Lab AI 1 การส่งข้อมูลจากCiRA CORE ไปที่บอร์ดLotus Devkit

เป้าหมาย : เพื่อใช้งานPlatform CiRA CORE ส่งข้อมูลไปที่บอร์ด Lotus Devkit


สาระการเรียนรู้

1. ความหมายของปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์ (AI : Artificial Intelligence) คือ สาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ ซึ่งเน้นเรื่องที่จะทำให้คอมพิวเตอร์ทำงานได้ใกล้เคียงมนุษย์มากขึ้น แบ่งย่อยเป็นสาขาต่างๆ เช่น การแปลภาษาด้วยเครื่องมือ ระบบผู้เชี่ยวชาญ วิทยาการ หุ่นยนต์ การรู้จำแบบ การรับรู้เยี่ยงมนุษย์ 

ความสามารถนี้เกิดจากคำสั่งหรือชุดคำสั่งที่สร้างขึ้น มิใช่เพียงเพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานให้เกิดผลอย่างใดอย่างหนึ่งที่แน่นอน แต่ให้คอมพิวเตอร์สามารถรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลแล้วสั่งให้หุ่นยนต์ เครื่องอิเล็กทรอนิกส์ กระทำการหรือไม่กระทำการอย่างหนึ่งอย่างใดหรือหลายอย่าง เพื่อให้เกิดหรือระงับซึ่งผลอย่างหนึ่งอย่างใดหรือหลายอย่าง โดยปราศจากการสั่งการเพิ่มเติมของมนุษย์หรือร่วมกับการควบคุมของมนุษย์ เช่น โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สร้างปัญญาประดิษฐ์ให้กับยานพาหนะอันเดินด้วยกำลังเครื่องจักรกลสามารถบังคับการเคลื่อนไหวของยานพาหนะโดยอัตโนมัติ (auto pilot) ไม่ว่าจะเป็นยานพาหนะทางบก ทางน้ำ หรือทางอากาศ  ปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้กับการตรวจรักษาทางการแพทย์ การให้คำปรึกษาข้อกฎหมาย การวางแผนภาษี การวาดภาพ การประพันธ์วรรณกรรม การเล่นเกม ปัญญาประดิษฐ์แตกต่างจากปัญญาตามธรรมชาติ (natural intelligence) เช่น ปัญญาของมนุษย์ (human intelligence) ปัญญาของสัตว์ (animal intelligence) (ราชบัณฑิตสภา)

ปัญญาประดิษฐ์ (AI : Artificial Intelligence) เป็นเทคโนโลยีการสร้างความสามารถให้แก่เครื่องจักรและคอมพิวเตอร์ ด้วยอัลกอริทึมและกลุ่มเครื่องมือทางสถิติ  เพื่อสร้างซอฟต์แวร์ทรงปัญญาที่สามารถเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ที่ซับซ้อนได้ เช่น การจดจำ แยกแยะ ให้เหตุผล ตัดสินใจ คาดการณ์ สื่อสารกับมนุษย์ เป็นต้น  ในบางกรณีอาจไปถึงขั้นเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง (สำนักงานเทคโนโลยีดิจิทัล (องค์การมหาชน) หรือ สพร.)

ปัญญาประดิษฐ์ (AI : Artificial Intelligence)  คือ เครื่องจักร(machine) ที่มีฟังก์ชันทีมีความสามารถในการทำความเข้าใจ เรียนรู้องค์ความรู้ต่างๆ อาทิเช่น การรับรู้  การเรียนรู้ การให้เหตุผล และการแก้ปัญหาต่างๆ เครื่องจักรที่มีความสามารถเหล่านี้ก็ถือว่าเป็น ปัญญาประดิษฐ์  (AI : Artificial Intelligence) (thaiprogrammer.org )

ปัญญาประดิษฐ์ (AI : Artificial Intelligence)  คือ กลุ่มเครื่องมือทางสถิติและอัลกอริทึมที่ประสานงานกัน เพื่อสร้างซอฟต์แวร์ทรงปัญญาที่ช่วยให้เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การใช้เหตุผล การจำแนก สิ่งของเป็นต้น (Science and Technology Committree,House of Commons,UK : จากหนังสือ AI เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ สำหรับการบริหารงานและการบริการภาครัฐ)

2. ประเภทของปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์มีการใช้งานในหลายภาคส่วน ทั้งในด้านอุตสาหกรรม การเกษตร ด้านการแพทย์ ฯลฯ ดังนั้นเราสามารถใช้เกณฑ์ของช่วงเวลาและความแม่นยำในการแบ่งประเภทของปัญญาประดิษฐ์  ได้ดังนี้

3.1 ปัญญาประดิษฐ์(Artificial Intelligence )  ในที่นี้จะหมายถึงปัญญาประดิษฐ์โดยทั่วๆไปในอดีตที่มีความแม่นยำในการประมวลผลน้อยกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง(Machine Learning:ML) และการเรียนรู้เชิงลึก(Deep Learning : DL)

3.2 การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning:ML) คือ  ระบบที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง โดยที่ไม่ต้องมีการป้อนคำสั่งควบคุมจากมนุษย์  สามารถเรียนรู้ได้จากข้อมูลและสร้างผลลัพธ์ออกมาอย่างแม่นยำ การเรียนรู้ของเครื่องจะเป็นซับเซ็ตของปัญญาประดิษฐ์

3.3 การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning : DL) คือ โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีการเรียนรู้แบบอัตโนมัติ เลียนแบบการทำงานของระบบโครงข่ายประสาทของมนุษย์(Neural Network) มาซ้อนกันหลายชั้น(Layer) โดยทำการเรียนรู้จากข้อมูลในการตรวจจับรูปแบบ(Pattern) หรือการจัดหมวดหมู่ข้อมูล(Classify) การเรียนรู้เชิงลึกเป็นซับเซ็ตของการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

สำหรับแขนงในสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ เรายังสามารถแบ่งออกเป็น 5 แขนง ดังนี้

การแบ่งประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง(Machine learning:ML) สามารถแบ่งออกเป็นแขนงต่างๆ ได้ดังต่อไปนี้

สำหรับการแบ่งประเภทของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning)นั้น เราสามารถแบ่งออกเป็นแขนงย่อยต่างๆ ได้เช่นกัน คือ 

ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่อง(Machine learning:ML)และการเรียนรู้เชิงลึก(Deep learning:DL)  จากกราฟข้างล่างจะแสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องกับการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างชัดเจน  หากปริมาณข้อมูลน้อยๆจะทำให้การเรียนรู้ของเครื่องมีประสิทธิภาพมากกว่าการเรียนรู้เชิงลึกแต่จะได้เพียงแค่ระดับหนึ่งเท่านั้นหลังจากนั้นความฉลาดของปัญญาประดิษฐ์จะมีแนวโน้มคงที่   แต่ถ้าหากข้อมูลที่ใช้ในการสอนโมเดลมีปริมาณจำนวนมากจะทำให้การเรียนรู้เชิงลึกมีประสิทธิภาพมากกว่าการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมาก ดังกราฟที่แสดงด้านล่าง


กราฟแสดงการเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับปริมาณของข้อมูลระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก


อุปกรณ์ที่ใช้ในการทดลอง


วิธีทำการทดลอง

ตอนที่ 1 การส่งค่าจากCiRA CORE มาที่บอร์ดLotusNanoBot

      เป้าหมาย : เพื่อส่งข้อมูลตัวอักษรจากCiRA COREไปที่บอร์ดLotusDevkitผ่านพอร์ตSerial


2. ทำการเปิดโปรแกรมROS CORE หลังจากนั้นให้เปิดโปรแกรม CiRA CORE แล้วเขียนFlow Data CodeในCiRA CORE ดังภาพ

3. เปิดโปรแกรมCiRA Edu Serial ดังรูป 

4. ผลการทำงาน  (ดังวีดีโอข้างล่าง)

ตอนที่ 2 การใช้AI Detect ส่งข้อมูลไปที่บอร์ดLotusDevkit

เป้าหมาย : เพื่อใช้งานAI Deep learning จากCiRA CORE ในการตรวจจับคนไม่สวมหน้ากาก โดยเมื่อพบคนที่ไม่สวมหน้ากากหลอดLEDจะติด หากเป็นกรณีอื่นๆหลอดLEDดับ

วิธีทำการทดลอง

2. ทำการเขียนCode ในโปรแกรมKB-IDE ตามรูปแบบข้างล่าง 

3. ทำการเขียนโปรแกรมCiRA CORE ดังรูป

LabAI Lotusdev1

4. เปิดโปรแกรมCiRA Edu Serial ดังรูป 

5. ผลการทำงาน หลังจากกดปุ่มButton Run  (ดังวีดีโอข้างล่าง)

  อ้างอิงจาก :

  1.Science and Technology Committree,House of Commons,UK : จากหนังสือ AI เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ สำหรับการบริหารงานและการบริการภาครัฐ

 2.thaiprogrammer.org

  3.สำนักงานเทคโนโลยีดิจิทัล (องค์การมหาชน) หรือ สพร.

  4.หนังสือAI ไม่ยาก เข้าใจได้ด้วยเลข ม.ปลาย  ผู้แต่ง :  จตุรพัชร์  พัฒนทรงศิวิไล

  5. หนังสือ เรียนรู้Data Science และ AI : Machine Learning ด้วยPython ผู้แต่ง : ผศ.ดร กอบเกียรติ  สระอุบล

  6. สไลซ์การบรรยาย CiRA CORE Education ผู้แต่ง :  นายธีรวัฒน์  ทองลอย

7.เอกสาร สรุปรายงานความก้าวหน้าครั้งที่ 3 โครงการ “การพัฒนาแพลตฟอร์มเทคโนโลยีฐาน การบูรณาการระบบ(System Integration)เพื่องานหุ่นยนต์ระบบอัตโนมัติ และปัญญาประดิษฐ์ สำหรับใช้งานในระบบอุตสาหกรรม 4.0 (CIRACORE Platform)” ผู้แต่ง :  รศ.ดร ศิริเดช บุญแสง และคณะ