บทที่ 10 ระบบอัจฉริยะ ปัจจุบันวิวัฒนาการทางคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศได้เจริญก้าวหน้าไปอย่าง ต่อเนื่อง ซึ่งพัฒนาการเหล่านี้ส่งผลถึงการด าเนินงานขององค์กรการธุรกิจเป็นอย่างมาก กล่าวคือ เทคโนโลยีและระบบสารสนเทศสามารถเข้ามาช่วยสนับสนุนการท ากิจกรรมต่าง ๆ ขององค์การให้ เป็นไปอย่างราบรื่นมีมาตรฐาน เพิ่มความถูกต้องแม่นย า ช่วยลดอัตราการจ้างแรงงาน พร้อมทั้งเพิ่ม ศักยภาพในการตัดสินใจให้แก่ผู้บริหารได้อีกด้วย 10.1 ความหมายของระบบอัจฉริยะ ระบบอัจฉริยะ หมายถึง ระบบสารสนเทศและเทคโนโลยีอัตโนมัติที่สามารถน ามาทดแทน การท างานของมนุษย์ได้หลากหลายต าแหน่ง เช่น เครื่องนับจ านวนสินค้า เครื่องตรวจสอบคุณภาพ สินค้า ระบบรักษาความปลอดภัย หุ่นยนต์กู้ภัย หุ่นยนต์ในอุตสาหกรรมการแพทย์เครื่องจักรอัจฉริยะ เพื่อสนับสนุนการวินิจฉัยโรค ระบบขับเคลื่อนรถยนต์อัตโนมัติ ระบบตรวจสอบเอกลักษณ์ของบุคคล เป็นต้น ยิ่งไปกว่านั้นเทคโนโลยียังมีความสามารถมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยีในกลุ่ม ระบบอัจฉริยะที่ออกแบบมาเพื่อให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถท างานด้านการประมวลผลวิเคราะห์ สถานการณ์ รวมทั้งการตอบสนองต่อความเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมต่าง ๆ ได้เสมือนกับมนุษย์ อีกด้วย ความสามารถของระบบอัจฉริยะที่กล่าวไปข้างต้น เมื่อน ามาจัดแบ่งเป็นหมวดหมู่ตาม วัตถุประสงค์การท างานของแต่ละระบบแล้ว ระบบอัจฉริยะจะสามารถแบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม คือ 1)ปัญญาประดิษฐ์ และ 2) ระบบผู้เชี่ยวชาญ โดยปัญญาประดิษฐ์ คือระบบสารสนเทศที่ออกแบบมา เพื่อให้ท างานเลียนแบบการท ากิจกรรมของมนุษย์ เช่น สามารถพูดคุยติดต่อสื่อสาร แจ้งเตือนเฝ้า ระวังเหตุการณ์ผิดปกติต่าง ๆ เป็นต้น จึงถูกน ามาใช้ทดแทนการปฏิบัติงานของมนุษย์ ส่วนระบบ ผู้เชี่ยวชาญ คือระบบสารสนเทศที่พัฒนาต่อยอดจากปัญญาประดิษฐ์แบบทั่วไป เนื่องจากต้องให้ ระบบสามารถคิดวิเคราะห์และตัดสินใจด าเนินกิจกรรมต่าง ๆ ได้เสมือนการท างานของมนุษย์นั่นเอง 10.2 ความหมายของปัญญาประดิษฐ์ John McCarthy (2007) ได้ให้ความหมายของค าว่า “ปัญญาประดิษฐ์” (Artificial ntelligence System: AI) ว่าเป็นแนวความคิดทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมที่ต้องการต่อยอดองค์ ความรู้ในประเด็นต่าง ๆ ที่เคยจัดเก็บไว้ในระบบไปสู่เครื่องจักรอัจฉริยะที่สามารถท างานได้อย่างชาญ ฉลาด โดยใช้คอมพิวเตอร์เป็นเครื่องมือในการเรียนรู้และท าความเข้าใจกับความฉลาดของมนุษย์
Drew McDermott (2007) กล่าวว่า ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือลักษณะงานในสาขาวิทยาการ คอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาให้มีความสามารถด้านการค านวณและแก้ไขปัญญา โดยเน้นปัญหาที่มี ความซับซ้อนซึ่งตามปกติ ปัญหาเหล่านั้นจะต้องแก้ไขโดยมนุษย์ โดยสรุป “ปัญญาประดิษฐ์” หมายถึง การพัฒนาระบบงานทางคอมพิวเตอร์และสารสนเทศ ให้สามารถท างานได้เหมือนมนุษย์ โดยพยายามเลียนแบบกระบวนการท างานต่าง ๆ ของมนุษย์ เช่น ด้านการค านวณ ด้านการประสานงานระหว่างบุคคล การแก้ปัญหา การวิเคราะห์การตัดสินใจ ด าเนินการในประเด็นต่าง ๆ ทั้งนี้เพื่อประโยชน์ในการน าระบบงานทางคอมพิวเตอร์มาช่วยแบ่งเบา ภาระการท างานของมนุษย์ได้ ปัญญาประดิษฐ์ เป็นระบบสารสนเทศชนิดหนึ่งที่ได้รับการพัฒนาต่อยอดมาจากระบบการ จัดการความรู้ ด าเนินการโดยอาศัยแนวความคิดที่ต้องการให้เกิดการสร้างองค์ความรู้ให้แก่องค์การ ซึ่งพัฒนาการกระบวนการในการสร้างความรู้เกิดขึ้นจากการน า “ข้อมูล” ที่มีอยู่ทั้งภายในและ ภายนอกองค์การมาประมวลผลเพื่อให้ได้ “สารสนเทศ” ซึ้งหมายถึงผลลัพธ์ที่มีประโยชน์สามารถ น าไปใช้สนับสนุนการด าเนินธุรกิจได้ และเมื่อน าสารสนเทศมาวิเคราะห์ต่อยอด หรือน าไปประยุกต์ใช้ ต่อเนื่อง สารสนเทศจะพัฒนาต่อไปกลายเป็น “องค์ความรู้” ที่มีคุณค่าเสมือนเป็นสินทรัพย์ของทั้ง บุคคลและองค์การ จากนั้นเมื่อน าองค์ความรู้ที่มีไปผนวกรวมกับประสบการณ์หรือทักษะ ความสามารถที่สั่งสมอยู่ในตัวบุคคล น าไปสู่การแก้ไขปัญหาหรือประยุกต์ใช้ได้อย่างสอดคล้องกับ เหตุการณ์ต่าง ๆ ได้ นั่นคือการพัฒนาสู่ “ปัญญา” แนวความคิดล าดับขั้นของการประมวลจากข้อมูลไปสู่การสร้างปัญญาได้มีวิวัฒนาการอย่าง ต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งความพยายามในการพัฒนาเครื่องจักรหรืออุปกรณ์ทางเทคโนโลยีที่เสมือน มีปัญญา พร้อมที่จะน าข้อมูลความรู้ที่จัดเก็บอยู่ในระบบไปใช้ในการประมวลผลเพื่อวิเคราะห์หา แนวทางที่เหมาะสมเพื่อแก้ปัญหาได้อย่างสอดคล้องกับสถานการณ์โดยไม่จ าเป็นต้องอาศัยมนุษย์ออก ค าสั่ง ดังนั้นวัตถุประสงค์ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์คือความต้องการให้ระบบงานทางเทคโนโลยี และระบบสารสนเทศประเภทต่าง ๆ สามารถท างานได้เสมือนกับมนุษย์ปฏิบัติ ยกตัวอย่าง ความสามารถในการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ได้แก่ ระบบการเลียนแบบภาษาธรรมชาติ ระบบ เรียนรู้อิริยาบถ ระบบรับรู้การเคลื่อนไหว ระบบรับรู้การเปลี่ยนแปลงและเครื่องจักรกลอัจฉริยะใน รูปแบบต่าง ๆ เป็นต้น ซึ่งความสามารถเหล่านี้มีส่วนสนับสนุนกลยุทธ์และสร้างความส าเร็จให้แก่ องค์การได้ทั้งสิ้น ดังนั้นเมื่อปัญญาประดิษฐ์พัฒนาขึ้นมาจากพื้นฐานของการจัดการความรู้ กระบวนการท างาน ของระบบปัญญาประดิษฐ์จึงเกิดขึ้นบนพื้นฐานการท างานของระบบการจัดการความรู้เช่นกัน เป็น เหตุให้ปัญญาประดิษฐ์จึงมีความสามารถที่สอดคล้องกับกระบวนการท างานของระบบจัดการความรู้ (Kenneth C.Laudon & Jane P.Laudon,2005) ดังประเด็นต่อไปนี้
1. ปัญญาประดิษฐ์สามารถจัดเก็บข้อมูล ข่าวสาร ความรู้ในรูปแบบที่พร้อมแก่การใช้งานและ สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้งานได้ 2. ปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างกลไกในการท างานที่ไม่ยึดติดกับความรู้สึกมนุษย์เช่น ความ เหนื่อยล้า ความกังวล ความชื่นชอบ เป็นต้น กล่าวคือปัญญาประดิษฐ์ไม่มีอคติที่เกิดขึ้นจากการ ท างาน จึงสามารถท างานด้านการวิเคราะห์ได้อย่างแม่นย ากว่ามนุษย์ 3. ปัญญาประดิษฐ์สามารถเข้ามาช่วยสนับสนุนการท างานที่ซ้ าซ้อนหรืองานที่มีความเสี่ยง ซึ่งมนุษย์ไม่นิยมปฏิบัติ เช่น การใช้งานหุ่นยนต์ดับเพลิง เครื่องจักรเชื่อมโลหะ หุ่นยนต์ในโรงงาน เคมีภัณฑ์หรือโรงงานผลิตไฟฟ้านิวเคลียร์ เป็นต้น 4. ปัญญาประดิษฐ์สามารถยกระดับการจัดการความรู้ได้อย่างเป็นระบบมากกว่าการจดจ า ของมนุษย์ นอกจากนั้นปัญญาประดิษฐ์ยังสามารถเชื่อมโยง สร้างความสัมพันธ์ให้กับข้อมูลความรู้ต่าง ๆ ที่ถูกจัดเก็บอยู่ในระบบสารสนเทศอย่างเป็นระบบ เพื่อส่งเสริมการน าไปใช้งานได้อย่างหลากหลาย มากยิ่งขึ้น 5. ปัญญาประดิษฐ์สามารถค้นหาวิธีการแก้ไขปัญหาในเรื่องต่าง ๆ โดยอาศัยข้อมูลความรู้ที่ จัดเก็บอยู่ในระบบงานได้ เช่น ปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสนับสนุนงานทาง การแพทย์ วินิจฉัยโรค พร้อมแนะน าแนวทางในการรักษาที่เหมาะสมได้ โดยอาศัยข้อมูลประวัติการ รักษา งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการรักษาโรคต่าง ๆ ได้ เป็นต้น 10.3 ระบบงานที่เกิดจากประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ปัญญาประดิษฐ์เป็นระบบสารสนเทศอัจฉริยะที่สามารถน าไปประยุกต์ใช้เพื่อสร้างประโยชน์ ทางธุรกิจได้อย่างหลากหลาย ขึ้นอยู่กับแนวทางและกลยุทธ์ที่องค์การก าหนดไว้ โดยมีวัตถุประสงค์ เพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถปฏิบัติงานต่าง ๆ ทดแทนที่มนุษย์ปฏิบัติอยู่ในองค์การธุรกิจ โดยความ หลากหลายของปัญญาประดิษฐ์สามารถจ าแนกออกเป็นระบบงานย่อยต่าง ๆ ได้แก่ 1. ระบบงานภาษธรรมชาติ (Natural Language) ระบบงานภาษาธรรมชาติ คือระบบงานที่เกิดขึ้นจากความพยายามท าความเข้าใจกับ ภาษาธรรมชาติและเลียนแบบการสั่งงานระบบสารสนเทศโดยใช้ภาษามนุษย์ โดยวัตถุประสงค์คือ ต้องการให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจค าสั่งที่เกิดจากภาษาธรรมชาติ เช่น การแสดงอากับกิริยา การแสดงท่าทาง ภาษาพูด เป็นต้น โดยระบบสารสนเทศที่ใช้ภาษาธรรมชาติมักสามารถโต้ตอบ กลับมาได้ในรูปแบบเดียวกัน เช่น การตอบกลับโดยใช้ภาษาพูด ซึ่งการท างานในลักษณะนี้จะช่วย อ านวยความสะดวกให้แก่ผู้ใช้มากยิ่งขึ้น เนื่องจากผู้ใช้ไม่จ าเป็นต้องส่งค าสั่งผ่านทางซอฟต์แวร์หรือ เครื่องมือออกค าสั่งชนิดอื่น แต่ออกค าสั่งโดยใช้การแสดงท่าทางหรือออกค าสั่งจากค าพูด จากนั้น ระบบปัญญาประดิษฐ์จะน าค าพูดหรือการแสดงท่าทางรูปแบบต่าง ๆ ไปแปลความหมายว่ามนุษย์
ต้องการออกค าสั่งให้กระท าการใด จากนั้นจึงน าไปประมวลผลแลโต้ตอบกลับมาในรูปแบบของ ภาษาธรรมชาติเช่นเดียวกัน จึงท าให้การท างานระหว่างผู้ใช้งานและระบบงานปัญญาประดิษฐ์นี้ คล้ายคลึงกับการโต้ตอบพูดคุย ประสานงานระหว่างมนุษย์ด้วยตนเอง ยกตัวอย่างระบบงานปัญญาประดิษฐ์ในรูปแบบภาษาธรรมชาติที่ได้รับความนิยม คือ Siri ใน ระบบปฏิบัติการ IOS โดยบริษัท Apple ได้พัฒนา Siri ให้มีความสามารถคล้ายกับผู้ช่วยส่วนบุคคล (Personal Assistant) หรือเสมือนเป็นเลขานุการส่วนบุคคลที่สามารถอ านวยความสะดวกในด้านต่าง ๆ ทั้งการสืบค้นข้อมูล การตอบค าถาม ตลอดจนการแจ้งเตือนนัดหมายที่ผู้ใช้งานได้ก าหนดไว้ โดย อาศัยการสั่งการจากภาษาธรรมชาติหรือภาษาพูด ซึ่ง Siri นอกจากสามารถประมวลผลจาก ภาษาธรรมชาติแล้ว ยังสามารถพูดโต้ตอบกับผู้ใช้งานโดยใช้ภาษาธรรมชาติเช่นกันอีกด้วย 2. หุ่นยนต์ (Robot) หุ่นยนต์เกิดขึ้นจากการประดิษฐ์คิดค้นทางเทคโนโลยีทางวิศวกรรมควบคู่กับการจัดการ ความรู้ ซึ่งผนวกเข้ากับกลไกหรือเงื่อนไขต่าง ๆ ให้สามารถท างานแทนมนุษย์ได้อย่างอัตโนมัติ เช่น หุ่นยนต์เสิร์ฟอาหาร หุ่นยนต์ในโรงงานอุตสาหกรรม หุ่นยนต์ท าความสะอาด หุ่นยนต์กู้ภัยหรือ หุ่นยนต์ผู้ช่วยแพทย์ในห้องผ่าตัด เป็นต้น หุ่นยนต์ได้รับการน าไปใช้งานในอุตสาหกรรมทั่วไป อาทิ หุ่นยนต์ในอุตสาหกรรมการผลิตยา หุ่นยนต์จ่ายยาอุตสาหกรรมการแพทย์ หุ่นยนต์ในโรงงานผลิตรถยนต์ หุ่นยนต์หรือแขนกลที่ใช้ในการ เชื่อมโลหะ เป็นต้น จะเห็นได้ว่าหุ่นยนต์เหล่านี้มักถูกก าหนดให้ปฏิบัติงานแทนมนุษย์โดยเฉพาะอย่าง ยิ่งงานที่มีขั้นตอนการปฏิบัติงานซ้ า ๆ งานที่มีกระบวนการหรือล าดับขั้นชัดเจนแน่นอน งานที่ต้องการ ความละเอียดสูง งานที่ต้องใช้เวลาในการปฏิบัติงานยาวนานต่อเนื่อง ตลอดจนงานที่มีความเสี่ยงสูง หรืองานที่มนุษย์ไม่นิยมปฏิบัติ เนื่องจากการท างานของหุ่นยนต์จะเสมือนเป็นการโปรแกรมหรือ ก าหนดค าสั่งที่แน่นอนลงไปให้กับระบบ หลังจากนั้นระบบงานของหุ่นยนต์จะท างานตามขั้นตอนที่ ก าหนดอย่างเคร่งครัด สามารถท าได้อย่างต่อเนื่องเป็นเวลานาน โดยมีความผิดพลาดในการท างานต่ า กว่าเมื่อเทียบกับการปฏิบัติงานโดยมนุษย์ และสาเหตุหนึ่งที่มีความส าคัญยิ่งในการใช้งานหุ่นยนต์ของ องค์การ คือการช่วยลดต้นทุนด้านแรงงานได้เป็นอย่างมากอีกด้วย 3. ระบบการรับรู้ (Perception systems) ระบบงานปัญญาประดิษฐ์แบบ Perception systems เป็นระบบงานที่เน้นความสามารถใน การรับรู้เหตุการณ์ สถานการณ์หรือความเปลี่ยนแปลงต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นภายใต้เงื่อนไขที่มนุษย์ก าหนด ไว้ได้ พร้อมทั้งสามารถตอบสนองการเปลี่ยนแปลงตามกฎเกณฑ์ ค าสั่งต่าง ๆ ที่ก าหนดไว้ในระบบงาน โดยการประยุกต์ใช้ระบบงานนี้ได้แก่ ระบบเตือนภัยพิบัติ ระบบเตือนภัยแผ่นดินไหวซึ่งในสถานการณ์ ปกติ ระบบงานนี้ท าหน้าที่เพียงแค่การสอดส่อง ติดตามเหตุการณ์และเรียนรู้สภาวะแวดล้อมต่าง ๆ ที่ เกิดขึ้นในแต่ละวัน แต่ละช่วงเวลา หากเมื่อใดพบความผิดปกติหรือรับรู้ข้อมูลที่แตกต่างไปจากข้อมูล
ที่ได้เรียนรู้มาในอดีต ระบบจะสามารถรับรู้ถึงความเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นได้อย่างรวดเร็ว จากนั้นจะ ท าการแจ้งเตือนไปยังส่วนงานต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้ผู้ใช้งานรับทราบอย่างรวดเร็วและสามารถ เตรียมการรับมือกับภัยพิบัติหรือสถานการณ์ที่ก าลังจะเกิดขึ้นได้อย่างทันเวลา 4. เครื่องจักรอัจฉริยะ (Intelligent Machine) เครื่องจักรอัจฉริยะ เป็นอีกหนึ่งการประยุกต์ใช้ระบบงานปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับความนิยม เป็นระบบงานที่พัฒนาขึ้นมาเพื่อช่วยแบ่งเบาภาระการท างานของมนุษย์ เช่น ระบบช่วยขับเครื่องบิน ของนักบิน ระบบถอยหลังอัตโนมัติในรถยนต์ ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติในการเดินทางของอากาศยาน ไร้คนขับ ซึ่งสามารถก าหนดหลักเกณฑ์และเงื่อนไขเพื่อให้ท างานแทนมนุษย์ได้อย่างแม่นย า 5. ระบบการมองเห็น (Vision System) ระบบการมองเห็นในบางครั้งเรียกว่าแมชชีนวิชัน (Machine Vision) เป็นระบบงานทาง คอมพิวเตอร์ที่พยายามจ าลองความสามารถด้านการมองเห็นของมนุษย์ ลักษณะการท างานคือใช้ เทคนิคการจับภาพจากกล้องซึ่งเป็นส่วนประกอบหนึ่งของระบบ จากนั้นจึงส่งข้อมูลภาพที่ได้ไป ประมวลผลตามลักษณะงานประเภทต่าง ๆ เช่น การน าไปประยุกต์ใช้ในระบบตรวจสอบคุณภาพ สินค้า หาจุดบกพร่องหรือชิ้นส่วนที่ผลิตได้ไม่สมบูรณ์ จึงเสมือนเป็นการท างานที่ทดแทนการ ตรวจสอบด้วยสายตาของพนักงานในสายการผลิต หรือพนักงานที่ท าหน้าที่ตรวจสอบคุณภาพสินค้า ระบบนี้สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบและมีความละเอียดแม่นย ากว่าการ ท างาน ด้วยมนุษย์ เนื่องจากมนุษย์มีความเหนื่อยล้า ซึ่งส่งผลต่ออัตราและความสามารถในการท างานที่ อาจจะลดลงไปได้ นอกจากนั้นยังช่วยลดต้นทุนการด าเนินงานให้แก่องค์การได้อีกด้วย ยิ่งไปกว่านั้นคือการต่อยอดความสามารถในการรับรู้ภาพต่าง ๆ ที่คอมพิวเตอร์มองเห็นนั้น คือการจัดเก็บและจดจ าข้อมูลดังกล่าวลงในฐานข้อมูล เพื่อน าไปใช้ในการประยุกต์อื่น ๆ ได้ เช่น Facebook มีระบบ Face Recognition หรือที่เรียกว่าระบบจดจ าใบหน้า ซึ่งใช้ในการจ าแนกภาพ บุคคลต่าง ๆ ได้ว่าเป็นภาพของใคร เพื่อให้ผู้ใช้งาน Facebook สามารถระบุถึงบุคคลต่าง ๆ ได้อย่าง ง่ายดายมากยิ่งขึ้น ส่วนการประยุกต์ต่อไปจากความสามารถของระบบงานจ าจดใบหน้า คือเมื่อน าไป ผนวกกับระบบจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM) โดยเมื่อมีลูกค้าเดินทางเข้ามายังส่วนให้บริการ ลูกค้า เมื่อกล้องจับภาพและน าไปประมวลผล ระบบจะสามารถให้ค าตอบได้ว่าลูกค้ารายนั้นคือใคร มี รายละเอียดและประวัติการติดต่อสื่อสารกับองค์การในประเด็นใดบ้าง ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการสร้าง ความประทับให้แก่ลูกค้าได้อีกเช่นกัน 6. ปัญญาประดิษฐ์แบบผสม (Hybrid Al Systems) ปัญญาประดิษฐ์แบบผสม เป็นระบบงานที่เกิดขึ้นจากผสมผสานระบบปัญญาประดิษฐ์ มากกว่า 1 ประเภท ให้มาท างานร่วมกันในระบบงานเดียวกัน ซึ่งประโยชน์ที่ได้รับจะมาจาก ความสามารถหรือจุดเด่นของแต่ละเทคโนโลยีที่น ามาผนวกกัน เช่น การน าระบบการมองเห็นมา
ผนวกกับเครื่องจักรกลอัตโนมัติมาใช้ในระบบขับขี่แบบอัตโนมัติของรถยนต์ Testa ที่สามารถ ขับเคลื่อนได้โดยไม่ต้องอาศัยคนขับรถยนต์ แต่อาศัยการมองเห็นวัตถุและสิ่งกีดขวางต่าง ๆ ผ่านทาง กล้องและเซ็นเซอร์จ านวนมากที่ติดตั้งในรถยนต์และน าข้อมูลที่ได้รับมาประมวลผลเป็นทิศทางและ ความเร็วที่เหมาะสมเพื่อการขับขี่ในแต่ละสถานการณ์ได้ เป็นต้น จากตัวอย่างการประยุกต์ใช้ระบบงานปัญญาประดิษฐ์ที่กล่าวมาข้างต้น จะเห็นได้ว่า ระบบงานทั้งหมดอาศัยแนวคิดที่ต้องการเลียนแบบพฤติกรรมการท างานของคน อาศัยแนวทาง ความรู้ความสามารถของมนุษย์ทั้งที่อยู่ในรูปแบบความรู้โดยนัยและความรู้โดยแจ้ง ตลอดจนการน า เงื่อนไข กฎเกณฑ์ต่าง ๆ ที่มนุษย์ใช้ในการตัดสินใจ นั่นก็คือการน าความรู้ความสามารถและภูมิปัญญา ของมนุษย์ไปใส่ไว้ในระบบงานคอมพิวเตอร์ เพื่อให้ระบบสามารถท างานได้ทดแทนการท างานของ มนุษย์ได้อย่างเหมาะสม 10.4 ระบบผู้เชี่ยวชาญ Stephen Haag, Maeve Cummings, & Amy Philips (2013) ได้อ ธิบ ายถึง “ร ะบบ ผู้เชี่ยวชาญ” (Expert Systems) ว่าเป็นระบบงานที่มีชื่อเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า ระบบงานบนพื้น ฐานความรู้ (Knowledge-based System) เป็นหนึ่งในแขนงของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งระบบ ผู้เชี่ยวชาญท างานโดยการน าข้อมูลที่มีอยู่ในฐานข้อมูลมาใช้ประยุกต์เพื่อหาค าตอบหรือหาข้อสรุป ให้แก่ปัญหาต่าง ๆ Kenneth C.Laudon & Jane P. Laudon ( 2 0 1 6 ) ได้ให้ค ว ามหม า ย ของ “ร ะบบ ผู้เชี่ยวชาญ” ว่าหมายถึงระบบงานที่ท างานตามหลักการเทคนิคอัจฉริยะ (Intelligent Techniques) น ามาใช้ในการดึงดูดข้อมูลที่เป็นความรู้โดยนัย (Tacit Knowledge) จาก ผู้เชี่ยวชาญในแต่ละแขนง จากนั้นจึงน าความรู้ที่ได้รับมาสร้างเป็นเงื่อนไขหรือจัดกลุ่มในรูปแบบของกฎ (Set of rules) จัดเก็บ และประมวลผลในรูปแบบของซอฟต์แวร์ซึ่งน ามาประยุกต์ใช้ในการตอบค าตอบที่มีความซับซ้อน ซึ่ง มนุษย์ไม่สามารถตอบได้ในระยะเวลาอันสั้น เช่น การค านวณวงเงินสินเชื่อที่ควรอนุมัติให้ลูกค้าแต่ละ ราย การวิเคราะห์อาการผิดพลาดที่เกิดขึ้นกับเครื่องจักรกล เป็นต้น โดยสรุป ระบบผู้เชี่ยวชาญเป็นระบบงานที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบประสบการณ์การ ท างานของบุคคลที่มีความเชี่ยวชาญในแขนงต่าง ๆ แล้วน าขั้นตอนการท างานนั้นมาเขียนอธิบาย เป็น ล าดับขั้นหรือก าหนดเป็นรูปแบบการปฏิบัติงาน จากนั้นจึงน าไปพัฒนาต่อเป็นระบบผู้เชี่ยวชาญ เช่น ระบบวินิจฉัยโรค เป็นระบบผู้เชี่ยวชาญที่อาศัยความรู้ที่เกิดจากความช านาญและประสบการณ์ของ แพทย์และบุคลากรสาธารณสุขว่ามีวิธีการในการตรวจรักษาโรคอย่างไร จากนั้นจึงน าเอาความรู้ ความสามารถที่ได้รับการถ่ายทอดไปพัฒนาเป็นโปรแกรมที่สามารถท างานร่วมกับฐานข้อมูลทาง
การแพทย์ในอดีต เพื่อใช้เป็นข้อมูลพื้นฐานในการอธิบายเหตุการณ์ ตั้งสมมติฐานที่น าไปสู่การ วินิจฉัยโรคพร้อมทั้งเสนอแนะแนวทางในการรักษาโรคต่อได้อย่างแม่นย ามากยิ่งขึ้น 10.5 ระบบงานที่เกิดจากประยุกต์ใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญ คุณลักษณะของระบบผู้เชี่ยวชาญที่ใช้งานอยู่ในองค์การทั่วไป จะอยู่ในลักษณะของ ซอฟต์แวร์ ที่ท าหน้าที่จัดเก็บรวบรวมความรู้และสกัดความรู้ออกจากผู้เชี่ยวชาญในแขนงงานต่าง ๆ (David C. Yang & Miklos A. Vasarhelyi, 1998) เพื่อน ามาวิเคราะห์วินิจฉัยและสร้างเป็น กฎเกณฑ์ ในการวิเคราะห์หาทางเลือกเพื่อแก้ไขปัญหาต่อไป โดยในทีนี้สามารถยกตัวอย่าง ระบบงานที่เกิดจาก ประยุกต์ใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญ ได้ดังนี้ 1. ระบบการเรียนรู้จากกรณี (Case-based Reasoning: CBR) ระบบการเรียนรู้จากกรณี คือ ระบบงานที่จัดเก็บและรวบรวมความรู้ในองค์การในรูปแบบ ของกรณีศึกษาและวิธีการแก้ไขปัญหาในแต่ละสถานการณ์ ซึ่งสามารถใช้เป็นแนวทางว่าหากเกิด ปัญหาในเรื่องใด ๆ ที่เคยเกิดขึ้นในอดีตจะสามารถน าเอาข้อมูลความรู้ประสบการณ์ในอดีตมาใช้เป็น ข้อมูลในการพิจารณาหาแนวทางแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นในปัจจุบันได้ ประเด็นส าคัญของ Case-based Reasoning คือระบบจะท าการจัดเก็บข้อมูลจากทุกเหตุการณ์หรือทุกกรณีที่เกิดขึ้น ไม่ว่าทางเลือกที่ ระบบแนะน าให้ปฏิบัติเป็นแนวทางที่สามารถน าไปใช้แก้ปัญหาได้หรือไม่ก็ตาม ทั้งนี้การจัดเก็บ เหตุการณ์ทุกเหตุการณ์จะน าไปสู่การสร้างฐานข้อมูลเหตุการณ์ขนาดใหญ่ ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการ สืบค้น จับคู่เหตุการณ์ที่ใกล้เคียงในครั้งต่อไปได้อย่างแม่นย ามากยิ่งขึ้น ตัวอย่างของการประยุกต์ใช้ Case-based Reasoning ที่พบโดยมากคือในระบบวินิจฉัยทาง การแพทย์ ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ช่วยให้แพทย์สามารถวิเคราะห์อาการความเจ็บป่วยในแต่ละ รูปแบบ โดยเปรียบจากข้อมูลในอดีตที่เคยเกิดขึ้นจากคนไข้จ านวนมากแล้วน ามาวิเคราะห์ เปรียบเทียบเพื่อหาว่าเหตุการณ์ใดหรืออาการของคนไข้รายใดมีความใกล้เคียงกับเหตุการณ์ใน ปัจจุบันมากที่สุดที่ในอดีตนั้น มีวิธีการรักษาอย่างไร ได้ผลเป็นอย่างไร ทั้งนี้ข้อมูลที่ได้รับสามารถจึง น ามาใช้ต่อยอดเพื่อเป็นแนวทางในการรักษาโรคที่เกิดขึ้นกับคนไข้รายปัจจุบันได้อย่างแม่นย ามาก ยิ่งขึ้น 2. โครงข่ายประสาท (Neural Network) โครงข่ายประสาทหรือที่รู้จักกันอย่างกว้างขวางว่า โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network) เป็นระบบที่พัฒนาขึ้นมาจากการลอกเลียน จ าลองการท างานของเครือข่าย ประสาทของมนุษย์ โดยการท างานจะอาศัยแบบจ าลองทางคณิตศาสตร์มาเป็นตัวแบบ (Models) ใน การประมวลผลของระบบ โดยสาเหตุที่จ าลองการท างานของระบบประสาทและระบบสมองของ
มนุษย์ เนื่องจากผู้พัฒนามีวัตถุประสงค์ที่จะสร้างเครื่องมือทางระบบสารสนเทศที่มีความสามารถใน การเรียนรู้ จดจ า และหาความรู้จากข้อเท็จจริงที่เกิดขึ้นได้เช่นเดียวกับระบบประสาทของมนุษย์ ระบบโครงข่ายประสาท มีลักษณะการท างานคือการเรียนรู้จดจ าข้อมูลสารสนเทศในรูปแบบ ของประสบการณ์ จากนั้นจึงน าเซลล์หรือชุดของข้อมูลที่จดจ าข้อมูลต่าง ๆ มาเชื่อมต่อกันเสมือนการ เชื่อมโยงของระบบประสาท ซึ่งก็คือการเชื่อมโยงข้อมูลในระบบปัญญาประดิษฐ์นั่นเอง ประโยชน์จาก การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาท ได้แก่ ช่วยในการหาเหตุผลเชื่อมโยงเหตุการณ์ที่เคยเกิดขึ้นในอดีต เพื่อน าไปพยากรณ์เหตุการณ์ในอนาคต เช่น การพยากรณ์อากาศ การวิเคราะห์ราคาหลักทรัพย์ เป็น ต้น ซึ่งจุดเด่นของระบบงาน คือสามารถรับรู้ข้อมูลและปรับเปลี่ยนการน าเสนอผลลัพธ์ ได้ตาม สถานการณ์หรือสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไปได้และประเด็นส าคัญ คือ ข้อมูลที่ระบบโครงข่าย ประสาทเทียมน ามาใช้ประมวลผลเป็นข้อมูลที่ได้จากการเรียนรู้และจดจ า จึงท าให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความ ถูกต้องมากยิ่งขึ้นอีกด้วย 3. ระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning System) ระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นอีกส่วนหนึ่งของระบบสารสนเทศที่เกิดจากแนวความคิด ที่ต้องการให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง โดยไม่จ าเป็นต้องอาศัยการออก ค าสั่งโดยมนุษย์ กล่าวคือ ตามปกติคอมพิวเตอร์จะท างานตามที่ผู้ใช้หรือผู้ออกแบบก าหนดค าสั่งให้ แต่หลักการท างานของ Machine Learning คือต้องการให้คอมพิวเตอร์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพ ให้แก่ตัวเอง โดยการเรียนรู้ผ่านข้อมูลในฐานข้อมูล เรียนรู้จากกฎเกณฑ์ต่าง ๆ เหตุการณ์ต่าง ๆ เรียนรู้จากข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างและที่แน่นอนคือต้องการให้เรียนรู้จากข้อมูลขนาด ใหญ่ (Big Data) ทั้งนี้ยิ่งคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้มากเท่าใด เท่ากับเป็นการฝึกฝนความสามารถ ให้ระบบ น าไปสู่ประมวลผลและสร้างผลลัพธ์ที่เป็นทางเลือกต่าง ๆ ได้อย่างถูกต้องแม่นย าและมี ประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Machine Learning เช่น หุ่นยนต์ขับรถหรือระบบ Self-Driving ที่ให้คอมพิวเตอร์ท างานจากการเรียนรู้และท าความรู้จักกับวัตถุต่าง ๆ บนท้องถนน เช่น รถยนต์ จ านวนมากที่สัญจรอยู่บนท้องถนน คนข้ามถนน สิ่งกีดขวางทางต่าง ๆ เป็นต้น รวมทั้งก าหนดให้ ระบบเรียนรู้สภาพแวดล้อมต่าง ๆ เพื่อให้ระบบสามารถปรับเปลี่ยนพฤติกรรมได้ตามสถานการณ์ที่ เปลี่ยนแปลงไป เช่น ลดอัตราความเร็วให้ช้าลงในกรณีที่พบวัตถุชนิดอื่นเข้ามาในระยะที่ก าหนดหรือ ในกรณีสภาพอากาศไม่เหมาะสมต่อการขับขี่ เช่น ฝนตกหรือมีหมอกเป็นปริมาณมาก เป็นต้น 10.6 ข้อจ ากัดของการใช้งานระบบผู้เชี่ยวชาญ ข้อจ ากัดของการใช้งานระบบผู้เชี่ยวชาญ คือ โดยทั่วไประบบผู้เชี่ยวชาญมักถูกออกแบบ เพื่อให้ใช้กับระบบงานหรือองค์การขนาดใหญ่ เนื่องจากเป็นระบบที่พัฒนาได้ยาก ใช้เวลานาน มี
ค่าใช้จ่ายค่อนข้างสูงและประเด็นส าคัญคือหากในฐานข้อมูลผู้เชี่ยวชาญมีข้อมูลไม่เพียงพอ มี ลักษณะ ความหลากหลายของข้อมูลที่ไม่ครอบคลุมปัญหาทุกลักษณะรวมทั้งหากข้อมูลไม่มีคุณภาพตามที่ ต้องการแล้ว ระบบจะไม่สามารถน าเสนอผลลัพธ์ได้ตามที่ตั้งเป้าหมายไว้ได้ 10.7 ความแตกต่างของปัญญาประดิษฐ์และระบบผู้เชี่ยวชาญ ระบบผู้เชี่ยวชาญมีความแตกต่างจากปัญญาประดิษฐ์ในส่วนที่ระบบผู้เชี่ยวชาญอาศัยข้อมูล จากฐานความรู้ กล่าวคือเป็นระบบงานบนพื้นฐานความรู้ (Knowledge-based System) ที่ได้มาจาก การสืบค้นจากผู้เชี่ยวชาญในแขนงต่าง ๆ รวมทั้งน ามาจากประสบการณ์ของคน เหตุการณ์และ สถานการณ์เข้ามาวิเคราะห์ ซึ่งจ าเป็นต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญในศาสตร์นั้น ๆ เป็นจ านวนมากเพื่อวินิจฉัย สรุปหรือเพื่อหาทางเลือกอย่างมีเหตุผลเป็นขั้นเป็นตอน และต้องเหมาะสมส าหรับการแก้ไขปัญหาใน แต่รูปแบบด้วย ส่วนระบบปัญญาประดิษฐ์เน้นการเลียนแบบการท างานของมนุษย์ความคิดค าพูดของ มนุษย์ จึงมักถูกออกแบบมาเพื่อทดแทนงานที่มนุษย์ท าอยู่เป็นหลัก นั่นเอง 10.8 ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในองค์การธุรกิจ 1. ไอบีเอ็มวัตสันผู้เชี่ยวชาญโรคมะเร็งในโรงพยาบาลบ ารุงราษฎร์ หนึ่งในนวัตกรรมทางเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่มีชื่อเสียงระดับโลก คือ “ไอบีเอ็มวัต สัน” (IBM Watson) ซึ่งพัฒนาโดยบริษัทไอบีเอ็ม ซึ่งไอบีเอ็มวัตสันเกิดขึ้นจากแนวคิดของระบบค็อกนิทีฟ (Cognitive System) หมายความว่า ไอบีเอ็มวัตสันเป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วย ตนเอง พร้อมทั้งสามารถพัฒนาความรู้เพิ่มเติมให้แก่ระบบได้อย่างต่อเนื่อง โดยฐานข้อมูลที่ถือเป็น แหล่งแห่งการเรียนรู้ของระบบค็อกนิทิฟ คือ ข้อมูลที่ได้จากสภาพแวดล้อม ข้อมูลที่จัดเก็บทั้งภายใน และภายนอกองค์การ ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง จึงหมายความว่าระบบค็อกนิทิฟท างาน โดยอาศัยหลักการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) นั่นเอง ลักษณะการท างานของระบบค็อกนิทิฟ คือ สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติได้ เช่น สามารถรองรับค าสั่งจากการแสดงท่าทาง ภาษาพูดและสามารถ สื่อสารโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งไอบีเอ็มวัตสันถูกพัฒนาขึ้นมาโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อการ ประยุกต์ใช้ที่แตกต่างกันไปในแต่ละอุตสาหกรรม อาทิ ไอบีเอ็มวัตสันเพื่ออุตสาหกรรมการธนาคาร เพื่ออุตสาหกรรมประกันภัย เพื่อ อุตสาหกรรมการศึกษา เป็นต้น (IBM, 2012) โรงพยาบาลบ ารุงราษฎร์ โรงพยาบาลเอกชนที่ใหญ่ที่สุดในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ได้ ร่วมมือกับบริษัทไอบีเอ็ม เพื่อน าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในกลุ่มระบบผู้เชี่ยวชาญที่ชื่อว่า “IBM Watson for Oncology” มาใช้ควบคู่กับการรักษาโรงมะเร็งให้แก่ผู้ป่วยที่มาใช้บริการของ โรงพยาบาล โดยคุณประโยชน์ที่ได้รับจากการท างานของ IBM Watson for Oncology คือช่วยให้ แพทย์สามารถวางแผนวิธีการรักษาโรคมะเร็งได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าในอดีต เนื่องจาก
IBM Watson for Oncology เป็นระบบค็อกนิทิฟที่สามารถเรียนรู้ได้เองโดยอาศัยจากฐานข้อมูล ประวัติผู้ป่วยจ านวนมาก เพราะเป็นระบบที่เชื่อมโยงข้อมูลความเชี่ยวชาญทางการแพทย์จากศูนย์ มะเร็ง Memorial Sloan-Kettering (MSK) ที่มีฐานข้อมูลผู้ป่วยปริมาณมหาศาล ยิ่งไปกว่านั้น IBM Watson for Oncology ยังบรรจุข้อมูลหลักฐานทางการแพทย์ที่ได้รับมาจากประสบการณ์ของ ผู้เชี่ยวชาญและงานวิจัยที่ได้มีการศึกษามาเป็นเวลาหลายทศวรรษ เอกสารวิชาการจากวารสารทาง การแพทย์หลายแสนฉบับ แล้วจึงน าข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์เชื่อมโยง เพื่อน าเสนอวิธีการรักษาที่ เหมาะสมกับผู้ป่วยแต่ละรายได้อย่างรวดเร็ว ดังนั้น IBM Watson for Oncology จึงเปรียบเสมือน เครื่องมือที่สนับสนุนการท างานของแพทย์ในการตัดสินใจวางแผนการรักษาได้ อย่างแม่นย ามากยิ่งขึ้น (โรงพยาบาลบ ารุงราษฎร์, 2557) 2. ระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ติดตั้งใน Google Photo Google Photo หรือ Google รูปภาพ เป็นแอพพลิเคชั่นที่บริษัท Google ได้พัฒนาขึ้น มา เพื่อใช้ในการจัดเก็บข้อมูลในกลุ่มของรูปภาพและวีดีโอจากผู้ใช้แต่ละราย แต่มีความสามารถพิเศษที่ เพิ่มเติมกว่าการเป็นพื้นที่จัดเก็บข้อมูล คือความสามารถในการส ารองและจัดระเบียบข้อมูล ให้แก่ ผู้ใช้งานได้อย่างอัตโนมัติ (Google Inc., 2559) ส่งผลให้ผู้ใช้สามารถสืบค้นข้อมูลจาก เงื่อนไขต่าง ๆ ที่ก าหนดได้อย่างรวดเร็ว ความสามารถของ Google Photo ในการจัดระเบียบหรือจัดกลุ่มข้อมูลให้แก่ผู้ใช้ได้อย่าง อัตโนมัติ เกิดจากการพัฒนาระบบเทคโนโลยีแบบปัญญาประดิษฐ์ในกลุ่มของระบบการเรียนรู้ของ เครื่องจักร หรือMachine Learning ที่เสมือนเป็นสมองกลที่เลียนแบบการท างานของมนุษย์ นอกจากนั้นยังออกแบบให้สามารถคิดวิเคราะห์เพื่อหาค าตอบได้เหมือนที่มนุษย์กระท า โดย ปัญญาประดิษฐ์ของ Google Photo ด าเนินงานในลักษณะแอพพลิเคชั่นหรือซอฟต์แวร์ประยุกต์ ที่ ก าหนดให้เรียนรู้จากข้อมูลปริมาณมหาศาลจากทั้งที่ Google สร้างขึ้นและข้อมูลจากรูปภาพและ วีดีโอของที่ผู้ใช้น าเข้าสู่ระบบ จากนั้นจึงเชื่อมโยงความสัมพันธ์ของภาพเข้ากับเงื่อนไขต่าง ๆ ที่ ก าหนด เช่น ข้อมูลบุคคล สถานที่ และสิ่งของต่าง ๆ เป็นต้น ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจากการวิเคราะห์ของ Google Photo เช่น ความสามารถในการจ าแนก บุคคลผ่านระบบจดจ าใบหน้า การจัดหมวดหมู่ให้กับข้อมูลได้อย่างอัตโนมัติ โดยอาศัยข้อมูลของ บุคคล สิ่งของ รวมถึงการจัดกลุ่มจากสถานที่ในรูปภาพได้ เป็นต้น นอกจากนั้นยังให้ผู้ใช้งานสามารถ ก าหนดเงื่อนไขในการสืบค้นข้อมูลได้อย่างหลากหลายเงื่อนไข อาทิ รูปภาพหรือวิดีโอที่บันทึกจาก แอพพลิเคชั่นในกลุ่มเครือข่ายสังคมออนไลน์ เช่น Instagram, WhatsApp รูปภาพหรือวิดีโอที่บันทึก จากกล้องถ่ายภาพ ทั้งนี้เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเลือกสืบค้นได้ตรงกับความต้องการและสถานการณ์ของ
ข้อมูลเหล่านั้นให้มากที่สุด ซึ่งผู้ใช้งานจะได้รับผลลัพธ์จากการจัดกลุ่มและสืบค้นอย่างรวดเร็วอีกด้วย (Google Inc., 2559b) 3. ระบบ Auto Tag ของ Pantip.com Pantip.com เป็นเว็บไซต์ประเภทกระดานแลกเปลี่ยนข่าวสาร (Webboard) ที่ได้รับความ นิยมเป็นอย่างสูงในประเทศไทย โดยมีผู้เข้าใช้งานเว็บไซต์มากกว่า 4 ล้านคนต่อวัน มีจ านวนกระทู้ที่ ถูกตั้งขึ้นโดยเฉลี่ยวันละ 5,000 กระทู้ ซึ่งถือว่าเป็นข้อมูลปริมาณมหาศาล ดังนั้น Pantip.com จึงได้ ก าหนดวิธีการในการสืบค้นข้อมูลผ่านระบบดัชนีหรือเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า Tags ซึ่งท าหน้าที่เป็นค าที่ ใช้ในการสืบค้น (Keywords) โดยในอดีต Pantip.com ให้ผู้ใช้ก าหนด Tags ด้วยตนเองว่าแต่ละ กระทู้ที่ตั้งขึ้นมานั้น มีความเกี่ยวข้องเชื่อมโยงหรือเหมาะสมที่จะใช้ค าใดในการสืบค้น ซึ่งปัญหาที่พบ จากการให้ผู้ใช้ก าหนดค าสืบค้นด้วยตนเอง คือ การที่ผู้ใช้งานไม่ทราบหลักการในการก าหนดค าสืบค้น ที่เหมาะสม จึงท าให้ก าหนดค าสืบค้นผิดพลาดและไม่สอดคล้องกับ เนื้อหาของกระทู้ ซึ่งวิธีการแก้ไขที่ Pantip.com ด าเนินการคือใช้บุคลากรของบริษัทอ่าน แก้ไขและคัดเลือกค าสืบค้นที่เหมาะสมให้แก่ แต่ละกระทู้ เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ได้จากการสืบค้นมีความถูกต้องมากยิ่งขึ้น หากแต่ปัญหาที่ตามมาคือ ต้นทุนด้านแรงงานและระยะเวลาที่ต้องใช้ในการปรับปรุงข้อมูลที่มีจ านวนมาก แนวทางการด าเนินงานที่ Pantip.com ใช้เพื่อการแก้ไขปัญหา คือการพัฒนาระบบเลือกค า สืบค้นอย่างอัตโนมัติ (Auto Tag) โดยอาศัยหลักการการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) ที่ก าหนดให้ระบบเรียนรู้และเชื่อมโยงค าสืบค้นที่เหมาะสมด้วยตนเอง ซึ่งระบบ Auto Tag ท างานโดย อาศัยข้อมูลปริมาณมหาศาลจากข้อมูลกระทู้ในอดีตที่ผู้ใช้งานเว็บไซต์เป็นผู้ก าหนดค าสืบค้นที่ เหมาะสมและจากฐานข้อมูลที่บุคลากรขององค์การได้ด าเนินการแก้ไขไว้ เป็นผลให้ระบบ Auto Tag สามารถวิเคราะห์เชื่อมโยงข้อมูลเหล่านั้น โดยระบบ Auto Tag จะพิจารณาเนื้อหาที่ผู้ใช้บันทึกลงไป ในกระทู้ จากนั้นจึงน าเนื้อหาไปแปลความหมายเพื่อสร้างเป็นผลลัพธ์ที่แสดงโดยการน าเสนอค าที่ เหมาะสมกับเนื้อหาของแต่ละกระทู้ให้ผู้ใช้ได้พิจารณาคัดเลือกค าที่ต้องการใช้งานต่อไป (Blognone, 2559, Pantip, 2559) ระบบ Auto Tag จึงเป็นปัญญาประดิษฐ์ชนิดหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อแบ่งเบาภาระการ ท างานของบุคลากรของเว็บไซต์ในการตรวจสอบและปรับปรุงเนื้อหาของแต่ละกระทู้ให้มีความ สมบูรณ์ส่งผลให้ผู้ใช้สามารถใช้ค าสืบค้นได้อย่างสอดคล้องกับเนื้อหา ผลลัพธ์ที่ได้จากสืบค้นข้อมูล กระทู้ที่จัดเก็บอยู่ภายในเว็บไซต์จึงมีความถูกต้องแม่นย ามากยิ่งขึ้น นอกจากนั้นระบบ Auto Tag ยัง สามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้อย่างต่อเนื่อง จึงสามารถเรียนรู้ข้อมูลจากทุกกระทู้ที่สร้างขึ้นใหม่ในปัจจุบัน ได้อย่างต่อเนื่องอีกด้วย
4. การใช้หุ่นยนต์ในอุตสาหกรรมประเภทต่าง ๆ ในปี พ.ศ.2558 มีรายงานจากสมาพันธ์หุ่นยนต์นานาชาติ (International Federation of Robotics: IFR) (2015) ว่ายอดจ าหน่ายหุ่นยนต์เพื่อใช้งานในอุตสาหกรรมมีอัตราการเพิ่มสูงขึ้นถึง ร้อยละ 15 เมื่อเทียบกับปี พ.ศ.2557 โดยหุ่นยนต์เหล่านั้นถูกน าไปใช้ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย เช่น อุตสาหกรรมการผลิตยานยนต์ อุตสาหกรรมเหล็ก อุตสาหกรรมเคมีภัณฑ์ รวมทั้งอุตสาหกรรม การผลิตพลาสติกและยาง เป็นต้น โดย IFR ได้อธิบายถึงสาเหตุการที่ก่อให้เกิดการยอมรับการใช้งาน หุ่นยนต์และเครื่องจักรอัตโนมัติในอุตสาหกรรมมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง เพราะในปัจจุบันกระแสแนว ทางการพัฒนาเศรษฐกิจและการผลิตสินค้าอยู่ในยุคของอุตสาหกรรม 4.0 ที่มุ่งเน้นการพัฒนาคุณภาพ ของสินค้าและบริการโดยอาศัยเครื่องจักรกลอัตโนมัติ โดยเครื่องจักรและหุ่นยนต์เหล่านั้นสามารถ ติดต่อสื่อสารแลกเปลี่ยนข้อมูลกับระบบสารสนเทศประเภทอื่นได้อย่างคล่องตัวไม่ต้องอาศัย แรงงานคนในการควบคุม ซึ่งก็คือส่วนหนึ่งของแนวความคิด Smart Factory นั่นเอง นอกจากนั้นการ ใช้งานหุ่นยนต์ในปัจจุบันมีความง่ายมากยิ่งขึ้น เนื่องจากสามารถก าหนดเงื่อนไขให้หุ่นยนต์สามารถ ท างานร่วมกับเครื่องจักรประเภทอื่นได้ยืดหยุ่นกว่าในอดีต ยิ่งไปกว่านั้นการผลิตหุ่นยนต์ยังออกแบบ ให้มีอายุการใช้งานที่ยาวนานมากขึ้น ส่งผลให้เกิดความคุ้มค่าแก่การลงทุนและสาเหตุที่ส าคัญเป็น อย่างยิ่งของการใช้งานหุ่นยนต์ในอุตสาหกรรม คือ หุ่นยนต์เหมาะสมแก่การปฏิบัติงานที่มีอันตราย เช่น งานเชื่อมหรือตัดโลหะ เป็นต้น หุ่นยนต์เหมาะส าหรับงานที่มนุษย์ไม่ประสงค์ปฏิบัติ เช่น งานที่ อยู่ในสถานที่ไม่สะอาด เป็นต้น สมาพันธ์หุ่นยนต์นานาชาติได้ระบุถึงการเจริญเติบโตของการใช้งานหุ่นยนต์ในอุตสาหกรรม ของประเทศไทย ว่าถือเป็นอีกประเทศหนึ่งในทวีปเอเชียที่มีการใช้งานหุ่นยนต์ในอุตสาหกรรมเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งการน าหุ่นยนต์มาใช้งานในอุตสาหกรรมการผลิตยานยนต์รวมถึงการใช้แขนกล อุตสาหกรรมซึ่งถือเป็นหุ่นยนต์อีกชนิดหนึ่ง ทั้งนี้เนื่องมาจากไทยเป็นประเทศหนึ่งที่มีการผลิตรถยนต์ เพื่อส่งไปจ าหน่ายยังต่างประเทศเป็นจ านวนมาก การน าหุ่นยนต์เข้ามาเสริมก าลังการผลิตในโรงงาน จึงเป็นสิ่งที่สร้างความแม่นย าให้แก่การผลิตและยังสามารถลดต้นทุนด้านแรงงานลงไปได้อย่างมากอีก ด้วย นอกจากนั้นในอุตสาหกรรมการผลิตยาและอุปกรณ์ทางเภสัชกรรมมีการน าหุ่นยนต์ไปใช้ในการ ปฏิบัติการผลิต เนื่องจากสามารถควบคุมความสะอาดและความปลอดภัยได้อย่างเคร่งครัด ก าหนด ก าลังการผลิตได้แม่นย าและหุ่นยนต์มีขนาดเล็กจึงถือเป็นการเพิ่มความคล่องตัวในพื้นที่ขนาดเล็กได้ เพิ่มขึ้น อ านวยความสะดวกในการปฏิบัติงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์ได้เป็นอย่างดี ส่วนในอุตสาหกรรมการเกษตร หุ่นยนต์สามารถน าไปใช้เพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน ได้เป็นอย่างมาก อาทิหุ่นยนต์เพื่อการพ่นยาหรือสารเคมีให้กับพื้นที่ขนาดใหญ่ ซึ่งหุ่นยนต์ในกลุ่มนี้มัก มีลักษณะคล้ายคลึงกับอากาศยานไร้คนขับ (Drone) ที่ผู้ใช้สามารถควบคุมการท างานจากพื้นที่ ระยะไกลและก าหนดให้ท างานได้อย่างอัตโนมัติ นอกจากนั้นหุ่นยนต์ยังถูกน ามาใช้เพื่อการส ารวจ
พื้นที่เพาะปลูกและช่วยในการเก็บเกี่ยวและคัดแยกผลผลิตทางการเกษตรได้อย่างรวดเร็วและแม่นย า อีกด้วย 5. แชทบอทในฐานะการเป็นผู้ให้บริการลูกค้า แชทบอท (Chat Bot) เป็นชื่อย่อจากค าว่า Chatting Robot คือวิวัฒนาการหนึ่งของ ปัญญาประดิษฐ์แบบหุ่นยนต์ที่ออกแบบให้อยู่ในลักษณะซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถในการโต้ตอบ สื่อสาร ให้ข้อมูลข่าวสารหรือตอบปัญหาที่ลูกค้าขององค์การติดต่อสอบถามมาได้อย่างรวดเร็ว หลาย องค์การนิยมน าแชทบอทเข้ามาใช้งานเพื่อท าหน้าที่ผู้ให้บริการลูกค้า ( Customer Services) เนื่องจากแชทบอทสามารถสืบค้นข้อมูลที่จัดเก็บในระบบและน ามาใช้ในการตอบสนองความต้องการ ของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว พร้อมความสามารถเพิ่มเติมในการน าข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ลูกค้าสนใจ มาวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้จากสภาพแวดล้อม เพื่อให้บริการลูกค้าได้อย่างสอดคล้อง ความชื่นชอบและพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละรายได้อย่างแม่นย ามากยิ่งขึ้น ยกตัวอย่างแอพพลิเคชั่น The Weather ที่พัฒนาโดยบริษัทไอบีเอ็ม ซึ่งออกแบบมาเพื่อ รายงานสภาพอากาศทั้ง ณ ขณะปัจจุบันและท านายสภาพอากาศในอนาคต ซึ่งแชทบอทที่ แอพพลิเคชั่น The Weather น ามาใช้มีชื่อเรียกว่า The Weather Channel Bot มีวัตถุประสงค์ใน การน าเสนอข้อมูลให้สอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้โดยอาศัยข้อมูล เช่น ข้อมูลต าแหน่งของผู้ใช้ แต่ละราย ข้อมูลที่ผู้ใช้สืบค้นสถานที่ที่นิยมเดินทางไป โดยผู้ใช้สามารถใช้บริการแชทบอท ของ The Weather ได้ผ่านทางโปรแกรมสนทนา เช่น Facebook Messenger เป็นต้น ซึ่งแชทบอทนี้จะ สามารถจัดเตรียมข้อมูลตามความต้องการและน าเสนอเป็นรายงานให้แก่ผู้ใช้ทราบเพื่อประกอบการ ตัดสินใจด าเนินชีวิตประจ าวันได้อย่างเหมาะสม ยกตัวอย่างข้อมูลที่แชทบอทสามารถจัดเตรียมไว้ให้ ผู้ใช้ ได้แก่ สภาพอากาศปัจจุบันและข้อมูลการพยากรณ์สภาพอากาศในแต่ละชั่วโมงข้างหน้า สภาพ อากาศรายวันและ 5 วันข้างหน้า เป็นต้น ทั้งนี้ผู้ใช้สามารถก าหนดเงื่อนไขการรับข้อมูลได้ว่าต้องการ ข้อมูลประเภทใด และสามารถก าหนดช่วงเวลาในการรับข้อมูลสภาพอากาศโดยอาศัยต าแหน่งที่ผู้ใช้ อยู่ในแต่ละช่วงเวลาได้อีกด้วย (IBM, 2016) ธุรกิจในอุตสาหกรรมการเงินก็ได้มีการน าแชทบอทมาเพื่อสนับสนุนการบริการลูกค้า เช่นกัน โดยธนาคาร Bank of America ได้น าแชทบอทชื่อว่า Erica มาเพื่อท าหน้าที่บริการลูกค้าในการตอบ ค าถามและน าเสนอผลิตภัณฑ์ทางการเงินหรือรายการส่งเสริมการตลาดได้อย่างเหมาะสมกับลูกค้าแต่ ละราย โดยอาศัยข้อมูลพฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้าที่ธนาคารมีอยู่ผสมผสานเข้ากับข้อมูลทาง การตลาดที่ระบบเก็บรวมรวมไว้ ซึ่ง Erica ท างานบนพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเรียนรู้ พฤติกรรมของลูกค้า แล้วจึงน าข้อมูลมาวิเคราะห์ ท านายความต้องการเพื่อช่วยอ านวยความสะดวก ให้แก่ลูกค้า เช่น การให้ข้อมูลเกี่ยวกับยอดเงินคงเหลือ วิธีการประหยัดค่าใช้จ่ายหรือวิธีลดภาระการ
ช าระหนี้ เป็นต้น ยิ่งไปกว่านั้น Erica ยังสามารถเรียนรู้ข้อมูลของลูกค้าผ่านข้อมูลคะแนนความเสี่ยง เครดิต (FICO Score) ของผู้ใช้งานแต่ละรายได้ จึงสามารถน าเสนอข้อมูลได้อย่างแม่นย ามากยิ่งขึ้นอีก ด้วย (Harriet Taylor, 2016) จากกรณีตัวอย่างจ านวนมาก แสดงให้เห็นว่าการน าปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์การธุรกิจ มี จ านวนเพิ่มมากยิ่งขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้เนื่องจากความสามารถในการปฏิบัติงานของปัญญาประดิษฐ์ นั้น มีอัตราใกล้เคียงหรือสูงกว่าการปฏิบัติงานของมนุษย์ รวมทั้งยังสามารถท างานทดแทนงานที่ มนุษย์ไม่ประสงค์กระท าได้เป็นอย่างดี เช่น งานที่มีความเสี่ยงหรืองานที่ต้องท าซ้ าเป็นเวลานาน เป็น ต้น แต่ข้อควรตระหนักในการน าปัญญาประดิษฐ์มาใช้ คือ ควรท าความเข้าใจในหลักการท างานของ ระบบสารสนเทศประเภทนี้ว่ามีรากฐานมาจากการจัดเก็บรวบรวมข้อมูลจ านวนมาก แล้วจึงน ามา วิเคราะห์เพื่อสร้างสรรค์เป็นผลลัพธ์ในรูปแบบต่าง ๆ ที่สนับสนุนการท างานและการตัดสินใจให้แก่ มนุษย์ได้ ดังนั้นหากข้อมูลที่น ามาใช้เป็นข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพ แน่นอนว่าผลลัพธ์ที่ได้ย่อมไม่สามารถ อ านวยประโยชน์ให้แก่ผู้ใช้ได้อย่างแน่นอน