Data science

แมชชีนเลิร์นนิงกับปัญญาประดิษฐ์: อนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

เมื่อเราจินตนาการถึงอนาคตของ AI เราอาจนึกถึงนิยายที่เราเห็นในภาพยนตร์ นั่นคือ หุ่นยนต์ขั้นสูงที่สามารถเลียนแบบมนุษย์ได้จนแยกไม่ออก เป็นความจริงที่ความสามารถในการเรียนรู้ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็วเพื่อตัดสินใจเป็นคุณลักษณะสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ แต่สิ่งที่เราส่วนใหญ่ได้รู้เมื่อ AI เป็นของสาขาย่อยที่เรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นคำศัพท์เฉพาะสำหรับสาขาวิชาคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์หลายสาขา มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างพวกเขาซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทำความเข้าใจเพื่อเพิ่มศักยภาพในการพัฒนาให้สูงสุด ผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่าการลงทุนใน AI จะเติบโตต่อไป รวมถึงการปรับใช้แพลตฟอร์ม AI as a Service ซึ่งจะทำให้โปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับผู้ใช้โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคขั้นสูง ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องเจาะลึกลงไปว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ทำงานอย่างไรและจะสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างผลกระทบเชิงบวกต่ออนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร AI vs. ML กล่าวโดยย่อ AI สามารถคิดเป็นสาขาหรือประเภทของเทคโนโลยีที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อจำลองความฉลาดของมนุษย์ในเครื่องจักร ในทางตรงกันข้าม แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาย่อยที่คอมพิวเตอร์ได้รับการสอนให้เรียนรู้จากข้อมูลในอดีต สิ่งที่เราอาจเรียกว่า AI เช่น การจดจำใบหน้า การรู้จำคำพูด และการตรวจจับความผิดปกติ ล้วนอยู่ในหมวดหมู่การเรียนรู้เชิงลึกและการเสริมกำลังของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ในสาขาวิชาเหล่านี้ คอมพิวเตอร์ได้รับการสอนให้เรียนรู้รูปแบบเพื่อให้สามารถดำเนินการจดจำหรือจัดหมวดหมู่ได้ในที่สุดโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ กุญแจสำคัญที่มีศักยภาพในการปลดล็อก AI ระดับต่อไปคือการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของการเรียนรู้การเสริมกำลัง ในขณะที่โปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต แต่โปรแกรมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก RL ถือได้ว่าเป็นเทคโนโลยีการเรียนรู้ที่ “เป็นผู้ใหญ่” ที่เชี่ยวชาญในการเพิ่มประสิทธิภาพ ซึ่งก็คือการเพิ่มหรือลดผลลัพธ์เฉพาะให้เหลือน้อยที่สุด โปรแกรมดำเนินการหลายอย่าง และการดำเนินการที่ตามมาจะได้รับแจ้งจากผลลัพธ์ที่ดีที่สุดของการกระทำก่อนหน้า การลองผิดลองถูกต้องใช้เวลา แต่เทคโนโลยีก็เร็วขึ้นเสมอ ในอนาคต เราสามารถคาดหวังให้โปรแกรมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังดำเนินการในระดับที่สร้างผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพได้เร็วกว่ามาก แม้ว่าพวกดิสโทเปียจะกลัวเกี่ยวกับ AI อันธพาลส่วนใหญ่จะล้นเกิน เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่นๆ แต่ AI และ ML ก็ไม่มีนัยยะและข้อจำกัดใดๆ แต่เทคโนโลยีเหล่านี้ยังสามารถให้ข้อได้เปรียบที่ยอดเยี่ยมแก่บริษัทต่างๆ ด้วยการนำเสนอวิธีการจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นนวัตกรรมใหม่แก่พวกเขา ประโยชน์ของ AI และ ML ประโยชน์ของ AI และ ML ได้แก่ ความปลอดภัย การระบุโอกาสและความเสี่ยงผ่านการเรียนรู้ของเครื่องได้กลายเป็นส่วนสำคัญในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ โปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้เพื่อช่วยปกป้องข้อมูลส่วนตัวและทำให้สถาปัตยกรรมความปลอดภัยทำงานได้อย่างราบรื่น ตัวอย่างที่ดีของ ML ในโลกไซเบอร์คือ Dynamic Application Security Testing (DAST) ซึ่งเป็นโปรแกรมที่สื่อสารกับเว็บแอปพลิเคชันเพื่อระบุช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นในแอปและสถาปัตยกรรมพื้นฐาน นักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัยของ Cloud Defense กล่าวว่า “DAST เป็นการทดสอบแอปพลิเคชันกล่องดำประเภทหนึ่งที่สามารถทดสอบแอปพลิเคชันในขณะที่กำลังทำงานอยู่ เมื่อทดสอบแอปพลิเคชันด้วย DAST คุณไม่จำเป็นต้องมีสิทธิ์เข้าถึงซอร์สโค้ดเพื่อค้นหาช่องโหว่ จากนั้นคุณจะได้รับการแจ้งเตือนหากการพึ่งพาโครงการของคุณได้รับผลกระทบจากช่องโหว่ที่เปิดเผยใหม่” ซึ่งหมายความว่าการตรวจจับช่องโหว่มีประสิทธิภาพและครอบคลุมมากกว่าที่เคย เมื่อเครื่องสแกนระบุช่องโหว่แล้ว มนุษย์ก็สามารถเข้าไปแทรกแซงและบรรเทาปัญหาได้ ในฐานะที่ “ฉลาด” เท่ากับคอมพิวเตอร์ โปรแกรม ML ไม่มีสัญชาตญาณ พวกเขาตัดสินใจตามพารามิเตอร์ที่เข้มงวดและข้อมูลที่เรียนรู้ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีจะต้องตรวจสอบการสแกนหลังจากเสร็จสิ้นกระบวนการเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด ลอจิสติกส์ธุรกิจ ความสามารถของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการเรียนรู้ จัดระเบียบ และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวมันเองได้นำไปสู่การพัฒนาเครื่องมือและแอพพลิเคชั่นทางธุรกิจมากมาย การคาดการณ์ของตลาด พฤติกรรมของลูกค้า และกลุ่มประชากรเป้าหมายเป็นเพียงส่วนน้อยของการวิเคราะห์ที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยเหลือมนุษย์ได้ ภายในบริษัทสามารถพึ่งพาอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจจับข้อผิดพลาดด้วยตนเอง เพิ่มความเร็วและความแม่นยำ และทำให้การดำเนินธุรกิจคล่องตัว นอกจากนี้ ความแพร่หลายของ Big Data ทำให้การวิเคราะห์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับบริษัทที่ต้องการเพิ่มศักยภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล การเข้าถึงลูกค้า ด้วยโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลบนระบบคลาวด์ที่เพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการเข้าถึง ธุรกิจจำนวนมากขึ้นต่างถามตัวเองว่าควรใช้ข้อมูลลูกค้าอย่างไรให้ดีที่สุด เมื่อมีการเก็บรวบรวมข้อมูลมากขึ้น การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะแม่นยำยิ่งขึ้น และความพยายามทางการตลาดแบบ B2B จะเห็นประโยชน์จากข้อมูลที่รวบรวมได้เมื่อเวลาผ่านไป เราสามารถคาดหวังได้ว่าจะเห็นการโต้ตอบกับลูกค้าและการตรวจจับความต้องการที่ปรับแต่งด้วยความเร็วที่เพิ่มขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยใช้ AI จะทำให้บริษัทที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีมีความได้เปรียบเหนือคู่แข่งอย่างปฏิเสธไม่ได้ ความเสี่ยงของ AI และ ML ความเสี่ยงของ AI และ ML ได้แก่ ตำนานเกี่ยวกับเครื่องจักรที่มีความรู้สึก มีความรู้สึกที่คาดเดาได้ยากซึ่งมักจะมาพร้อมกับความประหลาดใจในด้านความเร็วและนวัตกรรมของ AI ยักษ์ใหญ่อย่าง Stephen Hawking, Elon Musk และ Bill Gates ต่างเตือนถึงอันตรายที่อาจเกิดขึ้นจาก AI หากมนุษย์ไม่จัดการเทคโนโลยีขั้นสูงอย่างเหมาะสม หนังสือและภาพยนตร์ยอดนิยมได้จุดประกายความกลัวว่าวันหนึ่งเครื่องจักรจะมีความคิดของตัวเอง มีความกังวลว่าโปรแกรม AI ที่ทำลายล้างเช่นอาวุธอิสระอาจตกอยู่ในมือคนผิด ข้อกังวลเหล่านี้ไม่ได้ถูกใส่ผิดที่โดยสิ้นเชิง ตัวอย่างเช่น การเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐ 2 ครั้งล่าสุด ทำให้เห็นว่าอัลกอริธึมการขุดข้อมูลมีประสิทธิภาพเพียงใดในการกำหนดเป้าหมายผู้ใช้โซเชียลมีเดียและผลที่ตามมาของการดัดแปลงเทคโนโลยี แต่โดยพื้นฐานแล้ว การแทรกแซงเหล่านี้ไม่ใช่เครื่องจักรที่มีความรู้สึก พวกเขาเป็นคนที่ใช้เทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อจุดประสงค์ที่น่าสงสัย ความสะดวกและแพร่หลายของระบบอัตโนมัติทำให้ AI มีบทบาทอย่างมากในชีวิตประจำวันของเรา และต้องได้รับการจัดการผ่านนโยบายและจริยธรรม เช่นเดียวกับสิ่งอื่นใด นักแสดงที่ไม่ดี อีกประเด็นที่น่ากังวลคือความปลอดภัยทางไซเบอร์ การโจมตีทางไซเบอร์มีความซับซ้อนและเป็นนวัตกรรมมากขึ้น เช่นเดียวกับปัญญาประดิษฐ์อื่น ๆ มัลแวร์ที่ใช้ AI AI กำลังเรียนรู้วิธีต่อต้านเครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ใช้ AI ด้วย เรากำลังเข้าสู่ยุคที่พื้นที่ความปลอดภัยทางไซเบอร์อาจเป็นการต่อสู้ระหว่างเครื่องจักรที่ดีและไม่ดี โชคดีที่อัลกอริธึม ML สามารถตรวจจับสิ่งผิดปกติได้ดี ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จะต้องสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ต่อไปเพื่อให้ทันกับผู้ไม่หวังดี อนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ปัจจุบันข้อจำกัดของปัญญาประดิษฐ์เกี่ยวข้องกับกลไกการเรียนรู้นั่นเอง เครื่องจักรเรียนรู้แบบค่อยเป็นค่อยไปโดยอาศัยการตัดสินใจในอนาคตจากข้อมูลในอดีตเพื่อสร้างผลลัพธ์เฉพาะ ในทางตรงกันข้าม มนุษย์สามารถคิดเชิงนามธรรม ใช้บริบท และยกเลิกการเรียนรู้ข้อมูลที่ไม่จำเป็นอีกต่อไป ดังนั้น หวังว่าอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงในอนาคตจะสามารถมีส่วนร่วมในการ unlearning ของเครื่องได้เช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสินทรัพย์ดิจิทัล เช่น ข้อมูลทางการเงินและส่วนบุคคล นี่อาจเป็นขั้นตอนต่อไปในการเพิ่มความปลอดภัยด้วย AI และลดความเสี่ยงบางประการ ความก้าวหน้าของ AI จะมีผลกระทบอย่างมากต่ออนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่เครื่องจักรก็ยังไม่ใช่ “อัจฉริยะ” อย่างแท้จริงในแบบที่มนุษย์มักคิดเกี่ยวกับความฉลาด คอมพิวเตอร์สามารถทำให้เราอับอายในแง่ของความเร็วในการประมวลผล แต่เรายังไม่ได้สร้างโปรแกรมที่สามารถจับภาพความสามารถเชิงสร้างสรรค์และตรรกะของเราเอง เครื่องจักรเป็นทรัพย์สินที่สำคัญ แต่ก็ยังมีประโยชน์ต่อนวัตกรรมของมนุษย์เท่านั้น เมื่อเราเข้าใกล้การสร้างนิยายให้เป็นจริงมากขึ้นเรื่อยๆ การพัฒนา AI ก็มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในสาขาวิชาของการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง นี่คือบางส่วนที่น่าจับตามองเมื่อถามถึงสิ่งต่อไปในการแสวงหาปัญญาประดิษฐ์

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button