ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กับการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) - ความแตกต่าง?

บริษัทขนาดใหญ่ทั้งหมดใช้ปัญญาประดิษฐ์และนวัตกรรมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างเครื่องจักรและแอพพลิเคชั่นอัจฉริยะ ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคโนโลยีล้ำสมัยที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลกของการค้า และแม้ว่าคำศัพท์เหล่านี้จะมีอิทธิพลต่อการสนทนาทางธุรกิจทั่วโลก แต่หลายคนก็ยังแยกความแตกต่างระหว่างคำเหล่านี้ได้ยาก

ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงเชื่อมโยงกันและสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิด เนื่องจากความสัมพันธ์ที่ใกล้ชิดนี้ เราจะดูการเชื่อมต่อระหว่างกันเพื่อเรียนรู้ว่าเทคโนโลยีทั้งสองแตกต่างกันอย่างไร แมชชีนเลิร์นนิงถือเป็นส่วนย่อยของ AI และมีความแตกต่างกันในสองสามวิธี

บล็อกนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจ AI และแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงความแตกต่างระหว่างกัน

เอไอคืออะไร?

AI เป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานที่มนุษย์ทำได้ตามปกติ คำว่า “AI” ยังสามารถหมายถึงตัวเทคโนโลยีเอง หรือสามารถใช้อ้างอิงถึงอัลกอริทึมหรือเทคนิคของแมชชีนเลิร์นนิง

ตรงกันข้ามกับภาษาโปรแกรมแบบดั้งเดิม เช่น Java และ Python ซึ่งคุณต้องเขียนโค้ดอัลกอริทึมอย่างชัดเจนก่อนที่จะรัน (และตรวจสอบหลังจากรัน) การเรียนรู้ด้วยเครื่องช่วยให้คุณฝึกโมเดลได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใดๆ เลย!

สิ่งนี้ช่วยให้คุณมีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการออกแบบแบบจำลองของคุณ เนื่องจากมีวิธีต่างๆ มากมายในการสร้างการแสดงความเป็นจริงที่ถูกต้อง รวมถึงชุดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียหรือเวชระเบียน ส่งออกผลลัพธ์ในหลายรูปแบบ เช่น ไฟล์ข้อความหรือรูปภาพ/วิดีโอ (สำหรับการแสดงภาพ); ตรวจจับรูปแบบระหว่างเอาต์พุตเหล่านี้ตามเนื้อหาแทนที่จะมองหาค่าเฉพาะในแต่ละค่า

อ่าน: ปัญญาประดิษฐ์: ความหมาย ประเภท ตัวอย่าง เทคโนโลยี

เอไอทำงานอย่างไร?

AI ทำงานโดยการรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเข้ากับการประมวลผลที่รวดเร็ว ซ้ำๆ และอัลกอริทึมที่เฉียบคม ทำให้ซอฟต์แวร์สามารถเรียนรู้แบบหุ่นยนต์จากรูปแบบหรือฟังก์ชันในบันทึก

AI เป็นระเบียบวินัยกว้างๆ ของการสังเกต ซึ่งรวมถึงทฤษฎี เทคนิค และเทคโนโลยีมากมาย เช่นเดียวกับสาขาย่อยที่เด่นรองลงมา: การเรียนรู้ของระบบทำให้การสร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์เป็นไปโดยอัตโนมัติ

มันใช้กลยุทธ์จากสมองของมนุษย์ บันทึก การวิจัยการดำเนินงาน และฟิสิกส์เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมเฉพาะว่าจะดูที่ไหนหรือทำอะไร

การเรียนรู้เชิงลึกใช้โครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ที่มีอุปกรณ์ประมวลผลหลายชั้นเพื่อศึกษารูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูลจำนวนมาก โดยใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ ไฟฟ้า และเทคนิคการฝึกอบรมที่ก้าวหน้า

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คือความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ ทำความเข้าใจ และสร้างภาษามนุษย์พร้อมกับเสียงพูด

แกดเจ็ตการประมวลผลกราฟิกเป็นกุญแจสำคัญสำหรับ AI เนื่องจากให้พลังงานในการประมวลผลจำนวนมากซึ่งจำเป็นสำหรับการประมวลผลซ้ำๆ ธุรกิจต่างๆ สามารถรวมเทคโนโลยีล้ำสมัยนี้ไว้ได้โดยการจ้างนักพัฒนา PHP โดยเฉพาะสำหรับการสร้างแอป เช่น อสังหาริมทรัพย์หรือแอป CMS

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์:

• AI สามารถนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย รวมถึงการดูแลสุขภาพ การค้าปลีก การเงิน และการผลิต
• AI ถูกนำมาใช้เพื่อทำให้งานที่ทำเป็นประจำและซ้ำซากเป็นไปโดยอัตโนมัติ
• AI สามารถใช้ในการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่รวบรวมจากประสบการณ์ในอดีตหรือการสังเกตสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง สิ่งนี้ช่วยให้มันเรียนรู้จากความผิดพลาดและแม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเมื่อมันคุ้นเคยกับโลกรอบตัวมากขึ้น
• นอกจากนี้ยังสามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเองผ่านอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยตนเองที่อนุญาตให้เครื่องจักรเรียนรู้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

เรียนรู้: ปัญหา 7 อันดับแรกที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถแก้ไขได้ในระบบโลจิสติกส์

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

Alan Turing เสนอการทดสอบ Turing ในปี 1950 ซึ่งกลายเป็นการทดสอบมาตรฐานเพื่อตัดสินว่าเครื่องจักรนั้น "ฉลาด" หรือ "ไม่ฉลาด" เครื่องจักรที่สามารถโน้มน้าวใจมนุษย์ที่แท้จริงว่าเป็นมนุษย์ก็ถือว่าเป็นอัจฉริยะ หลังจากนั้นไม่นาน โครงการวิจัยภาคฤดูร้อนของวิทยาลัย Dartmouth ก็กลายเป็นจุดกำเนิดอย่างเป็นทางการของ AI

จากจุดนี้เป็นต้นไป อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง "อัจฉริยะ" และโปรแกรมคอมพิวเตอร์ก็เริ่มปรากฏขึ้น พวกมันมีความสามารถในการทำงานตั้งแต่การจัดตารางการเดินทางของผู้คนไปจนถึงการเล่นเกมหมากรุกกับมนุษย์

แมชชีนเลิร์นนิงถือเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในแมชชีนเลิร์นนิง คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมโดยตรง กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลจำนวนมากให้กับคอมพิวเตอร์ จากนั้นจึงปล่อยให้คอมพิวเตอร์วิเคราะห์ข้อมูลนั้นด้วยตัวเอง สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์หลายอย่าง เช่น การทำนายเหตุการณ์ในอนาคตตามเหตุการณ์ในอดีต หรือการค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

แมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร

เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องแบ่งออกเป็นสี่ประเภท:

1. การเรียนรู้แบบมีผู้สอน

เมื่อเครื่องมีข้อมูลตัวอย่าง จะสามารถใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอนได้ สามารถใช้ป้ายกำกับและแท็กเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลได้ เทคนิคการเรียนรู้แบบมีผู้สอนใช้ประสบการณ์ในอดีตและตัวอย่างที่มีป้ายกำกับเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต ทำนายข้อผิดพลาดและแก้ไขโดยใช้อัลกอริทึมตลอดกระบวนการเรียนรู้

2. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเกี่ยวข้องกับการฝึกเครื่องจักรด้วยตัวอย่างอินพุตหรือป้ายกำกับเพียงไม่กี่รายการ โดยไม่มีความรู้ในเอาต์พุต เนื่องจากข้อมูลการฝึกอบรมไม่ได้จัดประเภทหรือติดฉลาก เครื่องอาจไม่ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องเสมอไปเมื่อเปรียบเทียบกับการเรียนรู้แบบควบคุม

แม้ว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะพบได้น้อยกว่าในธุรกิจ แต่ก็ช่วยในการสำรวจข้อมูลและสามารถดึงการอนุมานจากชุดข้อมูลเพื่ออธิบายโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ

3. การเรียนรู้การเสริมแรง

Reinforcement Learning คือเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่อิงตามความคิดเห็น ในการเรียนรู้ประเภทนี้ ตัวแทนต้องสำรวจสภาพแวดล้อม ดำเนินการ และรับรางวัลเป็นคำติชมตามการกระทำของพวกเขา

พวกเขาได้รับรางวัลเชิงบวกสำหรับการกระทำที่ดีแต่ละครั้งและรางวัลเชิงลบสำหรับการกระทำที่ไม่ดีแต่ละครั้ง เป้าหมายของตัวแทนการเรียนรู้แบบเสริมแรงคือการเพิ่มรางวัลในเชิงบวกให้ได้มากที่สุด เนื่องจากไม่มีข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ เอเจนต์สามารถเรียนรู้ผ่านประสบการณ์เท่านั้น

4. การเรียนรู้แบบกึ่งควบคุมดูแล

การเรียนรู้แบบกึ่งควบคุมเป็นเทคนิคที่เชื่อมช่องว่างระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้สอน มันทำงานบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับน้อยรวมถึงข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปจะมีข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ด้วยเหตุนี้ จึงลดต้นทุนของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเนื่องจากป้ายกำกับมีราคาแพง แต่สำหรับวัตถุประสงค์ขององค์กร อาจมีป้ายกำกับน้อย

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง:

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้กับแอปพลิเคชันได้หลากหลาย นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

1. การดูแลสุขภาพ:

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้แพทย์วินิจฉัยโรคและคาดการณ์ผลลัพธ์ของผู้ป่วยได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาสามารถปรับปรุงการรักษาโดยการค้นหายาใหม่หรือระบุว่าผู้ป่วยรายใดจะตอบสนองได้ดีกว่ารายอื่น

2. การเงิน:

สาขาการเงินใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อช่วยให้นักลงทุนตัดสินใจอย่างรอบรู้มากขึ้นเกี่ยวกับการลงทุน ไม่ว่าพวกเขาจะเลือกหุ้นหรือพันธบัตร หรือซื้อกรมธรรม์ออนไลน์

3. การศึกษา:

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้เพื่อช่วยครูในการสอนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และปรับปรุงคุณภาพการเรียนรู้ของนักเรียนในห้องเรียนทั่วโลกโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่กำลังอยู่ในระหว่างการพัฒนา

ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ให้คะแนนนักเรียนแทนวิธีปกติเช่น OMR

4. ความปลอดภัย:

แมชชีนเลิร์นนิงมีแอปพลิเคชันมากมายในการรักษาความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ รวมถึงการตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์ การปรับปรุงซอฟต์แวร์ป้องกันไวรัสที่มีอยู่ การต่อสู้กับอาชญากรรมทางไซเบอร์ และอื่นๆ

AI และการเรียนรู้ของเครื่องมีความคล้ายคลึงกันอย่างไร

AI และแมชชีนเลิร์นนิงมีความคล้ายคลึงกันเนื่องจากทั้งคู่อยู่ภายใต้วิทยาการคอมพิวเตอร์ที่กว้างขึ้น ซึ่งครอบคลุมสาขาวิชาต่างๆ มากมาย นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ใช้ AI เพื่อแก้ปัญหา ทำงานอัตโนมัติ และคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์ในอนาคต พวกเขายังใช้ ML เพื่อช่วยออกแบบอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์หรือแหล่งข้อมูลอื่นๆ (เช่น การป้อนข้อมูลของมนุษย์)

ทั้ง AI และ ML ถูกนำมาใช้เป็นเวลาหลายปีโดยเป็นส่วนหนึ่งของแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ระบบขับขี่อัตโนมัติและแชทบอทบริการลูกค้า อย่างไรก็ตาม ยังมีอีกมากที่เราไม่รู้ว่าเทคนิคเหล่านี้ทำงานอย่างไร!

อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง AI และ ML?

AI เป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่สามารถใช้เพื่อสร้างเครื่องจักรที่ทำงานในลักษณะที่เราถือว่าฉลาด อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงอิงตามแบบจำลองทางสถิติ แต่ไม่จำเป็นต้องจำกัดเพียงแค่สถิติเท่านั้น สามารถนำไปใช้กับปัญหาใดๆ ที่คุณต้องการให้แก้ไข

ML เป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ใช้ข้อมูลและอัลกอริทึม (ซึ่งเป็นกฎ) เพื่อคาดการณ์หรือตัดสินใจเกี่ยวกับสิ่งต่างๆ เช่น ราคาหุ้นหรือรูปแบบสภาพอากาศ ML จัดการกับข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้นจึงกว้างกว่า AI ซึ่งหมายความว่ามีความไม่แน่นอนน้อยกว่าเมื่อใช้ ML เมื่อเทียบกับ AI

นอกจากนี้ยังมีแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์มากกว่ารูปแบบอื่นของปัญญาประดิษฐ์ เนื่องจากต้องใช้ความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการคิดเชิงนามธรรม แทนที่จะอาศัยเพียงกฎง่ายๆ เหมือนที่ใช้โดยโปรแกรมส่วนใหญ่ในปัจจุบัน!

บทสรุป

เป็นที่ชัดเจนว่า AI และแมชชีนเลิร์นนิงเป็นสองสิ่งที่แตกต่างกัน แต่แท้จริงแล้วพวกมันคืออะไรและแตกต่างกันอย่างไรนั้นค่อนข้างยุ่งเหยิงเล็กน้อย AI เป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างเครื่องจักรที่มีพฤติกรรมที่ชาญฉลาด การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่อัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องมีคำสั่งที่ตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

อย่างไรก็ตาม ยังมีคำถามที่ยังไม่มีคำตอบมากมายเกี่ยวกับทั้ง AI และแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงความแตกต่างและความคล้ายคลึงกัน แต่สิ่งหนึ่งที่แน่นอนคือ เทคโนโลยีเหล่านี้จะยังคงพัฒนาต่อไป ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องอยู่เหนือกว่าเทคโนโลยีเหล่านั้น

คำถามที่พบบ่อย

1 . เอไอคืออะไร?

AI หรือปัญญาประดิษฐ์คือระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานที่มนุษย์ทำได้ตามปกติ

2. ML คืออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงถือเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในแมชชีนเลิร์นนิง คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมโดยตรง

3. ตัวอย่างของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องมีอะไรบ้าง?

ตัวอย่างการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งคือการจดจำรูปภาพ โดยพื้นฐานแล้วเป็นวิธีการระบุและตรวจจับคุณลักษณะหรือวัตถุในภาพดิจิทัล

นอกจากนี้ เทคนิคนี้สามารถนำไปใช้กับการวิเคราะห์ประเภทอื่นๆ เช่น การจดจำรูปแบบ การตรวจจับใบหน้า การจดจำใบหน้า การรู้จำอักขระด้วยแสง และอื่นๆ อีกมากมาย