Machine Learning vs Artificial Intelligence: Key Differences

มันเป็นเรื่องธรรมดาที่จะได้ยินคำว่า “machine learning” และ “artificial intelligence” ถูกใช้ในบริบทที่ไม่ถูกต้อง มันเป็นความผิดพลาดที่ง่ายที่จะเกิดขึ้น เนื่องจากทั้งสองเป็นแนวคิดที่แยกจากกันแต่คล้ายคลึงกัน และเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด ด้วยคำกล่าวที่ว่า machine learning หรือ ML เป็นหนึ่งในส่วนของ artificial intelligence หรือ AI

เพื่อทำความเข้าใจแนวคิดทั้งสองนี้ให้ดีขึ้น มาทำความเข้าใจก่อนว่าแต่ละอย่างหมายถึงอะไร:

• Artificial Intelligence (AI): AI คือซอฟต์แวร์หรือกระบวนการที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบการคิดและประมวลผลข้อมูลของมนุษย์ AI รวมถึงเทคโนโลยีและสาขาต่างๆ เช่น การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ยานพาหนะอัตโนมัติ หุ่นยนต์ และสุดท้ายคือ machine learning AI ช่วยให้อุปกรณ์สามารถเรียนรู้และระบุข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาและค้นหาข้อมูลเชิงลึก 
• Machine Learning (ML): machine learning เป็นส่วนหนึ่งของ AI และเป็นเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการสอนอุปกรณ์ให้เรียนรู้ข้อมูลที่ให้มาจากชุดข้อมูลโดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์ อัลกอริทึม machine learning สามารถเรียนรู้จากข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป โดยปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของแบบจำลอง machine learning โดยรวม วิธีอื่นในการมองมันคือ machine learning เป็นกระบวนการที่ AI ผ่านเมื่อทำงาน AI 

ด้านสำคัญของ Artificial Intelligence

คำจำกัดความมากมายของ artificial intelligence ได้ปรากฏขึ้นมาหลายปี ซึ่งเป็นหนึ่งในสาเหตุที่ทำให้มันอาจดูซับซ้อนหรือสับสน แต่ในรูปแบบที่ง่ายที่สุด AI คือสาขาที่รวมทั้งวิทยาการคอมพิวเตอร์และชุดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สาขา artificial intelligence ในปัจจุบันรวมถึงสาขาย่อยๆ เช่น machine learning และ deep learning ซึ่งเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึม AI ที่ทำการคาดเดาหรือจำแนกตามข้อมูลเข้า

AI บางครั้งถูกแบ่งออกเป็นหลายประเภท เช่น AI ที่อ่อน (weak AI) หรือ AI ที่เข้มแข็ง (strong AI) AI ที่อ่อน หรือที่เรียกว่า Narrow AI หรือ Artificial Narrow Intelligence (ANI) คือ AI ที่ถูกฝึกให้ทำงานเฉพาะเจาะจง มันเป็นรูปแบบ AI ที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดในชีวิตประจำวัน ทำให้สามารถใช้งานแอปพลิเคชั่นอย่าง Apple’s Siri และรถยนต์ไร้คนขับ

AI ที่เข้มแข็งประกอบด้วย Artificial General Intelligence (AGI) และ Artificial Super Intelligence (ASI) AGI ยังคงเป็นแนวคิดที่เป็นทางทฤษฎีในขณะนี้ และหมายถึงเครื่องที่มีความฉลาดเทียบเท่ากับมนุษย์ AGI จะมีความตระหนักรู้และสามารถแก้ปัญหาเชิงซับซ้อน เรียนรู้ และวางแผนสำหรับอนาคต ในทางกลับกัน ASI จะเหนือกว่าความฉลาดและความสามารถของมนุษย์

หนึ่งในวิธีการทำความเข้าใจ AI คือการดูที่การประยุกต์ใช้หลายอย่าง เช่น:

• การรู้จำเสียง: AI เป็นกุญแจสำคัญของเทคโนโลยีการรู้จำเสียงหลายอย่าง ซึ่งเรียกว่าการรู้จำเสียงของคอมพิวเตอร์หรือการแปลงเสียงเป็นข้อความ มันพึ่งพา NLP เพื่อแปลคำพูดของมนุษย์เป็นรูปแบบที่เขียน 
• การมองเห็นของคอมพิวเตอร์: AI ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถดึงข้อมูลออกจากภาพดิจิทัล วิดีโอ และอินพุตภาพอื่นๆ การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ใช้สำหรับการติดแท็กภาพ การถ่ายภาพทางการแพทย์ รถยนต์ไร้คนขับ และอื่นๆ อีกมากมาย 
• การบริการลูกค้า: AI ขับเคลื่อนชैटบอททั่วอุตสาหกรรมการบริการลูกค้า ซึ่งเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ระหว่างธุรกิจและลูกค้า 
• การตรวจจับฉ้อโกง: สถาบันการเงินใช้ AI เพื่อระบุการทำธุรกรรมที่น่าสงสัย 

ด้านสำคัญของ Machine Learning

อัลกอริทึม machine learning พึ่งพาข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อทำการคาดเดา ข้อมูลที่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่มีฉลาก องค์กร และกำหนดคุณลักษณะเฉพาะ machine learning โดยทั่วไปต้องการข้อมูลนี้ให้ถูกประมวลผลล่วงหน้าและจัดระเบียบ หรือไม่แล้วมันจะถูกครอบงำโดยอัลกอริทึม deep learning ซึ่งเป็นอีกสาขาย่อยหนึ่งของ AI

เมื่อเรามองไปที่แนวคิดที่กว้างขึ้นของ machine learning มันจะเห็นได้ชัดเจนว่ามันเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับธุรกิจทุกขนาด สิ่งนี้เป็นเพราะปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีให้กับองค์กร machine learning ประมวลผลข้อมูลและระบุรูปแบบที่ปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจทุกระดับ และแบบจำลองเหล่านี้อัปเดตโดยอัตโนมัติและปรับปรุงความแม่นยำในการวิเคราะห์แต่ละครั้ง

machine learning ประกอบด้วยเทคนิคหลายอย่าง โดยแต่ละอย่างทำงานต่างกัน:

• การเรียนรู้แบบมีคำแนะนำ: ข้อมูลที่มีฉลาก “กำกับ” อัลกอริทึมและฝึกให้พวกมันจำแนกข้อมูลและคาดเดาผลลัพธ์ 
• การเรียนรู้แบบไม่มีคำแนะนำ: เทคนิค machine learning ที่ใช้ข้อมูลที่ไม่มีฉลาก แบบจำลองการเรียนรู้แบบไม่มีคำแนะนำสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและค้นพบรูปแบบโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ 
• การเรียนรู้แบบเสริม: เทคนิคนี้ฝึกแบบจำลองให้ตัดสินใจตามลำดับ และมันขึ้นอยู่กับระบบรางวัล/การลงโทษ 

ความแตกต่างในทักษะ AI/ML

ทีนี้ที่เราแยกแนวคิดทั้งสองของ artificial intelligence และ machine learning ออกมา คุณอาจจะเดาได้ว่าแต่ละอย่างต้องการทักษะที่แตกต่างกัน สำหรับบุคคลที่ต้องการเข้าร่วมด้วย AI หรือ ML มันสำคัญที่จะต้องรู้ว่าอะไรที่ต้องการสำหรับแต่ละอย่าง

เมื่อพูดถึง AI ทักษะมักจะอยู่ในด้านทฤษฎีมากกว่าด้านเทคนิค ในขณะที่ machine learning ต้องการความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคอย่างมาก ด้วยความที่มีบางส่วนที่ทับซ้อนกัน

มาที่ทักษะที่ต้องการสำหรับ artificial intelligence ก่อน:

• วิทยาศาสตร์ข้อมูล: สาขาหลายสาขาที่เน้นการใช้ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก ทักษะวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสำคัญสำหรับ AI มันสามารถรวมทุกอย่างตั้งแต่การเขียนโปรแกรมไปจนถึงคณิตศาสตร์ และช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เทคนิคอย่างการสร้างแบบจำลองทางสถิติและภาพข้อมูล 
• หุ่นยนต์: AI ให้หุ่นยนต์มีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อช่วยให้พวกมันนำทางและสัมผัสกับสภาพแวดล้อม 
• จริยธรรม: ใครก็ตามที่เกี่ยวข้องกับ AI ต้องมีความรู้ด้านผลกระทบทางจริยธรรมของเทคโนโลยีดังกล่าว จริยธรรมเป็นหนึ่งในข้อกังวลหลักเกี่ยวกับการใช้ระบบ AI 
• ความรู้ด้านโดเมน: ด้วยความรู้ด้านโดเมน คุณจะเข้าใจอุตสาหกรรมได้ดีขึ้น มันจะช่วยให้คุณพัฒนเทคโนโลยีนวัตกรรมเพื่อแก้ไขความท้าทายและความเสี่ยงที่เฉพาะเจาะจง และสนับสนุนธุรกิจของคุณได้ดีขึ้น 
• Machine Learning: เพื่อทำความเข้าใจ AI และใช้งานได้อย่างดีที่สุด คุณควรจะมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับ machine learning แม้ว่าคุณอาจจะไม่ต้องรู้ทุกด้านของการพัฒนา machine learning แต่คุณควรจะรู้ถึงแง่มุมพื้นฐานของมัน 

เมื่อเรามองไปที่ machine learning ทักษะจะกลายเป็นเทคนิคมากขึ้น ด้วยความที่มีบางส่วนที่ทับซ้อนกัน มันจะช่วยให้ใครก็ตามที่ต้องการเข้าร่วมด้วย AI หรือ ML ที่จะรู้ทักษะเหล่านี้ให้มากที่สุด:

• การเขียนโปรแกรม: ผู้เชี่ยวชาญด้าน machine learning ทุกคนต้องมีความชำนาญในการเขียนโปรแกรมภาษาเช่น Java, R, Python, C++, และ Javascript 
• คณิตศาสตร์: ผู้เชี่ยวชาญด้าน ML ทำงานอย่างกว้างขวางกับอัลกอริทึมและคณิตศาสตร์ประยุกต์ ซึ่งเป็นเหตุผลที่พวกเขาควรมีทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหา และความรู้ทางคณิตศาสตร์ 
• สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาท: เครือข่ายประสาทเป็นรากฐานของการเรียนรู้ลึก ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ machine learning ผู้เชี่ยวชาญด้าน ML มีความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับเครือข่ายประสาทเหล่านี้และวิธีการนำไปใช้ข้ามภาคส่วน 
• ข้อมูลขนาดใหญ่: ส่วนสำคัญของ machine learning คือการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ โดยที่แบบจำลองเหล่านี้วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุรูปแบบและทำการคาดเดา ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงการดึงข้อมูล การจัดการ และการวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยความมีประสิทธิภาพ 
• การประมวลผลแบบกระจาย: สาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ การประมวลผลแบบกระจายเป็นอีกส่วนสำคัญของ machine learning มันหมายถึงระบบที่กระจายซึ่งส่วนประกอบตั้งอยู่บนคอมพิวเตอร์ต่างๆ ในเครือข่าย ซึ่งประสานการกระทำของพวกมันโดยการแลกเปลี่ยนการสื่อสาร

นี่เป็นเพียงบางส่วนของทักษะ AI และ ML ที่ควรได้รับจากใครก็ตามที่ต้องการเข้าร่วมในด้านเหล่านี้ ด้วยความที่ผู้นำธุรกิจใดๆ จะได้รับประโยชน์อย่างมากจากการเรียนรู้ทักษะเหล่านี้ เนื่องจากจะช่วยให้พวกเขาเข้าใจโครงการ AI ของตนได้ดีขึ้น และหนึ่งในกุญแจสำคัญของความสำเร็จสำหรับโครงการ AI ใดๆ คือทีมผู้นำที่มีความสามารถที่เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการได้รับทักษะ AI หรือ ML เหล่านี้ โปรดดูที่รายการ การรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล และ การรับรอง machine learning ที่ดีที่สุดของเรา