50 คำศัพท์ Ai ที่ทุกคนควรรู้

อะไร อะไร ก็ต้อง Ai

ในยุคปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวันของเรา เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานและการใช้ชีวิต แต่ยังสร้างโอกาสใหม่ๆ ในหลากหลายสาขา ไม่ว่าจะเป็นการแพทย์ การศึกษา หรือธุรกิจ 

การเข้าใจคำศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับ AI จึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปรับตัวและใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบทความนี้ เราจะนำเสนอคำศัพท์ที่สำคัญและอธิบายความหมายของแต่ละคำ เพื่อให้ผู้อ่านมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับ AI และการนำไปใช้ในชีวิตจริง 

50 คำศัพท์ Ai พร้อมความหมาย

1. ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI)
ความสามารถของคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรในการทำงานที่ต้องใช้ความสามารถทางสมองเช่นเดียวกับมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การแก้ปัญหา การรู้จำเสียง และการตัดสินใจ

2. การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning - ML)
สาขาย่อยของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาวิธีการให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงการทำงานของมันเองโดยไม่ต้องโปรแกรมใหม่

3. เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)

โครงสร้างที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ เพื่อใช้ในการวิเคราะห์และเรียนรู้จากข้อมูลที่ซับซ้อน

4. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP)
ความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการทำความเข้าใจและประมวลผลภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสารกัน เช่น การแปลภาษา การรู้จำเสียงพูด และการตอบกลับในลักษณะการสนทนา

5. การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)
สาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง ที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมหลายชั้นในการวิเคราะห์และเรียนรู้จากข้อมูล

6. ตัวแทนเชิงปัญญา (Intelligent Agents)
ระบบที่สามารถรับรู้สิ่งแวดล้อม กระทำการต่าง ๆ และเรียนรู้จากผลลัพธ์ของการกระทำนั้น ๆ เพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้

7. ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence - AGI)
ความสามารถของระบบ AI ในการทำงานที่มีความยืดหยุ่นและหลากหลายเหมือนกับมนุษย์ ซึ่งสามารถแก้ปัญหาในหลายๆด้านได้เหมือนกับมนุษย์

8. ปัญญาประดิษฐ์เฉพาะทาง (Artificial Narrow Intelligence - ANI)
ระบบ AI ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะเจาะจง เช่น การรู้จำใบหน้า การวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์

9. การเสริมแรงเรียนรู้ (Reinforcement Learning - RL)
เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่สอนคอมพิวเตอร์ให้ตัดสินใจโดยให้รางวัลหรือการลงโทษตามผลลัพธ์ของการกระทำนั้น ๆ เพื่อให้เรียนรู้วิธีการทำงานที่ดีที่สุด

10. บิ๊กดาต้า (Big Data)
ข้อมูลที่มีปริมาณมากและมีความซับซ้อน ซึ่งไม่สามารถประมวลผลได้โดยวิธีการทั่วไป ต้องใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือเฉพาะเพื่อวิเคราะห์และใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้น

11. อัลกอริธึม (Algorithm)

ขั้นตอนหรือกฎที่ชัดเจนในการแก้ปัญหาหรือการคำนวณ

12. ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)

ข้อมูลที่มีปริมาณมากและซับซ้อนที่ต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูงในการประมวลผล

13. แบบจำลอง (Model)

การแสดงหรือจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในข้อมูลเพื่อทำนายผลลัพธ์

14. การวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Analytics)

การใช้สถิติและแบบจำลองในการทำนายเหตุการณ์ในอนาคต

15. การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining)

กระบวนการค้นหาความรู้ที่มีค่าและซ่อนอยู่ในข้อมูลขนาดใหญ่

16. การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ (Computer Vision)

ความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการตีความและเข้าใจข้อมูลภาพ

17. การรู้จำภาพ (Image Recognition)

การตรวจจับและระบุวัตถุในภาพถ่ายหรือวิดีโอ

18. การจัดกลุ่ม (Clustering)

การแบ่งกลุ่มข้อมูลออกเป็นกลุ่มที่มีความคล้ายคลึงกัน

19. การจัดประเภท (Classification)

การแบ่งข้อมูลออกเป็นหมวดหมู่หรือประเภท

20. ความเป็นธรรมของ AI (AI Fairness)

การสร้างและใช้งาน AI ที่ไม่ก่อให้เกิดการแบ่งแยกหรือความไม่เป็นธรรม

21. การประเมินผลการทำนาย (Evaluation Metrics)

วิธีการวัดผลลัพธ์ของแบบจำลอง AI เช่น ความแม่นยำ ความถูกต้อง

22. การฝึกอบรมแบบจำลอง (Model Training)

กระบวนการที่ใช้ข้อมูลเพื่อสอนให้แบบจำลองเรียนรู้และปรับปรุงการทำงาน

23. การทดสอบแบบจำลอง (Model Testing)

การใช้ข้อมูลทดสอบเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง

24. ชุดข้อมูลฝึกอบรม (Training Data)

ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมแบบจำลอง

25. ชุดข้อมูลทดสอบ (Test Data)

ข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบแบบจำลอง

26. การเรียนรู้แบบเสริม (Supervised Learning)

การฝึกอบรมแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลที่มีการกำหนดคำตอบล่วงหน้า

27. การเรียนรู้แบบไม่เสริม (Unsupervised Learning)

การฝึกอบรมแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีการกำหนดคำตอบล่วงหน้า

28. การเรียนรู้แบบกึ่งเสริม (Semi-Supervised Learning)

การฝึกอบรมแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลที่มีทั้งที่มีและไม่มีการกำหนดคำตอบล่วงหน้า

29. การแนะนำ (Recommendation)

การเสนอแนะสิ่งที่คาดว่าจะเป็นประโยชน์หรือสนใจแก่ผู้ใช้

30. การประมวลผลแบบขนาน (Parallel Processing)

การทำงานหลาย ๆ ขั้นตอนพร้อมกันในเวลาเดียวกัน

31. บอท (Bots)

โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานอัตโนมัติตามที่ได้โปรแกรมไว้

32. การสร้างภาษา (Natural Language Generation - NLG)

การสร้างข้อความหรือภาษาที่เข้าใจได้จากข้อมูล

33. การสรุปข้อความ (Text Summarization)

การสรุปหรือย่อข้อความยาว ๆ ให้เป็นสั้น ๆ

34. การแปลภาษา (Machine Translation)

การแปลข้อความหรือภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งโดยใช้คอมพิวเตอร์

35. การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis)

การวิเคราะห์ความคิดเห็นหรือความรู้สึกจากข้อความที่เป็นภาษา

36. ความเชื่อมั่นของ AI (AI Reliability)

ความสามารถของระบบ AI ในการทำงานอย่างสม่ำเสมอและถูกต้อง

37. การควบคุมแบบปรับตัว (Adaptive Control)

การปรับปรุงการทำงานของระบบอัตโนมัติโดยอิงจากผลลัพธ์ที่ได้รับ

38. ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert Systems)

ระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานและตัดสินใจในเรื่องที่ซับซ้อนได้เหมือนกับผู้เชี่ยวชาญ

39. การวางแผนทางปัญญา (Intelligent Planning)

การใช้ AI ในการวางแผนการกระทำเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้

40. การควบคุมเชิงรุก (Proactive Control)

การใช้ AI ในการทำนายและปรับเปลี่ยนการกระทำล่วงหน้าเพื่อป้องกันปัญหา

41. การสร้างภาพจำลอง (Image Synthesis)

การสร้างภาพใหม่จากข้อมูลหรือแบบจำลอง

42. การสร้างเสียงจำลอง (Speech Synthesis)

การสร้างเสียงพูดจากข้อความหรือข้อมูล

43. การเรียนรู้การเสริมแรงลึก (Deep Reinforcement Learning)

การใช้เครือข่ายประสาทเทียมในการเรียนรู้การเสริมแรงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

44. การเรียนรู้แบบโอนย้าย (Transfer Learning)

การใช้ความรู้ที่ได้จากการฝึกอบรมแบบจำลองหนึ่งในการพัฒนาหรือฝึกอบรมแบบจำลองใหม่

45. การวิเคราะห์เชิงเชื่อมโยง (Association Analysis)

การค้นหาความสัมพันธ์หรือการเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรในข้อมูล

46. การเลือกคุณลักษณะ (Feature Selection)

การเลือกคุณลักษณะที่สำคัญจากข้อมูลเพื่อใช้ในการฝึกอบรมแบบจำลอง

47. การลดมิติ (Dimensionality Reduction)

การลดจำนวนตัวแปรในข้อมูลเพื่อทำให้การประมวลผลง่ายขึ้น

48. การป้องกันการล้น (Overfitting)

การป้องกันแบบจำลองไม่ให้เรียนรู้รายละเอียดเฉพาะของชุดข้อมูลฝึกอบรมมากเกินไป

49. การป้องกันการไม่พอดี (Underfitting)

การป้องกันแบบจำลองไม่ให้เรียนรู้น้อยเกินไปจนไม่สามารถทำนายข้อมูลใหม่ได้อย่างถูกต้อง

50. ระบบคอมพิวเตอร์เชิงสมอง (Brain-Inspired Computing)

การพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์

คำศัพท์เหล่านี้ครอบคลุมหลากหลายด้านของ AI  จะทำให้เราสามารถเข้าใจ และเข้าถึง Ai ได้ง่ายมากขึ้น ก็หวังว่า ข้อมูลเหล่านี้ จะทำให้หลายๆ คนได้ประโยชน์และนำไปใช้ในงานของแต่ละบุคคลได้ด้วย