AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก คืออะไร? ความแตกต่างระหว่างคำศัพท์ทั้งสามนี้คืออะไร?

ในยุคเทคโนโลยีปัจจุบัน คำศัพท์ AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และ การเรียนรู้เชิงลึก ปรากฏขึ้นบ่อยครั้ง หลายคนอาจใช้คำเหล่านี้แทนกันได้ แต่ในความเป็นจริงนี่คือสามแนวคิดที่เกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิดแต่ไม่เหมือนกัน

ตัวอย่างเช่น เมื่อโปรแกรม AlphaGo ของ Google ชนะนักเล่นโกะ Lee Sedol ในปี 2016 สื่อมวลชนต่างใช้คำว่า AI, machine learning และ deep learning เพื่ออธิบายชัยชนะนี้ แท้จริงแล้ว AI, machine learning และ deep learning ต่างก็มีส่วนช่วยสร้างความสำเร็จของ AlphaGo แต่พวกมัน ไม่ใช่สิ่งเดียวกัน.

บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจอย่างชัดเจนถึงความแตกต่างระหว่าง AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างพวกมัน มาร่วมกับ INVIAI เพื่อเรียนรู้รายละเอียดกันเลย!

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) คือสาขาวิชาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ครอบคลุม มุ่งเน้นการสร้างระบบเครื่องจักรที่สามารถเลียนแบบความฉลาดและการรับรู้ของมนุษย์

กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI รวมถึงเทคนิคทั้งหมดที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ทำงานที่โดยปกติแล้วต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ เช่น การแก้ปัญหา การตัดสินใจ การรับรู้สภาพแวดล้อม การเข้าใจภาษา เป็นต้น AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การเรียนรู้จากข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงระบบที่อิงกฎหรือความรู้ที่มนุษย์ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า

ในทางปฏิบัติ ระบบ AI สามารถออกแบบได้หลายรูปแบบ เช่น อิงกฎตายตัว อิงความรู้ผู้เชี่ยวชาญ หรืออิงข้อมูลและความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเอง โดยทั่วไปเราจะแบ่ง AI ออกเป็นสองกลุ่มหลัก:

• AI แคบ (AI อ่อน): ปัญญาประดิษฐ์ที่มีขอบเขตจำกัด เชี่ยวชาญเฉพาะงานใดงานหนึ่ง (เช่น เล่นหมากรุก, การจดจำใบหน้า) ระบบ AI ส่วนใหญ่ในปัจจุบันอยู่ในประเภทนี้
• AI ทั่วไป (AI แข็งแรง): ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเข้าใจและทำงานด้านสติปัญญาใด ๆ ที่มนุษย์ทำได้ เป้าหมายนี้ยังเป็นอนาคตและยังไม่มีอยู่จริงในปัจจุบัน

>>> คลิกเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ: AI คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML, Machine Learning) เป็นสาขาย่อยของ AI ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมและโมเดลทางสถิติที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลด้วยตนเอง เพื่อปรับปรุงความแม่นยำโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจนในแต่ละขั้นตอน แทนที่มนุษย์จะเขียนคำสั่งทั้งหมด อัลกอริทึม ML จะวิเคราะห์ข้อมูลนำเข้าเพื่อค้นหากฎเกณฑ์ จากนั้นใช้กฎเหล่านั้นในการทำนายหรือการตัดสินใจเมื่อเจอข้อมูลใหม่

คำจำกัดความคลาสสิกโดย Arthur Samuel ในปี 1959 อธิบายว่า Machine Learning คือ “สาขาการวิจัยที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์มี ความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมเฉพาะเจาะจง” อัลกอริทึม ML มักแบ่งออกเป็นประเภทหลัก ๆ ดังนี้:

• การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning): โมเดลถูกฝึกด้วยชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (เช่น การทำนายราคาบ้านจากข้อมูลบ้านในอดีตที่รู้ราคาจริง)
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning): โมเดลค้นหาโครงสร้างหรือกลุ่มในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ (เช่น การจัดกลุ่มลูกค้าเป็นกลุ่มพฤติกรรมที่คล้ายกัน)
• การเรียนรู้แบบเสริมแรง (reinforcement learning): โมเดลโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและเรียนรู้วิธีการกระทำผ่านรางวัลหรือการลงโทษ (เช่น AI เล่นเกมและพัฒนาทักษะผ่านแต่ละรอบ)

สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ ไม่ใช่ทุกระบบ AI จะเป็น Machine Learning แต่ทุกอัลกอริทึม Machine Learning อยู่ในขอบเขตของ AI AI มีความกว้างกว่า ML – เปรียบเสมือนรูปสี่เหลี่ยมจัตุรัสที่เป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า แต่ไม่ใช่ทุกสี่เหลี่ยมผืนผ้าจะเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัส

ระบบ AI แบบดั้งเดิมหลายระบบ เช่น โปรแกรมเล่นหมากรุกที่อาศัยอัลกอริทึมค้นหา จะไม่ “เรียนรู้” จากข้อมูล แต่ทำงานตามกฎที่มนุษย์ตั้งโปรแกรมไว้ – ระบบเหล่านี้ถือเป็น AI แต่ไม่ใช่ ML

การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) คืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึก (DL, Deep Learning) เป็นสาขาย่อยเฉพาะของ Machine Learning ซึ่งโมเดลใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (neural network) เพื่อเรียนรู้จากข้อมูล

คำว่า “deep” (ลึก) หมายถึงโครงข่ายที่มีหลายชั้นซ่อนอยู่ (โดยทั่วไปมากกว่า 3 ชั้น) – โครงสร้างหลายชั้นนี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้คุณลักษณะที่ซับซ้อนในระดับนามธรรมสูง การเรียนรู้เชิงลึกได้รับแรงบันดาลใจจากการทำงานของสมองมนุษย์ โดยมี “นิวรอน” เทียมที่เชื่อมต่อกันเลียนแบบโครงข่ายนิวรอนชีวภาพ

จุดแข็งของ Deep Learning คือความสามารถในการสกัดคุณลักษณะโดยอัตโนมัติจากข้อมูลดิบ: โมเดลเรียนรู้เชิงลึกสามารถค้นหารูปแบบและคุณลักษณะที่สำคัญโดยไม่ต้องมีมนุษย์เตรียมชุดคุณลักษณะล่วงหน้า ด้วยเหตุนี้ Deep Learning จึงมีประสิทธิภาพสูงกับข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น รูปภาพ เสียง ภาษา ซึ่งการกำหนดคุณลักษณะด้วยมือเป็นเรื่องยากมาก

อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี โมเดล deep learning มักต้องการข้อมูลจำนวนมากและทรัพยากรการประมวลผลที่สูง (GPU, TPU ฯลฯ) ในการฝึกฝน แต่เมื่อมีข้อมูลและการประมวลผลเพียงพอ Deep Learning สามารถทำงานได้ยอดเยี่ยมในงานต่าง ๆ เช่น การจดจำภาพ การรู้จำเสียง การแปลภาษา การเล่นเกม ฯลฯ บางครั้งมีผลลัพธ์เทียบเท่าหรือดีกว่ามนุษย์ในบางสาขา

ความสัมพันธ์ระหว่าง AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

ดังที่กล่าวไว้ Deep Learning ⊂ Machine Learning ⊂ AI: AI คือสาขาที่กว้างที่สุด Machine Learning อยู่ภายใน AI และ Deep Learning เป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning ซึ่งหมายความว่า อัลกอริทึม deep learning ทุกตัว เป็นอัลกอริทึม machine learning และทุกวิธี machine learning อยู่ในขอบเขตของ AI

อย่างไรก็ตาม ข้อกลับกันไม่เสมอไป – ไม่ใช่ทุกระบบ AI จะใช้ machine learning และ machine learning เป็นเพียงหนึ่งในหลายวิธีในการทำให้ AI เป็นจริง

ตัวอย่างเช่น ระบบ AI อาจอิงกฎที่มนุษย์ตั้งโปรแกรมไว้เท่านั้น (ไม่มี machine learning) เช่น โปรแกรม AI จำแนกผลไม้โดยใช้รหัสบาร์โค้ด ในทางกลับกัน เมื่อปัญหาซับซ้อนขึ้นและมีข้อมูลมากขึ้น จึงจำเป็นต้องใช้วิธี machine learning และ deep learning เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ความแตกต่างหลักระหว่าง AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

แม้ว่าจะมีความสัมพันธ์เชิงลำดับชั้นดังกล่าว AI, ML และ DL มีความแตกต่างที่ชัดเจนในด้านขอบเขต วิธีการทำงาน และข้อกำหนดทางเทคนิค:

ขอบเขตของสาขา

AI เป็นแนวคิดกว้างครอบคลุมทุกวิธีที่ช่วยให้เครื่องจักรเลียนแบบสติปัญญา (ทั้งที่อิงกฎและเรียนรู้จากข้อมูล) Machine Learning แคบลงมาเฉพาะวิธี AI ที่เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูลด้วยตนเอง Deep Learning แคบลงไปอีก เป็นสาขาย่อยของ ML ที่ใช้โครงข่ายประสาทหลายชั้น ดังนั้น DL จึงเป็นทั้ง ML และ AI

วิธีการเรียนรู้และการมีส่วนร่วมของมนุษย์

ใน machine learning แบบดั้งเดิม มนุษย์ยังมีบทบาทสำคัญ เช่น วิศวกรต้องเลือกและสกัด คุณลักษณะ (feature) ที่เหมาะสมจากข้อมูลเพื่อป้อนให้อัลกอริทึมเรียนรู้

ในทางกลับกัน deep learning จะทำหน้าที่สกัดคุณลักษณะส่วนใหญ่โดยอัตโนมัติ โครงข่ายประสาทหลายชั้นสามารถเรียนรู้คุณลักษณะที่สำคัญในระดับนามธรรมต่าง ๆ จากข้อมูลดิบ ลดการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญ

พูดง่าย ๆ สำหรับปัญหาซับซ้อน (เช่น การจดจำภาพ) โมเดล ML แบบดั้งเดิมอาจต้องการวิศวกรจัดเตรียมคุณลักษณะ เช่น รูปร่าง สี ขอบ เพื่อระบุวัตถุ ขณะที่โมเดล DL สามารถ “มอง” ภาพและเรียนรู้คุณลักษณะเหล่านั้นได้เองโดยอัตโนมัติ

ข้อกำหนดด้านข้อมูล

อัลกอริทึม machine learning มักให้ผลลัพธ์ดีแม้มีข้อมูลปานกลางถึงน้อย ตราบใดที่ข้อมูลมีคุณภาพและคุณลักษณะชัดเจน ขณะที่โมเดล deep learning มักต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (นับล้านตัวอย่าง) เพื่อแสดงศักยภาพ

ตัวอย่างเช่น ระบบรู้จำเสียงพูดที่ใช้ deep learning อาจต้องฝึกด้วยชั่วโมงเสียงพูดนับหมื่นชั่วโมงเพื่อให้ได้ความแม่นยำสูง เหตุนี้ Deep Learning จึงเหมาะกับยุค “ข้อมูลขนาดใหญ่” ที่กว่า 80% ของข้อมูลองค์กรเป็นข้อมูลไม่มีโครงสร้าง (เช่น ข้อความ รูปภาพ) ที่ต้องใช้วิธีเรียนรู้เชิงลึกในการประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อกำหนดด้านโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผล

เนื่องจากโมเดล deep learning มักซับซ้อนและต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก การฝึกฝนจึงต้องการพลังการประมวลผลสูง อัลกอริทึม ML แบบดั้งเดิม สามารถรันได้ดีบน CPU แม้บนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ขณะที่ deep learning แทบจะต้องใช้ GPU (หรือ TPU, FPGA) เพื่อเร่งการคำนวณเมทริกซ์แบบขนาน

เวลาฝึกโมเดล deep learning ยังนานกว่ามากเมื่อเทียบกับโมเดล ML ธรรมดา บางครั้งอาจใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวันขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูล

ประสิทธิภาพและความแม่นยำ

เป้าหมายสูงสุดของ AI คือการแก้ไขงานที่กำหนดได้สำเร็จ โดยไม่จำเป็นต้องเรียนรู้จากข้อมูล ขณะที่ machine learning มุ่งเน้นการเพิ่มความแม่นยำของการทำนายผ่านการเรียนรู้จากชุดข้อมูลฝึกอบรม โดยยอมแลกกับความสามารถในการ “อธิบายได้” ของโมเดล

Deep learning สามารถบรรลุความแม่นยำสูงกว่ามากเมื่อเทียบกับวิธี ML แบบดั้งเดิม หากมีข้อมูลและการประมวลผลเพียงพอ – หลายงานจดจำด้วย deep learning ทำลายสถิติความแม่นยำ แต่แลกมาด้วยต้นทุนการประมวลผลที่สูง

การใช้งานที่เหมาะสม

Machine Learning มักใช้กับแอปพลิเคชันวิเคราะห์ข้อมูลและทำนายผลเมื่อมีข้อมูลในระดับปานกลางและข้อจำกัดด้านการประมวลผล เช่น ML มีประโยชน์ในการทำนายพฤติกรรมลูกค้า วิเคราะห์เครดิต ตรวจจับการฉ้อโกง หรือกรองอีเมลขยะ – งานที่ข้อมูลมีโครงสร้างไม่ซับซ้อนมาก

ในทางกลับกัน Deep Learning เหมาะกับงานที่ซับซ้อนและต้องการความแม่นยำสูง เช่น การประมวลผลข้อมูลไม่มีโครงสร้างอย่างการรู้จำภาพ เสียง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการขับขี่อัตโนมัติ งานเหล่านี้มักมีข้อมูลจำนวนมหาศาลและต้องการโมเดลที่ “เข้าใจ” คุณลักษณะที่ซับซ้อน ซึ่งโครงข่ายประสาทหลายชั้นสามารถทำได้ดี

การใช้งานจริงของ AI, ML และ Deep Learning

เพื่อให้เข้าใจความแตกต่างได้ชัดเจนขึ้น เรามาดูตัวอย่างการใช้งานเด่นของแต่ละเทคโนโลยีกัน:

ปัญญาประดิษฐ์ (AI): AI ปรากฏในระบบอัจฉริยะรอบตัวเรา ตั้งแต่อัลกอริทึมทำนายความต้องการผู้ใช้บน Google, แอปพลิเคชันเรียกรถ Uber/Grabที่ค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุด ไปจนถึงระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติบนเครื่องบินพาณิชย์ โปรแกรมอย่าง Deep Blue เล่นหมากรุก หรือ AlphaGo เล่นโกะ ก็ถือเป็น AI

โปรดทราบว่าระบบ AI บางระบบอาจไม่ใช้ machine learning เช่น โปรแกรม AI ควบคุม NPC (ตัวละครในเกม) ที่อาจอิงกฎตายตัวที่โปรแกรมเมอร์เขียนขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่อง: Machine Learning ถูกนำไปใช้ในหลายสาขา ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยอัจฉริยะ อย่าง Siri, Alexa, Google Assistant ที่เรียนรู้จากข้อมูลผู้ใช้เพื่อเข้าใจคำสั่งและตอบสนองอย่างเหมาะสม ตัวกรอง อีเมลขยะและซอฟต์แวร์ป้องกันมัลแวร์ ก็ใช้ ML ในการจำแนกอีเมลขยะจากตัวอย่างที่เรียนรู้มา

นอกจากนี้ ML แบบดั้งเดิมยังใช้ในงานพยากรณ์ธุรกิจ วิเคราะห์ความเสี่ยงทางการเงิน และระบบแนะนำสินค้า (recommendation) เช่น การแนะนำภาพยนตร์บน Netflix หรือสินค้าใน Amazon

การเรียนรู้เชิงลึก: Deep Learning เป็นแรงผลักดันสำคัญในความก้าวหน้าล่าสุดของ AI ระบบรู้จำเสียงพูด (เช่น การแปลงเสียงเป็นข้อความ, ผู้ช่วยอัจฉริยะ), การจดจำภาพ (เช่น การตรวจจับวัตถุ, ใบหน้าในภาพ), รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ที่วิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์ – ทั้งหมดนี้ใช้ deep learning เพื่อให้ได้ความแม่นยำสูง

Deep Learning ยังเป็นเทคโนโลยีพื้นฐานของโมเดล AI สร้างสรรค์ (Generative AI) ที่โดดเด่นในปัจจุบัน เช่น GPT-4 ที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT โมเดล foundation model ขนาดใหญ่เหล่านี้ถูกฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลทั้งข้อความและภาพ ช่วยให้สร้างเนื้อหาใหม่และทำงานหลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความจริงแสดงให้เห็นว่าการใช้โมเดล deep learning ที่ทรงพลังเช่น generative AI สามารถเร่งการสร้างคุณค่าได้หลายเท่าเมื่อเทียบกับวิธีดั้งเดิม

สรุปคือ AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึกไม่ใช่คำศัพท์ที่เหมือนกัน แต่มีความสัมพันธ์เชิงลำดับชั้นและแตกต่างกันอย่างชัดเจน

AI คือภาพรวมของความฉลาดของเครื่องจักร ซึ่ง Machine Learning และ Deep Learning เป็นวิธีการสำคัญในการทำให้เป้าหมายนี้เป็นจริง Machine Learning ช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้และปรับปรุงจากข้อมูลได้ ส่วน Deep Learning ลงลึกด้วยโมเดลโครงข่ายประสาทหลายชั้นที่สามารถสร้างพลังที่เหนือกว่าเมื่อมีข้อมูลจำนวนมาก

การเข้าใจความแตกต่างระหว่าง AI, ML และ DL อย่างถูกต้องไม่เพียงช่วยให้เราใช้คำศัพท์ได้แม่นยำ แต่ยังช่วยในการเลือกโซลูชันเทคโนโลยีที่เหมาะสม: บางครั้งโมเดล machine learning ธรรมดาก็เพียงพอสำหรับแก้ปัญหา แต่บางปัญหาซับซ้อนต้องใช้ deep learning ในอนาคต เมื่อข้อมูลมีมากขึ้นและความต้องการสูงขึ้น deep learning คาดว่าจะยังคงเป็นบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนความก้าวหน้าใหม่ ๆ ในสาขา AI.