Tech in Tweak

หน้าจอจำลองนี้แบ่งออกเป็น 3 ส่วนหลัก ให้คุณควบคุมการทดสอบได้อย่างอิสระ:

1. The Grid (พื้นที่ทดสอบ):

   • • ตารางดิจิทัล: สนามประลองความเร็วของ AI

     • 🟩 S (Start): จุดเริ่มต้น (หัวใจของ AI)

     • 🟧 E (End/Target): จุดเป้าหมาย (ภารกิจที่ต้องไปให้ถึง)

     • 🧱 Wall (กำแพง): พื้นที่สีส้มจางๆ คือสิ่งกีดขวางที่ AI เดินผ่านไม่ได้

2. Toolbox (กล่องเครื่องมือ):

   • 🧱 WALL: จิ้มแล้วลากบนตารางเพื่อ "สร้างกำแพง" กั้นทาง

   • 🧹 ERASE: ยางลบสำหรับ "ทลายกำแพง" เปิดทางเดิน

   • 🟢 START: คลิกเพื่อเลือกย้ายตำแหน่งจุดเริ่มต้น

   • 🟠 TARGET: คลิกเพื่อเลือกย้ายตำแหน่งจุดหมาย

3. Execution Panel (แผงคำสั่ง):

   • 🐌 Scan Speed: สไลเดอร์ปรับความเร็วการคิดของ AI

     • Slow: ดูการค่อยๆ ลามไปทีละช่อง (เหมาะสำหรับการเรียนรู้)

     • Instant: แสดงผลลัพธ์ทันที (เหมาะสำหรับดูผลแพ้ชนะ)

   • ▷ EXECUTE SEARCH: ปุ่มสั่งเดินเครื่อง! เริ่มการค้นหาเส้นทาง

   • ❌ CLEAR OBSTACLES: ล้างกำแพงทั้งหมดเพื่อเริ่มกระดานใหม่

1. Design (ออกแบบ): ใช้เครื่องมือ WALL วาดกำแพงให้ซับซ้อน ลองสร้างทางตัน หรือทางหลอกเพื่อแกล้ง AI

2. Setup (ตั้งค่า): วางจุด START และ TARGET ในตำแหน่งที่ท้าทาย (เช่น มุมคนละฝั่งของกำแพง)

3. Run (รันระบบ): กดปุ่ม [ ▷ EXECUTE SEARCH ] แล้วจับตาดูหน้าจอ!

   • 1. สีเขียวจางๆ (Scanning): คือพื้นที่ที่ AI กำลัง "กวาดสายตา" สำรวจความเป็นไปได้

     2. เส้นสีส้มเข้ม (Path Found): เมื่อเจอเป้าหมาย AI จะลากเส้นย้อนกลับมา นี่คือ "เส้นทางที่สั้นที่สุด" ที่มันคำนวณได้

4. Analyze (วิเคราะห์): ดูที่ช่อง Data Stream

   • 1. Nodes Scanned: จำนวนช่องที่ AI ต้องเดินสำรวจ (ยิ่งน้อยยิ่งฉลาด)

     2. Path Length: ความยาวรวมของเส้นทางที่หาได้

เบื้องหลังเส้นสีส้ม คืออัลกอริทึมระดับตำนานที่ชื่อว่า A (A-Star)* ซึ่งฉลาดกว่าการเดินสุ่มแบบงมเข็มในมหาสมุทร:

สูตรลับ:  F = G + H   AI จะให้คะแนนทุกช่องบนตารางเพื่อตัดสินใจว่าจะเดินไปทางไหน:

• G (Cost from Start): ระยะทางเดินจริงจากจุดเริ่มต้น (เดินมาไกลแค่ไหนแล้ว?)

• H (Heuristic): การเดาระยะทางที่เหลือถึงเป้าหมาย (อีกไกลไหมกว่าจะถึง? โดยวัดระยะขจัดแบบเส้นตรง)

• F (Total Score): ผลรวมคะแนน ช่องไหนคะแนน F ต่ำที่สุด AI จะเลือกเดินไปช่องนั้นก่อน!

🧱 แล้วถ้าเจอกำแพงล่ะ? เมื่อ AI คำนวณไปเจอช่องที่เป็นกำแพง มันจะตัดช่องนั้นทิ้งทันที (ไปต่อไม่ได้) และหันไปเลือกเส้นทางอื่นที่มีค่า F ต่ำรองลงมา แทน... นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไมมันถึงรู้จัก "เดินอ้อม" สิ่งกีดขวางได้เองโดยอัตโนมัติ เพื่อรักษาเส้นทางที่ดีที่สุดไว้ครับ!

💡 เปรียบเทียบ:

• Dijkstra (แบบดั้งเดิม): เหมือนเทน้ำลงบนพื้น มันจะไหลกระจายไปทุกทิศทางจนกว่าจะเจอเป้าหมาย (ช้าแต่ชัวร์)

• A (แบบในแอปนี้):* เหมือนมี "เข็มทิศ" มันจะพยายามพุ่งไปทิศทางของเป้าหมายก่อนเสมอ ทำให้เจอทางเร็วกว่ามาก!

📍 Google Maps / Grab: เวลาคุณปักหมุด แอปใช้ A* (และเทคนิคขั้นสูงกว่า) ในการคำนวณเส้นทางหลบรถติด เพื่อพาคุณไปถึงที่หมายเร็วที่สุด

🎮 Video Games: ศัตรูในเกมเดินอ้อมกำแพงมาหาเราได้ยังไง? ก็ใช้ Pathfinding แบบนี้แหละ!

🤖 หุ่นยนต์คลังสินค้า (Amazon Robots): หุ่นนับร้อยตัววิ่งสวนกันไปมาเพื่อหยิบของโดยไม่ชนกัน ก็ต้องคำนวณเส้นทางตลอดเวลา

มาลองเป็น AI ด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์!

📦 อุปกรณ์: 

1. กระดาษกราฟ (ตาราง)

2. ดินสอ

🧪 วิธีทดลอง:

1. วาดตาราง 5x5 ช่อง

2. กำหนดจุด A (เริ่ม) และ B (จบ) ตรงไหนก็ได้

3. วาดกำแพงกั้นตรงกลาง

4. ภารกิจ: ลองหาเส้นทางที่สั้นที่สุด โดยห้ามเดินทะแยงมุม

5. วิธีคิดคะแนน (H Score): ลองนับช่องจากจุดที่คุณอยู่ ไปยังจุด B (นับเฉพาะแนวนอน + แนวตั้ง) เลขที่ได้คือระยะทาง "Manhattan Distance"

6. ลองเลือกเดินไปในช่องที่ทำให้เลข Manhattan Distance ลดลงเรื่อยๆ... คุณจะพบเส้นทางที่สั้นที่สุดเหมือนคอมพิวเตอร์!