ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ (AI)

คำบางคำใช้บ่อยแต่มีความหมายต่างกันในด้านเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ (AI)และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นตัวอย่างทั่วไป แม้ว่าพวกเขาจะเกี่ยวข้องกัน แต่ก็ไม่เหมือนกัน บทความต่อไปนี้จะกล่าวถึงความแตกต่างระหว่าง AI และ ML การใช้งาน และอนาคต

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตร์ที่มุ่งเน้นการสร้างเครื่องจักรที่มีความสามารถในการเรียนรู้ การแก้ปัญหา การตัดสินใจ และฟังก์ชันอื่นๆ ทั้งหมดที่ทำโดยสติปัญญาของมนุษย์แบบดั้งเดิม

ในรูปแบบที่เรียบง่ายที่สุด AI หมายถึงความสามารถของเครื่องจักรในการคิดและประพฤติเหมือนมนุษย์ ข้อมูลจำนวนมากต้องได้รับการประมวลผลโดยระบบ AI เพื่อค้นหารูปแบบและข้อมูลเชิงลึกที่ผู้คนอาจมองไม่เห็นในทันที ระบบเหล่านี้จึงสามารถตัดสินใจ ค้นหาวิธีแก้ไขปัญหา หรือดำเนินการโดยใช้ความรู้ที่ได้รับ

นับตั้งแต่ทศวรรษ 1950 มีการอภิปรายเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างไรก็ตาม การพัฒนาล่าสุดในด้านพลังการประมวลผล ข้อมูลขนาดใหญ่และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องได้ยกระดับมาตรฐานสำหรับ AI AI เป็นองค์ประกอบที่จำเป็นในชีวิตประจำวันของเราอยู่แล้ว โดยขับเคลื่อนแอปพลิเคชันจำนวนมาก รวมถึงผู้ช่วยเสมือน ระบบแนะนำ และยานพาหนะไร้คนขับ และในอนาคต AI ก็น่าจะเจาะทะลุมิติต่างๆ ของชีวิตได้อีกมาก

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) คืออะไร?

การสร้างวิธีการและแบบจำลองที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากประสบการณ์และปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไปโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนคือจุดเน้นของการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ซึ่งเป็นชุดย่อยของปัญญาประดิษฐ์ กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันเป็นเทคนิคในการสอนคอมพิวเตอร์ถึงวิธีการทำงานเฉพาะเจาะจงโดยการให้ข้อมูลและปล่อยให้พวกเขาเรียนรู้จากข้อมูลนั้น

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การจดจำภาพและเสียง และสาขาอื่นๆ ล้วนได้รับประโยชน์จากการตรวจจับรูปแบบอัตโนมัติและความสามารถในการเรียนรู้ของอัลกอริทึม Machine Learning (ML)

Machine Learning แบ่งได้เป็น 3 ประเภท คือ Reinforcement Learning, Unsupervised Learning และ Supervised Learning ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน คอมพิวเตอร์จะสอนโดยใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเอาต์พุตของแต่ละอินพุต ด้วยการเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอินพุตและเอาต์พุตโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับนี้ คอมพิวเตอร์สามารถคาดการณ์เอาต์พุตสำหรับอินพุตใหม่ได้

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลต้องการให้คอมพิวเตอร์จดจำรูปแบบและความสัมพันธ์ด้วยตนเองหลังจากได้รับชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง คอมพิวเตอร์เรียนรู้ทักษะใหม่ ๆ โดยการโต้ตอบกับสิ่งรอบตัว และรับคำติชมในรูปแบบของรางวัลหรือการลงโทษสำหรับพฤติกรรมเฉพาะ

แมชชีนสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือเลือกโดยใช้แนวทางและอัลกอริธึมที่หลากหลาย ซึ่งรวมอยู่ในหัวข้อการเรียนรู้ของเครื่องที่กว้างขึ้น ในทำนองเดียวกัน Deep Learning เป็นสาขาหนึ่งของ Machine Learning ที่ต้องใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) สัมผัสข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกให้รู้จักรูปแบบและคาดการณ์ได้ ดังนั้น Deep Learning จึงเป็น Machine Learning ที่มีความซับซ้อนสูงและเชี่ยวชาญเป็นพิเศษ ซึ่งใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง AI และ ML

แม้ว่า AI และ ML จะมีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิด แต่ก็มีคุณสมบัติที่สำคัญบางประการที่ทำให้ทั้งสองแยกจากกัน นี่คือความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่าง AI และ ML:

ขีดจำกัด

ขอบเขตของ AI นั้นกว้างใหญ่และมีเทคนิคที่แตกต่างกันมากมาย รวมถึง ML ในทางตรงกันข้าม ML เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่การใช้แบบจำลองทางสถิติและอัลกอริธึมเพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและทำการคาดการณ์หรือเลือก

เข้าใกล้

การออกแบบอัลกอริธึมที่เลียนแบบการตัดสินใจและการรับรู้ของมนุษย์เป็นกลยุทธ์ AI ที่ได้รับความนิยม ในทางตรงกันข้าม เป้าหมายหลักของ ML คือการฝึกอัลกอริธึมเกี่ยวกับข้อมูลเพื่อค้นหาการเชื่อมโยงและรูปแบบที่สามารถใช้เพื่อทำนายหรือเลือกได้

ข้อกำหนดข้อมูล

การใช้กฎและการศึกษาสำนึกที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า ทำให้สามารถสร้างอัลกอริธึม AI เพื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดเล็กหรือแม้แต่ไม่มีข้อมูลเลยก็ได้ ในทางตรงกันข้าม ชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะต้องใช้ในการฝึกอัลกอริทึม ML เพื่อค้นหารูปแบบและการเชื่อมโยง

ความยืดหยุ่น

แม้ว่าอัลกอริธึม AI จะสามารถออกแบบเพื่อแก้ปัญหางานต่างๆ ได้ แต่มักได้รับการปรับแต่งเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ ในทางกลับกัน อัลกอริธึม ML มักจะปรับเปลี่ยนได้มากกว่าและสามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาและความท้าทายต่างๆ ได้

การมีส่วนร่วมของมนุษย์

AI มักมีอัลกอริธึมการสร้างที่สามารถเสริมหรือแทนที่ความสามารถของมนุษย์หรือกระบวนการตัดสินใจได้ ในทางกลับกัน ML มักถูกใช้เพื่อทำให้กระบวนการที่ซ้ำกันเป็นอัตโนมัติหรือสนับสนุนการตัดสินใจของมนุษย์

ด้วยการมุ่งเน้นไปที่การจำลองการตัดสินใจและการรับรู้ของมนุษย์ AI จึงเป็นสาขาที่ใหญ่กว่าซึ่งมีแนวทางที่แตกต่างกันมากมาย รวมถึง ML ในทางตรงกันข้าม เป้าหมายของการเรียนรู้ของเครื่องคือการทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือตัดสินใจได้

การประยุกต์ใช้ AI และ ML

AI และ ML ถูกนำมาใช้ในหลายแอปพลิเคชัน เช่น:

1. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): การใช้งานต่างๆ ได้แก่ แชทบอท การวิเคราะห์ความรู้สึก การรู้จำคำพูด และการแปลภาษา
2. การตรวจจับการฉ้อโกง การจัดการความเสี่ยง และการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอเป็นแอปพลิเคชั่นในภาคการเงิน
3. ระบบการแนะนำ: ตัวอย่าง ได้แก่ การแนะนำหนังสือ ภาพยนตร์ ตลอดจนผลิตภัณฑ์
4. การจดจำใบหน้า การตรวจจับวัตถุ และการจดจำฉาก เป็นเพียงส่วนหนึ่งของการใช้งานเทคโนโลยีการจดจำรูปภาพและวิดีโอด้วย AI
5. รถยนต์และโดรนที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองเป็นตัวอย่างสองประการของยานพาหนะอัตโนมัติที่ใช้
6. การวินิจฉัยและการวางแผนการรักษา การค้นหายาใหม่ และการติดตามผู้ป่วยถือเป็นการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

ศักยภาพของ AI และ ML ที่จะนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงเชิงเปลี่ยนแปลงในภาคส่วนต่างๆ กำลังชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อการใช้งานของพวกเขามีความหลากหลายและซับซ้อนมากขึ้น เทคโนโลยีเหล่านี้อยู่ในตำแหน่งที่มีผลกระทบอย่างมากต่ออนาคตของอุตสาหกรรม โดยช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ ปรับปรุงการดำเนินงาน ลดต้นทุน และตัดสินใจได้ดีขึ้น

ประโยชน์และข้อจำกัดของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

เทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นและมีแนวโน้มมากที่สุดสองเทคโนโลยีในปัจจุบันคือปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขามีพลังในการเปลี่ยนแปลงแง่มุมต่างๆ ในชีวิตของเรา รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างกัน ผู้คนและสภาพแวดล้อมรอบตัวเรา และวิธีการทำงานและการเรียนรู้ของเรา แม้ว่า AI และ ML จะมีข้อได้เปรียบมากมาย แต่ก็มีประเด็นด้านจริยธรรมที่สำคัญที่ต้องนำมาพิจารณาด้วย

ตัวอย่างเช่น มีความกังวลเกี่ยวกับว่า AI จะส่งผลกระทบต่องานและเศรษฐกิจอย่างไร สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าเทคโนโลยีใหม่ถูกสร้างขึ้นและปรับใช้ในลักษณะที่เคารพในความเป็นอิสระและความเป็นส่วนตัวของผู้คน

สองเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงชีวิตหลายด้าน AI และ ML แม้จะแยกจากกันแต่เกี่ยวข้องกัน แม้ว่า ML จะเป็นเทคโนโลยีเฉพาะที่ใช้ในสาขา AI แต่ AI ก็เป็นสาขาขนาดใหญ่ที่รวมเทคโนโลยีอื่นๆ ไว้มากมาย

ทั้ง AI และ ML พร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ มากมายในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า มีการใช้งานมากมายในภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การธนาคาร และการขนส่ง พวกเขายังนำเสนอความท้าทายทางสังคมและจริยธรรมที่สำคัญซึ่งจำเป็นต้องได้รับการแก้ไขเช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ