เข้าสู่ระบบสมาชิก
พรรณเพ็ญ วัยเจริญ
ในยุคที่ AI หรือปัญญาประดิษฐ์เข้ามามีบทบาทในแทบทุกวงการ มีเทคโนโลยีสำคัญที่เปรียบเสมือนเครื่องยนต์หลักอยู่เบื้องหลัง นั่นคือ Machine Learning (ML) หรือการเรียนรู้ของเครื่อง
ML ไม่ใช่การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมที่กำหนดขั้นตอนการทำงานไว้อย่างตายตัว แต่เป็นการพัฒนาระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและนำไปใช้ตัดสินใจหรือทำนายผลลัพธ์ได้โดยกระบวนการเรียนรู้นี้ยังคงอยู่ภายใต้การออกแบบและควบคุมของมนุษย์ เช่น การเลือกข้อมูล การออกแบบโมเดล และการปรับแต่งพารามิเตอร์
โดยทั่วไป หากระบบได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพ ครอบคลุม และเหมาะสมกับโจทย์ ก็มีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่เพียงปริมาณข้อมูลเท่านั้นที่สำคัญ แต่ “คุณภาพ ความหลากหลาย และความปราศจากอคติของข้อมูล” ก็มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่ง เพราะข้อมูลที่ไม่ดีอาจทำให้ผลลัพธ์คลาดเคลื่อนหรือไม่เป็นธรรมได้
ประเด็นหลัก 3 ประเด็นที่ควรรู้เกี่ยวกับ Machine Learning
- ML ทำงานอย่างไร (The Core Mechanics) หัวใจของ ML ประกอบด้วย 3 องค์ประกอบหลัก ได้แก่ ข้อมูล (Data) อัลกอริทึม (Algorithms) และโมเดล (Models) โดยเริ่มจากการป้อนข้อมูล (Training Data) เข้าไปในระบบ จากนั้นอัลกอริทึมจะวิเคราะห์เพื่อค้นหารูปแบบ (Pattern) ในข้อมูล และสร้างเป็นโมเดลที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง
เมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา โมเดลจะสามารถทำนาย (Prediction) จำแนกประเภท (Classification) หรือสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support) ได้ เช่น การกรองอีเมลสแปม หรือการช่วยวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
- ประเภทของการเรียนรู้ ML มีหลายรูปแบบ ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและเป้าหมาย ได้แก่ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) เป็นการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (Label) เช่น รูปภาพที่ระบุว่าเป็น “แมว” หรือ “สุนัข” 2. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning) เป็นการค้นหารูปแบบหรือจัดกลุ่มข้อมูลเอง เหมาะกับการแบ่งกลุ่มลูกค้าหรือวิเคราะห์พฤติกรรม 3. การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) เป็นการเรียนรู้ผ่านระบบรางวัลและการลงโทษ เช่น การฝึก AI ให้เล่นเกมหรือควบคุมระบบในสภาพแวดล้อมจำลองซึ่งในระบบจริงมักใช้ร่วมกับเทคนิคอื่น ไม่ได้ใช้เพียงวิธีนี้วิธีเดียว
- ความท้าทายและความเสี่ยง แม้ ML จะมีศักยภาพสูง แต่ก็มาพร้อมความท้าทาย เช่น อคติของข้อมูล (Data Bias) หากข้อมูลมีอคติ ผลลัพธ์ก็จะสะท้อนอคตินั้น ความโปร่งใสของโมเดล (Black Box และ Explainability) โดยเฉพาะโมเดลที่ซับซ้อนซึ่งอธิบายได้ยาก และประเด็นด้านความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และจริยธรรม
บทบาทของมาตรฐานสากลกับอนาคตของ ML
เมื่อ ML ถูกนำไปใช้ในหลากหลายบริบท ตั้งแต่แอปพลิเคชันทั่วไปไปจนถึงระบบสำคัญ เช่น การแพทย์ การเงิน และโครงสร้างพื้นฐาน คำถามสำคัญคือ เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าระบบเหล่านี้ปลอดภัยและเชื่อถือได้
เพื่อตอบโจทย์สำคัญดังกล่าว ไอเอสโอหรือองค์การระหว่างประเทศว่าด้วยการมาตรฐาน และไออีซีหรือคณะกรรมาธิการระหว่างประเทศว่าด้วยมาตรฐานสาขาอิเล็กทรอเทคนิกส์จึงเข้ามามีบทบาทในการกำหนดกรอบและแนวทางสากลเพื่อให้การพัฒนาและใช้งาน AI และ ML เป็นไปอย่างมีมาตรฐานและตรวจสอบได้ ตัวอย่างมาตรฐานที่สำคัญ ได้แก่ ISO/IEC 22989 ซึ่งกำหนดคำศัพท์ นิยาม และแนวคิดพื้นฐานของ AI และ ML เพื่อสร้างความเข้าใจร่วมกันในระดับสากล ISO/IEC 23053 ซึ่งเป็นกรอบแนวคิด (Framework) สำหรับระบบ AI ที่ใช้ Machine Learning ช่วยให้ผู้พัฒนา ผู้ประเมิน และผู้ใช้งานเข้าใจโครงสร้างและองค์ประกอบของระบบได้อย่างเป็นระบบ ชุดมาตรฐาน ISO/IEC 5259 (Data Quality for Analytics and ML) ซึ่งมุ่งเน้นการวัด ประเมิน และบริหารจัดการคุณภาพของข้อมูลเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ใช้มีความเหมาะสม ลดความเสี่ยงจากอคติ และเพิ่มความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ และ ISO/IEC 42001 (Artificial Intelligence Management System: AIMS) ซึ่งเป็นมาตรฐานระบบบริหารจัดการ AI ระดับองค์กร ช่วยให้องค์กรสามารถกำกับดูแลการพัฒนาและใช้งาน AI ได้อย่างมีความรับผิดชอบ ครอบคลุมการบริหารความเสี่ยง ผลกระทบต่อสังคม ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามข้อกำหนด
ทำไมมาตรฐานสากลจึงมีความสำคัญ
หากเปรียบ Machine Learning เป็นรถยนต์ Formula 1 ที่ทรงพลังและเคลื่อนที่ด้วยความเร็วสูง “มาตรฐานสากล” ก็เปรียบเสมือนระบบความปลอดภัยและกฎกติกาที่ช่วยให้เราสามารถใช้งานเทคโนโลยีนี้ได้อย่างมั่นใจ
มาตรฐานเหล่านี้ช่วยสร้างความไว้วางใจ (Trust) ส่งเสริมความเป็นธรรม ความปลอดภัย ความสามารถในการทำงานร่วมกัน (Interoperability) และความรับผิดชอบต่อสังคม ทำให้การพัฒนา AI และ ML สามารถสร้างประโยชน์ได้อย่างยั่งยืนในระยะยาว
หากท่านสนใจข้อมูลองค์ความรู้หรือขอรับรองตามมาตรฐานระบบการจัดการด้านเทคโนโลยีสารสนเทศหรือมาตรฐานอื่นๆ สามารถสอบถามข้อมูลได้ที่ฝ่ายรับรองระบบ โทรศัพท์ 026171723 – 36 Email: [email protected]
ที่มา: https://shorturl.at/ikZRo
22 ผู้เข้าชมทั้งหมด
