ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

ในยุคเทคโนโลยีปัจจุบัน คำว่า ปัญญาประดิษฐ์, การเรียนรู้ของเครื่อง และ การเรียนรู้เชิงลึก เป็นคำที่พบเห็นบ่อยขึ้น หลายคนใช้สลับกันได้ แต่ในความเป็นจริง นี่คือแนวคิดสามอย่างที่เกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิดแต่มีความแตกต่างชัดเจน

ตัวอย่างเช่น เมื่อ AlphaGo ของกูเกิลชนะเลิศแชมป์โกะ ลี เซดอล ในปี 2016 สื่อมวลชนใช้คำว่า ปัญญาประดิษฐ์, การเรียนรู้ของเครื่อง และ การเรียนรู้เชิงลึก สลับกันเพื่ออธิบายชัยชนะนี้ แท้จริงแล้ว ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก ต่างมีส่วนช่วยให้ AlphaGo ประสบความสำเร็จ แต่พวกมัน ไม่ใช่สิ่งเดียวกัน

บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจอย่างชัดเจน ความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงความสัมพันธ์ของพวกมัน มาสำรวจรายละเอียดไปด้วยกันกับ INVIAI !

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือสาขากว้างของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นการสร้างระบบที่สามารถเลียนแบบความฉลาดและการทำงานทางปัญญาของมนุษย์ได้

กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI ครอบคลุมเทคนิคทั้งหมดที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ทำงานที่ปกติแล้วต้องใช้ความฉลาดของมนุษย์ เช่น การแก้ปัญหา การตัดสินใจ การรับรู้สิ่งแวดล้อม การเข้าใจภาษา และอื่น ๆ AI ไม่จำกัดเฉพาะวิธีการเรียนรู้จากข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงระบบที่ใช้กฎหรือความรู้ที่มนุษย์โปรแกรมไว้ด้วย

ประเภทของ AI

ภาพจำลองแนวคิดปัญญาประดิษฐ์

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นสาขาย่อยของ AI ที่มุ่งพัฒนาอัลกอริทึมและโมเดลทางสถิติที่ช่วยให้ คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูล และปรับปรุงความแม่นยำโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมทีละขั้นตอนอย่างชัดเจน แทนที่มนุษย์จะเขียนคำสั่งทั้งหมด อัลกอริทึม ML จะวิเคราะห์ข้อมูลนำเข้าเพื่อค้นหารูปแบบและทำการทำนายหรือการตัดสินใจเมื่อเจอข้อมูลใหม่

สาขาวิชาที่ทำให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถเรียนรู้โดยไม่ต้องถูกโปรแกรมอย่างชัดเจน

— อาร์เธอร์ ซามูเอล, 1959

ประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง

กระบวนการและขั้นตอนการทำงานของการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึก (DL) เป็นสาขาย่อยเฉพาะของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นเพื่อเรียนรู้จากข้อมูล

คำว่า "เชิงลึก" หมายถึงโครงข่ายที่มีชั้นซ่อนจำนวนมาก (โดยปกติมากกว่าสามชั้น) โครงสร้างหลายชั้นนี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้คุณลักษณะที่ซับซ้อนในระดับนามธรรมสูง การเรียนรู้เชิงลึกได้รับแรงบันดาลใจจากการทำงานของสมองมนุษย์ โดยมี "นิวรอน" เทียมเชื่อมต่อกันเลียนแบบโครงข่ายประสาทชีวภาพ

ความต้องการและประโยชน์

สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมของการเรียนรู้เชิงลึก

ความสัมพันธ์ระหว่าง AI, ML และการเรียนรู้เชิงลึก

การเข้าใจความสัมพันธ์เชิงลำดับชั้นระหว่างเทคโนโลยีเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญ: การเรียนรู้เชิงลึก ⊂ การเรียนรู้ของเครื่อง ⊂ ปัญญาประดิษฐ์ AI คือสาขาที่กว้างที่สุด การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของ AI และการเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง

ความสัมพันธ์เชิงลำดับชั้นระหว่าง AI, ML และ DL

ความแตกต่างหลักระหว่าง AI, ML และการเรียนรู้เชิงลึก

แม้ว่าจะมีความสัมพันธ์เชิงลำดับชั้น แต่ AI, ML และ DL มีความแตกต่างชัดเจนในขอบเขต การทำงาน และความต้องการทางเทคนิค มาสำรวจความแตกต่างสำคัญกัน:

ภาพรวมเปรียบเทียบลักษณะของ AI, ML และ DL

การประยุกต์ใช้งานที่เหมาะสม

การประยุกต์ใช้งานจริงของ AI, ML และการเรียนรู้เชิงลึก

เพื่อเข้าใจความแตกต่างได้ดีขึ้น มาสำรวจตัวอย่างการใช้งานทั่วไปของแต่ละเทคโนโลยีในสถานการณ์จริง:

การประยุกต์ใช้งานจริงในโลกของเทคโนโลยี AI, ML และ DL

สรุปใจความสำคัญ

การเข้าใจความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึกเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการตัดสินใจด้านเทคโนโลยีอย่างมีข้อมูลและการใช้คำศัพท์อย่างถูกต้อง

ในอนาคต เมื่อข้อมูลเพิ่มขึ้นและความต้องการสูงขึ้น การเรียนรู้เชิงลึกคาดว่าจะยังคงมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนความก้าวหน้าใหม่ ๆ ในสาขา AI ความร่วมมือระหว่างเทคโนโลยีเหล่านี้จะเปิดประตูสู่ความเป็นไปได้ที่ไม่เคยมีมาก่อนในอุตสาหกรรมต่าง ๆ