เจาะลึก Deep Learning สมองของ AI ยุคใหม่ ต่างจาก Machine Learning อย่างไร?

ในโลกยุคดิจิทัลที่เทคโนโลยีก้าวไปข้างหน้าอย่างก้าวกระโดด Deep Learning กลายเป็นหัวใจสำคัญที่ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์ (AI) ให้มีความสามารถเหนือชั้นขึ้นอย่างเห็นได้ชัด เทคโนโลยีนี้อยู่เบื้องหลังการทำงานของแอปพลิเคชันอัจฉริยะมากมายที่เราใช้ในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นระบบจดจำใบหน้า หรือระบบแนะนำสินค้า บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจว่า Deep Learning คืออะไร มีความสำคัญอย่างไร

Deep Learning คืออะไร?

Deep Learning คือการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) ประเภทหนึ่งที่วิวัฒนาการเพื่อเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ หัวใจสำคัญคือการใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่มีหลายชั้นในการประมวลผลข้อมูล 

Deep Learning เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ในการป้อนข้อมูล สามารถ “เรียนรู้” และ “สกัด” รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูลดิบได้โดยอัตโนมัติ ทำให้สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ เสียง และข้อความ ได้เป็นอย่างดี

Deep Learning มักถูกนำไปใช้งานแบบไหนบ้าง?
            ด้วยความสามารถในการเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนและจัดการกับข้อมูลปริมาณมาก ทำให้ Deep Learning ถูกนำไปประยุกต์ใช้ในรูปแบบการใช้งานที่หลากหลาย เช่น

• การประมวลผลภาพ (Image Recognition) เช่น ระบบจดจำใบหน้า การวินิจฉัยทางการแพทย์ (วิเคราะห์ภาพเอกซเรย์) และรถยนต์ไร้คนขับ (ตรวจจับวัตถุ)
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing – NLP) เช่น การแปลภาษา Chatbots และผู้ช่วยอัจฉริยะ (Siri, Google Assistant)
• ระบบแนะนำ (Recommendation Systems) เช่น แนะนำสินค้า ภาพยนตร์ หรือเพลงที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้งาน (Netflix, YouTube)

เจาะลึกการทำงานของ Deep Learning ทำความเข้าใจสมองกล

ลองนึกภาพว่า Deep Learning คือสมองกลอัจฉริยะที่เรียนรู้ได้เอง และ โครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก (Deep Neural Networks) คือระบบเส้นใยประสาทอันซับซ้อนที่ทำให้สมองกลนี้ทำงานได้เหมือนสมองของคนจริง ๆ โครงข่ายนี้มีชั้นของโหนด (เซลล์สมองของคอมพิวเตอร์) จำนวนมากเรียงซ้อนกันเป็นระดับความลึก ซึ่งแต่ละชั้นจะรับผิดชอบการเรียนรู้และตีความข้อมูลในระดับที่แตกต่างกัน

• ชั้นรับข้อมูล (Input Layer) นี่คือจุดเริ่มต้นที่ข้อมูลดิบทุกชนิดถูกป้อนเข้ามา ไม่ว่าจะเป็นพิกเซลของรูปภาพ คลื่นเสียง หรือตัวอักษรและเครื่องหมายต่าง ๆ เหมือนกับการรับรู้ทางตาและหูของคน
• ชั้นประมวลผล (Hidden Layers) คือ “ความลึก” ที่เป็นหัวใจของ Deep Learning ชั้นประมวลผลแต่ละชั้นจะรับข้อมูลที่มาจากชั้นก่อนหน้าเพื่อนำไปวิเคราะห์และสกัด “คุณสมบัติ” (Features) ที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ ลองจินตนาการว่าชั้นแรก ๆ อาจเรียนรู้แค่เส้นขอบหรือสีของวัตถุ แต่ยังไม่ “รู้” ว่าวัตถุนั้นคืออะไร พอข้อมูลถูกส่งต่อไปยังชั้นที่ลึกขึ้น ก็จะนำเส้นขอบและสีมาประกอบกันเพื่อจดจำเป็นรูปทรงที่ซับซ้อนกว่าเดิม เช่น จากเส้นขอบกลายเป็นวงกลม จากวงกลมที่มีใบไม้อยู่ด้านบนกลายเป็น “ผลไม้” และจาก “ผลไม้” ที่มีสีส้ม ผิวขรุขระก็กลายเป็น “ส้ม” ในที่สุด นี่คือความสามารถอันน่าทึ่งที่ทำให้ AI มองเห็นและเข้าใจโลกได้เหมือนที่เราทำ
• ชั้นส่งออก (Output Layer) เป็นชั้นสุดท้ายที่นำเสนอผลลัพธ์จากการเรียนรู้ เช่น การระบุว่าในภาพมีวัตถุอะไรอยู่ การแปลข้อความ หรือการแนะนำสินค้าจากสถิติการค้นหาของคุณ

หัวใจสำคัญของความฉลาดของ Deep Learning คือการ “ลองผิดลองถูก” ซ้ำ ๆ เพราะเมื่อโมเดลสมองกลประมวลผลข้อมูลเสร็จ มันจะพยายาม “ทำนาย” ผลลัพธ์ให้ตรงกับบริบทและนำเสนอให้กับผู้ใช้งาน หากได้รับ feedback ให้ปรับปรุงผลลัพธ์ ระบบจะใช้เทคนิคที่เรียกว่า Backpropagation ซึ่งเปรียบเสมือนการ “ย้อนกลับ” ไปปรับปรุงค่าความน่าจะเป็นและการเชื่อมต่อระหว่างโหนดในแต่ละชั้น เพื่อให้การทำนายครั้งต่อไปถูกต้องมากขึ้น ซึ่งกระบวนการนี้เกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำเล่านับครั้งไม่ถ้วน และใช้ข้อมูลจำนวนมาก กว่าจะสามารถทำนายผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำและน่าเชื่อถืออย่างที่เห็นในทุกวันนี้

องค์ประกอบสำคัญที่ขับเคลื่อน Deep Learning
            นอกจากการทำงานของโครงข่ายแล้ว การจะพัฒนา Deep Learning ยังต้องอาศัยสิ่งเหล่านี้

• Big Data Deep Learning ต้องใช้ข้อมูลมหาศาลเพื่อเรียนรู้ ยิ่งข้อมูลมากและหลากหลายเท่าไร โมเดลก็จะยิ่งฉลาดและเข้าใจโลกได้ดีขึ้นเท่านั้น
• Computational Power การฝึกโมเดลที่ซับซ้อนมาก ๆ ให้เรียนรู้ต้องใช้พลังประมวลผลสูง โดยเฉพาะหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPUs) ที่ทำให้การคำนวณข้อมูลจำนวนมากทำได้อย่างรวดเร็ว
• Algorithms คือชุดคำสั่งที่บอกโมเดลว่าจะเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองได้อย่างไร เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ได้ออกมาแม่นยำที่สุด

Deep Learning กับ Machine Learning แท้จริงแล้วต่างกันอย่างไร?
            หลายคนอาจสับสนระหว่าง Deep Learning และ Machine Learning เพราะทั้งคู่ต่างเป็นขั้นตอนหนึ่งของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) แต่ความจริงแล้ว Deep Learning คือเทคนิคขั้นสูงของ Machine Learning นั่นเอง ลองนึกภาพว่า Machine Learning เป็นนักเรียนที่เก่ง แต่ต้องอาศัยโค้ชในการสนับสนุนให้เก่งขึ้น ส่วน Deep Learning คือนักเรียนที่เก่ง เรียนรู้และล้มลุกได้ด้วยตัวเอง แทบไม่ต้องพึ่งพาใครเพื่อให้เก่งได้

Machine Learning VS Deep Learning

Deep Learning เป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้ AI ก้าวข้ามขีดจำกัดเดิม ๆ และสร้างสรรค์นวัตกรรมอันน่าทึ่งได้ นั่นทำให้ผู้ที่มีความรู้และทักษะด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นที่ต้องการอย่างมาก หากคุณสนใจสร้างสรรค์นวัตกรรม AI อยากเป็นส่วนหนึ่งในการขับเคลื่อนเทคโนโลยีแห่งอนาคต และสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตผู้คนได้อย่างแท้จริง มาเรียนรู้กับผู้เชี่ยวชาญได้ที่ สาขาวิชาวิศวกรรมดิจิทัล (Digital Engineering) และ สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (Data Science and Artificial Intelligence) วิทยาลัยนานาชาติ สถาบันเทคโนโลยี ไทย-ญี่ปุ่น (TNIC) พร้อมโอกาสเรียนรู้จากการลงมือทำ ก้าวสู่เส้นทางอาชีพ AI อย่างมืออาชีพ ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่นี่

แหล่งข้อมูล

https://scbtechx.io/th/blogs/machine-learning-and-deep-learn/
https://www.disruptignite.com/blog/deep-learning
https://techsauce.co/tech-and-biz/ai-machine-learning-deep-learning-differences