มีอดีตลูกน้องที่ลาออกไปเป็น freelancer มาถามลุงให้จัด spec ให้หน่อย เขาใช้ software พวก ANSYS Mechanical หรือ Autodesk Simulation ลุงเลยเสนอ spec นี้ไป ขอขอบคุณร้าน Advice สำหรับข้อมูลราคา

#spec #computer #advice #ลุงจัดหลานจ่าย

เมื่อกล้องหน้าร้านกลายเป็นเครื่องมือสแกนใบหน้า – และลูกค้าไม่รู้ตัว

Benjamin Jankowski ลูกค้าประจำของ Home Depot ในรัฐอิลลินอยส์ สังเกตเห็นสิ่งผิดปกติระหว่างใช้เครื่อง self-checkout ที่ร้านในชิคาโก เขาเห็นกล้องและหน้าจอที่แสดงกรอบสีเขียวรอบใบหน้าของเขา ซึ่งทำให้เขาเชื่อว่าระบบกำลังสแกนและบันทึกข้อมูลใบหน้าโดยไม่ได้รับอนุญาต

เขาจึงตัดสินใจฟ้อง Home Depot ในรูปแบบ class action โดยกล่าวหาว่าบริษัทละเมิดกฎหมาย Biometric Information Privacy Act (BIPA) ของรัฐอิลลินอยส์ ซึ่งกำหนดให้บริษัทต้องแจ้งลูกค้าอย่างชัดเจนก่อนเก็บข้อมูลชีวภาพ เช่น รูปทรงใบหน้า และต้องได้รับ “ความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษร”

คดีนี้เปิดเผยว่า Home Depot เริ่มใช้เทคโนโลยี “computer vision” ตั้งแต่ปี 2023 เพื่อป้องกันการขโมยสินค้า โดยขยายการใช้งานในปี 2024 ไปยังเครื่อง self-checkout ทั่วรัฐอิลลินอยส์ แต่ไม่มีการแจ้งลูกค้าอย่างเป็นทางการ และไม่มีนโยบายการจัดเก็บข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ

Jankowski ต้องการเป็นตัวแทนของลูกค้าทั้งหมดที่ถูกสแกนใบหน้าโดยไม่รู้ตัว และเรียกร้องค่าชดเชย $1,000 ต่อการละเมิดแบบประมาท และ $5,000 ต่อการละเมิดโดยเจตนา

กรณีนี้เกิดขึ้นหลังจากที่ Rite Aid ถูกแบนไม่ให้ใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าเป็นเวลา 5 ปี เนื่องจากการใช้งานที่ “ประมาท” และสร้างผลกระทบต่อผู้บริโภค เช่น การระบุผิดพลาดและการเก็บข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
ลูกค้าชื่อ Benjamin Jankowski ฟ้อง Home Depot ฐานใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าโดยไม่แจ้ง
เขาเห็นกรอบสีเขียวรอบใบหน้าบนหน้าจอ self-checkout ที่ร้านในชิคาโก
ไม่มีป้ายแจ้งหรือคำเตือนเกี่ยวกับการสแกนใบหน้า
Home Depot เริ่มใช้ “computer vision” ในปี 2023 และขยายในปี 2024 เพื่อป้องกันการขโมย
ระบบนี้เก็บข้อมูลรูปทรงใบหน้า (facial geometry) ซึ่งถือเป็นข้อมูลชีวภาพตามกฎหมาย BIPA
BIPA กำหนดให้บริษัทต้องแจ้งลูกค้าและขอความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรก่อนเก็บข้อมูล
Jankowski เรียกร้องค่าชดเชย $1,000 ต่อการละเมิดแบบประมาท และ $5,000 ต่อการละเมิดโดยเจตนา
เขาต้องการเป็นตัวแทนของลูกค้าทั้งหมดที่ถูกสแกนใบหน้าโดยไม่รู้ตัว
คดีนี้เกิดขึ้นในรัฐอิลลินอยส์ ซึ่งมีกฎหมายคุ้มครองข้อมูลชีวภาพที่เข้มงวด

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Rite Aid ถูกแบนจากการใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าเป็นเวลา 5 ปี หลังจากใช้งานโดยประมาท
ระบบของ Rite Aid เคยสร้าง false positives หลายพันครั้ง และเก็บภาพลูกค้าโดยไม่แจ้ง
กฎหมาย BIPA ของรัฐอิลลินอยส์ถือเป็นหนึ่งในกฎหมายคุ้มครองข้อมูลชีวภาพที่เข้มงวดที่สุดในสหรัฐฯ
เทคโนโลยีจดจำใบหน้าเริ่มถูกใช้อย่างแพร่หลายในร้านค้าปลีกเพื่อป้องกันการขโมย
นักกฎหมายเตือนว่าการใช้เทคโนโลยีนี้โดยไม่แจ้งอาจนำไปสู่คดี class action จำนวนมาก

https://petapixel.com/2025/08/20/home-depot-sued-for-secretly-using-facial-recognition-technology-on-self-checkout-cameras/

NVIDIA: จากการ์ด VGA ไปสู่ GPU และก้าวสู่ NPU หัวใจของ AI

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงโลก NVIDIA ได้กลายเป็นบริษัทชั้นนำที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติครั้งนี้ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1993 โดย Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ด้วยวิสัยทัศน์ในการพัฒนาเทคโนโลยีกราฟิกสำหรับวิดีโอเกม แต่เส้นทางของ NVIDIA ไม่ได้หยุดอยู่แค่การแสดงผลภาพ มันวิวัฒนาการจาการ์ดแสดงผล VGA ธรรมดา ไปสู่หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ทรงพลัง และสุดท้ายกลายเป็นหัวใจสำคัญของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้ายหน่วยประมวลผลเส้นประสาท (NPU) ซึ่งช่วยเร่งการคำนวณสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ neural networks.

จุดเริ่มต้นของ NVIDIA เกิดขึ้นในช่วงที่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ กำลังมุ่งเน้นไปที่การแสดงผลกราฟิก ผลิตภัณฑ์แรกอย่าง NV1 ซึ่งเป็น graphics accelerator สำหรับ VGA ไม่ประสบความสำเร็จมากนัก เนื่องจากใช้รูปแบบ quadrilateral primitives ที่ไม่เข้ากันกับมาตรฐาน DirectX ของ Microsoft ทำให้บริษัทเกือบล้มละลาย แต่ NVIDIA ฟื้นตัวได้ด้วย RIVA 128 ในปี 1997 ซึ่งเป็นชิปกราฟิกที่รองรับ triangle primitives และขายได้กว่า 1 ล้านหน่วยภายใน 4 เดือน สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทมั่นคงและเข้าสู่ตลาดการ์ดจอ VGA อย่างเต็มตัว. ในขณะนั้น VGA (Video Graphics Array) เป็นมาตรฐานพื้นฐานสำหรับการแสดงผล แต่ NVIDIA มองเห็นศักยภาพในการพัฒนาให้ก้าวไกลกว่านั้น โดยเน้นที่การเร่งความเร็วกราฟิก 3 มิติสำหรับเกมและแอปพลิเคชัน

การก้าวกระโดดครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี 1999 เมื่อ NVIDIA เปิดตัว GeForce 256 ซึ่งถูกขนานนามว่าเป็น "GPU แรกของโลก" GPU (Graphics Processing Unit) แตกต่างจาก VGA ตรงที่มันไม่ใช่แค่การ์ดแสดงผล แต่เป็นหน่วยประมวลผลแบบขนานที่สามารถจัดการ transformation and lighting (T&L) บนฮาร์ดแวร์ได้เอง ทำให้ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและปฏิวัติอุตสาหกรรมเกม. จากนั้น NVIDIA ลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ ในการพัฒนา CUDA ในช่วงต้นปี 2000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ GPU สามารถรันโปรแกรมแบบขนานสำหรับงานคำนวณที่หนักหน่วง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ สิ่งนี้ขยายขอบเขตของ GPU จากแค่กราฟิกไปสู่การประมวลผลทั่วไป โดยในปี 2016 NVIDIA ได้บริจาค DGX-1 ซึ่งเป็น supercomputer ที่ใช้ GPU 8 ตัว ให้กับ OpenAI เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI

เมื่อ AI เฟื่องฟู NVIDIA ได้ปรับ GPU ให้เหมาะสมกับงาน deep learning มากขึ้น ด้วยการแนะนำ Tensor Cores ในสถาปัตยกรรม Volta (2017) และ Turing (2018) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลพิเศษสำหรับการคำนวณ tensor/matrix ที่ใช้ใน neural networks ทำให้ GPU เร่งความเร็วการฝึกและ inference ของโมเดล AI ได้หลายเท่า. Tensor Cores รองรับความแม่นยำแบบ FP16, INT8 และ INT4 ซึ่งเหมาะสำหรับงาน AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ คล้ายกับฟังก์ชันของ NPU (Neural Processing Unit) ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผล neural networks และ AI inference ในอุปกรณ์ edge. แม้ NVIDIA จะไม่เรียกผลิตภัณฑ์ของตนว่า NPU โดยตรง แต่เทคโนโลยีอย่าง Tensor Cores และ BlueField Data Processing Units (DPUs) ทำหน้าที่คล้ายกัน โดย DPU ช่วยจัดการงาน data center AI เช่น การเร่งข้อมูลและ security สำหรับ AI workloads. นอกจากนี้ ซีรีส์ Jetson สำหรับ embedded systems ยังรวม deep learning accelerators ที่คล้าย NPU สำหรับ robotics และ autonomous vehicles .

ในปัจจุบัน NVIDIA ครองตลาด GPU สำหรับ AI มากกว่า 80% และชิปอย่าง H100 และ Blackwell ถูกใช้ใน supercomputers กว่า 75% ของ TOP500 ทำให้บริษัทมีมูลค่าตลาดเกิน 4 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2025. การพัฒนาเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้ NVIDIA เป็นผู้นำใน AI แต่ยังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์ การขับขี่อัตโนมัติ และ robotics ด้วยโมเดลอย่าง NVLM 1.0 และ Isaac GR00T.

สรุปแล้ว NVIDIA ได้วิวัฒนาการจากผู้ผลิตการ์ด VGA สู่ผู้ประดิษฐ์ GPU และกลายเป็นหัวใจของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้าย NPU ซึ่งช่วยให้โลกก้าวสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริง การเดินทางนี้แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ในการปรับตัวและนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้ง.

#ลุงเขียนหลานอ่าน

ศึกกราฟิกการ์ดระดับกลาง: จาก RTX 2070 สู่ RTX 5070

ในโลกของเกมพีซี กราฟิกการ์ดระดับกลางของ NVIDIA ถือเป็นจุดสมดุลระหว่างราคาและประสิทธิภาพ และในปี 2025 นี้ RTX 5070 ได้เปิดตัวพร้อมความแรงที่เหนือกว่าเดิม แต่คำถามคือ “คุ้มไหมถ้าอัปเกรด?”

จากการทดสอบของ ComputerBase และ NanoReview พบว่า RTX 5070 มีประสิทธิภาพสูงสุดในกลุ่ม โดยเฉพาะในเกมที่ใช้ ray tracing และความละเอียด 4K เช่น Cyberpunk 2077, Horizon Forbidden West และ Ghost of Tsushima

ที่ความละเอียด 1080p การเปลี่ยนแปลงไม่ชัดเจนมากนัก เพราะเกมมักถูกจำกัดด้วย CPU แต่ที่ 4K ความต่างเริ่มชัดเจน—RTX 5070 ทำเฟรมเรตได้สูงกว่า RTX 4070 ถึง 20–30% ในหลายเกม

อย่างไรก็ตาม RTX 4070 กลับโดดเด่นในด้าน “ประสิทธิภาพต่อวัตต์” และ “ความเย็น” ทำให้เหมาะกับผู้เล่นที่ต้องการความสมดุลระหว่างแรงกับความเงียบ

RTX 3070 และ 2070 ยังถือว่า “เล่นได้ดี” ในหลายเกม แต่เริ่มตามไม่ทันในงานที่ใช้ ray tracing หนัก ๆ หรือความละเอียดสูง

ประสิทธิภาพของแต่ละรุ่น
RTX 5070 ทำเฟรมเรตสูงสุดในทุกความละเอียด โดยเฉพาะ 4K
Cyberpunk 2077 ที่ 4K: 2070 = 19 FPS, 3070 = 31 FPS, 4070 = 48 FPS, 5070 = 63 FPS
Ratchet & Clank: 2070 = 19 FPS, 4070 = 92 FPS, 5070 = 119 FPS
Overwatch 2 ที่ 4K: 2070 = 99 FPS, 5070 = 275 FPS
RTX 4070 มีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงกว่า 5070 ถึง 25%
RTX 5070 ใช้พลังงานมากขึ้น (231W) แต่ให้เฟรมเรตสูงกว่า

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
RTX 5070 ใช้สถาปัตยกรรมใหม่ 4nm และหน่วยความจำ GDDR7
รองรับ DLSS 4 ที่ใช้โมเดล Transformer ทำให้ภาพลื่นขึ้น
RTX 4070 เหมาะกับผู้เล่นที่เน้นความเย็นและเสียงเงียบ
RTX 3070 ยังเล่นเกม AAA ได้ดีที่ 1080p และ 1440p
RTX 2070 เริ่มล้าหลังในเกมที่ใช้ ray tracing หนัก ๆ
การอัปเกรดจาก 4070 ไป 5070 อาจไม่คุ้มในแง่ประสิทธิภาพต่อราคา

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidias-midrange-gpus-through-the-years-revisited-pitting-the-rtx-5070-versus-the-4070-3070-and-2070-in-an-all-encompassing-gaming-showdown

เคสคอมพิวเตอร์ฟรีจาก Teenage Engineering: ดีไซน์ล้ำ งบศูนย์บาท
Teenage Engineering บริษัทดีไซน์สุดแนวจากสวีเดนที่เคยสร้างชื่อจากเครื่องดนตรีพกพาและอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สุดครีเอทีฟ กลับมาอีกครั้งกับโปรเจกต์ใหม่ที่ชวนให้คนในวงการพีซีต้องหันมามอง นั่นคือ “Computer–2” เคสคอมพิวเตอร์ขนาด mini-ITX ที่แจกฟรี! ใช่ครับ ฟรีจริง ๆ (ยกเว้นค่าส่ง)

เคสนี้ถูกออกแบบให้ประกอบจากแผ่นพลาสติกโปร่งแสงเพียงแผ่นเดียว โดยใช้ “living hinges” และ “snap hooks” ที่สามารถประกอบได้โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือหรือสกรูใด ๆ ทั้งสิ้น แค่ “กดแล้วคลิก” ก็เสร็จเรียบร้อย

แม้จะดูเรียบง่าย แต่ Computer–2 รองรับฮาร์ดแวร์จริงจังได้พอสมควร เช่น
- เมนบอร์ดขนาด mini-ITX
- พาวเวอร์ซัพพลายแบบ SFX
- การ์ดจอแบบ dual-slot ที่ยาวไม่เกิน 180 มม.
- พัดลมขนาด 80 มม.
- และฮีตซิงก์ซีพียูแบบ low-profile

Teenage Engineering ตั้งเป้าให้เคสนี้เป็น “เคสคอมพิวเตอร์ที่ถูกที่สุดในโลก” และพวกเขาก็ทำสำเร็จ ด้วยต้นทุนที่ “เท่ากับศูนย์” โดยไม่รวมอุปกรณ์ภายใน

อย่างไรก็ตาม เคสนี้ก็มีข้อจำกัดอยู่ไม่น้อย เช่น ความแข็งแรงที่อาจไม่เหมาะกับการพกพาไปงาน LAN party หรือการใช้งานระยะยาว รวมถึงระบบระบายความร้อนที่อาจไม่เพียงพอสำหรับฮาร์ดแวร์แรง ๆ

Teenage Engineering เปิดตัวเคส Computer–2 แจกฟรี
เคสทำจากแผ่นพลาสติกโปร่งแสงเพียงแผ่นเดียว
ใช้ snap hooks และ living hinges ประกอบโดยไม่ต้องใช้เครื่องมือ
แจกฟรีแบบจำกัดจำนวน (1 ชิ้นต่อคน) โดยต้องจ่ายค่าส่งเอง

รองรับฮาร์ดแวร์ขนาดเล็กแต่ใช้งานได้จริง
รองรับเมนบอร์ด mini-ITX และพาวเวอร์ซัพพลายแบบ SFX
รองรับการ์ดจอ dual-slot ยาวไม่เกิน 180 มม.
รองรับพัดลมขนาด 80 มม. และฮีตซิงก์แบบ low-profile

แนวคิดการออกแบบเพื่อความเรียบง่ายและต้นทุนต่ำ
ไม่มีพอร์ต I/O ด้านหน้า มีเพียงสวิตช์เปิดปิดและไฟ LED
ไม่มีสกรูหรือเครื่องมือใด ๆ ในการประกอบ
เป็นการทดลองด้านดีไซน์และการตลาดของบริษัท

https://www.tomshardware.com/pc-components/pc-cases/free-mini-itx-case-made-of-one-sheet-of-translucent-plastic-arrives-stock-evaporates-instantly-teenage-engineerings-foldable-computer-2-sports-odd-layout-with-the-gpu-above-the-motherboard

เรื่องเล่าจากความตั้งใจล้วน ๆ: สร้างเว็บเสิร์ชเอนจินจากศูนย์ใน 2 เดือน ด้วย embedding 3 พันล้านรายการ

Wilson Lin นักพัฒนาสายเดี่ยวตัดสินใจท้าทายตัวเองด้วยโปรเจกต์สุดโหด—สร้างเว็บเสิร์ชเอนจินจากศูนย์ภายในเวลาแค่ 2 เดือน โดยไม่มีโครงสร้างพื้นฐาน ไม่มีทีม และไม่มีประสบการณ์ด้าน search engine มาก่อน จุดเริ่มต้นของเขาคือความไม่พอใจต่อเสิร์ชเอนจินปัจจุบันที่เต็มไปด้วย SEO spam และผลลัพธ์ที่ไม่ตรงกับความต้องการจริง

เขาเลือกใช้โมเดล SBERT เพื่อสร้าง neural embeddings กว่า 3 พันล้านรายการ โดยใช้ GPU ถึง 200 ตัว และสร้าง index จากหน้าเว็บกว่า 280 ล้านหน้า ด้วยระบบ crawler ที่สามารถดึงข้อมูลได้ถึง 50,000 หน้า/วินาที

ระบบ backend ใช้ RocksDB และ HNSW ที่ถูกแบ่ง shard บน 200 คอร์, RAM 4 TB และ SSD 82 TB โดยมี latency เฉลี่ยต่อคำค้นอยู่ที่ประมาณ 500 มิลลิวินาที

เขายังออกแบบระบบให้รองรับ query ที่ซับซ้อน เช่น “ฉันอยากใช้ S3 แทน Postgres แต่ต้องการ tag คอมเมนต์กับไฟล์ในอีก column” ซึ่ง search engine ทั่วไปไม่สามารถตอบได้ แต่ระบบของเขาสามารถเข้าใจบริบทและตอบได้อย่างแม่นยำ

Wilson Lin สร้างเว็บเสิร์ชเอนจินจากศูนย์ภายใน 2 เดือน
ใช้ GPU 200 ตัวสร้าง SBERT embeddings กว่า 3 พันล้านรายการ

ระบบ crawler ดึงข้อมูลได้ 50,000 หน้า/วินาที
สร้าง index จากหน้าเว็บกว่า 280 ล้านหน้า

ใช้ RocksDB และ HNSW บน 200 คอร์, RAM 4 TB, SSD 82 TB
latency เฉลี่ยต่อ query อยู่ที่ 500 มิลลิวินาที

รองรับ query ซับซ้อนที่ search engine ทั่วไปไม่เข้าใจ
เช่นคำถามที่มีบริบทหลายชั้นและความหมายแฝง

มีระบบ semantic context และ statement chaining เพื่อเข้าใจความหมาย
ช่วยให้ผลลัพธ์ตรงกับเจตนาของผู้ใช้มากขึ้น

เปิดให้ทดลองใช้งานผ่าน live demo
เป็นตัวอย่างของ search engine ที่ไม่พึ่ง keyword matching

Semantic search ใช้ vector embeddings เพื่อเข้าใจความหมายของข้อความ
ต่างจาก keyword search ที่จับคำตรงตัว

การสร้าง search engine ต้องใช้ความรู้หลายด้าน
เช่น NLP, ML, distributed systems, performance engineering

ระบบ semantic search สามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำ
เช่น “dog” กับ “puppy” หรือ “laptop” กับ “computer”

การสร้าง golden dataset สำหรับ training เป็นความท้าทายใหญ่
เพราะต้องมีข้อมูลที่สะท้อนความหมายจริงของคำค้น

https://blog.wilsonl.in/search-engine/

เรื่องเล่าจากโลกควอนตัม: เมื่อคอมพิวเตอร์ควอนตัมสร้าง “ความสุ่มที่พิสูจน์ได้” เป็นครั้งแรก

ในเดือนสิงหาคม 2025 ทีมนักวิจัยจาก JPMorganChase, Quantinuum, Argonne และ Oak Ridge National Laboratory รวมถึงมหาวิทยาลัย Texas at Austin ได้สร้างปรากฏการณ์ใหม่ในวงการควอนตัมคอมพิวติ้ง พวกเขาใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาด 56 qubit สร้างตัวเลขสุ่มที่ไม่เพียงแค่ “ดูเหมือนสุ่ม” แต่สามารถพิสูจน์ได้ทางคณิตศาสตร์ว่า “สุ่มจริง” ด้วยการตรวจสอบจากซูเปอร์คอมพิวเตอร์คลาสสิกที่มีพลังประมวลผลระดับ 1.1 ExaFLOPS

ความสำเร็จนี้เรียกว่า “certified randomness” ซึ่งหมายถึงตัวเลขที่ไม่สามารถคาดเดาได้ ไม่สามารถสร้างซ้ำได้ และไม่สามารถปลอมแปลงได้แม้จะมีการแทรกแซงจากภายนอก โดยใช้เทคนิค random circuit sampling (RCS) ที่ท้าทายให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเลือกคำตอบแบบสุ่มจากชุดคำถามที่สร้างจาก seed เล็ก ๆ แล้วให้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ตรวจสอบผลลัพธ์ว่าเป็นความสุ่มจริง

แนวคิดนี้ถูกเสนอครั้งแรกโดย Scott Aaronson ในปี 2018 และวันนี้มันได้กลายเป็นจริง พร้อมเปิดประตูสู่การใช้งานในโลกจริง เช่น การเข้ารหัสข้อมูล การสร้างระบบที่ยุติธรรม และการปกป้องความเป็นส่วนตัว

ทีมนักวิจัยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม 56 qubit สร้างตัวเลขสุ่มที่พิสูจน์ได้
ใช้ Quantinuum System Model H2-1 ผ่านอินเทอร์เน็ต

ใช้เทคนิค random circuit sampling (RCS) เพื่อสร้างความสุ่ม
เป็นกระบวนการที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกไม่สามารถจำลองได้

ซูเปอร์คอมพิวเตอร์คลาสสิกถูกใช้ตรวจสอบความสุ่ม
มีพลังประมวลผลรวม 1.1 ExaFLOPS เพื่อรับรอง 71,313 bits ของ entropy

แนวคิด “certified randomness” ถูกเสนอโดย Scott Aaronson
เป็นการพิสูจน์ว่าความสุ่มนั้นไม่สามารถปลอมแปลงได้

ผลลัพธ์นี้มีประโยชน์ต่อการเข้ารหัส ความเป็นส่วนตัว และความยุติธรรม
เป็นก้าวแรกสู่การใช้ควอนตัมคอมพิวเตอร์ในงานจริงที่คลาสสิกทำไม่ได้

ความสุ่มที่พิสูจน์ได้มีความสำคัญต่อการเข้ารหัสแบบ unhackable
ป้องกันการคาดเดาหรือย้อนรอยจากผู้ไม่หวังดี

คอมพิวเตอร์คลาสสิกใช้ pseudo-random generators ที่สามารถถูกควบคุมได้
ไม่เหมาะกับงานที่ต้องการความปลอดภัยระดับสูง

Quantum supremacy เคยเป็นแค่แนวคิด แต่วันนี้กลายเป็นการใช้งานจริง
แสดงให้เห็นว่าควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถแก้ปัญหาที่คลาสสิกทำไม่ได้

Certified randomness สามารถใช้ในระบบเลือกตั้งดิจิทัล หรือการจับฉลากที่โปร่งใส
เพิ่มความน่าเชื่อถือในระบบที่ต้องการความยุติธรรม

https://www.neowin.net/news/quantum-computer-does-something-for-first-time-creates-certified-truly-random-numbers/

เรื่องเล่าจากนักพัฒนา: เมื่อ AI ที่เราให้แขนขา กลับหันหลังให้เรา

Robin Grell นักพัฒนาไลบรารีชื่อ “enigo” ซึ่งใช้สำหรับควบคุมคอมพิวเตอร์ผ่านการจำลองการกดแป้นพิมพ์และเมาส์ ได้ค้นพบว่า Anthropic บริษัท AI มูลค่ากว่า 60 พันล้านดอลลาร์ ได้นำไลบรารีของเขาไปใช้ในแอป Claude Desktop โดยไม่แจ้งให้ทราบล่วงหน้า

Claude Desktop เป็นแอปที่ให้ Claude AI ควบคุมคอมพิวเตอร์ได้โดยตรง เช่น การคัดลอกข้อมูลจากเบราว์เซอร์ไปยังสเปรดชีต ซึ่งฟีเจอร์นี้เรียกว่า “Computer Use” และยังอยู่ในช่วงเบต้า โดย enigo ถูกใช้ทั้งในเวอร์ชัน macOS และ Windows

Robin รู้สึกภูมิใจที่ไลบรารีของเขาได้รับเลือกจากบริษัทใหญ่ แต่ก็รู้สึกเจ็บปวดเมื่อเขาถูกปฏิเสธจากการสมัครงานกับ Anthropic แม้จะเป็นผู้สร้างเครื่องมือที่พวกเขาใช้ก็ตาม

ที่น่าสนใจคือ enigo เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สภายใต้ MIT license ซึ่งหมายความว่าใครก็สามารถใช้ได้ฟรีโดยไม่ต้องจ่ายเงิน ทำให้ Robin ไม่ได้รับผลตอบแทนใด ๆ นอกจากดาวบน GitHub และยอดดาวน์โหลดบน crates.io

Anthropic ใช้ไลบรารี “enigo” ใน Claude Desktop
ใช้สำหรับควบคุมคอมพิวเตอร์ผ่านฟีเจอร์ “Computer Use”

enigo รองรับทั้ง macOS และ Windows
ยืนยันได้จากการตรวจสอบไฟล์ Claude Desktop

enigo เป็นไลบรารีที่เขียนด้วยภาษา Rust
รองรับหลายระบบปฏิบัติการโดยไม่ต้องใช้ root

Claude Desktop เป็นแอป Electron ที่ให้ AI ควบคุมคอมพิวเตอร์
ใช้สำหรับงานอัตโนมัติ เช่น คัดลอกข้อมูลหรือควบคุมแอป

enigo มีดาวมากกว่า 1,200 บน GitHub และถูกดาวน์โหลดเกือบ 300,000 ครั้ง
เป็นไลบรารียอดนิยมบน crates.io

Claude Desktop รองรับการติดตั้ง extension เพื่อเชื่อมต่อกับแอปในเครื่อง
เช่น ปฏิทิน, อีเมล, ไฟล์ระบบ และ iMessage

ฟีเจอร์ “Computer Use” ยังอยู่ในช่วงเบต้า
ต้องเปิดใช้งานด้วย header พิเศษ

Claude สามารถควบคุมเมาส์, คีย์บอร์ด และจับภาพหน้าจอ
ช่วยให้ AI ทำงานอัตโนมัติได้เหมือนมนุษย์

Anthropic มีระบบ MCP สำหรับจัดการ extension บน Claude Desktop
รองรับการอัปเดตอัตโนมัติและการตั้งค่าที่ง่าย

นักพัฒนาโอเพ่นซอร์สอาจไม่ได้รับผลตอบแทนจากการใช้งานเชิงพาณิชย์
แม้จะมีบริษัทใหญ่ใช้ผลงาน แต่ก็ไม่มีข้อผูกพันทางการเงิน

การใช้ไลบรารีโอเพ่นซอร์สในผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์อาจไม่แจ้งเจ้าของ
ทำให้เกิดความรู้สึกถูกละเลยหรือไม่ให้เครดิต

การสมัครงานในบริษัทที่ใช้ผลงานของคุณไม่รับประกันว่าจะได้รับการตอบรับ
แม้จะมีคุณสมบัติเหมาะสม ก็อาจถูกปฏิเสธโดยไม่มีเหตุผลชัดเจน

https://grell.dev/blog/ai_rejection

ทำไมต้อง "Gripen"

เครื่องบิน JAS Gripen ได้รับการรีวิวจริงไปแล้วครั้งแรกในโลกโดยประเทศไทยของเรานี่เอง รีวิวใส่กัมพูชาชนิดที่ว่า โลกเห็นแล้วต้องชื่นชมในศักยภาพ

หลายคนรู้จัก F-16 ได้ยินชื่อนี้มานานหลายสิบปี แต่เพิ่งมาได้ยินชื่อ Gripen เมื่อไม่นานมานี้ และทำไมเราถึงใช้ Gripen ในภารกิจนี้ และวางแผนจะนำมาทดแทน F-16 มันดีกว่ายังไง?
.
ประวัติของ Gripen
ประเทศสวีเดนคือผู้ให้กำเนิด Gripen ซึ่งถูกพัฒนามาจากปลายยุค 1970 หลังจากกองทัพอากาศสวีเดินเล็งเห็นว่า เครื่องบินรบรุ่นเก่าของสวีเดินเริ่มล้าสมัย สวีเดินจึงคิดผลิตเครื่องบินรุ่นใหม่ "ขึ้นมาเอง" เพราะไม่อยากพึ่งพาประเทศอื่นมากเกินไป ด้วยการก่อตั้งโครงการ "JAS" ในปี 1979
โครงการ JAS มาจากคำว่า J = (Jakt) ยัคต์ แปลว่า ขับไล่ A= (Attack) แอทแทค แปลว่าโจมตี และ S = Spaning (สแปนนิ่ง) แปลว่า ลาดตระเวน คือแนวคิดที่จะพัฒนาเครื่องบินรบล้ำสมัยล้ำยุค ที่ใช้เครื่องบินเพียง 1 ลำ แต่สามารถปฏิบัติภารกิจได้ทั้ง 3 แบบในลำเดียว เที่ยวเดียวได้

ปี 1982 บริษัท SAAB ได้รับหน้าที่พัฒนาโครางการนี้ แต่เนื่องจากโปรเจคนี้ใหญ่มา และต้องการความเป็น "ที่สุด" จึงได้ระดมสมองร่วมกับอีกหลายบริษัท เข้ามาดูแลความเป็นที่สุดในด้านต่างๆ ได้แก่ บริษัท Ericsson เข้ามาช่วยพัฒนาระบบเรดาห์และการบิน บริษัท Volvo Aero เข้ามาช่วยปรับแต่งเครื่องยนตร์ และบริษัท FFV มาดูเรื่องระบบอาวุธและอุปกรณ์ทางการทหาร
ปี 1988 เครื่องต้นแบบลำแรกสำเร็จ แต่เมื่อบินทดสอบกลับไม่สำเร็จจนพังไป หลังจากทดลองจนเสร็จสมบูรณ์แบบ Gripen ลำแรกก็พร้อมประจำการได้ในปี 1996
.
ความสามารถอันเป็นที่สุดของ Gripen
ทำหน้าที่ได้ถึง 3 หน้าที่ใน 1 ลำ
1. เป็นเครื่องบินขับไล่ - ต่อสู้เครื่องบินศัตรูจากกลางอากาศได้
2. เป็นเครื่องบินโจมตี - โจมตีภาคพื้นดิน ฐานทัพ บังเกอร์ รถถัง
3. เป็นเครื่องบินลาดตระเวณ สอดแนม - บินไปถ่ยาภาพและสอดแนมตำแหน่งศัตรูได้
.
* ปกติเครื่องบินรบ 1 หน้าที่จะแยกเป็น 1 ลำไป แต่ Gripen สามารถปฏิบัติภารกิจได้ต่อเนื่อง เป็น Swing-Role อย่างเช่น ลาดตระเวณอยู่ แต่เจอศัตรู ก็เปลี่ยนเป็นโหมดต่อสู้ทางอากาศได้ และสลับไปสอดแนมต่อก็ยังได้ในการบินเที่ยวเดียว หรือจะสลับทำทั้ง 3 หน้าที่คือไปสอดแนม โจมตีศัตรูบนอากาศ และพื้นดินก็ยังได้
.
มีระบบ "TIDLS" อันทันสมัย สามารถเชื่อมต่อข้อมูลกัน ทุกลำเหมือนมี "ตาเดียวกัน" ทำให้ทุกลำโจมตีได้ร่วมกัน เช่น ลำนี้ตรวจเจอศัตรูแต่มุมยิงไม่ได้ ก็ให้อีกลำยิงแทน และตรวจจับศัตรูได้หลากหลายเป้าหมาย แม้ในสภาพอากาศไม่เป็นใจเช่นมีหมอก มีพายุ มีฝุ่น
.
มีระบบ EW คือระบบป้องกันตัวเอง สามารถรู้ได้ว่าเรดาห์ศัตรูตรวจเจอก็จะแจ้งเตือน หรือเมื่อถูกโจมตีด้วยมิซไซล์ ก็จะแจ้งเตือน มีการยิงเป้าหลอก แท่งความร้อนหลอกมิซไซล์ รวมถึงมีระบบส่งคลื่นสัญญาณรบกวน ทั้งหมดนี้ ยังสามารถเชื่อมระบบการโจมตีร่วมกับกองทัพเรือและกองทัพบกได้ด้วย
.
มีระบบ AI ช่วยการตัดสินใจให้นักบิน เพราะเวลารบ นักบินต้องตัดสินใจรวดเร็วมากในขณะที่ยังต้องควบคุมการบินและวิเคราะห์การรบ แต่ Gripen มี Mission Computer ที่จะรวบรวมระบบจากทุกลำมาตัดสินใจการรบแทนให้ มันวิเคราะห์สถานการณ์แบบ Realime ได้ เช่น จะเลือกล็อคเป้าเป้าหมายที่เหมาะสมที่สุดให้โจมตีก่อน มีหน้าจอขนาดใหญ่ แสดงถึงการโจมตี เส้นทางการหลบหนี ตำแหน่งของเพื่อนร่วมฝูง ทำให้นักบินเข้าใจได้ทันทีไม่ต้องเสียเวลาคิดอะไรมาก Gripen คิดให้หมดและคิดเป็นทีม
.
Gripen มีความยืดหยุ่นที่จะ Upgrade เครื่องได้หลากหลาย ทำให้ไม่ตกยุค สามารถปรับแต่งระบบต่างๆ ได้ตลอด เช่น อัพเกรดให้เชื่อมต่อกับเรือรบในระบบอื่นได้ มีระบบฝึกการบินภายในตัวเครื่องเองโดยไม่ต้องบินขึ้น ไม่ต้องไปซื้อระบบจำลองการบินเพิ่ม สแกนตัวเอง ดูแลสุขภาพตัวเองได้ อะไรมีปัญหา อะไหล่ชิ้นไหนใกล้เสื่อม จึงมีอายุการใช้งานที่ยาวนาน
.
Gripen มีความพร้อมรบ ต้องการพื้นที่ลงจอดได้แม้แต่ถนนยาวไม่ถึ่งกิโล สามารถออกรบซ้ำได้ภายใน 10 นาที เพราะเติมเชื้อเพลิง-ติดอาวุธได้แบบสั้นๆ (ใช้คนติดตั้งได้แค่ 5 คน) ต้นทุนการบินต่อชั่วโมงก็ต่ำ เทียบกับ F-16 แล้ว ถูกกว่าเกือบครึ่ง
.
ณ ปัจจุบัน Gripen มีอยู่ที่ประเทศสวีเดนผู้ให้กำเนิด ทั้งหมด 156 ลำ รองมาคือบราซิล 36 ลำ แอฟริกาใต้ 26 ลำ ฮังการีและเช็ค 14 ลำ และต่อไป เราจะมีเป็นลำดับที่ 5 คือ 12 ลำ และเราคือประเทศแรกของโลกที่ได้นำออกไปใช้ในสถานการณ์จริง!
.
Gripen ของกองทัพอากาศไทย ปี 2008-2010 เราจัดซื้อ Gripen ทั้งหมดแล้ว 12 ลำ แต่เราได้ดีลจากบริษัท SAAB ด้วยการเสนอการถ่ายทอดเทคโนโลยีให้ และจะจัดตั้งศูนย์วิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีและอากาศยานให้ ซึ่งมีมูลค่าสูงมาก อีกทั้งยังจะมาลงทุนผลิตอะไหล่เพื่อขายให้กับประเทศอื่นได้ด้วย เราจึงได้ทั้งการลงทุน ความรู้ การจ้างงาน ซึ่งนับเป็นมูลค่าหลายแสนล้านบาท
.
ปี 2025 เราได้ทำการจัดซื้อล็อตใหม่ ซึ่งจะทยอยซื้อ ทยอยส่งมอบ เสร็จสิ้นในปี 2034 ทำให้ในปีนั้น เราจะมีฝูงบิน Gripen ถึง 24 ลำด้วยกัน!!!

.
CR:กองทัพอากาศไทยเครื่องบินขับไล่ Jas-39 Saab Gripen ทำการลงจอดและบินขึ้นจากถนนทางหลวงหมายเลข 4287 จังหวัดสงขลา 27 กุมภาพันธ์ 2568
#RTAF

เรื่องเล่าจากห้องนักบิน: ทำไมเราควรเลิกใช้ “AI Copilot” แล้วหันมาใช้ “AI HUD”

ในปี 1992 Mark Weiser เคยวิจารณ์แนวคิด “AI copilot” ว่าเป็นการออกแบบที่ผิดทิศ เพราะมันทำให้ผู้ใช้ต้องคอยสนใจและโต้ตอบกับผู้ช่วยเสมือนอย่างต่อเนื่อง ซึ่งขัดกับเป้าหมายของเขาในการสร้าง “invisible computer” หรือคอมพิวเตอร์ที่กลมกลืนกับชีวิตประจำวันจนเราแทบไม่รู้ว่ามันอยู่ตรงนั้น

Weiser เสนอแนวคิดใหม่ว่าแทนที่จะมีผู้ช่วยที่คอยตะโกนบอกว่า “ชนแล้ว! เลี้ยวขวา!” เราควรออกแบบห้องนักบินให้ผู้ขับขี่ “เห็น” ความเสี่ยงได้เอง—เหมือนกับ HUD (Head-Up Display) ที่แสดงข้อมูลสำคัญไว้ตรงหน้าตา โดยไม่ต้องละสายตา

Geoffrey Litt นำแนวคิดนี้มาเปรียบเทียบกับการออกแบบซอฟต์แวร์ในยุค AI เช่น spellcheck ที่ไม่ต้องพูดคุยกับผู้ใช้ แต่แค่แสดงเส้นแดงใต้คำผิด หรือ debugger UI ที่ช่วยให้เห็นการทำงานของโปรแกรมแบบเรียลไทม์—ทั้งหมดนี้คือ “HUD” ที่ให้ผู้ใช้มี “ประสาทสัมผัสใหม่” โดยไม่ต้องเสียสมาธิ

Mark Weiser เสนอแนวคิด “invisible computer” ที่ไม่รบกวนผู้ใช้
เป้าหมายคือให้เทคโนโลยีเป็นส่วนหนึ่งของร่างกาย ไม่ใช่สิ่งที่ต้องคอยสั่งงาน
HUD คือเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้รับรู้ข้อมูลโดยไม่ต้องโต้ตอบ

Geoffrey Litt เสนอให้ใช้ HUD แทน Copilot ในการออกแบบ AI
HUD ช่วยเพิ่ม “ประสาทสัมผัส” ให้ผู้ใช้ เช่น spellcheck หรือ debugger UI
ไม่ต้องสนทนา ไม่ต้องสั่งงาน—แค่รับรู้และตัดสินใจได้ดีขึ้น

Copilot เหมาะกับงานที่เป็นกิจวัตรและคาดเดาได้
เช่น การบินระดับปกติ หรือการจัดการงานซ้ำ ๆ
แต่ HUD เหมาะกับสถานการณ์ที่ต้องการความเข้าใจลึก เช่น การแก้บั๊ก หรือวิเคราะห์ข้อมูล

แนวคิด HUD สอดคล้องกับงานวิจัยด้าน “Agency + Automation”
ช่วยให้ผู้ใช้มีอำนาจในการตัดสินใจมากขึ้น
ลดการพึ่งพา AI แบบผู้ช่วยที่อาจรบกวนสมาธิ


https://www.geoffreylitt.com/2025/07/27/enough-ai-copilots-we-need-ai-huds

เรื่องเล่าจากเบื้องหลัง AI: จะเลือก SaaS หรือ On-Premise ดี?

การทำ Data Annotation คือการติดป้ายกำกับข้อมูลดิบ เช่น รูปภาพ, ข้อความ, เสียง หรือวิดีโอ เพื่อให้โมเดล AI เข้าใจและเรียนรู้ได้อย่างแม่นยำ เช่น การตรวจจับวัตถุ, การวิเคราะห์ความรู้สึก, หรือการรู้จำเสียงพูด

แต่การเลือกว่าจะใช้แพลตฟอร์มแบบ SaaS หรือ On-Premise ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค — มันเกี่ยวกับความเร็ว, งบประมาณ, ความปลอดภัย และขอบเขตของโครงการ

SaaS: เร็ว ง่าย แต่ต้องแลกกับความยืดหยุ่น
- เหมาะกับทีมที่ต้องการเริ่มงานเร็ว, ไม่มีทีม IT, หรือทำโปรเจกต์ระยะสั้น
- ไม่ต้องติดตั้งระบบเอง ผู้ให้บริการดูแลทั้งหมด
- รองรับการทำงานร่วมกันจากหลายสถานที่

แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น:
- ข้อมูลต้องผ่านคลาวด์ของผู้ให้บริการ อาจไม่เหมาะกับข้อมูลอ่อนไหว
- ปรับแต่งระบบได้จำกัด
- ค่าใช้จ่ายสะสมจากการจ่ายรายเดือน
- ขึ้นอยู่กับ uptime และการสนับสนุนของผู้ให้บริการ

On-Premise: ควบคุมเต็มที่ แต่ต้องลงทุน
- เหมาะกับองค์กรที่มีข้อมูลอ่อนไหว เช่น ด้านสุขภาพ, การเงิน, หรือรัฐบาล
- ปรับแต่งระบบได้ตามต้องการ
- ไม่มีค่าใช้จ่ายรายเดือนระยะยาว
- ควบคุมความพร้อมใช้งานได้เอง

แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น:
- ต้องใช้ทีมเทคนิคในการติดตั้งและดูแล
- ใช้เวลานานในการเริ่มต้น
- ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นสูง
- ต้องดูแลเรื่องความปลอดภัยและการอัปเดตเอง

Data Annotation คือการติดป้ายกำกับข้อมูลดิบเพื่อให้ AI เรียนรู้
ใช้ในงาน computer vision, NLP, speech recognition และ robotics

SaaS คือแพลตฟอร์มที่เข้าถึงผ่านคลาวด์ โดยผู้ให้บริการดูแลระบบ
เหมาะกับทีมที่ต้องการเริ่มงานเร็วและไม่มีทีม IT

SaaS มีข้อดี เช่น setup เร็ว, อัปเดตอัตโนมัติ, ขยายระบบง่าย
รองรับการทำงานร่วมกันจากหลายสถานที่

SaaS มีข้อจำกัด เช่น ความปลอดภัยของข้อมูล, ปรับแต่งได้น้อย
ค่าใช้จ่ายสะสมและพึ่งพาผู้ให้บริการ

On-Premise คือระบบที่ติดตั้งในเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรเอง
เหมาะกับข้อมูลอ่อนไหวและต้องการปรับแต่งระบบ

On-Premise มีข้อดี เช่น ควบคุมข้อมูล, ปรับแต่งได้เต็มที่, ไม่มีค่าใช้จ่ายรายเดือน
ไม่ขึ้นอยู่กับ uptime ของผู้ให้บริการ

On-Premise มีข้อจำกัด เช่น setup ยาก, ต้องดูแลระบบเอง
ใช้เวลานานและต้องลงทุนสูง

https://hackread.com/on-premise-vs-saas-data-annotation-platforms-compared/

ลุงนี้ร้อง "อ้าววววว..." เลย

เรื่องเล่าจากชิปที่รอเวลา: เมื่อ AI PC ต้องรอทั้ง Windows และตลาดให้พร้อม

N1X เป็นแพลตฟอร์ม AI PC ที่ร่วมพัฒนาโดย Nvidia และ MediaTek โดยมีเป้าหมายเพื่อแข่งขันกับ Intel, AMD และ Qualcomm ในตลาดพีซีที่รองรับการประมวลผล AI โดยตรง

เดิมทีคาดว่าจะเปิดตัวใน Q3 ปี 2025 แต่กลับไม่ปรากฏในงาน Computex ล่าสุด ทำให้เกิดข้อสงสัยเรื่องความพร้อมของผลิตภัณฑ์

รายงานล่าสุดจาก DigiTimes ระบุว่า:
- Microsoft ยังไม่พร้อมเปิดตัวระบบปฏิบัติการใหม่ที่รองรับฟีเจอร์ AI เต็มรูปแบบ
- ความต้องการในตลาดโน้ตบุ๊กและเดสก์ท็อปยังไม่ฟื้นตัวเต็มที่
- Nvidia ยังต้องปรับแก้ชิปจากข้อบกพร่องเดิมที่เคยมีรายงานจาก SemiAccurate

Nvidia และ MediaTek จึงเลือกเน้นตลาดองค์กรก่อน โดยหวังว่าจะมีการยอมรับในกลุ่ม commercial ก่อนขยายไปยัง consumer

นอกจากนี้ ทั้งสองบริษัทยังร่วมมือกันในหลายโครงการ เช่น:
- Automotive AI ผ่านแพลตฟอร์ม Dimensity Auto
- Edge AI ด้วย Nvidia TAO Toolkit และ MediaTek NeuroPilot
- การพัฒนา DGX Spark — AI supercomputer ขนาดเล็ก
- การร่วมมือในโครงการ Google v7e TPU ที่จะผลิตจริงในปี 2026

Nvidia และ MediaTek เลื่อนเปิดตัวแพลตฟอร์ม N1X AI PC ไปเป็น Q1 ปี 2026
เดิมคาดว่าจะเปิดตัวใน Q3 ปี 2025 แต่ไม่ปรากฏในงาน Computex

สาเหตุหลักคือ Microsoft ยังไม่พร้อมเปิดตัวระบบปฏิบัติการใหม่ที่รองรับ AI เต็มรูปแบบ
ส่งผลให้ ecosystem โดยรวมยังไม่พร้อมสำหรับการเปิดตัว N1X

ความต้องการในตลาดโน้ตบุ๊กและเดสก์ท็อปยังอ่อนตัวลง
ทำให้การเปิดตัวใน consumer segment ถูกเลื่อนออกไป

Nvidia ยังต้องปรับแก้ชิปจากข้อบกพร่องเดิมที่เคยมีรายงาน
รวมถึงการปรับกลยุทธ์ด้านการผลิตและการตลาด

N1X มีพลังประมวลผล AI สูงถึง 180–200 TOPS
ถือเป็นการเข้าสู่ตลาดพีซีครั้งใหญ่ที่สุดของ MediaTek

OEM และ ODM หลายรายเตรียมออกแบบผลิตภัณฑ์รองรับ N1X เช่น Dell, HP, Lenovo, Asus, MSI
ทั้งในรูปแบบโน้ตบุ๊กและเดสก์ท็อป

Nvidia และ MediaTek ร่วมมือในหลายโครงการ เช่น automotive AI, edge AI, และ TPU ของ Google
คาดว่าจะสร้างรายได้รวมกว่า $4 พันล้านดอลลาร์

https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/nvidias-desktop-pc-chip-holdup-purportedly-tied-to-windows-delays-ongoing-chip-revisions-and-weakening-demand-also-blamed

เรื่องเล่าจากโลกมืดของ UIA: เมื่อเครื่องมือสำหรับผู้พิการถูกใช้เป็นช่องทางลอบโจมตี

UI Automation (UIA) เป็นระบบที่ Microsoft ออกแบบเพื่อช่วยให้เทคโนโลยีผู้ช่วย (assistive technologies) เช่น screen reader เข้าถึง UI ของซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ได้ — แต่แฮกเกอร์พบว่า UIA สามารถใช้ “สแกน” หน้าต่างของโปรแกรมอื่น เพื่อดึงข้อมูลจากฟิลด์ต่าง ๆ ได้ โดยไม่ต้องเข้าถึง API หรือระบบเครือข่าย

มัลแวร์ Coyote รุ่นล่าสุดจึงใช้ UIA ในการ:
- ตรวจสอบว่าเหย้อติดต่อกับธนาคารหรือเว็บคริปโตหรือไม่ โดยวิเคราะห์ชื่อหน้าต่าง
- หากไม่พบชื่อในลิสต์ 75 สถาบันที่ถูกตั้งไว้ล่วงหน้า จะใช้ UIA สแกน sub-elements เพื่อตรวจจับ field ที่น่าจะเกี่ยวกับการเงิน
- ดึงข้อมูล เช่น username, password, หรือ address bar ได้โดยตรงผ่าน COM object ของ UIA

เทคนิคนี้ช่วยให้มัลแวร์:
- หลบหลีก endpoint detection software ได้ดีขึ้น
- ทำงานได้ทั้งแบบ online และ offline
- มีความยืดหยุ่นในการเข้าถึงหลายแอปและหลาย browser โดยไม่ต้องรู้โครงสร้างล่วงหน้า

Coyote Trojan รุ่นใหม่ใช้ Microsoft UI Automation (UIA) ในการขโมยข้อมูลจากธนาคารและคริปโต
ถือเป็นมัลแวร์ตัวแรกที่นำ UIA ไปใช้จริงจากแนวคิด proof-of-concept

UIA เป็น framework ที่ช่วยให้โปรแกรมเข้าถึง UI ของแอปอื่นผ่าน COM object
ทำให้สามารถอ่าน content ใน input field, address bar, และ sub-element ของหน้าต่างได้

Coyote ตรวจสอบชื่อหน้าต่างว่าเกี่ยวข้องกับสถาบันการเงินหรือไม่
หากไม่ตรง จะใช้ UIA “ไต่” โครงสร้างหน้าต่างเพื่อหาข้อมูลแทน

มัลแวร์มีลิสต์สถาบันการเงิน 75 แห่ง ซึ่งรวมถึงธนาคารและ crypto exchange
มีการ mapping เป็นหมวดหมู่ภายใน เพื่อใช้เลือกเป้าหมายและเทคนิคการโจมตี

Coyote ยังส่งข้อมูลเครื่องกลับไปยัง C2 เช่น username, computer name, browser
แม้อยู่แบบ offline ก็ยังตรวจสอบและเก็บข้อมูลไว้ได้โดยไม่ต้องสื่อสารตลอดเวลา

Akamai มีคำแนะนำให้ตรวจสอบ DLL ที่โหลด เช่น UIAutomationCore.dll
และใช้ osquery ตรวจสอบ named pipe ที่เกี่ยวข้องกับ UIA เพื่อจับพฤติกรรมผิดปกติ

https://hackread.com/coyote-trojan-use-microsoft-ui-automation-bank-attacks/

เรื่องเล่าจากเบื้องหลังระบบรัฐ: เมื่อ “นักพัฒนาจากต่างแดน” เข้าใกล้ระบบความมั่นคงเกินไป

ข่าวต้นทางเริ่มจากการสืบสวนของ ProPublica ที่พบว่า Microsoft อนุญาตให้ “วิศวกรจากจีน” ทำงานร่วมกับระบบสำหรับลูกค้ารัฐบาลสหรัฐฯ โดยเฉพาะ DoD cloud — แม้จะมีการใช้ระบบ digital escorts ที่เป็นพลเมืองสหรัฐฯ คอยดูแล แต่รายงานพบว่า:

ผู้คุมบางคนไม่มีความรู้เชิงเทคนิคเพียงพอที่จะรู้ว่าสิ่งที่ถูกพัฒนาคือโค้ดปกติหรือ backdoor

นี่คือช่องโหว่ร้ายแรง และไม่มีหน่วยงานของรัฐทราบว่าการจัดการลักษณะนี้เคยเกิดขึ้นมาก่อน

แม้ยังไม่มีหลักฐานว่ามีการ “แฝงมัลแวร์หรือระบบสอดแนม” จากวิศวกรกลุ่มนี้ แต่ความเสี่ยงด้านการข่าวกรองระดับชาติถือว่าสูงมาก — ส่งผลให้:
- รัฐมนตรีกลาโหมโพสต์ว่า “วิศวกรจากต่างประเทศต้องไม่เข้าถึงระบบของ DoD ไม่ว่าจะมาจากชาติไหน”
- Microsoft ต้องปรับนโยบายทันที โดยยืนยันว่าทีมงานจากประเทศจีนจะไม่สามารถเข้าไปยุ่งเกี่ยวกับลูกค้ารัฐบาลสหรัฐฯ ได้อีก

Microsoft เคยให้วิศวกรจากจีนร่วมงานกับระบบของกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ
ผ่านระบบ “digital escort” คือพนักงานสหรัฐคอยดูแลขณะทำงานร่วม

ระบบ digital escort ถูกวิจารณ์ว่าไม่มีประสิทธิภาพจริง
เพราะผู้ดูแลบางคนไม่มีความรู้ technical เพียงพอที่จะตรวจโค้ด

Microsoft ยืนยันว่าได้แจ้งรัฐบาลเกี่ยวกับระบบนี้แล้ว
แต่ทั้งเจ้าหน้าที่เก่าและปัจจุบันบอกว่า “ไม่เคยรู้มาก่อน”

รัฐมนตรีกลาโหมสหรัฐฯ โพสต์แสดงจุดยืนว่าไม่ควรให้วิศวกรต่างชาติเข้าถึง DoD เลย
ชี้ว่าระบบความมั่นคงต้องมีมาตรฐานการคัดกรองสูงกว่านี้

Microsoft ออกแถลงการณ์ว่า ได้ยุติการให้ทีมจากประเทศจีนทำงานในโปรเจกรัฐบาลสหรัฐฯ แล้ว
และจะปรับระบบความปลอดภัยร่วมกับหน่วยงานความมั่นคงเพื่อป้องกันช่องโหว่เพิ่มเติม

https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/microsoft-to-stop-using-engineers-in-china-to-work-on-u-s-defense-computer-systems-in-wake-of-investigative-report-fears-of-exploitation-by-foreign-intelligence-services-spurs-immediate-change

เรื่องเล่าจากโลกควอนตัม: เดนมาร์กเตรียมสร้าง “Magne” คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทรงพลังที่สุดในโลก

มูลนิธิ Novo Nordisk Foundation ร่วมกับกองทุนรัฐของเดนมาร์ก (EIFO) ประกาศลงทุน 80 ล้านยูโร (ประมาณ 93 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) ในโครงการ QuNorth เพื่อสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทรงพลังที่สุดในโลก โดยมีเป้าหมายเพื่อเร่งการค้นพบใหม่ในด้านเภสัชกรรม เคมี และวัสดุศาสตร์

คอมพิวเตอร์ควอนตัมเครื่องนี้จะมีชื่อว่า “Magne” ตามชื่อบุตรของเทพธอร์ในตำนานนอร์ส ซึ่งเป็นสัญลักษณ์ของพลังมหาศาล โดยจะเริ่มก่อสร้างในฤดูใบไม้ร่วงปีนี้ และคาดว่าจะพร้อมใช้งานภายในสิ้นปี 2026

Microsoft ซึ่งมีห้องวิจัยควอนตัมใหญ่ที่สุดในเดนมาร์ก จะเป็นผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ ส่วน Atom Computing จะรับหน้าที่สร้างฮาร์ดแวร์ โดยเริ่มต้นด้วย 50 logical qubits ซึ่งเป็นระดับที่เริ่มแสดง “quantum advantage” หรือความสามารถที่เหนือกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไป

Jason Zander รองประธานของ Microsoft ระบุว่า เมื่อถึงระดับ 100 qubits จะสามารถแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ได้ และเมื่อถึง 1,000 qubits จะสามารถแก้ปัญหาทางเคมีและฟิสิกส์ที่ซับซ้อนได้อย่างแท้จริง

เดนมาร์กลงทุน 80 ล้านยูโรในโครงการ QuNorth
เพื่อสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทรงพลังที่สุดในโลก

คอมพิวเตอร์จะมีชื่อว่า “Magne” ตามตำนานนอร์ส
สื่อถึงพลังและความแข็งแกร่งของระบบ

Microsoft จะพัฒนาซอฟต์แวร์ควอนตัม
โดยใช้ประสบการณ์จากห้องวิจัยควอนตัมในเดนมาร์ก

Atom Computing จะสร้างฮาร์ดแวร์ของระบบ
เริ่มต้นด้วย 50 logical qubits

50 qubits คือระดับที่เริ่มแสดง quantum advantage
สามารถแก้ปัญหาที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปทำไม่ได้

เมื่อถึง 100–1,000 qubits จะสามารถแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์และเคมีขั้นสูง
เช่น การจำลองโมเลกุลหรือวัสดุใหม่ที่ซับซ้อน

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/17/denmark-aims-to-host-worlds-most-powerful-quantum-computer

เรื่องเล่าจากโลกจำลอง: Windows XP กลับมาอีกครั้ง…ในเว็บเบราว์เซอร์

ผู้ใช้ Reddit ชื่อ u/ducbao414 ได้สร้างโปรเจกต์ชื่อ Win32.run ซึ่งเป็นการจำลอง Windows XP ให้สามารถใช้งานผ่านเว็บได้ โดยมีทั้งหน้าจอบูต, ไฟล์ระบบ, โปรแกรมพื้นฐานอย่าง Paint, Minesweeper, My Computer และแม้แต่ Internet Explorer ที่มี “ดีเลย์ปลอม” เพื่อความสมจริง

โปรเจกต์นี้ใช้เทคโนโลยีเว็บอย่าง Svelte และ Tailwind CSS ในการสร้างขึ้นเมื่อหลายปีก่อน แต่ถูกยกเลิกไปเนื่องจาก SvelteKit มีการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้ขยายฟีเจอร์ได้ยาก ปัจจุบันผู้พัฒนาได้ย้ายไปใช้ NextJS แล้ว แต่ Win32.run ยังสามารถเข้าถึงได้ผ่านเว็บไซต์และ GitHub

แม้จะไม่ใช่ระบบปฏิบัติการจริง และบางปุ่มจะไม่ทำงาน แต่ความแม่นยำในการจำลอง UI และประสบการณ์ใช้งานทำให้หลายคนรู้สึกเหมือนได้ย้อนเวลากลับไปใช้ Windows XP อีกครั้ง

Win32.run เป็นโปรเจกต์จำลอง Windows XP บนเว็บเบราว์เซอร์
มีหน้าจอบูต, โปรแกรมพื้นฐาน, และ UI ที่ใกล้เคียงของจริง

สร้างโดยผู้ใช้ Reddit ชื่อ u/ducbao414
ใช้เทคโนโลยี Svelte และ Tailwind CSS

มีฟีเจอร์เช่น Paint, My Computer, Minesweeper, IE พร้อมดีเลย์ปลอม
เพื่อสร้างประสบการณ์ที่สมจริงแบบยุค 2000

ไม่ใช่ระบบปฏิบัติการจริงหรือการจำลองแบบเต็มรูปแบบ
เป็นการจำลองด้วย HTML/CSS/JS เพื่อความบันเทิง

โปรเจกต์ถูกยกเลิกเนื่องจาก SvelteKit มี breaking changes
ผู้พัฒนาเปลี่ยนไปใช้ NextJS แต่ยังเปิดให้เข้าถึง Win32.run ได้

โค้ดของโปรเจกต์สามารถดูได้บน GitHub
เปิดให้ศึกษาหรือนำไปต่อยอดได้ตามต้องการ

https://www.neowin.net/news/this-mindblowing-project-lets-you-run-windows-xp-on-the-web/

เรื่องเล่าจากโลกกราฟิกเกม: Intel เปิดตัว CGVQM เครื่องมือ AI วัดคุณภาพภาพเกมแบบเรียลไทม์

ในยุคที่เกมสมัยใหม่ใช้เทคนิคเรนเดอร์ขั้นสูง เช่น supersampling, denoising, frame interpolation และ shading แบบปรับอัตราอัตโนมัติ การประเมินคุณภาพภาพด้วยสายตาอาจไม่แม่นยำพอ Intel จึงเปิดตัว CGVQM ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่สามารถวิเคราะห์และให้คะแนนคุณภาพภาพของเกมได้อย่างแม่นยำและเป็นกลาง

CGVQM ประกอบด้วย 2 ส่วนหลัก:
1️⃣ ชุดข้อมูลวิดีโอ CGVQD ที่รวบรวมตัวอย่างภาพผิดเพี้ยนจากเทคนิคเรนเดอร์ต่าง ๆ
2️⃣ โมเดล AI แบบ 3D-ResNet ที่ถูกฝึกให้รู้จักความผิดเพี้ยน เช่น ghosting, flicker, aliasing และ disocclusion โดยเทียบกับการให้คะแนนจากมนุษย์

ผลการทดสอบพบว่า CGVQM-5 มีความแม่นยำใกล้เคียงกับการประเมินของมนุษย์ ส่วน CGVQM-2 ก็ยังติดอันดับ 3 จากเครื่องมือทั้งหมดที่นำมาทดสอบ

เครื่องมือนี้เปิดให้ใช้งานฟรีบน GitHub ในรูปแบบ PyTorch application และสามารถนำไปใช้วิเคราะห์คุณภาพภาพของเกมหรือแอปพลิเคชันกราฟิกแบบเรียลไทม์ได้ทันที

Intel เปิดตัว CGVQM เครื่องมือ AI สำหรับวัดคุณภาพภาพเกม
ใช้โมเดล 3D convolutional neural network (3D-ResNet-18)

CGVQM ประเมินภาพผิดเพี้ยนจากเทคนิคเรนเดอร์สมัยใหม่
เช่น DLSS, FSR, XeSS, Gaussian splatting, frame gen, denoising

สร้างชุดข้อมูล CGVQD เพื่อฝึกโมเดล AI
ประกอบด้วยวิดีโอที่มี distortions หลากหลายรูปแบบ

ใช้การให้คะแนนจากมนุษย์เป็น baseline
เพื่อฝึกโมเดลให้เข้าใจความรู้สึกต่อภาพผิดเพี้ยน

CGVQM-5 มีความแม่นยำใกล้เคียงกับมนุษย์
ส่วน CGVQM-2 ก็ยังติดอันดับ 3 จากเครื่องมือที่ทดสอบ

เปิดให้ใช้งานฟรีบน GitHub ในรูปแบบ PyTorch
เหมาะสำหรับนักพัฒนาเกมและนักวิจัยด้านกราฟิก

CGVQM ยังไม่เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม
ต้องรอการยอมรับจากนักพัฒนาและผู้ผลิตเกมในวงกว้าง

โมเดล AI อาจไม่แม่นยำกับวิดีโอที่อยู่นอกชุดข้อมูลฝึก
แม้จะมีความสามารถในการ generalize แต่ยังต้องทดสอบเพิ่มเติม

การใช้โมเดล 3D-CNN ต้องใช้ทรัพยากรค่อนข้างสูง
อาจไม่เหมาะกับการประเมินแบบเรียลไทม์ในระบบที่จำกัด

ยังไม่มีการเปรียบเทียบกับโมเดลแบบ transformer อย่างละเอียด
ซึ่งอาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในอนาคตแต่ต้องใช้พลังประมวลผลมาก

https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/intel-releases-new-tool-to-measure-gaming-image-quality-in-real-time-ai-tool-measures-impact-of-upscalers-frame-gen-others-computer-graphics-video-quality-metric-now-available-on-github

หลังจากเงียบหายไปนานกว่า 30 ปี Commodore กลับมาอีกครั้งภายใต้การบริหารใหม่โดยกลุ่มผู้หลงใหลในเทคโนโลยีย้อนยุค นำโดย Christian ‘Peri Fractic’ Simpson ผู้ก่อตั้งช่อง Retro Recipes ซึ่งปัจจุบันดำรงตำแหน่ง CEO ชั่วคราวของบริษัท

Commodore 64 Ultimate เป็นคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ที่ไม่ใช่การจำลองด้วยซอฟต์แวร์ แต่ใช้ชิป AMD Artix-7 FPGA เพื่อสร้างเมนบอร์ดแบบดั้งเดิมขึ้นมาใหม่ ทำให้สามารถใช้งานร่วมกับเกม ตลับ และอุปกรณ์เสริมกว่า 10,000 รายการจากยุค 80s/90s ได้จริง

มีให้เลือก 3 รุ่น:
- BASIC Beige ($299): รุ่นพื้นฐาน ไม่มีไฟตกแต่ง
- Starlight Edition ($349): เคสโปร่งแสง พร้อมคีย์บอร์ดเรืองแสงแบบโต้ตอบเสียง
- Founders Edition ($499): เคสโปร่งแสงสีอำพัน พร้อมของสะสมทองคำ 24k และหมายเลขซีเรียลพิเศษ

สเปกเด่น:
- RAM 128MB DDR2, Flash 16MB
- รองรับไฟล์ .D64, .TAP, .PRG ฯลฯ
- วิดีโอ HDMI 1080p, S-Video, RGB
- เสียง SID แท้ + FPGA emulation
- พอร์ตครบ: USB-A, USB-C, MicroSD, Ethernet, Wi-Fi, Cartridge, Joystick ฯลฯ
- คีย์บอร์ดกลไก Gateron Pro 3.0 พร้อมไฟ RGB 70 จุด

แถมฟรี:
- คู่มือแบบเข้าใจง่าย
- USB Cassette Drive 64GB พร้อมเกมคลาสสิกกว่า 50 เกม
- สติกเกอร์และของสะสม

แม้จะเปิดให้พรีออเดอร์แล้ว แต่การจัดส่งจะเริ่มเร็วที่สุดในเดือนตุลาคม และยังมีความไม่แน่นอนเรื่องการซื้อกิจการ Commodore ที่ยังไม่ปิดดีลอย่างสมบูรณ์

https://www.tomshardware.com/video-games/retro-gaming/the-commodore-64-ultimate-computer-is-the-companys-first-hardware-release-in-over-30-years-pre-orders-start-at-usd299

ลืม ransomware ไปก่อน—Quantum Computing คือภัยไซเบอร์ที่องค์กรทั่วโลกกลัวที่สุด

รายงานล่าสุดจาก Capgemini Research Institute ซึ่งสำรวจองค์กรขนาดใหญ่กว่า 1,000 แห่งใน 13 ประเทศ พบว่า 70% ขององค์กรเหล่านี้มองว่า Quantum Computing คือภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่ร้ายแรงที่สุดในอนาคต มากกว่าการโจมตีแบบ ransomware ที่เคยเป็นอันดับหนึ่ง

เหตุผลคือ Quantum Computer จะสามารถ “ถอดรหัส” ระบบเข้ารหัสที่ใช้อยู่ในปัจจุบันได้ทั้งหมด เช่น RSA, ECC และ AES ซึ่งเป็นหัวใจของการรักษาความปลอดภัยในระบบธนาคาร, การสื่อสาร, โครงสร้างพื้นฐาน และแม้แต่ระบบป้องกันประเทศ

สิ่งที่น่ากังวลที่สุดคือแนวโน้ม “Harvest Now, Decrypt Later” หรือการที่หน่วยงานบางแห่ง (โดยเฉพาะรัฐ) กำลังเก็บข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ล่วงหน้า เพื่อรอวันที่ Quantum Computer มีพลังมากพอจะถอดรหัสได้—ซึ่งหลายองค์กรเชื่อว่า “Q-Day” หรือวันที่เกิดเหตุการณ์นี้จะมาถึงภายใน 5–10 ปี

Capgemini แนะนำให้องค์กรเริ่มเปลี่ยนไปใช้ระบบ “Post-Quantum Cryptography” ตั้งแต่วันนี้ เพื่อป้องกันความเสียหายในอนาคต และสร้างความเชื่อมั่นระยะยาว

ข้อมูลจากข่าว
- รายงานจาก Capgemini พบว่า 70% ขององค์กรขนาดใหญ่มองว่า Quantum Computing เป็นภัยไซเบอร์อันดับหนึ่ง
- Quantum Computer สามารถถอดรหัสระบบเข้ารหัสแบบดั้งเดิมได้ เช่น RSA, ECC, AES
- แนวโน้ม “Harvest Now, Decrypt Later” คือการเก็บข้อมูลไว้ล่วงหน้าเพื่อรอถอดรหัสในอนาคต
- 65% ขององค์กรกังวลว่า Q-Day จะเกิดภายใน 5 ปี และ 60% เชื่อว่าจะเกิดภายใน 10 ปี
- องค์กรเริ่มเปลี่ยนไปใช้ Post-Quantum Cryptography เพื่อป้องกันล่วงหน้า
- Capgemini แนะนำให้เปลี่ยนเร็วเพื่อความต่อเนื่องทางธุรกิจและความเชื่อมั่นระยะยาว

คำเตือนและข้อควรระวัง
- หากไม่เปลี่ยนระบบเข้ารหัสให้รองรับ Quantum ภายในเวลาอันใกล้ องค์กรอาจเสี่ยงต่อการสูญเสียข้อมูลมหาศาล
- ข้อมูลที่ถูกเก็บไว้วันนี้ อาจถูกถอดรหัสในอนาคตโดยไม่มีทางป้องกัน
- การเปลี่ยนระบบเข้ารหัสต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมาก องค์กรควรวางแผนล่วงหน้า
- การรอให้ Q-Day มาถึงก่อนค่อยเปลี่ยนอาจสายเกินไป และส่งผลต่อความมั่นคงของระบบทั้งหมด
- องค์กรที่ไม่เตรียมตัวอาจเสียเปรียบด้านการแข่งขันและความไว้วางใจจากลูกค้า

https://www.techradar.com/pro/security/forget-ransomware-most-firms-think-quantum-computing-is-the-biggest-security-risk-to-come

RealSense แยกตัวจาก Intel – รับทุน 50 ล้านดอลลาร์เพื่อสร้างอนาคต AI และหุ่นยนต์

RealSense ซึ่งเป็นแบรนด์ที่รู้จักกันดีด้านกล้องตรวจจับความลึก (depth cameras) ได้ประกาศแยกตัวออกจาก Intel อย่างเป็นทางการ และจะดำเนินธุรกิจในฐานะบริษัทอิสระ โดยยังคงใช้ชื่อเดิม “RealSense”

บริษัทได้รับเงินลงทุน Series A จำนวน 50 ล้านดอลลาร์จาก Intel Capital และ MediaTek Innovation Fund เพื่อขยายตลาดและเพิ่มกำลังการผลิต โดยเน้นไปที่เทคโนโลยี AI, หุ่นยนต์, ไบโอเมตริกซ์ และระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision)

CEO ของ RealSense, Nadav Orbach กล่าวว่า “เราจะใช้ความเป็นอิสระนี้เพื่อเร่งนวัตกรรมและปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดอย่างรวดเร็ว” พร้อมระบุว่าเทคโนโลยีของบริษัทถูกใช้งานใน 60% ของหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติและหุ่นยนต์คล้ายมนุษย์ทั่วโลก

RealSense มีลูกค้ากว่า 3,000 รายทั่วโลก และถือครองสิทธิบัตรด้าน computer vision มากกว่า 80 รายการ โดยมีพันธมิตรสำคัญ เช่น ANYbotics, Eyesynth, Fit:Match และ Unitree Robotics

บริษัทกำลังขยายทีมวิศวกรด้าน AI และหุ่นยนต์ รวมถึงทีมขายและการตลาด เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในตลาด edge AI และระบบจดจำใบหน้าในสถานที่สาธารณะ

ผลิตภัณฑ์ล่าสุดคือกล้อง D555 ที่รองรับ Power over Ethernet และใช้ชิป Vision SoC V5 ซึ่งยังอยู่ในขั้นตอนการนำไปใช้งานในอุปกรณ์จำนวนมาก

ข้อมูลจากข่าว
- RealSense แยกตัวจาก Intel และกลายเป็นบริษัทอิสระ
- ได้รับเงินลงทุน Series A จำนวน 50 ล้านดอลลาร์จาก Intel Capital และ MediaTek
- มุ่งเน้นด้าน AI, หุ่นยนต์, ไบโอเมตริกซ์ และ computer vision
- เทคโนโลยีของ RealSense ถูกใช้ใน 60% ของหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติและหุ่นยนต์คล้ายมนุษย์ทั่วโลก
- มีลูกค้ากว่า 3,000 ราย และถือครองสิทธิบัตรกว่า 80 รายการ
- พันธมิตรสำคัญ ได้แก่ ANYbotics, Eyesynth, Fit:Match และ Unitree Robotics
- ผลิตภัณฑ์ล่าสุดคือกล้อง D555 ที่ใช้ Vision SoC V5 และรองรับ PoE
- บริษัทกำลังขยายทีมวิศวกรและทีมขายเพื่อรองรับการเติบโตของตลาด

คำเตือนและข้อควรระวัง
- การแยกตัวจาก Intel อาจทำให้ RealSenseต้องเผชิญกับความท้าทายด้านทรัพยากรและการบริหารจัดการ
- การแข่งขันในตลาด computer vision และ edge AI รุนแรงขึ้น โดยมีผู้เล่นรายใหญ่หลายราย
- การนำเทคโนโลยีจดจำใบหน้าไปใช้ในพื้นที่สาธารณะอาจกระทบต่อความเป็นส่วนตัวของประชาชน
- การพึ่งพาเงินลงทุนจากบริษัทใหญ่ อาจมีข้อจำกัดด้านทิศทางธุรกิจในอนาคต
- การนำผลิตภัณฑ์ใหม่เข้าสู่ตลาดจำนวนมากต้องใช้เวลาและการทดสอบที่เข้มงวด

https://www.tomshardware.com/tech-industry/realsense-completes-spin-out-from-intel-gets-usd50-million-in-funding-from-intel-capital-and-mediatek

จัดสเป็คคอมพ์วันนี้ ลองจัดชุด Intel + Nvidia RTX5050 ตัวใหม่ที่เพิ่งออกเลยครับ
ครบชุดเหมือนเดิม รวมจอ รวม Windows 11 Home ของแท้

ขอขอบคุณร้าน Advice สำหรับข้อมูลราคา
#spec #computer #advice #สเป็คลุง

เคยไหมที่เปิด Windows ใหม่ แล้วต้องมานั่งลบ Xbox, Notepad, Camera, Media Player, Terminal, Sound Recorder ที่ตัวเองไม่ได้ใช้ — แต่บางอันก็กดยกเลิกไม่ได้? → ตอนนี้ Microsoft ใส่ทางลัด “ถอดได้แบบมีศักดิ์ศรี” มาให้แล้วใน Windows 11 เวอร์ชัน 25H2 → โดยเพิ่มนโยบายชื่อว่า Remove Default Microsoft Store Packages ใน Group Policy

ผู้ใช้ระดับองค์กร (โดยเฉพาะสาย Admin) สามารถเข้าไปที่ Computer Configuration > Administrative Templates > Windows Components > App Package Deployment → แล้วเลือกแอปที่ต้องการลบทิ้ง เช่น Xbox, Notepad, Terminal, Media Player ฯลฯ ได้ทันที

ก่อนหน้านี้ถ้าจะทำแบบนี้ ต้องพึ่ง PowerShell, script พิเศษ หรือ image modify ซึ่งเสี่ยงผิดพลาดและยุ่งยากมาก → ตอนนี้ใช้ policy ของจริง → เสถียร + ได้ผลจริง + มี GUI

Windows 11 25H2 เพิ่มฟีเจอร์ “Remove Default Microsoft Store Packages” สำหรับถอนแอป Microsoft ที่ติดมากับระบบ  
• ใช้งานได้ผ่าน Group Policy  
• เมนูอยู่ใน: App Package Deployment

สามารถถอนแอปเหล่านี้ได้:  
• Xbox App  
• Windows Media Player  
• Notepad  
• Camera  
• Sound Recorder  
• Windows Terminal  
• และอื่น ๆ ที่ติดมากับ Store โดยไม่ใช่แอป third-party

เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการ UI สะอาด หรือสาย user ที่ไม่อยากเจอแอปซ้ำซ้อน

เป็น native feature ครั้งแรกที่ไม่ต้องใช้ PowerShell หรือ script ภายนอก

Microsoft ยืนยันว่าแม้ใน Windows 11 24H2 ก็จะมีฟีเจอร์นี้ด้วย แต่ต้องเปิดใช้งานเอง

ผู้ใช้งานต้องกำหนดนโยบายก่อนการ login ของ user รายใหม่ → เพื่อให้หน้าจอสะอาดตั้งแต่ต้น

https://www.techspot.com/news/108600-windows-11-25h2-adds-tool-debloat-os-remove.html

เมื่อก่อน ถ้าเรียนคอมฯ ก็ต้องเรียนเขียนโค้ด จดจำ syntax จัดการอัลกอริธึม…แต่วันนี้ AI อย่าง Copilot, ChatGPT หรือ Claude ก็ “เขียนให้เราได้หมด” → ทำให้หลายคนเริ่มตั้งคำถามว่า “จำเป็นไหมที่นักศึกษายังต้องเรียนเขียนโค้ดจาก 0?”

จากรายงานของ TechSpot พบว่า:
- หลายมหาวิทยาลัย เช่น Carnegie Mellon University (CMU) กำลัง “รีเซ็ต” หลักสูตร
- เน้น “การคิดเชิงระบบ + ความเข้าใจพื้นฐาน AI” มากกว่าทักษะเชิงเทคนิคล้วน ๆ
- นักศึกษาเริ่มใช้ AI เป็น “ไม้เท้า” แต่อาจลืมว่า “ยังต้องรู้ว่ากำลังเดินไปไหน”

บางวิชาก็อนุญาตให้ใช้ AI ได้ตั้งแต่ปีแรก → สุดท้ายพบว่า นักศึกษาใช้ AI ทำการบ้าน แล้ว “ไม่เข้าใจโค้ดครึ่งหนึ่งที่ได้มา” → ทำให้หลายคนเริ่มกลับไปตั้งใจเรียนเขียนโค้ดเอง

ผลกระทบยังไปไกลถึงตลาดแรงงาน → งานสาย software entry-level ถูกลดลงอย่างชัดเจน (ลด 65% ในรอบ 3 ปี ตามข้อมูลของ CompTIA) → นักศึกษาที่เคยคิดว่า “เรียนคอม = จบแล้วได้เงินเดือนดี” ก็เริ่มวางแผนเรียน minor ด้านอื่น ๆ เพิ่ม เช่น ความมั่นคงปลอดภัย, ปัญญาสังคม, หรือการเมือง

มีข้อเสนอว่าวิทยาการคอมพิวเตอร์จะกลายเป็นเหมือน “วิชาศิลปศาสตร์ยุคใหม่” ที่ต้องผสานทักษะด้านเทคนิค + ความคิดเชิงวิพากษ์ + การสื่อสาร เพื่ออยู่รอดในยุคที่ AI เป็นเพื่อนร่วมงานทุกที่

หลายมหาวิทยาลัยสหรัฐฯ ปรับหลักสูตรคอมพิวเตอร์ เน้น “AI literacy” และ “computational thinking”  
• ลดการเน้น syntax ของภาษาโปรแกรม  
• สนับสนุนวิชาข้ามศาสตร์ เช่น คอมพิวเตอร์ + ชีววิทยา, คอมฯ + นโยบาย

Carnegie Mellon University เป็นหนึ่งในผู้นำการเปลี่ยนแปลง  
• บางวิชาอนุญาตให้นักศึกษาใช้ AI ทำการบ้าน  
• แต่พบว่า AI ทำให้ “หลงทาง” และไม่เข้าใจโค้ดจริง  
• ทำให้นักศึกษาหลายคนกลับมาสนใจเรียน code อย่างตั้งใจอีกครั้ง

NSF จัดโครงการ ‘Level Up AI’ เพื่อร่วมกำหนด “พื้นฐานด้าน AI” สำหรับนักศึกษาสายคอม  
• ร่วมมือกับสมาคมวิจัย (Computing Research Association) และมหาวิทยาลัยทั่วประเทศ  
• ระยะโครงการ 18 เดือน

แนวโน้ม: คอมพิวเตอร์อาจกลายเป็นวิชา “พื้นฐาน” ที่เหมือนศิลปศาสตร์ยุคใหม่  
• ต้องใช้ทักษะคิดวิเคราะห์–สื่อสาร–เข้าใจสังคมควบคู่กับเทคนิค

หลายคนใช้ AI ช่วย coding แต่เริ่มระวังไม่ให้ใช้จน “ทื่อ” หรือไม่มีพื้นฐาน

https://www.techspot.com/news/108574-universities-rethinking-computer-science-curriculum-response-ai-tools.html

ใน Windows 11 และ Windows Server 2025 นั้น ระบบต้องใช้ TPM 2.0 เป็นเงื่อนไขหลัก → เพื่อเปิดใช้ BitLocker, Secure Boot และความปลอดภัยอื่น ๆ → แต่พอรัน VM ด้วย Hyper-V (แบบ Generation 2) มักจะใช้ vTPM แทนฮาร์ดแวร์จริง

สิ่งที่หลายคนไม่รู้คือ vTPM แต่ละเครื่องเสมือนจะ ผูกกับใบรับรองดิจิทัล (self-signed certificates) ที่สร้างโดยเครื่องโฮสต์เดิม → ถ้าย้าย VM ไปยังเครื่องใหม่โดยไม่ย้ายใบรับรองตามไปด้วย… → การเปิดใช้ VM จะล้มเหลวทันที เพราะระบบไม่สามารถถอดรหัสข้อมูล BitLocker ได้!

ข่าวดีคือ Microsoft เพิ่งออกคู่มือ “ละเอียดยิบ” บอกวิธี export/import ใบรับรองทั้งสองใบนี้ → พร้อมคำสั่ง PowerShell ให้เอาไปใช้ได้เลย → ป้องกัน VM ร่วง, ข้อมูลลับปลดล็อกไม่ได้ หรือ downtime จากการย้ายเครื่องผิดวิธี

สาระสำคัญจากข่าว:
Microsoft เผยวิธีการย้าย vTPM-enabled VM ระหว่าง Hyper-V hosts อย่างปลอดภัย  
• รองรับ Windows 11 และ Server 2025 ที่ต้องใช้ TPM  
• ป้องกันความล้มเหลวจากการย้าย VM โดยไม่ได้ย้าย certificate

Hyper-V สร้างใบรับรองเอง 2 ใบให้แต่ละ VM ที่ใช้ vTPM:  
• Shielded VM Encryption Certificate (UntrustedGuardian)(ComputerName)  
• Shielded VM Signing Certificate (UntrustedGuardian)(ComputerName)  
• เก็บไว้ใน MMC > Certificates > Local Computer > Personal > “Shielded VM Local Certificates”

ใบรับรองมีอายุ 10 ปี ใช้ผูกกับการเข้ารหัส BitLocker และระบบ TPM ของ VM  
• สำคัญมาก — ถ้าไม่มีใบนี้, VM จะไม่สามารถ boot ได้เมื่อย้าย host

ผู้ดูแลระบบต้อง export ใบรับรองทั้งสองใบ (พร้อม private key) ไปเป็น .PFX แล้ว import บน host ใหม่  
• Microsoft มีตัวอย่างคำสั่ง PowerShell ให้ใช้โดยตรง  
• พร้อมคู่มือการ update เมื่อใกล้หมดอายุ

รองรับทั้งการ live migration และ manual export/import
• ใช้ได้กับงานคลาวด์, องค์กร, ระบบ DEV/UAT ที่ต้องเคลื่อน VM บ่อย

หากไม่ย้ายใบรับรอง → VM จะเปิดไม่ติด เพราะระบบไม่เชื่อว่าเป็นเครื่องเดิม  
• ข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ เช่น BitLocker จะถูกล็อกถาวร

เครื่องใหม่จะถือว่าใบรับรองนั้นเป็น “Untrusted” เว้นแต่ import ไปอย่างถูกต้อง

vTPM Certificate ถูกผูกไว้กับ “เครื่องโฮสต์” ไม่ใช่ VM เอง → การ clone/copy VM ก็ใช้ใบเดิมไม่ได้

การสั่งลบ VM โดยไม่ backup ใบรับรอง → อาจทำให้ VM ใช้การไม่ได้ตลอดกาล

ยังมีผู้ใช้จำนวนมากที่ย้าย VM แบบไม่รู้เรื่องนี้มาก่อน → เสี่ยงเกิด “VM Brick” เงียบ ๆ ในองค์กร

https://www.neowin.net/news/microsoft-shares-detailed-guide-to-meet-windows-11-tpm-requirements-when-moving-vms/

ปัจจุบัน **เทคโนโลยีทางทหารที่ร้​ววและแม่นยำ (Rapid and Precise Military Technology)** เป็นหัวใจสำคัญของการป้องกันประเทศ ประเทศที่ถือว่าเป็นผู้นำในสาขานี้ ได้แก่:

1. **สหรัฐอเมริกา:**
* **จุดแข็ง:** ลงทุนมหาศาลใน R&D, นำโด่งด้านอาวุธไฮเปอร์โซนิก (Hypersonic Weapons - เร็วเหนือเสียงมาก), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (เช่น THAAD, Aegis), ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และระบบอัตโนมัติในสงคราม, การรบด้วยเครือข่าย (Network-Centric Warfare), โดรนรบ (UCAVs) ขั้นสูง (เช่น MQ-9 Reaper, XQ-58 Valkyrie), และดาวเทียมลาดตระเวนแม่นยำสูง
* **ความก้าวหน้าล่าสุด:** การพัฒนาอาวุธพลังงานนำทาง (Directed Energy Weapons) เช่น เลเซอร์, การบูรณาการ AI เข้ากับกระบวนการตัดสินใจทางการทหาร (JADC2 - Joint All-Domain Command and Control)

2. **จีน:**
* **จุดแข็ง:** พัฒนาอย่างก้าวกระโดดในทศวรรษที่ผ่านมา โดยเน้นการทุ่มงบประมาณและขโมยเทคโนโลยี, นำโด่งในด้านขีปนาวุธข้ามทวีป (ICBMs) และขีปนาวุธพิสัยใกล้-กลาง (SRBMs/MRBMs) ที่แม่นยำ, อาวุธไฮเปอร์โซนิก (เช่น DF-ZF), ระบบต่อต้านดาวเทียม (ASAT) และต่อต้านขีปนาวุธ, โดรนรบจำนวนมากและก้าวหน้า (เช่น Wing Loong, CH-series), และกำลังพัฒนากองเรือทะเลหลวงที่ทันสมัย
* **ความก้าวหน้าล่าสุด:** การทดสอบอาวุธไฮเปอร์โซนิกที่สร้างความประหลาดใจให้วงการ, การขยายขีดความสามารถทางไซเบอร์และอวกาศ

3. **รัสเซีย:**
* **จุดแข็ง:** แม้เศรษฐกิจมีข้อจำกัด แต่ยังคงเน้นการพัฒนาอาวุธยุทโธปกรณ์ใหม่เพื่อรักษาความสมดุล, มีอาวุธไฮเปอร์โซนิกที่ประจำการแล้ว (เช่น Kinzhal, Avangard), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (เช่น S-400, S-500), ระบบสงครามอิเล็กทรอนิกส์ (Electronic Warfare) ที่ทรงพลัง, และขีปนาวุธพิสัยใกล้-กลางแม่นยำ
* **สถานะปัจจุบัน:** การรุกรานยูเครนส่งผลกระทบต่อความสามารถทางการผลิตและอาจชะลอการพัฒนาบางส่วน แต่ก็แสดงให้เห็นการใช้ขีปนาวุธแม่นยำ (และความท้าทายของมัน) รวมถึงสงครามอิเล็กทรอนิกส์อย่างเข้มข้น

4. **ประเทศอื่นๆ ที่มีความก้าวหน้า:**
* **อิสราเอล:** เป็นสุดยอดด้านเทคโนโลยีโดรน (UAVs/UCAVs), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (Iron Dome, David's Sling, Arrow), สงครามไซเบอร์, ระบบ C4ISR (Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance) และเทคโนโลยีภาคพื้นดินแม่นยำ
* **สหราชอาณาจักร, ฝรั่งเศส, เยอรมนี (และสหภาพยุโรป):** มีความเข้มแข็งด้านเทคโนโลยีทางการทหารโดยเฉพาะระบบอากาศยาน (รบกริปเพน, ราฟาเอล), เรือดำน้ำ, ระบบป้องกันขีปนาวุธ (ร่วมกับ NATO), เทคโนโลยีไซเบอร์ และกำลังร่วมมือกันพัฒนานวัตกรรมใหม่ๆ เช่น ระบบอากาศยานรุ่นต่อไป (FCAS), รถถังหลักใหม่ (MGCS)

**ผลดีของเทคโนโลยีทางทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ:**

1. **เพิ่มประสิทธิภาพการป้องกันประเทศ:** ป้องกันภัยคุกคามได้อย่างทันท่วงทีและแม่นยำกว่าเดิม
2. **ลดความเสียหายพลเรือน (ในทางทฤษฎี):** ความแม่นยำสูง *ควรจะ* ลดการโจมตีพลาดเป้าและความสูญเสียของพลเรือนได้
3. **เพิ่มขีดความสามารถในการป้องปราม:** การมีอาวุธที่รวดเร็ว แม่นยำ และยากต่อการสกัดกั้น (เช่น ไฮเปอร์โซนิก) ทำให้ศัตรูต้องคิดหนักก่อนจะโจมตี
4. **เพิ่มประสิทธิภาพในการรบ:** ระบบ C4ISR และเครือข่ายการรบช่วยให้ตัดสินใจได้เร็วขึ้นและใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ
5. **ลดความสูญเสียของทหาร:** การใช้โดรนหรือระบบอัตโนมัติสามารถลดการส่งทหารเข้าไปในพื้นที่อันตรายโดยตรง

**ผลเสียและความท้าทายของเทคโนโลยีทางทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ:**

1. **ความเสี่ยงต่อการแข่งขันทางการ bewaffnung (Arms Race):** ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วกระตุ้นให้ประเทศคู่แข่งเร่งพัฒนาตาม นำไปสู่การแข่งขันที่สิ้นเปลืองและเพิ่มความตึงเครียดระหว่างประเทศ
2. **ความท้าทายด้านเสถียรภาพเชิงยุทธศาสตร์ (Strategic Stability):** อาวุธที่รวดเร็วมาก (เช่น ไฮเปอร์โซนิก) และระบบป้องกันขีปนาวุธ อาจลดเวลาในการตัดสินใจตอบโต้ และเพิ่มความเสี่ยงต่อการเข้าใจผิดว่าเป็นการโจมตีครั้งแรก (First Strike) ในช่วงวิกฤต
3. **ความซับซ้อนของสงครามไซเบอร์และอวกาศ:** เทคโนโลยีทหารสมัยใหม่พึ่งพาระบบดิจิทัล ดาวเทียม และเครือข่ายการสื่อสาร ซึ่งเปราะบางต่อการโจมตีทางไซเบอร์และการทำสงครามในอวกาศ
4. **ความท้าทายด้านจริยธรรมและกฎหมาย (โดยเฉพาะระบบอัตโนมัติ):**
* **อาวุธอัตโนมัติร้ายแรง (Lethal Autonomous Weapons Systems - LAWS):** การที่เครื่องจักรตัดสินใจใช้กำลังร้ายแรงโดยมนุษย์ควบคุมน้อยเกินไป ก่อให้เกิดคำถามจริยธรรมใหญ่หลวงเรื่องความรับผิดชอบ การควบคุม และการปกป้องพลเรือน
* **การลดอุปสรรคในการใช้กำลัง:** ความแม่นยำและความ "สะอาด" (ในทางทฤษฎี) ของอาวุธอาจทำให้ผู้นำทางการเมืองตัดสินใจใช้กำลังทางทหารได้ง่ายขึ้น
5. **ค่าใช้จ่ายมหาศาล:** การวิจัย พัฒนา และจัดหาอาวุธเทคโนโลยีสูงเหล่านี้ใช้งบประมาณแผ่นดินจำนวนมาก ซึ่งอาจเบียดบังงบประมาณสาธารณะด้านอื่นๆ เช่น สาธารณสุข การศึกษา
6. **ความเสี่ยงต่อการแพร่กระจาย:** เทคโนโลยีบางส่วนอาจรั่วไหลหรือถูกถ่ายทอดไปยังรัฐหรือกลุ่มที่ไม่พึงประสงค์ ทำให้เกิดความไม่มั่นคงในภูมิภาคต่างๆ

**สรุป:**
สหรัฐฯ จีน และรัสเซีย เป็นผู้นำหลักในเทคโนโลยีการทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ โดยมีอิสราเอลและชาติยุโรปชั้นนำเป็นผู้เล่นสำคัญในด้านเฉพาะทาง แม้เทคโนโลยีเหล่านี้จะเพิ่มขีดความสามารถในการป้องกันประเทศ ป้องปราม และ *มีศักยภาพ* ในการลดความเสียหายพลเรือนได้อย่างมาก แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายและความเสี่ยงครั้งใหม่ที่ร้ายแรงไม่แพ้กัน ทั้งในด้านการแข่งขัน bewaffnung เสถียรภาพเชิงยุทธศาสตร์ จริยธรรม (โดยเฉพาะเรื่องอาวุธอัตโนมัติ) และงบประมาณ การบริหารจัดการความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทหารควบคู่ไปกับการทูตและการควบคุม bewaffnung จึงมีความสำคัญยิ่งต่อความมั่นคงและเสถียรภาพของโลกในระยะยาว