แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไรและทำไมคุณถึงรับงานของคุณได้

2024 ผู้เขียน: Malcolm Clapton | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-17 04:12

อัลกอริธึมใหม่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถแก้ปัญหาที่เคยเกิดขึ้นได้สำหรับมนุษย์เท่านั้น ในแง่หนึ่ง สิ่งนี้จะนำมาซึ่งประโยชน์มากมาย ในทางกลับกัน ความท้าทายใหม่สำหรับเราแต่ละคน เพื่อป้องกันไม่ให้คืบหน้าจับคุณด้วยความประหลาดใจ ให้ตื่นตัวและเฝ้าดูสถานการณ์

จนกระทั่งเมื่อไม่นานนี้ โปรแกรมเมอร์ต้องเขียนคำสั่งที่ซับซ้อนและแม่นยำมาก แม้กระทั่งเพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานที่ง่ายที่สุดได้

ภาษามีการพัฒนาอยู่เสมอ แต่ความก้าวหน้าที่สำคัญที่สุดในด้านนี้คือการทำให้การทำงานกับโค้ดง่ายขึ้น ตอนนี้คอมพิวเตอร์ไม่สามารถตั้งโปรแกรมได้เหมือนเมื่อก่อน แต่ตั้งค่าในลักษณะที่เรียนรู้ด้วยตนเอง

กระบวนการนี้เรียกว่าแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งสัญญาว่าจะเป็นความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างแท้จริง และสามารถส่งผลกระทบต่อทุกคน โดยไม่คำนึงถึงสาขากิจกรรม ดังนั้นจึงเป็นประโยชน์สำหรับเราแต่ละคนที่จะเข้าใจหัวข้อนี้

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร

แมชชีนเลิร์นนิงทำให้โปรแกรมเมอร์ไม่ต้องอธิบายรายละเอียดให้คอมพิวเตอร์ทราบถึงวิธีแก้ปัญหา แต่คอมพิวเตอร์ได้รับการสอนให้ค้นหาวิธีแก้ปัญหาด้วยตัวมันเอง โดยพื้นฐานแล้ว แมชชีนเลิร์นนิงเป็นการประยุกต์ใช้สถิติที่ซับซ้อนมากในการค้นหารูปแบบในข้อมูลและสร้างการคาดคะเนจากข้อมูลเหล่านั้น

ประวัติของการเรียนรู้ด้วยเครื่องมีมาตั้งแต่ทศวรรษ 1950 เมื่อนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์สามารถสอนคอมพิวเตอร์ให้เล่นหมากฮอสได้ ตั้งแต่นั้นมา ความซับซ้อนของรูปแบบและการคาดคะเนที่คอมพิวเตอร์สามารถรับรู้และสร้างได้ และปัญหาที่สามารถแก้ไขได้ก็เพิ่มขึ้นพร้อมกับพลังการคำนวณ

อัลกอริทึมจะรับชุดข้อมูลการฝึกอบรมก่อน จากนั้นจึงใช้เพื่อประมวลผลคำขอ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถโหลดรูปภาพหลายรูปลงในรถของคุณพร้อมคำอธิบายเนื้อหา เช่น "รูปนี้แสดงแมว" และ "รูปภาพนี้ไม่มีแมว" หากหลังจากนั้นเพิ่มภาพใหม่ลงในคอมพิวเตอร์ เครื่องจะเริ่มระบุภาพที่มีแมวด้วยตัวมันเอง

อัลกอริทึมยังคงปรับปรุงต่อไป ผลการจดจำที่ถูกต้องและผิดพลาดจะเข้าสู่ฐานข้อมูล และด้วยภาพถ่ายที่ประมวลผลแต่ละภาพ โปรแกรมจะฉลาดขึ้น ดีขึ้น และจัดการกับงานได้ดียิ่งขึ้น โดยพื้นฐานแล้วนี่คือการเรียนรู้

ทำไมแมชชีนเลิร์นนิงจึงสำคัญ

ตอนนี้สามารถใช้เครื่องจักรได้อย่างปลอดภัยในพื้นที่ที่เคยคิดว่าเข้าถึงได้เฉพาะมนุษย์เท่านั้น แม้ว่าเทคโนโลยีจะยังห่างไกลจากอุดมคติ แต่สิ่งที่สำคัญที่สุดคือคอมพิวเตอร์มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ตามทฤษฎีแล้ว พวกมันสามารถวิวัฒนาการไปเรื่อย ๆ นี่คือแนวคิดหลักของแมชชีนเลิร์นนิง

เครื่องเรียนรู้การดูภาพและจำแนกตามตัวอย่างภาพถ่ายด้านบน พวกเขาสามารถจดจำข้อความและตัวเลขในภาพเหล่านี้ได้ เช่นเดียวกับผู้คนและสถานที่ ยิ่งไปกว่านั้น คอมพิวเตอร์ไม่เพียงแต่ระบุคำที่เป็นลายลักษณ์อักษร แต่ยังคำนึงถึงบริบทของการใช้งานด้วย ซึ่งรวมถึงอารมณ์เชิงบวกและเชิงลบ

เหนือสิ่งอื่นใด เครื่องจักรสามารถฟังเราและตอบสนองได้ ผู้ช่วยเสมือนในสมาร์ทโฟนของเรา - ไม่ว่าจะเป็น Siri, Cortana หรือ Google Now - รวบรวมความก้าวหน้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและพัฒนาต่อไป

นอกจากนี้ คอมพิวเตอร์ยังเรียนรู้ที่จะเขียน อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องกำลังสร้างบทความข่าวอยู่แล้ว พวกเขาสามารถเขียนเกี่ยวกับการเงินและแม้กระทั่งกีฬา

ฟังก์ชันดังกล่าวสามารถเปลี่ยนแปลงกิจกรรมทั้งหมดได้ขึ้นอยู่กับการป้อนข้อมูลและการจำแนกประเภทที่ก่อนหน้านี้ทำได้สำหรับมนุษย์เท่านั้น หากคอมพิวเตอร์สามารถจดจำรูปภาพ เอกสาร ไฟล์ หรือวัตถุอื่นๆ และอธิบายได้อย่างถูกต้อง จะเป็นการเปิดโอกาสมากมายสำหรับการทำงานอัตโนมัติ

วิธีการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในปัจจุบัน

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถสร้างความประทับใจได้แล้ว

Medecision ใช้ในการคำนวณปัจจัยเสี่ยงของโรคต่างๆ ในชุมชนขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมได้ระบุตัวแปรแปดตัวที่สามารถใช้สรุปได้ว่าผู้ป่วยโรคเบาหวานจำเป็นต้องเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลหรือไม่

หลังจากค้นหาผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมในร้านค้าออนไลน์ คุณอาจสังเกตเห็นว่าเห็นโฆษณาผลิตภัณฑ์นี้บนอินเทอร์เน็ตเป็นเวลานาน การปรับเปลี่ยนการตลาดในแบบของคุณเป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของภูเขาน้ำแข็ง บริษัทต่างๆ สามารถส่งอีเมล คูปอง ข้อเสนอ และแสดงคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละรายได้โดยอัตโนมัติ ทั้งหมดนี้ผลักดันให้ผู้บริโภคซื้ออย่างนุ่มนวลยิ่งขึ้น

การประมวลผลภาษาธรรมชาติถูกนำมาใช้ในหลายวิธี ตัวอย่างเช่น ด้วยความช่วยเหลือ พนักงานในบริการสนับสนุนจะถูกแทนที่เพื่อให้ข้อมูลที่จำเป็นแก่ผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ อัลกอริธึมดังกล่าวยังช่วยให้นักกฎหมายสามารถถอดรหัสเอกสารที่ซับซ้อนได้

IBM เพิ่งสำรวจ หัวหน้า บริษัท ยานยนต์ 74% ของพวกเขาคาดว่ารถยนต์อัจฉริยะจะปรากฏบนท้องถนนภายในปี 2568

รถยนต์ดังกล่าวจะได้รับข้อมูลเกี่ยวกับเจ้าของและบริเวณโดยรอบโดยใช้อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ จากข้อมูลนี้ พวกเขาจะสามารถเปลี่ยนอุณหภูมิ เสียง ตำแหน่งเก้าอี้ และการตั้งค่าอื่นๆ ได้โดยอัตโนมัติ รถยนต์อัจฉริยะจะแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นได้ด้วยตนเอง ขับขี่อย่างอิสระ และให้คำแนะนำตามสภาพการจราจรและถนน

สิ่งที่คาดหวังจากการเรียนรู้ของเครื่องในอนาคต

ความเป็นไปได้ที่แมชชีนเลิร์นนิงจะเปิดให้เราในอนาคตแทบจะไม่มีที่สิ้นสุด นี่คือตัวอย่างที่น่าประทับใจ

• ระบบการดูแลสุขภาพเฉพาะบุคคลซึ่งให้การรักษาพยาบาลเฉพาะบุคคลตามรหัสพันธุกรรมและรูปแบบการใช้ชีวิตของผู้ป่วย
• ซอฟต์แวร์ความปลอดภัยที่ตรวจจับการโจมตีของแฮ็กเกอร์และมัลแวร์ด้วยความแม่นยำสูงสุด
• ระบบรักษาความปลอดภัยด้วยคอมพิวเตอร์สำหรับสนามบิน สนามกีฬา และสถานที่ที่คล้ายกันซึ่งระบุถึงภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น
• รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองซึ่งปรับทิศทางตัวเองในอวกาศช่วยลดจำนวนรถติดและอุบัติเหตุ
• ระบบป้องกันการฉ้อโกงขั้นสูงที่สามารถรักษาความปลอดภัยเงินในบัญชีของเรา
• นักแปลสากลที่จะช่วยให้เราได้รับการแปลที่ถูกต้องและรวดเร็วโดยใช้สมาร์ทโฟนและอุปกรณ์อัจฉริยะอื่นๆ

ทำไมคุณควรระวังแมชชีนเลิร์นนิง

ในขณะที่หลายคนอาจประสบกับโอกาสเหล่านี้ด้วยการถือกำเนิดของเทคโนโลยีใหม่ ๆ ส่วนใหญ่ไม่ต้องการเข้าใจว่าทั้งหมดนี้ทำงานจากภายในได้อย่างไร แต่เราทุกคนควรตื่นตัวอยู่เสมอ ที่จริงแล้ว พร้อมกับผลประโยชน์ทั้งหมด ความก้าวหน้าต่อไปจะนำมาซึ่งผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมสำหรับตลาดแรงงาน

แมชชีนเลิร์นนิงโดยอิงจากปริมาณข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งเกือบทุกคนบนโลกสร้างขึ้น จะเปลี่ยนอาชีพโดยสิ้นเชิง แน่นอน นวัตกรรมเหล่านี้จะทำให้งานของคนจำนวนมากง่ายขึ้น แต่ก็มีคนที่จะถูกกีดกันจากงานด้วยเช่นกัน อัลกอริทึมจะตอบสนองต่ออีเมล แปลภาพทางการแพทย์ ช่วยในการดำเนินคดี วิเคราะห์ข้อมูล และอื่นๆ อยู่แล้ว

เครื่องจักรเรียนรู้จากประสบการณ์ของตนเอง ดังนั้นโปรแกรมเมอร์จึงไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดสำหรับทุกสถานการณ์ที่ไม่ปกติอีกต่อไป ความสามารถในการเรียนรู้นี้ พร้อมด้วยความก้าวหน้าในด้านวิทยาการหุ่นยนต์และเทคโนโลยีมือถือ จะช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนได้ดียิ่งขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา

แต่จะเกิดอะไรขึ้นกับมนุษย์เมื่อถูกแทนที่ด้วยเครื่องจักร?

ตาม. ฟอรัมเศรษฐกิจโลก คอมพิวเตอร์และหุ่นยนต์จะครอบครองงานห้าล้านตำแหน่งที่มนุษย์เป็นเจ้าของในช่วงห้าปีข้างหน้า

ดังนั้น เราจึงต้องจับตาดูว่าแมชชีนเลิร์นนิงกำลังเปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์อย่างไร ไม่สำคัญว่าคุณเป็นใคร: ทนายความ แพทย์ พนักงานช่วยเหลือ คนขับรถบรรทุก หรือใครก็ตาม การเปลี่ยนแปลงสามารถส่งผลกระทบต่อทุกคน

วิธีที่ดีที่สุดในการหลีกเลี่ยงความประหลาดใจอันไม่พึงประสงค์เมื่อคอมพิวเตอร์เริ่มทำงานคือการคิดในเชิงรุกและเตรียมพร้อม