กลไกการทำงานของ AI Google โดยใช้ Machine Learning, Deep Learning และ Neural Networks

กลไกการทำงานของ AI ของ Google โดยใช้ Machine Learning, Deep Learning และ Neural Networks มีหลักการดังนี้

Machine Learning (ML) คือกระบวนการที่ระบบคอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์ เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจหรือการทำงานโดยไม่ต้องถูกตั้งโปรแกรมโดยตรง โดยข้อมูลจะถูกป้อนเข้าสู่โมเดล ML เพื่อให้โมเดลวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายหรือจำแนกข้อมูลใหม่ได้

Deep Learning (DL) เป็นสาขาย่อยของ Machine Learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่มีหลายชั้น (Deep Neural Networks) เพื่อจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ โดย DL จะเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากและสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ได้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

Neural Networks หรือโครงข่ายประสาทเทียม เป็นสถาปัตยกรรมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากระบบประสาทของมนุษย์ ประกอบด้วยชั้นต่าง ๆ ได้แก่

• Input Layer รับข้อมูลดิบเข้ามา
• Hidden Layers ชั้นประมวลผลที่มี Node หลายตัวทำหน้าที่วิเคราะห์และแปลงข้อมูล
• Output Layer ส่งผลลัพธ์ที่ได้ออกมา
• Prediction Layer ใช้ผลลัพธ์จาก Output Layer มาตัดสินใจหรือทำนายผล

ในบริบทของ Google AI ระบบจะใช้ Machine Learning เพื่อออกแบบและปรับแต่งสถาปัตยกรรมของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เช่น การออกแบบตัวเร่งความเร็ว (accelerator) สำหรับ Deep Neural Networks ที่มีโครงสร้างซับซ้อน เช่น การจัดการหน่วยประมวลผลแบบ SIMD, การจัดเก็บข้อมูลในหน่วยความจำของแต่ละคอร์ และการคำนวณแบบ multiply-accumulate (MAC) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล

นอกจากนี้ Google ยังพัฒนา AI สถาปัตยกรรมใหม่ชื่อ Pathways ซึ่งช่วยให้โมเดล AI ตัวเดียวสามารถเรียนรู้และทำงานได้หลายอย่างพร้อมกัน แก้ปัญหาการที่ AI แบบเดิมต้องฝึกโมเดลใหม่สำหรับแต่ละงาน ทำให้ลดเวลาการเรียนรู้และใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สรุปคือ AI ของ Google ใช้ Machine Learning เป็นพื้นฐานในการเรียนรู้จากข้อมูล Deep Learning และ Neural Networks ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้เชิงลึกและซับซ้อนมากขึ้น และมีการพัฒนาสถาปัตยกรรมใหม่ ๆ เช่น Pathways เพื่อเพิ่มความสามารถและประสิทธิภาพของ AI ในการทำงานหลายงานพร้อมกัน