ปัญญาประดิษฐ์เทียบกับการเขียนโปรแกรมอัลกอริทึมแบบคลาสสิก

สู่ปัญญาประดิษฐ์จากการเขียนโปรแกรมอัลกอริทึมแบบดั้งเดิม

ความก้าวหน้าในปัญญาประดิษฐ์ทำให้สามารถแก้ปัญหาคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งก่อนหน้านี้เคยเป็นปัญหาที่ยาก แก้ไม่ได้ หรือมีลักษณะการจัดหมู่อย่างหนัก ปัญหาเหล่านี้รวมถึงการจดจำใบหน้า การตรวจจับวัตถุ การวางแผนเส้นทาง และระบบแนะนำออนไลน์ที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลอย่างสูง

ความท้าทายสำหรับองค์กรที่ก้าวไปสู่อนาคตคือการที่ผู้ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ต้องตัดสินใจระหว่างแนวทางคลาสสิกดั้งเดิมและแนวทางปัญญาประดิษฐ์เพื่อแก้ปัญหาการคำนวณที่ซับซ้อน ทั้งสองวิธีมีความท้าทายที่เป็นเอกลักษณ์ในการส่งมอบระบบที่แข็งแกร่งข้ามมิติต่างๆ ของความแม่นยำ ต้นทุน ความยากในการนำไปใช้ และความสามารถในการบำรุงรักษา

แนวทางการเขียนโปรแกรมอัลกอริทึมแบบคลาสสิกในการแก้ปัญหา

กระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิกเกี่ยวข้องกับการแก้ปัญหาผ่านอัลกอริทึมเชิงคำสั่งและการใช้ลำดับคำสั่งที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน ข้อมูลนำเข้าถูกกำหนดและจำกัดไว้ โดยพัฒนาอัลกอริทึมเพื่อประมวลผลข้อมูลนำเข้าผ่านกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมที่กำหนดไว้ (เชิงกระบวนการ เชิงวัตถุ เชิงฟังก์ชัน และเชิงตรรกะ) เพื่อสร้างผลลัพธ์

การค้นพบอัลกอริทึมเพื่อแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพทั้งในเชิงเวลาและเชิงพื้นที่เป็นสิ่งที่ท้าทายมาก ในทฤษฎีความซับซ้อนเชิงคำนวณ ปัญหาแบ่งออกเป็น P (พหุนาม), NP (พหุนามไม่กำหนดนิยม), NP-สมบูรณ์ หรือ NP-ยาก ปัญหาพหุนามสามารถแก้ไขและตรวจสอบได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ปัญหาที่ไม่ใช่พหุนามทำไม่ได้ ปัญหา NP นั้นแก้ไขได้ยากผ่านวิธีการอัลกอริทึมแบบดั้งเดิม

ตัวอย่างของปัญหา P คือการค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดระหว่างจุดสองจุด ในขณะที่ตัวอย่างของปัญหา NP คือปัญหาพนักงานขายเร่ร่อน ซึ่งเมื่อกำหนดชุดสถานที่มาให้ เส้นทางที่เหมาะสมที่สุดในการเยี่ยมชมสถานที่ทั้งหมดโดยเดินทางเป็นระยะทางที่สั้นที่สุดเป็นอย่างไร เป็นเรื่องบังเอิญที่ปัญหาจำนวนมากที่ปัจจุบันต้องการให้แก้ด้วยการคำนวณนั้นตกอยู่ในหมวดหมู่ NP ในกรณีส่วนใหญ่ เพื่อวัตถุประสงค์ในทางปฏิบัติ โซลูชันโดยประมาณมักจะเพียงพอแล้ว เมื่อเข้าสู่ชีวิตประจำวัน มนุษย์มักจะคิดค้นโซลูชันโดยประมาณเสมอ เช่น การนำทาง

มีความท้าทายในการนำไปใช้งานในการแก้ปัญหาภายใต้กระบวนทัศน์อัลกอริทึมแบบคลาสสิกอย่างมีประสิทธิภาพ ความซับซ้อนของอัลกอริทึมเป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมในด้านเวลา (ความซับซ้อนของเวลา) และด้านพื้นที่ (ความซับซ้อนของพื้นที่)

แม้ว่าจะมีวิธีการนำอัลกอริทึมไปใช้ที่แตกต่างกันหลายวิธี แต่วิธีการนำอัลกอริทึมไปใช้ที่ชัดเจนแต่อาจไม่มีประสิทธิภาพมักถูกเรียกว่าอัลกอริทึมแบบ “ไร้เดียงสา” อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดส่วนใหญ่ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะค้นพบ และนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ได้ทำงานมาเป็นเวลาหลายปีเพื่อค้นหาอัลกอริทึมที่ดีที่สุดในการแก้ปัญหาในแต่ละประเภท อัลกอริทึมในระบบการผลิตจะถูกนำไปใช้ในรูปแบบที่มีประสิทธิภาพทั้งในแง่ของเวลาและพื้นที่ บริษัทซอฟต์แวร์ที่ใหญ่ที่สุดรับประกันมาตรฐานอัลกอริทึมที่สูงที่สุดผ่านการเขียนโปรแกรมร่วมกัน ซึ่งคล้ายคลึงกับการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ การนำอัลกอริทึมไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพต้องใช้เวลาฝึกฝนหลายปีและต้องมีทักษะระดับสูง

ในทางปฏิบัติ แม้ว่าเทคนิคการเขียนโปรแกรมจะมีวิวัฒนาการและภาษาการเขียนโปรแกรม (เช่น C, C++, Java, JavaScript, PHP, Python) จะมีความนิยมแตกต่างกันไป แต่พื้นฐานยังคงเหมือนเดิมนับตั้งแต่ที่ Bell Labs ในปี 1970 ได้เขียนโมดูล C ชุดแรก มีวิธีปฏิบัติบางประการที่จะทำให้ปัญหาที่ท้าทายในทางทฤษฎีทำงานในสภาพแวดล้อมการผลิตจริงได้ เช่น การใช้ระบบกระจาย แนวทางขั้นสูงมาพร้อมกับต้นทุนที่สูงกว่าและอยู่นอกเหนือความสามารถขององค์กรทุกแห่ง ยกเว้นองค์กรที่ก้าวหน้าทางเทคโนโลยีมากที่สุดเท่านั้น

เนื่องจากความซับซ้อนของแนวทางการเขียนโปรแกรมอัลกอริทึมแบบคลาสสิก องค์กรต่างๆ พบว่ายากมานานแล้วที่จะสร้างทีมที่มีประสิทธิภาพเพื่อผลิตระบบดังกล่าวภายในองค์กร นอกจากนี้ หลายองค์กรยังดิ้นรนเพื่อค้นหาผู้ให้บริการภายนอกเพื่อแก้ไขปัญหาเฉพาะทางที่เป็นไปได้ในทางทฤษฎีที่จะนำไปใช้งาน การออกแบบอัลกอริทึมเฉพาะจะกลายเป็นเรื่องที่ซับซ้อนมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อความซับซ้อนของปัญหาเพิ่มขึ้น ซึ่งเป็นความจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาที่มีตัวแปรหลายตัว การใช้แนวทางอัลกอริทึมแบบคลาสสิกเป็นวิธีที่ดีที่สุดสำหรับสถานการณ์ที่อัลกอริทึมสามารถแก้ปัญหาได้อย่างรวดเร็วและใช้ได้กับกรณีส่วนใหญ่

แนวทาง AI ในการแก้ปัญหา

กระบวนทัศน์ปัญญาประดิษฐ์พยายามแก้ปัญหาในเชิงทั่วไปโดยป้อนข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ที่ต้องการเข้าสู่ระบบ แล้วปล่อยให้ระบบเรียนรู้วิธีแก้ปัญหาด้วยตนเอง แนวทาง AI ปัจจุบันทำงานบนคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกผ่านเทคนิคการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิก วิธีการ AI ที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

โครงข่ายประสาทเทียมใช้ประโยชน์จากความเข้าใจของมนุษย์เกี่ยวกับวิธีที่จิตใจมนุษย์เรียนรู้และสรุปปัญหา การเรียนรู้แบบเสริมกำลังใช้ตัวแทนที่ป้อนสถานะเป้าหมายและชุดสถานการณ์ อัลกอริทึมการเรียนรู้จะเก็บรักษาผลลัพธ์ที่พึงประสงค์และละทิ้งผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์ในระหว่างการวนซ้ำหลายครั้ง การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเปรียบได้กับการวางเงื่อนไขแบบปฏิบัติการ ตัวแทนจะเรียนรู้วิธีที่จะบรรลุเป้าหมายในระหว่างการวนซ้ำการฝึกอบรมหลายครั้ง

ข้อกำหนดสำหรับการฝึกโซลูชันปัญญาประดิษฐ์คือต้องมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน ซึ่งมักรวบรวมโดยใช้การผสมผสานระหว่างคลังข้อมูลต่างๆ หรือการ crowdsourcing หรือไม่ก็ระบบสามารถเรียนรู้ที่จะบรรลุสถานะเป้าหมายได้โดยการทำซ้ำผ่านชุดการวนซ้ำ ตัวอย่างของเรื่องนี้คือระบบที่เล่นเกมกับตัวเอง เช่น หมากรุกหรือโกะ เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการพัฒนากลยุทธ์เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ เครือข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้แบบเสริมกำลังทั้งคู่จะรันบนสถานการณ์ที่ไม่ได้รับการฝึกและได้รับการประเมินคล้ายกับแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ แนวทางเหล่านี้สามารถสรุปผลได้ดีและให้โซลูชันที่มีประสิทธิภาพสำหรับคลาสของปัญหาที่กำหนด โซลูชันที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นพื้นฐานเหมาะกับปัญหาที่ไม่สามารถกำหนดได้ง่ายโดยใช้ลำดับของคำสั่ง แต่ต้องการ “สัญชาตญาณ” และการตัดสินคุณค่ามากกว่า

โดยทั่วไปแล้ว ระบบปัญญาประดิษฐ์จะได้รับการฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลและได้รับการประเมินในภายหลังด้วยชุดประเมินผล ข้อมูลการฝึกที่มีคุณภาพสูงยิ่งถูกป้อนเข้าไปในระบบ AI มากเท่าไร ระบบก็ยิ่งมีโอกาสทำงานได้ตามมาตรฐานที่สูงขึ้นเท่านั้น ประโยชน์ของแนวทาง AI คือสามารถพัฒนาต่อไปได้เรื่อยๆ เมื่อเวลาผ่านไปเนื่องจากระบบเรียนรู้มากขึ้น ดังนั้น ปัญหาที่ซับซ้อนจึงสามารถถูกสรุปและแก้ไขได้โดยระบบคอมพิวเตอร์ ซึ่งรวมถึงปัญหาที่ตามธรรมเนียมแล้วแก้ไขโดยการป้อนข้อมูลจากมนุษย์ แม้ว่า AI แบบแคบสามารถมองได้ว่าเป็นสิ่งที่เสริมการป้อนข้อมูลจากมนุษย์ที่มีอยู่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นก็ตาม

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องถูกมองด้วยความระมัดระวังมานานโดยองค์กรต่างๆ เนื่องจากระบบดังกล่าวขาดความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับและความแน่นอนในการตอบสนองต่อกรณีการใช้งาน ดังนั้น AI จึงอาจทำงานในสถานการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยากและตอบสนองอย่างคาดเดาไม่ได้เมื่อไม่คาดคิดที่สุด นั่นคือเหตุผลที่สิ่งนี้มีความสำคัญในการกำหนดกรณีการใช้งานที่ชัดเจนว่าจะใช้ AI เมื่อใด ระดับของข้อผิดพลาดที่ยอมรับได้คือเท่าใด และผลลัพธ์ที่ได้จากระบบ AI จะได้รับการตรวจสอบโดยบุคคลอย่างไรเพื่อให้มั่นใจในความถูกต้อง

โดยรวมแล้ว เราคาดการณ์ว่าความแม่นยำที่ดีขึ้นซึ่งระบบ AI จะนำมาเพิ่ม ควบคู่กับประสิทธิภาพที่ได้รับจากการเสริมข้อมูลนำเข้าของมนุษย์ จะสร้างแรงจูงใจทางการเงินที่มากเกินกว่าที่องค์กรจำนวนมากจะมองข้ามได้ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ระบบ AI จะกลายเป็นสิ่งที่แพร่หลาย

เมื่อใดควรเลือกใช้ปัญญาประดิษฐ์และเมื่อใดควรเลือกใช้แนวทางการเขียนโปรแกรมอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมเพื่อแก้ปัญหา

แม้ว่าจะไม่มีกฎเกณฑ์ตายตัวว่าเมื่อใดควรใช้แต่ละวิธีการ แต่โดยทั่วไปแล้ว ปัญหาที่ต้องการคำตอบโดยประมาณและเกี่ยวข้องกับการวางแผนระยะยาวที่มุ่งเน้นเป้าหมาย การจดจำรูปแบบที่ซับซ้อน และการประมวลผลตัวแปรจำนวนมากจะเหมาะสมกับ AI มากกว่า ส่วนแนวทางอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมจะเหมาะสมกว่าสำหรับคำตอบที่แม่นยำหรือใกล้เคียงกับค่าที่เหมาะสมที่สุดซึ่งเกี่ยวข้องกับตรรกะและการคำนวณที่หนัก

การเลือกใช้แนวทางที่ถูกต้องสามารถให้ประโยชน์อย่างมากแก่องค์กรของคุณ ในขณะที่การเลือกวิธีการที่เหมาะสมน้อยกว่าอาจนำไปสู่การสูญเสียเงินทุนอย่างมาก เนื่องจากโครงการด้านเทคโนโลยีมีค่าใช้จ่ายสูง บ่อยครั้งที่การเลือกใช้ระบบที่ได้รับการพิสูจน์และแสดงให้เห็นได้จริง เช่น Telemus AI™ สามารถช่วยให้องค์กรมั่นใจได้ถึงความสำเร็จในการปรับเปลี่ยนสู่ระบบดิจิทัลด้านปัญญาประดิษฐ์ของพวกเขา

ติดต่อเราวันนี้เพื่อรับคำปรึกษาฟรีเกี่ยวกับวิธีการที่ Telemus AI™ สามารถบูรณาการเข้ากับองค์กรของคุณ