อธิบายแขนงวิชาของปัญญาประดิษฐ์

เดี๋ยวนี้ ผลิตภัณฑ์อิเล็กทรอนิกส์ที่บรรจุคุณสมบัติของ AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ มีมากขึ้นเรื่อยๆ

ปัญญาประดิษฐ์มีหลายแขนงมาก จะอธิบายให้เข้าใจง่ายๆ ก็ไม่ใช่เรื่องง่ายๆ

แต่ก็จะลองอธิบายดู

1. Machine Learning คือ การให้เครื่องมันเรียนรู้ข้อมูลที่รู้จักมาก่อน และมีผลเฉลยอยู่ก่อนแล้ว โดยมนุษย์เรานั่นแหล่ะเฉลยเอาไว้ ให้มันเรียนเข้าไป เรียนเยอะๆ จุดประสงค์ก็เพื่อว่า ถ้ามีข้อมูลใหม่เข้ามา ก็จะได้ให้มันทำนายด้วยตัวเอง ว่าด้วยข้อมูลแบบนี้นะ ผลเฉลยมันควรจะเป็นยังไง

จากนั้นพอมันเก่งมากพอ มนุษย์เราก็จะเริ่มให้มันเรียนรู้เอง โดยคราวนี้มนุษย์เราจะไม่เฉลยคำตอบให้มันล่ะ ให้มันเฉลยคำตอบเอง เรียนเอง สอนตัวเอง

สำหรับผู้บริโภค คงได้สัมผัสหรือรับรู้ข่าวสารจากประโยชน์ของมันแล้ว เช่น การพูดคุยกับ siri บน ios การขับรถเองของ tesla การดูดฝุ่นเองของเครื่องดูดฝุ่นยี่ห้อ roomba การจับท่าทางการขยับตัวของผู้เล่นเกมด้วย xbox เป็นต้น

สำหรับนักคอมพิวเตอร์ ซึ่งต้องเป็นผู้ที่เข้าใจเบื้องหลังการทำงานของมัน ก็จะเกี่ยวข้องผูกพันกับ Machine Learning ผ่านความเข้าใจในทฤษฎีพื้นฐานที่เกี่ยวเนื่อง เช่น Naive Bayes, Neural Network, Support Vector Machines, Decision Tree, Fuzzy Logics, Regression, Discriminant Analysis, Ensemble, Hidden Markov Model, Bayesian Network เป็นต้น

แขนกลกดเครื่องคิดเลข

2. Data Mining คือ การให้เครื่องหาความรู้จากข้อมูลที่ไม่เคยรู้จักมาก่อน แล้วนำเสนอผลให้มนุษย์ตัดสินใจ โดยมนุษย์เราต้องเป็นคนตีความเอง เป็นคนกำหนดเอง ว่าผลใดคือความรู้และผลใดไม่ใช่ความรู้ เครื่องมันจะแค่ทำหน้าที่ นับ จัดเรียง จำแนก จัดกลุ่ม หาความสัมพันธ์ จากข้อมูลที่มีรูปแบบเฉพาะ มันอาจต้องรู้ผลเฉลยบ้างเพื่อให้มันทำงานได้ดีขึ้น หรือมันอาจไม่ต้องรู้ผลเฉลยมาก่อนเลยก็ได้

สำหรับผู้บริโภคอย่างเรา เราได้สัมผัสมันแล้วผ่านเครือข่ายสังคม เราได้บอกว่าตัวเราชอบอะไร เราเป็นใคร เราอยู่ที่ไหน เราได้อธิบายความผ่าน hash tag เรากด like กด wow เราแชร์รูป

เครื่องมันจะนับ จัดเรียง จำแนก จัดกลุ่ม หาความสัมพันธ์ จากการกระทำของเรา

เครื่องมันไม่รู้ว่าการที่คนเยอะแยะที่บอกว่าตัวเองชอบเครื่องประดับและมักจะแชร์ภาพเครื่องประดับ ทำไมจึงไปกดติดตามเพจ Cartier หรือ Tiffany & Co ซึ่งมีรูปภาพเครื่องประดับ มันไม่รู้ด้วยซ้ำว่า คำว่าเครื่องประดับ กับ รูปภาพเครื่องประดับ มันคืออะไร (การอธิบายข้อมูลเป็นแขนง Ontology ซึ่งแยกต่างหากออกไป ไม่ได้อยู่ใน Data Mining) แต่มันได้รู้ว่าสิ่งเหล่านี้มีความเกี่ยวข้องกัน และเป็นกลุ่มเดียวกันผ่านการ “นับ” จากการที่มนุษย์เราอธิบายความ

เมื่อมันเริ่มได้ความรู้จากข้อมูล ซึ่งมนุษย์เราได้นิยามทางอ้อมไว้ให้แล้วว่าเป็นความรู้ มันก็สามารถนำเสนอได้ เช่น แนะนำเพจที่คล้ายกัน แนะนำคนที่ชอบอะไรเหมือนกัน ส่งโฆษณาที่เราน่าจะสนใจให้เราดู รู้ว่าในรูปภาพที่เราแชร์ มีคนไหนบ้างที่อยู่ในรายชื่อเพื่อนของเราในเครือข่ายสังคม แล้วมันก็ tag รูปให้เราเอง

สำหรับนักคอมพิวเตอร์ ซึ่งต้องเป็นผู้ที่เข้าใจเบื้องหลังการทำงานของมัน (อีกล่ะ) ก็จะเกี่ยวข้องผูกพันกับ Data Mining ผ่านทฤษฎีพื้นฐาน เช่น Centroid Clustering, Hierarchical Clustering, Density Clustering, Association Rule Learning, Frequent Itemsets เป็นต้น

จริงๆยังมีแขนงอื่นของ AI อีกหลายตัวที่ไม่ได้อธิบาย บางตัวก็เป็นเรื่องใกล้ตัว เช่น Image Processing, Ontology หรือ Natural Language Processing

ในขณะที่บางตัวก็ไกลตัวไปเลย เช่น Bioinformatics, Evolutionary Computation หรือ Brain Informatics

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องที่ต้องการถูกทำเครื่องหมาย *

Captcha *
Time limit is exhausted. Please reload CAPTCHA.