Layers of AI (โครงสร้างชั้นของระบบ AI แบบเข้าใจง่าย)
โดยทั่วไป AI จะถูกออกแบบเป็น “หลายชั้น (Layers)” ไล่จากล่างขึ้นบน คล้ายสแตกเทคโนโลยี
1️⃣
Data Layer
ฐานรากของ AI
- ข้อมูลดิบ (Text, Image, Audio, Video, Sensor, Logs)
- Data Lake / Data Warehouse
- Data Cleaning, Labeling, Annotation
❗ AI เก่งหรือไม่ ขึ้นกับคุณภาพข้อมูลชั้นนี้มาก
2️⃣
Infrastructure Layer
โครงสร้างพื้นฐาน
- Cloud / On-premise / Edge
- GPU, TPU, NPU
- Storage, Network
- Kubernetes, Docker
ตัวอย่าง: AWS, GCP, Azure, NVIDIA
3️⃣
Model Layer
สมองของ AI
- Machine Learning Models
- Deep Learning
- Foundation Models (LLM, Vision, Multimodal)
- Training / Fine-tuning / Inference
ตัวอย่าง: GPT, Claude, LLaMA, Stable Diffusion
4️⃣
Algorithm & Reasoning Layer
ตรรกะและการคิด
- Prompting
- Chain-of-Thought
- Planning & Decision Making
- Reinforcement Learning
- RAG (Retrieval Augmented Generation)
ทำให้ AI “คิดเป็นขั้นตอน” ไม่ใช่แค่ทำนายคำ
5️⃣
Agent Layer
AI ที่ทำงานแทนมนุษย์ได้
- AI Agent / Multi-Agent
- Tool Use (Search, Code, API)
- Memory (Short / Long term)
- Autonomous Workflow
เช่น: AI ผู้ช่วยส่วนตัว, Auto-Trader, AI Customer Support
🔹 ตรงกับแนวคิด AI คู่หูอัจฉริยะ ที่คุณเคยสนใจ
6️⃣
Application Layer
สิ่งที่ผู้ใช้เห็น
- Chatbot
- Mobile / Web App
- SaaS
- Enterprise Systems
ตัวอย่าง: ChatGPT, Copilot, Midjourney
7️⃣
Governance & Safety Layer
ควบคุมและความปลอดภัย (ครอบทุกชั้น)
- AI Ethics
- Privacy
- Security
- Monitoring & Audit
- Human-in-the-loop
📌 สรุปแบบสั้นมาก
Data
↓
Infrastructure
↓
Model
↓
Reasoning
↓
Agent
↓
Application
ถ้าคุณต้องการ:
- 🔹 แผน สร้าง AI Agent ตั้งแต่ Layer 1–7
- 🔹 Diagram ภาพสวย ๆ สำหรับพรีเซนต์
- 🔹 ผูกกับธุรกิจ / SaaS / Startup / TikTok AI
บอกเป้าหมายมาได้เลย เดี๋ยวจัดให้ตรงสายคุณครับ 🚀
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น