ปัญญาประดิษฐ์
แนะนำใหม่| English | ความหมาย |
|---|---|
| artificial intelligence/ˌɑːtɪˈfɪʃl ɪnˈtelɪdʒəns/ | ปัญญาประดิษฐ์ |
| machine learning/məˈʃiːn ˈlɜːnɪŋ/ | การเรียนรู้ของเครื่อง |
| training data/ˈtreɪnɪŋ ˈdeɪtə/ | ข้อมูลสำหรับการฝึก |
| deep learning/diːp ˈlɜːnɪŋ/ | การเรียนรู้เชิงลึก |
| neural networks/ˈnjuːrəl ˈnetwɜːks/ | เครือข่ายประสาทเทียม |
| speech recognition/spiːtʃ ˌrekəɡˈnɪʃn/ | การจดจำเสียงพูด |
| image recognition/ˈɪmɪdʒ ˌrekəɡˈnɪʃn/ | การจดจำภาพ |
| machine translation/məˈʃiːn trænˈsleɪʃn/ | การแปลด้วยเครื่อง |
| recommendation systems/ˌrekəmenˈdeɪʃn ˈsɪstəmz/ | ระบบแนะนำ |
| autonomous vehicles/ɔːˈtɒnəməs ˈvɪəklz/ | ยานพาหนะอัตโนมัติ |
| optical character recognition/ˈɒptɪkl ˈkærɪktə ˌrekəɡˈnɪʃn/ | การจดจำตัวอักษรแบบออปติคอล |
| text-to-speech/tekst tə spiːtʃ/ | การแปลงข้อความเป็นเสียง |
| bias/ˈbaɪəs/ | ความลำเอียง |
| accountability/əˌkaʊntəˈbɪlɪti/ | ความรับผิดชอบ |
การเคลื่อนไหวที่ไม่มีมนุษย์คนใดจะทำ
- ในเดือนมีนาคม ปี ค.ศ. 2016 โปรแกรมที่ชื่อว่า AlphaGo ชนะ Lee Sedol ผู้เล่นเกมโกะที่เก่งที่สุดในโลกคนหนึ่ง ด้วยคะแนนสี่ชนะหนึ่ง ในเกมที่สอง เขาทำ حرکتที่นักวิเคราะห์เรียกว่าความผิดพลาด แต่ในที่สุดกลับกลายเป็นกลยุทธ์ที่นำไปสู่ชัยชนะ
- ไม่มีใครโปรแกรมการเคลื่อนไหวนั้น. ระบบเรียนรู้ Go โดยศึกษาตำแหน่งล้านตำแหน่งและเล่นกับตัวเอง, พบรูปแบบที่ผู้สร้างไม่สามารถจดลงได้
- สองปีต่อมา Amazon ยกเลิกเครื่องมือ AI สำหรับสรรหาบุคลากรหลังจากพบว่ามันเรียนรู้จากรูปแบบใบประวัติ work experience มานานสิบปี โดยลดคะแนน对于那些 mentioning "women's"
- ทั้งสองคือ ปัญญาประดิษฐ์ บทเรียนนี้คือวิธีการเรียนรู้ ของมัน วัตถุประสงค์การใช้งาน และผลกระทบทางสังคม เศรษฐกิจ และสิ่งแวดล้อม
ปัญญาประดิษฐ์คืออะไรและเรียนรู้ได้อย่างไรในยุคใหม่
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI) หมายถึงระบบคอมพิวเตอร์ที่ทำหน้าที่ที่ปกติต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์: การจดจำเสียงและภาพ การแปล การเล่นเกม การขับรถ
- ส่วนใหญ่ AI ยุคใหม่ใช้ การเรียนรู้ของเครื่อง: แทนที่จะ being programmed step by step, the system improves at a task by learning patterns from large amounts of training data
- การเรียนรู้เชิงลึก ใช้ เครือข่ายประสาทเทียม ที่มีหลายชั้นของโหนดที่เชื่อมต่อกัน และเป็นแนวทางชั้นนำในปัจจุบัน ข้อมูลที่ดีและขนาดใหญ่ขึ้นจะทำให้ได้โมเดลที่ดีขึ้น; ข้อมูลที่ไม่ดีจะได้ผลลัพธ์ที่ไม่ดี
โมเดลถูก train จาก examples ไม่ใช่เขียนเป็น rules
Machine learning แตกต่างจากการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมเพราะ:
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
อัลกอริทึม ML ปรับปรุงการทำงานโดยการเรียนรู้จากข้อมูลปริมาณมาก แทนการปฏิบัติตามกฎที่เขียนด้วยมือ
จับคู่แต่ละพจน์ AI กับความหมายของมัน
Difficulty 2/5 · 140 coins + a small bonus on first completion today
ML เรียนรู้จากข้อมูล; deep learning ใช้หลายชั้น; ความลำเอียงและความมืดมิด (black box) เป็นประเด็นจริยธรรมสำคัญ
การประยุกต์ใช้
- การเข้าใจ input: การจดจำเสียงพูด เปลี่ยนคำพูดเป็นข้อความ; การจดจำภาพ หาวัตถุ หน้าตา หรือข้อความในรูปภาพ
- การสร้าง output หรือการตัดสินใจ: การแปลด้วยเครื่อง ระหว่างภาษา; ระบบแนะนำ แนะนำวิดีโอ ผลิตภัณฑ์ หรือเพลง; ยานพาหนะไร้คนขับ และหุ่นยนต์; การวินิจฉัยทางการแพทย์และการตรวจจับการฉ้อโกง
- การสอบมักให้ scenario และถามว่าใช้ AI ประเภทไหน หรือทำงานอย่างไร
ห้องปฏิบัติการแนวคิดการคำนวณ
จัดกลุ่มตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมตาม idea การคำนวณที่แสดงออก
ข้อใดคือการใช้งาน AI ในชีวิตประจำวัน?
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
ระบบแนะนำ (และการจดจำเสียง/ภาพ การแปล รถขับเคลื่อนอัตโนมัติ) เป็นการประยุกต์ใช้ AI ที่พบบ่อย
ตัวอย่างวิธีทำ: อ่านฉลากภาษาต่างประเทศออกเสียง
- แอปพลิเคชันโทรศัพท์ถ่ายรูปฉลากสินค้า แปลผลออกมา และอ่านออกเสียง อธิบายการใช้ AI [4]
- การจดจำตัวอักษรแบบออปติคอล วิเคราะห์ pixels ของภาพถ่ายเพื่อ locate characters และแปลง patterns ของ pixels เป็น individual characters และ words
- การแปลด้วยเครื่อง แปลคำเหล่านี้เป็นภาษาของผู้ใช้
- ข้อความสู่เสียง สร้าง output แบบพูด Each stage is a mark, in pipeline order
จดจำ, แปล, พูด
เรียงลำดับขั้นตอนของแอปพลิเคชันอ่านฉลาก
Difficulty 3/5 · 200 coins + a small bonus on first completion today
จดจำ อ่าน แปล พูด แต่ละขั้นตอนคือคะแนนในคำตอบสี่คะแนน
ประโยชน์
- การเข้าถึง: AI ด้านเสียงและภาพช่วยให้ users with impairments; การแปลช่วย those who do not speak the language
- ประสิทธิภาพ: งานซ้ำๆ ถูก automate ทำให้ people มีเวลาสำหรับงานสร้างสรรค์
- สนับสนุนการตัดสินใจ: AI หาด patterns ใน datasets ที่ใหญ่เกินกว่า person จะจัดการได้ เช่น ในการ scan การแพทย์หรือ transactions
- มีอยู่ทุกเวลาและสามารถ personalize ได้สำหรับแต่ละ user
ประโยชน์ของ AI คือ:
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
AI excel ในการค้นหารูปแบบในข้อมูลขนาดใหญ่ (สนับสนุนการตัดสินใจ) ความยุติธรรมและความสามารถในการอธิบายเป็นประเด็นที่ต้องกังวล ไม่ใช่การรับประกัน
ผลกระทบทางสังคม
- ประโยชน์: เครื่องอ่านฉลากช่วย those with visual impairment, those who cannot read the language, และ those with reading difficulties; การจดจำใบหน้าที่สนามบินเร่งกระบวนการตรวจสอบ identity และป้องกัน wanted people เข้ามา
- ความเสียหาย: การจดจำใบหน้า identify ผิด some people และ track everyone without consent ทำให้ privacy loss; Those who rely on AI อาจ lose skills; ระบบแนะนำอาจ trap users ใน narrow views
- คำตอบเรื่องผลกระทบทางสังคมควรระบุกลุ่มที่ได้รับผลกระทบและ what changes for them
ผลกระทบทางเศรษฐกิจ
- โมดูลวินิจฉัยความผิดพลาดด้วย AI ในอู่ซ่อมรถช่วยวินิจฉัยความเสียหายได้เร็วและแม่นยำขึ้น ทำให้สามารถซ่อมยานพาหนะได้มากขึ้นต่อวัน และต้นทุนลดลง
- แต่อาจต้องการช่างเทคนิคที่มีฝีมือน้อยลง ส่งผลให้มีการเลิกจ้าง และต้องซื้อ module นี้ ฝึกฝนการใช้งาน และดูแลรักษา
- โดยภาพรวมแล้ว AI ช่วยเพิ่มผลผลิตและสร้างงานใหม่ในบางสาขา的同时却也แทนที่งาน Routine ในสาขาอื่น
ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
- การฝึกและใช้งานโมเดลขนาดใหญ่ต้องใช้ไฟฟ้าจำนวนมาก และศูนย์ข้อมูลใช้น้ำในการระบายความร้อน; อุปกรณ์ที่รองรับการทำงานเหล่านี้กลายเป็นขยะอิเล็กทรอนิกส์
- ในอีกด้านหนึ่ง AI ช่วยลดการใช้พลังงานในอาคาร จัดเส้นทางขนส่งให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และเฝ้าระวังสภาพแวดล้อม
- ทั้งสองทิศทางมีคะแนนสอบ และข้อสอบคาดหวังให้คุณทราบว่าทั้งสองด้านนี้มีความสำคัญ
ฮาร์ดแวร์ที่อยู่เบื้องหลัง AI มีอายุขัย และมีชีวิตต่อเนื่อง-afterlife
จับคู่แต่ละตัวอย่างกับหัวข้อที่ตรงกับมัน
Difficulty 2/5 · 140 coins + a small bonus on first completion today
งานและต้นทุนเป็นเศรษฐกิจ คนและความเป็นส่วนตัวเป็นสังคม พลังงานและขยะเป็นสิ่งแวดล้อม
การฝึกและรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ไม่มีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมอย่างมีนัยสำคัญ
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
โมเดลขนาดใหญ่ใช้ไฟและน้ำระบายความร้อนมหาศาล และฮาร์ดแวร์ของมันกลายเป็นขยะอิเล็กทรอนิกส์ AI ยังช่วยลดการใช้พลังงานในที่อื่นได้ ดังนั้นทั้งสองด้านจึงควรอยู่ในคำตอบ
ตัวอย่างการแก้โจทย์: ตอบคำถามเรื่อง "ผลกระทบ"
- อธิบายผลกระทบทางเศรษฐกิจของการติดตั้งระบบวินิจฉัยความผิดพลาดด้วย AI ในอู่ซ่อมรถ [4]
- ระบุ ผลกระทบ และ ผลตามมา ของมัน และระบุทั้งในเชิงบวกและลบ
- ความผิดพลาดถูกวินิจฉัยได้เร็วและแม่นยำขึ้น ดังนั้น ยานพาหนะจึงได้รับการซ่อมแซมมากขึ้นต่อวันและรายได้เพิ่มขึ้น ช่างกลกลึงชั่วโมงทำงานต่อคันน้อยลง ดังนั้น ต้นทุนจึงลดลง
- ช่างเทคนิคที่มีฝีมืออาจสูญเสียงาน ดังนั้น จึงเกิดการว่างงานและการสูญเสียทักษะ; และระบบต้องถูกซื้อและดูแลรักษา ดังนั้น จึงมีค่าใช้จ่ายเริ่มต้นและค่าใช้จ่ายต่อเนื่อง
จุดผลกระทบเต็มคะแนนระบุว่าผลกระทบและ ____, โดยทั่วไปเชื่อมด้วย "so"
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
"ต้องใช้ช่างเทคนิคน้อยลง ดังนั้นแรงงานฝีมือจึงสูญเสียงาน" เป็นคะแนน; แต่ "ใช้ช่างเทคนิคน้อยลง" เพียงอย่างเดียวไม่ใช่
ข้อกังวล
- ความลำเอียง (Bias): รูปแบบที่ไม่ยุติธรรมในข้อมูลการฝึก会变成การตัดสินใจที่ไม่ยุติธรรม เช่นเครื่องมือสรรหาพนักงานของ Amazon. การแทนที่ตำแหน่งงาน: ตำแหน่งงาน Routine หายไป
- ความเป็นส่วนตัว: การฝึกใช้ข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมาก. ความโปร่งใส: โมเดลขนาดใหญ่เป็นกล่องดำ whose decisions are hard to explain.
- ความรับผิดชอบ: เมื่อ AI ทำผิด谁来รับผิดชอบ? ผู้พัฒนา ผู้ใช้งาน หรือผู้รับบริการ? การใช้ในทางที่ผิด: Deepfakes, ข้อมูลเท็จ, การสอดส่อง
- ผู้เชี่ยวชาญควรเข้าใจขอบเขตของสิ่งที่พวกเขาสร้างขึ้น แจ้งให้ผู้ใช้ทราบ และลดความเสียหาย
ความลำเอียงเข้าไปพร้อมกับข้อมูลและออกมาเป็นการตัดสินใจ
AI "ความลำเอียง" มักเกิดขึ้นเพราะ:
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
หากข้อมูลการฝึกสะท้อนรูปแบบที่ไม่ยุติธรรม โมเดลจะเรียนรู้และทำซ้ำสิ่งเหล่านั้น — เช่น ในการจ้างงานหรือให้สินเชื่อ
เลือก ทั้งหมด ประเด็นความกังวลเกี่ยวกับ AI ที่แท้จริง
Difficulty 2/5 · 140 coins + a small bonus on first completion today
ความลำเอียง ความมืดมิด และการนำไปใช้ในทางที่ผิดเป็นประเด็นจริง AI แน่นอนว่าสามารถผิดได้ — ความรับผิดชอบในความผิดนั้นก็เป็นประเด็นความกังวลเอง
คะแนนที่หลุดหายไป
- AI ไม่ใช่ "หุ่นยนต์" หรือ "คอมพิวเตอร์ที่คิดได้" นิยาม它为ระบบที่ทำหน้าที่ซึ่งปกติต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์
- ผลกระทบโดยไม่提及ผลลัพธ์ได้แค่ครึ่งหนึ่ง "มีการเลิกจ้าง" ต้องตามด้วย "ดังนั้นแรงงานฝีมือจึงว่างงาน"
- สังคม เศรษฐกิจ และสิ่งแวดล้อม เป็นหัวข้อหลักสามประการ ตอบภายใต้หัวข้อที่โจทย์ระบุเท่านั้น
- ความลำเอียงมาจาก ข้อมูล ที่โมเดลเรียนรู้มา ไม่ใช่จากคอมพิวเตอร์ที่มีความคิดเห็น
คุณเข้าใจแล้ว
- AI ทำหน้าที่ที่ปกติต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์; Machine learning เรียนรู้รูปแบบจาก ข้อมูลการฝึก แทนที่จะปฏิบัติตามกฎเขียนไว้; Deep learning ใช้ เครือข่ายประสาทเทียมแบบชั้น (layered neural networks)
- แอปพลิเคชัน: การจดจำเสียงและรูปภาพเข้าใจข้อมูลเข้า; การแปล การแนะนำ และยานพาหนะไร้คนขับสร้างข้อมูลออก; OCR → การแปล → ข้อความเป็นพูด อ่านฉลากออกเสียง
- ผลกระทบภายใต้หัวข้อหลักสามประการ แต่ละหัวข้อมีผลลัพธ์และทั้งสองทิศทาง: สังคม, เศรษฐกิจ, สิ่งแวดล้อม
- ข้อกังวล: ความลำเอียง จากข้อมูล การแทนที่ตำแหน่งงาน ความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใส ความรับผิดชอบ การใช้ในทางที่ผิด