AI กับการเรียนรู้ของเครื่อง: อะไรคือความแตกต่าง?

ในโลกปัจจุบัน เป็นเรื่องปกติที่จะได้ยินคำว่าปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งมักจะใช้แทนกันได้ การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ไม่มีผู้เชี่ยวชาญ เนื่องจากจะทำให้ความกระจ่างถึงคุณค่าและศักยภาพในการประยุกต์ของ AI และ ML ตลอดจนบทบาทในการขับเคลื่อนนวัตกรรมในอุตสาหกรรมต่างๆ

สารบัญ

• ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?
• การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
• ความสัมพันธ์ระหว่าง AI และ ML
• ประโยชน์ของ AI และ ML
• ความท้าทายกับ AI และ ML
• การประยุกต์ใช้ AI และ ML ในโลกแห่งความเป็นจริง

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเทคโนโลยีที่ออกแบบมาเพื่อจำลองวิธีที่จิตใจมนุษย์เรียนรู้และทำงาน ต่างจากโปรแกรมคอมพิวเตอร์ทั่วไป AI สามารถแก้ปัญหาได้โดยใช้อัลกอริธึมหรือการใช้เหตุผลเชิงตรรกะ ระบบ AI สมัยใหม่ส่วนใหญ่สามารถเรียนรู้และปรับตัวได้อย่างอิสระ โดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลจากมนุษย์ AI มีเครื่องมือที่มีความซับซ้อนตั้งแต่แชทบอทธรรมดาไปจนถึงรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง

ประเภทของเอไอ

โดยทั่วไป AI แบ่งออกเป็นสามประเภทตามความสามารถในการสรุปและจำลองความฉลาดของมนุษย์

• AI แบบแคบ:นี่คือ AI เฉพาะทางสำหรับงานเฉพาะ เช่น อัลกอริธึมการแนะนำสำหรับแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง
• AI ทั่วไป:AI ที่มีความสามารถในการเข้าใจ เรียนรู้ และใช้ความรู้ในวิชาต่างๆ มากมาย เช่นเดียวกับมนุษย์ ซึ่งรวมถึงเครื่องมือ AI เช่น ChatGPT และ Google Gemini
• AI อัจฉริยะชั้นยอด:ซึ่งรวมถึง AI สมมุติที่สามารถเกินขีดความสามารถของมนุษย์และมีประสิทธิภาพเหนือกว่ามนุษย์ในเกือบทุกด้าน

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นส่วนย่อยของ AI ที่ใช้ข้อมูลและสถิติเพื่อให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากตัวอย่างมากมายและไม่ต้องเขียนโปรแกรมที่ชัดเจน ด้วยข้อมูลคุณภาพสูงที่เพียงพอและอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่เหมาะสม คอมพิวเตอร์จะเลือกรูปแบบในข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้ความสามารถใหม่ๆ อัลกอริธึมทั่วไปประกอบด้วยการถดถอยเชิงเส้นและลอจิสติก แผนผังการตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม และเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน ซึ่งแต่ละอันให้บริการตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับข้อมูลและผลลัพธ์ที่ต้องการ

ประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง

โมเดล ML ถูกจัดหมวดหมู่ตามวิธีที่โมเดลเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลการฝึก

• การเรียนรู้แบบมีผู้สอน: โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพื่อคาดการณ์ เช่น การคาดการณ์ราคาที่อยู่อาศัยตามพื้นที่เป็นตารางฟุต ตัวอย่างรวมถึงการกรองอีเมลขยะและการคาดการณ์การผิดนัดชำระหนี้
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: โมเดลพยายามระบุรูปแบบในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ เช่น กลุ่มลูกค้า ตัวอย่าง ได้แก่ การแบ่งส่วนลูกค้าและการตรวจหาความผิดปกติของเครือข่าย
• การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง: ตัวแทนเรียนรู้โดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมเพื่อเพิ่มผลตอบแทนสะสมสูงสุด ตัวอย่าง ได้แก่ ระบบหุ่นยนต์หรือ AI ที่ออกแบบมาเพื่อเล่นเกม เช่น AlphaGo

วิธีอื่นๆ จะขยายหรือรวม ML หลักสามประเภทเข้าด้วยกัน ในการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้ดูแล โมเดลจะฝึกฝนข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนเล็กน้อยพร้อมกับกลุ่มข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับที่ใหญ่ขึ้น เพื่อให้การฝึกอบรมมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลด้วยตนเอง โมเดลจะเรียนรู้ที่จะสร้างป้ายกำกับของตนเองโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ซึ่งมีประโยชน์เมื่อข้อมูลที่มีป้ายกำกับมีน้อยหรือไม่พร้อมใช้งาน

ความสัมพันธ์ระหว่าง AI และ ML

AI และ ML เป็นแนวคิดที่แตกต่างแต่เชื่อมโยงถึงกัน การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างทั้งสองเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำความเข้าใจว่าทั้งสองทำงานอย่างไรและทำงานร่วมกันอย่างไร

โดยพื้นฐานแล้ว ML เป็นส่วนย่อยของ AI ที่ให้วิธีการสำหรับระบบ AI เพื่อปรับตัวและเรียนรู้จากประสบการณ์ของพวกเขา ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri หรือ Google Assistant คือระบบ AI ที่ใช้อัลกอริธึม ML เพื่อทำความเข้าใจรูปแบบคำพูดและแสดงการตอบสนองที่เกี่ยวข้องเมื่อเวลาผ่านไป

สิ่งสำคัญที่ควรทราบก็คือ แม้ว่า ML ทั้งหมดจะอยู่ภายใต้ AI แต่ไม่ใช่ว่า AI ทั้งหมดจะเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง AI ยังสามารถรวมแนวทางอื่นๆ เข้าด้วยกัน เช่น ระบบที่อิงกฎและระบบผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งไม่ต้องอาศัยการเรียนรู้จากข้อมูล

เมื่อคุณเข้าใจความแตกต่างระหว่าง AI และ ML แล้ว เรามาสำรวจการใช้งานเทคโนโลยีเหล่านี้บางส่วนกันดีกว่า

ประโยชน์ของ AI และ ML

AI และ ML มอบคุณประโยชน์มากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ การปรับปรุงประสิทธิภาพ ช่วยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกยิ่งขึ้น ให้การปรับเปลี่ยนเฉพาะบุคคล และช่วยลดต้นทุน

ประสิทธิภาพและระบบอัตโนมัติ

AI และ ML สามารถทำงานที่ซ้ำซ้อนและใช้แรงงานเข้มข้นได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากกว่ามนุษย์มาก ตัวอย่างเช่น AI และ ML สามารถทำงานที่สำคัญแต่ใช้เวลานานได้โดยอัตโนมัติ เช่น การป้อนข้อมูลหรือการจัดหมวดหมู่เอกสาร การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ช่วยให้พนักงานมนุษย์มีเวลามุ่งเน้นไปที่กิจกรรมเชิงกลยุทธ์และความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น ซึ่งนำไปสู่การประหยัดเวลาและผลผลิตที่สูงขึ้นอย่างมาก

ข้อมูลเชิงลึก

AI และ ML มีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อในการเปิดเผยรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนซึ่งมนุษย์อาจตรวจจับได้ยาก ด้วยการใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อน โมเดล ML สามารถค้นหาความสัมพันธ์ คาดการณ์แนวโน้มในอนาคต และขุดข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จากข้อมูล ความสามารถในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้มีประโยชน์อย่างมากเมื่อมีความซับซ้อนของข้อมูลสูง ซึ่งเป็นเรื่องปกติในด้านการเงิน การตลาด และการดูแลสุขภาพ

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลการตั้งค่าส่วนบุคคล AI และ ML สามารถมอบประสบการณ์ส่วนบุคคลให้กับผู้ใช้ได้ ตัวอย่างเช่น ระบบ AI ใช้เพื่อขับเคลื่อนการแนะนำภาพยนตร์บน Netflix และวิดีโอแนะนำผลิตภัณฑ์ใน Amazon แนวทางเฉพาะบุคคลนี้ขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมของลูกค้าและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

การลดต้นทุน

AI และ ML สามารถลดต้นทุนการดำเนินงานได้โดยลดความต้องการแรงงานมนุษย์ในบางพื้นที่ ตัวอย่างเช่น แชทบอทลดความจำเป็นในการมีทีมสนับสนุนขนาดใหญ่โดยการให้บริการลูกค้าแบบอัตโนมัติ ในการผลิต โซลูชันการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถระบุปัญหาของอุปกรณ์ก่อนที่จะกลายเป็นปัญหา ช่วยให้ธุรกิจหลีกเลี่ยงการหยุดทำงานและการซ่อมแซมที่มีค่าใช้จ่ายสูง

ความท้าทายกับ AI และ ML

แม้จะมีประโยชน์มากมาย AI และ ML ยังสร้างความท้าทายที่ต้องแก้ไขเพื่อควบคุมศักยภาพของตนอย่างเต็มที่

การพึ่งพาข้อมูล

เพื่อให้ทำงานได้ดี ระบบ AI และ ML ต้องการข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนมาก หากไม่มีข้อมูลที่เพียงพอ โมเดลจะประสบปัญหาในการเรียนรู้รูปแบบอย่างถูกต้อง ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงหรือการคาดการณ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ ในด้านที่การรวบรวมข้อมูลทำได้ยากหรือข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวจำกัดความพร้อมของข้อมูล ข้อกำหนดนี้อาจกลายเป็นอุปสรรคสำคัญต่อความสำเร็จในการนำไปใช้และการนำระบบ AI และ ML มาใช้

อคติและความเป็นธรรม

ระบบ AI และ ML สามารถสืบทอดอคติจากข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เลือกปฏิบัติและไม่ยุติธรรม ระบบที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอคติอาจส่งผลกระทบเชิงลบในโลกแห่งความเป็นจริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านต่างๆ เช่น การจ้างงานหรือการบังคับใช้กฎหมาย ซึ่งการตัดสินใจอย่างยุติธรรมเป็นสิ่งสำคัญ การใช้ชุดข้อมูลที่หลากหลายและการใช้เทคนิคการลดอคติสามารถช่วยให้ระบบ AI และ ML ยังคงเป็นกลางและยุติธรรมได้

ความซับซ้อน

การพัฒนา ดูแลรักษา และตีความโมเดล AI และ ML เป็นความพยายามที่ซับซ้อนและมีระเบียบวินัยเฉพาะทาง โมเดล AI และ ML เป็นที่รู้กันดีว่าเข้าใจยาก โดยเฉพาะระบบการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งสามารถทำงานเป็น "กล่องดำ" หรือระบบที่มองเห็นอินพุตและเอาท์พุต แต่ไม่สามารถมองเห็นกลไกภายในได้ ความซับซ้อนนี้อาจทำให้การนำโซลูชัน AI มาใช้และการใช้งานเป็นเรื่องที่ท้าทายหากองค์กรไม่มีผู้เชี่ยวชาญ

ข้อกังวลด้านจริยธรรม

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ที่ทรงพลังในทุกยุคสมัย AI และ ML ยังสร้างความท้าทายด้านจริยธรรมที่สำคัญเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว การเฝ้าระวัง และการโยกย้ายงาน โมเดลการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลผู้ใช้สามารถบุกรุกความเป็นส่วนตัว ในขณะที่การทำงานอัตโนมัติอาจนำไปสู่การว่างงานในภาคส่วนที่ก่อนหน้านี้ไม่ได้รับผลกระทบจากการหยุดชะงักดังกล่าว การสร้างสมดุลระหว่างประโยชน์ของ AI และ ML โดยคำนึงถึงหลักจริยธรรมเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าสังคมจะได้รับประโยชน์สูงสุดโดยไม่ประสบอันตรายเกินควร

การประยุกต์ใช้ AI และ ML ในโลกแห่งความเป็นจริง

ผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงของ AI และ ML นั้นไม่อาจปฏิเสธได้ในอุตสาหกรรมส่วนใหญ่ แต่ผลกระทบในระยะสั้นที่โดดเด่นที่สุด ได้แก่ การดูแลสุขภาพ การธนาคาร และการผลิต

การดูแลสุขภาพ

ในการดูแลสุขภาพ AI และ ML กำลังช่วยเหลือในงานที่สำคัญ เช่น การทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วยและการวินิจฉัยโรค ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ AI ใช้ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์เพื่อช่วยให้แพทย์ตรวจพบโรคได้ตั้งแต่เนิ่นๆ AI ยังสามารถช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์สร้างแผนการรักษาเฉพาะบุคคลโดยอิงตามข้อมูลของผู้ป่วย

การธนาคาร

ภาคการธนาคารใช้ AI และ ML เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยและประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น AI ใช้ในการตรวจจับการฉ้อโกงโดยการระบุและทำเครื่องหมายรูปแบบธุรกรรมที่ผิดปกติแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ ธนาคารต่างๆ ยังใช้แบบจำลอง ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินของผู้บริโภค ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการให้คะแนนเครดิต

การผลิต

AI และ ML ถูกนำมาใช้ในการผลิตเพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์และเพิ่มประสิทธิภาพการบำรุงรักษา ระบบ AI จะตรวจสอบอุปกรณ์อย่างต่อเนื่องเพื่อดูข้อบ่งชี้ถึงความล้มเหลวที่กำลังจะเกิดขึ้น ซึ่งช่วยให้ผู้ผลิตป้องกันการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิด