ບົດທີ 8: ການຮັບຮູ້ອາລົມຈາກໃບໜ້າ ແລະ ສະຫຼຸບພາກທີ 2

😊 ບົດທີ 8: ອາລົມປະດິດ — ຫຸ່ນຍົນທີ່ຍິ້ມ ແລະ ເສົ້າໄດ້

🤖 ຫຸ່ນຍົນເຂົ້າໃຈອາລົມໄດ້ບໍ?

ໃນບົດນີ້, ພວກເຮົາໃຊ້ AI ເພື່ອຮັບຮູ້ ສີໜ້າ ບາງຢ່າງຜ່ານເວັບແຄມ.

ເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມແບບເລິກ (deep neural network) ວິເຄາະພາບ ແລະ ຄາດເດົາສີໜ້າທີ່ໃກ້ຄຽງທີ່ສຸດ ເຊັ່ນ:

• ດີໃຈ.
• ເສົ້າ.
• ແປກໃຈ.
• ໃຈຮ້າຍ.
• ປົກກະຕິ.

🎯 ຈຸດປະສົງການຮຽນ

ຫຼັງຈາກບົດຮຽນນີ້, ເຈົ້າຈະສາມາດ:

• ເຂົ້າໃຈວ່າ AI ຈັດປະເພດສີໜ້າແນວໃດ.
• ເປີດກ້ອງ ແລະ ວິເຄາະພາບໃນ PictoBlox.
• ອ່ານຊື່ສີໜ້າ ແລະ ຄວາມໝັ້ນໃຈຂອງມັນ.
• ໃຫ້ຕົວລະຄອນຕອບສະໜອງຕາມຜົນການຮັບຮູ້.
• ຮູ້ຂໍ້ຈຳກັດບາງຢ່າງຂອງລະບົບ AI.

1. AI ຮຽນຮູ້ການຮັບຮູ້ສີໜ້າແນວໃດ?

ເພື່ອສ້າງລະບົບຮັບຮູ້ສີໜ້າ, ຄອມພິວເຕີຮຽນຮູ້ຈາກຮູບໃບໜ້າຈຳນວນຫຼາຍທີ່ມີປ້າຍກຳກັບ.

ຕົວຢ່າງ:

ເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມຊອກຫາລັກສະນະໃນພາບ ແລະ ປຽບທຽບກັບຮູບແບບທີ່ມັນໄດ້ຮຽນມາ.

ຂັ້ນຕອນພື້ນຖານ:

ພາບຈາກເວັບແຄມ
→ ກວດຈັບໃບໜ້າ
→ ວິເຄາະລັກສະນະ
→ ປຽບທຽບກັບຂໍ້ມູນທີ່ຮຽນມາ
→ ຄາດເດົາສີໜ້າ

2. ເພີ່ມສ່ວນຂະຫຍາຍຮັບຮູ້ສີໜ້າ

ໃນ PictoBlox:

1. 1ຄລິກ Extension.
2. 2ເລືອກ Face Detection ຫຼື ສ່ວນຂະຫຍາຍຮັບຮູ້ສີໜ້າ.
3. 3ອະນຸຍາດໃຫ້ PictoBlox ໃຊ້ເວັບແຄມ.
4. 4ລໍຖ້າໃຫ້ແບບຈຳລອງ AI ໂຫຼດສຳເລັດ.
5. 5ກວດວ່າບລັອກຮັບຮູ້ປາກົດແລ້ວ.

ຊື່ສ່ວນຂະຫຍາຍ ແລະ ບລັອກອາດແຕກຕ່າງກັນເລັກນ້ອຍໃນແຕ່ລະເວີຊັນຂອງ PictoBlox.

3. ເປີດກ້ອງ ແລະ ວິເຄາະພາບ

ສ້າງໂປຣແກຣມນີ້:

when green flag clicked
turn video on stage with 20% transparency

forever
    analyse image from camera

ເພື່ອໃຫ້ຮັບຮູ້ໄດ້ດີຂຶ້ນ:

• ນັ່ງຢູ່ບ່ອນທີ່ມີແສງສະຫວ່າງດີ.
• ໃຫ້ໃບໜ້າຢູ່ກາງກ້ອງ.
• ຢ່ານັ່ງໄກຈາກເວັບແຄມເກີນໄປ.
• ຫຼີກລ່ຽງການມີຫຼາຍຄົນໃນກອບພາບ.
• ຖືສີໜ້າແຕ່ລະແບບໄວ້ປະມານໜຶ່ງວິນາທີ.

4. ອ່ານຜົນການຮັບຮູ້

ສ້າງຕົວປ່ຽນສອງຕົວ:

Expression
Confidence

ອັບເດດຜົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ:

when green flag clicked
turn video on stage with 20% transparency

forever
    analyse image from camera

    set [Expression] to
        [expression of face 1]

    set [Confidence] to
        [expression confidence of face 1]

Expression ເກັບຊື່ຂອງສີໜ້າທີ່ຄາດເດົາໄດ້.

Confidence ສະແດງວ່າ AI ແນ່ໃຈປານໃດ. ຄວາມໝັ້ນໃຈຍິ່ງສູງ, ຜົນກໍຍິ່ງໜ້າເຊື່ອຖື, ແຕ່ມັນກໍຍັງອາດຜິດໄດ້.

5. ໃຫ້ຕົວລະຄອນຕອບສະໜອງຕໍ່ສີໜ້າ

if <Expression = [Happy]> then
    switch costume to [Smiling robot]
    say "ຮອຍຍິ້ມງາມຫຼາຍ!" for 2 seconds

if <Expression = [Sad]> then
    switch costume to [Encouraging robot]
    say "ມາລອງເຮັດສິ່ງມ່ວນໆນຳກັນເທາະ!" for 2 seconds

if <Expression = [Surprised]> then
    switch costume to [Surprised robot]
    start sound [Ooh]

if <Expression = [Angry]> then
    switch costume to [Calm robot]
    say "ມາຫາຍໃຈເຂົ້າເລິກໆຊ້າໆນຳກັນເທາະ!" for 2 seconds

6. ຕອບສະໜອງສະເພາະເມື່ອ AI ໝັ້ນໃຈພໍ

ຖ້າຄວາມໝັ້ນໃຈຕ່ຳ, ຕົວລະຄອນບໍ່ຄວນຕອບສະໜອງທັນທີ.

if <Confidence greater than 70> then
    if <Expression = [Happy]> then
        switch costume to [Smiling robot]
    else
        if <Expression = [Sad]> then
            switch costume to [Encouraging robot]
else
    say "ຂ້ອຍຍັງເບິ່ງໜ້າເຈົ້າບໍ່ຊັດເທື່ອ."

ເກນ (threshold) ຊ່ວຍບໍ່ໃຫ້ຕົວລະຄອນປ່ຽນສະຖານະຕະຫຼອດເວລາເມື່ອ AI ບໍ່ແນ່ໃຈ.

7. ໂປຣເຈັກນ້ອຍ: ຫຸ່ນຍົນເພື່ອນຮູ້ໃຈ

ສ້າງຫຸ່ນຍົນທີ່ປ່ຽນໃບໜ້າ ແລະ ຄຳເວົ້າໃຫ້ກົງກັບສີໜ້າຂອງຜູ້ໃຊ້.

when green flag clicked
turn video on stage with 20% transparency

forever
    analyse image from camera

    set [Expression] to [expression of face 1]
    set [Confidence] to [expression confidence]

    if <Confidence greater than 70> then
        if <Expression = [Happy]> then
            switch costume to [Happy]
            say "ສະບາຍດີ! ມື້ນີ້ເປັນມື້ທີ່ດີ!" for 1 seconds
        else
            if <Expression = [Sad]> then
                switch costume to [Encouraging]
                say "ຂ້ອຍຢູ່ນີ້ສະເໝີເພື່ອເຈົ້າ." for 1 seconds
            else
                if <Expression = [Surprised]> then
                    switch costume to [Surprised]
                    say "ມີຫຍັງໜ້າສົນໃຈຫຼາຍບໍ?" for 1 seconds
                else
                    if <Expression = [Angry]> then
                        switch costume to [Calm]
                        say "ມາຫາຍໃຈເຂົ້າເລິກໆຊ້າໆນຳກັນເທາະ!" for 1 seconds
                    else
                        switch costume to [Neutral]
    else
        switch costume to [Thinking]

8. ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງຜິດພາດໄດ້?

ຜົນອາດບໍ່ແມ່ນຍຳເມື່ອ:

• ຫ້ອງມືດເກີນໄປ ຫຼື ມີແສງສ່ອງມາຈາກທາງຫຼັງ.
• ໃບໜ້າຖືກບັງດ້ວຍຜົມ, ໜ້າກາກ ຫຼື ມື.
• ຜູ້ໃຊ້ຢູ່ໄກຈາກກ້ອງເກີນໄປ.
• ໃບໜ້າຫັນໄປດ້ານຂ້າງ.
• ສີໜ້າປ່ຽນໄວເກີນໄປ.
• ຂໍ້ມູນສຳລັບຝຶກບໍ່ຫຼາກຫຼາຍພຽງພໍ.

ຖ້າ AI ຜິດ, ໃຫ້ປ່ຽນແສງ, ເບິ່ງກົງໃສ່ກ້ອງ ແລະ ຖືສີໜ້າໃຫ້ນິ່ງ.

9. AI ຮູ້ອາລົມແທ້ບໍ?

AI ກຳລັງ ຈັດປະເພດສີໜ້າ, ບໍ່ແມ່ນອ່ານໃຈ.

ຄົນເຮົາອາດ:

• ຍິ້ມ ໃນຂະນະທີ່ຍັງກັງວົນຢູ່.
• ບໍ່ຍິ້ມ ແຕ່ຍັງຮູ້ສຶກດີໃຈ.
• ມີສີໜ້າທຳມະຊາດທີ່ແຕກຕ່າງຈາກຂໍ້ມູນທີ່ AI ຮຽນມາ.

ດັ່ງນັ້ນ ຢ່າໃຊ້ຜົນຂອງ AI ເພື່ອຕັດສິນ, ໃຫ້ຄະແນນ ຫຼື ຕັດສິນໃຈເລື່ອງສຳຄັນກ່ຽວກັບຄົນໃດຄົນໜຶ່ງ.

🧩 ສິ່ງທ້າທາຍ

ປັບປຸງໂປຣເຈັກດ້ວຍແນວຄິດໜຶ່ງ:

1. 1ເພີ່ມສຽງທີ່ແຕກຕ່າງກັນສຳລັບແຕ່ລະສີໜ້າ.
2. 2ນັບວ່າ AI ກວດພົບສີໜ້າດີໃຈຈັກເທື່ອ.
3. 3ໃຫ້ຕົວລະຄອນປ່ຽນສີຕາມແຕ່ລະສີໜ້າ.
4. 4ສະແດງອີໂມຈິທີ່ກົງກັນ.
5. 5ຕອບສະໜອງສະເພາະເມື່ອກວດພົບສີໜ້າດຽວກັນສາມເທື່ອຕິດຕໍ່ກັນ.

ຕົວຢ່າງການນັບສີໜ້າດີໃຈ:

if <Expression = [Happy]> then
    change [Happy_Count] by 1

✅ ຈື່ໄວ້

• AI ຮຽນຮູ້ຈາກຮູບໃບໜ້າຈຳນວນຫຼາຍທີ່ມີປ້າຍກຳກັບ.
• ເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມໃຊ້ລັກສະນະຂອງພາບເພື່ອຄາດເດົາສີໜ້າ.
• ຄວາມໝັ້ນໃຈສະແດງວ່າການຄາດເດົາແນ່ນອນປານໃດ.
• ຕັ້ງເກນຄວາມໝັ້ນໃຈກ່ອນໃຫ້ຕົວລະຄອນຕອບສະໜອງ.
• ແສງ ແລະ ຕຳແໜ່ງໃບໜ້າມີຜົນຕໍ່ຜົນລັບ.
• AI ຮັບຮູ້ສີໜ້າ; ມັນບໍ່ຮູ້ຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ແທ້ຈິງຂອງຄົນ.

1. 1AI ໃຊ້ຫຍັງເພື່ອຈັດປະເພດສີໜ້າ?
2. 2ຄວາມໝັ້ນໃຈໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ?
3. 3ເປັນຫຍັງພວກເຮົາຕ້ອງມີເກນຄວາມໝັ້ນໃຈ?
4. 4AI ຮູ້ຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ແທ້ຈິງຂອງຄົນໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນບໍ?