแก้ปัญหา

ยิ่งไปกว่านั้น LLM ยังช่วยให้ AI ที่มีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์สามารถใช้เหตุผลและตัดสินใจได้จากข้อมูลที่ประมวลผล การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและการระบุรูปแบบช่วยใหเอเจนต์ AI เหล่านี้สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึก ทำนาย และดำเนินการที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ความสามารถในการคิดและกระทำอย่างอิสระนี้เป็นลักษณะสำคัญของ AI ที่มีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์ โดยแตกต่างจากเทคโนโลยีอัตโนมัติแบบดั้งเดิม

ความก้าวหน้าทาง Machine Learning เป็นตัวเร่งการเกิดขึ้นของ Agentic AI

ความก้าวหน้าของอัลกอริทึม Machine Learning ร่วมกับพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ได้เร่งวิวัฒนาการนี้ไปอีกขั้น ระบบเหล่านี้สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล ปรับปรุงความสามารถ และปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ใหม่ได้มากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้ปูทางไปสู่โซลูชันด้านระบบอัตโนมัติและ AI ที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้เสริมแรง (Reinforcement Learning) ซึ่งเป็นประเภทหนึ่งของ Machine Learning ที่เอเจนต์อัตโนมัติเรียนรู้โดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและรับผลตอบรับ มีบทบาทสำคัญในการเปิดใช้งานความสามารถในการตัดสินใจระดับสูงของ AI ที่มีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์ การเรียนรู้จากการลองผิดลองถูกช่วยให้ระบบ AI ที่มีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์สามารถปรับปรุงการกระทำเพื่อบรรลุเป้าหมายเฉพาะ แม้ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงได้

การใช้ Agentic AI ในธุรกิจ และองค์กร

การผสานรวมเครื่องมือ AI กับระบบองค์กรที่มีอยู่เดิมได้เปลี่ยนแปลงเกมอย่างสิ้นเชิง ช่วยให้อีเจนต์อัตโนมัติสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลจำนวนมากทั่วทั้งองค์กร ตั้งแต่ระบบการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM) และระบบวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP) ไปจนถึงการจัดการห่วงโซ่อุปทานและเครื่องมือทรัพยากรบุคคล การทำลายไซโลข้อมูลและการเชื่อมต่อระบบที่แตกต่างกันทำให้ AI ที่มีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์มองเห็นธุรกิจของคุณได้รอบด้าน ช่วยให้สามารถตัดสินใจที่ชาญฉลาดและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น และอัตโนมัติงานที่ซับซ้อน

ความก้าวหน้าของการประมวลผลแบบคลาวด์ยังมีบทบาทสำคัญในการผลักดันการเติบโตของ AI ที่มีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์ แพลตฟอร์มคลาวด์ เช่น Microsoft Azure และ Amazon Web Services (AWS) มอบพลังการประมวลผลและความจุในการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้ตามต้องการ เพื่อฝึกฝนและปรับใช้โมเดล AI ที่ซับซ้อน นอกจากนี้ เครื่องมือการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนช่วยให้องค์กรสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ ช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการตัดสินใจของ AI ที่มีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์

ที่มา : uipath