ความแตกต่างระหว่าง AI, แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึก

ปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึกได้นำพาโลกสมัยใหม่ไปสู่พายุ

ธุรกิจต่างๆ ทั่วโลกกำลังใช้แนวคิดเหล่านี้เพื่อสร้างเครื่องจักรอันชาญฉลาดและมีค่า ซึ่งสามารถช่วยให้ชีวิตง่ายขึ้น

ปัญญาประดิษฐ์ ( AI ) เป็นวิธีที่ “ฉลาด” ในการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะ แมชชีนเลิร์นนิง ( ML ) เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่ช่วยในการสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ Deep Learning ( DL ) อีกครั้งเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ฝึกฝน โมเดลที่มีอัลกอริธึมที่ซับซ้อนและปริมาณข้อมูลมากมาย

พวกเขามีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมโดยมุ่งเน้นที่การมอบประสบการณ์ที่ไม่เหมือนใครให้กับผู้ใช้

เนื่องจากมีความเกี่ยวข้องกัน คนส่วนใหญ่จึงสับสนว่าปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึก แต่เงื่อนไขเหล่านี้ไม่เหมือนกัน

ในบทความนี้ คุณจะเข้าใจถึงความเหมือนและความแตกต่างระหว่างเทคโนโลยีเหล่านี้

มาเริ่มขุดกันเลย

AI กับแมชชีนเลิร์นนิง vs การเรียนรู้เชิงลึก: มันคืออะไร?

AI, ML และ Deep Learning ค่อนข้างจะเหมือนกันแต่ไม่ได้อยู่ในขอบเขต ขั้นตอนการทำงาน และฟังก์ชันการแลกเปลี่ยน

มาพูดคุยกันทีละคนเพื่อทำความเข้าใจว่าพวกเขาคืออะไรและการใช้งานแบบวันต่อวันในชีวิตปัจจุบัน

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร?

คุณไม่สามารถกำหนดความฉลาดเป็นชุดทักษะได้ เป็นกระบวนการของการเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ ด้วยตัวคุณเองอย่างชาญฉลาดและรวดเร็ว มนุษย์ใช้สติปัญญาในการเรียนรู้จากการศึกษา การฝึกอบรม ประสบการณ์การทำงาน และอื่นๆ

การถ่ายโอนปัญญาของมนุษย์ไปยังเครื่องคือสิ่งที่เราเรียกว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) อุตสาหกรรมไอทีจำนวนมากใช้ AI เพื่อพัฒนาเครื่องจักรที่พัฒนาตนเองซึ่งทำหน้าที่เหมือนมนุษย์ เครื่อง AI เรียนรู้จากพฤติกรรมมนุษย์และทำงานตามนั้นเพื่อแก้ปัญหาอัลกอริธึมที่ซับซ้อน

พูดง่ายๆ คือ มันถูกพัฒนาในระบบคอมพิวเตอร์เพื่อควบคุมระบบคอมพิวเตอร์อื่นๆ ในทศวรรษที่ 1940 คอมพิวเตอร์ดิจิทัลเครื่องแรกถือกำเนิดขึ้น และในปี 1950 ความเป็นไปได้ของ AI ก็เกิดขึ้น

ทุกวันนี้ ปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้ในการพยากรณ์อากาศ การประมวลผลภาพ การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา ยา วิทยาการหุ่นยนต์ โลจิสติกส์ การค้นหาออนไลน์ และอื่นๆ ตามฟังก์ชันปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์แบ่งออกเป็นสี่ประเภท:

• เครื่องปฏิกรณ์ AI
• หน่วยความจำจำกัด AI
• ทฤษฎีความคิด AI
• AI ที่รู้จักตนเอง

ตัวอย่าง: เมื่อคุณพูดคุยกับ Siri หรือ Alexa คุณจะได้รับคำตอบและคำตอบบ่อยครั้ง นี่เป็นเพราะ AI ภายในเครื่องเท่านั้น มันฟังคำพูดของคุณ ตีความมัน เข้าใจมัน และตอบสนองทันที

แอปพลิเคชันอื่นๆ ได้แก่ ยานยนต์ไร้คนขับ, หุ่นยนต์ AI, การแปลด้วยคอมพิวเตอร์, การรู้จำคำพูด และอื่นๆ

Machine Learning (ML) คืออะไร?

ก่อนขุดหา Machine Learning คุณต้องเข้าใจแนวคิดของการทำเหมืองข้อมูลเสียก่อน การทำเหมืองข้อมูลได้มาซึ่งข้อมูลที่นำไปดำเนินการได้โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์เพื่อค้นหาแนวโน้มและรูปแบบภายในข้อมูล

องค์กรสามารถใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อปรับปรุงเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ML ให้วิธีการค้นหาเส้นทางหรืออัลกอริทึมใหม่จากประสบการณ์ที่ใช้ข้อมูล เป็นการศึกษาเทคนิคที่ดึงข้อมูลโดยอัตโนมัติเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างรอบคอบมากขึ้น

ช่วยในการออกแบบและพัฒนาเครื่องที่สามารถเข้าใจข้อมูลเฉพาะจากฐานข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์อันมีค่าโดยไม่ต้องใช้โค้ดใดๆ ดังนั้น ML จึงเป็นวิธีที่ดีกว่าในการทำนายจากข้อมูลเชิงลึก

ดังนั้น ML จะเรียนรู้จากข้อมูลและอัลกอริธึมเพื่อทำความเข้าใจวิธีปฏิบัติงาน เป็นสับเซตของ AI

ตัวอย่าง: ในชีวิตประจำวันของคุณ เมื่อคุณเปิดแพลตฟอร์มใด ๆ ที่คุณใช้บ่อย เช่น Instagram คุณจะเห็นคำแนะนำผลิตภัณฑ์ เว็บไซต์ติดตามพฤติกรรมของคุณตามการค้นหาหรือการซื้อครั้งก่อน ML จะรับข้อมูลและแสดงผลิตภัณฑ์ตามรูปแบบเดียวกัน

อุตสาหกรรมจำนวนมากใช้ ML เพื่อตรวจจับ แก้ไข และวินิจฉัยลักษณะการทำงานของแอปพลิเคชันที่ผิดปกติในแบบเรียลไทม์ มีแอปพลิเคชั่นหลายตัวในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ตั้งแต่แอปพลิเคชั่นการจดจำใบหน้าขนาดเล็กไปจนถึงอุตสาหกรรมการกลั่นเครื่องมือค้นหาขนาดใหญ่

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร

หากเรากำลังเปรียบเทียบปัญญาประดิษฐ์กับปัญญาของมนุษย์ การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งคือเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ ค่อนข้างซับซ้อนกว่าแมชชีนเลิร์นนิงเนื่องจากใช้โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก

ที่นี่ เครื่องจักรใช้เทคนิคหลายชั้นในการเรียนรู้ เครือข่ายประกอบด้วยชั้นอินพุตเพื่อรับอินพุตจากข้อมูลและเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่เพื่อค้นหาคุณสมบัติที่ซ่อนอยู่ ในที่สุด ชั้นผลลัพธ์จะให้ข้อมูลขั้นสุดท้าย

กล่าวอีกนัยหนึ่ง Deep Learning ใช้เทคนิคง่าย ๆ ที่เรียกว่าการเรียนรู้ตามลำดับ หลายอุตสาหกรรมใช้เทคนิค Deep Learning เพื่อสร้างแนวคิดและผลิตภัณฑ์ใหม่ Deep Learning แตกต่างจาก Machine Learning ในแง่ของผลกระทบและขอบเขต

AI คือปัจจุบันและอนาคตของโลกที่กำลังเติบโตของเรา การเรียนรู้เชิงลึกช่วยให้สามารถประยุกต์ใช้งานได้จริงโดยขยายการใช้งาน AI โดยรวม เนื่องจาก Deep Learning งานที่ซับซ้อนหลายอย่างจึงดูเหมือนเป็นไปได้ เช่น รถยนต์ไร้คนขับ การแนะนำภาพยนตร์ที่ดีขึ้น การดูแลสุขภาพ และอื่นๆ

ตัวอย่าง: เมื่อคุณนึกถึงรถไร้คนขับ คุณต้องสงสัยว่ามันขับบนถนนได้อย่างไรโดยปราศจากความช่วยเหลือจากมนุษย์ Deep Learning ให้ความเชี่ยวชาญเหมือนมนุษย์ในการทำความเข้าใจโครงสร้างถนน คนเดินถนน การจำกัดความเร็วในสถานการณ์ต่างๆ และอื่นๆ

ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่และการคำนวณที่มีประสิทธิภาพ รถยนต์สามารถขับเคลื่อนได้ด้วยตัวเอง ซึ่งหมายความว่ามีขั้นตอนการตัดสินใจที่ดีขึ้น

AI กับแมชชีนเลิร์นนิง vs การเรียนรู้เชิงลึก: มันทำงานอย่างไร?

ตอนนี้ คุณรู้แล้วว่า AI, ML และ Deep Learning คืออะไร ลองเปรียบเทียบกันตามวิธีการทำงาน

AI ทำงานอย่างไร?

คิดว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นวิธีการแก้ปัญหา ตอบคำถาม แนะนำบางสิ่งบางอย่าง หรือทำนายอะไรบางอย่าง

ระบบที่ใช้แนวคิด AI ทำงานโดยการรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยอัลกอริธึมแบบวนซ้ำและชาญฉลาด และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเรียนรู้คุณสมบัติและรูปแบบ มันยังคงทำการทดสอบและกำหนดประสิทธิภาพของตนเองโดยการประมวลผลข้อมูล และทำให้พัฒนาความเชี่ยวชาญมากขึ้นได้อย่างชาญฉลาด

ระบบ AI สามารถทำงานได้หลายพันล้านงานด้วยความเร็วที่เหลือเชื่อโดยไม่ต้องหยุดพัก ดังนั้นพวกเขาจึงเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วเพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ AI มุ่งสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ให้คิดเหมือนมนุษย์และแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

ในการทำเช่นนี้ ระบบ AI จะใช้ประโยชน์จากกระบวนการ เทคนิค และเทคโนโลยีที่หลากหลาย นี่คือองค์ประกอบต่าง ๆ ของระบบ AI:

• โครงข่ายประสาทเทียม: มันเหมือนกับเครือข่ายเซลล์ประสาทขนาดใหญ่ที่พบในสมองของมนุษย์ ช่วยให้ระบบ AI ใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ วิเคราะห์เพื่อค้นหารูปแบบ และแก้ปัญหา
• การคำนวณทางปัญญา: มันเลียนแบบวิธีที่สมองของมนุษย์คิดขณะปฏิบัติงานเพื่ออำนวยความสะดวกในการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรและมนุษย์
• การเรียนรู้ด้วยเครื่อง: เป็นชุดย่อยของ AI ที่ช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์ แอปพลิเคชัน และโปรแกรมสามารถเรียนรู้และพัฒนาผลลัพธ์จากประสบการณ์โดยอัตโนมัติ ช่วยให้ AI สามารถตรวจจับรูปแบบและเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์
• การเรียนรู้เชิงลึก: เป็นชุดย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้ AI สามารถประมวลผลข้อมูลและเรียนรู้และปรับปรุงโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมของ AI
• คอมพิวเตอร์วิทัศน์: ระบบ AI สามารถวิเคราะห์และตีความเนื้อหาภาพผ่านการเรียนรู้เชิงลึกและการจดจำรูปแบบ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ช่วยให้ระบบ AI สามารถระบุส่วนประกอบของข้อมูลภาพได้

ตัวอย่างเช่น captchas เรียนรู้โดยขอให้คุณระบุจักรยาน รถยนต์ ไฟจราจร ฯลฯ

• Natural Processing Language (NLP): ช่วยให้ระบบสามารถจดจำ วิเคราะห์ ตีความ และเรียนรู้ภาษามนุษย์ในรูปแบบการพูดและการเขียน ใช้ในระบบที่สื่อสารกับมนุษย์

ดังนั้นเพื่อให้ระบบ AI ทำงานได้ จะต้องมีความสามารถทั้งหมดเหล่านี้ นอกจากนี้ ระบบ AI ยังต้องการเทคโนโลยีบางอย่าง:

• ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นและเข้าถึงได้ตั้งแต่ AI เติบโตขึ้น
• การประมวลผลข้อมูลอัจฉริยะผ่านอัลกอริธึมขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลด้วยความเร็วพร้อมกัน และเข้าใจปัญหาที่ซับซ้อนและคาดการณ์เหตุการณ์
• Application Programming Interfaces (APIs) เพื่อเพิ่มฟังก์ชัน AI ให้กับระบบหรือแอปพลิเคชันและทำให้ฉลาดขึ้น
• หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เพื่อมอบพลังให้กับระบบ AI เพื่อดำเนินการคำนวณอย่างหนักในการประมวลผลข้อมูลและการตีความ

การเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร

แมชชีนเลิร์นนิงใช้ข้อมูลจำนวนมากโดยใช้เทคนิคและอัลกอริทึมต่างๆ เพื่อวิเคราะห์ เรียนรู้ และทำนายอนาคต มันเกี่ยวข้องกับการเข้ารหัสและคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนจำนวนมากซึ่งทำหน้าที่ทางคณิตศาสตร์บางอย่าง

สำรวจข้อมูลและระบุรูปแบบเพื่อเรียนรู้และปรับปรุงตามประสบการณ์ที่ผ่านมา มันสอนระบบ AI ให้คิดเหมือนมนุษย์ แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้งานต่างๆ ที่เสร็จสมบูรณ์โดยอัตโนมัติด้วยชุดของกฎและรูปแบบที่กำหนดด้วยข้อมูล ด้วยวิธีนี้ ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ระบบ AI เพื่อทำงานได้อย่างรวดเร็ว ML ใช้สองเทคนิคหลัก:

• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: ช่วยค้นหารูปแบบที่รู้จักในข้อมูลที่รวบรวมได้
• การเรียนรู้ภายใต้การดูแล: ช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลหรือสร้างเอาต์พุตจากการปรับใช้ ML ที่ผ่านมา

Deep Learning ทำงานอย่างไร?

เริ่มต้นด้วยการออกแบบโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสังเกตและวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างเชิงตรรกะอย่างต่อเนื่องเช่นเดียวกับวิธีที่มนุษย์สรุปผล

เพื่อให้การวิเคราะห์นี้สมบูรณ์ ระบบการเรียนรู้เชิงลึกใช้โครงสร้างอัลกอริธึมแบบเลเยอร์ที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถเลียนแบบสมองของมนุษย์ได้ ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถทำงานได้มากกว่าระบบแบบเดิม

อย่างไรก็ตาม โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องเพื่อพัฒนาและเพิ่มขีดความสามารถเพื่อให้สามารถสรุปผลได้อย่างถูกต้อง

AI กับ Machine Learning กับ Deep Learning: แอปพลิเคชั่น

เพื่อให้เข้าใจอย่างถ่องแท้ว่า AI, ML และการเรียนรู้เชิงลึกทำงานอย่างไร สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าจะนำไปใช้อย่างไรและที่ไหน

ระบบ AI ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การใช้เหตุผลและการแก้ปัญหา การวางแผน การเรียนรู้ การนำเสนอความรู้ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ความฉลาดทั่วไป ความฉลาดทางสังคม การรับรู้ และอื่นๆ

ตัวอย่างเช่น AI ถูกใช้ในโฆษณาออนไลน์ เครื่องมือค้นหาเช่น Google เป็นต้น

มาดูรายละเอียดกันเลยครับ

อินเทอร์เน็ต อีคอมเมิร์ซ และการตลาด

• เสิร์ชเอ็นจิ้น: เสิร์ชเอ็นจิ้นเช่น Google ใช้ AI เพื่อแสดงผลลัพธ์
• ระบบคำแนะนำ: ระบบ แนะนำเช่น YouTube, Netflix และ Amazon ยังใช้เพื่อแนะนำเนื้อหาตามความชอบหรือเรตติ้งของผู้ใช้

AI ถูกใช้เพื่อสร้างเพลย์ลิสต์ แสดงรายการวิดีโอ แนะนำผลิตภัณฑ์และบริการ และอื่นๆ

• โซเชียลมีเดีย: ไซต์ต่างๆ เช่น Facebook, Instagram, Twitter เป็นต้น ใช้ AI เพื่อแสดงโพสต์ที่เกี่ยวข้องที่คุณมีส่วนร่วมได้ แปลภาษาโดยอัตโนมัติ ลบเนื้อหาแสดงความเกลียดชัง ฯลฯ
• โฆษณา: AI ใช้สำหรับโฆษณาเว็บที่กำหนดเป้าหมายเพื่อชักชวนให้ผู้คนคลิกโฆษณาและเพิ่มเวลาที่ใช้ในไซต์ด้วยการแสดงเนื้อหาที่น่าสนใจ AI สามารถคาดการณ์ข้อเสนอส่วนบุคคลและพฤติกรรมของลูกค้าได้โดยการวิเคราะห์ลายเซ็นดิจิทัล
• Chatbots: Chatbots ใช้เพื่อควบคุมอุปกรณ์ สื่อสารกับลูกค้า ฯลฯ

ตัวอย่างเช่น Amazon Echo สามารถแปลคำพูดของมนุษย์เป็นการกระทำที่เหมาะสมได้

• ผู้ช่วยเสมือน: ผู้ ช่วยเสมือน เช่น Amazon Alexa ใช้ AI เพื่อประมวลผลภาษาธรรมชาติและช่วยเหลือผู้ใช้ในการสอบถาม
• การ แปล: AI สามารถแปลเอกสารข้อความและภาษาพูดได้โดยอัตโนมัติ

ตัวอย่าง : Google แปลภาษา

กรณีการใช้งานอื่นๆ ได้แก่ การกรองสแปม การติดป้ายกำกับรูปภาพ การจดจำใบหน้า และอื่นๆ

เกม

อุตสาหกรรมเกมใช้ AI อย่างหนักในการผลิตวิดีโอเกมขั้นสูง รวมถึงบางเกมที่มีความสามารถเหนือมนุษย์

ตัวอย่าง: Deep Blue และ AlphaGo เหมือนหมากรุก ฝ่ายหลังเคยเอาชนะ Lee Sedol ซึ่งเป็นแชมป์โลกใน GO

เศรษฐกิจและสังคม

มีการใช้ AI เพื่อจัดการกับความท้าทายทางสังคมและเศรษฐกิจ เช่น คนเร่ร่อน ความยากจน ฯลฯ

ตัวอย่าง: นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดใช้ AI เพื่อระบุพื้นที่ยากจนโดยการวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียม

ความปลอดภัยทางไซเบอร์

การนำ AI และ ML ย่อยมาใช้และการเรียนรู้เชิงลึก บริษัทรักษาความปลอดภัยสามารถสร้างโซลูชันเพื่อปกป้องระบบ เครือข่าย แอปพลิเคชัน และข้อมูลได้ ใช้สำหรับ:

• ความปลอดภัยของแอปพลิเคชันเพื่อตอบโต้การโจมตี เช่น การเขียนสคริปต์ข้ามไซต์ การฉีด SQL การปลอมแปลงฝั่งเซิร์ฟเวอร์ การปฏิเสธบริการแบบกระจาย ฯลฯ
• การป้องกันเครือข่ายโดยระบุการโจมตีเพิ่มเติมและปรับปรุงระบบตรวจจับการบุกรุก
• วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อระบุแอปที่ถูกบุกรุก ความเสี่ยง และการฉ้อโกง
• การป้องกันปลายทางโดยการเรียนรู้พฤติกรรมภัยคุกคามทั่วไปและขัดขวางเพื่อป้องกันการโจมตี เช่น แรนซัมแวร์

เกษตรกรรม

AI, ML และ Deep Learning มีประโยชน์สำหรับการเกษตรในการระบุพื้นที่ที่ต้องการการชลประทาน การปฏิสนธิ และการบำบัดเพื่อเพิ่มผลผลิต มันสามารถช่วยให้นักปฐพีวิทยาดำเนินการวิจัยและคาดการณ์เวลาการสุกของพืช ตรวจสอบความชื้นในดิน ทำให้โรงเรือนเป็นอัตโนมัติ ตรวจจับศัตรูพืช และใช้เครื่องจักรการเกษตร

การเงิน

โครงข่ายประสาทเทียมใช้ในสถาบันการเงินเพื่อตรวจจับการเรียกร้องและค่าใช้จ่ายนอกเหนือมาตรฐานและกิจกรรมสำหรับการตรวจสอบ

ธนาคารสามารถใช้ AI ในการป้องกันการฉ้อโกงเพื่อต่อต้านการใช้บัตรเดบิตในทางที่ผิด จัดระเบียบการดำเนินงาน เช่น การทำบัญชี จัดการทรัพย์สิน ลงทุนในหุ้น ตรวจสอบรูปแบบพฤติกรรม และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงทันที AI ยังใช้ในแอปซื้อขายออนไลน์

ตัวอย่าง: Zest Automated Machine Learning (ZAML) โดย ZestFinance เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการจัดจำหน่ายสินเชื่อ ใช้ AI และ ML ในการวิเคราะห์ข้อมูลและกำหนดคะแนนเครดิตบุคคล

การศึกษา

ผู้สอน AI สามารถช่วยให้นักเรียนเรียนรู้ในขณะที่ขจัดความเครียดและความวิตกกังวล นอกจากนี้ยังสามารถช่วยนักการศึกษาในการทำนายพฤติกรรมในช่วงต้นของสภาพแวดล้อมการเรียนรู้เสมือนจริง (VLE) เช่น Moodle เป็นประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์เช่นการระบาดใหญ่ในปัจจุบัน

ดูแลสุขภาพ

AI ถูกนำมาใช้ในการดูแลสุขภาพเพื่อประเมินคลื่นไฟฟ้าหัวใจหรือ CT scan เพื่อระบุความเสี่ยงต่อสุขภาพของผู้ป่วย นอกจากนี้ยังช่วยควบคุมการใช้ยาและเลือกการรักษาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับโรคต่างๆ เช่น มะเร็ง

โครงข่ายประสาทเทียมสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกสำหรับการวินิจฉัยทางการแพทย์ เช่น เทคโนโลยีการประมวลผลแนวคิดที่ใช้ในซอฟต์แวร์ EMR AI ยังสามารถช่วยในการ:

• วิเคราะห์เวชระเบียน
• การจัดการยา
• วางแผนการรักษา
• การปรึกษาหารือ
• การฝึกอบรมทางคลินิก
• ผลิตยา
• ทำนายผล

กรณีใช้งาน: โครงการ Hanover AI โดย Microsoft ช่วยให้แพทย์เลือกการรักษามะเร็งที่มีประสิทธิภาพสูงสุดจากวัคซีนและยารักษาโรคกว่า 800 รายการ

รัฐบาล

หน่วยงานของรัฐจากประเทศต่างๆ เช่น จีนใช้ AI เพื่อการเฝ้าระวังจำนวนมาก ในทำนองเดียวกัน สามารถใช้สำหรับจัดการสัญญาณไฟจราจรโดยใช้กล้องเพื่อตรวจสอบความหนาแน่นของการจราจรและการปรับเวลาของสัญญาณ

ตัวอย่างเช่น ในอินเดีย สัญญาณไฟจราจรที่จัดการโดย AI ถูกนำมาใช้เพื่อเคลียร์และจัดการการจราจรในเมืองเบงกาลูรู

นอกจากนี้ หลายประเทศกำลังใช้ AI ในแอปพลิเคชันทางทหารเพื่อปรับปรุงการสื่อสาร คำสั่ง การควบคุม เซ็นเซอร์ การทำงานร่วมกันและการบูรณาการ นอกจากนี้ยังใช้ในการรวบรวมและวิเคราะห์ข่าวกรอง โลจิสติกส์ ยานยนต์ไร้คนขับ ปฏิบัติการทางไซเบอร์ และอื่นๆ

แอปพลิเคชั่นอื่น ๆ ของ AI อยู่ใน:

• การสำรวจอวกาศเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลมากมายสำหรับการวิจัย
• ชีวเคมีเพื่อกำหนดโครงสร้าง 3 มิติของโปรตีน
• การสร้างเนื้อหาและระบบอัตโนมัติ

ตัวอย่าง: Wordsmith เป็นแพลตฟอร์มในการสร้างภาษาธรรมชาติและถ่ายโอนข้อมูลไปยังข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย

• ทำงานที่เกี่ยวข้องกับกฎหมายโดยอัตโนมัติและค้นหา
• การจัดการความปลอดภัยในสถานที่ทำงานและสุขภาพ
• ทรัพยากรบุคคลในการคัดกรองและจัดอันดับเรซูเม่
• ค้นหางานโดยการประเมินข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับทักษะและเงินเดือน
• บริการลูกค้าด้วยผู้ช่วยเสมือน
• การต้อนรับเพื่อทำงานอัตโนมัติ สื่อสารกับแขก วิเคราะห์แนวโน้ม และคาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภค
• การผลิตรถยนต์ เซ็นเซอร์ เกมและของเล่น และอื่นๆ

AI กับ Machine Learning กับ Deep Learning: ความแตกต่าง

ปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึกสัมพันธ์กัน อันที่จริง การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของแมชชีนเลิร์นนิง และแมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์

ดังนั้น ไม่ใช่เรื่องของ "ความแตกต่าง" จริงๆ ในที่นี้ แต่เป็นขอบเขตที่สามารถนำมาใช้ได้

เรามาดูกันว่าพวกเขาแตกต่างกันอย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์กับการเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงกับการเรียนรู้เชิงลึก

บทสรุป

ปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึกเป็นเทคนิคสมัยใหม่ในการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะและแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ใช้ได้ทุกที่ ตั้งแต่ธุรกิจไปจนถึงที่บ้าน ทำให้ชีวิตง่ายขึ้น

DL อยู่ภายใต้ ML และ ML อยู่ภายใต้ AI ดังนั้นจึงไม่ใช่เรื่องของความแตกต่างที่นี่ แต่เป็นขอบเขตของแต่ละเทคโนโลยี