ความฉลาดแบบกลุ่ม

ความฉลาดแบบกลุ่ม () คือกลุ่มพฤติกรรมของระบบแบบกระจายศูนย์ซึ่งถูกนำมาประยุกต์ใช้ในด้านปัญญาประดิษฐ์ ระบบความฉลาดแบบกลุ่มโดยปกติแล้วจะประกอบขึ้นมาด้วย เอเจนต์ ซึ่งสามารถมีปฏิสัมพันธ์กับเอเจนต์ตัวอื่นหรือสภาวะแวดล้อมได้ เอเจนต์ในระบบทุกตัวจะปฏิบัติตัวตามกฎชุดหนึ่ง แม้ว่าจะไม่มีศูนย์สั่งการที่ควบคุมว่าเอเจนต์แต่ละตัวต้องปฏิบัติอย่างไร แต่การที่เอเจนต์แต่ละตัวมีปฏิสัมพันธ์กันก็ก่อให้เกิดรูปแบบความฉลาดในภาพรวมขึ้นมาซึ่งเอเจนต์แต่ละตัวไม่รู้ แรงบันดาลใจที่ช่วยผลักดันความฉลาดแบบกลุ่มนั้นมักจะมาจากธรรมชาติ โดยเฉพาะจากระบบนิเวศวิทยา ตัวอย่างของความฉลาดแบบกลุ่มที่มาจากธรรมชาติได้แก่ ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบอาณาจักรมด (), ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาค (), ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบนกดุเหว่า ()

 ตัวอย่างความฉลาดแบบกลุ่ม 

 ขั้นตอนวิธีระบบที่มีการเสียสละ 
นักวิจัยจากประเทศสวิตเซอร์แลนด์ได้พัฒนาขั้นตอนวิธีขึ้นมาบนพื้นฐานของกฎของฮามิลตันว่าด้วยการเลือกเพื่อดำรงเผ่าพันธุ์ () ขั้นตอนวิธีนี้ได้แสดงให้เห็นว่าการเสียสละในกลุ่มนั้นจะช่วยให้กลุ่มเจริญเติบโตและมีประสิทธิภาพสูงขึ้นในภาพรวมAltruism helps swarming robots fly better  genevalunch.com, 4 May 2011.Waibel M, Floreano1 D and Keller L (2011). "A quantitative test of Hamilton's rule for the evolution of altruism" PLoS Biology, 9 (5) : e1000615. .

 ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบอาณาจักรมด 
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบอาณาจักรมด () นั้นเป็นขั้นตอนวิธีสำหรับหาค่าเหมาะสมที่สุด () ที่มีพื้นฐานมาจากระบบอาณาจักรมด ขั้นตอนวิธีนี้เหมาะที่จะนำไปใช้แก้ปัญหาในการหาเส้นทางไปยังจุดหมายที่ต้องการ มดจำลอง (เทียบได้กับเอเจนต์) จะหาเส้นทางโดยการเคลื่อนที่ผ่านปริภูมิพารามิเตอร์ () ซึ่งเป็นเซตที่เก็บวิธีการทุกแบบที่เป็นไปได้ไว้ นอกจากการเคลื่อนที่ปกติแล้ว มดจำลองจะบันทึกเส้นทางที่ตัวเองเดินผ่านเอาไว้เหมือนมดในธรรมชาติที่จะปล่อยฟีโรโมนออกมาในระหว่างเดินทางเพื่อนำทางมดตัวอื่นด้วย การบันทึกเส้นทางนี้ช่วยให้มดจำลองสามารถหาคำตอบที่ดีกว่าเดิมได้เมื่อเวลาผ่านไปAnt Colony Optimization by Marco Dorigo and Thomas Stützle, MIT Press, 2004. .

 ระบบภูมิต้านทานประดิษฐ์ 
ระบบภูมิต้านทานประดิษฐ์ () ศึกษาเกี่ยวกับการนำโครงสร้างและหน้าที่ของระบบภูมิคุ้มกันมาปรับใช้ในด้านคอมพิวเตอร์เพื่อแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ วิศวกรรม และเทคโนโลยีสารสนเทศ

 ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบที่มีประจุ 
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบที่มีประจุ () คือขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดที่สร้างขึ้นมาจากการนำกฎพื้นฐานของฟิสิกส์และกลศาสตร์บางข้อมาปรับใช้งาน ระบบนี้จะจำลองสภาพแวดล้อมที่เอเจนต์เป็นอนุภาคที่มีประจุ ซึ่งจะมีปฏิสัมพันธ์กันในรูปของการดูดและการผลัก ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบที่มีประจุนี้เหมาะกับการนำไปใช้ในการหาค่าเหมาะสมที่สุด โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลนำเข้าไม่ลู่ออก

 ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบนกดุเหว่า 
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบนกดุเหว่า () เลียนแบบพฤติกรรมการฝากลูกให้คนอื่นเลี้ยงของนกดุเหว่าในแต่ละรุ่น มาปรับใช้ในการค้นหาคำตอบที่ต้องการ การศึกษาเร็ว ๆ นี้พบว่า CS ทำงานได้เร็วกว่าขั้นตอนวิธีอื่นอย่างเช่น PSOP. Civicioglu and E. Besdok (6 July 2011). A conception comparison of the cuckoo search, particle swarm optimization, differential evolution and artificial bee colony algorithms. Artificial Intelligence Review. .

 ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหิ่งห้อย 
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหิ่งห้อย () เป็นอีกหนึ่งขั้นตอนวิธีความฉลาดแบบกลุ่มที่ได้แรงบันดาลใจมาจากพฤติกรรมการเปล่งแสงของหิ่งห้อย ความเข้มของแสงจะผูกกับความน่าดึงดูดของตัวหิ่งห้อย ซึ่งทำให้หิ่งห้อยตัวรอบ ๆ บินเข้าไปหา ก่อเกิดเป็นกลุ่มย่อย ๆ ดังนั้นขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหิ่งห้อยนี้จึงค่อนข้างเหมาะกับโจทย์ปัญหาหาค่าเหมาะสมที่สุดที่มีผลเฉลยหลายแบบYang X. S., (2008). Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms. Frome: Luniver Press. . แต่ก็สามารถนำไปประยุกต์กับปัญหาหาค่าเหมาะสมที่สุดที่ข้อมูลนำเข้าเป็นค่าต่อเนื่องเช่นปัญหาการเดินทางของพนักงานขาย ()

 ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบโน้มถ่วง 
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบโน้มถ่วง () นั้นมีลักษณะคล้าย ๆ กับขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบที่มีประจุ โดยแตกต่างกันที่ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบที่มีประจุจะใช้กฎด้านไฟฟ้า ส่วนขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบโน้มถ่วงจะใช้กฎด้านแรงโน้มถ่วง เอเจนต์แต่ละตัวจะมีมวลต่างกัน ซึ่งเมื่อเสี้ยวเวลาผ่านไป เอเจนต์แต่ละตัวก็จะดึงดูดซึ่งกันและกัน ทำให้ระบบเคลื่อนที่ไป

 ขั้นตอนวิธีหาเส้นทางน้ำไหลที่เหมาะสม 
ขั้นตอนวิธีหาเส้นทางน้ำไหลที่เหมาะสม () คือขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดโดยใช้ความฉลาดแบบกลุ่มซึ่งได้รับแรงบันดาลใจมาจากการไหลของน้ำในแม่น้ำที่จะเลือกเส้นทางการไหลที่ดีที่สุดเสมอ เอเจนต์แต่ละตัวจะมีปฏิสัมพันธ์กันเหมือนหยดน้ำในแม่น้ำ ซึ่งจะทำให้ได้ผลเฉลยที่ดีขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อเวลาผ่านไป ขั้นตอนวิธีหาเส้นทางน้ำไหลที่เหมาะสมนี้เป็นขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบเพิ่มพูนและอิงประชากร

 พลศาสตร์การก่อตัวของลำน้ำ 
พลศาสตร์การก่อตัวของลำน้ำ () คือวิธีการแบบฮิวริสติกที่คล้ายคลึงกับขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบอาณาจักรมด หรืออาจกล่าวได้ว่าพลศาสตร์การก่อตัวของลำน้ำคือขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบอาณาจักรมดที่ค่าต่าง ๆ ไล่ระดับได้ แนวคิดของวิธีการนี้ได้มาจากการกัดเซาะผืนดินของแม่น้ำในระหว่างการก่อตัว วิธีการนี้ยังได้ถูกนำไปใช้ในการแก้ปัญหาเอ็นพีบริบูรณ์หลาย ๆ อย่าง เช่น ปัญหาการค้นหาต้นไม้แผ่กว้างน้อยที่สุดบนกราฟที่มีน้ำหนักแปรผันได้

 ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาค 
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาค () เป็นขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดที่ใช้ได้กับทุกปัญหาที่ผลเฉลยสามารถแทนด้วยจุดหรือระนาบบนปริภูมิขนาด n มิติ เอเจนต์จะถูกวางไว้ในปริภูมิพร้อมกับความเร็วต้นค่าหนึ่งและช่องทางในการติดต่อกับเอเจนต์อื่นParticle Swarm Optimization by Maurice Clerc, ISTE. 2006. . เอเจนต์จะเคลื่อนที่ไปเรื่อย ๆ บนปริภูมิผลเฉลย โดยถ้าเอเจนต์ตัวใดเข้าใกล้ผลเฉลยก็จะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น ดึงดูดให้เอเจนต์ตัวอื่น ๆ ค่อย ๆ เบนเส้นทางมาทางเดียวกัน ข้อดีหลักของขั้นตอนวิธีนี้ต่อขั้นตอนวิธีอื่นที่ใช้ได้กับทุกปัญหาคือขั้นตอนวิธีนี้สามารถหลีกเลี่ยงปัญหาค่าเหมาะสมที่สุดสัมพัทธ์ () ได้จากการที่สามารถมีจำนวนเอเจนต์มาก

 ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยการแพร่เชิงสุ่ม 
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยการแพร่เชิงสุ่ม () คือขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดที่อาศัยความน่าจะเป็นในการแก้โจทย์ปัญหาประเภทที่ฟังก์ชันค่านำเข้าสามารถแยกย่อยเป็นฟังก์ชันย่อย ๆ ได้ เอเจนต์แต่ละตัวจะมีสมมติฐานของตัวเองว่าผลลัพธ์ใดถูกต้อง ซึ่งสมมติฐานนี้จะถูกทดสอบเรื่อย ๆ โดยนำเป้าหมายย่อยมาพิจารณา ในขั้นตอนวิธีแบบมาตรฐาน ฟังก์ชันย่อยแต่ละตัวสามารถให้ผลการทดสอบที่เป็นจริงหรือเท็จเท่านั้น ทำให้เอเจนต์แต่ละตัวมี 2 สถานะคือสถานะทำงานและสถานะไม่ทำงาน ข้อมูลของสมมติฐานจะถูกส่งผ่านไปยังเอเจนต์ตัวอื่นในแบบเดียวกับการแพร่ ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยการแพร่เชิงสุ่มถือเป็นขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงในด้านการหาค่าเหมาะสมที่สุดตัวหนึ่ง

 การประยุกต์ใช้ 

ขั้นตอนวิธีความฉลาดแบบกลุ่มต่าง ๆ นั้นสามารถนำมาประยุกต์ได้หลากหลาย เช่นการจำลองกลุ่มคนในภาพยนตร์ หรือการค้นหาเส้นทางในระบบสื่อสารโดยใช้การเคลื่อนที่แบบมด () เป็นต้น

 การจำลองกลุ่มคน 
การจำลองกลุ่มคน () คือหนึ่งในวิธีที่ผู้ผลิตภาพยนตร์นิยมใช้ในการสร้างฉากที่มีฝูงชนจำนวนมาก หนึ่งในตัวอย่างที่เด่นชัดคือฉากสงครามในภาพยนตร์ไตรภาคเดอะลอร์ดออฟเดอะริงส์ ที่ใช้เทคโนโลยีการจำลองเข้าช่วยในการสร้างฉากที่ดูสมจริง ความฉลาดแบบกลุ่มมักถูกเลือกไปใช้กับงานประเภทนี้เพราะสามารถทำได้ง่าย

 การค้นหาเส้นทางในระบบสื่อสารโดยใช้การเคลื่อนที่แบบมด 
นอกเหนือจากการนำความฉลาดแบบกลุ่มไปใช้ในการแก้ปัญหาหาค่าเหมาะสมที่สุดแล้ว ความฉลาดแบบกลุ่มยังได้ถูกนำมาใช้กับระบบสื่อสารโทรคมนาคมอีกด้วย โดยนำระบบการค้นหาเส้นทางโดยใช้การเคลื่อนที่แบบมด () ไปใช้ในการหาเส้นทางที่ดีที่สุดในระบบจริงที่ไม่รู้ค่านำเข้า (Input) โดยระบบจะปล่อยเอเจนต์รูปแบบมดให้ท่องไปในระบบเน็ตเวิร์ค

 อ้างอิง 

 แหล่งข้อมูลอื่น 

 วิวัฒนาการของหุ่นยนต์ช่วยไขปริศนาพฤติกรรมการเสียสละ  จาก Jusci
 ความฉลาดแบบกลุ่ม วิธีการจำลองและสร้างขึ้น  สไลด์จาก Case Western Reserve University (อังกฤษ)

หมวดหมู่:ปัญญาประดิษฐ์
หมวดหมู่:ขั้นตอนวิธี