การแปลงโฉมการค้นหาดิจิทัลโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

เว็บเป็นคลังความรู้มากมาย และเมื่อผู้คนเริ่มเข้าใจอินเทอร์เน็ตมากขึ้นเรื่อยๆ เสิร์ชเอ็นจิ้นจึงกลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตของเรา บริษัทต่างๆ เช่น Google และ Microsoft กำลังลงทุนในเครื่องมือค้นหาที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ทันกับความต้องการข้อมูลที่เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ความพยายามไม่ได้สิ้นสุดเพียงแค่นั้น ผู้ให้บริการเสิร์ชเอ็นจิ้นต้องปรับปรุงอัลกอริธึมการค้นหาอย่างต่อเนื่อง เพิ่มคุณสมบัติใหม่ และมองหานวัตกรรมเพิ่มเติม ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา การค้นหาบน Google, Bing หรือแม้แต่ Facebook ได้เห็นการปรับปรุงอย่างมาก ไม่เพียงแต่ในแง่ของผลลัพธ์ที่ได้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงความถูกต้องของผลลัพธ์เหล่านี้ด้วย

ทุกวันนี้ เรามักจะได้ยินคำว่า “Google it” อันที่จริง Google ได้ผูกขาดการค้นหาดิจิทัลด้วยเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งและความสามารถในการให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ สิ่งนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมการค้นหาและโปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บไซต์เพียงอย่างเดียวเท่านั้น แต่ยังเจาะลึกกว่านั้นมาก เมื่อใช้ปัญญาประดิษฐ์ เอ็นจิ้นสามารถปรับให้เข้ากับพฤติกรรมของมนุษย์ได้ดีขึ้น และคาดการณ์ผลการค้นหาที่ปรับแต่งให้เหมาะสมยิ่งขึ้น ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราท่องเว็บ และกำลังพัฒนาเร็วกว่าที่เราจะจินตนาการได้

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?
เราทุกคนรู้ว่าสมองของมนุษย์ทำงานอย่างไร มันอยู่ในสถานะของการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและการเรียนรู้โดยใช้ประสาทสัมผัสของเรา AI หรือปัญญาประดิษฐ์ทำงานในลักษณะเดียวกันและสร้างขึ้นเพื่อเลียนแบบสมองของมนุษย์และพฤติกรรมของมัน เคยสงสัยหรือไม่ว่า Facebook สามารถแท็กรูปภาพกลุ่มของคุณโดยอัตโนมัติได้อย่างไร หรือการค้นหาโดย Google เสนอคำแนะนำเมื่อคุณค้นหาได้อย่างไร ปัญญาประดิษฐ์นำเข้าข้อมูลจำนวนมากเกินจินตนาการโดยใช้ระบบเครือข่ายประสาทเทียมลึก และเรียนรู้ที่จะทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นโดยใช้ข้อมูล

AI มีสามประเภทหลักตามความสามารถ:

• ปัญญาประดิษฐ์แคบ (ANI) - นี่คือหมวดหมู่ที่แพร่หลายมากขึ้นของ AI ซึ่งขับเคลื่อนกิจกรรมประจำวันของเราส่วนใหญ่บนอินเทอร์เน็ต โดยทั่วไปแล้วจะเชี่ยวชาญในโหมดกิจกรรมแบบทิศทางเดียว เช่น การค้นหาหรือการสนทนาง่ายๆ หรืออาจเป็นเกมหมากรุก ตัวอย่างที่ดีที่สุดคือ Siri หรือ Google Now ซึ่งเป็นผู้ช่วยเสียงที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Apple และ Google ตามลำดับ สิ่งเหล่านี้ไม่สามารถทำงานได้ด้วยตัวเองโดยปกติและจำเป็นต้องถูกกระตุ้นโดยการกระทำของมนุษย์
• ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) – มีความล้ำหน้ากว่า ANI มาก เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ที่ซับซ้อนและความสามารถในการทำงาน เช่น การใช้เหตุผล การวางแผน และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน โดยทั่วไปแล้ว AGI นั้นเทียบเท่ากับการคิดและการทำงานในระดับมนุษย์ และเป็นสิ่งที่ยังไม่ได้พัฒนาในโลกแห่งความเป็นจริง
• ปัญญาประดิษฐ์ประดิษฐ์ (ASI) – นี่เป็นเหมือนแนวคิดทางทฤษฎีมากกว่าเนื่องจากการพัฒนาในสาขานี้เป็นสิ่งที่ห่างไกล ในทางเทคนิค มันควรจะฉลาดกว่าสติปัญญาของมนุษย์ทั่วไปมาก ASI มีความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับความคิดสร้างสรรค์ทางวิทยาศาสตร์ ทักษะทางสังคม และภูมิปัญญาทั่วไป

Deep Machine Learning และการใช้ประโยชน์
วิธีนี้ใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมที่ขับเคลื่อนอินเทอร์เน็ตส่วนใหญ่ในปัจจุบัน การใช้เครือข่ายขนาดใหญ่ของซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่ซับซ้อน โครงข่ายประสาทจะวิเคราะห์ข้อมูลดิบจำนวนมากจากแหล่งต่างๆ ดังนั้นจึงปรับปรุงการทำงานต่างๆ เช่น การระบุภาพถ่าย การตอบสนองต่อคำค้นหาที่สร้างด้วยเสียง และการดำเนินการคำสั่งที่พูดในสมาร์ทโฟน

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา กระบวนการเรียนรู้นี้ได้เปลี่ยนวิธีที่มนุษย์โต้ตอบกับอินเทอร์เน็ตและอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตต่างๆ ตั้งแต่ Google และ Apple ไปจนถึงผู้นำด้านโซเชียลมีเดีย เช่น Facebook, Twitter และ Skype ได้ใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อสร้างผลลัพธ์เฉพาะผู้ใช้และทำให้การค้นหาง่ายขึ้น

Google และ RankBrain
ในช่วงไม่กี่ครั้งที่ผ่านมา Google ได้เปิดตัวระบบโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียกว่า RankBrain ซึ่งส่งผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อผลการค้นหาและ SEO คำค้นหานับล้านส่งผ่านเครื่องมือค้นหาของ Google ทุกวินาทีและ RankBrain รายงานว่าฟีดประมาณ 15% ของข้อความค้นหาเหล่านี้เพื่อทำนายอันดับเว็บไซต์บน SERP อย่างแม่นยำ การใช้ระบบโครงข่ายประสาทเทียมประเภทนี้มีข้อดีและข้อเสียหลายประการ

ข้อดี:

• นักวิทยาศาสตร์และผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลส่วนใหญ่ระบุว่าโครงข่ายประสาทเทียมนั้นค่อนข้างซับซ้อนสำหรับความเข้าใจทั่วไปและการปรับแต่ง ซึ่งทำให้เป็นวิธีที่เชื่อถือได้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แท้จริง
• เครือข่ายเช่น RankBrain ให้การคาดการณ์ที่แม่นยำกว่า 10% มากกว่าแบบแมนนวล
• เนื่องจากโครงข่ายประสาทดึงข้อมูลดิบ จึงสามารถให้ข้อเสนอแนะที่แม่นยำยิ่งขึ้นตามคำค้นหาและข้อมูลแต่ละรายการ
• เครือข่ายเหล่านี้สามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วและถูกต้อง หากได้รับข้อมูลเพียงพอเกี่ยวกับบางสิ่ง

ข้อเสีย:

• ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่ไม่ค่อยคล่องแคล่วเกี่ยวกับวิธีการทำงานของเทคโนโลยีนี้ ผู้คนต่างก็รู้ดีว่ามันทำได้และทำได้ดีเป็นพิเศษ
• การปรับแต่งฟังก์ชันการทำงานของ RankBrain เพื่อเปลี่ยนลำดับความสำคัญอาจเป็นเรื่องยาก

ยังไม่ชัดเจนว่าการใช้งาน RankBrain มีความหมายต่อการค้นหาของ Google ในระยะยาวอย่างไร เนื่องจากวิศวกรไม่สามารถเข้าใจถึงแก่นแท้ของความสำเร็จได้ อย่างไรก็ตาม วิธีนี้เป็นวิธีที่น่าเชื่อถือกว่ามากในการจัดอันดับเว็บไซต์ เมื่อมีผู้ค้นหาฟุตบอล ผลการค้นหาจะแสดงรูปภาพและข่าวที่เกี่ยวข้องกับฟุตบอลโดยตรง ไม่ใช่คริกเก็ต แม้ว่าความสำคัญของ SEO จะไม่สามารถลดทอนลงได้ในการให้ผลการค้นหาที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะ แต่ส่วนใหญ่ของข้อต่อนี้ก็ขึ้นอยู่กับ RankBrain ด้วย

การค้นหาส่วนบุคคลและตามบริบท
เสิร์ชเอ็นจิ้นส่วนใหญ่ถูกสร้างขึ้นและปรับปรุงในลักษณะที่พวกเขาเข้าใจผู้ใช้และความต้องการของเขา ตัวอย่างเช่น หากบุคคลค้นหาหัวข้อบนอินเทอร์เน็ตจากสมาร์ทโฟนของตน Google สามารถเข้าใจได้ง่ายว่าข้อความค้นหานั้นสร้างขึ้นจากอุปกรณ์มือถือ และจะแสดงผลลัพธ์ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับอุปกรณ์นั้นโดยเฉพาะ เนื่องจากการค้นหาด้วยเสียงเป็นที่แพร่หลายอย่างมากและมีบริษัทจำนวนมากขึ้นที่ผลักดันให้ใช้งาน ผู้ช่วยเช่น Google Now และ Siri ได้พยายามใช้ตำแหน่งของบุคคลนั้นเพื่อให้ผลลัพธ์ที่เป็นส่วนตัวอย่างยิ่ง

ในทางกลับกัน หากมีผู้ค้นหา เช่น คริสเตียโน โรนัลโด เสิร์ชเอ็นจิ้นสามารถใช้บริบทการค้นหาเพื่อแนะนำชื่อผู้เล่นคนอื่นๆ ที่ผู้ใช้อาจสนใจเพิ่มเติม เทคโนโลยีนี้ค่อยๆ พัฒนาและสร้างโครงข่ายประสาท ในเสิร์ชเอ็นจิ้น ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลได้มากกว่าที่เคย

แนวคิดของการค้นหาไม่ได้จำกัดอยู่แค่เครื่องมือค้นหาเช่น Google, Bing หรือ Yahoo เท่านั้น ไซต์อีคอมเมิร์ซเช่น Amazon, Ebay และ Flipkart ยังมีการค้นหาตามบริบทและเป็นส่วนตัวในตัว แม้แต่ Facebook ก็เข้าใจดีว่าใครอาจอยู่ในรูปภาพของคุณ สิ่งที่คุณอาจจะดู กิน หรือรู้สึกอย่างไร ในโลกที่ผู้คนรับข้อมูลจำนวนมาก เราอาจไม่รู้ด้วยซ้ำว่าปัญญาประดิษฐ์ครอบงำชีวิตเรามากเพียงใด ไม่ว่าจะเป็นเกมหมากรุกที่คุณกำลังเล่นกับ 'ผู้เล่น 1' ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หรือการแปลงสกุลเงินที่คุณต้องการทราบ มีสมองที่สองที่ลอยอยู่เหนือเราเสมอ