ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องกับปัญญาประดิษฐ์

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เทียบกับ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) – ความแตกต่างคืออะไร?

ใครจะสนใจ *เกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์กับการเรียนรู้ของเครื่อง?

ฉันพูดตรงๆ ว่าฉันไม่สนใจเลยและไม่เห็นเหตุผลที่จะเสียเวลาไปคิดหาคำตอบสำหรับเรื่องที่แน่นอนว่าจะเป็นเพียงเรื่องไร้สาระเล็กน้อยและไร้ประโยชน์

แน่นอนว่าทันทีที่ฉันศึกษาหัวข้อนี้อย่างละเอียด ความคิดที่ฉันมีมาก่อนก็ถูกพิสูจน์ว่าผิดอย่างมาก

ชัดเจนแล้วในตอนนี้ว่าAI คืออนาคต ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจที่การมีความรู้ความเข้าใจในเรื่องนี้เป็นอย่างดีนั้นเป็นสิ่งที่ดี ในทางกลับกัน การไม่รู้หรือขาดความเข้าใจก็เป็นสิ่งที่ไม่ดี

เพื่อเตรียมตัวให้พร้อมสำหรับความเป็นจริงที่เต็มไปด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ ถึงเวลาแล้วที่เราต้องมั่นใจว่าเราเข้าใจพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งเป็นหนึ่งในพลังหลักที่จะเปลี่ยนแปลงสังคมของเรา

การเข้าใจความแตกต่างระหว่างคำเหล่านี้ และโดยขยายความไปถึงการเข้าใจขอบเขตของสิ่งที่พวกมันครอบคลุม จะให้ความชัดเจนทันที และความสามารถในการนำไปใช้เครื่องมือที่มีอยู่ในมือของเราได้ดีขึ้น อย่างย่อ ข้อมูลคือพลัง

ดังนั้น... มาเริ่มกันเลย!

ความแตกต่างระหว่าง ML และ AI คืออะไร?

โดยทั่วไปแล้วปัญญาประดิษฐ์คือเครื่องจักรที่สามารถแสดงลักษณะหรือรูปแบบบางอย่างของปัญญาของมนุษย์ได้

เนื่องจากความกว้างขวางของคำจำกัดความนี้ ทุกสิ่งตั้งแต่การเรียนรู้ของเครื่องขั้นพื้นฐาน (จะอธิบายในไม่ช้า) ไปจนถึงหุ่นยนต์ที่มีสติปัญญาเหนือมนุษย์เต็มรูปแบบก็รวมอยู่ด้วย

ดังนั้น จึงเป็นการรอบคอบที่เราควรเริ่มต้นด้วยการกำหนดความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่างปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

เมื่อพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ซึ่งเป็นคำที่กว้างที่สุด ถึงเวลาแล้วที่เราจะต้องเจาะจงมากขึ้น

มาคุยกันเรื่องแมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิงกันเถอะ

ก่อนอื่น ขอให้เราดูภาพรวมอย่างรวดเร็วของความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิดทั้งหมดนี้

โดยแก่นแท้แล้ว การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ก็เป็นเพียง "แบบจำลองการทำนาย" เท่านั้น มันประกอบด้วย (a) ข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้ และ (b) อัลกอริทึมที่ทำหน้าที่เรียนรู้จริง

อัลกอริทึมเป็นเพียงชุดของกฎที่บอกโค้ดว่าควรคาดหวังอะไร (ข้อมูลเกี่ยวกับ X หรือ Y) และควรทำอย่างไรกับข้อมูลนั้น

คุณภาพของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องคือ ทุกสิ่งทุกอย่าง ในการกำหนดว่ามันมีประโยชน์เพียงใด หากกฎเกณฑ์ไม่สมเหตุสมผลหรือจำกัดมากเกินไป มันจะไม่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ได้

มันง่ายที่จะรู้สึกหวาดกลัวกับความลึกซึ้งทางเทคนิคที่ท่วมท้นของสาขานี้ – ต้นไม้ตัดสินใจ, การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง, และเครือข่ายเบย์เชียนเป็นเพียงไม่กี่สาขาจากอีกหลาย ๆ สาขา – แต่คุณจะไม่มีปัญหาหากจำสิ่งนี้ไว้:

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) โดยพื้นฐานแล้ว เป็นเพียงชุดของกฎเกณฑ์สำหรับวิธีการทำความเข้าใจข้อมูลที่เข้ามา

หากคุณต้องการสร้างเครื่องมือที่เรียนรู้เส้นทาง GPS เพื่อช่วยผู้ขับขี่ มันจำเป็นต้องรู้กฎหมายเกี่ยวกับถนนทางเดียว มิฉะนั้น มันอาจเริ่มเรียนรู้เส้นทางที่ เร็วมาก แต่ไม่สะดวกเท่าที่เห็นในตอนแรก

อย่างไรก็ตาม เมื่อกฎระเบียบสะท้อนความเข้าใจอย่างลึกซึ้งและละเอียดอ่อนต่อทุกตัวแปรที่เกี่ยวข้อง การเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำสิ่งที่ดูเหมือนเป็นไปไม่ได้ให้สำเร็จได้

โดยทั่วไป การให้การประมาณเวลาอย่างแม่นยำถือเป็นหนึ่งในส่วนที่ยากที่สุดของงานผู้จัดการโครงการ อย่างไรก็ตาม หลายคนอาจแปลกใจที่พบว่าเครื่องจักรสามารถทำงานได้ในระดับที่ใกล้เคียงกัน

ClickUpกำลังทดสอบฟังก์ชันการทำงานของ ML กับผู้ใช้หลายรายของเราเพื่อทำนายการกระทำที่บุคคลมีแนวโน้มจะทำ สิ่งนี้ช่วยให้สามารถทำนายงานได้ ซึ่งเมื่อเวลาผ่านไป จะสามารถเลียนแบบลักษณะของมนุษย์ได้ เช่น การประเมินงานตามความรู้สึก โดยมีความแม่นยำเพียงพอที่จะเป็นประโยชน์อย่างมาก

แนวทางนี้ช่วยเร่งกระบวนการให้ข้อเสนอแนะให้รวดเร็วขึ้น และเราได้เห็นทีมต่าง ๆ เปลี่ยนจากการทำงานกึ่งอัตโนมัติไปสู่การทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบสำหรับขั้นตอนที่จำกัดได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่สัปดาห์ สิ่งที่อัลกอริทึมของเราสามารถดำเนินการได้บางส่วน ได้แก่:

โบนัส:สำเนาทางเลือก AI

แพลตฟอร์มการจัดการโครงการและแพลตฟอร์มเพิ่มผลผลิตกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว แต่ ML/AI เป็นเทรนด์การจัดการโครงการที่แน่นอนว่าจะอยู่ต่อไป

มันจะเป็นเรื่องของเวลาเท่านั้นก่อนที่เราจะเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าเทคโนโลยีใหม่เหล่านี้จะส่งผลกระทบต่อการบริหารโครงการอย่างไร แต่ยิ่งธุรกิจของคุณปรับตัวได้เร็วเท่าไร สมาชิกในทีมของคุณก็จะยิ่งมีความพร้อมในการทำงานร่วมกันเพื่อความสำเร็จของโครงการมากขึ้นเท่านั้น

เราเชื่อว่าอนาคตจะเป็นของผู้ที่สามารถคว้าโอกาสที่มีอยู่ได้ดีที่สุด โดยปัญญาประดิษฐ์ (ML) และปัญญาประดิษฐ์ที่มีประสิทธิภาพ (AI) จะเป็นหนึ่งในโอกาสที่ใกล้ตัวที่สุด