ประเภทเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI ได้แก่ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (CV) การรู้จำเสียง หุ่นยนต์ ระบบผู้เชี่ยวชาญ และรูปแบบอื่น ๆ การเรียนรู้ของเครื่องถือเป็นแกนหลัก โดยครอบคลุมสาขาย่อย เช่น การเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถปรับปรุงตนเองในการวิเคราะห์ข้อมูลและการจดจำรูปแบบผ่านอัลกอริธึมและแบบจำลองทางสถิติโดยไม่ต้องมีคำสั่งในการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจน มีแอปพลิเคชันที่หลากหลาย รวมถึงระบบการแนะนำ แบบจำลองการทำนาย ฯลฯ
ในฐานะสาขาสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะขึ้นอยู่กับการระบุรูปแบบในข้อมูลและการตัดสินใจ ปัจจุบันเทคโนโลยี Machine Learning แบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลักๆ ได้แก่
ปัจจุบันการเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด การเรียนรู้ประเภทนี้ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากในการฝึกโมเดล เช่น ป้ายหมวดหมู่สำหรับรูปภาพ คำอธิบายประกอบทางอารมณ์สำหรับข้อความ เป็นต้น อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ Support Vector Machine (SVM), โครงข่ายประสาทเทียม และแผนผังการตัดสินใจ
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลไม่ได้อาศัยข้อมูลที่มีป้ายกำกับและมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ การวิเคราะห์คลัสเตอร์และการลดขนาดเป็นการใช้งานทั่วไปของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล อัลกอริธึมที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ K-means, การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) และแผนที่การจัดการตัวเอง (SOM)
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นอัลกอริธึมการฝึกอบรมเพื่อปรับกลยุทธ์พฤติกรรมให้เหมาะสมโดยพิจารณาจากรางวัลหรือการลงโทษที่ได้รับจากสิ่งแวดล้อม มักใช้ในด้านต่างๆ เช่น เกม AI และการขับขี่แบบอัตโนมัติ อัลกอริธึมตัวแทน ได้แก่ การเรียนรู้ Q, การเรียนรู้ความแตกต่างชั่วคราว (การเรียนรู้ TD) และเครือข่าย Deep Q (DQN)
การประมวลผลภาษาธรรมชาติหมายถึงเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจ ตีความ และสร้างภาษาของมนุษย์ได้ เทคโนโลยีนี้ประกอบด้วย:
การแปลภาษาด้วยเครื่องเป็นงานสำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการแปลงภาษาธรรมชาติหนึ่งไปเป็นอีกภาษาหนึ่ง วิธีการที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ การแปลด้วยเครื่องตามสถิติและการเรียนรู้จากต้นทางถึงปลายทางบนโครงข่ายประสาทเทียม
เทคโนโลยีการเข้าใจความหมายมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจความหมายและบริบทของภาษา ซึ่งรวมถึงงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความหมาย การวิเคราะห์ความรู้สึก และการดึงแนวคิด ด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ คอมพิวเตอร์สามารถระบุความคิดเห็น อารมณ์ และแนวคิดเชิงนามธรรมในรูปแบบข้อความได้
คอมพิวเตอร์วิทัศน์มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและตีความโลกแห่งการมองเห็นได้เหมือนกับที่มนุษย์ทำ เทคโนโลยีหลักคือ:
การจดจำรูปภาพ ซึ่งรวมถึงการจดจำใบหน้า การตรวจจับรูปร่าง ฯลฯ เป็นงานพื้นฐานในด้านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เทคโนโลยีเหล่านี้ทำให้การระบุและจำแนกวัตถุสำเร็จลุล่วงด้วยการระบุคุณลักษณะและรูปแบบในรูปภาพ
การวิเคราะห์วิดีโอเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากวิดีโอ เช่น การตรวจจับการเคลื่อนไหว การจดจำพฤติกรรม ฯลฯ ซึ่งต้องใช้อัลกอริทึมที่สามารถเข้าใจข้อมูลความสัมพันธ์ชั่วคราวในสตรีมวิดีโอได้
การรู้จำเสียงหมายถึงการระบุสิ่งที่บุคคลพูดและแปลงเป็นข้อความ ซึ่งครอบคลุมงานต่างๆ เช่น การจดจำฟอนิม และการประมวลผลโทนเสียง เช่น:
ระบบรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ (ASR) ประมวลผลคำพูดของมนุษย์และแปลงเป็นรูปแบบที่เครื่องอ่านได้ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น ผู้ช่วยเสมือน และการสร้างคำบรรยายอัตโนมัติ
การสังเคราะห์เสียงพูดหรือที่เรียกว่าการอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) เป็นเทคโนโลยีที่แปลงเนื้อหาข้อความให้เป็นคำพูดที่เป็นธรรมชาติ มักใช้ในเครื่องอ่าน ระบบนำทาง และอุปกรณ์ที่ให้การตอบสนองด้วยเสียง
วิทยาการหุ่นยนต์ผสมผสานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่หลากหลายเพื่อควบคุมแขนหุ่นยนต์หรือหุ่นยนต์เคลื่อนที่ เพื่อให้สามารถทำงานเฉพาะด้านได้สำเร็จ เช่น:
การควบคุมอัตโนมัติช่วยให้หุ่นยนต์ทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ เช่น การเลือกสินค้าในคลังสินค้าและการผ่าตัด
เทคโนโลยีเซ็นเซอร์ช่วยให้หุ่นยนต์รับรู้สภาพแวดล้อมและบรรลุการวางตำแหน่งของตนเองและการทำแผนที่สิ่งแวดล้อมผ่านเทคโนโลยี เช่น SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
ระบบผู้เชี่ยวชาญจำลองความสามารถในการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์เพื่อมอบวิธีแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน ได้แก่:
ระบบการวินิจฉัยมีคุณค่าอย่างยิ่งในวงการแพทย์ ซึ่งสามารถช่วยวิเคราะห์อาการและให้การวินิจฉัยโรคที่เป็นไปได้
ระบบการประเมินความเสี่ยงจะประเมินโปรไฟล์ความเสี่ยงของลูกค้าและจัดทำกลยุทธ์ที่เกี่ยวข้องในด้านการเงินและการประกันภัย
ถาม: เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI ประเภทหลักๆ มีอะไรบ้าง
ตอบ: เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ครอบคลุมหลายประเภท รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และระบบผู้เชี่ยวชาญ เป็นต้น การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และปรับปรุงผ่านข้อมูล การเรียนรู้เชิงลึกเป็นรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการจดจำรูปแบบขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ข้อมูล การประมวลผลภาษาธรรมชาติมุ่งเน้นไปที่การทำให้เครื่องจักรเข้าใจและประมวลผลภาษาของมนุษย์ ในขณะที่การมองเห็นคอมพิวเตอร์คือความสามารถในการทำให้เครื่องจักรเข้าใจและตีความรูปภาพและวิดีโอ ระบบผู้เชี่ยวชาญใช้กฎเกณฑ์และการให้เหตุผลเพื่อจำลองความรู้และความสามารถในการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในสาขาเฉพาะ
ถาม: เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI มีกี่ประเภท?
ตอบ: เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ครอบคลุมเทคโนโลยีหลายประเภท ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และระบบผู้เชี่ยวชาญ และอื่นๆ อีกมากมาย การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และปรับปรุงจากข้อมูลได้ โดยสามารถใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปแบบ การทำนาย และการตัดสินใจ การเรียนรู้เชิงลึกเป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมซึ่งสามารถจัดการข้อมูลและงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ การประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์ รวมถึงการรู้จำคำพูด การวิเคราะห์ข้อความ และการแปลด้วยเครื่อง คอมพิวเตอร์วิทัศน์ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและตีความภาพและวิดีโอ รวมถึงงานต่างๆ เช่น การจำแนกภาพ การตรวจจับวัตถุ และการจดจำใบหน้า ระบบผู้เชี่ยวชาญเป็นเทคโนโลยีที่จำลองความรู้ของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์และความสามารถในการตัดสินใจ และสามารถนำไปใช้กับสาขาต่างๆ ได้ เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ และการประเมินความเสี่ยงทางการเงิน
ถาม: เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI ประเภทหลักๆ มีอะไรบ้าง
ตอบ: เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI มีหลายประเภท รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และระบบผู้เชี่ยวชาญ ฯลฯ การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้และปรับปรุงผ่านข้อมูล โดยใช้อัลกอริธึมและแบบจำลองเพื่อให้บรรลุฟังก์ชันต่างๆ เช่น การจดจำรูปแบบ การทำนาย และการตัดสินใจ การเรียนรู้เชิงลึกเป็นรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นเพื่อประมวลผลข้อมูลและงานที่ซับซ้อน การประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีต่างๆ เช่น การรู้จำเสียง การวิเคราะห์ข้อความ และการแปลอัตโนมัติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและตีความภาพและวิดีโอ รวมถึงความสามารถต่างๆ เช่น การจดจำภาพ การตรวจจับวัตถุ และการจดจำใบหน้า ระบบผู้เชี่ยวชาญจำลองความรู้และความสามารถในการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในสาขาเฉพาะ และใช้เพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและให้คำแนะนำอย่างมืออาชีพ