AI ยุคใหม่ เรียนรู้และอ่านฟิล์ม X-Ray ได้เอง ไม่ต้องป้อนข้อมูลทีละโรค
ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligence) ได้เข้ามาปฏิวัติวงการวิทยาศาสตร์ในปัจจุบัน เพราะช่วยอำนวยความสะดวกในการทำงานต่าง ๆ โดยเฉพาะบทบาทในด้านการแพทย์ที่นำ AI มาใช้เพื่อช่วยวินิจฉัยและรักษาโรคได้อย่างแม่นยำมากขึ้น
ล่าสุด นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดได้พัฒนา AI ที่สามารถเรียนรู้การแปลผลและวินิจฉัยโรคจากภาพถ่ายรังสีเอกซเรย์ได้ด้วยตนเอง โดยไม่จำเป็นต้องผ่านการระบุข้อมูลทีละขั้นตอน (Labeling) จากรังสีแพทย์ จึงเพิ่มความรวดเร็วในการเรียนรู้และลดค่าใช้จ่ายในการพัฒนาได้อย่างมหาศาล
การพัฒนา AI ให้สามารถวิเคราะห์ภาพถ่ายรังสีเอกซเรย์นั้น โดยปกติแล้ว AI จะต้องเรียนรู้ชุดข้อมูลที่จำเป็นต่อการแปลผล ซึ่งชุดข้อมูลที่สำคัญในการสอน AI ให้แปลผลภาพถ่ายรังสี คือ ลักษณะของรอยโรคต่าง ๆ เพื่อใช้ในการวินิจฉัยแยกโรคที่เป็นไปได้จากภาพถ่ายรังสีนั้น ๆ
ก่อนหน้านี้ นักพัฒนาจะต้องนำข้อมูลที่มีการระบุข้อมูล (Labeling) ป้อนเข้าไปให้ AI ได้เรียนรู้ เป็นต้นว่า หากต้องการให้ AI แปลผลและวินิจฉัยภาพถ่ายรังสีเอกซเรย์ปอดของผู้ป่วยวัณโรค รังสีแพทย์ที่ร่วมพัฒนาจะต้องเตรียมภาพถ่ายรังสีของผู้ป่วยวัณโรคปอด พร้อมทั้งระบุข้อมูลรอยโรคต่าง ๆ ที่ปรากฏบนภาพถ่ายก่อนที่จะป้อนข้อมูลเหล่านั้นให้แก่ AI
ซึ่งการระบุข้อมูลจะต้องทำแบบภาพต่อภาพ เพราะในแต่ละภาพอาจมีลักษณะหรือตำแหน่งของรอยโรคที่แตกต่างกัน และการฝึกสอน AI ต้องใช้ภาพถ่ายจำนวนมาก (อาจมากถึง 10,000 ภาพ) เพื่อให้ AI สามารถวิเคราะห์ได้อย่างแม่นยำ ยิ่งมีการระบุรอยโรคได้ละเอียดมากเท่าใด AI ก็จะมีความแม่นยำมากเท่านั้น
ทว่า กระบวนการระบุข้อมูลทีละภาพจากภาพถ่ายจำนวน 10,000 ภาพ ต้องใช้ทรัพยากรทั้งเวลา, บุคคล และค่าใช้จ่ายเป็นจำนวนมาก ในระยะหลังจึงมีการปรับเปลี่ยนให้ AI ได้เห็นภาพถ่ายรังสีเอกซเรย์ที่หลากหลายก่อน โดยไม่จำเป็นต้องระบุข้อมูลในช่วงแรก (เรียกว่าข้อมูลไร้โครงสร้าง หรือ Unstructured data) ส่งผลให้ AI ได้เรียนรู้ภาพถ่ายได้อย่างรวดเร็ว แต่สุดท้ายพวกมันจะยังไม่รู้จักวิธีการแปลผลและวินิจฉัย จนกว่าจะมีการระบุข้อมูลรอยโรคต่าง ๆ ให้อีกทีหนึ่ง
นั่นหมายความว่า ไม่ว่าจะเป็นการระบุข้อมูลให้กับ AI ตั้งแต่เริ่มต้น หรือการปล่อยให้ AI ได้เรียนรู้ภาพก่อนแล้วมาระบุข้อมูลภายหลัง ต่างก็ทำให้เกิดความล่าช้าในการพัฒนา AI ด้วยกันทั้งสิ้น เพราะสุดท้ายแล้วรังสีแพทย์จะต้องเป็นผู้ระบุรายละเอียดของข้อมูลที่จำเป็นในการวิเคราะห์ภาพอยู่ดี
ด้วยเหตุนี้นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดจึงได้พัฒนา AI ที่มีชื่อว่า CheXZero (เช็กส์ซีโร) ซึ่งแตกต่างไปจากรูปแบบของ AI ที่กล่าวไว้ในข้างต้น คือ CheXZero จะอาศัยแค่ภาพถ่ายรังสีเอกซเรย์และผลอ่านที่เตรียมไว้แล้ว เนื่องจากโดยปกติแล้วรังสีแพทย์จะรายงานการอ่านผลและการวินิจฉัยสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายไว้ในเอกสารทางการแพทย์ ดังนั้น ข้อมูลที่จะป้อนให้ AI เป็นข้อมูลที่มีอยู่ดั้งเดิมแล้วจึงช่วยลดระยะเวลาในการฝึกสอน AI ได้มากเลยทีเดียว
หลังจากที่ได้ภาพถ่ายรังสีและผลอ่านมาแล้ว CheXZero จะทำหน้าที่แปลความหมายของผลอ่าน แล้วนำไปวิเคราะห์หารอยโรคในภาพถ่ายรังสีด้วยตัวเองเพื่อเก็บสะสมข้อมูลเหล่านั้นไว้ นั่นหมายความว่า CheXZero สามารถ “ระบุข้อมูล” ได้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องพึ่งพาการระบุข้อมูลทีละส่วนจากรังสีแพทย์ จากนั้นจึงนำข้อมูลของภาพถ่ายและรอยโรคที่คล้ายคลึงกันไปจัดหมวดหมู่แยกแต่ละโรคไว้
เมื่อถึงเวลาใช้งาน แพทย์จะป้อนภาพที่ต้องการให้ CheXZero ช่วยแปลผลและวินิจฉัยเข้าไป เจ้า CheXZero ก็จะวิเคราะห์รอยโรคในภาพแล้วนำไปเปรียบเทียบข้อมูลที่มีอยู่ หากตรงกับโรคใด AI จึงจะรายงานผลอ่านภาพถ่ายที่ถูกต้องพร้อมให้คำวินิจฉัยโรคออกมานั่นเอง
จากการทดสอบของนักวิจัยพบว่า CheXZero สามารถแปลผลภาพถ่ายรังสีเอกซเรย์สามารถระบุรอยโรคได้อย่างแม่ยำ และเหนือกว่า AI วิเคราะห์ภาพถ่ายรังสีเอกซเรย์อื่น ๆ ซึ่งนักวิจัยมีแผนที่จะวิธีการฝึกสอนนี้ไปใช้พัฒนา AI ในการอ่านผลภาพถ่ายรังสีคอมพิวเตอร์ (CT Scan) และภาพถ่ายคลื่นไฟฟ้าแม่เหล็ก (MRI) พร้อมทั้งเปิดให้ผู้ที่สนใจสามารถนำโค้ดไปพัฒนาต่อได้ด้วย
อ้างอิง : https://www.tnnthailand.com/news/tech/125405/
มาแล้ว ภาพวาด AI บุกตลาดธุรกิจขายภาพออนไลน์ Stock Photo
ภาพวาด AI เริ่มมีขายในเว็บไซต์ภาพออนไลน์ Stock Photo ยอดนิยม เทรนด์ต่อยอดงานศิลปะดิจิทัลที่ทำวงการช่างภาพต้องตั้งคำถาม ถึงขอบเขตและการแข่งขัน อุปสรรคที่ต้องทำความเข้าใจร่วมกันเพื่อรับมือกับความเปลี่ยนแปลง
ข้อมูลจากเว็บไซต์ petapixel รายงานว่า ภาพวาดจาก Artificially intelligent หรือ (ภาพวาด AI) มีอัปโหลดสำหรับจำหน่ายแล้วที่หน้าเว็บไซต์ Stock Photo ที่เป็นที่นิยมทั้งบน Shutterstock, iStock และ Adobe Stock
เมื่อทดลองค้นหาด้วยคำว่า “AI-Generated” ในเว็บไซต์ Shutterstock พบผลลัพธ์การค้นหามากถึง 18,850 รายการ ซึ่งแน่นอนว่าทั้งหมดไม่ได้ถูกสร้างขึ้นด้วยการใช้โปรแกรมเช่น DALl-E, Midjourney และ Stable Diffusion แต่เพียงแค่มองผ่านก็พอจะเดาออกได้ว่ามีหลายรายการที่ดูจะเข้าเค้ากับภาพวาดจาก Artificially intelligent หรือ (AI)
ซึ่งเมื่อลองค้นหาแบบเดียวกันใน iStock ได้พบกับผลลัพธ์กว่า 1,585 รายการที่ช่างภาพน่าจะได้ไอเดียมาจาก “ภาพถ่ายวินเทจของสัตว์ประหลาดล็อคเนส”
โดยเริ่มมีการทำคลิปวิดีโอสอนเกี่ยวกับการขายภาพ AI ทางยูทูป อาทิช่องของ Vanessa ที่เป็นช่างภาพสำหรับถ่ายภาพทำปกหนังสือได้ทำวิดีโอที่ชื่อ “How to start selling Midjourney AI art on Shutterstock” แนะนำขั้นตอนและวิธีการขายภาพจาก AI บนเว็บไซต์ Stock Photo ซึ่งเปิดเผยว่าทาง Shutterstock รับภาพจาก AI ให้สามารถอัปโหลดขึ้นบนเว็บไซต์ได้แล้ว แต่ดูว่าผู้ค้นหาส่วนใหญ่อาจยังไม่ให้ความสนใจเท่าที่ควร คงต้องรอเวลาอีกสักพักเพื่อคนหันมารู้จักช่องทางซื้อขายภาพกันมากขึ้น
ทั้งนี้ Vanessa ได้เปิดเผยว่าในช่วงแรก ถูกปฏิเสธจาก Shutterstock เนื่องจากความละเอียดของภาพไม่ตรงตามเกณฑ์ที่กำหนด แต่ในปัจจุบันโปรแกรม DALL-E สร้างได้เฉพาะภาพ AI ที่มีขนาดสูงสุด 1024 พิกเซลซึ่งทำให้ผู้ใช้งานต้องนำภาพไปปรับขยายในเว็บไซต์อื่นต่ออีกทอดหนึ่ง นอกจากปัญหาขนาดภาพยังมีในเรื่องของ การเรนเดอร์ภาพที่ยังไม่เสถียรทำให้สัดส่วนใบหน้าผิดปกติ จึงต้องนำไปแก้ไขในโปรแกรม Photoshop ก่อนจะอัปโหลดเพื่อขาย
ภาพของเว็บไซต์ Midjourney ดูจะได้รับความนิยมในการใช้ผลิตภาพ AI เพื่อลงขายใน Stock Photo ในใบอนุญาต Creative Commons Noncommercial 4.0 Attribution International ที่ไม่ให้สมาชิกที่ไม่ได้จ่ายเงินนำภาพไปใช้ต่อเพื่อประโยชน์ทางการค้า สงวนไว้เฉพาะสมาชิกที่ชำระเงินที่สามารถ “เป็นเจ้าของทรัพย์สินทั้งหมดที่สร้างขึ้นด้วยบริการของเว็บไซต์”
โดยเว็บไซต์ยอดนิยม Shutterstock ยังไม่ได้มีกฏเกณฑ์อะไรเพิ่มเติมในส่วนของภาพ AI ที่สร้างขึ้น แต่ก็มีรายงานหลังไมค์กันในเรื่องของกฏระเบียบต่างๆ ที่อาจมีให้เห็นในเร็ววัน
ส่วน Getty Images เพิ่งได้มีการออกโมเดลเพื่อใช้อัลกอริทึม ตรวจจับภาพ AI
หลังจากที่ ภาพ AI เพิ่งได้รับความนิยมในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา จึงยังทำให้บริษัทและรัฐบาลใช้ขอบเขตเดิมสำหรับรูปแบบภาพถ่ายใหม่ที่เกิดขึ้น
“ฉันคิดว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงในเรื่องของกฎหมาย ลิขสิทธิ์ และการใช้งานศิลปะที่สร้างโดย AI” Vanessa กล่าวเสริม
อ้างอิง : https://www.springnews.co.th/digital-tech/technology/830026
ทำไม DeepMind ถึงส่งหุ่นยนต์ไปที่แคมป์ฟุตบอล ?
ผลงานของ DeepMind ที่ตีพิมพ์ในวารสาร Science Robotics ในสัปดาห์นี้ อาจดูไร้สาระ แต่การเรียนรู้พื้นฐานของฟุตบอลในวันหนึ่งอาจช่วยให้หุ่นยนต์เคลื่อนที่ไปทั่วโลกของเราในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและเป็นมนุษย์มากขึ้นได้
DeepMind มีความพยายามของในการสอน AI ให้เล่นฟุตบอลโดยเริ่มจากผู้เล่นเสมือนจริงตั้งแต่พื้นฐานอย่างการวิ่งและการเตะ ไปจนถึงแนวคิดที่มีลำดับสูงกว่า เช่น การทำงานเป็นทีมและการแก้ปัญหา พิสูจน์ให้เห็นถึงความท้าทายมากขึ้น
หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์จำลองของ DeepMind จำลองมาจากมนุษย์จริง โดยมีจุดขยับ 56 จุดและช่วงการเคลื่อนไหวที่จำกัด ซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่สามารถหมุนข้อเข่าในมุมที่เป็นไปไม่ได้ นักวิจัยในโครงการนี้ทำการฝึกการกระทำบางอย่างเท่านั้น เช่น วิ่งหรือเตะบอล โดยให้หุ่นยนต์ลองคิดหาวิธีไปถึงที่นั่นผ่านการลองผิดลองถูกและการเรียนรู้แบบ reinforcement learning ดังที่เคยทำมาเมื่อนักวิจัยสอนหุ่นจำลองเพื่อนำทางสิ่งกีดขวาง
ซึ่ง Nicolas Heess ซึ่งเป็นนักวิทยาศาสตร์การวิจัยของ DeepMind ได้ออกมากล่าวว่า “วิธีนี้ใช้ไม่ได้ผลจริงๆ เนื่องจากความซับซ้อนของปัญหาที่มีมาก”ดังนั้น Guy Lever นักวิทยาศาสตร์การวิจัยที่ DeepMind และเพื่อนร่วมงานจึงใช้วิธีแบบ Neural Probabilistic Motor primitives (NPMP) ซึ่งเป็นวิธีการสอนที่กระตุ้นโมเดล AI ให้มีรูปแบบการเคลื่อนไหวเหมือนมนุษย์มากขึ้น โดยคาดหวังว่าความรู้พื้นฐานจะช่วยแก้ปัญหาเกี่ยวกับวิธีการ เคลื่อนที่ไปรอบ ๆ สนามฟุตบอลเสมือนจริงได้ “โดยพื้นฐานแล้วมันทำให้การควบคุมมอเตอร์ของคุณมี bias ต่อพฤติกรรมของมนุษย์ที่สมจริง การเคลื่อนไหวของมนุษย์ที่สมจริง” ทาง Lever ได้กล่าวว่า “และนั่นก็เรียนรู้จากการจับภาพการเคลื่อนไหวของมนุษย์จริงๆ ซึ่งในกรณีนี้คือนักแสดงที่เป็นมนุษย์กำลังเล่นฟุตบอล”
โดยผลลัพธ์เป็นที่น่าพึงพอใจ เช่น แม้ว่าในเกม หุ่นยนต์เหล่านั้นจะได้รับรางวัลสำหรับการทำประตูเท่านั้น แต่ทางนักวิจัยก็เห็นคุณสมบัติต่างๆ ที่เกิดขึ้นของหุ่นยนต์ เช่น การทำงานเป็นทีมที่เริ่มปรากฏขึ้นอย่างรวดเร็ว “ในช่วงเริ่มต้นของการฝึก หุ่นยนต์ทุกคนวิ่งไปที่ลูกบอล และหลังจากนั้นสองสามวัน เราจะเห็นจริง ๆ ว่าหุ่นยนต์จะรู้ว่าหนึ่งในเพื่อนร่วมทีมของเขาครองบอลและหันหลังกลับ และวิ่งขึ้นไปบนสนามโดยคาดหวังว่าเพื่อนร่วมทีมจะพยายามทำประตูหรือส่งบอล” นับเป็นครั้งแรกที่มีการประสานงานและการทำงานเป็นทีมใน AI ที่ซับซ้อนและรวดเร็วเช่นนี้ และทาง Lever ก็ได้บอกว่า “นั่นเป็นหนึ่งในนวัตกรรมใหม่ที่ฉันสนใจ”
อ้างอิง : https://www.wired.com/story/alphabet-deepmind-ai-humanoids-soccer-camp/
นักวิจัยญี่ปุ่นสอน AI ให้รู้จัก “หัวเราะ” เพื่อการสนทนาราบรื่น เป็นธรรมชาติ
นักวิจัยของ Kyoto University จากประเทศญี่ปุ่นได้ทำการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เพื่อการสนทนาให้รู้จักจังหวะในการหัวเราะเพื่อให้การสนทนาราบรื่นและเป็นธรรมชาติมากยิ่งขึ้น
ทีมวิจัยมุ่งเน้นพัฒนา “การหัวเราะร่วม” กับคู่สนทนาอย่างเป็นธรรมชาติ การหัวเราะร่วมกับคู่สนทนานั้นต้องอาศัยความเข้าใจสิ่งที่ผู้พูดสื่อออกมาไม่เพียงแต่ความหมายโดยตรงของคำพูดเท่านั้น แต่ยังต้องเข้าใจบริบทและหัวเราะในจังหวะที่เหมาะสมไม่ขัดจังหวะผู้พูด รวมทั้งไม่หัวเราะจนเกินงามจนทำให้คู่สนทนารู้สึกกระอักกระอ่วนหรือรู้สึกอาย
การเทรนปัญญาประดิษฐ์ทำโดยใช้ข้อมูลเสียงสนทนาจากสถานการณ์จำลองการเดท โดยใช้อาสาสมัครมานั่งพูดคุยกับหุ่นยนต์ Erica ที่มีผู้ควบคุมค่อยพูดและบันทึกเสียงแทนหุ่นยนต์ ข้อมูลการสนทนาที่บันทึกไว้ได้จะมีการระบุช่วงเวลาที่มีการหัวเราะร่วมระหว่างอาสาสมัครและผู้ควบคุมหุ่นเพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์เข้าใจว่าตอนไหนคือตัวอย่าง “การหัวเราะร่วม” อย่างเป็นธรรมชาติ
ตัวปัญญาประดิษฐ์ต้องตัดสินใจเกี่ยวกับการหัวเราะ 3 ขั้นตอน โดยขั้นตอนแรกคือตรวจจับการหัวเราะของคู่สนทนา จากนั้นจึงตัดสินใจว่าหากคู่สนทนาหัวเราะแล้วควรร่วมหัวเราะไปกับผู้พูดหรือไม่ และท้ายที่สุดคือการเลือกวิธีหัวเราะว่าควรทำเช่นไร ระหว่างการหัวเราะอย่างร่าเริง หรือการหัวเราะเบาๆ ตามมารยาทเท่านั้น
หลังจากนั้นทีมวิจัยได้สร้างบทพูดสนทนาขึ้นมาใหม่ 3 รูปแบบ
• รูปแบบแรก ให้ปัญญาประดิษฐ์หัวเราะทุกครั้งที่ตรวจจับการหัวเราะของคู่สนทนาได้
• รูปแบบที่ 2 ให้ปัญญาประดิษฐ์สนทนาโต้ตอบตามปกติแต่ไม่หัวเราะเลย
• รูปแบบที่ 3 ให้ปัญญาประดิษฐ์ทำการตัดสินใจและเลือกหัวเราะร่วมตามที่ได้เทรนมา
ทีมวิจัยขอให้อาสาสมัครมากกว่า 130 คน ฟังบทพูดสนทนาที่ถูกสร้างขึ้นใหม่ทั้ง 3 รูปแบบ แล้วขอให้อาสาสมัครให้คะแนนบทสนทนาว่าแบบไหนแสดงออกถึงความเห็นอกเห็นใจ, การโต้ตอบอย่างเป็นธรรมชาติ และการหัวเราะเหมือนมนุษย์มากที่สุด ซึ่งผลที่ได้พบว่าบทสนทนาที่สร้างขึ้นรูปแบบที่ 3 นั้นได้คะแนนดีที่สุด
ในตอนนี้งานวิจัยยังคงรองรับแค่การพูดสนทนาภาษาญี่ปุ่นและสถานการณ์ที่ถูกนำมาเทรนให้ปัญญาประดิษฐ์ก็ยังห่างไกลจากคำว่าครอบคลุมรูปแบบการสนทนาจริงในชีวิตประจำวันของมนุษย์ แต่การฝึกให้ปัญญาประดิษฐ์รู้จักอารมณ์ขันและแยกแยะมันออกจากการหัวเราะตามมารยาทได้ ก็ถือเป็นก้าวที่น่าสนใจในการทำให้ปัญญาประดิษฐ์มีการแสดงอารมณ์ใกล้เคียงมนุษย์มากขึ้น
อ้างอิง : https://www.springnews.co.th/digital-tech/830076
Tesla เตรียมปล่อยอัปเดตฟีเจอร์ Autopark และ Smart Summon
CEO ใหญ่ Tesla โพสต์ทวิตเตอร์ว่า ทีม Autopilot/AI ของ Tesla กำลังทำงานและเตรียมปล่อยอัปเดตฟีเจอร์ Autopark และ Smart Summon ในรถ Tesla ภายในช่วงปลายเดือนกันยายน 2022 นี้
Autopark (ระบบจอดรถอัตโนมัติ) และ Smart Summon (ระบบสั่งให้รถขับออกมาจากลานจอดรถด้วยตัวเอง) เป็นฟีเจอร์อันชาญฉลาดที่รวมอยู่ในระบบ Autopilot และแพ็กเก็จ Full-self Driving ในรถ Tesla
ฟีเจอร์ Smart Summon เปิดตัวครั้งแรกในการอัปเดตซอฟต์แวร์ V10 ครั้งใหญ่ในเดือนกันยายน 2019 และเป็นที่น่าตื่นตาตื่นใจในผู้ใช้รถ Tesla ในแถบอเมริกาเหนือเป็นอย่างมาก หลังจากปล่อยฟีเจอร์นี้ออกมา ก็มีคนทำวิดีโอการทดลองใช้ฟีเจอร์นี้ออกมาเรื่อย ๆ โดยก็ได้ฟีดแบคทั้งแบบดีและไม่ดี
Tesla พยายามปรับปรุงฟีเจอร์ Autopark เมื่อไม่นานมานี้ ใช้กล้องหลายตัวรอบ ๆ รถเพื่อตรวจจับจุดว่างและเส้นสีช่องจอดแทนเซนเซอร์อัลตราโซนิก ทำให้ไม่จำเป็นต้องมีรถจอดดา้นข้างทั้งสองข้างก็สามารถทำงานได้
โดยฟีเจอร์ทั้งสองไม่ได้รับการปรับปรุงความสามารถเพิ่มเติมนับตั้งแต่เปิดตัว ที่ผ่านมาก็มีผู้ใช้รถ Tesla ที่เจอปัญหามากมาย ทำให้ดูเหมือนว่ามันจะไม่ได้เป็นฟีเจอร์ที่ “ฉลาด” แบบที่ควรจะเป็น
ข่าวดีก็คือ Tesla ได้พยายามแก้ไขปัญหานี้ ตามที่ Elon Musk ซีอีโอ Tesla ได้โพสต์ในทวิตเตอร์ว่า ทีม Autopilot/AI ของบริษัท กำลังจะปล่อยอัปเดตฟีเจอร์ Smart Summon และ Autopark ที่ “ฉลาดจริง ๆ” ภายในวันที่ 30 กันยายน 2020 นี้
ยังไม่ชัดเจนว่าการปล่อยอัปเดตนี้จะเป็นการปล่อยอัปเดตสำหรับผู้ใช้ทุกคน หรือเป็นเพียงกำหนดเวลาภายใน เท่านั้น
นอกจากนี้ยังมีข่าวลือว่า Tesla กำลังทดสอบฟีเจอร์ “Reverse Summon” ที่ผู้ใช้สามารถออกมาจากรถ แล้วให้รถหาที่จอดด้วยตัวเอง มีรายงานว่าฟีเจอร์นี้มี 3 โหมดที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับว่าผู้ใช้ต้องการให้รถจอดที่ใดในบริเวณที่จอดรถ
Elon Musk ยังพูดถึง Optimus (หรือที่รู้จักในชื่อ Tesla Bot) ที่จะจัดแสดงใน AI Day 2 ในวันที่ 30 กันยายน 2022 นี้
อ้างอิง : Tesla เตรียมปล่อยอัปเดตฟีเจอร์ Autopark และ Smart Summon ปลายเดือนกันยายน 2022 นี้ (iphonemod.net)
OpenAI เปิดให้ DALL-E วาดหน้าคนได้แล้ว
OpenAI เปิดให้ผู้ใช้โปรแกรม DALL-E วาดรูปด้วย AI สามารถแก้ไขรูปภาพใบหน้ามนุษย์ได้แล้ว จากที่ตอนแรกกังวลว่าฟีเจอร์ดังกล่าวจะถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด แต่ในจดหมายที่ส่งถึงผู้ใช้งาน DALL-E กว่าล้านรายนั้น
OpenAI กล่าวว่า ได้เปิดให้เข้าถึงได้หลังจากปรับปรุงตัวกรองเพื่อลบรูปภาพที่มีเนื้อหา “เรื่องเพศ การเมือง และความรุนแรง” ฟีเจอร์นี้จะให้ผู้ใช้แก้ไขภาพได้หลายวิธี พวกเขาสามารถอัปโหลดรูปถ่ายของใครบางคนและสร้างรูปแบบต่าง ๆ ของรูปภาพได้ พวกเขาสามารถแก้ไขคุณลักษณะเฉพาะ เช่น การเปลี่ยนเสื้อผ้าหรือทรงผมของใครบางคน
ฟีเจอร์นี้จะเป็นประโยชน์กับผู้ใช้จำนวนมากในอุตสาหกรรมสร้างสรรค์อย่างไม่ต้องสงสัย ตั้งแต่ช่างภาพไปจนถึงผู้สร้างภาพยนตร์
“ด้วยการปรับปรุงระบบความปลอดภัยของเรา ขณะนี้ DALL-E พร้อมที่จะสนับสนุนกรณีการใช้งานที่น่ายินดีและสำคัญเหล่านี้ ในขณะที่ลดศักยภาพของอันตรายจาก Deepfakes ให้เหลือน้อยที่สุด” OpenAI กล่าวในจดหมายถึงลูกค้าที่ประกาศข่าว
การตัดสินใจนี้เป็นส่วนหนึ่งของการเจรจาอย่างต่อเนื่องโดยผู้ผลิตเครื่องกำเนิดศิลปะ AI กับผู้ใช้ของพวกเขาเอง ขณะที่พวกเขาพยายามนำทางอันตรายที่อาจเกิดขึ้นของเทคโนโลยี ในฐานะบริษัทที่ได้รับทุนสนับสนุนอย่างดีและเชื่อมโยงกับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Microsoft
OpenAI ได้ใช้แนวทางที่ค่อนข้างระมัดระวัง แต่บริษัทถูกขนาบข้างโดยคู่แข่งอย่าง Stable Diffusion ซึ่งจำกัดผู้ใช้ให้น้อยลง สิ่งนี้นำไปสู่การพัฒนาเทคโนโลยีที่รวดเร็วขึ้น แต่ยังทำให้แอปพลิเคชันที่เป็นอันตรายง่ายขึ้นมาก ยกตัวอย่างเช่น Stable Diffusion กำลังถูกใช้เพื่อสร้างภาพลามกอนาจารของคนดัง
อย่างไรก็ตาม ไม่มีตัวกรองเนื้อหาใดที่สมบูรณ์แบบ และอาจมีกรณีการใช้งานที่เป็นอันตรายที่ละเอียดอ่อนกว่าการสร้างภาพอนาจารที่ไม่ได้รับความยินยอม
อ้างอิง : https://www.springnews.co.th/digital-tech/technology/830107
เว็บไซต์ข่าวการเมืองในสหรัฐ กำลังเริ่มใช้ AI ช่วยวาดภาพข่าวอย่างเงียบๆ
The Bulwark ซึ่งเป็นเว็บไซต์ข่าวและการวิเคราะห์ทางการเมืองของสหรัฐฯ ได้เริ่มใช้ AI อย่างเงียบๆ เพื่อช่วยอธิบายบทความต่างๆ
ในอดีต นิตยสารอย่าง The Economist ได้เปลี่ยนหน้าปกของพวกเขาโดยใช้หน้าปกที่สร้างโดย AI และก็นำเรื่องราวนี้ไปทำข่าว หรือนักเขียนหลายคนก็กลายเป็นข่าวโดยบังเอิญผ่านการใช้ภาพประกอบ AI เท่านั้น แต่สำหรับ The Bulwark เป็นเว็บไซต์ที่แอบนำ AI มาใช้อย่างเงียบๆ
เป็นเรื่องที่น่าสนใจที่จะเห็นว่า The Bulwark ใช้เทคโนโลยีนี้อย่างไร โดยทางบริษัทนั้นได้ใช้ภาพจาก AI ชื่อ Midjourney ซึ่งเป็นที่รู้จักสำหรับภาพวาดรูปแบบที่สวยงามและน่าดึงดูดซึ่งเลียนแบบภาพประกอบดิจิทัลร่วมสมัย โดยทางบริษัทนั้นไม่ได้ใช้ภาพ AI อย่างเดียว แต่รวมเอาผลงานของ Midjourney กับภาพสต๊อกของพวกเขาเข้าด้วยกัน
คำถามใหญ่ข้อหนึ่งคือ เราจะมีคนตกงานเพราะเหตุนี้หรือไม่ ? ซึ่งทาง The Bulwark ยังไม่ได้ตอบจดหมายซึ่งถูกส่งไปถาม ไม่แน่ AI อาจจะได้ทดแทนงานบางอย่างไปแล้วจริงๆ หรืองบประมาณด้านศิลปะของบริษัทอาจถูกตัดไปแล้วก็ได้ และนักวาดภาพประกอบในบริษัทก็ตัดสินใจใช้ AI เพื่อทำให้รูปภาพของพวกเขาดูสวยงามแทนที่จะใช้ภาพถ่ายสต๊อกธรรมดา
สิ่งที่ชัดเจนในตอนนี้คือโปรแกรมสร้างภาพด้วย AI กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศทางศิลปะ ซึ่งมันจะทำหน้าที่เป็นตัวกึ่งกลางระหว่างภาพถ่ายสต๊อกและภาพประกอบต้นฉบับที่ถูก AI สร้างขึ้น ทำให้ต้นทุนที่ต่ำกว่าในแง่ของเวลาและเงินที่ใช้ไปนั้นสมดุลกัน แต่สร้างภาพที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวมากขึ้นด้วย
อ้างอิง : https://www.theverge.com/2022/9/20/23363073/ai-art-generator-illustrator-news-site-the-bulwark
Getty Images หนึ่งเจ้าตลาดเว็บไซต์ซื้อขายรูปภาพทำการ “แบน” รูปภาพที่สร้างจาก AI
Getty Images ได้ห้ามการอัปโหลดและการขายภาพประกอบที่สร้างขึ้นโดยใช้เครื่องมือศิลปะ AI เช่น DALL-E, Midjourney และ Stable Diffusion โดยทาง Getty Images เป็นแพลตฟอร์มล่าสุดและถือเป็นแพลตฟอร์มที่ใหญ่ที่สุดสำหรับการแบนดังกล่าว ซึ่งเป็นการตัดสินใจที่คล้ายคลึงกับเว็บไซต์ต่างๆ เช่น Newgrounds, PurplePort และ FurAffinity
Craig Peters ซีอีโอของ Getty Images บอกกับ ว่าการแบนดังกล่าวเกิดจากความกังวลเกี่ยวกับความถูกต้องตามกฎหมายของเนื้อหาที่สร้างโดย AI และความปรารถนาที่จะปกป้องลูกค้าของเว็บไซต์
ผู้สร้างภาพจาก AI จำนวนมากกล่าวว่าเทคโนโลยีนี้ถูกกฎหมาย แต่นั่นก็ไม่รับประกันว่าสถานะนี้จะถูกจริงๆ โดยซอฟต์แวร์อย่าง Stable Diffusion ได้รับการฝึกอบรมตัวโมเดล AI จากรูปภาพที่มีลิขสิทธิ์ที่คัดลอกมาจากเว็บ รวมถึงบล็อกศิลปะส่วนตัว ไซต์ข่าว และไซต์รูปภาพสต๊อก เช่น Getty Images
การนำรูปภาพมาใช้ในลักษณะดังกล่าวนั้นถูกกฎหมายในสหรัฐอเมริกาภายใต้เงื่อนไข “การใช้งานที่เหมาะสม” แต่การใช้งานที่เหมาะสมอาจจะมีปัญหาเมื่อถูกนำไปใช้ในกิจกรรมเชิงพาณิชย์ เช่น การขายรูปภาพ และศิลปินบางคนซึ่งงานถูกคัดลอกและลอกเลียนแบบโดยบริษัทที่สร้างภาพโดย AI ได้เรียกร้องให้มีกฎหมายใหม่เพื่อควบคุมปัญหาเหล่านี้
Shutterstock หนึ่งในคู่แข่งรายใหญ่ที่สุดของ Getty Images ดูเหมือนจะจำกัดการค้นหาเนื้อหาที่เป็นภาพที่สร้างจาก AI บางส่วน แต่ก็ยังไม่มีนโยบายเฉพาะเรื่องนี้ประกาศออกมา สำหรับแพลตฟอร์มอื่นๆนั้น ได้ลบภาพ AI ด้วยเหตุผลอื่นนอกเหนือจากการปกป้องลูกค้า ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์โซเชียลอาร์ตที่เน้นเรื่องขนยาว FurAffinity กล่าวว่าได้สั่งห้ามงานศิลปะที่สร้างโดย AI เพราะมันบ่อนทำลายงานของศิลปินที่เป็นมนุษย์
เมื่อถูกถามว่าเนื้อหาที่สร้างโดย AI เป็นภัยคุกคามต่อการดำรงชีวิตของนักวาดภาพประกอบและช่างภาพที่ขายงานของพวกเขาใน Getty Images หรือไม่ ทาง Peters ได้ให้ความเห็นว่าเครื่องมือเหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างล่าสุดของเทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มจำนวนของรูปภาพที่มีอยู่ในเยอะขึ้นเท่านั้น
อย่างไรก็ตาม การลบเนื้อหารูปภาพที่สร้าง AI อาจเป็นเรื่องยากสำหรับ Peters โดยเขาได้กล่าวว่า Getty Images จะให้ผู้ใช้ในการระบุและรายงานภาพดังกล่าว และทำงานร่วมกับ C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) เพื่อสร้างตัวกรองออกมา ซึ่งเป็นที่รู้กันว่าไม่มีตัวกรองอัตโนมัติใดที่น่าเชื่อถือทั้งหมด และไม่ชัดเจนว่า Getty Images จะพบว่าการบังคับใช้การแบนใหม่นั้นทำได้ง่ายเพียงใด
—————————————————————————————-
ทั้งหมดเป็นข่าวที่น่าสนใจใน 16 – 22 กันยายน 2565 พบกันใหม่ในสัปดาห์หน้านะคะ : )
หากมีข้อสงสัย ติชมสามารถ ติดตามและสอบถามได้ที่
: AIไทยสามารถ โดย AI for all Thailand
