AI กับ machine learning

Machine Learning (ML) คืออะไร

Machine learning เป็นหมวดหมู่ย่อยของ AI ที่ช่วยให้ระบบเรียนรู้จากข้อมูลหรือประสบการณ์ที่ผ่านมา ซึ่งไม่ได้ตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนเพื่อสร้างอัลกอริทึมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องซ้ำๆ

ตัวอย่างเช่น การค้นหาแบบ speed-to-text ใช้ ML เพื่อแปลงคำพูดเป็นข้อความบนโทรศัพท์ของคุณ ในโลกการแพทย์ แพทย์ใช้ machine learning เพื่อเร่งการวิเคราะห์ภาพ และในการธนาคาร ML ช่วยให้ตรวจจับการฉ้อโกงได้เร็วขึ้น

โมเดล machine learning มีสามประเภท

Supervised learning

ML ประเภทนี้ได้รับการเทรนโดยใช้ข้อมูลการเทรนที่มีป้ายกำกับ Data scientists ฝึกโมเดลโดยใช้ข้อมูลที่มีการบรรยายอย่างชัดเจนมากๆ เมื่อได้รับการเทรนแล้ว โมเดล machine learning ประเภทนี้สามารถจัดหมวดหมู่ข้อมูลเป็นหมวดหมู่ และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้ม

Reinforcement learning

ด้วย reinforcement learning โมเดล ML จะเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก โมเดลนี้จะสร้างผลลัพธ์และขึ้นอยู่กับ data scientist ที่จะให้ฟีดแบ็กว่าผลลัพธ์ถูกต้องหรือไม่ ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถรวบรวมฟีดแบ็กจากประสบการณ์ที่ผ่านมาเพื่อพิจารณาการดำเนินการที่ถูกต้องในการปฏิบัติงาน

Unsupervised learning

Unsupervised learning ต่างจาก supervised learning ซึ่งให้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับแก่อัลกอริทึม ML เพราะจะให้ชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับแทน ซึ่งหมายความว่าอัลกอริทึมสามารถระบุรูปแบบและการจัดกลุ่มได้ด้วยตัวเองโดยไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์

โมเดล ML อาจมีความซับซ้อนแต่อัลกอริทึมเหล่านี้อาจมีผลกระทบอย่างมากต่อคุณภาพและประโยชน์ของผลลัพธ์ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของโมเดล machine learning

ความแตกต่างระหว่าง machine learning กับ AI

Machine learning และ AI มีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิดเพราะ ML เป็นส่วนย่อยของ AI อย่างไรก็ตาม ML มีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างจาก AI ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะไม่ผสมเทคโนโลยีทั้งสองเข้าด้วยกัน

มาดูความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง AI และ machine learning

ทำความเข้าใจ AI

AI ช่วยให้ data scientists สร้างระบบอัจฉริยะที่สามารถทำงานได้เหมือนกับมนุษย์ วัตถุประสงค์ของ AI คือการสร้างระบบคอมพิวเตอร์อัจฉริยะที่มีความฉลาดเหมือนมนุษย์ ซึ่งสามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลจากมนุษย์โดยตรง

AI ประยุกต์ใช้ได้มากมาย แต่มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มโอกาสและความสำเร็จเป็นหลัก เนื่องจากมีความก้าวหน้ามากกว่า AI จึงสามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ ซึ่งหมายความว่า data scientists สามารถอัปโหลดชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและยังคงได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจน

AI มีสามประเภท ได้แก่ Weak AI, General AI, และ Super AI

ทำความเข้าใจ machine learning

เป้าหมายของ machine learning คือการให้ระบบเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อให้สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้อง โมเดล ML ช่วยให้ data scientists สอนระบบที่มีข้อมูลเป็นวิธีในการทำงานเฉพาะและให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

ML มีขอบเขตการใช้งานที่จำกัดและส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การระบุความถูกต้องและรูปแบบ ซึ่งไม่สามารถเข้าใจข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ โดยต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้างเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

ML ทั้งสามประเภทคือ supervised learning, reinforcement learning และ unsupervised learning

AI และ machine learning ทำงานร่วมกันอย่างไร

AI และ ML ทำงานร่วมกันเพื่อมอบโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมให้กับงานในโลกแห่งความเป็นจริง ที่จริงแล้ว ระบบ AI สร้างขึ้นโดยใช้ ML

แม้ว่า AI และ ML จะเป็นแนวคิดที่แตกต่างกัน แต่เมื่อรวมกันแล้วจะสร้างผลลัพธ์ที่เหนือกว่า

วิธีการทำงาน

Machine learning มีความซับซ้อนน้อยกว่า AI แต่เป็นแรงผลักดันให้กับระบบ AI AI ใช้ ML เพื่อทำงานให้เสร็จสิ้น เช่น

1. การเตรียมข้อมูล สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเลือก การล้าง และการแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่อัลกอริทึม ML สามารถใช้ได้
2. การเทรนโมเดล อัลกอริทึม ML นำไปใช้เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถคาดการณ์และตัดสินใจตามข้อมูลที่ป้อน อัลกอริทึม “เรียนรู้” จากข้อมูลโดยการระบุรูปแบบและความสัมพันธ์และปรับพารามิเตอร์เพื่อลดข้อผิดพลาด กระบวนการนี้จะทำซ้ำหลายครั้งและดำเนินต่อไปจนกว่าจะได้รับความแม่นยำในระดับสูงอย่างสม่ำเสมอ
3. การ deploy โมเดล เมื่อโมเดลได้รับการเทรนแล้ว ก็จะสามารถนำไป deploy ในสภาพแวดล้อมจริงเพื่อคาดการณ์หรือจำแนกประเภทตามข้อมูลใหม่ในรูปแบบของ AI

{บางคนคิดว่าการใช้งาน AI และ machine learning จำกัดเฉพาะบริษัทยักษ์ใหญ่เท่านั้น แต่เทคโนโลยีเหล่านี้ล้วนแทรกซึมอยู่ในชีวิตประจำวันของเรา ในความเป็นจริง ผู้คน 77% ใช้อุปกรณ์หรือบริการที่ทำงานด้วยระบบ AI และส่วนใหญ่ไม่รู้ตัว

Deep learning เป็นสาขาย่อยของ ML โดยใช้ neural networks ที่มีสามเลเยอร์ขึ้นไปเพื่อจำลองความสามารถในการเรียนรู้ของสมองมนุษย์ เครื่องมือ AI จำนวนมากใช้ deep learning เพื่อเพิ่มความเร็วในการทำงานอัตโนมัติและทำงานในระดับที่สูงขึ้น ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง deep learning กับ machine learning

ประโยชน์ของ AI และ machine learning

AI และ ML ช่วยให้ธุรกิจมีโอกาสมากขึ้นในการทำงานอัตโนมัติและเพิ่มความเร็วในการทำงาน AI และ ML ให้ประโยชน์ร่วมกัน เช่น

1. แหล่งข้อมูลมากขึ้นเพื่อนำมาป้อน ธุรกิจต่างๆ มีข้อมูลจำนวนมาก แทนที่จะจัดเก็บข้อมูลนี้ AI และ ML ช่วยให้องค์กรสามารถรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากขึ้น สิ่งนี้จะดำเนินการกับข้อมูลจำนวนมากโดยอัตโนมัติ
2. การตัดสินใจที่ดีขึ้นและเร็วขึ้น AI และ ML ช่วยให้องค์กรใช้ข้อมูลคุณภาพสูงขึ้นได้ในปริมาณมาก ในทางปฏิบัติ ธุรกิจสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างสม่ำเสมอจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งช่วยให้ธุรกิจมีความคล่องตัวและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น เพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้นทั่วทั้งองค์กร
3. เพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน AI และ ML ช่วยให้ธุรกิจดำเนินงานที่ต้องทำซ้ำๆ ได้โดยอัตโนมัติพร้อมทั้งลดข้อผิดพลาด เพื่อทำให้ธุรกิจมีประสิทธิภาพและคุ้มค่ามากขึ้น โดยวิธีการของ AI สามารถลดข้อผิดพลาดได้มากถึง 50% สำหรับบางอุตสาหกรรม เช่น การค้าปลีก

การใช้งาน AI และ machine learning

มนุษย์เพิ่งเริ่มสำรวจศักยภาพของ AI และ ML เท่านั้น แต่เทคโนโลยีเหล่านี้กำลังได้รับความนิยมมากขึ้น ในความเป็นจริง 35% ขององค์กรใช้ AI ในปี 2565 ซึ่งเพิ่มขึ้น 4% จากปี 2564

ในปี 2023 เราเห็นธุรกิจใช้ AI และ machine learning มากขึ้นในแอปพลิเคชันเหล่านี้

• การบริการลูกค้า }องค์กรต่างๆ ใช้ AI และ ML เพื่อให้ตอบคำถามของลูกค้าได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นด้วยแชทบอทที่ทำงานด้วยระบบ AI องค์กรเหล่านี้ยังใช้โซลูชัน เช่น Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้าเพื่อให้บริการที่เป็นเลิศ
• การธนาคารและการเงิน บริษัททางการเงินใช้ AI และ ML สำหรับทุกสิ่ง ตั้งแต่การปฏิบัติตามข้อกำหนด การจัดการการลงทุน ไปจนถึงการประมวลผลเอกสาร
• ข้อมูลเชิงลึกจากลูกค้า ธุรกิจสามารถปรับแต่งประสบการณ์ลูกค้าได้มากขึ้นผ่านข้อมูลเชิงลึกที่ทำงานด้วยระบบ AI ตัวอย่างเช่น เครื่องมือแนะนำของ Spotify และ Amazon ใช้ AI เพื่อรวบรวมข้อมูลและมอบประสบการณ์เฉพาะบุคคลโดยอัตโนมัติ
• ความปลอดภัยทางไซเบอร์ ผู้ให้บริการด้านไอทีใช้ AI และ ML มากขึ้นในการตรวจจับและบรรเทาภัยคุกคามและป้องกันข้อผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์
• การขนส่ง รถยนต์และเรือบรรทุกสินค้าไร้คนขับเป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของวิธีที่ AI และ ML เพิ่มประสิทธิภาพในการขนส่ง
• กลยุทธ์การตลาด นักการตลาดใช้โซลูชัน เช่น Adobe Experience Platform เพื่อสร้าง customer intelligence แบบเรียลไทม์ที่ทำงานด้วยระบบ AI เพื่อปรับปรุงการนำเสนอเฉพาะบุคคล
• การดูแลสุขภาพ AI และ ML ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านสุขภาพปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัย เสนอการดูแลเฉพาะบุคคลผ่านผู้ช่วยเสมือน และตรวจจับการฉ้อโกง

อนาคตของ AI และ machine learning

ในอนาคต เราคาดว่าจะเห็นความต้องการ AI และ ML เพิ่มขึ้น ภายในปี 2572 อุตสาหกรรม AI และ ML จะมีมูลค่ามากกว่า 2.09 แสนล้านดอลลาร์

ในอนาคต AI จะปฏิวัติวงการแพทย์และการวิจัย นอกเหนือจากการสร้างประสบการณ์ผู้บริโภคที่มีความเป็นส่วนตัวสูง ตัวอย่างเช่น Adobe Real-Time CDP สร้างข้อมูลเชิงลึกและขั้นตอนที่ดำเนินการได้เพื่อขยายขนาดกลุ่มเป้าหมายผ่าน AI และ machine learning ความต้องการยังจะเพิ่มขึ้นสำหรับงาน STEM ในการจัดการโซลูชัน AI และ ML ในความเป็นจริง งานนักวิทยาศาสตร์ด้านคอมพิวเตอร์และข้อมูลคาดว่าจะเติบโต 21% จนถึงปี 2574

เป็นที่ชัดเจนว่า AI และ ML จะยังคงปฏิวัติวงการธุรกิจอย่างที่ทราบกันดี เทคโนโลยีนี้มักจะทำงานอยู่เบื้องหลัง แต่ก็มีแนวโน้มที่จะมีบทบาทมากขึ้นในอนาคตทั้งในการทำงานและชีวิตประจำวันของเรา

คุณพร้อมสำหรับขั้นถัดไปของวิวัฒนาการ AI หรือยัง ดูว่า machine learning เพิ่มประสิทธิภาพของ Adobe Sensei และผลิตภัณฑ์ Adobe Experience Cloud ทั้งหมดได้อย่างไร