ภาพรวมเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ภาพรวมเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI)

• ปัญญาประดิษฐ์ (AI) พยายามจำลองความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ใส่ในเครื่องจักรและคอมพิวเตอร์
• เทคโนโลยี AI มีบทบาทสำคัญในหลากหลายอุตสาหกรรม
• AI แบ่งออกเป็นหลายระดับ ตั้งแต่แนวคิดกว้างๆ ไปจนถึงเทคนิคเฉพาะทางที่ซับซ้อน

องค์ประกอบของ AI

• วงนอกสุดของ AI ประกอบไปด้วยเทคโนโลยีพื้นฐานที่ครอบคลุมขอบเขตกว้างๆ
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและสื่อสารด้วยภาษามนุษย์
• คอมพิวเตอร์วิชั่นทำให้เครื่องจักรสามารถมองเห็นและตีความภาพได้
• หุ่นยนต์ศาสตร์นำ AI มาใช้ในการควบคุมและสั่งการอุปกรณ์ทางกายภาพ
• ระบบผู้เชี่ยวชาญและการวางแผนอัตโนมัติช่วยในการตัดสินใจและแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
• การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นหัวใจสำคัญของ AI สมัยใหม่
• Machine Learning คือการพัฒนาอัลกอริทึมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน
• เทคนิค Machine Learning ประกอบด้วยการเรียนรู้แบบมีผู้สอน แบบไม่มีผู้สอน และแบบเสริมกำลัง
• โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เป็นโมเดล Machine Learning ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการทำงานของสมองมนุษย์
• โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยชั้นของ "นิวรอน" จำลองที่เชื่อมต่อกัน และสามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูลได้

ประเภทของโครงข่ายประสาทเทียม

• โครงข่ายแบบ feed-forward ข้อมูลเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียว
• โครงข่ายแบบ convolutional เหมาะกับการวิเคราะห์ภาพ
• โครงข่ายแบบ recurrent เหมาะกับข้อมูลแบบลำดับ เช่น ข้อความหรือเสียง
• การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และ AI เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) เป็นเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าและทันสมัยที่สุด
• Deep Learning ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้นซ่อน สามารถเรียนรู้ลักษณะเฉพาะที่ซับซ้อนได้ดีกว่าโมเดลแบบดั้งเดิม
• Generative AI เป็นเทคโนโลยีที่สามารถสร้างข้อมูลใหม่ได้ เช่น การสร้างภาพ เสียง หรือข้อความ ที่มีความสมจริงสูง
• เทคโนโลยีในวงในจะอาศัยพื้นฐานจากเทคโนโลยีในวงนอก และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับเทคโนโลยีในวงนอกด้วย
• Deep Learning ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ NLP และคอมพิวเตอร์วิชั่นให้ดีขึ้นอย่างมาก

การพัฒนา AI ที่ไม่หยุดนิ่ง

• มีการวิจัยและนวัตกรรมใหม่ๆ เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง
• มีการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่าง GPT ที่สามารถเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ได้อย่างน่าทึ่ง
• มีการใช้ AI ในการค้นพบยาและวัคซีนใหม่ๆ

วงกลมปัญญาประดิษฐ์ (AI)

1. วงนอกสุด: ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)
   • แสดงหัวข้อกว้างๆ เช่น การวางแผนและกำหนดการ, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, คอมพิวเตอร์วิชั่น, ระบบผู้เชี่ยวชาญ, หุ่นยนต์, การให้เหตุผลอัตโนมัติ, ตรรกะคลุมเครือ, จริยธรรม AI, การคำนวณเชิงรู้คิด เป็นต้น
2. วงถัดมา: การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)
   • ประกอบด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น การลดมิติ, ต้นไม้ตัดสินใจ, ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน, การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน, การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน, การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
3. วงที่สาม: โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)
   • อธิบายประเภทต่างๆ ของโครงข่ายประสาทเทียม เช่น เพอร์เซ็ปตรอน, โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNNs), โครงข่ายความจำระยะสั้นแบบยาว (LSTM), โครงข่ายเพอร์เซ็ปตรอนหลายชั้น (MLP)
4. วงในสุด: การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และ AI เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI)
   • แสดงเทคนิคขั้นสูง เช่น โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก, การเรียนรู้การถ่ายโอน, สถาปัตยกรรม Transformer, การสร้างแบบจำลองภาษา

ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)

• เป็นส่วนสำคัญของ AI ที่ช่วยให้เทคโนโลยีสามารถเลียนแบบและเสริมความสามารถของมนุษย์ในด้านต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• การวางแผนและกำหนดการ (Planning and Scheduling): เป็นการใช้ AI ในการวางแผนและจัดตารางเวลาอย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่าง: ระบบวางแผนเส้นทางการขนส่งสินค้าที่ประหยัดเวลาและเชื้อเพลิงมากที่สุด
• การแทนความรู้ (Knowledge Representation): เกี่ยวกับวิธีการจัดเก็บและแทนความรู้ในระบบ AI ตัวอย่าง: ฐานความรู้ทางการแพทย์ที่ใช้ในการวินิจฉัยโรค
• การรู้จำเสียงพูด (Speech Recognition): เทคโนโลยีที่แปลงเสียงพูดเป็นข้อความ ตัวอย่าง: ระบบสั่งการด้วยเสียงในสมาร์ทโฟนหรือลำโพงอัจฉริยะ
• จริยธรรม AI (AI Ethics): การพิจารณาผลกระทบทางจริยธรรมของการใช้ AI ตัวอย่าง: การกำหนดแนวทางการใช้ AI ในการตัดสินใจทางการเงินอย่างเป็นธรรม
• การคำนวณเชิงรู้คิด (Cognitive Computing): ระบบ AI ที่พยายามเลียนแบบกระบวนการคิดของมนุษย์ ตัวอย่าง: ระบบ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์เพื่อช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรค
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing): การทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ ตัวอย่าง: chatbot ที่สามารถโต้ตอบกับลูกค้าได้อย่างเป็นธรรมชาติและระบบแปลภาษาอัตโนมัติ
• คอมพิวเตอร์วิชั่น (Computer Vision): การทำให้คอมพิวเตอร์สามารถ "มองเห็น" และเข้าใจภาพ ตัวอย่าง: ระบบตรวจจับใบหน้าในกล้องรักษาความปลอดภัย
• ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert Systems): ระบบ AI ที่จำลองความรู้และการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญมนุษย์ ตัวอย่าง: ระบบช่วยวินิจฉัยโรคทางการแพทย์
• หุ่นยนต์ (Robotics): การสร้างและควบคุมหุ่นยนต์ด้วย AI ที่สามารถทำงานในโลกจริงได้ ตัวอย่าง: แขนกลในโรงงานอุตสาหกรรมที่ทำงานอย่างแม่นยำ, หุ่นยนต์ช่วยผ่าตัด
• การให้เหตุผลอัตโนมัติ (Automated Reasoning): ระบบ AI ที่สามารถสร้างข้อสรุปหรือตัดสินใจจากข้อมูลที่มี ตัวอย่าง: ระบบ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลการจราจรเพื่อปรับสัญญาณไฟจราจรแบบเรียลไทม์
• ตรรกะคลุมเครือ (Fuzzy Logic): การใช้เหตุผลแบบไม่แน่นอนหรือคลุมเครือในระบบ AI ตัวอย่าง: ระบบควบคุมอุณหภูมิในเครื่องปรับอากาศที่ปรับตามความรู้สึก "เย็น" "อุ่น" หรือ "ร้อน"
• การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นสาขาย่อยของ AI ที่เน้นการพัฒนาอัลกอริทึมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ แต่ละเทคนิคเหล่านี้มีจุดแข็งและการใช้งานที่แตกต่างกัน การเลือกใช้เทคนิคที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและเป้าหมายของงาน การผสมผสานเทคนิคต่างๆ เข้าด้วยกันสามารถสร้าง
• โซลูชัน Machine Learning ที่มีประสิทธิภาพสูงสาหรับปัญหาที่ซับซ้อนได้ การลดมิติ (Dimensionality Reduction): เทคนิคนี้ช่วยลดจำนวนตัวแปรในชุดข้อมูลโดยยังคงรักษาสารสนเทศสำคัญไว้ตัวอย่าง: การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) เพื่อลดมิติของข้อมูลภาพใบหน้า ทำให้ระบบจดจำใบหน้าทำงานได้เร็วขึ้น

ประเภทของโมเดลการเรียนรู้

• ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Trees): โมเดลการเรียนรู้ที่สร้างแผนภูมิคล้ายต้นไม้เพื่อการตัดสินใจ
• ตัวอย่าง: การใช้ต้นไม้ตัดสินใจในการประเมินความเสี่ยงการให้สินเชื่อของธนาคาร โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น รายได้ ประวัติการชำระหนี้
• ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machines): อัลกอริทึมสำหรับการจำแนกประเภทและการวิเคราะห์การถดถอย
• ตัวอย่าง: การใช้ SVM ในการจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่ โดยวิเคราะห์จากคำและโครงสร้างของอีเมล
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning): การเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีการระบุป้ายกำกับ หรือโมเดลค้นหารูปแบบในข้อมูลโดยไม่มีคำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
• ตัวอย่าง: การใช้การจัดกลุ่ม (Clustering) เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อสินค้า โดยไม่มีการกำหนดกลุ่มไว้ล่วงหน้า, การตรวจจับความผิดปกติในระบบ
• การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน (Semi-Supervised Learning): เทคนิคที่ใช้ทั้งข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับ
• ตัวอย่าง: การพัฒนาระบบแปลภาษาที่ใช้ทั้งคู่ประโยคที่แปลแล้ว (มีป้ายกำกับ) และประโยคที่ยังไม่ได้แปล (ไม่มีป้ายกำกับ) เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการแปล
• การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning): การเรียนรู้จากการกระทำและผลลัพธ์ที่ได้รับ
• ตัวอย่าง: การฝึกหุ่นยนต์ให้เดินได้โดยให้รางวัลเมื่อสามารถทรงตัวและเคลื่อนที่ไปข้างหน้าได้ , AI ที่เล่นเกมหมากรุกหรือโกะ
• Ensemble Learning: การรวมโมเดลหลายๆ โมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำนาย
• ตัวอย่าง: การใช้ Random Forest (ซึ่งเป็นการรวมต้นไม้ตัดสินใจหลายๆ ต้น) ในการพยากรณ์ราคาบ้าน
• Feature Engineering: กระบวนการสร้างหรือเลือกคุณลักษณะที่เหมาะสมสำหรับโมเดล
• ตัวอย่าง: การสร้างคุณลักษณะ "ช่วงเวลาของวัน" จากข้อมูลเวลา เพื่อใช้ในการทำนายปริมาณการจราจร
• โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับแรงบันดาลใจจากระบบประสาทในสมองมนุษย์ แต่ละประเภทของโครงข่ายประสาทเทียมมีจุดแข็งและการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง
• การเลือกใช้ประเภทที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับลักษณะของปัญหาและข้อมูลที่มี การผสมผสานหรือปรับแต่งโครงข่ายเหล่านี้สามารถสร้างโซลูชันที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนในโลกแห่งปัญญาประดิษฐ์
• เพอร์เซ็ปตรอน (Perceptron): เป็นรูปแบบพื้นฐานที่สุดของโครงข่ายประสาทเทียม ประกอบด้วย โหมดรับข้อมูลเข้าและโหมดส่งข้อมูลออกเพียงหนึ่งโหมด
• ตัวอย่าง: ใช้ในการแยกแยะข้อมูลเชิงเส้นอย่างง่าย เช่น การแบ่งแยกจุดบนกราฟเป็นสองกลุ่ม
• โครงข่ายเพอร์เซ็ปตรอนหลายชั้น (Multi-Layer Perceptron, MLP): เป็นโครงข่ายที่มีหลายชั้นประกอบด้วย ชั้นรับข้อมูลเข้า ชั้นซ่อน และชั้นส่งข้อมูลออก
• ตัวอย่าง: ใช้ในการทำนายราคาบ้านโดยพิจารณาจากหลายปัจจัย เช่น ขนาด ทำเล อายุบ้าน
• โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Networks, CNNs): ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างตาราง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลภาพ
• ตัวอย่าง: ใช้ในระบบจดจำใบหน้า การตรวจจับวัตถุในภาพ หรือการจำแนกประเภทภาพ การวินิจฉัยโรคจากภาพถ่ายทางการแพทย์
• โครงข่ายความจำระยะสั้นแบบยาว (Long Short-Term Memory, LSTM): เป็นประเภทของโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNN) ที่สามารถเรียนรู้การพึ่งพาระยะยาวได้
• ตัวอย่าง: ใช้ในการแปลภาษา การสร้างข้อความ หรือการวิเคราะห์อารมณ์จากข้อความ
• โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (Recurrent Neural Networks, RNN): ออกแบบมาสำหรับประมวลผลข้อมูลแบบลำดับ โดยมีการส่งข้อมูลย้อนกลับในแต่ละขั้นตอน
• ตัวอย่าง: ใช้ในการทำนายราคาหุ้น การวิเคราะห์แนวโน้มของเสียงพูด การแปลภาษาแบบต่อเนื่อง การพยากรณ์ยอดขาย
• โครงข่ายแบบอัตโนมัติ (Autoencoders): เป็นโครงข่ายที่เรียนรู้การเข้ารหัสข้อมูลโดยพยายามสร้างข้อมูลนำเข้าขึ้นมาใหม่
• ตัวอย่าง: ใช้ในการลดขนาดข้อมูล การตรวจจับความผิดปกติ หรือการกรองสัญญาณรบกวน
• โครงข่ายแบบ Generative Adversarial (GANs): ประกอบด้วยโครงข่ายสองส่วนที่แข่งขันกัน : ตัวสร้าง (Generator) และตัวจำแนก (Discriminator)
• ตัวอย่าง: ใช้ในการสร้างภาพเสมือนจริง การแปลงภาพจากภาพหนึ่งเป็นอีกภาพหนึ่ง (เช่น ภาพขาว-ดำเป็นภาพสี)
• โครงข่ายแบบ Self-Organizing Maps (SOMs): เป็นเทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนที่ใช้ในการลดมิติและการจัดกลุ่มข้อมูล
• ตัวอย่าง: ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน การจัดกลุ่มลูกค้า หรือการแสดงผลข้อมูลหลายมิติ
• โครงข่ายแบบ Radial Basis Function (RBF): ใช้ฟังก์ชันฐานรัศมีเป็นฟังก์ชันกระตุ้นในชั้นซ่อน
• ตัวอย่าง: ใช้ในการประมาณค่าฟังก์ชัน การจำแนกประเภท หรือการควบคุมระบบ
• การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และ AI เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) เป็นเทคโนโลยีขั้นสูงในวงการ AI ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว เป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI ขั้นสูงในปัจจุบัน ทำให้เกิดแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพสูง เช่น ระบบช่วยเหลือเสมือนจริง, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, และการสร้างสรรค์เนื้อหาแบบ
• อัตโนมัติ การผสมผสานเทคนิคเหล่านี้ช่วยให้ AI มีความสามารถใกล้เคียงกับมนุษย์มากขึ้นในหลายด้าน และเปิดโอกาสสำหรับนวัตกรรมใหม่ๆ ในอนาคต
• โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (Deep Neural Networks): เป็นโครงข่ายที่มีหลายชั้นซ่อน สามารถเรียนรู้ลักษณะเฉพาะที่ซับซ้อนจากข้อมูล

ตัวอย่างการใช้งาน AI

• ใช้ในระบบรถยนต์ไร้คนขับ เพื่อประมวลผลข้อมูลจากเซนเซอร์หลายชนิดและตัดสินใจในการขับขี่
• ใช้ในการวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อคาดการณ์ผลผลิตทางการเกษตร
• การเรียนรู้การถ่ายโอน (Transfer Learning): เทคนิคที่นำความรู้จากโมเดลที่ฝึกฝนมาแล้วมาใช้กับงานใหม่
• ตัวอย่าง: การใช้โมเดลที่ฝึกฝนการจดจำวัตถุทั่วไปมาปรับใช้ในการตรวจจับโรคจากภาพเอกซเรย์ปอด
• สถาปัตยกรรม Transformer: โครงสร้างโมเดลที่ใช้กลไกความสนใจ (Attention Mechanism) ในการประมวลผลข้อมูลแบบลำดับ
• ตัวอย่าง: GPT (Generative Pre-trained Transformer) ที่ใช้ในการสร้างข้อความ, การแปลภาษา, และการตอบคำถาม
• การสร้างแบบจำลองภาษา (Language Modeling):เทคนิคในการสร้างโมเดลที่เข้าใจและสร้างภาษามนุษย์
• ตัวอย่าง: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ที่ใช้ในการวิเคราะห์ความหมายของประโยค
• โครงข่าย Generative Adversarial Networks (GANs): ประกอบด้วยโมเดลสองส่วนที่แข่งขันกันเพื่อสร้างข้อมูลเสมือนจริง
• ตัวอย่าง: การสร้างใบหน้าที่ไม่มีอยู่จริง , การแปลงภาพจากภาพร่างเป็นภาพถ่ายสมจริง การสร้างข้อมูลจำลองเพื่อการทดสอบระบบ
• โครงข่าย Variational Autoencoders (VAEs): ใช้ในการสร้างข้อมูลใหม่โดยการเรียนรู้การกระจายความน่าจะเป็นของข้อมูล
• ตัวอย่าง: การสร้างเสียงดนตรีใหม่, การสังเคราะห์โมเลกุลยา
• การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเชิงลึก (Deep Reinforcement Learning): ผสมผสานการเรียนรู้เชิงลึกกับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
• ตัวอย่าง: AlphaGo ที่เอาชนะแชมป์โลกในเกมหมากล้อม, ระบบควบคุมหุ่นยนต์ขั้นสูง
• โครงข่าย Capsule Networks: ออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อจำกัดของ CNNs ในการรับรู้ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่
• ตัวอย่าง: การรู้จำวัตถุในภาพที่มีมุมมองแตกต่างกัน
• Federated Learning: เทคนิคการเรียนรู้ที่กระจายการฝึกฝนโมเดลไปยังอุปกรณ์ปลายทางโดยไม่ต้องรวมศูนย์ข้อมูล
• ตัวอย่าง: การปรับปรุงระบบแนะนำบนสมาร์ทโฟนโดยไม่ต้องส่งข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ไปยังเซิร์ฟเวอร์กลาง
• Few-shot และ Zero-shot Learning: เทคนิคที่ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากตัวอย่างเพียงไม่กี่ตัวอย่างหรือไม่มีตัวอย่างเลย
• ตัวอย่าง: ระบบแปลภาษาที่สามารถแปลภาษาใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนโดยอาศัยความรู้จากภาษาอื่น