งานสรุปที่ 1 Artificial Intelligence

ปัญญาประดิษฐ์  (AI : Artificial Intelligence)  คือ

เครื่องจักร(machine) ที่มีฟังก์ชันทีมีความสามารถในการทำความเข้าใจ เรียนรู้องค์ความรู้ต่างๆ อาทิเช่น การรับรู้  การเรียนรู้ การให้เหตุผล และการแก้ปัญหาต่างๆ  เครื่องจักรที่มีความสามารถเหล่านี้ก็ถือว่าเป็น ปัญญาประดิษฐ์  (AI : Artificial Intelligence) นั่นเอง

เพราะฉะนั้นจึงสามารถกล่าวได้ว่า AI ถือกำเนิดขึ้นเมื่อเครื่องจักรมีความสามารถที่จะเรียนรู้นั่นเอง  ซึ่ง AI ก็ถูกแบ่งออกเป็นหลายระดับตามความสามารถหรือความฉลาด  โดยจะวัดจากความสามารถในการ ให้เหตุผล การพูด และทัศนคติของ AI ตัวนั้นๆ เมื่อเปรียบเทียบกับมนุษย์อย่างเราๆ

AI ถูกจำแนกเป็น 3 ระดับตามความสามารถหรือความฉลาดดังนี้

1 ) ปัญญาประดิษฐ์เชิงแคบ (Narrow AI ) หรือ ปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อน (Weak AI) : คือ  AI ที่มีความสามารถเฉพาะทางได้ดีกว่ามนุษย์(เป็นที่มาของคำว่า Narrow(แคบ) ก็คือ AI ที่เก่งในเรื่องเเคบๆหรือเรื่องเฉพาะทางนั่นเอง)  อาทิ เช่น AI ที่ช่วยในการผ่าตัด(AI-assisted robotic surgery)  ที่อาจจะเชี่ยวชาญเรื่องการผ่าตัดกว่าคุณหมอยุคปัจจุบัน  แต่แน่นอนว่า AIตัวนี้ไม่สามารถที่จะทำอาหาร ร้องเพลง หรือทำสิ่งอื่นที่นอกเหนือจากการผ่าตัดได้นั่นเอง  ซึ่งผลงานวิจัยด้าน AI ณ ปัจจุบัน ยังอยู่ที่ระดับนี้

2 ) ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (General AI )  : คือ AI ที่มีความสามารถระดับเดียวกับมนุษย์ สามารถทำทุกๆอย่างที่มนุษย์ทำได้และได้ประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกับมนุษย์

3) ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม (Strong AI ) : คือ AI ที่มีความสามารถเหนือมนุษย์ในหลายๆด้าน

จะเห็นได้ว่าวิทยาการของมนุษย์ปัจจุบันอยู่ที่จุดเริ่มต้นของ AI เพียงเท่านั้น

ปัจจุบัน ได้มีการนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมจำนวนมาก  โดย "แมคคินซีย์แอนด์คอมปะนี (McKinsey & Company) "  (บริษัทที่ปรึกษาด้านการบริหารชั้นนำของโลก  )  ได้กล่าวไว้ว่า " AI มีศักยภาพในการทำเงินได้ถึง 600 ล้านดอลล่าร์สหรัฐในการขายปลีก  สร้างรายได้มากขึ้น 50 เปอร์เซนต์ในการธนาคารเมื่อเทียบกับการใช้เทคนิควิเคราะห์เเบบอื่นๆ  และสร้างรายได้มากกว่า 89 เปอร์เซนต์ ในการขนส่งและคมนาคม "

ยิ่งไปกว่านั้น หากฝ่ายการตลาดขององค์กรต่างๆ หันมาใช่ AI จะเป็นการเพิ่มศักยภาพให้กับการทำงานด้านการตลาดอย่างมาก เพราะว่า AI สามารถที่จะทำงานที่ซ้ำซากได้อย่างอัตโนมัติ ส่งผลให้ตัวแทนจำหน่าย สามารถที่จะโฟกัสไปที่การสนทนากับลูกค้า อาทิเช่น บริษัทนามว่า " Gong " มีบริการที่เรียกว่า "conversation intelligence"  , โดยทุกๆครั้งที่ตัวแทนจำหน่ายต่อสายคุยโทรศัพท์กับลูกค้า AIจะทำหน้าที่ในการบันทึกเสียงเเละวิเคราะห์ลูกค้าในขณะเดียวกัน มันสามารถแนะนำได้ว่าลูกค้าต้องการอะไร ควรจะคุยเเบบไหน ถือเป็นการซื้อใจลูกค้าอย่างหนึ่ง

     โดยสรุป , ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เป็นเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยที่สามารถรับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะสามารถรับมือได้  เเละ AI ยังเป็นเครื่องมือที่สามารถทำงานที่ซ้ำซากน่าเบื่อแทนมนุษย์ได้อย่างดีเยี่ยม ช่วยให้เราสามารถมีเวลาไปโฟกัสงานที่สำคัญและสามารถสร้างมูลค่าได้มากกว่า นอกจากนี้การประยุกต์ใช้ AI ในระดับอุตสาหกรรม ยังช่วยลดต้นทุนเเละเพิ่มรายได้มหาศาล

ประวัติย่อของ AI

AI เป็นคำยอดฮิตที่ปัจจุบัน แม้ว่ามันไม่มันจะไม่ใช่คำที่เพิ่งถูกบัญญัติขึ้นมาใหม่แต่อย่างใด ในปี 1956 , กลุ่มของผู้เชี่ยวชาญแนวหน้าจากหลายๆวงการได้ร่วมกันทำงานวิจัยเกี่ยวกับ AI มีผู้นำทีมได้แก่ John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM) และ Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories) โดยมีจุดประสงค์หลักของงานวิจัย คือ  การค้นหามุมมองและหลักการต่างๆที่ใช้การเรียนรู้อย่างครอบคลุมเพื่อที่จะนำมาประยุกต์ใช้ให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ได้เช่นกัน

โดยมีเนื้อหาของโครงการมีดังนี้

1.) คอมพิวเตอร์อัตโนมัติ (Automatic Computers)

2.) จะสามารถเขียนโปรเเกรมคอมพิวเตอร์โดยใช้ภาษาคอมพิวเตอร์ได้อย่างไร ( How Can a Computer Be Programmed to Use a Language?)

3.) โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Nets )

4.) การพัฒนาด้วยตนเอง (Self-improvement )

องค์ความรู้เหล่านี้เป็นองค์ความรู้พื้นฐานที่ทำให้คอมพิวเตอร์มีความฉลาดมากขึ้น และยังทำให้ความคิดที่จะการสร้าง AI มีความเป็นไปได้มากยิ่งขึ้น

ชนิดของ AI (Type of Artificial Intelligence)                                                                                 AI ถูกแบ่งออกเป็น 3 sub field  ได้แก่

1) ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)

2) การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning)

3) การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)

        Machine Learning                                                               คือ ศาสตร์ของการศึกษา วิธีการคิด ( algorithm ) ที่ใช้ในการเรียนรู้ (learn) จากตัวอย่าง (example) และ ประสบการณ์ (experience)  โดยมีพื้นฐานมาจากหลักการที่เชื่อว่า ทุกสิ่งอย่างมีรูปแบบหรือแบบแผน ( pattern ) ที่สามารถบ่งบอกความเป็นไปของสิ่งนั้นๆ ซึ่งเราสามารถที่จะนำแบบแผนนี้ มาประยุกต์ใช้เพื่อทำการทำนายถึงความเป็นไปในอนาคตได้ ( prediction ) อาทิเช่น การใช้ machine learning ในการทำนายราคาหุ้นในอนาคต จากข้อมูลกราฟในอดีตและปัจจุบัน

Deep Learning

เป็นซับเซตของ Machine Learning  โดย Deep Learning นั้นไม่ได้หมายความว่า มันคือการทำความเข้าใจองค์ความรู้( knowledge)ในเชิงลึก แต่หมายถึงการที่เครื่องจักร(machine)ใช้หลายๆเลเยอร์(layer)ที่แตกต่างกัน ในการทำความเข้าใจหรือเรียนรู้ข้อมูล โดยความซับซ้อนของโมเดล(model) ก็แปรผันตามจำนวนของเลเยอร์(layer)   ยกตัวอย่างเช่น  บริษัทกูเกิล ใช้ LeNet model ในการวิเคราะห์และทำความเข้าใจภาพ (Image recognition)  โดยมีการใช้เลเยอร์ทั้งหมด 22 เลเยอร์  โดยใน Deep learning , จะมีเฟสของการเรียนรู้ ( learning phase )ที่ถูกสร้างขึ้นโดย Neural Network ซึ่งอาจเรียกได้ว่าเป็นสถาปัตยกรรมของ layer ที่แต่ละ layer ซ้อนทับกันอยู่ ( stack )

AI vs. Machine Learning

ในปัจจุบัน อุปกรณ์(device)ที่เราใช้ในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นสมาร์ทโฟน หรือ เเม้กระทั้งอินเทอร์เน็ตก็มีการประยุกต์ใช้ AI  ในหลายครั้งๆ เวลาที่บริษัทใหญ่ๆจะประกาศให้โลกรับรู้ถึงนวัตกรรมใหม่สุดของพวกเขา พวกเขามักจะใช้คำว่า AI หรือ machine learning เสมือนว่ามันเป็นคำที่ใช้เเทนกันได้ แต่อันที่จริงเเล้ว AI กับ machine learning นั้นมีข้อแตกต่างกันบางประการ

" AI- artificial intelligence คือ วิทยาศาสตร์ของการฝึกฝน (train) เครื่องจักร (machine ) โดยมีจุดประสงค์เพื่อแก้ไขปัญหาของมนุษย์  "  ถูกนิยามเมื่อ 1950s  เมื่อเหล่านักวิทยาศาสตร์เริ่มให้ความสนใจกับปัญหาที่ว่า "คอมพิวเตอร์สามารถแก้ไขปัญหาด้วยตัวเองได้อย่างไร" (how computers could solve problems on their own.)