ปัญญาประดิษฐ์

จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี

ปัญญาประดิษฐ์ (อังกฤษ: Artificial Intelligence – AI) หรือ ปัญญาของเครื่องจักร (Machine Intelligence) โดยทั่วไป คือการศึกษาเกี่ยวกับความฉลาดของสิ่งมีชีวิต โดยเฉพาะมนุษย์ เพื่อที่จะสร้างความฉลาดเทียมให้กับสิ่งที่ไม่มีชีวิต เช่น หุ่นยนต์ เครื่องจักร และคอมพิวเตอร์ ขึ้นมาได้ โดยทั่วไปแล้ว เราถือกันว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งของศาสตร์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ แต่นักวิทยาศาสตร์หลาย ๆ ท่านเชื่อว่าการศึกษาด้านปัญญาประดิษฐ์นั้น เมื่อมองให้ลึกซึ้งแล้ว ครอบคลุมกว้างไกลกว่าศาสตร์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ โดยได้โยงไปถึงสาขาอื่นๆ เช่น ปรัชญา จิตวิทยา และ ชีววิทยาด้วย เนื่องจากศาสตร์เหล่านี้ ได้มีการศึกษาเรื่องกระบวนการการคิด การให้เหตุผลหรือการอนุมานและการทำงานของสมองมานานแล้ว ซึ่งจริง ๆ แล้ว นับว่าความเชื่อนี้ถูกต้อง เนื่องจากแนวคิดหลาย ๆ อย่างในศาสตร์นี้ ได้มาจากการปรับปรุงเพิ่มเติมจากศาสตร์อื่นๆ 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

[แก้] นิยามของปัญญาประดิษฐ์

หุ่นยนต์ของฮอนด้า ที่รู้จักดีในด้านปัญญาประดิษฐ์

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

1. ระบบที่คิดเหมือนมนุษย์ (Systems that think like humans)
   1. [AI คือ] ความพยายามใหม่อันน่าตื่นเต้นที่จะทำให้คอมพิวเตอร์คิดได้ ... เครื่องจักรที่มีสติปัญญาอย่างครบถ้วนและแท้จริง ("The exciting new effort to make computers think ... machines with minds, in the full and literal sense." [Haugeland, 1985])
   2. [AI คือ กลไกของ]กิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับความคิดมนุษย์ เช่น การตัดสินใจ การแก้ปัญหา การเรียนรู้ ("[The automation of] activities that we associate with human thinking, activities such as decision-making, problem solving, learning." [Bellman, 1978])
   • หมายเหตุ ก่อนที่จะทำให้เครื่องคิดอย่างมนุษย์ได้ ต้องรู้ก่อนว่ามนุษย์มีกระบวนการคิดอย่างไร ซึ่งการวิเคราะห์ลักษณะการคิดของมนุษย์ เป็นศาสตร์ด้าน cognitive science เช่น ศึกษาการเรียงตัวของเซลล์สมองในสามมิติ ศึกษาการถ่ายเทประจุไฟฟ้า และวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงทางเคมีไฟฟ้าในร่างกาย ระหว่างการคิด ซึ่งจนถึงปัจจุบัน (พ.ศ. 2548) เราก็ยังไม่รู้แน่ชัดว่า มนุษย์เรา คิดได้อย่างไร
2. ระบบที่กระทำเหมือนมนุษย์ (Systems that act like humans)
   1. [AI คือ] วิชาของการสร้างเครื่องจักรที่ทำงานในสิ่งซึ่งอาศัยปัญญาเมื่อกระทำโดยมนุษย์ ("The art of creating machines that perform functions that requires intelligence when performed by people." [Kurzweil, 1990])
   2. [AI คือ] การศึกษาวิธีทำให้คอมพิวเตอร์กระทำในสิ่งที่มนุษย์ทำได้ดีกว่าในขณะนั้น ("The study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better." [Rich and Knight, 1991])
   • หมายเหตุ การกระทำเหมือนมนุษย์ เช่น
     • สื่อสารได้ด้วยภาษาที่มนุษย์ใช้ เช่น ภาษาไทย ภาษาอังกฤษ ตัวอย่างคือ การแปลงข้อความเป็นคำพูด และ การแปลงคำพูดเป็นข้อความ
     • มีประสาทรับสัมผัสคล้ายมนุษย์ เช่น คอมพิวเตอร์รับภาพได้โดยอุปกรณ์รับสัมผัส แล้วนำภาพไปประมวลผล
     • เคลื่อนไหวได้คล้ายมนุษย์ เช่น หุ่นยนต์ช่วยงานต่าง ๆ อย่างการ ดูดฝุ่น เคลื่อนย้ายสิ่งของ
     • เรียนรู้ได้ โดยสามาถตรวจจับรูปแบบการเกิดของเหตุการณ์ใด ๆ แล้วปรับตัวสู่สิ่งแวดล้อมที่เปลี่ยนไปได้
3. ระบบที่คิดอย่างมีเหตุผล (Systems that think rationally)
   1. [AI คือ] การศึกษาความสามารถในด้านสติปัญญาโดยการใช้โมเดลการคำนวณ ("The study of mental faculties through the use of computational model." [Charniak and McDermott, 1985])
   2. [AI คือ] การศึกษาวิธีการคำนวณที่สามารถรับรู้ ใช้เหตุผล และกระทำ ("The study of the computations that make it possible to perceive, reason, and act" [Winston, 1992])
   • หมายเหตุ คิดอย่างมีเหตุผล หรือคิดถูกต้อง เช่น ใช้หลักตรรกศาสตร์ในการคิดหาคำตอบอย่างมีเหตุผล เช่น ระบบผู้เชี่ยวชาญ
4. ระบบที่กระทำอย่างมีเหตุผล (Systems that act rationally)
   1. ปัญญาประดิษฐ์คือการศึกษาเพื่อออกแบบเอเจนต์ที่มีปัญญา ("Computational Intelligence is the study of the design of intelligent agents" [Poole et al., 1998])
   2. AI เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมที่แสดงปัญญาในสิ่งที่มนุษย์สร้างขึ้น ("AI ... is concerned with intelligent behavior in artifacts" [Nilsson, 1998])
   • หมายเหตุ กระทำอย่างมีเหตุผล เช่น เอเจนต์ (โปรแกรมที่มีความสามารถในการกระทำ หรือเป็นตัวแทนในระบบอัตโนมัติต่าง ๆ) สามารถกระทำอย่างมีเหตุผลเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ได้ตั้งไว้ เช่น เอเจนต์ในระบบขับรถอัตโนมัติ ที่มีเป้าหมายว่าต้องไปถึงเป้าหมายในระยะทางที่สั้นที่สุด ต้องเลือกเส้นทางที่ไปยังเป้าหมายที่สั้นที่สุดที่เป็นไปได้ จึงจะเรียกได้ว่า เอเจนต์กระทำอย่างมีเหตุผล อีกตัวอย่างเช่น เอเจนต์ในเกมหมากรุก ที่มีเป้าหมายว่าต้องเอาชนะคู่ต่อสู้ ก็ต้องเลือกเดินหมากที่จะทำให้คู่ต่อสู้แพ้ให้ได้ เป็นต้น

[แก้] สาขาของปัญญาประดิษฐ์

หนังสืออ้างอิงที่ดีและทันสมัยที่สุดในปัจจุบัน คือ (Russell & Norvig, 2003)^[1] ผู้สนใจสามารถศึกษารายละเอียดเพิ่มเติมได้จากเล่มนี้

โครงสร้างของปัญญาประดิษฐ์ แสดงสาขาที่เป็นหัวใจของสาขา ความสัมพันธ์ระหว่างสาขา และบทบาทที่มีผลกระทบต่อโลกภายนอก

[แก้] 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)

[แก้] 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)

[แก้] สาขาอื่นที่ยังไม่มีบทบาทมากนัก

• Swarm Intelligence
• Artificial being

[แก้] ดูเพิ่ม

• ศัพท์ปัญญาประดิษฐ์

[แก้] อ้างอิง

1. ↑ Stuart J. Russell, Peter Norvig (2003) "Artificial Intelligence: A Modern Approach" (2nd Edition), Prentice Hall, New Jersey, ISBN 0137903952.

1. รศ. ดร. บุญเสริม กิจศิริกุล (2003) "ปัญญาประดิษฐ์ เอกสารคำสอนวิชา 2110654", http://www.cp.eng.chula.ac.th/~boonserm/teaching/artificial.htm .
2. รศ. ดร. ประภาส จงสถิตย์วัฒนา เอกสารการสอนเกี่ยวกับ โปรแกรมเชิงพันธุกรรม , ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม และเอกสารอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง, http://www.cp.eng.chula.ac.th/~piak/ .

[แก้] แหล่งข้อมูลอื่น

[แก้] ทั่วไป

• AI web category on Open Directory
• Programming:AI @ Wikibooks.org
• University of Berkeley AI Resources linking to about 869 other WWW pages about AI เป็นแหล่งที่รวบรวมข้อมูลทาง internet เกี่ยวกับ AI ไว้มากที่สุดแหล่งหนึ่ง
• Loebner Prize website
• AIWiki - a wiki devoted to AI.
• AIAWiki - AI algorithms and research.
• Mindpixel "The Planet's Largest Artificial Intelligence Effort"
• OpenMind CommonSense "Teaching computers the stuff we all know"
• Artificially Intelligent Ouija Board - creative example of human-like AI
• Heuristics and AI in finance and investment
• SourceForge Open Source AI projects - 1139 projects
• Ethical and Social Implications of AI en Computerization
• AI algorithm implementations and demonstrations
• Marvin Minsky's Homepage
• Why Programming is a Good Medium for Expressing Poorly Understood and Sloppily Formulated Ideas

[แก้] กลุ่มวิจัย

• German Research Center for Artificial Intelligence หรือ DFKI
• AI Lab, Zurich
• Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT
• Department of Informatics, University of Sussex
• School of Informatics, the University of Edinburgh - มหาวิทยาลัยเอดินบะระ
• Knowledge Representation Laboratory - สถาบันเทคโนโลยีแห่งเอเชีย
• Intelligent Systems Laboratory (ISL) - จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
• Knowledge Information & Data Management Laboratory (KIND) - ห้องวิจัยการจัดการข้อมูล, สารสนเทศ, และความรู้ สถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร (SIIT) มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
• Image and Vision Computing Laboratory ห้องวิจัยการคำนวณภาพและวิทัศน์ สถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

[แก้] หน่วยงานและองค์กรที่เกี่ยวข้องกับ AI

• American Association for Artificial Intelligence
• European Coordinating Committee for Artificial Intelligence
• The Association for Computational Linguistics
• Artificial Intelligence Student Union
• Association for Uncertainty in Artificial Intelligence
• Singularity Institute for Artificial Intelligence
• The Society for the Study of Artificial Intelligence and the Simulation of Behaviour (United Kingdom)