ปัญญาประดิษฐ์ (AI : Artificial Intelligence)

 

ขวัญชนก พุทธจันทร์*

บรรณารักษ์ชำนาญการ

สำนักหอสมุด มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

         ปัญญาประดิษฐ์ (AI : Artificial Intelligence)  เป็นระบบประมวลผลที่มีต้นแบบมาจากโครงข่ายประสาทของมนุษย์สามารถเรียนรู้และเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลได้ตามจํานวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้นผ่านกระบวนการเรียนรู้ด้วยตนเอง ซึ่งสามารถจดจํา คิด วิเคราะห์เรียนรู้และเชื่อมโยงข้อมูลต่างๆที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว (Deep Learning) เสมือนระบบสมองของมนุษย์ จึงอาจเรียกได้ว่า “สมองกลอัจฉริยะ” ดังนั้น AI จึงถือเป็นเทคโนโลยีที่ร้อนแรงที่สุดในปัจจุบันและเข้ามามีบทบาทสําคัญต่อการใช้ชีวิตการทํางาน รวมถึงการนํามาใช้ในการเสริมศักยภาพทางธุรกิจและอุตสาหกรรม ซึ่งจะสามารถส่งผลต่อการเจริญเติบโต ทางด้านเศรษฐกิจอย่างยั่งยืนของประเทศ สำหรับปัญญาประดิษฐ์หรือ Artificial Intelligence นั้น เราสามารถแยกออกได้เป็น 2 คำ ได้แก่

    • “Artificial” มีความหมายว่า สิ่งที่ไม่มีชีวิต ถูกสร้างหรือสังเคราะห์ขึ้นโดยมนุษย์
    • “Intelligence” มีความหมายว่า ความฉลาด ความคิดคำนวณที่จะนำไปสู่ผลสำเร็จ   

AI

         โดยทั่วไปแล้วศาสตร์ทางปัญญาประดิษฐ์จะเป็นสาขาในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมเป็นหลัก แต่บางครั้งก็ยังรวมไปถึงศาสตร์ในด้านอื่นๆ อีกด้วย ไม่ว่าจะเป็นทางด้านจิตวิทยา ปรัชญา หรือแม้แต่ชีววิทยาศาสตร์ ทางด้านปัญญาประดิษฐ์นั้นไม่มีข้อกำหนดหรือรูปแบบที่ชัดเจนในการกำหนดความฉลาดของเครื่องจักร เนื่องจากเราไม่สามารถนำมาเปรียบเทียบกับความฉลาดของมนุษย์ที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาได้ และสามารถเข้าใจกลไกเพียงบางส่วนเท่านั้น นอกจากนี้ศาสตร์ทางด้านปัญญาประดิษฐ์ถึงแม้ว่าจะเกี่ยวข้องกับความฉลาดของเครื่องจักร แต่ก็ไม่ได้หมายความว่า เป็นการจำลองความฉลาดของมนุษย์เสมอไป

ความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ทำงานอย่างไร

         ปัญญาประดิษฐ์ ทำงานโดยรวบรวมข้อมูลปริมาณมหาศาลด้วยความเร็ว ประมวลผลซ้ำๆ ผ่านขั้นตอนการประมวลผลที่ชาญฉลาด ด้วยซอฟต์แวร์ที่สามารถเรียนรู้จากรูปแบบและลักษณะของข้อมูลได้อย่างอัตโนมัติบนพื้นฐานทางทฤษฎี  วิธีการและเทคโนโลยี รวมถึงแขนงย่อยหลักๆ อันได้แก่

    • การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) ในการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์แบบอัตโนมัติ โดยใช้วิธีการจากโครงข่ายประสาทเทียม สถิติ การวิจัยดำเนินการ (operations research) และหลักฟิสิกส์ในการค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมในการค้นหา
    • โครงข่ายประสาทเทียม คือหนึ่งในระบบการเรียนรู้ของเครื่อง โดยใช้การเชื่อมโยงระหว่างยูนิต (เหมือนกับเซลล์ประสาท) ทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูล โดยการตอบสนองต่อข้อมูลภายนอก ถ่ายทอดข้อมูลซึ่งกันและกันระหว่างแต่ละยูนิต การประมวลผลจำเป็นต้องใช้ทางผ่านข้อมูลหลายทาง เพื่อค้นหาความเชื่อมโยงและถ่ายทอดความหมายจากข้อมูลที่ไม่ชัดเจนเหล่านั้น
    • การเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning) ใช้โครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ที่มีหน่วยประมวลผลหลายชั้นโดยอาศัยประโยชน์จากความก้าวหน้าในศักยภาพของคอมพิวเตอร์และเทคนิคในการเรียนรู้รูปแบบของข้อมูลปริมาณมหาศาลที่มีความซับซ้อนที่ได้รับการพัฒนาให้ดียิ่งขึ้นแล้ว แอปพลิเคชันแบบทั่วไปนั้นหมายถึงการจดจำภาพและคำพูด
    • ระบบการประมวลผลข้อมูลที่มีการเรียนรู้ (Cognitive computing) เป็นแขนงย่อยหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่พยายามแสดงปฏิสัมพันธ์ให้เสมือนมนุษย์ผ่านเครื่องจักรกล การใช้ปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลหน่วยความจำ มีเป้าหมายสูงสุดคือ การใช้เครื่องจักรกลในการเลียนแบบกระบวนการของมนุษย์ผ่านความสามารถในการตีความภาพและคำพูด และตอบสนองโดยทันที 
    • การประมวลผลภาพ (computer vision) ใช้การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้เชิงลึกในการจดจำสิ่งที่อยู่ในภาพหรือวิดีโอ เมื่อเครื่องจักรกลสามารถประมวลผล วิเคราะห์และเข้าใจรูปภาพ มันจะสามารถจับภาพหรือวิดีโอได้แบบเรียลไทม์และตีความสภาพแวดล้อมได้
    • การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing หรือ NLP) คือความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ ทำความเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ ซึ่งรวมถึงคำพูดด้วย ขั้นถัดไปของ NLP คือ การโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ ซึ่งช่วยให้มนุษย์สามารถสื่อสารกับคอมพิวเตอร์ได้โดยใช้ภาษาเพื่อดำเนินการงานต่างๆ
    • หน่วยประมวลผลกราฟฟิก เป็นกุญแจสำคัญของปัญญาประดิษฐ์เนื่องจากหน่วยประมวลผลจะช่วยเพิ่มพลังในการคำนวณอันจำเป็นต่อกระบวนการประมวลผลซ้ำไปมา การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทจำเป็นต้องใช้ข้อมูลบิ๊กดาต้าและพลังงานในการคิดคำนวณ
    • Internet of Things ก่อให้เกิดปริมาณข้อมูลมหาศาลจากอุปกรณ์ที่เชื่อมโยงอยู่ ซึ่งข้อมูลส่วนใหญ่มักไม่ผ่านการวิเคราะห์ แบบจำลองอัตโนมัติที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์จะช่วยให้เราใช้ประโยชน์จากแบบจำลองได้อย่างเต็มที่
    • อัลกอริธึมขั้นสูง กำลังได้รับการพัฒนาและผนวกรวมเป็นวิธีใหม่เพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็วกว่าและได้หลายระดับข้อมูล กระบวนการอันชาญฉลาดนี้คือ กุญแจสำคัญในการระบุและพยากรณ์เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยาก ทำความเข้าใจระบบที่ซับซ้อนและปรับเพื่อให้ได้มาซึ่งสถานการณ์ที่เหมาะสมที่สุด
    • APIs หรือแอปพลิเคชันประมวลผลอินเตอร์เฟส เป็นแพคเกจของโค้ดคำสั่งที่สามารถพกพาได้ช่วยให้กาเพิ่มเติมฟังก์ชันการทำงานของ AI ไปยังผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่แล้วและแพคเกจซอฟต์แวร์สามารถเป็นไปได้ โดยมันสามารถเพิ่มความสามารถในการจดจำภาพ เพื่อจัดทำระบบความปลอดภัยและการตอบคำถาม Q&A ซึ่งสามารถอธิบายข้อมูล สร้างแคปชั่นและหัวเรื่อง หรือค้นหารูปแบบข้อมูลและเนื้อหาที่น่าสนใจได้

การประยุกต์ใช้งานในองค์กร

         ถึงแม้ว่าความสามารถโดยรวมของระบบงานทางปัญญาประดิษฐ์จะน้อยกว่ามนุษย์ แต่ก็ไม่อาจปฏิเสธได้ว่า ระบบงานทางด้านนี้มีความสำคัญต่อองค์กรต่างๆ ในปัจจุบันอย่างมาก องค์กรหลายแห่งเริ่มมีความคิดที่จะนำระบบปัญญาประดิษฐ์เข้ามาใช้ภายในองค์กรของตน ซึ่งระบบปัญญาประดิษฐ์มีความสำคัญต่อองค์กรต่างๆ ดังนี้

    1. ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในลักษณะคล้ายกับเป็นหน่วยบันทึกความจำขององค์กร ซึ่งจะกลายเป็นฐานความรู้องค์กรที่พนักงานในองค์กรสามารถเข้าสู่ระบบเพื่อทำการสืบค้นและหาคำปรึกษาได้ทุกเวลา
    2. ระบบปัญญาประดิษฐ์ จะช่วยสร้างกลไกที่ไม่นำความรู้สึก ความเหนื่อยล้า หรือความกังวลเข้ามาเป็นองค์ประกอบซึ่งจะมีประโยชน์เป็นอย่างมากกับงานประเภทที่อันตรายต่อมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นด้านสิ่งแวดล้อมที่ไม่ปลอดภัยทางด้านร่างกายหรือด้านจิตใจก็ตาม
    3. ระบบปัญญาประดิษฐ์ จะถูกนำมาทำงานในส่วนที่เป็นงานที่มีความจำเป็นหรือเป็นงานที่น่าเบื่อหน่ายสำหรับมนุษย์
    4. ระบบปัญญาประดิษฐ์ จะช่วยเพิ่มความสามารถในฐานความรู้ขององค์กร ด้วยการเสนอวิธีแก้ปัญหาสำหรับงานเฉพาะด้าน ซึ่งมีปริมาณมากหรือมีความซับซ้อนมากเกินไปสำหรับมนุษย์ โดยเฉพาะเมื่อต้องการทำงานนั้นให้สำเร็จภายในระยะเวลาอันสั้น

สามารถศึกษาเพิ่มเติมจากบทความออนไลน์ที่เกี่ยวข้องกับ Artificial Intelligence ดังนี้

 

  1. Application Research of Computer Artificial Intelligence in College Student Sports Autonomous Learning.

Xiaolan Ge, Yiwei Yin, & Suqiong Feng. (2018). Application Research of Computer Artificial
          Intelligence in College Student Sports Autonomous Learning. Educational Sciences: Theory &
          Practice, 18(5), 2143–2154. https://doi.org/10.12738/estp.2018.5.114

https://portal.lib.ku.ac.th/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=edselc&AN=edselc.2-52.0-85061912962&site=eds-live

 

  1. Artificial intelligence and robots in healthcare: What are the success factors for technology-based service encounters?

Yoon, S. N., & Lee, D. (2019). Artificial intelligence and robots in healthcare: What are the success
          factors for technology-based service encounters? International Journal of Healthcare
          Management, 12(3), 218–225. https://doi.org/10.1080/20479700.2018.1498220

https://portal.lib.ku.ac.th/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=edselc&AN=edselc.2-52.0-85057591811&site=eds-live

 

  1. Can artificial intelligence transform higher education?

Bates, T., Cobo, C., Mariño, O., & Wheeler, S. (2020). Can artificial intelligence transform higher
          education? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(1), 1–12.
          https://doi.org/10.1186/s41239-020-00218-x

https://portal.lib.ku.ac.th/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=edselc&AN=edselc.2-52.0-85086510167&site=eds-live

 

  1. Deep Learning: The Impact on Future eLearning.

Muniasamy, A., & Alasiry, A. (2020). Deep Learning: The Impact on Future eLearning. International
          Journal of Emerging Technologies in Learning, 15(1), 188–199.
          https://doi.org/10.3991/ijet.v15i01.11435

https://portal.lib.ku.ac.th/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=edselc&AN=edselc.2-52.0-85084036378&site=eds-live

 

  1. Is Artificial Intelligence (AI) a Contributor or Competitor for Library Professionals? - A Study.

Bagavathi, A. (2019). Is Artificial Intelligence (AI) a Contributor or Competitor for Library Professionals?
          - A Study. Library of Progress-Library Science, Information Technology & Computer, 39(2),
          322–337. https://doi.org/10.5958/2320-317X.2019.00035.7

https://portal.lib.ku.ac.th/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=eue&AN=140405727&site=eds-live

 

  1. Prerequisites for artificial intelligence in further education: identification of drivers, barriers, and business models of educational technology companies.

Renz, A., & Hilbig, R. (2020). Prerequisites for artificial intelligence in further education: identification
          of drivers, barriers, and business models of educational technology companies. International
          Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(1), 1–21.
          https://doi.org/10.1186/s41239-020-00193-3

https://portal.lib.ku.ac.th/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=edselc&AN=edselc.2-52.0-85083979918&site=eds-live

 

  1. The Democratization of Artificial Intelligence: One Library’s Approach.

Finley, T. (2019). The Democratization of Artificial Intelligence: One Library’s Approach. Information
          Technology & Libraries, 38(1), 8–13. https://doi.org/10.6017/ital.v38i1.10974

https://portal.lib.ku.ac.th/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=eue&AN=135498695&site=eds-live

 

  1. The Teleological Nature of Digital Aesthetics -- the New Aesthetic in Advance of Artificial Intelligence.

Contreras-Koterbay, S. koterbay@etsu. ed. (2019). The Teleological Nature of Digital Aesthetics -- the  
          New Aesthetic in Advance of Artificial Intelligence. Art + Media Journal of Art & Media
          Studies, 20, 105–112. https://doi.org/10.25038/am.v0i20.326

https://portal.lib.ku.ac.th/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=edb&AN=139418395&site=eds-live

 

  1. Using Artificial Intelligence in Augmented Environments for Complex Training Scenarios in the Defense Industry.

NICA, C., & TANASE, T. (2018). Using Artificial Intelligence in Augmented Environments for Complex
          Training Scenarios in the Defense Industry. ELearning & Software for Education, 2, 62–69.
          https://doi.org/10.12753/2066-026X-18-079

https://portal.lib.ku.ac.th/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=eue&AN=129458642&site=eds-live

 

  1. Usage of Artificial Intelligence in Today's Graphic Design.

Karaata, E. (2018). Usage of Artificial Intelligence in Today’s Graphic Design. Online Journal of Art &
          Design, 6(4), 183–198.

https://portal.lib.ku.ac.th/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=edb&AN=132931349&site=eds-live

 

บรรณานุกรม

ณัฏฐ์ อรุณ. (2553). บทความ : ปัญญาประดิษฐ์กับการประยุกต์ใช้งาน.วารสารนักบริหาร 30, 4 (ต.ค.-ธ.ค.53) 167-17

ประกาศ กุรุง. (2561). ประสิทธิภาพในการใช้ปัญญาประดิษฐ์กับระบบบริหารการเงินของคนในกรุงเทพมหานคร. 
          Retrieved from http://www.ba-abstract.ru.ac.th/AbstractPdf/2561-1-1_1564738984.pdf

สมาคมโปรแกรมเมอร์ไทย. (2561). ปัญญาประดิษฐ์ (AI : Artificial Intelligence) คืออะไร ???. Retrieved from

          https://www.thaiprogrammer.org/2018/12/whatisai/

SAS Institute. (2020). เหตุใดปัญญาประดิษฐ์จึงมีความสำคัญยิ่งนัก. Retrieved from                                                                 
          https://www.sas.com/th_th/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html

 

 

 

 

 

 

1xbet casino siteleri bedava bahis kaçak bahis superbetin yeni giriş casino siteleri

KULC : 2019