Deep Learning คืออะไร? เข้าใจปัญญาประดิษฐ์ในยุค AI
ปัจจุบันเรามักได้ยินคำว่า AI อยู่ตลอดเวลา ไม่ว่าจะเป็นระบบแนะนำสินค้าในอีคอมเมิร์ซ แอปแปลภาษา หรือแม้แต่ Chatbot ที่ตอบคำถามแทนคนจริง ๆ แต่เบื้องหลังความฉลาดเหล่านี้คือสิ่งที่เรียกว่า Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก) ซึ่งเป็นพาร์ทหนึ่งของ Machine Learning นะครับทุกคน
Deep Learning คืออะไร
Deep Learning คือ วิธีการเรียนรู้ของ AI ที่ใช้ Artificial Neural Network เหมือนเป็นเครือข่ายเส้นประสาทจำลองหลายชั้นในการประมวลผลข้อมูล โดยเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ยิ่งมีชั้นหรือ Layers มาก AI ก็สามารถเรียนรู้ความซับซ้อนของข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น
ตัวอย่างง่าย ๆ คือการแยกแยะภาพถ่าย หากเป็น Machine Learning แบบดั้งเดิม ต้องมีการใส่กฎ (Rule) หรือคุณสมบัติของภาพ (Feature) ลงไป แต่ Deep Learning สามารถเรียนรู้คุณสมบัติเหล่านี้เอง เช่น รูปร่าง เส้นขอบ หรือสี โดยไม่ต้องมีคนป้อนรายละเอียดมากนัก ซึ่งนี่จะเรียกว่าเป็นข้อแตกต่างหลัก ๆ ระหว่าง Machine Learning กับ Deep Learning เลยก็ว่าได้ครับ
Deep Learning มีอะไรบ้าง
เมื่อพูดถึง Deep Learning เรามักหมายถึงรูปแบบหรือเทคนิคหลัก ๆ ของ Deep Learning เช่น
- Convolutional Neural Networks (CNNs) : ใช้กับการประมวลผลภาพ เช่น การรู้จำใบหน้า การวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์
- Recurrent Neural Networks (RNNs) : ใช้กับข้อมูลที่เป็นลำดับ เช่น การรู้จำเสียง คำพูด หรือการแปลภาษา
- Generative Models (GANs, Diffusion Models) : สร้างข้อมูลใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ เช่น การสร้างภาพจากข้อความ หรือ Deepfake
- Transformers : เทคโนโลยีเบื้องหลังโมเดลภาษาอย่าง GPT ที่เข้าใจและสร้างข้อความได้ใกล้เคียงมนุษย์
ตัวอย่าง Deep Learning รอบ ๆ ตัวเรา
ทุกวันนี้ Deep Learning ไม่ได้อยู่แค่ในงานวิจัย แต่เข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันแล้ว และใกล้ตัวเรามากกว่าที่คุณคิดแน่นอน ลองมาดูตัวอย่างกัน ผมมั่นใจมากว่าไม่มีอะไรในตัวอย่างนี้ที่คุณไม่เคยได้ยิน หรือแม้แต่ใช้งานมันอยู่ในทุก ๆ วันด้วยซ้ำ
- ระบบสั่งงานด้วยเสียงอย่าง Siri, Alexa, Google Assistant
- ระบบแนะนำคอนเทนต์ของ YouTube, Netflix หรือ TikTok
- การตรวจจับการทุจริตทางการเงิน (Fraud Detection)
- รถยนต์ไร้คนขับที่ใช้ AI วิเคราะห์ภาพจากกล้องและเซนเซอร์
- การแพทย์ เช่น การตรวจหามะเร็งจากภาพ MRI หรือเอกซเรย์
แม้ Deep Learning จะสร้างประโยชน์มากมาย แต่อีกด้านหนึ่งก็มีประเด็นด้าน Cybersecurity เข้ามาเกี่ยวข้อง เช่น การใช้ Deepfake ในการหลอกลวง หรือการโจมตีระบบด้วยข้อมูลปลอม ดังนั้นการพัฒนา AI และ Deep Learning ต้องควบคู่ไปกับการใช้เทคโนโลยีอย่างปลอดภัย
องค์กรจำนวนมากใช้ Firewall และ WAF (Web Application Firewall) ร่วมกับ AI เพื่อวิเคราะห์ Traffic และตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติในเครือข่าย ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของ Firewall ในยุคใหม่ที่ไม่ได้ป้องกันแค่ Trafficพื้นฐาน แต่ยังใช้ AI เข้ามาเพิ่มประสิทธิภาพ