ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) หรือ เอไอ (AI) หมายถึงความฉลาดเทียมที่สร้างขึ้นให้กับสิ่งที่ไม่มีชีวิต ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ และวิศวกรรมเป็นหลัก แต่ยังรวมถึงศาตร์ในด้านอื่นๆอย่างจิตวิทยา ปรัชญา หรือชีววิทยา ซึ่งสาขาปัญญาประดิษฐ์เป็นการเรียนรู้เกี่ยวกับกระบวนการการคิด การกระทำ การให้เหตุผล การปรับตัว หรือการอนุมาน และการทำงานของสมอง แม้ว่าดังเดิมนั้นเป็นสาขาหลักในวิทยาการคอมพิวเตอร์ แต่แนวคิดหลายๆ อย่างในศาสตร์นี้ได้มาจากการปรับปรุงเพิ่มเติมจากศาสตร์อื่นๆ เช่น
การเรียนรู้ของเครื่อง นั้นมีเทคนิคการเรียนรู้ที่เรียกว่า การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ ซึ่งประยุกต์เอาเทคนิคการอุปนัยของ จอห์น สจวร์ต มิลล์ นักปรัชญาชื่อดังของอังกฤษ มาใช้ เครือข่ายประสาทเทียมก็นำเอาแนวคิดของการทำงานของสมองของมนุษย์ มาใช้ในการแก้ปัญหาการแบ่งประเภทของข้อมูล และแก้ปัญหาอื่นๆ ทางสถิติ เช่น การวิเคราะห์ความถดถอยหรือ การปรับเส้นโค้ง อย่างไรก็ตาม เนื่องจากปัจจุบันวงการปัญญาประดิษฐ์ มีการพัฒนาส่วนใหญ่โดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ อีกทั้งวิชาปัญญาประดิษฐ์ ก็ต้องเรียนที่ภาควิชาคอมพิวเตอร์ของคณะวิทยาศาสตร์หรือคณะวิศวกรรมศาสตร์ เราจึงถือเอาง่าย ๆ ว่า ศาสตร์นี้เป็นสาขาของวิทยาการคอมพิวเตอร์นั่นเอง
นิยามของปัญญาประดิษฐ์
มีคำนิยามของปัญญาประดิษฐ์มากมาย ซึ่งสามารถจัดแบ่งออกเป็น 4 ประเภทโดยมองใน 2 มิติ ได้แก่ ระหว่าง นิยามที่เน้นระบบที่เลียนแบบมนุษย์ กับ นิยามที่เน้นระบบที่ระบบที่มีเหตุผล (แต่ไม่จำเป็นต้องเหมือนมนุษย์) ระหว่าง นิยามที่เน้นความคิดเป็นหลัก กับ นิยามที่เน้นการกระทำเป็นหลัก
ปัจจุบันงานวิจัยหลักๆ ของ AI จะมีแนวคิดในรูปที่เน้นเหตุผลเป็นหลัก เนื่องจากการนำ AI ไปประยุกต์ใช้แก้ปัญหา ไม่จำเป็นต้องอาศัยอารมณ์หรือความรู้สึกของมนุษย์ อย่างไรก็ตามนิยามทั้ง 4 ไม่ได้ต่างกันโดยสมบูรณ์ นิยามทั้ง 4 ต่างก็มีส่วนร่วมที่คาบเกี่ยวกันอยู่ นิยามดังกล่าวคือ
- ระบบที่คิดเหมือนมนุษย์ (Systems that think like humans)
- ระบบที่กระทำเหมือนมนุษย์ (Systems that act like humans)
- ระบบที่คิดอย่างมีเหตุผล (Systems that think rationally)
- ระบบที่กระทำอย่างมีเหตุผล (Systems that act rationally)
หัวใจของปัญญาประดิษฐ์
หัวใจของปัญญาประดิษฐ์
- คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer vision)
เป็นการศึกษาเรื่องการมองเห็น การรู้จำภาพ มีสาขาย่อยเช่น การประมวลผลภาพ (image processing) - การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural language processing)
เป็นการศึกษาการแปลความหมายจากภาษามนุษย์ มาเป็นความรู้ที่เครื่องจักรเข้าใจได้ สาขานี้เกี่ยวข้องใกล้ชิดกับ ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ (computational linguistics) - การแทนความรู้ (Knowledge representation)
เป็นการศึกษาด้านเก็บความรู้ (knowledge) ไว้ในเครื่องจักร โดยมีประเด็นสำคัญคือ
- ทำอย่างไรจะแสดงความรู้ได้อย่างกระทัดรัด ประหยัดหน่วยความจำ
- จะนำความรู้ที่เก็บไว้นี้ไปใช้ในการให้เหตุผลอย่างไร ; และ
- จะมีการเรียนรู้ความรู้ใหม่ ๆ ด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ให้ความรู้ที่ได้อยู่ในรูปแบบความรู้ที่เราออกแบบไว้ได้อย่างไร
การแทนความรู้สามารถแบ่งออกได้เป็นสองประเภทหลัก คือ
- ความรู้ที่แน่นอน (certain knowledge) เช่น การแทนความรู้ด้วยตรรกศาสตร์ ไม่ว่าจะเป็น first-order logic หรือ propositional logic
- ความรู้ที่มีความไม่แน่นอนมาเกี่ยวข้อง (uncertain knowledge) เช่น ฟัซซี่ลอจิก (fuzzy logic) และเครือข่ายแบบเบย์ ( bayesian networks) - การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning)
เป็นการศึกษากระบวนการเรียนรู้ เพื่อให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ ได้คล้ายมนุษย์ มีสาขาย่อยมากมาย เช่น
- การสังเคราะห์โปรแกรม(program synthesis)
- การคิดให้เหตุผล (Inference หรือ automated reasoning)
เป็นการคิดให้เหตุผลเพื่อแก้ปัญหาต่าง ๆ อย่างอัตโนมัติจากความรู้ที่มีอยู่ในเครื่อง การให้เหตุผลด้วยวิธีใดนั้นขึ้นอยู่กับการแทนความรู้ของเครื่อง (knowledge representation)โดยตรง เทคนิคที่นิยมใช้กันมากก็คือ การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ (Logic programming) เมื่อเราแทนความรู้ของเครื่องด้วย first-order logic และ bayesian inference เมื่อเราแทนความรู้ของเครื่องด้วย bayesian networks
- การวางแผนของเครื่อง (Automated Planning)
- การค้นหาเชิงการจัด (Combinatorial search)
เนื่องจากเวลาเราพยายามแก้ปัญหาในงานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ วิธีมาตรฐานอย่างหนึ่งคือ พยายามมองปัญหาให้อยู่ในรูปปัญหาของการค้นหา การค้นหาจึงเป็นพื้นฐานของการโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์แทบทุกประเภท - ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert system)
เป็นการศึกษาเรื่องสร้างระบบความรู้ของปัญหาเฉพาะอย่าง เช่น การแพทย์หรือวิทยาศาสตร์ จุดประสงค์ของระบบนี้คือ ทำให้เสมือนมีมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญคอยให้คำปรึกษา และคำตอบเกี่ยวกับปัญหาต่าง ๆ
งานวิจัยด้านนี้มีจุดประสงค์หลักว่า เราไม่ต้องพึ่งมนุษย์ในการแก้ปัญหา แต่อย่างไรก็ตามในทางปฏิบัติแล้ว ระบบผู้เชี่ยวชาญยังต้องพึ่งมนุษย์เพื่อให้ความรู้พื้นฐานในช่วงแรก การจะทำงานวิจัยเรื่องนี้ต้องอาศัยความรู้พื้นฐานหลายเรื่อง ไม่ว่าจะเป็น การแทนความรู้, การให้เหตุผล และ การเรียนรู้ของเครื่อง (กรอบสีเขียวในรูปข้างบน) สาขาอื่นที่สำคัญและมีบทบาทมากในปัจจุบัน
วิทยาการหุ่นยนต์ (Robotics)
การจะสร้างหุ่นยนต์ที่อาศัยอยู่กับมนุษย์ได้จริง ต้องใช้ความรู้ทางปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมด นอกจากนั้นยังต้องใช้ความรู้อื่น ๆ ทางเครื่องกล เพื่อสร้างสรีระให้หุ่นยนต์สามารถเคลื่อนไหวได้เช่นเดียวกับมนุษย์ ในวงการวิทยการหุ่นยนต์ เขาก็ถือว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาของเขาเช่นกัน
ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม (Genetic algorithm)
- เป็นการประยุกต์นำแนวความคิดทางด้านการวิวัฒนาการที่มีอยู่ในธรรมชาติ มาใช้ในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์
- เป็นอัลกอริทึมเชิงสุ่ม (stochastic) (ไม่ได้คำตอบเดิมทุกครั้งที่แก้ปัญหาเดิม)
มักประยุกต์ใช้ในปัญหาการหาค่าที่เหมาะสมที่สุด (optimization) ที่ไม่สามารถแก้ได้ด้วยวิธีมาตรฐานทางคณิตศาสตร์อย่างมีประสิทธิภาพ แนวคิดที่นำเอาหลักการวิวัฒนาการมาใช้นี้ มีรูปแบบอื่นอีกหลายรูปแบบ เช่น การโปรแกรมเชิงพันธุกรรม (genetic programming) และ evolution strategy อย่างไรก็ตามเทคนิคเหล่านี้มีแนวความคิดหลักเหมือนกัน ต่างกันในรายละเอียดปลีกย่อยเท่านั้น
ข่ายงานประสาทเทียม (Neural network)
- ชีวิตประดิษฐ์ (Artificial life)
เป็นการศึกษาพฤติกรรมของชีวิตเทียมที่เราออกแบบและสร้างขึ้น
- ปัญญาประดิษฐ์แบบกระจาย (Distributed Artificial Intelligence)
การจะสร้างหุ่นยนต์ที่อาศัยอยู่กับมนุษย์ได้จริง ต้องใช้ความรู้ทางปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมด นอกจากนั้นยังต้องใช้ความรู้อื่น ๆ ทางเครื่องกล เพื่อสร้างสรีระให้หุ่นยนต์สามารถเคลื่อนไหวได้เช่นเดียวกับมนุษย์ ในวงการวิทยการหุ่นยนต์ เขาก็ถือว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาของเขาเช่นกัน
ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม (Genetic algorithm)
- เป็นการประยุกต์นำแนวความคิดทางด้านการวิวัฒนาการที่มีอยู่ในธรรมชาติ มาใช้ในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์
- เป็นอัลกอริทึมเชิงสุ่ม (stochastic) (ไม่ได้คำตอบเดิมทุกครั้งที่แก้ปัญหาเดิม)
มักประยุกต์ใช้ในปัญหาการหาค่าที่เหมาะสมที่สุด (optimization) ที่ไม่สามารถแก้ได้ด้วยวิธีมาตรฐานทางคณิตศาสตร์อย่างมีประสิทธิภาพ แนวคิดที่นำเอาหลักการวิวัฒนาการมาใช้นี้ มีรูปแบบอื่นอีกหลายรูปแบบ เช่น การโปรแกรมเชิงพันธุกรรม (genetic programming) และ evolution strategy อย่างไรก็ตามเทคนิคเหล่านี้มีแนวความคิดหลักเหมือนกัน ต่างกันในรายละเอียดปลีกย่อยเท่านั้น
ข่ายงานประสาทเทียม (Neural network)
- ชีวิตประดิษฐ์ (Artificial life)
เป็นการศึกษาพฤติกรรมของชีวิตเทียมที่เราออกแบบและสร้างขึ้น
- ปัญญาประดิษฐ์แบบกระจาย (Distributed Artificial Intelligence)
อ้างอิง http://th.wikipedia.org/wiki/
http://www.kitty.in.th/index.php?room=article&id=61
http://www.kitty.in.th/index.php?room=article&id=61
http://www.baanjomyut.com/library/artificial_intelligence/index.html
