Node ในปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร ?

Node ในปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร ?

ในขณะที่วงการ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว การเข้าใจแนวคิดพื้นฐานก็เป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้น หรือแม้แต่นักพัฒนาระดับมืออาชีพ หนึ่งในแนวคิดพื้นฐานที่สำคัญมากในปัจจุบันนี้คือ "โหนด" (Node)

เราจะเห็นคำว่า Node ปรากฏอยู่บ่อยครั้งเมื่ออ่านบทความ ที่เกี่ยวข้องกับ เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Network), การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning), TensorFlow ฯลฯ

แล้ว Node คืออะไร ? ทำไมมันถึงมีความสำคัญต่อการพัฒนาเทคโนโลยี AI ? บทความนี้มีคำตอบให้ครับ

โหนดในปัญญาประดิษฐ์คืออะไร ? (What is a node in AI ?)

หากเราสำรวจไปในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) เราจะเห็นได้อย่างชัดเจนเลยว่า "โหนด" (Node) เป็นส่วนประกอบที่สำคัญมากในโครงสร้าง เฟรมเวิร์ก (Framework) ของ AI โดยโหนดในบริบทของ AI สามารถกำหนดได้ว่า จะให้มันเป็น "จุด" หรือ "หน่วย" สำคัญ ในระบบที่มีความสามารถในการรับ, ประมวลผล และส่งผ่านข้อมูล หรือสัญญาณ

Node เป็นจุดในเครือข่ายที่ "ข้อมูล" หรือ "การสื่อสาร" สามารถเข้าหรือออกได้ เพื่อแทนจุดข้อมูล (Data Point) และการเชื่อมต่อระหว่าง Node เพื่อแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล โดยตัว Node สามารถเชื่อมต่อกับ Node อื่น ๆ เพื่อสร้างเครือข่ายไว้ใช้แทนความสัมพันธ์ง่าย ๆ ระหว่างจุดข้อมูลสองจุด หรือแทนระบบที่ซับซ้อนที่ประกอบด้วยข้อมูลที่เชื่อมโยงกันหลายจุดได้อย่างหลากหลาย

ในเครือข่าย AI การเชื่อมโยง และลำดับความสำคัญของ Node ถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างมาก เนื่องจาก Node เป็นรากฐานในการประมวลผลข้อมูล และความสามารถในการตัดสินใจในระบบ AI ดังนั้น Node เหล่านี้จึงมีผลต่อความฉลาดของระบบ AI ได้โดยตรง

หน้าที่หลักของ Node ในระบบ AI คือ การมีส่วนร่วมในการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน, การตัดสินใจ และการสื่อสาร นอกจากนี้ ยังช่วยอำนวยความสะดวกในการไหลเวียน และการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถสร้างผลลัพธ์ และการตอบสนองที่ชาญฉลาด เห็นได้ชัดว่า Node เป็นองค์ประกอบสำคัญของ AI ที่ระบบประกอบขึ้นจากเครือข่ายที่มีความซับซ้อน

ภาพจาก : https://community.alteryx.com/t5/Data-Science/It-s-a-No-Brainer-An-Introduction-to-Neural-Networks/ba-p/300479

โหนดทำงานอย่างไร ? (How Node Work ?)

หน้าที่

Node ในระบบ AI ถูกกำหนดหน้าที่ และลักษณะมากมาย โดยครอบคลุมถึงการรับข้อมูล, การประมวลผล และการส่งผ่านข้อมูล ซึ่ง Node มีบทบาทในการอำนวยความสะดวกให้กับการไหลเวียนของข้อมูลภายในเครือข่าย AI ให้เป็นไปอย่างราบรื่น

นอกจากนี้ Node ยังทำหน้าที่เป็นจุดตัดสินใจในระบบ AI โดยทำการประเมิน และประมวลผลข้อมูลที่เข้ามา เพื่อจำแนกรูปแบบ, การตัดสินใจ และตอบสนองอย่างเหมาะสม

แลกเปลี่ยนข้อมูล

หน้าที่สำคัญของโหนดในระบบ AI คือ ความสามารถในการสื่อสาร และแลกเปลี่ยนข้อมูล อย่างมีประสิทธิภาพภายในเครือข่าย กลไกการสื่อสารนี้ช่วยให้ Node สามารถส่งข้อมูลที่ผ่านการประมวลผล, รับสัญญาณข้อมูลเข้า และทำงานร่วมกันในฟังก์ชันที่ส่งเสริมความฉลาดร่วมกันของระบบ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประมวลผลข้อมูล และตัดสินใจ

หน้าที่หลักของ Node มักจะวนเวียนอยู่ในฐานะ "ตัวประมวลผลข้อมูล" และ "ตัวตัดสินใจ" ในระบบ AI ตัว Node ถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลที่ถูกนำเข้าอย่างละเอียด, วิเคราะห์ และตีความข้อมูลนั้น จากนั้นก็สร้างข้อมูลเชิงลึก หรือหลักการตัดสินใจที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ ซึ่งช่วยเสริมความฉลาด และการทำงานโดยรวมของ AI Framework ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผสานรวม Node

การผสานรวม Node ในระบบ AI เป็นกระบวนการที่มุ่งเน้นการปรับให้หน้าที่ของ Node สอดคล้องกับเป้าหมาย และข้อกำหนดโดยรวมของ AI Framework การผสานรวมนี้ครอบคลุมถึงการเชื่อมโยงโหนดเข้ากับเครือข่าย AI ที่ขนาดใหญ่ขึ้น เพื่อให้มันสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างเป็นเอกภาพ และช่วยให้บรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย

ภาพจาก : https://www.implications.com/p/the-cognition-stack-for-ai-native

ประเภทของโหนด (Type of Node)

ถึงบรรทัดนี้ก็น่าจะเข้าใจถึงความสำคัญของ Node แล้วว่ามันเป็นส่วนประกอบพื้นฐานสำคัญอย่างมากในระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะระบบที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างกราฟ (Graph) หรือโครงสร้างต้นไม้ (Tree) ซึ่ง Node ก็มีหลายชนิด ที่เป็นพื้นฐานพบเห็นได้บ่อย ก็จะมีดังนี้

โหนดตัดสินใจ (Decision Node)

Node ชนิดนี้ถูกใช้งานในการทำงานของ Decision Trees และอัลกอริธึมอื่น ๆ ที่ใช้โครงสร้างต้นไม้ในกระบวนการทำ Machine Learning โดยในแต่ละ Node จะแสดงถึงการตัดสินใจแบบไบนารี เช่น ใช่/ไม่ใช่ หรือ จริง/เท็จ โดยอ้างอิงจากคุณลักษณะ (Feature) หรือแอตทริบิวต์ (Attribute) อย่างน้อย 1 ตัวของข้อมูลที่ป้อนเข้าไปตามเส้นทางจากโหนดราก (Root Node) ไปยังโหนดใบ (Leaf Node) เพื่อกำหนดลำดับการตัดสินใจที่จะนำไปสู่ผลลัพธ์การจำแนก หรือการคาดการณ์ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับจุดข้อมูลนั้น

โหนดสถานะ (State Node)

ถูกใช้ในอัลกอริธึมการเขียนโปรแกรมแบบ Dynamic Programming และ Reinforcement Learning ในแต่ละโหนดจะแสดงถึง "สถานะเฉพาะ" หรือการกำหนดค่าหนึ่งของสภาพแวดล้อมที่กำลังถูกจำลอง  โดยมีเส้นเชื่อมเป็น "ขอบ" (Edge) ระหว่าง Node ที่มีค่าสถานะต่าง ๆ เป็นตัวแทนของการกระทำ หรือการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ ซึ่งตัวแทน (Agent) หรือผู้ควบคุม สามารถเลือกดำเนินการเพื่อเปลี่ยนจากสถานะหนึ่งไปยังอีกสถานะหนึ่ง

โหนดคุณลักษณะ (Feature Node)

ใช้ใน Neural Networks และสถาปัตยกรรมแบบ Deep Learning ต่าง ๆ โดย Node แต่ละตัวจะแสดงถึงคุณลักษณะอินพุตเฉพาะ เช่น ค่าพิกเซล หรือการฝังคำ (Word Embedding) ที่สามารถเชื่อมต่อกับ Node อื่น ๆ ผ่านการเชื่อมต่อแบบถ่วงน้ำหนัก (Weighted Connections) หรือซินแนปส์ (Synapses)

ผลลัพธ์ของโหนดคุณลักษณะเหล่านี้ มักจะเปลี่ยนแปลงได้โดยการใช้ฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Functions) เช่น Sigmoid หรือ Rectified Linear Unit (ReLU) ก่อนที่จะถูกส่งต่อไปยังเลเยอร์ หรือขั้นตอนการประมวลผลถัดไปในเครือข่าย

โหนดแฝง (Hidden Node)

ถูกใช้ในสถาปัตยกรรม Neural Network ต่าง ๆ เพื่อเพิ่มความ "ไม่เป็นเชิงเส้น" (Non-Linearities) และความซับซ้อนให้กับการ "เรียนรู้ของตัวแทน" (Learned Representations) หรือการ "ฝังคุณลักษณะ" (Feature Embeddings) Hidden Node เหล่านี้จะรับข้อมูลอินพุตจากหนึ่ง หรือหลายเลเยอร์ก่อนหน้า และสร้างผลลัพธ์ที่ถูกส่งต่อไปยังเลเยอร์ถัดไปสำหรับการประมวลผลหรือการคำนวณเพิ่มเติม

โหนดผลลัพธ์ (Output Node)

โหนดชนิดนี้ถูกใช้ในปัญหาการ "จำแนกประเภท" (Classification) หรือไม่ก็การ "ถดถอย" (Regression) เพื่อสร้างการคาดการณ์ หรือผลลัพธ์ที่ช่วยในด้านการตัดสินใจ โดยอิงจากการแปลงข้อมูล หรือคุณสมบัติเด่น (Feature Embeddings) ที่ได้เรียนรู้จากข้อมูลอินพุตในเลเยอร์ก่อนหน้าภายในโครงข่ายประสาทเทียม กิจกรรม หรือค่าผลลัพธ์ของโหนดผลลัพธ์เหล่านี้ มักถูกแปลงให้เป็นข้อมูล "ความน่าจะเป็น" ในกลุ่มประเภทที่แตกต่างกัน หรือค่าต่อเนื่อง (Continuous Values) ซึ่งสามารถนำไปใช้สำหรับการตัดสินใจ หรืออนุมานข้อมูลใหม่ที่ยังไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างเหมาะสม

โหนดทำงานร่วมกับแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์อย่างไร ? (How do nodes work with AI Applications ?)

ส่วนใหญ่ Node ในระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) มักทำงานร่วมกันโดยสร้างเครือข่าย หรือกราฟที่เชื่อมต่อกัน ซึ่งแต่ละ Node แทน "จุดข้อมูล" หรือ "องค์ประกอบเฉพาะ" ที่สามารถเชื่อมต่อกับ Node อื่น ๆ ผ่าน "ขอบ" (Edge) หรือ "ลิงก์" (Link) โครงสร้างนี้ช่วยให้อัลกอริทึม AI สามารถประมวลผล, วิเคราะห์ และเรียนรู้ปัญหาจากข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้มันสามารถตัดสินใจ, คาดการณ์ (Predictive AI) หรือให้คำแนะนำที่ชาญฉลาด จากสิ่งที่มันเรียนรู้ได้

ตัวอย่างทั่วไปในการทำงานร่วมกันของ Node ใน AI อย่างเช่น

การดึงคุณลักษณะ (Feature Extraction)

ในเครือข่าย Neural Network หรือสถาปัตยกรรม Deep Learning Node จะถูกจัดเรียงเป็นชั้นซ้อนกันเป็นจำนวนมาก โดยแต่ละ Node จะรับข้อมูลเข้าจาก "ชั้นก่อนหน้า" อย่างน้อยหนึ่งชั้น เช่น ชั้น Convolutional หรือชั้น Recurrent และสร้างผลลัพธ์เพื่อป้อนเข้าสู่ชั้นถัดไป เพื่อการประมวลผล หรือคำนวณต่อไป

โครงสร้างที่เป็นลำดับชั้นนี้ ช่วยให้เครือข่ายสามารถดึงคุณลักษณะ หรือการนำเสนอข้อมูลที่เป็นนามธรรม และให้ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นจากข้อมูลดิบ โดยใช้หลักการแปลงข้อมูลแบบ "Non-linear Transformations" และฟังก์ชันกระตุ้น "Activation Functions" ที่แต่ละชั้นของเครือข่ายอย่างต่อเนื่อง

ภาพจาก : https://medium.com/@BriceNicodem/convolutional-neural-networks-theoretical-aspects-fec80715a483

การตัดสินใจ (Decision Making)

ใน "ต้นไม้การตัดสินใจ" (Decision Trees) และอัลกอริทึมที่ใช้โครงสร้างแบบต้นไม้อื่น ๆ สำหรับ การเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) Node จะถูกจัดเรียงในรูปแบบโครงสร้างแบบกิ่งก้าน โดยแต่ละ Node จะแทนการตัดสินใจแบบทวิภาค เช่น "ใช่/ไม่ใช่" หรือ "จริง/เท็จ"

โดยอิงจากคุณลักษณะ หรือปัจจัยนำเข้า จำนวนหนึ่งรายการ หรือมากกว่า เส้นทางจากโหนดราก (Root Node) ไปยังโหนดใบ (Leaf Node) จะกำหนดลำดับของการตัดสินใจ ที่นำไปสู่การจัดประเภท หรือผลการทำนายเฉพาะ ช่วยให้อัลกอริทึมสามารถระบุวิธีแก้ปัญหา หรือกลยุทธ์ที่เหมาะสมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ภาพจาก : https://www.linkedin.com/pulse/introduction-tree-data-structure-akcoding-twqlc

การเปลี่ยนสถานะ (State Transition)

ในอัลกอริทึมโปรแกรมแบบไดนามิก (Dynamic Programming) และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) Node จะถูกจัดเรียงในรูปแบบของกราฟ ซึ่งแต่ละ Node แทนสถานะ หรือกำหนดค่าที่เป็นเอกลักษณ์ของสภาพแวดล้อมที่กำลังถูกจำลองแบบ เช่น เกมกระดาน, ตำแหน่งของแขนหุ่นยนต์, ขอบ (Edges) ที่เชื่อมต่อระหว่าง Node สถานะต่าง ๆ เพื่อแทนการกระทำ หรือการเปลี่ยนแปลงที่สามารถทำได้ 

ภาพจาก : https://venturebeat.com/ai/deepminds-ai-models-transition-of-glass-from-a-liquid-to-a-solid/

การส่งข้อความ (Message Passing)

ในอัลกอริทึมที่ใช้กราฟเป็นพื้นฐานในการทำงาน เช่น การจำแนกประเภทของโหนด (Node Classification), การทำนายความเชื่อมโยง (Link Prediction) หรือการตรวจจับกลุ่ม (Community Detection) Node จะถูกจัดเรียงในรูปแบบเครือข่าย โดยแต่ละ Node จะสื่อสารกับ Node ข้างเคียงโดยตรง ผ่านการแลกเปลี่ยนข้อมูลทาง "ขอบ" หรือลิงก์ ที่มีน้ำหนักสูงที่สุด (Weighted Edges or Links)

การสื่อสารในลักษณะนี้ช่วยให้อัลกอริทึมสามารถส่งต่อ และรวบรวมข้อมูลทั่วทั้งเครือข่ายแบบวนซ้ำ ซึ่งช่วยให้สามารถระบุรูปแบบโครงสร้าง หรือความสัมพันธ์สำคัญ ที่อาจไม่สามารถมองเห็นได้ทันทีจากโหนด หรือลิงก์เพียงอย่างเดียว

ภาพจาก : https://www.researchgate.net/profile/Song-Wu-17/publication/365241352/figure/fig2/AS:11431281096473950@1668152635801/Example-of-a-message-passing-neural-network-The-left-side-is-an-example-of-a-graphical.png

การปรับตัวภายใต้ข้อจำกัด (Constrained Optimization)

สำหรับปัญหาที่ต้องมีการปรับแต่งแบบผสมผสาน (Combinatorial Optimization) เช่น การจัดตารางเวลา (Scheduling) หรือการกำหนดเส้นทาง (Routing) Node จะถูกจัดเรียงในรูปแบบกราฟ โดยแต่ละ Node จะแทนข้อมูลทรัพยากรเฉพาะ เช่น พนักงาน หรือเครื่องจักร ที่สามารถกำหนดให้ทำงานหนึ่งงาน หรือมากกว่านั้นได้, ขอบ (Edges) ที่เชื่อมต่อระหว่าง Node ต่าง ๆ แทนข้อจำกัดในการกำหนดงานที่เป็นไปได้ เช่น ความจุ หรืองานที่ต้องพึ่งพากัน

ช่วยให้อัลกอริทึมสามารถค้นหาคำตอบได้อย่างมีประสิทธิภาพ และระบุการกำหนดค่าที่เหมาะสม หรือใกล้เคียงกับความสมบูรณ์แบบมากที่สุด 

ยังมีการประยุกต์ใช้งาน Node ใน AI ได้อีกหลากหลายรูปแบบ เช่น การจำแนกประเภทของภาพ และวิดีโอ (Image Recognition), การจดจำเสียงพูด, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP), ระบบแนะนำ (Recommendation Systems), การตรวจจับการฉ้อโกง, การตรวจจับความผิดปกติ, การควบคุมหุ่นยนต์, การเล่นเกม และปัญหาต่าง ๆ ในโลกแห่งความเป็นจริง ที่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การจดจำรูปแบบ หรือการตัดสินใจที่มีความซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ

ประวัติความเป็นมาของโหนดในปัญญาประดิษฐ์ (History Of Node in AI)

ต้นกำเนิด

รากฐานทางประวัติศาสตร์ของ "โหนดใน AI" สามารถสืบย้อนกลับไปได้ถึงสมัยเริ่มพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ และ AI โดยแนวคิดของ Node เริ่มต้นจากการเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญในแบบจำลองการคำนวณ และระบบ AI ยุคแรก ซึ่ง Node จัดเป็นองค์ประกอบสำคัญที่มีหน้าที่รับผิดชอบในการแลกเปลี่ยน และประมวลผลข้อมูล

พัฒนาการทางประวัติศาสตร์

เทคโนโลยี AI ถูกพัฒนาอย่างต่อเนื่องตลอดระยะเวลาหลายปีที่ผ่านมา บทบาท และการทำงานของ Node ใน AI Framework ก็มีความก้าวหน้าเช่นกัน

มันส่งผลให้ Node ในระบบ AI ได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ โดยความสามารถของ Node ได้ขยายไปสู่การตัดสินใจที่ซับซ้อน, การวิเคราะห์ข้อมูล และการโต้ตอบภายในเครือข่าย AI ขนาดใหญ่

วิวัฒนาการของ Node ใน AI แสดงให้เห็นถึงเส้นทางการพัฒนาที่ถูกขัดเกลา และเต็มไปด้วยนวัตกรรม ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า Node ได้รับการปรับปรุงเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในโลกขอ AI อยู่เสมอ

วิวัฒนาการในระบบ AI สมัยใหม่

ในระบบ AI สมัยใหม่ แนวคิดของ Node ได้ก้าวข้ามข้อจำกัดแบบดั้งเดิม และกลายมาเป็นองค์ประกอบที่มีประโยชน์หลากหลายมิติในการทำงานของ AI ด้วยการผสมผสานความสามารถการคำนวณขั้นสูง และการเชื่อมโยงเครือข่าย Neural Network ที่ซับซ้อน

การมีอยู่ของ Node จึงเป็นสิ่งที่ขาดไปไม่ได้เลยใน AI Framework ที่ใช้พัฒนากันอยู่ในปัจจุบัน