Neural Network คือวิธีการหนึ่งในสาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้สอนให้คอมพิวเตอร์ประมวลผลข้อมูลโดยเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เป็นเทคนิค การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ในสาขาย่อยของ การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) – ซึ่งใช้ โหนด (คล้ายเซลล์ประสาท) ที่เชื่อมโยงกันในโครงสร้างแบบชั้นซ้อนคล้ายกับเครือข่ายนิวรอนในสมอง

ระบบนี้มีความสามารถในการ ปรับตัว หมายความว่าคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากความผิดพลาดของตนเองและปรับปรุงความแม่นยำอย่างต่อเนื่องตามเวลา คำว่า "นิวรอนเทียม" มาจากโครงสร้างของเครือข่ายที่เลียนแบบการส่งสัญญาณระหว่างเซลล์ประสาท (neuron) ในสมองมนุษย์

แม้แนวคิดเครือข่ายนิวรอนเทียมจะถูกพัฒนาขึ้นตั้งแต่ช่วงต้น (Warren McCulloch และ Walter Pitts ได้พัฒนาแบบจำลองนิวรอนเทียมแรกในปี 1943) แต่เทคโนโลยีนี้เพิ่งเริ่มถูกนำไปใช้แพร่หลายในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลในช่วงทศวรรษ 1980

ปัจจุบัน เครือข่ายนิวรอนเทียมได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางและกลายเป็นเครื่องมือหลักในหลายอุตสาหกรรม รวมถึงระบบ AI ขั้นสูงต่างๆ ซึ่งถือเป็น กระดูกสันหลังของอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสมัยใหม่ – โดยส่วนใหญ่ความก้าวหน้าของ AI ในช่วงไม่กี่ปีมานี้มีรากฐานจากเครือข่ายนิวรอนเชิงลึก

โครงสร้างและกลไกการทำงานของเครือข่ายนิวรอน

เครือข่ายนิวรอนเทียม ถูกสร้างขึ้นโดยได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของสิ่งมีชีวิต สมองมนุษย์มีนิวรอนนับพันล้านตัวที่เชื่อมโยงซับซ้อนและส่งสัญญาณไฟฟ้าเพื่อประมวลผลข้อมูล เช่นเดียวกับเครือข่ายนิวรอนเทียมที่ประกอบด้วย นิวรอนเทียม (หน่วยซอฟต์แวร์) หลายตัวเชื่อมต่อกันเพื่อแก้ไขปัญหาหรือทำงานร่วมกัน

แต่ละ นิวรอนเทียม คือฟังก์ชันคำนวณ (เรียกว่า โหนด หรือ node) ที่รับสัญญาณเข้า ประมวลผล และสร้างสัญญาณออกไปยังนิวรอนถัดไป การเชื่อมต่อระหว่างนิวรอนเหล่านี้เลียนแบบ ไซแนปส์ (synapse) ในสมองมนุษย์

เครือข่ายนิวรอนพื้นฐานมักมีโครงสร้างแบบ หลายชั้น โดยแบ่งออกเป็นสามชั้นหลัก:

• ชั้นนำเข้า: รับข้อมูลจากโลกภายนอกเข้าสู่เครือข่าย โหนดในชั้นนี้จะประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น (เช่น การปรับมาตรฐาน หรือการสกัดคุณลักษณะง่ายๆ) แล้วส่งสัญญาณที่ถูกเข้ารหัสไปยังชั้นถัดไป
• ชั้นซ่อน: รับสัญญาณจากชั้นนำเข้า (หรือชั้นซ่อนก่อนหน้า) และทำการ วิเคราะห์เชิงลึก มากขึ้น เครือข่ายนิวรอนอาจมีหลายชั้นซ่อน (จำนวนชั้นมากขึ้นหมายถึงเครือข่ายลึกขึ้น) แต่ละชั้นซ่อนจะสกัดคุณลักษณะที่ซับซ้อนขึ้นจากผลลัพธ์ของชั้นก่อนหน้าและส่งต่อไปยังชั้นถัดไป
• ชั้นส่งออก: ชั้นสุดท้ายที่สร้างผลลัพธ์ของเครือข่ายหลังจากประมวลผลข้อมูลทั้งหมด ชั้นนี้อาจมีโหนดหนึ่งหรือหลายโหนดขึ้นอยู่กับปัญหา เช่น ถ้าเป็นปัญหาการจำแนกแบบสองกลุ่ม (ถูก/ผิด, มี/ไม่มี) ชั้นส่งออกอาจมีเพียงโหนดเดียว (ให้ผลลัพธ์ 0 หรือ 1) แต่ถ้าเป็นปัญหาจำแนกหลายกลุ่ม ชั้นส่งออกจะมีหลายโหนด แต่ละโหนดรับผิดชอบกลุ่มผลลัพธ์หนึ่งกลุ่ม

ในกระบวนการประมวลผล การเชื่อมต่อระหว่างนิวรอนแต่ละตัวจะถูกกำหนดด้วย น้ำหนัก (weight) เพื่อแสดงระดับอิทธิพลของสัญญาณนั้นๆ พร้อมกับนิวรอนแต่ละตัวจะใช้ ฟังก์ชันเปิดใช้งาน ที่มีเกณฑ์กำหนดไว้: หากผลรวมของสัญญาณเข้าที่คูณด้วยน้ำหนักเกินเกณฑ์ นิวรอนจะ "เปิดใช้งาน" (ส่งสัญญาณออก) แต่ถ้ายังไม่ถึงเกณฑ์ นิวรอนจะไม่ส่งสัญญาณต่อไป

ด้วยกลไกนี้ สัญญาณที่สำคัญ (น้ำหนักสูง) จะถูกส่งผ่านเครือข่าย ขณะที่สัญญาณรบกวนหรือสัญญาณอ่อนจะถูกจำกัด

เมื่อเครือข่ายนิวรอนมีหลาย ชั้นซ่อน (โดยทั่วไปมากกว่า 2 ชั้นซ่อน) จะเรียกว่า เครือข่ายนิวรอนเชิงลึก (deep neural network) ซึ่งเป็นพื้นฐานของเทคนิค deep learning ในปัจจุบัน เครือข่ายเชิงลึกมีพารามิเตอร์ (น้ำหนัก) หลายล้านตัวและสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนแบบไม่เชิงเส้นระหว่างข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ได้อย่างยอดเยี่ยม

อย่างไรก็ตาม ราคาที่ต้องจ่ายคือการต้องใช้ ข้อมูลฝึกอบรมจำนวนมาก และเวลาคำนวณที่นานกว่ามากเมื่อเทียบกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม

กระบวนการฝึกอบรมเครือข่ายนิวรอนเทียม

เครือข่ายนิวรอนไม่ใช่ระบบที่ถูกตั้งโปรแกรมด้วยกฎตายตัว แต่จะ เรียนรู้ วิธีแก้ไขปัญหาผ่านตัวอย่างข้อมูล กระบวนการ "สอน" เครือข่ายนิวรอนนี้เรียกว่า การฝึกอบรม (training)

ในกระบวนการนี้ เครือข่ายจะได้รับข้อมูลนำเข้าจำนวนมากพร้อมกับข้อมูลผลลัพธ์ที่ต้องการ (โดยทั่วไป) เพื่อให้เครือข่ายปรับพารามิเตอร์ของตนเอง เครือข่ายนิวรอนใช้ความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่ ทำนาย กับผลลัพธ์ จริงที่คาดหวัง เพื่อปรับน้ำหนักภายในให้ดีขึ้น

กล่าวอีกนัยหนึ่ง หลังจากแต่ละครั้งที่ทำนาย เครือข่ายจะเปรียบเทียบผลลัพธ์กับคำตอบที่ถูกต้อง แล้วปรับน้ำหนักการเชื่อมต่อเพื่อให้การทำนายในครั้งถัดไปแม่นยำขึ้น

โดยทั่วไป อัลกอริทึมที่ใช้บ่อยในการฝึกอบรมเครือข่ายนิวรอนคือ อัลกอริทึมย้อนกลับ (backpropagation) ซึ่งทำงานเป็นรอบตอบกลับ: สัญญาณถูกส่งผ่านชั้นต่างๆ เพื่อคำนวณผลลัพธ์ จากนั้น ความผิดพลาด (error) ระหว่างผลลัพธ์ที่ทำนายและผลลัพธ์ที่ถูกต้องจะถูกส่งย้อนกลับไปยังเครือข่าย

โดยอาศัยความผิดพลาดนี้ เครือข่ายจะปรับน้ำหนัก – เพิ่มน้ำหนักให้กับการเชื่อมต่อที่ทำนายถูกต้อง และลดน้ำหนักสำหรับการเชื่อมต่อที่ทำนายผิด กระบวนการนี้จะทำซ้ำหลายพันหรือหลายล้านครั้งจนกว่าเครือข่ายจะบรรลุสถานะที่ความผิดพลาดระหว่างการทำนายและความเป็นจริงอยู่ในระดับที่ยอมรับได้

หลังการฝึกอบรม เครือข่ายนิวรอนสามารถ สรุปความรู้ ได้: ไม่เพียงแต่ "จำ" ข้อมูลที่เรียนรู้มาเท่านั้น แต่ยังสามารถนำสิ่งที่เรียนรู้ไปใช้ทำนายข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้ การฝึกอบรมสามารถทำได้หลายรูปแบบ (เรียนรู้แบบมีผู้สอนด้วยข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ, เรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนด้วยข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ หรือเรียนรู้แบบเสริมด้วยรางวัล/โทษ) ขึ้นอยู่กับโจทย์เฉพาะ

โดยสรุป เป้าหมายคือให้เครือข่ายเรียนรู้รูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล เมื่อได้รับการฝึกอบรมอย่างดี เครือข่ายนิวรอนเทียมจะกลายเป็นเครื่องมือทรงพลัง ที่ช่วยให้เราสามารถจำแนก แยกแยะ หรือทำนายข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำสูง – ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมการค้นหาของ Google คือเครือข่ายนิวรอนขนาดใหญ่ที่มีชื่อเสียงในโลกจริง

ควรทราบว่า มีสถาปัตยกรรมเครือข่ายนิวรอนหลายรูปแบบที่พัฒนาขึ้นเพื่อเหมาะสมกับข้อมูลและงานที่แตกต่างกัน

สถาปัตยกรรมที่นิยมได้แก่: เครือข่ายส่งผ่านตรง (feedforward neural network - แบบง่ายที่สุด ส่งสัญญาณทางเดียวจาก input ไป output), เครือข่ายนิวรอนวนซ้ำ (recurrent neural network, RNN - เหมาะกับข้อมูลลำดับเช่นข้อความหรือเสียง), เครือข่ายนิวรอนคอนโวลูชัน (convolutional neural network, CNN - เชี่ยวชาญการประมวลผลภาพ/วิดีโอ), และ ออโต้เอนโค้ดเดอร์ (autoencoder - มักใช้สำหรับบีบอัดข้อมูลและเรียนรู้คุณลักษณะ)

แต่ละประเภทมีโครงสร้างและวิธีการทำงานที่แตกต่างกันเล็กน้อย แต่ทั้งหมดปฏิบัติตามหลักการทั่วไปของเครือข่ายนิวรอน: ประกอบด้วยนิวรอนหลายตัวที่เชื่อมโยงกันและเรียนรู้จากข้อมูล

การประยุกต์ใช้งานจริงของเครือข่ายนิวรอนเทียม

ด้วยความสามารถในการเรียนรู้และประมวลผลรูปแบบซับซ้อน เครือข่ายนิวรอนเทียมได้รับการนำไปใช้ในหลากหลายสาขา ด้านล่างนี้คือ ตัวอย่างการใช้งานเด่น ของเครือข่ายนิวรอนในโลกจริง:

การมองเห็นของเครื่อง: 

เครือข่ายนิวรอนช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถ "มองเห็น" และเข้าใจเนื้อหาของภาพและวิดีโอได้เหมือนมนุษย์ เช่น ในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ เครือข่ายนิวรอนถูกใช้เพื่อจดจำป้ายจราจร คนเดินถนน และยานพาหนะจากภาพกล้อง

โมเดล CNN ช่วยให้คอมพิวเตอร์จำแนกวัตถุในภาพ (เช่น การจดจำใบหน้า การแยกแยะแมวกับสุนัข ฯลฯ) ได้อย่างอัตโนมัติและแม่นยำมากขึ้นเรื่อยๆ

การประมวลผลเสียงพูด:

ผู้ช่วยเสมือนอย่าง Amazon Alexa, Google Assistant, Siri ฯลฯ ทำงานบนพื้นฐานเครือข่ายนิวรอนเพื่อ จดจำเสียงพูด และเข้าใจคำพูดของมนุษย์ เทคโนโลยีนี้ช่วยแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ เปิดใช้งานคำสั่งเสียง หรือแม้แต่เลียนแบบเสียงพูด

ด้วยเครือข่ายนิวรอน คอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์คุณลักษณะเสียง (น้ำเสียง, สำเนียง) และ เข้าใจ เนื้อหาได้ไม่ว่าจะเป็นสำเนียงท้องถิ่นหรือภาษาต่างๆ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): 

ในสาขาภาษา เครือข่ายนิวรอนถูกใช้เพื่อวิเคราะห์และสร้างภาษาธรรมชาติ แอปพลิเคชันเช่น การแปลภาษาอัตโนมัติ, แชทบอท, ระบบ ถาม-ตอบอัตโนมัติ, หรือการวิเคราะห์ อารมณ์ บนโซเชียลมีเดีย ล้วนใช้โมเดลเครือข่ายนิวรอน (โดยทั่วไปคือ RNN หรือสถาปัตยกรรม Transformer ที่ทันสมัย) เพื่อเข้าใจและตอบสนองภาษามนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ

การเงิน - ธุรกิจ: 

ในสาขาการเงิน เครือข่ายนิวรอนถูกใช้เพื่อ ทำนาย ความผันผวนของตลาด เช่น ราคาหุ้น อัตราแลกเปลี่ยน ดอกเบี้ย ฯลฯ โดยอาศัยข้อมูลประวัติขนาดใหญ่ ด้วยการจดจำ รูปแบบ (pattern) ในข้อมูลที่ผ่านมา เครือข่ายนิวรอนช่วยสนับสนุนการทำนายแนวโน้มในอนาคตและตรวจจับ การทุจริต (เช่น การตรวจจับธุรกรรมบัตรเครดิตที่ผิดปกติ)

ธนาคารและบริษัทประกันหลายแห่งใช้เครือข่ายนิวรอนเพื่อประเมินความเสี่ยงและตัดสินใจ (เช่น การอนุมัติสินเชื่อ การบริหารพอร์ตการลงทุน) อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การแพทย์ - การดูแลสุขภาพ: 

ในวงการแพทย์ เครือข่ายนิวรอนช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยและตัดสินใจรักษา ตัวอย่างเช่น การใช้เครือข่าย CNN วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ (X-ray, MRI, ภาพเซลล์) เพื่อ ตรวจจับสัญญาณของโรค ที่อาจมองไม่เห็นด้วยตาเปล่า

นอกจากนี้ เครือข่ายนิวรอนยังถูกใช้ทำนายการระบาดของโรค วิเคราะห์ลำดับยีน หรือปรับแผนการรักษาเฉพาะบุคคลตามข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับยีนและประวัติผู้ป่วย ช่วยเพิ่มความแม่นยำและความรวดเร็วในการวินิจฉัย ส่งเสริมคุณภาพการดูแลสุขภาพ

>>> คลิกเพื่อดูเพิ่มเติม:

Computer Vision คืออะไร? การประยุกต์ใช้งานและวิธีการทำงาน

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

จะเห็นได้ว่า เครือข่ายนิวรอนเทียม เป็นรากฐานสำคัญของความก้าวหน้าหลายประการใน AI สมัยใหม่ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์ เรียนรู้จากข้อมูล และตัดสินใจอย่างชาญฉลาดโดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยมาก เนื่องจากสามารถจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนแบบไม่เชิงเส้นระหว่างข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ได้

ตั้งแต่การวิเคราะห์ภาพและเสียง ไปจนถึงการเข้าใจภาษาและการทำนายแนวโน้ม เครือข่ายนิวรอนได้เปิดโอกาสใหม่ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อน ในอนาคต ด้วยการพัฒนาของข้อมูลขนาดใหญ่และพลังการประมวลผล เครือข่ายนิวรอนเทียมสัญญาว่าจะยังคง วิวัฒนาการ และนำเสนอการประยุกต์ใช้งานที่ก้าวล้ำมากขึ้น ช่วยกำหนดทิศทางของเทคโนโลยีอัจฉริยะในยุคหน้า

ติดตาม INVIAI เพื่ออัปเดตข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติมนะครับ/ค่ะ!