Transcript ปัญญาประดิษฐ์และระบบผู้เชี่ยวชาญ

บทที่ 4
ปัญญาประดิษฐ์ และระบบ
ผู้เชี่ยวชาญ
Artificial Intelligence (AI)
And Expert System (ES)
Artificial Intelligence
 อุปกรณ์ที่ตอ้ งอาศัยการรับคาสัง่ เพื่อสามารถทางานให้ได้
อย่างรวดเร็ ว ภายใต้หน่วยความจาที่มีขนาดใหญ่
 การทาให้คอมพิวเตอร์ สามารถคิดหาเหตุผลได้ เรี ยนรู ้ได้
 ทาให้คอมพิวเตอร์ งานได้เหมือนสมองมนุษย์
แนวความคิดทีท
่ าให้เกิดระบบปัญญาประดิษฐ ์
ึ ษากระบวนการคิดของมนุษย์ เพือ
1.การศก
่ ทาความ
เข ้าใจว่าปั ญญาหรือความชาญฉลาดคืออะไร ได ้มา
อย่างไร
ึ ษาวิธก
2.ศก
ี ารหรือกระบวนการทีจ
่ ะเลียนแบบพฤติกรรม
่ เครือ
ความคิดของมนุษย์ให ้กับเครือ
่ งจักรต่างๆ เชน
่ ง
คอมพิวเตอร์, หุน
่ ยนต์
3
กระบวนการคิดและพฤติกรรมของมนุษย์ท ี่
้ ฐานในการคิดเรือ
เป็นพืน
่ ง “ปัญญาประดิษฐ ์”
1. กระบวนการจัดเก็บความรู ้
้
2. กระบวนเรียกใชความรู
้
3. กระบวนการให ้เหตุผล
4. กระบวนการแก ้ปั ญหา
5. กระบวนการเรียนรู ้
6. กระบวนการคิดริเริม
่ สร ้างสรรค์
7. กระบวนการถ่ายทอดความรู ้
4
กระบวนการคิดและพฤติกรรมของมนุษย์ทเี่ ป็น
้ ฐานในการคิดเรือ
พืน
่ ง “ปัญญาประดิษฐ ์”
1.กระบวนการจ ัดเก็บความรู ้
คน : ตารา , ประสบการณ์ , ความทรงจา , การเรียนรู ้
AI : หน่วยความจา
้ วามรู ้
2.กระบวนการเรียกใชค
คน : เปิ ดตารา , ความคิด
AI : กระบวนการเข ้าถึงข ้อมูลในหน่วยความจา
3.กระบวนการให้เหตุผล
คน : ประสบการณ์ + ความรู ้ + ภาวะอารมณ์
AI : เปรียบเทียบจากข ้อมูลทีม
่ ี
4.กระบวนการแก้ปญ
ั หา
คน : ประสบการณ์ + ความรู ้ + ภาวะอารมณ์
AI : เปรียบเทียบข ้อมูลทีม
่ ี
5
้ ฐาน
กระบวนการคิดและพฤติกรรมของมนุษย์ทเี่ ป็นพืน
ในการคิดเรือ
่ ง “ปัญญาประดิษฐ”์
5.กระบวนการเรียนรู ้
ี่ วชาญ
คน : ตารา , ประสบการณ์ , ความทรงจา , ผู ้เชย
AI : เรียนรู ้ตามข ้อมูลทีม
่ แ
ี ละรูปแบบของคาสงั่
6.กระบวนการคิดริเริม
่ สร้างสรรค์
คน : ความรู ้และจินตนาการ
AI : รูปแบบคาสงั่
7.กระบวนการถ่ายทอดความรู ้
คน : ประชุมวิชาการ , พูดคุย , ผลิตตารา , ผลงานวิจัย
AI : รูปแบบคาสงั่ อยูใ่ นรูปแบบของการโต ้ตอบจากการถาม
6
สาขาวิชา
พัฒนามาจากหลายสาขาวิชา ได้แก่
1. สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์
2. ภาษาศาสตร์
3. คณิ ตศาสตร์
4. วิศวกรรมศาสตร์
5. สาขาจิตวิทยา
6. ชีววิทยา
ประเภทของ AI
1.
2.
3.
4.
5.
ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert Systems)
ภาษาธรรมชาติ (Natural Languages)
ระบบจับภาพ (Vision Systems)
ศาสตร์ ด้านหุ่นยนต์ (Robot )
เครือข่ ายเส้ นประสาท (Neural networks)
1. ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert Systems)
 โปรแกรมคอมพิวเตอร์ ที่แสดงความสามารถได้เหมือนกับ
ผูเ้ ชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ หรื อในงานเฉพาะอย่าง
 หรื อระบบโปรแกรมใช้งานซึ่ งมีลกั ษณะที่คล้ายคลึงกันใน
เรื่ องของกระบวนการในการให้เหตุผลและให้ขอ้ มูล
เกี่ยวกับคาแนะนาแก่ผทู ้ ี่ตอ้ งตัดสิ นใจ
 ระบบผูเ้ ชี่ยวชาญเริ่ มได้รับความนิ ยมและนามาใช้ในทาง
ธุรกิจและการดาเนินงานของหลายองค์การ
2. ภาษาธรรมชาติ (Natural Languages)
 เป็ นภาษาที่เกี่ยวข้องกับการใช้คอมพิวเตอร์ ทเี่ กี่ยวข้องกับ
การติดต่อสื่ อสารด้วยภาษาต่างๆ เช่น ภาษาอังกฤษ
ภาษาจีน เป็ นต้น ซึ่ งบ่อยครั้งจะมีปัญหาเกี่ยวกับการใช้คา
หรื อประโยคในการสื่ อความหมาย บางครั้งเลือกใช้คาผิด
หรื อวางตาแหน่งของคาผิด
 ภาษาธรรมชาติจะช่วยให้การใช้งานเทคโนโลยีสารสนเทศ
ง่ายขึ้นและกระจายตัวไปในวงกว้างกว่าปั จจุบนั
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
(Natural Language Processing)
 การศึกษาการแปลความหมายจากภาษามนุษย์ มาเป็ นความรู ้ที่เครื่ องจักร
เข้าใจได้
 คอมพิวเตอร์ สามารถอ่าน พูด ฟั ง และเข้าใจภาษา และทางานติดต่อสื่ อสาร
กับมนุษย์ได้
 ระบบประมวลภาษาพูด (Natural Language Processing System)
การพัฒนาให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถสังเคราะห์เสี ยง (Synthesize) เพื่อสื่ อ
ความหมายกับมนุษย์ เช่น เครื่ องคิดเลขพูดได้ (Talking Calculator) หรื อนาฬิกาปลุก
พูดได้ (Talking Clock)
 การรู ้จาเสี ยงพูด (Speech Recognition System)
การพัฒนาให้ระบบคอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ และสามารถจดจาคาพูดของ
มนุษย์ได้อย่างต่อเนื่อง กล่าวคือเป็ นการพัฒนาให้เครื่ องคอมพิวเตอร์ ทางานได้ดว้ ย
ภาษาพูด เช่น ระบบงานพิมพ์เอกสารสาหรับผูพ้ ิการ
3. ระบบจับภาพ (Vision Systems)
 หมายถึงการที่ระบบคอมพิวเตอร์ สามารถทางานได้โดยการ
ใช้สายตาซึ่งเป็ นการทางานโดยใช้เทคนิคการจดจารู ปแบบ
เช่นระบบจับภาพที่ใช้ในการตรวจหาชิ้นส่ วนที่บกพร่ อง
โดยระบบนี้จะจดจารู ปแบบต่างๆ ที่บกพร่ อง หรื อเสี ยหาย
จากนั้นจะทาการเก็บไว้ในฐานข้อมูล
 เราสามารถนาระบบภาพไปใช้งานในสถานที่ที่มนุษย์ไม่
สามารถเข้าไปตรวจสอบได้ดว้ ยตนเองเนื่องจากข้อจากัด
ของขนาดหรื ออันตรายที่มีอยูใ่ นงาน
Imaging and Machine Vision Systems
Power view ATM Feature

Advantech และ Deibold ได้ร่วมพัฒนาระบบ ATM โดยเพิม่ ประสิ ทธิภาพการทางานด้านการ
รักษาความปลอดภัยให้กบั ตูเ้ อทีเอ็มและการทางานร่ วมกับระบบ CMS (Central Management
System) ในส่ วนกลางเพื่อรับข้อมูลจากตูเ้ อทีเอ็ม

การทางานแบบ Face Detection ที่นามาติดตั้งเพิ่มเติมได้ในภายหลังในแต่ละตูเ้ อทีเอ็มหรื อ DVR
นั้นจะเพิ่มความสะดวกในการหาข้อมูล จากหน้าของผูม้ าใช้บริ การหรื อเพิ่มเติมในส่ วนของการ
รักษาความปลอดภัยสาหรับ ใบหน้าที่ไม่ได้รับการอนุญาตหรื อผูก้ ่อการร้าย โดยแจ้งเตือนผูด้ ูแล
ระบบได้ทนั ท่วงที
4. ศาสตร์ ด้านหุ่นยนต์ (Robot )
 เกี่ยวกับการออกแบบ
การสร้าง และการนาหุ่นยนต์ไปใช้
งาน หุ่นยนต์เป็ นอุปกรณ์ที่ถูกควบคุมการทางานโดย
ระบบคอมพิวเตอร์ที่มีความคล้ายคลึงกับการทางานของ
มนุษย์
 หุ่ นยนต์ใช้เกี่ยวกับงานที่มีความเสี่ ยงต่ออันตราย เป็ นงาน
ที่ใช้กาลังซ้ าซาก
5. เครือข่ายเส้ นประสาท (Neural networks)
 เป็ นระบบคอมพิวเตอร์ ที่สร้างขึ้นแบบเส้นใยประสาทของ
มนุษย์ที่เรี ยกว่านิวรอนในสมองมนุษย์ ซึ งมีนบั จานวน
ล้านๆ ตัว การประมวลผลกิจกรรมต่างๆ จะออกมาใน
ลักษณะแบบขนาน คือทางานพร้อมๆ กัน เพื่อให้ได้
คาตอบเดียวกัน
 ระบบที่ออกแบบมาให้เรี ยนรู ้โดยอาศัยการสังเกตและการ
ทางานที่ซ้ าซาก
การประยุกต์ใช้งาน Neural Network
 Synface การช่ วยเหลือการสนทนาทาง
โทรศัพท์ ด้วยใบหน้ าจาลอง


เป็ นซอฟต์ แวร์ ท่ สี ามารถสร้ างใบหน้ าจาลองที่
สัมพันธ์ กับการสนทนาของผู้ท่ อี ยู่ปลาย
สายโทรศัพท์ เพื่อช่ วยเหลือผู้มีปัญหาทางการ
ได้ ยนิ ได้ ภาพใบหน้ าจาลองซึ่งให้ ภาพคล้ าย
ใบหน้ าจริงของบุคคลที่กาลังสนทนาอยู่ด้วย
ทาให้ ผ้ ูชมสามารถเข้ าใจบทสนทนาจากการ
อ่ านริมฝี ปากได้ เป็ นอย่ างดี
ซินเฟส ได้ รับการทดสอบที่สถาบันคนหูหนวก
ในประเทศอังกฤษ UK’s Royal National
Institute for the Deaf (RNID) พบว่ า 84 % ของ
ผู้ท่ ไี ด้ รับการทดสอบสามารถเข้ าใจบทสนทนา
และสามารถพูดคุยกันทางโทรศัพท์ ได้
การประยุกต์ใช้งาน Neural Network
 BEAM สร้ างโดย มาร์ ค ทิลเดน ( Mark W. Tilden )
นักวิทยาศาสตร์ ประจาห้ องทดลองแห่ งชาติ
LosAlamos รั ฐนิวแม็กซิโก สหรั ฐอเมริกา
 สร้ างมาจากวงจรอิเลกทรอนิกส์ ขนาดเล็ก ใช้ อุปกรณ์
น้ อยชิน้ จึงมีขนาดเล็กและรู ปแบบการทางานไม่ ซับซ้ อน
มีการเคลื่อนไหวคล้ ายคลึงพฤติกรรมของสิ่งมีชีวิต เช่ น
มด แมลงต่ างๆ
 " บีม " ใช้ ระบบควบคุมอิเลคทรอนิคส์ แบบง่ าย ๆ ที่
เรี ยกว่ า " เครื อข่ ายใยประสาท ( Nervous Network) "
แทนไมโครโปรเซสเซอร์ ซึ่งเป็ นชุดทรานซิสเตอร์
หลาย ๆ ตัว ที่สามารถรั บ - ส่ งข้ อมูล จากโครงสร้ าง
ตัวหุ่นและการเคลื่อนไหว ถ้ าขาข้ างใดสะดุดมอเตอร์
ไฟฟ้า จะเกิดแรงหน่ วง และปรั บเปลี่ยนวงจรไฟฟ้า ทา
ให้ ขาข้ างนัน้ ก้ าวไปทางอื่นทันที
Mark Tilden with RoboSapien
Expert System
 โปรแกรมคอมพิวเตอร์ ที่แสดงความสามารถได้เหมือนกับ
ผูเ้ ชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ หรื อในงานเฉพาะอย่าง
 หรื อระบบโปรแกรมใช้งานซึ่ งมีลกั ษณะที่คล้ายคลึงกันใน
เรื่ องของกระบวนการในการให้เหตุผลและให้ขอ้ มูล
เกี่ยวกับคาแนะนาแก่ผทู ้ ี่ตอ้ งตัดสิ นใจ
 ระบบผูเ้ ชี่ยวชาญเริ่ มได้รับความนิ ยมและนามาใช้ในทาง
ธุรกิจและการดาเนินงานของหลายองค์การ
ส่ วนประกอบของ ES
1. ฐานความรู้ (knowledge base)
- เป็ นส่ วนที่เก็บความรู ้ท้ งั หมดของผูเ้ ชี่ยวชาญที่รวบรวม
จากการศึกษาและจากประสบการณ์
- โดยมีกาหนดโครงสร้างของข้อมูล (data structure) ให้
เหมาะสมกับการนาไปใช้งาน ฐานความรู ้มีลกั ษณะบาง
ประการคล้ายฐานข้อมูล
2. เครื่องอนุมาน (inference engine)
- เป็ นส่ วนควบคุมการใช้ความรู ้ในฐานความรู ้ เพื่อ
วิเคราะห์และแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น
- เป็ นส่ วนการใช้เหตุและผลเป็ นส่ วนประกอบที่สาคัญของ
ES โดยที่เครื่ องอนุมานจะทาหน้าที่ตรวจสอบกฎเกณฑ์ที่
อยูฐ่ านความรู ้ โดยการใช้เหตุผลทางตรรกะสาหรับแต่ละ
เหตุการณ์ โดยทัว่ ไป ES สามารถทาการอนุมานได้ 2
ลักษณะดังต่อไปนี้
2.1 การอนุมานแบบไปข้ างหน้ า (forward chaining
inference) โดยเริ่ มการตรวจสอบข้อมูลกับกฎเกณฑ์ที่มี
อยูใ่ สามารถหากฎเกณฑ์ที่สอดคล้องกับสถานการณ์แล้ว
จึงดาเนินงาน
2.2 การอนุมานแบบย้ อนหลัง (backward chaining
inference) โดยเริ่ มต้นจากเป้ าหมาย (goals) ที่ตอ้ งการ
แล้วดาเนินการย้อนกลับเพื่อหาสาเหตุ การอนุมานใน
ลักษณะนี้มกั นามาใช้ในการแก้ปัญหา ที่เกิดขึ้นในอนาคต
3. ส่ วนดึงความรู้ (knowledge acquisition subsystem)
- เป็ นส่ วนที่ดึงความรู ้จากเอกสาร ตารา ฐานข้อมูล และ
เชี่ยวชาญ ทีมพัฒนาจะทาการจัดความรู้ที่ได้มาให้อยูใ่ น
รู ปที่เข้ากันได้กบั โครงสร้างของฐานความรู ้ เพือ่ ที่จะได้
สามารถบรรจุความรู้ที่ได้มาลงในฐานความรู้ได้
4. ส่ วนอธิบาย (explanation subsystem) เป็ นส่ วนที่อธิ บาย
ถึงรายละเอียดของข้อสรุ ป หรื อคาตอบที่ได้น้ นั มาได้
อย่างไร
5. การติดต่ อกับผู้ใช้ (user interface) เป็ นส่ วนประกอบที่
สาคัญของ ES เนื่องจากผูใ้ ช้จะมีความรู้ในงานสารสนเทศ
ที่แตกต่างกัน ผูพ้ ฒั นาระบบจึงต้องคานึงถึงความสะดวก
ในการติดต่อระหว่าง ES กับผูใ้ ช้ ทาให้การติดต่อสื่ อสาร
ระหว่าง ES กับผูใ้ ช้มีความสะดวก
ความรู้ (knowledge)
 หมายถึงระดับของภูมิปัญญาในการรับรู ้และการทาความ
เข้าใจในเรื่ องใดเรื่ องหนึ่ง
 เป็ นศูนย์กลางของทุกระบบผูเ้ ชี่ยวชาญที่ใช้กฎเป็ น
พื้นฐาน
 ฐานความรู้ เป็ นที่รวบรวมความรู ้ทุกอย่างที่จาเป็ นจะต้อง
ใช้เพื่อสร้างความเข้าใจ
ประเภทของความรู้ (knowledge)
1.
2.
3.
4.
ความจริง
ความสั มพันธ์
ขั้นตอน
องค์ ความรู้
กระบวนการพัฒนา ES
มี 5 ขั้นตอน
1. การวิเคราะห์ ปัญหา
- โดยทาความเข้าใจกับปั ญหาจัดขั้นตอนในการแก้ปัญหา
- การกาหนดรู ปแบบของการให้คาปรึ กษา ตลอดจน
รวบรวมความรู้และความเข้าใจในสาระสาคัญที่จะนามา
ประกอบการพัฒนาระบบ
2. การเลือกอุปกรณ์
- ต้องพิจารณาเลือกอุปกรณ์ที่มีที่มีความเหมาะสมกัน
3. การถอดความรู้
- เป็ นกระบวนการสาคัญในการพัฒนา ES โดยผูพ้ ฒั นา
ต้องทาการสังเกต ศึกษา และทาความเข้าใจกับความรูท้ ี่จะ
นามาพัฒนาเป็ น ES จากแหล่งอ้างอิง เพื่อการกาหนด
ขอบเขตที่เหมาะสมของระบบ โดยเรี ยกระบวนการนี้วา่
“วิศวกรรมความรู้ (knowledge engineering)”
4. การสร้ างต้ นแบบ
- นาเอาส่ วนประกอบต่างๆ ที่กล่าวมาประกอบการสร้าง
ต้นแบบ (prototype) ของ ES
- โดยเริ่ มจากการนาเอาแนวความคิดทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง
กับระบบที่ตอ้ งการพัฒนามาจัดเรี ยงลาดับ พร้อมทั้ง
ทดสอบการทางานของต้นแบบที่สร้างขึ้น
5. การขยาย การทดสอบ และบารุงรักษา
- การขยายระบบให้ใหญ่ข้ ึนจากต้นแบบ หลังจากที่ตน้ แบบ
ได้ถูกสร้างขึ้น
- เมื่อระบบได้ถูกขยายแล้ว ควรมีกรณี ศึกษาที่ทีมงาน
พัฒนาพอรู้คาตอบแล้ว เพื่อตรวจสอบการทางานของระบบ
ว่าได้ทางานถูกต้องหรื อไม่
ประโยชน์ ของ ES
 ลดความเสี ยหายของงานและประหยัดค่าใช้จ่าย
 ช่วยทาให้ขอ้ มูลมีคุณภาพและมีศกั ยภาพในการ
นามาใช้งาน
 ช่วยทาให้เกิดความคิดสร้างสรรค์แปลกใหม่
 ใช้เป็ นเครื่ องมือเชิงกลยุทธ์ ด้านการตลาด การลด
ต้นทุน และการปรับปรุ งสิ นค้า
ประโยชน์ ของ ES (ต่ อ)
 เพิม
่ ผลผลิตของงาน
 เพิ่มคุณภาพความเชื่อถือได้ของงาน
 รวบรวมผูเ้ ชี่ยวชาญที่ขาดแคลน
ตัวอย่ างของ ES
1. การตรวจสอบ เป็ น ES ที่ถูกพัฒนาสาหรับใช้ในโรงงานผลิตหรื อ
ประกอบชิ้นส่ วน เพื่อตรวจสอบความผิดปกติของชิ้นงาน เช่น
รอยร้าว หรื อการชารุ ดในลักษณะอื่น โดยการเปรี ยบเทียบ
ข้อมูลของชิ้นงานปกติ ชิ้นงานที่ชารุ ด และชิ้นงานที่กาลัง
ตรวจสอบ
2. การบริการ เช่นระบบช่วยพนักงานซ่อมบารุ งเครื่ องใช้ไฟฟ้ าใน
การวิเคราะห์สาเหตุของปั ญหาที่เกิดขึ้นกับอุปกรณ์ วิธีน้ ีช่วยให้
พนักงานซ่อมพบสาเหตุของปัญหาได้อย่างถูกต้องในเวลาสั้น
ตัวอย่ างของ ES
3. การวินิจฉัยโรค เช่นระบบ MYCIN เป็ น ES สาหรับการ
วินิจฉัยโรคโดยการเก็บรวบรวมข้อมูลจากคนไข้ เพื่อใช้
ประกอบการตัดสิ นใจของแพทย์
4. สั ญญาณเตือน เป็ น ES ที่ถูกพัฒนาสาหรับงานตรวจสอบและ
ควบคุมที่มนุษย์ไม่สามารถกระทาได้ดว้ ยตาเปล่า หรื อควบคุม
อยูต่ ลอดเวลา เพื่อให้สามารถตอบสนองได้ เช่น ระบบการให้
สัญญาณเตือนทางการแพทย์ ถ้าผูป้ ่ วยแสดงอาการที่เป็ นอันตราย
ก็จะเตือนให้แพทย์รู้
ตัวอย่ างของ ES
5. การพยากรณ์ อากาศ เป็ น ES ที่เก็บข้อมูลเกี่ยวกับสภาพอากาศที่
เกิดขึ้นในลักษณะต่างๆ และรวบรวมหลักเกณฑ์การพยากรณ์
เพื่อใช้ในการพยากรณ์อากาศให้มีความถูกต้องและแม่นยาขึ้น
การนา ES มาประยุกต์ ใช้ ในธุรกิจ
 บัญชี (Accounting and finance)
 การตลาด (Marketing)
 การผลิต (Manufacturing)
 บุคลากร (Personnel)
 ธุ รกิจทัว่ ไป (General business)
บัญชี (Accounting and finance)
 จัดหาคาแนะนาและช่วยเหลือด้านภาษี
 ช่วยตัดสิ นใจด้านสิ นเชื่อ
 เลือกรู ปแบบการพยากรณ์
 จัดหาคาแนะนาด้านเกี่ยวกับการลงทุน
การตลาด (Marketing)
 กาหนดโควตายอดขาย
 ตอบสนองต่อคาถามของลูกค้า
 นาเสนอปั ญหาสู่ ศูนย์สื่อสารการตลาด
 ช่วยตัดสิ นใจด้านการกาหนดเวลาทางการตลาด
 กาหนดนโยบายส่ วนลด
การผลิต (Manufacturing)
 กาหนดกระบวนการให้มีความถูกต้อง
 วิเคราะห์คุณภาพและวิธีการวัดที่ถูกต้อง
 จัดหาสิ่ งอานวยความสะดวก
 การทาตารางงาน
 เลือกเส้นทางการขนส่ ง
 ช่วยออกแบบผลิตภัณฑ์และจดผังสิ่ งอานวยความสะดวก
บุคลากร (Personnel)
 การประเมินคุณสมบัติของผูส
้ มัคร
 ช่วยพนักงานในการกรอกแบบฟอร์ ม
ธุรกิจทัว่ ไป (General business)
 ช่วยทาข้อเสนอโครงการ
 เสนอแนะกลยุทธ์ต่างๆ
 ให้ความรู ้แก่ผเู ้ ข้ารับการอบรมใหม่
 การประเมินผลการทางานของพนักงาน
ข้ อจากัดของ ES
องค์ความรู้ที่จะนามาจัดทาเป็ น ES มีไม่เพียงพอ
2. การคัดแยกความรู ้ออกจากผูเ้ ชี่ยวชาญเพื่อจัดทาเป็ น ES
ทาได้ยาก
3. ผูใ้ ช้ขาดความเชื่อมัน
่ ในการทางานกับระบบสารสนเทศ
แทนคนที่เป็ นผูเ้ ชี่ยวชาญ
4. ผูเ้ ชี่ยวชาญจะทางานได้ดีในขอบเขตที่จากัดหรื อชัดเจน
มาก
1.
ข้ อจากับของ ES (ต่ อ)
ผูพ้ ฒั นาระบบต้องใช้เวลานานในการทาความเข้าใจกับ
คาศัพท์เฉพาะวิชาชีพที่ผเู้ ชี่ยวชาญใช้ และบางครั้งยาก
ในการทาความเข้าใจ
6. ความสามารถในการรับรู ้หรื อการเรี ยนรู ้ของผูใ้ ช้มีจากัด
ทาให้ผใู ้ ช้ทาความเข้าใจในการปรึ กษากับระบบได้อย่าง
ยากลาบาก
7. กระบวนการในการถ่ายโอนความรู ้อาจจะกระทาอย่างมี
ความลาเอียงได้
5.