การเรียนรู้แบบเลียนแบบ: วิธีที่เครื่องจักรเรียนรู้จากสิ่งที่ดีที่สุด

• เขียนโดย:
• ชื่อผู้เขียน

  มองการณ์ไกลควอนตัมรัน
• March 6, 2024

สรุปข้อมูลเชิงลึก

การเรียนรู้ด้วยการเลียนแบบ (IL) กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วยการทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้งานต่างๆ ผ่านการสาธิตของมนุษย์โดยผู้เชี่ยวชาญ โดยไม่ต้องผ่านการเขียนโปรแกรมที่กว้างขวาง วิธีการนี้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่ฟังก์ชันการให้รางวัลที่แม่นยำนั้นยากต่อการกำหนด เช่น หุ่นยนต์และการดูแลสุขภาพ ซึ่งให้ประสิทธิภาพและความแม่นยำที่ดีขึ้น ผลกระทบที่กว้างขึ้น ได้แก่ การเปลี่ยนแปลงในความต้องการแรงงาน ความก้าวหน้าในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ และความจำเป็นสำหรับกรอบการกำกับดูแลใหม่เพื่อจัดการเทคโนโลยีเกิดใหม่เหล่านี้

บริบทการเรียนรู้แบบเลียนแบบ

การเรียนรู้ด้วยการเลียนแบบเป็นแนวทางหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งเครื่องจักรเรียนรู้ที่จะปฏิบัติงานโดยการเลียนแบบพฤติกรรมของผู้เชี่ยวชาญ ในวิธีการแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิม (ML) เช่น การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เจ้าหน้าที่จะเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูกภายในสภาพแวดล้อมเฉพาะ โดยได้รับคำแนะนำจากฟังก์ชันการให้รางวัล อย่างไรก็ตาม IL ใช้เส้นทางอื่น ตัวแทนเรียนรู้จากชุดข้อมูลการสาธิตโดยผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งโดยทั่วไปคือมนุษย์ วัตถุประสงค์ไม่ใช่เพียงเพื่อจำลองพฤติกรรมของผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น แต่ยังนำไปใช้อย่างมีประสิทธิผลในสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกัน ตัวอย่างเช่น ในวิทยาการหุ่นยนต์ IL อาจเกี่ยวข้องกับหุ่นยนต์ที่เรียนรู้ที่จะจับวัตถุโดยการดูมนุษย์ทำงาน โดยข้ามความจำเป็นในการเขียนโปรแกรมที่ครอบคลุมของสถานการณ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่หุ่นยนต์อาจเผชิญ

ในขั้นต้น การรวบรวมข้อมูลเกิดขึ้นเมื่อผู้เชี่ยวชาญสาธิตงาน ไม่ว่าจะเป็นการขับรถหรือควบคุมแขนหุ่นยนต์ การกระทำและการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญในระหว่างงานนี้จะถูกบันทึกและเป็นพื้นฐานของสื่อการเรียนรู้ จากนั้น ข้อมูลที่รวบรวมไว้นี้จะใช้ในการฝึกโมเดล ML โดยสอนเกี่ยวกับนโยบาย โดยพื้นฐานแล้วคือชุดของกฎหรือการแมปจากสิ่งที่เครื่องสังเกตไปจนถึงการดำเนินการที่ควรทำ สุดท้าย โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมจะได้รับการทดสอบในสภาพแวดล้อมที่คล้ายคลึงกันเพื่อประเมินประสิทธิภาพเมื่อเปรียบเทียบกับผู้เชี่ยวชาญ 

การเรียนรู้ด้วยการเลียนแบบได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในด้านต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการกำหนดฟังก์ชันการให้รางวัลที่แม่นยำนั้นซับซ้อนหรือความเชี่ยวชาญของมนุษย์มีคุณค่าสูง ในการพัฒนายานยนต์ไร้คนขับ ใช้เพื่อทำความเข้าใจการควบคุมการขับขี่ที่ซับซ้อนของผู้ขับขี่ ในด้านวิทยาการหุ่นยนต์ ช่วยฝึกหุ่นยนต์ให้ทำงานที่ตรงไปตรงมาสำหรับมนุษย์แต่มีความท้าทายในการเข้ารหัส เช่น งานบ้านหรืองานในสายการผลิต นอกจากนี้ยังมีการใช้งานในด้านการดูแลสุขภาพ เช่น การผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ ซึ่งเครื่องจักรเรียนรู้จากศัลยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ และในการเล่นเกม ซึ่งตัวแทน AI เรียนรู้จากการเล่นเกมของมนุษย์ 

ผลกระทบก่อกวน

เมื่อเครื่องจักรมีความเชี่ยวชาญมากขึ้นในการเลียนแบบงานที่ซับซ้อนของมนุษย์ งานเฉพาะ โดยเฉพาะงานที่เกี่ยวข้องกับงานซ้ำๆ หรืองานที่อันตราย อาจเปลี่ยนไปสู่ระบบอัตโนมัติ การเปลี่ยนแปลงนี้นำเสนอสถานการณ์แบบ 2 ด้าน แม้ว่าอาจนำไปสู่การเปลี่ยนงานในบางภาคส่วน แต่ก็ยังเปิดโอกาสในการสร้างงานใหม่ในการบำรุงรักษา การควบคุมดูแล และการพัฒนา AI อุตสาหกรรมอาจจำเป็นต้องปรับตัวโดยเสนอโปรแกรมการฝึกอบรมขึ้นใหม่และมุ่งเน้นไปที่บทบาทที่ต้องใช้ทักษะเฉพาะของมนุษย์ เช่น การแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์และความฉลาดทางอารมณ์

ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ IL มีข้อได้เปรียบอย่างมาก บริษัทต่างๆ สามารถใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อสร้างต้นแบบและทดสอบผลิตภัณฑ์ใหม่ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยลดเวลาและต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการ R&D แบบดั้งเดิม ตัวอย่างเช่น IL สามารถเร่งการพัฒนายานยนต์อัตโนมัติที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการเรียนรู้จากรูปแบบการขับขี่ของมนุษย์ นอกจากนี้ เทคโนโลยีนี้ยังนำไปสู่การผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ที่แม่นยำและเป็นส่วนตัวมากขึ้น ซึ่งเรียนรู้จากศัลยแพทย์ที่เก่งที่สุดทั่วโลก ซึ่งจะทำให้ผลลัพธ์ของผู้ป่วยดีขึ้น

รัฐบาลอาจจำเป็นต้องพัฒนากรอบการทำงานใหม่เพื่อจัดการกับผลกระทบด้านจริยธรรมและสังคมของ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยของข้อมูล และการกระจายผลประโยชน์ทางเทคโนโลยีอย่างเท่าเทียมกัน แนวโน้มนี้ยังต้องมีการลงทุนในโครงการการศึกษาและการฝึกอบรมเพื่อเตรียมพนักงานสำหรับอนาคตที่เน้น AI เป็นหลัก นอกจากนี้ IL ยังเป็นเครื่องมือในการใช้งานของภาครัฐ เช่น การวางผังเมืองและการตรวจสอบสิ่งแวดล้อม ช่วยให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพและมีข้อมูลมากขึ้น

ผลกระทบของการเรียนรู้แบบเลียนแบบ

ผลกระทบที่กว้างขึ้นของ IL อาจรวมถึง: 

• การฝึกอบรมที่เพิ่มขึ้นสำหรับศัลยแพทย์และเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์โดยใช้การเรียนรู้แบบเลียนแบบ นำไปสู่ความแม่นยำในการผ่าตัดที่ดีขึ้นและการดูแลผู้ป่วย
• การฝึกอบรมยานยนต์ไร้คนขับที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดอุบัติเหตุ และเพิ่มประสิทธิภาพการไหลเวียนของการจราจรโดยการเรียนรู้จากนักขับที่เชี่ยวชาญ
• การพัฒนาบอทบริการลูกค้าขั้นสูงในการค้าปลีก โดยให้ความช่วยเหลือเฉพาะบุคคลโดยเลียนแบบตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าที่เป็นมนุษย์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
• การปรับปรุงเครื่องมือและแพลตฟอร์มทางการศึกษา ช่วยให้นักเรียนได้รับประสบการณ์การเรียนรู้ที่ปรับแต่งตามการเลียนแบบเทคนิคของนักการศึกษาผู้เชี่ยวชาญ
• ความก้าวหน้าในการผลิตด้วยหุ่นยนต์ โดยหุ่นยนต์จะเรียนรู้งานประกอบที่ซับซ้อนจากคนงานมนุษย์ที่มีทักษะ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำ
• ยกระดับระเบียบการด้านความปลอดภัยในอุตสาหกรรมอันตราย ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการเลียนแบบผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในการจัดการงานที่เป็นอันตรายอย่างปลอดภัย
• โปรแกรมการฝึกซ้อมด้านกีฬาและกายภาพที่ได้รับการปรับปรุงโดยใช้โค้ช AI ที่เลียนแบบผู้ฝึกสอนชั้นนำ โดยให้คำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับนักกีฬา
• การพัฒนา AI ที่เหมือนจริงและตอบสนองมากขึ้นในด้านความบันเทิงและเกม สร้างประสบการณ์ที่ดื่มด่ำและโต้ตอบได้มากขึ้น
• การปรับปรุงบริการแปลภาษา ด้วยระบบ AI ที่เรียนรู้จากนักภาษาศาสตร์ผู้เชี่ยวชาญ เพื่อให้การแปลมีความถูกต้องและตรงตามบริบทมากขึ้น
• ความก้าวหน้าของระบบอัตโนมัติในบ้านและหุ่นยนต์ส่วนบุคคล การเรียนรู้งานในครัวเรือนจากเจ้าของบ้านเพื่อความช่วยเหลือที่มีประสิทธิภาพและเป็นส่วนตัวมากขึ้น

คำถามที่ต้องพิจารณา

• การบูรณาการ IL เข้ากับเทคโนโลยีในชีวิตประจำวันอาจเปลี่ยนแปลงงานประจำวันของเราทั้งที่บ้านและที่ทำงานได้อย่างไร
• ควรคำนึงถึงข้อพิจารณาด้านจริยธรรมใดบ้างเมื่อเครื่องจักรเรียนรู้และเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์มากขึ้น