การเลือกวิธีการสำหรับแก้ปัญหาทางปัญญาประดิษฐ์

ผมก็เหมือนคนทำงานวงการคอมพิวเตอร์ทั่ว ๆ ไปครับ ที่อยากจะเรียนรู้วิธีการทางคอมพิวเตอร์ต่าง ๆ เอาไว้ เพื่อเอาไว้ประดับสติปัญญาตัวเอง เพื่อเอาไว้เป็นอาวุธทางปัญญาให้กับตัวเอง และหวังว่าซักวันหนึ่งจะได้นำความรู้นั้นไปสร้างคุณประโยชน์และผลประโยชน์ได้

แต่ผมก็เหมือนกับคนทั่วไป คือมีเวลาเท่ากับคนทั่วไป ดังนั้น ผมเลยต้องกำหนดปัญหาทางปัญญาประดิษฐ์ขึ้นมาก่อน แล้วค่อยคิดว่าจะเอาวิธีการไหนที่เหมาะสมมาแก้ปัญหา!!!

จากการศึกษาโดยส่วนตัวพบว่า วิธีการแก้ปัญหาทางปัญญาประดิษฐ์ที่นิยมใช้กันอย่างกว้างขวางในปัจจุบันนั้น มีอยู่ไม่กี่วิธีไม่ว่าจะเป็น Hidden Markov Model, Artificial Neural Network, Genetic Algorithm เป็นต้น และแต่ล่ะวิธีก็มี Algorithm ที่ถูกคิดค้นออกมาอีกเยอะแยะ ซึ่งบางอย่างก็แก้ปัญหาแบบเฉพาะเจาะจง แต่บางอย่างก็แก้ปัญหาได้กว้าง ๆ และรอให้มีผู้ค้นพบว่ามันควรจะใช้แบบเฉพาะเจาะจงในเรื่องใด ๆ

เดิมการแก้ปัญหาทางปัญญาประดิษฐ์ต่าง ๆ มักจะใช้วิธีการที่แยกจากกัน ไม่มีความเกี่ยวข้องกัน เช่น ถ้าจะรู้จำเสียงพูด ก็จะใช้วิธีการ Hidden Markov Model หรือ Artificial Neural Network อย่างใดอย่างหนึ่งไปเลย เป็นต้น แต่ภายหลังก็ค้นพบกันว่า การผสมผสานวิธีการแก้ปัญหาโดยการนำหนึ่งปัญหามาแบ่งออกเป็นส่วน ๆ แล้วเอาวิธีการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดมาใช้เพื่อแก้ปัญหาแต่ล่ะส่วนจะดีกว่า เช่น การรู้จำเสียงพูด แทนที่จะใช้วิธี Hidden Markov Model เพียงอย่างเดียว ก็อาจจะใช้วิธีการ Artificial Neural Network เพื่อแยกแยะอัตลักษณ์ของเสียงพูดก่อน แล้วจึงใช้ Hidden Markov Model เพื่อหาความน่าจะเป็นของเสียงพูด เป็นต้น

มันเลยทำให้เปิดโลกทัศน์ได้อย่างหนึ่งว่า การค้นพบหนทางใหม่ ๆ ในการแก้ปัญหาทางปัญญาประดิษฐ์นั้น ไม่ใช่การทำตาม ๆ สิ่งที่มีคนค้นพบหรือทำซ้ำกันบ่อย ๆ ด้วยวิธีการเดียวตลอดขั้นตอนการแก้ปัญหา หากแต่เป็นการผสมผสานกันด้วยหลายวิธีการ และวิธีการแต่ล่ะวิธีก็ควรจะต้องเหมาะสมกับปัญหาในแต่ล่ะส่วนที่เราต้องการแก้ปัญหา ซึ่งเราจะรู้ได้ว่ามันเหมาะหรือเปล่าเราก็ต้องลองเอง (ทำวิจัยนั่นแหล่ะ อย่างยาก) หรือไม่ก็ดูว่าใครหลาย ๆ คนที่ได้ลองพิสูจน์วิธีการ แล้วมันมีแนวโน้มที่จะใช้ได้ดี ไปได้สวยหรือเปล่า ก็เชื่อเขา ทำตามเขาไปก่อน

พอโม้มาถึงตรงนี้ ก็เลยได้ข้อสรุปไปโดยปริยายว่า เราไม่สามารถจะเรียนวิธีการสำหรับแก้ปัญหาทางปัญญาประดิษฐ์แค่อย่างเดียวแล้วจบ แต่ต้องเรียนหลาย ๆ อย่าง ต้องทำการทดลองซ้ำ ๆ ในวิธีการเหล่านั้นว่ามันแก้ปัญหาได้จริงหรือเปล่า (ซึ่งกินแรงพอควร) ต้องเปรียบเทียบจากคนที่เคยลองแล้ว (โดยการอ่านวารสารวิชาการ, วิทยานิพนธ์) และตัวเราเองก็ต้องมองให้ถึงแก่นว่าปัญหาทางปัญญาประดิษฐ์ของเรานั้น มันแยกออกเป็นส่วน ๆ เพื่อใช้วิธีการหลาย ๆ แบบ (ซึ่งเราคิดว่ามันเจ๋ง) มาแก้ปัญหาได้หรือเปล่า

สรุปก็คือต้องเรียนมาก ๆ รู้เยอะ ๆ นั่นแหล่ะ แล้วมันจะเข้าเส้นเอง ซึ่งผมเองก็ยังคงตั้งหน้าตั้งตาเรียนต่อไปเหมือนกัน

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องที่ต้องการถูกทำเครื่องหมาย *

Captcha *
Time limit is exhausted. Please reload CAPTCHA.