NLP คืออะไร? เทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจมนุษย์

สมัยก่อนเวลาเราต้องการหาข้อมูลบางอย่างบน Google, บ่อยครั้งที่ต้องพิมพ์คำค้นหาให้แม่นยำมากๆ ถึงจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ แต่ปัจจุบันนี้ Google ฉลาดขึ้นเยอะเลยนะครับ คุณเคยสังเกตไหมว่าเราพิมพ์คำว่า “หนังสืออร่อยยะ” แทนที่จะเป็น “หนังสืออร่อยนะ” มันก็ยังรู้ว่าเราต้องการหาหนังสือเกี่ยวกับการทำอาหาร นั่นก็เพราะเทคโนโลยี Natural Language Process หรือ NLP ที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจภาษาของเราได้ดีขึ้น

NLP คืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) หรือ NLP คือสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เกี่ยวข้องกับการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจ, ตีความ, และตอบสนองต่อภาษามนุษย์ในรูปแบบที่มนุษย์สามารถเข้าใจได้ ความสามารถนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้เราโต้ตอบกับเครื่องจักรได้ง่ายขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยให้เครื่องจักรสามารถช่วยเราในการทำงานต่างๆ ได้ดียิ่งขึ้น โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องกับภาษาในเวลาอันรวดเร็ว จากการช่วยเสริมในการตัดสินใจของธุรกิจไปจนถึงการให้บริการลูกค้าอัตโนมัติ, NLP มีบทบาทสำคัญในการปฏิวัติวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยีในชีวิตประจำวัน

NLP ทำงานยังไง?

NLP หรือ Natural Language Processing ไม่ได้เป็นเพียงการเก็บข้อมูลและทำความเข้าใจเท่านั้น แต่เป็นกระบวนการที่ค่อนข้างซับซ้อน ซึ่งช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษาของเราได้เสมือนมนุษย์จริงๆ NLP จะจัดการกับข้อมูลภาษาที่มีทั้งแบบมีโครงสร้าง (เช่น ฟอร์มการกรอกข้อมูล) และไม่มีโครงสร้าง (เช่น บทสนทนาปกติที่เราใช้ในชีวิตประจำวัน) ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและตอบสนองได้อย่างเหมาะสม นี่คือหัวใจหลักของการทำงานของ NLP ที่ทำให้มันไม่เหมือนกับเทคโนโลยีอื่นๆ โดยเริ่มต้นจากขั้นตอนดังนี้

1. การแปลงข้อมูล: NLP เริ่มต้นด้วยการแปลงข้อความเข้าสู่รูปแบบที่สามารถประมวลผลได้ ซึ่งอาจรวมถึงการแยกคำ (Tokenization), การทำความสะอาดข้อความ (Text Cleaning), การแยกวิเคราะห์ชนิดของคำ (Part-Of-Speech tagging), และการลบคำที่ไม่จำเป็น (Stop word removal),
2. แปลงคำให้อยู่ในรูปแบบรากศัพท์ (Lemmetization): ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างคุณลักษณะจากข้อความที่ได้จากการแปลงข้อมูล เพื่อใช้ในการฝึกฝนโมเดล เช่น การแยกคำสำคัญ และการสร้างเวกเตอร์คำ
3. การฝึกโมเดล: ใช้ข้อมูลที่มีการประมวลผลแล้วเพื่อฝึกฝนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงหรือเครือข่ายประสาทเทียม ตัวอย่างเช่น โมเดลสำหรับการจำแนกประเภทความรู้สึกหรือการตอบกลับคำถาม
4. การประเมินและปรับปรุง: หลังจากฝึกโมเดลแล้ว จะมีการทดสอบโมเดลเพื่อดูว่าแม่นยำแค่ไหนและสามารถตอบสนองความต้องการได้ดีหรือไม่ การปรับปรุงโมเดลอาจจะตามมาหากมีความจำเป็น

เพื่อให้เข้าใจง่ายขึ้น ให้คิดถึงเครื่องมือแปลภาษาออนไลน์ เมื่อคุณใส่ข้อความภาษาหนึ่งแล้วได้ข้อความอีกภาษาหนึ่งออกมา นั่นคือผลจากกระบวนการ NLP ที่ได้รับการฝึกฝนและปรับปรุงมาอย่างดีเพื่อให้เข้าใจและสร้างภาษาของมนุษย์ให้ดีขึ้น

NLP ต่างจาก AI ยังไง?

บ่อยครั้งเวลาคุยกับเพื่อนหรือคนที่ไม่ได้อยู่ในสายเทคโนโลยี มักจะมีคำถามโผล่มาว่า “NLP กับ AI นี่มันต่างกันยังไง?” จริงๆแล้วทั้ง 2 อย่างที่พูดมากนี้มันคือเรื่องเดียวกันครับ ผมมักจะอธิบายแบบง่าย ๆ ว่า AI หรือปัญญาประดิษฐ์ มันเหมือน “สมองกล” ที่ทำงานแทนมนุษย์ได้หลากหลาย ตั้งแต่คิดคำนวณ แก้ปัญหา จนถึงเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ เรียกง่าย ๆ ว่าอะไรก็ตามที่ทำให้เครื่องจักร “ฉลาดขึ้น” เราจะเรียกมันว่า AI

แต่ NLP หรือ Natural Language Processing เป็นแค่ “ส่วนหนึ่ง” ของ AI ที่เน้นไปที่ภาษามนุษย์โดยเฉพาะ. ลองนึกภาพเวลาคุณคุยกับ Siri หรือ Google Assistant มันฟังสิ่งที่เราพูดออกมา แยกแยะคำ จับใจความ แล้วตอบกลับเราได้อย่างถูกต้อง นั่นแหละครับคือ NLP ทำงานอยู่เบื้องหลัง

พูดให้เห็นภาพง่าย ๆ คือ AI เป็นเหมือนสมองกว้าง ๆ ที่ทำอะไรได้หลายอย่าง ส่วน NLP เป็นสมองที่เน้นเรื่อง “ภาษา” โดยเฉพาะ ซึ่งทำให้เครื่องจักรเข้าใจและสื่อสารกับเราได้ดีขึ้น

การประยุกต์ใช้ NLP ในชีวิตประจำวัน

หลายคนอาจไม่รู้ว่าเรากำลังใช้ NLP กันอยู่ทุกวันแบบไม่รู้ตัว ผมเองก็เพิ่งมาสังเกตว่าหลายสิ่งที่เราใช้อยู่เป็นประจำ มันทำงานด้วย เจ้าNLP นี่แหละ ยกตัวอย่างเช่น

1. ระบบแปลภาษาอัตโนมัติ: อย่าง Google Translate ที่หลายคนคงใช้กันบ่อย เวลาคุณใส่ข้อความภาษาไทยแล้วให้มันแปลเป็นภาษาอังกฤษ ระบบจะใช้ NLP วิเคราะห์คำและบริบทในประโยค เพื่อให้แปลออกมาได้ใกล้เคียงและอ่านรู้เรื่องมากที่สุด ซึ่งเดี๋ยวนี้มันเก่งขึ้นเยอะเลยครับ แปลประโยคยาว ๆ ได้ดีขึ้นแบบเห็นได้ชัด
2. ผู้ช่วยอัจฉริยะในมือถือ: พวก Siri, Google Assistant, หรือ Alexa ที่เราคุยด้วย เวลาคุณสั่งว่า “พรุ่งนี้มีนัดกี่โมง” หรือ “เปิดเพลงให้หน่อย” ระบบ NLP จะช่วยแปลงคำพูดของเราให้กลายเป็นข้อมูลที่เข้าใจได้ แล้วมันก็หาคำตอบหรือตอบสนองได้ทันที
3. แชทบอทตอบลูกค้า: เคยสังเกตไหม เวลาที่เราแชทกับเพจร้านค้า แล้วมีบอทตอบกลับอัตโนมัติ เช่น ถามว่า “มีไซซ์ M มั้ย?” บอทก็จะเข้าใจคำถามและตอบกลับทันทีว่า “มีครับ/ค่ะ” หรือให้ข้อมูลเพิ่มเติม นี่แหละครับ NLP ทำให้บอทเข้าใจภาษาที่มนุษย์ใช้จริง ๆ และตอบสนองได้ตรงประเด็น
4. การวิเคราะห์ความรู้สึก: สมมติว่าแบรนด์ต้องการรู้ว่าลูกค้าพูดถึงสินค้าของตัวเองในทางบวกหรือลบ NLP จะเข้าไปอ่านคอมเมนต์ต่าง ๆ ตามโซเชียลมีเดีย แล้วบอกได้ว่าข้อความไหนเป็นคำชม หรือข้อความไหนมีปัญหาที่ต้องรีบแก้ไข ผมเคยทำโปรเจกต์นี้มาก่อน ข้อมูลมันช่วยให้เรารู้ว่าลูกค้าคิดยังไงกับแบรนด์แบบชัดเจนสุด ๆ เลยครับ
5. ระบบตรวจสะกดคำ: อย่างเวลาเราพิมพ์ผิดใน Word หรือแอปต่าง ๆ แล้วมันขึ้นขีดเส้นแดงแจ้งเตือน หรือแม้แต่การแนะนำคำที่เราตั้งใจจะพิมพ์ผิด ๆ ใน Google อันนี้ก็ใช้ NLP ช่วยวิเคราะห์และแก้ไขให้เราทันที
6. แชทบอทและระบบจัดการลูกค้า (Sales CRM): สำหรับธุรกิจที่ใช้ Sales CRM ในการบริหารทีมขายและดูแลลูกค้า NLP มีบทบาทสำคัญในการช่วยวิเคราะห์ข้อมูลการสนทนาระหว่างทีมขายกับลูกค้า ตัวอย่างเช่น ระบบสามารถดึงบทสนทนาหรืออีเมลมาวิเคราะห์ได้ว่าลูกค้ามีความสนใจมากแค่ไหน หรือกำลังติดปัญหาอะไรอยู่ นอกจากนี้ NLP ยังช่วยแยกแยะ “เจตนาของลูกค้า” เช่น ลูกค้าถามข้อมูลเกี่ยวกับสินค้า การขอใบเสนอราคา หรือต้องการคำแนะนำเพิ่มเติม ระบบก็สามารถช่วยแจ้งเตือนทีมขายให้เข้ามาดูแลอย่างทันท่วงที เทคโนโลยีนี้ทำให้การทำงานของทีมขายมีประสิทธิภาพมากขึ้น และช่วยให้ลูกค้าได้รับการดูแลที่ตรงจุดและรวดเร็วกว่าเดิม ซึ่งปัจจุบัน Wisible เองก็ได้มีการนำ AI ตัวนี้มาใช้งานบนระบบเป็นที่เรียบร้อย เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้กับเซลล์
   หากท่านใดสนใจสามารถติดต่อสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ลิ้งค์นี้

จริง ๆ แล้วการใช้งาน NLP มีเยอะกว่านี้มาก แต่แค่ตัวอย่างที่ยกมา ก็เห็นได้ชัดเลยว่าเทคโนโลยีนี้เข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันของเราจริง ๆ โดยที่บางทีเราไม่รู้ตัวด้วยซ้ำครับ

เทคโนโลยี AI ประเภทใดที่มักใช้ใน NLP?

หลายคนอาจสงสัยว่า เบื้องหลังความเก่งของ NLP มันใช้เทคโนโลยีอะไรกันแน่? จริง ๆ แล้ว NLP ทำงานโดยอาศัยเทคโนโลยี AI หลายประเภทครับ แต่หลัก ๆ ที่เห็นได้ชัดมีประมาณนี้:

Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง)

พูดง่าย ๆ คือ การสอนให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก ๆ ยิ่งมีข้อมูลเยอะ ระบบก็ยิ่งฉลาดขึ้น เช่น เวลาที่แชทบอทตอบคำถามลูกค้า มันจะดูว่าคำถามไหนควรตอบว่าอะไร และปรับให้แม่นยำขึ้นตามข้อมูลที่มันเรียนรู้ ซึ่ง Machine Learning นี่แหละครับที่ทำให้ NLP พัฒนาไปได้เรื่อย ๆ เหมือนเราเลี้ยงเด็กให้เรียนรู้สิ่งใหม่ตลอดเวลา

Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก)

ถ้า Machine Learning เป็นเหมือนเด็กเรียนรู้จากการดูข้อมูลจำนวนมาก Deep Learning ก็เหมือนเด็กที่เรียนรู้แบบลึกซึ้งขึ้น เพราะมันใช้ “เครือข่ายประสาทเทียม” (Neural Networks) ที่เลียนแบบการทำงานของสมองคนเรา ข้อมูลที่ใส่เข้าไปจะถูกประมวลผลผ่านหลายชั้น เช่น แยกคำ, เข้าใจบริบท และเชื่อมโยงความหมาย ตัวอย่างง่าย ๆ คือระบบแปลภาษาอัตโนมัติ ที่แปลได้สมูทและเข้าใจบริบทมากขึ้น เพราะมันใช้ Deep Learning วิเคราะห์ประโยคทั้งประโยค ไม่ใช่แค่คำต่อคำ

เทคนิคการประมวลผลคำ (Natural Language Understanding – NLU)

ตรงนี้คือหัวใจสำคัญที่ทำให้ NLP เข้าใจภาษามนุษย์ได้ดีขึ้น เพราะมันช่วยให้ระบบเข้าใจความหมายของคำที่เราใช้ ไม่ใช่แค่อ่านตัวอักษร ตัวอย่างเช่น เวลาคุณพิมพ์ว่า “ร้านกาแฟที่ใกล้ที่สุด” ระบบก็จะเข้าใจทันทีว่าคุณกำลังถามหาอะไร ไม่ใช่คิดแค่ว่า “ร้าน” กับ “กาแฟ” เป็นแค่คำแยกกัน

เทคนิคการสร้างข้อความ (Natural Language Generation – NLG)

ส่วนนี้เป็นเทคนิคที่ทำให้ระบบสามารถ “เขียนข้อความ” หรือ “สร้างประโยค” ขึ้นมาได้เอง ตัวอย่างที่ชัดเจนคือเวลาเราคุยกับแชทบอท แล้วบอทตอบกลับมาเหมือนคุยกับคนจริง ๆ หรือแม้แต่เครื่องมือสร้างบทความอัตโนมัติที่หลายคนเริ่มใช้งานกัน นี่ก็ใช้ NLG เป็นหลักครับ

สรุปง่าย ๆ คือ NLP มันจะเก่งได้ก็เพราะเทคโนโลยีพวกนี้แหละครับ โดยเฉพาะ Machine Learning และ Deep Learning ที่เป็นหัวใจสำคัญ ทำให้คอมพิวเตอร์ไม่แค่ “อ่าน” ภาษาได้ แต่ยัง “เข้าใจ” และ “สร้างภาษา” ได้เหมือนคนเราจริง ๆ นี่แหละครับที่ทำให้ NLP เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเราอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

ข้อจำกัดของ NLP

แม้ว่า NLP จะฉลาดและพัฒนาไปไกลมากแล้ว แต่ก็ยังมีข้อจำกัดที่ทำให้บางครั้งมันไม่ “เป๊ะ” อย่างที่เราคาดหวังไว้ ข้อจำกัดหลัก ๆ ที่ผมเจอหรือได้ยินมามีประมาณนี้ครับ:

อคติจากข้อมูล (Bias)

ข้อนี้สำคัญมาก ๆ เลยครับ เพราะ NLP เรียนรู้จากข้อมูลที่คนป้อนเข้าไป ถ้าข้อมูลนั้นมีอคติ เช่น ข้อมูลที่มีความลำเอียงทางเพศ, เชื้อชาติ, หรือความคิด ระบบ NLP ก็อาจสะท้อนอคตินั้นออกมาโดยไม่ตั้งใจ เช่น การสร้างข้อความที่ดูไม่เหมาะสม หรือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่เป็นกลาง

ความเข้าใจบริบทที่ซับซ้อน

เวลาคนเราคุยกัน เรามักใช้คำที่มีความหมายหลายนัย หรือบางครั้งก็พูดกันแบบอ้อม ๆ เช่น ถ้าเพื่อนบ่นว่า “ร้านนี้ช้ามาก” มันอาจหมายถึงอาหารช้า หรือบริการไม่ดี แต่ NLP ยังไม่เก่งเรื่องจับ ความหมายที่ซ่อนอยู่ เหล่านี้เท่ามนุษย์ เพราะมันมักจะมองที่คำตรง ๆ มากกว่าบริบทที่อยู่รอบข้าง

การจัดการกับภาษาพูดและคำผิด

เวลาเราพิมพ์แชทคุยกันเร็ว ๆ หรือพูดคำไม่ค่อยชัด ระบบ NLP อาจทำงานได้ไม่แม่นยำนัก เช่น คำว่า “ไปไหนมา?” ถ้าออกเสียงไม่ชัดหรือพิมพ์ผิดเป็น “ไปไหนม่า?” บางครั้งระบบก็ไม่เข้าใจ ทำให้เกิดความผิดพลาดในการประมวลผลได้ง่าย

การทำงานกับภาษาไทย

ภาษาไทยเป็นอีกหนึ่งภาษาที่ท้าทายสำหรับ NLP เพราะไม่มีการเว้นวรรคระหว่างคำเหมือนภาษาอังกฤษ เช่น ประโยค “ปากกาอยู่บนโต๊ะ” ระบบต้องวิเคราะห์ให้ถูกว่า “ปากกา” กับ “อยู่บนโต๊ะ” แยกกันตรงไหน บางครั้งก็ยังแยกผิด หรือเข้าใจคำในบริบทผิดไปเลย

คำสแลงและภาษาถิ่น

อีกปัญหาคือคำสแลงหรือภาษาถิ่นที่คนใช้กันในชีวิตประจำวัน เช่น คำว่า “โคตรเจ๋ง” หรือ “บ้ง” ที่เป็นคำฮิตในยุคนี้ ถ้า NLP ไม่ได้ถูกฝึกมาด้วยข้อมูลใหม่ ๆ มันก็อาจไม่เข้าใจว่าคำเหล่านี้หมายถึงอะไร ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลผิดพลาดได้ง่าย

จากที่เล่ามาทั้งหมด จะเห็นได้ว่า NLP หรือ Natural Language Processing เป็นเทคโนโลยีที่เข้ามาเปลี่ยนวิธีที่เราสื่อสารกับเครื่องจักรไปแบบหน้ามือเป็นหลังมือ ไม่ว่าจะเป็นการใช้แชทบอท, ระบบแปลภาษา, หรือผู้ช่วยดิจิทัล มันทำให้ทุกอย่างสะดวกและใกล้เคียงการคุยกับคนจริง ๆ มากขึ้น แต่ถึงอย่างนั้น ก็ยังมีข้อจำกัดอยู่ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องการเข้าใจบริบทซับซ้อน, คำผิด, คำสแลง หรือแม้กระทั่งปัญหาอคติจากข้อมูลที่มันเรียนรู้

แต่สิ่งที่น่าตื่นเต้นก็คือ NLP กำลังพัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็ว ในอนาคตเราอาจได้เห็นระบบที่เข้าใจภาษามนุษย์ได้แบบไร้ที่ติ ทั้งคำพูด, น้ำเสียง, และเจตนาที่ซ่อนอยู่ ซึ่งจะทำให้เครื่องจักรกับคนทำงานร่วมกันได้แบบสมูทมากขึ้น และผมเชื่อว่ามันจะเข้ามาช่วยทำให้ชีวิตและธุรกิจของเราง่ายขึ้นไปอีกหลายเท่าตัวแน่นอนครับ