ISO/IEC 23053:2022 กำหนดกรอบการใช้งานสำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มาตรฐานนี้อธิบายถึงส่วนประกอบของระบบและหน้าที่ของพวกเขาในระบบนิเวศ AI แนวคิดสำคัญเกี่ยวกับการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (ML), โดยมุ่งเน้นไปที่การกำหนดกรอบการทำงานที่ครอบคลุมตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ

Machine Learning (ML) คือหนึ่งในสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เน้นการให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพของตนเองจากข้อมูลโดยไม่ต้องมีการโปรแกรมอย่างชัดเจน แนวคิดหลักของ ML คือการให้คอมพิวเตอร์สามารถ "เรียนรู้" จากข้อมูลหรือประสบการณ์ในอดีตเพื่อทำนายผลลัพธ์หรือทำการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ

การประยุกต์ใช้ ML ในการทำงานสามารถทำได้หลากหลายวิธี ทั้งในอุตสาหกรรมและสาขาวิชาต่างๆ ดังตัวอย่างต่อไปนี้:

1. การวิเคราะห์ข้อมูล: ใช้ ML เพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้สามารถคาดการณ์และทำนายเหตุการณ์ในอนาคตได้ ตัวอย่างเช่น, การทำนายผลขายหรือการตรวจจับการฉ้อโกงในธุรกรรมการเงิน.

2. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): ML ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อข้อความหรือคำพูดของมนุษย์ได้ ซึ่งประยุกต์ใช้ในระบบแชทบอท และเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึก

3. การจำแนกประเภทและการคาดการณ์: ใช้ ML ในการจำแนกประเภทวัตถุหรือเหตุการณ์จากภาพหรือข้อมูลอื่นๆ เช่น การจำแนกประเภทภาพในการวินิจฉัยโรคหรือการทำนายความเสี่ยงต่อลูกค้าในอุตสาหกรรมประกันภัย

4. ระบบแนะนำ: ML ใช้ในการสร้างระบบแนะนำที่ส่วนบุคคล เช่น การแนะนำสินค้าหรือบริการให้กับลูกค้าบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ หรือการแนะนำเนื้อหาบนแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง

5. การเรียนรู้ของเครื่องในการผลิต: ใช้ ML เพื่อเพิ่มความเชี่ยวชาญในการบำรุงรักษาเครื่องจักรโดยการทำนายการเสื่อมสภาพของอุปกรณ์และวางแผนการบำรุงรักษาล่วงหน้า

6. ระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์: ใช้ ML เพื่อปรับปรุงความสามารถของหุ่นยนต์ในการทำงานแบบอัตโนมัติ ทำให้สามารถปฏิบัติงานที่ซับซ้อนและปรับตัวเข้ากับสถานการณ์แบบไดนามิกได้

ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถนำมาซึ่งผลลัพธ์ที่ดีในหลากหลายด้าน โดยทั่วไป ผลลัพธ์เหล่านี้รวมถึงการปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจ, การเพิ่มประสิทธิภาพ, และการสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ ดังนี้ 1.การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล AI และ ML ช่วยให้การตัดสินใจขององค์กรและบุคคลมีพื้นฐานมาจากข้อมูลและวิเคราะห์อย่างละเอียด นำไปสู่การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้น 2.การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ML มีความสามารถในการจัดการและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้ด้วยตนเอง ช่วยให้เข้าใจและค้นพบความรู้ใหม่ๆ จากข้อมูลที่มีอยู่ 3.การปรับปรุงประสิทธิภาพ ระบบที่ใช้ ML สามารถปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทางธุรกิจ การผลิต และการบริการ โดยการทำให้กระบวนการเหล่านั้นเป็นอัตโนมัติและเพิ่มความเร็วในการทำงาน 4.การสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ AI และ ML เป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญในการสร้างนวัตกรรมและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ตัวอย่างเช่น การพัฒนารถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง หรือการพัฒนาเทคโนโลยีการแพทย์ที่สามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำ 5.การเพิ่มความสามารถในการสื่อสารและการเข้าถึงข้อมูล ระบบ NLP ที่พัฒนาด้วย ML ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่มนุษย์สามารถเข้าใจได้ เพิ่มประสิทธิภาพในการสื่อสารกับผู้ใช้และการเข้าถึงข้อมูล 6.การปรับปรุงการบริการลูกค้า ด้วย AI และ ML บริษัทสามารถเสนอบริการลูกค้าที่เป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ผ่านการใช้แชทบอทหรือระบบการแนะนำสินค้าที่ปรับให้เหมาะสมกับความต้องการของแต่ละบุคคล 7.การลดความเสี่ยงและการตรวจจับการฉ้อโกง ML สามารถวิเคราะห์รูปแบบข้อมูลเพื่อตรวจจับกิจกรรมที่ผิดปกติซึ่งอาจบ่งชี้ถึงการฉ้อโกงหรือความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองอย่างรวดเร็วและลดความเสี่ยงได้

มาตรฐานนี้ช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนา, ปรับใช้, และบำรุงรักษาระบบ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเน้นการสร้างระบบที่สามารถเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองได้จากข้อมูล การใช้ ISO/IEC 23053:2022 ช่วยให้องค์กรมีกรอบการทำงานที่ชัดเจนในการจัดการกับความท้าทายและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน AI, เพิ่มความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือของระบบ, และสนับสนุนการใช้งาน AI ที่ยั่งยืนและรับผิดชอบ รวมไปถึงระบบ AI และ ML นำมาซึ่งโอกาสมากมายในการปรับปรุงและปฏิวัติวิธีการทำงานในหลายๆ ด้าน โดยเพิ่มความเร็ว ความแม่นยำ และประสิทธิภาพ และสร้างความสามารถใหม่ๆ เพราะ ML มีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีที่เราทำงานและตัดสินใจในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ โดยเฉพาะในยุคข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้เราสามารถวิเคราะห์และใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้มากขึ้นกว่าเดิม