AI ไม่ใช่แค่การเขียนโค้ดเพื่อสั่งให้คอมพิวเตอร์ทำงานเท่านั้น แต่เป็นการพัฒนาระบบที่สามารถเรียนรู้และตัดสินใจตามการเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง ซึ่งอย่างที่รู้กันดีว่าการพัฒนา AI นั้นไม่ได้เพียงแค่การเขียนโค้ดเท่านั้น แต่ต้องใช้ความรู้และความเชี่ยวชาญในด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์เพื่อออกแบบและสร้างอัลกอริทึมและแบบจำลองที่เหมาะสม อีกทั้งยังต้องมีการฝึกอบรมและประเมินผลเพื่อปรับปรุงระบบให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
การประยุกต์ใช้ AI เป็นการใช้เทคนิคต่าง ๆ เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถปฏิบัติงานที่ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เทคนิคเหล่านี้มีอยู่หลายแบบ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เป็นต้น โดยเทคนิคเหล่านี้ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติเพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์และตีความข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะเรียนรู้จากข้อมูลโดยการระบุรูปแบบและคาดการณ์ตามรูปแบบเหล่านั้น อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้การแสดงข้อมูลตามลำดับชั้น ทำให้สามารถจดจำรูปแบบที่ซับซ้อนในภาพและเสียงพูดได้
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นการนำเทคโนโลยีสมัยใหม่มาใช้ในการสอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจและวิเคราะห์ภาษามนุษย์ได้โดยเฉพาะ เทคนิค NLP ใช้แบบจำลองทางสถิติและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อความและคำพูด และดึงความหมายจากสิ่งเหล่านั้น ซึ่งใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ผู้ช่วยเสมือน แชทบอท และการวิเคราะห์ความรู้สึก
คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นความสามารถที่น่าทึ่งของคอมพิวเตอร์ที่สามารถวิเคราะห์และตีความภาพและวิดีโอได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น การจดจำวัตถุ การแบ่งส่วนภาพ และการติดตามวัตถุ เพื่อระบุและติดตามวัตถุในรูปภาพและวิดีโอ เป็นเทคโนโลยีที่มีความสำคัญและประโยชน์ในการใช้งานมากมาย เช่น รถยนต์ไร้คนขับ ระบบรักษาความปลอดภัย และการถ่ายภาพทางการแพทย์ แม้ว่า AI จะเกี่ยวข้องกับการใช้ภาษาโปรแกรม แต่การพัฒนา AI นั้นยังต้องการความเชี่ยวชาญในด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ด้วย เนื่องจากอัลกอริทึมและแบบจำลองที่ใช้ใน AI มักจะซับซ้อนและต้องการความรู้ทางคณิตศาสตร์และสถิติอย่างครอบคลุมในการพัฒนาและประเมิน ยกตัวอย่างเช่น การพัฒนาอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกจำเป็นต้องมีความรู้ด้านแคลคูลัส พีชคณิตเชิงเส้น และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ นอกจากนี้ การประเมินประสิทธิภาพของระบบ AI ยังต้องการความรู้ทางสถิติเพื่อให้แน่ใจว่าระบบทำงานได้ตามที่ตั้งใจไว้ และไม่ได้ให้ข้อมูลมากเกินไปหรือน้อยเกินไป
เพื่อให้ AI ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิผล นอกจากความเชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ ยังต้องการความเชี่ยวชาญด้านโดเมนในพื้นที่เฉพาะที่มีการใช้งานอย่างเช่นเดียวกับการพัฒนาระบบ AI สำหรับการวินิจฉัยทางการแพทย์ ที่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านกายวิภาคศาสตร์ สรีรวิทยา และพยาธิวิทยา หรือการพัฒนาระบบ AI สำหรับการคาดการณ์ทางการเงิน ที่จำเป็นต้องอาศัยความรู้ด้านการเงินและเศรษฐศาสตร์ เพื่อให้ AI สามารถเข้าใจและใช้งานข้อมูลในโดเมนนั้นได้อย่างแม่นยำและเหมาะสมกับการประยุกต์ใช้งานจริงในสาขาอาชีพต่างๆ
สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งของ AI คือข้อมูล อัลกอริทึม AI ต้องมีการรวบรวมข้อมูลคุณภาพสูงและประมวลผลด้วยอัลกอริทึมเพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถเรียนรู้และคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ ดังนั้น ผู้พัฒนา AI ต้องมีความเชี่ยวชาญในการรวบรวมข้อมูล การทำความสะอาด และการติดฉลากเพื่อให้ข้อมูลมีคุณภาพและเหมาะสม อีกทั้งยังต้องมีความรู้ด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ในการออกแบบและฝึกอบรมอัลกอริทึม AI ซึ่งอาจต้องประเมินผลของระบบเพื่อความแม่นยำที่สูงขึ้น นอกจากนี้ยังต้องมีความเข้าใจในด้านจริยธรรมและความเป็นธรรมของข้อมูล เพื่อหลีกเลี่ยงการแสดงอคติในการคาดการณ์หรือตัดสินใจที่ไม่สมดุลย์ ด้วยเหตุนี้ การพัฒนาระบบ AI นั้น เป็นงานที่มีความซับซ้อนและต้องใช้ความเชี่ยวชาญจากหลายด้านเพื่อให้ผลลัพธ์มีคุณภาพและน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้นในปัจจุบันและอนาคต
สรุปได้ว่า AI ไม่ใช่เพียงการเขียนโค้ดเพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานตามคำสั่งเท่านั้น แต่มีความซับซ้อนมากกว่านั้น โดย AI ต้องการความเชี่ยวชาญในด้านต่าง ๆ เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ นอกจากนี้ยังต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่นำไปใช้ และการประยุกต์ใช้แบบจำลอง AI ยังต้องอาศัยข้อมูลคุณภาพสูงและความเชี่ยวชาญด้านจริยธรรมและความเป็นธรรมของข้อมูล เพื่อให้ระบบทำงานได้ตามที่ตั้งใจและไม่เป็นอันตรายต่อผู้ใช้ ดังนั้นการพัฒนาระบบ AI ต้องเน้นการเตรียมความพร้อมทุกด้านเพื่อให้ระบบสามารถทำงานอย่างมีประสิทธิภาพและเป็นไปตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งไว้ได้อย่างมั่นคง
