ARTHIT's Space

เช้ามืดวันนี้ (12 ธันวาคม 2568) ผู้เขียนเปิด ChatGPT ขึ้นมาทำงานส่วนตัวตามปกติ สิ่งที่สะดุดตาในทันทีคือหน้าจอ popup ที่แจ้งว่ามี ChatGPT 5.2 ให้ใช้งานแล้ว ไม่รอช้า ผู้เขียนพักงานไว้ก่อน เริ่มค้นคว้าหาข้อมูล ทำความเข้าใจเปรียบเทียบกับประสบการณ์ที่มีอยู่เดิม ควบคู่กับการพิจารณาพัฒนาการของอีกหนึ่งผู้เล่นสำคัญในสมรภูมิ AI อย่าง Gemini 3 ของ Google บทความนี้เป็นการรวบรวม เรียบเรียง และถ่ายทอดข้อสังเกตที่ได้จากการค้นคว้าเพื่อความเข้าใจส่วนตัวและเพื่อชวนผู้อ่านร่วมทำความเข้าใจว่า ChatGPT 5.2 กำลังเปลี่ยนบทบาทของ AI ไปในทิศทางใด และควรถูกมองอย่างไรเมื่อเทียบเคียงกับ Gemini 3 จาก “AI ที่ตอบเก่ง” สู่ “AI ที่คิดเป็นระบบ” ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราเห็นการพัฒนา AI อย่างก้าวกระโดด จากระบบที่เน้นการ “ตอบคำถามได้เหมือนมนุษย์” ไปสู่ระบบที่เริ่ม “ช่วยคิดเชิงโครงสร้าง” ได้จริงในบางบริบท การมาถึงของ ChatGPT 5.2 เป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่า OpenAI กำลังขยับจุดยืนของโมเดลหลักให้ไปไกลกว่า “การสนทนาที่ลื่นไหล” และเข้าใกล้สิ่งที่ผู้เขียนเรียกว่า AI ที่ทำงานแบบ end-to-end  คิด วางแผน และลงมือทำในกรอบงานเดี...

ในช่วงไตรมาสที่ผ่านมา ผู้เขียนเฝ้าสังเกตการแข่งขันระหว่างสองยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรม AI อย่าง OpenAI และ Google ซึ่งหากมองจากมุมของผู้ใช้งานระดับ power user จะเห็นสัญญาณที่น่าสนใจอย่างยิ่งว่าเรากำลังเข้าสู่ “ยุคปรับสมดุลครั้งใหม่” ระหว่างโมเดลตระกูล GPT และ Gemini 3 หลังจากที่ Google เปิดเกมรุกอย่างหนักในรอบปี 2025 นี้ บทความนี้เป็นการรวบรวมมุมมอง วิเคราะห์ และอ่านเกมเชิงลึกของผู้เขียน เพื่อสะท้อนให้เห็นว่าการแข่งขันรอบนี้ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องความเร็วของโมเดล แต่คือการกำหนดอนาคตของ AI ecosystem ทั้งระบบ 1) Gemini 3: จุดเปลี่ยนที่ทำให้ตลาดต้องเร่งปรับตัว การมาถึงของ Gemini 3 Pro / Ultra ได้ยกระดับภาพรวมของวงการอย่างแท้จริง โดยมีความโดดเด่นในเรื่อง: Deep Reasoning ที่มั่นคงและลุ่มลึกขึ้นมาก ความสามารถ “อ่าน–คิด–เชื่อมโยง” หลายเอกสารพร้อมกัน ความแม่นยำเชิงโครงสร้าง โดยเฉพาะกลุ่มงานวิเคราะห์ข้อมูล NotebookLM 2 ซึ่งทำหน้าที่เหมือน “สมองกลาง” ประมวลความรู้ส่วนบุคคลได้อย่างเป็นระบบ ระบบ Agents ที่เริ่มใช้งานได้จริงและมีความเป็น automation สูงกว่า สิ่งเหล่านี้ทำให้ Google ก้า...

ช่วงเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมา ท่านที่สนใจเทคโนโลยีคงทราบดีแล้วว่าฝั่ง Google มีการอัปเดตครั้งใหญ่ที่สะเทือนทั้งวงการ AI ไม่ใช่การปล่อยฟีเจอร์เล็ก ๆ แบบ incremental (แบบค่อยเป็นค่อยไป) แต่เป็นการยกเครื่องแนวคิดทั้งระบบ โดยเฉพาะเมื่อ Google เริ่มพูดถึงคำว่า "Spatial Reasoning" ขึ้นมาซ้ำแล้วซ้ำเล่า ราวกับเป็นเซลล์สมองชุดใหม่ที่เพิ่งถูกติดตั้งในสมองของโมเดล อัปเดตรอบนี้จึงไม่ได้เป็นเพียงการอัปเกรด AI แต่เป็น “การเปลี่ยนสถาปัตยกรรมความคิด” ของ AI ให้ใกล้เคียงวิธีที่มนุษย์มองโลกมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด บทความนี้ ผู้เขียนอยากชวนผู้อ่านเปิดมุมมองใหม่ ว่าทำไม Spatial Reasoning จึงเป็นหัวใจที่ผลักดัน Gemini 3, Nano Banana Pro, Veo 3.1 และ Antigravity ให้มีพลังมากกว่าที่เคยเป็น 1. เมื่ออัปเดตเดือนพฤศจิกายนไม่ได้เกี่ยวกับฟีเจอร์…แต่เกี่ยวกับ “วิธีคิด” Google ระบุชัดว่าการอัปเดตรอบนี้คือ “reasoning-first upgrade” หรือยกให้การคิดเป็นศูนย์กลาง ไม่ใช่ความเร็ว ไม่ใช่แท่นประมวลผล แต่เป็นความสามารถในการเข้าใจโลกอย่างเป็นระบบ ตอนนี้เราไม่ได้อยู่ในยุคที่ AI แค่ตอบคำถาม แต่กำลังเข้าสู่ยุคที่ AI ...

ในยุคดิจิทัลที่ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันอย่างมาก Google ได้นำเสนอ AI ผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง Gemini (พัฒนามาจาก Bard) ซึ่งมีทั้งเวอร์ชันที่ให้ใช้ฟรี และเวอร์ชันที่ต้องสมัครสมาชิกแบบพรีเมียมอย่าง Google AI Pro (หรือ Google One AI Premium และล่าสุดมี Google AI Ultra) ผู้เขียนได้รับคำถามจากท่านหนึ่งว่า “ควรเสียเงินสมัคร Google AI pro หรือไม่ ต่างจากใช้ฟรีอย่างไร” ก็คงตรงกับหลายท่านที่กำลังลังเลว่าจะสมัครหรือไม่สมัครดี บทความนี้ผู้เขียนรวบรวมข้อมูลมาสรุปให้ทราบว่าสองเวอร์ชันนี้แตกต่างกันอย่างไร และแบบไหนที่เหมาะกับความต้องการของเรา ให้ผู้อ่านเข้าใจง่าย ๆ ตามนี้ครับ Gemini (เวอร์ชันฟรี): ผู้ช่วยส่วนตัวสำหรับการใช้งานทั่วไป สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ที่ต้องการ AI เพื่อช่วยงานพื้นฐาน Gemini เวอร์ชันฟรีก็เพียงพอต่อการใช้งานแล้วครับ โมเดลที่ใช้: Gemini เวอร์ชันฟรีใช้โมเดล Gemini Pro 1.0 ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพสูงพอสมควรสำหรับการสนทนา การสร้างข้อความ และการตอบคำถามทั่วไป ความสามารถหลัก: ตอบคำถาม: ไม่ว่าจะเป็นเรื่องความรู้ทั่วไป ข้อมูลเฉพาะทาง หรือแม้แต่การแปลภาษา สร้างเนื้อหา: ...

ผู้เขียนสนใจเทคโนโลยีใหม่บน AI อย่าง Deep Research และ Deep Think ที่ปรากฏให้เห็นตั้งแต่ช่วงปลายปีที่ผ่านมาโดยตลอด เทคโนโลยีทั้งสองตัวนี้ไม่เพียงเป็นเครื่องมือสนับสนุนการค้นคว้า แต่ยังเป็นแนวทาง ในการพัฒนา AI ให้สามารถคิด วิเคราะห์ และจัดการข้อมูลได้อย่างใกล้เคียงกับมนุษย์มากขึ้น บทความนี้มุ่งอธิบายแนวคิดหลักของทั้งสองระบบ พร้อมตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน และผลกระทบต่อทักษะทางความคิดของมนุษย์ Deep Research: การวิเคราะห์เชิงลึกโดย AI Deep Research หมายถึง กระบวนการที่ AI ใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) ในการค้นหา วิเคราะห์ และสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ด้วยวิธีการอัตโนมัติ โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างรายงานหรือข้อสรุปที่เชื่อถือได้ในเวลาอันสั้น เทคโนโลยีนี้ได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก เนื่องจากสามารถช่วยลดภาระการค้นคว้าด้วยตนเอง และปรับปรุงความแม่นยำของผลลัพธ์ได้อย่างมีนัยสำคัญ องค์ประกอบหลักของ Deep Research ได้แก่ การสแกนข้อมูลจำนวนมากจากหลายแหล่ง (multi-source scanning), การเปรียบเทียบข้อมูลแบบข้ามแหล่ง (cross-source comparison), การระบุความขัดแย้งของข้อมูล, และการสร...

เช้ามืดวันนี้ ผู้เขียนตรวจสอบ mail box ตามปกตินิสัย ... ได้เห็น email น่าตื่นตาตื่นใจจาก Google Blog " Introducing our next-generation AI model" อุทานในใจอะไรจะ next gen  กันเร็วขนาดนี้  เพิ่งจะประกาศ Gemini 1.0 ไปเมื่อไม่กี่วันที่ผ่านมานี้เอง scan อ่านแบบเร็ว ๆ จับความได้ว่า สอง CEO แห่ง google จากฝั่ง Alphabet กับ DeepMind ร่วมกันเปิดตัว Gemini 1.5 pro ที่เรียกว่าพัฒนาไปไกลกว่า Gemini 1.0 แบบใช้คำว่าก้าวกระโดดยังน้อยเกินไป โดยมีคุณลักษณะสำคัญแบบสรุป ดังนี้ Gemini 1.5 :  โมเดล AI รุ่นใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น มีความสามารถในทำงานแบบ long context ในทุก ๆ Modal MoE architecture : รูปแบบทางสถาปัตยกรรม ที่แบ่งโมเดลออกเป็นเครือข่ายประสาท “ผู้เชี่ยวชาญ” ที่เล็กกว่า มีความเฉพาะทางและมีประสิทธิภาพมากขึ้น Long-context window :  คุณลักษณะที่ทำให้โมเดลประมวลผลได้ถึง 1 ล้านโทเค็นในคำสั่งเดียว นำไปสู่ความสามารถในการการทำงานและประยุกต์ใช้งานใหม่ ๆ กว้างไกลกว่ากรอบในปัจจุบัน Availability and testing :  เปิดใช้งาน Gemini 1.5 Pro ในรูปแบบพรีวิวแบบจำกัด เฉพาะสำหรับนักพัฒนา...

การค้นหาข้อมูลในยุคดิจิทัลเต็มไปด้วยความท้าทาย Google ได้นำเสนอ "Circle to Search" ฟีเจอร์ใหม่เอี่ยมแกะกล่องด้วยเทคโนโลยี AI ที่ทำให้การค้นหาเป็นเรื่องง่ายและเป็นธรรมชาติยิ่งขึ้น "Circle to Search" - เป็นการใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อสร้างวิธีการค้นหาใหม่บนโทรศัพท์ Android ผู้ใช้สามารถเปิดใช้งาน "Circle to Search" ได้ง่าย ๆ ด้วยการกดปุ่มโฮมหรือแถบนำทาง จากนั้นเลือกวัตถุหรือข้อความที่ต้องการค้นหาด้วยการขีดวงกลมล้อมรอบ หรือขีดเส้นเน้นทับ ตรงข้อมูลที่สนใจ AI จะช่วยค้นหาและนำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องโดยไม่ต้องออกจากแอปปัจจุบัน ตามข้อมูลจาก Google Blog ฟีเจอร์นี้จะเริ่มเปิดให้ใช้งานในวันที่ 31 มกราคม 2567 บน Galaxy S24 Series และสมาร์ทโฟน Android ระดับพรีเมียมอื่น ๆ เช่น Pixel 8 "Circle to Search" ไม่เพียงทำให้การค้นหาง่ายขึ้นเท่านั้น แต่ยังแสดงถึงการพัฒนาที่สำคัญของ Google ในการใช้ AI เพื่อทำให้การค้นหาข้อมูลเป็นเรื่องที่ธรรมชาติและสะดวกมากขึ้น "Circle to Search" เป็นตัวอย่างของการปฏิวัติวิธีการค้นหาข้อมูลด้วยเทคโนโลยี AI ซึ่งไม่เพียงทำให้การค้น...

Image from  Introducing Gemini: Google’s most capable AI model yet (blog.google) 6 ธันวาคม 2566 ... Google ประกาศเปิดตัว GEMINI อย่างเป็นทางการ ผู้เขียนติดตามข่าวเรื่องนี้ผ่าน Google Blog เกาะติดข้อมูลข่าวสารหลายแหล่ง ด้วยเหตุที่ต้องเรียนตรง ๆ ว่าเมื่อวันที่ 6 ธันวาคม 2566 ทั้งอ่านทั้งฟังยังไงก็ไม่ชัดเจนว่า GEMINI คืออะไรกันแน่ รู้เพียงคร่าว ๆ ว่าเป็น AI Model ที่ทันสมัยที่สุด มี 3 รูปแบบตามวัตถุประสงค์ใช้งาน คือ Ultra, Pro และ Nano ผ่านไปหลายวันจึงพอจะเริ่มเห็นภาพว่าทำไม GEMINI ถีงเป็นเรื่องน่าตื่นตาตื่นใจและถือเป็นก้าวสำคัญของการพัฒนาเทคโนโลยี AI ... ผู้เขียนขอสรุปภาพรวมให้อ่านกันง่าย ๆ ดังนี้ครับ 1) ความสามารถในการทำงานแบบหลายโหมด (Multimodal Capabilities) GEMINI เป็นโมเดล AI ที่สามารถเข้าใจ ประมวลผล และรวมข้อมูลประเภทต่าง ๆ ทั้งข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ และโค้ด(ภาษาเขียนโปรแกรม) ความหลากหลายนี้ทำให้ GEMINI สามารถทำงานได้หลากหลายมากกว่าโมเดล AI ก่อนหน้านี้ 2) มีให้เลือก 3 ประเภท GEMINI มีให้เลือก 3 ประเภท คือ Ultra Pro และ Nano แต่ละประเภทถูกออกแบบมาสำหรับงานที่แตกต่างกัน โดย U...