LESSON 05 / 08 · มัธยมศึกษาปีที่ 1–3

คอมพิวเตอร์วิทัศน์และภาษาธรรมชาติ

CV · NLP · การประยุกต์และข้อจำกัด

🎯 เป้าหมาย

  • อธิบายภารกิจหลักของ Computer Vision และ NLP
  • ยกตัวอย่างการใช้งานในชีวิตจริง
  • ระบุข้อจำกัดและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง

1. Computer Vision (CV)

ทำให้เครื่องประมวลผลภาพและวิดีโอได้ เช่น จำแนกภาพ ตรวจจับวัตถุ ติดตามการเคลื่อนไหว แบ่งส่วนภาพ

ตัวอย่าง: กล้องรถช่วยขับตรวจจับเลนและคนเดินถนน · แอปจัดอัลบั้มรูปตามใบหน้า · ระบบอุตสาหกรรมตรวจรอยตำหนิบนสายพาน
ข้อจำกัด: แสง มุมกล้อง การบดบัง และข้อมูลฝึกที่ไม่ครอบคลุมทำให้ผิดพลาดได้ — โดยเฉพาะกับกลุ่มคนหรือสภาพแวดล้อมที่น้อยในชุดข้อมูล

2. Natural Language Processing (NLP)

ประมวลผลภาษาของมนุษย์: แปล วิเคราะห์ความรู้สึก ตอบคำถาม สรุปข้อความ สร้างข้อความ

ตัวอย่าง: แปลภาษาแบบทันที · แชตบอทบริการลูกค้า · สรุปบทความข่าว · ตรวจไวยากรณ์
ข้อจำกัด: อาจให้ข้อมูลผิด (hallucination) ลำเอียงตามข้อมูลฝึก หรือเข้าใจบริบทวัฒนธรรมผิด

3. เมื่อ CV กับ NLP ทำงานร่วมกัน

เช่น ระบบอธิบายภาพเป็นข้อความ หรือค้นหาภาพด้วยประโยค ยิ่งซับซ้อนยิ่งต้องระวังข้อผิดพลาดซ้อนกัน

ในงานที่กระทบความปลอดภัยหรือสิทธิ ต้องมีมนุษย์ตรวจสอบ ไม่ปล่อยให้ผลลัพธ์อัตโนมัติเป็นคำตอบสุดท้ายเพียงอย่างเดียว
อ้างอิง: ตัวอย่างการประยุกต์ในหลักสูตร AI ของจีนและ UAE · อภิปรายข้อจำกัดในเอกสาร EU / UNESCO

กิจกรรม: หาตัวอย่าง CV 1 อย่างและ NLP 1 อย่างที่ใช้จริง ระบุประโยชน์ 1 ข้อ และความเสี่ยง 1 ข้อของแต่ละตัวอย่าง

✅ สรุป

  • CV เน้นภาพ/วิดีโอ · NLP เน้นภาษา
  • ทั้งคู่พึ่งข้อมูลฝึกและมีข้อจำกัดชัดเจน
  • งานสำคัญต้องมีมนุษย์ในวงจร

📝 แบบฝึกหัดท้ายบท (5 ข้อ)

1. Computer Vision เกี่ยวข้องกับอะไร?

2. ข้อใดเป็นงาน NLP?

3. ความเสี่ยงของระบบวิทัศน์ที่ข้อมูลจำกัดคืออะไร?

4. โมเดลภาษาอาจผิดพลาดอย่างไร?

5. ทำไมต้องมีมนุษย์ตรวจสอบในงานสำคัญ?

← บทก่อนบทถัดไป → รายการบทเรียน