CALL US: 02 001 1893
597/5 Sukhumvit Road, Wattana, Bangkok, Thailand

Deep Learning

Home » Deep Learning

ตลอดระยะเวลาหลายปีที่ผ่านมา นักพัฒนาเทคโนโลยีต่างเชื่อมั่นว่าการคิดค้นและสร้างสรรค์นวัตกรรมคือหนทางสู่การพัฒนาคุณภาพชีวิตของคนในสังคมที่จะนำมาซึ่งความมั่นคงของประเทศ และหากเรามองย้อนไปอีกก็จะพบว่าสิ่งสำคัญที่เป็นจุดเริ่มต้นของทุกความสำเร็จมักจะมาจากการได้รับการศึกษาที่ดีและเหมาะสมที่เอื้อประโยชน์ให้บุคคลสามารถพัฒนาตนเองและสร้างสรรค์ผลงานจนเป็นที่ยอมรับและต่อยอดสู่การขับเคลื่อนสังคมได้ในภาพรวม สำหรับหัวข้อนี้จะกล่าวถึงการนำเทคโนโลยีล้ำสมัยอย่างปัญญาประดิษฐ์ หรือ เอไอ (Artificial Intelligence – AI) เข้ามาเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานด้านการศึกษาที่จะเป็นรากฐานสำคัญในการพัฒนาประเทศอย่างยั่งยืนในอนาคต ประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์ หรือ เอไอ ต่อการพัฒนาระบบการศึกษาที่เห็นได้ชัดเจนคือการเป็นผู้ช่วยคนสำคัญของครูและอาจารย์ในการลดปริมาณภาระงานที่มักจะต้องทำซ้ำๆ และใช้เวลานาน (repetitive tasks) เช่น งานเอกสาร การตรวจการบ้าน การตรวจให้คะแนนข้อสอบทั้งแบบตัวเลือก (Multiple Choice) และการเขียนตอบ โดยนักพัฒนาจะใช้เทคโนโลยี Machine Learning เพื่อป้อนข้อมูลให้เอไอเรียนรู้และอ้างอิงการให้คะแนนจากรูปแบบ (pattern) ของชุดคำตอบที่ถูกต้อง รวมถึงสามารถตรวจจับการคัดลอก (Plagiarism) และการทุจริตในรูปแบบต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้บุคลากรทางการศึกษาสามารถลดต้นทุนด้านเวลาและหันมาให้ความสำคัญกับการให้คำปรึกษาแบบตัวต่อตัวกับนักเรียนในการทำความเข้าใจบทเรียนและการแก้ไขปัญหาต่างๆ ที่มีความซับซ้อนได้มากยิ่งขึ้น อีกทั้ง เอไอยังช่วยสนับสนุนการพัฒนาหลักสูตรได้อย่างมีประสิทธิภาพ นำไปสู่การปรับรูปแบบการเรียนการสอน และการพัฒนาสื่อการสอนใหม่ๆ ให้สอดคล้องกับความรู้และเงื่อนไขของนักเรียนได้อย่างเหมาะสมมากยิ่งขึ้น เช่น ระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถวิเคราะห์ผลสำเร็จและแก้ไขความบกพร่องในหลักสูตร ช่วยให้นักเรียนเข้าถึงความก้าวหน้าของตนและสิ่งที่ยังต้องปรับปรุงได้อย่างรวดเร็ว นำไปสู่การสร้างสรรค์เครื่องมือเพื่อการเรียนรู้ที่เหมาะสมกับนักเรียนแต่ละกลุ่ม และอาจจะสามารถไปถึงการปรับบทเรียนให้เข้ากับผู้เรียนแบบรายบุคคล (Personalized) เพื่อให้เกิดการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดได้ และยังเป็นทางเลือกที่เหมาะสมในการพัฒนาสื่อการสอนในบางเนื้อหาวิชาที่อาจจะต้องอาศัยการเรียนรู้เพิ่มเติมที่ไม่ได้มีการเปิดสอนตามปกติอีกด้วย ยิ่งไปกว่านั้น การพัฒนาเอไอยังเป็นทางออกที่ดีสำหรับนักเรียนที่มีความผิดปกติที่การศึกษาในหลักสูตรปกติอาจจะไม่เหมาะสมกับเงื่อนไขของพวกเขา อาทิ เด็กที่ป่วยเป็นโรคดิสเล็กเซีย (Dyslexia) …

Read more

จากปรากฏการณ์เทคโนโลยีดิจิทัลที่เข้ามามีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนภาคเศรษฐกิจ สังคม และอุตสาหกรรม ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ส่งผลหลายสาขาอาชีพต้องปรับเปลี่ยนรูปแบบและวิธีการทำงานให้สอดคล้องกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทั้งเพื่อยกระดับประสิทธิภาพการทำงานและเพิ่มขีดความสามารถทางการแข่งขันเพื่อตอบโจทย์ทั้งความต้องการของลูกค้าและบริบททางสังคมอย่างรอบด้านได้มากยิ่งขึ้น ตัวอย่างที่น่าสนใจและมีความชัดเจนในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีให้สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ในปัจจุบันคืออาชีพนักกฎหมายที่มีการนำปัญญาประดิษฐ์ หรือ เอไอ (Artificial Intelligence – AI) เข้ามาใช้อย่างเป็นรูปธรรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในหน้างานพื้นฐานให้มีความรวดเร็วและแม่นยำมากยิ่งขึ้น เอื้อประโยชน์ในการลดปริมาณงานบางประเภทลง เพื่อให้บุคลากรด้านกฎหมายสามารถนำต้นทุนด้านเวลาและกำลังความคิดเข้ามาใช้พัฒนาตัวบทกฎหมายและยกระดับการพิจารณารูปคดีต่างๆ ที่มีความซับซ้อนมากยิ่งขึ้นได้นั่นเอง ปัญญาประดิษฐ์ หรือ เอไอ เริ่มเข้ามามีบทบาทอย่างมากต่อวงการนักกฎหมายในต่างประเทศ โดยสิ่งที่น่าสนใจคือการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ด้วยเทคโนโลยี Machine Learning เพื่อป้อนข้อมูลให้เอไอเรียนรู้จากชุดข้อมูลหรือรูปแบบ (Pattern) ที่ถูกสร้างขึ้นให้มีความสอดคล้องกับการพิจารณาทางกฎหมายในรูปคดีหรือสถานการณ์ต่างๆ อย่างความเฉพาะเจาะจง เพื่อให้เอไอสามารถอ้างอิง จับวิธีการตรวจสอบและการตอบสนองกับชุดข้อมูลนั้นๆ ไปในแนวทางเดียวกันกับนักกฎหมาย ทั้งนี้ เพื่อเป็นการสร้างระบบการประมวลผลให้เอไอสามารถเป็นผู้ช่วยในการคัดกรองเนื้อหาและสำนวณคดีที่มีปริมาณมากในเบื้องต้นให้เหลือเฉพาะส่วนที่มีความเกี่ยวข้องทางกฎหมาย เพื่อเป็นประโยชน์ต่อนักกฎหมายในการช่วยลดปริมาณข้อมูลและเอกสารที่รอการตรวจสอบที่มีจำนวนมากลงได้ แม้ว่าสำนักงานและที่ปรึกษาทางด้านกฎหมายหลายแห่งในต่างประเทศได้มีการนำระบบปัญญาประดิษฐ์ หรือ เอไอ เข้ามาใช้เป็นขั้นตอนหนึ่งในการวิเคราะห์เอกสารและหลักฐานต่างๆ แล้ว แต่ในบางรูปคดีหรือในสถานการณ์ที่มีความซับซ้อนกลับยังคงต้องใช้การตัดสินใจของมนุษย์เป็นหลัก ไม่ว่าจะเป็นคดีที่เกี่ยวข้องกับความอ่อนไหวทางสังคมและการเมือง รวมถึงปัจจัยด้านศีลธรรม จรรยาบรรณและมนุษยธรรม ก็ยังคงเป็นข้อจำกัดและเกินกว่าความสามารถของเอไอในการตัดสินด้วยการประมวลผลของตัวระบบเองได้ จึงทำให้การพิจารณาจากนักกฎหมายยังคงมีความจำเป็นและน่าเชื่อถือมากกว่า นอกเหนือจากขอบเขตการพิจารณาทางด้านกฎหมายแล้ว การพัฒนาระบบประมวลผลของเอไอยังสามารถครอบคลุมไปถึงการสนับสนุนการทำงานของนักวิจัยและนักประดิษฐ์ในการช่วยตรวจสอบในเบื้องต้นว่าผลงานที่ตนกำลังสร้างสรรค์อยู่นั้นเป็นไปตามกฎเกณฑ์ที่จะสามารถขออนุมัติการจดลิขสิทธิ์ทรัพย์สินทางปัญญา (copyrights) และการจดสิทธิบัตร (patent) ได้หรือไม่ อีกทั้งยังสามารถช่วยตรวจสอบความถูกต้องของเอกสารเพื่อป้องกันการปลอมแปลงลายลักษณ์อักษรที่มีผลทางกฎหมาย อาทิ ลายเซ็น และเครื่องหมายทางการค้า …

Read more

เป็นที่รู้กันดีว่าข้อมูลทุกวันนี้มีจำนวนมหาศาล ทุกธุรกิจต่างมีข้อมูลอยู่ในมือ ซึ่งข้อมูลส่วนใหญ่ที่ทุกคนนึกถึงอยู่ตอนนี้คงนี้ไม่พ้นข้อมูลที่ถูกบันทึกในระบบของบริษัท เช่น ข้อมูลการซื้อขายสินค้า ราคา หรือ Transaction ต่างๆ แต่แท้จริงแล้วยังมีข้อมูลในรูปแบบอื่นๆอีกที่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้ เช่น ข้อมูลในรูปแบบของตัวอักษรจากข้อความ คอมเมนต์ต่างๆบน Social Media หรือข้อมูลในรูปแบบของเสียงจากการบันทึกบทสนทนาผ่าน Call Center ซึ่งหากเรานำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ก็จะช่วยให้เราสามารถวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้า คาดการณ์พฤติกรรมลูกค้า หรือวางแผนกลยุทธ์การขายได้ดียิ่งขึ้น แต่ก่อนที่เราจะนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ประโยชน์ เราจำเป็นจะต้องสอนให้คอมพิวเตอร์เข้าใจถึงภาษาของเราเสียก่อน ทั้งเรื่องของตัวอักษร พยัญชนะ สระ วรรณยุกต์ คำศัพท์ ความหมาย รูปแบบของประโยค รวมถึงบริบทต่างๆ เพื่อให้คอมพิวเตอร์เข้าใจเงื่อนไขของภาษา จึงจะสามารถทำการแยกแยะหรือตัดคำศัพท์ที่อยู่ในประโยค (Word Segmentation) เพื่อแปลงเป็นความหมายของคำศัพท์และประโยคนั้นๆ โดยปัจจุบันวิธีที่นิยมใช้สร้างโมเดลดังกล่าวคือการใช้ Artificial Neural Networks (ANN) และ Deep Learning ซึ่งหากข้อความนั้นเป็นภาษาอังกฤษจะง่ายต่อการตัดคำ เนื่องจากเป็นภาษาที่มีการเว้นวรรคระหว่างคำและมีสัญลักษณ์คั่นระหว่างประโยคอย่างชัดเจน แต่ภาษาส่วนใหญ่ในเอเชียตะวันออก เช่น จีน ญี่ปุ่น รวมทั้งไทย จะมีรูปแบบการเขียนที่ตัวอักษรทุกตัวติดกันหมด รวมถึงการตีความหมายจากประโยคในภาษาไทยยังขึ้นกับบริบท (Context) ด้วย …

Read more

Thai word segmentation with bi-directional RNN Jussi Jousimo Introduction In recent years, deep learning has provided state-of-the-art results in machine learning, with natural language processing (NLP) being no exception. The majority of development in NLP has been based on English and other well studied languages, mainly due to the availability of large, standardised corpuses. In …

Read more