ปัญญาประดิษฐ์มีกี่ประเภท อะไรบ้าง

ปัญญาประดิษฐ์: ไกลกว่าแค่สามประเภท

บทความทั่วไปมักแบ่งปัญญาประดิษฐ์ (AI) ออกเป็นสามประเภทหลัก คือ AI เฉพาะทาง (Narrow AI), AI ทั่วไป (General AI) และ AI เหนือมนุษย์ (Super AI)。 แต่มุมมองนี้ค่อนข้างจำกัดและไม่ครอบคลุมความซับซ้อนของ AI ในปัจจุบัน เราสามารถจำแนก AI ได้หลากหลายมิติ นอกเหนือจากความสามารถเชิงปัญญา บทความนี้จะนำเสนออีกมุมมองหนึ่งในการจัดประเภท AI โดยเน้นที่สถาปัตยกรรมและวิธีการเรียนรู้

การจัดประเภท AI ตามสถาปัตยกรรมและวิธีการเรียนรู้:

1. Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง): เป็น AI ประเภทที่ระบบเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องถูกโปรแกรมอย่างชัดเจน Machine Learning ยังแบ่งย่อยได้อีกหลายประเภท เช่น:

   • Supervised Learning (การเรียนรู้แบบมีผู้สอน): ระบบเรียนรู้จากชุดข้อมูลที่มีคำตอบกำกับไว้แล้ว เช่น การฝึกโมเดลจำแนกภาพสุนัขและแมวโดยให้ภาพและคำตอบว่าภาพไหนเป็นสุนัขหรือแมว
   • Unsupervised Learning (การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน): ระบบเรียนรู้จากชุดข้อมูลที่ไม่มีคำตอบกำกับไว้ เช่น การจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ
   • Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง): ระบบเรียนรู้โดยการลองผิดลองถูกและได้รับรางวัลหรือโทษ เช่น การฝึก AI เล่นเกม

2. Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก): เป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่มีหลายชั้น มีความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลที่ซับซ้อนได้ดี เช่น การประมวลผลภาพ เสียง และภาษาธรรมชาติ

3. Rule-based Systems (ระบบฐานกฎ): เป็น AI ประเภทที่ทำงานตามชุดกฎที่โปรแกรมเมอร์กำหนดไว้ เช่น ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert Systems) ที่ใช้ในการวินิจฉัยโรค

4. Knowledge-based Systems (ระบบฐานความรู้): เป็น AI ประเภทที่ใช้ฐานความรู้ขนาดใหญ่ในการตอบคำถามและแก้ปัญหา เช่น ระบบถามตอบอัตโนมัติ (Chatbots)

5. Evolutionary Computation (การคำนวณเชิงวิวัฒนาการ): เป็น AI ประเภทที่เลียนแบบกระบวนการวิวัฒนาการทางธรรมชาติ เช่น Genetic Algorithms ที่ใช้ในการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดของฟังก์ชัน

การแบ่งประเภท AI ตามที่กล่าวมาข้างต้นนี้ ช่วยให้เห็นภาพรวมของ AI ได้ชัดเจนและครอบคลุมมากกว่าการแบ่งเพียงแค่สามประเภท และยังสะท้อนถึงความหลากหลายของเทคนิคและวิธีการที่ใช้ในการพัฒนา AI ในปัจจุบัน ซึ่งกำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็วและมีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้นการทำความเข้าใจในมิติต่างๆ ของ AI จะช่วยให้เราสามารถนำ AI ไปประยุกต์ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น