เหตุใด Python จึงกลายเป็นภาษาหลักสำหรับ AI และวิธีใช้เทคโนโลยีดังกล่าวในโครงการของคุณ

ปัจจุบัน 35% ของบริษัทต่างๆ ใช้ปัญญาประดิษฐ์ และอีก 42% วางแผนที่จะนำไปใช้ในอนาคต อัลกอริทึม

AI ถูกใช้ทุกที่ที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่: Google ใช้เพื่อวิเคราะห์ผลการค้นหา YouTube เลือกวิดีโอแนะนำ Tinder เลือกพันธมิตรที่มีศักยภาพ และ Coca-Cola ใช้ ChatGPT และ DALL-E เพื่อปรับปรุงการตลาด สร้างโฆษณา และดึงดูดลูกค้าใหม่

4 ประโยชน์ของ Python สำหรับการทำงานของ AI

Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดการเขียนโปรแกรมในโลก: 48% ของผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีใช้งาน ในช่วงปลายปี 2022 เขาได้กลายเป็นผู้นำในการจัดอันดับ IEEE Spectrum และดัชนี TIOBE และได้อันดับที่สองในการสำรวจของ JetBrains

Python ติดอันดับภาษายอดนิยมอันดับต้น ๆ ในดัชนี TIOBE เป็นปีที่สอง

มีคุณสมบัติหลายอย่างที่ผู้เชี่ยวชาญ ML เลือกใช้ Python:

1. ไวยากรณ์อย่างง่าย

หลักการนี้สะท้อนให้เห็นในปรัชญาของภาษา "Zen Python":

  • สวยดีกว่าน่าเกลียด
  • ชัดเจนดีกว่าโดยนัย
  • เรียบง่ายดีกว่าซับซ้อน
  • เรื่องความสามารถในการอ่าน
  • หากการนำไปใช้นั้นอธิบายได้ยาก แสดงว่าแนวคิดนั้นไม่ดี
  • หากการนำไปปฏิบัตินั้นอธิบายได้ง่าย แนวคิดก็น่าจะเป็นแนวคิดที่ดี

ไวยากรณ์ที่ชัดเจนของภาษาช่วยในการทดสอบสมมติฐาน พัฒนาโปรแกรมและดีบักได้เร็วขึ้น และโค้ดที่อ่านง่ายก็มีส่วนช่วยในการเผยแพร่แนวคิดและการแลกเปลี่ยนประสบการณ์อย่างรวดเร็ว

2. ห้องสมุดพร้อม

ในแคตตาล็อกยอดนิยมแห่งหนึ่งซอฟต์แวร์ที่เขียนด้วย Python ปัจจุบัน PyPI มีโครงการมากกว่า 400 โครงการ ตัวอย่างเช่น มีโปรแกรมที่ช่วยลดความซับซ้อนและเร่งความเร็วในการคำนวณที่ซับซ้อน การพัฒนาอัลกอริทึม ML และการทำงานกับข้อมูล: 

ตัวอย่างโครงการใน PyPI

  • TensorFlow เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงแบบเปิดจาก Google ที่ให้คุณสร้างและฝึกโครงข่ายประสาทเทียมได้
  • PyTorch เป็นคู่แข่งของ TensorFlow ของ Facebook ไลบรารีนี้ใช้งานง่ายสำหรับผู้ใช้เนื่องจากมี API ที่ใช้งานง่าย
  • Scikit-learn มีฟังก์ชันที่ช่วยให้คุณสามารถปรับขนาดและเข้ารหัสข้อมูลสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ตลอดจนสร้างและประเมินผลได้
  • Pandas ช่วยประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบตาราง รวมทั้งเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมอัลกอริธึมเพิ่มเติม
  • NumPy ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานกับอาร์เรย์และเมทริกซ์หลายมิติ ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์ข้อมูล
  • Gensim - ห้องสมุดสำหรับไม่ได้รับการดูแลการสร้างแบบจำลองหัวข้อและการวิเคราะห์ความคล้ายคลึงกันของเอกสาร มีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานต่างๆ เช่น การสรุปข้อความและการจัดกลุ่มเอกสาร ตัวอย่างเช่น หากคุณฝึก AI และใช้ฟังก์ชัน most_similar() คุณจะพบคำที่คล้ายกับข้อมูลที่ป้อนเข้ามา

3. ข้ามแพลตฟอร์ม

รหัสเดียวกันที่เขียนด้วย Python จะเป็นทำงานได้ดีพอๆ กันบนระบบปฏิบัติการที่แตกต่างกัน สิ่งนี้จะช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาได้อย่างมาก เนื่องจากไม่จำเป็นต้องสร้างเวอร์ชันแยกต่างหากสำหรับ Windows, Linux, macOS และด้วยเหตุนี้จึงต้องทดสอบแต่ละเวอร์ชันในภายหลัง 

นอกจากนี้ โปรแกรมเมอร์ที่เขียน AI ใน Python บนระบบปฏิบัติการที่แตกต่างกันสามารถทำงานร่วมกันภายในโปรเจ็กต์ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งช่วยลดต้นทุนในการพัฒนาข้ามแพลตฟอร์มสำหรับธุรกิจ

4. ชุมชนนักพัฒนา

นักพัฒนาที่ใช้ Pythonรวมตัวกันในชุมชนต่างๆ ทั่วโลก โดยแลกเปลี่ยนความรู้ในด้านต่างๆ ของการใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างเช่น MoscowPython เป็นเจ้าภาพจัดงานพบปะเป็นประจำโดยที่โปรแกรมเมอร์จะแบ่งปันกรณีและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของตน

นอกจาก Python แล้ว คุณยังต้องรู้อะไรบ้างเพื่อใช้โซลูชันที่ใช้ AI

แตกต่างจากโซลูชันที่ใช้เครื่องจักรแบบเปิดการเรียนรู้และโครงข่ายประสาทเทียม เช่น ChatGPT และ Midjourney มีเพียงนักพัฒนาที่มีพื้นฐานทางเทคนิคบางประการเท่านั้นจึงจะสามารถพัฒนาและใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้ ตัวอย่างเช่น ผู้เชี่ยวชาญดังกล่าวได้รับการฝึกอบรมด้าน Netology ในหลักสูตร “Data Scientist” นอกจาก Python แล้ว พวกเขาควรรู้:

  1. คณิตศาสตร์ที่สูงขึ้นการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ช่วยได้การพัฒนาการคิดอัลกอริทึม - ทักษะที่รองรับการทำงานของนักพัฒนาในสาขาการเรียนรู้ของเครื่อง ในการสร้างเครื่องมือ AI คุณต้องเรียนรู้ใหม่หรือทบทวนหัวข้อจากหลักสูตรของมหาวิทยาลัย:
  • พีชคณิตเชิงเส้น (แนวคิดเรื่องสเกลาร์ เวกเตอร์ เมทริกซ์ เทนเซอร์ และการกระทำบนสิ่งเหล่านี้) 
  • การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ (อนุพันธ์ แคลคูลัสเวกเตอร์/เมทริกซ์/อัลกอริธึมการไล่ระดับ)
  • ทฤษฎีและสถิติความน่าจะเป็น (พื้นฐานของสถิติ พื้นฐานของการทำงานกับความน่าจะเป็น ตัวแปรสุ่ม ทฤษฎีบทของเบย์ การแจกแจง)
  1. ภาษาอังกฤษ.หากไม่มีความรู้ภาษาต่างประเทศนี้ ก็เป็นไปไม่ได้เลยที่จะเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขา AI: บทความและการพัฒนาใหม่ทั้งหมดจะปรากฏครั้งแรกในแหล่งข้อมูลต่างประเทศ
  1. ฐานข้อมูล (DB)ซึ่งใช้สำหรับจัดเก็บและจัดองค์กรข้อมูลที่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียมได้รับการฝึกอบรมในภายหลัง หากต้องการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลอย่างถูกต้อง สิ่งสำคัญคือต้องรู้พื้นฐานของ SQL (Structured Query Language)

ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้เทคโนโลยีที่ใช้ AI อะไรบ้าง?

โซลูชันระดับองค์กรส่วนใหญ่อิงตามปัญญาประดิษฐ์ - การพัฒนาที่มีราคาแพงภายในซึ่งการสร้างต้องใช้ทีมผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีและผู้จัดการ ตัวอย่างเช่น ธนาคารใช้ AI ในผลิตภัณฑ์สินเชื่อในการให้คะแนน ด้วยเหตุนี้ พวกเขาสามารถตัดสินใจในการออกสินเชื่อได้โดยอัตโนมัติ เครื่องมือดังกล่าวยังถูกนำมาใช้ในการผลิตอีกด้วย ตัวอย่างเช่น ที่ BMW นั้น AI ถูกใช้เพื่อประเมินภาพของส่วนประกอบและระบุความเบี่ยงเบนไปจากมาตรฐานในแบบเรียลไทม์

อย่างไรก็ตาม ยังมีเทคโนโลยีที่ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ได้ ด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงใช้โซลูชันสำเร็จรูปและปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับความต้องการของตนเอง

1. คอมพิวเตอร์วิทัศน์

ซึ่งเป็นชุดของเทคโนโลยีที่ช่วยให้ช่วยให้โครงข่ายประสาทเทียมประมวลผลข้อมูลภาพจากกล้อง ด้วยวิชันซิสเต็ม คุณจึงสามารถจดจำบาร์โค้ด ข้อความ รูปภาพ ฯลฯ ได้ ผู้คนโดยเฉพาะใบหน้าและการเคลื่อนไหวของพวกเขา ตัวอย่างเช่น ระบบไบโอเมตริกซ์ช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบตัวตนของคุณเพื่อเข้าไปยังสำนักงานหรือชำระค่าสินค้าและบริการได้ และที่ Pyaterochka ระบบจะใช้ในการ "จดจำ" ลูกค้าประจำเพื่อ  เสนอส่วนลดให้พวกเขาโดยอัตโนมัติ และเพื่อระบุตัวขโมยของตามร้านต่อเนื่อง เมื่อใช้ระบบจดจำท่าทาง คุณสามารถโบกมือเพื่อขอเปลี่ยนเพลงหรือเปลี่ยนระดับเสียงของแทร็กได้ ดังนั้น Google จึงได้นำไปใช้ในอุปกรณ์พกพาและลำโพงอัจฉริยะ และ Huawei ได้นำไปใช้ในสมาร์ทโฟนเรือธงของตน

เครื่องมือดังกล่าวจะเพิ่มความปลอดภัยและระดับการให้บริการ เนื่องจากบุคคลไม่จำเป็นต้องป้อนข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบหรือกดปุ่มเพื่อควบคุมอุปกรณ์

2. RPA (กระบวนการทางธุรกิจอัตโนมัติของหุ่นยนต์)

ตามข้อมูลของไอซีทีมอสโก ตัวแทนทุกวินาทีของธุรกิจขนาดกลางและ 40% ของธุรกิจขนาดเล็กใช้โปรแกรมที่ใช้ AI เพื่อทำงานต่างๆ โดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น บริการ Directum RX ของรัสเซียช่วยจัดประเภทอีเมลและเอกสารขาเข้าตามประเภทเพื่อลดเวลาการประมวลผล และ RPA Sherpa ในประเทศอีกแห่งจะตรวจสอบคู่ค้าก่อนที่จะสรุปข้อตกลง

3. โมเดลการคาดการณ์

เครื่องมือดังกล่าวสามารถใช้งานได้อย่างแน่นอนในด้านต่างๆ: จากการค้าปลีก (เพื่อคาดการณ์ยอดขายในซูเปอร์มาร์เก็ต เช่นเดียวกับที่ X5 Retail Group ทำกับร้านค้าแต่ละแห่งจากทั้งหมด 16,000 แห่ง) ไปจนถึงการขนส่งเพื่อวางแผนการจัดส่ง ด้วยการใช้เทคโนโลยีดังกล่าว ทำให้สามารถคาดการณ์ความต้องการทรัพยากร วัตถุดิบ แรงงาน ตลอดจนสร้างกลยุทธ์การพัฒนาธุรกิจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ปรับการดำเนินงานด้านการตลาดและการเงิน และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ 

4. แบบจำลองกำเนิด

บริษัทต่างๆ กำลังนำอัลกอริธึม AI มาใช้อย่างจริงจังการสร้างภาพ ข้อความ และวิดีโอในบริการของคุณเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ ดังนั้น Duolingo จึงประกาศฟังก์ชั่นใหม่ในแอปพลิเคชันที่ใช้ GPT-4: หนึ่งในนั้นผู้ใช้สามารถฝึกภาษาต่างประเทศในการสนทนากับลักษณะของบริการและในอีกทางหนึ่งเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับคำตอบของเขาในบทเรียนตามลำดับ เพื่อทำความเข้าใจว่าทำไมบุคคลถึงทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งและทำผิดพลาดแบบเดียวกัน และในสำนักงานสถาปัตยกรรมสมัยใหม่ พวกเขาใช้บริการสำหรับการออกแบบเชิงสร้างสรรค์ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโซลูชันที่พวกเขาคิดขึ้น เช่น การเปลี่ยนการประกอบชิ้นส่วนหลายชิ้นในแบบร่างด้วยชิ้นเดียวกันด้วยส่วนประกอบเดียว 

แนวโน้มการพัฒนา AI

По мнению американской исследовательской компании การ์ตเนอร์ เทคโนโลยีดิจิทัลที่พลิกโฉมเกือบทั้งหมดที่วางแผนจะเปิดตัวในอีก 6-8 ปีข้างหน้านั้นเกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ ดังนั้นความต้องการใช้เทคโนโลยีดังกล่าวจึงเพิ่มมากขึ้น ในการวิจัยของเธอ เธอได้ระบุแนวโน้มทางเทคโนโลยีหลักสามประการ: 

1. Самообучающиеся алгоритмы, ซึ่งอนุญาตให้ใช้อาร์เรย์ขนาดใหญ่ได้ข้อมูลโดยไม่ได้เตรียมการเบื้องต้น (เรียกว่า "การทำเครื่องหมาย") แนวทางนี้มีความเกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เช่น เมื่อคุณต้องการตรวจสอบลายเซ็นที่เขียนด้วยลายมือหรือกำหนดระยะห่างจากวัตถุในวิดีโอ และงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งมีการจัดหาเอกสารข้อความเป็นอินพุตให้กับโมเดลและ จากนั้นสามารถคาดเดาประโยคต่อไปนี้ได้โดยใช้ AI หรือตรวจจับวลีที่ "เป็นพิษ" โดยอัตโนมัติ

2.Нейроморфные вычисления позволят точнее моделировать работу человеческого мозга с помощью создания большего числа искусственных нейронов в одной сети. Например, уже сейчас в рамках проекта OpenWorm разработали копию нервной системы круглого червя Caenorhabditis elegans, состоящей из 302 нейронов. Благодаря этому можно будет повысить точность продуктов на базе ИИ и оптимизировать их производительность. 

3.Человекоориентированный искусственный интеллект (AI ที่ยึดมนุษย์เป็นศูนย์กลาง, HCAI)แตกต่างจากเทคโนโลยีที่อธิบายไว้ข้างต้น เป้าหมายของผลิตภัณฑ์นี้ไม่ใช่การแทนที่ผู้คน แต่เป็นการเชื่อมต่อพวกเขากับ AI ในอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันต่างๆ ให้ได้มากที่สุดผ่านการทำงานร่วมกัน บริษัทไอทีระดับโลกอย่าง Google กำลังพัฒนา AI ซึ่งโดยค่าเริ่มต้นแล้วจะมีที่ว่างสำหรับมนุษย์ ต้องขอบคุณ HCAI ผู้เชี่ยวชาญจะสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นและเร็วขึ้น และปัญญาประดิษฐ์จะทำงานได้ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ปริมาณของเทคโนโลยีจะขึ้นอยู่กับการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียมจะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ หากในปี 2565 ขนาดของตลาดโลกอยู่ที่ประมาณ 136.6 ล้านดอลลาร์ จากนั้นภายในปี 2573 ก็คาดว่าจะเติบโตเป็น 1,811.8 พันล้านดอลลาร์ ทุกวันนี้ บริษัทที่ไม่มุ่งเน้นการพัฒนาและการใช้งาน AI ไม่เพียงแต่เริ่มล้าหลังในด้านเทคโนโลยีมากขึ้นเท่านั้น องค์กรขั้นสูง แต่และเสี่ยงที่ลูกค้าจะปล่อยให้คู่แข่งที่ใช้ AI เช่น Google อาจเสียสัญญากับ Samsung มูลค่า 23 พันล้านดอลลาร์ เนื่องจากฝ่ายหลังกำลังพิจารณาแทนที่เครื่องมือค้นหาของบริษัทด้วยผลิตภัณฑ์จาก Microsoft Bing ซึ่งรวมเอา แชทบอท ดังนั้นจึงแนะนำให้ธุรกิจพิจารณาว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ใดที่สามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการภายในและเพิ่มความน่าดึงดูดใจในตลาด

อ่านเพิ่มเติม:

นักชีววิทยาอธิบายความสำคัญเชิงวิวัฒนาการของการช่วยตัวเองในไพรเมต

นักโบราณคดีได้ศึกษาชาวโรมันโบราณที่ถูกฝังอยู่ในปูนปลาสเตอร์ “โลงศพ”

สารให้ความหวานยอดนิยมที่ทำลาย DNA ของมนุษย์

ภาพปก: รูปภาพโดย pressfoto บน Freepik