ความแตกต่างระหว่างการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

ประเด็นที่สำคัญ

ความก้าวหน้าในปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ได้ก่อให้เกิดการบรรจบกันระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สิ่งนี้เห็นได้จากความชุกที่เพิ่มขึ้นของการสร้างข้อความผ่านโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเลียนแบบวาทกรรมที่เหมือนมนุษย์ ดังนั้นจึงให้ความรู้สึกว่าทั้งสองฟิลด์นี้สามารถใช้แทนกันได้

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาวิชาที่เกี่ยวข้องกับการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยอัตโนมัติผ่านประสบการณ์ที่ได้รับจากการป้อนข้อมูล อัลกอริธึมเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อระบุรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน ในทางตรงกันข้าม การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาสหวิทยาการของวิทยาการคอมพิวเตอร์และภาษาศาสตร์ซึ่งมุ่งเน้นที่การทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ วิเคราะห์ และสร้างภาษามนุษย์โดยเฉพาะ เป้าหมายหลักของ NLP คือการสร้างแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่สามารถประมวลผล จัดการ และรับความหมายจากข้อความหรือคำพูดในภาษาธรรมชาติ ช่วยให้การสื่อสารระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ต่างก็อยู่ภายใต้ร่มเงาของปัญญาประดิษฐ์ (AI) แต่ก็แตกต่างกันในแง่ของประเภทของข้อมูลที่ตรวจสอบ ML ครอบคลุมแหล่งข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น ในขณะที่ NLP มุ่งเน้นไปที่การใช้ข้อมูลที่เป็นข้อความสำหรับการฝึกโมเดลและการจดจำรูปแบบทางภาษาเป็นพิเศษ

ไม่ใช่เรื่องแปลกที่แต่ละบุคคลจะมองว่าการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นแนวคิดที่ใช้แทนกันได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของความชุกที่เพิ่มขึ้นของระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ผ่านการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ในช่วงไม่กี่ครั้งที่ผ่านมา มีผลิตภัณฑ์มากมายเกิดขึ้นซึ่งใช้ทั้งเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

จำเป็นต้องรับรู้ว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มีการเชื่อมโยงกันอย่างซับซ้อนแต่เป็นแนวคิดที่แตกต่างกัน โดยแต่ละแนวคิดมีบทบาทสำคัญในการกำหนดระบบนิเวศ AI ที่ใหญ่ขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นพื้นที่ภายในปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่โดดเด่นด้วยการสร้างอัลกอริธึมและโครงสร้างทางคณิตศาสตร์ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพผ่านข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ต่างจากวิธีการเขียนโปรแกรมแบบเดิมๆ ที่ใช้ชุดคำสั่งที่ชัดเจน เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรควบคุมการไหลของข้อมูลเพื่อจดจำรูปแบบและสร้างผลลัพธ์อย่างเป็นอิสระ แนวทางนี้ช่วยให้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สามารถปรับและรับมือกับความท้าทายเฉพาะโดยได้รับการดูแลจากมนุษย์เพียงเล็กน้อย

แน่นอนว่า ฉันจะเรียบเรียงข้อความนั้นใหม่อย่างสวยงาม ตัวอย่างที่สำคัญของการนำการเรียนรู้ของเครื่องจักรไปใช้คือการใช้ประโยชน์จากการรับรู้ด้วยภาพในระบบการขนส่งอัตโนมัติตลอดจนกลไกการระบุข้อผิดพลาด ตัวอย่างอีกตัวอย่างหนึ่งอยู่ในซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าที่พบในเครื่องมือค้นหาจำนวนมาก

ทำความเข้าใจกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ปัญญาประดิษฐ์ครอบคลุมโดเมนพิเศษที่เรียกว่าการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การขัดเกลา ตรวจสอบ และสังเคราะห์ภาษาและวาทกรรมของมนุษย์ ด้วยการใช้วิธีการที่หลากหลาย NLP สามารถแปลงคำศัพท์และสำนวนที่แยกออกมาเป็นข้อความและส่วนต่างๆ ที่สอดคล้องกันในเชิงตรรกะ เพื่อปรับปรุงความเข้าใจโดยระบบคอมพิวเตอร์

NLP กับ ML: มีอะไรเหมือนกัน?

สามารถอนุมานได้ว่าการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาย่อยภายในปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทั้งสองเกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลองและอัลกอริธึมเพื่อการตัดสินใจ อย่างไรก็ตาม พื้นที่ที่มุ่งเน้นจะแตกต่างกันไป ML เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลตัวเลขหรือข้อมูลที่มีโครงสร้าง ในขณะที่ NLP มุ่งเน้นไปที่การจัดการข้อมูลที่เป็นข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง

การเรียนรู้ของเครื่องครอบคลุมมุมมองที่ครอบคลุมที่เกี่ยวข้องกับการระบุรูปแบบภายในรูปแบบต่างๆ ของข้อมูล รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงรูปแบบที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เช่น ภาพ สัญญาณเสียง ค่าตัวเลข ภาษาเขียน ไฮเปอร์ลิงก์ และข้อมูลรูปแบบอื่นๆ อีกมากมาย. ในขณะที่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เกี่ยวข้องเป็นพิเศษกับการวิเคราะห์และการตีความข้อมูลที่เป็นข้อความเพื่อพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถปฏิบัติงานต่างๆ เช่น การแปลงข้อความเป็นคำพูดหรือในทางกลับกัน

งานการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง (NLP) มักอาศัยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมากกว่าอาศัยแนวทางที่อิงกฎเพียงอย่างเดียว ในความเป็นจริง แชทบอทพื้นฐานบางตัวใช้เฉพาะเทคนิค NLP ตามกฎเท่านั้นในการทำงาน แม้จะครอบคลุมวิธีการที่หลากหลายกว่า เช่น การเรียนรู้เชิงลึก โมเดลหม้อแปลงไฟฟ้า การฝังคำ ต้นไม้การตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม โครงข่ายประสาทเทียมแบบม้วน และโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ และอื่นๆ อีกมากมาย ก็เป็นไปได้ที่จะใช้กลยุทธ์เหล่านี้ผสมผสานกันภายใน โดเมนของ NLP

แง่มุมที่ล้ำหน้าประการหนึ่งของการนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้กับการประมวลผลภาษาธรรมชาตินั้นเกี่ยวข้องกับ Large Language Models (LLM) เช่น GPT-3 ซึ่งฉันมั่นใจว่าคุณคงคุ้นเคยในระดับหนึ่งแล้ว LLM เหล่านี้เป็นตัวแทนของคลาสของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ประโยชน์จากวิธีการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย เพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์ปรากฏการณ์ทางภาษาที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติ สิ่งที่ทำให้โมเดลเหล่านี้แตกต่างคือความสามารถในการสร้างเอาต์พุตที่ได้รับการปรับแต่งตามคำอธิบายอินพุต ซึ่งครอบคลุมรูปแบบสื่อที่หลากหลาย เช่น ภาพ คลิปวิดีโอ การบันทึกเสียง และเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษร

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ Machine Learning มีศักยภาพการใช้งานมากมายในโดเมนต่างๆ

การใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อจุดประสงค์ในการตรวจจับความผิดปกติหรือข้อบกพร่อง ตลอดจนทำให้ยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองสามารถนำทางไปรอบๆ ได้ ถือเป็นแอปพลิเคชั่นหลักในสาขานี้

เทคโนโลยีการจดจำรูปภาพถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ ตัวอย่างหนึ่งคือระบบระบุใบหน้าขั้นสูงของ Apple ที่เรียกว่า Face ID วิธีการพิสูจน์ตัวตนแบบไบโอเมตริกที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้อาศัยอัลกอริธึมที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพสูงในการจดจำใบหน้าของแต่ละบุคคลโดยการวิเคราะห์คุณลักษณะเฉพาะ เช่น รูปทรง ริ้วรอย และลักษณะเฉพาะอื่น ๆ ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก Face ID สามารถตรวจสอบตัวตนของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำแม้ในสภาพแสงที่แตกต่างกันหรือเมื่อสวมใส่อุปกรณ์เสริมประเภทต่างๆ นอกจากนี้ เทคโนโลยีล้ำสมัยนี้ยังช่วยให้ปลดล็อคอุปกรณ์ได้อย่างราบรื่น ทำให้เป็นโซลูชั่นที่สะดวกและปลอดภัยสำหรับผู้ใช้อุปกรณ์มือถือ

⭐ชีวสารสนเทศศาสตร์สำหรับการวิเคราะห์รูปแบบ DNA

⭐การวินิจฉัยทางการแพทย์

⭐คำแนะนำสินค้า.

⭐การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

⭐ การแบ่งส่วนตลาด การจัดกลุ่ม และการวิเคราะห์

มีการใช้งานจริงมากมายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง แต่นี่เป็นเพียงข้อบ่งชี้ถึงขอบเขตที่เป็นไปได้ในอุตสาหกรรมต่างๆ พร้อมด้วยแอปพลิเคชันเพิ่มเติมมากมายที่จะเกิดขึ้นเมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้าต่อไป

การประยุกต์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ในสถานการณ์ร่วมสมัย การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) แม้ว่าจะมียูทิลิตี้บางอย่าง แต่ส่วนใหญ่จะใช้ร่วมกับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจัดการกับสถานการณ์ในทางปฏิบัติที่หลากหลาย

⭐การเติมประโยคให้สมบูรณ์

Alexa, Siri และ Google Assistant เป็นเครื่องมือเสมือนอัจฉริยะขั้นสูงที่สามารถช่วยให้ผู้ใช้ทำงานต่างๆ ได้อย่างง่ายดายผ่านคำสั่งเสียงหรือการแตะบนสมาร์ทโฟน พวกเขาใช้อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำความเข้าใจอินพุตภาษาธรรมชาติจากมนุษย์และสร้างการตอบสนองที่เหมาะสมแบบเรียลไทม์ เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้ได้ปฏิวัติวิธีที่ผู้คนโต้ตอบกับเทคโนโลยีโดยมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ใช้งานง่ายและราบรื่น

chat บอทแชทที่ใช้ NLP

⭐ การกรองอีเมลและการตรวจจับสแปม

⭐การแปลภาษา

⭐ การวิเคราะห์ความรู้สึกและการจำแนกข้อความ

⭐การสรุปข้อความ

ความสามารถในการเปรียบเทียบข้อความมีให้ใช้งานผ่านตัวช่วยด้านไวยากรณ์ต่างๆ รวมถึงตัวที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ เช่น ไวยากรณ์ รวมถึงระบบการให้คะแนนขั้นสูงที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยี AI

Named Entity Recognition (NER) เป็นกระบวนการในการระบุและจำแนกเอนทิตีภายในข้อความ เช่น บุคคล องค์กร สถานที่ วันที่ หรือเอนทิตีที่มีชื่ออื่นๆ เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกมา เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์รูปแบบและความสัมพันธ์ภายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อมูลที่เป็นข้อความ ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถระบุและจัดหมวดหมู่ข้อมูลประเภทเฉพาะโดยอัตโนมัติตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ด้วยการใช้ NER ผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกและความรู้อันมีค่าจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยอำนวยความสะดวกในงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การสร้างแบบจำลองหัวข้อ และการดึงข้อมูล

ในทำนองเดียวกันกับการแพร่กระจายของการเรียนรู้ของเครื่อง ปัจจุบันการประมวลผลภาษาธรรมชาติถูกนำมาใช้ในอาร์เรย์ของโดเมน แต่ศักยภาพในการขยายและการเติบโตในปีต่อ ๆ ไปก็มีนัยสำคัญ

การเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติมีความเกี่ยวพันกัน

ขอบเขตของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มีความคล้ายคลึงกันหลายประการกับการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) แม้ว่าจะมีความแตกต่างเล็กน้อยในลักษณะของข้อมูลที่ประมวลผลโดยแต่ละสาขาที่เกี่ยวข้องก็ตาม น่าเสียดายที่มีความเข้าใจผิดที่แพร่หลายในหมู่บุคคลบางคนว่า NLP และ ML เป็นหนึ่งเดียวกัน เนื่องจากการแพร่หลายของแบบจำลองกำเนิดที่ใช้ในแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องร่วมสมัย ในความเป็นจริง โมเดลเหล่านี้มักจำเป็นต้องได้รับข้อมูลจากมนุษย์ผ่านทางข้อความหรือวาจาในการทำงาน