แจกแจงข้อดีและข้อเสียของปัญญาประดิษฐ์ – IBM Blog

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) หมายถึงสาขาที่หลอมรวมกันของวิทยาการคอมพิวเตอร์และข้อมูลที่เน้นไปที่การสร้างเครื่องจักรด้วยปัญญาของมนุษย์เพื่อทำงานที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้มนุษย์ ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้ การใช้เหตุผล การแก้ปัญหา การรับรู้ ความเข้าใจภาษา และอื่นๆ แทนที่จะอาศัยคำสั่งที่ชัดเจนจากโปรแกรมเมอร์ ระบบ AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูล ช่วยให้ระบบจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อน (รวมถึงงานง่ายๆ แต่ซ้ำซาก) และปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป

เทคโนโลยี AI ในปัจจุบันมีกรณีการใช้งานที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ ธุรกิจต่างๆ ใช้ AI เพื่อลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ ลดต้นทุนการดำเนินงานที่สูง ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ท่ามกลางแอปพลิเคชันอื่นๆ อีกมากมาย ด้วยเหตุนี้ จึงแสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในแนวทางการใช้คอมพิวเตอร์ การสร้างระบบที่สามารถปรับปรุงขั้นตอนการทำงานและปรับปรุงองค์ประกอบในชีวิตประจำวัน

แม้จะมีประโยชน์มากมายของ AI แต่ก็มีข้อเสียที่น่าสังเกตเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม การพัฒนาและการปรับใช้ AI อาจมาพร้อมกับข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การโยกย้ายงาน และความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ไม่ต้องพูดถึงการดำเนินการทางเทคนิคขนาดใหญ่เพื่อให้แน่ใจว่าระบบ AI ทำงานตามที่ตั้งใจไว้

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงวิธีการทำงานของเทคโนโลยี AI และจัดวางข้อดีและข้อเสียของปัญญาประดิษฐ์เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการคำนวณแบบดั้งเดิม

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไรและทำงานอย่างไร?

AI ทำงานบนองค์ประกอบพื้นฐานสามประการ: ข้อมูล อัลกอริธึม และพลังการประมวลผล 

• วันที่: ระบบ AI เรียนรู้และตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล และต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกฝนอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ข้อมูลมักแบ่งออกเป็นสามประเภท: ข้อมูลการฝึกอบรม (ช่วยให้โมเดลเรียนรู้) ข้อมูลการตรวจสอบ (ปรับแต่งโมเดล) และข้อมูลการทดสอบ (ประเมินประสิทธิภาพของโมเดล) เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด โมเดล AI ควรได้รับข้อมูลจากชุดข้อมูลที่หลากหลาย (เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และอื่นๆ) ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถสรุปการเรียนรู้กับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้
• ขั้นตอนวิธีการ: อัลกอริธึมคือชุดกฎที่ระบบ AI ใช้ในการประมวลผลข้อมูลและตัดสินใจ หมวดหมู่ของอัลกอริธึม AI ประกอบด้วยอัลกอริธึม ML ซึ่งเรียนรู้และคาดการณ์และตัดสินใจโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน AI ยังสามารถทำงานจากอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นชุดย่อยของ ML ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น (ANN) ซึ่งจึงเป็นคำอธิบาย "เชิงลึก" เพื่อสร้างแบบจำลองนามธรรมระดับสูงภายในโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ และอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังช่วยให้ตัวแทนสามารถเรียนรู้พฤติกรรมโดยการทำหน้าที่ต่างๆ และรับการลงโทษและรางวัลตามความถูกต้อง โดยปรับแบบจำลองซ้ำๆ จนกว่าจะได้รับการฝึกฝนอย่างเต็มที่
• พลังคอมพิวเตอร์: อัลกอริธึม AI มักจำเป็นต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมากเพื่อประมวลผลข้อมูลปริมาณมากดังกล่าวและเรียกใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของการเรียนรู้เชิงลึก องค์กรหลายแห่งพึ่งพาฮาร์ดแวร์พิเศษ เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เพื่อปรับปรุงกระบวนการเหล่านี้ 

ระบบ AI ยังมีแนวโน้มที่จะแบ่งออกเป็นสองประเภทกว้างๆ:

• ปัญญาประดิษฐ์หรือที่เรียกว่า AI แบบแคบหรือ AI ที่อ่อนแอ ทำหน้าที่เฉพาะ เช่น การจดจำรูปภาพหรือการจดจำเสียง ผู้ช่วยเสมือนเช่น Siri ของ Apple, Alexa ของ Amazon, IBM watsonx และแม้แต่ ChatGPT ของ OpenAI เป็นตัวอย่างของระบบ AI ที่แคบ
• ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI)หรือ Strong AI สามารถทำงานทางปัญญาใดๆ ที่มนุษย์สามารถทำได้ สามารถเข้าใจ เรียนรู้ ปรับใช้ และทำงานจากความรู้ข้ามโดเมนได้ อย่างไรก็ตาม AGI ยังคงเป็นเพียงแนวคิดทางทฤษฎีเท่านั้น

การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมทำงานอย่างไร?

แตกต่างจากการเขียนโปรแกรม AI การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมต้องการให้โปรแกรมเมอร์เขียนคำสั่งที่ชัดเจนเพื่อให้คอมพิวเตอร์ปฏิบัติตามในทุกสถานการณ์ที่เป็นไปได้ คอมพิวเตอร์จึงดำเนินการตามคำแนะนำเพื่อแก้ไขปัญหาหรือทำงาน เป็นแนวทางที่กำหนดขึ้น เช่นเดียวกับสูตรอาหาร โดยที่คอมพิวเตอร์ดำเนินการตามคำแนะนำทีละขั้นตอนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ

วิธีการแบบดั้งเดิมเหมาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนโดยมีผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในจำนวนจำกัด แต่มักจะเป็นไปไม่ได้ที่จะเขียนกฎสำหรับทุกสถานการณ์เมื่องานมีความซับซ้อนหรือต้องการการรับรู้เหมือนมนุษย์ (เช่นในการจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ฯลฯ) นี่คือจุดที่การเขียนโปรแกรม AI มอบความได้เปรียบเหนือวิธีการเขียนโปรแกรมตามกฎอย่างชัดเจน

ข้อดีและข้อเสียของ AI คืออะไร (เมื่อเทียบกับการประมวลผลแบบดั้งเดิม)

ศักยภาพในโลกแห่งความเป็นจริงของ AI นั้นยิ่งใหญ่มาก แอปพลิเคชันของ AI ได้แก่ การวินิจฉัยโรค การปรับแต่งฟีดโซเชียลมีเดีย ดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนสำหรับการสร้างแบบจำลองสภาพอากาศ และขับเคลื่อนแชทบอทที่จัดการคำขอการสนับสนุนลูกค้าของเรา หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังสามารถประกอบรถยนต์และลดรังสีจากไฟป่าได้อีกด้วย

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่นๆ AI มีข้อดีและข้อเสียเมื่อเปรียบเทียบกับเทคโนโลยีการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม นอกเหนือจากความแตกต่างพื้นฐานในการทำงานแล้ว AI และการเขียนโปรแกรมแบบเดิมยังแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในแง่ของการควบคุมโปรแกรมเมอร์ การจัดการข้อมูล ความสามารถในการปรับขนาด และความพร้อมใช้งาน

• การควบคุมและความโปร่งใส: การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมลอจิกและพฤติกรรมของซอฟต์แวร์ได้อย่างเต็มที่ ช่วยให้ปรับแต่งได้อย่างแม่นยำและให้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอและคาดการณ์ได้ และหากโปรแกรมไม่ทำงานตามที่คาดไว้ นักพัฒนาสามารถติดตามย้อนกลับผ่านฐานโค้ดเพื่อระบุและแก้ไขปัญหาได้ ระบบ AI โดยเฉพาะโมเดลที่ซับซ้อน เช่น โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก สามารถควบคุมและตีความได้ยาก พวกมันมักจะทำงานเหมือนกับ “กล่องดำ” ซึ่งทราบอินพุตและเอาท์พุต แต่กระบวนการที่แบบจำลองใช้เพื่อรับจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่งนั้นไม่ชัดเจน การขาดความโปร่งใสนี้อาจเป็นปัญหาในอุตสาหกรรมที่ให้ความสำคัญกับกระบวนการและคำอธิบายในการตัดสินใจ (เช่น การดูแลสุขภาพและการเงิน)
• การเรียนรู้และการจัดการข้อมูล: การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมนั้นเข้มงวด มันอาศัยข้อมูลที่มีโครงสร้างในการรันโปรแกรมและมักจะประสบปัญหาในการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ในการ “สอน” ข้อมูลใหม่ให้กับโปรแกรม โปรแกรมเมอร์จะต้องเพิ่มข้อมูลใหม่ด้วยตนเองหรือปรับกระบวนการ โปรแกรมที่เขียนโค้ดแบบดั้งเดิมยังต้องดิ้นรนกับการวนซ้ำที่เป็นอิสระ กล่าวอีกนัยหนึ่ง พวกเขาอาจไม่สามารถรองรับสถานการณ์ที่ไม่คาดคิดได้หากไม่มีการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนสำหรับกรณีเหล่านั้น เนื่องจากระบบ AI เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล จึงเหมาะสมกว่าสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ วิดีโอ และข้อความที่เป็นภาษาธรรมชาติ ระบบ AI ยังสามารถเรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลและประสบการณ์ใหม่ๆ (เช่นในการเรียนรู้ของเครื่อง) ทำให้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป และทำให้พวกเขามีประโยชน์อย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกที่โซลูชันที่ดีที่สุดสามารถพัฒนาได้ตลอดเวลา
• ความเสถียรและความสามารถในการขยายขนาด: การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมมีความเสถียร เมื่อโปรแกรมถูกเขียนและดีบั๊กแล้ว มันก็จะดำเนินการในลักษณะเดียวกันทุกครั้ง อย่างไรก็ตาม ความเสถียรของโปรแกรมที่อิงกฎเกณฑ์มาพร้อมกับความสามารถในการปรับขนาด เนื่องจากโปรแกรมแบบเดิมสามารถเรียนรู้ผ่านการแทรกแซงการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนเท่านั้น จึงต้องการให้โปรแกรมเมอร์เขียนโค้ดในวงกว้างเพื่อที่จะขยายขนาดการดำเนินการ กระบวนการนี้สามารถพิสูจน์ได้ว่าไม่สามารถจัดการได้ หรือเป็นไปไม่ได้สำหรับหลายๆ องค์กร โปรแกรม AI มีความสามารถในการปรับขนาดได้มากกว่าโปรแกรมแบบเดิม แต่มีความเสถียรน้อยกว่า คุณสมบัติอัตโนมัติและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องของโปรแกรมที่ใช้ AI ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับขนาดกระบวนการได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ซึ่งถือเป็นหนึ่งในข้อได้เปรียบที่สำคัญของ AI อย่างไรก็ตาม ธรรมชาติของระบบ AI แบบด้นสดหมายความว่าโปรแกรมอาจไม่ได้ให้การตอบสนองที่สม่ำเสมอและเหมาะสมเสมอไป
• ประสิทธิภาพและความพร้อมใช้งาน: โปรแกรมคอมพิวเตอร์ตามกฎเกณฑ์สามารถให้บริการได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน แต่บางครั้งก็ต้องมีคนทำงานตลอดเวลาเท่านั้น

เทคโนโลยี AI สามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ เพื่อให้การดำเนินธุรกิจสามารถดำเนินไปได้อย่างต่อเนื่อง ข้อดีอีกประการหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ก็คือ ระบบ AI สามารถทำให้งานที่น่าเบื่อหรือซ้ำซากได้โดยอัตโนมัติ (เช่น การป้อนข้อมูล) ทำให้แบนด์วิธของพนักงานว่างสำหรับงานที่มีมูลค่าสูงกว่า และลดต้นทุนเงินเดือนของบริษัท อย่างไรก็ตาม เป็นที่น่าสังเกตว่าระบบอัตโนมัติอาจมีผลกระทบอย่างมากต่อการสูญเสียงานต่อพนักงาน ตัวอย่างเช่น บางบริษัทได้เปลี่ยนไปใช้ผู้ช่วยดิจิทัลเพื่อคัดแยกรายงานของพนักงาน แทนที่จะมอบหมายงานดังกล่าวให้กับแผนกทรัพยากรบุคคล องค์กรต่างๆ จะต้องค้นหาวิธีที่จะรวมพนักงานที่มีอยู่เข้ากับขั้นตอนการทำงานใหม่ โดยได้รับประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นจากการนำ AI เข้าสู่การดำเนินงาน

เพิ่มข้อได้เปรียบของปัญญาประดิษฐ์ให้สูงสุดด้วย IBM Watson

Omdia คาดการณ์ว่าตลาด AI ทั่วโลกจะมีมูลค่าถึง 200 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2028 นั่นหมายความว่าธุรกิจต่างๆ ควรคาดหวังว่าการพึ่งพาเทคโนโลยี AI จะเพิ่มขึ้น โดยที่ความซับซ้อนของระบบไอทีระดับองค์กรก็เพิ่มมากขึ้นเช่นกัน แต่ด้วยความ IBM watsonx™ AI และแพลตฟอร์มข้อมูลองค์กรต่างๆ มีเครื่องมืออันทรงพลังในกล่องเครื่องมือสำหรับการปรับขนาด AI

IBM watsonx ช่วยให้ทีมสามารถจัดการแหล่งข้อมูล เร่งเวิร์กโฟลว์ AI ที่รับผิดชอบ และปรับใช้และฝัง AI ทั่วทั้งธุรกิจได้อย่างง่ายดาย ทั้งหมดในที่เดียว watsonx นำเสนอคุณสมบัติขั้นสูงมากมาย รวมถึงการจัดการปริมาณงานที่ครอบคลุมและการตรวจสอบข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยคุณปรับขนาดและเร่งความเร็วโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ด้วยข้อมูลที่เชื่อถือได้ทั่วทั้งองค์กร

แม้ว่าจะไม่มีความซับซ้อนใดๆ แต่การใช้ AI ถือเป็นโอกาสสำหรับธุรกิจในการก้าวให้ทันกับโลกที่ซับซ้อนและไดนามิกมากขึ้น โดยพบกับเทคโนโลยีที่ซับซ้อนที่สามารถจัดการกับความซับซ้อนนั้นได้

ให้ AI มาทำงานร่วมกับ watsonx