เจาะลึก A.I. vs Machine Learning สองเทคโนโลยีอัจฉริยะในโลกสมาร์ทโฟนแตกต่างกันอย่างไร? ทำความรู้จักกับเทคโนโลยีสุดล้ำที่พลิกโฉมมือถือให้ชาญฉลาดยิ่งขึ้น!

ในช่วง 1-2 ปี มานี้ หลายๆ ท่านคงเคยได้ยินคำว่า A.I. (Artificial Intelligent) หรือระบบปัญญาประดิษฐ์ กับคำว่า Machine Learning ในวงการสมาร์ทโฟนกันเพิ่มมากขึ้น หากแต่ใครจะทราบบ้างว่าแท้จริงแล้ว A.I. กับ Machine Learning คืออะไร? เพราะศัพท์สองคำนี้ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการตลาดโดยแบรนด์ผู้ผลิต เพื่อสื่อถึงเทคโนโลยีในสมาร์ทโฟนรุ่นนั้นๆ ว่ามีความโดดเด่นอย่างไร แต่ในส่วนที่ผู้ใช้รับรู้นั้น A.I. และ Machine Learning ยังคงเป็นคำที่แยกออกจากกันไม่ขาด วันนี้ทีมงาน Thaimobilecenter จึงจะพาทุกท่านมาเจาะลึกเทคโนโลยี A.I. และ Machine Learning ว่ามีความเหมือนหรือแตกต่างกันอย่างไร และเทคโนโลยีทั้งสองอย่างนี้มีส่วนช่วยในการใช้งานสมาร์ทโฟนอย่างไรบ้าง ติดตามชมไปพร้อมกันได้เลยครับ

Neural Network ปัจจัยสำคัญของเทคโนโลยีสุดล้ำ!

ระบบ Machine Learning เป็นระบบการประมวลผลรูปแบบหนึ่งที่นำไปสู่การประมวลผลในระดับ Big Data และระบบ A.I. โดยมีพื้นฐานอยู่บนการพัฒนาโครงข่ายระบบประสาท (Neural Network) และระบบ Dep Learning ซึ่งในทางเทคนิคแล้วก็อาจอนุมานได้ว่า ระบบ Machine Learning จะมีลักษณะคล้ายกับกระบวนการเรียนรู้ของมนุษย์ แต่ระบบ Machine Learning จะเกี่ยวพันกับการประมวลผลเชิงสถิติ และการเรียนรู้แบบซ้ำไปซ้ำมามากกว่า

ระบบโครงข่ายประสาท หรือ Neural Network ถูกสร้างขึ้นมาโดยเฉพาะสำหรับการฝึกฝน และการเรียนรู้การประมวลผลในรูปแบบอันหลากหลาย ซึ่งประกอบไปด้วยการใช้เหตุผล, ตรรกศาสตร์ และการสร้างทางเลือกต่างๆ จากนั้นระบบจึงจะตัดสินใจตามคำสั่งที่ถูกเขียนมาเพื่อให้เป้าหมายประสบผลสำเร็จ ซึ่งในความเป็นจริงแล้วระบบ Neural Network เป็นระบบที่มีความซับซ้อนเป็นอย่างมาก แต่หัวใจสำคัญของระบบการทำงานนี้ก็คือ การประมวลผลจากการชั่งน้ำหนัก ซึ่งน้ำหนักในที่นี้คือ เหตุปัจจัยแห่งความจริง หรือแนวโน้มของความน่าจะเป็นจากการป้อนคำสั่งแต่ละแบบเพื่อนำไปสู่ผลลัพธ์บางอย่างนั่นเอง

Machine Learning เมื่อเทคโนโลยีเรียนรู้ได้ไม่ต่างกับมนุษย์!

หลังจากมีการพัฒนาเทคโนโลยี Neural Network ที่สามารถรับชุดคำสั่งแล้วประเมินผล หรือประมวลผลในทางเลือกต่างๆ ได้แล้ว ตัวระบบยังสามารถลับสมองของตนเองเพื่อให้การตัดสินใจนั้นแม่นยำ และตรงเป้าหมายตามชุดคำสั่งที่ถูกป้อนเข้ามาด้วย ซึ่งนี่ก็คือระบบ Machine Learning โดยความมหัศจรรย์ของระบบ Machine Learning ก็คือ อัลกอริธึมของตัวระบบที่สามารถเรียนรู้ และตัดสินใจเลือกเองได้โดยที่ผู้เขียนโปรแกรมไม่จำเป็นต้องสร้างทางเลือก หรือสร้างความเป็นไปได้ทั้งหมดให้กับระบบ เพราะระบบ Machine Learning จะมีการเรียนรู้ในตัวเองอยู่ตลอดเวลา โดยการฝึกฝนระบบให้ทำงานได้สำเร็จลุล่วงตามเป้าหมายก็มีหลากหลายวิธี แต่ส่วนใหญ่จะใช้การกระทำซ้ำๆ เพื่อให้ระบบสร้างความเป็นไปได้ออกมาให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ จากนั้นจึงฝึกการตัดสินใจเลือกให้ระบบอีกครั้ง ซึ่งวิธีการฝึกเช่นนี้ให้ผลดีกว่าการมานั่งเขียนอัลกอริธึมเป็นอย่างมาก เพราะระบบสามารถจำแนก, แยกแยะ หรือจัดกลุ่มข้อมูลทั้งหมดที่ถูกฝึก (อาจอยู่ในหลักแสนหลักล้านครั้ง) ได้เอง และยิ่งฝึกให้จำ หรือให้ค้นมากเท่าไหร่ ระบบก็จะสามารถประมวลผลได้ไว และรวดเร็วเพิ่มมากขึ้นด้วย

หลังจากที่ระบบ Machine Learning ถูกฝึกมาเรียบร้อยแล้ว ตัวระบบสามารถประมวลผลได้รวดเร็วเพียงเสี้ยววินาที จนถึงขั้นสามารถหาคำตอบ หรือแสดงผลลัพธ์ได้แทบจะทันทีเมื่อถูกป้อนคำสั่งเข้าไป ดังนั้น ระบบ Machine Learning จึงเข้ามามีส่วนสำคัญในเรื่องของเทคโนโลยีต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น การจดจำเสียง (Voice Recognition), กระบวนการแปลภาษา หรือแม้กระทั่งการค้นคว้าทางวิทยาศาสตร์ ทำให้ระบบ Machine Learning ได้รับความนิยมเป็นอย่างมาก และถูกนำมาใช้งานบนสมาร์ทโฟนในปัจจุบันด้วย

จาก Machine Learning สู่ระบบ A.I. อัจฉริยะ!

แม้ว่าระบบ Machine Learning จะดูเหมือนเป็นระบบประมวลผลที่ค่อนข้างล้ำสมัย และดูชาญฉลาดมากทีเดียว แต่จริงๆ แล้ว Machine Learning ยังเป็นเพียงระบบประมวลผลเท่านั้น ยังไม่มีการแสดงความฉลาดล้ำออกมา เพราะตัวอัลกอริธึมเองยังไม่เข้าใจว่าทำไมทางเลือกที่ประมวลผลมานั้นเป็นทางเลือกที่ถูก แต่ถ้าหากระบบ Machine Learning ถูกนำไปใส่ไว้ในโปรแกรมที่สามารถมีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ได้อย่างชาญฉลาด นั่นถึงจะเรียกว่าเป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ หรือ A.I. (Artificial Intelligent) นั่นเอง ซึ่งความหมายของ A.I. ที่น่าจะเข้าเค้ามากที่สุดก็คือ "A.I. คือระบบที่สามารถวางแผนงาน หรือดำเนินงานตามคำสั่งได้ราวกับมีมันสมองอย่างมนุษย์ เช่น การเรียนรู้, การวางแผน และการตัดสินใจ เป็นต้น"

A.I. อาจจำแนกออกเป็น 2 กลุ่มใหญ่ๆ คือ A.I. ประยุกต์ (Applied A.I.) กับ A.I. ต้นฉบับ (General A.I.) โดยทั้ง 2 กลุ่มมีคำอธิบายคร่าวๆ ดังนี้

A.I. ประยุกต์ (Applied A.I.) - ระบบปัญญาประดิษฐ์ชนิดนี้ได้รับความนิยม และเป็นที่รู้จักกันมากที่สุดในปัจจุบัน โดยลักษณะการทำงานของ A.I. ประยุกต์จะใกล้เคียงกับ Machine Learning มากๆ แต่ A.I. ประยุกต์จะถูกออกแบบมาเพื่อดำเนินการ และปฏิบัติการตามชุดคำสั่งแบบเฉพาะเท่านั้น เช่น การเทรดหุ้น, การจัดการจราจร หรือการวินิจฉัยคนไข้ เป็นต้น หรือถ้าเป็นการใช้งานบนสมาร์ทโฟนก็มีอยู่บ้าง เช่น A.I. กล้องถ่ายภาพที่เมื่อยกตัวกล้องขึ้นมาแล้ว A.I. ปรับโหมดให้อัตโนมัติว่ากำลังถ่ายภาพอะไรอยู่ หรือ A.I. ของกล้องด้านหน้าที่จัดการเรื่องซอฟต์แวร์ Beauty Mode ให้กับผู้ใช้ได้สวยงามแบบอัตโนมัติ เป็นต้น ซึ่ง A.I. ประยุกต์นี้จะมีขอบเขตการทำงานที่จำกัด แต่ก็ยังสามารถเรียนรู้เรื่องต่างๆ ได้เพิ่มเติม แต่จะเรียนรู้ได้เฉพาะสิ่งที่ถูกออกแบบมาให้หาผลลัพธ์เท่านั้น

A.I. ต้นฉบับ (General A.I.) - ระบบปัญญาประดิษฐ์ชนิดนี้เสมือนเป็น A.I. ต้นฉบับที่ไม่โดนจำกัดขอบเขตการหาผัลลัพธ์ ทำให้รองรับขอบข่ายการใช้งานได้กว้างขึ้น และมากขึ้น, สามารถเรียนรู้ และเข้าใจข้อมูลจำนวนมากได้อย่างไม่มีปัญหา และสามารถคิด (เอง) ได้มากกว่า ทำให้ A.I. ชนิดนี้มีลักษณะคล้ายคลึงกับมนุษย์มากที่สุด ซึ่งในทางทฤษฎีแล้ว A.I. ชนิดนี้สามารถเรียนรู้ข้อมูลอื่นๆ เพิ่มเติมนอกเหนือไปจากชุดข้อมูลที่มีอยู่แล้ว เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับตนเองได้ด้วย

จาก A.I. ปัจจุบันสู่อนาคตแห่งเทคโนโลยี

ทุกวันนี้ เทคโนโลยี Machine Learning และ A.I. ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในแวดวงเทคโนโลยีต่างๆ อย่างเห็นได้ชัด โดยที่ผู้ใช้อย่างเราๆ เองก็ไม่รู้เสียด้วยซ้ำว่าเรากำลังใช้งานเทคโนโลยีอยู่เป็นประจำทุกวัน และอยู่ใกล้ตัวเรามากกว่าที่คิด เช่น Siri ของ Apple หรือ Google Assistant ของ Google ก็เป็น A.I. ประยุกต์ที่พบเจอได้ง่ายที่สุด หรือ Search Engine ที่ใหญ่ที่สุดในโลกอย่าง Google ก็ใช้ A.I. ในการประมวลผลค้นหาคำตอบ, Facebook ใช้ A.I. ในการเผยแพร่โฆษณาบนแพลตฟอร์มของตนเอง หรือแม้แต่ธนาคารก็ยังมีการ A.I. เพื่อป้องกันการฉ้อโกงด้วย เป็นต้น

สำหรับบทความนี้ก็หวังว่าทุกท่านจะได้ทราบข้อมูล และความแตกต่างกันพอสมควรแล้วว่า A.I. และ Machine Learning มีความแตกต่างกันอย่างไร ซึ่งก็ต้องติดตามกันต่อไปว่าในปี 2018 นี้ บทบาทของ 2 เทคโนโลยีสุดล้ำจะส่งผล หรือเข้ามามีส่วนเพิ่มเติมในวงการสมาร์ทโฟนมากน้อยเพียงใด สำหรับวันนี้ทีมงาน Thaimobilecenter ต้องขอลาไปก่อน แล้วพบกันใหม่ในบทความหน้าครับ สวัสดีครับ

ที่มา : androidauthority
แปล และเรียบเรียงโดย : thaimobilecenter.com

วันที่ : 2/2/2561