stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป

ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (อังกฤษ: artificial general intelligence) หรือ เอจีไอ (AGI) เป็นระบบเครื่องจักรฉลาดที่สามารถทำงานได้อย่างชาญฉลาดเทียบเท่ามนุษย์ เป็นเป้าหมายหลักของงานวิจัยสายปัญญาประดิษฐ์ (AI) และมักถูกกล่าวถึงบ่อยในนิยายวิทยาศาสตร์ ในบางครั้งก็ถูกเรียกว่า ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม (Strong AI) หรือ ปัญญาประดิษฐ์เต็มรูปแบบ (Full AI) หมายถึงการกระทำที่มีความฉลาดไม่เฉพาะเรื่องใดเรื่องหนึ่ง
ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (General AI) แตกต่างจากปัญญาประดิษฐ์เชิงประยุกต์ (Applied AI) ซึ่งบางครั้งเรียกว่าปัญญาประดิษฐ์แบบแคบ (Narrow AI) หรือปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อน (Weak AI) โดยปัญญาประดิษฐ์เชิงประยุกต์มุ่งเน้นไปที่การสร้างซอฟต์แวร์เพื่อแก้ปัญหาหรือทำงานเฉพาะด้านที่เกี่ยวข้องกับการให้เหตุผลและการดำเนินการ การวิจัยปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อนไม่ได้มุ่งหวังให้เครื่องจักรมีความฉลาดในวงกว้างเช่นเดียวกับการวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป
ข้อกำหนด

นิยามของความฉลาดหรือปัญญาอาจมีความแตกต่างกันตามผู้นิยามซึ่งปัจจุบันยังไม่มีนิยามที่ชัดเจนที่ทุกคนพอใจ อย่างไรก็ตาม นักวิจัยสายปัญญาประดิษฐ์ให้นิยามความฉลาดไว้ว่าเป็นความสามารถในการ
ให้เหตุผล
แทนความรู้
วางแผน
เรียนรู้
สื่อสารในภาษาธรรมชาติ
บูรณาการทักษะต่างๆเข้าด้วยกันเพื่อเป้าหมายหนึ่งเดียว
ความสามารถอื่นๆก็นับว่าจำเป็นต่อความฉลาดเช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นความสามารถในการรับรู้ (เช่น การมองเห็น การได้ยิน) ความสามารถในการแสดงการกระทำ (เช่น เคลื่อนไหวและจัดการกับวัตถุต่างๆ) ความสามารถในการตรวจจับและตอบสนองต่ออันตราย การพัฒนาความฉลาดนี้อาศัยการผสมผสานกันระหว่างศาสตร์ต่างๆ เช่น ประชานศาสตร์ ความฉลาดเชิงคำนวณ และการตัดสินใจ นักวิจัยบางคนให้ความสำคัญกับจินตนาการและความสามารถในการปกครองตนเอง ปัจจุบัน มีระบบคอมพิวเตอร์ที่มีคุณสมบัติเหล่านี้ แต่ยังไม่ถึงระดับเดียวกับที่มนุษย์มี
ข้อกำหนด > การทดสอบความฉลาดทั่วไป

นักวิทยาศาสตร์หลายคนพยายามเสนอวิธีการทดสอบที่เป็นรูปธรรมเพื่อวัดว่าเครื่องจักรนั้นมีความฉลาดเทียบเท่ากับมนุษย์หรือไม่ ตัวอย่างเช่น
การทดสอบทัวริง
The Coffee Test เครื่องจักรต้องสามารถเดินเข้าไปในบ้านคนอเมริกันทั่วๆไป หาเครื่องชงกาแฟเจอ เติมน้ำ ชงกาแฟโดยใส่ส่วนผสมที่เหมาะสม และเทลงแก้วได้
The Robot College Student Test เครื่องจักรต้องสามารถสอบเข้ามหาวิทยาลัย สอบผ่านวิชาเดียวกับที่มนุษย์สอบ และจบปริญญาได้
The Employment Test เครื่องจักรต้องสามารถทำงานที่มีความสำคัญทางเศรษฐกิจได้ ตลอดจนทำได้เทีบเท่าหรือดีกว่ามนุษย์ที่ทำงานเดียวกัน
งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์สาขาหลัก > งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์สาขาหลักในอดีตที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป

งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่เริ่มต้นราวทศวรรษที่ 1950 โดยนักวิจัยปัญญาประดิษฐ์รุ่นแรกเชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มเป็นเรื่องที่เป็นไปได้และน่าจะเกิดขึ้นในอีกไม่กี่สิบปีข้างหน้า เฮอร์เบิร์ต ไซมอน เขียนไว้ในหนังสือเมื่อปี ค.ศ. 1965 ว่า "ภายใน 20 ปี เครื่องจักรจะสามารถทำทุกอย่างที่มนุษย์ทำได้" ความเชื่อเหล่านี้นำไปสู่การแต่งนิยายวิทยาศาสตร์ชื่อดังของอาร์เธอร์ ซี. คลาร์กเรื่องจอมจักรวาลที่กล่าวถึงตัวละครเป็นเครื่องจักรที่แสนฉลาดชื่อ HAL 9000
อย่างไรก็ตาม ในช่วงต้นทศวรรษที่ 1970 งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์พัฒนาไปช้ากว่าที่คิดเพราะมองข้ามเรื่องความยากในการพัฒนาไป หน่วยงานหลายแห่งที่เคยให้การสนับสนุนการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เริ่มตั้งคำถามถึงความเป็นไปได้ของปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม กลายเป็นแรงกดดันให้นักวิทยาศาสตร์หันมาพัฒนาเทคโนโลยีที่จับต้องได้และนำไปใช้ได้จริง จนกลายเป็นศาสตร์ของ ปัญญาประดิษฐ์แบบประยุกต์ (Applied AI) ขึ้นมา ต่อในในช่วงทศวรรษที่ 1980 ญี่ปุ่นเริ่มตั้งโครงการคอมพิวเตอร์รุ่นที่ 5 ทำให้ความสนใจด้านปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มกลับคืนมาอีกครั้ง โดยญี่ปุ่นได้ตั้งเป้าหมายว่าภายในเวลา 10 ปีจะต้องมีระบบปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มที่สามารถพูดคุยกับมนุษย์แบบปกติได้ การที่ปัญญาประดิษฐ์กลับมาได้รับความสนใจอีกครั้งกลายเป็นแรงผลักดันให้เกิดการพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญที่ประสบความสำเร็จมาก ได้รับการสนับสนุนตจากภาครัฐและอุตสาหกรรม แต่อย่างไรก็ตาม ตลาดของปัญญาประดิษฐ์ได้พังลงอีกครั้งในช่วงปลายทศวรรษที่ 1980 และในที่สุดระบบคอมพิวเตอร์รุ่นที่ 5 ก็ไปไม่ถึงฝั่งฝัน นักวิทยาศาสตร์หลายคนที่เชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มจะเกิดขึ้นในอีกไม่นานเริ่มยอมรับว่าเข้าใจผิดในเชิงหลักการพื้นฐาน จนไม่สามารถสร้างเทคโนโลยีที่เคยสัญญาเอาไว้ได้ นักวิจัยเริ่มไม่แน่ใจอนาคตของงานวิจัยด้านนี้และเริ่มเลี่ยงที่จะพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ที่ฉลาดเทียบเท่ากับมนุษย์ เพราะเกรงว่าจะทำให้ผู้คนขาดหวังเกินไป
งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์สาขาหลัก > งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์สาขาหลักในปัจจุบัน

ในช่วงทศวรรษที่ 1990 และต้นศตวรรษที่ 21 นักวิจัยปัญญาประดิษฐ์สาขาหลักเริ่มประสบความสำเร็จในการสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์เชิงพาณิชย์ มีผลงานวิชาการออกมาอย่างต่อเนื่อง โดยส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการแก้ไขปัญญาย่อยบางปัญหาและได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ นำไปใช้ในเชิงพาณิชย์ได้ ไม่ว่าจะเป็น โครงข่ายประสาทเทียม คอมพิวเตอร์วิทัศน์ หรือการทำเหมืองข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์เชิงประยุกต์เหล่านี้เริ่มแพร่หลายในอุตสาหกรรมต่างๆและงานวิจัยสายนี้ได้รับทุนวิจัยสนับสนุนอย่างมาก ทั้งในวงการวิชาการและอุตสาหกรรม
งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์สาขาหลักเชื่อว่า ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้มจะเกิดขึ้นได้จากจากรวมเอาโปรแกรมต่างๆที่แก้ไขปัญญาย่อยเข้าไว้ด้วยกัน กลายเป็นสถาปัตยกรรมระบบผสมผสาน อย่างไรก็ตาม นักวิทยาศาสตร์บางคนก็ไม่เห็นด้วยกับแนวคิดนี้
งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป

ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป หรือ AGI เป็นงานวิจัยที่มีเป้าหมายเพื่อการสร้างเครื่องจักรที่มีการกระทำที่ฉลาดแบบทั่วไป มีงานวิจัยในโครงการ Cyc เกิดขึ้นตั้งแต่ปี ค.ศ. 1984 และโครงการ Soar ในปี ค.ศ. 1983 คำว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปถูกนำเสนอขึ้นครั้งแรกในปี 1997 โดยมาร์ก กับบรัด ในระหว่างอภิปรายเรื่องการสร้างกองทัพที่ดำเนินการรบอย่างอัตโนมัติเต็มพิกัด ต่อมา ในปี 2006 เป่ย หวัง และเบน เกิร์ตเซลชี้ว่างานวิจัยสาขาปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปนี้ยังไม่มีผลการทดลองที่เป็นรูปเป็นร่าง นักวิจัยหลายคนเริ่มให้ความสนใจกับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป บางคนก็เชื่อว่าความฉลาดเป็นสิ่งที่ซับซ้อนเกินไปที่จะทำให้ใกล้เคียงได้ แต่นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์หลายๆคนก็เชื่อในศักยภาพของศาสตร์นี้ และเริ่มจัดงานประชุมวิชาการเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปขึ้น ปัจจุบันงานวิจัยแต่ละงานในสายนี้มีความแตกต่างกันสูง นักวิทยาศาสตร์บางคนเชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปจะเป็นไปได้ในอีกสิบปีข้างหน้า เช่น ในหนังสือที่ชื่อ The Singularity Is Near ก็เชื่อว่าเทคโนโลยีนี้จะเป็นไปได้ภายในปี 2045 แต่บางคนก็เชื่อว่าต้องใช้เวลาอีกเป็นร้อยปี
งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป > การจำลองสมองทั้งหมด

บทความหลัก: การจำลองสมองทั้งหมด
วิธีการหนึ่งในการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปคือการจำลองสมองทั้งหมดด้วยระบบไฟฟ้า เริ่มจากการสร้างแบบจำลองสมองด้วยการสแกนและทำแผนที่สมองชีวภาพด้วยความละเอียดสูง จากนั้นทำซ้ำด้วยระบบคอมพิวเตอร์หรืออุปกรณ์คำนวณอื่นๆ เครื่องคอมพิวเตอร์ดังกล่าวจะสามารถทำงานเลียนแบบสมองได้อย่างน่าเชื่อถือและสุดท้ายจะสามารถทำงานได้แบบเดียวกับสมองต้นแบบหรือคล้ายกับสมองต้นแบบมาก นักวิทยาศาสตร์หลายวงการเริ่มให้ความสนใจสมองจำลองโดยเฉพาะผู้ที่ต้องการประยุกต์ใช้ในเชิงการแพทย์ ปัจจุบัน เทคโนโลยีการถ่ายภาพสมองพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว นำมาซึ่งความหวังในการได้รายละเอียดที่สำคัญของสมองจนทำให้การสร้างสมองจำลองเป็นจริงในที่สุด
งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป > การจำลองสมองทั้งหมด > ทรัพยากรที่ต้องใช้ในการคำนวณ

สำหรับการจำลองสมองระดับล่างนั้น จะต้องมีคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลัง สมองของมนุษย์มีไซแนปส์จำนวนมหาศาล เซลล์ประสาท 1 แสนล้านตัวนั้นแต่ละตัวมีไซแนปส์เชื่อมต่อกับเซลล์อื่นประมาณ 7,000 ไซแนปส์ นักวิทยาศาสตร์คาดการณ์กันว่าสมองของมนุษย์ประกอบไปด้วยไซแนปส์ถึง 1 พันล้านล้านไซแนปส์ แต่อาจลดลงไปเมื่ออายุมากขึ้น แต่โดยเฉลี่ยแล้ว สมองจะมีอยู่ราว 100 ถึง 500 ล้านล้านไซแนปส์ หากลองประเมินการคำนวณของสมองแล้ว สมองจะมีการอัปเดตข้อมูลประมาณ 100 ล้านล้านไซแนปส์ใน 1 วินาที เรย์ คูร์ซเวล ประมาณไว้ว่าฮาร์ดแวร์จะต้องทำการคำนวณราว 1016 ครั้งต่อวินาทีจึงจะสามารถคำนวณได้เทียบเท่ากับสมองมนุษย์ คูร์ซเวลเปรียบเทียบให้เห็นภาพง่ายๆจนสามารถประมาณได้ว่าน่าจะมีฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังพอที่จะทำการคำนวณปริมาณมหาศาลเช่นนั้นได้ในช่วงประมาณปี 2015 ถึง 2025 หากว่าคอมพิวเตอร์เติบโตแบบชี้กำลังอย่างที่เป็นอยู่ทุกวันนี้
งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป > การจำลองสมองทั้งหมด > ความยาก

นักวิทยาศาสตร์หลายคนเชื่อว่า สมองจำลองจะมีความหมายก็ต่อเมื่อเราสร้างสิ่งที่เป็นรูปธรรมขึ้นมา เช่น ใส่สมองนั้นเข้าไปในรูปร่างคล้ายกับมนุษย์ (เช่น หุ่นยนต์) นักวิทยาศาสตร์บางคนเสนอวิธีการใส่เข้าไปในโลกเทียม (virtual) แทน แต่ก็ยังไม่ทราบว่าเพียงพอหรือไม่
เครื่องคอมพิวเตอร์ตามบ้านทั่วไปใช้ไมโครโปรเซสเซอร์ที่สามารถคำนวณได้ 1 พันล้นาคำสั่งต่อวินาทีที่มีมาตั้งแต่ปี 2005 แต่จากการประมาณของคูร์ซเวล พลังการคำนวณระดับนี้สามารถทำได้แค่จำลองสมองของผึ้งเท่านั้น แต่สมองของคนนั้นมีเซลล์ประสาทประมาณ 100 พันล้านเซลล์ และมี 100 ล้านล้านไซแนปส์ ในขณะที่บางคนประมาณไว้ว่าสมองคนมีเซลล์ประสาท 86 พันล้านตัว โดย 16 พันล้านตัวอยู่ที่เปลือกสมอง ขณะที่อีก 69 พันล้านตัวอยู่ที่สมองน้อย ส่วนปริมาณของเซลล์เกลียนั้นยังไม่มีใครประเมินไว้แต่ทราบกันดีว่ามีจำนวนมหาศาล
งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป > การจำลองสมองทั้งหมด > การจำลองเซลล์ประสาทด้วยความละเอียดสูง

แบบจำลองเซลล์ประสาทเทียมที่ใช้ในงานวิจัยโครงข่ายประสาทเทียมจัดว่าเป็นระดับพื้นฐานมากเมื่อเทียบกับแบบจำลองเซลล์ประสาทที่เลียนแบบมาของจริงทางชีววิทยา การจำลองสมองจะต้องสามารถจับพฤติกรรมของเซลล์ประสาทจริงได้ แต่ในปัจจุบัน นักวิทยาศาสตร์ยังรู้เพียงแค่ภาพกว้างๆของพฤติกรรมเหล่านี้เท่านั้น ความซับซ้อนคือแบบจำลองต้องมีการคำนวณรายละเอียดทางฟิสิกส์ เคมี และชีววิทยาของพฤติกรรมเซลล์ประสาทด้วยทำให้การคำนวณนั้นมีมากกว่าที่เรย์ คูร์ซเวลได้เคยประมาณไว้มาก นอกจากนี้ การประมาณการณ์ดังกล่าวยังไม่ได้คำนึงถึงเซลล์เกลียที่อาจจะมีมากเท่ากับจำนวนเซลล์ประสาทหรือมีมากกว่าถึงสิบเท่า อันเป็นเซลล์ที่มีบทบาทสำคัญในกระบวนการประมวลผลของสมองในทางชีววิทยา
ปัจจุบัน นักวิจัยจากหลายโครงการพยายามจะสร้างแบบจำลองสมองบนคอมพิวเตอร์ ในปี 2005 ได้เกิดโครงการระบบปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence System) ที่สามารถจำลองเซลล์สมองจำนวน 1011 ตัวได้โดยใช้การคำนวณนานถึง 50 วันบนหน่วยประมวลผล 27 ตัวเพื่อจำลองการทำงานของเซลล์ประสาทเพียง 1 วินาที ต่อมาในปี 2006 โครงการบลูเบรน (Blue Brain Project) ได้ใช้เครื่องซูเปอร์คอมพิวเตอร์บลูจีน (Blue Gene) ที่เร็วเป็นอันดับต้นๆของบริษัทไอบีเอ็มในการสร้างแบบจำลองเปลือกสมองส่วนหนึ่งของหนูและประมวลผลในเวลาจริง (real time) ได้สำเร็จ สมองส่วนดังกล่าวประกอบไปด้วยเซลล์ประสาท 10,000 ตัวและ 10 ล้านไซแนปส์ เฮนรี มาร์กแรม หัวหน้าโครงการนี้กล่าวในเวทีการประชุมTEDที่ออกซฟอร์ดในปี 2009 ว่า "เป็นไปไม่ได้เลยที่จะสร้างสมองของมนุษย์ แต่เราจะทำให้ได้ภายใน 10 ปี" โดยเป้าหมายของโครงการคือการจำลองสมองของมนุษย์ในรายละเอียดที่ถูกต้อง
งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป > งานวิจัยจิตรู้สำนึกเทียม

แม้ว่าเรื่องของจิตรู้สำนึกยังเป็นเรื่องที่ถูกหยิบยกขึ้นมาถกเถียงอย่างมากในสาขาปัญญาประดิษฐ์ แต่นักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปหลายคนก็เริ่มศึกษาถึงความเป็นไปได้ที่จะสร้างจิตรู้สำนึกเทียมขึ้นมา นักวิทยาศาสตร์อย่างอิกอร์ อเล็กซานเดอร์เชื่อว่าการสร้างเครื่องจักรที่มีจิตรู้สำนึกเป็นเรื่องเป็นไปได้ แต่อาจจะต้องใช้เวลาถึง 40 ปีเพื่อฝึกให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติได้
ภาพแสดงการประมาณการประมวลผลที่จำเป็นต้องใช้ในการจำลองมนุษย์ในแต่ละระดับและแสดงกำลังของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ 500 เครื่องที่เร็วที่สุดในแต่ละปี
สโมสรฟุตบอลทอตนัมฮอตสเปอร์ในฤดูกาล 2021–22

การแข่งขัน ฤดูกาล 2021–22 จะเป็นฤดูกาลที่ 30 ของ ทอตนัมฮอตสเปอร์ ในฟุตบอล พรีเมียร์ลีก และเป็นฤดูกาลที่ 44 ที่ยังคงโลดแล่นอย่างต่อเนื่องอยู่บนลีกสูงสุดของระบบฟุตบอลอังกฤษ. หลังจากจบในอันดับที่เจ็ดในฤดูกาล 2020–21, สเปอร์สได้เข้าสู่รายการใหม่ ยูฟ่ายูโรปาคอนเฟอเรนซ์ลีก ที่รอบเพลย์ออฟ. ณ สิ้นสุดเดือนมิถุนายน, ทอตนัมได้ประกาศว่า นูนู อึชปีรีตู ซังตู ในฐานะหัวหน้าผู้ฝึกสอนคนใหม่ด้วยสัญญาสองปี.
การซื้อขายนักเตะ > ปล่อยตัว

| วันที่ปล่อยตัว | ตำแหน่ง | สัญชาติ | ชื่อ | ย้ายไป | หมายเหตุ | อ้างอิง |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
การซื้อขายนักเตะ > ยืมตัวเข้า

| วันที่เริ่มต้น | ตำแหน่ง | สัญชาติ | ชื่อ | ย้ายมาจาก | วันที่สิ้นสุด | อ้างอิง |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 24 กรกฎาคม ค.ศ. 2021 | GK |  | ปีแอร์ลุยจี กอลลีนี |  อาตาลันตา | จบฤดูกาล |  |
| 6 สิงหาคม ค.ศ. 2021 | CB |  | กริสเตียน โรเมโร |  อาตาลันตา | จบฤดูกาล |  |
| 31 มกราคม ค.ศ. 2022 | RW |  | เดยัน กูลูเชฟสกี |  ยูเวนตุส | จบฤดูกาลหน้า |  |
การซื้อขายนักเตะ > ยืมตัวออก

| วันที่เริ่มต้น | ตำแหน่ง | สัญชาติ | ชื่อ | ย้ายไป | วันที่สิ้นสุด | อ้างอิง |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
การซื้อขายนักเตะ > ย้ายเข้า

| วันที่ | ตำแหน่ง | สัญชาติ | ชื่อ | มาจาก | ค่าตัว | อ้างอิง |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 26 กรกฎาคม ค.ศ. 2021 | LW |  | บรายัน ฆิล |  เซบิยา | £21,600,000+ลาเมลา |  |
| 27 สิงหาคม ค.ศ. 2021 | DM |  | ปาเป มาตาร์ ซาร์ |  แม็ส | ไม่เปิดเผย |  |
| 31 สิงหาคม ค.ศ. 2021 | RB |  | เอเมอร์สัน รอยัล |  บาร์เซโลนา | £25,800,000 |  |
| 7 ธันวาคม ค.ศ. 2021 | LB |  | ชาร์ลี ซาเยอร์ส |  เซาท์เอนด์ยูไนเต็ด | ไม่เปิดเผย |  |
| 31 มกราคม ค.ศ. 2022 | CM |  | โรดริโก เบนตังกูร์ |  ยูเวนตุส | £15,860,000[ต้องการอ้างอิง] |  |
การซื้อขายนักเตะ > ย้ายออก

| วันที่จาก | ตำแหน่ง | สัญชาติ | ชื่อ | ย้ายไป | ค่าตัว | อ้างอิง |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 11 มิถุนายน ค.ศ. 2021 | CB |  | ฆวน ฟอยท์ |  บิยาร์เรอัล | ไม่เปิดเผย |  |
| 26 กรกฎาคม ค.ศ. 2021 | RW |  | เอริก ลาเมลา |  เซบิยา | ส่วนหนึ่งของการแลกเปลี่ยน |  |
| 27 กรกฎาคม ค.ศ. 2021 | DF |  | โตบี อัลเดอร์เวเริลด์ |  อัล-ดูฮาอิล | £13,000,000 |  |
| 3 สิงหาคม ค.ศ. 2021 | GK |  | โจ ฮาร์ต |  เซลติก | ไม่เปิดเผย |  |
| 5 สิงหาคม ค.ศ. 2021 | DF |  | จูบริล โอเคดินา |  เคมบริดจ์ยูไนเต็ด | ไม่เปิดเผย |  |
| 11 สิงหาคม ค.ศ. 2021 | DF |  | เดนนิส เซอร์กิน |  ซันเดอร์แลนด์ | ไม่เปิดเผย |  |
| 17 สิงหาคม ค.ศ. 2021 | DF |  | ทิโมธี อีโยมา |  ลินคอล์นซิตี | ไม่เปิดเผย |  |
| 27 สิงหาคม ค.ศ. 2021 | CM |  | มูซา ซีซอโก |  วอตฟอร์ด | £3,000,000 |  |
การแข่งขัน > ภาพรวม

| การแข่งขัน | นัดแรก | นัดสุดท้าย | เริ่มต้นที่รอบ | ตำแหน่งสุดท้าย | บันทึก> แข่ง | บันทึก> ชนะ | บันทึก> เสมอ | บันทึก> แพ้ | บันทึก> ได้ | บันทึก> เสีย | บันทึก> ต่าง | บันทึก> ชนะ % |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| พรีเมียร์ลีก | 15 สิงหาคม ค.ศ. 2021 | 22 พฤษภาคม ค.ศ. 2022 | นัดที่ 1 | อันดับที่ 4 | 38 | 22 | 5 | 11 | 69 | 40 | +29 | 057.89 |
| เอฟเอคัพ | 9 มกราคม ค.ศ. 2022 | 1 มีนาคม ค.ศ. 2022 | รอบ 3 | รอบ 5 | 3 | 2 | 0 | 1 | 6 | 3 | +3 | 066.67 |
| อีเอฟแอลคัพ | 22 กันยายน ค.ศ. 2021 | 12 มกราคม ค.ศ. 2022 | รอบ 3 | รอบรองชนะเลิศ | 5 | 2 | 1 | 2 | 5 | 6 | −1 | 040.00 |
| ยูฟ่ายูโรปาคอนเฟอเรนซ์ลีก | 19 สิงหาคม ค.ศ. 2021 | 9 ธันวาคม ค.ศ. 2021 | รอบเพลย์ออฟ | รอบแบ่งกลุ่ม | 8 | 3 | 1 | 4 | 14 | 12 | +2 | 037.50 |
| รวม | รวม | รวม | รวม | รวม | 54 | 29 | 7 | 18 | 94 | 61 | +33 | 053.70 |
แหล่งที่มา:
การแข่งขัน > พรีเมียร์ลีก

บทความหลัก: พรีเมียร์ลีก ฤดูกาล 2021–22
การแข่งขัน > พรีเมียร์ลีก > ตารางคะแนน

| อันดับ | ทีมด ค ก | เล่น | ชนะ | เสมอ | แพ้ | ได้ | เสีย | ต่าง | คะแนน | การผ่านเข้ารอบหรือการตกชั้น |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2 | ลิเวอร์พูล | 38 | 28 | 8 | 2 | 94 | 26 | +68 | 92 | ผ่านเข้าสู่ แชมเปียนส์ลีก รอบแบ่งกลุ่ม |
| 3 | เชลซี | 38 | 21 | 11 | 6 | 76 | 33 | +43 | 74 | ผ่านเข้าสู่ แชมเปียนส์ลีก รอบแบ่งกลุ่ม |
| 4 | ทอตนัมฮอตสเปอร์ | 38 | 22 | 5 | 11 | 69 | 40 | +29 | 71 | ผ่านเข้าสู่ แชมเปียนส์ลีก รอบแบ่งกลุ่ม |
| 5 | อาร์เซนอล | 38 | 22 | 3 | 13 | 61 | 48 | +13 | 69 | ผ่านเข้าสู่ ยูโรปาลีก รอบแบ่งกลุ่ม |
| 6 | แมนเชสเตอร์ยูไนเต็ด | 38 | 16 | 10 | 12 | 57 | 57 | 0 | 58 | ผ่านเข้าสู่ ยูโรปาลีก รอบแบ่งกลุ่ม |
แหล่งข้อมูล: พรีเมียร์ลีก
กฏการจัดอันดับ: 1) คะแนน; 2) ผลต่างประตู; 3) ประตูรวม; 4) หากทีมที่ชนะเลิศ, ทีมที่ตกชั้นหรือทีมที่ผ่านเข้าสู่การแข่งขันของยูฟ่า ไม่สามารถตัดสินได้ตามกฎ 1 ถึง 3, จะมีการบังคับใช้กฎ 4.1 ถึง 4.3 – 4.1) คะแนนที่ได้จากเฮด-ทู-เฮดระหว่างทีมดังกล่าว; 4.2) ประตูทีมเยือนจากเฮด-ทู-เฮดระหว่างทีมดังกล่าว; 4.3) เพลย์ออฟ
Notes:
↑  ตั้งแต่ผู้ชนะเลิศของ อีเอฟแอลคัพ ฤดูกาล 2021–22 และ เอฟเอคัพ ฤดูกาล 2021–22 คือ ลิเวอร์พูล ซึ่งผ่านเข้ารอบแชมเปียนส์ลีกแล้ว ทำให้สิทธิ์ของผู้ชนะเลิศเอฟเอคัพ (ยูโรปาลีก รอบแบ่งกลุ่ม) ถูกส่งต่อให้ทีมอันดับที่หกและสิทธิ์ของผู้ชนะเลิศอีเอฟแอลคัพ (ยูโรปาคอนเฟอเรนซ์ลีก รอบเพลย์ออฟ) ถูกส่งต่อให้ทีมอันดับที่เจ็ด
การแข่งขัน > พรีเมียร์ลีก > ผลงานในลีกโดยรวม

| ผลงานโดยรวม> แข่ง | ผลงานโดยรวม> ชนะ | ผลงานโดยรวม> เสมอ | ผลงานโดยรวม> แพ้ | ผลงานโดยรวม> ได้ | ผลงานโดยรวม> เสีย | ผลงานโดยรวม> ต่าง | ผลงานโดยรวม> คะแนน | เหย้า> ชนะ | เหย้า> เสมอ | เหย้า> แพ้ | เหย้า> ได้ | เหย้า> เสีย | เหย้า> ต่าง | เยือน> ชนะ | เยือน> เสมอ | เยือน> แพ้ | เยือน> ได้ | เยือน> เสีย | เยือน> ต่าง |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 38 | 22 | 5 | 11 | 69 | 40 |  +29 | 71 | 13 | 1 | 5 | 38 | 19 |  +19 | 9 | 4 | 6 | 31 | 21 |  +10 |
อ้างอิง: Results
การแข่งขัน > พรีเมียร์ลีก > ผลงานในลีกในแต่ละนัด

| นัดที่ | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| สนาม | H | A | H | A | H | A | H | A | A | H | A | H | H | H | H | H | A | A | A | A | H | H | A | A | A | H | A | A | H | H | A | H | A | H | A | H | H | A |
| ผล | W | W | W | L | L | L | W | W | L | L | D | W | W | W | D | W | D | W | W | L | L | L | W | L | W | W | L | W | W | W | W | L | D | W | D | W | W | W |
| อันดับที่ | 10 | 5 | 1 | 7 | 7 | 11 | 8 | 5 | 6 | 9 | 9 | 7 | 6 | 5 | 7 | 7 | 5 | 7 | 6 | 5 | 7 | 7 | 8 | 8 | 8 | 7 | 7 | 7 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 |
การแข่งขัน > เอฟเอคัพ

บทความหลัก: เอฟเอคัพ ฤดูกาล 2021–22
ทอตนัมได้จับสลากเล่นในบ้านพบ มอร์คัม ในรอบสาม, ไบรตันแอนด์โฮฟอัลเบียน ในรอบสี่  และไปเยือน มิดเดิลส์เบรอ ในรอบห้า.
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 9 มกราคม ค.ศ. 2022 รอบ 3 | ทอตนัมฮอตสเปอร์ | 3–1 | มอร์คัม | ทอตนัม |
| 14:00 GMT |  วิงส์  74'  ลูกัส โมรา  85'  เคน  88' | รายงาน |  โอ'คอนเนอร์  33'  เดียกูรากา  44'  คูนีย์  74' | สนามกีฬา: สนามกีฬาทอตนัมฮอตสเปอร์ ผู้ชมในสนาม: 40,310 คน ผู้ตัดสิน: จอห์น บรูคส์ |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 5 กุมภาพันธ์ ค.ศ. 2022 รอบ 4 | ทอตนัมฮอตสเปอร์ | 3–1 | ไบรตันแอนด์โฮฟอัลเบียน | ทอตนัม |
| 20:00 GMT |  เคน  13', 66'  มาร์ช  24' (เข้าประตูตัวเอง)  เบนตังกูร์  86' | รายงาน |  แฟ็ลต์มัน  57'  บิสซูมา  63' | สนามกีฬา: สนามกีฬาทอตนัมฮอตสเปอร์ ผู้ชมในสนาม: 54,697 คน ผู้ตัดสิน: สจวร์ต แอตต์เวลล์ |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 มีนาคม ค.ศ. 2022 รอบ 5 | มิดเดิลส์เบรอ | 1–0 (ต่อเวลาพิเศษ) | ทอตนัมฮอตสเปอร์ | มิดเดิลส์เบรอ |
| 19:55 GMT |  มักแนร์  57'  โคเบิร์น  107' | รายงาน |  โรเมโร  58' | สนามกีฬา: สนามกีฬาริเวอร์ไซด์ ผู้ชมในสนาม: 31,135 คน ผู้ตัดสิน: แดร์เรน อิงแลนด์ |
การแข่งขัน > อีเอฟแอลคัพ

บทความหลัก: อีเอฟแอลคัพ ฤดูกาล 2021–22
สเปอร์ส เข้าสู่การแข่งขันในรอบที่สามในฐานะหนึ่งในทีมที่เข้าร่วมใน การแข่งขันยูฟ่า และถูกจับสลากออกไปเยือน วุลเวอร์แฮมป์ตันวอนเดอเรอส์.
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 22 กันยายน ค.ศ. 2021 รอบ 3 | วุลเวอร์แฮมป์ตันวอนเดอเรอส์ | 2–2  (2–3 ลูกโทษ) | ทอตนัมฮอตสเปอร์ | วุลเวอร์แฮมป์ตัน |
| 19:45 BST | ซิลวา  16' แด็นโดงเกอร์  38' แนวึช  47' โปเดนเซ  58' | รายงาน | อึนดอมเบเล  14',  83' เคน  23' | สนามกีฬา: สนามกีฬามอลินิว ผู้ชมในสนาม: 28,798 คน ผู้ตัดสิน: ปีเตอร์ แบงก์ส |
|  | ยิงลูกโทษ | ยิงลูกโทษ | ยิงลูกโทษ |  |
|  | ฮวัง  โมตีญู  แนวึช  แด็นโดงเกอร์  โคอาดี  |  |  เคน  เรกิลอน  ฆิล  ฮอยปีแยร์ |  |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 27 ตุลาคม ค.ศ. 2021 รอบ 4 | เบิร์นลีย์ | 0–1 | ทอตนัมฮอตสเปอร์ | เบิร์นลีย์ |
| 19:45 BST | โรเบิร์ตส์  70' | รายงาน | ลูกัส โมรา  68' ซน  90+4' | สนามกีฬา: เทิร์ฟมัวร์ ผู้ชมในสนาม: 14,637 คน ผู้ตัดสิน: ปีเตอร์ แบงก์ส |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 22 ธันวาคม ค.ศ. 2021 รอบก่อนรองชนะเลิศ | ทอตนัมฮอตสเปอร์ | 2–1 | เวสต์แฮมยูไนเต็ด | ทอตนัม |
| 19:45 GMT |  แบร์คไวน์  29'  ลูกัส โมรา  34' | รายงาน |  โบเวน  32',  37' | สนามกีฬา: สนามกีฬาทอตนัมฮอตสเปอร์ ผู้ชมในสนาม: 40,031 คน ผู้ตัดสิน: คริส คาวานาฟ |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 5 มกราคม ค.ศ. 2022 รอบรองชนะเลิศ เลกแรก | เชลซี | 2–0 | ทอตนัมฮอตสเปอร์ | ฟูลัม |
| 19:45 GMT |  ฮาเวิทซ์  5'  เดวีส์  34' (เข้าประตูตัวเอง)  ซาร์  62' | รายงาน |  | สนามกีฬา: สแตมฟอร์ดบริดจ์ ผู้ชมในสนาม: 37,868 คน ผู้ตัดสิน: เคร็ก พอว์สัน |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 12 มกราคม ค.ศ. 2022 รอบรองชนะเลิศ เลกสอง | ทอตนัมฮอตสเปอร์ | 0–1  (0–3 ผลประตูรวม) | เชลซี | ทอตนัม |
| 19:45 GMT |  | รายงาน |  รือดีเกอร์  18' | สนามกีฬา: สนามกีฬาทอตนัมฮอตสเปอร์ ผู้ชมในสนาม: 45,603 คน ผู้ตัดสิน: อันเดร มาร์ริเนอร์ |
การแข่งขัน > ยูฟ่ายูโรปาคอนเฟอเรนซ์ลีก

บทความหลัก: ยูฟ่ายูโรปาคอนเฟอเรนซ์ลีก ฤดูกาล 2021–22
การแข่งขัน > ยูฟ่ายูโรปาคอนเฟอเรนซ์ลีก > รอบเพลย์ออฟ

ทอตนัมถูกจับสลากพบกับ ปากอสเดเฟร์ไรรา ในรอบเพลย์ออฟ, กับเลกแรกต้องออกไปเยือน.
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 19 สิงหาคม ค.ศ. 2021 เลกแรก | ปากอสเดเฟร์ไรรา  | 1–0 |  ทอตนัมฮอตสเปอร์ | ปากอส เด เฟร์ไรรา, โปรตุเกส |
| 20:30 CEST | เฟร์ไรรา  35' ซิลวา  45' อันตูเนส  66' เดลกาโด  74' | รายงาน | เดวีส์  31' ฆิล  90' | สนามกีฬา: อิชตาจีอู ดา มาตา เรอัล ผู้ชมในสนาม: 2,284 คน ผู้ตัดสิน: Maurizio Mariani (อิตาลี) |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 26 สิงหาคม ค.ศ. 2021 เลกสอง | ทอตนัมฮอตสเปอร์  | 3–0  (3–1 ผลประตูรวม) |  ปากอสเดเฟร์ไรรา | ทอตนัม, ลอนดอน |
| 19:45 BST | เคน  9', 35' โรเมโร  30' ฆิล  63' โล เซลโซ  70' | รายงาน | เดนิลซง  41' อันตูเนส  50' ปิเรส  64' | สนามกีฬา: สนามกีฬาทอตนัมฮอตสเปอร์ ผู้ชมในสนาม: 30,215 คน ผู้ตัดสิน: รุดดี บูแก็ต (ฝรั่งเศส) |
Tekken: ศึกสายเลือด

| --- | --- |
Tekken: ศึกสายเลือด
Tekken: Bloodline
แนว: โลดโผน, ศิลปะการต่อสู้
สร้างโดย: บันไดนัมโคเอ็นเตอร์เทนเมนต์
โอเอ็นเอ
กำกับโดย: โยชิคาซุ มิยาโอะ
อำนวยการสร้างโดย: ยูจิ มิยาซากิ ทากาฟูมิ ฟูจิซาวะ ผู้อำนวยการผลิต: คัตสึฮิโระ ฮาราดะ ยาซูโอะ มิยากาวะ โคเฮ โอบาระ ไมเคิล เมอร์เรย์ ไดลัน โทมัส
เขียนบทโดย: กาวิน ฮิกไนต์
ดนตรีโดย: เร คนโด
สตูดิโอ: สตูดิโอฮิบาริ ลากซ์เอ็นเตอร์เทนเมนต์
ถือสิทธิ์โดย: เน็ตฟลิกซ์
ฉาย: 18 สิงหาคม พ.ศ. 2565
ความยาว: 22–27 นาที
ตอน: 6
Tekken: ศึกสายเลือด (Tekken: Bloodline) เป็นซีรีส์อนิเมะอนิเมะแนวจินตนิมิต ผจญภัยโลดโผน อิงจากแฟรนส์ไชส์เกมต่อสู้ เทคเคนของบันไดนัมโคเอ็นเตอร์เทนเมนต์  ซีรีส์ดัดแปลงอย่างหลวม ๆ จากเหตุการณ์ในเกม เทคเคน 3 เมื่อปี พ.ศ. 2540  เป็นเรื่องราวเกี่ยวกับนักสู้หนุ่มจิน คาซามะในภารกิจการโค่นโอเกอร์ สิ่งมีชีวิตที่สังหารแม่ของเขาคือจุน จินได้รับการฝึกฝนจากปู่ของเขา เฮฮาจิ มิชิมะ ซึ่งเป็นผู้จัดทัวร์นาเมนต์ต่อสู้ที่เรียกว่าศึกราชันย์แห่งกำปั้นเหล็ก ซีรีส์ฉายทางเน็ตฟลิกซ์ในวันที่ 18 สิงหาคม พ.ศ. 2565 มีทั้งหมด 6 ตอน
ตัวละคร

| ตัวละคร | นักพากย์เสียงญี่ปุ่น | นักพากย์เสียงอังกฤษ |
| --- | --- | --- |
| จิน คาซามะ | อิชชิง ชิบะ | Kaiji Tang |
| จุน คาซามะ | มามิโกะ โนโตะ | Vivian Lu |
| เฮฮาจิ มิชิมะ | Taiten Kusunoki | S. Hiroshi Watanabe |
| Kazuya Mishima | Masanori Shinohara | Eliot |
| ฮวาราง | Toshiyuki Morikawa | Todd Haberkorn |
| หลิง เสี่ยวหยู | Maaya Sakamoto | Faye Mata |
| พอล ฟีนิกซ์ | Hōchū Ōtsuka | Jamieson Price |
| Julia Chang | Seiko Yoshida | Jeannie Tirado |
| Nina Williams | Yumi Tōma | Erika Harlacher |
| กันริว | Hidenari Ugaki | Earl Baylon |
| Leroy Smith | Yasuhiro Kikuchi | Krizz Kaliko |
| King | Masayuki Hirai | Leandro Cano |
| Ogre | – | Bill Butts |
| Dr. Bosconovitch | – | Jamieson Price |
| Akiko Miura | Mariya Ise | Judy Alice Lee |