Machine Learning หัวใจสำคัญในโลก AI แต่ไม่ใช่ทั้งหมด!
ในโลกของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คำหนึ่งที่ทุกคนได้ยินบ่อยครั้งจนกลายเป็นคำยอดฮิต คือ แมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) หลายคนสงสัยว่ามันมีความสำคัญถึงขั้นเป็นหัวใจหลักของ AI เลยใช่ไหม หรือมันเป็นเพียงส่วนหนึ่งที่ถูกพูดถึงมากเป็นพิเศษ
การจะตอบคำถามนั้น ต้องมาทำความเข้าใจภาพรวมกันก่อน
ทำความเข้าใจภาพใหญ่ AI, Machine Learning และ Deep Learning
ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI คือศาสตร์ที่กว้างขวาง เป็นเป้าหมายสูงสุดในการสร้างเครื่องจักรที่สามารถคิด ตัดสินใจ และแก้ไขปัญหาได้คล้ายมนุษย์ มันคือภาพฝันของการทำให้คอมพิวเตอร์ฉลาดล้ำ
ส่วน แมชชีนเลิร์นนิง คือแขนงหนึ่งของ AI ที่โดดเด่น มันคือการทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถ เรียนรู้จากข้อมูล ได้เองโดยไม่ต้องป้อนชุดคำสั่งที่ซับซ้อนทุกขั้นตอน คิดง่ายๆ คือ เราให้ข้อมูลกับมัน แล้วให้มันหาวิธีเรียนรู้รูปแบบและทำนายผลเอง
และภายใน แมชชีนเลิร์นนิง ก็มีอีกแขนงที่ทรงพลังยิ่งขึ้นไปอีก นั่นคือ ดีปเลิร์นนิง (Deep Learning) ซึ่งใช้โมเดลที่ซับซ้อนมากที่เรียกว่า เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ เพื่อประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูง เช่น รูปภาพ เสียง หรือข้อความ
Data Science เกี่ยวข้องอย่างไร?
อีกหนึ่งสาขาที่เกี่ยวพันอย่างแยกไม่ออกคือ วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ซึ่งเป็นกระบวนการในการสกัดความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยวิธีการทางวิทยาศาสตร์ สถิติ และคอมพิวเตอร์
แมชชีนเลิร์นนิง จึงเป็นเครื่องมืออันทรงพลังชิ้นหนึ่งที่นัก วิทยาศาสตร์ข้อมูล นำมาใช้เพื่อสร้างแบบจำลอง ทำนายแนวโน้ม หรือค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล เพื่อนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจ หรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ
ทำไม Machine Learning ถึงสำคัญมาก?
เหตุผลที่ แมชชีนเลิร์นนิง ถูกพูดถึงมากและมีความสำคัญอย่างยิ่ง เพราะเป็นตัวขับเคลื่อนนวัตกรรมและแอปพลิเคชัน AI ในโลกจริงจำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็นระบบแนะนำสินค้าบนแพลตฟอร์มต่างๆ ระบบจดจำใบหน้า ผู้ช่วยเสียงอัจฉริยะ ไปจนถึงรถยนต์ไร้คนขับ
ความสามารถในการ เรียนรู้จากข้อมูล ทำให้ระบบเหล่านี้พัฒนาตัวเองได้ดีขึ้นเรื่อยๆ ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไร ระบบก็ยิ่งฉลาดและแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น ทำให้ แมชชีนเลิร์นนิง กลายเป็นแกนหลักที่ผลักดันความก้าวหน้าของ AI ยุคใหม่
ML ไม่ใช่ทั้งหมดของ AI
แม้ แมชชีนเลิร์นนิง จะสำคัญ แต่ก็ต้องตระหนักว่า AI ไม่ได้มีแค่ แมชชีนเลิร์นนิง เท่านั้น ยังมีอีกหลายโมดูลที่มีความสำคัญไม่แพ้กัน และจำเป็นต่อการสร้าง AI ที่สมบูรณ์แบบ
ตัวอย่างเช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์, คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์ “มองเห็น” และตีความภาพได้, การเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning) ที่ใช้ในการฝึก AI ให้ตัดสินใจผ่านการลองผิดลองถูก หรือแม้แต่ จริยธรรม AI (AI Ethics) ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างเทคโนโลยีอย่างมีความรับผิดชอบ
การมีความเข้าใจแบบองค์รวม (holistic view) ในทุกด้านของ AI จึงเป็นสิ่งจำเป็น นอกจากนี้ ความรู้พื้นฐาน ด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และการเขียนโปรแกรม ก็เป็นรากฐานที่ขาดไม่ได้สำหรับการเรียนรู้และพัฒนา AI อย่างมีประสิทธิภาพ
ดังนั้น แมชชีนเลิร์นนิง จึงเป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่งที่เข้ามาปฏิวัติโลกของ ปัญญาประดิษฐ์ และเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการสร้างนวัตกรรม แต่การจะเป็นผู้สร้าง AI ที่แท้จริงได้นั้น ต้องมีความรู้ที่รอบด้านและเข้าใจถึงความเชื่อมโยงของทุกองค์ประกอบ เพื่อสร้างสรรค์เทคโนโลยีที่ฉลาดและมีประโยชน์ต่อมนุษยชาติอย่างยั่งยืน