ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง แตกต่างกันอย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง แตกต่างกันอย่างไร โดยปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นส่วนหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน ซึ่งเทคโนโลยีทั้งสองนี้เป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมาก ซึ่งใช้สำหรับการสร้างระบบอัจฉริยะ

แม้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะเป็นสองเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกัน และบางครั้งผู้คนก็ใช้เป็นคำพ้องความหมายซึ่งกันและกัน แต่ทั้งสองคำนี้ ก็ยังคงเป็นคำศัพท์ที่แตกต่างกันในหลายกรณี

ในระดับกว้างเราสามารถแยกความแตกต่างทั้ง AI และ ML ได้ดังนี้

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง แตกต่างกันอย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI : Artificial Intelligence

ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่สร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถเลียนแบบปัญญาของมนุษย์ได้ ประกอบด้วยคำสองคำ ” ประดิษฐ์ ” และ ” ปัญญา ” ซึ่งหมายถึง “พลังความคิดที่มนุษย์สร้างขึ้น” ดังนั้นเราสามารถกำหนดได้ว่า ปัญญาประดิษฐ์เป็นเทคโนโลยีที่เราสามารถสร้างระบบอัจฉริยะที่จำลองสติปัญญาของมนุษย์ได้

ระบบปัญญาประดิษฐ์ไม่จำเป็นต้องมีการตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า แต่จะใช้อัลกอริทึมดังกล่าวซึ่งสามารถทำงานร่วมกับปัญญาของตนเองได้ มันเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

เช่น อัลกอริธึม การเรียนรู้การเสริมแรง และเครือข่ายประสาทเทียม ในการเรียนรู้เชิงลึก มีการใช้ AI ในหลาย ๆ ที่เช่น Siri, Google’s AlphaGo, AI ในการเล่นหมากรุก เป็นต้น

ตามความสามารถ AI สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภท ดังนี้

1 ) ปัญญาประดิษฐ์เชิงแคบ (Narrow AI ) หรือ ปัญญาประดิษฐ์แบบอ่อน (Weak AI) คือ  AI ที่มีความสามารถเฉพาะทางได้ดีกว่ามนุษย์ ( ก็คือ AI ที่เก่งในเรื่องเเคบ ๆ หรือเรื่องเฉพาะทางนั่น)  เช่น AI ที่ช่วยในการผ่าตัด (AI-assisted robotic surgery)  ที่เชี่ยวชาญเรื่องการผ่าตัดมากกว่าคุณหมอในยุคปัจจุบัน  แต่ AI ตัวนี้ไม่สามารถทำสิ่งอื่นที่นอกเหนือจากการผ่าตัดได้นั่นเอง  ซึ่งผลงานวิจัยด้าน AI ณ ปัจจุบัน ยังอยู่ที่ระดับนี้

2 ) ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (General AI )  คือ AI ที่มีความสามารถระดับเดียวกับมนุษย์ ซึ่งสามารถทำทุก ๆ อย่างที่มนุษย์ทำได้ และมีประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกับมนุษย์

3) ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม (Strong AI ) คือ AI ที่มีความสามารถเหนือมนุษย์ในหลาย ๆ ด้าน

จะเห็นได้ว่าวิทยาการของมนุษย์ปัจจุบันอยู่ที่จุดเริ่มต้นของ AI เพียงเท่านั้น ขณะนี้เรากำลังทำงานร่วมกับ AI ที่อ่อนแอ และ AI ทั่วไป อนาคตของ AI คือ Strong AI ที่ว่ากันว่ามันจะฉลาดกว่ามนุษย์

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง แตกต่างกันอย่างไร

การเรียนรู้ของเครื่อง หรือ ML : Machine Learning

Machine Learning เป็นเรื่องเกี่ยวกับการดึงความรู้จากข้อมูล สามารถกำหนดได้ว่า การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ซึ่งทำให้เครื่องสามารถเรียนรู้จากข้อมูลหรือประสบการณ์ในอดีตได้โดยไม่ต้องมีการตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

การเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถคาดการณ์ หรือตัดสินใจบางอย่าง โดยใช้ข้อมูลในอดีตโดยไม่ต้องมีการตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน แมชชีนเลิร์นนิง ใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้างจำนวนมากเพื่อให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้อง หรือให้การคาดการณ์โดยอิงจากข้อมูลนั้น

การเรียนรู้ของเครื่องทำงานบนอัลกอริทึมที่เรียนรู้ด้วยตัวเองโดยใช้ข้อมูลในอดีต มันใช้ได้เฉพาะกับโดเมนบางโดเมน เช่น หากเรากำลังสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อตรวจจับรูปภาพของสุนัข มันจะให้ผลลัพธ์สำหรับรูปภาพสุนัขเท่านั้น

แต่ถ้าเราให้ข้อมูลใหม่ เช่น รูปภาพแมว ข้อมูลนั้นจะไม่ตอบสนอง มีการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในที่ต่าง ๆ เช่น สำหรับระบบผู้แนะนำออนไลน์ สำหรับอัลกอริทึมการค้นหาของ Google ตัวกรองสแปมอีเมลคำแนะนำในการติดแท็กเพื่อนอัตโนมัติของ Facebook เป็นต้น

แบ่งออกได้เป็น 3 ประเภท

  • การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
  • การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
  • การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML)

ปัญญาประดิษฐ์ (AI)

  • ปัญญาประดิษฐ์เป็นเทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรสามารถจำลองพฤติกรรมของมนุษย์ได้
  • เป้าหมายของ AI คือ การสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่ชาญฉลาดเช่นเดียวกับมนุษย์เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
  • ใน AI เราสร้างระบบอัจฉริยะเพื่อทำงานใด ๆ เหมือนมนุษย์
  • การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึกเป็นชุดย่อยหลักสองชุดของ AI
  • AI มีขอบเขตที่หลากหลายมาก
  • AI กำลังสร้างระบบอัจฉริยะที่สามารถทำงานที่ซับซ้อนต่าง ๆ
  • ระบบ AI ให้ความสำคัญกับการเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จ
  • แอปพลิเคชันหลักของ AI ได้แก่ Siri การสนับสนุนลูกค้าโดยใช้เรือแคทโบ๊ท ระบบผู้เชี่ยวชาญ การเล่นเกมออนไลน์ หุ่นยนต์มนุษย์อัจฉริยะ เป็นต้น
  • บนพื้นฐานของความสามารถในการที่เอไอสามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภท ซึ่งจะมี Narrow AI, General AI และ Strong AI
  • รวมถึงการเรียนรู้การใช้เหตุผล และการแก้ไขตนเอง
  • AI จัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้างกึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างอย่างสมบูรณ์

การเรียนรู้ของเครื่อง

  • การเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดย่อยของ AI ที่ช่วยให้เครื่องเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน
  • เป้าหมายของ ML คือ การอนุญาตให้เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูล เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง
  • ใน ML เราสอนเครื่องจักรที่มีข้อมูลเพื่อทำงานบางอย่าง และให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง
  • การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยหลักของการเรียนรู้ของเครื่อง
  • การเรียนรู้ของเครื่องมีขอบเขต จำกัด
  • การเรียนรู้ของเครื่องกำลังทำงานเพื่อสร้างเครื่องจักรที่สามารถทำงานเฉพาะที่ได้รับการฝึกฝนเท่านั้น
  • การใช้งานหลักของการเรียนรู้เครื่องมีระบบออนไลน์ recommender ขั้นตอนวิธีการค้นหาของ Google , Facebook เพื่อนแนะนำอัตโนมัติการติดแท็ก ฯลฯ
  • การเรียนรู้เครื่องยังสามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลักที่มีการเรียนรู้ภายใต้การควบคุม , การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง และการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล หรือการเรียนรู้เสริมสร้าง
  • รวมถึงการเรียนรู้ และการแก้ไขตัวเองเมื่อนำมาใช้กับข้อมูลใหม่
  • การเรียนรู้ของเครื่อง เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้าง