Merlin's Solutions International | Generative AI: เข้าใจสถาปัตยกรรมของ AI จากเรื่องยากให้เป็นเรื่องง่าย
16859
bp-legacy,post-template-default,single,single-post,postid-16859,single-format-standard,ajax_fade,page_not_loaded,,qode-theme-ver-9.1.2,wpb-js-composer js-comp-ver-4.9.2,vc_responsive

Generative AI: เข้าใจสถาปัตยกรรมของ AI จากเรื่องยากให้เป็นเรื่องง่าย

29 พ.ค. Generative AI: เข้าใจสถาปัตยกรรมของ AI จากเรื่องยากให้เป็นเรื่องง่าย

ในปัจจุบันที่เราเริ่มเห็น Generative AI เข้ามาโลดแล่นตามสังคมออนไลน์มากมาย จาก AI แบบดั้งเดิมที่เคยถูกใช้เพียงเพื่อจดจำหรือวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูลสำหรับการตัดสินใจ มาสู่ยุคของ Generative AI ที่ถูกเพิ่มความสามารถในการคิดที่ยืดหยุ่นและสร้างสรรค์ข้อมูลใหม่ ๆ เช่น การสร้างบทความใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่เดิม การสร้างภาพวาดศิลปะหรือภาพบุคคลที่ดูสมจริง ซึ่งเราสามารถนำมาช่วยเพิ่มความรวดเร็วในการทำงานได้ด้วยการเลือกใช้สถาปัตยกรรม AI ที่เหมาะสม ซึ่งพอพูดถึงคำว่าสถาปัตยกรรม AI แล้วอาจจะฟังดูเป็นเรื่องที่ไกลตัวและเข้าใจได้ยาก แต่ในความเป็นจริงมันก็คือรูปแบบการคิดของ AI นั่นแหละ โดยรูปแบบที่ใช้กันอย่างแพร่หลายจะมีอยู่ 2 รูปแบบ คือ Generative Adversarial Networks (GAN) และ Variational Autoencoders (VAE)

ในรูปแบบแรก Generative Adversarial Networks หรือ GAN จะมีการทำงานเปรียบเสมือนคน 2 คนที่ทำหน้าที่ต่อเนื่องกัน ลองจินตนาการว่าคนที่ 1 เป็นศิลปินที่เรียนรู้ที่จะสร้างภาพวาดที่เหมือนจริง (เครื่องกำเนิด) และอีกคนเป็นนักวิจารณ์ที่จะคอยวิจารณ์ภาพที่คนแรกสร้างขึ้น (ผู้แยกแยะ) เพื่อที่จะบอกจุดที่ดูไม่สมจริงและให้ศิลปินกลับไปปรับแก้จนกว่าจะสามารถสร้างภาพวาดที่สมจริงจนแม้แต่ผู้วิจารณ์ก็ยากที่จะแยกแยะออก ดังนั้น GAN จึงทำงานเหมือนกับคู่หูที่คอยสร้างสรรค์และช่วยกันพัฒนาภาพวาดให้ออกมาดูดีที่สุดในสายตาของทั้งคู่

รูปแบบที่ 2 Variational Autoencoders หรือ VAE ทำงานเหมือนกล้องวิเศษที่สามารถถ่ายภาพสิ่งต่าง ๆ และสามารถแยกส่วนประกอบที่ไม่จำเป็นออกไปจนกว่าจะเจอส่วนสำคัญของภาพ (แก่นแท้) เพื่อที่จะบอกว่าสิ่งนั้นคืออะไร เช่น ภาพคอมพิวเตอร์ที่มีฝุ่นละอองจาง ๆ บดบังอยู่ กล้องวิเศษจะแยกส่วนที่เป็นฝุ่นออกไปจนรู้ว่าภาพนี้คือคอมพิวเตอร์ จากนั้นจึงสร้างภาพคอมพิวเตอร์ขึ้นมาใหม่โดยมีรายละเอียดที่ครบถ้วนและตามความต้องการมากยิ่งขึ้น เราสามารถใช้ VAE ในรูปแบบของการแก้ไขส่วนที่ขาดหายไปในรูปภาพ หรือปรับภาพเก่าให้กลายเป็นภาพใหม่ได้

อ่านมาจนถึงตรงนี้แล้วทุกคนพอจะรู้มั้ยว่า มีหลายโปรแกรมกำลังเป็นที่พูดถึงในปัจจุบันที่เป็นความสามารถของ Generative AI เช่น ChatGPT Canva หรือ Midjourney ซึ่งถือเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนอย่างหนึ่งเลย โดยผู้เขียนได้ทดลองใช้โปรแกรมในการสร้างบทความขึ้นมาด้วยการป้อนคำสั่งและให้โปรแกรมช่วยค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคำสั่งแล้วประมวลผลก่อนจะสร้างบทความใหม่ขึ้นมาให้ สิ่งหนึ่งที่สังเกตได้คือบทความที่ Generative AI สร้างขึ้นจะมีภาษาที่เป็นทางการและยังไม่มีอารมณ์ร่วมแบบมนุษย์ และอาจต้องตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ AI สร้างให้อีกครั้ง แต่อย่างที่บทความข้างต้นบอก “ยิ่งเทคโนโลยีก้าวหน้ามากขึ้น Generative AI ก็มีแนวโน้มที่จะขยายตัว และสามารถปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ได้มากขึ้นไปด้วย” ในอนาคตเราอาจจะพูดคุยอยู่กับ AI โดยที่เราไม่รู้ตัวเลยก็เป็นได้

Comments

comments

No Comments

Post A Comment