ปัญญาประดิษฐ์ หรือ A.I. คืออะไร

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ A.I. เป็นคำที่ใช้อธิบายระบบคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบสติปัญญาและพฤติกรรมของมนุษย์ AI. ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์ และสามารถตัดสินใจตามข้อมูลที่มีอยู่ อย่างไรก็ตาม A.I. ระบบไม่มีประสบการณ์ทางอารมณ์เช่นเดียวกับมนุษย์ AI. ระบบไม่มีความสามารถในการรับรู้อารมณ์ต่างๆ เช่น ความรัก ความสุข ความเศร้า หรือความโกรธ แต่ได้รับการออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจตามกฎตรรกะและอัลกอริทึม AI. ระบบสามารถจำลองพฤติกรรมบางอย่างที่อาจดูเหมือนเป็นอารมณ์ได้ แต่พวกมันไม่มีประสบการณ์ภายในของอารมณ์เหมือนกับมนุษย์

เราสอน AI. ได้อย่างไร

มีหลายวิธีในการฝึก A.I. ระบบและวิธีการเฉพาะที่ใช้จะขึ้นอยู่กับประเภทของ A.I. กำลังฝึกและงานที่กำลังฝึกอยู่ โดยทั่วไป การฝึกอบรม A.I. เกี่ยวข้องกับการจัดหาข้อมูลจำนวนมากให้กับระบบและการใช้อัลกอริทึมเพื่อช่วยให้เอไอ เรียนรู้จากข้อมูลนี้และปรับปรุงประสิทธิภาพในงานเฉพาะ

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล: ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลนั้น A.I. มีชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับซึ่งรวมถึงคำตอบที่ถูกต้องสำหรับงานเฉพาะ

A.I. ได้รับการฝึกฝนให้จดจำรูปแบบในข้อมูลและคาดการณ์ตามรูปแบบเหล่านั้น จากนั้นระบบจะถูกทดสอบกับข้อมูลใหม่เพื่อประเมินประสิทธิภาพ

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน: ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนนั้น A.I. มีชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับหรือจัดประเภท เอ.ไอ. ต้องเรียนรู้ที่จะระบุรูปแบบและโครงสร้างในข้อมูลด้วยตัวเอง

การฝึกอบรมประเภทนี้มักใช้เพื่อช่วยให้ A.I. เรียนรู้การทำงานต่างๆ เช่น การทำคลัสเตอร์หรือการบีบอัดข้อมูล

A.I. ได้รับเป้าหมายและชุดของการกระทำที่เป็นไปได้ และจะต้องเรียนรู้ที่จะเลือกการกระทำที่จะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด การฝึกอบรมประเภทนี้มักใช้ในการฝึกอบรม A.I. สำหรับงานต่างๆ เช่น เล่นเกมหรือควบคุมหุ่นยนต์

การฝึกอบรม A.I. ต้องใช้พลังในการคำนวณมากและอาจเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานาน สิ่งสำคัญคือต้องออกแบบกระบวนการฝึกอบรมอย่างรอบคอบและประเมินประสิทธิภาพของ A.I. เพื่อให้แน่ใจว่ามีการเรียนรู้อย่างมีประสิทธิภาพและบรรลุผลตามที่ต้องการ

ไม่มีข้อมูลประเภทใดที่ใช้ฝึก A.I. ไม่ได้ ระบบ. AI. สามารถฝึกระบบโดยใช้ข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และข้อมูลตัวเลข ประสิทธิภาพของการฝึกอบรมจะขึ้นอยู่กับคุณภาพและความเกี่ยวข้องของข้อมูล เช่นเดียวกับงานเฉพาะที่ A.I. กำลังได้รับการฝึกฝนสำหรับ

โดยทั่วไป สิ่งสำคัญคือต้องใช้ชุดข้อมูลที่หลากหลายและเป็นตัวแทนเมื่อฝึกอบรม A.I. ระบบ. ซึ่งจะช่วยให้ A.I. เรียนรู้ที่จะสรุปและคาดการณ์อย่างแม่นยำเกี่ยวกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น สิ่งสำคัญคือต้องประมวลผลล่วงหน้าอย่างระมัดระวังและล้างข้อมูลเพื่อลบข้อผิดพลาดหรืออคติที่อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของ A.I.

อย่างไรก็ตาม มีบางสถานการณ์ที่อาจไม่เหมาะสมที่จะใช้ข้อมูลบางประเภทสำหรับ A.I. การฝึกอบรม. ตัวอย่างเช่น การใช้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือข้อมูลส่วนบุคคลอาจละเมิดกฎหมายความเป็นส่วนตัวหรือหลักเกณฑ์ทางจริยธรรม สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ข้อมูลบางประเภท และเพื่อให้แน่ใจว่า A.I. ไม่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่ลำเอียงหรือเลือกปฏิบัติ

ทำไมคนถึงกลัว A.I.(ปัญญาประดิษฐ์)

มีสาเหตุหลายประการที่ทำให้บางคนกลัว A.I. (ปัญญาประดิษฐ์) และผลที่อาจเกิดขึ้นจากการพัฒนาและการใช้งาน ข้อกังวลทั่วไปบางประการเกี่ยวกับ A.I. รวม

• สูญเสียการควบคุม บางคนอาจกลัวว่า A.I. จะก้าวหน้าและทรงพลังเกินไปจนมนุษย์ไม่สามารถควบคุมหรือเข้าใจได้อีกต่อไป ซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่คาดไม่ถึง เช่น A.I. ระบบการตัดสินใจที่เป็นอันตรายต่อมนุษย์หรือสิ่งแวดล้อม
• ตกงาน: บางคนอาจกลัวว่า A.I. จะทำให้งานจำนวนมากทำงานโดยอัตโนมัติ นำไปสู่การว่างงานอย่างกว้างขวางและการหยุดชะงักทางเศรษฐกิจ สิ่งนี้อาจส่งผลกระทบต่อผู้ปฏิบัติงานในอุตสาหกรรมที่เสี่ยงต่อระบบอัตโนมัติ เช่น การผลิตและการขนส่ง
• ขาดความรับผิดชอบ: บางคนอาจกังวลว่า A.I. ระบบไม่มีการพิจารณาทางศีลธรรมหรือจริยธรรมเช่นเดียวกับมนุษย์ และอาจทำการตัดสินใจที่ไม่เป็นประโยชน์สูงสุดต่อสังคม สิ่งนี้อาจนำไปสู่ A.I. ระบบที่ก่อให้เกิดอันตรายหรือการตัดสินใจที่ไม่ยุติธรรมหรือมีอคติ
• ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: บางคนอาจกังวลเกี่ยวกับศักยภาพของ A.I. ระบบรวบรวมและใช้ข้อมูลส่วนบุคคลโดยไม่ได้รับความยินยอม ทำให้สูญเสียความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย อาจมีความกังวลเกี่ยวกับศักยภาพของแฮ็กเกอร์ในการเข้าถึงและจัดการกับ A.I. ระบบที่นำไปสู่การหยุดชะงักหรือความเสียหาย

โดยรวมแล้ว ผู้คนอาจกลัว A.I. เพราะมันแสดงถึงเทคโนโลยีใหม่ที่ไม่รู้จักและมีศักยภาพที่จะส่งผลกระทบอย่างมากต่อสังคมและวิถีชีวิตของเรา ในขณะที่เอ.ไอ. มีศักยภาพที่จะก่อให้เกิดประโยชน์มากมาย สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาอย่างรอบคอบถึงความเสี่ยงและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น และเพื่อให้แน่ใจว่า A.I. ได้รับการพัฒนาและใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม

ประโยชน์ของ A.I. (ปัญญาประดิษฐ์)

นี่คือประโยชน์ที่เป็นไปได้มากมายจากการใช้ A.I. (ปัญญาประดิษฐ์) ในสาขาและอุตสาหกรรมต่างๆ ประโยชน์บางประการของ A.I. รวม:

• เพิ่มประสิทธิภาพ: A.I. ระบบสามารถทำงานหลายอย่างให้เป็นอัตโนมัติ ทำให้สามารถทำงานได้เร็วและแม่นยำกว่ามนุษย์ สิ่งนี้สามารถช่วยประหยัดเวลาและลดข้อผิดพลาด และช่วยให้ผู้คนสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อนและสร้างสรรค์มากขึ้น
• การตัดสินใจที่ดีขึ้น: A.I. ระบบสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและคาดการณ์หรือแนะนำตามข้อมูลนั้นได้ สิ่งนี้สามารถช่วยปรับปรุงการตัดสินใจโดยให้ข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบันมากขึ้นแก่ผู้คน
• เพิ่มผลผลิต: A.I. สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานโดยการทำงานอัตโนมัติ ลดเวลาหยุดทำงาน และปรับกระบวนการให้เหมาะสม สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ผลผลิตและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจและบุคคลทั่วไป
• โอกาสใหม่: A.I. สามารถช่วยสร้างโอกาสใหม่ๆ ในด้านต่างๆ เช่น การแพทย์ การศึกษา และการขนส่ง ตัวอย่างเช่น A.I. สามารถใช้ในการพัฒนายาใหม่ ปรับปรุงวิธีการศึกษา และออกแบบระบบขนส่งที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• การเข้าถึงที่ดีขึ้น: A.I. สามารถช่วยให้บริการและผลิตภัณฑ์ต่างๆ เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้พิการหรือผู้มีข้อจำกัดอื่นๆ ตัวอย่างเช่น A.I. สามารถใช้เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีช่วยเหลือ เช่น ระบบแปลงคำพูดเป็นข้อความและระบบช่วยนำทาง ซึ่งสามารถช่วยให้ผู้พิการเข้าถึงข้อมูลและบริการต่างๆ ได้ง่ายขึ้น

โดยรวมแล้ว A.I. มีศักยภาพที่จะก่อให้เกิดประโยชน์มากมายและการปรับปรุงในด้านต่าง ๆ ของชีวิตของเรา แม้ว่าจะมีความเสี่ยงและความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับ A.I. การพัฒนาอย่างระมัดระวังและการใช้เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยปลดล็อกศักยภาพและนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวก

ขั้นตอนการสร้างปัญญาประดิษฐ์

นี่คือตัวอย่างง่ายๆ ในการสร้าง A.I. โปรแกรมใน Python

• ติดตั้งไลบรารี Python ที่จำเป็น เช่น NumPy และ Pandas ซึ่งจำเป็นสำหรับการสร้าง A.I. โปรแกรม
• นำเข้าไลบรารีและโมดูลที่จำเป็นอื่นๆ ลงในโปรแกรม Python ของคุณ
• โหลดข้อมูลที่คุณจะใช้ในการฝึกฝน A.I. ระบบ. สามารถทำได้โดยใช้ห้องสมุด Pandas ซึ่งมีเครื่องมือสำหรับอ่านและจัดการข้อมูล
• ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อทำความสะอาดและเตรียมพร้อมสำหรับการฝึกอบรม ซึ่งอาจรวมถึงขั้นตอนต่างๆ เช่น การลบข้อมูลที่ขาดหายไปหรือไม่เกี่ยวข้อง การปรับขนาดหรือการทำให้ข้อมูลเป็นปกติ และการเข้ารหัสตัวแปรตามหมวดหมู่
• เลือกประเภทของ A.I. โมเดลที่คุณจะใช้ เช่น ต้นไม้การตัดสินใจหรือโครงข่ายประสาทเทียม และเริ่มต้นโมเดล
• ฝึกฝน A.I. จำลองข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้าโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอน สิ่งนี้จะช่วยให้โมเดลเรียนรู้ความสัมพันธ์และรูปแบบในข้อมูล และคาดการณ์ตามรูปแบบเหล่านั้น
• ทดสอบ A.I. ที่ได้รับการฝึกฝน สร้างแบบจำลองจากข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นเพื่อประเมินประสิทธิภาพ สิ่งนี้จะช่วยให้คุณกำหนดได้ว่าตัวแบบสามารถสรุปและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำได้ดีเพียงใด
• ใช้ A.I. ที่ได้รับการฝึกฝน แบบจำลองเพื่อทำการทำนายหรือตัดสินใจจากข้อมูลใหม่
  
  นี่เป็นตัวอย่างพื้นฐานในการสร้าง A.I. โปรแกรมในภาษาไพธอน ในทางปฏิบัติ กระบวนการสร้างและฝึกอบรม A.I. ระบบอาจมีความซับซ้อนมากขึ้น และอาจต้องใช้เทคนิคและเครื่องมือขั้นสูงมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ตัวอย่างนี้ให้แนวคิดทั่วไปเกี่ยวกับขั้นตอนต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการสร้าง A.I. โปรแกรมในภาษาไพธอน

นี่คือตัวอย่างโค้ดสำหรับฝึกโมเดล AI โดยใช้ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยม scikit-learn ใน Python:

โค๊ดนี้ฝึกตัวจำแนก Forest แบบสุ่มบนชุดข้อมูลไอริส ซึ่งเป็นชุดข้อมูลทั่วไปที่ใช้สำหรับตัวอย่างการเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลได้รับการฝึกอบรมโดยใช้วิธีการพอดี ซึ่งใช้ข้อมูลและป้ายกำกับที่เกี่ยวข้องเป็นอินพุต และฝึกโมเดลเพื่อทำการคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลใหม่

นี่เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของโค้ดที่ฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง โดยคราวนี้ใช้เครือข่ายประสาทการเรียนรู้เชิงลึกจากไลบรารี PyTorch:

โค๊ดนี้ฝึกโครงข่ายประสาทเทียมสามชั้นอย่างง่ายบนชุดข้อมูล MNIST ซึ่งเป็นชุดข้อมูลของตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ แบบจำลองถูกกำหนดโดยใช้ API ของโครงข่ายประสาทเทียมของ PyTorch และได้รับการฝึกอบรมโดยใช้การไล่ระดับสีแบบสโทแคสติกพร้อมฟังก์ชันการสูญเสียเอนโทรปีข้าม ลูปการฝึกอบรมจะวนซ้ำชุดข้อมูลเป็นเวลาหลายยุค อัปเดตน้ำหนักของโมเดลเพื่อลดการสูญเสียข้อมูลการฝึกอบรม

ต่อไปนี้คือตัวอย่างโค้ดง่ายๆ ที่สามารถใช้เพื่อปรับใช้โหมด Autopilot พื้นฐานสำหรับรถยนต์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมและข้อมูลเซ็นเซอร์

โค๊ดนี้ฝึกโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมอย่างง่ายบนข้อมูลเซ็นเซอร์จากรถและคำสั่งควบคุมที่เกี่ยวข้อง (เช่น มุมบังคับเลี้ยว คันเร่ง เบรก) ที่ใช้ในการนำทางรถ แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมสามารถใช้เพื่อคาดการณ์คำสั่งควบคุมสำหรับรถที่จะทำงานในโหมดขับเคลื่อนอัตโนมัติตามข้อมูลเซ็นเซอร์ปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม นี่เป็นตัวอย่างที่เรียบง่ายมากและอาจไม่เพียงพอสำหรับโหมด Autopilot ในโลกแห่งความเป็นจริง เนื่องจากไม่ได้คำนึงถึงความท้าทายและข้อพิจารณาด้านความปลอดภัยมากมายที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมยานพาหนะอัตโนมัติ