จุลสารนวัตกรรม ฉบับที่ 79 – สาระน่ารู้ : เรื่อง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการวิจัยสมัยใหม่และแนวโน้มในปี 2025

        ในปี 2025 ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในภูมิทัศน์ของการวิจัยในหลายสาขาวิชา โดย AI ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันยิ่งใหญ่ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการค้นพบสิ่งใหม่ๆ จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ยังช่วยนักวิจัยในการค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่และการสร้างโมเดลที่แม่นยำมากขึ้น นอกจากนี้ AI ยังมีบทบาทสำคัญในการอัตโนมัติหลายกระบวนการที่เคยใช้เวลานาน ลดขั้นตอนการทำงานที่ซ้ำซ้อน และช่วยเพิ่มความเร็วในการวิจัยได้อย่างมาก บทความนี้จะสำรวจบทบาทสำคัญของ AI ในการวิจัยสมัยใหม่ รวมถึงแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในปี 2025 ที่จะเห็นการประยุกต์ใช้ AI อย่างลึกซึ้งและกว้างขวางในกระบวนการวิจัยทั่วโลก
1. การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ด้วย AI
        ในยุคที่ข้อมูลมีการผลิตและเก็บรวบรวมในปริมาณมหาศาล การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) กลายเป็นหนึ่งในความท้าทายหลักของการวิจัยในหลายสาขา อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการช่วยจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วขึ้น โดยเฉพาะในกรณีที่ข้อมูลมีความซับซ้อนสูง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมที่ประกอบด้วยจุดข้อมูลหลายล้านจุด ซึ่งในอดีตอาจต้องใช้เวลาหลายเดือนหรือแม้แต่หลายปีในการประมวลผลให้เสร็จสิ้น
        AI สามารถช่วยลดระยะเวลาในการประมวลผลข้อมูลได้อย่างมหาศาล โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน หรือการทำนายผลลัพธ์ที่มีความไม่แน่นอนสูง นอกจากนี้ AI ยังมีความสามารถในการเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ โดยการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่อย่างต่อเนื่อง และสามารถปรับปรุงโมเดลการทำนายให้ดีขึ้นได้ตามสภาวะแวดล้อมหรือพฤติกรรมที่เกิดขึ้นในโลกจริง
        อีกหนึ่งข้อดีของ AI ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่คือการค้นหาความสัมพันธ์หรือรูปแบบที่มนุษย์อาจมองข้าม ซึ่งสามารถนำไปสู่การค้นพบสิ่งใหม่ ๆ หรือวิธีการแก้ไขปัญหาที่ไม่เคยคิดถึงมาก่อน ตัวอย่างเช่น การใช้ AI ในการทำนายโรคที่อาจเกิดขึ้นจากปัจจัยทางพันธุกรรมหรือสิ่งแวดล้อม ซึ่งในหลายกรณี AI สามารถระบุแนวโน้มการเกิดโรคหรือการตอบสนองต่อการรักษาที่แตกต่างกันไปในแต่ละบุคคลได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยในด้านการวิเคราะห์ทางการแพทย์โดยเฉพาะในการวินิจฉัยโรคจากภาพทางการแพทย์ เช่น การตรวจจับมะเร็งจากภาพเอกซเรย์หรือ MRI ที่สามารถทำได้รวดเร็วและแม่นยำกว่าแพทย์มนุษย์ในบางกรณี
        การประยุกต์ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จึงไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวิจัย แต่ยังเปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการค้นพบข้อมูลหรือแนวทางการรักษาใหม่ ๆ ที่มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีการดูแลสุขภาพและการแก้ไขปัญหาทางวิทยาศาสตร์ต่าง ๆ ได้
2. AI ในการค้นพบยาและวัคซีน
        AI ได้พลิกโฉมวงการวิจัยทางการแพทย์ โดยเฉพาะในกระบวนการค้นพบยาและวัคซีนใหม่ เทคโนโลยีนี้ช่วยจำลองปฏิกิริยาของสารเคมีในร่างกายมนุษย์ และคาดการณ์ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือการพัฒนาวัคซีน COVID-19 ซึ่งใช้ AI ในการออกแบบโครงสร้างโมเลกุลที่มีประสิทธิภาพ และการคัดเลือกวัคซีนที่เหมาะสมจากหลายๆ ตัวเลือกภายในเวลาอันสั้น โดยใช้การวิเคราะห์ทางชีววิทยาและคณิตศาสตร์ช่วยในการทำนายปฏิกิริยาของวัคซีนต่อระบบภูมิคุ้มกัน นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยในกระบวนการค้นหายาใหม่ๆ ที่สามารถรักษาโรคเรื้อรัง หรือโรคที่ยังไม่มีวิธีรักษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมและประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วย
3. AI และการวิจัยข้ามสาขาวิชา
        การประยุกต์ใช้ AI ในการวิจัยข้ามสาขาวิชา เช่น การรวมข้อมูลจากวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมและสังคมศาสตร์เพื่อแก้ปัญหาการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ กำลังเป็นที่นิยม AI สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อให้ได้ภาพรวมที่ชัดเจนและการคาดการณ์ที่แม่นยำขึ้น เช่น การทำนายผลกระทบจากนโยบายหรือกิจกรรมของมนุษย์ต่อสภาพแวดล้อมและสังคม รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งที่อาจมีความซับซ้อนหรือขัดแย้งกัน เช่น ข้อมูลทางสังคมเศรษฐกิจ การเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ และผลกระทบจากกิจกรรมทางอุตสาหกรรม ซึ่งช่วยให้การตัดสินใจในระดับนโยบายมีความรอบคอบและข้อมูลมากยิ่งขึ้น
4. การปรับปรุงการวิจัยเชิงทดลองด้วย AI
        AI ยังช่วยให้งานวิจัยเชิงทดลองเป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การใช้หุ่นยนต์ที่ควบคุมด้วย AI ในการทดลองซ้ำซาก หรืองานที่ต้องการความละเอียดสูง นอกจากนี้ AI ยังช่วยวิเคราะห์ผลการทดลองแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถปรับเปลี่ยนการทดลองได้ทันที เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและตรงกับวัตถุประสงค์ของการศึกษา ตัวอย่างเช่น ในการทดลองทางเภสัชวิทยา AI สามารถติดตามและปรับปรุงพารามิเตอร์ต่างๆ ในการทดลองยาใหม่ เพื่อให้แน่ใจว่ายานั้นมีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงสุด
5. ความท้าทายด้านจริยธรรม
        แม้ AI จะมีข้อดีมากมาย แต่ก็มีความท้าทายด้านจริยธรรมที่ต้องพิจารณา เช่น การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลในงานวิจัย หรือการป้องกันการใช้ AI ในทางที่ผิด การกำหนดกรอบจริยธรรมและแนวทางปฏิบัติที่เหมาะสมจะเป็นหัวใจสำคัญของการวิจัยในอนาคต โดยเฉพาะในการใช้งาน AI ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลทางสุขภาพ หรือข้อมูลทางพันธุกรรม เพื่อป้องกันการละเมิดสิทธิของบุคคลหรือการใช้ข้อมูลในทางที่ไม่เป็นธรรม นอกจากนี้ ยังต้องมีการตั้งกฎเกณฑ์ในการใช้ AI เพื่อให้การตัดสินใจที่ได้จากการประมวลผลของ AI สามารถตรวจสอบได้และโปร่งใส
6. แนวโน้มในอนาคต
        ในปี 2025 เราคาดว่า AI จะมีบทบาทมากขึ้นในทุกขั้นตอนของกระบวนการวิจัย ตั้งแต่การตั้งสมมติฐาน การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการนำเสนอผลลัพธ์ นักวิจัยจะใช้ AI เป็นเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มความเร็ว ความแม่นยำ และความน่าเชื่อถือของงานวิจัย อีกทั้งยังเปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการสำรวจคำถามที่ยังไม่เคยมีคำตอบมาก่อน โดย AI จะช่วยให้นักวิจัยสามารถดำเนินการทดลองและวิเคราะห์ผลในรูปแบบที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งจะส่งผลต่อการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ การแก้ไขปัญหาทางสังคม และการพัฒนาความรู้ในหลาย ๆ ด้านให้เจริญรุ่งเรืองยิ่งขึ้น
        ท้ายที่สุดแล้วการประยุกต์ใช้ AI ในการวิจัยไม่เพียงแต่จะเป็นเครื่องมือในการเร่งการค้นพบใหม่ ๆ แต่ยังต้องมุ่งไปที่การสร้างความสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความรับผิดชอบ การใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและคำนึงถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อมนุษยชาติและสิ่งแวดล้อม จะเป็นแนวทางที่สำคัญในการสร้างสรรค์ความก้าวหน้าในวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีที่สามารถยืนยาวและเป็นประโยชน์ต่อทุกคนในระยะยาว เมื่อเราสามารถใช้ AI อย่างฉลาดและมีวิจารณญาณ ก็จะเป็นการเปิดประตูสู่โอกาสใหม่ ๆ ในการแก้ไขปัญหาทางโลกที่ท้าทายและสร้างอนาคตที่ดีขึ้นสำหรับทุกคน

เอกสารอ้างอิง

1. Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., et al. (2015). ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. International Journal of Computer Vision, 115(3), 211-252. Retrieve from https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-015-0816-y
2. Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., et al. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596(7873), 583–589. Retrieve from https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2
3. Zhang, Y., Zheng, Y., Chen, Y., et al. (2020). Cross-disciplinary AI applications in climate science. Nature Climate Change, 10(8), 610-616. Retrieve from https://www.nature.com/articles/s41558-020-0815-2
4. Sanchez-Lengeling, B., & Aspuru-Guzik, A. (2018). Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering. Science, 361(6400), 360-365. Retrieve from https://www.science.org/doi/10.1126/science.aat2663
5. Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2). Retrieve from https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2053951716679679
6. แนวโน้ม AI ในปี 2025: เจาะลึกอนาคตของเทคโนโลยี. (2568). แหล่งที่มา https://simplico.net/2025/01/02/top-ai-trends-of-2025-a-deep-dive-into-the-future-of-technology-th/ สืบค้น ณ วันที่ 11 มกราคม 2568
7. แนวโน้มปัญญาประดิษฐ์ในปี 2568: อะไรต่อไปใน AI. (ม.ป.ป.). แหล่งที่มา https://codelabsacademy.com/th/blog/artificial-intelligence-trends-in-2025-whats-next-in-ai สืบค้น ณ วันที่ 11 มกราคม 2568