ขอบคุณสำหรับเนื้อหาจาก Link Live วันที่ 29/08/2026

Introduction to AI

Data -> Information -> Knowledge -> Wisdom

เราใช้ AI เป็นเครื่องมือสกัด knowledge ไปสู่ wisdom (ใช้ AI เป็นส่วนขยายที่มาเสริมพลังให้กับสมองหลักของเราทำงานได้ดีขึ้น)

AI ตอนนี้คลอบคลุมชั้น 2 Layers ล่างไปแล้ว ได้แก่ Data & Information
คนที่จะมาเป็นอาจารย์ผู้ให้ความรู้ตอนนี้ คือ ต้องตระหนักว่าควรสอนอะไรที่มากกว่าการค้นใน Google แล้วเจอ เรา Guide AI เพื่อให้ช่วยหาความรู้ใหม่ สกัดความรู้ที่มากกว่า อาจารย์จึงไม่ใช้แค่ให้ความรู้ แต่ให้อะไรที่มากกว่านั้น เช่น การสร้างและให้แรงบันดาลใจ

AI usage limitations

LLM เป็นระบบที่เก่งในการทำนายลำดับของสัญลักษณ์ แต่ไม่ได้เข้าใจโครงสร้างเชิงเหตุและผลของโลกจริง ขาดความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับโลก เช่น ความคงอยู่ของวัตถุ ฟิสิกส์เชิงสามมิติ และความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล ซึ่งเป็นรากฐานของการรับรู้และการตัดสินใจของมนุษย์

แนวคิดเรื่อง World Model จึงเริ่มเข้ามา คือความสามารถในการสร้างโลกจำลองขึ้นมาในตัวเอง แล้วใช้โลกนั้นเพื่อคาดการณ์ว่า “ถ้าทำแบบนี้ อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป” จากการ “ตอบ” ไปสู่การ “จำลองและคาดการณ์” ถ้า LLM เจอคำถามว่า "ถ้าผลักลูกบอลออกไป จะเกิดอะไร?" มันค้นหาคำตอบจากข้อความที่เคยอ่าน แล้วตอบว่า "ลูกบอลจะกลิ้งออกไปตามแรงที่ผลัก" ซึ่งถูกต้อง แต่มันรู้เรื่องนี้เพราะเคยอ่าน ไม่ใช่เพราะเคยผลักลูกบอลเอง ในทางกลับกัน World Model ไม่ได้ค้นหาคำตอบ มันจำลองฉากนั้นขึ้นมาในหัว คำนวณแรง มวล แรงเสียดทาน แล้ว "เห็น" ว่าลูกบอลจะกลิ้งไปตรงไหน เหมือนมีโลกจำลองอยู่ในหัวที่รันอยู่ตลอดเวลา
ลองไปดู World Labs Spatial Intelligence ของศาสตราจารย์ Fei-Fei Li

image_99211f48 (1)

เริ่มต้นใช้งาน Claude

Mental Models/Interface Claude

  • Skills = recipe สูตรการทำอะไรสักอย่าง (prompt)
  • Connectors/MCP = Oven เครื่องมือในการทำ (การเพิ่มความสามารถ) เช่น เชื่อม Claude ไปที่ GitHub, Gmail
  • Plugins = Complete Packages Oven + Recipe + Specialized Tools ทุกอย่างรวมกัน เสมือนการจ้างเชฟมิชิลินทำให้เรา

การเรียกใช้ Skill

/skill-creator <prompt> = การสร้าง skill ใหม่ขึ้นมา
เช่น สมมติถ้าเราสร้าง skill นี้ไว้แล้ว /stoic พืมคำนี้ไปในแชท Claude จะ return คำตอบกลับมา

Claude Models (ยิ่งอยู่บนยิ่งเก่ง)

  1. Fable 5 สำหรับ toughest challenges
  2. Opus 5 สำหรับ complex reasoning tasks เช่น เขียน code ยากๆ งาน software ยากๆ, high-stakes agentic work
  3. Sonnet 5 สำหรับ everyday tasks ที่ซับซ้อนขึ้นมาหน่อย เช่น writing, day-to-day analysis, general coding แนะนำโมเดลนี้
  4. Haiku 5.5 สำหรับ quick answers เช่น ทำ content writing, งานที่ simple & straightforward logic
    model 1-3 สามารถกดเลือกค่า effort ได้

ข้อคิดเพิ่มเติม

Thinking -> Tools -> Productivity