ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของนวัตกรรมสมัยใหม่หลายด้าน ตั้งแต่รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติไปจนถึงผู้ช่วยเสียงดิจิทัล จึงเกิดคำถามว่า AI เรียนรู้ได้อย่างไร การเข้าใจกระบวนการนี้เป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่าง ๆ แก้ปัญหาที่ซับซ้อน และแม้แต่เลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ได้อย่างไร บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับพื้นฐานของการเรียนรู้ของ AI โดยเฉพาะผ่านมุมมองของ Machine Learning (ML) ซึ่งเป็นวิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในการเรียนรู้ของ AI ในปัจจุบัน

Machine Learning คืออะไร?

Machine Learning (ML) คือ AI ประเภทหนึ่งที่ช่วยให้ระบบเรียนรู้จากข้อมูล พัฒนาประสิทธิภาพของตัวเองตามเวลา และทำการทำนายผลลัพธ์หรือตัดสินใจจากข้อมูลใหม่โดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมเฉพาะ ML เป็นกระบวนการในการฝึกสอนโมเดล AI ให้เข้าใจรูปแบบข้อมูล ทำการตัดสินใจ และปรับเปลี่ยนพฤติกรรมตามนั้น ส่วนประกอบหลักที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการเรียนรู้ของ AI มีดังต่อไปนี้

1. ข้อมูล: จุดเริ่มต้นสำคัญของการเรียนรู้

เช่นเดียวกับที่มนุษย์เรียนรู้จากประสบการณ์ AI ก็เรียนรู้จากข้อมูลเช่นกัน คุณภาพและปริมาณของข้อมูลที่ AI ได้รับเป็นปัจจัยสำคัญในการทำนายที่ถูกต้อง ข้อมูลที่ใช้สามารถมาในหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง หรือแม้แต่การอ่านข้อมูลจากเซ็นเซอร์ของอุปกรณ์ IoT

ยิ่งข้อมูลหลากหลายและเป็นเหมือนกับสถานการณ์จริงที่ AI จะเผชิญมากเท่าไร โมเดลก็จะยิ่งทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้น

2. โมเดล: โครงสร้างของการเรียนรู้ของ AI

"โมเดล" คือกรอบทางคณิตศาสตร์ที่ AI ใช้ในการทำนายหรือการจัดประเภทตามข้อมูลที่ได้รับ เป็นเหมือนมันสมองของ AI โมเดลมีหลายประเภท ขึ้นอยู่กับลักษณะงานที่ AI ถูกออกแบบมา

• Supervised Learning: โมเดล AI จะได้รับการฝึกจากข้อมูลที่มีการควบคุมและจัดจำแนกข้อมูลไว้แล้ว ซึ่งจะมีผลลัพธ์ที่ถูกต้องสำหรับแต่ละตัวอย่าง
• Unsupervised Learning: AI ได้รับข้อมูลที่ไม่มีการกำกับควบคุม และต้องหาความสัมพันธ์ รูปแบบ หรือโครงสร้างในข้อมูลเอง
• Reinforcement Learning: AI เรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก และโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อม ทำการตัดสินใจ และได้รับข้อเสนอแนะจากการตัดสินใจ และ AI จะเรียนรู้ที่จะปรับพฤติกรรมเพื่อให้เป็นไปตามคำแนะนำที่ได้

3. อัลกอริธึม: แม่บทสำหรับการเรียนรู้

โมเดล AI จะเรียนรู้โดยใช้ อัลกอริธึม ซึ่งเป็นชุดของคำสั่งที่เป็นตัวนำกระบวนการเรียนรู้

4. เทรนนิ่ง: ขั้นตอนการเรียนรู้

เทรนนิ่ง คือกระบวนการที่โมเดลเรียนรู้รูปแบบในข้อมูลโดยการปรับพารามิเตอร์ภายใน ในระหว่างการเทรน โมเดลจะทำนายผล เปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่ถูกต้อง แล้วปรับพารามิเตอร์เพื่อลดข้อผิดพลาด

5. การประเมินผล: การทดสอบประสิทธิ AI

เป็นขั้นตอนที่ข้อมูลการทดสอบเข้ามามีบทบาท การตัดสินใจของโมเดลจะถูกเปรียบเทียบกับผลลัพธ์จริง และใช้มาตรวัดต่าง ๆ (เช่น ความแม่นยำ ความถูกต้อง และความเชื่อมโยงกับข้อมูลก่อนหน้า) เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล

หากโมเดลยังทำงานได้ไม่ดี จะมีการปรับปรุงแก้ไข อาจทำได้โดยการให้ข้อมูลเพิ่มเติม ปรับแต่งอัลกอริธึม หรือปรับโครงสร้างของโมเดล

6. การเรียนรู้ที่ต่อเนื่อง: การพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

การเข้าถึงข้อมูลใหม่และคำสั่งใหม่อย่างต่อเนื่อง ระบบ AI หลายระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงโมเดลของตัวเองได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งมักเรียกกันว่า online learning หรือ incremental learning โดยที่โมเดลจะอัปเดตตัวเองตลอดเวลาตามข้อมูลใหม่

ความท้าทายในการเรียนรู้ของ AI

แม้ว่าการเรียนรู้ของ AI จะมีความก้าวหน้าอย่างมาก แต่ก็ยังมีความท้าทายหลายประการที่นักวิจัยและวิศวกรยังคงพยายามแก้ไข:

• คุณภาพของข้อมูล: ประสิทธิภาพโมเดล AI ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ได้รับ ถ้าข้อมูลมีคุณภาพต่ำ มีอคติ หรือไม่ครบถ้วน อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่แม่นยำหรือไม่เป็นกลาง
• การตีความผลลัพธ์: เป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจว่า AI ตัดสินใจได้อย่างไร เหล่าผู้พัฒนา AI จึงกำลังหาวิธีในการทำให้ AI มีความโปร่งใสขึ้น
• ประสิทธิภาพระบบคอมพิวเตอร์: การฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องการทรัพยากรประสิทธิภาพสูง ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลามาก
• การทำให้ AI ตอบสนองแบบทั่วไปในภาพกว้าง: โมเดล AI มักจะทำงานได้ดีบนข้อมูลที่มันเคยเห็นระหว่างกระบวนการเทรน แต่จะมีปัญหากับสถานการณ์ใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเจอ การทำให้ AI ปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ทั่วไป และตอบสนองในภาพกว้างจึงเป็นความท้าทายหลัก