# ປັນຍາປະດິດ

**ປັນຍາປະດິດ** (ອັງກິດ: Artificial Intelligence ຫຍໍ້ວ່າ **AI**) ແມ່ນຄວາມສະຫຼາດທີ່ສະແດງອອກໂດຍເຄື່ອງຈັກ ຫຼື ລະບົບຄອມພິວເຕີ, ເຊິ່ງແຕກຕ່າງຈາກຄວາມສະຫຼາດທາງທຳມະຊາດ (Natural Intelligence) ທີ່ສະແດງອອກໂດຍມະນຸດ ແລະ ສັດ. ປັນຍາປະດິດແມ່ນຂະແໜງການໜຶ່ງຂອງວິທະຍາການຄອມພິວເຕີ ທີ່ເນັ້ນໜັກໃນການສ້າງລະບົບທີ່ສາມາດປະຕິບັດໜ້າທີ່ທີ່ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວຕ້ອງອາໄສສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ທາງສາຍຕາ, ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ການຕັດສິນໃຈ, ການແປພາສາ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຈາກປະສົບການ.

ປະຈຸບັນ, ປັນຍາປະດິດໄດ້ກາຍເປັນພາກສ່ວນສຳຄັນຂອງອຸດສາຫະກຳເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນໃນຫຼາຍຂົງເຂດ, ຕັ້ງແຕ່ທາງການແພດ, ການເງິນ, ຈົນເຖິງການຂົນສົ່ງ ແລະ ການສຶກສາ.

## ປະຫວັດຄວາມເປັນມາ

ແນວຄວາມຄິດກ່ຽວກັບ "ເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດຄິດໄດ້" ເລີ່ມຕົ້ນຂຶ້ນຕັ້ງແຕ່ສະໄໝບູຮານຜ່ານຕຳນານ ແລະ ນິຍາຍ, ແຕ່ການຄົ້ນຄວ້າປັນຍາປະດິດໃນຍຸກສະໄໝໃໝ່ແມ່ນເລີ່ມຕົ້ນຂຶ້ນໃນຊ່ວງກາງສະຕະວັດທີ 20.

ໃນປີ ຄ.ສ 1950, ນັກຄະນິດສາດ ອາລັນ ທົວຣິງ (Alan Turing) ໄດ້ຕີພິມບົດຄວາມຊື່ວ່າ "Computing Machinery and Intelligence" ເຊິ່ງເພິ່ນໄດ້ສະເໜີ "ການທົດສອບທົວຣິງ" (Turing Test) ເພື່ອເປັນມາດຕະຖານໃນການວັດແທກວ່າເຄື່ອງຈັກມີຄວາມສາມາດໃນການຄິດທຽບເທົ່າມະນຸດ ຫຼື ບໍ່.

ຄຳວ່າ "ປັນຍາປະດິດ" (Artificial Intelligence) ຖືກບັນຍັດຂຶ້ນຢ່າງເປັນທາງການໃນປີ 1956 ໂດຍ ຈອນ ແມັກຄາຣ໌ທີ (John McCarthy) ໃນກອງປະຊຸມທີ່ວິທະຍາໄລ Dartmouth (Dartmouth Workshop) ເຊິ່ງຖືກຍົກຍ້ອງວ່າເປັນຈຸດກຳເນີດຂອງຂະແໜງການ AI ຢ່າງແທ້ຈິງ. ກອງປະຊຸມຄັ້ງນີ້ໄດ້ລວບລວມເອົານັກວິທະຍາສາດຊັ້ນນຳເຊັ່ນ: Marvin Minsky, Allen Newell ແລະ Herbert A. Simon.

ຫຼັງຈາກຍຸກເລີ່ມຕົ້ນ, ການຄົ້ນຄວ້າ AI ໄດ້ປະເຊີນກັບຊ່ວງເວລາທີ່ເອີ້ນວ່າ "ລະດູໜາວຂອງ AI" (AI Winter) ໃນຊຸມປີ 1970 ແລະ 1980 ເຊິ່ງເປັນຊ່ວງທີ່ເງິນທຶນ ແລະ ຄວາມສົນໃຈຫຼຸດລົງເນື່ອງຈາກເຕັກໂນໂລຊີຍັງບໍ່ສາມາດຕອບສະໜອງຄວາມຄາດຫວັງໄດ້. ແນວໃດກໍຕາມ, ໃນຊຸມປີ 2010 ເປັນຕົ້ນມາ, AI ໄດ້ກັບມາເຕີບໂຕຢ່າງກ້າວກະໂດດ ຍ້ອນການພັດທະນາຂອງ Deep Learning, ປະລິມານຂໍ້ມູນມະຫາສານ (Big Data), ແລະ ໜ່ວຍປະມວນຜົນກຣາບຟິກ (GPU) ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງຂຶ້ນ.

## ປະເພດຂອງປັນຍາປະດິດ

ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ແບ່ງປັນຍາປະດິດອອກເປັນ 3 ລະດັບຫຼັກ ຕາມຄວາມສາມາດຄື:

1. **ປັນຍາປະດິດສະເພາະທາງ (Artificial Narrow Intelligence - ANI):** ຫຼື ເອີ້ນວ່າ Weak AI, ແມ່ນ AI ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດວຽກສະເພາະຢ່າງດຽວ ເຊັ່ນ: ການຫຼິ້ນໝາກຣຸກ, ການແນະນຳໜັງໃນ Netflix ຫຼື ລະບົບຜູ້ຊ່ວຍສຽງ (Siri, Alexa). AI ທັງໝົດທີ່ມີຢູ່ໃນປະຈຸບັນແມ່ນຢູ່ໃນລະດັບນີ້.
2. **ປັນຍາປະດິດທົ່ວໄປ (Artificial General Intelligence - AGI):** ຫຼື Strong AI, ແມ່ນ AI ທີ່ມີຄວາມສະຫຼາດ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້, ເຂົ້າໃຈ ແລະ ນຳໃຊ້ຄວາມຮູ້ໃນຫຼາຍໆດ້ານທຽບເທົ່າກັບມະນຸດ. ປະຈຸບັນນີ້ AGI ຍັງເປັນພຽງທິດສະດີ ແລະ ຍັງບໍ່ມີການສ້າງສຳເລັດ.
3. **ປັນຍາປະດິດອັດສະລິຍະ (Artificial Superintelligence - ASI):** ແມ່ນລະດັບທີ່ AI ມີຄວາມສະຫຼາດລື່ນກາຍມັນສະໝອງທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງມະນຸດໃນທຸກໆດ້ານ ບໍ່ວ່າຈະເປັນຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ປັນຍາທາງສັງຄົມ ແລະ ວິທະຍາສາດ.

## ຂະແໜງການຍ່ອຍ (Sub-fields)

ຂະແໜງການ AI ປະກອບມີຫຼາຍເຕັກນິກ ແລະ ວິທີການສຶກສາທີ່ສຳຄັນ ເຊັ່ນ:

* **ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning - ML):** ເປັນເຕັກນິກທີ່ເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນໄດ້ເອງໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນໂປຣແກຣມຄຳສັ່ງທຸກຂັ້ນຕອນ. ລະບົບຈະສ້າງໂມເດລທາງສະຖິຕິເພື່ອຄາດເດົາ ຫຼື ຕັດສິນໃຈ.
* **ໂຄງຂ່າຍປະສາດທຽມແບບເລິກ (Deep Learning):** ແມ່ນເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມ (Neural Networks) ທີ່ມີຫຼາຍຊັ້ນ (Layers) ເຊິ່ງສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນໄດ້ດີเยี่ยม ເຊັ່ນ: ການຈຳແນກຮູບພາບ ແລະ ການແປພາສາ.
* **ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (Natural Language Processing - NLP):** ການສຶກສາທີ່ເນັ້ນໃຫ້ຄອມພິວເຕີເຂົ້າໃຈ, ຕີຄວາມ ແລະ ສ້າງພາສາຂອງມະນຸດ. ຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນໃນປະຈຸບັນແມ່ນ ໂມເດລພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (Large Language Models) ເຊັ່ນ ChatGPT ທີ່ໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະກຳ Transformer.
* **ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ (Computer Vision):** ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດເຂົ້າໃຈ ແລະ ວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກຮູບພາບ ຫຼື ວິດີໂອ ເຊັ່ນ: ລະບົບສະແກນໃບໜ້າ.
* **ວິທະຍາການຫຸ່ນຍົນ (Robotics):** ການລວມເອົາ AI ເຂົ້າໃນຮາດແວ ເພື່ອສ້າງຫຸ່ນຍົນທີ່ສາມາດເຄື່ອນໄຫວ ແລະ ຕອບສະໜອງຕໍ່ສະພາບແວດລ້ອມຕົວຈິງ.

## ການປະຍຸກໃຊ້ງານ

ປັນຍາປະດິດມີບົດບາດສຳຄັນໃນຫຼາຍພາກສ່ວນຂອງສັງຄົມຍຸກໃໝ່:

* **ທາງການແພດ:** AI ຖືກໃຊ້ໃນການວິເຄາະຮູບພາບ X-ray ຫຼື MRI ເພື່ອກວດຫາພະຍາດມະເຮັງ, ການຄົ້ນຄິດຢາໃໝ່ໆ ແລະ ການປິ່ນປົວແບບສະເພາະບຸກຄົນ (Personalized Medicine).
* **ຍານຍົນອັດຕະໂນມັດ:** ບໍລິສັດເຊັ່ນ Tesla ແລະ Waymo ໃຊ້ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ ແລະ Deep Learning ເພື່ອພັດທະນາລົດທີ່ສາມາດຂັບເຄື່ອນໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ.
* **ການເງິນ:** ໃຊ້ລະບົບ Algorithm ໃນການກວດຈັບການສໍ້ໂກງບັດເຄຣດິດ (Fraud detection), ການອະນຸມັດສິນເຊື່ອ, ແລະ ການຊື້ຂາຍຮຸ້ນອັດຕະໂນມັດ (Algorithmic trading).
* **ການບັນເທີງ ແລະ ສິລະປະ:** Generative AI ເຊັ່ນ Midjourney, DALL-E ແລະ ລະບົບສ້າງເພງ ສາມາດສ້າງຜົນງານສິລະປະ, ຮູບພາບ ແລະ ສຽງ ຈາກຄຳສັ່ງຂໍ້ຄວາມ (Text prompts) ໄດ້ຢ່າງສະຫຼາດ.

## ຈັນຍາບັນ ແລະ ຄວາມສ່ຽງ

ການເຕີບໂຕຢ່າງໄວວາຂອງ AI ໄດ້ສ້າງຄວາມກັງວົນໃນຫຼາຍມິຕິ:

* **ຄວາມລຳອຽງ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳ (Bias and Fairness):** ຫາກຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ສອນ AI ມີຄວາມລຳອຽງ, ຜົນລັບທີ່ອອກມາກໍຈະມີການຈຳແນກ ຫຼື ບໍ່ຍຸຕິທຳ (ເຊັ່ນ: ການຈຳແນກເຊື້ອຊາດໃນລະບົບສະແກນໃບໜ້າ).
* **ການຈ້າງງານ:** ຄວາມກັງວົນວ່າ AI ແລະ ຫຸ່ນຍົນ ຈະເຂົ້າມາທົດແທນແຮງງານມະນຸດໃນຫຼາຍສາຍອາຊີບ ເຊິ່ງອາດກໍ່ໃຫ້ເກີດບັນຫາວ່າງງານ.
* **ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ:** ການນຳໃຊ້ AI ໃນການສອດແນມ (Surveillance) ຫຼື ສ້າງຂ່າວປອມແບບແນບນຽນ (Deepfakes).
* **ໄພຂົ່ມຂູ່ລະດັບມວນມະນຸດ (Existential Risk):** ນັກວິທະຍາສາດຊັ້ນນຳເຊັ່ນ ສະຕີເຟນ ຮອກຄິງ (Stephen Hawking) ແລະ ມະຫາເສດຖີ ອີລອນ ມັດ (Elon Musk) ໄດ້ອອກມາເຕືອນວ່າ ຫາກການພັດທະນາ AGI ຫຼື ASI ປາສະຈາກການຄວບຄຸມ ແລະ ການຈັດວາງເປົ້າໝາຍໃຫ້ກົງກັບຄຸນຄ່າຂອງມະນຸດ (AI Alignment), ມັນອາດຈະກາຍເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ການດຳລົງຢູ່ຂອງມະນຸດຊາດ.

## ເບິ່ງເພີ່ມເຕີມ

* ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning)
* ເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມ (Neural Networks)
* ວິທະຍາການຂໍ້ມູນ (Data Science)
* ອິນເຕີເນັດໃນທຸກສິ່ງ (Internet of Things)

## ອ້າງອີງ

## ອ້າງອິງ