การทบทวนประเด็นสำคัญที่หารือกันในตอนที่ 1 ของ AI Business Asia Podcast กับดร.แอชลีย์ เฟอร์นันเดซ ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่าย AI และข้อมูลของ HUAWEI
หากคุณต้องการตรวจสอบตอนนี้ → สปอติฟาย | แอปเปิล | อาร์เอสเอส
วิวัฒนาการของการพัฒนา AI
ดร. เฟอร์นานเดซได้สรุปการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในการพัฒนา AI ตลอดหลายปีที่ผ่านมา ในช่วงแรก สาขานี้พึ่งพาการเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบคลาสสิกเป็นอย่างมาก ซึ่งต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีความชำนาญในด้านเทคนิคอย่างลึกซึ้งเพื่อสร้างแบบจำลองขึ้นมาใหม่ อย่างไรก็ตาม การถือกำเนิดของเครื่องมือและ API ที่ใช้งานง่ายได้ทำให้การเข้าถึง AI กลายเป็นเรื่องเสรีมากขึ้น ทำให้ผู้เชี่ยวชาญในวงกว้างขึ้นสามารถทำงานร่วมกับเทคโนโลยีได้โดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมอย่างเข้มข้น แม้ว่าการเข้าถึงได้นี้จะเร่งการนำ AI มาใช้ แต่ก็ส่งผลให้ทักษะพื้นฐานในหมู่ผู้ปฏิบัติงานลดลงด้วยเช่นกัน เนื่องจากปัจจุบันหลายคนมุ่งเน้นไปที่การใช้เครื่องมือที่มีอยู่เป็นหลักแทนที่จะทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานของ AI
ผลกระทบต่อความคิดสร้างสรรค์และการแก้ปัญหา
การอภิปรายเน้นถึงแนวโน้มที่น่ากังวล: เนื่องจากเครื่องมือ AI เข้าถึงได้ง่ายขึ้น จึงมีความเสี่ยงที่ความคิดสร้างสรรค์และความสามารถในการแก้ปัญหาในหมู่ผู้พัฒนาจะลดลง Generative AI ขับเคลื่อนการพึ่งพาที่ละเอียดอ่อน โดยมักจะหลีกเลี่ยงกระบวนการทางปัญญาพื้นฐาน เช่น การรับและสังเคราะห์ข้อมูล การพึ่งพานี้สามารถส่งผลต่อความสามารถของเราในการค้นพบ การหาเหตุผล และการจินตนาการ เนื่องจากเราละเลยขั้นตอนในการสร้างและผนวกเข้ากับคลังข้อมูลทางปัญญาของเรา
การเน้นย้ำในปัจจุบันเกี่ยวกับการเรียนรู้ซอฟต์แวร์สแต็กทำให้การเรียนรู้แนวคิดพื้นฐาน เช่น สถิติ อัลกอริทึม และโครงสร้างข้อมูลลดน้อยลง การเปลี่ยนแปลงนี้อาจขัดขวางความสามารถของนักพัฒนาในการสร้างนวัตกรรมและปรับแต่งโซลูชัน เนื่องจากพวกเขาพึ่งพาฟังก์ชันที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากเกินไปโดยไม่เข้าใจวิธีการจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ
บทบาทของการศึกษาและการพัฒนาทักษะ
การอภิปรายครั้งนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของรากฐานการศึกษาที่มั่นคงในด้านปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล เขาสนับสนุนหลักสูตรที่ให้ความสำคัญกับหลักการพื้นฐานมากกว่าความชำนาญในเครื่องมือ โดยโต้แย้งว่าการเข้าใจพื้นฐานอย่างถ่องแท้จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนในโดเมนต่างๆ ได้ ความรู้พื้นฐานนี้ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถปรับทักษะให้เข้ากับอุตสาหกรรมต่างๆ ได้ ช่วยเพิ่มความหลากหลายและความสามารถในการแก้ปัญหา
ความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความลึก
แม้ว่าประสิทธิภาพที่ได้รับจากเครื่องมือ AI จะเป็นสิ่งที่ปฏิเสธไม่ได้ แต่องค์กรต่างๆ ก็ไม่ควรละทิ้งความลึกซึ้งเพื่อความรวดเร็ว เขายกตัวอย่างธนาคารที่นำแบบจำลองคะแนนเครดิตมาใช้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรอัตโนมัติ (AutoML) ในช่วงแรก เครื่องมือดังกล่าวสามารถช่วยให้องค์กรบรรลุผลสำเร็จอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม เมื่อความต้องการเปลี่ยนแปลงไป ความสามารถในการปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง องค์กรที่พึ่งพาโซลูชันอัตโนมัติเพียงอย่างเดียวอาจพบว่าประสิทธิภาพการทำงานของตนอยู่ในระดับคงที่ ไม่สามารถขยายขอบเขตของนวัตกรรมได้
การนำแนวทางองค์รวมมาใช้ใน AI
การสนทนาเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการใช้แนวทางที่สมดุลในการนำ AI มาใช้ องค์กรต่างๆ ควรมีเป้าหมายที่จะเสริมศักยภาพให้กับทีมงานด้วยทั้งเครื่องมือสำหรับประสิทธิภาพและความรู้ในการสร้างสรรค์นวัตกรรม ข้อเสนอแนะที่สำคัญคือการส่งเสริมสภาพแวดล้อมที่สมาชิกในทีมสามารถสำรวจความสามารถของ AI ขณะเดียวกันก็เข้าใจข้อจำกัดของ AI ซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาที่มีความหมายมากยิ่งขึ้น
บทสรุป
ข้อมูลเชิงลึกที่แบ่งปันในตอนของพอดแคสต์นี้ถือเป็นการเตือนใจที่สำคัญสำหรับมืออาชีพด้านเทคโนโลยีและผู้นำทางธุรกิจว่า แม้ว่าเครื่องมือ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ แต่ก็ไม่ควรแทนที่ความรู้พื้นฐานที่ขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรม องค์กรต่างๆ สามารถวางตำแหน่งตัวเองได้ดีขึ้นเพื่อใช้ประโยชน์จากศักยภาพทั้งหมดของเทคโนโลยีที่สร้างการเปลี่ยนแปลงนี้ โดยให้ความสำคัญกับการศึกษาและส่งเสริมความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับหลักการของ AI
ในขณะที่ภูมิทัศน์ของ AI ยังคงพัฒนาต่อไป ความมุ่งมั่นในทั้งประสิทธิภาพและความลึกซึ้งจะเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความได้เปรียบทางการแข่งขันที่ยั่งยืน
เรานำเสนอตอนใหม่ทุกสองสัปดาห์กับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI เกี่ยวกับหัวข้อและการพัฒนาด้าน AI ที่สำคัญ
โปรดแน่ใจว่าคุณได้สมัครรับการแจ้งเตือนแล้ว → ยูทูป | สปอติฟาย | แอปเปิล | อาร์เอสเอส
สมัครสมาชิกเพื่อรับอัปเดตบทความบล็อกล่าสุด
ฝากความคิดเห็นของคุณ: