AI กับ Machine Learning คืออะไร และมีความแตกต่างกันอย่างไร ? สองเทคโนโลยีที่กำลังเปลี่ยนโลก

ในยุคปัจจุบันที่เรากำลังดำเนินอยู่เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนโลกแห่งการเปลี่ยนแปลงนี้คือ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญที่พลิกโฉมวิถีชีวิตและการทำงานของเรา AI และ Machine Learning กำลังถูกนำมาใช้ในหลายด้าน ทั้งในอุตสาหกรรมการเงิน การแพทย์ การขนส่ง และการบริการลูกค้า ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และทำให้การตัดสินใจเป็นไปอย่างอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพ

AI กับ Machine Learning คืออะไร

AI หรือ Artificial Intelligence คือ เป็นสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่มุ่งสร้างระบบคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรที่สามารถทำงานและตัดสินใจเหมือนมนุษย์หรือมีความสามารถทางปัญญาที่ใกล้เคียงกับมนุษย์ AI สามารถแยกประเภทต่างๆ ออกไปได้หลายระดับ ตั้งแต่ระบบที่ทำงานเฉพาะด้านที่มีการตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า ไปจนถึงระบบที่เรียนรู้และปรับตัวเองได้จากข้อมูลใหม่ๆ เพื่อพัฒนาความสามารถของมัน

Machine Learning (ML) คือ การทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้ด้วยต้นเอง เป็นการมุ้งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมและโมเดลที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับตัวให้ดีขึ้นโดยไม่ต้องมีการตั้งโปรแกรมเฉพาะเจาะจนงล่วงหน้า โดยพื้นฐานแล้ว Machine Learning อาศัยการใช้ข้อมูลเพื่อ สอน ระบบในการทางานหรือคาดการณ์ผลลัพธ์ใหม่ๆ

ความแตกต่างระหว่าง AI และ Machine Learning

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) มักจะถูกใช้สลับกันได้อย่างไม่เข้าใจความแตกต่างที่แท้จริง ในบทความนี้เราจะมาทำความเข้าใจถึงความแตกต่างระหว่าง AI และ Machine Learning เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนยิ่งขึ้น

1. ขอบเขตและแนวคิดหลัก
   ปัญญาประดิษฐ์ (AI) : ขอบเขต AI เป็นแนวคิดที่ครอบคลุมกว้างและรวมถึงเทคโนโลยีทั้งหมดที่มุ่งสร้างระบบที่มีความสามารถในการทำงานหรือคิดเหมือนมนุษย์ แนวคิดหลัก AI มุ่งสร้างระบบที่สามารถทำงานหรือแสดงพฤติกรรมที่คล้ายคลึงกับความสามารถของมนุษย์ เช่น การแก้ปัญหา การตัดสินใจหรือการปรับตัวตามสถานการณ์
   การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) : ขอบเขต Machine Learning เป็นสาขาย่อยของ AI ที่เน้นการพัฒนาอัลกอริธึมและโมเดลที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและปรับปรุงตนเองโดยอัตโนมัติ แนวคิดหลัก Machine Learning มุ่งที่การให้ระบบเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อทำการคาดการณ์หรือการตัดสินใจที่ดีขึ้นโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมเฉพาะเจาะจง
2. การทำงาน
   AI อาจใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อทำงาน เช่น การตั้งโปรแกรมตามกฏ (Rule-based Systems) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือการรู้จำภาพ เช่น ระบบแนะนำสินค้าที่ใช้ AI อาจรวมถึงการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และให้ข้อเสนอแนะตามข้อมูลเหล่านั้น
   Machine Learning ใช้การเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อสร้างโมเดลที่สามารถคาดการณ์หรือทำงานได้อย่างแม่นยำ การเรียนรู้ของเครื่องมีหลายประเภท เช่น การเรียนรู้แบบมีการควบคุม การเรียนรู้แบบไม่มีการควบคุม และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
3. วิธีการ
   AI อาจใช้เทคนิคที่หลากหลายในการทำงานเช่น การใช้กฏเกณฑ์ที่กำหนดล่วงหน้า หรือการใช้ข้อมูลเพื่อฝึกฝนระบบ Machine Learning มุ่งเน้นการใช้ข้อมูลในการฝึกฝนและสร้างโมเดล โดยใช้เทคนิคต่างๆ
4. การพัฒนาและการใช้งาน
   AI การพัฒนาอาจรวมถึงการออกแบบระบบที่สามารถทำงานในหลากหลายด้าน
   Machine Learning การพัฒนาเน้นการเลือกและปรับแต่งอัลกอรธึมที่เหมาะสมกับข้อมูลและปัญหาที่ต้องการแก้ไข โดยใช้ข้อมูลในการฝึกฝนและปรับปรุงโมเดล

ประโยชน์ของ AI และ Machine Learning ในองค์กร

1. การเพิ่มประสิทธิภาพของการดำเนินงาน AI สามารถทำงานซ้ำๆ หรือกระบวนการที่ต้องการใช้เวลานานให้เสร็จสมบูรณ์โดยอัตโนมัติ เช่น การประมวลผลข้อมูล การจัดการเอกสาร และการติดตามผล
2. การปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า AI สามารถใช้ในระบบแชทบอท เพื่อให้การตอบคำถามและให้บริการลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วดมง ลดภาระการทำงานของพนักงานและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
3. การวิเคราะห์และการตัดสินใจ Machine Learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วเพื่อค้นหารูปแบบและข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจ
4. การเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด Machine Learning ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพิ่มกำหนดกลุ่มเป้าหมายและปรับกลยุทธ์การตลาดให้ตรงกับความต้องการของลูกค้า
5. การพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ AI และ Machine Learning ช่วยในการวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาแนวโน้มและความต้องการที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง

สรุป

ในปัจจุบันมีหลากหลายบริษัทที่เปิดให้บริการในด้านนี้ รวมไปถึง Greenmoons ที่ใช้เทคโนโลยี AI และ Machine Learning เพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่มีความสามารถในการปรับตัวและตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลและเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน การจัดการทรัพยากรและการพัฒนานวัตกรรมใหม่ๆ ในตลาด