ปัญญาประดิษฐ์ประเภทต่าง ๆ

ปัญญาประดิษฐ์ประเภทต่าง ๆ

ทุกวันนี้เราจะได้ยินข่าวบริษัทยักษ์ใหญ่ ออกสินค้าและบริการที่เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ออกมาเต็มไปหมด บ้างก็ปัญญาประดิษฐ์มากหน่อย บ้างก็น้อยหน่อย ขึ้นอยู่กับว่าบริษัทนั้น ๆ จะบูรณาการกับอัลกอริทึมและข้อมูลได้มากน้อยเพียงใด มีอัลกอริทึมดีก็คิดเร็วคิดเก่ง มีข้อมูลมากก็สอนได้มาก

ส่วนตัวผมเป็นคนชอบจัดหมวดหมู่ให้เกิดความเข้าใจ น่าจะเรียกว่าเจ้าระเบียบในการป้อนข้อมูลให้กับตัวเองก็ว่าได้ ดังนั้น พอพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ขึ้นมา ผมก็อยากจะมาจัดให้เป็นประเภทว่าทุกวันนี้ถ้าพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ มันมีประเภทไหนบ้าง

เดี๋ยวจัดประเภทให้เป็นรายการแบบหัวข้อนะ คือ ให้มันเป็นหัวข้อแล้วก็หัวข้อย่อยลงไปเรื่อย ๆ แบบข้างล่างนี้

1.  Machine Learning หรือ เครื่องจักรเรียนรู้

1.1  Supervised Learning หรือ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน คือเราบอกคำตอบ แล้วให้มันพยายามเรียนจนกว่าคำตอบของมัน จะตรงกับคำตอบที่เราบอก

1.2  Unsupervised Learning หรือ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน คือให้มันเรียนเอง เราไม่บอกคำตอบมัน

1.3  Reinforcement Learning หรือ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนและให้รางวัลตัวเองไปด้วย ทำได้ดีได้รางวัลเยอะขึ้น

2.  Data Mining หรือ การทำเหมืองข้อมูล

2.1  Classification หรือ การจำแนกข้อมูล ซึ่งต้องมีผู้สอน คือเราบอกคำตอบ แล้วให้เครื่องจักรมันพยายามจำแนกจนกว่าคำตอบของมัน จะตรงกับคำตอบที่เราบอก ซึ่งว่าตามจริงแล้ว มันก็คล้าย ๆ กับ Supervised Learning นั่นแหล่ะ

2.2  Clustering หรือ การจัดกลุ่ม ให้เครื่องจักรมันจัดกลุ่มข้อมูลที่มีระยะทางใกล้ ๆ กัน จัดเป็นกลุ่ม ๆ แล้วเอาไปตัดสินใจต่อว่าแต่ล่ะกลุ่มจะทำยังไงกับมันดี ซึ่งว่าตามจริงแล้ว มันก็คล้าย ๆ กับ Unsupervised Learning นั่นแหล่ะ

2.3  Association Rule Learning หรือ การเรียนรู้กฎความสัมพันธ์ ให้เครื่องจักรมันหากฎที่มีนัยสำคัญออกมา เพื่อให้คนเราเนี่ยแหล่ะ เอากฎไปใช้ประโยชน์ต่อได้

2.4  Anomaly Detection หรือ การหาสิ่งแปลกปลอม โดยให้มันตรวจระยะของข้อมูล ข้อมูลไหนมีระยะห่างจากชาวบ้าน ก็แสดงว่าข้อมูลนั้นเป็นสิ่งแปลกปลอม

3.  Image Processing หรือ การประมวลผลรูปภาพ เช่น ขยาย ย่อ ทำให้ชัด ทำให้เบลอ เร่งแสง ลดแสง เกลี่ยสี แปลงสี หาขอบวัตถุ กร่อนภาพ เติมภาพ ซ้อนภาพ แปลงสัญญาณภาพ

4.  Knowledge Representation หรือ การสำแดงความรู้ คือ การให้เครื่องจักรสร้างองค์ความรู้ในรูปแบบที่จัดเก็บในระบบคอมพิวเตอร์

4.1  Ontology หรือ ภววิทยา คือ การนิยามข้อมูลให้เข้าใจตรงกันในขอบเขตใดขอบเขตหนึ่ง และเชื่อมความสัมพันธ์ข้อมูลให้เกิดความบูรณาการ เช่น ถ้าบอกว่า “สยาม” มีเมืองหลวงคือ “บางกอก” และ “ไทย” มีเมืองหลวงคือ “กรุงเทพฯ” และเรานิยามข้อมูลว่า “สยาม” ตั้งอยู่ในตำแหน่งทางภูมิศาสตร์เดียวกับ “ไทย” ดังนั้น เครื่องมันก็จะนิยามได้ว่า “บางกอก” และ “กรุงเทพฯ” เป็นเมืองหลวงเดียวกันนั่นเอง

5.  Bioinformatic หรือ ชีวสารสนเทศ คือ การจำแนก จัดกลุ่ม จับคู่ และ ค้นหาลักษณะเด่น ในสายรหัสพันธุกรรม โครโมโซม ยีน โปรตีน รูปแบบของยีน และ ลักษณะปรากฎทางพันธุกรรม

6.  Natural Language Processing หรือ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คือ การวิเคราะห์ไวยากรณ์และวากยสัมพันธ์ของภาษา การตัดคำ และการเข้าใจในความหมายของภาษา จุดประสงค์คือให้เครื่องคุยกับคนให้รู้เรื่องให้จงได้

6.1  Machine Translation หรือ การแปลภาษา ก็คือให้เครื่องจักรแปลภาษาท้องถิ่นหนึ่งไปเป็นภาษาท้องถิ่นหนึ่ง

6.2  Text-to-Speech หรือ การแปลงข้อความให้เป็นเสียงพูด

6.3  Speech Recognition หรือ การแปลงเสียงพูดให้เป็นข้อความ

6.4  Word Segmentation หรือ การตัดแบ่งคำ

6.5  Natural Language Understanding หรือ การให้เครื่องจักรเข้าใจภาษามนุษย์

7.  Evolutionary Computation หรือ การคำนวณเชิงวิวัฒนาการ คือ การให้เครื่องจักร เดาหาคำตอบที่ดีที่สุดที่พอยอมรับได้ โดยใช้เวลาและพื้นที่หน่วยความจำที่จำกัดในการประมวลผล

7.1  Swarm Intelligence หรือ ความฉลาดแบบกลุ่ม คือ การให้เครื่องจักรเดาหาคำตอบ โดยเลียนแบบพฤติกรรมของฝูงแมลงในการหาอาหาร

7.2  Genetic Algorithm หรือ อัลกอริทึมเชิงพันธุกรรม คือ การให้เครื่องจักรเดาหาคำตอบ โดยเลียนแบบการแลกเปลี่ยนรหัสพันธุกรรมของสิ่งมีชีวิต

8.  Brain Informatics หรือ การประมวลผลสมอง คือ การให้เครื่องจักรวิเคราะห์สมองมนุษย์ จุดประสงค์เพื่อให้รู้ว่ามนุษย์คิดอะไรและต้องการอะไร

8.1  Surface Brain Informatics หรือ การประมวลผลภายนอกสมอง คือ การให้เครื่องจักรวิเคราะห์สัญญาณสมองมนุษย์บนเยื่อหุ้มสมอง

8.2  Volume Brain Informatics หรือ การประมวลผลภายในสมอง คือ การให้เครื่องจักรวิเคราะห์ภาพสมอง จากการถ่ายภาพทะลุเข้าไปภายในเนื้อสมอง

9.  Computer Vision หรือ ทัศนียภาพโดยคอมพิวเตอร์ คือ การให้เครื่องจักรเข้าใจทัศนียภาพได้เหมือนมนุษย์ เข้าใจว่าอะไรคือวัตถุ อะไรคือพื้นหลัง วัตถุที่เห็นเคลื่อนไหวด้วยความเร็วเท่าใด วัตถุที่เห็นคือสิ่งใด

ก็จัดเสร็จไปแล้วนะครับ สำหรับปัญญาประดิษฐ์ประเภทต่าง ๆ ซึ่งถ้าเอาที่จัดมาอธิบายเพิ่ม ก็คงต้องบอกว่าทุกวันนี้สินค้าและบริการที่อ้างว่าใช้ปัญญาประดิษฐ์นั้น อยู่ใกล้ตัวเรามาก เช่น

  • การเดาศัพท์ของ Google เวลาที่เราพิมพ์ค้น นั่นคือปัญญาประดิษฐ์ ประเภทที่ 1 คือ Machine Learning
  • การที่เราคุยกับ Siri มันก็ใช้ปัญญาประดิษฐ์ประเภทที่ 1 คือ Machine Learning และ ประเภทที่ 6 คือ Natural Language Processing
  • การที่ Facebook รู้ว่าใครเป็นเพื่อนเรา แล้วช่วย Tag รูปภาพให้ มันก็ใช้ปัญญาประดิษฐ์ประเภทที่ 1 คือ Machine Learning ประเภทที่ 3 คือ Image Processing และ ประเภทที่ 4 คือ Knowledge Representation
  • โปรแกรมถ่ายรูปบนมือถือ ที่สร้างลูกเล่นให้กับใบหน้าของผู้ที่ถูกถ่ายรูป ก็ใช้ปัญญาประดิษฐ์ประเภทที่ 3 คือ Image Processing และประเภทที่ 9 คือ Computer Vision
  • กล้องวงจรปิดและซอฟต์แวร์เทพของบริษัทจีน ซึ่งสามารถจับภาพหน้าคนพร้อม ๆ กันเป็นหมื่น ๆ คนจากกล้องวงจรปิด แล้วบอกได้ว่าใครเป็นโจรตามหมายจับ ก็ใช้ปัญญาประดิษฐ์ประเภทที่ 1 คือ Machine Learning ประเภทที่ 7 คือ Evolutionary Computation และ ประเภทที่ 9 คือ Computer Vision
  • การที่สามารถเอาหมวกพิเศษมาครอบหัว แล้วใช้ความคิดสั่งการแขนกลได้ ก็มาจากปัญญาประดิษฐ์ประเภทที่ 1 คือ Machine Learning และ ประเภทที่ 8 คือ Brain Informatics
  • และล่าสุด คือ หุ่นยนต์ที่สามารถเดินสองขาได้ ล้มแล้วลุกเองได้ กระโดดผ่านสิ่งกีดขวางได้ ก็มาจากปัญญาประดิษฐ์ประเภทที่ 1 คือ Machine Learning และ ประเภทที่ 9 คือ Computer Vision ครับ

จากตัวอย่างข้างบน จะเห็นว่าสินค้าและบริการที่เป็นปัญญาประดิษฐ์นั้น จำเป็นจะต้องบูรณาการปัญญาประดิษฐ์หลายประเภทเข้าไว้ด้วยกัน ถึงจะทำให้เกิดเป็นสินค้าและบริการชั้นเลิศได้

ในอนาคตข้างหน้า ด้วยการวิจัยทางด้านปัญญาประดิษฐ์อย่างต่อเนื่อง ผมคิดเองล้วน ๆ ว่า น่าจะมีปัญญาประดิษฐ์ประเภทใหม่ ๆ เกิดขึ้นอย่างแน่นอนครับ

Related Posts

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *