การเรียนรู้ของเครื่องจักร เทียบกับ ปัญญาประดิษฐ์: ความแตกต่างหลัก

มันเป็นเรื่องธรรมดาที่จะได้ยินคำว่า “การเรียนรู้ของเครื่องจักร” และ “ปัญญาประดิษฐ์” ถูกใช้ในบริบทที่ไม่ถูกต้อง มันเป็นข้อผิดพลาดที่ง่ายที่จะเกิดขึ้น เนื่องจากทั้งสองเป็นแนวคิดที่แยกจากกัน แต่เกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด ด้วยเหตุนี้ จึงสำคัญที่จะต้องทราบว่าการเรียนรู้ของเครื่องจักร หรือ ML เป็นหนึ่งในส่วนของปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI

เพื่อทำความเข้าใจแนวคิดทั้งสองนี้ให้ดีขึ้น มาทำความเข้าใจกันก่อนว่าแต่ละอย่างคืออะไร:

• ปัญญาประดิษฐ์ (AI): AI คือซอฟต์แวร์หรือกระบวนการที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบการคิดของมนุษย์และประมวลผลข้อมูล AI รวมถึงเทคโนโลยีและสาขาต่างๆ เช่น การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ยานพาหนะอัตโนมัติ โรบอท และสุดท้ายคือการเรียนรู้ของเครื่องจักร AI ช่วยให้อุปกรณ์สามารถเรียนรู้และระบุข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาและค้นหาข้อมูลเชิงลึก 
• การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML): การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นหนึ่งในส่วนของ AI และเป็นเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการสอนอุปกรณ์ให้เรียนรู้ข้อมูลที่ให้มาโดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลตลอดเวลา ทำให้ความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรดีขึ้น วิธีอื่นในการมองมันคือการเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นกระบวนการที่ AI ผ่านเมื่อทำงาน AI 

ประเด็นหลักของปัญญาประดิษฐ์

คำจำกัดความของปัญญาประดิษฐ์หลายอย่างได้ปรากฏขึ้นมาหลายปี ซึ่งเป็นหนึ่งในสาเหตุที่ทำให้มันอาจดูซับซ้อนหรือสับสน แต่ในรูปแบบที่ง่ายที่สุด AI คือสาขาที่รวมวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และชุดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สาขาปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันรวมถึงสาขาย่อยๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องจักรและเรียนรู้ลึก ซึ่งเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึม AI ที่ทำนายหรือจำแนกข้อมูลตามข้อมูลเข้า

ปัญญาประดิษฐ์บางครั้งถูกแบ่งออกเป็นหลายประเภท เช่น ปัญญาประดิษฐ์อ่อนหรือปัญญาประดิษฐ์เข้มข้น ปัญญาประดิษฐ์อ่อน ซึ่งเรียกว่า ปัญญาประดิษฐ์แคบหรือปัญญาประดิษฐ์เทียม (ANI) คือ AI ที่ถูกฝึกให้ทำงานเฉพาะเจาะจง มันเป็นรูปแบบที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดของ AI ในชีวิตประจำวันของเรา โดยช่วยให้แอปพลิเคชันเช่น Apple’s Siri และยานพาหนะอัตโนมัติทำงานได้

ปัญญาประดิษฐ์เข้มข้นประกอบด้วยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) และปัญญาประดิษฐ์เหนือมนุษย์ (ASI) AGI ยังคงเป็นแนวคิดที่เป็น理论ในขณะนี้ และหมายถึงเครื่องที่มีปัญญาเทียบเท่ากับมนุษย์ AGI จะต้องมีความตระหนักรู้ตนเองและสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ เรียนรู้ และวางแผนสำหรับอนาคต ในทางกลับกัน ASI จะเกินปัญญาและความสามารถของมนุษย์

วิธีหนึ่งในการทำความเข้าใจ AI คือการดูการประยุกต์ใช้หลายอย่าง เช่น:

• การรับรู้เสียงพูด: AI เป็นกุญแจสำคัญของเทคโนโลยีการรับรู้เสียงพูดหลายอย่าง ซึ่งเรียกว่าการรับรู้เสียงพูดของคอมพิวเตอร์หรือการแปลเสียงพูดเป็นข้อความ มันพึ่งพา NLP เพื่อแปลภาษามนุษย์เป็นรูปแบบที่เขียน 
• การมองเห็นของคอมพิวเตอร์: AI ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถดึงข้อมูลจากภาพดิจิทัล วิดีโอ และอินพุตทางภาพอื่นๆ ได้ การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ใช้สำหรับการแท็กภาพ การถ่ายภาพทางการแพทย์ ยานพาหนะอัตโนมัติ และอื่นๆ อีกมากมาย 
• การบริการลูกค้า: AI ขับเคลื่อนแชทบอทในอุตสาหกรรมการบริการลูกค้า ซึ่งเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ระหว่างธุรกิจและลูกค้า 
• การตรวจจับการฉ้อโกง: สถาบันการเงินใช้ AI เพื่อระบุการทำธุรกรรมที่น่าสงสัย 

ประเด็นหลักของการเรียนรู้ของเครื่องจักร

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรพึ่งพาข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อทำนายข้อมูล ข้อมูลที่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่มีฉลาก มีการจัดระเบียบ และมีคุณลักษณะที่กำหนดไว้ การเรียนรู้ของเครื่องจักรต้องการข้อมูลนี้ให้ถูกประมวลผลและจัดระเบียบไว้ล่วงหน้า หรือไม่เช่นนั้นจะถูกครอบงำโดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ลึก ซึ่งเป็นอีกสาขาย่อยหนึ่งของ AI

เมื่อเรามองไปที่แนวคิดที่กว้างขึ้นของการเรียนรู้ของเครื่องจักร จะเห็นได้ชัดเจนว่ามันเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่ามากสำหรับธุรกิจทุกขนาด สิ่งนี้เป็นผลมาจากปริมาณข้อมูลที่มีอยู่มากมายสำหรับองค์กร โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรประมวลผลข้อมูลและระบุรูปแบบที่ปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจทุกระดับ และโมเดลเหล่านี้อัปเดตโดยอัตโนมัติและเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์

การเรียนรู้ของเครื่องจักรประกอบด้วยเทคนิคหลายอย่าง โดยแต่ละอย่างทำงานแตกต่างกัน:

• การเรียนรู้แบบมีคำแนะนำ: ข้อมูลที่มีฉลาก “กำกับ” อัลกอริทึมและฝึกอบรมให้สามารถจำแนกข้อมูลและคาดการณ์ผลลัพธ์ 
• การเรียนรู้แบบไม่มีคำแนะนำ: เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ใช้ข้อมูลที่ไม่มีฉลาก โมเดลการเรียนรู้ที่ไม่มีคำแนะนำสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและค้นพบรูปแบบโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ 
• การเรียนรู้แบบการเสริมแรง: เทคนิคนี้ฝึกโมเดลให้ตัดสินใจตามลำดับ และพึ่งพาระบบการให้รางวัล/การลงโทษ 

ความแตกต่างในทักษะ AI/ML

ตอนนี้ที่เราแยกแนวคิดของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรออกจากกัน คุณอาจเดาได้ว่าแต่ละอย่างต้องการชุดทักษะที่แตกต่างกัน สำหรับบุคคลที่ต้องการเข้าร่วมด้วย AI หรือ ML มันสำคัญที่จะต้องรู้ว่าอะไรที่ต้องการสำหรับแต่ละอย่าง

เมื่อพูดถึง AI ทักษะมักจะอยู่ในด้านทฤษฎีมากกว่าด้านเทคนิค ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องจักรต้องการความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคสูง มีการทับซ้อนกันระหว่างทั้งสองอย่าง

มาทำความเข้าใจทักษะที่ต้องการสูงสุดสำหรับปัญญาประดิษฐ์กันก่อน:

• วิทยาศาสตร์ข้อมูล: สาขาวิชาที่ครอบคลุมหลายสาขา โดยมุ่งเน้นไปที่การใช้ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก ทักษะวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสำคัญต่อ AI และสามารถรวมทุกอย่างตั้งแต่การเขียนโปรแกรมไปจนถึงคณิตศาสตร์ และช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เทคนิคเช่นการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการแสดงภาพข้อมูล 
• โรบอท: AI ให้โรบอทมีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เพื่อช่วยให้พวกมันเดินผ่านและรับรู้สภาพแวดล้อม 
• จริยธรรม: ใครก็ตามที่เกี่ยวข้องกับ AI จะต้องมีความรู้ด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีนี้อย่างดี จริยธรรมเป็นหนึ่งในข้อกังวลหลักเกี่ยวกับการใช้ระบบ AI 
• ความรู้ในด้าน: ด้วยความรู้ในด้าน คุณจะเข้าใจอุตสาหกรรมได้ดีขึ้น และช่วยให้คุณพัฒนาเทคโนโลยีนวัตกรรมเพื่อแก้ไขความท้าทายและความเสี่ยงที่เฉพาะเจาะจงได้ดีขึ้น เพื่อสนับสนุนธุรกิจของคุณ 
• การเรียนรู้ของเครื่องจักร: เพื่อทำความเข้าใจ AI และใช้ประโยชน์จากมันให้ดีที่สุด คุณควรจะมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักร แม้ว่าคุณอาจไม่ต้องรู้ทุกด้านเทคนิคของการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องจักร แต่คุณควรจะรู้ถึงประเด็นพื้นฐานของมัน 

เมื่อเรามองไปที่การเรียนรู้ของเครื่องจักร ทักษะจะกลายเป็นเทคนิคมากขึ้น ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นประโยชน์ต่อใครก็ตามที่ต้องการเข้าร่วมด้วย AI หรือ ML ที่จะรู้ทักษะเหล่านี้ให้มากที่สุด:

• การเขียนโปรแกรม: ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องจักรทุกคนจะต้องมีความชำนาญในภาษาโปรแกรมมิ่ง เช่น Java, R, Python, C++, และ Javascript 
• คณิตศาสตร์: ผู้เชี่ยวชาญด้าน ML ทำงานอย่างกว้างขวางกับอัลกอริทึมและคณิตศาสตร์ประยุกต์ ซึ่งทำหน้าที่ให้พวกเขาได้รับทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหาเชิงคณิตศาสตร์ที่เข้มแข็ง 
• สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาท: เครือข่ายประสาทเป็นรากฐานของการเรียนรู้ลึก ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องจักร ผู้เชี่ยวชาญด้าน ML มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับเครือข่ายประสาทเหล่านี้และวิธีการนำไปใช้ในหลายอุตสาหกรรม 
• ข้อมูลขนาดใหญ่:ส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องจักรคือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุรูปแบบและทำนายผลลัพธ์ ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงการดึงข้อมูล การจัดการ และการวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ 
• การคำนวณแบบกระจาย: การคำนวณแบบกระจายเป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ และเป็นอีกส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งหมายถึงระบบที่กระจายไปทั่วคอมพิวเตอร์ต่างๆ ในเครือข่าย ซึ่งประสานงานการกระทำผ่านการสื่อสาร

นี่เป็นเพียงบางส่วนของทักษะ AI และ ML ที่ควรได้รับสำหรับใครก็ตามที่ต้องการเข้าร่วมในด้านเหล่านี้ ด้วยเหตุนี้ ผู้นำธุรกิจจึงได้รับประโยชน์อย่างมากจากการเรียนรู้ทักษะเหล่านี้ เนื่องจากจะช่วยให้พวกเขาเข้าใจโครงการ AI ของตนได้ดีขึ้น และหนึ่งในกุญแจสำคัญที่จะทำให้โครงการ AI ประสบความสำเร็จคือทีมผู้นำที่มีความสามารถที่เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการได้รับทักษะ AI หรือ ML เหล่านี้ โปรดดูที่รายการ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และ การเรียนรู้ของเครื่องจักร ที่ดีที่สุดของเรา