EduBright Resources

AI เรียนรู้จาก Big Data ได้ต้องใช้ เวลา และ ประสบการณ์ ดังนั้นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จึงกล่าวว่า AI จะสามารถทดแทนงานบางประเภท ที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ได้เท่านั้น ส่วนเหตุการณ์ที่เกิดไม่บ่อย หรือชุดข้อมูลให้เรียนรู้น้อย ก็อาจไม่สามารถนำมาเป็นต้นแบบให้ AI ได้ AI ปัญญาประดิษฐ์เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการศึกษา ผ่าน 2021 เมื่อเราก้าวไปสู่โลกที่เชื่อมโยงกันมากขึ้น ผลกระทบของเทคโนโลยีจะอยู่ที่ใดก็ได้จากโรงเรียนอนุบาลถึงการศึกษาระดับอุดมศึกษาที่นำเสนอโอกาส ในการสร้างคุณลักษณะการเรียนรู้แบบปรับ ได้ด้วยเครื่องมือส่วนบุคคลเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของนักเรียน

กลไกการเรียนรู้ของ AI มนุษย์ เมื่อเราเป็นเด็ก กว่าที่จะพูดคำคำหนึ่งออกมาได้ ต้องมีการสอนหลายครั้ง ในที่นี้ การป้อนข้อมูลเข้าไปเรื่อยๆ ก็ไม่ต่างกับการมี Big Data และการกระตุ้นให้เด็กพูดคำนี้ออกมา ก็คือ ผลลัพธ์จากหลักการการเรียนรู้ จึงประกอบด้วยกลไก 2R คือ Remember หรือการจดจำ และ Recognize หรือการพิจารณา และนึกออก ซึ่ง 2R นี้เอง ที่ทำให้ AI ฉลาด และสามารถประมวลผลได้รวดเร็วกว่ามนุษย์ เพราะข้อมูลในหน่วยเก็บข้อมูลของ AI อาจสามารถรองรับข้อมูลได้เรื่อยๆ ทำให้ AI ไม่มีวันลืม อีกทั้ง ในการ Recognize หรือ การพิจารณา และนึกออกของ AI ก็รวดเร็ว แม่นยำ และมีความเสถียรมากกว่าการนึกออกของมนุษย์

และอาจมีหน่วยอื่นๆ เพิ่มเติมขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของการพัฒนาระบบ เช่น หน่วยการคัดกรองข้อมูล

ทำไมAI ปัญญาประดิษฐ์จึงมีความสำคัญ

AI มีการเรียนรู้ซ้ำ ๆ ได้อย่างอัตโนมัติและศึกษาผ่านข้อมูลเหล่านั้น แต่ AI นั้นก็มีความแตกต่างจากหุ่นยนต์หรืออุปกรณ์อัตโนมัติ แทนที่จะประมวลผลงานแบบแมนนวล AI สามารถประมวลผลในงานซ้ำ ๆ ที่มีปริมาณมากด้วยความเที่ยงตรงและมีประสิทธิภาพผ่านระบบคอมพิวเตอร์ สำหรับการประมวลผลการทำงานอัตโนมัติด้วยวิธีนี้ ยังคงจำเป็นต้องใช้มนุษย์ในการติดตั้งระบบและป้อนคำสั่งที่เหมาะสม

AI เพิ่มความชาญฉลาด แก่ผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่เดิม โดยทั่วไป จะไม่มีการจำหน่าย AI ในรูปแบบแอปพลิเคชันเดี่ยว หากแต่จะใช้ประสิทธิภาพของ AI ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่เดิม ซึ่งประสิทธิภาพดังกล่าวมีความเหมือนอย่างมากกับ Siri ที่ได้รับการติดตั้งเพิ่มในผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่ ๆ ของ Apple เครื่องจักรอัตโนมัติ (automachine) เครื่องจักรที่โต้ตอบกับมนุษย์ได้ (conversational platform) โปรแกรมบอต (bot) และเครื่องจักรอัจฉริยะ (smart machine) จะได้รับการผสานเข้ากับข้อมูลปริมาณมหาศาลเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีไม่ว่าจะเป็นที่บ้านหรือที่ทำงานจากระบบความมั่นคงอัจฉริยะ (security intelligence) สู่การวิเคราะห์การลงทุน (investment analysis)

AI เรียนรู้จากอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบก้าวหน้า (progressive) ในการนำข้อมูลมาเขียนคำสั่งโปรแกรม AI ค้นหาโครงสร้างและความสม่ำเสมอของข้อมูล เพื่อกำหนดอัลกอริธึมทักษะด้านต่าง ๆ กล่าวคือ อัลกอริธึมจะกลายเป็นตัวแยกประเภทหรือตัวพยากรณ์ ดังนั้นอัลกอริธึมจะสามารถเรียนรู้วิธีการเล่นหมากรุก และเรียนรู้ว่าควรจะเดินหมากตัวใดในตาถัดไป ซึ่งแบบจำลองประเภทนี้จะได้รับการปรับให้ดีขึ้นเมื่อได้รับข้อมูลใหม่ กระบวนการส่งค่าย้อนกลับ (back propagation) คือ เทคนิคหนึ่งของ AI ในการปรับแต่งแบบจำลองผ่านการฝึกฝนและข้อมูลเพิ่ม เมื่อผลลัพธ์ครั้งแรกยังไม่ถูกต้องนัก

AI จะวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าและลึกกว่า โดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม (neural network) ที่มีหลายชั้น การสร้างระบบตรวจจับการทุจริตที่มีชั้นเลเยอร์ 5 ชั้นนั้นแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยในไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ทั้งหมดนั้นได้เปลี่ยนแปลงไปด้วยประสิทธิภาพอันเหลือเชื่อของคอมพิวเตอร์และ ข้อมูลบิ๊กดาต้า คุณจำเป็นต้องใช้ข้อมูลปริมาณมากในการพัฒนาด้านการเรียนรู้เชิงลึกของแบบจำลอง เนื่องจากแบบจำลองเหล่านี้จะเรียนรู้จากข้อมูลโดยตรง ยิ่งคุณสามารถป้อนข้อมูลปริมาณมากขึ้นเท่าใด แบบจำลองก็จะยิ่งก่อให้เกิดความแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

AI สามารถสร้างความแม่นยำอย่างเหลือเชื่อ ผ่านเครือข่ายประสาทเทียม (neural network) ซึ่งที่ผ่านมาไม่สามารถเป็นไปได้เลย ยกตัวอย่างเช่น การโต้ตอบกับ Alexa Google Search และ Google Photos ล้วนใช้เทคนิคการเรียนร้เชิงลึก (deep learning) ทั้งนั้น และนับวันโปรแกรมเหล่านี้ยิ่งมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้นตามการใช้งานที่เพิ่มขึ้น ในทางการแพทย์ เทคนิคของ AI ด้านการเรียนรู้เชิงลึก การจำแนกภาพ (image classification) และการจดจำวัตถุ (object recognition) ได้รับการใช้ค้นหามะเร็งผ่านเครื่อง MRIs ด้วยความแม่นยำจากรังสีแพทย์ที่ได้รับการฝึกฝน

AI สามารถใช้ประโยชน์อย่างสูงสุดจากข้อมูลที่มี เมื่ออัลกอริธึมสามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง ข้อมูลก็จะกลายเป็นทรัพย์สินทางปัญญาอันมีค่า ความลับซ่อนอยู่ในข้อมูลนั่นเอง เพียงแค่คุณสามารถประยุกต์ใช้ AI เพื่อดึงเอาความลับนั้นออกมา เนื่องจากบทบาทของข้อมูลนับว่ามีความสำคัญมากกว่าที่เคยเป็นมา มันสามารถก่อให้เกิดความได้เปรียบทางการแข่งขัน หากคุณมีข้อมูลที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันกัน แม้ว่าต่างคนจะใช้เทคนิคกลวิธีที่เหมือนกัน คุณผู้ซึ่งมีข้อมูลที่ดีที่สุดย่อมเป็นผู้ชนะ ยุคของ AI ที่กำลังจะก้าวเข้ามา อยากให้เกิดการแบ่งบัน อยากให้เกิดการเน้นสร้างความรู้ พัฒนาการศึกษา education ให้ทุกคนเข้าถึงได้อย่างเท่าเทียม และอยากให้เราพาทุกคนไปยังยุค AI ด้วยกัน และได้รับประโยชน์ทุกคน ไม่ใช่แค่กลุ่มคนใด กลุ่มนึง

Cr: SAS , coraline