AI มีกี่ประเภท อะไรบ้าง

พลิกมุมมอง: การจำแนกประเภทปัญญาประดิษฐ์ที่ลึกล้ำกว่าสามระดับ

บทความเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) มักจะแบ่งประเภทตามระดับความสามารถเป็นสามระดับหลักๆ คือ AI เชิงแคบ, AI ทั่วไป, และ AI ขั้นสูง แม้ว่าการแบ่งประเภทนี้จะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการทำความเข้าใจ แต่การจำกัดความเข้าใจ AI เพียงเท่านี้ อาจทำให้มองข้ามมิติที่ซับซ้อนและหลากหลายของเทคโนโลยีนี้ไป ดังนั้น บทความนี้จะขยายความและนำเสนอมุมมองที่ครอบคลุมกว่าการแบ่งประเภทแบบดั้งเดิม เพื่อให้ผู้อ่านได้เข้าใจถึงความหลากหลายของ AI อย่างแท้จริง

แทนที่จะยึดติดกับระดับความสามารถเพียงสามระดับ เราสามารถจำแนก AI ได้จากวิธีการทำงาน มุมมอง และวัตถุประสงค์ ซึ่งจะนำไปสู่การแบ่งประเภทที่ละเอียดและครอบคลุมมากขึ้น ตัวอย่างเช่น:

1. ตามวิธีการทำงาน:

• AI แบบอิงกฎ (Rule-based AI): AI ประเภทนี้ทำงานโดยอาศัยชุดกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ระบบจะประมวลผลข้อมูลและตัดสินใจตามกฎเหล่านั้น ตัวอย่างเช่น ระบบผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์บางระบบที่ใช้ในการวินิจฉัยโรคเบื้องต้น
• AI แบบแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning): AI ประเภทนี้เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมกฎอย่างชัดเจน ระบบจะค้นหาแบบแผนและความสัมพันธ์ในข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลองการทำนาย ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำสินค้าบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ
• AI แบบดีพลอยเลิร์นนิง (Deep Learning): เป็นส่วนย่อยของ Machine Learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีชั้นต่างๆ มากมาย ทำให้สามารถเรียนรู้จากข้อมูลปริมาณมหาศาลและค้นพบแบบแผนที่ซับซ้อนได้ ตัวอย่างเช่น ระบบจดจำภาพและเสียงขั้นสูง
• AI แบบการเสริมแรง (Reinforcement Learning): AI ประเภทนี้เรียนรู้ผ่านการทดลองและผิดพลาด ระบบจะได้รับรางวัลหรือโทษตามการกระทำ และเรียนรู้ที่จะเลือกการกระทำที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ตัวอย่างเช่น AI ที่ใช้ในการเล่นเกมโกะหรือเกมอื่นๆ

2. ตามมุมมองหรือการใช้งาน:

• AI สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): มุ่งเน้นการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจ ประมวลผล และสร้างภาษาของมนุษย์ได้ ตัวอย่างเช่น แชทบอท เครื่องแปลภาษา
• AI สำหรับวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ (Computer Vision): มุ่งเน้นการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถ “มองเห็น” และตีความภาพและวิดีโอได้ ตัวอย่างเช่น ระบบจดจำใบหน้า ระบบขับขี่อัตโนมัติ
• AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics): ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อค้นหาแบบแผน ความสัมพันธ์ และแนวโน้ม ตัวอย่างเช่น ระบบตรวจจับการฉ้อโกง

3. ตามวัตถุประสงค์:

• AI สำหรับการอัตโนมัติ (Automation): มุ่งเน้นการทำให้กระบวนการต่างๆ เป็นอัตโนมัติ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน
• AI สำหรับการตัดสินใจ (Decision Making): ใช้ในการช่วยเหลือในการตัดสินใจ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้
• AI สำหรับการสร้างสรรค์ (Creativity): ใช้ในการสร้างงานศิลปะ เพลง และวรรณกรรม

การจำแนกประเภท AI ดังกล่าวข้างต้นช่วยให้เราเข้าใจถึงความหลากหลายและความซับซ้อนของเทคโนโลยีนี้ได้ดียิ่งขึ้น และสำคัญกว่านั้นคือการตระหนักว่า AI ไม่ใช่สิ่งเดียว แต่เป็นกลุ่มของเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน ทำงานต่างกัน และมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน การทำความเข้าใจถึงความแตกต่างเหล่านี้จะช่วยให้เราสามารถนำ AI ไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถรับมือกับความท้าทายและโอกาสใหม่ๆ ในอนาคตได้อย่างเหมาะสม