อ่าน คิดวิเคราะห์และเขียนสื่อความ

มัธยมศึกษาปีที่ 5 วิชาการงานอาชีพและเทคโนโลยี

ชื่อ นางสาวปัณณิกา   กุลรายาณี  ม.5/4  เลขที่ 46

                                                                                                                                                                     

                                                                                                                  
  เรื่อง : ความรู้เกี่ยวกับ เทคโนโลยี Machine Learning
(เนื้อหาและภาพประกอบ)

Machine Learning คือ ส่วนการเรียนรู้ของเครื่องถูกใช้งานเสมือนเป็นสมอของAI(Artificial Intelligence)เราอาจพูดได้ว่า  AIใช้MachineLearningในการสร้างความฉลาดมักจะใช้เรียกโมเดลที่เกิดจากการเรียนรู้ของปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เกิดจากการเขียนโดยใช้มนุษย์ มนุษย์มีหน้าที่เขียนโปรแกรมให้ AI (เครื่อง) เรียนรู้จากข้อมูลเท่านั้น ที่เหลือเครื่องจัดการเอง

 Machine Learning เรียนรู้จากสิ่งที่เราส่งเข้าไปกระตุ้น แล้วจดจำเอาไว้เป็นมันสมอง ส่งผลลัพธ์ออกมาเป็นตัวเลข หรือ code ที่ส่งต่อไปแสดงผล หรือให้เจ้าตัว AI นำไปแสดงการกระทำ Machine Learning เองสามารถเอาไปใช้งานได้หลายรูปแบบ ต้องอาศัยกลไกที่เป็นโปรแกรม หรือเรียกว่า Algorithm ที่มีหลากหลายแบบ โดยมี Data Scientist เป็นผู้ออกแบบ หนึ่งใน Algorithm ที่ได้รับความนิยมสูง คือ Deep Learning ซึ่งถูกออกแบบมาให้ใช้งานได้ง่าย และประยุกต์ใช้ได้หลายลักษณะงาน อย่างไรก็ตาม ในการทำงานจริง Data Scientist จำเป็นต้องออกแบบตัวแปรต่างๆ ทั้งในตัวของ Deep Learning เอง และต้องหา Algorithm อื่นๆ มาเป็นคู่เปรียบเทียบ เพื่อมองหา Algorithm ที่เหมาะสมที่สุดในการใช้งานจริง

Machine Learning ในชีวิตประจำวัน

Apple Siri ที่มี Speech Recognition หรือการฟังเสียงและถอดความ

Machine Learning นี้ทำให้เกิด NLP (Natural
 Language Processing) ชื่อในภาษาไทยคือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยปกติแล้วมนุษย์มีการใช้ภาษาที่กำกวม แต่คอมพิวเตอร์ใช้ภาษาที่มี

ลักษณะแน่นอนในการสื่อสาร จึงทำให้มีความยากในการประมวลผล ซึ่ง NLP ก็มีหลายแขนง ใช้การเขียนโปรแกรมแบบใช้เงื่อนไขมาประมวลผลภาษา แต่ด้วยความเป็นไปของภาษาที่เร็วมาก คำใหม่หรือรูปแบบประโยคใหม่ ๆ เกิดขึ้นเร็วมาก การนำ Machine Learning มาช่วยในปัจจุบันจึงทำให้ NLP แม่นยำขึ้นและตามทันโลกได้ไวขึ้น ซึ่งเทคโนโลยีนี้นำมาใช้ใน  Siri

Face ID ของ Apple  ที่เราสงสัยกันว่าเราเปลี่ยนลุคหรือเมคอัพแล้ว มันยังจะเวิร์คอยู่หรือไม่

นี่เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งในการใช้ Machine Learning เพราะว่า Apple จะใช้วิธียิงจุดอินฟราเรดออกไป และใช้การตรวจสอบรูปของหน้า และแม้ว่าหน้าตาจะเปลี่ยนไปเล็กน้อย เปลี่ยนทรงผม ใส่แว่น Face ID ก็ยังคงสามารถตรวจสอบได้ และถึงจะใช้หน้ากากก็ไม่รอด Face ID เพราะว่า Apple ใช้ Machine Learning เรียนรู้รูปแบบหน้าที่แตกต่างกันมาเยอะมาก และสร้างโมเดลให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้

เรื่องนี้บอกอะไรกับนักเรียน

จากเรื่อง Machine Learning ทำให้รู้ว่าในปัจจุบันนี้มีวิวัฒนาการมากมายที่มาทำหน้าที่แทนที่มนุษย์เรา ซึ่งมีความเสถียรและแม่นยำมาก สามารถประมวลข้อมูลออกมาได้หลากหลายรูปแบบซึ่งเป็นสิ่งที่อำนวยความสะดวกให้แก่พวกเราอย่างมาก machine learning 
เป็นการทำให้ระบบคอมพิวเตอร์เรียนรู้ได้ด้วยตนเอง โดยใช้ ข้อมูล ซึ่งเปรียบเสมือนกับสมองกล การศึกษาเรื่องนี้ทำให้เข้าใจว่าFacebook รู้ได้อย่างไรว่าหน้าเราเป็นใคร Spotify รู้ได้อย่างไรว่าเราชอบเพลงแนวไหนรถที่วิ่งโดยไร้คนขับ วิ่งได้ยังไง เลี้ยวได้ด้วย ทำไมไม่ชนกัน ซึ่งทำให้เราเข้าใจถึงวิวัฒนาการที่เติบโตอย่างรวดเร็วในปัจจุบันนี้มากยิ่งขึ้น

ประโยชน์ที่ได้รับจากเรื่องนี้

จากการศึกษาเรื่อง machine learning ทำให้รู้ถึงประโยชน์มากมาย เช่นการอำนวยความสะดวกที่ทำให้การดำเนินชีวิตของเราง่ายยิ่งขึ้น เป็นเทคโนโลยีที่สนองความต้องการของคนได้ดี เช่นการใช้ siri ในiphone ก็เป็นอีกหนึ่งตัวช่วยของเรา โดยการสั่งออกเสียง จากนั้นโทรศัพท์ก็จะประมวลผลและแสดงข้อมูลตามที่เราต้องการ หรือการที่เราใช้ face ID ก็เป็นอีกหนึ่งตัวช่วยอำนวยความสะดวกในการปลดล็อกหน้าจอ ซึ่งมีความสเถียรและแม่นยำในการจดจำใบหน้าของคน เป็นต้น

นักเรียนนำสิ่งที่ได้รับจากการอ่านเรื่องนี้มาใช้ในชีวิตจริง อย่างไร
เราสามทรถนำเรื่องนี้มาใช้ในชีวิตประจำวันได้โดย
Siri บน iOS 9 ภาพจาก Apple
• Artificial Intelligence (AI) ชื่อในภาษาไทยคือปัญญาประดิษฐ์ ที่ผู้ใช้รู้จักกันดีก็คงจะเป็น Siri ซึ่งจริง ๆ แล้ว AI คือ “วิธีในการนำเสนอ” แต่เบื้องหลังของการสร้าง AI นั้นอาจจะใช้อะไรก็ได้ ปัจจุบัน AI ใช้ machine learning ในการสร้างความฉลาด เนื่องจาก AI สามารถเรียนรู้ข้อมูลได้เอง ในขณะที่อดีตไม่ได้ใช้วิธีนี้จึงทำให้ AI ในปัจจุบันฉลาดกว่าอดีตได้แบบก้าวกระโดด



QuickType Keyboard ภาพจาก Apple

• Natural Language Processing (NLP) ชื่อในภาษาไทยคือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยปกติแล้วมนุษย์มีการใช้ภาษาที่กำกวม แต่คอมพิวเตอร์ใช้ภาษาที่มีลักษณะแน่นอนในการสื่อสาร จึงทำให้มีความยากในการประมวลผล ซึ่ง NLP ก็มีหลายแขนง เช่น speech recognition (การฟังเสียงและถอดความ ใช้งานกับ Siri) หรือคีย์บอร์ดเดาคำ ในอดีต NLP ใช้การเขียนโปรแกรมแบบใช้เงื่อนไขมาประมวลผลภาษา แต่ด้วยความเป็นไปของภาษาที่เร็วมาก คำใหม่หรือรูปแบบประโยคใหม่ ๆ เกิดขึ้นเร็วมาก การนำ machine learning มาช่วยในปัจจุบันจึงทำให้ NLP แม่นยำขึ้นและตามทันโลกได้ไวขึ้น

• Digital Image Processing (DIP) ชื่อในภาษาไทยคือการประมวลผลภาพดิจิทัล และ Computer Vision เนื่องจากภาพปัจจุบันถูกเก็บไว้ในฟอร์แมตดิจิทัล ทำให้เมื่อเราต้องการจะจัดเก็บภาพหรือดึงข้อมูลออกจากตัวรูปภาพ ก็ไม่ใช่เรื่องง่ายที่เครื่องจะจัดการได้ แต่ด้วย machine learning ก็ทำให้ DIP และ Computer Vision ทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเช่นกัน ตัวอย่างของฟีเจอร์ในด้านนี้ เช่น การค้นหารูปภาพในแอพ Photos ด้วยสิ่งที่อยู่ในภาพ, การระบุหน้าคนในภาพ

Portrait Lighting บน iPhone 8
• นอกจากการประมวลผลภาพดิจิทัล (DIP) ในรูปแบบภาพนิ่งที่เก็บไว้แล้ว machine learning ยังมีความสามารถในการประมวลผลภาพเคลื่อนไหวในแบบเรียลไทม์ได้อย่างแม่นยำ จนเกิดเป็นฟีเจอร์เจ๋ง ๆ สำหรับกล้องบน iPhone 8 มากมาย ไม่ว่าจะเป็น Portrait Lighting, ระบบโฟกัส ฯลฯ

• Face ID ก็เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งในการใช้ machine learning เพราะว่า Apple จะใช้วิธียิงจุดอินฟราเรดออกไป และใช้การตรวจสอบรูปของหน้า และแม้ว่าหน้าตาจะเปลี่ยนไปเล็กน้อย เปลี่ยนทรงผม ใส่แว่น Face ID ก็ยังคงสามารถตรวจสอบได้ และจะใช้หน้ากากก็ไม่รอด Face ID เพราะว่า Apple ใช้ machine learning เรียนรู้รูปแบบหน้าที่แตกต่างกันมาเยอะมาก และสร้างโมเดลให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้