Knowledge Snack

SHAP และ LIME คือเครื่องมือที่ช่วยอธิบายว่าโมเดล AI ตัดสินใจอย่างไร ตอนนี้เราจะเปิดกล่องดำ เปรียบเทียบจุดแข็งและข้อจำกัดของทั้งสองวิธี ดูความแตกต่างระหว่างคำอธิบายแบบ local กับ global และเรียนรู้วิธีตรวจสอบว่า explanation น่าเชื่อถือ ไม่หลอกตา และนำไปใช้กับงานวิจัย การศึกษา และการกำกับดูแล AI ได้จริง

CityGML คือมาตรฐานสำคัญสำหรับแบบจำลองเมือง 3 มิติและ Digital Twin โดยเชื่อมข้อมูลอาคาร ถนน ภูมิประเทศ และข้อมูลเชิงความหมายเข้ากับ GIS, BIM, IoT และการวิเคราะห์เมือง ตอนนี้ชวนสำรวจโครงสร้างข้อมูล ระดับรายละเอียด การทำงานร่วมกัน และแนวทางเริ่มต้นใช้จริงในมหาวิทยาลัยและเมืองไทย

Knowledge Graph ช่วยเชื่อมโยงคน งานวิจัย หลักสูตร โครงการ และหลักฐานของมหาวิทยาลัยให้เป็นโครงสร้างที่ค้นหา ตรวจสอบย้อนกลับ และนำไปใช้กับ AI ได้อย่างมีที่มา ตอนนี้ชวนดูความต่างระหว่าง Knowledge Graph, knowledge base และ vector search การออกแบบ ontology และ provenance การใช้ร่วมกับ RAG/Agent ตลอดจนแนวทางวัดคุณภาพ ความสด ความครบถ้วน และ roadmap สำหรับมหาวิทยาลัยไทย

ตอนนี้สำรวจการใช้ Agentic AI ในงาน ISO ตั้งแต่การกำหนดข้อกำหนดและเก็บรวบรวมหลักฐาน การควบคุมเอกสารและ traceability การทำ audit trail และ gap analysis จนถึงการร่าง ISO report โดยเน้นการตรวจสอบย้อนกลับ ความมั่นคงปลอดภัย สิทธิ์เข้าถึง และ human review เพื่อไม่ให้ AI สร้างหลักฐานหรืออ้างผิด

ตอนนี้สำรวจ workflow การใช้ AI ในงานวิจัยที่ตรวจสอบย้อนกลับได้ ตั้งแต่ Literature Review, Data Provenance และ Citation ไปจนถึง Reproducibility สำหรับนักวิจัยและมหาวิทยาลัยไทย โดยเน้น audit trail, metadata, versioning, การตรวจสอบข้ออ้างอิง และเครื่องมือที่นำไปใช้ได้จริงจากแหล่งข้อมูลคุณภาพ