Deep Learning คืออะไร? ทำความเข้าใจเทคโนโลยีเปลี่ยนโลกที่คุณใช้ทุกวัน
Riki Kimura
Digital Marketing Executive at Wisible
ถ้าให้พูดถึง Deep Learning คือ อะไร หลายคนอาจนึกถึงภาพของ AI ที่ฉลาดมาก ๆ คิด วิเคราะห์ ตัดสินใจได้เอง จริง ๆ แล้ว Deep Learning ก็คือกระบวนการที่ช่วยให้เครื่องจักรหรือคอมพิวเตอร์สามารถ “เรียนรู้” ได้จากข้อมูลมหาศาล ด้วยการใช้โมเดลที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ เรียกว่าการใช้ เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ซึ่งมีเลเยอร์ซ้อนกันเยอะมาก
ผมเคยได้ยินคำว่า Deep Learning ครั้งแรกจากเพื่อนที่ทำงานสาย Data Science ตอนนั้นเขาเล่าให้ฟังว่า “มันคืออนาคต” แต่พอได้ลองศึกษาดูจริง ๆ ถึงเข้าใจว่ามันไม่ใช่แค่คำพูดสวย ๆ มันคือเทคโนโลยีที่เราใช้ในชีวิตประจำวันไปแล้ว เช่น การค้นหาภาพใน Google, การแปลภาษาใน Google Translate หรือแม้กระทั่งการแนะนำเพลงใน Spotify
Deep Learning กับ Machine Learning ต่างกันยังไง?
คนมักจะสับสนระหว่าง Deep Learning กับ Machine Learning เพราะดูเหมือนจะคล้ายกัน แต่จริง ๆ แล้วมีความต่างที่ชัดเจนอยู่
Machine Learning
Machine Learning คือการที่เราสอนให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูล โดยการกำหนดว่าต้องใช้ฟังก์ชันอะไร เช่น ถ้าเราสอนระบบให้แยกแยะภาพแมวกับหมา เราอาจจะต้องบอกมันว่าหมามีลักษณะแบบนี้นะ แมวมีลักษณะแบบนี้
Deep Learning
Deep Learning นั้นก้าวไปอีกขั้น มันจะเรียนรู้ทุกอย่างได้เองโดยไม่ต้องกำหนดฟังก์ชัน เพราะมันใช้ เครือข่ายประสาทเทียม ซึ่งทำให้มันค้นหารูปแบบ (Patterns) ได้เอง เช่น มันจะดูภาพแมวกับหมาเป็นพัน ๆ ภาพ แล้วเรียนรู้เองว่าภาพไหนเป็นแมว ภาพไหนเป็นหมา
พูดง่าย ๆ คือ Machine Learning คือ “ครูที่บอกเด็กว่าอะไรคืออะไร” ส่วน Deep Learning คือ “เด็กที่เรียนรู้เองจากการลองผิดลองถูก”
Deep Learning ทำงานยังไง?
ถ้าพูดในเชิงเทคนิค Deep Learning ทำงานบนพื้นฐานของ Artificial Neural Networks ซึ่งเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยมีโครงสร้างเป็นเลเยอร์หลายชั้นที่ซ้อนกัน หรือที่เรียกว่า Deep Neural Networks ซึ่งการทำงานของมันแบ่งออกเป็นส่วนสำคัญดังนี้
โครงสร้างเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Network Architecture)
Deep Learning ใช้โครงสร้างที่เรียกว่า เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ซึ่งประกอบด้วย 3 ส่วนหลัก:
- Input Layer: เป็นเหมือนประตูรับข้อมูล เช่น ถ้าเราส่งภาพแมวเข้าไป ระบบก็จะรับข้อมูลเป็นพิกเซลของภาพ
- Hidden Layers: นี่คือหัวใจสำคัญที่ทำให้ Deep Learning ฉลาด แต่ละเลเยอร์จะประมวลผลข้อมูลทีละขั้น เช่น เลเยอร์แรกอาจแยกแยะสี เลเยอร์ต่อมาแยกเส้น และเลเยอร์สุดท้ายรวมสิ่งเหล่านี้เพื่อบอกว่า “นี่คือแมว”
- Output Layer: เป็นผลลัพธ์ที่ระบบส่งกลับมา เช่น บอกว่า “นี่คือแมว” ด้วยความมั่นใจ 90%
ลองจินตนาการว่าคุณกำลังสอนเด็กให้รู้จักแมว คุณอาจเริ่มจากบอกว่าแมวมีหูแหลม มีหาง และร้องว่า “เมี้ยว” เด็กก็จะค่อย ๆ เรียนรู้จากข้อมูลที่คุณให้ เช่นเดียวกับ Neural Networks ที่เรียนรู้จากข้อมูลทีละขั้นตอน
การส่งข้อมูล (Forward Propagation)
ในเชิงเทคนิค ข้อมูลที่ส่งเข้าไปในระบบจะไหลผ่านแต่ละเลเยอร์ คล้ายกับเวลาที่เราคิดอะไรซับซ้อน ๆ ข้อมูลจะผ่านการประมวลผลทีละชั้น ในแต่ละชั้นจะมีสิ่งที่เรียกว่า นิวรอน (Neurons) และ Weights (ค่าถ่วงน้ำหนัก) ที่ช่วยกำหนดว่าข้อมูลนี้สำคัญแค่ไหน สมมติคุณส่งภาพแมวเข้าไปในระบบ
เลเยอร์แรกจะดูว่าในภาพนี้มีสีอะไรบ้าง เช่น น้ำตาล ขาว
เลเยอร์ถัดไปอาจวิเคราะห์รูปร่าง เช่น หูแหลม หางยาว
เลเยอร์สุดท้ายจะรวมข้อมูลทั้งหมดแล้วสรุปว่า “นี่คือแมว”
ฟังดูง่าย แต่เบื้องหลังคือการคำนวณทางคณิตศาสตร์มากมาย เช่น การใช้ Activation Functions อย่าง ReLU หรือ Sigmoid เพื่อปรับปรุงว่าค่าควรส่งต่อไปเลเยอร์ถัดไปหรือไม่
การคำนวณความผิดพลาด (Error Calculation)
หลังจากระบบบอกผลลัพธ์ เช่น “นี่คือหมา” แต่คำตอบจริงคือ “แมว” ระบบจะคำนวณความผิดพลาดด้วย Loss Function เช่น Mean Squared Error (MSE) หรือ Cross-Entropy Loss เพื่อตรวจสอบว่าผลลัพธ์มันผิดมากแค่ไหน
ลองนึกถึงตอนที่เราทำข้อสอบแล้วได้คำตอบผิด เรารู้ว่าผิดตรงไหน ครูจะบอกเรา เช่น “เธอเขียนผิดตรงนี้” ระบบ Deep Learning ก็เหมือนกัน มันรู้ว่าผิดตรงไหน และจะปรับปรุงตัวเอง
การปรับปรุงระบบ (Backward Propagation)
เมื่อระบบรู้ว่าผิด มันจะเริ่มกระบวนการที่เรียกว่า Backward Propagation เพื่อปรับค่าถ่วงน้ำหนัก (Weights) และค่าลำเอียง (Biases) ในระบบ เพื่อให้ผลลัพธ์ครั้งหน้าถูกต้องมากขึ้น กระบวนการนี้ใช้เทคนิคที่เรียกว่า Gradient Descent ซึ่งเหมือนการค่อย ๆ เดินลงเขาเพื่อลดความผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด
สมมติว่าคุณกำลังเรียนรู้ทักษะใหม่ เช่น วาดรูป ครั้งแรกคุณอาจวาดไม่ตรงเส้น แต่พอฝึกซ้ำ ๆ คุณจะเริ่มปรับปรุงการจับดินสอและการกะระยะจนวาดได้ดีขึ้น นั่นแหละคือสิ่งที่ Deep Learning ทำ มันฝึกตัวเองซ้ำ ๆ จนเก่งขึ้น
การฝึกซ้ำ (Training)
การฝึก Deep Learning ต้องทำซ้ำหลายรอบหรือที่เรียกว่า Epochs ข้อมูลที่ใช้จะถูกแบ่งเป็น 3 ส่วน
Training Set: ใช้ในการฝึก
Validation Set: ใช้ตรวจสอบระหว่างการฝึกว่าผลลัพธ์แม่นยำแค่ไหน
Test Set: ใช้ทดสอบผลลัพธ์สุดท้าย
โมเดลจะปรับปรุงตัวเองในแต่ละรอบจนกว่าความผิดพลาดจะน้อยที่สุด เหมือนเวลาเราซ้อมวิ่งหลาย ๆ ครั้งเพื่อให้เวลาที่ดีที่สุด
การใช้งานจริง (Inference)
เมื่อฝึกเสร็จ ระบบจะถูกนำไปใช้งานจริง เช่น ระบบแนะนำหนังใน Netflix หรือระบบจดจำใบหน้าบนโทรศัพท์ ในขั้นตอนนี้ระบบจะไม่ต้องเรียนรู้ใหม่ แต่มันจะใช้สิ่งที่เคยเรียนรู้มาแล้วมาทำนายผลลัพธ์จากข้อมูลใหม่
Deep Learning ตัวอย่างการใช้งาน
ถ้าพูดถึง Deep Learning ตัวอย่าง การใช้งานที่เห็นได้ชัดที่สุดในชีวิตประจำวันคืออะไร ผมขอแชร์จากสิ่งที่เคยสัมผัสจริงนะ:
- การประมวลผลภาพ (Image Processing): เช่น Instagram ที่ใช้ Deep Learning ในการปรับแต่งฟิลเตอร์ หรือ Google Photos ที่สามารถแยกใบหน้าคนในภาพได้
- การรู้จำเสียงพูด (Speech Recognition): เวลาที่เราใช้ Google Assistant หรือ Siri นั่นแหละคือ Deep Learning มันช่วยให้ระบบฟังและเข้าใจเราได้เหมือนเราคุยกับคน
- การขับขี่อัตโนมัติ (Autonomous Driving): รถยนต์ไร้คนขับใช้ Deep Learning วิเคราะห์ถนนและสิ่งรอบข้าง เพื่อทำให้การขับขี่ปลอดภัย
ประโยชน์ของ Deep Learning
Deep Learning มีประโยชน์อยู่รอบตัวเราแทบทุกอย่าง เทคโนโลยีนี้ไม่ได้ช่วยแค่ในด้านเทคนิคที่ดูซับซ้อน แต่ยังเข้ามาเปลี่ยนแปลงชีวิตประจำวันของเราในหลายมิติ ทั้งในเชิงเทคนิคและในชีวิตจริง
ตัวอย่างแรกที่เห็นชัดคือในโรงงานอุตสาหกรรม ผมเคยไปดูงานโรงงานแห่งหนึ่งที่ใช้ระบบ AI ตรวจสอบสินค้าที่เสียหายบนสายพาน ปกติคนต้องยืนมองทั้งวัน ซึ่งน่าเบื่อและมีข้อผิดพลาดเยอะ แต่พอใช้ Deep Learning ระบบกล้องมันแยกของเสียออกได้เองแบบเป๊ะ ๆ ไม่พลาดเลย
ในด้านการสื่อสาร ผมชอบใช้ Google Translate เวลาทำงาน ภาษาอังกฤษที่เคยพิมพ์ยาก ๆ ระบบนี้แปลได้เนียนขึ้นเยอะตั้งแต่ใช้ Deep Learning มาช่วยปรับปรุง ไม่ต้องมานั่งแก้เหมือนเมื่อก่อน ส่วนระบบอย่าง Siri หรือ Google Assistant ก็ทำให้เราสั่งงานด้วยเสียงได้สะดวกมากขึ้น จะถามสภาพอากาศหรือให้เปิดเพลงก็เข้าใจภาษาไทยแบบไม่มีสะดุด
อีกตัวอย่างที่เจ๋งมากคือในวงการแพทย์ ผมเคยได้ยินเรื่องโรงพยาบาลที่ใช้ AI วิเคราะห์ X-ray ปกติแพทย์ต้องดูทีละภาพ ซึ่งใช้เวลานาน แต่พอใช้ Deep Learning มันบอกผลได้ในไม่กี่นาที ช่วยให้หมอมีเวลาตัดสินใจเรื่องใหญ่ ๆ ได้มากขึ้น
ทั้งหมดนี้คือประโยชน์ที่ผมเคยเห็นและสัมผัสจาก Deep Learning มันไม่ได้ไกลตัวอย่างที่คิด และยิ่งใช้งานในชีวิตประจำวันมากเท่าไหร่ เรายิ่งเห็นว่ามันทำให้หลายอย่างที่เคยยุ่งยากกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้นจริงๆ
สุดท้ายนี้ Deep Learning อาจฟังดูเหมือนเทคโนโลยีที่ไกลตัว แต่ถ้าสังเกตดี ๆ มันอยู่รอบตัวเราในทุกวัน ตั้งแต่การค้นหาข้อมูล การแปลภาษา ไปจนถึงการใช้ AI ช่วยตัดสินใจเรื่องสำคัญในชีวิต หลายครั้งที่เราใช้มันโดยไม่รู้ตัว เช่น เวลาเลือกดูหนังใน Netflix หรือซื้อของออนไลน์ แล้วเจอสิ่งที่เหมือนรู้ใจเรา มันไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่มันคือพลังของ Deep Learning ที่อยู่เบื้องหลัง โลกเรากำลังก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็วด้วยเทคโนโลยีนี้ และยิ่งเราเข้าใจมันมากขึ้นเท่าไหร่ เราก็ยิ่งเห็นโอกาสใหม่ ๆ ที่มันจะช่วยให้ชีวิตเราง่ายขึ้นและดีขึ้นอย่างไม่น่าเชื่อ
