Chapter 4: Deep Learning: พัฒนาขีดความสามารถของปัญญาประดิษฐ์

       หลังจากที่เราได้ทำความรู้จักกับ Machine Learning และการประยุกต์ใช้ในบทที่ผ่านมา บทนี้จะเน้นไปที่ Deep Learning ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของ Machine Learning ที่ถูกพัฒนาต่อมาจนสามารถทำให้ AI ทำงานที่ซับซ้อนและคล้ายคลึงกับการทำงานของสมองมนุษย์มากยิ่งขึ้น Deep Learning ถูกนำมาใช้ในหลากหลายงาน เช่น การจดจำภาพ การแปลภาษา การประมวลผลเสียง และการวิเคราะห์วิดีโอ

4.1 Deep Learning คืออะไร?

Deep Learning เป็นรูปแบบหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้ Neural Networks (เครือข่ายประสาทเทียม) ในการจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ ซึ่ง Neural Networks ประกอบด้วยหลายชั้น (Layers) ของโครงสร้างที่เรียกว่า Neurons คล้ายกับเซลล์ประสาทในสมอง โดยแต่ละชั้นจะทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูลและส่งข้อมูลไปยังชั้นถัดไป กระบวนการนี้ทำให้ Deep Learning สามารถเรียนรู้และปรับตัวได้แม้ข้อมูลจะมีความซับซ้อนมากขึ้น

ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ งานวิจัยของ Yann LeCun ในปี 1998 ที่พัฒนา Convolutional Neural Networks (CNNs) ซึ่งเป็นเครือข่ายประสาทเทียมชนิดหนึ่งที่มีประสิทธิภาพสูงในการจดจำและวิเคราะห์ภาพ งานนี้เป็นรากฐานสำคัญสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยีการรู้จำภาพในปัจจุบัน

4.2 การทำงานของ Neural Networks

Neural Networks ใน Deep Learning ประกอบด้วยหลายชั้นที่มีการเชื่อมโยงกัน แต่ละชั้นจะรับข้อมูลจากชั้นก่อนหน้า ประมวลผลข้อมูล และส่งต่อไปยังชั้นถัดไป การประมวลผลเหล่านี้เกิดขึ้นจากการคำนวณเชิงคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน โดยชั้นแรกเรียกว่า Input Layer เป็นชั้นที่รับข้อมูลเข้ามา และชั้นสุดท้ายเรียกว่า Output Layer ที่ส่งผลลัพธ์ออกมา ระหว่างชั้น Input และ Output จะมีชั้น Hidden Layers ซึ่งเป็นตัวประมวลผลข้อมูล

การทำงานของ Neural Networks จะมีการปรับค่า Weights และ Biases ที่เชื่อมโยงระหว่างเซลล์ประสาทเทียมเพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้ได้ ค่าเหล่านี้จะถูกปรับปรุงโดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ เช่น Backpropagation ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากข้อผิดพลาดและปรับปรุงการทำงานอย่างต่อเนื่อง

4.3 ประเภทของ Neural Networks

มี Neural Networks หลายประเภทที่ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาต่างๆ เราจะสำรวจประเภทหลัก ๆ ดังนี้:

1. Convolutional Neural Networks (CNNs)

CNNs เป็นเครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในการรู้จำและวิเคราะห์ข้อมูลภาพ โดย CNNs สามารถวิเคราะห์รูปแบบในภาพ เช่น การระบุวัตถุหรือการจดจำใบหน้าได้ งานวิจัยของ Yann LeCun เกี่ยวกับการพัฒนา LeNet-5 เป็นหนึ่งในโมเดล CNNs แรกที่ถูกใช้ในการจดจำลายมือบนเช็ค

• การประยุกต์ใช้งาน: การรู้จำใบหน้า, การตรวจจับวัตถุในวิดีโอ, การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์

2. Recurrent Neural Networks (RNNs)

RNNs ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลที่มีลำดับต่อเนื่อง เช่น ข้อความหรือเสียง โดย RNNs สามารถจำค่าของข้อมูลก่อนหน้าและนำมาพิจารณาในข้อมูลปัจจุบันได้ ทำให้เหมาะสมกับงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลตามลำดับ

• การประยุกต์ใช้งาน: การแปลภาษา, การสร้างข้อความอัตโนมัติ, การประมวลผลเสียง

3. Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs เป็นสถาปัตยกรรมที่ประกอบด้วยโมเดลสองตัวที่แข่งขันกัน: Generator และ Discriminator โดย Generator จะสร้างข้อมูลปลอม (เช่น ภาพปลอม) ในขณะที่ Discriminator จะพยายามแยกแยะว่าภาพนั้นเป็นของจริงหรือปลอม กระบวนการนี้ทำให้ GANs สามารถสร้างภาพที่สมจริงหรือข้อมูลใหม่ๆ ได้อย่างน่าทึ่ง

• การประยุกต์ใช้งาน: การสร้างภาพใหม่, การสร้างโมเดล 3D, การฟื้นฟูภาพที่สูญเสียไป

4.4 การเรียนรู้ในระดับลึกของ Deep Learning

Deep Learning ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลขนาดใหญ่และทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ โดยกระบวนการทำงานใน Deep Learning จะประกอบด้วยการฝึกฝนโมเดลด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งโมเดลจะค่อย ๆ เรียนรู้และปรับปรุงความแม่นยำผ่านการทำงานหลายรอบ หรือ Epochs ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไร โมเดลก็ยิ่งมีโอกาสเรียนรู้ได้ดีขึ้น

หนึ่งในความสำเร็จที่สำคัญของ Deep Learning คือความสามารถในการทำงานที่ซับซ้อนเช่น การวิเคราะห์ภาพ การแปลภาษา และการจำลองเหตุการณ์ที่ต้องการการคำนวณที่ละเอียด

4.5 ตัวอย่างการใช้งาน Deep Learning ในชีวิตจริง

1. การจดจำใบหน้า (Facial Recognition)

การใช้งาน Deep Learning ในการจดจำใบหน้าได้ถูกนำมาใช้ในหลากหลายด้าน ตั้งแต่การปลดล็อคสมาร์ทโฟนไปจนถึงระบบรักษาความปลอดภัย ตัวอย่างที่ชัดเจนคือเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าของ Apple ที่ใช้ในการปลดล็อค iPhone ด้วย Face ID

2. การแปลภาษา (Language Translation)

Deep Learning ถูกนำมาใช้ในการพัฒนาระบบการแปลภาษาอัตโนมัติ เช่น Google Translate ที่ใช้ Neural Networks ในการประมวลผลข้อมูลภาษาและแปลจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาได้อย่างแม่นยำมากขึ้น

3. การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ (Medical Imaging)

Deep Learning ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น การตรวจจับมะเร็งจากภาพเอ็กซ์เรย์ การวิเคราะห์การทำงานของสมองจากภาพ MRI เป็นต้น ซึ่งทำให้แพทย์สามารถวินิจฉัยโรคได้แม่นยำขึ้นและเร็วขึ้น

4. รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autonomous Vehicles)

Deep Learning เป็นเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนารถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ โดยใช้ CNNs และ RNNs ในการตรวจจับวัตถุในถนน วิเคราะห์สภาพแวดล้อม และตัดสินใจในการขับขี่

4.6 ความท้าทายของ Deep Learning

แม้ว่า Deep Learning จะมีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน แต่ก็ยังมีความท้าทายที่ต้องเผชิญ เช่น:

1. ความต้องการข้อมูลจำนวนมาก

การฝึกฝนโมเดล Deep Learning ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้สามารถเรียนรู้ได้ดี ข้อมูลที่ไม่เพียงพอหรือไม่สมบูรณ์อาจทำให้โมเดลทำงานได้ไม่ดี

2. การใช้ทรัพยากรสูง

การฝึกฝนโมเดล Deep Learning ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่สูง เช่น การ์ดจอ (GPU) หรือระบบคอมพิวเตอร์ที่มีความสามารถในการประมวลผลสูง

3. ปัญหาความโปร่งใส

Deep Learning มักถูกมองว่าเป็น “กล่องดำ” (Black Box) เนื่องจากการประมวลผลของโมเดลมีความซับซ้อนและยากที่จะอธิบายว่ามันทำงานอย่างไร ซึ่งทำให้การตีความผลลัพธ์เป็นเรื่องท้าทาย

สรุปบทที่ 4:

ในบทนี้เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Deep Learning ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้ AI สามารถทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ เราได้สำรวจประเภทของ Neural Networks และการใช้งานในชีวิตจริง เช่น การจดจำใบหน้า การแปลภาษา และรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ Deep Learning ได้ก้าวหน้าอย่างมากและเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการพัฒนา AI ในปัจจุบัน