การสอนปัญญาประดิษฐ์สำหรับผู้เริ่มต้นในปี 2024 | เรียนรู้การสอน AI จากผู้เชี่ยวชาญ

บทช่วยสอนปัญญาประดิษฐ์นี้ให้ข้อมูลพื้นฐานและระดับกลางเกี่ยวกับแนวคิดของปัญญาประดิษฐ์ ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือนักเรียนและคนทำงานที่เป็นผู้เริ่มต้นโดยสมบูรณ์ ในบทช่วยสอนนี้ เราจะมุ่งเน้นไปที่ปัญญาประดิษฐ์ หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง คุณสามารถดูบทช่วยสอนนี้สำหรับ บทช่วยสอนเริ่มต้นที่สมบูรณ์ของ Machine Learning.

โดยตลอดทางนี้ กวดวิชาปัญญาประดิษฐ์เราจะมาดูแนวคิดต่างๆ เช่น ความหมายของปัญญาประดิษฐ์ ระดับของ AI เหตุใด AI จึงมีความสำคัญ การใช้งานที่หลากหลาย อนาคตของปัญญาประดิษฐ์ และอื่นๆ

โดยปกติแล้วในการทำงานด้าน AI คุณจะต้องมีประสบการณ์มากมาย ดังนั้น เราจะหารือเกี่ยวกับโปรไฟล์งานต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ และจะช่วยให้คุณได้รับประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องในที่สุด คุณไม่จำเป็นต้องมาจากพื้นหลังที่เฉพาะเจาะจงก่อนที่จะเข้าร่วมสาขา AI เนื่องจากสามารถเรียนรู้และบรรลุทักษะที่จำเป็นได้ ในขณะที่คำว่า Data Science ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิงอยู่ในโดเมนเดียวกันและเชื่อมโยงกัน มีแอปพลิเคชันและความหมายเฉพาะของตัวเอง พูดง่ายๆ ก็คือ ปัญญาประดิษฐ์มุ่งเป้าไปที่การทำให้เครื่องจักรสามารถดำเนินการหาเหตุผลโดยการจำลองสติปัญญาของมนุษย์ เนื่องจากวัตถุประสงค์หลักของกระบวนการ AI คือการสอนเครื่องจักรจากประสบการณ์ การให้ข้อมูลที่ถูกต้องและการแก้ไขตนเองจึงเป็นสิ่งสำคัญ

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร

คำตอบสำหรับคำถามนี้จะขึ้นอยู่กับว่าคุณถามใคร คนธรรมดาที่มีความเข้าใจเทคโนโลยีเพียงชั่วครู่ จะเชื่อมโยงเทคโนโลยีเข้ากับหุ่นยนต์ หากคุณถามนักวิจัย AI เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ เขาจะบอกว่ามันเป็นชุดของอัลกอริธึมที่สามารถสร้างผลลัพธ์โดยไม่ต้องได้รับคำสั่งอย่างชัดเจนให้ทำเช่นนั้น คำตอบทั้งสองนี้ถูกต้อง โดยสรุปปัญญาประดิษฐ์คือ:

• สิ่งมีชีวิตอัจฉริยะที่มนุษย์สร้างขึ้น
• สามารถปฏิบัติงานได้อย่างชาญฉลาดโดยไม่ต้องได้รับคำสั่งอย่างชัดเจน
• สามารถคิดและทำอย่างมีเหตุผลและมีมนุษยธรรม

หัวใจหลักของปัญญาประดิษฐ์คือสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างหรือจำลองความฉลาดของมนุษย์ในเครื่องจักร แต่อะไรทำให้เครื่องจักรมีความชาญฉลาด? ระบบ AI จำนวนมากขับเคลื่อนด้วยความช่วยเหลือของการเรียนรู้ของเครื่องและ การเรียนรู้ลึก ๆ อัลกอริธึม AI มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา สิ่งที่เคยถือว่าเป็นส่วนหนึ่งของ AI ในอดีตตอนนี้อาจถูกมองเป็นเพียงฟังก์ชันของคอมพิวเตอร์เท่านั้น เช่น เครื่องคิดเลขอาจถือเป็นส่วนหนึ่งของ AI ในอดีต ตอนนี้ก็ถือเป็นฟังก์ชันง่ายๆ ในทำนองเดียวกัน AI มีหลายระดับให้เราเข้าใจสิ่งเหล่านั้น

เหตุใดปัญญาประดิษฐ์จึงมีความสำคัญ

เป้าหมายของปัญญาประดิษฐ์คือการช่วยความสามารถของมนุษย์และช่วยเราในการตัดสินใจขั้นสูงพร้อมผลลัพธ์ที่ตามมาในวงกว้าง จากมุมมองทางเทคนิค นั่นคือเป้าหมายหลักของ AI เมื่อเรามองความสำคัญของ AI จากมุมมองเชิงปรัชญามากขึ้น เราสามารถพูดได้ว่า AI มีศักยภาพที่จะช่วยให้มนุษย์มีชีวิตที่มีความหมายมากขึ้น โดยปราศจากการทำงานหนัก AI ยังสามารถช่วยจัดการเว็บที่ซับซ้อนของบุคคล บริษัท รัฐ และประเทศที่เชื่อมต่อถึงกัน เพื่อให้ทำงานในลักษณะที่เป็นประโยชน์ต่อมวลมนุษยชาติ

ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ถูกแบ่งปันโดยเครื่องมือและเทคนิคต่างๆ ที่เราประดิษฐ์ขึ้นในช่วงพันปีที่ผ่านมา เพื่อลดความซับซ้อนของความพยายามของมนุษย์ และเพื่อช่วยให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้น ปัญญาประดิษฐ์เป็นหนึ่งในการสร้างสรรค์ที่จะช่วยให้เราคิดค้นเครื่องมือและบริการที่ก้าวล้ำที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินชีวิตของเราแบบทวีคูณ โดยหวังว่าจะขจัดความขัดแย้ง ความไม่เท่าเทียมกัน และความทุกข์ทรมานของมนุษย์

เรายังห่างไกลจากผลลัพธ์ประเภทนี้ แต่มันอาจจะเกิดขึ้นในอนาคต ปัจจุบันบริษัทต่างๆ มีการใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นส่วนใหญ่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการ ทำให้งานที่ใช้ทรัพยากรจำนวนมากเป็นไปโดยอัตโนมัติ และเพื่อทำการคาดการณ์ทางธุรกิจตามข้อมูลที่เรามีอยู่ อย่างที่คุณเห็น AI มีความสำคัญต่อเราหลายประการ กำลังสร้างโอกาสใหม่ๆ ในโลก ช่วยเราปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน และอื่นๆ อีกมากมาย 

ประวัติศาสตร์ปัญญาประดิษฐ์

แนวคิดเรื่องสิ่งมีชีวิตที่ชาญฉลาดมีมานานแล้ว และปัจจุบันได้แพร่หลายไปในหลายภาคส่วน เช่น AI ในด้านการศึกษา ยานยนต์ การธนาคารและการเงิน การดูแลสุขภาพของ AI เป็นต้น ชาวกรีกโบราณมีตำนานเกี่ยวกับหุ่นยนต์เหมือนกับวิศวกรชาวจีนและอียิปต์ สร้างหุ่นยนต์ อย่างไรก็ตาม จุดเริ่มต้นของ AI ยุคใหม่นั้นย้อนกลับไปในสมัยที่นักปรัชญาคลาสสิกพยายามอธิบายการคิดของมนุษย์ว่าเป็นระบบเชิงสัญลักษณ์ ระหว่างทศวรรษที่ 1940 ถึง 50 นักวิทยาศาสตร์จำนวนหนึ่งจากหลากหลายสาขาได้พูดคุยถึงความเป็นไปได้ในการสร้างสมองเทียม สิ่งนี้นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของสาขาการวิจัย AI ซึ่งก่อตั้งขึ้นเพื่อเป็นวินัยทางวิชาการในปี 1956 ในการประชุมที่วิทยาลัย Dartmouth ในเมืองฮันโนเวอร์ รัฐนิวแฮมป์เชียร์ คำนี้คิดค้นโดย John McCarthy ซึ่งปัจจุบันถือเป็นบิดาแห่งปัญญาประดิษฐ์

แม้จะมีความพยายามระดับโลกที่ได้รับทุนสนับสนุนมาเป็นเวลาหลายทศวรรษ แต่นักวิทยาศาสตร์พบว่าเป็นการยากมากที่จะสร้างสติปัญญาในเครื่องจักร ระหว่างกลางทศวรรษ 1970 ถึง 1990 นักวิทยาศาสตร์ต้องรับมือกับปัญหาการขาดแคลนเงินทุนสำหรับการวิจัยด้าน AI อย่างเฉียบพลัน ปีนี้เป็นที่รู้จักในชื่อ 'AI Winters' อย่างไรก็ตาม ในช่วงปลายทศวรรษ 1990 บริษัทอเมริกันกลับสนใจ AI อีกครั้ง นอกจากนี้ รัฐบาลญี่ปุ่นก็มีแผนที่จะพัฒนาคอมพิวเตอร์รุ่นที่ 1997 เพื่อความก้าวหน้าของ AI เช่นกัน ในที่สุด ในปี XNUMX Deep Blue ของ IBM เอาชนะคอมพิวเตอร์เครื่องแรกที่เอาชนะแชมป์หมากรุกโลก Garry Kasparov

ในขณะที่ AI และเทคโนโลยียังคงเดินหน้าต่อไป ส่วนใหญ่เนื่องมาจากการปรับปรุงฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ บริษัทและรัฐบาลก็เริ่มใช้วิธีการของตนในขอบเขตแคบอื่นๆ ด้วยเช่นกัน ในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา Amazon, Google, Baidu และอื่นๆ อีกมากมาย สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI เพื่อสร้างข้อได้เปรียบทางการค้าอย่างมาก ปัจจุบัน AI ถูกฝังอยู่ในบริการออนไลน์มากมายที่เราใช้ เป็นผลให้เทคโนโลยีไม่เพียงแต่มีบทบาทในทุกภาคส่วนเท่านั้น แต่ยังขับเคลื่อนตลาดหุ้นส่วนใหญ่ด้วย 

ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์แบ่งออกเป็นโดเมนย่อย ได้แก่ ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป ปัญญาประดิษฐ์แคบ และปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง ซึ่งเราจะกล่าวถึงรายละเอียดในบทความนี้ เราจะพูดถึงความแตกต่างระหว่าง AI และ AGI ด้วย

ระดับปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์สามารถแบ่งออกเป็นสามระดับหลัก:

1. ปัญญาประดิษฐ์
2. ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป
3. ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง

ปัญญาประดิษฐ์แคบ (ANI)

หรือที่รู้จักในชื่อ AI แบบแคบหรือ AI ที่อ่อนแอ ปัญญาประดิษฐ์แบบแคบนั้นมุ่งเน้นที่เป้าหมายและได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานเดี่ยวๆ แม้ว่าเครื่องจักรเหล่านี้จะถูกมองว่าฉลาด แต่ก็ทำงานภายใต้ข้อจำกัดขั้นต่ำ จึงถูกเรียกว่า AI ที่อ่อนแอ มันไม่ได้เลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ มันกระตุ้นพฤติกรรมของมนุษย์ตามพารามิเตอร์บางอย่าง Narrow AI ใช้ NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในการปฏิบัติงาน สิ่งนี้เห็นได้ชัดในเทคโนโลยี เช่น แชทบอท และระบบรู้จำคำพูด เช่น Siri การใช้การเรียนรู้เชิงลึกช่วยให้คุณปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้ได้ เช่น ผู้ช่วยเสมือนที่จัดเก็บข้อมูลของคุณเพื่อทำให้ประสบการณ์ในอนาคตของคุณดีขึ้น 

ตัวอย่างของ AI ที่อ่อนแอหรือแคบ:

1. สิริ, อเล็กซา, คอร์ทาน่า
2. ไอบีเอ็มวัตสัน
3. รถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง
4. โปรแกรมจดจำใบหน้า
5. ตัวกรองสแปมอีเมล 
6. เครื่องมือทำนาย 

ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI)

ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปหรือที่เรียกว่า AI ที่แข็งแกร่งหรือ AI เชิงลึก หมายถึงแนวคิดที่เครื่องจักรสามารถเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ ในขณะเดียวกันก็แสดงความสามารถในการใช้สติปัญญาในการแก้ปัญหา นักวิทยาศาสตร์ยังไม่สามารถบรรลุความฉลาดระดับนี้ได้ จำเป็นต้องมีการวิจัยที่สำคัญก่อนจึงจะสามารถบรรลุความฉลาดระดับนี้ได้ นักวิทยาศาสตร์จะต้องค้นหาวิธีที่เครื่องจักรจะสามารถมีสติผ่านการเขียนโปรแกรมชุดความสามารถทางปัญญา คุณสมบัติบางประการของ Deep AI คือ-

• ได้รับการยอมรับ
• จำ 
• การทดสอบสมมติฐาน 
• จินตนาการ
• การเปรียบเทียบ
• นัย

เป็นการยากที่จะคาดเดาได้ว่า AI ที่แข็งแกร่งจะยังคงก้าวหน้าต่อไปหรือไม่ในอนาคตอันใกล้นี้ แต่ด้วยเสียงพูดและการจดจำใบหน้าที่แสดงให้เห็นความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง มีความเป็นไปได้เล็กน้อยที่เราสามารถคาดหวังการเติบโตในระดับ AI นี้ได้ด้วยเช่นกัน 

ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง (ASI)

ในปัจจุบัน สติปัญญาขั้นสุดยอดเป็นเพียงแนวคิดสมมุติเท่านั้น ผู้คนต่างคิดว่าอาจเป็นไปได้ที่จะพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ดังกล่าวได้ในอนาคต แต่ในโลกปัจจุบันไม่มีอยู่จริง สติปัญญาขั้นสุดยอดสามารถเรียกได้ว่าเป็นระดับที่เครื่องจักรก้าวข้ามขีดความสามารถของมนุษย์และตระหนักรู้ในตนเอง แนวคิดนี้เป็นแรงบันดาลใจให้กับภาพยนตร์หลายเรื่อง และนิยายวิทยาศาสตร์ซึ่งหุ่นยนต์ที่สามารถพัฒนาความรู้สึกและอารมณ์ของตนเองสามารถครอบงำมนุษยชาติได้ มันจะสามารถสร้างอารมณ์ได้ด้วยตัวเอง และตามสมมุติฐานแล้ว จะดีกว่ามนุษย์ในด้านศิลปะ กีฬา คณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และอื่นๆ ความสามารถในการตัดสินใจของผู้มีสติปัญญาขั้นสูงจะมากกว่าความสามารถของมนุษย์ แนวคิดเรื่องปัญญาประดิษฐ์ขั้นสุดยอดยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัดสำหรับเรา ผลที่ตามมาของมันไม่สามารถคาดเดาได้ และผลกระทบของมันยังไม่สามารถวัดได้ในตอนนี้ 

ตอนนี้เรามาดูความแตกต่างระหว่าง AI ที่อ่อนแอและ AI ที่แข็งแกร่งกันดีกว่า 

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์ได้ปูทางไปสู่หลายอุตสาหกรรมและหลายพื้นที่ในปัจจุบัน ตั้งแต่การเล่นเกมไปจนถึงการดูแลสุขภาพ การประยุกต์ใช้ AI ได้เพิ่มขึ้นอย่างมาก คุณรู้หรือไม่ว่าแอปพลิเคชัน Google Maps และการจดจำใบหน้าเช่นบน iPhone ล้วนใช้เทคโนโลยี AI ในการทำงาน AI อยู่รอบตัวเราและเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรามากกว่าที่เรารู้ หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI คุณสามารถเข้าร่วมได้ หลักสูตร PGP ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ที่นำเสนอโดย การเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยม. ต่อไปนี้คือตัวอย่างการใช้งานปัญญาประดิษฐ์บางส่วน

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุดในปี 2024

1. การคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Google (Google Maps)
2. แอปพลิเคชันแชร์รถ (Uber, Lyft)
3. AI Autopilot ในเที่ยวบินเชิงพาณิชย์
4. ตัวกรองสแปมในอีเมล
5. เครื่องมือตรวจสอบการลอกเลียนแบบและเครื่องมือ
6. การจดจำใบหน้า
7. คำแนะนำการค้นหา
8. คุณสมบัติเสียงเป็นข้อความ
9. ผู้ช่วยส่วนตัวอัจฉริยะ (Siri, Alexa)
10. การป้องกันและป้องกันการฉ้อโกง

ตอนนี้เรารู้แล้วว่าสิ่งเหล่านี้คือขอบเขตที่ AI ถูกนำมาใช้ ให้เราเข้าใจสิ่งเหล่านี้โดยละเอียดยิ่งขึ้น Google ได้ร่วมมือกับ DeepMind เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการคาดการณ์ปริมาณข้อมูล ด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลการจราจรในอดีตและข้อมูลสด พวกเขาสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำผ่านเทคโนโลยี AI และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้ช่วยส่วนตัวอัจฉริยะสามารถทำงานต่างๆ ตามคำสั่งที่เราให้ไว้ เป็นตัวแทนซอฟต์แวร์และสามารถทำงานต่างๆ เช่น ส่งข้อความ ค้นหาใน Google บันทึกเสียง แชทบอท และอื่นๆ 

เป้าหมายของปัญญาประดิษฐ์

จนถึงตอนนี้ คุณได้เห็นแล้วว่า AI หมายถึงอะไร ระดับต่างๆ ของ AI และแอปพลิเคชันของมัน แต่เป้าหมายของ AI คืออะไร? ผลลัพธ์ที่เรามุ่งหวังที่จะบรรลุผ่าน AI คืออะไร? เป้าหมายโดยรวมคือการอนุญาตให้เครื่องจักรและคอมพิวเตอร์เรียนรู้และทำงานอย่างชาญฉลาด เป้าหมายอื่นๆ ของ AI มีดังนี้:

1. การแก้ปัญหา: นักวิจัยพัฒนาอัลกอริธึมที่สามารถเลียนแบบกระบวนการทีละขั้นตอนที่มนุษย์ใช้ขณะไขปริศนา ในช่วงปลายทศวรรษ 1980 และ 1990 การวิจัยได้มาถึงขั้นที่มีการพัฒนาวิธีการเพื่อจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่แน่ใจ แต่สำหรับปัญหาที่ยากลำบาก จำเป็นต้องมีทรัพยากรการคำนวณจำนวนมหาศาลและพลังหน่วยความจำ ดังนั้นการค้นหาอัลกอริธึมการแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพจึงเป็นหนึ่งในเป้าหมายของปัญญาประดิษฐ์

2. การเป็นตัวแทนความรู้: เครื่องจักรได้รับการคาดหวังให้แก้ปัญหาที่ต้องใช้ความรู้ที่กว้างขวาง ดังนั้นการเป็นตัวแทนความรู้จึงเป็นศูนย์กลางของ AI ปัญญาประดิษฐ์เป็นตัวแทนของวัตถุ คุณสมบัติ เหตุการณ์ เหตุและผล และอื่นๆ อีกมากมาย 

3. การวางแผน: เป้าหมายประการหนึ่งของ AI ควรคือการกำหนดเป้าหมายที่ชาญฉลาดและบรรลุเป้าหมายดังกล่าว สามารถคาดการณ์ได้ว่าการกระทำจะส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างไร และมีตัวเลือกอะไรบ้าง ตัวแทน AI จะต้องประเมินสภาพแวดล้อมและทำการคาดการณ์ตามนั้น นี่คือเหตุผลว่าทำไมการวางแผนจึงมีความสำคัญและถือได้ว่าเป็นเป้าหมายของ AI 

4. การเรียนรู้: หนึ่งในแนวคิดพื้นฐานของ AI หรือการเรียนรู้ของเครื่องคือการศึกษาอัลกอริธึมคอมพิวเตอร์ที่มีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไปผ่านประสบการณ์ ML มีหลายประเภท ประเภทที่รู้จักกันทั่วไปคือ Unsupervised Machine Learning และ Supervised Machine Learning หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวคิดเหล่านี้ คุณสามารถอ่านบล็อกของเราได้ที่ ML หมายถึงอะไรและทำงานอย่างไร. 

5. ความฉลาดทางสังคม: การประมวลผลแบบอารมณ์โดยพื้นฐานแล้วคือการศึกษาระบบที่สามารถตีความ รับรู้ และประมวลผลความพยายามของมนุษย์ มันเป็นการบรรจบกันของวิทยาการคอมพิวเตอร์ จิตวิทยา และวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจ ความฉลาดทางสังคมเป็นอีกเป้าหมายหนึ่งของ AI เนื่องจากสิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจสาขาเหล่านี้ก่อนที่จะสร้างอัลกอริธึม 

ดังนั้น เป้าหมายโดยรวมของ AI คือการสร้างเทคโนโลยีที่สามารถรวมเป้าหมายข้างต้น และสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะที่สามารถช่วยให้เราทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัดสินใจได้เร็วขึ้น และปรับปรุงความปลอดภัย 

งานในด้านปัญญาประดิษฐ์

ความต้องการทักษะ AI เพิ่มขึ้นกว่าสองเท่าในช่วงสามปีที่ผ่านมา ตามข้อมูลของ Indeed ตำแหน่งงานด้าน AI เพิ่มขึ้น 119% งานฝึกอบรมอัลกอริธึมการประมวลผลภาพสามารถทำได้ภายในไม่กี่นาทีในวันนี้ ในขณะที่ไม่กี่ปีที่ผ่านมา งานจะใช้เวลาหลายชั่วโมงจึงจะเสร็จสมบูรณ์ เมื่อเราเปรียบเทียบผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในตลาดกับจำนวนตำแหน่งงานว่างที่มีอยู่ในปัจจุบัน เราจะเห็นการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในสาขาปัญญาประดิษฐ์

เครือข่ายแบบเบย์ ตาข่ายประสาท, วิทยาการคอมพิวเตอร์ (รวมถึงความรู้เกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรม), ฟิสิกส์, หุ่นยนต์, แคลคูลัส และแนวคิดทางสถิติเป็นทักษะบางประการที่เราต้องรู้ก่อนที่จะดำดิ่งสู่อาชีพด้าน AI หากคุณเป็นคนที่กำลังมองหาการสร้างอาชีพด้าน AI คุณควรตระหนักถึงตำแหน่งงานต่างๆ ที่เปิดรับ เรามาดูบทบาทงานต่างๆ ในโลกของ AI กันดีกว่า และทักษะใดบ้างที่ต้องมีในแต่ละบทบาทงาน 

ยังอ่าน: คำถามสัมภาษณ์ปัญญาประดิษฐ์ 2020

1. วิศวกรการเรียนรู้เครื่องจักร

หากคุณเป็นบุคคลที่มีพื้นฐานด้าน Data Science หรือการวิจัยประยุกต์ บทบาทของ a วิศวกรการเรียนรู้เครื่องจักร เหมาะสำหรับคุณ คุณต้องแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจในภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา เช่น Python, Java การมีความเข้าใจเกี่ยวกับแบบจำลองการคาดการณ์และสามารถใช้ประโยชน์จากการประมวลผลภาษาธรรมชาติในขณะที่ทำงานกับชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลจะเป็นประโยชน์ การทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือ IDE ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ เช่น IntelliJ และ Eclipse จะช่วยให้คุณก้าวหน้าในอาชีพของคุณในฐานะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะต้องรับผิดชอบหลักในการสร้างและจัดการโปรเจ็กต์การเรียนรู้ของเครื่องหลายรายการ นอกเหนือจากความรับผิดชอบอื่นๆ

ในฐานะวิศวกร ML คุณจะได้รับเงินเดือนเฉลี่ยต่อปีที่ 114,856 ดอลลาร์ บริษัทต่างๆ มองหาผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะซึ่งสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทในสาขาที่เกี่ยวข้อง และมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่อง, Java, Python และ Scala ข้อกำหนดจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับบริษัทที่จ้างงาน แต่ทักษะการวิเคราะห์และแอปพลิเคชันระบบคลาวด์ถือเป็นข้อดี 

2. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล 

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล งานของคุณประกอบด้วยการรวบรวม วิเคราะห์ และตีความชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนโดยใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องและเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังรับผิดชอบในการพัฒนาอัลกอริธึมที่ช่วยให้สามารถรวบรวมและทำความสะอาดข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์และตีความเพิ่มเติม ค่ามัธยฐานประจำปี เงินเดือนของ Data Scientist คือ $120,931 และทักษะที่จำเป็นมีดังนี้: 

• รัง
• Hadoop
• แผนที่ลด
• หมู
• จุดประกาย
• หลาม
• สกาล่า
• SQL 

ทักษะที่จำเป็นอาจแตกต่างกันไปในแต่ละบริษัท และขึ้นอยู่กับระดับประสบการณ์ของคุณ บริษัทที่จ้างงานส่วนใหญ่มองหาวุฒิการศึกษาระดับปริญญาโทหรือปริญญาเอกในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ หากคุณเป็น Data Scientist ที่ต้องการเป็นนักพัฒนา AI การศึกษาระดับปริญญาวิทยาการคอมพิวเตอร์ขั้นสูงจะเป็นประโยชน์ คุณต้องมีความสามารถในการเข้าใจข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และมีทักษะในการวิเคราะห์และการสื่อสารที่แข็งแกร่ง ทักษะเหล่านี้มีความสำคัญเนื่องจากคุณจะต้องสื่อสารสิ่งที่ค้นพบกับผู้นำทางธุรกิจ 

3. นักพัฒนาระบบธุรกิจอัจฉริยะ 

เมื่อคุณดูบทบาทงานต่างๆ ใน ​​AI ก็รวมถึงตำแหน่งนักพัฒนาระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) ด้วย วัตถุประสงค์ของบทบาทนี้คือการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งช่วยเราระบุแนวโน้มธุรกิจและตลาด นักพัฒนา BI จะได้รับเงินเดือนเฉลี่ยต่อปีที่ 92,278 ดอลลาร์ นักพัฒนา BI มีหน้าที่รับผิดชอบในการออกแบบ สร้างโมเดล และดูแลรักษาข้อมูลที่ซับซ้อนในแพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์ หากคุณสนใจที่จะทำงานเป็นนักพัฒนา BI คุณต้องมีทักษะด้านเทคนิคและการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่ง

การมีทักษะในการสื่อสารที่ดีเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากคุณจะต้องพยายามสื่อสารวิธีแก้ปัญหากับเพื่อนร่วมงานที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิค คุณควรแสดงทักษะการแก้ปัญหาด้วย โดยทั่วไปแล้วนักพัฒนา BI จะต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีในสาขาที่เกี่ยวข้อง และประสบการณ์การทำงานจะให้คะแนนเพิ่มเติมแก่คุณเช่นกัน การรับรองเป็นที่ต้องการอย่างมากและถือเป็นคุณภาพเพิ่มเติม ทักษะที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนา BI คือการขุดข้อมูล การสืบค้น SQL บริการการรายงานเซิร์ฟเวอร์ SQL เทคโนโลยี BI และการออกแบบคลังข้อมูล 

4. นักวิทยาศาสตร์วิจัย 

นักวิทยาศาสตร์การวิจัยเป็นหนึ่งในอาชีพชั้นนำในด้านปัญญาประดิษฐ์ คุณควรเป็นผู้เชี่ยวชาญในหลายสาขาวิชา เช่น คณิตศาสตร์ การเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่อง และสถิติเชิงคำนวณ ผู้สมัครจะต้องมีความรู้เพียงพอเกี่ยวกับการรับรู้ของคอมพิวเตอร์ แบบจำลองกราฟิก การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง และ NLP เช่นเดียวกับ Data Scientists นักวิทยาศาสตร์การวิจัยคาดว่าจะสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทหรือปริญญาเอกในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ เงินเดือนเฉลี่ยต่อปีจะอยู่ที่ 99,809 ดอลลาร์ บริษัทส่วนใหญ่กำลังมองหาผู้ที่มีความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับการประมวลผลแบบขนาน การประมวลผลแบบกระจาย การวัดประสิทธิภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง 

5. วิศวกร/สถาปนิกข้อมูลขนาดใหญ่ 

วิศวกร/สถาปนิก Big Data มีงานที่มีรายได้ดีที่สุดในบรรดาตำแหน่งทั้งหมดที่อยู่ภายใต้ปัญญาประดิษฐ์ เงินเดือนเฉลี่ยต่อปีของวิศวกร/สถาปนิก Big Data คือ 151,307 ดอลลาร์ มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบนิเวศที่ช่วยให้ระบบธุรกิจสามารถสื่อสารระหว่างกันและเปรียบเทียบข้อมูลได้ เมื่อเทียบกับ Data Scientist แล้ว สถาปนิก Big Data ได้รับงานที่เกี่ยวข้องกับการวางแผน ออกแบบ และพัฒนาสภาพแวดล้อม Big Data ที่มีประสิทธิภาพบนแพลตฟอร์ม เช่น Spark และ Hadoop. โดยทั่วไปบริษัทต่างๆ ต้องการจ้างบุคคลที่แสดงให้เห็นถึงประสบการณ์ใน C++, Java, หลามและสกาลา 

การทำเหมืองข้อมูล การสร้างภาพข้อมูลและทักษะการย้ายข้อมูลจะเป็นประโยชน์เพิ่มเติม โบนัสอีกอย่างหนึ่งคือปริญญาเอกในสาขาคณิตศาสตร์หรือสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้อง

ข้อดีของปัญญาประดิษฐ์

เช่นเดียวกับสิ่งต่างๆ ในโลก AI มีทั้งข้อดีและข้อเสีย ก่อนอื่น ให้เราเข้าใจถึงข้อดีของปัญญาประดิษฐ์ และวิธีที่มันทำให้ชีวิตของเราง่ายขึ้นเมื่อเทียบกับสมัยก่อน 

• ลดข้อผิดพลาดของมนุษย์
• มีจำหน่าย 24×7
• ช่วยในการทำงานซ้ำๆ
• ความช่วยเหลือด้านดิจิทัล 
• ตัดสินใจได้เร็วขึ้น
• ผู้มีอำนาจตัดสินใจอย่างมีเหตุผล
• การประยุกต์ใช้ทางการแพทย์
• ปรับปรุงความปลอดภัย
• การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ

เรามาดูแต่ละประเด็นที่กล่าวมาข้างต้นกันดีกว่า 

1. ลดข้อผิดพลาดของมนุษย์

การตัดสินใจทั้งหมดในโมเดล AI นำมาจากข้อมูลที่รวบรวมไว้ก่อนหน้านี้หลังจากใช้ชุดอัลกอริธึมแล้ว ซึ่งจะทำให้ข้อผิดพลาดลดลง และโอกาสของความแม่นยำจะเพิ่มขึ้นตามระดับความแม่นยำที่มากขึ้น ในกรณีที่มนุษย์ทำงานใดๆ มักจะมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดเล็กน้อยเสมอ เนื่องจากเราสามารถสร้างข้อผิดพลาดได้ จึงควรใช้โปรแกรมและอัลกอริธึมผ่าน AI จะดีกว่า เนื่องจากช่วยลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาด 

2. พร้อมให้บริการทุกวันตลอด 24 ชั่วโมง

โมเดลปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้นเพื่อให้ทำงานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันโดยไม่มีการหยุดพักหรือเบื่อ เมื่อเปรียบเทียบกับมนุษย์โดยเฉลี่ยที่สามารถทำงานได้หกถึงแปดชั่วโมงในหนึ่งวัน วิธีนี้มีประสิทธิภาพมากกว่าอย่างเห็นได้ชัด มนุษย์ไม่มีความสามารถในการทำงานเป็นเวลานาน เนื่องจากเราต้องการการพักผ่อนและเวลาในการฟื้นฟูร่างกาย ดังนั้น AI จึงพร้อมใช้งานตลอด 7 ชั่วโมงทุกวัน และปรับปรุงประสิทธิภาพในระดับที่ดียิ่งขึ้น 

3.ช่วยในการทำงานซ้ำๆ

ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำให้งานของมนุษย์ธรรมดา ๆ เป็นอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิผล สามารถช่วยให้เราสร้างสรรค์ได้มากขึ้น ตั้งแต่การส่งอีเมลขอบคุณไปจนถึงการแจกแจงหรือตอบคำถาม นอกจากนี้ยังสามารถช่วยเราในการตรวจสอบเอกสารได้อีกด้วย งานซ้ำๆ เช่น การทำอาหารในร้านอาหารหรือโรงงานอาจเสียหายได้ เนื่องจากมนุษย์เหนื่อยล้าหรือไม่สนใจหลังจากทำงานมาเป็นเวลานาน AI สามารถช่วยให้เราทำงานที่ซ้ำๆ เหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและไม่มีข้อผิดพลาด 

4. ความช่วยเหลือแบบดิจิทัล

องค์กรหลายแห่งที่มีความก้าวหน้าสูงใช้ผู้ช่วยดิจิทัลเพื่อโต้ตอบกับผู้ใช้ การทำเช่นนี้ช่วยให้องค์กรประหยัดต้นทุนด้านทรัพยากรบุคคล โดยทั่วไปแล้วผู้ช่วยดิจิทัลเช่น Chatbots จะใช้ในเว็บไซต์ขององค์กรเพื่อตอบคำถามของผู้ใช้ นอกจากนี้ยังมีอินเทอร์เฟซการทำงานที่ราบรื่นและประสบการณ์การใช้งานที่ดี Chatbots เป็นตัวอย่างที่ดีในสิ่งเดียวกัน อ่านที่นี่เพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติม วิธีสร้าง AI Chatbot.

5. การตัดสินใจเร็วขึ้น 

AI ควบคู่ไปกับเทคโนโลยีอื่นๆ ดังกล่าวสามารถช่วยให้เครื่องจักรตัดสินใจได้เร็วขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับมนุษย์ทั่วไป ซึ่งจะช่วยในการดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากในขณะที่ทำการตัดสินใจ มนุษย์มักจะวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ ผ่านอารมณ์ ซึ่งต่างจากเครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ให้ผลลัพธ์ที่ตั้งโปรแกรมไว้ได้อย่างรวดเร็ว

6. ผู้มีอำนาจตัดสินใจอย่างมีเหตุผล

เราในฐานะมนุษย์อาจมีวิวัฒนาการไปในระดับสูงในด้านเทคโนโลยี แต่เมื่อพูดถึงการตัดสินใจ เรายังคงปล่อยให้อารมณ์ของเราเข้าครอบงำ ในบางสถานการณ์ การตัดสินใจอย่างรวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และมีเหตุผลเป็นสิ่งสำคัญมากโดยปราศจากอารมณ์ความรู้สึกของเรา การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถูกควบคุมโดยอัลกอริธึม AI ดังนั้นจึงไม่มีขอบเขตสำหรับความคลาดเคลื่อนทางอารมณ์ การตัดสินใจอย่างมีเหตุผลด้วยความช่วยเหลือของ AI ช่วยให้มั่นใจได้ว่าประสิทธิภาพจะไม่ได้รับผลกระทบ และยังเพิ่มระดับผลิตภาพขององค์กรอีกด้วย 

7. การใช้งานทางการแพทย์

ในบรรดาข้อดีอื่นๆ ทั้งหมดของ AI ซึ่งเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการใช้งานในด้านการแพทย์ แพทย์สามารถประเมินความเสี่ยงด้านสุขภาพของผู้ป่วยได้ด้วยความช่วยเหลือจากแอปพลิเคชันทางการแพทย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI การผ่าตัดด้วยรังสีถูกนำมาใช้เพื่อผ่าตัดเนื้องอกในลักษณะที่ไม่ทำลายเนื้อเยื่อรอบข้างและทำให้เกิดปัญหาเพิ่มเติม บุคลากรทางการแพทย์ได้รับการฝึกอบรมให้ใช้ AI ในการผ่าตัด นอกจากนี้ยังสามารถช่วยในการตรวจจับและติดตามความผิดปกติทางระบบประสาทต่างๆ และกระตุ้นการทำงานของสมองได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

8. ปรับปรุงความปลอดภัย

เนื่องจากเทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง จึงมีโอกาสสูงที่ผู้คนจะใช้เทคโนโลยีนี้ด้วยเหตุผลที่ผิดจรรยาบรรณ เช่น การฉ้อโกงหรือการขโมยข้อมูลส่วนตัว หากใช้ในลักษณะที่ถูกต้องและด้วยเหตุผลที่ถูกต้อง AI ก็สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นทรัพยากรที่ดีเยี่ยมในการปรับปรุงความปลอดภัยขององค์กรของเรา AI สามารถใช้เพื่อปกป้องข้อมูลและการเงินของเราได้ AI กำลังถูกนำไปใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นหลัก ได้เปลี่ยนแปลงความสามารถของเราในการรักษาความปลอดภัยข้อมูลส่วนบุคคลของเราจากภัยคุกคามทางไซเบอร์หรือการโจมตีทุกรูปแบบ อ่านเพิ่มเติมเพื่อทราบเกี่ยวกับ AI ในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์และความช่วยเหลือดังกล่าว โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.

9. การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ 

ผู้คนจากส่วนต่างๆ ของโลกพูดภาษาที่แตกต่างกัน ดังนั้นจึงพบว่าการสื่อสารระหว่างกันเป็นเรื่องยาก เมื่อเรามองย้อนกลับไปในอดีต เราจะเห็นว่านักแปลจะช่วยให้ผู้คนสื่อสารกันได้อย่างไร หากอีกฝ่ายไม่เข้าใจภาษาเดียวกับเรา ปัญหาดังกล่าวจะไม่เกิดขึ้นหากเราใช้ AI การประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยให้ระบบสามารถแปลคำศัพท์จากภาษาธรรมชาติหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งได้ จึงขจัดคนกลางออกไป หนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สุดของสิ่งนี้คือ Google แปล และความก้าวหน้าดังกล่าวเมื่อเวลาผ่านไป ตอนนี้ จะให้ตัวอย่างเสียงว่าควรออกเสียงคำ/ประโยคอย่างไร ดังนั้นการปรับปรุงความแม่นยำและความสามารถในการสื่อสารของเราอย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อเสียของปัญญาประดิษฐ์

ตอนนี้เราเข้าใจถึงข้อดีของ AI แล้ว เรามาดูข้อเสียบางประการกัน 

• ต้นทุนเกิน
• ความสามารถอันล้นหลาม
• ขาดผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริง
• ขาดมาตรฐานในการพัฒนาซอฟต์แวร์
• ศักยภาพในการใช้ในทางที่ผิด
• ขึ้นอยู่กับเครื่องจักรเป็นอย่างมาก
• ต้องมีการควบคุมดูแล

มาดูข้อเสียของ AI กันดีกว่า 

1. ต้นทุนเกิน

ขนาดการดำเนินงานของโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เมื่อเปรียบเทียบกับการพัฒนาซอฟต์แวร์นั้นสูงกว่ามาก ด้วยเหตุนี้ ทรัพยากรจึงต้องเพิ่มขึ้นในอัตราที่สูงกว่ามาก สิ่งนี้ทำให้ต้นทุนการดำเนินงานสูงขึ้น

2. ความสามารถอันล้นหลาม 

AI ยังคงเป็นสาขาที่กำลังพัฒนา ดังนั้นการหาผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะที่จำเป็นทั้งหมดจึงไม่ใช่เรื่องง่าย มีช่องว่างระหว่างจำนวนงานที่มีอยู่ในสาขา AI และแรงงานที่มีทักษะในสาขานั้น การจ้างผู้ที่มีทักษะที่จำเป็นทั้งหมดจะทำให้ต้นทุนขององค์กรเพิ่มมากขึ้น

3. ขาดมาตรฐานในการพัฒนาซอฟต์แวร์

คุณค่าที่แท้จริงของปัญญาประดิษฐ์นั้นเกิดจากการร่วมมือกันเมื่อระบบ AI ต่างๆ มารวมกันเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ใหญ่กว่าและมีคุณค่ามากขึ้น แต่การขาดมาตรฐานในการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI ส่งผลให้ระบบต่างๆ 'พูดคุย' กันได้ยาก การพัฒนาซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์นั้นช้าและมีราคาแพงด้วยเหตุนี้ ซึ่งยังทำหน้าที่เป็นอุปสรรคต่อการพัฒนา AI อีกด้วย

4. ศักยภาพในการใช้ในทางที่ผิด

AI มีศักยภาพในการบรรลุสิ่งที่ยิ่งใหญ่ และมีพลังมหาศาลในตลาดปัจจุบัน น่าเสียดายที่พลังอันยิ่งใหญ่มาพร้อมกับศักยภาพของการใช้ในทางที่ผิด หากพลังของ AI ตกไปอยู่ในมือของบุคคลที่มีแรงจูงใจที่ผิดจรรยาบรรณ ก็มีโอกาสสูงที่จะถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด

5. ขึ้นอยู่กับเครื่องจักรเป็นอย่างมาก

แอพพลิเคชั่นอย่าง Siri และ Alexa ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเราไปแล้ว เราพึ่งพาแอปพลิเคชันเหล่านี้เป็นอย่างมากและได้รับความช่วยเหลือจากแอปพลิเคชันเหล่านี้ ซึ่งส่งผลให้ความสามารถในการสร้างสรรค์ของเราลดลง เรากำลังพึ่งพาเครื่องจักรเป็นอย่างมาก และสูญเสียการเรียนรู้ทักษะง่ายๆ จึงกลายเป็นคนเกียจคร้านมากขึ้น 

6. ต้องมีการควบคุมดูแล

การใช้อัลกอริธึม AI มีข้อดีมากมายและมีประสิทธิภาพสูง แต่ยังต้องการความช่วยเหลือและการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง อัลกอริธึมเหล่านี้ไม่สามารถทำงานได้หากไม่มีเราเขียนโปรแกรมและตรวจสอบว่าอัลกอริธึมทำงานในลักษณะที่ถูกต้องหรือไม่ ตัวอย่างหนึ่งคือแชทบอท AI ของ Microsoft ชื่อ 'Tay' เทย์ถูกจำลองให้พูดเหมือนเด็กสาวโดยการเรียนรู้ผ่านการสนทนาออนไลน์ แต่เนื่องจากมันถูกตั้งโปรแกรมให้เรียนรู้ทักษะการสนทนาขั้นพื้นฐานและไม่ทราบถึงความแตกต่างระหว่างสิ่งที่ถูกและผิด มันจึงเดินหน้าและทวีตข้อมูลทางการเมืองและข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเนื่องจากมีการก่อกวนทางอินเทอร์เน็ต

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์

เราหลงใหลในการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีมาโดยตลอด ปัจจุบัน เรากำลังอยู่ท่ามกลางความก้าวหน้าของ AI ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของเรา ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นความก้าวหน้าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในด้านเทคโนโลยี สิ่งนี้ไม่เพียงส่งผลกระทบต่ออนาคตของทุกอุตสาหกรรมเท่านั้น แต่ยังทำหน้าที่เป็นตัวขับเคลื่อนเทคโนโลยีเกิดใหม่ เช่น ข้อมูลขนาดใหญ่ หุ่นยนต์ และ IoT ในอัตราที่ AI กำลังก้าวหน้า ไม่ต้องสงสัยเลยว่าจะยังคงเจริญรุ่งเรืองต่อไปในอนาคต ดังนั้น เราสามารถพูดได้ว่า AI เป็นสาขาที่ยอดเยี่ยมสำหรับปี 2020 ด้วยความก้าวหน้าของ AI และเทคโนโลยี ทำให้มีความต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในด้านนี้มากขึ้น

การรับรอง AI จะทำให้คุณได้เปรียบเหนือผู้เข้าร่วมคนอื่นๆ ในอุตสาหกรรม ในฐานะที่เป็น Facial Recognition, AI ในการดูแลสุขภาพ, Chat-bots ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง ตอนนี้จึงเป็นเวลาที่เหมาะสมในการทำงานเพื่อสร้างอาชีพ AI ที่ประสบความสำเร็จ ผู้ช่วยเสมือนเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเราโดยที่เราไม่รู้ตัวอยู่แล้ว รถยนต์ไร้คนขับจากยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Tesla ได้แสดงให้เราเห็นคร่าวๆ ว่าอนาคตจะเป็นอย่างไร มีความก้าวหน้าอีกมากมายให้ค้นพบ นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น ให้เป็นไปตาม โลกเศรษฐกิจกล่าวกันว่าปัญญาประดิษฐ์จะสร้างงานใหม่ 133 ล้านตำแหน่งภายในปี 2022 อนาคตของ AI สดใสอย่างแน่นอน

มินิโปรเจ็กต์ปัญญาประดิษฐ์ที่เรียบง่าย

ก่อนที่จะดำเนินโครงการต่อไปฉันขอแนะนำให้ทำสิ่งนี้ก่อน บทช่วยสอนการเรียนรู้ของเครื่อง หากคุณไม่คุ้นเคยกับ Machine Learning เลย นอกจากนี้ยังจะช่วยคุณในโครงการนี้หากคุณรู้เกี่ยวกับ อัลกอริทึมการถดถอยโลจิสติก.

การจำแนกสัตว์ในสวนสัตว์

ในมินิโปรเจ็กต์นี้ เราจะใช้อัลกอริธึมต่างๆ ที่อยู่ภายใต้โดเมนการเรียนรู้ของเครื่องของปัญญาประดิษฐ์ เพื่อจำแนกสัตว์ในสวนสัตว์ตามคุณลักษณะของพวกมัน เราจะใช้ชุดข้อมูลจาก Kaggle ซึ่งประกอบด้วยสัตว์ 101 ตัวจากสวนสัตว์ มีตัวแปร 16 ตัวแปรที่มีลักษณะต่างๆ เพื่ออธิบายสัตว์ต่างๆ จำแนก 7 ประเภท ได้แก่ สัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม นก สัตว์เลื้อยคลาน ปลา สัตว์ครึ่งบกครึ่งน้ำ แมลง และไม่มีกระดูกสันหลัง

วัตถุประสงค์ของชุดข้อมูลนี้คือเพื่อให้สามารถทำนายการจำแนกประเภทของสัตว์ตามตัวแปรได้ คุณยังค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับแอตทริบิวต์ต่างๆ ที่ใช้ในชุดข้อมูลนี้ได้จากหน้าดาวน์โหลดที่ลิงก์ไว้ โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

Output:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

เอาท์พุท:
ความแม่นยำในการฝึก : 1.0
ความแม่นยำในการทดสอบ: 0.9215686274509803 

อย่างที่คุณเห็น โมเดลนี้ทำงานได้ดีเป็นพิเศษโดยได้รับข้อมูลการทดสอบที่มีความแม่นยำ 92% ตอนนี้ หากคุณได้รับคุณสมบัติของสัตว์ใดๆ ในชุดข้อมูลด้านบน คุณสามารถจำแนกประเภทสัตว์นั้นได้ด้วยความช่วยเหลือของแบบจำลองด้านบน

• AI จะลดการจ้างงานในอนาคตหรือไม่?

AI ยังคงพัฒนาอยู่ มีขอบเขตขนาดใหญ่สำหรับการปรับปรุงและความก้าวหน้าในด้าน AI และถึงแม้ว่าอาจต้องมีการยกระดับทักษะจำนวนหนึ่งเพื่อให้ทันกับแนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงไป แต่ AI ก็มักจะไม่เข้ามาแทนที่หรือลดตำแหน่งงานในอนาคต การศึกษาโดย Gartner ชี้ให้เห็นว่างานที่เกี่ยวข้องกับ AI จะมีตำแหน่งงานใหม่สุทธิถึง 2025 ล้านตำแหน่งภายในปี XNUMX การนำ AI มาใช้จะช่วยทำให้งานต่างๆ ขององค์กรง่ายขึ้น เพื่อให้สอดคล้องกับโลกที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา จำเป็นต้องเพิ่มทักษะและเรียนรู้แนวคิดใหม่เหล่านี้

• AI ทำงานอย่างไร

การสร้างระบบ AI เป็นกระบวนการอย่างระมัดระวังในการวิศวกรรมย้อนกลับคุณลักษณะและความสามารถของมนุษย์ในเครื่องจักร และใช้ความสามารถในการคำนวณเพื่อให้เหนือกว่าสิ่งที่เราสามารถทำได้ ปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างขึ้นบนชุดส่วนประกอบที่หลากหลาย และจะทำหน้าที่เป็นการควบรวมของ:

• ปรัชญา
• คณิตศาสตร์
• เศรษฐศาสตร์
• Neuroscience
• จิตวิทยา
• วิศวกรรมคอมพิวเตอร์
• ทฤษฎีการควบคุมและไซเบอร์เนติกส์
• ภาษาศาสตร์

• ปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้ในวิทยาการหุ่นยนต์อย่างไร?

ปัญญาประดิษฐ์และหุ่นยนต์มักถูกมองว่าเป็นสองสิ่งที่แตกต่างกัน AI เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมอัจฉริยะ ในขณะที่หุ่นยนต์เกี่ยวข้องกับการสร้างหุ่นยนต์ทางกายภาพ อย่างไรก็ตาม ทั้งสองแนวคิดมีความสัมพันธ์กัน วิทยาการหุ่นยนต์ใช้เทคนิคและอัลกอริธึมของ AI และ AI เชื่อมช่องว่างระหว่างทั้งสอง หุ่นยนต์เหล่านี้สามารถควบคุมได้โดย โปรแกรมเอไอs.

• เหตุใดปัญญาประดิษฐ์จึงมีความสำคัญ

ตั้งแต่การแนะนำเพลง แผนที่เส้นทาง ธนาคารบนมือถือ ไปจนถึงการป้องกันการฉ้อโกง AI และเทคโนโลยีอื่น ๆ ได้เข้ามาแทนที่ AI มีความสำคัญเนื่องจากเหตุผลหลายประการ AI มีข้อดีหลายประการ เช่น การลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ ซึ่งพร้อมใช้งานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน ช่วยในการทำงานซ้ำๆ ความช่วยเหลือทางดิจิทัล การตัดสินใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้น และอื่นๆ

• วิธีการที่อ่อนแอใน AI คืออะไร?

Weak AI เป็นแอปพลิเคชั่นแคบที่มีขอบเขตจำกัด ใช้การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและไม่ได้รับการดูแลในการประมวลผลข้อมูล ตัวอย่าง: สิริ, อเล็กซา

• AI มีสาขาอะไรบ้าง?

ปัญญาประดิษฐ์สามารถแบ่งออกได้เป็น 6 สาขาหลักๆ ได้แก่ การเรียนรู้ของเครื่อง โครงข่ายประสาทเทียม การเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์ทางปัญญา 

• ฉันจะเริ่มเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร

หากต้องการเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์ คุณต้องมีทักษะต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ คุณยังสามารถเลือกบทเรียนออนไลน์และเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์จากบ้านของคุณได้อย่างสะดวกสบาย

• AI 4 ประเภทคืออะไร? 

 ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปสี่ประเภท ได้แก่ เครื่องจักรที่เกิดปฏิกิริยา หน่วยความจำที่จำกัด ทฤษฎีแห่งจิตใจ และการตระหนักรู้ในตนเอง

• สิ่งพื้นฐานในการเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

พื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ ได้แก่ คณิตศาสตร์และสถิติขั้นสูง ภาษาการเขียนโปรแกรม การเรียนรู้ของเครื่อง และความอดทนอย่างมาก คุณต้องรู้ว่าปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องนั้นรวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง รหัสหลาม วิทยาการคอมพิวเตอร์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ วิทยาศาสตร์ข้อมูล คณิตศาสตร์ จิตวิทยา ประสาทวิทยาศาสตร์ และสาขาวิชาอื่น ๆ อีกมากมาย

• AI เรียนยากไหม?

 ปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่เรื่องยาก อย่างไรก็ตามคุณจะต้องใช้เวลากับมัน ยิ่งคุณทำโครงการมากเท่าไร คุณก็จะยิ่งทำได้ดีขึ้นเท่านั้น นอกจากทักษะแล้ว คุณต้องมีความมุ่งมั่นในการเรียนรู้ AI

สิ่งนี้นำเรามาถึงจุดสิ้นสุดของบทช่วยสอนปัญญาประดิษฐ์ นี่คือก หลักสูตรฟรีเกี่ยวกับ AIML ที่สามารถช่วยให้คุณสร้างรากฐานของคุณให้แข็งแกร่งขึ้นได้มาก

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/