面板： 计算机视觉的未来：计算机视觉与其他 AI 技术的趋势和集成
事件： SCBX 解锁 AI EP4，计算机视觉：AI 如何像我们一样看待事物
协作： SCBX 系列 和 Insiderly.ai
场地： SCBX NextTech，暹罗百丽宫，4 楼
与会者：
ดร.สรรพฤทธิ์ มฤคทัต NECTEC 高级研究员
คุณศิวดล มาตยากูร， Cariva 联合创始人
PreceptorAI的首席执行官兼联合创始人Dr. Piyarit Piyarit Ittichaiwong。
ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร， AIEAT 总裁
主持人： 创始人 Worawisut Piñoyang 先生 insiderly.ai
在泰国，关于计算机视觉主题的讨论并不常见，因此当 SCBX UNLOCKING AI：EP4 计算机视觉：AI 如何像我们一样看待事物时，它能够汇集知识渊博且才华横溢的演讲者，例如 NECTEC 高级研究员 Samprit Maruktat 博士、Cariva 联合创始人 Siudol Matayakur 先生、PreceptorAI的首席执行官兼联合创始人Piyarit Ittichaiwong博士和AIEAT总裁Kobkrit Wiriyayuthakorn先生将同台发言。请放心，内容必须绝对非凡。
对于本次演讲嘉宾就“计算机视觉的未来：计算机视觉与其他人工智能技术的趋势和集成”这一主题交换了意见，由 insiderly.ai 创始人 Worawisut Piñoyang 先生主持
主要主题是什么，您可以在本文中关注它们。
计算机视觉：技术帮助研究过去，改变世界
演讲者讨论的第一点是计算机视觉技术的好处。说明这是一项可以帮助您更多地了解许多科学的技术。无论是科学工作、太空探索工作，还是历史工作，包括对过去语言使用的研究和对自然界中所有事物使用语言的研究。
后一个故事的知识已经被许多有趣的人研究过，比如了解蜜蜂在蜂巢中是如何相互交流的，有助于更多地了解自然，从而获得更多的智慧。
与此同时，Piyarit 博士补充说，计算机视觉就像我们的眼睛一样工作，可以帮助我们理解我们无法清楚地看到的图像。复杂和冗余的任务（例如文书工作）可以比以前快很多倍地完成。比以往任何时候都有更多的时间来工作和创造新的创新。
计算机视觉，帮助改进医学的技术。
这是前两场关于计算机视觉在医学中的应用讲座的延续。它表明，总有新的创新随时准备发生。其中之一是让视障人士看得更清楚的技术。
Sampharit 博士举了一个大约 6-7 年前的例子。有人曾经开了一家公司生产 Google Glass 眼镜，帮助盲人知道房间里的灯是否亮着。您每天穿的衬衫和裤子兼容吗？
Piyarit 博士补充说，目前有一款名为 Be My Eyes 的应用程序可以帮助视障人士更清楚地看到他们面前的静止图像。带有音频解说，可以帮助用户更明亮地看到世界。他们可以生活在与正常人近的地方，但想象一下，如果这项技术在未来发展到一个新的水平。它会有多壮观？
“在过去，很难说技术很难分辨我们面前的物体是狗还是猫，但随着图像字幕研究的不断发展，它极大地帮助了这个教育领域的发展，但未来仍有许多挑战，例如如果发展成视频和动画作品，如何让解释看起来很酷，以及后面必须有不同语言的字幕。”
尽管技术可以帮助患者诊断自己的疾病，但世界仍然需要医生。
据说人工智能人工智能会导致更多人失业。
值得思考的问题是，当医生的人有失去工作的机会吗？如果技术已经发展到患者可以自行诊断疾病的程度。无需依赖真正的专家意见。
Samprit 博士认为，患者有一定的机会能够在不依赖医生的情况下照顾自己。如果是非严重疾病或疾病，如果不是紧急情况，大多数症状。在治疗病人时，医生不仅会看 X 光片和给药，还必须记录病史，并依靠图像、声音和字母的足够信息进行分析。
Siudol 先生相信，如果有一天有什么东西真的可以自己做出诊断，那将是一件好事，因为它应该会在一定程度上帮助减轻医生的负担，或者另一方面，它会帮助医生初步筛选出应该接受紧急治疗的患者。这使患者更知道如何照顾自己和周围的人，不要让症状变得太严重而无法提供帮助。
伟大技术的每一次诞生都有障碍。
开发尖端技术以在每一项中取得成功，包括计算机视觉。驱动它需要许多因素，从时间、资金到足够的信息来研究更多信息。如果缺少一件事，它可以成为一个好主意。无法做出有用的创新。
在Kobkrit 博士认为，一切都有其周期，但对于像计算机视觉这样的技术，它已经克服了障碍，并且处于增长期，尤其是在过去 5 年中，因为每天都有新的创新。它有助于修改功能的每个部分以变得越来越准确。甚至很多事情都无法在日常生活中得到充分应用。但是很多东西已经可以使用，我们应该在不久的将来看到无数好事发生。
同时，Siudol 先生看到计算机视觉存在两个主要障碍：
1. 它不能在现实生活中使用。因为他们无法获得足够的信息，例如在医疗领域。没有患者信息，开发可以挽救生命的技术也将更加困难。
2. 有一些商业用处不大的真实案例：Cariva 的联合创始人看到了有好想法的初创公司，但只有少数想法可以为组织带来收入。即使有巨大的创造力来利用人工智能来提高生活质量，但如果它不能赚钱来制造黄金，没有人会继续使用它。
在 Piyarit 博士看来，很多人可能认为没有编程知识很重要，但实际上，更大的障碍是缺乏英语知识。只需懂英语，您就可以指挥 AI 并比以前多地访问更广泛的知识体系。
所以，我们必须消除对语言的恐惧，敢于利用它，前进的道路将有很多。
一个充满挑战的未来，任何人都不容易预测。
在一个技术快速发展的世界中。在短短一年内，许多事情发生了如此大的变化，以至于他们无法跟上，但是如果所有演讲者都试图预测未来会是什么，他们每个人都给出了相当有趣的意见。
从 Samprit 博士开始，他看到一年前，有许多技术以前没有人使用过。可能很难预测明年会是什么，但我相信大型语言模型 （LLM） 的竞争将更加激烈。当所有阵营都试图让它尽可能易于使用时，情况会是这样吗？还有待观察。
Kobkrit 先生补充说，生成式 AI 是 2022 年没有人使用但今年非常普遍的技术之一，没有人预料到它会如此受欢迎。
PreceptorAI的首席执行官兼联合创始人相信AI可以拯救很多人的生命。由于患者必须排队等待 MRI 至少 2 周才能确诊，因此有这些刺激会对未来的增长产生非常积极的影响，AI 会帮助赚更多的钱。在更快的时间内。因此，如果我们不迅速适应或做更多的事情，超出 AI 现在所能做的事情，那么在未来几年内，我们失去工作或被吞噬的风险将大很多倍。
与此同时，Siudol 先生认为，人工智能很快就会得到广泛采用，或者每个人都能更有效地使用人工智能，因为它更容易工作并帮助人们对它感觉更好。从不想用，到不敢用，我会敢于尝试更多。
“我们必须学会与 AI 共存，无论是编程、做笔记还是制作报告，但最重要的是创造力。过去从未做过的事情。如果可以，人类将领先于 AI，但如果没有，我们将被 AI 和擅长使用 AI 的人所取代，“Sivadol 先生总结道。
