ปัญญาประดิษฐ์(Artificial Intelligence :AI)      

       ปัญญาประดิษฐ์ คือ ศาสตร์แขนงหนึ่งทางด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีที่มีพื้นฐานมาจากวิชาวิทยา การคอมพิวเตอร์ ชีววิทยา จิตวิทยา ภาษาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และวิศวกรรมศาสตร์ เป้าหมายของปัญญาประดิษฐ์คือการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ให้มีพฤติกรรมเลียนแบบมนุษย์  ตั้งแต่ เห็น ฟัง เดิน พูด และรู้สึก รวมทั้งเลียนแบบความเป็นอัจฉริยะของมนุษย์ด้วย

 

ลักษณะของปัญญาประดิษฐ์ แยกออกเป็น 3 ประเภท

 

 

1. Cognitive Science

       เป็นงานที่พัฒนาบนพื้นฐานของชีวิทยา ประสาทวิทยา จิตวิทยา คณิตศาสตร์ และสาขาที่เกี่ยวข้องกับงานด้านนี้ งานด้านนี้เน้นงานวิจัยเพื่อศึกษาว่าสมองของมนุษย์ทำงานอย่างไร และมนุษย์คิดและเรียนรู้อย่างไร ระบบปัญญาประดิษฐ์ในส่วนนี้จึงมีพื้นฐานที่การประมวลผลสารสนเทศในรูปแบบของมนุษย์ประกอบด้วยระบบต่างๆดังต่อไปนี้

- ระบบผู้เชี่ยวชาญ(Expert Systems) หรือระบบงานความรู้ (Knowledge-base Systerms)

       ระบบผู้เชี่ยวชาญจะพยายามลอกเลียนความสามารถของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในการแก้ปัญหาต่างๆ

- ระบบเครือข่ายนิวตรอน(Neural Network)

       ถูกออกแบบให้เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ทั้งในส่วนของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ระบบเครือข่ายนิวตรอนบางระบบต้องใช้แผงเมนบอร์ดและไมโครโปรเซสเซอร์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะ  เช่น ระบบที่ใช้ในการควบคุมยุทโธปกรณ์ทางการทหาร ระบบที่ใช้ในการจดจำเสียง

       ระบบเครือข่ายนิวรอนจะแตกต่างจากระบบผู้เชี่ยวชาญตรงที่ระบบเครือข่ายนิวรอนไม่ได้เลียนแบบความชาญฉลาดของมนุษย์  ไม่ได้โปรแกรมเพื่อใช้หาคำตอบเป็นเป้าหมายหลัก และไม่ได้มุ่งหวังในการแก้ปัญหาเฉพาะใดๆ แต่ระบบจะพยายามใส่ความฉลาดเข้าไปในรูปแบบของความสามารถในการเรียนรู้ นอกจากนี้ ระบบผู้เชี่ยวชาญจะมีความสามารถในการให้คำอธิบายต่อผลลัพธ์ได้ทุกกรณี แต่ระบบเครือข่ายนิวรอนไม่สามารถให้คำอธิบายได้ในทุกกรณี และยังไม่สามารถรับประกันได้ว่าจะค้นหาผลลัพธ์ให้ได้หรือได้รับผลลัพธ์เช่นเดิมทุกครั้งไปหรือผลลัพธ์ที่ได้เป็นผลลัพธ์ที่ดีที่สุด และระบบจะทำงานได้ไม่ดีถ้าข้อมูลที่ได้สำหรับการเรียนรู้นั้นไม่เพียงพอหรือมากเกินไป

       การประยุกต์ใช้งานระบบเครือข่ายนิวรอนในปัจจุบันครอบคลุมงานด้านการแพทย์ งานวิทยาศาสตร์ และงานด้านธุรกิจ เช่น ระบบที่ใช้ในการคาดเดาและวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน ระบบแบ๊บเน็ต(Papnet) ที่ใช้ในการแยกความแตกต่างของเซลล์ผิดปกติออกจากเซลล์ปกติ เพื่อใช้ในการตรวจหาเซลล์มะเร็ง

       ระบบแบ๊บเน็ต

       ระบบแบ๊บเน็ตพัฒนาขึ้นเพื่อใช้ในการคัดกรองมะเร็งปากมดลูกโดยสไลด์แก้วที่มีเซลล์ปากมดลูกป้ายอยู่จะถูกนำไปย้อมสี แล้วนำไปอ่านด้วยกล้องจุลทรรศน์ที่ถูกควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์ คอมพิวเตอร์จะทำการสแกนภาพที่ได้ทั้งหมดแล้วเปรียบเทียบกับพารามิเตอร์(Parameter) ที่อยู่ในหน่วยความจำและอ่านผลว่าเป็นเซลล์ปกติหรือไม่ ในกรณีที่ผิดปกติต้องให้นักเซลล์วิทยาตรวจดูอีกครั้ง ระบบนี้ช่วยให้มีความสะดวกและทำให้นักเซลล์วิทยาสามารถใช้เวลากับแต่ละรายหรือตรวจได้มากขึ้น แต่ระบบนี้จะใช้ได้ผลดีต้องมีการเตรียมเซลล์ให้ดีเพื่อจะขจัดสิ่งรบกวน ทำให้มีค่าใช้จ่ายในการเตรียมสไลด์มากขึ้น แต่ก็ลดค่าใช้จ่ายในด้านของนักเซลล์วิทยาลง

 

- ฟัสซี่โลจิก(Fuzzy Logic)

       เป็นการพัฒนางานด้านปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้กฎพื้นฐาน และสามารถทำงานกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ หรือกำกวม หรือมีค่าไม่เที่ยงตรงหรือไม่แน่นอนได้ ซึ่งระบบจะพยายามหาคำตอบให้กับปัญหาที่ไม่มีโครงสร้าง ด้วยการพิจารณาจากข้อมูลที่มีเท่านั้น ฟัสซี่โลจิกสามารถสร้างกฎที่ใช้ในการประมาณค่าหรือค่าเฉพาะสำหรับเรื่องหนึ่งๆ จากข้อมูลที่คลุมเครือได้ ซึ่งทำให้ฟัสซี่โลจิกเป็นงานของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้วิธีการหาคำตอบได้แบบมนุษย์มากกว่าระบบงานทั่วไปซึ่งใช้เพียงประโยคเงื่อนไขธรรมดา เช่น รถไฟฟ้าใต้ดินในประเทศญี่ปุ่นนำระบบฟัสซี่โลจิกมาใช้ในการควบคุมการเร่งเครื่องยนต์ให้มีความราบเรียบ โดยไม่กระทบกระเทือนต่อการยืนของผู้โดยสาร

- เจนเนติกอัลกอริทึม(Genetic Algorithm) หรืออัลกอริทึมพันธุกรรม

       เป็นการใช้หลักการด้านพันธุกรรมของชาร์ล ดาร์วิน การสุ่ม และฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ในการสร้างกระบวนการวิวัฒนาการด้วยตนเองของระบบในการหาคำตอบที่ดียิ่งขึ้นโดยใช้แนวทางแก้ปัญหาแนวเดียวกับสิ่งมีชีวิตปรับตัวเองให้เข้ากับสภาพแวดล้อม 

       เจนเนติกอัลกอริทึมจะหาหนทางในการแก้ปัญหาด้วยการสร้างคำตอบขึ้นมาใหม่ หรือดัดแปลงประยุกต์จากสิ่งที่มี แล้วจะคัดสรรหนทางแก้ปัญหาเหล่านั้นโดยการใช้หระบวนการทางพันธุกรรม ตัวย่าง การประยุกต์ใช้เจนเนติกอัลกอริทึมในปัจจุบัน คือ บริษัท เจเนอรัล อิเล็กทริกส์(General Electric : BE) ได้นำเจนเนติกอัลกอริทึมมาใช้ในการออกแบบเครื่องยนต์เจ็ตของเครื่องบินโบอิ้ง 777  หรือการออกแบบสินค้าในปัจจุบัน หรือการหาค่าที่เหมาะสมที่สุด เป็นต้น

- เอเยนต์ชาญฉลาด(Intelligent Agents)

       จะใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญหรือเทคนิคของปัญญาประดิษฐ์อื่นๆ เพื่อพัฒนาเป็นโปรแกรมประยุกต์ให้กับผู้ใช้ปลายทาง(End-users) โดยรวมจะหมายถึงซอฟต์แวร์ที่ทำงานอยู่เบื้องหลัง เพื่อทำงานเฉพาะอย่าง ทำงานซ้ำๆ ที่สามารถคาดเดาได้ง่ายให้แก่ผู้ใช้  ตัวอย่างของเอเยนต์ชาญฉลาด  คือ โปรแกรมวิซาร์ด(Wizard) ต่างๆ ของบริษัทไมโครซอฟท์ที่มากับซอฟต์แวร์ไมโครซอฟต์ออฟฟิศนั่นเอง

- ระบบการเรียนรู้(Learning Systems)

       เป็นระบบที่สามารถพัฒนาพฤติกรรมของระบบเองด้วยการพัฒนาจากข้อมูลที่ระบบได้รับในระหว่างการประมวลผล ตัวอย่างของระบบการเรียนรู้ คือ โปรแกรมการเล่นเกมหมากรุกของเครื่องคอมพิวเตอร์ เป็นต้น

 

2. Robotics 

       เป็นงานซึ่งพัฒนาบนพื้นฐานของวิศวกรรมและสรีรศาสตร์ และเป็นการพยายามสร้างหุ่นยนต์ให้มีความฉลาดและถูกควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์ แต่สามารถเคลื่อนไหวได้เหมือนกับมนุษย์ โดยพยายามทำให้หุ่นยนตร์มีทักษะในด้ายต่างๆ ดังนี้

       - ทักษะในการมองเห็น(Visual Perception)

       - ทักษะในการสัมผัส(Tactile Capabilities)

       - ทักษะในการหยิบจับสิ่งของ(Dexterity)

       - ทักษะในการเคลื่อนไหว(Locomotion)

       - ทักษะในการนำทางเพื่อไปยังที่หมาย(Navigation)

 

3. Natural Interface 

       เป็นงานซึ่งเน้นการพัฒนาให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจในสิ่งที่เป็นธรรมชาติของมนุษย์ เพื่อให้มนุษย์สามารถสื่อสารกับคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรกลได้อย่างสะดวก  ซึ่งถือว่าเป็นงานหลักที่สำคัญที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ และพัฒนาบนพื้นฐานของภาษาศาสตร์ จิตวิทยา และวิทยาการคอมพิวเตอร์  ซึ่งประกอบด้วยงานต่างๆดังต่อไปนี้

- ระบบที่มีความสามารถในการเข้าใจภาษามนุษย์(Natural Language)

       การพัฒนาระบบงานลักษณะนี้จะรวมเทคนิคของการจดจำคำพูดและเสียงของผู้ใช้งานได้ด้วย ซึ่งจะทำให้มนุษย์สามารถพูดหรือสั่งงานกับคอมพิวเตอร์หรือหุ่นยนตร์ได้ด้วย ภาษามนุษย์ที่ใช้กันทั่วไป

- ระบบภาพเสมือนจริง(Virtual Reality)

       เป็นการสร้างภาพเสมือนจริงหรือภาพจำลองของเหตุการณ์โดยระบบคอมพิวเตอร์ ซึ่งจะมีการติดตั้งตัวเซ็นเซอร์ต่างๆ ไว้กับอุปกรณ์ที่ใช้เป็นอินพุต/เอาท์พุตของระบบด้วย เช่น หน้ากากอิเล็กทรอนิกส์ ถุงมืออิเล็กทรอนิกส์  เป็นต้น เพื่อใช้ตรวจจับความเคลื่อนไหวของผู้ใช้งาน ซึ่งจะทำให้ผู้ใช้งานได้เข้าถึงโลกของภาพเสมือนจริงแบบ 3 มิติ ที่ถูกสร้างขึ้นโดยเครื่องคอมพิวเตอร์

 

ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบผสมผสาน

       ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบผสมผสานเป็นการนำเอาระบบต่างๆหรือเทคนิคต่างๆของปัญญา ประดิษฐ์ที่กล่าวมาข้างต้นมาบูรณาการเข้าด้วยกันเป็นระบบเดียว เพื่อจะเลือกใช้เฉพาะส่วนที่ดีที่สุดของเทคโนโลยีแต่ละอย่าง ซึ่งในปัจจุบันโดยส่วนใหญ่จะเป็นบูรณาการระหว่างระบบผู้เชี่ยวชาญกับระบบ เครือข่ายนิวตรอนเข้าด้วยกัน เช่น โปรแกรมประยุกต์ดาต้าไมนิ่ง(Data Mining) ด้านการตลาดและการขายของบริษัท Veratex ในประเทศสหรัฐอเมริกา

 

ประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์

       1. ข้อมูลในระบบจะถูกเก็บในลักษณะที่เป็นฐานความรู้ขององค์การ ที่พนักงานสามารถเข้าไปสืบค้นและหาคำตอบหรือหาคำปรึกษาได้ทุกเวลา

       2. ระบบจะช่วยเพิ่มความสามารถให้กับฐานความรู้ขององค์การด้วยการเสนอวิธีแก้ปัญหา สำหรับงานเฉพาะด้านซึ่งมีความซับซ้อนมากเกินไปสำหรับมนุษย์ โดยเฉพาะเมื่อต้องทำงานนั้นให้เสร็จในเวลาอันสั้น

       3. ระบบจะถูกนำมาช่วยทำงานในส่วนที่เป็นงานประจำหรืองานที่น่าเบื่อหน่ายสำหรับมนุษย์

       4. ระบบจะช่วยสร้างกลไกที่ไม่นำความรู้สึกส่วนตัวของมนุษย์มาเป็นองค์ประกอบในการตัดสินใจ และระบบอาจให้คำปรึกษาที่มีประโยชน์ในเวลาคับขันได้

 

ระบบผู้เชี่ยวชาญ(Expert Systems)

      

       ระบบผู้เชี่ยวชาญ(Expert Systems) เป็นระบบที่ช่วยในการแก้ไขปัญหาหรือทำการตัดสินใจ โดยจะเกี่ยวข้องกับการจัดการความรู้(Knowledge) มากกว่าสารสนเทศทั่วไป และจะถูกออกแบบให้ช่วยในการตัดสินใจโดยวิธีเดียวกับผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์

       ระบบผู้เชี่ยวชาญจัดเป็นงานทางด้านปัญญาประดิษฐ์ที่มีการปฏิบัติและติดตั้งใช้งานมากที่สุด ระบบจะทำการโต้ตอบกับผู้ใช้ โดยมีการถามข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อความกระจ่าง ให้ข้อแนะนำ และช่วยเหลือในกระบวนการตัดสินใจ นั่นคือ ทำงานคล้ายกับเป็นมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญในการแก้ปัญหานั้นๆ แต่อย่างไรก็ตามระบบผู้เชี่ยวชาญจะมีความสามารถเฉพาะด้านต่อปัญหาเฉพาะทางที่ไม่สามารถดัดแปลงไปใช้แก้ปัญหาอื่นได้โดยง่าย

องค์ประกอบของระบบผู้เชี่ยวชาญ

       ระบบผู้เชี่ยวชาญประกอบไปด้วย 2 องค์ประกอบ  ดังนี้

       1. ฐานความรู้(Knowledge Base)  เป็นส่วนของความรู้ของผู้เชี่ยวชาญซึ่งจะเก็บไว้ในฐานข้อมูลของระบบ ความรู้ในส่วนนี้จะรวมถึง ข้อเท็จจริงที่เป็นความรู้ทั้งหมด และกฎที่ผู้เชี่ยวชาญใช้ในการตัดสินใจ

       2. โปรแกรมของระบบผู้เชี่ยวชาญ(Expert System Software หรือ Software Resources)  แบ่งออกเป็น 2 ส่วน คือส่วนที่ใช้ในการประมวลผลจากฐานความรู้ และส่วนที่ใช้ในการติดต่อสื่อสารกับผู้ใช้

       ระบบผู้เชี่ยวชาญจะทำหน้าที่เสมือนที่ปรึกษาให้กับผู้ใช้ โดยระบบจะถามคำถามกับผู้ใช้ แล้วไปค้นหาคำตอบและกฎที่ใช้ในการหาคำตอบจากความรู้ที่มีในฐานความรู้ สุดท้ายจึงจะให้คำตอบในลักษณะของที่ปรึกษากับผู้ใช้ นอกจากนี้ระบบยังสามารถแสดงเหตุผลประกอบการตัดสินใจด้วย
       ตัวอย่างระบบผู้เชี่ยวชาญ เช่น ระบบการวินิจฉัยโรค ระบบใช้ในการค้นหาแร่ธาตุ  ระบบใช้ในการวิเคราะห์หาธาตุทางเคมี และระบบที่ใช้ในการวางแผนการเงิน เป็นต้น

 

ประโยชน์ของระบบผู้เชี่ยวชาญ

1. ระบบผู้เชี่ยวชาญช่วยในการเก็บความรู้ของผู้เชี่ยวชาญในด้านหนึ่งด้านใดโดยเฉพาะ  ทำให้ไม่สูญเสียความรู้ และสามารถนำความรู้นั้นมาใช้งานเมื่อผู้เชี่ยวชาญออกจากองค์การไปหรือไม่อาจปฏิบัติงานได้

2. ระบบผู้เชี่ยวชาญช่วยขยายขีดความสามารถในการตัดสินใจให้ผู้บริหารจำนวนมากพร้อมๆกัน

3. ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถเพิ่มทั้งประสิทธิภาพและประสิทธิผลให้กับผู้ใช้ระบบในการตัดสินใจได้เป็นอย่างมาก

4. ระบบผู้เชี่ยวชาญจะช่วยในการตัดสินใจในแต่ละครั้งมีความใกล้เคียงและไม่ขัดแย้งกัน

5. ระบบผู้เชี่ยวชาญช่วยลดการพึ่งพาบุคคลใดบุคคลหนึ่ง

 

ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์(Geographic Information Systems : GIS)

       ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์(Geographic Information Systems : GIS) คือ กระบวนการทำงานเกี่ยวกับข้อมูลในเชิงพื้นที่ด้วยระบบคอมพิวเตอร์ที่ใช้กำหนด ข้อมูลและสารสนเทศที่มีความสัมพันธ์กับตำแหน่งในพื้นที่ เช่น ที่อยู่ บ้านเลขที่ สัมพันธ์กับตำแหน่งในแผนที่ ตำแหน่ง เส้นรุ้ง เส้นแวง  ข้อมูลและแผนที่ใน GIS เป็นระบบข้อมูลสารสนเทศที่อยู่ในรูปของตารางข้อมูล และฐานข้อมูลที่มีส่วนสัมพันธ์กับข้อมูลเชิงพื้นที่(Spatial Data)   

 

องค์ประกอบของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ แบ่งเป็น 5 ส่วน

1. อุปกรณ์คอมพิวเตอร์(Hardware) คือ เครื่องคอมพิวเตอร์รวมไปถึงอุปกรณ์ต่อพ่วงต่างๆ

2. โปรแกรม(Software) คือ ชุดของคำสั่งสำเร็จรูป

3. ข้อมูล(Data)  คือ ข้อมูลต่างๆที่ใช้ในระบบ GIS และถูกจัดเก็บในรูปแบบของฐานข้อมูลโดยได้รับการดูแลจากระบบจัดการฐานข้อมูล หรือ DBMS ข้อมูลจะเป็นองค์ประกอบที่สำคัญรองลงมาจากบุคลากร ข้อมูลในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์จะอยู่ในรูปของข้อมูลเชิงพื้นที่(Spatial Data)  ซึ่งมีส่วนประกอบ 2 ส่วน

       3.1. ข้อมูลเชิงภาพ(Graphic Data)  จะใช้จุด(point), เส้น(Arc) และพื้นที่(Polygon) แทนปรากฏการณ์ทางภูมิศาสตร์บนโลก
       3.2. ข้อมูลอรรถธิบาย(Attribute Data)  เป็นข้อความอธิบายที่มีความสัมพันธ์กับข้อมูลเชิงภาพ เช่น ชื่อถนน ลักษณะพื้นผิว และจำนวนช่องทางวิ่งของถนนแต่ละเส้น

4. บุคลากร(People)  คือ ผู้ปฏิบัติงานซึ่งเกี่ยวข้องกับระบบสาสนเทศภูมิศาสตร์ เช่น ผู้นำเข้าข้อมูล ช่างเทคนิค บุคลากรจะเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดในระบบ GIS เนื่องจากถ้าขาดบุคลากร ข้อมูลที่มีอยู่จำนวนมากนั้นก็จะเป็นเพียงขยะที่ไม่มีคุณค่าใดเลย เพราะไม่ได้ถูนำไปใช้งาน

5. วิธีการหรือขั้นตอนการทำงาน(Methods) คือ วิธีการที่องค์การนั้นๆ นำเอาระบบ GIS ไปใช้งานโดยแต่ละระบบแต่ละองค์การย่อมมีความแตกต่างกันออกไป

 

หน้าที่หลักของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ มี 5 อย่างดังนี้

1. การนำเข้าข้อมูล(Input)

       ก่อนที่ข้อมูลทางภูมิศาสตร์จะถูกใช้งานได้ในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ข้อมูลจะต้องได้รับการแปลงให้มาอยู่ในรูปแบบของข้อมูลเชิงตัวเลข(Digital Format) เสียก่อน อุปกรณ์ที่ใช้ในการนำเข้า เช่น เครื่องอ่านพิกัด(Digitizer) หรือคีย์บอร์ด(Keyboard) เป็นต้น

2. การปรับแต่ข้อมูล(Manipulation)

       ข้อมูลที่ได้รับเข้าสู่ระบบบางอย่างจำเป็นต้องได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสมกับงาน เช่น ข้อมูลบางอย่างมีขนาดหรือสเกล(Scale) ที่แตกต่างกัน ข้อมูลเหล่านี้จะต้องได้รับการปรับให้อยู่ในระดับเดียวกันเสียก่อน หรือใช้ระบบพิกัดแผนที่ที่แตกต่างกัน

3. การบริหารข้อมูล(Management)

       ระบบจัดการฐานข้อมูลหรือ DBMS จะถูกนำมาใช้ในการบริหารข้อมูลเพื่อการทำงานที่มีประสิทธิภาพ ในระบบ GIS ระบบจัดการฐานข้อมูลที่ได้รับการเชื่อถือและนิยมใช้กันอย่างกว้างขวางที่สุด คือ ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database Management System : RDMS)

4. การเรียกค้นและวิเคราะห์ข้อมูล(Query and Analysis)

       เมื่อระบบ GIS มีความพร้อมในเรื่องข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไป คือ การนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ให้เกิดประโยชน์ ผู้ใช้สามารถสอบถามข้อมูลอย่างง่ายๆ ด้วยตนเองได้โดยการชี้เมาส์ไปในบริเวณ ที่ต้องการแล้วเลือก(Point and Click) นอกจากนี้ระบบ GIS ยังมีเครื่องมือในการวิเคราะห์เช่น การวิเคราะห์เชิงประมาณค่า(Proximity หรือ Buffer) และ การวิเคราะห์เชิงซ้อน (Overlay Analysis) เป็นต้น

5. การนำเสนอข้อมูล(Visualization)

       ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์นำเสนอข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ เช่น แผนภาพทั้งแบบ 2 มิติ หรือ 3 มิติ รูปภาพจากสถานที่จริง ภาพเคลื่อนไหว แฟนที่ หรือแม้กระทั่งระบบมัลติมีเดีย ซึ่งสื่อต่างๆ เหล่านี้จะทำให้ผู้ใช้เข้าใจความหมายและมองภาพของผลลัพธ์ที่กำลังนำเสนอได้ดี ยิ่งขึ้นดึงดูดความสนใจของผู้ใช้อีกด้วย

 

ประโยชน์ของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์

       1. ช่วยลดการทำงานที่ซ้ำซ้อนจากการทำงานด้วยมือแบบเดิม

       2. แก้ปัญหาความล่าช้าของข้อมูลโดยสามารถแก้ไขข้อมูลให้ทันสมัยอยู่เสมอ และสามารถเรียกข้อมูลกลับมาใช้ใหม่ได้ ในเวลาที่ต่างกันและจากสภาพที่ผันแปลกไป

       3. สามารถหลีกเลี่ยงความขัดแย้งของข้อมูลได้ในระดับหนึ่ง

       4. สามารถใช้ข้อมูลร่วมกันได้และยังทำให้เกิดความเป็นอิสระของข้อมูล

       5. สามารถควบคุมความเป็นมาตรฐานได้

       6. สามารถจัดหาระบบความปลอดภัยที่รัดกุมได้

       7. สามารถควบคุมความคงสภาพของข้อมูลได้ 

       ระบบ GIS มีความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูลเข้ากับตำแหน่งที่ตั้ง จึงเป็นระบบที่เหมาะสมกับข้อมูลสิ่งแวดล้อมมากกว่าระบบสารสนเทศประเภทอื่น แต่การนำระบบนี้มาใช้ควรคำนึงถึงประเด็นด้านค่าใช้จ่ายและเวลา รวมถึงบุคลากร ดังนี้

1. บุคลากรมีจำกัด  :  งานด้าน GIS ต้องอาศัยผู้รู้เฉพาะทางซึ่งปัจจุบันมีจำนวนบุคลากรด้านนี้อยู่อย่างจำกัด

2. ค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน : การสร้างแผนที่อิเล็กทรอนิกส์ขึ้นเอง มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานานทั้งในด้านการศึกษาข้อมูล และการดิจิไทซ์(Digitize) ข้อมูล ดังนั้นหากข้อมูลมีขนาดกลาง(Public Domain Datasets) ซึ่งได้แก่ ข้อมูลแผนที่หรือรูปภาพต่างๆ ที่อยู่ในรูปดิจิทัลแล้ว จะทำให้สะดวกต่อผู้ใช้ และประหยัดค่าใช้จ่ายมากขึ้นด้วย

3. ความถูกต้องและเชื่อถือได้ของข้อมูล : ข้อมูลที่นำมาเข้าในระบบ GIS ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลประชากร โรค หรือจำนวนผู้ป่วย ฯลฯ หากข้อมูลไม่ตรงกับความจริงแล้ว ผลการวิเคราะห์ที่ออกมาก็ไม่ถูกต้อง

edit @ 22 Feb 2009 01:48:57 by Zigmagirl

Comment

Comment:

Tweet