ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นเรื่อยๆ ตั้งแต่คำแนะนำภาพยนตร์ที่ Netflix แนะนำ ไปจนถึงรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติอย่างของบริษัท Waymo คุณเคยสงสัยไหมว่า AI ทำงานอย่างไร? เบื้องหลังแอปพลิเคชันอัจฉริยะแต่ละตัวคือกระบวนการที่เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูลและตัดสินใจได้

ในบทความนี้ เราจะมาทำความเข้าใจอย่างง่ายเกี่ยวกับ หลักการทำงานของ AI โดยเน้นไปที่ระบบ การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ซึ่งเป็นหัวใจหลักของ AI สมัยใหม่ส่วนใหญ่

AI “เรียนรู้” และตัดสินใจจากข้อมูล

โดยพื้นฐานแล้ว AI ทำงานโดยการเรียนรู้จากข้อมูล แทนที่จะถูกตั้งโปรแกรมให้ตอบสนองในทุกสถานการณ์ ระบบ AI (โดยเฉพาะระบบที่ใช้ machine learning) จะได้รับ ข้อมูลจำนวนมาก และค้นหา รูปแบบ (pattern) หรือกฎซ่อนเร้น ในข้อมูลเหล่านั้นด้วยตนเอง

จากนั้นจะใช้สิ่งที่เรียนรู้เพื่อ ทำนายหรือทำการตัดสินใจ เมื่อเจอข้อมูลใหม่ กระบวนการนี้คล้ายกับการเรียนรู้ของมนุษย์ คือเราสังเกตตัวอย่างมากมาย สะสมประสบการณ์ แล้วนำไปใช้กับสถานการณ์ใหม่

ตัวอย่างเช่น หากต้องการสอน AI ให้ แยกแยะภาพแมวและสุนัข เราจะ รวบรวมภาพแมวและสุนัขจำนวนมาก พร้อม ติดป้ายกำกับ ให้กับภาพเหล่านั้น (เช่น ภาพไหนเป็นแมว ภาพไหนเป็นสุนัข) อัลกอริทึม AI จะ วิเคราะห์ คลังภาพขนาดใหญ่เพื่อค้นหา ลักษณะเฉพาะ ที่ช่วยแยกแมวกับสุนัขออกจากกัน เช่น แมวมักมีหนวด รูปร่างใบหน้าต่างจากสุนัข เป็นต้น ในกระบวนการเรียนรู้ ระบบจะปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อให้ การจดจำแม่นยำขึ้น เรื่อยๆ

ผลลัพธ์คือ AI จะสร้างแบบจำลอง (model) ที่สามารถระบุได้ว่าอันไหนคือแมว อันไหนคือสุนัข เมื่อป้อนภาพใหม่ (ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน) แบบจำลองจะ ทำนาย ว่าเป็นแมวหรือสุนัขตามสิ่งที่เรียนรู้ หากทำนายผิด AI สามารถถูกปรับปรุง (โดยอัลกอริทึมการเรียนรู้) เพื่อเพิ่มความแม่นยำในครั้งถัดไป

สรุปอย่างง่าย กระบวนการเรียนรู้และทำงานของ AI มักประกอบด้วย ขั้นตอนหลัก ดังนี้:

• รวบรวมข้อมูล (Input)

อันดับแรก AI ต้องมี ข้อมูลนำเข้า เพื่อเรียนรู้ ข้อมูลอาจอยู่ในรูปแบบต่างๆ เช่น ตัวเลข ข้อความ รูปภาพ เสียง ฯลฯ และมักจะถูก รวบรวมและเตรียมอย่างละเอียด ตัวอย่างเช่น เพื่อฝึก AI ให้รู้จักแมว เราต้องรวบรวมภาพแมวจำนวนหลายหมื่นภาพ (และภาพที่ไม่ใช่แมว) พร้อมติดป้ายกำกับให้ถูกต้อง คุณภาพและปริมาณข้อมูลในขั้นตอนนี้สำคัญมาก – ข้อมูลยิ่งมากและหลากหลาย AI ก็จะเรียนรู้ได้ดีขึ้น

• ฝึกแบบจำลอง (Learning/Training)

ต่อไปคือขั้นตอนที่ เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูล ข้อมูลนำเข้าจะถูกป้อนเข้าสู่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning algorithm) อัลกอริทึมนี้จะ ค้นหารูปแบบหรือความสัมพันธ์ ในข้อมูลและปรับ พารามิเตอร์ภายใน ให้เหมาะสมกับข้อมูล

ในกรณีของ โครงข่ายประสาทเทียม (neural networks) ซึ่งเป็นที่นิยมใน deep learning กระบวนการฝึกหมายถึงการปรับ น้ำหนัก (weights) ของการเชื่อมต่อระหว่างนิวรอนหลายครั้ง AI จะทำนายผลบนข้อมูลฝึกและ แก้ไขข้อผิดพลาด โดยอิงจากความแตกต่างระหว่างการทำนายกับผลลัพธ์จริง (กระบวนการนี้เรียกว่า การแพร่ย้อนกลับ (backpropagation) ในโครงข่ายประสาท)

สิ่งสำคัญคือในขั้นตอนนี้ AI เรียนรู้จากประสบการณ์ (ข้อมูลตัวอย่าง) คล้ายกับนักเรียนที่ฝึกทำแบบฝึกหัด: ทำผิดก็เรียนรู้และปรับปรุง

• ทำนาย/ให้ผลลัพธ์ (Inference)

หลังจากฝึกเสร็จ AI จะมี แบบจำลองที่เรียนรู้แล้ว ตอนนี้เมื่อได้รับ ข้อมูลนำเข้าใหม่ (ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน) AI สามารถ ใช้แบบจำลอง เพื่อ ทำนายหรือทำการตัดสินใจ

ตัวอย่างเช่น หลังจากเรียนรู้เสร็จ แบบจำลอง AI ที่แยกแมว/สุนัขจะสามารถดูภาพใหม่และทำนายว่า “นี่คือแมว” ด้วยความน่าจะเป็นหนึ่งระดับ เช่นเดียวกับ AI ที่เรียนรู้จากข้อมูลธุรกรรมธนาคาร สามารถทำนายได้ว่าธุรกรรมใหม่ใดเป็นการฉ้อโกง หรือแบบจำลองที่เรียนรู้จากข้อมูลทางการแพทย์สามารถแนะนำการวินิจฉัยสำหรับผู้ป่วยใหม่ ขั้นตอนนี้เรียกว่า การสรุปผล (inference) – AI นำความรู้ที่เรียนมาใช้ในสถานการณ์จริง

• ปรับปรุงและพัฒนา (Feedback & Improvement)

คุณสมบัติสำคัญของ AI (โดยเฉพาะระบบ machine learning) คือความสามารถในการ พัฒนาตัวเองตามเวลา หาก AI ให้ผลลัพธ์และได้รับ ข้อเสนอแนะ เกี่ยวกับความแม่นยำ (เช่น มนุษย์บอกว่าการทำนายถูกหรือผิด) มันสามารถ ปรับแบบจำลอง ให้เหมาะสมขึ้น

กลับไปที่ตัวอย่างการจำแนกแมว/สุนัข: หากแบบจำลองทำนายผิดในบางกรณี (เช่น จำสุนัขผิดเป็นแมว) วิศวกรสามารถเพิ่มข้อมูลตัวอย่างในกรณียากๆ หรือปรับโครงสร้าง/ไฮเปอร์พารามิเตอร์ของแบบจำลองเพื่อให้ AI เรียนรู้เพิ่มเติม ด้วยการอัปเดตอย่างต่อเนื่องนี้ AI จะมีความแม่นยำและฉลาดขึ้นตามเวลา

ขั้นตอนนี้เหมือนกับการที่คุณแก้แบบฝึกหัดผิดตามคำแนะนำของครูและเรียนรู้จากข้อผิดพลาด สำหรับระบบ AI บางประเภท (เช่น reinforcement learning ในเกม) การปรับตัวจะเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องในระหว่างการทำงาน: AI ทดลองทำสิ่งต่างๆ หากผลลัพธ์ไม่ดีจะหลีกเลี่ยงในครั้งต่อไป หากดีจะเสริมพฤติกรรมนั้น

โดยรวมแล้ว ระบบ AI ทำงานโดยผสมผสานสามความสามารถหลัก: เรียนรู้จากข้อมูล, ใช้ตรรกะในการสรุปผล, และปรับปรุงตัวเองจากข้อผิดพลาด ในขั้นตอน การเรียนรู้ AI จะรวบรวมและสกัดข้อมูลจากข้อมูล (สร้าง “ความรู้”)

ในขั้นตอน การสรุปผล AI ใช้ความรู้ที่เรียนมาเพื่อจัดการกับสถานการณ์ใหม่และให้ผลลัพธ์ และผ่านการ แก้ไขข้อผิดพลาดด้วยตนเอง AI จะปรับแต่งวิธีการทำงานเพื่อเพิ่มความแม่นยำ การผสมผสานของการเรียนรู้ การวิเคราะห์ และการปรับปรุงนี้คือพลังของระบบ AI สมัยใหม่

ตัวอย่างเข้าใจง่ายเกี่ยวกับการทำงานของ AI

ลองพิจารณา ตัวอย่างจริง เพื่ออธิบายกระบวนการข้างต้น: AI chatbot ตอบข้อความอัตโนมัติ สมมติว่าคุณต้องการสร้าง chatbot ที่ช่วยตอบคำถามลูกค้าเป็นภาษาไทยอย่างเป็นธรรมชาติ

• รวบรวมข้อมูล: คุณต้องมีข้อมูลบทสนทนาจำนวนมากเพื่อสอน chatbot ให้เข้าใจภาษาและวิธีตอบกลับ ข้อมูลนี้อาจเป็น คำถามและคำตอบตัวอย่างนับล้าน จากบทสนทนาการบริการลูกค้าในอดีต หรือข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต (เช่น ฟอรัม โซเชียลมีเดีย) ที่ถูกคัดกรองและทำความสะอาด คำถามแต่ละข้อจะมีคำตอบที่ถูกต้อง (เช่น ป้ายกำกับ) เพื่อให้ chatbot เรียนรู้
• ฝึก chatbot: คุณเลือกแบบจำลอง AI ด้านภาษา (เช่น โครงข่ายประสาทเทียม Transformer ขนาดใหญ่) และให้มัน “อ่าน” ข้อมูลบทสนทนาทั้งหมดที่รวบรวม แบบจำลองจะ เรียนรู้การเชื่อมโยง ระหว่างคำถามกับคำตอบที่เหมาะสม เรียนรู้การใช้ภาษาธรรมชาติอย่างลื่นไหล ทีละรอบ chatbot จะพัฒนาความสามารถในการ เข้าใจบริบท และ ตอบกลับอย่างเหมาะสม มันเรียนรู้ว่าเมื่อมีลูกค้าถามว่า “ลืมรหัสผ่าน ต้องทำอย่างไร?” คำตอบควรแนะนำวิธีการกู้คืนรหัสผ่านแทนที่จะตอบผิดเรื่อง กระบวนการนี้คล้ายกับพนักงานใหม่ที่อ่านสคริปต์คำถาม-ตอบนับพันเพื่อเข้าใจงาน
• ตอบผู้ใช้: เมื่อ chatbot ถูกนำไปใช้ ลูกค้าจะป้อนคำถามใหม่ (ที่ chatbot ไม่เคยเห็นมาก่อน) chatbot จะ วิเคราะห์คำถาม ดึงใจความสำคัญ (เช่น ลูกค้าถามเรื่องลืมรหัสผ่าน) จากสิ่งที่เรียนรู้ แล้ว สร้างคำตอบ ที่เหมาะสมตามความรู้ที่สะสม หากฝึกมาอย่างดี คำตอบจะดูเป็นธรรมชาติและแม่นยำ เหมือนคนเขียน
• พัฒนาต่อเนื่อง: หลังแต่ละรอบโต้ตอบ เราสามารถบอก chatbot ว่า ตอบถูกหรือผิด (จากข้อเสนอแนะลูกค้าหรือการประเมินของพนักงานสนับสนุน) หาก chatbot ตอบไม่ดี ข้อมูลโต้ตอบนั้นจะถูกเพิ่มเข้าไปในชุดฝึกเพื่อปรับปรุงในรอบถัดไป ด้วยวิธีนี้ chatbot จะพัฒนาความรู้และวิธีตอบอย่างต่อเนื่อง นี่คือวงจรข้อเสนอแนะที่ช่วยให้ AI พัฒนาตัวเอง

ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นชัดเจนว่า AI จริงๆ “เรียนรู้” และทำงานอย่างไร: เรียนรู้จากข้อมูลในอดีตเพื่อนำไปใช้กับสถานการณ์ในอนาคต ไม่ว่าจะเป็นการจำแนกแมว/สุนัข หรือการตอบคำถามลูกค้า หลักการพื้นฐานเหมือนกัน

AI สร้างสรรค์ทำงานอย่างไร?

แนวโน้มที่โดดเด่นในวงการ AI เมื่อไม่นานมานี้คือ AI สร้างสรรค์ (Generative AI) – ระบบ AI ที่มีความสามารถ สร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง ที่ไม่เคยมีมาก่อน ดังนั้น AI สร้างสรรค์มีวิธีการทำงานอย่างไร และแตกต่างจาก AI ทั่วไปอย่างไร?

ในความเป็นจริง AI สร้างสรรค์ ก็ยังอิงอยู่บนพื้นฐานของ การเรียนรู้เชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่แทนที่จะทำนายหรือจำแนกอย่างเดียว แบบจำลองจะถูกฝึกให้ สร้างผลลัพธ์ใหม่ ตามรูปแบบที่เรียนรู้มา

ตัวอย่างเช่น แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ อย่าง ChatGPT: แบบจำลองนี้ถูกฝึกด้วยข้อความนับพันล้านคำ (จากหนังสือ บทความ เว็บไซต์) เพื่อเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคำและประโยค โครงสร้างของมันคือโครงข่ายประสาทลึกมาก (มีพารามิเตอร์หลายสิบพันล้านตัว) ที่สามารถ ทำนายคำถัดไป ในประโยคได้

เมื่อใช้งาน แทนที่จะตอบคำถามจากข้อมูลที่เก็บไว้ ChatGPT จะ สร้างคำตอบใหม่ โดยเลือกคำถัดไปตามความน่าจะเป็นที่เรียนรู้ ผลลัพธ์คือข้อความที่ลื่นไหล สะท้อนสไตล์ภาษาจากข้อมูลฝึก แต่เนื้อหาเป็นของใหม่ทั้งหมด

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ระบบ Generative AI เช่น ChatGPT หรือ AI วาดภาพ (Midjourney, DALL-E) ทำงานโดย เรียนรู้ “ภาษา” ของสาขานั้นอย่างละเอียด (มนุษย์ ภาพ เสียง ฯลฯ) แล้ว สร้างผลงานใหม่ ตามคำขอโดยอิงจากความรู้ที่เรียนมา พวกมันถูก ติดตั้งแบบจำลองเชิงลึกขนาดใหญ่ – เรียกว่า foundation models หรือ large language models (LLM) ที่ฝึกด้วยข้อมูลมหาศาลผ่านอัลกอริทึมพิเศษ เช่น Transformer ในการประมวลผลภาษา

สิ่งนี้ทำให้โปรแกรมอย่าง ChatGPT หรือ Midjourney สามารถ สร้างเนื้อหาใหม่ (ข้อความ รูปภาพ เพลง ฯลฯ) โดยอิงจากความรู้ที่เรียนมา แทนที่จะตอบกลับด้วยข้อความที่มีอยู่แล้ว เช่น เมื่อคุณขอ “เขียนเรื่องราวเกี่ยวกับแมวที่รู้จักการเขียนโปรแกรม” ChatGPT จะใช้ความเข้าใจภาษาและเรื่องราวนับไม่ถ้วนที่เคยอ่านมาเพื่อสร้างเรื่องราวใหม่ทั้งหมดตามหัวข้อ

จุดเด่น ของ AI สร้างสรรค์คือมันไม่เพียงแค่จดจำหรือวิเคราะห์ แต่ยัง สร้างสรรค์ ในระดับหนึ่ง แน่นอนว่าการสร้างสรรค์นี้ยังอิงกับสิ่งที่ AI ได้เรียนรู้ – มัน เชื่อมโยงและดัดแปลงรูปแบบที่เคยเห็นเพื่อสร้างสิ่งใหม่ ผลลัพธ์ที่ได้จึงหลากหลายและน่าสนใจ ทำให้ AI สร้างสรรค์กลายเป็นเครื่องมือทรงพลังในงานสร้างสรรค์เนื้อหา การออกแบบ ความบันเทิง และสาขาอื่นๆ อีกมากมาย

>>> คลิกเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ:

ประวัติการก่อตั้งและพัฒนาของ AI

ประเภทของปัญญาประดิษฐ์ที่นิยม

สรุปคือ AI ทำงานโดยเรียนรู้จากประสบการณ์ (ข้อมูล) เหมือนกับที่มนุษย์เรียนรู้จากการสัมผัสประสบการณ์ ผ่านกระบวนการฝึกอบรม เครื่องจักรจะค่อยๆ สรุปความรู้ จากข้อมูลตัวอย่างและสร้างแบบจำลองเพื่อใช้ในอนาคต

แม้ว่าจะมีอัลกอริทึมหลากหลายตั้งแต่ต้นไม้ตัดสินใจง่ายๆ ไปจนถึงโครงข่ายประสาทลึกที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านตัว เป้าหมายหลักของ AI คือ ค้นหากฎซ่อนเร้น ที่ช่วยแก้ปัญหา ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลและพลังการประมวลผลที่สูงในปัจจุบัน AI จึงประสบความสำเร็จอย่างน่าทึ่ง ตั้งแต่การจดจำภาพและเสียงที่แม่นยำ ไปจนถึงความสามารถในการ เขียนข้อความและวาดภาพอัตโนมัติ

หวังว่าการอธิบายข้างต้นจะช่วยให้คุณมีภาพที่ชัดเจนและเข้าใจง่ายขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่ AI “คิด” และทำงาน เบื้องหลังหน้าจอ AI ไม่ใช่ “กล่องดำ” ที่ลึกลับอีกต่อไป – มันคือผลลัพธ์ของกระบวนการเรียนรู้จากข้อมูลและลองผิดลองถูก ปรับปรุงอย่างไม่หยุดยั้ง คล้ายกับวิธีที่มนุษย์เรารับรู้ความรู้และทักษะ

ติดตาม INVIAI เพื่ออัปเดตความรู้ใหม่ๆ เกี่ยวกับ AI นะครับ/ค่ะ!