technology

อ่าน คิดวิเคราะห์และเขียนสี่อความ

มัธยมศึกษาปีที่ 5 วิชาการงานอาชีพและเทคโนโลยี

ชื่อ มนัสวรรณ ผิวนวล   เลขที่ 40    ห้อง      ม. 5/2

---

เรื่อง:ความรู้เกี่ยวกับ เทคโนโลยี  Machine Learning

(เนื้อหาและภาพประกอบ ----  20 คะแนน)

      

       Machine Learning คือ ส่วนการเรียนรู้ของเครื่อง ถูกใช้งานเสมือนเป็นสมองของ AI (Artificial Intelligence) เราอาจพูดได้ว่า  AI ใช้ Machine Learning ในการสร้างความฉลาด มักจะใช้เรียกโมเดลที่เกิดจากการเรียนรู้ของปัญญาประดิษฐ์ ไม่ได้เกิดจากการเขียนโดยใช้มนุษย์ 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 แต่คอมพิวเตอร์ใช้ภาษาที่มีลักษณะแน่นอนในการสื่อสาร 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

Google Assistant ที่สามารถรับคำสั่งด้วยเสียง

อีกหนึ่งนวัตกรรมที่ Machine Learning ได้เข้ามามีส่วนพัฒนาความสามารถเช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นการรับฟังคำสั่งด้วยเสียงที่แม่นยำมากขึ้น สามารถรองรับได้หลายสำเนียงพูด

ข้อเสนอที่แฝงตัวบน YouTube

Google ใช้ Machine Learning ในการประมวลข้อมูลไปกับบริการอื่นของบริษัท เช่น บริการแนะนำวิดีโอที่ผู้ใช้งานอาจจะชอบ หรือ วิดีโอที่คุณดูแล้วบน YouTube ซึ่งเหล่านี้ระบบเรียนรู้จากพฤติกรรมการรับชมของเรา

การแนะนำหนังที่เราน่าจะสนใจโดย Netflix

การค้นหาและเชื่อมโยงคอนเทนต์ที่แต่ละคนน่าจะถูกใจที่เกิดขึ้นจาก Machine Learning นั่นคือสิ่งที่ Netflix ทำเพื่อพยายามชักจูงให้เราตัดสินใจชมคอนเทนต์นั้นให้ได้ โดยเฉพาะกับเนื้อเรื่องที่เราอาจไม่ค่อยคุ้น โดยนำเสนอด้วยภาพกราฟิกที่เหมาะกับแต่ละคน 

เรื่องนี้บอกอะไรกับนักเรียน
(ประเมินการอ่าน 20 คะแนน)

     จากการที่เราได้ศึกษาหาความรู้เกี่ยวกับ เรื่องเทคโนโลยี  Machine Learning ทำให้เราสามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่าง AI และ Machine Learning ได้โดยสรุปว่า AI จะทำสิ่งต่างๆได้ต้องอาศัยส่วนกลางอย่าง Machine Learning ที่เรียนรู้จากสิ่งที่เราส่งไปและส่งผลออกมาเป็นชุดข้อมูล โดยอาศัยโปรแกรม Algorithmในการประมวล และความรู้เกี่ยวกับ เรื่องเทคโนโลยี  Machine Learning ทำให้เราได้รู้ถึงที่มาหรือเหตุผลของเทคโนโลยีที่เราได้ใช้ในชีวิตประจำวัน เช่น การฟังเสียงและถอดความของ Siri การแนะนำหนังที่เราสนใจใน Netflix หรือข้อเสนอที่แฝงตัวบนYoutube เป็นต้น

 

ประโยชน์ที่ได้รับจากเรื่องนี้  “ต่อตนเอง หรือส่วนรวม” คืออะไร

 (ประเมินการคิดวิเคราะห์ 30 คะแนน)

ประโยชน์ที่ได้รับต่อตนเอง หรือต่อส่วนรวม: 

1.ทำให้เรามีความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีมากยิ่งขึ้น 
2.ทำให้เข้าใจการทำงานของเทคโนโลยีที่อำนวยความสะดวกต่างๆให้กับเรา 
3.เป็นความรู้พื้นฐานที่เราสามารถนำไปต่อยอดในอานาคตได้

4.สามารถนำความรู้เหล่านี้ไปพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆเพื่อตอบสนองต่อความต้องการของมนุษย์ หรือเพื่อให้เราค้นพบวิธีที่ทำให้เราสะดวกสะบายมากยิ่งขึ้น

นักเรียนนำสิ่งที่ได้รับจากการอ่านเรื่องนี้มาใช้ใน “ชีวิตจริง” อย่างไรบ้าง

      (ประเมินการเขียนสื่อความ 30 คะแนน)

นำสิ่งเหล่านี้มาใช้ในชีวิตจริงโดย การเลือกหนังที่ระบบ Machine Learing แนะนำให้เราบน Netflix ปกติเป็นคนที่ดูหนังใน Netflix อยู่แล้ว และระบบนี้ทำให้เราไม่ต้องเสียเวลาพิมพ์ชื่อหนังที่เราจะดูในนั้น เพราะว่าระบบได้ทำการแนะนำหนังที่ตรงกับความสนใจของเรา หรือการดูวีดีโอ บน Youtube   Google ใช้ Machine Learning ในการประมวลข้อมูลไปกับบริการอื่นของบริษัท หรือ วิดีโอที่คุณดูแล้วบน YouTube ทำให้ระบบเรียนรู้จากพฤติกรรมการรับชมของเรา และแนะนำวีดีโอที่คล้ายๆกับที่เราดูในอดียมาเป็นตัวเลือกให้เราได้รับชม