“`html

ปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) หรือ AI ได้กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ทรงอิทธิพลที่สุดในศตวรรษที่ 21 โดยมีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิต การทำงาน และการดำเนินธุรกิจในทุกมิติ ตั้งแต่ระบบแนะนำสินค้าในชีวิตประจำวันไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน AI กำลังขยายขีดความสามารถของมนุษย์และเปิดประตูสู่ความเป็นไปได้ใหม่ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อน ความเข้าใจในหลักการพื้นฐาน ประเภท และการประยุกต์ใช้ของเทคโนโลยีนี้จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในยุคดิจิทัล

ภาพรวมของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์

ประเด็นสำคัญเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ที่แสดงถึงความสำคัญและผลกระทบในวงกว้างมีดังนี้:

• นิยามและขอบเขต: ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นการสร้างระบบที่สามารถทำงานโดยใช้สติปัญญาคล้ายมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การให้เหตุผล การแก้ปัญหา และการเข้าใจภาษา
• การประยุกต์ใช้ที่หลากหลาย: เทคโนโลยี AI ถูกนำไปใช้ในหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การแพทย์ การเงิน การค้าปลีก ไปจนถึงยานยนต์ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ
• เทคโนโลยีหลัก: การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และดีปเลิร์นนิง (Deep Learning) เป็นกลไกสำคัญที่ขับเคลื่อนความสามารถของ AI ในปัจจุบัน ทำให้ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงการทำงานได้ด้วยตนเอง
• ความท้าทายทางจริยธรรม: การพัฒนา AI ก่อให้เกิดคำถามเชิงจริยธรรมที่สำคัญเกี่ยวกับอคติของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และผลกระทบต่อการจ้างงาน ซึ่งจำเป็นต้องมีการกำกับดูแลและกำหนดนโยบายที่เหมาะสม
• แนวโน้มในอนาคต: AI ยังคงมีวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง โดยมีแนวโน้มมุ่งสู่ระบบที่มีความสามารถสูงขึ้น เช่น AI เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) และ AI ที่สามารถอธิบายการตัดสินใจได้ (Explainable AI) ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อสังคมในระยะยาว

แนวคิดพื้นฐานและประวัติศาสตร์ของปัญญาประดิษฐ์

การทำความเข้าใจเกี่ยวกับรากฐานและวิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อประเมินศักยภาพและทิศทางของเทคโนโลยีนี้ได้อย่างถูกต้อง แนวคิดเรื่องการสร้างเครื่องจักรที่คิดได้มีมานานหลายศตวรรษ แต่การศึกษาอย่างเป็นระบบได้เริ่มต้นขึ้นในช่วงกลางศตวรรษที่ 20 และได้ผ่านช่วงเวลาของความก้าวหน้าและความท้าทายมาอย่างต่อเนื่องจนถึงปัจจุบัน

คำจำกัดความของปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI หมายถึงสาขาของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่พัฒนาเครื่องจักรหรือซอฟต์แวร์ให้มีความสามารถทางปัญญาคล้ายมนุษย์ เป้าหมายหลักคือการสร้างระบบที่สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ให้เหตุผล เรียนรู้จากประสบการณ์ และตัดสินใจเพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ ความสามารถเหล่านี้ครอบคลุมตั้งแต่การจดจำรูปแบบ การเข้าใจภาษาธรรมชาติ ไปจนถึงการวางแผนกลยุทธ์ที่ซับซ้อน

โดยแก่นแท้แล้ว AI ไม่ใช่เทคโนโลยีเดียว แต่เป็นกลุ่มของเทคโนโลยีที่ทำงานร่วมกันเพื่อจำลองกระบวนการคิดของมนุษย์ ซึ่งแตกต่างจากระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมที่ทำงานตามชุดคำสั่งที่ตายตัว ระบบ AI มีความยืดหยุ่นและสามารถปรับตัวเข้ากับข้อมูลใหม่ๆ ได้ ทำให้สามารถแก้ไขปัญหาที่ไม่มีรูปแบบชัดเจนหรือมีความซับซ้อนสูงได้ดีกว่า

ประวัติโดยย่อและยุคสมัยที่สำคัญของ AI

ประวัติศาสตร์ของ AI สามารถแบ่งออกเป็นยุคสมัยต่างๆ ซึ่งแต่ละยุคมีจุดเน้นและความก้าวหน้าที่แตกต่างกันไป:

ยุคบุกเบิก (ทศวรรษ 1950–1970): คำว่า “Artificial Intelligence” ถูกบัญญัติขึ้นครั้งแรกในการประชุม Dartmouth Workshop ในปี 1956 ซึ่งถือเป็นจุดกำเนิดอย่างเป็นทางการของสาขานี้ ในยุคแรก นักวิจัยเต็มไปด้วยความคาดหวังและได้สร้างโปรแกรมที่สามารถเล่นหมากรุก แก้โจทย์คณิตศาสตร์ และพิสูจน์ทฤษฎีทางตรรกะได้ อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าเริ่มชะลอตัวลงเนื่องจากข้อจำกัดด้านพลังการประมวลผลของคอมพิวเตอร์และความซับซ้อนของปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

ยุคฤดูหนาวของ AI (ทศวรรษ 1970–1980 และปลายทศวรรษ 1980–1990): เป็นช่วงเวลาที่ความสนใจและการสนับสนุนทางการเงินสำหรับงานวิจัย AI ลดลงอย่างมาก เนื่องจากความคาดหวังที่สูงเกินจริงไม่สามารถเกิดขึ้นได้ตามกำหนดเวลา นักวิจัยพบว่าการสร้างความเข้าใจในสามัญสำนึกและจัดการกับความกำกวมของภาษามนุษย์เป็นเรื่องที่ยากกว่าที่คาดการณ์ไว้มาก ส่งผลให้โครงการขนาดใหญ่จำนวนมากถูกยกเลิก

การกลับมาของ AI และยุคปัจจุบัน (ทศวรรษ 1990–ปัจจุบัน): AI กลับมาได้รับความสนใจอีกครั้งด้วยความสำเร็จของเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด เหตุการณ์สำคัญคือชัยชนะของคอมพิวเตอร์ Deep Blue ของ IBM ที่มีต่อแชมป์หมากรุกโลก Garry Kasparov ในปี 1997 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ตั้งแต่ทศวรรษ 2010 เป็นต้นมา การเติบโตของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และการพัฒนาเทคนิคดีปเลิร์นนิง (Deep Learning) ได้นำไปสู่การปฏิวัติ AI ครั้งใหม่ ทำให้เกิดความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในด้านต่างๆ เช่น การจดจำภาพและเสียง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ประเภทหลักของปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์สามารถจำแนกได้หลายวิธี แต่วิธีที่นิยมที่สุดคือการแบ่งตามความสามารถในการทำงานเมื่อเทียบกับมนุษย์ และการแบ่งตามฟังก์ชันการทำงานของระบบ การทำความเข้าใจการจำแนกประเภทเหล่านี้ช่วยให้เห็นภาพรวมของระดับความสามารถของ AI ที่มีอยู่ในปัจจุบันและเป้าหมายในอนาคตได้ชัดเจนขึ้น

การจำแนกตามความสามารถ

การแบ่งประเภทนี้สะท้อนถึงระดับสติปัญญาของ AI โดยเปรียบเทียบกับมนุษย์ ซึ่งแบ่งออกเป็น 3 ระดับหลัก:

• ปัญญาประดิษฐ์เชิงแคบ (Artificial Narrow Intelligence – ANI): เป็น AI ประเภทเดียวที่มีอยู่จริงในปัจจุบัน ANI ถูกออกแบบและฝึกฝนมาเพื่อทำงานเฉพาะทางเพียงอย่างเดียว และมีความสามารถที่จำกัดอยู่ในขอบเขตนั้นๆ แม้ว่า ANI อาจทำงานบางอย่างได้ดีกว่ามนุษย์ แต่ก็ไม่สามารถนำความสามารถไปประยุกต์ใช้กับงานประเภทอื่นได้ ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ ระบบรู้จำใบหน้า, ผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri หรือ Alexa, และระบบแนะนำภาพยนตร์ของ Netflix
• ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence – AGI): เป็นระดับของ AI ที่มีความสามารถทางปัญญาเทียบเท่ากับมนุษย์ในทุกๆ ด้าน AGI จะสามารถเรียนรู้ ทำความเข้าใจ และประยุกต์ใช้ความรู้กับงานที่หลากหลายได้เหมือนมนุษย์ สามารถให้เหตุผล วางแผน และแก้ไขปัญหาที่ไม่เคยพบเจอมาก่อนได้ ปัจจุบัน AGI ยังคงเป็นเป้าหมายทางทฤษฎีและอยู่ในขั้นตอนการวิจัยและพัฒนา
• ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง (Artificial Superintelligence – ASI): เป็น AI ที่มีระดับสติปัญญาสูงกว่ามนุษย์ที่ฉลาดที่สุดในทุกด้าน ไม่ว่าจะเป็นความคิดสร้างสรรค์ ทักษะทางสังคม หรือสติปัญญาทั่วไป ASI เป็นแนวคิดเชิงสมมติฐานที่กล่าวถึงอนาคตที่ AI อาจมีวิวัฒนาการจนเหนือกว่าขีดความสามารถของมนุษย์ ซึ่งนำมาสู่การอภิปรายอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อมวลมนุษยชาติ

การจำแนกตามฟังก์ชันการทำงาน

การแบ่งประเภทนี้เน้นที่ความสามารถของ AI ในการจำลองความคิดและจิตสำนึกของมนุษย์:

• เครื่องจักรปฏิกิริยา (Reactive Machines): เป็น AI รูปแบบพื้นฐานที่สุด ไม่มีความทรงจำและไม่สามารถใช้ประสบการณ์ในอดีตมาประกอบการตัดสินใจในปัจจุบันได้ มันจะตอบสนองต่อสถานการณ์ตรงหน้าตามกฎที่ตั้งไว้เท่านั้น ตัวอย่างคลาสสิกคือ Deep Blue ที่วิเคราะห์ตำแหน่งหมากบนกระดานและเลือกเดินตาที่ดีที่สุดโดยไม่อ้างอิงถึงเกมก่อนหน้า
• หน่วยความจำจำกัด (Limited Memory): AI ประเภทนี้สามารถเก็บข้อมูลในอดีตได้ชั่วคราวเพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจในปัจจุบัน ระบบส่วนใหญ่ที่ใช้อยู่ในปัจจุบันจัดอยู่ในประเภทนี้ เช่น รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่ต้องจดจำความเร็วและตำแหน่งของรถคันอื่นเพื่อวางแผนการขับขี่ แต่ข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้ถูกเก็บไว้เป็นส่วนหนึ่งของ “ความทรงจำ” ในระยะยาว
• ทฤษฎีแห่งจิตใจ (Theory of Mind): เป็นระดับต่อไปของ AI ในอนาคตที่ยังไม่มีอยู่จริง AI ประเภทนี้จะสามารถเข้าใจอารมณ์ ความเชื่อ และความตั้งใจของสิ่งมีชีวิตอื่นได้ ซึ่งเป็นความสามารถทางสังคมที่สำคัญในการปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์อย่างมีความหมาย
• การตระหนักรู้ในตนเอง (Self-Awareness): เป็นขั้นสูงสุดของ AI ที่ระบบจะมีจิตสำนึกและตระหนักถึงการมีอยู่ของตนเอง มีความรู้สึกและเข้าใจสภาวะภายในของตนเองได้ AI ในระดับนี้ยังคงเป็นเพียงแนวคิดในนิยายวิทยาศาสตร์และปรัชญา

เทคโนโลยีที่เป็นหัวใจสำคัญของ AI

ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันมีรากฐานมาจากเทคโนโลยีหลักหลายอย่างที่ทำงานร่วมกัน เทคโนโลยีเหล่านี้เป็นกลไกที่ทำให้ระบบ AI สามารถเรียนรู้ ตัดสินใจ และโต้ตอบกับโลกภายนอกได้อย่างชาญฉลาด การทำความเข้าใจเทคโนโลยีแกนกลางเหล่านี้จะช่วยให้เห็นว่า AI สร้างความสามารถที่น่าทึ่งขึ้นมาได้อย่างไร

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

การเรียนรู้ของเครื่อง หรือ ML เป็นส่วนย่อยของ AI ที่เน้นการพัฒนาอัลกอริทึมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้โดยไม่ต้องถูกตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน แทนที่จะเขียนโค้ดตามกฎที่ตายตัว นักพัฒนาจะ “ฝึกฝน” โมเดล ML ด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อให้โมเดลสามารถค้นพบรูปแบบ ความสัมพันธ์ และทำการคาดการณ์หรือตัดสินใจได้ด้วยตนเอง ML แบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก:

• การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning): โมเดลจะถูกฝึกด้วยชุดข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับ (Labeled Data) ซึ่งหมายความว่าแต่ละข้อมูลจะมี “คำตอบ” ที่ถูกต้องกำกับอยู่ เป้าหมายคือเพื่อให้โมเดลเรียนรู้ที่จะคาดการณ์คำตอบสำหรับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ตัวอย่างเช่น การฝึกโมเดลให้แยกแยะระหว่างภาพสุนัขและแมวโดยใช้ชุดข้อมูลภาพที่มีป้ายกำกับ “สุนัข” หรือ “แมว”
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning): โมเดลจะทำงานกับชุดข้อมูลที่ไม่มีการติดป้ายกำกับ (Unlabeled Data) และพยายามค้นหาโครงสร้างหรือรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลด้วยตนเอง การใช้งานทั่วไปคือการแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) โดยจัดกลุ่มลูกค้าที่มีพฤติกรรมคล้ายกันเข้าไว้ด้วยกัน หรือการตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection)
• การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning): โมเดลจะเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูกในสภาพแวดล้อมที่กำหนด โดยจะได้รับรางวัล (Reward) สำหรับการกระทำที่ถูกต้องและบทลงโทษ (Penalty) สำหรับการกระทำที่ผิดพลาด เป้าหมายคือเพื่อให้โมเดลเรียนรู้นโยบายหรือกลยุทธ์ที่จะทำให้ได้รับรางวัลสะสมสูงสุดในระยะยาว ตัวอย่างที่โดดเด่นคือ AI ที่เรียนรู้การเล่นเกมคอมพิวเตอร์จนเก่งกว่ามนุษย์

ดีปเลิร์นนิงและโครงข่ายประสาทเทียม

ดีปเลิร์นนิง (Deep Learning) เป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้วิธีการที่เรียกว่า โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ โครงข่ายเหล่านี้ประกอบด้วย “นิวรอน” หรือโหนดที่เชื่อมต่อกันเป็นชั้นๆ (Layers) จำนวนมาก

คำว่า “ดีป” (Deep) หมายถึงการมีชั้นที่ซ่อนอยู่ (Hidden Layers) หลายชั้นระหว่างชั้นอินพุตและเอาต์พุต แต่ละชั้นจะเรียนรู้ที่จะตรวจจับคุณลักษณะ (Features) ที่มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นตามลำดับ ตัวอย่างเช่น ในการประมวลผลภาพ ชั้นแรกๆ อาจเรียนรู้ที่จะจดจำขอบหรือสี ส่วนชั้นที่ลึกเข้าไปอาจเรียนรู้ที่จะจดจำรูปร่างที่ซับซ้อนขึ้น เช่น ดวงตา จมูก หรือใบหน้าทั้งหมด ดีปเลิร์นนิงเป็นเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังความสำเร็จครั้งใหญ่ของ AI ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวข้องกับการจดจำภาพและเสียง

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ NLP เป็นสาขาของ AI ที่มุ่งเน้นการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจ ตีความ และสร้างภาษามนุษย์ได้ทั้งในรูปแบบข้อความและเสียงพูด เทคโนโลยี NLP เป็นสะพานเชื่อมระหว่างการสื่อสารของมนุษย์กับความเข้าใจของคอมพิวเตอร์

NLP ประกอบด้วยสองส่วนหลักคือ การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (Natural Language Understanding – NLU) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการตีความหมายของข้อความ และการสร้างภาษาธรรมชาติ (Natural Language Generation – NLG) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสร้างข้อความที่มนุษย์สามารถอ่านเข้าใจได้

ตัวอย่างการใช้งาน NLP ที่แพร่หลายในปัจจุบัน ได้แก่ แชทบอท, ระบบแปลภาษาอัตโนมัติ, การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) จากความคิดเห็นในโซเชียลมีเดีย, และผู้ช่วยเสมือนที่สามารถรับคำสั่งเสียงได้

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมต่างๆ

ปัญญาประดิษฐ์ได้ก้าวข้ามจากห้องทดลองมาสู่การใช้งานจริงในภาคธุรกิจและอุตสาหกรรมอย่างกว้างขวาง ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ค้นหารูปแบบที่ซับซ้อน และทำงานอัตโนมัติ ได้ช่วยให้องค์กรต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ ที่ตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคได้ดียิ่งขึ้น

ภาคการแพทย์และสาธารณสุข

ในวงการแพทย์ AI กำลังปฏิวัติวิธีการวินิจฉัยและรักษาโรค อัลกอริทึมดีปเลิร์นนิงสามารถวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพเอ็กซเรย์, CT Scan, หรือ MRI เพื่อตรวจหาความผิดปกติ เช่น เนื้องอกหรือรอยโรค ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว บางครั้งอาจมีความแม่นยำสูงกว่ารังสีแพทย์ นอกจากนี้ AI ยังมีบทบาทสำคัญในการค้นคว้าและพัฒนายาใหม่ๆ โดยช่วยเร่งกระบวนการวิเคราะห์โครงสร้างโมเลกุลและคาดการณ์ประสิทธิภาพของยา ทำให้ลดระยะเวลาและค่าใช้จ่ายในการพัฒนายาได้อย่างมาก

ภาคการเงินและการธนาคาร

สถาบันการเงินนำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและปรับปรุงการบริการลูกค้า ระบบ AI สามารถวิเคราะห์ธุรกรรมทางการเงินแบบเรียลไทม์เพื่อตรวจจับรูปแบบที่น่าสงสัยและป้องกันการฉ้อโกงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในด้านการลงทุน อัลกอริทึมการซื้อขาย (Algorithmic Trading) สามารถวิเคราะห์ข้อมูลตลาดและตัดสินใจซื้อขายสินทรัพย์ได้ในเสี้ยววินาที นอกจากนี้ แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังช่วยตอบคำถามและให้ความช่วยเหลือลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง ช่วยลดภาระงานของพนักงานและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

ภาคการค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ

AI เป็นหัวใจสำคัญของประสบการณ์การช็อปปิ้งออนไลน์สมัยใหม่ ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation Engines) ใช้อัลกอริทึม ML เพื่อวิเคราะห์ประวัติการซื้อและการเข้าชมสินค้าของลูกค้า เพื่อนำเสนอสินค้าที่ลูกค้าอาจสนใจ ซึ่งช่วยเพิ่มยอดขายได้อย่างมีนัยสำคัญ ในด้านการจัดการคลังสินค้า AI ช่วยพยากรณ์ความต้องการสินค้า ทำให้สามารถบริหารจัดการสต็อกได้อย่างเหมาะสม ลดปัญหาสินค้าขาดหรือล้นสต็อก นอกจากนี้ เทคโนโลยีการจดจำภาพยังถูกนำมาใช้ในร้านค้าไร้พนักงาน เพื่อติดตามสินค้าที่ลูกค้าหยิบและคิดเงินโดยอัตโนมัติ

ภาคยานยนต์และการขนส่ง

อุตสาหกรรมยานยนต์เป็นหนึ่งในผู้ที่นำ AI มาใช้อย่างจริงจังที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการพัฒนารถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autonomous Vehicles) ซึ่งใช้ AI ในการรับรู้สภาพแวดล้อมผ่านเซ็นเซอร์ต่างๆ เช่น กล้อง, เรดาร์, และไลดาร์ เพื่อตัดสินใจควบคุมรถอย่างปลอดภัย นอกจากนี้ ในโรงงานผลิตรถยนต์ หุ่นยนต์ที่ควบคุมด้วย AI ทำหน้าที่ประกอบชิ้นส่วนต่างๆ ด้วยความแม่นยำสูง ช่วยเพิ่มคุณภาพและประสิทธิภาพการผลิต ในภาคการขนส่ง AI ยังช่วยวางแผนเส้นทางโลจิสติกส์ที่ดีที่สุดเพื่อประหยัดเวลาและเชื้อเพลิง