in

อัลกอริทึมคืออะไร?

อัลกอริทึม ซีรีส์ของ Mashable สำรวจบรรทัดรหัสลึกลับที่ควบคุมชีวิตเรามากขึ้น – และอนาคตของเรา


“อัลกอริทึม” ไม่สามารถยอมรับได้ มันลึกลับมันรู้ดีมันมีอำนาจทุกอย่าง ยกเว้นว่ามันไม่ใช่

อัลกอริทึมเป็นแนวคิดง่ายๆที่ในปัจจุบันมีอาการที่ซับซ้อนมากมาย ตำแหน่งกลางและทึบแสงของอัลกอริทึมที่เป็นหัวใจของเครือข่ายโซเชียล เช่น Facebook ทำให้บางคนสามารถดูอัลกอริทึมโดยทั่วไปด้วยความคารวะลึกลับ อัลกอริทึมมีความหมายเหมือนกันกับสิ่งที่มีเทคนิคสูงและยากที่จะเข้าใจนั่นอาจเป็นผู้ชี้ขาดของความจริงเชิงวัตถุประสงค์หรือในอีกด้านหนึ่งของสเปกตรัมสิ่งที่ไม่น่าไว้วางใจโดยสิ้นเชิง

แต่เมื่อผู้คนอ้างถึง“ อัลกอริทึม” ไม่ว่าจะเป็นอัลกอริทึมการแนะนำของ Facebook หรือ บริษัท เทคโนโลยีอื่นหรือเพียงแค่“ อัลกอริทึม” โดยทั่วไปพวกเขารู้หรือไม่ว่ามันหมายถึงอะไร? การตัดสินโดยใช้คำนี้ อย่างกว้างขวาง และใช้ในทางที่ผิดมักจะไม่ เมื่อ Mashable เริ่มต้นในการสำรวจอัลกอริทึมของเราเราต้องการที่จะได้สิ่งที่ตรงไปตรงมาจากค้างคาว: อัลกอริทึมคืออะไร?

Mashable ได้พูดคุยกับ Pedro Domingos ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัยวอชิงตันซึ่งได้เขียน หนังสือ เกี่ยวกับอัลกอริทึมที่มีบทบาทเพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ ในชีวิตของเรา ก่อนที่คุณจะรู้สึกประทับใจหรือไม่ไว้วางใจในอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์เครื่องถัดไปที่คุณพบให้กลับไปที่ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับแนวคิดที่ขับเคลื่อนโลกของเรา

1. อัลกอริทึมคือชุดของคำสั่งที่เฉพาะเจาะจงมาก

วิธีการอบเค้กหาผลรวมของสองบวกสองหรือแม้กระทั่งการบริหารประเทศตามรัฐธรรมนูญของสหรัฐอเมริกาล้วนเป็นตัวอย่างของอัลกอริทึม ทำไม? เนื่องจากตาม Domingos คำจำกัดความของอัลกอริทึมคือ “ลำดับของคำสั่ง” แค่นั้นแหละ!

ปัจจุบันอัลกอริทึมมักจะอ้างถึง“ ลำดับคำสั่งที่บอกคอมพิวเตอร์ว่าต้องทำอะไร” โปรแกรมคอมพิวเตอร์คืออัลกอริทึมที่เขียนด้วยภาษาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ซึ่งคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและดำเนินการได้

อัลกอริทึมที่เขียนขึ้นสำหรับคอมพิวเตอร์จะต้องมีความแม่นยำอย่างยิ่งโดยมักใช้คำแนะนำ“ if”“ then” และ“ else” ตัวอย่างเช่นรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองอาจทำงานโดยใช้อัลกอริทึมสำหรับการนำทางที่ระบุว่า“ หากทางบอกว่าเลี้ยวซ้ายแล้วเลี้ยวซ้าย” ดูว่าคุณต้องมีความเฉพาะเจาะจงเพียงใดในการสร้างคอมพิวเตอร์ให้ทำตามชุดคำสั่งที่ดูเหมือนง่าย?

ในจินตนาการที่เป็นที่นิยม อัลกอริทึมคำแนะนำ ได้เข้ามาครอบงำความคิดของเราว่าอัลกอริทึมคืออะไร นั่นคือเมื่อหลายคนคิดถึงหรืออ้างถึงอัลกอริทึมพวกเขากำลังอ้างถึงบางสิ่งบางอย่างเช่นรายการทีวีที่ Netflix คิดว่าคุณอาจชอบหรือนักเดินทางต่างชาติคนใด อยู่ในรายการแบบไม่ต้องบิน แม้ว่าอัลกอริทึมเหล่านี้จะมีความซับซ้อนอย่างมาก แต่ในหัวใจของพวกเขาก็ยังคงเป็นเพียงชุดคำสั่งที่คอมพิวเตอร์ทำตามเพื่อทำงานที่ระบุ

“ ด้วยคอมพิวเตอร์อัลกอริทึมอาจซับซ้อนขึ้นอย่างมาก” Domingos กล่าว “ การเพิ่มเป็นอัลกอริทึมที่กำหนดไว้ในข้อความสองสามบรรทัด คอมพิวเตอร์สามารถมีอัลกอริทึมที่ใช้เวลานับล้านบรรทัดในการกำหนด”

2. ผู้คนเขียนและใช้อัลกอริทึมมานานก่อนที่คอมพิวเตอร์จะมีอยู่จริง

ในช่วงต้นยุคบาบิโลนมนุษย์กำลังเขียนอัลกอริทึมเพื่อช่วยให้พวกเขาทำสมการทางคณิตศาสตร์ที่ช่วยให้พวกเขาจัดการสังคมเกษตรกรรมได้

“ มีอัลกอริทึมมาก่อนคอมพิวเตอร์เนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องใช้คอมพิวเตอร์ในการดำเนินการอัลกอริทึมคน ๆ หนึ่งสามารถดำเนินการอัลกอริทึมได้” Domingos กล่าว

อัลกอริทึมที่ใช้คอมพิวเตอร์เริ่มมีชื่อเสียงเป็นครั้งแรกในช่วงกลางศตวรรษที่ 20 เมื่อกองทัพเริ่มเขียนสูตรสำหรับพูดและกำหนดตำแหน่งที่จะเล็งขีปนาวุธไปที่วัตถุที่กำลังเคลื่อนที่ จากนั้นแนวคิดดังกล่าวได้ย้ายเข้าสู่การบริหารธุรกิจโดยมีคอมพิวเตอร์ที่ใช้สูตรสำหรับการจัดการบัญชีเงินเดือนและในทางวิทยาศาสตร์เพื่อติดตามการเคลื่อนไหวบนท้องฟ้า

จุดเปลี่ยนสำหรับอัลกอริทึมสมัยใหม่เกิดขึ้นเมื่อ Larry Page และ Sergei Brin เขียน อัลกอริทึม Google PageRank แทนที่จะใช้เพียงข้อมูลภายในหน้าเพื่อพิจารณาว่าคำนั้นเกี่ยวข้องกับข้อความค้นหาเพียงใดอัลกอริทึมของเครื่องมือค้นหาได้รวมเอาสัญญาณอื่น ๆ ที่จะช่วยให้แสดงผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ที่สำคัญที่สุดคือมีลิงก์อื่น ๆ อีกกี่ลิงก์ที่ชี้ไปที่บทความและบทความเหล่านั้นมีชื่อเสียงเพียงใดโดยพิจารณาจากจำนวนลิงก์ที่ชี้ไปที่หน้าเหล่านั้นเป็นต้น นั่นเป็นสัญญาณที่มีประสิทธิภาพของความเกี่ยวข้อง และส่วนที่เหลือเป็นประวัติศาสตร์

3. วันนี้คุณสามารถค้นหาอัลกอริทึมได้ทุกที่

ในขณะที่เราอาจคิดว่าอัลกอริทึมเป็นสมการทางคณิตศาสตร์ แต่อัลกอริทึมอ้างอิงจาก Domingos “สามารถคำนวณอะไรก็ได้จากสิ่งใดก็ตามอาจไม่มีตัวเลขที่เกี่ยวข้องเลย” อัลกอริทึมที่โดดเด่นและซับซ้อนมากอย่างหนึ่งคืออัลกอริทึมที่ควบคุม ฟีดข่าวของ Facebook เป็นสมการที่ Facebook ใช้กำหนดเนื้อหาที่จะแสดงให้ผู้ใช้เห็นเมื่อพวกเขาเลื่อน กล่าวอีกนัยหนึ่งคือชุดคำสั่งเพื่อตัดสินใจว่าจะทำอะไรบน News Feed

“ ไม่มีจุดสิ้นสุดของสิ่งที่ Facebook สามารถใส่ใน News Feed ของคุณได้ แต่ต้องเลือก”

“ ไม่มีจุดสิ้นสุดของสิ่งที่ Facebook สามารถใส่ใน News Feed ของคุณได้ แต่ต้องเลือก” Domingos กล่าว “ และโดยปกติแล้วมันจะรวมกันหลาย ๆ อย่างเช่นคุณสนใจคนที่โพสต์นั้นโดยตรงหรือโดยอ้อมมากแค่ไหน? พวกเขาอยู่ใกล้คุณแค่ไหนในโซเชียลเน็ตเวิร์กของคุณมีความเกี่ยวข้องกันมากน้อยเพียงใดเนื่องจากหัวเรื่องและข้อมูลล่าสุดด้วย”

Facebook, Google, Amazon และ บริษัท เทคโนโลยีขนาดใหญ่อื่น ๆ ล้วนอาศัยอัลกอริทึมในการให้บริการเนื้อหาและผลิตภัณฑ์แก่ลูกค้าของตน แต่ยังมีอัลกอริทึมตลอดชีวิตของคุณที่คุณอาจไม่รู้ตัว

ตัวอย่างเช่น Domingos อธิบายว่าอัลกอริทึมควบคุมวิธีที่เครื่องล้างจานของคุณรู้ว่าเมื่อถึงเวลาเปลี่ยนจากการซักเป็นการอบแห้งหรือวิธีที่รถของคุณควบคุมปริมาณน้ำมันเชื้อเพลิงและรู้ว่าเมื่อใดที่ถังน้ำมันเต็มขณะอยู่ที่ปั๊มน้ำมันหรือเงาที่ปรากฏในรูปแบบดิจิทัล ภาพยนตร์แอนิเมชั่นที่จำลองดวงอาทิตย์ในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างสมบูรณ์แบบ

“ เห็นได้ชัดว่าทุกครั้งที่คุณโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์หรือคุณอยู่บนอินเทอร์เน็ตจะมีอัลกอริทึมที่เกี่ยวข้อง” Domingos กล่าว “ แต่ทุกวันนี้อัลกอริทึมก็มีส่วนเกี่ยวข้องกับทุกสิ่งเช่นกัน”

4. อัลกอริทึมที่ซับซ้อนที่สุดใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

ดังที่เราได้เรียนรู้แล้วโดยทั่วไปแล้วอัลกอริทึมจะต้องเขียน “รายละเอียดที่น่าตื่นเต้น” เพื่อให้คอมพิวเตอร์เข้าใจว่าต้องทำอย่างไร อย่างไรก็ตามนั่นไม่ใช่กรณีที่คนที่เขียนอัลกอริทึมรวมเอาการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็น ปัญญาประดิษฐ์ ประเภทหนึ่งซึ่งนำไปสู่อัลกอริทึมที่ซับซ้อนที่สุด

“ ในการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมมนุษย์ต้องจดรายละเอียดเล็ก ๆ น้อย ๆ เกี่ยวกับสิ่งที่อีกฝ่ายต้องทำซึ่งใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูงมาก” Domingos กล่าว “ แมชชีนเลิร์นนิงคือคอมพิวเตอร์ที่ค้นพบอัลกอริทึมของตัวเองแทนที่จะบอกว่าต้องทำอะไร”

อีกวิธีหนึ่งคือการเรียนรู้ของเครื่องคือเมื่อโปรแกรมเมอร์ฟีดข้อมูลดิบบางส่วนให้กับโปรแกรมเป็นจุดเริ่มต้นจากนั้นส่งจุดสิ้นสุดของข้อมูลที่จัดระเบียบและจัดประเภทของข้อมูลนั้นและปล่อยให้โปรแกรมหาวิธี จากจุด A ไปยังจุด B พิจารณาหัวหอม: มนุษย์ที่รู้วิธีปรุงสามารถเปลี่ยนหัวหอมนั้นจากทรงกลมดิบฉุนให้กลายเป็นเส้นคาราเมลได้ดี ในอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมโปรแกรมเมอร์จะเขียนคำแนะนำการทำอาหารทุกขั้นตอน แต่ในอัลกอริทึมที่พัฒนาโดยปัญญาประดิษฐ์เมื่อกำหนดจุดสิ้นสุดเป็นเป้าหมายโปรแกรมจะหาวิธีที่จะได้รับจากดิบเป็นคาราเมลเอง ดังนั้นเครื่องจักรจึงเรียนรู้

อัลกอริทึมประเภทนี้จะมีพลังมากยิ่งขึ้นเมื่อมนุษย์ไม่รู้ว่าจะเดินทางจากจุด A ไปยังจุด B ได้อย่างไรตัวอย่างเช่นกระบวนการของมนุษย์เช่นการรับรู้ว่าแมวเป็นแมวต้องใช้พลังสมองที่ซับซ้อนมาก มันจะเป็นไปไม่ได้ที่จะเขียนทีละขั้นตอน แต่ด้วยการให้โปรแกรมเป็นจำนวนมากของภาพแมวและภาพที่ไม่ใช่แมวและแสดงจุดสิ้นสุดที่ต้องการในการจัดหมวดหมู่ภาพแมวเป็นแมวคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ที่จะดำเนินการตามกระบวนการนั้นเอง

“ เป็นการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ที่จะเขียนโปรแกรมเองแทนที่จะต้องให้คนเขียนโปรแกรม”

“ มันเป็นการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ที่จะเขียนโปรแกรมเองแทนที่จะต้องให้คนอื่นโปรแกรม” Domingos กล่าว “ แน่นอนว่าสิ่งนี้มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษเมื่อใช้งานได้เพราะตอนนี้คุณสามารถสร้างอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพและซับซ้อนมากโดยมีการแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อย” นอกจากนี้ยังตลกมากเมื่อ มันไม่ได้ผล

5. แม้จะมีแคชล่าสุดของคำศัพท์ แต่อัลกอริทึมก็ไม่ใช่เวทมนตร์

ด้วยกระบวนการอัลกอริธึมข้อมูลจำนวนมากอาจดูเหมือนว่ากล่องปริศนาเหล่านี้มีความรู้ที่สร้างขึ้นเพื่อเปิดเผยความลับ อย่างไรก็ตามโปรดจำไว้ว่าอัลกอริทึมหมายถึงชุดคำสั่งเท่านั้น ยิ่งไปกว่านั้นมนุษย์สร้างอัลกอริทึมซึ่งหมายความว่าสามารถมีข้อบกพร่องได้

“ นอกจากนี้ยังมีความเข้าใจผิดมากมายเกี่ยวกับอัลกอริทึมส่วนหนึ่งเป็นเพราะผู้คนไม่เห็นสิ่งที่เกิดขึ้นในคอมพิวเตอร์จริงๆ” Domingos กล่าว “ สิ่งที่พบบ่อยมากก็คือผู้คนคิดว่าอัลกอริทึมนั้นสมบูรณ์แบบที่สุด”

Domingos อธิบายว่าโปรแกรมเมอร์ใช้เวลาส่วนใหญ่ในการแก้ไขข้อผิดพลาดในอัลกอริทึมเพื่อให้บรรทัดของโค้ดให้ผลลัพธ์ที่เหมาะสม อย่างไรก็ตามมนุษย์ไม่เคยจับข้อผิดพลาดเหล่านั้น ยิ่งไปกว่านั้นอัลกอริทึมยังขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ที่มนุษย์ต้องการเห็นหรือสิ่งที่มนุษย์กำลังปรับให้เหมาะสม ใช้ อัลกอริทึมการจ้างงาน ซึ่งเห็นได้ชัดว่าควรหาผู้สมัครที่ดีที่สุดสำหรับงาน หากมนุษย์กำหนดคำแนะนำให้ดูคุณสมบัติที่ไม่จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับงาน (เช่นสายเลือดมหาวิทยาลัย) เพียงเพราะอัลกอริทึมบอกว่า“ ผู้สมัคร A เป็นคนที่ดีที่สุด” ก็ไม่ได้ทำให้เป็นความจริง

บ่อยครั้งนั่นเป็นเพราะอคติ และปัญหาเกี่ยวกับอคติอาจเลวร้ายยิ่งขึ้นด้วยอัลกอริทึมที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์

“ ในการเขียนโปรแกรมแบบเดิมคุณต้องกังวลเกี่ยวกับอคติของโปรแกรมเมอร์” Domingos กล่าว “ ในแมชชีนเลิร์นนิงส่วนใหญ่คุณต้องกังวลเกี่ยวกับอคติที่มาจากข้อมูล”

ตัวอย่างเช่นอัลกอริทึมการจ้างงานที่ขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิงอาจใช้เป็นจุดเริ่มต้นของประวัติย่อของผู้สมัครและเป็นผลลัพธ์ของประวัติย่อของผู้ที่ได้รับการว่าจ้างในอดีต อย่างไรก็ตาม บริษัท เทคโนโลยีส่วนใหญ่ ไม่มีความหลากหลายทางเชื้อชาติ ดังนั้นอัลกอริทึมอัตโนมัติที่ทำให้คำแนะนำในการจ้างงานสามารถสะท้อนให้เห็นถึงความไม่เท่าเทียมกันในโลกแห่งความเป็นจริง

จากการศึกษา พบ ว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถสะท้อนเพศและแบบแผนเชื้อชาติของมนุษย์ที่ฝึกฝนพวกเขาได้ ในการศึกษาหนึ่งอัลกอริทึมที่สร้างการเชื่อมโยงคำใช้ภาษาอังกฤษทั้งหมดบนเว็บเป็นข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้ความเชื่อมโยงระหว่างคำ ด้วยอคติที่มีอยู่ในโลกของเราอัลกอริทึมจึงระบุว่าชื่อผู้หญิงมีความเกี่ยวข้องกับศิลปะมากกว่าในขณะที่ชื่อผู้ชายมีความเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์มากกว่า การศึกษาเช่นนี้แสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมไม่ได้เป็นกลางสมบูรณ์แบบหรือมุ่งร้ายโดยเนื้อแท้พวกเขาทำในสิ่งที่มนุษย์และข้อมูลที่ฝึกให้พวกเขาบอกให้ทำ ในระยะสั้นพวกเขาก็มีข้อบกพร่องอย่างที่เราเป็น

6. อัลกอริทึมกำลังนำไปสู่การปฏิวัติทางเทคโนโลยี

อัลกอริทึมอาจไม่สมบูรณ์แบบ แต่ก็ยังเปลี่ยนแปลงโลกของเรา

“ สิ่งเหล่านี้ทั้งหมดที่เรายอมรับเช่นเว็บและโซเชียลมีเดียและต่อ ๆ ไปสิ่งเหล่านี้จะไม่มีอยู่จริงหากไม่มีอัลกอริทึม” Domingos กล่าว

“ อัลกอริทึมกำลังทำเพื่อการทำงานทางจิตในสิ่งที่การปฏิวัติอุตสาหกรรมทำเพื่อการทำงานด้วยตนเอง”

เมื่อชุดคำสั่งอัตโนมัติเหล่านี้แพร่หลายมากขึ้นเรื่อย ๆ ตั้งแต่เครื่องล้างจานไปจนถึงซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของรัฐบาลมนุษย์จึงมีความสามารถในการใช้ความรู้ของเราได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าเดิม Domingos มองว่าไม่ใช่แค่การปฏิวัติ

“ อัลกอริทึมกำลังทำเพื่อการทำงานทางจิตในสิ่งที่การปฏิวัติอุตสาหกรรมทำเพื่อการทำงานด้วยตนเอง” Domingos กล่าว “ อัลกอริทึมเป็นระบบอัตโนมัติของหน่วยสืบราชการลับ และถ้าคุณคิดอย่างนั้นนี่เป็นสิ่งที่ทรงพลังมากนั่นคือการทำบางสิ่งที่เคยต้องใช้คุณก็รู้ว่าความคิดของมนุษย์และการใช้แรงงานที่ต้องทำตอนนี้สามารถทำได้โดยอัลกอริทึม”

อัลกอริทึมอยู่ที่นี่ แต่วิธีที่เราออกแบบไม่ว่าจะเป็นแบบลำเอียงหรือเสมอภาคเป็นประโยชน์หรือเป็นอันตรายและเราจะยอมรับการมีอยู่ของพวกเขาได้มากเพียงใดนั้นขึ้นอยู่กับเรา

อ่านเพิ่มเติมจาก อัลกอริทึม :

ติดตาม Mashable SEA บน Facebook , Twitter , Instagram และ YouTube

ที่มา: Mashable

(Visited 3 times, 1 visits today)

What do you think?

0 points
Upvote Downvote

Written by editorteam

12 วิธีที่ไม่คาดคิดอัลกอริทึมควบคุมชีวิตของคุณ

12 วิธีที่ไม่คาดคิดอัลกอริทึมควบคุมชีวิตของคุณ

ภาพยนตร์ Netflix ที่น่าตื่นเต้นที่สุด 10 เรื่องที่รอคอยในฤดูใบไม้ร่วงนี้

ภาพยนตร์ Netflix ที่น่าตื่นเต้นที่สุด 10 เรื่องที่รอคอยในฤดูใบไม้ร่วงนี้