AI ย่อมาจาก Artificial Intelligence หรือแปลเป็นไทยว่า “ปัญญาประดิษฐ์” เป็นระดับขั้นหนึ่งในวิทยาการคอมพิวเตอร์ คือ โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีฟังก์ชันที่สามารถทำงานได้เหมือนกับมนุษย์ และสามารถเลียนแบบการทำกิจกรรมของมนุษย์ได้ เช่น การเรียนรู้ การวางแผน และการแก้ไขปัญหาต่างๆ เป็นตัวช่วยมนุษย์ในการคิด ซึ่งจะเน้นไปในเรื่องของการประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เพราะ AI สามารถทำงานได้รวดเร็วกว่าสมองของมนุษย์ แต่ในขณะเดียวกัน AI ยังไม่สามารถทำหน้าที่ที่ต้องใช้ประสาทสัมผัสได้ ปัจจุบันซอฟต์แวร์หลาย ๆ ตัวที่ขับเคลื่อนด้วยระบบ AI นั้น ต่างก็ต้องการให้ผู้ใช้ได้รู้สึกเหมือนตอบโต้กับมนุษย์ด้วยกันให้ได้มากที่สุด
        เป้าหมายของ AI คือการสร้างระบบการเรียนรู้ด้วยตนเองซึ่งต่อยอดความหมายที่ได้จากข้อมูล จากนั้น AI จะสามารถใช้ความรู้นั้นเพื่อแก้ปัญหาใหม่ๆ ในรูปแบบที่คล้ายคลึงมนุษย์ได้ ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยี AI สามารถตอบสนองต่อการสนทนาของมนุษย์โดยมีความหมายเข้าใจได้ สร้างภาพและข้อความต้นฉบับ  และตัดสินใจตามอินพุตข้อมูลได้แบบเรียลไทม์

        จุดกำเนิดของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) เริ่มมีการกล่าวถึงมาตั้งแต่กลางศตวรรษที่ 20 ในตอนนั้นสาขาของ AI เกิดขึ้นเพื่อตอบสนองต่อแนวคิดที่ว่า 'เราสามารถสร้างเครื่องจักรเพื่อเลียนแบบหรือจำลองการทำงานของมนุษย์ได้' แนวคิดของการสร้างสิ่งมีชีวิตเทียมที่มีความสามารถเหมือนมนุษย์มีมาตั้งแต่สมัยโบราณ การพัฒนาสมัยใหม่ของ AI เริ่มต้นด้วยแนวคิดหลักและความก้าวหน้าในทศวรรษที่ 1940 และ 1950 กำเนิดคำว่า ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับการบัญญัติศัพท์โดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ John McCarthy ในปี 1956 ที่การประชุม Dartmouth Conference ซึ่งได้รวบรวมกลุ่มนักวิจัยเพื่อสำรวจความเป็นไปได้ในการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะ เหตุการณ์นี้มักถูกมองว่าเป็นจุดกำเนิดของ AI เป็นสาขาการศึกษาที่แตกต่างกัน

John McCarthy นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอเมริกัน ผู้ที่ได้ชื่อว่าเป็นบิดาแห่ง 'ปัญญาประดิษฐ์'
ที่มารูปภาพ : https://tips.thaiware.com/1746.html

        - ยุคในช่วงต้นของงานปัญญาประดิษฐ์ (AI) ระหว่างช่วงปลายทศวรรษ 1940 และต้นทศวรรษ 1950 นักวิจัย เช่น Alan Turing, Norbert Wiener และ Claude Shannon ได้มีส่วนร่วมอย่างมากในรากฐานทางทฤษฎีของ AI Alan Turing เสนอแนวคิดของ "universal machine" ที่สามารถทำการคำนวณใดๆ ก็ได้ ซึ่งเป็นการวางรากฐานสำหรับการคิดเกี่ยวกับเครื่องจักรอัจฉริยะ (intelligent machines)

        - ยุคลอจิกและสัญลักษณ์ AI (Logic and Symbolic AI:) ในช่วงปี 1950 และ 1960 การวิจัย AI มุ่งเน้นที่การใช้ตรรกะและการแสดงสัญลักษณ์ เพื่อสร้างระบบอัจฉริยะ นักวิจัยพัฒนาภาษาที่เป็นทางการและวิธีการที่ใช้ตรรกะ เพื่อแสดงความรู้และปฏิบัติงานด้านเหตุผล แนวทางนี้เรียกว่า AI เชิงสัญลักษณ์ มีเป้าหมายเพื่อเลียนแบบกระบวนการคิดของมนุษย์โดยใช้กฎและสัญลักษณ์เชิงตรรกะ

        - ยุคการเพิ่มขึ้นของแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) ในช่วงปี 1950 และ 1960 นักวิจัยเริ่มสำรวจแนวคิดของ Machine Learning ซึ่งเกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริทึม (algorithms) และโมเดล (models) ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป งานแรกในพื้นที่นี้รวมถึงการพัฒนา perceptrons โดย Frank Rosenblatt และแนวคิดของการเรียนรู้การเสริมแรงโดย Arthur Samuel

        - ยุคที่อาศัยความรู้ระบบ (Expert Systems) และผู้เชี่ยวชาญ AI ในช่วงระหว่างปี 1970 และ 1980 การวิจัย AI ได้เปลี่ยนไปสู่การสร้างระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert Systems) ซึ่งเป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมา เพื่อเลียนแบบความรู้และความสามารถในการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในขอบเขตเฉพาะ ระบบเหล่านี้ใช้การให้เหตุผลตามกฎและเทคนิคการแทนความรู้ เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในสาขาต่างๆ เช่น การแพทย์ การเงิน และวิศวกรรม

        - ยุคโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) และการเชื่อมต่อ (Connectionism) โครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจาก โครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ ได้รับความสนใจอีกครั้งในช่วงปี 1980 และ 1990 นักวิจัยได้พัฒนาอัลกอริธึมและสถาปัตยกรรมที่ช่วยให้โครงข่ายประสาทเทียม สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและทำการทำนายหรือจำแนกประเภทได้ การกลับมาของความสนใจในโครงข่ายประสาทเทียมและแนวทางการเชื่อมต่อ ได้นำไปสู่ความก้าวหน้าในการจดจำรูปแบบ การรู้จำเสียงพูด และแอปพลิเคชัน AI อื่นๆ

        - ยุคการเข้าสู่งานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ยุค 2000 เห็นการปฏิวัติใน AI ซึ่งขับเคลื่อนโดยการเติบโตแบบทวีคูณของความพร้อมใช้งานของข้อมูลและพลังการคำนวณ การเรียนรู้เชิงลึกซึ่งเป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่อาศัยเครือข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้น กลายเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการจัดการกับงานที่ซับซ้อน เช่น การจดจำภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่นในด้านต่างๆ ซึ่งปูทางไปสู่ความก้าวหน้าที่สำคัญในแอปพลิเคชัน AI

        - AI ในยุคปัจจุบันและในศตวรรษที่ 21 ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI ได้เห็นความก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว และการยอมรับอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมต่างๆ ความก้าวหน้าในด้านต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing) วิทยาการหุ่นยนต์ (robotics) และการเรียนรู้แบบเสริมแรง (reinforcement learning) ช่วยให้เกิดความก้าวหน้าในยานยนต์ไร้คนขับ (autonomous vehicles) ผู้ช่วยเสมือนจริง (virtual assistants) อุปกรณ์สมาร์ทโฮม (smart home device) การวินิจฉัยทางการแพทย์ (medical diagnostics) และอื่นๆ อีกมากมาย นอกจากนี้ การเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ คลาวด์คอมพิวติ้ง (cloud computing) และความก้าวหน้าในฮาร์ดแวร์ เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) มีส่วนสนับสนุนการเร่งความเร็วของการวิจัย AI และแอปพลิเคชัน

        AI สามารถแบ่งออกเป็นประเภทหลักๆ ได้ 3 ประเภทตามระดับความสามารถของ AI ดังนี้
        1. Artificial Narrow Intelligence (ANI) เป็นระบบ AI ประเภทที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้เพียงบางอย่างเท่านั้น และจำกัดอยู่ได้แค่ในวงแคบ คือต้องเป็นงาน หรือทักษะที่ได้รับการโปรแกรมชุดคำสั่งมาเท่านั้น ไม่สามารถทำงานนอกเหนือจากนั้นได้ และไม่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง ซึ่งนั่นคือ AI ที่เราใช้กันอยู่ในทุกวันนี้ เช่น BellaBot หุ่นยนต์บริการที่เห็นได้ในร้านอาหารต่างๆ

หุ่นยนต์ BellaBot
ที่มารูปภาพ https://roboiot.nstda.or.th/phase2/tech/1

        2. Artificial General Intelligence (AGI) เป็นระบบ AI ประเภทที่มีสติปัญญา และความสามารถในการทำงานต่างๆ ได้เทียบเท่ากับสมองมนุษย์สามารถคิดวิเคราะห์ วางแผน และสามารถแก้ปัญหาต่างๆ ได้ เข้าใจเรื่องที่เป็นนามธรรม นอกจากนี้ ยังสามารถเรียนรู้ประสบการณ์จากอดีตได้เหมือนมนุษย์ แต่ในปัจจุบันยังไม่สามารถพัฒนา AI ประเภทนี้ได้สำเร็จ ซึ่ง AI ประเภทนี้อาจเป็นภัยต่อการดำรงอยู่ของมนุษย์ได้เช่นกัน
        3. Artificial Super Intelligence (ASI) ชนิดสุดท้ายที่ยังคงเป็นเพียงทฤษฎี เป็นระบบ AI ประเภทที่มีปัญญาเหนือกว่ามนุษย์ ซึ่งปัจจุบันยังไม่สามารถพัฒนา AI ในระดับนี้ขึ้นมาได้ ส่วนมากจะเป็นไอเดียที่เกิดขึ้นในสื่อต่างๆ มากมาย เช่น ภาพยนตร์ ซีรีส์ นวนิยาย หรือเกม โดยไอเดียที่เกิดขึ้นเป็นแนวคิดเรื่องเครื่องจักรสามารถยึดครองโลกได้

        นอกจากนี้ยังสามารถแบ่งประเภทของ AI ได้เป็นหมวดหมู่ ดังต่อไปนี้
        1. Machine Learning (ML) - เป็นกลุ่มของเทคนิคและวิธีการที่อนุญาตให้ระบบ AI เรียนรู้และปรับปรุงด้วยตนเองจากข้อมูลที่ได้รับ โดยไม่ต้องมีการโปรแกรมโดยตรง การเรียนรู้ของเครื่องจักรอาจเป็นทางการ (supervised) หรือไม่มีการตรวจสอบ (unsupervised) และอาจใช้หลายวิธี เช่น การเรียนรู้แบบตัวแบบ (model-based learning) หรือการเรียนรู้แบบจำลอง (reinforcement learning)
        2. Deep Learning (DL) - เป็นการประมวลผล AI โดยใช้ระบบโครงข่ายประสาทเทียม (artificial neural networks) ซึ่งประกอบด้วยชั้นของโน้ต (neurons) มากมายที่มีความซับซ้อน โดย DL สามารถเรียนรู้และตรวจจับลักษณะที่ซับซ้อนในข้อมูลได้ เช่น การจดจำภาพ การแปลภาษา และการประมวลผลเสียง
        3. Natural Language Processing (NLP) - เป็นการพัฒนา AI ที่สามารถเข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์ได้ โดยรวมถึงการแปลภาษา การสร้างคำถามและคำตอบ การจดจำและสร้างข้อความ และการวิเคราะห์อารมณ์ในข้อความ
        4. Computer Vision - เป็นส่วนของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาพและวิดีโอ โดยสามารถรู้จำและเข้าใจภาพ ตรวจจับวัตถุ การแยกแยะใบหน้า

        ระบบ AI หรือ Artificial Intelligence กำลังเป็นที่พูดถึงอย่างมาก ด้วยความฉลาดที่สามารถคิดและวิเคาระห์ รวมไปถึงการแยกแยะวิธีการจัดการในหลายๆ เรื่อง ส่งผลให้ AI ถูกจับตามองว่า จะเข้ามามีบทบาทสำคัญกับชีวิตมนุษย์ในอนาคตอันใกล้นี้
        สำหรับระบบ AI มีความสามารถพิเศษอย่างหนึ่งคือการเรียนรู้และจดจำในข้อมูลที่มีปริมาณมากๆ ที่สำคัญยังสามารถแยกแยะรวมถึงวิเคราะห์ได้ว่าอะไรถูกอะไรผิด ยกตัวอย่างเช่น ถ้าสอนระบบ AI ให้รู้จักแมวด้วยการใช้รูปภาพ ระบบ AI จะสามารถหาเฉพาะรูปภาพที่มีแมวอยู่ได้อย่างแม่นยำ เพราะความแม่นนำนี้เอง ระบบ AI จึงถูกเตรียมนำมาใช้ในงานที่มีความสำคัญ 10 งานด้วยกัน

        1. ด้านการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล
        จากการสำรวจของบริษัทรักษาความปลอดภัยข้อมูลพบว่า ปัจจุบันมีมัลแวร์เกิดขึ้นใหม่ 3 แสนกว่าไฟล์ในทุกๆ วัน ซึ่งมัลแวร์แหล่านี้จะมีรูปแบบที่คล้ายคลึงการ โดยมีความแตกต่างกันไม่เกิน 10% ซึ่งนั่นทำให้ระบบการติดตามและตรวจสอบทำได้ยากมาก เพราะยังต้องใช้คนในการวิเคราะห์และแยกแยะว่าไฟล์ไหนไม่ใช่มัลแวร์ แต่ระบบ AI สามารถตรวจสอบและวิเคราะห์แยกแยะได้ทันทีว่า ไฟล์ใดคือมัลแวร์ที่สามารถคุกคามได้ ยิ่งในปัจจุบันที่มีการใช้ระบบคลาวด์ ระบบ AI จึงยิ่งมีความสำคัญในการตรวจสอบข้อมูล

        2. ด้านระบบความปลอดภัย
        เมื่อสักครู่เราพูดถึงเรื่องการตรวจจับมัลแวร์ ในเรื่องนี้ก็เป็นการตรวจจับเช่นกัน แต่เป็นการตรวจจับสิ่งแปลกปลอมหรือบุคคลที่ทางการต้องการตัว เพราะการตรวจสอบเพื่อรักษาความปลอดภัยต้องมีความละเอียดถี่ถ้วน อย่างการเอ็กซ์เรย์ที่สนามบิน หรือการตรวจกระเป๋าที่สถานีรถไฟฟ้า ระบบ AI จะสามารถสแกนเพื่อหาวัตถุต้องสงสัย รวมไปถึงตรวจสอบบุคคลว่าเป็นบุคคลที่ทางการต้องการตัวหรือไม่ ซึ่งจะใช้เวลาไม่นาน

        3. ด้านการเงินและการลงทุน
        ถ้าคุณเป็นคนเล่นหุ้น จะรู้ว่าการเข้าช้อนซื้อหรือการเทขาย มีปัจจัยหลายอย่างที่ต้องคิดและวิเคราะห์ และที่สำคัญเวลายังเป็นปัจจัยที่มีผลอย่างมากต่อการลงทุน เพราะการลงทุนที่ช้าเกินไปย่อมส่งผลเสียต้องผู้ลงทุน แม้ว่าจะมีโบรคเกอร์มาช่วยแนะนำก็ตาม ซึ่งระบบ AI จะช่วยรวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่สำคัญ และนำมาวิเคราะห์เพื่อหาโอกาสหรือความเป็นไปได้ในการลงทุนที่ทำให้ได้ผลกำไร แน่นอนว่าระบบ AI สามารถวิเคราะห์ประมวลผลได้รวดเร็วกว่ามนุษย์ จึงทำให้การลงทุนไม่มีความล่าช้าอีกต่อไป

        4. ด้านสุขภาพ
        หลายครั้งที่เรามักจะได้ยินว่า ป่วยระยะสุดท้ายหรือเกินเยียวยา ซึ่งนั่นเกิดจากการวิเคราะห์หรือตรวจหาโรคล่าช้า ซึ่งไม่ใช่ความผิดของแพทย์แต่เป็นสิ่งที่โรคในปัจจุบันมีความเปลี่ยนแปลงไปจากอดีต ระบบ AI สามารถทำการสแกนเพื่อค้นหาจุดผิดปกติ รวมถึงการให้คำแนะนำกับแพทย์เพื่อใช้ในการพิจารณา โดยในสหรัฐฯ มีการทดลองตรวจสอบมะเร็งเต้านม ซึ่งระบบ AI สามารถตรวจพบความผิดปกติที่อาจก่อให้เกิดมะเร็งเต้านม และช่วยให้ผู้หญิงกว่า 52% สามารถหายจากโรคมะเร็งก่อนที่แพทย์จะตรวจพบ

        5. ด้านการตลาดเฉพาะตัวบุคคล
        ปัจจุบันมีการพยายามที่จะทำการตลาดแบบเฉพาะเจาะจงไปที่ตัวบุคคล  ซึ่งจะต้องใช้ระยะเวลาในการเก็บข้อมูลรวมไปถึงจะต้องมีข้อมูลพฤติกรรมของผู้บริโภครายนั้นๆ ซึ่งมีจำนวนมากมายมหาศาล ระบบ AI จะเข้ามาช่วยเก็บข้อมูลเหล่านั้น ทั้งการเข้าไปดูสินค้าออนไลน์ประเภทไหน เวลาใด โดยระบบสามารถจัดสรรโปรแกรมทางการตลาดส่งไปให้กับลูกค้ารายนั้น ไม่ว่าจะเป็นการส่งอีเมล์เพื่อโปรโมทสินค้าที่ลูกค้าสนใจ หรือการส่งคูปองเพื่อกระตุ้นให้ลูกค้าต้องการซื้อเพิ่มมากยิ่งขึ้น

        6. ด้านการตรวจสอบที่ผิดกฎหมาย
        e-Commerce กำลังเติบโตอยู่ในขณะนี้ และถือเป็นอีกหนึ่งช่องทางที่คนผิดทั้งหลายกำลังมองหา โดยเฉพาะการซื้อขายสินค้าผิดกฎหมาย รวมไปถึงการฟอกเงิน ซึ่งสินค้าในโลกออนไลน์เรียกว่ามีเป็นล้านชิ้นการมานั่งตรวจสอบทีละชิ้นนั้นเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้ ระบบ AI จะต้องเรียนรู้ว่าสินค้าประเภทใดผิดกฎหมาย และจะสามารถตรวจสอบเพื่อหาสินค้าผิดกฎหมาย นอกจากนี้ยังมีการตรวจสอบรายละเอียดของผู้ซื้อและผู้ขาย เพื่อวิเคราะห์ว่าการซื้อขายในครั้งนั้นๆ มีข้อพิรุธอะไรที่นำไปสู่การฟอกเงินหรือไม่

        7. ด้านการแนะนำมอบของขวัญ
        ในต่างประเทศจะมีธรรมเนียมอย่างหนึ่งก็คือการมอบของขวัญให้คนรู้จักหรือคนในครอบครัว ซึ่งบางครั้งคนเหล่านี้ก็อยากจะสร้างเซอร์ไพรส์ เพื่อให้ของขวัญชิ้นนั้นเป็นชิ้นพิเศษที่มีความสำคัญ แต่จะแอบไปถามว่าชอบอะไร อยากได้อะไร มันก็คงไม่ใช่การเซอร์ไพรส์ ระบบ AI สามารถช่วยตรวจสอบได้ว่า ของขวัญแบบไหนที่ผู้รับกำลังต้องการ โดยรู้รายละเอียดถึงระดับควรให้ช่วงเวลาใด เช่น ควรมอบของขวัญในวันเกิดหรือวันครบรอบแต่งงานที่ใกล้จะถึง

        8. ด้านการค้นหาในระบบออนไลน์
        เป็นที่รู้กันว่าอยากได้ข้อมูลอะไรก็ให้ถามอากู๋หรือ Google แต่หลายคนคงมีประสบการณ์ว่า ผลลัพธ์ในการค้นหา มันก็ไม่ถูกต้องหรือถูกใจเสมอไป ดังนั้นการค้นหาใน Google จึงต้องมีเทคนิคในการค้นหา แต่ระบบ AI จะสามารถค้นหาได้ง่ายกว่านั้น เพราะเพียงแค่คีย์เวิร์ดคำเดียวก็สามารถหาข้อมูลที่ตรงใจได้ นั่นเป้นเพราะระบบ AI จะวิเคราะห์พฤติกรรมการค้นหา รวมไปถึงวิเคราะห์คีย์เวิร์ดที่ค้นหาเพื่อให้สามารถได้ข้อมูลที่ต้องการค้นหา ซึ่งแน่นอนว่าความผิดพลาดมีน้อยมาก

        9. ด้านระบบประมวลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing – NLP)
        ในด้านนี้จะเป็นการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับระบบ AI ในภาษาที่มนุษย์ใช้ เช่น ภาษาอังกฤษ ภาษาไทย เป็นต้น โดยระบบจะทำการวิเคราะห์ผู้ใช้เพื่อเลือกภาษาในการสื่อสาร ซึ่งจะช่วยให้การทำงานระบบ AI และมนุษย์มีความสอดคล้องกัน นอกจากนี้ยังสามารถแปลภาษาที่ยากๆ เช่น ภาษาทางกฎหมาย ภาษาทางการแพทย์ ให้กลายเป็นภาษาที่เข้าใจง่ายในแบบที่มนุษย์ใช้กันโดยทั่วไป

        10. ด้านรถยนต์อัจฉริยะ
        นี่คือสิ่งที่หลายค่ายรถยนต์เริ่มดำเนินการทำ การใช้ระบบ AI เข้ามาควบคุมการทำงานของรถยนต์ รวมไปถึงการเชื่อมต่ออินเตอร์เน็ตในรถยนต์ด้วย โดยระบบ AI จะทำหน้าที่ในการขับรถยนต์ ซึ่งจะประมวลผลจากสิ่งแวดล้อมในเวลานั้นเพื่อค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุด นอกจากนี้ AI ยังสามารถปรับระบอื่นๆ ในรถยนต์ได้ทั้งอุณหภูมิ องศาพนักพิง ความดังของวิทยุ เป็นต้น