ปัญญาประดิษฐ์ทำงานอย่างไร?
ปัญญาประดิษฐ์ทำงานโดยการเรียนรู้จากประสบการณ์ (ข้อมูล) เหมือนกับที่มนุษย์เรียนรู้จากประสบการณ์ ผ่านกระบวนการฝึกอบรม เครื่องจักรจะค่อยๆ สรุปความรู้จากข้อมูลตัวอย่างและสร้างแบบจำลองเพื่อนำไปใช้ในภายหลัง
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เริ่มเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเราอย่างมาก ตั้งแต่การแนะนำภาพยนตร์บน Netflix ไปจนถึงรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติเช่นของ Waymo คุณเคยสงสัยไหมว่า ปัญญาประดิษฐ์ทำงานอย่างไร? เบื้องหลังแอปพลิเคชันอัจฉริยะทุกตัวคือกระบวนการที่ช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูลและตัดสินใจได้
ในบทความนี้ เราจะอธิบายหลักการเบื้องต้นของ การทำงานของปัญญาประดิษฐ์ อย่างเข้าใจง่าย โดยเน้นที่ระบบ การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นหัวใจของ AI สมัยใหม่ส่วนใหญ่
ปัญญาประดิษฐ์ "เรียนรู้" และตัดสินใจจากข้อมูล
โดยหลักแล้ว AI ทำงานโดยการเรียนรู้จากข้อมูล แทนที่จะถูกตั้งโปรแกรมด้วยกฎตายตัวสำหรับทุกสถานการณ์ ระบบ AI (โดยเฉพาะที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง) จะได้รับ ข้อมูลจำนวนมาก และค้นหา รูปแบบหรือกฎที่ซ่อนอยู่ ในข้อมูลนั้นโดยอัตโนมัติ
จากนั้น AI จะใช้สิ่งที่เรียนรู้เพื่อ ทำนายหรือตัดสินใจ เมื่อเจอกับข้อมูลใหม่ กระบวนการนี้คล้ายกับวิธีที่มนุษย์เรียนรู้ คือเราสังเกตตัวอย่างมากมาย สรุปผล และนำประสบการณ์นั้นไปใช้กับสถานการณ์ใหม่
ในระหว่างการฝึก ระบบจะปรับพารามิเตอร์ภายในอย่างค่อยเป็นค่อยไปเพื่อ เพิ่มความแม่นยำ ส่งผลให้ AI สร้าง แบบจำลอง ที่สามารถจำแนกได้ว่าเป็นภาพแมวหรือสุนัข เมื่อได้รับภาพใหม่ (ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน) แบบจำลองจะ ทำนาย ว่าเป็นแมวหรือสุนัขตามสิ่งที่เรียนรู้ หากทำนายผิด AI สามารถปรับแต่งได้ (โดยใช้อัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์) เพื่อเพิ่มความแม่นยำในครั้งถัดไป
สี่ขั้นตอนสำคัญของกระบวนการเรียนรู้ AI
โดยสรุปง่ายๆ กระบวนการเรียนรู้และทำงานของ AI มักประกอบด้วย ขั้นตอนสำคัญ ดังนี้:
การเก็บรวบรวมข้อมูล (Input)
ขั้นแรก AI ต้องการ ข้อมูลนำเข้า เพื่อเรียนรู้ ข้อมูลอาจมาในหลายรูปแบบ เช่น ตัวเลข ข้อความ รูปภาพ เสียง ฯลฯ และมักจะถูก เก็บรวบรวมและเตรียมอย่างละเอียด เช่น หากต้องการฝึก AI ให้รู้จักแมว ต้องรวบรวมภาพแมว (และไม่ใช่แมว) จำนวนหลายหมื่นภาพพร้อมติดป้ายกำกับ
การฝึกแบบจำลอง (Learning/Training)
ขั้นตอนถัดไปคือการที่ เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูล ข้อมูลนำเข้าจะถูกป้อนเข้าสู่อัลกอริทึม การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งจะ ค้นหารูปแบบหรือความสัมพันธ์ ในข้อมูลและปรับ พารามิเตอร์ภายใน ให้เหมาะสมกับข้อมูล
ในกรณีของ โครงข่ายประสาทเทียม (ที่ใช้ใน deep learning) การฝึกหมายถึงการปรับ น้ำหนัก ของการเชื่อมต่อระหว่างนิวรอนผ่านหลายรอบ AI จะพยายามทำนายข้อมูลฝึกและ แก้ไขตัวเอง ตามความแตกต่างระหว่างการทำนายกับผลลัพธ์จริง (กระบวนการนี้เรียกว่า backpropagation ในโครงข่ายประสาท)
การทำนาย/ผลลัพธ์ (Inference)
หลังจากฝึกเสร็จ AI จะมี แบบจำลองที่ผ่านการฝึก เมื่อได้รับ ข้อมูลนำเข้าใหม่ (ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน) AI สามารถ ใช้แบบจำลองที่เรียนรู้ เพื่อ ทำนายหรือตัดสินใจ
- แบบจำลอง AI ที่แยกแยะแมวและสุนัขสามารถดูภาพใหม่และทำนายว่า "นี่คือแมว" ด้วยความมั่นใจระดับหนึ่ง
- AI ที่ฝึกด้วยข้อมูลธุรกรรมธนาคารสามารถทำนายธุรกรรมใหม่ที่อาจเป็นการฉ้อโกง
- แบบจำลองที่ฝึกด้วยข้อมูลทางการแพทย์สามารถแนะนำการวินิจฉัยสำหรับผู้ป่วยใหม่
ขั้นตอนนี้เรียกว่า inference – AI ใช้ความรู้ที่เรียนรู้ กับสถานการณ์จริง
ข้อเสนอแนะและการปรับปรุง
คุณสมบัติสำคัญของ AI (โดยเฉพาะระบบการเรียนรู้ของเครื่อง) คือความสามารถในการ ปรับปรุงตัวเองเมื่อเวลาผ่านไป หาก AI ให้ผลลัพธ์และได้รับ ข้อเสนอแนะ เกี่ยวกับความแม่นยำ (เช่น มนุษย์บอกว่าการทำนายถูกหรือผิด) AI สามารถ ปรับแบบจำลอง ให้เหมาะสมกับข้อมูลมากขึ้น
ยกตัวอย่างการจำแนกแมว/สุนัข: หากแบบจำลองทำนายผิดในบางกรณี (เช่น สุนัขถูกเข้าใจผิดว่าเป็นแมว) วิศวกรสามารถเพิ่มข้อมูลในกรณียากหรือปรับโครงสร้าง/พารามิเตอร์ของแบบจำลองเพื่อให้ AI เรียนรู้ได้ดีขึ้น ผ่านการอัปเดตอย่างต่อเนื่องนี้ AI จะมีความแม่นยำและฉลาดขึ้นเรื่อยๆ
ระบบ AI ทำงานโดยผสมผสานสามความสามารถหลัก: การเรียนรู้จากข้อมูล การใช้ตรรกะในการสรุปผล และการแก้ไขตัวเองจากข้อผิดพลาด ในช่วงการเรียนรู้ AI จะรวบรวมและสกัดข้อมูลจากข้อมูล (สร้าง "ความรู้") ในช่วงการสรุปผล AI ใช้ความรู้ที่เรียนรู้เพื่อจัดการกับสถานการณ์ใหม่และสร้างผลลัพธ์ และผ่านการแก้ไขตัวเอง AI จะปรับปรุงการทำงานเพื่อเพิ่มความแม่นยำอย่างต่อเนื่อง
— หลักการทำงานหลักของ AI
การผสมผสานของการเรียนรู้ การใช้เหตุผล และการปรับตัวเองนี้คือพลังของระบบ AI สมัยใหม่
ตัวอย่างง่ายๆ ที่แสดงให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์ทำงานอย่างไร
ลองพิจารณา ตัวอย่างจริง เพื่ออธิบายกระบวนการข้างต้นให้ชัดเจนขึ้น: แชทบอท AI ที่ตอบข้อความโดยอัตโนมัติ สมมติว่าคุณต้องการสร้างแชทบอทที่รองรับลูกค้าและตอบคำถามเป็นภาษาเวียดนามอย่างเป็นธรรมชาติ
การเก็บรวบรวมข้อมูล
การฝึกแชทบอท
การตอบสนองของผู้ใช้
การปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป
ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่า AI ในทางปฏิบัติ เรียนรู้จากข้อมูลในอดีตเพื่อนำไปใช้กับสถานการณ์ในอนาคต ไม่ว่าจะเป็นการจำแนกแมว/สุนัข หรือการตอบคำถามลูกค้า หลักการพื้นฐานยังคงเหมือนเดิม
ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ทำงานอย่างไร?
แนวโน้มที่โดดเด่นใน AI ล่าสุดคือ Generative AI – ระบบ AI ที่สามารถ สร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือเสียงที่ไม่เคยมีมาก่อน แล้วปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ทำงานอย่างไร และแตกต่างอย่างไร?
การจำแนกและการทำนาย
- จดจำรูปแบบ
- ทำนายผล
- จำแนกข้อมูล
- เลือกจากตัวเลือกที่มีอยู่
การสร้างเนื้อหา
- สร้างเนื้อหาใหม่
- สร้างข้อความ รูปภาพ เสียง
- ผสมผสานรูปแบบที่เรียนรู้
- ผลิตผลงานต้นฉบับ
จริงๆ แล้ว generative AI ก็อิงกับ การเรียนรู้เชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่นกัน แต่แทนที่จะทำนายหรือจำแนก แบบจำลองจะถูกฝึกให้ สร้างผลลัพธ์ใหม่ ตามรูปแบบที่เรียนรู้
แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
ยกตัวอย่างแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ เช่น ChatGPT: แบบจำลองนี้ถูกฝึกด้วยข้อความนับพันล้านคำ (หนังสือ บทความ เว็บไซต์) เพื่อเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคำและประโยค
- มีพารามิเตอร์นับสิบพันล้านตัว
- ทำนายคำถัดไปในลำดับ
- สร้างคำตอบที่ลื่นไหลและมีบริบท
เครื่องมือสร้างงานศิลปะ AI
เครื่องมือสร้างงานศิลปะ AI เช่น Midjourney และ DALL-E ทำงานโดย เรียนรู้ภาษาของภาพอย่างลึกซึ้ง แล้ว สร้างผลงานภาพใหม่ ตามคำสั่ง
- แบบจำลองพื้นฐานที่ฝึกด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- สถาปัตยกรรม Transformer
- การสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์
เมื่อใช้งาน แทนที่จะตอบด้วยคำตอบที่เก็บไว้ล่วงหน้า ChatGPT จะ สร้างคำตอบใหม่ โดยเลือกคำถัดไปตามความน่าจะเป็นที่เรียนรู้ ผลลัพธ์คือข้อความที่ลื่นไหลสะท้อนสไตล์ภาษาจากข้อมูลฝึก แต่มีเนื้อหาใหม่ทั้งหมด
นี่ทำให้โปรแกรมอย่าง ChatGPT หรือ Midjourney สามารถ สร้างเนื้อหาใหม่ (ข้อความ รูปภาพ เพลง ฯลฯ) ตามความรู้ที่เรียนรู้ แทนที่จะเลือกคำตอบที่มีอยู่แล้ว
คุณสมบัติพิเศษของ generative AI คือไม่เพียงแต่จดจำหรือวิเคราะห์ แต่ยังสร้างสรรค์ในระดับหนึ่ง แน่นอนว่าความสร้างสรรค์นี้ยังอิงกับสิ่งที่ AI เรียนรู้ – มันผสมผสานและแปลงรูปแบบที่เคยเห็นเพื่อสร้างสิ่งใหม่ แต่ผลลัพธ์สามารถหลากหลายและสมบูรณ์ ทำให้ generative AI เป็นเครื่องมือทรงพลังในงานสร้างสรรค์ การออกแบบ ความบันเทิง และสาขาอื่นๆ อีกมากมาย
— พลังของ Generative AI
สรุปใจความสำคัญ
โดยสรุป AI ทำงานโดยการเรียนรู้จากประสบการณ์ (ข้อมูล) เหมือนกับที่มนุษย์เรียนรู้จากประสบการณ์ ผ่านการฝึกอบรม เครื่องจักรจะค่อยๆ สรุปความรู้ จากข้อมูลตัวอย่างและสร้างแบบจำลองเพื่อนำไปใช้ในภายหลัง
การค้นหารูปแบบ
AI ค้นหา รูปแบบที่ซ่อนอยู่ ในข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ
การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
ระบบพัฒนาผ่าน การลองผิดลองถูก ปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง
การประยุกต์ใช้งานจริง
ตั้งแต่ การรู้จำภาพ ถึง การสร้างข้อความอัตโนมัติ และการสร้างงานศิลปะ
แม้อัลกอริทึมพื้นฐานจะแตกต่างกัน – ตั้งแต่ต้นไม้ตัดสินใจง่ายๆ ถึงโครงข่ายประสาทลึกที่มีพารามิเตอร์นับพันล้าน – เป้าหมายร่วมของ AI คือการ ค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ เพื่อช่วยแก้ปัญหา ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลและการประมวลผลที่ทรงพลังในปัจจุบัน AI จึงประสบความสำเร็จอย่างน่าทึ่ง ตั้งแต่การรู้จำภาพและเสียงที่แม่นยำ ไปจนถึงความสามารถในการ เขียนข้อความและสร้างงานศิลปะโดยอัตโนมัติ
ติดตาม INVIAI เพื่ออัปเดตความรู้ AI ล่าสุด!
ยังไม่มีความคิดเห็น มาเป็นคนแรกที่แสดงความคิดเห็น!