Deep Learning คืออะไร? อาชีพไหนจะตกงานบ้าง?
หลายๆคนน่าจะได้ยิน คำว่า AI
หลายๆคนน่าจะได้ยินว่า หุ่นยนต์จะมาทดแทนงานที่มนุษย์ทำ แต่ก็ยังประมาทว่า หุ่นยนต์นั้นจะสู้มนุษย์ได้อย่างไร
เพราะหลายคนยังไม่เคยได้ยินคำว่า Deep Learning และไม่เคยได้ยินว่ามันทำอะไรได้บ้าง
Deep Learning คืออะไร?
คำว่า Deep Learning นั้นคือศาสตร์แขนงหนึ่งของ Machine Learning ที่เลียนแบบระบบเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ (Neural Network) ดังนั้นความสามารถของมัน ในอนาคตอาจจะเหนือมนุษย์ เนื่องจากสามารถเพิ่มพลังประมวลผล ได้ไม่จำกัด
เคยสงสัยไหม ว่ามันทำงานอย่างไร? แค่ส่งประจุไฟฟ้าไปๆมาๆ มันสามารถคิดคำตอบได้เชียวหรือ?
ถ้าเราลองซูมเข้าไปที่เซลล์ประสาท แต่ละตัว จะสังเกตว่า มันเชื่อมต่อกับเส้นประสาทหลายๆเส้น ดังรูป
เราก็สามารถจำลองมันขึ้นมาได้ โดยมี เส้นประสาทและเซลล์ประสาท (เราเรียกว่า Node) ออกมาเป็น Artificial Neural Network (ANN)
หลายท่านอาจจะเคยได้ยินชื่อนี้มากันบ้างแล้ว
ลองคิดภาพการทำงานของดวงตาและสมองนะครับ
“เมื่อดวงตาเห็นรูปน้องหมา รูปน้องหมาถูกนำไปประมวลผล (ซึ่งประมวลอย่างไรไม่รู้) และได้คำตอบว่า นี่คือหมา”
ถ้าเราสร้าง ANN จำลองจุดนี้ จะได้ 3 ส่วน
- สิ่งที่ตาเห็นก็คือ input — ข้อมูลที่รับ ในที่นี้ก็คือ น้องหมาที่เห็น
- สิ่งที่ระบบเซลล์ประสาทในสมองประมวลผล เทียบได้กับ hidden layer —????? ซึ่งไม่รู้มันคืออะไร ทำอะไร
- สิ่งที่สมองตอบหลังประมวลผลว่านี่คือน้องหมา คือ output layer — ผลลัพธ์
ซึงทั้ง 3 ส่วนนี้ เชื่อมโยงกันอย่างไรก็ไม่รู้ ….
ดังนั้น สมองคนเปรียบได้ดั่ง Hidden Layer เชื่อมต่อระหว่าง input และ output
เราจึงสามารถจำลองมันขึ้นมาได้ด้วยหลักการของ Machine Learning
โดยปกติแล้ว เราเขียนโปรแกรมเพื่อให้ รับ input เข้าไปแล้วได้คำตอบ output
input + programming = outputแต่หลักการของ Machine Learning คือ การใส่ Input และ Output เข้าไป เพื่อให้ได้โปรแกรม ไม่ได้ใส่โปรแกรมเข้าไปให้มันบอกคำตอบ เสมือนกลับข้างสมการ
input + output = programmingเมื่อใส่ input output เข้าไปแล้ว โมเดลก็เป็นการคิดกลับนั่นเองว่า ทำอย่างไรให้ได้คำตอบนี้
“ดังนั้น เราก็ไม่จำเป็นต้องรู้ว่าสมองทำงานอย่างไร เรามั่วมันขึ้นมา อย่างมีหลักการ”
เราเพียงแค่ จำลองมันขึ้น ตาม concept ที่กล่าวไปด้านบน ใส่ Input และ Output เข้าไป โมเดลจะถูกทดลอง Trial and Error หาตัวเลขที่เหมาะสมสำหรับแต่ละ Node และความสัมพันธ์ของแต่ละ Node ไปเรื่อยๆ ให้มันคูณหารบวกลบกัน โดยฝัง สมการ ไว้ในแต่ละวงกลม (ขอข้ามเทคนิค ไว้มี Tutorial สอนครับ)
รูปด้านล่างจะเห็นภาพมากขึ้น ว่า วงกลมชั้น Hidden Layer รับข้อมูลจาก Input มา คำนวนได้ค่า ค่าหนึ่ง แล้วเก็บไว้ เป็น Temp. Value ก่อนจะถูกส่งไปคิดออกมาเป็นคำตอบอีกที
แต่ในชีวิตจริง สมองคน ซับซ้อนกว่านี้มาก ดังนั้นจะทำอย่างไรดี? ทำง่ายมากครับ ก็เพิ่ม Hidden Layer ไปเยอะๆสิ ให้มันคิดต่อๆกันไปเรื่อยๆ เท่านั้นแหละครับ เราเรียกว่า Deep Learning
Deep Learning คือ ANN ที่มี Hidden Layer หลายชั้นนั่นเอง เพื่อความสามารถในการคิดที่มากกว่าปกติ และสะท้อนสมองคนได้ดีขึ้น
เมื่อ Deep Learning มีหลาย Hidden Layer ทำให้มันสามารถคำนวนอะไรที่ซับซ้อนได้เยอะมาก และเรายังสามารถใช้เทคนิคต่างๆได้มากขึ้นด้วย ที่สำคัญที่สุดคือ มันค่อยๆ คิดอย่างเป็นขั้น เป็นตอนได้ครับ ดั่งรูปด้านล่าง
แต่นี่เป็นแค่การยกตัวอย่างเพื่อให้อธิบายง่าย ในชีวิตจริงหน้าคนนั้นใช้เทคนิคลึกกว่านี้มาก ก็คือ Convolutional Neural Network ซึ่ง …. ช่างมันเถอะนะ
ข้อดีของ Deep Learning ที่เหนือกว่า Machine Learning ทั่วไปนั้น จะชัดเจนมากกับ Data ที่เยอะมากๆ เพราะเราให้ เครือข่ายสมองกลนี้ เป็นคนประเมินเองว่า จะเลือกใช้ data ตัวไหนบ้าง
ส่วนการทำ Deep Learning จริงๆนั้น ไว้มี Tutorial สอนแยกนะครับ
เอาล่ะ Highlight !!! ใครจะตกงานบ้าง?
- นักบัญชี — บริษัทอย่าง Big 4 ลงทุนลุย AI เต็มที่เอาตัวรอดกันอยู่
- หมอ — ล่าสุด มี AI หมอ เริ่มวินิจฉัยได้แม่นกว่าคนแล้ว
- เภสัชกร — คงไม่ต้องพูดเนอะ หมอยังไม่รอด
- ทนาย — พึ่งเอาชนะนักกฎหมายระดับโลกไป จัดการเคสที่ยาก ได้ถูกต้องมากกว่า และได้เร็วกว่าหลายเท่าตัว
- ผู้จัดการกองทุน (แต่นักวิเคราะห์หุ้นรายตัวยังรอดนะ)
- คนขับรถ — รถขับได้ด้วยตัวเอง
- นักแปลภาษา ล่าม — หูฟังอัจฉริยะก็มีแล้ว แปลได้ 40 ภาษา
- เกษตรกร — ระบบฟาร์มอัจฉริยะมีเยอะแยะตอนนี้ครับ
- นักวางแผนการเงิน — AI จะเข้ามาแทนที่ในที่สุด และเป็น robo-advisor
ยังมีอีกเยอะครับ ที่จะตกงาน ใครมีอาชีพตามนี้ก็เตรียมกรี๊ดครับ แม้แต่ Data Scientist สุดท้ายแล้วก็จะตกงานเช่นกัน เพราะ Data Scientist ก็สามารถเขียน AI มาทดแทนงานหลายๆอย่างท่ี่ Data Scientist ทำไปได้ ทำให้ต้องการประชากรด้านนี้ลดลง จุดนั้นโลกจะควบคุมด้วย AI เป็นหลัก(แต่คงเป็นช่วง Mature ของอุตสาหกรรม)
สำหรับท่านที่สงสัยว่า Machine Learning คืออะไร มีกี่ประเภท สามารถอ่านต่อได้ที่
