ใน EP.1 ผู้เขียน (พี่ BrainSweets) ได้พูดถึงวิธีเรียนรู้ของ AI กันไปแล้วหากเพื่อนท่านใดยังไม่ได้อ่าน EP.1 พี่ BrainSweets แนะนำให้ไปอ่านกันก่อนนะคะ 📖 จะได้อ่าน EP.2 ได้เข้าใจไหลลื่นยิ่งขึ้นค่ะ 🛝คลิกเพื่ออ่าน EP.1 สอน AI ให้ทำนายอนาคต : AI เรียนรู้ได้อย่างไรจาก EP.1 ที่ได้เล่ากันไปว่า AI จะเรียนรู้ได้จากประสบการณ์หรือข้อมูลในอดีต แล้วนำข้อมูลเหล่านั้นมาสร้างโมเดลในสมอง 🤯ซึ่งการสร้างโมเดลในสมองของ AI ก็เปรียบเหมือนรูปแบบวิธีคิดของมนุษย์นั่นเอง 💡EP.2 นี้ พี่ BrainSweets จึงจะพาไปลงไปในรายละเอียดในเรื่องวิธีคิดของ AI🧠 เปรียบเทียบการคิดของมนุษย์ กับ การคิดของ AI 🌵AI หรือ Artificial Intelligence หรือ ปัญญาประดิษฐ์ หรือ เข้าใจแบบง่ายๆ ก็คือ เป็นการประดิษฐ์ปัญญาให้กับคอมพิวเตอร์ หรือ ทำให้คอมพิวเตอร์มีวิธีคิดที่เลียนแบบความฉลาดแบบสมองของมนุษย์🌵การที่มนุษย์มีความเก่งหรือฉลาดได้นั้น เกิดมาจากการเรียนรู้ที่เริ่มมาตั้งแต่เราเกิด หรือพูดง่ายๆ ว่าเกิดจากประสบการณ์ที่สะสมมานั่นเอง 👼🌵ดังนั้นการที่จะทำให้คอมพิวเตอร์ฉลาดแบบมนุษย์ ก็อาศัยหลักการเดียวกัน คือ ต้องสะสมความรู้หรือประสบการณ์ให้กับคอมพิวเตอร์ 👨💻👩💻พี่ BrainSweets ขอยกตัวอย่างที่จะทำให้เข้าใจได้ง่ายๆ โดยเปรียบเทียบกันระหว่างในกรณีของมนุษย์และในกรณีของเครื่องไปติดตามกันเลยค่ะ 🏃🏿♀️🏃🏻♂️🌵ในกรณีของมนุษย์ เช่น 👨🏼⚕️🩺👩🏼⚕️การที่คุณหมอจะเป็นคุณหมอที่เชี่ยวชาญได้นั้น ก็ต้องผ่านประสบการณ์จากเคสคนไข้ในลักษณะต่างๆให้มาก ดังภาพที่ 1 ยิ่งคุณหมอได้ลงตรวจคนไข้เยอะ คุณหมอก็ยิ่งรักษาได้ดีมากขึ้น เหตุก็เพราะคุณหมอได้สะสมประสบการณ์ที่ได้พบเจอไว้ในสมอง สมองก็ยิ่งมีข้อมูลในการเชื่อมโยงความรู้ต่างๆเข้าด้วยกัน ก่อเกิดเป็นความเชี่ยวชาญของคุณหมอในการรักษาที่ดีขึ้นเรื่อยๆ🌵ในกรณีของเครื่องก็เช่นเดียวกัน ยิ่งมีการให้ข้อมูลกับเครื่องยิ่งมาก เครื่องก็ยิ่งมีความรู้หรือประสบการณ์ในเรื่องนั้น แต่เครื่องไม่เหมือนมนุษย์ เพราะเครื่องไม่ได้เป็นสิ่งมีชีวิต สมองของเครื่องก็เป็นเพียงแค่เครื่องจักรที่สามารถเก็บข้อมูลได้มหาศาล🌵คำถามคือจะทำให้สมองของเครื่องสามารถเชื่อมโยงข้อมูลต่างๆ จนเกิดเป็นความเชี่ยวชาญแบบที่มนุษย์ทำได้ จะทำได้อย่างไร⛓️ เครื่องจะเชี่ยวชาญแบบมนุษย์ได้ด้วยวิธีใด ⛓️ไปติดตามกันในหัวข้อถัดไปได้เลยค่ะ🏃🏿♀️🏃🏻♂️🧠 วิธีคิดของ AI ด้วยวิธีเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด👾 การที่จะทำให้เครื่องสามารถเชื่อมโยงข้อมูลจนเกิดเป็นความเชี่ยวชาญแบบมนุษย์ได้นั้น เราต้องใส่วิธีคิดให้กับเครื่อง ซึ่งวิธีคิดก็มีได้หลายแบบ ก็เหมือนมนุษย์ที่แต่ละคนมีวิธีคิดที่ไม่เหมือนกัน👾 หนึ่งในวิธีคิดแบบหนึ่งของ AI ที่เป็นวิธีที่ไม่ซับซ้อนแต่ยังคงประสิทธิภาพวิธีหนึ่ง คือ วิธีคิดที่ชื่อว่า K-NN หรือ K-Nearest Neighbors หรือแปลเป็นไทยแบบตรงตัวว่าวิธีเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด👾 วิธีคิดแบบ K-NN นี่ได้จากมาวิธีคิดแบบหนึ่งของมนุษย์ คือ การคาดการณ์สิ่งที่เราไม่รู้เทียบกับสิ่งที่เรารู้ เราก็จะพอจะประเมินได้ว่าสิ่งที่เราไม่รู้นั้นคืออะไร โดยใช้สิ่งที่เรารู้เป็นตัวอ้างอิง👾 หลักคิดง่ายๆ ก็เปรียบเหมือนกับเพื่อนบ้านที่มีนิสัยที่คล้ายกับเรา หากเพื่อนบ้านคนนั้นชอบสิ่งใด เราก็มักจะชอบสิ่งนั้นแบบพวกเขาด้วยขอยกตัวอย่างกรณีของคุณหมออีกครั้ง👨🏻⚕️👩🏻⚕️ คุณหมอที่มีความเชี่ยวชาญมากๆ นั้น สามารถที่จะวินิจฉัยโรคได้อย่างรวดเร็ว เพราะอะไร?👨🏻⚕️👩🏻⚕️ เหตุผลก็เพราะคุณหมอที่เชี่ยวชาญนั้นเคยผ่านประสบการณ์การรักษาคนไข้ที่มีอาการต่าง ๆ มาแล้วมากมาย จึงทำให้รู้ว่าอาการแบบนี้ น่าจะเป็นโรคอะไร อาการแบบนั้น น่าจะเป็นโรคอะไร คุณหมอสามารถวินิจฉัยได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว ก็เพราะเคยเจออาการแบบนี้มาก่อนนั่นเอง👨🏻⚕️👩🏻⚕️ หรืออาจกล่าวได้ว่าคุณหมอกำลังเปรียบเทียบอาการของคนไข้ใหม่กับคนไข้ที่เคยรักษา และพบว่าคนไข้คนใหม่คนนี้มีอาการคล้ายกับคนไข้ที่เคยรักษามาก่อน จึงวินิจฉัยได้อย่างรวดเร็วว่าคนไข้ใหม่คนใหม่นี้น่าจะเป็นโรคเดียวกับคนไข้ที่เคยรักษานั่นเอง คนไข้เก่าเปรียบเหมือนเพื่อนบ้านของคนไข้ใหม่ที่มีนิสัยใกล้เคียงกัน 📖 คุณผู้อ่านลองทำความเข้าใจตามภาพที่ 2 เป็นภาพที่คุณหมอกำลังเปรียบเทียบอาการของคนไข้ใหม่กับคนไข้เก่า 3 คนที่อาการใกล้เคียงกับคนไข้คนใหม่นี้ โดยคุณหมอจะสามารถวินิจฉัยว่าคนไข้ใหม่เป็นโรคอะไรนั้น ก็ยึดตามโรคส่วนใหญ่ของคนไข้เก่า 3 คนนี้ ว่ามักจะเป็นโรคอะไร คุณหมอก็จะวินิจฉัยว่าคนไข้ใหม่นี้เป็นโรคเดียวกับโรคที่คนไข้เก่า 3 คนมักจะเป็น ก็คือ โรคหวัด นั่นเอง💭 แนวคิดนี้ถูกนำไปสอน AI โดยเมื่อต้องการให้ AI ทำนายข้อมูล ก็จะใช้วิธีการเปรียบเทียบคุณลักษณะของข้อมูลที่ต้องการทำนายกับคุณลักษณะของข้อมูลในอดีต☕ ยกตัวอย่างเช่น ต้องการให้ AI ทำนายพฤติกรรมลูกค้าที่กำลังเดินเข้าร้านว่าน่าจะชอบกาแฟหรือโกโก้ ขอสมมุติว่าลูกค้าท่านนี้ชื่อนายโชคดีAI จะดำเนินการนำคุณลักษณะของนายโชคดีไปเปรียบเทียบหาลูกค้าเก่าๆที่มีคุณลักษณะเหมือนกับนายโชคดี แล้วก็จะทำนายว่า...นายโชคดีน่าจะชอบกาแฟ หากลูกค้าเก่าๆ ที่มีคุณลักษณะเหมือนนายโชคดีมักจะสั่งกาแฟ ☕ในทางตรงข้าม AI จะทำนายว่านายโชคดีน่าจะสั่งโกโก้ หากลูกค้าเก่าๆที่มีคุณลักษณะเหมือนนายโชคดีมักจะสั่งโกโก้ 🫕 แล้ว K-NN มาได้อย่างไร 🦾 หาก AI เปรียบเทียบกับลูกค้าเก่าๆ 1 คน จะเรียกว่า 1-NN, 2 คน เรียกว่า 2-NN, ... 🦾 หากเปรียบเทียบกับ K คน จะเรียกว่า K-NN นั่นเองถ้าย้อนไปดูภาพที่ 2 จะเป็นแบบที่เรียกว่า 3-NN เพราะคุณหมอใช้คนไข้เก่า 3 คนที่มีอาการคล้ายคลึงกันคนไข้ใหม่นี้ในการวินิจฉัย🦾 กรณีของร้านกาแฟ..การที่ร้านกาแฟจะรู้ใจลูกค้าที่เดินเข้าร้านว่าจะชอบกินกาแฟหรือโกโก้ ก็ต้องอาศัยประสบการณ์หรือข้อมูลในอดีตว่าลูกค้าเก่าๆที่มีบุคลิกลักษณะแบบนี้ส่วนใหญ่แล้วมักจะสั่งอะไร ก็จะคาดการณ์ว่าลูกค้าที่กำลังเดินเข้าร้านคนนี้ก็น่าจะสั่งเหมือนกันนั่นเอง (ภาพที่ 4)🧠 สรุปกันหน่อยค่ะ🌵 มนุษย์เชี่ยวชาญอาศัยการสะสมประสบการณ์🌵 ส่วน AI จะเชี่ยวชาญได้ก็ต้องอาศัยข้อมูลในการเรียนรู้ ซึ่งข้อมูลก็คือประสบการณ์ของ AI🌵 วิธีคิดแบบ K-NN ก็คือ การที่ AI เปรียบเทียบคุณลักษณะของข้อมูลที่ต้องการทำนายกับคุณลักษณะข้อมูลในอดีต K ตัว จากนั้น AI จะทำนายข้อมูลที่ต้องการว่าเป็นอะไรนั้นก็ขึ้นกับว่าข้อมูล K ตัวนั้นเป็นสิ่งใดมากกว่า AI ก็จะทำนายว่าเป็นสิ่งนั้นBye Bye 🫶 แล้วพบกันใหม่ใน EP.ถัดไปค่ะผู้เขียน: BrainSweetsCredits:ภาพ emoji โดย https://getemoji.com, https://emojipedia.org, https://emojiterra.comภาพที่ 1 - 4 : โดยผู้เขียน (สร้างจาก Google Slides)ภาพอื่นๆ โดยผู้เขียน7-11 Community ห้องลับเมาท์มอยของกินของใช้ในเซเว่น อะไรดีอะไรใหม่ ต้องรู้ ต้องคุย ต้องแชร์