Chapter 2: แนวคิดพื้นฐานของ AI

ในบทแรก เราได้ทำความเข้าใจเกี่ยวกับประวัติและการพัฒนาของ AI มาแล้ว ในบทนี้เราจะลงลึกไปในแนวคิดพื้นฐานของ AI ว่า AI ทำงานอย่างไร ประเภทของ AI มีอะไรบ้าง และมันแตกต่างกันอย่างไรกับเทคโนโลยีทั่วไป เราจะยกตัวอย่างงานวิจัยที่สำคัญเพื่อให้คุณเข้าใจภาพรวมของการพัฒนา AI ในเชิงวิทยาศาสตร์มากยิ่งขึ้น

2.1 การทำงานของ AI ในระดับพื้นฐาน

AI ทำงานโดยการเลียนแบบกระบวนการคิดและการตัดสินใจของมนุษย์ แต่แทนที่จะมีสมองจริงๆ AI ใช้ชุดคำสั่งทางคอมพิวเตอร์ที่เรียกว่า อัลกอริทึม (Algorithm) เพื่อประมวลผลข้อมูลที่ได้รับมา แล้วตัดสินใจหรือดำเนินการตามข้อมูลนั้นอย่างอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น การแนะนำภาพยนตร์ใน Netflix หรือการคัดกรองสแปมในอีเมล ล้วนเป็นผลลัพธ์จากการทำงานของ AI

ในงานวิจัยของ John McCarthy หนึ่งในผู้บุกเบิก AI และผู้ที่บัญญัติคำว่า "Artificial Intelligence" ในปี 1956 เขาได้อธิบายแนวคิดของการสร้างเครื่องจักรที่สามารถประมวลผลข้อมูลเชิงตรรกะเหมือนมนุษย์ โดยใช้กฎและความรู้เชิงสัญลักษณ์เพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน นี่เป็นแนวคิดพื้นฐานของการพัฒนา AI ในยุคแรกๆ

อีกหนึ่งตัวอย่างคืออัลกอริทึมที่ใช้ในการประมวลผลภาษา หรือที่เรียกว่า Natural Language Processing (NLP) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ AI ใช้ในการเข้าใจภาษามนุษย์ งานวิจัยในปี 2018 ของ OpenAI ได้พัฒนาโมเดล GPT (Generative Pretrained Transformer) ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่สามารถเขียนและเข้าใจข้อความในภาษาธรรมชาติ โมเดลนี้ได้รับความนิยมและพัฒนาไปเป็นพื้นฐานสำหรับหลายแอปพลิเคชัน AI ในปัจจุบัน เช่น Chatbots และการแปลภาษาอัตโนมัติ

2.2 ประเภทของ AI

AI สามารถแบ่งออกได้หลายประเภทตามความสามารถในการประมวลผลข้อมูลและการตัดสินใจ โดยแบ่งเป็น 2 มุมมองหลักคือ

การแบ่งประเภทตามระดับความฉลาดของ AI

• Narrow AI (ปัญญาประดิษฐ์เฉพาะทาง): AI ที่ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะเจาะจงเท่านั้น เช่น ระบบจดจำใบหน้า หรือการค้นหาผลลัพธ์ใน Google ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ Siri และ Alexa ซึ่งสามารถตอบสนองคำสั่งพื้นฐานได้ แต่ไม่สามารถทำงานนอกเหนือจากที่ถูกโปรแกรมไว้
• General AI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป): AI ที่สามารถทำงานได้หลากหลายเหมือนมนุษย์ โดยสามารถเรียนรู้และปรับตัวตามสถานการณ์ที่แตกต่างกัน ซึ่งปัจจุบันยังไม่มีการพัฒนา AI ในระดับนี้ ตัวอย่างเช่น ในภาพยนตร์ที่เราเห็น AI ที่มีความสามารถทำงานทุกอย่างได้เหมือนมนุษย์ เช่น AI ในหนังเรื่อง Ex Machina แต่ในโลกความจริง AI แบบนี้ยังคงเป็นแนวคิดในงานวิจัยอยู่
• Superintelligent AI (ปัญญาประดิษฐ์อัจฉริยะสูงสุด): เป็น AI ที่มีความสามารถเหนือกว่ามนุษย์ในทุกด้าน ไม่ว่าจะเป็นด้านความคิดสร้างสรรค์ การแก้ไขปัญหาทางเทคนิค หรือแม้แต่ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล ปัจจุบันยังไม่มีการพัฒนา AI ที่มีระดับนี้ และยังเป็นที่ถกเถียงว่าควรหรือไม่ควรพัฒนา AI ในระดับนี้

การแบ่งประเภทตามการทำงาน

• Reactive Machines (AI ที่มีปฏิกิริยาเท่านั้น): AI ประเภทนี้ไม่มีความสามารถในการเรียนรู้จากประสบการณ์ แต่จะตอบสนองตามสถานการณ์ที่เกิดขึ้นในขณะนั้น ตัวอย่างเช่น Deep Blue คอมพิวเตอร์ที่เอาชนะแชมป์หมากรุกโลกในปี 1997
• Limited Memory (AI ที่มีความจำจำกัด): AI ประเภทนี้สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่ผ่านมาได้ เช่น ระบบการขับรถอัตโนมัติของ Tesla ที่สามารถประมวลผลข้อมูลจากกล้องและเซ็นเซอร์ต่างๆ เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจในการขับขี่
• Theory of Mind (AI ที่เข้าใจอารมณ์และสังคม): AI ประเภทนี้สามารถเข้าใจและตอบสนองต่ออารมณ์และสังคมของมนุษย์ได้ เช่น การพัฒนา Chatbots ที่สามารถตอบสนองตามอารมณ์ของผู้ใช้ ซึ่งเป็นแนวคิดที่ยังอยู่ในงานวิจัย
• Self-Aware AI (AI ที่มีความตระหนักรู้ในตนเอง): AI ประเภทนี้จะมีความสามารถในการตระหนักรู้ถึงตนเองและสภาพแวดล้อม ซึ่งยังคงเป็นเพียงแนวคิดในปัจจุบัน

2.3 ตัวอย่างงานวิจัยที่สำคัญใน AI

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา มีงานวิจัยที่เกี่ยวกับ AI มากมายที่เปลี่ยนแปลงวิธีที่เรามองเห็นและใช้งาน AI ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางงานวิจัยที่มีอิทธิพลอย่างมากต่อการพัฒนา AI:

งานวิจัยของ Yann LeCun เกี่ยวกับ Convolutional Neural Networks (CNNs)
CNNs เป็นหนึ่งในสถาปัตยกรรมของเครือข่ายประสาทเทียมที่ถูกนำมาใช้ในการรู้จำภาพ งานวิจัยของ Yann LeCun ในช่วงต้นปี 1990s ได้วางรากฐานให้กับการพัฒนาระบบการรู้จำภาพ เช่น การจดจำใบหน้าในสมาร์ทโฟน หรือการประมวลผลภาพทางการแพทย์ งานวิจัยนี้ยังถูกใช้อย่างแพร่หลายในระบบการตรวจจับวัตถุในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ

AlphaFold ของ DeepMind
AlphaFold เป็น AI ที่ถูกพัฒนาโดย DeepMind เพื่อแก้ปัญหาการทำนายโครงสร้างของโปรตีน ซึ่งถือเป็นหนึ่งในปัญหาที่ท้าทายที่สุดในวงการวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ผลงานของ AlphaFold ได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Nature ในปี 2020 และเป็นที่ยอมรับว่าเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนายาและการศึกษาโรคต่างๆ

GPT-3 ของ OpenAI
GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีความสามารถในการสร้างข้อความที่คล้ายกับภาษามนุษย์มากที่สุด งานวิจัยของ GPT-3 แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการทำงานหลายด้าน เช่น การเขียนบทความ การแปลภาษา และการสนทนาอัตโนมัติ GPT-3 ได้รับความสนใจอย่างมากในวงการเทคโนโลยีและนำไปสู่การพัฒนาแอปพลิเคชันหลากหลาย

2.4 AI และการแก้ปัญหาในชีวิตจริง

AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่แนวคิดเชิงทฤษฎี แต่ยังถูกนำมาใช้แก้ปัญหาในชีวิตจริงในหลายด้าน ตัวอย่างเช่น:

• การแพทย์: AI ถูกใช้ในการวินิจฉัยโรค เช่น การตรวจจับมะเร็งในระยะแรกจากภาพเอ็กซ์เรย์ หรือการพัฒนายาที่ตรงตามความต้องการของแต่ละบุคคล
• ธุรกิจ: AI ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและทำการตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้น เช่น การพยากรณ์ยอดขาย การจัดการสินค้าคงคลัง หรือการตลาดเฉพาะบุคคล
• การขนส่ง: AI ถูกนำมาใช้ในระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติของรถยนต์ ซึ่งช่วยลดอุบัติเหตุและเพิ่มความปลอดภัยในการเดินทาง

สรุปบทที่ 2: ในบทนี้เราได้ทำความเข้าใจถึงแนวคิดพื้นฐานของ AI ไม่ว่าจะเป็นประเภทต่างๆ ของ AI และการทำงานในระดับที่ซับซ้อนมากขึ้น นอกจากนี้ เรายังได้เรียนรู้เกี่ยวกับงานวิจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการพัฒนา AI ในปัจจุบัน บทต่อไปเราจะมุ่งเน้นไปที่ Machine Learning ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการทำ