เจาะลึกโครงสร้างสมองกล AI: "Neural Networks" คืออะไร?

ถ้าคุณสงสัยว่า AI "คิด" หรือ "เรียนรู้" ได้ยังไง ภาพนี้คือตัวช่วย! นี่คือแผนภาพที่อธิบายโครงสร้างของ Neural Networks (โครงข่ายประสาทเทียม) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญที่ทำให้ AI ฉลาดขึ้นเรื่อยๆ

Neural Networks ได้รับแรงบันดาลใจมาจากสมองมนุษย์ โดยประกอบด้วย "เซลล์ประสาทเทียม" (Nodes) ที่เชื่อมโยงกันเป็นชั้นๆ เพื่อประมวลผลข้อมูลและเรียนรู้รูปแบบต่างๆ ได้เอง ทำให้ AI สามารถทำอะไรได้หลายอย่าง ไม่ว่าจะเป็น:

จดจำรูปภาพ
เข้าใจภาษา
คาดการณ์สิ่งต่างๆ

ในภาพนี้ คุณจะเห็น Neural Networks หลากหลายประเภท เช่น Perceptron, Feed Forward (FF), Recurrent Neural Network (RNN) หรือ Long / Short Term Memory (LSTM) ซึ่งแต่ละแบบก็ถูกออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันไป!

ลองดูในภาพแล้วบอกหน่อยว่าคุณคุ้นเคยกับ Neural Network ประเภทไหนบ้าง?

#AI #NeuralNetworks #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #เทคโนโลยี #ปัญญาประดิษฐ์ #เรียนรู้ #โครงข่ายประสาทเทียม

Blog VER.

ถอดรหัสสมองกล AI: เจาะลึกโครงสร้างและประเภทของ Neural Networks

เคยสงสัยไหมว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างที่เราเห็นในทุกวันนี้ ไม่ว่าจะเป็นการจดจำใบหน้า การแปลภาษา หรือการแนะนำสินค้าที่ตรงใจนั้น "คิด" หรือ "เรียนรู้" ได้อย่างไร? เบื้องหลังความอัจฉริยะเหล่านี้คือโครงสร้างที่เรียกว่า "Neural Networks" หรือ "โครงข่ายประสาทเทียม" ซึ่งเปรียบเสมือน "สมอง" ของ AI นั่นเองค่ะ!

ในบทความนี้ เราจะมาทำความเข้าใจพื้นฐานของ Neural Networks และสำรวจประเภทต่างๆ ที่ใช้ในงาน AI สมัยใหม่ เพื่อให้คุณเห็นภาพรวมของความสามารถอันน่าทึ่งเหล่านี้

พื้นฐาน Neural Networks คืออะไร?

แนวคิดของ Neural Networks ได้รับแรงบันดาลใจมาจากวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ ที่ประกอบด้วยเซลล์ประสาทนับล้านๆ เซลล์ที่เชื่อมโยงกัน Neural Networks ก็เช่นกันค่ะ มันคือระบบของ "โหนด" (Nodes) หรือที่เรียกง่ายๆ ว่า "เซลล์ประสาทเทียม" ที่เชื่อมโยงกันเป็นชั้นๆ ได้แก่:

ชั้นอินพุต (Input Layer): รับข้อมูลดิบเข้ามา
ชั้นซ่อนเร้น (Hidden Layers): เป็นชั้นที่อยู่ระหว่างอินพุตและเอาต์พุต ทำหน้าที่ประมวลผลและเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูล
ชั้นเอาต์พุต (Output Layer): แสดงผลลัพธ์สุดท้ายของการประมวลผล

ข้อมูลจะไหลผ่านเซลล์เหล่านี้ โดยแต่ละการเชื่อมต่อจะมี "น้ำหนัก" (Weights) ที่ปรับเปลี่ยนได้ เมื่อ Neural Network ได้รับข้อมูลจำนวนมาก มันจะเรียนรู้และปรับน้ำหนักเหล่านี้ เพื่อให้สามารถจดจำรูปแบบ ทำนาย หรือตัดสินใจได้อย่างแม่นยำขึ้นเรื่อยๆ

ทำไม Neural Networks ถึงสำคัญนัก?

Neural Networks คือหัวใจสำคัญที่ขับเคลื่อนความก้าวหน้าของ AI โดยเฉพาะในสาขา "Deep Learning" (การเรียนรู้เชิงลึก) ซึ่งเป็นส่วนย่อยของ Machine Learning ที่ใช้ Neural Networks ที่มีชั้นซ่อนเร้นหลายชั้น ทำให้สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูงได้ และนำไปประยุกต์ใช้ได้ในหลากหลายวงการ เช่น:

การประมวลผลภาพ (Image Processing): การจดจำใบหน้า, การจำแนกวัตถุ, การขับขี่อัตโนมัติ
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP): การแปลภาษา, การสร้างข้อความ, แชทบอท
การแนะนำ (Recommendation Systems): แนะนำสินค้าหรือภาพยนตร์ที่ตรงใจผู้ใช้
การพยากรณ์ (Prediction): คาดการณ์แนวโน้มตลาดหุ้น, พยากรณ์อากาศ

เจาะลึก: Neural Networks ประเภทต่างๆ

ภาพประกอบที่เราเห็นแสดงให้เห็นถึงความหลากหลายของ Neural Networks แต่ละประเภทถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะทาง ลองมาทำความรู้จักกับบางส่วนที่สำคัญกัน:

Perceptron (P): เป็น Neural Network ที่ง่ายที่สุด ถือเป็นหน่วยประมวลผลพื้นฐานแรกเริ่มของโครงข่ายประสาทเทียม
Feed Forward Neural Network (FF) และ Deep Feed Forward (DFF): เป็นโครงข่ายพื้นฐานที่ข้อมูลไหลไปในทิศทางเดียวจากชั้นอินพุตไปยังชั้นเอาต์พุต โดยไม่มีการย้อนกลับไป ถือเป็นรากฐานของ Neural Networks ทั่วไป
Recurrent Neural Network (RNN): โครงข่ายนี้มีความพิเศษตรงที่มี "หน่วยความจำ" ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลที่มีลำดับ (Sequential Data) ได้ดี เช่น ข้อมูลข้อความหรือเสียง เพราะมันสามารถใช้ข้อมูลที่ประมวลผลไปแล้วในขั้นตอนก่อนหน้ามาประกอบการตัดสินใจในขั้นตอนถัดไป
Long / Short Term Memory (LSTM) และ Gated Recurrent Unit (GRU): เป็น Neural Networks ที่พัฒนาต่อยอดมาจาก RNNs เพื่อแก้ปัญหาเรื่องการจดจำข้อมูลระยะยาว ทำให้สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูลลำดับที่มีความยาวมากๆ ได้ดีขึ้น
Auto Encoder (AE), Variational AE (VAE), Denoising AE (DAE), Sparse AE (SAE): โครงข่ายเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อเรียนรู้การบีบอัดข้อมูล การลด Noise หรือการดึงคุณสมบัติเด่นของข้อมูลออกมา มักใช้ในการลดมิติข้อมูล (Dimensionality Reduction) หรือการสร้างข้อมูลใหม่
Radial Basis Network (RBF): เป็นโครงข่ายอีกประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับงานการจำแนกประเภทและการประมาณค่าฟังก์ชัน โดยใช้ฟังก์ชัน Radial Basis เป็นฟังก์ชันกระตุ้น

นอกจากประเภทของโครงข่ายแล้ว แผนภาพนี้ยังแสดงให้เห็น "เซลล์" หรือโหนดประเภทต่างๆ เช่น Input Cell, Hidden Cell, Output Cell, Memory Cell ซึ่งแต่ละประเภทก็มีบทบาทและหน้าที่เฉพาะเจาะจงภายในโครงข่ายนั้นๆ

สรุป

Neural Networks คือเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน ด้วยโครงสร้างที่เลียนแบบสมองและประเภทที่หลากหลาย ทำให้มันสามารถเรียนรู้และแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้มากมาย การทำความเข้าใจพื้นฐานและประเภทของ Neural Networks จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกคนที่สนใจในโลกของ AI

แม้ว่าแนวคิดอาจจะดูซับซ้อนในตอนแรก แต่เมื่อคุณได้ทำความเข้าใจแต่ละส่วนประกอบและหน้าที่ของมันแล้ว คุณจะเห็นว่าNeural Networks ไม่ใช่เรื่องลึกล

เจาะลึกโครงสร้างสมองกล AI: "Neural Networks" คืออะไร?