การแสดงภาพ (visualization) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นแนวทางที่นำไปใช้ได้ดีในการวิเคราะห์ข้อมูล ในสถานการณ์การวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น การตรวจสอบย้อนกลับของโรคระบาดและการวางผังเมือง มนุษย์จำเป็นต้องเข้าใจข้อมูลขนาดใหญ่และทำการตัดสินใจ ซึ่งต้องอาศัยจุดแข็งของทั้งการแสดงภาพและ AI อย่างไรก็ตาม การรวมสิ่งเหล่านี้เข้ากับกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลยังไม่สำเร็จ
Visualization and artificial intelligence (AI) are well-applied approaches to data analysis. In complex data analysis scenarios, like epidemic traceability and city planning, humans need to understand large-scale data and make decisions, which requires complementing the strengths of both visualization and AI. However, integrating these into data analysis processes has yet to be accomplished.
การรวมการแสดงภาพเข้ากับปัญญาประดิษฐ์เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
การแสดงภาพ (visualization) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นแนวทางที่นำไปใช้ได้ดีในการวิเคราะห์ข้อมูล ในสถานการณ์การวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น การตรวจสอบย้อนกลับของโรคระบาดและการวางผังเมือง มนุษย์จำเป็นต้องเข้าใจข้อมูลขนาดใหญ่และทำการตัดสินใจ ซึ่งต้องอาศัยจุดแข็งของทั้งการแสดงภาพและ AI อย่างไรก็ตาม การรวมสิ่งเหล่านี้เข้ากับกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลยังไม่สำเร็จ
ทีมงานกำหนดระดับการผสานรวมสามระดับของการแสดงภาพและ AI การแสดงภาพและ AI ถูกนำมาใช้แยกกันเป็นครั้งแรก ซึ่งเป็นแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลที่ระดับ 0: กระบวนการอิสระ เมื่อเทคโนโลยีเติบโตขึ้น การแสดงภาพและ AI ได้ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยเหลือซึ่งกันและกัน วิธีการที่เกี่ยวข้องเรียกว่า VIS4AI และ AI4VIS ซึ่งสอดคล้องกับระดับ 1: ความช่วยเหลือทางเดียว ความช่วยเหลือทางเดียวไม่สามารถสนับสนุนความคิดเห็นได้ แนวทางที่ระดับ 1 ไม่มีโอกาสประเมินหรือปรับผลกระทบของความช่วยเหลือที่ได้รับให้เหมาะสม เพื่อปรับปรุงแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลให้ดียิ่งขึ้น ระดับถัดไปจำเป็นต้องได้รับความช่วยเหลือแบบสองทาง ซึ่งก็คือระดับ 2: การบูรณาการเชิงลึก (deep integration)
VIS+AI มีจุดมุ่งหมายเพื่อการสื่อสารที่ปราศจากอุปสรรคระหว่างปัญญามนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ในสถานการณ์ของการวิเคราะห์ด้วยภาพ เฟรมเวิร์กของ VIS+AI สามารถเปิดช่องระหว่าง AI และการแสดงภาพได้อย่างสมบูรณ์ ซึ่งเชื่อมโยงความฉลาดของมนุษย์เพิ่มเติม ดังที่แสดงทางด้านซ้ายของเฟรมเวิร์กในภาพด้านบน แบบจำลองการสร้างความรู้ได้รับการสืบทอดมาจากระดับก่อนหน้า เพื่อใส่ความฉลาดของมนุษย์
ดังที่แสดงทางด้านขวาของเฟรมเวิร์ก ช่องทางระหว่าง AI และการแสดงภาพประกอบด้วยลูปวนซ้ำสามลูป: ลูปการโต้ตอบ (interaction loop) ลูปการดำเนินการ (execution loop) และลูปออบติไมซ์อินเทลลิเจนต์ (intelligence optimization loop) ด้วยวงจรทั้งสามนี้ AI สามารถปรับให้เข้ากับกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบไดนามิก และดังนั้นจึงมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่มนุษย์ชี้นำ