ปัญญาประดิษฐ์ ai และ machine learning คืออะไร

ปัญญาประดิษฐ์ ai และ machine learning คืออะไร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นคำศัพท์ที่มีความหมายกว้างๆ ที่หมายความถึงกลยุทธ์และเทคนิคต่างๆ ที่ใช้เพื่อทำให้เครื่องจักรมีลักษณะเหมือนมนุษย์มากขึ้น ซึ่ง AI รวมถึงทุกสิ่งตั้งแต่ผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง Alexa ไปจนถึงหุ่นยนต์ดูดฝุ่นและรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นหนึ่งในสาขาอื่น ๆ อีกมากมายของ AI ML เป็นศาสตร์ของการพัฒนาอัลกอริทึมและแบบจำลองทางสถิติที่ระบบคอมพิวเตอร์ใช้เพื่อทำงานที่ซับซ้อนโดยไม่มีคำแนะนำที่ชัดเจน โดยระบบจะพึ่งพารูปแบบและการอนุมานแทน ระบบคอมพิวเตอร์ใช้อัลกอริทึม ML เพื่อประมวลผลข้อมูลในอดีตปริมาณมากและระบุรูปแบบข้อมูล แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็น AI แต่ไม่ใช่กิจกรรมของ AI ทั้งหมดที่เป็นแมชชีนเลิร์นนิง

ความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) อยู่ที่เส้นทางและวัตถุประสงค์ของการใช้งานหลัก:
 

1. ความแตกต่างในวัตถุประสงค์:

             - ปัญญาประดิษฐ์ (AI): เน้นการสร้างเครื่องมือหรือระบบที่มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลและการตัดสินใจเชิงมนุษย์ เป้าหมายคือให้เครื่องจักรทำงานที่มีความฉลาดและประสิทธิภาพเทียบเท่ากับมนุษย์ เช่น ผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะ เช่น Siri, Alexa

             - แมชชีนเลิร์นนิง (ML): เป็นการใช้เทคโนโลยีทางสถิติและอัลกอริทึมเพื่อเรียนรู้จากข้อมูลและทำนายผลลัพธ์โดยไม่ต้องระบุคำสั่งทุกรายละเอียด เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำนายราคาอสังหาริมทรัพย์

2. การใช้งาน:

             - AI: มักนำไปใช้ในการจัดการภารกิจที่ซับซ้อนที่ต้องการความเข้าใจและการตัดสินใจที่ซับซ้อน เช่น ระบบการนำทางอัจฉริยะหรือการจัดการข้อมูลภายในบริษัท

             - ML: มักนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและทำนายในงานที่ต้องการความแม่นยำและความเชื่อมั่นในการตัดสินใจ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการเงินหรือการวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์

3. เทคโนโลยีและวิธีการ:

              - AI: ใช้เทคโนโลยีต่างๆ ได้แก่ การพัฒนาอัลกอริทึมทั่วไป, การเรียนรู้เชิงลึก, การปรับตัว, และการนำกฎเกณฑ์มาใช้งาน

              - ML: มีการแบ่งเป็น การเรียนรู้ภายใต้การดูแลและการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแล เช่น การเรียนรู้เชิงลึก, การเรียนรู้ของเครื่องเอง, และการจัดการกับข้อมูลที่มีการปรับแต่ง

4. การปรับใช้และการพัฒนา:

             - AI: มักมีการพัฒนาและปรับใช้ในหลากหลายวงการ เช่น ระบบนิเทศเชิงกายภาพ, บริการซื้อขาย, และการเตรียมความพร้อมสำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI

             - ML:มีการนำมาใช้ในงานที่ต้องการความแม่นยำสูงและการทำนายที่เป็นไปได้ เช่น การจัดตารางเวลาการบำรุงรักษา, การคาดการณ์ของการเกษตร, และการวิเคราะห์ทางการเงิน

ดังนั้น ถึงแม้ว่า ML จะเป็นส่วนหนึ่งของ AI แต่ทั้งสองนี้มีแนวทางการใช้และเทคโนโลยีที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน เพื่อตอบสนองต่อความต้องการและประสิทธิภาพในงานที่แตกต่างกันของกลุ่มลูกค้า

BY: BOAT

ที่มา: Chat gpt