AI ทำนายทายทัก: การประยุกต์ใช้ Big Data และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการพยากรณ์อนาคต 

AI ทำนายทายทัก: การประยุกต์ใช้ Big Data และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการพยากรณ์อนาคต 

06 ตุลาคม 2568

การพยากรณ์อนาคตหรือการดูดวง ถือเป็นกิจกรรมที่อยู่คู่กับมนุษยชาติมาอย่างยาวนาน ตั้งแต่ยุคโบราณที่มนุษย์เริ่มสังเกตดวงดาว การเคลื่อนที่ของดวงอาทิตย์ ดวงจันทร์ และดาวเคราะห์ เพื่อนำมาทำนายฤดูกาล การเกษตร ตลอดจนเหตุการณ์สำคัญในชีวิต เช่น การเกิด การแต่งงาน หรือการตัดสินใจทางการเมือง หลักฐานทางโบราณคดีในหลายอารยธรรม เช่น บาบิโลน อียิปต์ อินเดีย และจีน แสดงให้เห็นว่ามนุษย์มีความพยายามหาความหมายจากสิ่งเหนือธรรมชาติและปรากฏการณ์ทางจักรวาลมาโดยตลอด และในสังคมไทยเอง การดูดวงก็มีทั้งในรูปแบบโหราศาสตร์ไทย ไพ่ยิปซี พรหมญาณ ตลอดจนศาสตร์การทำนายที่ผสมผสานกับความเชื่อทางพุทธศาสนา การดูดวงจึงไม่เพียงเป็นกิจกรรมทางจิตวิทยาที่ช่วยสร้างความมั่นใจ แต่ยังเป็นส่วนหนึ่งของผู้คนที่สืบทอดกันมาหลายชั่วอายุคน 

และในยุคดิจิทัลปัจจุบัน เทคโนโลยีได้เข้ามามีบทบาทในทุกมิติของชีวิตมนุษย์ แม้กระทั่งการดูดวงเองก็ไม่อาจแยกออกจากการพัฒนาของ ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) การประมวลผลข้อมูลมหาศาลร่วมกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ช่วยให้การทำนายดวงมีความหลากหลายและมีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น ผู้ใช้สามารถเข้าถึงบริการได้ผ่านแอปพลิเคชัน เว็บไซต์ และแชตบอตตลอด 24 ชั่วโมง การผสมผสานศาสตร์โบราณกับเทคโนโลยีสมัยใหม่ จึงเป็นเรื่องที่น่าสนใจ เพราะนอกจากจะสะท้อนถึงพลวัตของสังคมมนุษย์แล้ว ยังชี้ให้เห็นถึงศักยภาพของ Big Data และ AI ในการนำมาใช้กับศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับความเชื่อส่วนบุคคล ซึ่งแต่เดิมอาจถูกมองว่าเป็นนามธรรมและยากต่อการพิสูจน์ 

ปัจจุบันมีหลายแพลตฟอร์มที่ให้การพยากรณ์ดูดวง เช่น เว็บไซต์ myhora.com หนึ่งในผู้ให้บริการดูดวงออนไลน์ที่ได้รับความนิยมในประเทศไทย โดยให้บริการโหราศาสตร์ไทย การคำนวณดวงชะตาจากวันเดือนปีเกิด การผูกดวง และการพยากรณ์เหตุการณ์สำคัญ ข้อได้เปรียบของแพลตฟอร์มนี้ คือ การนำ ฐานข้อมูลวันเกิด ดวงดาว และหลักโหราศาสตร์ไทย มาวิเคราะห์แบบอัตโนมัติ ทำให้ผู้ใช้ได้รับผลการทำนายที่เฉพาะเจาะจงตามข้อมูลส่วนบุคคล หรือแพลตฟอร์ม ChatGPT แม้ ChatGPT ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อการดูดวงโดยตรง แต่ผู้ใช้นิยมนำมาเป็น “ผู้ช่วยดูดวง” ด้วยการพิมพ์คำถาม เช่น การทำนายความรัก การงาน หรือโชคลาภ ด้วยเทคนิคการ ประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) ทำให้ AI สามารถตอบสนองต่อคำถามในลักษณะการสนทนาได้อย่างสมจริง นอกจากนี้ ChatGPT ยังสามารถสร้างสรรค์คำทำนายใหม่ ๆ ที่ผสมผสานระหว่างข้อมูลดั้งเดิมกับการประยุกต์ในเชิงจินตนาการ สะท้อนถึงแนวโน้มของการใช้ AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนด้านจิตวิทยาและความเชื่อ รวมไปถึงแอปพลิเคชันโหราศาสตร์ต่างประเทศ เช่น Co-Star และ The Pattern ซึ่งอาศัยฐานข้อมูลตำแหน่งดาวเคราะห์จากองค์การนาซา (NASA) และใช้ Machine Learning วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของดวงดาวกับบุคลิกภาพผู้ใช้ แอปเหล่านี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับโซเชียลมีเดียเพื่อทำนายความเข้ากันได้ระหว่างเพื่อนหรือคู่รัก แสดงให้เห็นถึงการผสมผสานระหว่าง Big Data และ AI กับศาสตร์ดั้งเดิมอย่างลึกซึ้ง 

การนำ Big Data และ AI มาประยุกต์ใช้กับการดูดวง

สามารถอธิบายได้เป็นลำดับขั้นโดยสังเขป ดังนี้ 

1. การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection) ได้ว่าจะเป็น ข้อมูลเชิงดาราศาสตร์ ตำแหน่งของดวงดาว ดาวเคราะห์ และปรากฏการณ์ทางจักรวาลจากฐานข้อมูลวิทยาศาสตร์ ข้อมูลผู้ใช้ วันเดือนปีเกิด เวลาเกิด สถานที่เกิด ตลอดจนข้อมูลส่วนบุคคล เช่น เพศ ความสนใจ หรือพฤติกรรมออนไลน์ และข้อมูลจากแหล่งสังคมออนไลน์ (Social Media Data) การโพสต์ ความรู้สึก หรือการแสดงความคิดเห็นของผู้ใช้ ซึ่งสามารถสะท้อนถึงอารมณ์และบุคลิกภาพ 

2. การจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล (Data Processing & Storage) เมื่อได้ข้อมูลจำนวนมหาศาลแล้ว จำเป็นต้องอาศัยเทคโนโลยี Big Data เช่น Hadoop, Spark หรือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และไม่เชิงสัมพันธ์ (SQL/NoSQL) เพื่อจัดเก็บข้อมูลและเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ 

3. การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI ซึ่งมีตัวอย่างที่น่าสนใจมีการนำวิเคราะห์ข้อมูล เช่น 

  • Machine Learning (ML) ใช้อัลกอริทึมในการสร้างแบบจำลอง เช่น การจำแนก (Classification) การจัดกลุ่ม (Clustering) หรือการทำนาย (Prediction) เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำขึ้น เช่น การทำนายความเข้ากันได้ระหว่างคู่รัก 

ที่มาภาพ: https://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2020/12/09/machine-learning-algorithm-use/ 

  • Natural Language Processing (NLP) ช่วยให้ AI สามารถอธิบายผลดวงในลักษณะที่เข้าใจง่ายและใกล้เคียงกับการสื่อสารของมนุษย์ 

ที่มาภาพ: https://www.datasciencecentral.com/top-nlp-algorithms-amp-concepts/ 

  • Deep Learning ประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เพื่อวิเคราะห์รูปแบบเชิงลึก เช่น การเชื่อมโยงระหว่างพฤติกรรมผู้ใช้กับคำทำนาย 

ที่มาภาพ: https://www.geeksforgeeks.org/artificial-intelligence/artificial-neural-networks-and-its-applications/ 

4. การนำเสนอผลลัพธ์ (Result Presentation) ผลการวิเคราะห์จะถูกนำเสนอผ่านแอป เว็บไซต์ หรือแชตบอต โดยมักปรับแต่งให้เหมาะสมกับผู้ใช้แต่ละราย เพื่อสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว (Personalized Experience) 

5. การเรียนรู้และปรับปรุงต่อเนื่อง (Feedback & Continuous Learning) ระบบ AI จะเก็บข้อมูลปฏิกิริยาของผู้ใช้ เช่น ความพึงพอใจ การแชร์ หรือการใช้บริการซ้ำ นำไปปรับปรุงแบบจำลองการทำนายให้มีความแม่นยำและสอดคล้องกับพฤติกรรมมนุษย์มากขึ้น 

การประยุกต์ใช้ Big Data และ AI ในการดูดวงเป็นปรากฏการณ์ที่สะท้อนให้เห็นถึงการผสมผสานระหว่างศาสตร์โบราณกับเทคโนโลยีสมัยใหม่อย่างลงตัว แม้คำทำนายจะยังไม่สามารถพิสูจน์ทางวิทยาศาสตร์ได้ แต่การนำ AI มาวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้สร้างความน่าสนใจและเพิ่มคุณค่าเชิงประสบการณ์ให้แก่ผู้ใช้ในอนาคต ซึ่งมีผลกระทบต่อมนุษย์และสังคม ไม่ว่าจะเป็นการเข้าถึงที่ง่ายและรวดเร็ว ผู้ใช้สามารถดูดวงได้ทุกที่ทุกเวลา มีการปรับแต่งเฉพาะบุคคลโดย AI วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ทำให้คำทำนายมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้น อีกทั้งเป็นการผสมผสานความบันเทิงและจิตวิทยา บริการดูดวงช่วยบรรเทาความวิตกกังวล และสร้างความมั่นใจ ทำให้มีการพัฒนาเชิงเศรษฐกิจ อุตสาหกรรมดูดวงออนไลน์สร้างรายได้และเปิดโอกาสใหม่ในการพัฒนาธุรกิจดิจิทัล 

แต่อย่างไรก็ตาม ผลกระทบที่ควรต้องพึงระวัง คือ ปัญหาความถูกต้อง เนื่องจากคำทำนายที่ได้จาก AI เป็นเพียงความน่าจะเป็นไปได้ตามฐานคำนายที่มี และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การเก็บข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมากอาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านการรั่วไหลได้ อีกทั้งการพึ่งพามากเกินไป ผู้ใช้บางรายอาจหลงเชื่อคำทำนายจนส่งผลต่อการตัดสินใจที่สำคัญในชีวิต รวมไปถึงข้อถกเถียงทางจริยธรรม การใช้ AI ในการเสริมสร้างความเชื่อที่ไม่สามารถพิสูจน์ได้ 

จึงทำให้เราควรตระหนักและให้ความสำคัญในการพัฒนามาตรฐานด้านความปลอดภัยข้อมูล เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ และการสร้างความรู้เท่าทันดิจิทัล (Digital Literacy) ให้ผู้ใช้เข้าใจว่าคำทำนายจาก AI มีข้อจำกัด รวมทั้งการวิจัยและพัฒนา ในการผสมผสานข้อมูลวิทยาศาสตร์จิตวิทยาเข้ากับการดูดวง เพื่อเพิ่มคุณค่าเชิงวิชาการ และการใช้ประโยชน์ทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น การสร้างแพลตฟอร์มที่ผสมผสานความบันเทิง การศึกษา และการเสริมกำลังใจให้ผู้คน 

เอกสารอ้างอิง 

  • Boyd, D., & Crawford, K. (2012). Critical Questions for Big Data. Information, Communication & Society, 15(5), 662–679. 

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/1369118X.2012.678878

  • Marr, B. (2016). Big Data in Practice. Wiley. 

https://bernardmarr.com/wp-content/uploads/2022/05/Big-Data-Esampler-1.pdf

  • Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson. 

http://lib.ysu.am/disciplines_bk/efdd4d1d4c2087fe1cbe03d9ced67f34.pdf 

  • myhora.com. (2568). ดูดวงออนไลน์ โหราศาสตร์ไทย. สืบค้นจาก https://www.myhora.com 

Data Innovation Educator

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

ไอคอน PDPA

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ “นโยบายคุ้กกี้” และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ “ตั้งค่า”

ตั้งค่าความเป็นส่วนตัว

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
จัดการความเป็นส่วนตัว
  • คุกกี้ที่มีความจำเป็น (Strictly Necessary Cookies)
    เปิดใช้งานตลอด

    คุกกี้ประเภทนี้มีความจำเป็นต่อการให้บริการเว็บไซต์ของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เพื่อให้ท่านสามารถเข้าใช้งานในส่วนต่าง ๆ ของเว็บไซต์ได้ รวมถึงช่วยจดจำข้อมูลที่ท่านเคยให้ไว้ผ่านเว็บไซต์ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ท่านไม่สามารถใช้บริการในสาระสำคัญของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งจำเป็นต้องเรียกใช้คุกกี้ได้
    รายละเอียดคุกกี้

  • คุกกี้เพื่อการวิเคราะห์และประเมินผลการใช้งาน (Performance Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้ช่วยให้ BDI ทราบถึงการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้งานในการใช้บริการเว็บไซต์ของ BDI รวมถึงหน้าเพจหรือพื้นที่ใดของเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยม ตลอดจนการวิเคราะห์ข้อมูลด้านอื่น ๆ BDI ยังใช้ข้อมูลนี้เพื่อการปรับปรุงการทำงานของเว็บไซต์ และเพื่อเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้งานมากขึ้น ถึงแม้ว่า ข้อมูลที่คุกกี้นี้เก็บรวบรวมจะเป็นข้อมูลที่ไม่สามารถระบุตัวตนได้ และนำมาใช้วิเคราะห์ทางสถิติเท่านั้น การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ BDI ไม่สามารถทราบปริมาณผู้เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ และไม่สามารถประเมินคุณภาพการให้บริการได้

  • คุกกี้เพื่อการใช้งานเว็บไซต์ (Functional Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้จะช่วยให้เว็บไซต์ของ BDI จดจำตัวเลือกต่าง ๆ ที่ท่านได้ตั้งค่าไว้และช่วยให้เว็บไซต์ส่งมอบคุณสมบัติและเนื้อหาเพิ่มเติมให้ตรงกับการใช้งานของท่านได้ เช่น ช่วยจดจำชื่อบัญชีผู้ใช้งานของท่าน หรือจดจำการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าขนาดฟอนต์หรือการตั้งค่าต่าง ๆ ของหน้าเพจซึ่งท่านสามารถปรับแต่งได้ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้อาจส่งผลให้เว็บไซต์ไม่สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์

  • คุกกี้เพื่อการโฆษณาไปยังกลุ่มเป้าหมาย (Targeting Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้เป็นคุกกี้ที่เกิดจากการเชื่อมโยงเว็บไซต์ของบุคคลที่สาม ซึ่งเก็บข้อมูลการเข้าใช้งานและเว็บไซต์ที่ท่านได้เข้าเยี่ยมชม เพื่อนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่นที่ไม่ใช่เว็บไซต์ของ BDI ทั้งนี้ หากท่านปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะไม่ส่งผลต่อการใช้งานเว็บไซต์ของ BDI แต่จะส่งผลให้การนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่น ๆ ไม่สอดคล้องกับความสนใจของท่าน

บันทึกการตั้งค่า