การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร? การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร? ความแตกต่างระหว่าง AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ด้วยการระเบิดของการปฏิวัติอุตสาหกรรม 4.0คำศัพท์เช่นปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกก็ค่อยๆ ได้รับความนิยม และกลายเป็นแนวคิดที่พลเมืองยุค 4.0 ต้องเข้าใจ

ความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิดทั้งสามนี้สามารถอธิบายได้โดยจินตนาการว่าเป็นวงกลม โดยที่ AI ซึ่งเป็นแนวคิดที่ปรากฏเร็วที่สุดเป็นวงกลมที่ใหญ่ที่สุด รองลงมาคือ Machine Learning ซึ่งเป็นแนวคิดที่ปรากฏในภายหลัง และสุดท้ายคือ Deep Learning ซึ่งเป็นการขับเคลื่อน AI boom ในปัจจุบัน - เป็นวงกลมที่เล็กที่สุด

การเชื่อมโยงระหว่าง AI การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

แน่นอนว่าการสร้างระบบ AI นั้นซับซ้อนมาก แต่การทำความเข้าใจก็ไม่ใช่เรื่องยากขนาดนั้น ปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันส่วนใหญ่เป็นเพียงเครื่องคาดเดาที่ดีจริงๆ (เครื่องคาดเดา คล้ายกับสมองของเรา) คุณให้ชุดข้อมูลแก่ระบบ (เช่น ตัวเลข 1 ถึง 10) และขอให้ระบบสร้างแบบจำลอง (x + 1 เริ่มต้นจาก 0) และทำการคาดการณ์ (หมายเลขถัดไปจะเป็นสิบเอ็ด) ไม่มีเวทย์มนตร์ นี่คือสิ่งที่สมองมนุษย์ทำทุกวัน ใช้สิ่งที่เรารู้เพื่อคาดเดาสิ่งที่เราไม่รู้

สิ่งที่ทำให้ AI แตกต่างจากโปรแกรมคอมพิวเตอร์อื่นๆ คือ แทนที่จะต้องสร้างโปรแกรมเฉพาะสำหรับแต่ละกรณี เราสามารถสอน AI (การเรียนรู้ของเครื่อง) ได้อย่างสมบูรณ์ และยังมีความสามารถในการเรียนรู้เชิงลึกโดยอัตโนมัติอีกด้วย แนวคิดทั้งสามนี้สามารถกำหนดโดยพื้นฐานได้ดังนี้:

ปัญญาประดิษฐ์ (AI):เครื่องจักรที่สามารถเลียนแบบพฤติกรรมและความคิดของมนุษย์ได้

การเรียนรู้ของเครื่อง:ฟีเจอร์ของ AI ที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญฝึก AI ให้จดจำรูปแบบข้อมูลและคาดการณ์ได้

การเรียนรู้เชิงลึก:เทคนิคเล็กๆ น้อยๆ ของการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถฝึกฝนตัวเองได้

ความสัมพันธ์ระหว่าง AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

• เอไอคืออะไร?
  • ปัญญาประดิษฐ์ - สมองของมนุษย์ในรูปแบบของเครื่องจักร
• การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
  • การเรียนรู้ของเครื่อง - แนวทางสู่ AI
• การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?
  • การเรียนรู้เชิงลึก - เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง
• สรุป

เอไอคืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ - สมองของมนุษย์ในรูปแบบของเครื่องจักร

AI สามารถกำหนดได้ว่าเป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับระบบอัตโนมัติของพฤติกรรมอัจฉริยะ AI เป็นส่วนหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ ดังนั้นจึงต้องอยู่บนพื้นฐานของหลักการทางทฤษฎีที่เกี่ยวข้องและมั่นคงในสาขานั้น พูดง่ายๆ ก็คือ เข้าใจได้ง่าย นั่นคือความฉลาดของเครื่องจักรที่มนุษย์สร้างขึ้น ปัญญานี้สามารถคิด คิด เรียนรู้... เหมือนกับสติปัญญาของมนุษย์ ประมวลผลข้อมูลในระดับที่ใหญ่กว่า ปรับขนาดได้ เป็นระบบ เป็นวิทยาศาสตร์ และเร็วกว่ามนุษย์

อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันเทคโนโลยี AI ยังคงมีข้อจำกัดมากมาย ตัวอย่างเช่นAlexa - แม่บ้านผู้ยิ่งใหญ่ซึ่งเป็นหนึ่งในสัญลักษณ์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของแอปพลิเคชั่นปัญญาประดิษฐ์ แต่ก็ยังไม่ผ่านการทดสอบทัวริง

สรุปได้ว่าสิ่งที่เราทำกับ AI ในปัจจุบันอยู่ภายใต้แนวคิด "Narrow AI" เทคโนโลยีนี้สามารถปฏิบัติงานเฉพาะอย่างคล้ายคลึงหรือดีกว่ามนุษย์ได้ ตัวอย่างของ “AI ที่แคบ” ในทางปฏิบัติ ได้แก่ เทคโนโลยีการจัดหมวดหมู่รูปภาพของ Pinterest หรือการจดจำใบหน้าเพื่อแท็กเพื่อนบนFacebook

เทคโนโลยีเหล่านี้แสดงให้เห็นบางแง่มุมของความฉลาดของมนุษย์ แต่เทคโนโลยีเหล่านี้ประสบความสำเร็จได้อย่างไร? ปัญญานั้นมาจากไหน? มาที่แวดวงถัดไป: การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่อง - แนวทางสู่ AI

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นคำกว้างๆ สำหรับการสอนคอมพิวเตอร์เพื่อปรับปรุงงานที่กำลังดำเนินการอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงระบบใดๆ ที่ประสิทธิภาพของคอมพิวเตอร์ในการทำงานดีขึ้นหลังจากทำงานนั้นเสร็จหลายครั้ง หรืออีกนัยหนึ่ง ความสามารถขั้นพื้นฐานที่สุดของการเรียนรู้ของเครื่องคือการใช้อัลกอริธึมเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ เรียนรู้จากข้อมูล จากนั้นจึงตัดสินใจหรือคาดการณ์เกี่ยวกับสิ่งที่เกี่ยวข้อง แทนที่จะสร้างซอฟต์แวร์ที่มีการดำเนินการโดยละเอียดและคำแนะนำในการทำงานเฉพาะ คอมพิวเตอร์ได้รับการ "ฝึกฝน" โดยใช้ข้อมูลและอัลกอริทึมเพื่อเรียนรู้วิธีปฏิบัติงาน .

หากไม่มีแมชชีนเลิร์นนิง AI ในปัจจุบันจะมีข้อจำกัดค่อนข้างมาก เนื่องจากจะทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจสิ่งต่างๆ ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน สำหรับตัวอย่างแมชชีนเลิร์นนิงประเภทหนึ่ง สมมติว่าคุณต้องการโปรแกรมที่สามารถระบุแมวในรูปภาพได้:

• ขั้นแรกให้คุณจัดเตรียมชุดคุณลักษณะแมวให้กับ AI เพื่อให้เครื่องจดจำ เช่น สีขน รูปร่าง ขนาด เป็นต้น
• ต่อไปคุณป้อนรูปภาพบางส่วนให้กับ AI โดยที่รูปภาพบางส่วนหรือทั้งหมดอาจมีป้ายกำกับว่า "แมว" เพื่อให้เครื่องสามารถเลือกรายละเอียดและคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับแมวได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• เมื่อเครื่องได้รับข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดเกี่ยวกับแมวแล้วจะต้องรู้วิธีหาแมวในภาพ - “หากภาพมีรายละเอียด X, Y หรือ Z แสดงว่ามีโอกาส 95% อาจเป็นแมว ”

โดยทั่วไปแล้ว การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในปัจจุบันได้รับความนิยมอย่างมาก และประโยชน์ของมันก็เกินกว่าที่จะถกเถียงกัน

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึก - เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง

เรียกได้ว่าถึงตอนนี้ AI ก็มีความก้าวหน้ามากมาย คิดว่ามันเป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่มี " โครงข่ายประสาทเทียม " ระดับลึก ซึ่งสามารถประมวลผลข้อมูลในลักษณะเดียวกับที่สมองของมนุษย์สามารถทำได้ ข้อแตกต่างหลักๆ ที่นี่คือ มนุษย์จะไม่ต้องสอนโปรแกรม Deep Learning ว่าแมวมีหน้าตาเป็นอย่างไร แต่แค่ให้ภาพแมวที่จำเป็นทั้งหมดแก่มัน แล้วมันจะคิดออกเอง , การเรียนรู้ด้วยตนเอง ขั้นตอนที่ต้องทำมีดังนี้:

• ป้อนรูปภาพแมวมากมายให้กับเครื่อง
• อัลกอริธึมจะตรวจสอบภาพถ่ายเพื่อดูคุณสมบัติและรายละเอียดทั่วไประหว่างภาพถ่าย
• ภาพถ่ายแต่ละภาพจะถูกถอดรหัสอย่างละเอียดในหลายระดับ ตั้งแต่รูปร่างขนาดใหญ่ทั่วไปไปจนถึงเซลล์ขนาดเล็กและเล็ก หากรูปร่างหรือเส้นถูกทำซ้ำหลายครั้ง อัลกอริธึมจะติดป้ายกำกับว่าเป็นคุณลักษณะที่สำคัญ
• หลังจากวิเคราะห์รูปภาพได้เพียงพอแล้ว อัลกอริธึมจะรู้แล้วว่าตัวอย่างใดที่ให้หลักฐานเกี่ยวกับแมวได้ชัดเจนที่สุด และสิ่งที่มนุษย์ต้องทำก็แค่ให้ข้อมูลดิบเท่านั้น

กล่าวโดยย่อ: การเรียนรู้เชิงลึกเป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่เครื่องฝึกตัวเอง การเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้ข้อมูลอินพุตและพลังการประมวลผลมากกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ก็มีการใช้งานโดยบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ เช่น Facebook และ Amazon หนึ่งในชื่อที่มีชื่อเสียงที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่องคือ AlphaGo คอมพิวเตอร์ที่สามารถเล่น Go แข่งกับตัวเองได้จนกว่าจะสามารถทำนายการเคลื่อนไหวที่แม่นยำที่สุดพอที่จะเอาชนะแชมป์โลกมากมาย

สรุป

การเรียนรู้เชิงลึกได้เปิดใช้งานการประยุกต์ใช้ปัญหาเครื่องจักรในโลกแห่งความเป็นจริงมากมายในขณะเดียวกันก็ขยายสาขาปัญญาประดิษฐ์โดยรวม การเรียนรู้เชิงลึกขัดขวางวิธีการทำงานของมนุษย์โดยทำให้เครื่องช่วยเหลือทุกประเภทสามารถทำงานได้ใกล้หรือเหมือนกับมนุษย์ รถยนต์ไร้คนขับ การดูแลสุขภาพของมนุษย์ที่ดีขึ้น... ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้ในยุคสมัยนี้ AI คือปัจจุบันและอนาคตของโลก ด้วยความช่วยเหลือของการเรียนรู้เชิงลึก AI สามารถตระหนักถึงความฝันไซไฟที่เราจินตนาการมานาน

ดูเพิ่มเติม:

• 6 ขั้นตอนในการเริ่มเรียนรู้การเขียนโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์ (AI)
• คอลเลกชันหลักสูตร AI ออนไลน์ฟรี
• บล็อคเชนคืออะไร? บล็อคเชนทำงานอย่างไร?
• ทบทวนเหตุการณ์สำคัญในประวัติศาสตร์กว่า 60 ปีของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์