AI กับ ML: ถอดรหัสเทคโนโลยีที่สร้างโลกของเรา | IoT ตอนนี้ข่าวสารและรายงาน

สื่อ ในชีวิตประจำวันของเรา การหลีกเลี่ยงการได้ยินคำพูดนั้นกลายเป็นเรื่องยากมากขึ้น 'ปัญญาประดิษฐ์ (AI)'และ'การเรียนรู้ของเครื่อง (ML)’ ไม่ว่าจะในอุตสาหกรรมหรือด้านวิชาการ เทคโนโลยีเหล่านี้เข้ามาในชีวิตประจำวันของเรา และกำลังเปลี่ยนแปลงภาคส่วนต่างๆ ของเศรษฐกิจ สร้างขอบเขตความรู้และการปฏิบัติใหม่ๆ และเปิดศักราชใหม่ในประวัติศาสตร์ของมนุษย์ แม้ว่ารูปแบบของสติปัญญาที่พัฒนาอย่างรวดเร็วเหล่านี้จะปรากฏให้เห็นมากขึ้นทั้งภายในและภายนอกสถาบัน คำจำกัดความที่ไม่ชัดเจน ความคลุมเครือเกี่ยวกับรูปแบบและขอบเขตของการนำไปใช้ยังขัดขวางความเข้าใจที่สมบูรณ์ของพวกเขา บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อชี้แจงเทคโนโลยีใหม่เหล่านี้ แยกความแตกต่างจากกัน และสรุปความหมายโดยรวมของเทคโนโลยีเหล่านี้

1. AI/ML ในโลกของ IoT

ปัญญาประดิษฐ์ (AI), การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และ อินเตอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ (IoT) มีการเชื่อมโยงกันอย่างประณีตและรวมกันเป็นตัวแทนของกลุ่มสามกลุ่มที่ทรงพลัง ซึ่งนำไปสู่คลื่นลูกใหม่แห่งนวัตกรรม ทั้งสามบริษัทกำลังเปิดใช้งานผลิตภัณฑ์และเครื่องจักรอัตโนมัติที่ชาญฉลาด ปรับเปลี่ยนได้เอง และปรับประสิทธิภาพได้เองรุ่นใหม่ ซึ่งในทางกลับกัน จะพลิกโฉมและเปลี่ยนแปลงทุกภาคส่วนตั้งแต่การผลิตไปจนถึงการดูแลสุขภาพ การเชื่อมโยงระหว่าง AI และ ML และ IoT เป็นเรื่องปกติ:

• ความอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล:

ตัวกำเนิดข้อมูลนี้คือเซ็นเซอร์และอุปกรณ์อัจฉริยะที่ฝังอยู่ในสิ่งของในชีวิตประจำวัน ในบริบทที่หลากหลาย เช่น เครือข่ายการจราจรหรือเครื่องใช้ในครัว พลังและความกล้าหาญของ AI และ ML นี่แหละที่มอบความอัจฉริยะทางคอมพิวเตอร์ในการประมวลผล แปลง และวิเคราะห์ข้อมูล และเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลที่นำไปปฏิบัติได้ IoT สร้างเลเยอร์การจับข้อมูล ในขณะที่ AI และ ML เป็นตัวแทนของกลไกการวิเคราะห์ที่ประกอบขึ้นเป็นสมองด้านการคำนวณ

ในอุตสาหกรรมอุปกรณ์ IoT ติดตามเซ็นเซอร์ของอุปกรณ์และเครื่องจักร. อัลกอริธึม ML สามารถระบุการเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลปัจจุบันและข้อมูลประวัติ จากนั้นคาดการณ์ความล้มเหลวของเครื่องจักรหรืออุปกรณ์ ความต้องการในการบำรุงรักษา และปัญหาอื่นๆ กระบวนการทั้งหมดดำเนินไปอย่างต่อเนื่อง และอัลกอริธึม ML สามารถคาดการณ์สภาพของเครื่องจักรโดยอิงตามข้อมูลแบบเรียลไทม์จากอุปกรณ์ IoT ตัวอย่างเช่น หากระดับน้ำมันต่ำหรือมีการสั่นสะเทือนมากเกินไป ระบบสามารถคาดการณ์เครื่องจักรที่อาจเสียหายได้ ด้วยวิธีนี้ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สามารถลดเวลาหยุดทำงานและลดต้นทุนวัสดุโดยไม่เพิ่มต้นทุนแรงงานอย่างมีนัยสำคัญ

• ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ:

ตัวอย่างของแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภคเหล่านี้สามารถพบได้ในอุปกรณ์ IoT ที่รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการโต้ตอบและการตั้งค่าของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น ด้วยการวิเคราะห์วิธีที่คุณใช้บ้านอัจฉริยะ AI สามารถควบคุมแสงและอุณหภูมิตามพฤติกรรมของคุณ ด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับปรุงความพยายามในการคาดการณ์เมื่อเวลาผ่านไปหากคุณใช้งานต่อไป ตัวติดตามฟิตเนสยังสามารถใช้อัลกอริธึม ML เพื่อปรับแต่งคำแนะนำด้านสุขภาพในแบบของคุณ

• การตัดสินใจด้วยตนเอง:

การใช้ AI และ ML ทำให้อุปกรณ์ IoT สามารถเริ่มตัดสินใจได้โดยอัตโนมัติโดยอิงตามข้อมูลแบบเรียลไทม์ ยานพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติ (ระบบนิเวศของอุปกรณ์ IoT) เช่น ใช้ ML เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลเซ็นเซอร์ และตัดสินใจว่าจะดำเนินการขับขี่แบบใดในช่วงเวลาหนึ่งบนท้องถนน ในบ้านและสำนักงานของเรา โครงข่ายพลังงานใช้ AI เพื่อสร้างสมดุลของภาระโครงข่ายและเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายพลังงานอย่างชาญฉลาดโดยอิงตามข้อมูล IoT ที่ให้มาแบบเรียลไทม์

• ความปลอดภัยขั้นสูง:

ความปลอดภัยและการโจมตีทางไซเบอร์ สามารถเล็ดลอดเข้าสู่เครือข่าย IoT ได้ AI และ ML สามารถทำงานเหมือนเรดาร์รักษาความปลอดภัย และตรวจจับความผิดปกติในสถานะของเครือข่าย IoT หรือในข้อมูลที่สร้างโดยอุปกรณ์ IoT เพื่อบอกได้ว่าการโจมตีกำลังเกิดขึ้นหรือกำลังจะเกิดขึ้น การรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI จึงทำให้ IoT ปลอดภัยยิ่งขึ้น โดยระบบเหล่านี้สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่มาจากเครือข่ายและอัปเดตมาตรการที่จะนำมาใช้ได้ตลอดเวลา

• ประสิทธิภาพการดำเนินงาน:

ในธุรกิจและการผลิต IoT ป้อนตัวแปรและพารามิเตอร์จำนวนมากซึ่งได้รับการวิเคราะห์โดยอัลกอริธึม ML เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยการลดปริมาณของเสียและปรับปรุงประสิทธิภาพ ในเวลาเดียวกัน AI สามารถใช้เพื่อทำให้กระบวนการตัดสินใจที่ซับซ้อนมากขึ้นเป็นอัตโนมัติ และด้วยวิธีนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์การทำงานแบบเรียลไทม์

กล่าวโดยสรุป AI และ ML เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับ IoT และระบบที่ชาญฉลาดจะรวมทั้งสามระบบเข้าด้วยกันเป็นระบบนิเวศอัจฉริยะสำหรับการเรียนรู้ การปรับตัว และการตัดสินใจ: ตัวขับเคลื่อน IoT และผู้เร่งสร้างนวัตกรรมในอนาคต ซึ่งได้รับความช่วยเหลือจากกฎระเบียบที่ชาญฉลาด

2. การถอดรหัส AI และ Machine Learning: ภาพรวมเชิงเปรียบเทียบ

ปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหรือเราอาจเรียกว่าวินัยของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างระบบที่สามารถปฏิบัติงานที่โดยทั่วไปถือว่าต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ เครื่องหมายสำคัญบางส่วนเกี่ยวข้องกับการใช้แนวคิด เช่น ความฉลาดและการเรียนรู้ ซึ่งเชื่อมโยงระหว่างความสามารถในการปฏิบัติงานของ AI กับความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ ตัวอย่างของงานดังกล่าว ได้แก่ ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ ซึ่งอาจสอดคล้องกับความสามารถของมนุษย์ในการพูด ที่ การจดจำรูปแบบ – เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับคณะการรับรู้ของมนุษย์ และความสามารถที่เทียบเคียงได้โดยเนื้อแท้ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับความยากลำบากที่ไม่อาจคาดเดาได้ ความคลุมเครือและความไม่แน่นอนอย่างไม่หยุดยั้งในการแก้ปัญหา เหมือนกับปริศนาที่ดึงมาจากโลกแห่งความเป็นจริงสำหรับมนุษย์ที่มีความอยากรู้อยากเห็นทางสติปัญญา เป็นที่เชื่อกันอย่างกว้างขวางว่า แม้ว่าแชทบอทจะมุ่งเน้นเป้าหมายที่แคบกว่า แต่ AI ก็เกี่ยวข้องกับความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการทำงานใดๆ ที่กล่าวมาข้างต้นในลักษณะที่จะทำให้เราพูดว่าคอมพิวเตอร์นั้น 'ฉลาด' นี่คือสิ่งที่บางครั้งเรียกว่า 'การเลียนแบบทางปัญญา' หรือ 'การเลียนแบบ' ของสติปัญญาของมนุษย์ พูดง่ายๆ ก็คือเพื่อเรียนรู้จากประสบการณ์และ 'กระทำอย่างชาญฉลาด'

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML)

การเรียนรู้ของเครื่องจักรเกี่ยวข้องกับส่วนที่ใช้งานโดยเฉพาะอย่างยิ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่พยายามจัดรูปแบบความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการเรียนรู้ ตัดสินใจ หรือคาดการณ์ตามข้อมูล โดยข้ามความจำเป็นในการป้อนข้อมูลหรือคำแนะนำของมนุษย์ อัลกอริทึมจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่รวบรวมไว้ก่อนหน้านี้จนกว่าพวกเขาจะเข้าใจรูปแบบพื้นฐานของข้อมูลนั้น ตัดสินใจอย่างมีข้อมูลตามสิ่งที่พวกเขาได้เรียนรู้ และสามารถปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์เพิ่มเติมแบบค่อยเป็นค่อยไปอย่างต่อเนื่องในอนาคต วัตถุประสงค์ของ ML คือการพัฒนาโปรแกรมที่มีความสามารถในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อให้ดีขึ้น สามารถปรับตัวในการเรียนรู้ด้วยตนเองได้มากขึ้น โดยไม่มีการแทรกแซง งานต่องาน

ความแตกต่างที่สำคัญ:

AI มีไว้สำหรับการสร้างคอมพิวเตอร์อัจฉริยะที่แก้ปัญหาในลักษณะคล้ายคลึงกับที่มนุษย์ทำ ในขณะที่ ML ช่วยให้หุ่นยนต์เรียนรู้จากข้อมูลเพื่อคาดการณ์ที่แม่นยำ

ฟังก์ชั่นการทำงาน: เครื่องใช้กฎเกณฑ์ที่เขียนไว้ล่วงหน้า (บ่อยครั้งที่ระบบยืดหยุ่นและกฎ 'ปรับแต่ง' ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์) เทียบกับระบบ ML ที่จะติดตามรูปแบบคลาวด์ของอินพุตที่คาดหวังซึ่งนำไปสู่คำตอบ

3. สิ่งที่พวกเขานำมาไว้บนโต๊ะ: ความสามารถและแอปพลิเคชัน

การมีส่วนร่วมของ AI:

ปัญญาประดิษฐ์ค่อนข้างดีในการทำงานตามปกติโดยอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็นงานที่ไม่ซับซ้อน เช่น การป้อนข้อมูล หรือกระบวนการที่ซ่อนอยู่ซึ่งป้อนการตัดสินใจเหล่านั้น จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงสุด

• บริการทางปัญญา:

ด้วยบริการการรับรู้ (สำหรับการทำความเข้าใจภาษา คำพูด และการมองเห็น) คอมพิวเตอร์จึงมีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ได้หลากหลายยิ่งขึ้น

• การตัดสินใจ:

ระบบ AI สามารถบรรลุข้อสรุปที่มีความหมายเกี่ยวกับปัจจุบันได้โดยการเปรียบเทียบและเปรียบเทียบข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน สร้างการเชื่อมต่อที่มีข้อมูลและการสังเคราะห์รีมของอินพุต

การมีส่วนร่วมของ ML:

• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์:

โมเดล ML เป็นเลิศในการคาดการณ์และคาดการณ์แนวโน้มและพฤติกรรมจากข้อมูลในอดีต และนี่คือจุดที่สามารถนำมาใช้ได้ เช่น ในภาคการเงิน การแพทย์ และการตลาด

• การจดจำรูปแบบ:

แอปพลิเคชัน ML ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดอย่างหนึ่งคือการเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบที่ฝังอยู่ในข้อมูล เช่น กิจกรรมที่ผิดปกติในความปลอดภัยทางไซเบอร์ หรือสัญญาณบอกเล่าของโรคในเวชศาสตร์การวินิจฉัย

• การทำให้เป็นรายบุคคล:

ML สร้างประสบการณ์ผู้ใช้แบบกำหนดเองโดยขึ้นอยู่กับวิธีที่ผู้ใช้แต่ละรายโต้ตอบกับบริการในอดีต และอาจนำไปใช้เพื่อปรับปรุงบริการสำหรับอีคอมเมิร์ซ ความบันเทิง และอื่นๆ อีกมากมาย

4. ความสัมพันธ์ที่เสริมฤทธิ์กัน: AI และ ML ช่วยส่งเสริมซึ่งกันและกันได้อย่างไร

ความสัมพันธ์ดังกล่าวยังสนับสนุนซึ่งกันและกัน โดยที่วิทยาศาสตร์จะป้อนกลับเพื่อปรับปรุงและแจ้งให้วิทยาศาสตร์ที่เพิ่งเกิดใหม่ทราบ และระบบที่ตามมาจะมีความสามารถและทรงพลังยิ่งขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป AI เป็นผู้จัดงาน: สาขาปัญญาประดิษฐ์กำหนดเป้าหมายโดยรวมและสถาปัตยกรรมสำหรับการสร้างเครื่องจักร ซึ่งโดยหลักการแล้วสามารถแสดงแง่มุมต่างๆ ของสติปัญญาของมนุษย์ได้ ML เป็นชุดเครื่องมือ: สาขาการเรียนรู้ของเครื่องให้วิธีการและเทคนิคที่ช่วยให้เครื่องเหล่านี้เรียนรู้สิ่งต่าง ๆ จากข้อมูล ฝึกฝนให้ดีขึ้น และตัดสินใจได้

• ความสามารถในการเรียนรู้ที่เพิ่มขึ้น: ดังนั้นการปรับให้เข้ากับ 'การสั่นสะเทือน' ของมนุษยชาติในโลกแห่งความเป็นจริงจึงเป็นสิ่งสำคัญ ระบบ AI ได้รับการแจ้งจากสติปัญญาของมนุษย์ และ ML ช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้จากประสบการณ์ ในแบบที่มนุษย์ทำ หากการเรียนรู้ทางสถิติเชื่อมโยงเครื่องจักรและมนุษย์เข้าด้วยกัน ML ก็มีแนวโน้มที่ดี นั่นคือระบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะต้องเรียนรู้วิธี 'ปรับเทียบใหม่' (เหมือนที่มนุษย์ทำ) เมื่อต้องเผชิญกับตัวอย่างใหม่ของพฤติกรรม 'มนุษย์' (เช่น การขับรถ การโต้ตอบกับผู้อื่น มนุษย์ เป็นต้น)

• การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก: การ 'ฉลาด' ใน AI หมายถึง 'การเป็นผู้ตัดสินใจที่ดี' ML เป็น (อาจเป็น) สมมติฐานว่างสำหรับวิธีที่ดีที่สุดในการทำให้ AI ตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วโดยมอบเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับสิ่งที่วัตถุ AI กำลังทำในแต่ละช่วงเวลา ค้นหาว่ารูปแบบอยู่ในข้อมูลนั้นอย่างไร และ จากนั้น (ทำการทำนาย) ใช้การวิเคราะห์และการจดจำรูปแบบในการตัดสินใจครั้งต่อไป

• พลังแห่งการทำนายและการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ: ในหลาย ๆ ด้าน ML เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการทำให้ AI ได้รับการออกแบบมาเพื่อบรรลุผลสำเร็จสำหรับผู้ใช้: ประสบการณ์ส่วนบุคคลและการทำนายผลลัพธ์ ML ยอดเยี่ยมในการมอบประสบการณ์ส่วนบุคคลให้กับผู้ใช้เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ บริการวิดีโอสตรีมมิ่ง หรือแพลตฟอร์มบริการลูกค้า เนื่องจากจะใช้จุดข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่ผู้ใช้ทำในอดีตและคาดการณ์ว่าผู้ใช้นั้นจะทำอะไรในที่สุด .

• การปรับปรุงอัตโนมัติ: ลักษณะพื้นฐานของแนวคิด AI คือความสามารถในการออกแบบระบบอัตโนมัติ ML ก้าวไปอีกขั้น เนื่องจากระบบไม่ได้ถูกออกแบบมาให้ทำงานโดยอัตโนมัติเท่านั้น แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยอัตโนมัติด้วย (เช่น โดยการเรียนรู้จากข้อมูลที่ได้รับหลังจากเริ่มต้นระบบ) ในกรณีของระบบเช่นรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่ต้อง 'เรียนรู้' วิธีจัดการกับสภาพแวดล้อมที่ไม่รู้จัก วงจรการปรับปรุงดังกล่าวถือเป็นสิ่งสำคัญ ซับซ้อน.

• การแก้ปัญหา: Aupiter AI พยายามจัดการกับปัญหาที่ยากจะแก้ไขในพื้นที่การคำนวณที่กล่าวมาข้างต้นของปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง โดยที่วิธีแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติทั้งหมดดูเหมือนจะซับซ้อนอย่างสิ้นหวัง และเส้นทางที่ชัดเจนและง่ายดายก็เกยตื้น ML ผสมผสานความซับซ้อนด้วยการนำเสนอกระบวนทัศน์ที่อิงจากการผสมผสานรังสีหลายรูปแบบ (เช่น ชุดของอัลกอริธึม เช่น ตาข่ายประสาท) เพื่อให้ตรงกับความซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริงและควบคุมความซับซ้อนสูง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างส่วนใหญ่ที่มีอยู่ในโลกแห่งความเป็นจริง

เมื่อรวมสองสิ่งนี้เข้าด้วยกัน แล้วคุณจะมีระบบนิเวศทางเทคโนโลยีที่เร่งความเร็วแบบทวีคูณ ซึ่งความสามารถของ ML ในการสร้างแบบจำลอง 'อุปนัย' และเรียนรู้ที่จะเรียนรู้โดยการพัฒนาซ้ำ ๆ จากข้อมูล สามารถเชื่อมโยงกับวาระที่ทะเยอทะยานยิ่งขึ้นของ AI ในการสร้างแบบจำลองสติปัญญาของมนุษย์ สร้างระบบ 'เจนเนอเรชั่น' ที่มีความทั่วไปมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งสามารถเชี่ยวชาญงานที่ซับซ้อนที่หลากหลาย ก้าวข้ามขอบเขตของนวัตกรรม และเร่งความเร็วให้กับอุตสาหกรรมทั้งหมด

5. ความท้าทายและการพิจารณาด้านจริยธรรม

ด้วยเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วและอาจก่อกวนสำหรับ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) เราพบอย่างรวดเร็วว่าความกังวลว่าเทคโนโลยีอาจเปลี่ยนแปลงโลกมีวิวัฒนาการเกือบจะเร็วพอ ๆ กับเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่และก้าวหน้าอย่างรวดเร็วเอง เป็นปัญหาที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน เนื่องจากระบบ AI และ ML ต้องการปริมาณข้อมูลเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราจึงสร้างความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว ข้อกังวลด้านจริยธรรมที่กว้างขึ้น ได้แก่ ประเด็นเรื่องอคติและความยุติธรรมในการออกแบบ AI (เช่น อัลกอริธึมอาจให้ผลลัพธ์ที่มีอคติเนื่องจากได้รับการฝึกอบรมมาก่อนหน้านี้เกี่ยวกับข้อมูลที่มีอคติ) และกระบวนการตัดสินใจโดยเจตนาที่ดำเนินการโดยอัลกอริธึมนั้นสามารถตีความและเปิดกว้างได้มากกว่ากระบวนการของมนุษย์ – โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ด้านการศึกษา การแพทย์ และกระบวนการยุติธรรมทางอาญา ซึ่งความโปร่งใสสามารถมีความสำคัญพอๆ กับการตัดสินใจ จะมีการเลิกจ้างงานในกระบวนการอัตโนมัติ สถานการณ์ที่ต้องใช้การจัดการแรงงานที่มีความจำเป็นมาก และกลยุทธ์การฝึกอบรมพนักงานใหม่ และอื่นๆ อันที่จริงสิ่งนี้สามารถถอดความได้เป็น: ความกังวลใหญ่:

ที่ระดับแนวหน้าของงานนี้ มีการเรียกร้องให้มีการแจกแจงหลักการและกำหนดมาตรฐานสำหรับการออกแบบและการปรับใช้เทคโนโลยี AI และ ML สิ่งนี้จะต้องอาศัยความร่วมมือขนาดใหญ่ระหว่างบริษัท ผู้กำหนดนโยบาย และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่น ๆ เพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยี AI และ ML ได้รับการพัฒนาและใช้งานอย่างปลอดภัย ยุติธรรม โปร่งใส และเพื่อประโยชน์สาธารณะ

6. แนวโน้มในอนาคต: ความเป็นไปได้ที่ไม่มีที่สิ้นสุด

อีกครั้งหนึ่ง ณ จุดสูงสุดของการปฏิวัติเทคโนโลยีครั้งต่อไป – ใน AI และ ML – สิ่งเดียวกันนี้มีผล: ยาจะเปลี่ยนไปเมื่อผู้ป่วยได้รับการรักษาตามที่กำหนดโดยอาศัยการสแกน DNA ของพวกเขาด้วยเอกซเรย์; โลกชีวิตในเมืองของเราจะถูกสร้างใหม่ในเมือง ML ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งใช้งานทั่วทั้งโครงสร้างพื้นฐานของเรา

เมื่อนำมารวมกัน AI และ ML กำลังสร้างอนาคตที่ราบรื่นและมองไม่เห็นมากขึ้น ซึ่งเทคโนโลยีเป็นรากฐานของความเป็นจริงของเรามากมาย การรู้ว่าอะไรทำให้พวกเขาแยกจากกัน สิ่งที่พวกเขาสามารถทำได้สำเร็จ และจุดไหนที่พวกเขาจะยังคงฝ่าฟันอุปสรรคต่อไป เป็นสิ่งที่องค์กร ผู้กำหนดนโยบาย และประชาชนทั่วไปจะได้รับการทำความเข้าใจในปีต่อๆ ไป ด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ที่ยังคงมีการพัฒนา โลกใหม่ทั้งหมดก็จะเกิดขึ้น โลกอื่นๆ ก็ล่มสลาย และโลกรอบตัวเราจะเปลี่ยนแปลงต่อไปผ่านสายตาที่ยังไม่สามารถมองเห็นได้ การปฏิวัติ AI เพิ่งเริ่มต้นเท่านั้น ความเป็นไปได้นั้นไร้ขีดจำกัดเท่าที่จินตนาการของเราจะทำได้

บทความโดย Magda Dębrowska นักเขียนด้านเทคนิคของ WeKnow Media

แสดงความคิดเห็นในบทความนี้ด้านล่างหรือทาง Twitter: @IoTNow_

• 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.iot-now.com/2024/02/02/142229-ai-vs-ml-decoding-the-technologies-shaping-our-world/