Deep Learning คืออะไร?

ปัจจุบันเรามักได้ยินคำว่า AI อยู่ตลอดเวลา ไม่ว่าจะเป็นระบบแนะนำสินค้าในอีคอมเมิร์ซ แอปแปลภาษา หรือแม้แต่ Chatbot ที่ตอบคำถามแทนคนจริง ๆ แต่เบื้องหลังความฉลาดเหล่านี้คือสิ่งที่เรียกว่า Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก) ซึ่งเป็นพาร์ทหนึ่งของ Machine Learning นะครับทุกคน

Deep Learning คืออะไร

Deep Learning คือ นวัตกรรมสมองกลอัจฉริยะขั้นสุดของ AI ที่ถูกออกแบบมาให้เรียนรู้และคิดวิเคราะห์ข้อมูลได้ด้วยตัวเองผ่านระบบโครงข่ายหลายมิติ ทำให้มันสามารถแกะรอย ค้นหาความเชื่อมโยง และทำความเข้าใจข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูงได้โดยอัตโนมัติ ส่งผลให้ AI ยุคใหม่ตัดสินใจในโจทย์ยากๆ หรือตรวจจับสิ่งผิดปกติได้แม่นยำและฉลาดล้ำกว่า AI ทั่วไปอย่างเห็นได้ชัด และในปัจจุบันนวัตกรรมนี้ได้กลายมาเป็นส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีเปลี่ยนโลกมากมาย ไม่ว่าจะเป็นระบบจำแนกใบหน้า ยานยนต์ไร้คนขับ ไปจนถึงการตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์อีกด้วย

Deep Learning มีอะไรบ้าง?

1. Convolutional Neural Networks (CNNs)

เป็นโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่ถูกออกแบบมาสำหรับจัดการกับข้อมูลประเภทรูปภาพและวิดีโอเป็นหลัก โดยดึงแนวคิดมาจากระบบการมองเห็นของสิ่งมีชีวิต จุดเด่นของ CNN คือความสามารถในการตรวจจับและสกัดฟีเจอร์เด่นๆ ของภาพได้โดยอัตโนมัติ ตั้งแต่จุดเล็กๆ อย่างเส้น ขอบ แสงเงา ไปจนถึงรูปทรงที่ซับซ้อน CNNs จึงมีความแม่นยำสูงมากในการนำมาใช้กับงานประเภทการจดจำใบหน้า การจำแนกวัตถุในกล้องวงจรปิด หรือระบบตรวจจับสิ่งกีดขวางในยานยนต์ไร้คนขับ

2. Recurrent Neural Networks (RNNs)

เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่มีจุดเด่นในด้านความจำ เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่เป็นลำดับต่อเนื่องจากบริบทก่อนหน้า โดย RNN จะส่งผ่านข้อมูลจากอดีตเวียนกลับมาช่วยประมวลผลกับข้อมูลปัจจุบันด้วย Deep Learning ประเภทนี้จึงนิยมใช้ในงานด้านภาษาและการพยากรณ์ เช่น ระบบแปลภาษาอัตโนมัติ การคาดเดาคำถัดไปขณะพิมพ์ข้อความ ไปจนถึงการวิเคราะห์แนวโน้มดัชนีหุ้นและสภาพอากาศ

3. Generative Models (GANs และ Diffusion Models)

ถือเป็นกลุ่มโมเดลสายสร้างสรรค์ที่มีหน้าที่สร้างข้อมูลใหม่ขึ้นมาให้สมจริงที่สุดจนแยกกับของจริงไม่ออก ในฝั่ง GANs จะให้ AI สองตัวแข่งกันเอง โดยตัวหนึ่งจะมีหน้าที่สร้างอย่างเดียว ส่วนอีกตัวจะจับผิดอย่างเดียว ส่วน Diffusion Models จะเติมและลบสัญญาณรบกวนออกจากภาพ เทคโนโลยีกลุ่มนี้ถือเป็นเบื้องหลังของ AI ที่สร้างความฮือฮาในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นการเสกภาพถ่ายจากข้อความ การเพิ่มความคมชัดให้ภาพเก่าระดับมูฟวี่ หรือการสร้างโมเดล 3 มิติเพื่องานออกแบบ

4. Transformers

เป็น Deep Learning ที่เป็นรากฐานของโมเดลภาษายอดฮิตในปัจจุบันอย่าง ChatGPT จุดเด่นของ Transformers คือกลไกที่เรียกว่า “Self-Attention” ที่ช่วยให้ AI อ่านและเข้าใจความสัมพันธ์ของคำในประโยคได้พร้อมๆ กันในทีเดียว โดยไม่ต้องรออ่านเรียงตามลำดับเหมือนโมเดลยุคเก่า มันจึงเข้าใจบริบทของประโยคที่ยาวและซับซ้อนได้อย่างลึกซึ้ง เรียนรู้รวดเร็ว และประมวลผลข้อมูลมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่าง Deep Learning รอบ ๆ ตัวเรา

ทุกวันนี้ Deep Learning ไม่ได้อยู่แค่ในงานวิจัย แต่เข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันแล้ว และใกล้ตัวเรามากกว่าที่คุณคิดแน่นอน ลองมาดูตัวอย่างกัน ผมมั่นใจมากว่าไม่มีอะไรในตัวอย่างนี้ที่คุณไม่เคยได้ยิน หรือแม้แต่ใช้งานมันอยู่ในทุกๆ วันด้วยซ้ำ สำหรับตัวอย่างที่น่าสนใจมีดังนี้

1. Siri, Alexa, Google Assistant

เป็นระบบผู้ช่วยอัจฉริยะสั่งการด้วยเสียงเหล่านี้ ขับเคลื่อนด้วย Deep Learning สายการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการจดจำเสียง ทำให้ระบบรับคลื่นเสียงพูดของมนุษย์ แปลงเป็นข้อความ ถอดรหัสความหมายตามบริบท และโต้ตอบกลับมาได้เป็นธรรมชาติ ยิ่งเราใช้งานบ่อยเท่าไหร่ สมองกลเหล่านี้ก็จะยิ่งเรียนรู้สำเนียงและพฤติกรรมของเราได้แม่นยำขึ้นเท่านั้น

• Siri: โดดเด่นเรื่องการสั่งการเชื่อมต่อกับระบบ Ecosystem ของ Apple ได้ลื่นไหล
• Alexa: จุดเด่นคือการเป็นศูนย์กลางควบคุมอุปกรณ์ Smart Home ภายในบ้านได้หลากหลายและเสถียรที่สุด
• Google Assistant: มีข้อมูลแน่นที่สุด เพราะเชื่อมกับฐานข้อมูลระดับโลกของ Google จึงตอบคำถามและค้นหาข้อมูลได้แม่นยำ ตรงตามความเป็นจริง

2. ระบบแนะนำคอนเทนต์ของ YouTube, Netflix, TikTok

เคยสงสัยไหมว่าทำไมเราถึงไถฟีดแอปเหล่านี้ได้เป็นชั่วโมงแบบไม่เบื่อ? นั่นเป็นเพราะมีอัลกอริทึม Deep Learning ทำงานอยู่เบื้องหลัง มันจะคอยเก็บข้อมูลพฤติกรรมของเราแบบเรียลไทม์ เช่น วิดีโอที่กดดู ระยะเวลาที่หยุดดู คอนเทนต์ที่กดข้าม หรือแม้แต่ช่วงเวลาที่เราใช้งาน เพื่อนำมาวิเคราะห์และคาดเดาความชอบอย่างละเอียด จากนั้นจึงป้อนคอนเทนต์ใหม่ๆ ที่ตรงใจเราที่สุดมาให้เสพเรื่อยๆ โดยแต่ละแพลตฟอร์มมีสิ่งที่น่าสนใจดังนี้

• YouTube: แนะนำวิดีโอที่ตรงกับความสนใจเชิงลึกและช่วยเปิดโลกคอนเทนต์ใหม่ ๆ จากครีเอเตอร์ทั่วโลกตามประวัติการรับชม
• Netflix: โดดเด่นในเรื่องจัดหมวดหมู่และแนะนำภาพยนตร์หรือซีรีส์ โดยวิเคราะห์จากแนวหนัง ดารานักแสดง และรสนิยมการดู จนถึงขั้นปรับเปลี่ยนรูปภาพปกโปสเตอร์ให้ดึงดูดใจเรามากที่สุด
• TikTok: อัลกอริทึมทรงพลังที่สุดในด้านการจับพฤติกรรมความสนใจอย่างรวดเร็ว เช่น ดูวนซ้ำ กดหัวใจ แล้วป้อนวิดีโอสั้นเข้าหน้า For You เรียกได้ว่าหน้าฟีดของแต่ละคนแทบไม่ซ้ำกันเลย

3. การตรวจจับการทุจริตทางการเงิน

ในปัจจุบันระบบธนาคารและการเงินใช้ Deep Learning เป็นด่านหน้าในการเฝ้าระวังความปลอดภัยของบัญชีผู้ใช้ โดย AI จะเรียนรู้และจดจำพฤติกรรมการใช้จ่ายปกติของคุณ เช่น ยอดเงินที่รูดประจำ พิกัดร้านค้าที่ไปบ่อย หรือช่วงเวลาที่โอนเงิน หากวันดีคืนดีมีธุรกรรมที่ผิดปกติ ระบบจะระงับและแจ้งเตือนคุณในทันที สำหรับหลักการทำงานที่น่าสนใจมีดังนี้

• วิเคราะห์แบบเรียลไทม์: ตรวจจับและระงับการทำธุรกรรมต้องสงสัยภายในเสี้ยววินาที ก่อนที่เงินจะถูกโอนออกจากบัญชี
• แม่นยำสูง: แยกแยะความแตกต่างระหว่างพฤติกรรมการช็อปปิ้งแปลกๆ ของเจ้าของตัวจริง กับการโดนแฮกเกอร์ขโมยบัตรไปรูด
• เรียนรู้แพทเทิร์นกลโกงใหม่ๆ: Deep Learning จะพัฒนาตัวเองให้เท่าทันรูปแบบการโกงหรือ Phishing ใหม่ ๆ ของมิจฉาชีพโดยอัตโนมัติ

4. รถยนต์ไร้คนขับ

สำหรับยานยนต์อัจฉริยะอย่าง Tesla หรือโปรเจกต์รถไร้คนขับต่างๆ แล้ว ถือเป็นจุดรวมพลของ Deep Learning ขี่ม้าขาวมาในร่างของ Computer Vision โดยระบบจะรับข้อมูลภาพวิดีโอสดๆ จากกล้องรอบคัน รวมถึงเซนเซอร์ต่างๆ นำมาประมวลผลแยกแยะวัตถุบนท้องถนน เพื่อทำหน้าที่ขับขี่แทนมนุษย์ได้อย่างปลอดภัย

• แยกแยะวัตถุเฉียบขาด: ระบุได้ทันทีว่าสิ่งที่อยู่ข้างหน้าคือ รถยนต์, คนเดินถนน, จักรยาน, เสาไฟ หรือสัตว์วิ่งตัดหน้า แม้ทางข้างหน้าจะมีทัศนวิสัยที่แย่ก็ตาม
• ประเมินและคาดการณ์พฤติกรรม: ไม่ใช่แค่เห็น แต่ AI ยังคำนวณความเร็วและคาดเดาทิศทางของรถคันข้างๆ ได้ล่วงหน้าเพื่อป้องกันอุบัติเหตุ
• ตัดสินใจและควบคุมอัจฉริยะ: Deep Learning จะสั่งเบรก หักหลบ หรือเร่งความเร็วตามสถานการณ์จริงบนท้องถนนได้อย่างแม่นยำในระดับมิลลิวินาที

5. การแพทย์

Deep Learning ได้เข้ามาเป็นมือขวาคนสำคัญของรังสีแพทย์ ผ่านการนำภาพสแกนร่างกาย เช่น CT Scan หรือ MRI นับล้านๆ ภาพ ทำให้มันมองเห็นจุดผิดปกติ ขนาดของก้อนเนื้อ หรือเซลล์มะเร็งระยะเริ่มต้นที่อาจเล็กมากขนาดที่ตาเปล่าของมนุษย์มองข้ามไป สำหรับหน้าที่ของมันจะมีดังนี้

• ตรวจพบโรคเร็วขึ้น: ค้นพบรอยโรคหรือเซลล์มะเร็งตั้งแต่ระยะเริ่มแรก ช่วยเพิ่มโอกาสให้ผู้ป่วยรักษาหายขาดได้มากขึ้น
• ลดภาระงานแพทย์: ช่วยคัดกรองและไฮไลต์จุดที่น่าสงสัยในฟิล์มเอกซเรย์ได้อย่างรวดเร็ว ทำให้แพทย์วินิจฉัยเคสเร่งด่วนได้ทันเวลา
• ความแม่นยำระดับสูง: สามารถแยกแยะประเภทของก้อนเนื้อได้ในอัตราความผิดพลาดที่ต่ำมากใน ดูออกว่าเป็นเนื้อดีหรือเนื้อร้าย จึงช่วยลดขั้นตอนการเจาะชิ้นเนื้อไปตรวจโดยไม่จำเป็น

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