แม้ว่าคำว่า Machine Learning (ML) และ Artificial Intelligence (AI) มักถูกใช้แทนกันอยู่บ่อยครั้ง แต่จริงๆ แล้วมีความแตกต่างกัน ดังนี้
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI)
- แนวคิดกว้างๆ: AI เป็นสาขาใหญ่ของวิทยาการคอมพิวเตอร์ มุ่งเน้นการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะ เลียนแบบการทำงานทางปัญญาของมนุษย์ เช่น การใช้เหตุผล การแก้ปัญหา การรับรู้ และการเรียนรู้
- เป้าหมาย: AI มุ่งหมายสร้างระบบที่สามารถปฏิบัติงานซึ่งโดยปกติต้องอาศัยความคิดของมนุษย์ โดยมีเป้าหมายสูงสุดคือการสร้างเครื่องจักรที่มีความสามารถทางปัญญาเทียบเท่าหรือเหนือกว่ามนุษย์
- วิธีการ: AI ครอบคลุมเทคนิคและสาขาย่อยต่างๆ มากมาย เช่น
- Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง)
- Natural Language Processing (NLP) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- Computer Vision (คอมพิวเตอร์วิทัศน์)
- Robotics (หุ่นยนต์)
- Expert Systems (ระบบผู้เชี่ยวชาญ)
- Search and planning algorithms (อัลกอรึธึมการค้นหาและวางแผน)
Machine Learning (ML)
- ส่วนหนึ่งของ AI: Machine Learning เป็นองค์ประกอบสำคัญของ AI เน้นที่อัลกอริทึ่มที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงจากข้อมูลได้โดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมสั่งอย่างละเอียด
- การทำงาน: ML ใช้อัลกอริทึ่มและโมเดลทางสถิติที่วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อ:
- ค้นหาแพทเทิร์นที่ซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะระบุได้ด้วยตัวเอง
- ทำนายผลลัพธ์ในอนาคต
- ตัดสินใจโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์
- ประเภท: วิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่พบได้ทั่วไป ได้แก่
- Supervised Learning (การเรียนรู้จากข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับ)
- Unsupervised Learning (การค้นหาแพทเทิร์นในข้อมูลที่ไม่มีการติดป้ายกำกับ)
- Reinforcement Learning (การเรียนรู้โดยการลองผิดลองถูก)
สรุป
- AI เป็นร่ม ML เป็นเครื่องมือสำคัญภายในร่มนั้น: เปรียบเหมือน AI เป็นสาขาใหญ่ที่มุ่งเน้นการสร้างระบบอัจฉริยะ ขณะที่ Machine Learning เป็นหนึ่งในเทคนิคหลักที่ใช้บรรลุเป้าหมายนั้น
