AlphaGo สามารถชนะมนุษย์ที่เป็นแชมป์หมากล้อมโลก รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ผู้ช่วยอัจฉริยะ (Intelligent personal assistant) เช่น Siri, Cortana, Alexa, Google Assistant ที่สามารถรับคำสั่งและตอบคำถามด้วยเสียง จัดการตารางนัดหมาย บันทึกสิ่งที่ต้องทำ และตอบอีเมล สิ่งเหล่านี้เป็นตัวอย่างให้เห็นถึงการใช้ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ในปัจจุบัน และคาดการณ์ได้ว่า AI จะเป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่เปลี่ยนโลก เช่นเดียวกับอินเทอร์เน็ต และโทรศัพท์มือถือ
ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มีวัตถุประสงค์ในการสร้างความฉลาดของเครื่องจักร (machine intelligence) ให้สามารถเรียนรู้ คิดเป็นเหตุเป็นผล และตัดสินใจได้คล้ายมนุษย์ เพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานต่าง ๆ ที่ต้องใช้ทักษะของมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ มากขึ้น
คำว่าปัญญาประดิษฐ์ ถูกตั้งขึ้นครั้งแรกโดยจอห์น แมคคาร์ธี (John McCarthy) ในปี พ.ศ.2499 และให้คำนิยามของปัญญาประดิษฐ์ดังนี้ “วิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ที่สร้างความฉลาดให้กับเครื่องจักร””the science and engineering of making intelligent machines.”
ยุคเริ่มต้นของปัญญหาประดิษฐ์
สาขาปัญญาประดิษฐ์เริ่มก่อตั้งขึ้นในงานประชุมวิชาการที่วิทยาลัยดาร์ตมัธ (Dartmouth College) สหรัฐอเมริกา
ค.ศ.1950 TURING TEST
Turing Test การทดสอบความสามารถของเครื่องจักร โดย Alan Turing ว่ามีความสามารถในการคิดได้เช่นเดียวกับมนุษย์หรือไม่
ค.ศ.1961 UNIMATE
Unimate หุ่นยนต์อุตสาหกรรมตัวแรกที่ทำงานแทนมนุษย์ในสายการผลิต
ค.ศ.1964 ELIZA
Eliza แชตบอตที่สามารถสนทนากับมนุษย์ได้
ระบบฐานข้อมูล (Knowledge-based systems):
ปัญญาประดิษฐ์กลับมาอีกครั้งในรูหปแบบของ “ระบบผู้เชี่ยวชาญ” (expert systems) ที่เก็บความรู้ของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ไว้ในฐานความรู้ (knowledge base) เพื่อใช้แก้ปัญหาหรือให้คำแนะนำอย่างมีเหตุผล เช่น Mycin เป็นระบบช่วยวินิจฉัยโรคติดเชื้อ
ค.ศ.1975 MYCIN
Mycin เป็นระบบผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ในการวิเคราะห์หาสาเหตุของการติดเชื้อและแนะนำยารักษาโรค
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning)
เป็นการทำให้เครื่องจักรมีความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลเช่นเดียวกับมนุษย์ เช่น โปรแกรมเล่นหมากรุกสามารถเรียนรู้และตัดสินใจการเดินหมากเพื่อเอาชนะคู่ต่อสู้ได้ด้วยตนเอง
ค.ศ.1998 KISMET
เป็นหุ่นยนต์ที่สามารถตรวจับและตอบสนองต่อความต้องการของมนุษย์
ค.ศ.1999 AIBO
หุ่นยนต์สุนัขที่สามารถเรียนรู้และแสดงออกได้คล้ายสุนัข
ค.ศ.2002 Roomba
หุ่นยนต์ดูดฝุ่นที่ตัดสินใจเลือกเส้นทางการเคลื่อนที่ในการทำความสะอาดบ้าน
การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learing)
เป็นการทำให้เครื่องจักเรียนรู้ด้วยการคำนวณแบบหลายชั้น โดยเลียนแบบการทำงานของระบบเซลล์ประสาทในสมองมนุษย์ เช่น โครงข่ายประสาทเทียม (artificialneural network) ที่มีชั้นการคำนวณหลายชั้น
ค.ศ.2010 Siri
siri ผู้ช่วยอัจฉริยะในการทำงานหลาย ๆ ด้าน
ค.ศ.2014 EUGENE
แชตบอตที่ผู้พิพากษา จำนวน 1 ใน 3 เชื้อว่าเป็นมนุษย์
ค.ศ.2017 AlphaGo
ปัญญาประดิษฐ์ที่เล่นหมากล้อมชนะแชมป์โลก
แนวคิดด้านปัญญาประดิษฐ์
ทุกวันนี้การใช้ชีวิตของมนุษย์มีความเกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ในหลาย ๆ ด้าน และมีแนวโน้มที่มนุษย์จะใช้ปัญญาประดิษฐ์ช่วยทั้งในด้านการทำงาน และอำนวยความสะดวกในการใช้ชีวิตประจำวันของตนเอง ดังนั้นการเรียนรู้แนวคิดของปัญญาประดิษฐ์จึงมีความสำคัญ เพื่อให้นักเรียนมีความรู้ความเข้าใจในแนวคิดของปัญญาประดิษฐ์ องค์กรที่ชื่อว่า AI for K-12 (www.AI4K 1 2.org) ได้นำเสนอแนวคิดการจัดการเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์ในระดับการศึกษาขั้นพื้นฐานที่เรียกว่า แนวคิดสำคัญ 5 ประการสำหรับปัญญาประดิษฐ์ (Five Big Ideas in AI) ในงานประชุมวิชาการของสมาคมครูด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science Teachers Association: CSTA) ที่ประเทศสหรัฐอเมริกา ในปีพ.ศ. 2562 ไว้ดังนี้
- 1. การรับรู้ (Perception)
- 2. การแทนความรู้และการให้เหตุผล (Representation and Reasoning
- 3. การเรียนรู้ (Learning
- 4. การปฏิสัมพันธ์อย่างเป็นธรรมชาติ (Natural Interaction)
- 5. ผลกระทบทางสังคม (Social Impact)
1. การรับรู้ (Perception)
ความสามารถในการมองเห็นและการได้ยินของคอมพิวเตอร์เป็นสิ่งที่มีความสำคัญต่อการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ให้ประสบความสำเร็จ โดยปกติปัญญาประดิษฐ์จะรับรู้ด้วยการมองเห็นและการได้ยินผ่านอุปกรณ์ที่ทำหน้าที่เป็นเซนเซอร์ เช่น กล้อง ไมโครโฟน หรืออุปกรณ์นำเข้าข้อมูลอื่น ๆ โดยอุปกรณ์เหล่านี้จะรับข้อมูลลเข้าไปเพื่อประมวลผล นอกจากการรับรู้ผ่านทางเซนเซอร์แล้วปัญญาประดิษฐ์จะต้องเข้าใจสิ่งที่รับรู้ได้ด้วย เช่น เข้าใจความหมายของสิ่งที่เห็นหรือสิ่งที่ได้ยินด้วย
2. การแทนความรู้และการให้เหตุผล (Representation and reasoning)
ปัญญาประดิษฐ์จะต้องสามารรถเก็บองค์ความรู้ในรูปแบบของตัวแทนความรู้ (Knowledge representation) เช่น กฎการตัดสินใจที่สร้างมาจากองค์ความรู้ของผู้เชี่ยวชาญและใช้ตัวแทนความรู้นี้ในการให้เหตุผลโดยการอนุมาน (inference) ซึ่งเป็นกระบวนการหาข้อสรุปจากองค์ความรู้ที่มีอยู่
ตัวอย่าง การข้ามถนนทางม้าลาย
กฎ 1 ถ้าสัญญาณไฟคนข้ามเป็นสีเขียวและการข้ามถนนปลอดภัยแล้วให้เดินข้ามถนน
กฎ 2 ถ้าสัญญาณไฟคนข้ามเป็นสีเขียวและการข้ามถนนไม่ปลิดภัยแล้วให้หยุดรอ
กฎ 3 ถ้าสัญญาณไฟคนข้ามเป็นสีแดงแล้วให้หยุดรอ
กฎ 4 ถ้ามีรถกำลังวิ่งผ่านทางม้าลายการข้ามถนนไม่ปลอดภัย
กฎ 5 ถ้าไม่มีรถกำลังวิ่งผ่านทางม้าลายแล้วการข้ามถนนปลอดภัย
สมมติว่าตอนนี้สัญญาณไฟคนข้ามถนนเป็นสีเขียวและมีรถกำลังวิ่งผ่านทางม้าลายคุณจะใช้กฎข้อใดบ้างในการอนุมานเพื่อหาข้อสรุปในการเลือกการกระทำที่ถูกต้อง
3. การเรียนรู้ (Learning)
ปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) จะเรียนรู้จากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big data) ที่นำเข้าโดยมนุษย์หรือเครื่องจักร (machine) ที่สามารถสร้างข้อมูลฝึกสอนเองได้ ตัวอย่าง แอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจากข้อมูลฝึกสอน ซึ่งประกอบด้วย ข้อมูลนำเข้าและข้อมูลส่งออก
ตารางตัวอย่างแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
ข้อมูลนำเข้า | ข้อมูลส่งออก | แอปพลิเคชัน |
อีเมล์ | สแปม หรือไม่ใช้สแปม | ตัวกรองสแปม |
เสียง | ข้อความ | การรู้จำเสียง |
ประโยคภาษาอังกฤษ | ประโยคภาษาไทย | เครื่องแปลภาษา |
ภาพจากกล้อง สัญญาณจากเรดาร์ | การกระทำ เช่น เลี้ยวซ้าย เลี้ยวขวา เพิ่มความเร็ว ลดความเร็ว หรือหยุด | รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ |
ภาพของสิ่งของ | สภาพความเสียหาย | การตรวจสอบด้วยภาพ (visual inspection) |
4. การปฏิสัมพันธ์อย่างเป็นธรรมชาติ
นักพัฒนาปัญญาประดิษฐ์พยายามสร้างปัญญาประดิษฐ์ให้สามารถปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ โดยปัญญาประดิษฐ์จะต้องเข้าใจปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับมนุษย์ก่อน เช่น การพูดคุยกันระหว่างมนุษย์ จึงจะทำให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถเลียนแบบมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ
5. ผลกระทบทางสังคม
ปัญญาประดิษฐ์นั้นอาจจะเป็นประโยชน์หรือเป็นอัตรายต่อสังคมก็ได้ขึ้นอยู่กับการนำไปใช้งาน การใช้งานปัญญาประดิษฐ์จะร้องคำนึงถึงจริยธรรม ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวเนื่องจากปัญญาประดิษฐ์สามารถตัดสินใจหรือกระทำสิ่งที่อาจจะส่งผลกระทบต่อมนุษย์ได้ ดังนั้นจะต้องกำหนดกฎเกณฑ์ทางจริยธรรมให้ปัญญาประดิษฐ์ปฏิบัติตามอย่างเคร่งครัด
นวัตกรรมที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์
การแปลเสียงพูดให้เป็นข้อความ
การแปลงเสียงพูดให้เป็นข้อความ (Speech to text) ถูกนำมาใช้ในการนำข้อมูลเข้าด้วยเสียงพูดแทนการพิมพ์ข้อความด้วยคีย์บอร์ด นวัตกรรมนี้ใช้ระบบรู้จำเสียงพูด (speech recognition system) ที่เรียนรู้การแปลงเสียงพูดให้เป็นข้อความจากข้อมูลนำเข้า คือ คลิปการพูด (speech) และข้อมูลส่งออก คือ ข้อความ ที่ถอดมาจากคลิปเสียงนั้น ซึ่งหลายคนอาจเคยใช้ระบบรู้จำเสียงพูดที่มากับแอปพลิเคชันของสมาร์ตโฟน เช่น Voic Typing
เครื่องแปลภาษา (machine translation)
เครื่องแปลภาษา (machine translation) เป็นโปรแกรมที่ใช้สำหรับแปลภาษาของมนุษย์จากภาษาหนึ่งไปเป็นอีกภาษาหนึ่ง เช่น แปลภาษาอังกฤษเป็นภาษาไทย โดยระบบจะเรียนรู้การแปลภาษาจากข้อมูลจำนวนมากจนกระทั่งสามารถแปลภาษาได้อย่างถูกต้อง เช่น Google translate 
การระบุตัวตนด้วยใบหน้า (facial identification)
การระบุตัวตนด้วยใบหน้า เป็นการระบุว่าภาพใบหน้าที่พิจารณาเป็นของบุคคลใด โดยใช้ระบบรู้จำใบหน้า (facial recognition system) ระบบรู้จำใบหน้าเป็นโปรแกรมที่ใช้สำหรับวิเคราะห์ภาพใบหน้าของบุคคลแล้วบอกว่าภาพใบหน้านั้นเป็นของบุคคลใดโดยผ่านการเรียนรู้ข้อมูลภาพใบหน้าจำนวนมาก จนสามารถระบุภาพใบหน้าจำนวนมาก จนสามารถระบุภาพใบหน้าของบุคคลได้อย่างแม่นยำ เช่น การปลดล็อกด้วยใบหน้าของสมาร์ตโฟน การเปรียบเทียบใบหน้าผู้ต้องสงสัยกับภาพจากกล้องวงจรปิด การแท็ก ชื่อคนจากใบหน้าที่อยู่ในภาพ
รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (self-driving car)
ความก้าวหน้าของวิทยาการเทคโนโลยีของปัญญาประดิษฐ์ หรือ Artificial Intelligence (AI) ทำให้ปัจจุบันการดำเนินชีวิตของมนุษย์มีความสะดวกสบาย มีเทคโนโลยีที่ช่วยให้มนุษย์มีสุขภาพที่แข็งแรงมากขึ้น และมีความปลอดภัยในการดำเนินชีวิต โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยีของปัญญาประดิษฐ์ในการสร้างนวัตกรรมรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Self-Driving Car) รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติหรือในอีกชื่อหนึ่ง เรียกว่ารถยนต์ไร้คนขับ นับเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ บริษัทยักษ์ใหญ่ เช่น Google, Apple, Uber และ Baidu เข้ามามีบทบาทในการพัฒนา คุณลักษณะและเทคโนโลยีของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัตินี้มีการบูรณการเทคโนโลยี 4 อย่างเข้าด้วยกัน ได้แก่
- Computer Vision เป็นเสมือนตาของรถที่ทำให้รถยนต์นั้นรับรู้สิ่งแวดล้อมรอบตัวได้ โดยเทคโนโลยีที่ใช้ได้แก่ กล้องถ่ายภาพ การใช้คลื่นเสียงเพื่อตรวจจับวัตถุรอบ ๆ ในลักษณะเดียวกับเรดาร์ และการใช้เลเซอร์
- Deep Learning เป็นสมองของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ โดย Deep Learning ทำหน้าที่วิเคราะห์สภาพในท้องถนน เช่น การตรวจจับว่ารถขับตรงเลนหรือไม่ การตรวจจับผู้ใช้ทางเท้า การระบุป้ายจราจรและสัญญาณไฟจราจร ความเหมาะสมในการเร่งเครื่องหรือเบรก เป็นส่วนที่เป็นพื้นฐานของการตัดสินใจของรถ
- Robotic เป็นส่วนที่แปลงจากคำสั่งที่ประมวลผล ให้กลายเป็นคำสั่งที่ใช้กับเครื่องยนต์และส่วนต่าง ๆ ของรถได้จริง
- Navigation เป็นเทคโนโลยีการนำทาง การวิเคราะห์สภาพแวดล้อมจากข้อมูลแผนที่ การประมวลผล และการตัดสินใจเส้นทางการขับเคลื่อนของรถยนต์
ภาพที่ 1 รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ
ที่มา http://fortune.com/2017/10/09/lebron-james-self-driving-car
มาตรฐานที่ถูกกำหนดขึ้นโดย National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) ของสหรัฐอเมริกาได้ระบุระดับของรถยนต์ไร้คนขับโดยแบ่งเป็น 5 ระดับ ดังนี้
Level 0 เป็นรถยนต์ที่มนุษย์ต้องควบคุมทุกอย่างด้วยตัวเอง
Level 1 (Driver Assistance) รถยนต์ที่ยังถูกควบคุมโดยมนุษย์ แต่มีบางฟังก์ชันที่เป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่นการยังคับทิศทาง หรือการเร่งเครื่อง มีกระบวนการทำงานบางอย่างมาช่วยเหลือคนขับ โดยคนขับยังคงมีหน้าที่บังคับทิศทาง ดูสภาพแวดล้อมต่างๆ รอบข้างและตัดสินใจแต่ระบบควบคุมความเร็วทำงานอัตโนมัติและสามารถแนะนำทิศทางและเส้นทางที่เหมาะสมให้คนขับได้
Level 2 (Occasional Self-Driving) การบังคับทิศทางหรือการเร่งเครื่องอย่างใดอย่างหนึ่งถูกทำโดยระบบอัตโนมัติซึ่งจะทำให้ผู้ขับขี่ไม่ต้องใช้ทั้งแขนและขาพร้อมกัน เช่น ระบบ cruise control ระบบสามารถควบคุมทิศทางและความเร็วได้อย่างอัตโนมัติ แต่คนขับยังมีหน้าที่คอยดูแลอยู่บ้าง เช่น ช่วยดูถนนและสภาพแวดล้อมรอบข้าง
Level 3 (Limited Self-Driving) รถยนต์ขับเคลื่อนโดยอัตโนมัติแต่ต้องมีผู้ขับขี่คอยเฝ้าระวังและแทรกแซงในกรณีที่ฉุกเฉินหรือต้องการความปลอดภัยสูง ในระดับนี้คนขับสามารถละความสนใจจากการควบคุมต่าง ๆ ได้ ระบบสามารถทำงานได้อย่างอัตโนมัติทั้งหมด แต่จะยังมีการแจ้งมายังคนขับในบางครั้ง เพื่อขอให้เข้าควบคุมระบบการทำงาน กรณีที่ระบบประเมินแล้วว่าจะไม่สามารถจัดการกับสถานการณ์หรือสภาพแวดล้อม ณ ช่วงเวลานั้นได้
Level 4 (Full Self-Driving Under Certain Conditions) รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติแบบเต็มตัว แต่สามารถขับเคลื่อนในสภาวะที่มันถูกออกแบบมาเท่านั้น ระดับนี้เป็นการควบคุมการทำงานของระบบได้อย่างอัตโนมัติทั้งหมด คนขับไม่จำเป็นต้องใส่ใจอะไรอีก แต่มีข้อแม้ว่ารถต้องอยู่ในสภาพแวดล้อมที่แน่นอน มีการควบคุมในระดับหนึ่ง สามารถคาดการณ์ได้ จึงยังเป็นต้องมีคนขับอยู่เพื่อเข้าควบคุมการทำงานในสถานการณ์ฉุกเฉินเป็นครั้งคราวได้
Level 5 (Full Self-Driving Under All Conditions) รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติซึ่งมีความสามารถในการขับขี่เทียบเท่ามนุษย์ เป็นระดับที่เป็นยานยนต์อัตโนมัติโดยสมบูรณ์ สามารถทำงานได้เทียบเท่ามนุษย์ ในทุกสถานการณ์และทุกสภาพแวดล้อม สามารถจัดการควบคุมและตัดสินใจในเหตุการณ์ต่าง ๆ ได้อย่างสมบูรณ์ ในระดับนี้จึงไม่จำเป็นต้องมีคนขับอีกต่อไป
โดยรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติใช้พลังงานไฟฟ้าจากข้อมูลในเอกสารที่ IEEE Spectrum ยื่นต่อ FCC (Federal Communications Commission คณะกรรมการกลางกำกับดูแลกิจการสื่อสารของสหรัฐอเมริกาได้แสดงให้เห็นถึงการดำเนินการติดตั้งระบบชาร์จไร้สาย (Wirelessly Charge) เพื่อใช้ในการชาร์จพลังงานไฟฟ้าให้กับรถยนต์ โดยมีการร่วมมือกับ Hevo Power ผู้พัฒนาจุดชาร์จพลังงานรถยนต์ไฟฟ้าแบบไร้สายผ่านท่อน้ำระบายน้ำ โดยเทคโนโลยีของ Hevo Power ใช้การออกแบบอุปกรณ์ที่มีความกลมกลืนไปกับฝาท่อระบายน้ำ เมื่อรถยนต์ขับมาจอดให้ตรงจุดชาร์จพลังงานจากนั้นจะเกิดการเติมพลังงานในแบบเหนี่ยวนำไร้สายขึ้น โดยจะสามารถส่งผ่านพลังงานไปยังรถยนต์ได้ตั้งแต่ 220 โวลต์ ถึง 10 กิโลวัตต์การชาร์จพลังงานไฟฟ้าให้กับรถยนต์ไร้คนขับ อาจพิจารณารูปแบบอื่น ๆ เพิ่มเติม นอกเหนือจากการนำเทคโนโลยี Hevo Power มาใช้ เพื่อเป็นทางเลือกในการเติมพลังงานไฟฟ้าที่มากขึ้นในอนาคต
ภาพที่ 2 จุดชาร์จพลังงานรถยนต์ไฟฟ้าแบบไร้สายผ่านท่อน้ำระบายน้ำ โดยเทคโนโลยีของ Hevo Power
ที่มา https://www.renewableenergymagazine.com/electric_hybrid_vehicles/despite-disappointing-gm-sales-numbers-the-push-20150511
รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติจะทำให้ท้องถนนจะมีความปลอดภัยมากขึ้น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่รับรู้และตอบสนองต่อสภาพภายนอกได้อย่างรวดเร็วนั้นย่อมจะช่วยให้การขับขี่มีความปลอดภัยมากขึ้น การจราจรบนท้องถนนและการใช้เชื้อเพลิงจะเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การลดอุบัติเหตุนอกจากจะลดความสูญเสียแล้วยังเป็นการกำจัดสาเหตุที่รถติดบนท้องถนน ลดการใช้พลังงานโดยไม่จำเป็น และลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน ทำให้โลกของเราน่าอยู่มากยิ่งขึ้นและนี่คือประโยชน์ของวิทยาการสมัยใหม่ที่แท้จริง
ตัวอย่างการสร้างกฎการตัดสินใจ
