ขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ (The Domains of Artificial Intelligence) รูปที่ 11.17 แสดงให้เห็นถึงขอบเขตหลักของการวิจัยและการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ หมายเหตุ เป็นการปฏิบัติการของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถจับกลุ่มภายใน 3 ส่วนหลักของศาสตร์เกี่ยวกับกระบวนการรับรู้ การออกแบบหุ่นยนต์และลักษณะการทำงานที่เป็นธรรมชาติ การจัดแบ่งประเภททั้งหมดนี้จะเกี่ยวข้องกันและกัน นอกจากนี้ระบบที่มีความชำนาญจะมีเพียงหนึ่งในการปฏิบัติการที่สำคัญของปัญญาประดิษฐ์ รูปที่ 11.18 เป็นภาพบางส่วนของการพัฒนาล่าสุดในการปฏิบัติการทางการค้าของปัญญาประดิษฐ์ 1. ศาสตร์แห่งการรับรู้ (Cognitive Science) ในส่วนของปัญญาประดิษฐ์นี้จะตั้งอยู่ในการวิจัยทางด้านชีววิทยา ประสาทวิทยา จิตวิทยา คณิตศาสตร์และการฝึกฝนในหลายๆอย่างที่เกี่ยวข้องกัน มุ่งเน้นการวิจัยว่าสมองมนุษย์นั้นมีการทำงานอย่างไรและมนุษย์นั้นมีการคิดและเรียนรู้อย่างไร ผลลัพธ์ที่ได้ของการวิจัยในกระบวนการสร้างสารสนเทศของมนุษย์ (Human Information Processing) เป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนาในหลายๆ ด้านของการปฏิบัติงานบนคอมพิวเตอร์ในปัญญาประดิษฐ์การปฏิบัติการในส่วนของศาสตร์เกี่ยวกับการรับรู้ของปัญญาประดิษฐ์ ประกอบไปด้วยการพัฒนาของระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert Systems) และระบบพื้นฐานองค์ความรู้ (Knowledge-base Systems) ที่เพิ่มการรับรู้ และความสามารถในการให้เหตุผลบางอย่างในระบบสารสนเทศ รวมถึงระบบการเรียนรู้เพื่อปรับใช้ (Adaptive Learning Systems) ที่สามารถปรับปรุงพฤติกรรมที่อยู่ในข้อมูลที่ต้องการ ระบบการเล่นเกมหมากรุกเป็นแบบทดสอบดั้งเดิมของการปฏิบัติการทั้งหมดนี้ ระบบตรรกะที่ไม่ชัดเจนหรือฟัสซี่ลอจิก (Fuzzy Logic) สามารถจะประมวลผลข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ชัดเจน ดังนั้น จึงสามารถแก้ปัญหาโครงสร้างของปัญหากับการรับรู้ที่ไม่สมบูรณ์ชัดเจน โดยการพัฒนาจากข้อวินิจฉัยและคำตอบตามที่มนุษย์กระทำ และด้วยซอฟต์แวร์เครือข่ายเส้นประสาท (Neural Network Software) สามารถศึกษาขั้นตอนการทำงานที่เป็นแบบทดสอบของปัญหาและการแก้ปัญหาตามที่ระบบประสาทได้จัดเรียงรูปแบบสิ่งที่มีความเหมาะสมมากที่สุด การสุ่ม และการทำงานอื่นๆทางคณิตศาสตร์ที่มีการเรียนแบบขั้นตอนการประเมินค่าในการแก้ไขปัญหาให้ดีขึ้น โดยตัวแทนชาญฉลาด (Intelligent Agent) จะใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ เป็นตัวแทนของซอฟต์แวร์สำหรับการปฏิบัติการของผู้ใช้
 
รูปที่ 11.17 ส่วนของการปฏิบัติการหลักของปัญญาประดิษฐ์ ในการปฏิบัติการหลายอย่างของปัญญาประดิษฐ์ที่จัดกลุ่ม 3 ส่วนหลักของศาสตร์เกี่ยวกับการรับรู้ หุ่นยนต์ และลักษณะการทำงานที่เป็นธรรมชาติ
 
การสนับสนุนการตัดสินใจ
  • สิ่งแวดล้อมที่มีการทำงานอย่างชาญฉลาดที่จะช่วยให้คำนวณสาเหตุได้ดีเท่ากับการออกแบบทางวิศวกรรมและตัดสินใจ
  • ลักษณะการทำงานของคอมพิวเตอร์ที่มีความฉลาดเหมือนมนุษย์ ( Iintelligence Human – Computer interface : HCI) ที่สามารถเข้าใจภาษาพูด การแสดงท่าทาง และการแก้ไขปัญหาที่สำคัญโดยการสนับสนุนจากองค์กรทั่วโลกที่ร่วมกันแก้ไขปัญหาเฉพาะนี้
  • ซอฟต์แวร์การประเมินเหตุการณ์ และการจัดสรรแหล่งข้อมูล
การนำข้อมูลกลับคืนมา (Information Retrieval)
  • ปัญญาประดิษฐ์ที่ตั้งอยู่ในระบบอินทราเน็ตและอินเทอร์เน็ตที่ได้มีการกลั่นกรองความขึ้นลงของข้อมูล เทคโนโลยีภาษาที่เป็นธรรมชาติในการกู้คืนมาของบางประเภทเกี่ยวกับข้อมูลออนไลน์ จากข้อความไปยังรูปภาพ วีดีโอ แผนที่ และเสียง ในการตอบสนองของคำถามภาษาอังกฤษ
  • แหล่งฐานข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มทางการตลาด การคาดการณ์ทางการเงิน การรักษาต้นทุนให้ลดลง และอื่น ๆ
ความจริงเสมือน (Virtual Reality)
  • การเอกซ์เรย์ ( X-ray) เหมือนกับการมองเห็นที่มีความเหมือนจริงมากขึ้น ซึ่งสมองจะสามารถกลั่นกรอง การมองเห็นทั้งหมด” (See Through) ในสิ่งที่เกิดขึ้น ซึ่งมีความสลับซับซ้อนในการปฏิบัติการ การตรวจดูและการประเมินค่าถึงปัญหาที่เกิดขึ้นต่อไปข้างหน้า
  • การเคลื่อนไหวโดยอัตโนมัติและลักษณะการทำงานที่ยอมให้ผู้ใช้โต้ตอบกับสิ่งที่พบโดยการสัมผัส เช่น การศึกษาทางร่างกายเกี่ยวกับ ความรู้สึก” (Feel)
หุ่นยนต์
  • ระบบการตรวจจับของเครื่องจักรสำหรับมาตรวัด การชี้นำ การระบุและการตรวจสอบสินค้าและเตรียมเป็นผู้นำทางด้านการแข่งขันในการผลิต
  • ระบบการออกแบบหุ่นยนต์ มือและขาที่มีการออกแบบเกี่ยวกับการรับรู้
รูปที่ 11.18 ตัวอย่างบางส่วนของการปฏิบัติการทางการค้าล่าสุดของปัญญาประดิษฐ์
 
2. หุ่นยนต์ (Robotics) ปัญญาประดิษฐ์ วิศวกรรม และชีววิทยา เป็นพื้นฐานการทดสอบสำหรับการออกแบบหุ่นยนต์ เทคโนโลยีได้มีการผลิตเครื่องจักรหุ่นยนต์ร่วมกับคอมพิวเตอร์ที่ชาญฉลาดให้มีความสามารถทางร่างกายที่เหมือนกับมนุษย์ ประกอบไปด้วยการออกแบบปฏิบัติการที่ให้หุ่นยนต์มีความสามารถในการมองหรือแยกแยะสิ่งที่มองเห็น (Visual Perception) การสัมผัสหรือความสามารถที่รับรู้ด้วยการสัมผัส (Tactile Capabilities) ความคล่องแคล่ว (Dexterity) หรือทักษะความชำนาญในการผลิต การเคลื่อนไหว (Locomotion) หรือความสามารถทางร่างกายในการเคลื่อนที่ไปบนบางส่วนของภูมิประเทศ การนำทาง (Navigation) หรือความชาญฉลาดในการค้นหาวิธีการเดียวที่เหมาะสมในการไปถึงจุดหมายปลายทาง 3. ลักษณะการทำงานที่เป็นธรรมชาติ (Natural Interface) การพัฒนาลักษณะการทำงานที่เป็นธรรมชาติ เป็นการพิจารณาจากหลักของการปฏิบัติการทางปัญญาประดิษฐ์และเป็นส่วนที่สำคัญในการใช้ธรรมชาติของมนุษย์ เช่น การพัฒนาภาษาธรรมชาติ (Natural Languages) และการจดจำการสนทนา (Speech Recognition) ที่เป็นส่วนหลักของปัญญาประดิษฐ์นี้ เพื่อสามารถที่จะพูดกับคอมพิวเตอร์และหุ่นยนต์ในการสนทนาในภาษามนุษย์และทำให้เครื่องจักรมีความเข้าใจ” (Understand) การพัฒนาอุปกรณ์ที่มีความรู้สึกที่ใช้การเคลื่อนไหวในหลายส่วนของร่างกาย ที่สัมพันธ์กับการมองเห็นตามความเป็นจริง เครือข่ายเส้นประสาท ( Neural Networks) เครือข่ายเส้นประสาท เป็นแบบจำลองระบบการประมวลผลที่เหมือนเครือข่ายเส้นใยประสาทของสมองมนุษย์ที่เชื่อมโยงกัน ที่เรียกว่า เส้นประสาท (Neural) ที่ประกอบด้วยสถาปัตยกรรมพื้นฐานจำนวนมาก (สมองของมนุษย์มีเซลล์เส้นประสาทโดยประมาณกว่า 100 พันล้านเซลล์) ด้วยลักษณะที่คล้ายคลึงกับสมอง ที่มีกระบวนการเชื่อมต่อในลักษณะคู่ขนาน (Parallel) และการเคลื่อนที่สื่อสารระหว่างกัน ทำให้เกิดเครือข่ายความสามารถ เรียนรู้” (Learn) จากข้อมูลที่ได้มีการประมวลผล ศึกษาถึงการรับรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลที่มีการประมวลผล ดังนั้น เครือข่ายเส้นประสาทจะมีการเปลี่ยนแปลงโดยตรงในการเชื่อมต่อภายในระหว่างปัจจัยการประมวลผลในการตอบสนองเพื่อเปลี่ยนแปลงรูปแบบ (Pattern) ในข้อมูลที่ได้รับและผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น เครือข่ายเส้นประสาทนำไปใช้กับเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์และระบบคอมพิวเตอร์ที่ใช้ชุดซอฟต์แวร์ที่เลียนแบบในการทำงานของเครือข่ายเส้นประสาท การประมวลผลร่วมกันของเครือข่ายเส้นประสาทเฉพาะที่อยู่ในแผงวงจร (Circuit Boards) ของเครื่องคอมพิวเตอร์ยังสามารถใช้งานที่ได้มีการเตรียมการประมวลผลที่ดีที่สุด นอกจากนี้ ชิปไมโครโพรเซสเซอร์ (Microprocessor Chip) ในเครือข่ายเส้นประสาทเฉพาะจะมีการเริ่มต้นใช้งานในส่วนของการปฏิบัติการเฉพาะ เช่น การประมวลผลรูปภาพ และการรับรู้ด้วยเสียง (Voice Recognition) ตัวอย่าง : การทำเหมืองข้อมูลของธนาคารแห่งอเมริกา (Data Mining at Bank of America) ธนาคารแห่งอเมริกา (Bank of America : BofA) ได้มีการใช้เทคโนโลยีเครือข่ายเส้นประสาทในซอฟต์แวร์เหมืองข้อมูล (Data Mining Software) ที่พัฒนาให้มีความมั่นคงในตลาดและการตั้งราคาสินค้าทางการเงิน เช่น การกู้เงินเพื่อที่อยู่อาศัย จากแหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่สามารถเสนอชุดสินค้า (Product Packages) ได้มากมาย โดยการปรับค่าธรรมเนียม อัตราดอกเบี้ย และลักษณะการทำงาน ผลที่ได้คือจำนวนที่ทำให้เกิดกลยุทธ์ที่สำคัญสำหรับการเข้าถึงผลประโยชน์ของลูกค้า ระบบตรรกะที่ไม่ชัดเจน (Fuzzy Logic Systems) ทั้ง ๆ ที่เป็นชื่อที่ตลก แต่ระบบ Fuzzy Logic นั้นเป็นการแทนสิ่งที่เล็ก แต่มีประสิทธิภาพและมีการเติบโตในระบบงานของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในหน่วยงานทางธุรกิจ Fuzzy Logic เป็นวิธีการของการให้เหตุผลที่คล้ายๆกับมนุษย์ โดยพิจารณาสิ่งที่ไม่สมบูรณ์หรือข้อมูลที่ไม่ชัดเจน (Fuzzy Data) เช่น ไบนารี่ (yes/no) และ Fuzzy SQL Query เช่น การวิเคราะห์และถอนเครดิตที่มีข้อมูลความเสี่ยงในการดำเนินงานทางธุรกิจ ตัวอย่าง: ตรรกะไม่ชัดเจนในธุรกิจ (Fuzzy Logic in Business ) ระบบงานที่ใช้ Fuzzy Logic พบได้มากในประเทศญี่ปุ่น แต่ค่อนข้างน้อยในสหรัฐอเมริกา เนื่องจากสหรัฐอเมริกามีแนวโน้มในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการแก้ไขปัญหาเช่นเดียวกับระบบผู้เชี่ยวชาญหรือเครือข่ายเส้นประสาทมากกว่า ที่ประเทศญี่ปุ่นจะใช้ในชิปไมโครโพรเซสเซอร์ Fuzzy Logic สำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะ ที่เรียกว่า Fuzzy Process Controller โดยเริ่มจากงานเส้นทางเดินรถไฟ ลิฟท์ และการขับรถที่มีตัวนำซึ่งมีการสนับสนุนตัวควบคุมการประมวลผลของ Fuzzy โดยบริษัทฮิตาชิและโตชิบา ต่อมา สินค้าที่ผลิตโดยชาวญี่ปุ่นที่มีการทำงานของไมโครโพรเซสเซอร์ Fuzzy Logic ได้เพิ่มมากขึ้น ได้แก่ กล้องที่มีการโฟกัสโดยอัตโนมัติ การจับภาพคงที่ของกล้องวีดีโอ การใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพของเครื่องปรับอากาศ การปรับความเหมาะสมของเครื่องล้างจาน และการส่งถ่ายอัตโนมัติ  เจนนิทิคอัลกอลิธึม (Genetic Algorithm) Genetic Algorithm เป็นประโยชน์เฉพาะเพื่อใช้สำหรับการแก้ปัญหานับพันๆที่สามารถเกิดขึ้นได้และต้องมีการประเมินค่าในการจัดการในการแก้ปัญหาที่เหมาะสม ซอฟต์แวร์ Genetic Algorithm จะใช้บทบาทของชุดขั้นตอนการทำงานทางคณิตศาสตร์ (อัลกอลิธึม-Algorithm ) ซึ่งเป็นการกำหนดการรวมกันของส่วนประกอบในขั้นตอนการทำงานหรือขั้นตอนนั้นควรเป็นรูปแบบอย่างไร อาจจะมีการเกี่ยวข้องกับการรวบรวมขั้นตอนที่พยายามสุ่ม (สิ่งที่เปลี่ยนแปลง-Mutation ) การรวมกันของส่วนในขั้นตอนการทำงานที่ดี (จุดข้าม-Crossover ) และการเลือกชุดขั้นตอนการทำงานที่ดีและปฏิเสธสิ่งที่ไม่ดี (การเลือก-Selection ) ในการทำงานที่จะสร้างการแก้ไขปัญหาให้มีประสิทธิภาพและดียิ่งขึ้น ตัวอย่าง : GE’s Engeneous การออกแบบของบริษัท General Electric ของเครื่องจักรกลเจ็ทสำหรับเครื่องบินโบอิง 777 เป็นตัวอย่างดั้งเดิมของการใช้ Generic Algorithm การเปลี่ยนแปลงอย่างมากทางด้านวิศวกรรมที่ได้มีการพัฒนาใบพัดเครื่องจักรกลให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น วิศวกรของ GE ได้มีการประเมินค่าแล้วว่าสามารถทำเงินได้เป็นพันล้านบาทต่อปี แม้กระทั่งกับเครื่องซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ การประเมินค่าโดยใช้หลักทางคณิตศาสตร์เกี่ยวกับดาราศาสตร์ในจำนวนที่มีการอ้างอิงถึงและปัจจัยต้นทุนและรวมสิ่งที่เกี่ยวข้อง โดยใช้การผสมผสานของ Genetic Algorithm กับระบบผู้เชี่ยวชาญ ที่เรียกว่า Engeneous  ความจริงเสมือน (Virtual Reality : VR) ความจริงเสมือน เป็นการจำลองเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริงด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ ความจริงเสมือนเป็นส่วนหนึ่งของการเติบโตอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ที่พยายามที่จะสร้างให้เป็นธรรมชาติ ดูเสมือนจริง มีความรู้สึกเหมือนมนุษย์ ที่อาศัยอุปกรณ์ป้อนข้อมูลและส่งข้อมูลที่มีความหลากหลายทางความรู้สึก เช่น หูฟังกับเครื่องเล่นวีดีทัศน์ ถุงมือส่งข้อมูลและชุดเสื้อกางเกงกับตัวตรวจจับไฟเบอร์ออฟติคที่ติดไว้ตามร่างกายของคุณเวลาที่คุณเคลื่อนไหว และอุปกรณ์ช่วยเดินที่เป็นตัวตรวจดูการเคลื่อนไหวเท้าของคุณ ดังนั้นคุณสามารถจะได้รับประสบการณ์ในเหตุการณ์ของคอมพิวเตอร์ใน โลกเสมือน” (Virtual World) ที่เป็นสามมิติทั้งภาพ เสียง และการสัมผัส ดังนั้น ความจริงเสมือนยังเรียกอีกอย่างหนึ่งได้ว่า การปรากฏทางไกล (Telepresence) เช่น คุณสามารถเข้าสู่โลกแห่งความเป็นจริงที่สร้างจากคอมพิวเตอร์ มองไปรอบๆ ที่มีความชัดเจนในรายละเอียด เลือกและเคลื่อนย้ายวัตถุ ดังนั้น ความจริงเสมือนยอมให้คุณโต้ตอบกับสิ่งจำลองจากคอมพิวเตอร์ ทั้งวัตถุ สิ่งของ และสิ่งแวดล้อม การประยุกต์ใช้ความจริงเสมือน (VR Applications) ระบบงานที่ใช้ความจริงเสมือนในตอนนี้ มีขอบเขตที่กว้างขวางและอาศัยการช่วยเหลือเบื้องต้นในการออกแบบของคอมพิวเตอร์ (Computer-aided Design : CAD) การวินิจฉัยทางการแพทย์และการรักษา ประสบการณ์ทางวิทยาศาสตร์ในด้านชีวภาพและวิทยาศาสตร์ทางกายภาพ เหตุการณ์ในการบินสำหรับการฝึกฝนให้กับนักบินและนักดาราศาสตร์ การสาธิตสินค้า การอบรมพนักงาน และด้านความบันเทิง โดยเฉพาะเกมวีดีโอสามมิติ ความสามารถทางวิทยาศาสตร์ที่เหมือนจริงนี้ยังมีการใช้งานด้านเภสัชกรรมและเทคโนโลยีกายภาพในการพัฒนาและการทำให้เห็นพฤติกรรมของโมเดลคอมพิวเตอร์ในยาตัวใหม่หรือวัตถุทั่วไป ความเสมือนจริงจะกลายเป็นการปรากฏทางไกล เมื่อผู้ใช้ไปทุกแห่งทั่วโลกและยังสามารถใช้ระบบ VR ในการทำงานเดี่ยวหรือทำงานร่วมกันในการควบคุมระยะไกล เช่น การศัลยกรรมเสมือนจริง โดยสถานที่ของศัลยแพทย์และผู้ป่วยอาจจะอยู่คนละซีก

บันทึกนี้เขียนโดย  เมื่อ 

เข้าระบบ ให้ดาว ไม่ให้แล้ว   บันทึกนี้ยังไม่ได้ดาวได้ดาว {{ l3nr.actionable.vote_counter }}
Fri Feb 02 2007 09:35:20 GMT+0700 (ICT)

ได้ความรู้มากเลยค่ะขอบคุณค่ะ  blog สวยดี

Fri Feb 09 2007 09:49:18 GMT+0700 (ICT)
ขอบคุณสำหรับความรู้ไหม่ๆ ส่วนการตกแต่ง จัดวางรูปภาพ พื้นหลัง ขนาดตัวแกษร พยายามฝึกฝนเยอะๆ ดูตัวอย่างของเพื่อนๆ จะได้นำมาปรับปรุงของเรา สู้ๆนะคับ
Fri Feb 09 2007 09:55:41 GMT+0700 (ICT)
blog สวยนะ แต่ตาลายอ่ะ จี เดี๋ยวจะเข้ามาดูใหม่นะ

ได้ความรู้เพิ่มขึ้นมากค่ะ บล็อกก็ตกแต่งได้สวยมากค่ะ

{{ comment.user.fullname }}
{{ comment.name }}
เพิ่มความเห็น
{{ l3nr.current_user.fullname }} - เพิ่มความเห็น

L3nr

L3nr (อ่านว่า Learner ชื่อเดิม Learners.in.th) ให้บริการโดย มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์

พบปัญหาการใช้งานกรุณาแจ้ง l3nr.org

สารบัญ บันทึก

ระบบแนะนำ

 GotoKnow   คนทำงานแลกเปลี่ยนเรียนรู้
อ่าน เขียน บันทึกประวัติศาสตร์ชีวิตและการทำงาน ครู อาจารย์ คนทำงานภาครัฐและภาคสังคม

 ClassStart   ระบบจัดการการเรียนการสอนผ่านอินเทอร์เน็ต
จัดการการเรียนการสอนได้ง่าย ไม่ต้องติดตั้งระบบเอง เข้าถึงได้ทุกที่ทุกเวลา

ทั้งสองระบบลงทะเบียนใช้ได้เลย บริการฟรีแก่ทุกสถานศึกษาโดย ม.สงขลานครินทร์