สรุปบทที่10 ปัญญาประดิษฐ์ ระบบผู้เชี่ยวชาญ

สรุปบทที่10 ปัญญาประดิษฐ์ ระบบผู้เชี่ยวชาญ

บทที่10ปัญญาประดิษฐ์ ระบบผู้เชี่ยวชาญ

ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI)

        คือ ศาสตร์แขนงหนึ่งทางด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีที่มีพื้นฐานมาจากวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ ชีววิทยา จิตวิทยา ภาษาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และวิศวกรรมศาสตร์

         เป้าหมายคือ การพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์(ทั้งฮาร์ดแวร์ และ ซอฟต์แวร์) โดยให้มีพฤติกรรมเลียนแบบมนุษย์ รวมทั้งเลียนแบบความเป็นอัจฉริยะของมนุษย์  ดังต่อไปนี้  ระบบต่างๆจะต้องมีความสามารถเข้าใจภาษามนุษย์  ซี่งการทำงานที่ต้องใช้การประสานงาน ระหว่างส่วนต่างๆ (โรโบติก - Robotics) ใช้อุปกรณ์ที่สามารถรับทราบ และตอบสนอง ด้วยพฤติกรรม และภาษา (ระบบการมอง และ การออกเสียง) การเลียนแบบความเชี่ยวชาญและการตัดสินใจของมนุษย์ (ระบบผู้เชี่ยวชาญ) ระบบดังกล่าวยังต้องแสดง ความสามารถทางตรรกะ การใช้เหตุผล สัญชาตญาณ และใช้หลักการสมเหตุสมผล (common sense) ที่มีคุณภาพ ในระดับเดียวกับมนุษย์

 ความเป็นมาของปัญญาประดิษฐ์  

        ปัญญาประดิษฐ์ได้เริ่มการศึกษาในปี ค.ศ.1950 โดยอาจารย์จากประเทศอเมริกาและอังกฤษ นิยามของปัญญาประดิษฐ์ได้ถูกกำหนดขึ้นในปี 1956 โดย John McCarthy ได้มีการศึกษาและพัฒนางานด้านปัญญาประดิษฐ์และได้มีการตั้งเกณฑ์ทดสอบเพื่อที่จะระบุว่าเครื่องจักรกลหรือระบบคอมพิวเตอร์สามารถคิดได้เหมือนมนุษย์ออกมาโดย Alan Turing นักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษ แต่จนบัดนี้เครื่องจักรกลหรือระบบคอมพิวเตอร์ก็ยังไม่สามารถผ่านเกณฑ์ของ Alan Turing ได้เลย  ณ ปัจจุบันระบบปัญญาประดิษฐ์ยังไม่สามารถสร้างคำตอบที่แปลกใหม่หรือคำตอบที่มาจากการคิดค้นขึ้นมาใหม่ของระบบเองได้ เพียงแต่เป็นการลอกเลียนความสามารถของมนุษย์ได้เท่านั้น

ลักษณะงานของปัญญาประดิษฐ์  แบ่งได้ 3 ประเภท คือ

1.  Cognitive Science

        งานด้านนี้เน้นงานวิจัยเพื่อศึกษาว่าสมองของมนุษย์ทำงานอย่างไร และมนุษย์คิดและเรียนรู้อย่างไร จึงมีพื้นฐานที่การประมวลผลสารสนเทศในรูปแบบของมนุษย์ประกอบด้วยระบบต่างๆ

= ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert Systems) ระบบนี้จะพยายามลอกเลียนแบบความสามารถของ          ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในการแก้ปัญหาต่างๆ

= ระบบเครือข่ายนิวรอน (Neural Network) เป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งซึ่งมีความสามารถในการเรียนรู้ เพราะว่าได้ถูกออกแบบมาเหมือนสมองมนุษย์ Neural Networks จะเรียนรู้แบบแพทเทิร์น (pattern) และความสัมพันธ์ของข้อมูลต่างๆ

ความสามารถของ Neural Networks

1)     ความสามารถในการดึงสารสนเทศ แม้ว่า Neural nodes มีปัญหาขัดข้อง

2)    ปรับปรุงข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อให้ได้สารสนเทศใหม่อย่างรวดเร็ว

3)    ความสามารถในการค้นหาความสัมพันธ์ และแนวโน้มต่างๆ จากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้

4)    ความสามารถในการแก้ปัญหาที่มีความสลับซับซ้อนมาก แม้ว่าจะไม่มีสารสนเทศที่ช่วยในการแก้ปัญหาอย่างครบถ้วน

ตัวอย่างการใช้งาน   ปัจจุบันการนำ Neural Networks มาใช้ในหลายสาขา เช่น

-  การแพทย์วิทยาศาสตร์ธุรกิจ เพื่อช่วยในการจำแนกแพทเทิร์นต่างๆ การวิเคราะห์และพยากรณ์การควบคุมและการเสนอผลที่ดีที่สุด

-  การนำ Neural Networks มาใช้ในการตรวจหาวัตถุระเบิดในกระเป๋าผู้โดยสารที่ขึ้นเครื่องบิน

-   บริษัทธุรกิจหลายแห่ง เช่น General Motors, Blockbuster, และ Kraft ได้ใช้ซอฟต์แวร์            Neural Networks เพื่อช่วยในการหารูปแบบที่ช่วยในการวิเคราะห์ แนวโน้มการขายให้ดีขึ้น โดยใช้พฤติกรรมในอดีตของลูกค้า และการซื้อขายจริงในปัจจุบัน ประกอบกันเพื่อทำนายถึงรูปแบบการซื้อในอนาคต

               = ระบบแบ๊บแน็ต (Papnet) เป็นระบบที่ใช้ในการแยกความแตกต่าง เช่น แยกความแตกต่างของเซลล์มนุษย์

               = ฟัสซี่โลจิก (Fuzzy Logic) เป็นระบบที่เกี่ยวข้องกับการใช้กฎพื้นฐาน และสามารถทำงานกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ หรือกำกวม หรือค่าไม่เที่ยงตรง หรือไม่แน่นอนได้ ซึ่งระบบจะพยายามหาคำตอบให้กับปัญหาที่ไม่มีโครงสร้าง ด้ายการพิจารณากาข้อมูลเท่าที่มีเท่านั้น ระบบนี้ใช้วิธีการหาคำตอบได้แบบมนุษย์มากกว่าระบบงานทั่วไปซึ่งใช้เพียงประโยคเงื่อนไขธรรมดา

            = เจนเนติกอัลกอริทึม (Genetic Algorithm) หรืออัลกอริทึมพันธุกรรม ใช้หลักการด้านพันธุกรรมของชาร์ล ดาร์วิน การสุ่ม และฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ในการสร้างกระบวนการวิวัฒนาการด้วยตนเองของระบบในการหาคำตอบที่ดียิ่งขึ้นโดยใช้แนวทางการแก้ปัญหาแนวเดียวกับที่สิ่งมีชีวิตปรับตัวเองให้เข้ากับสภาพแวดล้อมเป็นซอฟต์แวร์ของระบบปัญญาประดิษฐ์ที่เลียนแบบกระบวนการวิวัฒนาการของสิ่งมีชีวิตที่ปรับตัวให้เข้ากับสิ่งแวดล้อม เพื่อช่วยในการให้คำแนะนำที่ดีกว่า Genetic Algorithm จะเหมาะสมในการใช้กับการตัดสินใจซึ่งมีคำตอบได้หลายพันล้านคำตอบ และแต่ละคำตอบจำเป็นจะต้องมีการพิจารณาอย่างรอบคอบ

ตัวอย่างการใช้งาน

แผนกจิตวิทยาของมหาวิทยาลัยรัฐนิวเม็กซิโก พัฒนา Genetic Algorithm ในการวาดรูปผู้ต้องสงสัยจากการให้ปากคำของพยาน อย่างไรก็ตามพยานมักจะจำรายละเอียดของใบหน้าได้ไม่แม่นยำนัก แต่จะจำได้ในภาพรวมทั้งหมดมากกว่า ดังนั้นระบบนี้จึงจะแสดงใบหน้าได้ 20 แบบ และพยานก็ให้ความเห็นว่า เหมือนมาน้อยเพียงไร จากนั้น Genetic Algorithm จะนำข้อมูลจากพยานดังกล่าวมาปรับปรุงใบหน้าใหม่จนกระทั่งได้รูปหน้าที่ใกล้เคียงมากที่สุด

บริษัท US WEST ได้ใช้ Genetic Algorithm ในการคิดรูปแบบการวางสายเคเบิ้ลใยแก้วในเครือข่ายซึ่งมีจุดติดต่อถึง 100,000 จุด GA สามารถออกแบบได้เป็นล้านแบบและเลือกรูปแบบที่จะใช้สายเคเบิ้ล ให้น้อยที่สุ บริษัท US WEST จะต้องใช้เวลาประมาณ 2 เดือนหากใช้ผู้เชี่ยวชาญในการออกแบบดังกล่าว แต่การใช้ GA ทำให้บริษัทใช้เวลาเพียง 2 วัน ทำให้ประหยัดได้ถึง 1-10 ล้านเหรียญสหรัฐต่อครั้งที่ใช้งาน

        = เอเยนต์ชาญฉลาด (Intelligent Agents) ใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญหรือเทคนิคของปัญญาประดิษฐ์อื่นๆ เพื่อพัฒนาเป็นโปรแกรมประยุกต์ให้กับผู้ใช้ปลายทาง

        =  ระบบการเรียนรู้ (Learning Systems) เป็นระบบที่สามารถพัฒนาพฤติกรรมของระบบเองด้วยการพัฒนาจากข้อมูลที่ระบบได้รับในระหว่างการประมวลผล

2.  Robotics

        เป็นงานซึ่งพัฒนาบนพื้นฐานของวิศวกรรมและสรีรศาสตร์ และเป็นการพยายามสร้างหุ่นยนต์ให้มีความฉลาดและถูกควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์แต่สามารถเคลื่อนไหวได้เหมือนกับมนุษย์ โดยพยายามทำให้หุ่นยนต์มีทักษะให้ด้านต่างๆ ดังต่อไปนี้คือ ทักษะในการมองเห็น  ทักษะในการสัมผัส ทักษะในการหยิบจับสิ่งของ ทักษะในการเคลื่อนไหว และทักษะในการนำทางเพื่อไปยังที่หมาย

3.  Natural Interface 

        เป็นงานซึ่งเน้นการพัฒนาเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจในสิ่งที่เป็นธรรมชาติของมนุษย์ เพื่อให้มนุษย์สามารถสื่อสารกับคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรกลได้อย่างสะดวก  ประกอบด้วยงานด้านต่างๆ ดังนี้   

= ระบบที่มีความสามารถในการเข้าใจภาษามนุษย์ (Natural Language) รวมเทคนิคของการจดจำคำพูดและเสียงของผู้ใช้งาน ทำให้มนุษย์สามารถพูดหรือสั่งงานกับคอมพิวเตอร์หรือหุ่นยนต์ได้ด้วยภาษามนุษย์

= ระบบภาพเสมือนจริง (Virtual Reality)เป็นการสร้างภาพเสมือนจริงหรือภาพจำลองของเหตุการณ์โดยระบบคอมพิวเตอร์ มีการติดตั้งตัวเซ็นเซอร์ต่างๆไว้กับอุปกรณ์ที่ใช้เป็นอินพุต/เอาท์พุต เพื่อใช้ตรวจจับความเคลื่อนไหวของผู้ใช้งาน ซึ่งจะทำให้ผู้ใช้งานได้เข้าถึงโลกของภาพเสมือนจริงแบบ 3 มิติ เช่น หูฟังกับเครื่องเล่นวีดีทัศน์ถุงมือส่งข้อมูลและชุดเสื้อกางเกงกับตัวตรวจจับไฟเบอร์ออฟติคที่ติดไว้ตามร่างกายของคุณเวลาที่คุณเคลื่อนไหวและอุปกรณ์ช่วยเดินที่เป็นตัวตรวจดูการเคลื่อนไหวเท้าของคุณดังนั้นคุณสามารถจะได้รับประสบการณ์ในเหตุการณ์ของคอมพิวเตอร์ใน “โลกเสมือน” (Virtual World)  ดังนั้น ภาพจริงเสมือนยังเรียกอีกอย่างหนึ่งได้ว่า การปรากฏทางไกล (Telepresence) เช่น คุณสามารถเข้าสู่โลกแห่งความเป็นจริงที่สร้างจากคอมพิวเตอร์ มองไปรอบๆ ที่มีความชัดเจนในรายละเอียด เลือกและเคลื่อนย้ายวัตถุ

ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบผสมผสาน (Hybrid AI Systems)

      เป็นการนำเอาระบบต่างๆ หรือเทคนิคต่างๆ ของปัญญาประดิษฐ์ที่กล่าวข้างต้นมาบูรณาการเข้าด้วยกันเป็นระบบเดียว ส่วนใหญ่จะเป็นการบูรณาการระหว่างระบบผู้เชี่ยวชาญกับระบบเครือข่ายนิวรอนเข้าด้วยกัน เช่น โปรแกรมประยุกต์ดาต้าไมนิ่ง ด้านการตลาดและการขายของบริษัท

     จากการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ผู้พัฒนาปัญญาประดิษฐ์ได้สร้างผลิตภัณฑ์มีรวบรวมเอาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาเป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ผสมผสานเพียงหนึ่งเดียว โดยประกอบด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับความนิยม 2 ตัว คือ ระบบผู้เชี่ยวชาญและเครือข่ายเส้นประสาท เช่น การรวมเอาระบบ ES/NN ที่อาจจะพบกับแนวโน้มหรือการค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ้อนอยู่ (ตามที่ตาข่ายเส้นประสาททำอยู่) และหลังจากนั้นจะมีการวินิจฉัยและตัดสินใจเกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้ในส่วนของปัญหาเฉพาะ (ตามที่ระบบผู้เชี่ยวชาญทำอยู่)

     การรวมกันของระบบปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมดนี้เป็นการออกแบบที่มีการเตรียมการทำงานที่ดีที่สุดของระบบผู้เชี่ยวชาญ ตาข่ายเส้นประสาท (Neural Nets) หรือเทคโนโลยีของฟัสซี่ลอจิก

ตัวอย่าง	การทำงานระบบผู้เชี่ยวชาญ (ES) และเครือข่ายเส้นประสาท (NN)
ตัวควบคุมอุณหภูมิหุ่นยนต์เชื่อมโลหะใต้น้ำ	NN แยกประเภทของการใช้โพรเซสเซอร์สัญญาณดิจิตอล ES เสนอแนวทางในการทำงานที่ถูกต้อง
การตัดสินเลือกเวลาทางการตลาด	NN ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ES สร้างหลักเกณฑ์จาก NN
เครื่องจักรเจ็ทในการวินิจฉัยโรค	NN วินิจฉัยปัญหา ES นำเสนอแนวทางในการทำงานที่ถูกต้อง
โครงสร้างสนับสนุนการตัดสินใจ	NN ค้นหาตัวเลือกพื้นฐาน ES วิเคราะห์ทางเศรษฐกิจ
การให้คำปรึกษาในการกู้เพื่อธุรกิจ	ES ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า NN กำหนดอัตรามูลค่า
รูปที่ 1  ตัวอย่างของการรวบรวมระบบผู้เชี่ยวชาญกับเครือข่ายเส้นประสาท

รูปที่ 2 การใช้เครือข่ายเส้นประสาทและระบบผู้เชี่ยวชาญผสมผสานสำหรับการทำเหมืองข้อมูล

ประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์

        1. ข้อมูลจะถูกเก็บในลักษณะที่เป็นฐานความรู้ขององค์การ พนักงานสามารถเข้าไป สืบค้นและหาคำตอบหรือหาคำปรึกษาได้ทุกเวลา   

        2.เพิ่มความสามารถให้กับฐานความรู้ขององค์การด้วยการเสนอวิธีการแก้ปัญหาสำหรับงานเฉพาะด้านซึ่งมีปริมาณมากและมีความซับซ้อนมากเกนไปสำหรับมนุษย์    

        3.  ระบบจะถูกนำมาช่วยทำงานในส่วนที่เป็นงานประจำหรืองานที่น่าเบื่อหน่ายสำหรับมนุษย์

        4.  ระบบจะช่วยสร้างกลไกที่ไม่นำความรู้สึกส่วนตัวของมนุษย์ เช่น ความลำเอียง ความ                เหนื่อยล้า ความเบื่อหน่าย ความกังวล เข้ามาเป็นองค์ประกอบในการตัดสินใจ

ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert Systems)

        เป็นระบบที่ช่วยในการแก้ไขปัญหาหรือทำการตัดสินใจ โดยจะเกี่ยวข้องกับการจัดความรู้ มากกว่าสารสนเทศทั่วไป และจะถูกออกแบบให้ช่วยในการตัดสินใจโดยใช้วิธีเดียวกับผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ เป็นการจำลองความรู้ของผู้เชี่ยวชาญมาไว้ในระบบคอมพิวเตอร์ซึ่งระบบผู้เชี่ยวชาญจัดเป็นงานทางด้านปัญญาประดิษฐ์ที่มีการปฏิบัติและติดตั้งใช้งานมากที่สุดระบบจะทำการโต้ตอบกับผู้ใช้โดยมีการถามข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อความกระจ่าง ห้ข้อแนะนำและช่วยเหลือในกระบวนการตัดสินใจแต่ระบบนี้จะมีความสามารถเฉพาะด้านต่อปัญหาเฉพาะทางที่ไม่สามารถแก้ไขดัดแปลง ไปใช้แก้ปัญหาอื่นได้โดยง่าย

        ระบบผู้เชี่ยวชาญจะทำการโต้ตอบกับมนุษย์โดยมีการถามข้อมูลเพิ่มเติม  เพื่อความกระจ่าง  ให้ข้อแนะนำและช่วยเหลือในกระบวนการตัดสินใจนั่นคือการทำงานคล้ายกับเป็นมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญในการแก้ไขปัญหานั้นๆ  เนื่องจากระบบนี้ก็คือ  การจำลองความรู้ของผู้เชี่ยวชาญจริงๆ มานั่นเอง  โดยผู้เชี่ยวชาญในที่นี้อาจเป็นผู้เชี่ยวชาญในด้านต่าง ๆ  อาทิ ด้านการบริหาร  เศรษฐกิจ  สุขภาพ  และด้านโภชนาการ  เป็นต้น

องค์ประกอบของผู้เชี่ยวชาญ

        1.  ฐานความรู้ (Knowledge Base) เป็นส่วนของความรู้ของผู้เชี่ยวชาญทั้งหมด ซึ่งจะเก็บไว้ในฐานข้อมูลของระบบ

       2.  โปรแกรมของระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System Software หรือ Software Resources)แบ่งออกได้ 2 ส่วน

            1)  ส่วนที่ใช้ในการประมวลผลความรู้จากฐานความรู้

            2)  ส่วนที่ใช้ในการติดต่อสื่อสารกับผู้ใช้

คุณสมบัติของผู้เชี่ยวชาญ

1.  ช่วยในการเก็บความรู้ของผู้เชี่ยวชาญในด้านใดด้านหนึ่งไว้  ทำให้ไม่สูญเสียความรู้นั้น                    ในกรณีที่ผู้เชี่ยวชาญลาออกหรือไม่อาจปฏิบัติงานต่อไปได้อีก

2.  ช่วยขยายขีดความสามารถในการตัดสินใจให้กับผู้บริหารจำนวนมากพร้อมๆ กัน

3.  สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลให้กับผู้ทำการตัดสินใจได้เป็นอย่างมาก

4.  จะทำให้การตัดสินใจในแต่ละครั้งมีความใกล้เคียงและไม่ขัดแย้ง

5.  ลดการพึ่งพาบุคคลใดบุคคลหนึ่ง

6.  มีความเหมาะสมที่จะเป็นระบบในการฝึกสอนอย่างมาก

ประโยชน์ของระบบผู้เชี่ยวชาญ

        1.  ช่วยในการเก็บความรู้ของผู้เชี่ยวชาญในด้านหนึ่งด้านใดโดยเฉพาะไว้ ทำให้ไม่สูญเสียความรู้และสามารถนำความรู้มาใช้งานได้ตลอดเวลา

        2.  ช่วยขยายขีดความสามารถในการตัดสินใจ

        3.  สามารถเพิ่มทั้งประสิทธิภาพและประสิทธิผลให้กับผู้ใช้ระบบในการตัดสินใจ

        4.  ช่วยให้การตัดสินใจในแต่ละครั้งมีความใกล้เคียงและไม่ขัดแย้งกัน

        5.  ช่วยลดการพึ่งพาบุคคลใดบุคคลหนึ่ง

ความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์(Artificial Intelligent) และระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System)

ปัญญาประดิษฐ์  (Artificial  Intelligence  : AI)   เป็นการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถหาเหตุผลได้  เรียนรู้และทำงานได้เสมือนสมองมนุษย์สติปัญญาการแก้ปัญหาและมีพฤติกรรมคล้ายมนุษย์ซึ่งระบบปัญญาประดิษฐ์จะมีกระบวนการทำงานเช่นเดียวกันกับการประมวลผลของสมองมนุษย์ 

ปัญญาประดิษฐ์ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถสร้างหุ่นยนต์ให้ทำงานกับเครื่องจักรหรืองานที่เสี่ยงอันตรายแทนมนุษย์ได้  จำลองลักษณะการเคลื่อนไหว เช่น การหยิบของการเคลื่อนที่และจัดระบบของสมองในการจำลองกระบวนการความคิดของมนุษย์ในขอบเขตเฉพาะอย่าง เช่น                 การวินิจฉัยโรค

ข้อจำกัดของระบบปัญญาประดิษฐ์ คือไม่สามารถจำลองลักษณะพิเศษของมนุษย์ได้เช่น อารมณ์ ความรู้สึก วิจารณญาณ ความคิดสร้างสรรค์ต่างๆ ได้  ปัญญาประดิษฐ์ประกอบด้วย 2 สาขาวิชา  คือ

1.  สาขาวิชาทางด้านการคำนวณและคณิตศาสตร์ เรื่องการพิสูจน์ทฤษฎีบทต่างๆ การแก้ปัญหา

ที่ซับซ้อน  เช่น  เกมหมากรุก

2.    สาขาจิตวิทยาและการวิเคราะห์

ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert Systems : ES)  มีส่วนที่คล้ายคลึงกับระบบอื่นๆ คือเป็นระบบคอมพิวเตอร์ ที่ช่วยผู้บริหารแก้ไขปัญหาหรือทำการตัดสินใจได้ดีขึ้น อย่างไรก็ตามระบบผู้เชี่ยวชาญยังมีความแตกต่างจากระบบอื่นๆ  อยู่มาก เนื่องจากระบบผู้เชี่ยวชาญจะเกี่ยวข้องกับการจัดการความรู้มากกว่าสารสนเทศและถูกออกแบบมาใช้ช่วยในการตัดสินใจ

        ระบบผู้เชี่ยวชาญจะทำการโต้ตอบกับมนุษย์โดยมีการถามข้อมูลเพิ่มเติม  เพื่อความกระจ่าง  ให้ข้อแนะนำและช่วยเหลือในกระบวนการตัดสินใจนั่นคือ การทำงานคล้ายกับเป็นมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญในการแก้ไขปัญหานั้นๆ  เนื่องจากระบบนี้ก็คือ  การจำลองความรู้ของผู้เชี่ยวชาญจริงๆ มานั่นเอง  โดยผู้เชี่ยวชาญในที่นี้อาจเป็นผู้เชี่ยวชาญในด้านต่าง ๆ  อาทิ ด้านการบริหาร  เศรษฐกิจ  สุขภาพ  และด้านโภชนาการ  เป็นต้น

ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information Systems: GIS)

        เป็นระบบที่เกี่ยวข้อง กับข้อมูลพื้นที่ ( Spatial Data ) และข้อมูลแสดงคุณลักษณะเชิงตัวเลข          ( Attribute Data ) ตั้งแต่การจัดเก็บข้อมูล ถ่ายทอดข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลตลอดจนการเรียกใช้ข้อมูลซึ่งสามารถอ้างอิง ตำแหน่งบนพื้นดินได้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ประกอบด้วยฐานข้อมูล ฮาร์ดแวร์          และซอฟท์แวร์ของคอมพิวเตอร์ที่จะแสดงในรูปเชิงซ้อน ( Multiple Layers) ของข้อมูลที่ได้รับจาก  แหล่งต่าง ๆ ข้อมูลเมื่อนำเข้าสู่ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์แล้วสามารถทำการปรับปรุงหรือแก้ไข         ให้ทันสมัยได้ตลอดเวลาซึ่งจะทำให้ได้สารสนเทศเพื่อประกอบการตัดสินใจและวางแผนของผู้บริหารระดับสูง ได้อย่างรวดเร็ว ถูกต้อง แม่นยำ และมีประสิทธิภาพกว่าระบบอื่นๆ

        ระบบ GIS สามารถทำให้เกิดความเข้าใจในการเผชิญปัญหาที่หนักหน่วงและต้องการคำตอบอย่างรวดเร็ว เช่นปัญหาการทำลายป่าเขตร้อนปัญหาสิ่งแวดล้อมเสื่อมโทรมและเน่าเปื่อยปัญหาการขยาย ตัวของเมืองและการเพิ่มของประชากรเป็นต้น GIS สามารถช่วยในการเก็บรวบรวมและเข้าใจข้อมูลพื้นฐาน และความเกี่ยวข้องของข้อมูลเหล่านี้กับสิ่งแวดล้อมต่าง ๆ ทำให้คนสามารถวิเคราะห์สิ่งต่าง ๆ ได้

	องค์ประกอบของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์

แบ่งออกเป็น 5 ส่วนใหญ่ ๆ คือ อุปกรณ์คอมพิวเตอร์ (Hardware) โปรแกรม (Software) ขั้นตอนการทำงาน (Methods) ข้อมูล (Data) และบุคลากร (People) โดยมีรายละเอียดของแต่ละองค์ประกอบดังต่อไปนี้

1. อุปกรณ์คอมพิวเตอร์

คือ เครื่องคอมพิวเตอร์รวมไปถึงอุปกรณ์ต่อพ่วงต่าง ๆ เช่น Digitizer, Scanner, Plotter, Printer หรืออื่น ๆ เพื่อใช้ในการนำเข้าข้อมูล ประมวลผล แสดงผล และผลิตผลลัพธ์ของการทำงาน

2. โปรแกรม

คือชุดของคำสั่งสำเร็จรูป เช่น โปรแกรม Arc/Info, MapInfo ฯลฯ ซึ่งประกอบด้วยฟังก์ชั่น

การทำงานและเครื่องมือที่จำเป็นต่าง ๆ สำหรับนำเข้าและปรับแต่งข้อมูล, จัดการระบบฐานข้อมูล,             เรียกค้น, วิเคราะห์ และ จำลองภาพ

3. ข้อมูล

คือข้อมูลต่าง ๆ ที่จะใช้ในระบบ GIS และถูกจัดเก็บในรูปแบบของฐานข้อมูลโดยได้รับการดูแล จากระบบจัดการฐานข้อมูลหรือ DBMS ข้อมูลจะเป็นองค์ประกอบที่สำคัญรองลงมาจากบุคลากร

4. บุคลากร

คือ ผู้ปฏิบัติงานซึ่งเกี่ยวข้องกับระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ เช่น ผู้นำเข้าข้อมูล ช่างเทคนิค ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญสำหรับวิเคราะห์ข้อมูล ผู้บริหารซึ่งต้องใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ บุคลากรจะเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดในระบบ GIS เนื่องจากถ้าขาดบุคลากร ข้อมูลที่มีอยู่มากมายมหาศาลนั้  ก็จะเป็นเพียงขยะไม่มีคุณค่าใดเลยเพราะไม่ได้ถูกนำไปใช้งาน อาจจะกล่าวได้ว่า ถ้าขาดบุคลากรก็จะไม่มีระบบ GIS

5. วิธีการหรือขั้นตอนการทำงานคือวิธีการที่องค์กรนั้น ๆ นำเอาระบบ GIS ไปใช้งานโดยแต่ละ ระบบแต่ละองค์กรย่อมีความแตกต่างกันออกไป ฉะนั้นผู้ปฏิบัติงานต้องเลือกวิธีการในการจัดการกับปัญหาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ

หน้าที่ของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์

 ภาระหน้าที่หลัก ๆ ของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ควรจะมีอยู่ด้วยกัน 5 อย่างดังนี้
        1. การนำเข้าข้อมูล (Input)

        ก่อนที่ข้อมูลทางภูมิศาสตร์จะถูกใช้งานได้ในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ข้อมูลจะต้องได้รับการแปลง ให้มาอยู่ในรูปแบบของข้อมูลเชิงตัวเลข (digital format) เสียก่อน เช่น จากแผนที่กระดาษไปสู่ข้อมูลใน รูปแบบดิจิตอลหรือแฟ้มข้อมูลบนเครื่องคอมพิวเตอร์อุปกรณ์ที่ใช้ในการนำเข้าเช่น Digitizer Scanner หรือ Keyboard เป็นต้น

       

< การนำเข้าข้อมูลเชิงพื้นที่

         สำหรับขั้นตอนการนำเข้าข้อมูลเชิงพื้นที่อายทำได้หลายวิธี แต่ที่นิยมทำกันในปัจจุบันได้แก่ การดิจิไทซ์ (Digitize) และการกวาดตรวจ (Scan) ซึ่งทั้ง 2 วิธีต่างก็มีข้อดี และข้อด้อยต่างกันไปกล่าวคือการนำเข้าข้อมูลโดยวิธีกวาดตรวจจะมีความรวดเร็วและ ถูกต้องมากกว่าวิธีการเข้าข้อมูลแผนที่โดยโต๊ะดิจิไทซ์และเหมาะสำหรับงานที่มีปริมาณมาก แต่การนำเข้าข้อมูลโดยการดิจิไทซ์จะสิ้นเปลืองค่าใช้จ่ายน้อยกว่าและเหมาะสำหรับงานที่มีปริมาณน้อย

       

การใช้เครื่องอ่านพิกัด (Digitizer) เป็นการแปลงข้อมูลเข้าสู่ระบบโดยนำแผนที่มาตรึงบนโต๊ะ และกำหนดจุดอ้างอิง (control point) อย่างน้อยจำนวน 4 จุด แล้วนำตัวชี้ตำแหน่ง (Cursor) ลากไปตามเส้นของรายละเอียดบนแผนที่

 การใช้เครื่องกวาดภาพ (Scanner) เป็นเครื่องมือที่วัดความเข้มของแสงที่สะท้อนจากลายเส้นบนแผนที่ ผลลัพธ์เป็นข้อมูลในรูปแบบแรสเตอร์ (raster format) ซึ่งเก็บข้อมูลในรูปของตารางกริดสี่เหลี่ยม (pixel) ค่าความคมชัดหรือความละเอียดมีหน่วยวัดเป็น DPI : dot per inch แล้วทำการแปลงข้อมูลแรสเตอร์ เป็นข้อมูลเวกเตอร์ ที่เรียกว่า Raster to Vecter conversion ด้วยโปรแกรม GEOVEC for Microstation หรือ R2V

< การนำเข้าข้อมูลเชิงบรรยาย

 ข้อมูลเชิงบรรยายที่จำแนกและจัดหมวดหมู่แล้ว นำเข้าสู่ระบบฐานข้อมูลด้วยแป้นพิมพ์ (Keyboard) สำหรับโปรแกรม PC ARC/Info จะจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบของ dBASE ด้วยคำสั่ง Tables ส่วนโปรแกรมจัดการฐานข้อมูลแบบ Relational data base ทั่วๆ ไปบนเครื่อง PC เช่น Foxpro, Access หรือ Excel จำเป็นต้องแปลงข้อมูลให้เข้าอยู่ในรูปของ DBF file ก่อนการนำเข้าสู่ PC ARC/Info

2. การปรับแต่งข้อมูล (Manipulation)

ข้อมูลที่ได้รับเข้าสู่ระบบบางอย่างจำเป็นต้องได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสมกับงาน เช่น ข้อมูลบางอย่างมีขนาด หรือสเกล (scale) ที่แตกต่างกัน หรือใช้ระบบพิกัดแผนที่ที่แตกต่างกัน ข้อมูลเหล่านี้จะต้องได้รับการปรับให้อยู่ในระดับเดียวกันเสียก่อนของหน่วยงานนั้น ๆ เอง

3. การบริหารข้อมูล (Management) 

        ระบบจัดการฐานข้อมูลหรือ DBMS จะถูกนำมาใช้ในการบริหารข้อมูลเพื่อการทำงานที่มีประสิทธิภาพในระบบ GIS DBMS ที่ได้รับการเชื่อถือและนิยมใช้กันอย่างกว้างขวางที่สุดคือDBMS แบบ Relational หรือระบบจัดการฐานข้อมูลแบบสัมพัทธ์ (DBMS) ซึ่งมีหลักการทำงานพื้นฐานดังนี้คือ ข้อมูลจะถูกจัดเก็บ ในรูปของตารางหลาย ๆ ตาราง

	4. การเรียกค้นและวิเคราะห์ข้อมูล (Query and Analysis)

        เมื่อระบบ GIS มีความพร้อมในเรื่องของขอมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไป คือ การนำข้อมูลเหล่านี่มาใช้ให้เกิด ประโยชน์ เช่น

• ใครคือเจ้าของกรรมสิทธิ์ในที่ดินผืนที่ติดกับโรงเรียน ?
• เมืองสองเมืองนี้มีระยะห่างกันกี่กิโลเมตร ?
• ดินชนิดใดบ้างที่เหมาะสำหรับปลูกอ้อย ?

หรือ ต้องมีการสอบถามอย่างง่าย ๆ เช่น ชี้เมาส์ไปในบริเวณที่ต้องการแล้วเลือก(point and click) เพื่อสอบถามหรือเรียกค้นข้อมูล นอกจากนี้ระบบ GIS ยังมีเครื่องมือในการวิเคราะห์ เช่น การวิเคราะห์เชิงประมาณค่า (Proximity หรือ Buffer) การวิเคราะห์เชิงซ้อน (Overlay Analysis) เป็นต้น หรือ ต้องมี               การสอบถามอย่างง่าย ๆ เช่น ชี้เมาส์ไปในบริเวณที่ต้องการแล้วเลือก (point and click) เพื่อสอบถามหรือเรียกค้นข้อมูล นอกจากนี้ระบบ GIS ยังมีเครื่องมือในการวิเคราะห์ เช่น การวิเคราะห์เชิงประมาณค่า (Proximity หรือ Buffer) การวิเคราะห์เชิงซ้อน(Overlay Analysis) เป็นต้น

        5. การนำเสนอข้อมูล (Visualization)

        จากการดำเนินการเรียกค้นและวิเคราะห์ข้อมูล ผลลัพธ์ที่ได้จะอยู่ในรูปของตัวเลขหรือตัวอักษร ซึ่งยากต่อการตีความหมายหรือทำความเข้าใจ การนำเสนอข้อมูลที่ดี เช่น การแสดงชาร์ต (chart) แบบ  2 มิติ หรือ 3 มิติ รูปภาพจากสถานที่จริง ภาพเคลื่อนไหว            แผนที่ หรือแม้กระทั้งระบบมัลติมีเดียสื่อต่าง ๆ เหล่านี้จะทำให้ผู้ใช้เข้าใจความหมายและมองภาพของผลลัพธ์ที่กำลังนำเสนอได้ดียิ่งขึ้น อีก ทั้งเป็นการดึงดูดความสนใจของผู้ฟังอีกด้วย

ลักษณะข้อมูลภูมิศาสตร์ (Gcographic Features)

ปรากฏการณ์ หรือวัตถุต่างๆ ที่อยู่รอบๆ ตัวเรา

<สภาพแวดล้อมทางธรรมชาติ

<สภาพแวดล้อมที่มนุษย์สร้างขึ้น

แสดงลงบนแผนที่ ด้วย

<จุด (Point)

<เส้น (line)

<พื้นที่ (Area หรือ Polygon)

<ตัวอักษร (Text)

อธิบายลักษณะสิ่งที่ปรากฏ ด้วย

<สี (Color)

<สัญลักษณ์ (Symbol)

<ข้อความบรรยาย (Annotation)

ที่ตั้ง (Location)        ลักษณะข้อมูลภูมิศาสตร์จะต้องแสดงถึงที่ตั้งทางภูมิศาสตร์และที่ตั้งสัมพันธ์ของสถานที่หรือ

สิ่งต่างๆ บนโลก

ประโยชน์ของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์

        1.  ช่วยลดการทำงานที่ซ้ำซ้อนจากการทำงานด้วยมือ

        2.  แก้ปัญหาความล่าช้าของข้อมูล

        3.  สามารถหลีกเลี่ยงความขัดแย้งของข้อมูลได้ในระดับหนึ่ง

        4.  สามารถใช้ข้อมูลร่วมกันได้

        5.  สามารถควบคุมความเป็นมาตรฐาน

        6.  สามารถจัดหาระบบความปลอดภัยที่รัดกุมได้

        7.  สามารถควบคุมความคงสภาพของข้อมูลได้

ข้อจำกัดระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์

        ระบบ GIS มีความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูลเข้ากับตำแหน่งที่ตั้งจึงเป็นระบบที่เหมาะสมกับข้อมูลสิ่งแวดล้อมมากกว่าระบบสารสนเทศประเภทอื่น แต่การนำระบบนี้มาใช้ควรคำนึงถึงประเด็นดังนี้

1)     บุคลากรมีจำกัด:  งานด้าน GIS ต้องอาศัยผู้รู้เฉพาะทาง

2)    ค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน:  การสร้างแผนที่อิเล็กทรอนิกส์ขึ้นเองมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานานทั้งในด้านการศึกษาข้อมูล และการดิจิไทซ์ (Digitize)

         3)    ความถูกต้องและเชื่อถือได้ของข้อมูล:  ระบบ GIS ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลประชากร โรค หรือจำนวนผู้ป่วย ฯลฯ หากข้อมูลไม่ตรงกับความจริงแล้ว ผลการวิเคราะห์ที่ออกมาแก้ไม่ถูกต้อง

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ระบบ GIS

หน่วยงาน	ระบบ GIS
กรุงเทพมหานคร	1.ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เพื่อการผังเมือง 2.ระบบงานบันทึกข้อมูลครอบครัว 3.การวางแผนการสาธารณสุข 4.การบริหารที่ดินรกร้างว่างเปล่าที่เสี่ยงต่อการเกิดปัญหาอาชญากรรม 5.การวางแผนการระบายน้ำและป้องกันน้ำท่วม
สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและ ภูมิสารสนเทศ (องค์การมหาชน)	การสำรวจทรัพยากรธรรมชาติ และสิ่งแวดล้อม สำหรับประเทศไทยเรามีดาวเทียมสำรวจทรัพยากรดวงแรกคือ THEOS ทำหน้าที่ในการรับข้อมูลจากดาวเทียม มาใช้ประโยชน์ เช่นข้อมูลภาพถ่ายของพื้นที่ป่าไม้  พื้นที่สำหรับการเพราะปลูกพืชชนิดต่างๆรวมไปถึงการหาพื้นที่ภัยพิบัติ เช่น ไฟไหม้ป่า
การป้องกันปราบปรามอาชญากรรม ของตำรวจ	โดยใช้ข้อมูลในแผนที่จากระบบ GIS  ข้อมูลที่ได้จะนำมาวิเคราะห์ และสามารถที่นำมาตัดสินใจในการแก้ไขปัญหา และ สามารถทราบที่ตั้งของสถานีตำรวจที่ใกล้ที่สุดได้ โดยสามารถดูได้จากระบบ WEB Page
หน่วยงาน	ระบบ GIS
การแพทย์	ได้มีการนำ GIS มาใช้ในการสำรวจพื้นที่ในการแพร่กระจายของโรค เช่น  การหาพื้นที่เป้าหมาย                      ในการค้นหาข้อมูลใน Google Map  กำหนดจุดของพื้นที่ในการสำรวจโรค สามารถดูข้อมูลอุณหภูมิของพื้นที่เป้าหมายได้ ตัวอย่างคือโครงการสำรวจหาไวรัสโปลิโอในแม่นน้ำคองโกซึ่งมีประชากรหลายล้านคน
ธนาคาร	ธนาคารเพื่อกำหนดที่ตั้งของตู้ ATM ข้อมูลลูกค้าของธนาคาร
ธุรกิจการขนส่ง	ใช้ในการติดตามหาที่ตั้งของยานพาหนะ  และสินค้า สามารถระบุเวลาถึงของสินได้แม่นยำมากขึ้น
ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์	ใช้ในการหาที่ตั้งของพื้นที่ก่อสร้างโครงการที่อยู่อาศัย              เช่นข้อมูลทางกายภาพ สูง ต่ำ จำนวนความหนาแน่นของประชากร และโครงร้างพื้นฐานของสาธารณูประโภค           ช่วยให้ผู้ประกอบการทราบข้อมูลของพื้นที่มากขึ้น

แหล่งที่มา

http://bc.homelinux.com/downloads/kallaya

http://www.cadthai.com/article/what%27sgis-1.htm

http://macky.blogth.com/

http://www.spu.ac.th/~ktm/chapter11.html

http://www.pakpon.com/GIS.asp

http://learners.in.th/blog/younaka/261382

http://www.gisthai.org/

http://www.thaigoodview.com/library/teachershow/bangkok/pichai_l/it01/it_type_es.htm

http://www.oknation.net/blog/rsu-msitm/2009/01/28/entry-1