เผยความลับเบื้องหลัง ChatGPT: ทำความเข้าใจโครงข่ายประสาทเทียมแบบง่ายๆ
ยุคนี้ใครๆ ก็พูดถึงปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI โดยเฉพาะ ChatGPT ที่สร้างความตื่นตาตื่นใจให้กับการสนทนา การสร้างสรรค์ และการทำงานหลากหลายรูปแบบ แต่เคยสงสัยไหมว่าเบื้องหลังความฉลาดเหล่านี้มีอะไรซ่อนอยู่? คำตอบอยู่ในสิ่งที่เรียกว่า โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญที่ขับเคลื่อนสมองกลเหล่านี้ให้ทำงานได้เหมือนมีชีวิต
โครงสร้างสมอง AI
โครงข่ายประสาทเทียมนั้นได้รับแรงบันดาลใจโดยตรงจากสมองของมนุษย์เรานั่นเอง แทนที่จะเป็นเซลล์ประสาทชีวภาพ ก็เปลี่ยนมาเป็น เซลล์ประสาทเทียม (Artificial Neurons) ที่เชื่อมโยงกันอย่างซับซ้อน
ลองนึกภาพเซลล์ประสาทเหล่านี้จัดเรียงกันเป็นชั้นๆ เริ่มจาก ชั้นนำเข้า (Input Layer) ที่รับข้อมูลดิบเข้ามา จากนั้นข้อมูลจะถูกส่งผ่านไปยัง ชั้นที่ซ่อนอยู่ (Hidden Layers) ซึ่งอาจมีชั้นเดียวหรือหลายสิบหลายร้อยชั้น (ที่เรียกว่า การเรียนรู้เชิงลึก หรือ Deep Learning) ก่อนจะไปถึง ชั้นส่งออก (Output Layer) ที่ให้ผลลัพธ์สุดท้ายออกมา การทำงานร่วมกันของเซลล์ประสาทในแต่ละชั้นนี้เองที่ทำให้ AI สามารถประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างเหลือเชื่อ
ส่วนประกอบสำคัญของเซลล์ประสาทเทียม
แต่ละเซลล์ประสาทเทียมนั้นไม่ได้ทำงานง่ายๆ แค่รับข้อมูลแล้วส่งต่อ แต่มีกลไกซับซ้อนเล็กๆ ที่ทำให้มันมี “สมอง” ของตัวเอง
เมื่อเซลล์ประสาทรับข้อมูลเข้ามา มันจะไม่ได้ให้ความสำคัญกับข้อมูลทุกชิ้นเท่ากัน แต่จะมีการถ่วง น้ำหนัก (Weights) ให้กับข้อมูลแต่ละส่วน ซึ่งบอกว่าข้อมูลชิ้นไหนสำคัญมากหรือน้อยแค่ไหน นอกจากนี้ยังมี อคติ (Bias) คอยช่วยปรับค่าอีกเล็กน้อย เพื่อให้เซลล์ประสาททำงานได้ดียิ่งขึ้น
หลังจากคำนวณรวมข้อมูลทั้งหมดพร้อมน้ำหนักและอคติแล้ว ผลลัพธ์ที่ได้จะถูกส่งผ่าน ฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Function) ซึ่งทำหน้าที่ตัดสินใจว่าเซลล์ประสาทนั้นควร “ทำงาน” หรือ “ส่งสัญญาณต่อไป” หรือไม่ และที่สำคัญคือฟังก์ชันนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและไม่ใช่เชิงเส้นตรงให้กับโครงข่ายอีกด้วย
AI เรียนรู้ได้อย่างไร
ในตอนแรกเริ่ม โครงข่ายประสาทเทียมก็เหมือนเด็กทารกที่ยังไม่รู้อะไรเลย มันต้องเรียนรู้จาก ข้อมูลฝึกฝน (Training Data) นับล้านนับพันล้านชิ้นเพื่อจะพัฒนาความสามารถ
กระบวนการเรียนรู้จะเริ่มต้นจากการที่โครงข่ายพยายามทำนายหรือสร้างผลลัพธ์จากข้อมูลที่ได้รับ จากนั้นก็จะนำผลลัพธ์ที่ได้ไปเปรียบเทียบกับคำตอบที่ถูกต้อง ถ้าผลลัพธ์ที่ทำนายออกมาผิดพลาด กลไกที่เรียกว่า การแพร่กระจายย้อนกลับ (Backpropagation) จะเข้ามามีบทบาท
มันจะคำนวณว่าความผิดพลาดนั้นเกิดจากส่วนไหน และต้อง ปรับน้ำหนัก (Weights) กับ อคติ (Biases) ของเซลล์ประสาทในแต่ละชั้นอย่างไร เพื่อให้การทำนายครั้งต่อไปถูกต้องมากขึ้น กระบวนการนี้จะวนซ้ำไปเรื่อยๆ เป็นล้านๆ ครั้ง จนกว่าโครงข่ายจะสามารถทำนายผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำที่สุด เหมือนกับนักเรียนที่ฝึกทำโจทย์ซ้ำๆ จนเข้าใจและตอบถูกในที่สุด
พลังและความอัจฉริยะของโครงข่าย
พลังของโครงข่ายประสาทเทียมที่ผ่านการฝึกฝนมาอย่างดีเยี่ยมนั้นน่าทึ่งมาก มันสามารถจดจำและสร้างสรรค์รูปแบบที่ซับซ้อนได้อย่างที่โปรแกรมคอมพิวเตอร์แบบเดิมๆ ทำไม่ได้ นี่คือเหตุผลที่ทำให้เทคโนโลยีอย่าง ChatGPT สามารถสร้างข้อความที่มีความเป็นธรรมชาติ ตอบคำถามที่ซับซ้อน และแม้กระทั่งเขียนบทกวีได้
ไม่เพียงเท่านั้น โครงข่ายเหล่านี้ยังเป็นหัวใจสำคัญในงานที่ต้องใช้การ จดจำภาพ (Image Recognition) การ ประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) และการตัดสินใจในระบบ ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Self-Driving Cars)
ความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล และการปรับตัวเพื่อแก้ไขปัญหาที่หลากหลาย ทำให้โครงข่ายประสาทเทียมเป็นรากฐานที่สำคัญของโลก AI ในปัจจุบัน และยังคงเป็นขีดความสามารถที่ไม่มีที่สิ้นสุดสำหรับอนาคต