AI vs Machine Learning ต่างกันอย่างไร

ในปัจจุบันนี้ไม่ว่าจะหันไปทางไหนก็คงจะเคยได้ยินคำว่าปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ตามสื่อต่างๆ หรือจากคนอื่นๆ นอกจากคำส่า AI แล้วหลายคนก็คงคุ้นหูกับคำว่า Machine Learning ซึ่งมักจะได้ยินพร้อมๆกับ AI

สำหรับคนทั่วๆไปหรือคนที่เริ่มจะศึกษาด้านนี้ก็อาจจะเกิดการสับสนได้ว่า AI และ Machine Learning นั้นต่างกันอย่างไร งั้นเราลองมาดูกันดีกว่าว่าสรุปแล้วมันมีความต่างอย่างไร (หวังว่าจะช่วยได้ไม่มากก็น้อยนะครับ)

***ปล.สำหรับคนที่ขี้เกียจอ่านยาวๆสามารถอ่านสรุปได้ที่ด้านล่างสุดเลย

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligent) คือระบบที่มีความสามารถในการคิด, การวางแผน และ การตัดสินใจ ได้เช่นเดียวกับมนุษย์ AI นั้นจำแนกได้ออกเป็น 7 ประเภทหลักๆ โดยถ้าจำแนกตามความสามารถหรือความฉลาดจะจำแนกได้เป็น 3 กลุ่มได้แก่

1. Narrow AI — เป็นระบบที่รู้จักกันมากที่สุดและมีการพูดถึงกันบ่อยๆในช่วงนี้ โดยลักษณะการทำงานจะเป็นการทำงานเฉพาะทาง โดยมีจุดประสงค์เพื่อให้สามารถทำงานได้ดีกว่ามนุษย์ เช่น AI ในการจดจำใบหน้าของบุคคล และ AI ที่ช่วยในการผ่าตัด
2. General AI — คือ AI ที่มีความสามารถระดับเดียวกับมนุษย์ โดยที่จะสามารถทำอะไรได้หลายๆอย่าง ต่างจาก Narrow AI ที่จะเจาะเฉพาะความสามารถใดความสามารถหนึ่ง ถ้าจะให้เรียกง่ายๆ General AI ก็คือ AI ที่ใกล้เคียงมนุษย์มากที่สุด
3. Super AI — คือ AI ที่มีความสามารถเหนือกว่ามนุษย์ในทุกๆด้าน โดย Nick Bostrom นักปรัชญาจาก Oxford ได้ให้คำนิยามไว้ว่า “เครื่องจักรที่มีสติปัญหาและความสามารถเหนือกว่าสมองมนุษย์ที่ฉลาดที่สุดในเกือบทุกสาขา รวมถึงความคิดเชิงสร้างสรรค์ทางวิทยาศาสตร์ ความรู้เชิงภูมิปัญญา และทักษะทางสังคม” โดยปัจจุบันนี้ Super AI นั้นยังเป็นที่กังวลว่าจะสามารถนำมนุษย์ไปสู่การสูญพันธุ์

นอกจากนี้ AI ยังสามารถจำแนกตามวิธีการประมวลผลหรือกลไกของระบบ AI ออกได้เป็น 4 ประเภท ได้แก่

1. Reactive Machines — AI ประเภทนี้จะไม่มี memory ในตัวเอง ซึ่งการประมวลของมันจะเกิดจากการเรียนรู้ใหม่จากสิ่งรอบตัว เช่น Deep Blue
2. Limited Memory — AI ประเภท นี้ จะมี Memory ในตัวเอง แต่จะเป็นข้อมูลที่ Limit และจะเรียนรู้จากประสบการณ์เก่าในช่วงระยะเวลาหนึ่ง เช่น ระบบรถขับเคลื่อนอัตโนมัติ หรือ Self-Driving Car
3. Theory of Mind — AI ประเภทนี้ ยังคงเป็นข้อโต้เถียงถึงความเป็นไปได้กันอยู่ เพราะเป็น AI ประเภทที่มีการใส่อารมณ์ วัฒนธรรม และมีความเป็น “มนุษย์” มากขึ้น ซึ่งนึกพัฒนา AI กลุ่มนี้ มีความต้องการพัฒนา AI ที่มีนิสัย หรือการกระทำคล้ายมนุษย์ให้มากที่สุด
4. Self-Awareness — AI ประเภทนี้ ถือเป็นขั้นสุดของ AI เพราะเป็น AI ประเภทที่สามารถคิด และกระทำด้วยตัวเองได้

หลังจากอธิบายเรื่อง AI ไปได้พอสมควรแล้วเราลองมาดูในฝั่งของ Machine Learning บ้างว่านิยามของมันนี้คืออะไร

Machine Learning คืออัลกอริธึมของตัวระบบที่สามารถเรียนรู้ วิเคราะห์ และคาดการณ์หรือประเมินผล จากชุดข้อมูลนั้นๆ โดย Machine Learning มีหลายประเภทมากแต่เราจะยกตัวอย่างมา 3 ประเภท ซึ่งถือเป็นพื้นฐานที่ควรรู้

1)Supervised Learning

เป็นการเรียนรู้ในรูปแบบที่”มีคนสอน” โดยคนสอนที่ว่านั้นก็คือข้อมูลที่ถูกมนูษย์ทำการแยกประเภทหรือบอกผลลัพธ์ (Label) ที่ควรจะเป็นไว้เรียบร้อยแล้ว ก่อนที่จะนำไปสอนในโมเดลที่สร้างขึ้น และนำไปสู่การทำนายผลจากข้อมูลชุดที่ไม่ได้นำไปสอน Supervised Learning เป็น Machine Learning ที่ถูกใช้งานมากที่สุด เข้าใจง่ายที่สุด และทุกคนที่เริ่มเรียน Machine Learning ควรเริ่มจาก Supervised Learning โดย Supervised Learning นั้นจะแยกย่อยออกเป็นอีก 2 ประเภทได้แก่

1.1. Classification — เป็นการทายข้อมูลโดยแยกเป็นชนิดของข้อมูล เช่น การทายภาพหมา/แมว

1.2. Regression — เป็นการทายข้อมูลเป็นตัวเลข เช่น การประเมินราคาที่ดิน

2)Unsupervised Learning

เป็นการเรียนรู้แบบที่มนุษย์ไม่ได้ทำการบอกประเภท (Label) ที่ถูกต้องลงไป แต่เราต้องการให้ระบบเรียนรู้และหาโครงสร้างของข้อมูลที่เราไม่รู้จัก ซึ่งจะแยกย่อยออกเป็น 2 ประเภทได้แก่

2.1. Dimensionality reduction — การลดมิติของข้อมูล เพื่อลดความซับซ้อนก่อนนำไปใช้ต่อ หรือเพื่อแสดงผลในรูปกราฟที่คนอ่านได้

2.2. Clustering — การจัดกลุ่มข้อมูลตามคุณลักษณะ เช่น การจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อของ

3)Reinforcement Learning

เป็นการเรียนรู้แบบการให้ระบบ (Agent) ลองผิดลองถูกด้วยตัวเองโดยจะมีการให้รางวัล (Reward) เป็นตัวบอกว่าการกระทำ (Action) นั้นเป็นสิ่งที่ดีหรือไม่โดยดูจากสถานะการณ์ (State) เช่น ถ้าเรามีเด็ก (Agent) คนนึง และ ของเล่น (Reward) อยู่ในห้องเดียวกัน เด็กคนนั้นก็จะทำการเดินไปที่ของเล่นโดยแต่ละทางที่เด็กเลือกจะไป (Action) นั้นจะมีผลลัพธ์ที่ดีหรือไม่นั้น ขึ้นกับระยะทางระหว่างเด็กและของเล่นว่าใกล้กันมากขึ้นไหม โดยตัวอย่างที่เป็นที่รู้จักกันในวิธีนี้ก็คือ AlphaGo ที่สามารถเล่นโกะชนะแชมป์โลกได้

นอกจากประเภทข้างต้นที่ได้กล่าวถึง Machine Learning นั้นก็ยังมีอีกหลายประเภทไม่ว่าจะเป็น Multi-Instance Learning, Deductive Inference, Transfer Learning และ อื่นๆ

ถึงเวลาสรุปกันแล้ว !!!!

จากที่ได้กล่าวมาข้างต้นนั้นสามารถบอกได้ว่า

AI คือ ที่มีคุณสมบัติและความสามารถคล้ายมนุษย์ หรือ อาจเรียกได้ว่าเป็นวิทยาศาสตร์ของการเลียนแบบทักษะของมนุษย์

Machine Learning จะเป็นส่วนย่อยของ AI อีกที ซึ่งจะเน้นที่อัลกอริธึมสำหรับการฝึกฝนเครื่องจักร โดยที่เราไม่ต้องเขียนโปรแกรม (Model) ขึ้นมาเอง เพราะระบบจะทำการสร้าง model เองจากชุดข้อมูลที่เราให้