บทนำ
ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันมากขึ้น หลายคนอาจเคยได้ยินคำว่า AI, Machine Learning (ML), และ Deep Learning (DL) บ่อยครั้ง แล้วเคยสงสัยไหมว่า 3 คำนี้ต่างกันอย่างไร? บทความนี้จะพาคุณเข้าใจความสัมพันธ์ ความแตกต่าง และตัวอย่างการใช้งานของแต่ละคำอย่างชัดเจนภายใน 10 – 15 นาที
AI (Artificial Intelligence) คืออะไร?
AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ คือการสร้าง “สติปัญญา” ให้กับคอมพิวเตอร์ เพื่อให้สามารถคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจได้ใกล้เคียงกับมนุษย์ เช่น การรู้จำใบหน้า การแปลภาษา หรือการเล่นเกม AI ไม่จำเป็นต้องเรียนรู้จากข้อมูลเสมอไป (แต่ส่วนใหญ่จะเรียนรู้ในปัจจุบัน)
ตัวอย่าง AI:
- ChatGPT
- Google Translate
- รถยนต์ไร้คนขับ
- ระบบตรวจจับ Fraud
ML (Machine Learning) คืออะไร?
Machine Learning คือ “แขนงย่อย” ของ AI ที่เน้นให้เครื่องสามารถเรียนรู้จากข้อมูล เพื่อปรับปรุงการทำงานโดยไม่ต้องเขียนเงื่อนไขทั้งหมดเอง เช่น การแยกอีเมลเป็น spam หรือไม่ spam โดยให้ดูจากตัวอย่างอีเมลจำนวนมาก
ประเภทของ Machine Learning:
- Supervised Learning – มี label เช่น การจำแนกรูปภาพ
- Unsupervised Learning – ไม่มี label เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้า
- Reinforcement Learning – เรียนรู้จากการลองผิดลองถูก
DL (Deep Learning) คืออะไร?
Deep Learning คือ “แขนงย่อยของ ML” ที่จำลองสมองของมนุษย์ผ่าน Artificial Neural Network ซึ่งมีหลายชั้น (deep) ทำให้สามารถเรียนรู้สิ่งที่ซับซ้อนได้ เช่น การรู้จำใบหน้า เสียง ภาพ และภาษาธรรมชาติ
ตัวอย่างโมเดล DL:
- Convolutional Neural Network (CNN) – วิเคราะห์ภาพ
- Recurrent Neural Network (RNN) – วิเคราะห์ข้อความ/เสียง
- Transformer – ใช้ในโมเดลภาษา (เช่น ChatGPT)
ตารางเปรียบเทียบ AI vs ML vs DL
| คุณสมบัติ | AI | ML | DL |
|---|---|---|---|
| เป็นแขนงของ | ศาสตร์หลัก | แขนงย่อยของ AI | แขนงย่อยของ ML |
| การเรียนรู้จากข้อมูล | อาจมีหรือไม่ก็ได้ | เรียนรู้จากข้อมูลเสมอ | ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่มาก |
| อัลกอริธึม | ถ้า-งั้น, ตรรกะ | Decision Tree, SVM, KNN | Neural Networks |
| ต้องการพลังประมวลผล | ต่ำ | ปานกลาง | สูงมาก (GPU/TPU) |
ข้อสรุปแบบเข้าใจง่าย
- AI คือ เป้าหมายหลัก – ทำให้คอมพิวเตอร์ฉลาด
- ML คือ วิธีการ – ให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูล
- DL คือ เทคนิคพิเศษ – ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ลึกและซับซ้อน
สรุป
แม้ทั้ง AI, ML และ DL จะเกี่ยวข้องกัน แต่ก็มีบทบาทและระดับของการนำไปใช้งานที่แตกต่างกัน การเข้าใจความต่างของแต่ละคำจะช่วยให้คุณเลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสมกับปัญหาที่คุณกำลังเผชิญ
บทความนี้ใช้เวลาอ่าน 10 – 15 นาที เขียนโดยทีมงาน poolsawat.com เพื่อให้คุณเข้าใจภาพรวมของเทคโนโลยี AI ได้ง่ายขึ้น