Deep learning เป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) วิธีนี้ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (deep neural networks) เพื่อจำลองความสามารถในการตัดสินใจที่ซับซ้อนคล้ายกับสมองมนุษย์ ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถจดจำรูปแบบข้อมูลที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในความเป็นจริง แอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่ส่วนใหญ่ที่อยู่รอบตัวเรานั้นขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี deep learning ตั้งแต่การรู้จำเสียงพูด ภาพ ไปจนถึงระบบแนะนำและแชทบอทอัจฉริยะ

Deep Learning ทำงานอย่างไร?

Deep learning ทำงานบนพื้นฐานของโมเดล โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น โครงข่ายประสาทประกอบด้วย ชั้นนำเข้า หนึ่งชั้น, ชั้นซ่อน หลายชั้นตรงกลาง และ ชั้นส่งออก หนึ่งชั้น ข้อมูลดิบ (เช่น รูปภาพ เสียง ข้อความ) จะถูกป้อนเข้าสู่ชั้นนำเข้า จากนั้นส่งผ่านแต่ละชั้นซ่อนเพื่อให้โครงข่ายค่อยๆ สกัดคุณลักษณะในระดับนามธรรมที่สูงขึ้น และสุดท้ายสร้างผลลัพธ์การทำนายที่ชั้นส่งออก กระบวนการส่งข้อมูลจากชั้นนำเข้าไปยังชั้นส่งออกนี้เรียกว่า การส่งผ่านไปข้างหน้า (forward propagation)

หลังจากได้รับผลลัพธ์การทำนาย โมเดลจะเปรียบเทียบผลลัพธ์นั้นกับค่าที่คาดหวัง (เช่น ป้ายกำกับจริง หากมี) เพื่อคำนวณความผิดพลาด ต่อมาใช้ การส่งผ่านย้อนกลับ (backpropagation) เพื่อปรับแต่ง น้ำหนัก (weights) ในโครงข่าย: ความผิดพลาดจะถูกส่งย้อนกลับจากชั้นส่งออกไปยังชั้นก่อนหน้า และน้ำหนักการเชื่อมต่อระหว่างนิวรอนจะได้รับการอัปเดตเพื่อลดความผิดพลาดนั้น กระบวนการส่งผ่านไปข้างหน้าและส่งผ่านย้อนกลับนี้เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องในระหว่างการ ฝึกอบรม โมเดล ช่วยให้โครงข่ายประสาทปรับปรุงความแม่นยำของการทำนายในแต่ละรอบการเรียนรู้

ด้วยสถาปัตยกรรมหลายชั้น นิวรอนแต่ละชั้นในโครงข่ายจะเรียนรู้คุณลักษณะในระดับที่แตกต่างกันจากข้อมูล ตัวอย่าง: ในโมเดลรู้จำใบหน้า ชั้นแรกอาจเรียนรู้การจดจำเส้นขอบหรือเส้นตรงที่เรียบง่าย ชั้นถัดไปเรียนรู้การรวมเส้นเหล่านั้นเป็นรูปทรงที่ซับซ้อนขึ้น เช่น ตา จมูก และชั้นซ่อนที่ลึกกว่านั้นจะสามารถจดจำวัตถุทั้งหมด เช่น การระบุว่าภาพนั้นมีใบหน้าคนหรือไม่ สิ่งสำคัญคือโครงข่าย deep learning สามารถ เรียนรู้ด้วยตนเอง คุณลักษณะที่เหมาะสมในแต่ละชั้นจากข้อมูลดิบ โดยไม่จำเป็นต้องมีการเขียนโปรแกรมคุณลักษณะล่วงหน้าเหมือนวิธีการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิมบางประเภท

ความแตกต่างระหว่าง Deep Learning กับ Machine Learning คืออะไร?

แม้ว่า deep learning จะเป็นวิธีการหนึ่งใน machine learning แต่ก็มีความแตกต่างสำคัญบางประการเมื่อเทียบกับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม:

• โครงสร้างโมเดล: โมเดล deep learning มี ชั้นซ่อนตั้งแต่ 3 ชั้นขึ้นไป โดยปกติอาจมีหลายสิบหรือหลายร้อยชั้น ในขณะที่โมเดล machine learning แบบ "ตื้น" ก่อนหน้านี้มักมีเพียง 1-2 ชั้น (หรือใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ไม่ใช่โครงข่ายประสาท) กล่าวอีกนัยหนึ่ง โครงข่าย deep learning มีความ ลึกกว่า ด้วยหลายชั้นของนิวรอนที่เชื่อมต่อกัน ทำให้สามารถเรียนรู้คุณลักษณะที่ซับซ้อนมากขึ้น
• ความสามารถในการเรียนรู้คุณลักษณะ: Deep learning มีความสามารถในการ สกัดคุณลักษณะด้วยตนเอง จากข้อมูลดิบ ก่อนหน้านี้ ในการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม วิศวกรต้องทำขั้นตอน feature engineering (ออกแบบคุณลักษณะ) ด้วยตนเอง คือการเลือกและแปลงข้อมูลให้เป็นคุณลักษณะที่เหมาะสมสำหรับอัลกอริทึมเรียนรู้ แต่กับ deep learning โครงข่ายประสาทจะเรียนรู้คุณลักษณะที่สำคัญจากข้อมูลโดยอัตโนมัติ ลดการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญในการเตรียมข้อมูลนำเข้า
• วิธีการเรียนรู้: โมเดล deep learning สมัยใหม่หลายรุ่นสามารถรวมการ เรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning) คือการค้นพบโครงสร้างและรูปแบบข้อมูลในชุดข้อมูลที่ ไม่มีป้ายกำกับ ขณะที่อัลกอริทึมเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่ใช้ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน ซึ่งต้องใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อฝึกโมเดลและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับช่วยให้ deep learning ใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ไม่มีการติดป้ายกำกับในโลกจริงได้

การประยุกต์ใช้ Deep Learning

Deep learning ได้ปฏิวัติหลายสาขาด้วยความสามารถที่โดดเด่นในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน ด้านล่างนี้คือบางสาขาที่เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้มาก:

การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ (Computer Vision): 

Deep learning ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถ "มองเห็น" และเข้าใจเนื้อหาของภาพและวิดีโอ โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) สามารถจำแนกภาพ ตรวจจับวัตถุ และรู้จำใบหน้า ด้วยความแม่นยำสูง

การใช้งานจริง เช่น รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (รู้จำเลนถนน คนเดิน เพื่อช่วยขับขี่อย่างปลอดภัย), การแพทย์ (วิเคราะห์ภาพเอ็กซ์เรย์ MRI เพื่อค้นหาก้อนเนื้อหรือความเสียหายอย่างแม่นยำ), โซเชียลมีเดีย (รู้จำใบหน้าในภาพเพื่อแนะนำการติดแท็กเพื่อน) และสาขาอื่นๆ เช่น การเกษตร (ติดตามฤดูกาลผ่านภาพดาวเทียม), ความปลอดภัย (ตรวจจับการบุกรุกผ่านกล้องวงจรปิด) เป็นต้น

การรู้จำเสียงพูด (Speech Recognition): 

นี่คือเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ เข้าใจภาษาพูดของมนุษย์ ด้วย deep learning ผู้ช่วยเสมือนอย่าง Amazon Alexa, Google Assistant, Siri สามารถรับรู้เสียงพูดที่มีสำเนียงและภาษาต่างๆ และแปลงเป็นข้อความหรือสั่งงานตามคำสั่งได้

การใช้งานรวมถึงระบบควบคุมด้วยเสียงสำหรับบ้านอัจฉริยะ การสร้างคำบรรยายวิดีโออัตโนมัติ การสนับสนุนศูนย์บริการลูกค้า และการแปลงเสียงพูดเป็นข้อความในสาขาการแพทย์และกฎหมาย

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP):

Deep learning ช่วยให้คอมพิวเตอร์ เข้าใจและสร้างภาษาที่เขียนโดยมนุษย์ แอปพลิเคชัน NLP ที่โดดเด่นได้แก่: การแปลภาษาอัตโนมัติ (เช่น Google Translate) ที่แปลข้อความระหว่างภาษา, แชทบอท และผู้ช่วยเสมือนที่ตอบข้อความและช่วยเหลือลูกค้า, การสรุปข้อความอัตโนมัติ (เช่น สรุปข่าวหรือเอกสารยาวเป็นใจความสำคัญ), การวิเคราะห์อารมณ์ บนโซเชียลมีเดีย (จำแนกความคิดเห็นเป็นบวกหรือลบ) และการสกัดข้อมูลจากข้อความ (เช่น ระบบอ่านอีเมลหรือเอกสารเพื่อดึงข้อมูลสำคัญ)

ระบบแนะนำ (Recommendation Systems): 

Deep learning ถูกใช้เพื่อ แนะนำเนื้อหาและสินค้าที่เหมาะสม กับผู้ใช้แต่ละคนตามพฤติกรรมและความชอบ ตัวอย่างเช่น บริการสตรีมมิ่งอย่าง Netflix, YouTube แนะนำภาพยนตร์หรือวิดีโอ หรือแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซอย่าง Amazon แนะนำสินค้าที่คุณอาจสนใจ ระบบแนะนำยังถูกใช้ในโซเชียลมีเดีย (แนะนำเพื่อนหรือเนื้อหา), ข่าว (แนะนำบทความที่เหมาะสม) และอื่นๆ ช่วยปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้ให้เป็นส่วนตัว

AI สร้างสรรค์ (Generative AI): 

นี่คือกลุ่มแอปพลิเคชัน AI ที่ สร้างเนื้อหาใหม่ (ข้อความ, ภาพ, เสียง, วิดีโอ) โดยเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ Deep learning ได้เปิดทางให้โมเดลสร้างสรรค์ เช่น โครงข่ายสร้างภาพแบบ GAN, โมเดล Transformer เป็นต้น ตัวอย่างเช่น โมเดล DALL-E สามารถสร้างภาพใหม่จากคำอธิบายข้อความ หรือ ChatGPT สามารถสร้างบทสนทนาและข้อความตอบคำถามอย่างเป็นธรรมชาติ

Generative AI ถูกนำไปใช้ในการสร้างเนื้อหาการตลาด เขียนโค้ดอัตโนมัติ ช่วยตอบคำถามลูกค้า และงานอื่นๆ อีกมากมาย นี่คือสาขาที่โดดเด่นในช่วงหลังด้วยพลังของ deep learning ในการเรียนรู้และจำลองสไตล์และรูปแบบข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมหาศาล

ข้อดีของ Deep Learning

Deep learning กลายเป็นที่นิยมเนื่องจากข้อดีที่โดดเด่นดังนี้:

• เรียนรู้คุณลักษณะได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติ: โมเดล deep learning สามารถ สกัดคุณลักษณะที่เหมาะสม จากข้อมูลดิบ ลดความยุ่งยากในการเตรียมข้อมูลล่วงหน้า แตกต่างจากอัลกอริทึมเก่าที่ต้องพึ่งพาคุณลักษณะที่ออกแบบโดยมนุษย์ โครงข่าย deep learning เรียนรู้การแสดงข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับงานที่กำหนด ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ เสียง และข้อความ ที่การหาคุณลักษณะด้วยมือเป็นเรื่องยาก
• ความแม่นยำสูง: ด้วยสถาปัตยกรรมหลายชั้นและความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก โมเดล deep learning มักมี ความแม่นยำที่เหนือกว่า วิธีการก่อนหน้า ในบางสาขา โครงข่าย deep learning สามารถทำได้ เช่น การรู้จำภาพ การเล่นหมากล้อม หรือการวินิจฉัยโรคจากภาพทางการแพทย์ ประสิทธิภาพสูงนี้เปิดโอกาสให้อัตโนมัติในงานที่ซับซ้อนหลายอย่างด้วยความน่าเชื่อถือสูง
• การใช้งานที่หลากหลายและยืดหยุ่น: Deep learning มีความ อเนกประสงค์ สามารถนำไปใช้กับข้อมูลและปัญหาหลากหลาย ตั้งแต่การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การประมวลผลภาษา การรู้จำเสียง ไปจนถึงการพยากรณ์เวลาและการสร้างเนื้อหา deep learning มีโมเดลล้ำสมัยสำหรับแก้ไขปัญหาเหล่านี้ เทคโนโลยีนี้จึง ส่งเสริมการอัตโนมัติ ในหลายอุตสาหกรรม ทำงานที่ก่อนหน้านี้ทำได้เฉพาะมนุษย์เท่านั้น และยังมีความยืดหยุ่นในการ เรียนรู้เพิ่มเติม เมื่อมีข้อมูลใหม่ (learning on the fly) ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพตามเวลา
• ความสามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก: Deep learning มีพลังสูงเมื่อมี ข้อมูลจำนวนมาก แทนที่จะเกิดปัญหาข้อมูลล้น โมเดลหลายชั้นสามารถดูดซับข้อมูลมหาศาลและค้นหารูปแบบซับซ้อนที่วิธีเก่ามองข้าม ยิ่งมีข้อมูลมาก โครงข่ายก็ยิ่งเรียนรู้ได้ดีขึ้นและลดปัญหา overfitting เมื่อเทียบกับโมเดลตื้น

ข้อจำกัดของ Deep Learning

นอกจากข้อดีแล้ว deep learning ยังมีความท้าทายและข้อจำกัดที่ควรพิจารณา:

• ต้องการข้อมูลจำนวนมาก: โมเดล deep learning มีพารามิเตอร์จำนวนมาก จึงมักต้องการ ชุดข้อมูลฝึกอบรมขนาดใหญ่ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี หากข้อมูลน้อยหรือไม่หลากหลาย โมเดลอาจเกิด overfitting หรือไม่สามารถเรียนรู้กฎทั่วไปได้ นอกจากนี้ ข้อมูลต้องถูกเตรียมอย่างรอบคอบ – ตรงตามเป้าหมาย มีจำนวนเพียงพอ และมีความเบี่ยงเบนน้อย – เพื่อให้โมเดลมีความแม่นยำ
• ต้องการพลังการประมวลผลสูง: การฝึกโครงข่าย deep learning ใช้ ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก การปรับน้ำหนักหลายล้านตัวผ่านหลายร้อยชั้นต้องใช้หน่วยประมวลผลที่ทรงพลัง เช่น GPU หรือ TPU เวลาฝึกโมเดลขนาดใหญ่สามารถยาวนานตั้งแต่หลายชั่วโมงถึงหลายสัปดาห์ พร้อมค่าใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์และพลังงาน การนำโมเดล deep learning หลายตัวมาใช้จริงจึงมีต้นทุนสูงและต้องการโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลขนาดใหญ่ (เช่น ระบบเซิร์ฟเวอร์ GPU หรือบริการคลาวด์)
• โมเดลเป็น “กล่องดำ” และยากต่อการอธิบาย: ข้อจำกัดสำคัญของ deep learning คือความ ยากในการตีความ เนื่องจากโครงข่ายประสาทมีโครงสร้างซับซ้อนและเรียนรู้คุณลักษณะนามธรรม จึงมักถูกเปรียบเทียบเป็น “กล่องดำ” ที่มนุษย์เข้าใจได้ยากว่าทำไมโมเดลจึงตัดสินใจเช่นนั้น การขาดความสามารถในการอธิบายนี้เป็นอุปสรรคในสาขาที่ต้องการความโปร่งใสสูง เช่น การแพทย์ การเงิน หรือเมื่อต้องสร้างความไว้วางใจให้ผู้ใช้ ปัจจุบัน AI ที่สามารถอธิบายได้ (Explainable AI) กำลังเป็นแนวทางวิจัยเพื่อแก้ไขข้อจำกัดนี้ของ deep learning
• ความเสี่ยงจากความลำเอียงของข้อมูลฝึกอบรม: โมเดล deep learning เรียนรู้จากข้อมูลทั้งหมด ดังนั้นหาก ข้อมูลนำเข้ามีอคติ (bias) หรือไม่เป็นตัวแทน โมเดลจะเรียนรู้และ ขยายอคตินั้น ตัวอย่างเช่น หากชุดข้อมูลฝึกอบรมสำหรับรู้จำใบหน้าขาดภาพของกลุ่มคนบางกลุ่ม โมเดลอาจรู้จำได้ไม่ดีหรือผิดพลาดกับกลุ่มนั้น ดังนั้นการเตรียมข้อมูลที่หลากหลาย สมดุล และมี ข้อผิดพลาดน้อย เป็นสิ่งสำคัญมากเพื่อป้องกันผลกระทบจากอคติและรับประกันการทำงานที่เป็นธรรมของโมเดล
• ต้องการความเชี่ยวชาญสูงในการพัฒนา: การสร้างและปรับแต่งโมเดล deep learning ที่ซับซ้อนไม่ใช่เรื่องง่าย ต้องใช้ ผู้เชี่ยวชาญ ที่มีความรู้ลึกในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง คณิตศาสตร์ และประสบการณ์เชิงปฏิบัติ การเลือกสถาปัตยกรรมที่เหมาะสม ปรับแต่ง ไฮเปอร์พารามิเตอร์ จำนวนมาก และจัดการกับปัญหาเช่น overfitting, gradient vanishing ต้องการการทดลองและความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง จึงทำให้การเข้าสู่สาขานี้มีอุปสรรคสูงและไม่ใช่องค์กรทุกแห่งจะมีบุคลากรพร้อม

>>> คลิกเพื่อดูรายละเอียด: Machine Learning คืออะไร?

Deep learning ได้ยืนยันบทบาทสำคัญในปฏิวัติ AI ปัจจุบัน ด้วยความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากและจำลองการทำงานบางส่วนของสมอง ทำให้คอมพิวเตอร์ก้าวหน้าอย่างมากในการรับรู้และประมวลผลข้อมูล ตั้งแต่ช่วยให้รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติอย่างปลอดภัย สนับสนุนแพทย์ในการวินิจฉัยโรค ไปจนถึงสร้างบทสนทนาอย่างเป็นธรรมชาติ เทคโนโลยีนี้จึงปรากฏในทุกแง่มุมของชีวิตดิจิทัล

นอกจากความท้าทายด้านข้อมูล การประมวลผล และความโปร่งใสแล้ว deep learning ยังคงได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ด้วยการพัฒนาของโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลและเทคนิคใหม่ๆ (เช่น สถาปัตยกรรม Transformer, การเรียนรู้เสริม) deep learning คาดว่าจะ ก้าวหน้าไปอีกขั้น เปิดทางสู่แอปพลิเคชันใหม่ๆ ที่ก้าวล้ำ และยังคงเป็นแรงขับเคลื่อนหลักในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ในอนาคต