เทคโนโลยี AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องมือที่มีอยู่และทำให้กระบวนการและงานต่างๆ เป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งส่งผลต่อชีวิตประจำวันในหลายด้าน ตัวอย่างที่โดดเด่นบางส่วนมีดังต่อไปนี้
ระบบอัตโนมัติ
AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเทคโนโลยีอัตโนมัติด้วยการขยายขอบเขต ความซับซ้อน และจำนวนงานที่สามารถทำอัตโนมัติได้ ตัวอย่างเช่น การทำให้กระบวนการทำงานอัตโนมัติด้วยหุ่นยนต์ (RPA) ซึ่งทำให้กระบวนการประมวลผลข้อมูลแบบซ้ำ ๆ ตามกฎที่มนุษย์ทำกันโดยทั่วไปเป็นแบบอัตโนมัติ เนื่องจาก AI ช่วยให้บอท RPA ปรับตัวให้เข้ากับข้อมูลใหม่และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการได้อย่างไดนามิก การผสานรวมความสามารถของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจึงทำให้ RPA สามารถจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้
การเรียนรู้ของเครื่องจักร
การเรียนรู้ของเครื่องจักรคือศาสตร์แห่งการสอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้จากข้อมูลและตัดสินใจโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน การเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องจักร ใช้เครือข่ายประสาทที่ซับซ้อนเพื่อดำเนินการสิ่งที่ถือเป็นรูปแบบขั้นสูงของการวิเคราะห์เชิงทำนาย
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถแบ่งออกได้อย่างกว้างๆ เป็นสามประเภท ได้แก่การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลและการเรียนรู้แบบเสริมแรง- การเรียนรู้ภายใต้การดูแลจะฝึกโมเดลบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ช่วยให้โมเดลสามารถจดจำรูปแบบ คาดการณ์ผลลัพธ์ หรือจำแนกข้อมูลใหม่ได้อย่างแม่นยำ
- การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะฝึกโมเดลให้จัดเรียงชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อค้นหาความสัมพันธ์หรือคลัสเตอร์พื้นฐาน
- การเรียนรู้เชิงเสริมแรงใช้แนวทางที่แตกต่างออกไป โดยที่โมเดลเรียนรู้ที่จะตัดสินใจโดยการทำหน้าที่เป็นตัวแทนและรับข้อเสนอแนะเกี่ยวกับการกระทำของตน
นอกจากนี้ยังมีการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้ดูแลซึ่งผสมผสานลักษณะของวิธีการแบบมีผู้ดูแลและไม่มีผู้ดูแล เทคนิคนี้ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนเล็กน้อยและข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมาก จึงปรับปรุงความแม่นยำในการเรียนรู้ได้ในขณะที่ลดความจำเป็นในการใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งอาจต้องใช้เวลาและแรงงานมากในการจัดหา
วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
คอมพิวเตอร์วิชันเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นการสอนให้เครื่องจักรตีความโลกที่มองเห็นได้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลภาพ เช่น ภาพจากกล้องและวิดีโอโดยใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ระบบคอมพิวเตอร์วิชันสามารถเรียนรู้ที่จะระบุและจัดหมวดหมู่วัตถุ และตัดสินใจโดยอิงจากการวิเคราะห์เหล่านั้น
เป้าหมายหลักของระบบการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์คือการจำลองหรือปรับปรุงระบบการมองเห็นของมนุษย์โดยใช้อัลกอริทึม AI ระบบการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ใช้ในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตั้งแต่การระบุลายเซ็น การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ ไปจนถึงยานยนต์ไร้คนขับ ระบบการมองเห็นด้วยเครื่องจักร ซึ่งมักรวมคำกับระบบการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ หมายถึงการใช้ระบบการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์โดยเฉพาะเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลกล้องและวิดีโอในบริบทของระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม เช่น กระบวนการผลิตในกระบวนการผลิต
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
NLP หมายถึงการประมวลผลภาษาของมนุษย์โดยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ อัลกอริทึมของ NLP สามารถตีความและโต้ตอบกับภาษาของมนุษย์ได้ โดยดำเนินการต่างๆ เช่น การแปล การจดจำเสียงพูด และการวิเคราะห์ความรู้สึก ตัวอย่าง NLP ที่เก่าแก่และเป็นที่รู้จักมากที่สุดตัวอย่างหนึ่งคือการตรวจจับสแปม ซึ่งดูที่บรรทัดหัวเรื่องและข้อความของอีเมลแล้วตัดสินใจว่าเป็นขยะหรือไม่ แอปพลิเคชันขั้นสูงของ NLP ได้แก่ LLM เช่นChatGPT และ Claude ของ Anthropicหุ่นยนต์
หุ่นยนต์เป็นสาขาหนึ่งของวิศวกรรมศาสตร์ที่เน้นการออกแบบ การผลิต และการทำงานของหุ่นยนต์ ซึ่งเป็นเครื่องจักรอัตโนมัติที่เลียนแบบและแทนที่การกระทำของมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการกระทำที่ยาก อันตราย หรือน่าเบื่อหน่ายสำหรับมนุษย์ ตัวอย่างของการประยุกต์ใช้หุ่นยนต์ ได้แก่ การผลิต ซึ่งหุ่นยนต์จะทำภารกิจในสายการผลิตที่ซ้ำซากหรือเป็นอันตราย และภารกิจสำรวจในพื้นที่ห่างไกลที่เข้าถึงได้ยาก เช่น อวกาศและใต้ท้องทะเลลึกการผสานรวม AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยเพิ่มขีดความสามารถของหุ่นยนต์ได้อย่างมาก โดยช่วยให้หุ่นยนต์สามารถตัดสินใจโดยอัตโนมัติได้ดีขึ้น และปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์และข้อมูลใหม่ๆ ได้ ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์ที่มีความสามารถในการมองเห็นของเครื่องจักรสามารถเรียนรู้ที่จะจัดเรียงวัตถุในสายการผลิตตามรูปร่างและสีได้
รถยนต์ไร้คนขับ
รถยนต์ไร้คนขับหรือที่เรียกกันทั่วไปว่ารถยนต์ขับเคลื่อนเอง สามารถรับรู้และนำทางสภาพแวดล้อมโดยรอบได้โดยแทบไม่ต้องอาศัยการควบคุมจากมนุษย์เลย รถยนต์ประเภทนี้ใช้เทคโนโลยีหลายอย่างรวมกัน เช่น เรดาร์ GPS และอัลกอริทึม AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร เช่นการจดจำภาพอัลกอริทึมเหล่านี้เรียนรู้จากการขับขี่ในโลกแห่งความเป็นจริง ข้อมูลการจราจร และแผนที่ เพื่อตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับเวลาที่ควรเบรก เลี้ยว และเร่งความเร็ว วิธีรักษาเลน และวิธีหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางที่ไม่คาดคิด รวมถึงคนเดินถนน แม้ว่าเทคโนโลยีจะก้าวหน้าอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่เป้าหมายสูงสุดของยานยนต์ไร้คนขับที่สามารถแทนที่คนขับได้อย่างสมบูรณ์ยังคงไม่บรรลุผล
