AI Glossary: รวมศัพท์ AI ที่มือใหม่ต้องรู้ก่อนเริ่มเรียน

การก้าวเข้าสู่โลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก็เหมือนกับการเรียนรู้ภาษาใหม่ ในช่วงแรกคุณอาจจะเจอกับคำศัพท์เฉพาะทางมากมายที่ทำให้รู้สึกสับสนและท้อแท้ แต่ไม่ต้องกังวล! การทำความเข้าใจคำศัพท์พื้นฐานเหล่านี้คือบันไดขั้นแรกที่จะทำให้การเรียนรู้ของคุณง่ายและสนุกขึ้น บทความนี้ได้รวบรวม “AI Glossary” หรือพจนานุกรมคำศัพท์ AI ที่มือใหม่ต้องรู้ มาอธิบายในภาษาที่เข้าใจง่ายที่สุด

กลุ่มคำศัพท์พื้นฐาน (Core Concepts)

1. Artificial Intelligence (AI) / ปัญญาประดิษฐ์

• คำอธิบาย: แนวคิดที่กว้างที่สุด หมายถึง ระบบคอมพิวเตอร์ใดๆ ที่ถูกสร้างขึ้นมาให้มีความสามารถคล้ายมนุษย์ เช่น การเรียนรู้, การให้เหตุผล, การแก้ปัญหา, และการเข้าใจภาษา

2. Machine Learning (ML) / การเรียนรู้ของเครื่อง

• คำอธิบาย: เป็น ส่วนหนึ่ง ของ AI ที่เน้นการสร้างระบบที่สามารถ “เรียนรู้” ได้ด้วยตัวเองจากข้อมูล โดยไม่ต้องเขียนกฎหรือโปรแกรมบอกทุกอย่าง อัลกอริทึมจะหารูปแบบ (Pattern) ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลและนำไปใช้ในการทำนายหรือตัดสินใจ

3. Deep Learning / การเรียนรู้เชิงลึก

• คำอธิบาย: เป็น ส่วนหนึ่ง ของ Machine Learning อีกที โดยใช้วิธีการที่ซับซ้อนกว่าที่เรียกว่า “โครงข่ายประสาทเทียม” (Neural Network) ซึ่งเลียนแบบโครงสร้างของสมองมนุษย์ ทำให้มันเก่งในการจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนมากๆ เช่น รูปภาพ, เสียง, และวิดีโอ

กลุ่มคำศัพท์ในกระบวนการสร้างโมเดล

4. Algorithm / อัลกอริทึม

• คำอธิบาย: ชุดของกฎหรือขั้นตอนที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนเพื่อใช้ในการแก้ปัญหา ในบริบทของ AI หมายถึง “สูตร” หรือ “วิธีการ” ที่โมเดลใช้ในการเรียนรู้จากข้อมูล เช่น อัลกอริทึม Decision Tree หรือ Linear Regression

5. Model / โมเดล

• คำอธิบาย: ผลลัพธ์ที่ได้จากการนำอัลกอริทึมไป “ฝึก” กับชุดข้อมูล มันคือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลมาแล้ว และพร้อมที่จะนำไปใช้งานเพื่อทำการทำนาย

6. Dataset / ชุดข้อมูล

• คำอธิบาย: ชุดของข้อมูลที่ใช้ในการ “สอน” หรือ “ฝึก” โมเดล AI ประกอบด้วยข้อมูลจำนวนมากที่มีโครงสร้างชัดเจน

7. Training / การฝึกสอนโมเดล

• คำอธิบาย: กระบวนการ “ป้อน” ชุดข้อมูล (Dataset) ให้กับอัลกอริทึม เพื่อให้มันเรียนรู้และสร้างเป็น “โมเดล” (Model) ขึ้นมา

8. Prediction / การทำนาย

• คำอธิบาย: การนำโมเดลที่ฝึกเสร็จแล้วไปใช้กับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เพื่อให้โมเดลคาดเดาผลลัพธ์ออกมา เช่น การทำนายว่าอีเมลฉบับนี้เป็นสแปมหรือไม่

กลุ่มคำศัพท์เกี่ยวกับเทคโนโลยีปัจจุบัน

9. Neural Network / โครงข่ายประสาทเทียม

• คำอธิบาย: อัลกอริทึมที่เป็นหัวใจของ Deep Learning มีโครงสร้างเลียนแบบการเชื่อมต่อของเซลล์ประสาทในสมองมนุษย์ ประกอบด้วย “โหนด” (Nodes) หลายชั้นที่ทำงานร่วมกันเพื่อประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน

10. Large Language Model (LLM) / โมเดลภาษาขนาดใหญ่

• คำอธิบาย: โมเดล Deep Learning ประเภทหนึ่งที่ถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ทำให้มันมีความสามารถในการเข้าใจและสร้างภาษาของมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดคือ GPT ที่เป็นเบื้องหลังของ ChatGPT

11. Generative AI / ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์

• คำอธิบาย: AI ประเภทที่สามารถ “สร้าง” สิ่งใหม่ๆ ขึ้นมาได้เองจากข้อมูลที่ได้เรียนรู้มา ไม่ว่าจะเป็นการสร้างข้อความ, รูปภาพ, เสียง, หรือโค้ดโปรแกรม LLM และ Midjourney ถือเป็นส่วนหนึ่งของ Generative AI

12. Prompt Engineering / วิศวกรรมพรอมต์

• คำอธิบาย: ศิลปะและเทคนิคในการออกแบบ “พรอมต์” หรือคำสั่งที่ป้อนให้กับ Generative AI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการมากที่สุด

การทำความคุ้นเคยกับคำศัพท์เหล่านี้จะช่วยให้คุณไม่รู้สึกหลงทางเมื่อเริ่มต้นเรียนในคอร์ส สอน AI เชียงใหม่ และสามารถติดตามเนื้อหาต่างๆ ได้อย่างเข้าใจและรวดเร็วยิ่งขึ้น