คลังเก็บหมวดหมู่: อื่นๆ

10 อาหารที่ควรมีติดบ้าน หากเกิดภาวะโรคระบาด

10 อาหารที่ควรมีติดบ้าน หากเกิดภาวะโรคระบาด
ในสถานการณ์คับขัน การเตรียมความพร้อมเป็นเรื่องสำคัญ ขอเพียงไม่หุนหันตื่นตระหนก พร้อมพกสติในวิกฤต “ภาวะโรคระบาด” มาดู 10 อาหารยังชีพที่ควรมีติดครัวกันเลยดีกว่า!
โดย หมูอ๊อง

เครดิต : วงในบอกมา

จากสถานการณ์ในประเทศอิตาลีและออสเตรเลีย สินค้าในซูเปอร์มาเกตเริ่มขาดตลาด
การท่องเที่ยว ตารางงานอีเวนต์ ถูกแคนเซิล รวมถึงห้างร้านก็เงียบเฉา เศรษฐกิจได้รับผลกระทบโดยทั่ว ถึงเวลาที่ทุกคนต้องเกาะงานประจำให้แม่นมั่น แล้วขยันเก็บออม
สำหรับประเทศไทยนั้น ไม่มีทางรู้เลยว่าจะเข้าเฟส 3 หรือต้องปิดเมืองเมื่อไร นาทีนี้ “กองทัพต้องเดินด้วยท้อง” เพราะฉะนั้นรีบเข้ามาดู 10 อาหารที่ควรมีติดบ้าน หากเกิดภาวะโรคระบาด!
หากต้องผจญกับวิกฤตโรคระบาด การตระเตรียมอาหารให้อุ่นใจเป็นสิ่งที่ไม่ควรละเลย “ชั้นวางแทบทุกชั้นในซูเปอร์มาเกตว่างเปล่า โดยเฉพาะอาหารยังชีพที่ขาดไม่ได้ในชีวิตประจำวัน เรียกได้ว่าเกลี้ยงเชลฟ์!” เมืองเจนัว ประเทศอิตาลี ภายหลังการแพร่ระบาดของเชื้อ Covid-19 ประชาชนต่างพากันตระเตรียมเสบียงอาหาร และของใช้จำเป็นเข้าครัวเรือน ซึ่งประเทศอิตาลี รวมไปจนถึงญี่ปุ่น สิงคโปร์ มาเก๊า ฮ่องกง และเกาหลีใต้ ต่างเป็นประเทศที่เข้าสู่เฟส 3 เป็นที่เรียบร้อย สำหรับประเทศไทยนั้น กระทรวงสาธารณสุขยืนยันยังอยู่ในเฟส 2

ในช่วงภาวะโรคระบาดแบบนี้ การทำตัวเองให้แข็งแรงถือเป็นเรื่องจำเป็นอย่างถึงที่สุด เพราะฉะนั้นข้าว ปลา อาหาร และน้ำดื่ม ต้องพร้อม มาดูลิสต์อาหารที่ควรมีติดบ้านเอาไว้ในยามฉุกเฉินกันเถอะ!


1.น้ำดื่ม
ลองไม่ดื่มน้ำดูสักชั่วโมง-สองชั่วโมง เพื่อน ๆ จะพบว่าร่างกายรู้สึกไม่กระปรี้กระเปร่า หลักทางวิทยาศาสตร์กล่าวว่า หากขาดน้ำติดต่อกันยาวนานถึง 3 วัน เราอาจเสียชีวิตเลยก็เป็นได้!

น้ำดื่ม มีอายุ 2 ปี นับจากวันผลิต แต่หากเปิดดื่มแล้วอยู่ได้ 2 สัปดาห์


2.บะหมี่กึ่งสำเร็จรูป
อาหารยังชีพสิ้นคิด แต่ไม่จบชีวิตแน่นอน เพราะมีแค่บะหมี่กึ่งสำเร็จรูปและน้ำร้อนสักกา ก็เอาตัวรอดในสภาวการณ์แบบนี้ได้แล้ว เลือกรสชาติที่ชอบ แล้วกอบโกยเท่าที่เหมาะ อิ่มท้องได้แม้ในช่วงโรคระบาด

บะหมี่กึ่งสำเร็จรูป มีอายุ 6 เดือน นับจากวันผลิต


3.ขนมปังกรอบ
คาร์โบไฮเดรตหากินง่ายที่เก็บไว้ได้ไม่เสียเร็ว ประทังกระเพาะในวันที่ท้องว่าง หรือใครมีซุปกระป๋องอยู่แล้ว โรยกินด้านบนก็ช่วยให้อยู่ท้องขึ้นไปอีก

ขนมปังกรอบ มีอายุ 8 เดือน นับจากวันผลิต


4.น้ำผึ้ง
ช่วงที่อดยากแบบนี้ พลังงานจากน้ำตาลและความหวานเป็นสิ่งที่ดี เพราะจะช่วยให้เราชุ่มชื้นหัวใจ แถมสดใสในวันที่ชวนหดหู่! เขาว่ากันว่า ความหวานจะช่วยทำให้สมองแล่น อีกทั้งยังไม่ทำให้หน้ามืดวิงเวียน และแน่นอนว่าน้ำตาลจากธรรมชาติย่อมดีกว่าน้ำตาลขัดสีเป็นไหน ๆ

น้ำผึ้งแท้ ไม่มีวันหมดอายุ!


5.ช็อกโกแลต
ทางวิทยาศาสตร์กล่าวว่า ช็อกโกแลตมีสารฟลาโวนอยด์ ช่วยต้านสารอนุมูลอิสระ อีกทั้งยังช่วยหลั่งสารความสุขอีกต่างหาก เพราะฉะนั้นแล้ว ใครที่กลัวตนเองจะตกอยู่ในสภาวะเครียด เตรียมกัดช็อกโกแลตสักแท่งก็ไม่เลว!

ช็อกโกแลต มีอายุ 2 ปี นับจากวันผลิต


6.น้ำพริก
“กินง่ายอยู่ง่าย” จำเป็นที่สุดในเวลานี้ มีน้ำพริกติดตู้กับข้าวไว้สักกระปุก คลุกข้าวสวยร้อน ๆ กินอิ่มได้หลายมื้อ เพิ่มรสชาติให้แซ่บซี้ด เติมชีวิตให้มีสีสันสักหน่อย เพราะฉะนั้นรีบวิ่งเข้าตลาด เลือกรสที่ถูกใจโดยด่วน

น้ำพริกสำเร็จรูป มีอายุ 1 ปี นับจากวันผลิต


7.ปลากระป๋อง
เปิดฝาปุ๊บกินได้ปั๊บ ราดข้าวสวยแบบง่าย ๆ หรือจะบีบมะนาวนิด โรยพริกขี้หนูหน่อย เพิ่มความฟินให้จัดจ้านขึ้นไปอีกหน่อยก็ย่อมได้ นอกจากจะอยู่ท้องแล้ว ยังได้สารอาหารครบถ้วนอีกด้วย

ปลากระป๋อง มีอายุ 3 ปี นับจากวันผลิต


8.ข้าวสาร
แทบจะเป็นปัจจัยที่ขาดไม่ได้เชียวล่ะ ถึงจะไม่มีกับข้าวกับปลาอย่างอื่น อย่างน้อยมีข้าวสวยโรยเกลือหรือน้ำปลา ก็ไม่แย่จนเกินไปหรอกมั้ง จะหุงเป็นข้าวสวย หรือต้มเป็นข้าวต้มร้อน ๆ ก็ได้เช่นกัน

ข้าวสาร มีอายุ 2 ปี นับจากวันผลิต (กรณีไม่เปิดใช้)


9.น้ำผลไม้กล่อง
“ความหวาน” ยังจำเป็นอีกเช่นเคย การเติมน้ำตาลให้ร่างกายเป็นทางออกที่ขาดไม่ได้ในภาวะฉุกเฉิน ไม่ว่าจะหน้ามืด ตาลาย หรือคล้ายจะเป็นลม น้ำผลไม้สักกล่องอาจช่วยคุณได้ แถมยังเก็บได้นานอีกด้วยล่ะ

น้ำผลไม้กล่อง มีอายุ 1 ปี นับจากวันผลิต


10.ถั่วอบแห้ง
ถั่วเป็นอาหารที่มีคุณประโยชน์ค่อนข้างสูง มีโปรตีนและใยอาหารมาก ในกรณีที่ไม่แพ้ถั่ว การกินถั่วจะช่วยให้อิ่มท้อง แต่ต้องกินในปริมาณที่พอเหมาะ มิเช่นนั้นอาจลมขึ้นได้เช่นกัน

ถั่วอบแห้ง ไม่มีวันหมดอายุ หากเก็บในภาชนะที่มิดชิดและไม่มีความชื้น
ตั้งสติ! มองเสบียงอาหารและของใช้จำเป็นที่เหลือภายในบ้าน ตระเตรียมเฉพาะของที่ขาด (เพราะเราต้องเผื่อแผ่ครัวเรือนอื่นด้วยเช่นกัน) แล้วจดลิสต์ที่จำเป็น ทั้งนี้ทั้งนั้น ต้องไม่ตื่นตูมจนเกินเหตุนะจ๊ะเพื่อน ๆ เตรียมตัวแต่เนิ่น ๆ จะได้ยังชีพอยู่ต่อได้อย่างน้อยอีกสักเดือน!

อ่านต่อได้ที่ https://www.wongnai.com/news/basic-food-for-self-quarantining-during-covid-19?fbclid=IwAR2AEkJ_o7fJXn7hEPmZ5E1Rnqs1zbZVtq-3ew0U-GZwnF9lL0wrQ4lQQys&ref=ct

10 คำถามที่ต้องรู้ ของ โควิช 19 โดยนักระบาดวิทยา

10 คำถามต้องรู้ ‘โควิด 19’

  1. โควิด-19 ทำลายปอดถาวรจริงไหม
  2. สบู่ VS แอลกอฮอล์
  3. ป่วยและหายเองเป็นไปได้ไหม
  4. จุดจบโควิด-19
  5. ที่ผ่านมารัฐบาลปิดข่าวไหม
  6. โควิด-19 แพร่เชื้อผ่านทางใด
  7. รักษาหายได้อย่างไร
  8. ใช้ระยะเวลาเท่าใดกว่าจะหายป่วย
  9. ไข้หวัดธรรมดา VS โควิด-19 อาการแตกต่างกันไหม
  10. เชื้อไวรัสอยู่ในสิ่งแวดล้อมได้นานเท่าใด
    ที่มา: THE STANDARD Daily

ปัญญาประดิษฐ์ (AI : Artificial Intelligence) คือ

ปัญญาประดิษฐ์  (AI : Artificial Intelligence)  คือ

เครื่องจักร(machine) ที่มีฟังก์ชันทีมีความสามารถในการทำความเข้าใจ เรียนรู้องค์ความรู้ต่างๆ อาทิเช่น การรับรู้  การเรียนรู้ การให้เหตุผล และการแก้ปัญหาต่างๆ  เครื่องจักรที่มีความสามารถเหล่านี้ก็ถือว่าเป็น ปัญญาประดิษฐ์  (AI : Artificial Intelligence) นั่นเอง

เพราะฉะนั้นจึงสามารถกล่าวได้ว่า AI ถือกำเนิดขึ้นเมื่อเครื่องจักรมีความสามารถที่จะเรียนรู้นั่นเอง  ซึ่ง AI ก็ถูกแบ่งออกเป็นหลายระดับตามความสามารถหรือความฉลาด  โดยจะวัดจากความสามารถในการ ให้เหตุผล การพูด และทัศนคติของ AI ตัวนั้นๆ เมื่อเปรียบเทียบกับมนุษย์อย่างเราๆ

AI ถูกจำแนกเป็น 3 ระดับตามความสามารถหรือความฉลาดดังนี้

1 ) ปัญญาประดิษฐ์เชิงแคบ (Narrow AI ) หรือ ปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อน (Weak AI) : คือ  AI ที่มีความสามารถเฉพาะทางได้ดีกว่ามนุษย์(เป็นที่มาของคำว่า Narrow(แคบ) ก็คือ AI ที่เก่งในเรื่องเเคบๆหรือเรื่องเฉพาะทางนั่นเอง)  อาทิ เช่น AI ที่ช่วยในการผ่าตัด(AI-assisted robotic surgery)  ที่อาจจะเชี่ยวชาญเรื่องการผ่าตัดกว่าคุณหมอยุคปัจจุบัน  แต่แน่นอนว่า AIตัวนี้ไม่สามารถที่จะทำอาหาร ร้องเพลง หรือทำสิ่งอื่นที่นอกเหนือจากการผ่าตัดได้นั่นเอง  ซึ่งผลงานวิจัยด้าน AI ณ ปัจจุบัน ยังอยู่ที่ระดับนี้

2 ) ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (General AI )  : คือ AI ที่มีความสามารถระดับเดียวกับมนุษย์ สามารถทำทุกๆอย่างที่มนุษย์ทำได้และได้ประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกับมนุษย์

3) ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม (Strong AI ) : คือ AI ที่มีความสามารถเหนือมนุษย์ในหลายๆด้าน

จะเห็นได้ว่าวิทยาการของมนุษย์ปัจจุบันอยู่ที่จุดเริ่มต้นของ AI เพียงเท่านั้น

ปัจจุบัน ได้มีการนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมจำนวนมาก  โดย “แมคคินซีย์แอนด์คอมปะนี (McKinsey & Company) ”  (บริษัทที่ปรึกษาด้านการบริหารชั้นนำของโลก  )  ได้กล่าวไว้ว่า ” AI มีศักยภาพในการทำเงินได้ถึง 600 ล้านดอลล่าร์สหรัฐในการขายปลีก  สร้างรายได้มากขึ้น 50 เปอร์เซนต์ในการธนาคารเมื่อเทียบกับการใช้เทคนิควิเคราะห์เเบบอื่นๆ  และสร้างรายได้มากกว่า 89 เปอร์เซนต์ ในการขนส่งและคมนาคม “

ยิ่งไปกว่านั้น หากฝ่ายการตลาดขององค์กรต่างๆ หันมาใช่ AI จะเป็นการเพิ่มศักยภาพให้กับการทำงานด้านการตลาดอย่างมาก เพราะว่า AI สามารถที่จะทำงานที่ซ้ำซากได้อย่างอัตโนมัติ ส่งผลให้ตัวแทนจำหน่าย สามารถที่จะโฟกัสไปที่การสนทนากับลูกค้า อาทิเช่น บริษัทนามว่า ” Gong ” มีบริการที่เรียกว่า “conversation intelligence”  , โดยทุกๆครั้งที่ตัวแทนจำหน่ายต่อสายคุยโทรศัพท์กับลูกค้า AIจะทำหน้าที่ในการบันทึกเสียงเเละวิเคราะห์ลูกค้าในขณะเดียวกัน มันสามารถแนะนำได้ว่าลูกค้าต้องการอะไร ควรจะคุยเเบบไหน ถือเป็นการซื้อใจลูกค้าอย่างหนึ่ง

     โดยสรุป , ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เป็นเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยที่สามารถรับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะสามารถรับมือได้  เเละ AI ยังเป็นเครื่องมือที่สามารถทำงานที่ซ้ำซากน่าเบื่อแทนมนุษย์ได้อย่างดีเยี่ยม ช่วยให้เราสามารถมีเวลาไปโฟกัสงานที่สำคัญและสามารถสร้างมูลค่าได้มากกว่า นอกจากนี้การประยุกต์ใช้ AI ในระดับอุตสาหกรรม ยังช่วยลดต้นทุนเเละเพิ่มรายได้มหาศาล

ประวัติย่อของ AI

AI เป็นคำยอดฮิตที่ปัจจุบัน แม้ว่ามันไม่มันจะไม่ใช่คำที่เพิ่งถูกบัญญัติขึ้นมาใหม่แต่อย่างใด ในปี 1956 , กลุ่มของผู้เชี่ยวชาญแนวหน้าจากหลายๆวงการได้ร่วมกันทำงานวิจัยเกี่ยวกับ AI มีผู้นำทีมได้แก่ John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM) และ Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories) โดยมีจุดประสงค์หลักของงานวิจัย คือ  การค้นหามุมมองและหลักการต่างๆที่ใช้การเรียนรู้อย่างครอบคลุมเพื่อที่จะนำมาประยุกต์ใช้ให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ได้เช่นกัน

โดยมีเนื้อหาของโครงการมีดังนี้

1.) คอมพิวเตอร์อัตโนมัติ (Automatic Computers)

2.) จะสามารถเขียนโปรเเกรมคอมพิวเตอร์โดยใช้ภาษาคอมพิวเตอร์ได้อย่างไร ( How Can a Computer Be Programmed to Use a Language?)

3.) โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Nets )

4.) การพัฒนาด้วยตนเอง (Self-improvement )

องค์ความรู้เหล่านี้เป็นองค์ความรู้พื้นฐานที่ทำให้คอมพิวเตอร์มีความฉลาดมากขึ้น และยังทำให้ความคิดที่จะการสร้าง AI มีความเป็นไปได้มากยิ่งขึ้น

ชนิดของ AI (Type of Artificial Intelligence)                                                                                 AI ถูกแบ่งออกเป็น 3 sub field  ได้แก่

1) ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)

2) การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning)

3) การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)

Machine Learning                                                                                                            คือ ศาสตร์ของการศึกษา วิธีการคิด ( algorithm ) ที่ใช้ในการเรียนรู้ (learn) จากตัวอย่าง (example) และ ประสบการณ์ (experience)  โดยมีพื้นฐานมาจากหลักการที่เชื่อว่า ทุกสิ่งอย่างมีรูปแบบหรือแบบแผน ( pattern ) ที่สามารถบ่งบอกความเป็นไปของสิ่งนั้นๆ ซึ่งเราสามารถที่จะนำแบบแผนนี้ มาประยุกต์ใช้เพื่อทำการทำนายถึงความเป็นไปในอนาคตได้ ( prediction ) อาทิเช่น การใช้ machine learning ในการทำนายราคาหุ้นในอนาคต จากข้อมูลกราฟในอดีตและปัจจุบัน

Deep Learning

เป็นซับเซตของ Machine Learning  โดย Deep Learning นั้นไม่ได้หมายความว่า มันคือการทำความเข้าใจองค์ความรู้( knowledge)ในเชิงลึก แต่หมายถึงการที่เครื่องจักร(machine)ใช้หลายๆเลเยอร์(layer)ที่แตกต่างกัน ในการทำความเข้าใจหรือเรียนรู้ข้อมูล โดยความซับซ้อนของโมเดล(model) ก็แปรผันตามจำนวนของเลเยอร์(layer)   ยกตัวอย่างเช่น  บริษัทกูเกิล ใช้ LeNet model ในการวิเคราะห์และทำความเข้าใจภาพ (Image recognition)  โดยมีการใช้เลเยอร์ทั้งหมด 22 เลเยอร์  โดยใน Deep learning , จะมีเฟสของการเรียนรู้ ( learning phase )ที่ถูกสร้างขึ้นโดย Neural Network ซึ่งอาจเรียกได้ว่าเป็นสถาปัตยกรรมของ layer ที่แต่ละ layer ซ้อนทับกันอยู่ ( stack )

AI vs. Machine Learning

ในปัจจุบัน อุปกรณ์(device)ที่เราใช้ในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นสมาร์ทโฟน หรือ เเม้กระทั้งอินเทอร์เน็ตก็มีการประยุกต์ใช้ AI  ในหลายครั้งๆ เวลาที่บริษัทใหญ่ๆจะประกาศให้โลกรับรู้ถึงนวัตกรรมใหม่สุดของพวกเขา พวกเขามักจะใช้คำว่า AI หรือ machine learning เสมือนว่ามันเป็นคำที่ใช้เเทนกันได้ แต่อันที่จริงเเล้ว AI กับ machine learning นั้นมีข้อแตกต่างกันบางประการ

” AI- artificial intelligence คือ วิทยาศาสตร์ของการฝึกฝน (train) เครื่องจักร (machine ) โดยมีจุดประสงค์เพื่อแก้ไขปัญหาของมนุษย์  ”  ถูกนิยามเมื่อ 1950s  เมื่อเหล่านักวิทยาศาสตร์เริ่มให้ความสนใจกับปัญหาที่ว่า “คอมพิวเตอร์สามารถแก้ไขปัญหาด้วยตัวเองได้อย่างไร” (how computers could solve problems on their own.)

ถ้าจะให้อธิบายอย่างง่ายๆ  AI ก็คือ คอมพิวเตอร์ที่มีคุณสมบัติและความสามารถคล้ายมนุษย์อีกทั้งยังสามารถทำงานได้อย่างลงตัว (seamlessly) หรือ อาจเรียกได้ว่า AI ก็คือ วิทยาศาสตร์ของการเลียนแบบทักษะของมนุษย์

 Machine learning เป็นเพียงซับเซ็ตของ AI ที่จะเจาะจงไปที่การฝึกฝน(train)เครื่องจักร(machine) โดย machine ก็จะพยายามหารูปแบบ(pattern)ต่างๆของข้อมูล(input data )ที่ถูกใส่เข้ามาเพื่อในการ train , กล่าวโดยสรุป เราไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมหรือสร้าง modelขึ้นมาเอง สิ่งที่เราต้องทำก็ให้ข้อมูลหรือตัวอย่างกับตัว machine   เพราะว่า machine จะพยายามสร้าง model ที่ใช้วิเคราะห์ pattern ของข้อมูลที่ได้จากการ train โดยตัวของมันเอง ( เป็นที่มาของคำว่า machine learning นั่นเอง )

แล้ว AI ถูกใช้ที่ไหนบ้าง

ปัจจุบัน ได้มีการนำ AI มาประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวาง  อาทิเช่น

การนำเอา AI ไปประยุกต์ใช้ในงานที่ซ้ำซ้อน ยกตัวอย่างเช่น AI ในกระบวนการผลิตต่างๆ  ซึ่งเป็นงานต้องใช้ความปราณีต เเละ ทำเหมือนเดิมตลอดเวลา(จนกว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงกระบวนการผลิต ) การนำ AI มาประยุกต์ใช้จะช่วยเพิ่มผลผลิต เเละ ยังลดตวามผิดพลาดในการผลิต เพราะว่า AI  ไม่จำเป็นต้องพักและไม่มีความรู้สึกเหนื่อยล้าอีกทั้งยังไม่มีความรู้สึกเบื่อหน่ายต่องานที่ทำ

การนำเอา AI มาพัฒนาผลิตภัณฑ์(product)ที่มีอยู่แล้ว ก่อนจะถึงยุคของ machine learning , product มักจะอยู่ในรูปแบบของโค้ดเเต่เพียงอย่างเดียว อยากได้อะไร มีฟังก์ชันเเบบไหน ก็ต้องลงมือทำขึ้นมาเองทั้งสิ้น ( hard-code rule ) . ลองนึกถึง facebook สมัยก่อน ที่เวลาเราอัพโหลดรูปภาพ เราต้องเสียเวลามานั่งแท็กเพื่อนทีละคนๆ แต่ปัจจุบัน facebook มี AI ที่ช่วยในการแท็กรูปได้อย่างอัตโนมัติ

ปัจจุบัน AI ได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในเกือบทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่ระดับการตลาด(marketing) ไปถึงระดับห่วงโซ่อุปทาน(supply chain ) , การเงิน (finance ) , การกระบวนการทำอาหาร (food-processing sector )  จากผลสำรวจของบริษัท McKinsey  พบว่า การให้บริการให้การเงิน (financial services ) และการสื่อสารด้วยเทคโนโลยีล้ำสมัย ( high tech communication ) เป็นด้านที่มีการใช้ AI เป็นระดับแนวหน้า เมื่อเทียบกับด้านอื่นๆ

ทำไม AI ถึงเป็นเทรนด์ที่มาแรงในปัจจุบัน

neural network เป็องค์ความรู้ที่เกิดขึ้นตั้งเเต่ปี 1990s จากผลงานวิจัยของคุณ Yann LeCun  แต่อย่างไรก็ตาม neural network ก็เพิ่งมาเป็นที่นิยมเมื่อปี 2012    ทำไมถึงเป็นเช่นนั้น ? เราจะอธิบายให้ฟังถึง 3 ปัจจัย ดังต่อไปนี้

1 ) Hardware

2) Data

3) Algorithm

Machine learning นั้นก็เป็นศาสตร์แห่งการทดลองและลงมือทำศาสตร์ เราจำเป็นต้องหาข้อมูลและวิธีการต่างๆจำนวนมากเพื่อมาทำการ train  หลังจากที่กระแสการใช้งานอินเทอร์เน็ตถูกแผร่หลาย ข้อมูลต่างๆก็สามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้เรื่อง CPU หรือ GPU ที่ใช้ในการประมวลผลก็สำคัญในการใช้ train และ test model ต่างๆ ซึ่งปัจจุบันก็มี GPU gaming  ที่มีเสปคที่สูง วางขายอยู่ตามร้านค้าทั่วไปอีกต่างหาก เช่น GPU gaming ของ NVIDIA และ AMD

Hardware

ตลอด 20 ปีที่ผ่านมา , CPU ของเราสามารถ train  deep-learning model ที่เป็น model ขนาดเล็กๆผ่านlaptop ก็จริง แต่อย่างไรก็ตาม มันไม่เพียงพอต่อการประมวลผลของ deep-learning model  ที่ใช้สำหรับ computer vision หรือ deep learning  ซึ่งต้องยกความดีความชอบแก่ผู้ผลิต GPU อย่าง NVIDIA และ AMD ที่สร้าง GPU รุ่นใหม่ที่สามารถทำการคำนวณหรือประมวลผลแบบคูขนานได้ ( parallel computation ) ซึ่งสามารถช่วยในการยกระดับความเร็วในการประมวลผลอย่างมาก

ตัวอย่างเช่น NVIDIA TITAN X  ใช้เวลาเพียง 2 วันในการ train model ” ImageNet ” ซึ่ง CPU แบบดั่งเดิมใช้เวลาถึงหลายสัปดาห์  , นอกเหนือจากนี้ บริษัทใหญ่ๆหลายบริษัทเลือกที่จะใช้ cluster of GPU ในการ train deep learning  model โดยใช้เป็น NVIDIA Tesla K80 เพราะว่าจะช่วยลดต้นทุนในการดูแลรักษาศูนย์ข้อมูล (data center ) อีกทั้งยังได้ประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้น

Data

ถ้าเปรียบ neural network เป็นรถยนต์ (model นั้นๆ)   ข้อมูล(data) ก็เปรียบเสมือนน้ำมันของ model ที่สามารถทำให้มันขับเคลื่อนได้ ปราศจากน้ำมัน (data) รถยนต์ (model )ก็ไม่สามารถทำอะไรได้เลย ปัจจุบัน เทคโนโลยีใหม่ๆได้ทำลายขีดจำกัดของการเก็บข้อมูลแบบเดิมๆ เราไม่จำเป็นต้องเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ๆไว้ที่ data center อีกต่อไป

การปฎิวัติอินเทอร์เน็ต (internet revolution ) ทำให้สามารถที่จะเก็บและแจกจ่ายข้อมูลแหล่งข้อมูลมากมายเพื่อนำข้อมูลมาเข้า machine learning algorithm , ถ้าคุณมีประสบการณ์กับแอพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการจัดการรูปภาพอย่าง Flickr หรือ Instagram  คุณคงจะได้เห็นศักยภาพของ AI มาบ้าง เพราะว่า แอพพลิเคชันเหล่านี้ต้องจัดการกับการรูปภาพที่สามารถแท็กได้เป็นหลายๆล้านรูป ซึ่งรูปๆเหล่านี้ก็สามารถถูกนำมาใช้ในการ train model  เพื่อทำการรับรู้และแยกแยะ  (recognize) วัตถุต่างๆบนรูป ปราศจากการนำข้อมูลมาจัดเก็บก่อนแบบ

การผสมผสานระหว่าง AI และ  ข้อมูลที่ดี (data) ก็เปรียบเสมือนทองคำดีๆนี่เอง เพราะว่า AI เป็นวิธีการใช้ข้อมูลได้อย่างตอบโจทย์ผู้คนได้มากที่สุด แต่ไม่ว่าบริษัทไหนก็สามารถจะมีเทคโนโลยี หรือ AI ที่ความสามารถทัดเทียมกันได้ (เทคโนโลยีเป็นสิ่งที่สามารถซื้อได้) เพราะฉะนั้นเเล้ว ข้อมูลจึงเป็นตัวแปรสำคัญมากๆ เพราะฉะนั้น บริษัทหรือองค์กรที่มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากกว่าย่อมกุมความได้เปรียบ

เชื่อไหมครับว่า ข้อมูลถูกสร้างขึ้นใหม่โดยเฉลี่ยประมาณ 2.2 exabytes หรือ  2.2ล้าน gigabytes  ในแต่ละวัน  จึงไม่แปลกที่เหล่าบริษัททั้งหลายจะแสวงหาแหล่งข้อมูเหล่านี้มาใช้ให้เกิดประโยชน์  ( นำข้อมูลมา train model เพื่อหา pattern เพื่อ predict เรื่องนั้นๆ )

Algorithm

ถึงแม้ว่า  hardware จะมีประสิทธิภาพดีกว่าเดิมหลายเท่าตัว และข้อมูลก็สามารถเข้าถึงได้ง่าย , อย่างไรก็ตาม machine learning algorithm ก็ยังเป็นสิ่งที่ต้องให้ความสำคัญอย่างมาก ทำไมถึงเป็นเช่นนั้น ? ลองภาพนึกถึง กระบวนการคิดหรือ algorithm ที่ผิดตั้งแต่การใช้ตรรกะ หรือ algorithm ที่ทำงานเเบบซ้ำซ้อนจนเกินไป ต่อให้เรามีข้อมูลหรือ hardware ที่ทรงพลังมากแค่ไหน ก็คงสร้าง model ที่มีความแม่นยำสูงๆไม่ได้ , โดย algorithm ของ neural network ที่ถูกพัฒนาให้แม่นยำมากยิ่งขึ้นนี่แหละเป็นหนึ่งในเหตุผลที่ทำให้ neural network ได้รับการยอมรับ โดย neural network แบบดั่งเดิมนั้นเป็นเพียง algorithm ที่ถูกสร้างจากการคูณ matrix แบบง่ายๆ

ยกตัวอย่าง algorithm ที่มีการใช้ใน AI อย่างแพร่หลายในปัจจุบัน เช่น progressive learning algorithm เป็น algorithm ที่ทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้อยู่ตลอดเวลา ซึ่งจะช่วยในการรับมือกับปัญหาต่างๆได้อย่างดี เช่น การหาข้อผิดพลาดของระบบ และ การสร้าง chatbot ที่สามารถโต้ตอบกับเราได้ราวกับว่าคุยกับคนจริงๆ  (เพราะมันเรียนรู้วิธีการโต้ตอบมาจากผู้คนที่เคย chat กับมันในอดีต )

สรุป

Artificial intelligence กับ machine learning เป็น 2 คำที่ทำให้คุณอาจสับสนได้ในตอนแรก แต่เราคาดหวังว่าเมื่อคุณได้ทำความเข้าใจเนื่้อหาของบทความ คุณจะสามารถแยกแยะ 2 คำนี้ออกจากกันได้  Artificial intelligence (AI) เป็นวิทยาศาสตร์ในการฝึกฝนเครื่องจักร( train machine )ให้มีทักษะคล้ายคลึงกับมนุษย์ โดยวิธีในการ train machine ก็มีอยู่หลากหลายวิธีการเช่นกัน ในยุคเริ่มต้นของ AI เราใช้วิธีการที่เรียกว่า hard-coded programs หรือ การเขียนโค้ดที่เป็นตรรกะทุกสิ่งอย่างที่คาดว่า machine จะเผชิญกับมัน (ให้ลองนึกภาพถึงหุ่นยนต์ที่ถูกเขียนโปรแกรมมาด้วยการใช้ if-else condition เป็นหลักพัน condition แน่นอนว่าหุ่นยนต์อาจจะสามารถทำงานได้อย่างดีภายใต้คำสั่งนั้นๆ เเต่เมื่อ ระบบมีความซับซ้อนมากขึ้น หรือ เราอยากจะเพิ่มเติมฟังก์ชันไหน ถึงตอนนั้นเราจะสามารถทำได้อย่างยากลำบาก เพราะต้องจัดการกับโค้ดจำนวนมาก ) เพื่อที่จะแก้ปัญหานี้ จึงเกิดเป็นไอเดียของ machine learning หรือก็คือให้ machine เรียนรู้หรือปรับตัว (train) ให้เข้ากับข้อมูลหรือสภาพแวดล้อมที่ได้รับ (input data ) และ feature ที่สำคัญที่สุดที่จะนำมาซึ่ง AI ที่มีประสิทธิภาพ คือการมีข้อมูลที่เพียงพ่อต่อการ train ยกตัวอย่างเช่น AI สามารถเรียนรู้ได้หลากหลายภาษาตราบใดที่มีคำศัพท์ที่เพียงพอที่จะนำมา train

นอกจากนี้ AI ยังเป็นเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยที่มีนักลงทุนจำนวนมากยอมที่จะเสี่ยงวางเงินหลักหลายล้านดอลลาร์ในการลงทุนใน startup หรือ project ที่เกี่ยวข้องกับ AI อีกทั้ง McKinsey  ได้ทำการประเมินว่า AI จะทำการขับเคลื่อนทุกๆอุตสาหกรรมให้เติบโตในอัตรา 10 – 99 เปอร์เซนต์ เป็นอย่างน้อย

ที่มา : https://www.thaiprogrammer.org/

การใช้งาน GOOGLE DRIVE

Google Drive คืออะไร 

      Google Drive เป็นบริการจาก Google ที่ทำให้เราสามารถนำไฟล์ต่าง ๆ ไปฝากไว้กับ Google ผ่าน พื้นที่เก็บข้อมูลระบบคลาวด์และการสำรองขอ้มูลไฟล์ที่มีความปลอดภัย ทำให้เราสามารถใช้ไฟล์เหล่านั้นที่ไหนก็ได้

ไม่เพียงแค่ฝากไฟล์ได้เท่านั้นคุณยังสามารถแบ่งปัน (แชร์) ไฟล์กับคนที่ต้องการ  และสามารถแก้ไขร่วมกันได้จากอุปกรณ์หลายประเภท เช่น อุปกรณ์มอืถือ อุปกรณ์แทปเลต หรือคอมพิวเตอร์  ซึ่ง Google ให้เราใช้บริการฟรีแบบ Unlimited (สำหรับโครงการ Google for Education)

ข้อดีของ Google Drive

  • เก็บไฟล์ได้ทุกประเภท
  • ดูข้อมูลแก้ไขเอกสารได้จากทุกที่-ทุกเวลา
  • แชร์ไฟล์,โฟล์เดอร์ เพื่อทำงานร่วมกันได้

การใช้งาน Google Drive

1.การเข้าถึง Drive

– เข้าถึงได้จาก http://drive.google.com หรือเมื่อ login อยู่ในระบบแล้ว ที่เมนู Google Apps เลือก “Drive”

– จะปรากฏหน้าจอ Drive


2. การอัพโหลดไฟล์ 

 แค่ลากไฟล์หรือ folder จากเครื่องคอมพิวเตอร์มาวางที่ panel ก็จะเป็นการ upload ไฟล์เข้า drive ทันที  

จากนั้นระบบจะทำการอัพโหลด ให้รอจนกว่าจะขึ้นว่า Uploads completed จะปรากฏไฟล์ที่ panel ของ drive


3.การแชร์ไฟล์และโฟลเดอร์

-คลิ้กเลือกไฟล์ หรือ folder ที่จะทำการแชร์ แล้วกดสัญลักษณ์ “share”

-กรอกรายละเอียดเกี่ยวกับการแชร์  ดังนี้
1. กรอก Email ของผู้ที่ต้องการแชร์ (คนเดียวหรือจะแชร์หลายคนก็ได้ /email อื่นๆนอกเหนือจาก gmail ก็ได้ )
2. กำหนดสิทธิ์ให้สามารถแก้ไขเอกสารได้ หรือดูได้อย่างเดียว
3.กรอกรายละเอียดเพิ่มเติม แล้วกด send

 เมื่อทำการแชร์เสร็จเรียบร้อยแลว้สัญลักษณ์ของโฟลเดอร์นนั้จะเปลี่ยนไป ก่อนแชร์หลังแชร์ 

ของไฟล์จะปรากฏสัญลักษณ์ หลังชื่อไฟล์ 

 – บุคคลที่เราทำการแชร์ (ต้องมี account บน gmail) จะเห็นเอกสารปรากฏใน Drive ของเขา ที่หัวข้อ “Shared with me”


4.ใช้งาน Google Drive ผ่าน application บน PC/Notebook

google จัดเตรียม application สำหรับติดตั้งลงบน pc/ Notebook เพื่อความสะดวกต่อการใช้งาน โดยผุ้ใช้งานสามารถเพิ่มไฟล์ลงไดรฟ์จากคอมพิวเตอร์พีซีได้ 

– การติดตั้ง Google Drive บนเครื่องคอมพิวเตอร์ 

หลังจากที่เข้าใช้งาน Google Drive ได้แล้วให้คลิกสัญลักษณ์ “ฟันเฟือง” แล้วคลิก “Download Drive”

-จากนั้นจะเข้าสู่หน้าจอการดาว์นโหลดโปรแกรม ให้คลิ้ก “ดาวน์โหลดสำหรับคอมพิวเตอร์พีซี”

-เลือก “ยอมรับและติดตั้ง”

-ระบบจะทำการดาวน์โหลดเองอัตโนมัติ  เสร็จแล้วคลิกที่ googledrivesync.exe ด้านซ้ายล่างเพื่อทำการติดตั้ง   (นอกจากนี้ยังสามารถดาว์นโหลด app เพื่อติดตั้ง ipad/ iphone /แอนดรอยได้ คลิ้กที่ดาวน์โหลดแอป) 

-รอจนกว่าการติดตั้งเสร็จสมบูรณ์

-โปรแกรมจะเข้าสู่หน้าจอแนะนำการใช้งาน กด “get started”

-กรอกข้อมูล email 

-เลือก Organizational google apps Account

-กรอกข้อมูล password

-โปรแกรมแนะนำว่า ให้เพิ่มไฟล์-folder ลงใน folder google drive ให้คลิ้ก “next”

 -โปรแกรมแนะนำให้ download application “google drive” สำหรับมือถือ-แทปเลต ซึ่งจะสามารถเข้าถึง drive ได้ทุกๆ อุปกรณ์  ให้คลิ้ก next

-โปรแกรมแนะนำการแชร์ไฟล์ ให้คลิ้ก next

-เสร็จสิ้นการตั้งค่าให้คลิ๊ก”Done”

-ที่หน้าจอ desktop จะปรากฏ “Google Drive” short cut

-เมื่อดับเบิ้ลคลิ้ก short cut “Google Drive” จะปรากฏไฟล์ที่อยู่บน drive ของเรา 

ซึ่งจะสามารถบริหารจัดการไฟล์-folder  เพิ่มไฟล์ ลบไฟล์ โปรแกรมก็จะทำการ sync ข้อมูลบน drive ให้เหมือนไฟล์บนเครื่อง pc  เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องสำรองไฟล์ (backup ข้อมูล) บ่อย ๆ

-สำหรับการแชร์ไฟล์ใน drive บน pc ก็สามารถทำได้ โดยเลือก ไฟล์-folder แล้วคลิ้กขวา เลือกเมนู “google drive” -> “share” โดยมีกระบวนการคล้าย ๆ การแชร์บน browser

ที่มา : ศูนย์คอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี

VR เทคโนโลยีโลกเสมือนจริง

Virtual Reality หรือ VR คือการจำลองสภาพแวดล้อมจริงและสภาพแวดล้อมจากจินตนาการ เช่น วิดิโอ ภาพ เสียง ผ่านระบบเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ โดยต้องใช้งานผ่านอุปกรณ์นำเข้าต่างๆ เช่น ถุงมือ เมาส์ แว่นตา เป็นต้น เพื่อรับรู้ถึงแรงป้อนกลับจากการสัมผัสสิ่งต่างๆ และทำให้เราสามารถตอบสนองกับสิ่งที่จำลองนั้นได้ โดยเราสามารถนำเทคโนโลยี VR มาประยุกต์ใช้ในหลากหลายด้าน เช่น ด้านการแพทย์ (การฝึกผ่าตัดแบบเสมือนจริง) การทำเครื่อง VR เพื่อฝึกบินเชิง simulation ทางการศึกษา ด้านการบันเทิง เกมส์ ทางด้านธุรกิจ เป็นต้น

เทคโนโลยี VR ถูกนำมาใช้ประโยชน์อย่างกว้างขวางทางด้านการศึกษา เพื่อช่วยในการจัดเรียนการสอน ช่วยสร้างประสบการณ์ผู้เรียนให้สามารถเข้าถึงเนื้อหาที่เข้าใจยากได้แบบเสมือนจริง นอกจากนี้สามารถนำเทคโนโลยีมาสร้างห้องเรียนจำลองเสมือนจริงและสร้างบรรยากาศรอบๆ .ให้เหมือนอยู่ในห้องเรียนจริงซึ่งเป็นอีกทางเลือกหนึ่งสำรับผู้เรียนที่ต้องการเรียนรู้แบบนอกตำราและเป็นห้องเรียนที่ปลอดภัยกว่าเนื่องจากผู้เรียนไม่ได้ไปหยิบจับสิ่งของจริง และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ร่วมกับเทคโนโลยีอื่นๆที่เกี่ยวข้องได้อีกมากมาย โดยเฉพาะเทคโนโลยีเครือข่ายไร้สาย ในระบบ wifi

ในปัจจุบันเทคโนโลยีเสมือนจริงของระบบ VR นี้ มีข้อเสียคือ ถ้าอุปกรณ์ VR ที่ไม่ดีหรือไม่ได้มาตรฐาน ถ้าเราสวมใส่ไปนาน ๆ อาจจะทำให้ผู้สวมใส่อุปกรณ์ VR ปวดหัว สายตาผิดปกติ หรืออาเจียนได้ อย่างไรก็ตาม มีเทคโนโลยีมากมายที่มากระตุ้นการเรียนรู้และสร้างประสบการณ์ใหม่ๆ  และเทคโนโลยี VR เป็นเพียงส่วนหนึ่ง แต่ราคาของเทคโนโลยีเหล่านี้ยังสูงมาก ทำให้การนำมาใช้ยังไม่แพร่หลาย

ที่มา

https://www.applicadthai.com/articles/ยุคดิจิทัล-ต้องรู้ทันเทรนด์เทคโนโลยี-2018-ปฏิวัติธุรกิจและอุตสาหกรรม/ 
https://sites.google.com/a/bumail.net/virtual-reality/home/type-of-trainings 
https://news.thaiware.com/7740.html

เรื่องโดย อัจฉราพรรณ โพธิ์ทอง สถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ ม.มหิดล

AR Code

หากเราเอา Barcode แบบดั้งเดิมเป็นตัวตั้ง ในฐานะเทคโนโลยีที่มาช่วยจัดระเบียบ Stock เพื่ออำนวยความสะดวกในการขายสินค้าหรือบริการ เทคโนโลยี RFID (Radio Frequency Identification) ก็จัดเป็นนวัตกรรมที่ขึ้นมาทดแทน Barcode ก่อนที่ต่อมา QR Code (Quick Response Code) หรือ ‘บาร์โค้ด 2 มิติ’ จะเข้ามาแทนที่ RFID และ ‘บาร์โค้ด 1 มิติ’ แบบดั้งเดิม แต่ล่าสุดมีเทคโนโลยีใหม่ที่กำลังมาแรงที่อยากจะแนะนำให้รู้จัก นั่นคือ AR Code


เทคโนโลยีนี้ไม่ใหม่แล้วหรือ?

ในฐานะที่ QR Code สามารถเชื่อมโยงเข้ากับอินเทอร์เน็ตหรือเว็บไซต์ในการให้ข้อมูลสินค้าหรือบริการ ทุกวันนี้กลับกลายเป็นว่า เทคโนโลยีใหม่อย่าง QR Code อาจจะล้าสมัยไปเสียแล้ว เมื่อมี Augmented Reality หรือ AR เกิดขึ้น

แต่ ณ ขณะนี้ คงต้องบอกว่า ในประเทศไทยอยู่ในขั้นเริ่มต้นของการใช้ AR เท่านั้น เพราะในต่างประเทศมีการนำ AR มาใช้กันแล้วมากมายใน 2-3 ปีมานี้

เรียกได้ว่า AR คือ เทคโนโลยีใหม่ที่กำลังฮิตมากในหมู่นักการตลาดระดับนานาชาติ ก็คงไม่ผิด

ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมของ AR ถ้ายังจำกันได้เมื่อสองปีก่อนก็คือกระแส Pokémon GO! ซึ่งเป็นที่สนใจของคนในวงการ AR เป็นอย่างมาก

เพราะนอกจาก Pokémon GO! แล้ว ยังมี AR อื่นๆ ที่ได้รับความนิยมในระดับโลกเยอะแยะ ไม่ว่าจะเป็น Google Translate โปรแกรม AR ที่ใช้สำหรับแปลจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง แต่โดยมากจะเป็นการแปลภาษาจากป้ายต่างๆ ที่ติดตั้งในที่สาธารณะ ไม่ว่าจะเป็นป้ายบอกทาง หรือป้ายโฆษณา มาเป็นภาษาแม่ของเจ้าของโทรศัพท์มือถือที่ใช้แอป AR ของ Google Translate ไปส่องป้ายดังกล่าว

นอกจากนี้ยังมี WallaMe ซึ่งเป็นแอป AR ที่ใช้สำหรับฝากข้อความต่างๆ ทิ้งไว้ในที่สาธารณะ โดยที่ผู้อื่นจะไม่เห็นแม้ว่าใช้ AR ส่องก็ตาม เพราะ WallaMe จะล็อคเอาไว้สำหรับผู้รับที่ผู้ส่งข้อความตามกำแพงต่างๆ ริมถนนระบุไว้เท่านั้น

Amikasa อีกแอป AR ที่ใช้ในการออกแบบตกแต่งภายใน โดยเฉพาะการนำเฟอร์นิเจอร์ที่เราต้องการซื้อหรือเล็งเอาไว้ มาทดลองวางในห้องหรือในบ้าน เพื่อดูว่าดีไซน์ของเฟอร์นิเจอร์ที่ว่านั้นเหมาะกับห้องหรือบ้านของเราหรือไม่

และยังมีเกมอีกตัวหนึ่งซึ่งถือว่าเป็นคู่แข่งของ Pokémon GO! ซึ่งคราวนี้ไม่ได้จับ Pokémon แต่มาจับ Zombie แทน นั่นก็คือ Zombie GO!

พูดถึงที่มาที่ไปของ AR แล้ว แม้ว่าทุกวันนี้นักการตลาด 3.0 และนักการตลาด 4.0 กำลังตื่นเต้นกับเทคโนโลยี QR Code แต่ก็มีนักการตลาด 4.0 หลายคนกำลังพยายามพัฒนาตัวเองขึ้นไปเป็นนักการตลาด 5.0 โดยชักชวนกันให้หันมาใช้เทคโนโลยี AR Code

AR Code คือการผสาน
โลกแห่งความเป็นจริง (Real World)
เข้ากับโลกเสมือน (Virtual World)
ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีใหม่ล่าสุด
สำหรับแวดวงการตลาดโลก

ถึงขนาดมีการคาดการณ์กันว่า สิ่งนี้จะเป็นจุดเริ่มต้นของการปฏิรูปสื่อยุคใหม่ คล้ายกับเมื่อครั้งที่เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตเกิดขึ้นมาปฏิวัติโลก

เพราะหากเปรียบสื่อต่างๆ เสมือนกล่องแล้ว AR คือ การกระโดดออกนอกกล่อง ซึ่งมันได้สร้างความตื่นตาตื่นใจให้แก่ผู้บริโภคยุค 4.0 เหตุผลก็คือ AR เป็น Interactive Media ขนานแท้นั่นเอง

และอาจกล่าวได้ว่า เทคโนโลยีใหม่นี้เป็นพระเอกขี่ม้าขาวคนใหม่ของวงการ Digital Marketing กันเลยทีเดียว

ทุกวันนี้ มีโปรแกรมสำเร็จรูปมากมายที่ใช้สำหรับสร้าง AR Code ไม่ว่าจะเป็น Flash CS Flash Builder FLAR Tool Kit Aurasma Unity 3D PixLive Maker Metaio Creator VUFORIA และที่หาง่ายที่สุดในชั่วโมงนี้ก็คือ Google Sketchup


เทคโนโลยีใหม่สำคัญอย่างไรในโลกการตลาด

อย่างไรก็ดี ทุกวันนี้ นักการตลาด 4.0 ต่างตระหนักกันว่า การจะใช้ AR Code ให้ประสบความสำเร็จได้นั้น จำเป็นต้องทำให้เกิด Brand Engagement ให้จงได้ ในความหมายของการมีส่วนร่วมหรือปฏิสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างลูกค้าหรือผู้บริโภค กับเจ้าของผลิตภัณฑ์ สินค้า หรือบริการ ที่เรียกกันว่าเจ้าของ Brand ต่างๆ

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หาก Brand ต่างๆ หันมาใช้เป็นเครื่องมือใหม่ในการกระตุ้นความสนใจให้ลูกค้าเกิดความคิดสร้างสรรค์ ก็จะช่วยเร้าจินตนาการการสื่อสารระหว่างลูกค้าหรือผู้บริโภคกับเจ้าของสินค้าหรือบริการได้มากยิ่งขึ้น ยิ่งถ้าใช้ในการผสมผสานร่วมไปกับสื่อต่างๆ ที่มีอยู่ในมือแล้ว ก็ยิ่งจะทำให้สินค้าหรือบริการทั้งหลายมีมิติน่าสนใจมากยิ่งขึ้น ภาษาการตลาดเรียกว่า Integrated Campaign

กูรูการตลาดระดับโลกหลายคนชี้ว่า การจะใช้ AR Code ให้ประสบความสำเร็จขั้นสูงสุด ต้องใช้ร่วมกับแพลตฟอร์มอื่นๆ อาทิ Holographic ซึ่งจัดเป็นเทคโนโลยี Motion Capture ที่กำลังมาแรงในวงการ Digital Marketing อยู่ในเวลานี้

ปัจจุบัน แวดวงการตลาดระดับสากลกำลังตื่นเต้นกับ AR Code กันมากถึงมากที่สุด ถึงขนาดมีการบัญญัติศัพท์ใหม่ขึ้นมาว่า ARvertising ซึ่งเป็นคำผสมระหว่าง Augmented Reality + Advertising กันเลยทีเดียว

สื่อการเรียนรู้ AR

Augmented Reality หรือ AR คืออะไร

        Augmented Reality หรือ AR  เป็นเทคโนโลยีสมัยล้้าปี 2010 ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ผสานเอาโลกแห่งความเป็นจริง (Real) เข้ากับโลกเสมือน (Virtual) แสดงผลออกมาเป็นลักษณะ 3 มิติ ซึ่งมีมุมมอง ถึง 360 องศากันเลยทีเดียว         Augmented Reality หรือ AR เป็นเทคโนโลยีใหม่ ที่ผสานเอาโลกแห่งความเป็นจริง (Real) เข้ากับโลกเสมือน (Virtual) โดยผ่านทางอุปกรณ์ Webcam,กล้องมือถือ, Computer รวมกับการใช้ software ต่างๆ ทำให้สามารถมองเห็นภาพที่มีลักษณะเป็น object เช่น คน, สัตว์, สิ่งของ, สัตว์ประหลาด, ยานอวกาศ เป็นต้น  แสดงผลในจอภาพกลายเป็นวัตถุ 3 มิติลอยอยู่เหนือพื้นผิวจริง และกำลังพลิกโฉมหน้าให้สื่อโฆษณาบนอินเทอร์เน็ต ก้าวไปสู่ความตื่นเต้นเร้าใจแบบใหม่ของการที่มีภาพสินค้าลอยออกมานอกจอคอมพิวเตอร์ ว่ากันว่า นี่จะเป็นการเปลี่ยนแปลงโฉมหน้าสื่อยุคใหม่ พอๆ กับเมื่อครั้งเกิดอินเทอร์เน็ตขึ้นในโลกก็ว่าได้ หากเปรียบสื่อต่างๆ เสมือน “กล่อง” แล้ว AR คือการเด้งออกมาสู่โลกใหม่ภายนอกกล่องที่สร้างความตื่นเต้นเร้าใจ ในรูปแบบ Interactive Media โดยแท้จริง        เพียงแค่ภาพสัญลักษณ์ที่ตกแต่งเป็นรูปร่างอะไรก็ได้ แล้วนำไปทำรหัส เมื่อตีพิมพ์บนวัตถุต่างๆ แล้วไม่ว่าจะเป็นบนผ้า แก้วน้ำ กระดาษ หน้าหนังสือหรือแม้แต่บนนามบัตร แล้วส่องไปยังกล้องเว็บแคม หรือการยกสมาร์ทโฟนส่องไปข้างหน้า ที่มี Reality Browser Layar  เราอาจเห็นภาพโมเดลของอาคารขนาดใหญ่ หรือเห็นสัญลักษณ์ของร้านค้าต่างๆ รูปสินค้าต่างๆ รวมไปถึงรูปคนเสมือนจริงปรากฏตัวและกำลังพูดผ่านหน้าจอคอมพิวเตอร์ นี่คือสิ่งที่ตื่นตาตื่นใจ และทำให้ AR กลายเป็นสิ่งที่ถูกถามหากันมากขึ้น

ความเป็นมาของ  AR

        เทคโนโลยีนี้ได้ถูกพัฒนามาตั้งแต่ปี ค.ศ. 2004 จัดเป็นแขนงหนึ่งของงานวิจัยด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ ว่าด้วยการเพิ่มภาพเสมือนของโมเดลสามมิติที่สร้างจากคอมพิวเตอร์ลงไปในภาพที่ ถ่ายมาจากกล้องวิดีโอ เว็บแคม หรือกล้องในโทรศัพท์มือถือ แบบเฟรมต่อเฟรม ด้วยเทคนิคทางด้านคอมพิวเตอร์กราฟิก แต่ด้วยข้อจำกัดทางเทคโนโลยีจึงมีการใช้ไม่แพร่หลายเท่าไหร่  แต่ปัจจุบันเทคโนโลยีมือถือ และการสื่อสารข้อมูลไร้สาย รวมทั้งการประมวลต่างๆ มีความรวดเร็วขึ้นและมีราคาถูก จึงทำให้อุปกรณ์สมาร์ทโฟน และแทบเล็ต ทำให้เทคโนโลยีที่อยู่แต่ในห้องทดลอง กลับกลายมาเป็นแอพที่สามารถดาวน์โหลดมาใช้งานกันง่ายๆ ไปแล้ว  โดยในช่วง 2-3 ปีมานี้ AR เป็นเรื่องที่ถูกกล่าวถึงอยู่เป็นระยะ แม้จะไม่ฮอตฮิตเหมือนแอพตัวอื่นๆ ก็ตาม  แต่อนาคตยังไปได้อีกไกล  ทั้ง VR และ AR สามารถนำมาประยุกต์ใช้งานได้กว้างขวางหลากหลาย ทั้งด้าน อุตสาหกรรม การทหาร การแพทย์ การตลาด การบันเทิง การสื่อสาร และ การศึกษา

หลักการทำงานของระบบ  AR

        เป็นการนำเทคโนโลยีมาผสานระหว่างโลกแห่งความเป็นจริงและความเสมือนจริงเข้าด้วยกัน ด้วยการใช้ระบบซอฟต์แวร์และอุปกรณ์เชื่อมต่อต่างๆเช่นเว็บแคมคอมพิวเตอร์หรืออุปกรณ์อื่นที่เกี่ยวข้องโดยองค์ประกอบของระบบ AR มีดังนี้
1. ตัว Marker (หรือMarkup) ซึ่งเป็นเครื่องหมายหรือสัญลักษณ์ หรือรูปภาพที่กำหนดไว้เป็นตัวเปรียบเทียบ กับสิ่งที่เก็บไว้ในฐานข้อมูล (Marker Database)

        2. กล้องวิดีโอ กล้องเว็บแคม กล้องโทรศัพท์มือถือ หรือตัวจับ Sensor อื่นๆ เพื่อทำการการวิเคราะห์ภาพ (Image Analysis) และวิเคราะห์จาก marker ประเภทอื่นๆ ที่กำหนดไว้ โดยระบบจะทำการคำนวณค่าตำแหน่งเชิง 3 มิติ (Pose Estimation) ของ Marker เทียบกับกล้อง

3. ส่วนแสดงผล อาจเป็นจอภาพคอมพิวเตอร์ หรือจอภาพโทรศัพท์มือถือ หรืออื่นๆ

        4. ซอฟต์แวร์หรือส่วนประมวลผลเพื่อสร้างภาพหรือวัตถุแบบสามมิติ กระบวนการสร้างภาพสองมิติจากโมเดล 3 มิติ (3D Rendering) เป็นการเพิ่มข้อมูลเข้าไปในภาพโดยใช้ค่าตำแหน่งเชิง 3 มิติที่คำนวณได้จนได้ภาพหรือข้อมูลซ้อนทับไปบนภาพจริง

ที่มา :   https://sipaedumarket.wordpress.com/2014/04/20/                                                                                                                                     http://lprusofteng.blogspot.com/2013/05/augmented-reality-ar.html
               https://sites.google.com/site/kruyingpiyanuch/sux-kar-reiyn-ru-ar
               https://www.youtube.com/watch?v=-szSU9VDIw0
http://illusion.in.th/ar-code-ar-%E0%B8%A7%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%A2%E0%B9%8C-
%E0%B8%9B-5/