AI vs Machine Learning vs Deep Learning: เข้าใจความแตกต่างใน 5 นาที

ในวงการเทคโนโลยี เรามักจะได้ยินคำว่า AI, Machine Learning (ML), และ Deep Learning (DL) ถูกใช้สลับกันไปมาจนน่าสับสน หลายคนอาจคิดว่าทั้งสามคำนี้คือสิ่งเดียวกัน แต่ในความเป็นจริงแล้ว คำเหล่านี้มีความหมายและความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน การทำความเข้าใจความแตกต่างนี้คือจุดเริ่มต้นที่สำคัญที่สุดสำหรับทุกคนที่สนใจในโลกของปัญญาประดิษฐ์

บทความนี้จะอธิบายความสัมพันธ์ของทั้งสามคำนี้แบบง่ายๆ โดยใช้ภาพเปรียบเทียบเหมือน “ตุ๊กตาแม่ลูกดกของรัสเซีย”

1. AI (Artificial Intelligence): ตุ๊กตาตัวใหญ่ที่สุด

AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ คือแนวคิดที่กว้างที่สุด เป็นเหมือนตุ๊กตาตัวนอกสุดที่ห่อหุ้มทุกอย่างไว้ข้างใน

• นิยาม: AI คือศาสตร์และวิศวกรรมในการสร้างเครื่องจักรหรือระบบคอมพิวเตอร์ให้มีความสามารถทางปัญญาคล้ายมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นการเรียนรู้, การให้เหตุผล, การแก้ปัญหา, การรับรู้, หรือการเข้าใจภาษา
• เป้าหมาย: เพื่อสร้างเครื่องจักรที่ “ฉลาด” สามารถทำงานที่ปกติแล้วต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ได้
• ตัวอย่าง: ระบบนำทาง GPS ที่สามารถหาเส้นทางที่ดีที่สุด, ตัวละครในเกม (NPC) ที่มีพฤติกรรมเหมือนคนจริงๆ, หรือแม้แต่ระบบที่ทำงานตามกฎที่ตั้งไว้ (Rule-based systems) เช่น แชทบอตยุคแรกๆ ก็ถือเป็น AI ในความหมายกว้างๆ เช่นกัน

สรุปง่ายๆ: AI คือ “เป้าหมาย” ในการสร้างเครื่องจักรที่ฉลาด

2. Machine Learning (ML): ตุ๊กตาตัวกลาง

Machine Learning หรือ การเรียนรู้ของเครื่อง คือ วิธีการหนึ่ง ที่จะทำให้เราไปถึงเป้าหมายของ AI ได้ มันจึงเป็นส่วนหนึ่ง (Subset) ของ AI เปรียบเสมือนตุ๊กตาตัวที่อยู่ข้างใน AI อีกที

• นิยาม: แทนที่เราจะเขียนกฎทุกอย่างให้คอมพิวเตอร์ทำงาน, ML คือแนวทางที่ให้คอมพิวเตอร์ “เรียนรู้จากข้อมูล” ด้วยตัวเอง อัลกอริทึม ML จะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อหารูปแบบ (Pattern) และสร้างเป็น “โมเดล” สำหรับการทำนายหรือตัดสินใจกับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน
• เป้าหมาย: เพื่อสร้างระบบที่สามารถปรับปรุงตัวเองให้ดีขึ้นได้เมื่อได้รับข้อมูลมากขึ้น
• ตัวอย่าง: ระบบฟิลเตอร์อีเมลสแปม (เรียนรู้จากอีเมลจำนวนมากว่าลักษณะไหนคือสแปม), ระบบแนะนำสินค้าใน Shopee/Lazada (เรียนรู้จากประวัติการซื้อของคุณ), หรือการทำนายราคาบ้านจากข้อมูลในอดีต

สรุปง่ายๆ: ML คือ “กระบวนการเรียนรู้” จากข้อมูลเพื่อให้เกิดความฉลาด

3. Deep Learning (DL): ตุ๊กตาตัวในสุด

Deep Learning หรือ การเรียนรู้เชิงลึก คือเทคนิค ขั้นสูง ของ Machine Learning อีกทีหนึ่ง มันจึงเป็นส่วนหนึ่ง (Subset) ของ ML ทำให้มันเป็นตุ๊กตาตัวที่เล็กที่สุดที่ซ้อนอยู่ข้างในสุด

• นิยาม: DL ใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนซึ่งเลียนแบบโครงสร้างของสมองมนุษย์ที่เรียกว่า “โครงข่ายประสาทเทียม” (Artificial Neural Networks) ที่มีหลายชั้น (Layer) ซ้อนกันอยู่ลึกๆ (Deep) ทำให้มันสามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนมากๆ จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจนได้ดีเป็นพิเศษ
• เป้าหมาย: เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่ง ML แบบดั้งเดิมอาจทำได้ไม่ดีพอ
• ตัวอย่าง: ระบบจดจำใบหน้า (Face ID), รถยนต์ไร้คนขับ (เรียนรู้จากภาพวิดีโอและเซ็นเซอร์), การแปลภาษาแบบเรียลไทม์, หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อย่างที่ใช้ใน ChatGPT ล้วนเป็นผลมาจาก Deep Learning ทั้งสิ้น

สรุปความสัมพันธ์

AI > Machine Learning > Deep Learning

• ทุกๆ Deep Learning คือ Machine Learning แต่ไม่ใช่ทุก Machine Learning ที่เป็น Deep Learning
• ทุกๆ Machine Learning คือ AI แต่ไม่ใช่ทุก AI ที่เป็น Machine Learning (เช่น AI ที่ใช้กฎตายตัว)

การเข้าใจความสัมพันธ์นี้จะช่วยให้คุณเห็นภาพรวมของวงการ และสามารถเลือกศึกษาต่อยอดในหัวข้อที่สนใจได้อย่างถูกต้อง หากคุณต้องการศึกษาแนวคิดเหล่านี้ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นพร้อมตัวอย่างปฏิบัติจริง คอร์ส สอน AI เชียงใหม่ ของเรามีเนื้อหาที่ครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงการสร้างโมเดลจริง