ปัญญาประดิษฐ์ หรือ Artificial Intelligence (AI) คือเทคโนโลยีที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อให้คอมพิวเตอร์หรือระบบดิจิทัลสามารถทำงานที่ต้องอาศัยสติปัญญา เช่น การคิด วิเคราะห์ การเรียนรู้ และการตัดสินใจ ซึ่งเดิมเป็นความสามารถของมนุษย์ AI ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในชีวิตประจำวัน เช่น ระบบแนะนำสินค้า ผู้ช่วยอัจฉริยะ การจดจำใบหน้า และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

1. หลักการทำงานพื้นฐานของ AI

   การทำงานของ AI อาศัยการประมวลผลข้อมูลร่วมกับอัลกอริทึม (Algorithm) โดยมีขั้นตอนสำคัญ ดังนี้

   1) การรับข้อมูล (Input)
      AI รับข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ หรือข้อมูลตัวเลข

   2) การประมวลผล (Processing)
      ระบบจะนำข้อมูลไปวิเคราะห์ตามแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติ

   3) การเรียนรู้ (Learning)
      AI เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลตัวอย่าง โดยปรับปรุงความแม่นยำของผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง

   4) การสร้างผลลัพธ์ (Output)
      แสดงผลในรูปแบบคำตอบ การคาดการณ์ หรือการตัดสินใจ

2. เทคโนโลยีหลักที่ใช้ในการทำงานของ AI

   2.1 Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง)

      เป็นเทคนิคที่ทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมกำหนดทุกขั้นตอน ตัวอย่างเช่น

  • การจำแนกอีเมลสแปม
  • การคาดการณ์ยอดขาย

   2.2 Deep Learning

      เป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (Neural Networks) เหมาะกับข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูง เช่น

  • การรู้จำใบหน้า
  • การแปลภาษาอัตโนมัติ

   2.3 Natural Language Processing (NLP)

      เป็นเทคโนโลยีที่ทำให้ AI เข้าใจและสื่อสารด้วยภาษามนุษย์ เช่น

  • แชตบอต
  • ระบบตอบคำถามอัตโนมัติ

3. AI คิดเองได้หรือไม่

   แม้ AI จะสามารถให้คำตอบที่ดูเหมือนการคิด แต่ในความเป็นจริง AI ไม่ได้คิดเองเหมือนมนุษย์ แต่ทำงานตามข้อมูลและรูปแบบที่เรียนรู้มา

   AI ไม่มีจิตสำนึก ความรู้สึก หรือความเข้าใจเชิงเหตุผลเหมือนมนุษย์ การตัดสินใจของ AI เป็นผลจากการคำนวณความน่าจะเป็นและรูปแบบของข้อมูลเท่านั้น

   หากการ “คิดเอง” หมายถึงการมีความรู้สึก (Consciousness) หรือมีเจตจำนงของตัวเอง AI ในปัจจุบัน (ปี 2026) ยังคงเป็นเพียงอัลกอริทึมที่ประมวลผลตามรูปแบบข้อมูล และเทคโนโลยีในปี 2026 ก้าวข้ามการเป็นแค่แชทบอทไปสู่ระบบที่เรียกว่า “AI Agent” ซึ่งดูเหมือนจะคิดและตัดสินใจแทนเราได้ในระดับหนึ่ง

   AI สมัยใหม่ โดยเฉพาะที่ใช้ Machine Learning และ Deep Learning ถูกฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมาก ทำให้สามารถ

  • วิเคราะห์รูปแบบของข้อมูล
  • คาดการณ์คำตอบที่เหมาะสม
  • สร้างข้อความ ภาพ หรือเสียงที่มีความสมจริง

สิ่งเหล่านี้ทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่า AI มีความคิดหรือความเข้าใจเหมือนมนุษย์

4. AI ทำงานตามหลักการดังนี้

   1) ใช้ข้อมูลจากอดีต
      AI เรียนรู้จากข้อมูลที่มนุษย์ป้อนให้ ไม่สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ชีวิตจริงเหมือนมนุษย์

   2) ทำงานตามอัลกอริทึม
      ทุกการตัดสินใจของ AI เป็นผลจากสูตรคำนวณและแบบจำลองทางคณิตศาสตร์

   3) ไม่มีจิตสำนึกและอารมณ์
      AI ไม่รู้สึก ไม่เข้าใจดี–ชั่ว และไม่รับรู้ผลกระทบทางจริยธรรม

   4) ไม่เข้าใจความหมายเชิงลึก
      AI ประมวลผล “รูปแบบของข้อมูล” ไม่ได้เข้าใจความหมายอย่างแท้จริง

เปรียบเทียบ AI กับมนุษย์

ประเด็น

AI

มนุษย์

การคิด

ประมวลผลตามข้อมูล

คิดเชิงเหตุผลและจินตนาการ

จิตสำนึก

ไม่มี

มี

การเรียนรู้

จากข้อมูลที่กำหนด

จากประสบการณ์ชีวิต

การตัดสินใจ

ตามความน่าจะเป็น

มีคุณค่าและจริยธรรม

5. ข้อจำกัดของการทำงานของ AI

   ข้อจำกัดหลักของการทำงานของ AI (ปัญญาประดิษฐ์) ในปัจจุบันครอบคลุมทั้งด้านเทคนิค จริยธรรม และทรัพยากร แม้ AI จะมีประสิทธิภาพสูง แต่ยังมีข้อจำกัด ได้แก่

  • ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล
  • อาจเกิดความผิดพลาดหรือข้อมูลคลาดเคลื่อน
  • ไม่เข้าใจบริบททางสังคมและจริยธรรมอย่างแท้จริง

   AI ไม่สามารถเรียนรู้เองได้ หากไม่มีข้อมูลให้เรียนรู้ AI โดยเฉพาะ Machine Learning และ Deep Learning ทำงานบนหลักการว่า ข้อมูล = แหล่งความรู้ของ AI หากไม่มีข้อมูล

  • AI จะไม่รู้ว่าควรเรียนรู้อะไร
  • ไม่สามารถสร้างแบบจำลอง
  • ไม่สามารถปรับปรุงความแม่นยำของผลลัพธ์ได้

เปรียบเทียบง่าย ๆ คือ AI เหมือนนักเรียนที่ไม่มีหนังสือ ไม่มีครู และไม่มีประสบการณ์

6. เมื่อ AI เจอปัญหาใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเรียนรู้มาก่อน

   AI ไม่สามารถคิดแก้ปัญหาแบบมนุษย์ได้เอง แต่จะทำงานตามขอบเขตที่ถูกออกแบบไว้ ดังนี้

   หลักการสำคัญ AI แก้ปัญหาใหม่ด้วย “รูปแบบเดิม” จากอดีต ไม่ได้เข้าใจปัญหาใหม่อย่างแท้จริงและสิ่งที่ AI จะทำเมื่อเจอปัญหาใหม่ ดัง

   1) พยายามเทียบกับสิ่งที่เคยเรียนรู้ โดย AI จะ

  • เปรียบเทียบปัญหาใหม่กับข้อมูลหรือรูปแบบที่คล้ายกัน
  • เลือกคำตอบที่ “น่าจะใกล้เคียงที่สุด”

หากปัญหาใหม่ คล้ายของเดิม → ผลลัพธ์อาจพอใช้ได้
หากปัญหาใหม่ ต่างมาก → มีโอกาสผิดพลาดสูง

   2) คาดเดาตามความน่าจะเป็น AI ไม่รู้ว่าคำตอบใดถูก แต่จะ

  • เลือกคำตอบที่มีความน่าจะเป็นสูงที่สุดตามแบบจำลอง

จึงอาจ

  • ตอบผิดแต่ฟังดูสมเหตุสมผล
  • ไม่รู้ว่าตนเองกำลัง “เดา”

   3) ให้คำตอบกว้างหรือคลุมเครือ ในบางกรณี AI จะ

  • ตอบเชิงทั่วไป
  • ใช้ภาษากลาง ๆ เพื่อหลีกเลี่ยงความผิดพลาดเฉพาะจุด

   4) ไม่รู้ว่า “ไม่รู้” AI บางระบบ

  • ไม่สามารถแยกได้ว่าปัญหานั้นอยู่นอกขอบเขตความรู้
  • จึงยังคงพยายามตอบ แทนการบอกว่าไม่ทราบ

สิ่งที่ AI “ไม่สามารถ” ทำได้

  • AI ไม่สามารถสร้างแนวคิดใหม่จากศูนย์
  • AI ไม่สามารถใช้สามัญสำนึกหรือประสบการณ์ชีวิต
  • AI ไม่สามารถตัดสินใจเชิงจริยธรรมกับปัญหาใหม่

7. การตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์จาก AI

   ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือช่วยคิด วิเคราะห์ และสร้างข้อมูลในหลายด้าน อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ที่ได้จาก AI ไม่ได้ถูกต้องเสมอไป เนื่องจาก AI ทำงานบนพื้นฐานของข้อมูลและแบบจำลองทางสถิติ ไม่ได้มีความเข้าใจหรือจิตสำนึกเหมือนมนุษย์ ดังนั้น การตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์จาก AI จึงเป็นขั้นตอนสำคัญก่อนนำไปใช้งานจริง

7.1 เหตุผลที่ต้องตรวจสอบผลลัพธ์จาก AI

   ผลลัพธ์จาก AI อาจเกิดความคลาดเคลื่อนได้จากหลายสาเหตุ เช่น

  • ข้อมูลที่ใช้เรียนรู้ไม่ถูกต้องหรือไม่ครบถ้วน
  • ข้อมูลล้าสมัย
  • การตีความคำถามผิด
  • การสร้างข้อมูลที่ดูสมเหตุสมผลแต่ไม่เป็นความจริง (AI Hallucination)

ดังนั้น หากใช้ผลลัพธ์จาก AI โดยไม่ตรวจสอบ อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดได้

7.2 วิธีการตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์จาก AI

   1) ตรวจสอบกับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้

  • เปรียบเทียบคำตอบของ AI กับหนังสือเรียน งานวิจัย หรือเว็บไซต์ทางการ
  • ตรวจสอบข้อมูลสำคัญ เช่น ตัวเลข วันที่ ชื่อบุคคล หรือกฎหมาย

   2) ใช้การคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking)

  • พิจารณาว่าคำตอบมีเหตุผลและสอดคล้องกันหรือไม่
  • ตั้งคำถามกับข้อมูลที่ดูแปลกหรือขัดแย้ง

   3) ใช้ AI หลายตัวเพื่อเปรียบเทียบคำตอบ

       ทดลองถามคำถามเดียวกันกับทั้ง OpenAI (ChatGPT) และ Gemini แล้วสังเกตว่าผลลัพธ์มีความสอดคล้องหรือแตกต่างกันอย่างไร หากข้อมูลตรงกันหลายแหล่ง ย่อมเพิ่มความน่าเชื่อถือมากขึ้น

   4) ตรวจสอบวันที่ของข้อมูล

       โดยเฉพาะข้อมูลทางเทคโนโลยี นโยบาย หรือกฎหมาย ที่มีการเปลี่ยนแปลงบ่อย ควรดูว่า AI ระบุปีหรือช่วงเวลาของข้อมูลไว้หรือไม่

5) ถาม AI ซ้ำในรูปแบบอื่น

  • เปลี่ยนวิธีตั้งคำถาม
  • ขอให้ AI อธิบายเหตุผลหรือขั้นตอนเพิ่มเติม
    หากคำตอบไม่สอดคล้องกัน แสดงว่าข้อมูลอาจไม่น่าเชื่อถือ

6) ตรวจสอบขอบเขตความรู้ของ AI

  • พิจารณาว่าคำถามอยู่นอกเหนือความรู้หรือไม่
  • ระวังคำตอบในเรื่องเฉพาะทาง เช่น กฎหมาย การแพทย์ หรือข้อมูลเชิงลึก

7) ใช้มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย

  • AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้รับผิดชอบผลลัพธ์
  • มนุษย์ต้องเป็นผู้พิจารณาความเหมาะสม ความถูกต้อง และจริยธรรม

8) วิเคราะห์ความสมเหตุสมผลของเนื้อหา

    แม้ข้อมูลจะถูกเขียนอย่างสละสลวย แต่หากขัดกับหลักตรรกะ หรือไม่สอดคล้องกับข้อเท็จจริงที่ทราบ ควรใช้วิจารณญาณในการพิจารณา

9) ขอให้ AI แสดงแหล่งอ้างอิง (Reference)

    ปัจจุบัน AI หลายระบบสามารถอ้างอิงแหล่งข้อมูลจากเว็บไซต์หรือบทความต้นฉบับได้ การขอให้ระบบแสดงที่มาจะช่วยเพิ่มความโปร่งใสและตรวจสอบต่อได้ง่ายขึ้น

8. บทบาทของมนุษย์ในการทำงานร่วมกับ AI

   แม้ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้มาก แต่ มนุษย์ยังคงมีบทบาทสำคัญที่สุด ได้แก่

  • กำหนดเป้าหมายและขอบเขตการใช้งาน
  • ตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์
  • ตัดสินใจขั้นสุดท้ายและรับผิดชอบผลที่เกิดขึ้น

AI จึงเป็น “ผู้ช่วยอัจฉริยะ” ไม่ใช่ “ผู้แทนมนุษย์” AI ไม่สามารถทดแทนวิจารณญาณ ประสบการณ์ และคุณธรรมของมนุษย์ได้

บทสรุป

AI ไม่ได้คิดเองได้เหมือนมนุษย์ แต่เป็นระบบที่ทำงานตามข้อมูลและอัลกอริทึมที่ถูกออกแบบไว้ การใช้งาน AI อย่างมีประสิทธิภาพจำเป็นต้องอาศัยการตรวจสอบความถูกต้อง การคิดเชิงวิพากษ์ และความรับผิดชอบของผู้ใช้ หากมนุษย์สามารถใช้ AI อย่างเข้าใจข้อจำกัดและจุดแข็งของเทคโนโลยีนี้ AI จะเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยพัฒนาการเรียนรู้ การทำงาน และสังคมในอนาคตได้อย่างยั่งยืน

By Panom Boonprai

M.S. (Information and Internet Technology) Teacher of Special expertist. Information Technology dept. Suratthani Technical College.