ความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

อัปเดตล่าสุดเมื่อ: April 2, 2024 by

มีข่าวลือมากมายเกี่ยวกับคำว่า “AI” และ “การเรียนรู้ของเครื่อง” แต่จริงๆ แล้วพวกเขาหมายถึงอะไร? และความแตกต่างระหว่างพวกเขาคืออะไร? ในโพสต์บนบล็อกนี้ เราจะแจกแจงรายละเอียดให้คุณ เราจะหารือเกี่ยวกับความหมายของแต่ละคำ และยกตัวอย่างว่าแต่ละคำสามารถนำมาใช้อย่างไร ในตอนท้าย คุณจะได้รับข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นในการตัดสินใจว่าข้อมูลใดที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นคำที่มักใช้สลับกัน แต่มีความแตกต่างระหว่างทั้งสอง AI คือความสามารถของเครื่องจักรในการเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของ AI ที่หมายถึงความสามารถของเครื่องจักรในการเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป ในทางปฏิบัติมักใช้ร่วมกัน: อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ เรามาสำรวจความแตกต่างระหว่างเทคโนโลยีอันทรงพลังทั้งสองนี้กันดีกว่า

มีข่าวลือมากมายเกี่ยวกับคำว่า “การเรียนรู้ของเครื่อง” และ “AI” ทั้งสองเป็นส่วนสำคัญของอนาคตของเทคโนโลยี แต่ความแตกต่างคืออะไร กล่าวโดยสรุปคือ Machine Learning เป็นส่วนหนึ่งของ AI การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเรื่องเกี่ยวกับการสอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

AI เป็นแนวคิดที่กว้างขึ้น ซึ่งไม่ใช่แค่การเรียนรู้ของเครื่องเท่านั้น แต่ยังรวมไปถึงมากกว่านั้นด้วย วิธีดั้งเดิมในการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ เพื่อตัดสินใจ ด้วยเหตุนี้ AI จึงใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอย่างหนัก ดังนั้นความแตกต่างจึงอาจไม่ชัดเจนในบางครั้ง

โดยพื้นฐานแล้ว หากคุณกำลังพูดถึงสิ่งที่เกี่ยวข้องกับความฉลาดทางคอมพิวเตอร์ คุณกำลังพูดถึง AI แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเพียงกลยุทธ์หนึ่งในการบรรลุเป้าหมายดังกล่าว

เมื่อปัญญาประดิษฐ์ (ai) ได้รับความสนใจมากขึ้นในโลกธุรกิจหลายๆ คนยังไม่แน่ใจว่ามันคืออะไรและมีประโยชน์อะไรบ้าง ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะแจกแจงความแตกต่างระหว่าง AI และการเรียนรู้ของเครื่อง และอธิบายว่าธุรกิจต่างๆ สามารถใช้แต่ละอย่างให้เกิดประโยชน์ได้อย่างไร

ความแตกต่างระหว่าง AI และการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

Machine Learning คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบและพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้และคาดการณ์ข้อมูลได้ เป้าหมาย

แมชชีนเลิร์นนิงคือการสร้างโมเดลเชิงคาดการณ์อัตโนมัติเพื่อให้ตัดสินใจได้ดีขึ้นเร็วขึ้น

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย เช่น การกรองอีเมลการตรวจจับผู้บุกรุกเครือข่าย และการมองเห็นคอมพิวเตอร์

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาที่ค่อนข้างใหม่ซึ่งมีการเติบโตแบบทวีคูณในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เหตุผลของการเติบโตนี้ก็คืออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในสาขาต่างๆ มากมาย

การเรียนรู้ของเครื่องมีสองประเภทหลัก: ภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลใช้ข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้แบบจำลองที่สามารถใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ได้ อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลไม่ได้ใช้ข้อมูลการฝึกอบรม แต่พวกเขาเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบหรือกลุ่มแทน

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมืออันทรงพลัง ที่สามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้มากมาย อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของ AI และด้วยเหตุนี้ จึงยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา

มีความท้าทายมากมายที่ต้องแก้ไขก่อนที่แมชชีนเลิร์นนิงจะถือเป็นสาขาที่มีความสมบูรณ์อย่างแท้จริง อย่างไรก็ตาม ศักยภาพของแมชชีนเลิร์นนิงนั้นมีมากมาย และแน่นอนว่าจะมีผลกระทบสำคัญต่อหลายๆ ด้านในปีต่อๆ ไป

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นคำที่หมายถึงความสามารถของคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรในการเรียนรู้และปฏิบัติงานที่ปกติต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ เช่น การใช้เหตุผล การสื่อสารตามธรรมชาติ และการแก้ปัญหา

เทคโนโลยี AI ก้าวหน้าไปมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ต้องขอบคุณความก้าวหน้าในสาขาต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและข้อมูลขนาดใหญ่ ทุกวันนี้ AI ถูกนำมาใช้ในหลากหลายรูปแบบ ตั้งแต่การช่วยให้มนุษย์ตัดสินใจได้ดีขึ้นไปจนถึงการทำงานโดยอัตโนมัติ

AI มีหลายประเภท แต่ตัวอย่างทั่วไปบางส่วน ได้แก่:

– การเรียนรู้ของเครื่อง: นี่เป็นวิธีการสอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): นี่คือความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการเข้าใจภาษาของมนุษย์และตอบสนองในลักษณะที่เป็นธรรมชาติสำหรับมนุษย์

- วิทยาการหุ่นยนต์: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้หุ่นยนต์เพื่อดำเนินงานที่ปกติมนุษย์จะทำ

– การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: นี่เป็นวิธีการใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ แนวโน้ม และพฤติกรรมในอนาคต

เทคโนโลยี AI มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและมีการใช้งานใหม่ๆ อยู่เสมอ ด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของ AI จึงมีแนวโน้มว่าจะมีการสร้างนวัตกรรมที่น่าทึ่งและเปลี่ยนแปลงชีวิตอีกมากมายในปีต่อๆ ไป ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างตัวแทนอัจฉริยะ ซึ่งเป็นระบบที่สามารถให้เหตุผล เรียนรู้ และดำเนินการโดยอัตโนมัติ

การวิจัยด้าน AI เกี่ยวข้องกับคำถามที่ว่าจะสร้างคอมพิวเตอร์ที่มีพฤติกรรมอัจฉริยะได้อย่างไร เพื่อตอบคำถามนี้ นักวิจัย AI ได้พัฒนาแนวทางหลายประการ รวมถึงพฤติกรรม สัญลักษณ์ และสถิติ เทคโนโลยี AI ถูกนำมาใช้ในหลากหลายรูปแบบ รวมถึงระบบผู้เชี่ยวชาญ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เจ้าหน้าที่อัจฉริยะ และการเรียนรู้ของเครื่อง

คำว่า “ปัญญาประดิษฐ์” มักใช้เพื่ออ้างถึงสาขาย่อยเฉพาะของ AI ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสร้างตัวแทนอัจฉริยะ อย่างไรก็ตาม AI ยังสามารถใช้เพื่ออ้างถึงสาขาการวิจัย AI โดยรวมได้ เทคโนโลยี AI ถูกนำมาใช้ในหลากหลายรูปแบบ รวมถึงระบบผู้เชี่ยวชาญ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เจ้าหน้าที่อัจฉริยะ และการเรียนรู้ของเครื่อง

ระบบผู้เชี่ยวชาญคือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาเฉพาะด้าน เช่น การแพทย์หรือวิศวกรรมศาสตร์ ระบบผู้เชี่ยวชาญใช้การผสมผสานระหว่างการให้เหตุผลตามกฎและการค้นหาแบบศึกษาพฤติกรรมเพื่อแก้ไขปัญหา

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาย่อยของ AI ที่เกี่ยวข้องกับคำถามว่าจะทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ได้อย่างไร การวิจัย NLP เกี่ยวข้องกับคำถามเกี่ยวกับวิธีสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถประมวลผลและทำความเข้าใจการป้อนข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติได้โดยอัตโนมัติ

ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของ AI ที่เน้นการสอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ซึ่งทำได้โดยใช้อัลกอริธึมที่สามารถปรับปรุงได้โดยอัตโนมัติเมื่อมีข้อมูลเพิ่มเติม ในทางตรงกันข้าม ปัญญาประดิษฐ์เป็นแนวคิดที่กว้างกว่า ซึ่งรวมถึงวิธีการทั้งหมดในการทำให้คอมพิวเตอร์ฉลาดขึ้น รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องด้วย

แมชชีนเลิร์นนิงมุ่งเน้นไปที่การทำนายเป็นหลัก ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ทั้งในการทำนายและการตัดสินใจ การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการค้นหารูปแบบในข้อมูลเป็นหลัก ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ยังเกี่ยวข้องกับวิธีใช้รูปแบบเหล่านั้นในการตัดสินใจ

การเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่จะใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้สามารถแปลงเป็นความรู้ได้ ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ยังใช้สำหรับการแสดงความรู้และการให้เหตุผลอีกด้วย แมชชีนเลิร์นนิงใช้เป็นหลักในการทำนายอนาคต ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ยังใช้สำหรับการวางแผนและการแก้ปัญหาอีกด้วย

แมชชีนเลิร์นนิงส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้สำหรับการเรียนรู้ทั้งแบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้ดูแล ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ข้อมูลจะถูกติดป้ายกำกับและอัลกอริทึมจะเรียนรู้จากข้อมูลนี้ ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ข้อมูลจะไม่มีการติดป้ายกำกับ และอัลกอริทึมจะต้องค้นหาโครงสร้างในข้อมูลนั้นเอง

การเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการถดถอยและการจำแนกประเภท ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้สำหรับการถดถอยและการจำแนกประเภท เช่นเดียวกับงานอื่นๆ เช่น การทำนาย การวางแผน และการตัดสินใจ

ข้อดีและข้อเสียของการเรียนรู้ของเครื่อง

ข้อดี-

1. แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำให้การเรียนรู้ซ้ำๆ และงานจำแนกประเภทเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้มนุษย์มีเวลามุ่งเน้นไปที่งานอื่นๆ ได้

2. การเรียนรู้ของเครื่องสามารถเข้าใจข้อมูลจำนวนมากที่ซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะประมวลผลได้ ซึ่งช่วยให้เรารวบรวมข้อมูลเชิงลึกและความเข้าใจใหม่ๆ

ข้อเสีย-

1. อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมักจะคลุมเครือในการตัดสินใจ ซึ่งหมายความว่าอาจเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจว่าเหตุใดจึงตัดสินใจโดยเฉพาะ

2. แมชชีนเลิร์นนิงสามารถมีอคติได้หากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอัลกอริธึมนั้นมีอคติในตัวมันเอง

ข้อดีและข้อเสียของปัญญาประดิษฐ์

ข้อดี-

1. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยให้เราประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าที่มนุษย์สามารถทำได้

2. ปัญญาประดิษฐ์สามารถระบุรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกที่มนุษย์อาจพลาดได้

ข้อเสีย-

1. ข้อเสียที่สำคัญประการหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์คือโอกาสที่จะเกิดการละเมิดและการใช้งานในทางที่ผิด

2. เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์สามารถนำมาใช้สร้างอาวุธอันทรงพลังที่อาจนำมาใช้ต่อต้านมนุษยชาติได้

บทสรุป - อะไรคือความแตกต่างระหว่าง AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

แม้ว่า AI และการเรียนรู้ของเครื่องจะมีการทับซ้อนกันอยู่บ้าง แต่ก็เป็นสองแนวคิดที่แตกต่างกัน AI เป็นคำที่กว้างกว่าซึ่งหมายถึงระบบใดๆ ก็ตามที่สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง ในทางกลับกัน แมชชีนเลิร์นนิงเป็น AI ประเภทหนึ่งที่อาศัยลูปป้อนกลับที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป

เทคโนโลยีทั้งสองนี้มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ดังนั้นนักการตลาดจึงต้องติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับการพัฒนาล่าสุดอยู่เสมอ ในแง่ของการใช้งาน AI สามารถนำมาใช้ได้หลายวิธี รวมถึงการสร้างเนื้อหา การบริการลูกค้า และการสร้างโอกาสในการขาย

การเรียนรู้ของเครื่องเหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ยังอ่าน: 

จิเทนดรา วาสวานี
ผู้เขียนนี้ได้รับการยืนยันใน BloggersIdeas.com

Jitendra Vaswani เป็นผู้ปฏิบัติงานด้านการตลาดดิจิทัลและเป็นวิทยากรสำคัญระดับนานาชาติที่มีชื่อเสียง เขาเปิดรับวิถีชีวิตเร่ร่อนทางดิจิทัลในขณะที่เขาเดินทางรอบโลก เขาก่อตั้งเว็บไซต์ที่ประสบความสำเร็จสองแห่ง บล็อกเกอร์ไอเดีย.com & เอเจนซี่การตลาดดิจิทัล DigiExe ซึ่งเรื่องราวความสำเร็จของเขาได้ขยายไปถึงการประพันธ์ "Inside A Hustler's Brain : In Pursuit of Financial Freedom" (จำหน่ายไปแล้ว 20,000 เล่มทั่วโลก) และมีส่วนร่วมใน "ผู้เขียนหนังสือ Growth Hacking ที่ขายดีที่สุดในระดับนานาชาติ เล่ม 2" Jitendra ออกแบบเวิร์กช็อปสำหรับมืออาชีพมากกว่า 10000 รายในด้านการตลาดดิจิทัลทั่วทวีป ด้วยความตั้งใจที่มุ่งสู่การสร้างความแตกต่างที่มีผลกระทบโดยการช่วยเหลือผู้คนสร้างธุรกิจในฝันทางออนไลน์ในท้ายที่สุด Jitendra Vaswani เป็นนักลงทุนที่มีพลังสูงและมีพอร์ตการลงทุนที่น่าประทับใจซึ่งรวมถึง อิมเมจสเตชัน. หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการลงทุนของเขา ค้นหาเขาที่ LinkedIn, Twitter, & Facebook.

การเปิดเผยข้อมูลพันธมิตร: เพื่อความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์ – ลิงก์บางลิงก์บนเว็บไซต์ของเราเป็นลิงก์พันธมิตร หากคุณใช้ลิงก์เหล่านั้นในการซื้อ เราจะได้รับค่าคอมมิชชันโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับคุณ (ไม่มีเลย!)

กระทู้ที่เกี่ยวข้อง

แสดงความคิดเห็น