Agentic AI

Agentic AI: อนาคตของ AI ที่คิดและตัดสินใจได้เอง
ในยุคที่ AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล แต่กำลังก้าวเข้าสู่ "Agentic AI" หรือ AI ที่สามารถทำงาน ตัดสินใจ และดำเนินการได้ด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องพึ่งพาการควบคุมของมนุษย์ทุกขั้นตอน

Agentic AI คืออะไร?
Agentic AI (Autonomous AI Agents) คือ AI ที่สามารถ เรียนรู้ วางแผน ตัดสินใจ และดำเนินการได้โดยอัตโนมัติ โดยอาศัย Machine Learning, Deep Learning และ Reinforcement Learning

ความแตกต่างจาก AI ทั่วไป
AI ทั่วไป: รอรับคำสั่งจากมนุษย์และทำตามที่โปรแกรมกำหนด
Agentic AI: สามารถตั้งเป้าหมาย วิเคราะห์สถานการณ์ และดำเนินการได้เอง

การทำงานของ Agentic AI
Agentic AI สามารถ รับข้อมูล - วิเคราะห์ - ตัดสินใจ - ปฏิบัติการ ได้ในลูปต่อเนื่อง (Autonomous Loop)

ขั้นตอนการทำงานของ Agentic AI:
1️ Perception: รับข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น IoT, กล้อง, หรือระบบฐานข้อมูล
2️ Reasoning & Planning: วิเคราะห์ข้อมูล วางแผน และคาดการณ์ผลลัพธ์
3️ Decision Making: ตัดสินใจเลือกทางเลือกที่ดีที่สุด
4️ Execution: ดำเนินการตามแผนที่วางไว้ และเรียนรู้จากผลลัพธ์
5️ Self-Improvement: ใช้ Reinforcement Learning เพื่อพัฒนาตัวเอง

ตัวอย่างการใช้งาน Agentic AI
Agentic AI กำลังปฏิวัติหลายอุตสาหกรรม เช่น:

ยานยนต์อัตโนมัติ (Autonomous Vehicles)

ระบบขับขี่อัตโนมัติที่ไม่ต้องพึ่งมนุษย์
การวิเคราะห์เส้นทางและการคาดการณ์พฤติกรรมของรถรอบข้าง
AI สำหรับธุรกิจอัจฉริยะ (Business Process Automation)

AI จัดการงานเอกสาร ออกใบแจ้งหนี้ และตรวจสอบความถูกต้องอัตโนมัติ
AI วิเคราะห์และตัดสินใจในระบบ Supply Chain
‍️ AI ด้านการแพทย์ (AI in Healthcare)

AI ช่วยวิเคราะห์ผลสแกน MRI และ CT Scan พร้อมแนะนำแนวทางรักษา
AI เป็นผู้ช่วยแพทย์ที่สามารถแนะนำยาและแนวทางรักษาผู้ป่วย
AI ด้านการเงิน (Autonomous Trading Systems)

AI ตัดสินใจซื้อขายหุ้นตามพฤติกรรมตลาดแบบเรียลไทม์
AI วิเคราะห์ความเสี่ยงทางการเงินและปรับพอร์ตลงทุนอัตโนมัติ
AI ในเกมและ Metaverse

ตัวละคร AI (NPC) ในเกมที่สามารถเรียนรู้และปรับตัวตามพฤติกรรมของผู้เล่น
AI ที่ช่วยสร้างโลกเสมือนจริงแบบอัจฉริยะ

️ ความท้าทายและข้อควรระวังของ Agentic AI
แม้ว่า Agentic AI จะมีศักยภาพสูง แต่ก็มีความท้าทาย เช่น:
Ethical AI: ใครจะเป็นผู้รับผิดชอบเมื่อ AI ตัดสินใจผิดพลาด?
Security Risks: AI อาจถูกเจาะระบบและนำไปใช้ในทางที่ผิด
Data Bias: หาก AI เรียนรู้จากข้อมูลที่มีอคติ อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาด