AI

Neuromorphic Computing Brain Inspired

📅 2026-02-09 | โดย อ.บอม กิตติทัศน์ เจริญพนาสิทธิ์ — SiamCafe.net Since 1997

Neuromorphic Computing Brain Inspired คืออะไร / ทำไมถึงสำคัญ

น้องๆ เคยสงสัยไหมว่าทำไมคอมพิวเตอร์เก่งคำนวณ แต่ทำไมหมาแมวถึงฉลาดกว่าในเรื่องการรับรู้และปรับตัว? นั่นแหละคือที่มาของ Neuromorphic Computing หรือการคำนวณแบบเลียนแบบสมอง

สมัยผมทำร้านเน็ตฯ ยุคแรกๆ คอมพิวเตอร์นี่แรงแค่เล่นเกมออนไลน์ได้ก็หรูแล้ว AI เหรอ? อย่าหวัง! แต่ตอนนี้ AI มันฉลาดขึ้นเยอะ ส่วนหนึ่งก็เพราะ Neuromorphic Computing นี่แหละ มันพยายามจำลองการทำงานของสมองเรา เพื่อให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และแก้ปัญหาได้เก่งขึ้นแบบคนจริงๆ

ทำไมถึงสำคัญ? เพราะมันแก้ปัญหาที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปทำได้ไม่ดีไง เช่น การประมวลผลภาพและเสียงแบบ Real-time, การเรียนรู้แบบต่อเนื่อง (Continuous Learning) และการใช้พลังงานที่ต่ำกว่ามากๆ ลองคิดดูว่ามือถือเราฉลาดขึ้นเยอะแต่แบตเตอรี่ก็อยู่ได้นานขึ้น นั่นแหละคืออนาคต

พื้นฐานที่ต้องรู้

Neurons and Synapses (เซลล์ประสาทและจุดประสานประสาท)

สมองเราทำงานด้วยเซลล์ประสาท (Neurons) ที่เชื่อมต่อกันด้วยจุดประสานประสาท (Synapses) การเรียนรู้เกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงความแข็งแรงของการเชื่อมต่อเหล่านี้

Neuromorphic Computing ก็พยายามจำลองสิ่งนี้ โดยสร้าง "Neurons" และ "Synapses" ในรูปแบบฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์ เพื่อให้มันเรียนรู้และประมวลผลข้อมูลแบบเดียวกับสมอง

Spiking Neural Networks (SNNs)

คอมพิวเตอร์ทั่วไปใช้ตัวเลขในการคำนวณ แต่สมองเราใช้ "Spikes" หรือสัญญาณไฟฟ้าที่ส่งผ่านเซลล์ประสาท Neuromorphic Computing มักใช้ Spiking Neural Networks (SNNs) ซึ่งเป็นโมเดลที่จำลองการส่งสัญญาณแบบนี้

SNNs จะส่ง Spikes เมื่อได้รับสัญญาณกระตุ้นถึงระดับหนึ่ง ทำให้มันประหยัดพลังงานกว่า Neural Networks แบบเดิมๆ ที่ต้องคำนวณตลอดเวลา

Event-Driven Processing

สมองเราไม่ได้ทำงานตลอดเวลา มันจะตอบสนองต่อเหตุการณ์ (Events) ที่เกิดขึ้นเท่านั้น Neuromorphic Computing ก็ใช้หลักการเดียวกัน คือประมวลผลข้อมูลเฉพาะเมื่อมีเหตุการณ์สำคัญเกิดขึ้น

สมัยผมทำร้านเน็ตฯ คิดดูสิ ถ้าทุกเครื่องต้องเปิดโปรแกรมสแกนไวรัส 24 ชั่วโมง เครื่องก็อืดแย่ แต่ถ้ามันสแกนเฉพาะตอนที่มีไฟล์แปลกๆ เข้ามา เครื่องก็จะทำงานได้ลื่นกว่าเยอะ

วิธีใช้งาน / เริ่มต้นยังไง

Neuromorphic Computing ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ก็มีเครื่องมือและแพลตฟอร์มให้ลองเล่นกันบ้างแล้วครับ

สำหรับน้องๆ ที่อยากเริ่มต้น ผมแนะนำให้ลองศึกษา Software Libraries ที่จำลองการทำงานของ Neuromorphic Hardware ก่อนครับ

ขั้นตอนปฏิบัติจริง

เลือก Platform และ Library

มีหลาย Platform ให้เลือก เช่น:

• Nengo: Python Library สำหรับสร้างและจำลอง Large-Scale Neural Networks
• Brian: Python Simulator สำหรับ Spiking Neural Networks
• Intel Loihi: Neuromorphic Chip ที่มี Software Development Kit (SDK) ให้ใช้งาน

ผมแนะนำให้เริ่มจาก Nengo หรือ Brian ก่อน เพราะใช้งานง่ายและมี Documentation ที่ดี

# ตัวอย่างการใช้ Nengo สร้าง Network อย่างง่าย
import nengo

model = nengo.Network(label='My First Neuromorphic Model')
with model:
  # สร้าง Neuron Node
  neuron = nengo.Ensemble(n_neurons=1, dimensions=1)

Code นี้สร้าง Neural Network ที่มี Neuron เพียงตัวเดียว ลองศึกษา Documentation เพิ่มเติมเพื่อปรับแต่ง Network ให้ซับซ้อนขึ้นได้เลย

สร้างและ Train Network

หลังจากเลือก Platform แล้ว ก็เริ่มสร้าง Neural Network ที่ต้องการได้เลย กำหนดจำนวน Neurons, Synapses และ Learning Rules ให้เหมาะสมกับปัญหาที่ต้องการแก้

การ Train Network คือการปรับความแข็งแรงของ Synapses ให้ Network สามารถตอบสนองต่อข้อมูลนำเข้าได้อย่างถูกต้อง มีหลาย Algorithm ให้เลือกใช้ เช่น Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP)

อย่าลืมลองเข้าไปดู SiamCafe Blog นะครับ เผื่อมีบทความใหม่ๆ ที่เกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม

เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น

Neuromorphic Computing ไม่ได้มาแทนที่เทคโนโลยีเดิมๆ แต่มันเป็นทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับบาง Use Cases ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและใช้พลังงานต่ำ

คุณสมบัติ	Neuromorphic Computing	Conventional Computing
สถาปัตยกรรม	เลียนแบบสมอง	Von Neumann
การประมวลผล	Event-Driven, Parallel	Sequential
การใช้พลังงาน	ต่ำ	สูง
ความเหมาะสม	AI, Robotics, Sensor Processing	General Purpose Computing

จากตารางจะเห็นว่า Neuromorphic Computing เหมาะกับงานที่ต้องการความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัวแบบ Real-time ส่วน Conventional Computing ยังคงเหมาะสมกับงานที่ต้องการความแม่นยำในการคำนวณ

สมัยผมทำร้านเน็ตฯ ถ้าจะ Render วิดีโอความละเอียดสูง ก็ต้องใช้ Conventional Computer ที่มี CPU แรงๆ แต่ถ้าจะทำระบบตรวจจับใบหน้าแบบ Real-time Neuromorphic Computing อาจจะตอบโจทย์มากกว่า

นอกจากนี้ Neuromorphic Computing ยังมีข้อจำกัดอยู่บ้าง เช่น ความซับซ้อนในการพัฒนา Hardware และ Software และความพร้อมใช้งานของเครื่องมือและ Platform แต่ในอนาคตผมเชื่อว่าเทคโนโลยีนี้จะพัฒนาไปอีกมาก และกลายเป็นส่วนสำคัญของ AI ในยุคต่อไปแน่นอน อย่าลืมติดตามข่าวสาร AI ใหม่ๆ ได้ที่ SiamCafe Blog นะครับ

Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์

เอาล่ะน้องๆ มาถึงส่วนที่พี่จะแชร์ประสบการณ์ตรง เกี่ยวกับ Neuromorphic Computing (NC) หรือการประมวลผลแบบเลียนสมอง ที่พี่ว่ามัน "ว้าว" มากๆ ในวงการ AI

สมัยก่อนตอนทำร้านเน็ตฯ SiamCafe เนี่ย พี่ต้องดูแลระบบเยอะมาก ทั้ง server, network, client... ถ้ามี NC มาช่วยตอนนั้นนะ โอโห คงประหยัดไฟไปเยอะ แถมแก้ปัญหาได้ฉลาดขึ้นด้วย

3-4 เทคนิคที่ใช้ได้จริง

พี่ขอแชร์เทคนิคที่พี่คิดว่าน้องๆ เอาไปประยุกต์ใช้ได้จริงในชีวิตประจำวัน หรือโปรเจกต์ต่างๆ นะ

1. การลด Noise ด้วย Spike Timing Dependent Plasticity (STDP)

STDP คือกลไกที่ synapse ในสมองเราปรับความแข็งแรงตาม timing ของสัญญาณประสาท ถ้าสัญญาณมาก่อน synapse จะแข็งแรงขึ้น ถ้าน้อยกว่า synapse จะอ่อนแอลง

ลองนึกภาพว่าเรามีข้อมูลเยอะแยะมากมาย STDP จะช่วยกรองข้อมูลที่สำคัญจริงๆ ออกมาได้ เหมือนเวลาเราฟังเพลงที่มีเสียงรบกวนเยอะๆ แต่เรายังจับใจความเพลงได้

# Python (pseudocode)
def stdp(pre_synaptic_spike_time, post_synaptic_spike_time, learning_rate):
    time_diff = post_synaptic_spike_time - pre_synaptic_spike_time
    if time_diff > 0: # Causality: pre before post
        synaptic_weight_change = learning_rate * exp(-time_diff / time_constant)
    else:
        synaptic_weight_change = -learning_rate * exp(time_diff / time_constant) # Depression
    return synaptic_weight_change

2. การใช้ Reservoir Computing สำหรับการทำนาย

Reservoir Computing คือเทคนิคที่ใช้เครือข่าย neural network ขนาดใหญ่ (reservoir) ที่มีโครงสร้างแบบสุ่ม เพื่อแปลงข้อมูล input ให้เป็นรูปแบบที่ง่ายต่อการประมวลผล

สมัยพี่ทำร้านเน็ตฯ พี่เคยอยากทำนายว่าเครื่องไหนจะเสียก่อนเพื่อน Reservoir Computing น่าจะช่วยได้ เพราะมันเก่งเรื่องการหา pattern จากข้อมูลที่ซับซ้อน

3. การจำลอง Spiking Neural Networks (SNNs)

SNNs คือ neural network ที่ทำงานโดยใช้ spikes (สัญญาณไฟฟ้า) เหมือนสมองจริงๆ มันซับซ้อนกว่า ANNs (Artificial Neural Networks) แต่ก็มีประสิทธิภาพในการประมวลผลที่สูงกว่า

ถ้าเราจำลอง SNNs ได้ เราจะเข้าใจการทำงานของสมองได้ดีขึ้น และอาจจะสร้าง AI ที่ฉลาดกว่าเดิมได้

4. การใช้ Memristors สร้าง Synapses เทียม

Memristors คืออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ "จำ" ค่าความต้านทานได้ มันสามารถใช้สร้าง synapses เทียมที่เลียนแบบการทำงานของ synapses ในสมองได้

เคยเจอเคสลูกค้า SiamCafe บ่นว่าคอมช้า พี่เลยคิดว่าถ้ามี memristors มาช่วยเพิ่มความเร็วในการประมวลผล น่าจะแก้ปัญหาได้

FAQ คำถามที่พบบ่อย

Neuromorphic Computing มันต่างจาก AI ทั่วไปยังไง?

AI ทั่วไป (พวก Deep Learning) มันเน้นการคำนวณทางคณิตศาสตร์ แต่ NC มันเน้นการเลียนแบบการทำงานของสมองจริงๆ ทั้งโครงสร้างและการทำงาน

ต้องมีความรู้ด้านไหนบ้างถึงจะเริ่มศึกษา NC ได้?

น้องๆ ควรมีความรู้พื้นฐานด้านคณิตศาสตร์, ฟิสิกส์, วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และ neural networks แต่ไม่ต้องกลัว เริ่มจากพื้นฐานแล้วค่อยๆ เรียนรู้ไป

NC มันจะมาแทนที่ AI ทั่วไปไหม?

พี่ว่าไม่น่าจะแทนที่ทั้งหมด แต่มันจะเข้ามาเสริม AI ทั่วไปให้ฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เหมือนมีเครื่องมือใหม่ๆ มาช่วยให้เราทำงานได้ดีขึ้น

มีแหล่งเรียนรู้ NC ที่แนะนำไหม?

ลองดูพวก course online ของ Coursera, edX หรือ search หา paper เกี่ยวกับ NC ใน arXiv ก็ได้ เริ่มจากอันที่น้องๆ สนใจก่อนเลย

สรุป

Neuromorphic Computing เป็นเทคโนโลยีที่น่าจับตามองมากๆ มันอาจจะเปลี่ยนโลก AI ไปตลอดกาล พี่อยากให้น้องๆ ลองศึกษาและทำความเข้าใจมัน เพราะมันอาจจะเป็นอนาคตของเราก็ได้

อย่าลืมแวะไปดู iCafeForex นะครับ เผื่อใครสนใจเรื่องการลงทุน

แล้วก็เข้าไปอ่านบทความอื่นๆ ใน SiamCafe Blog ได้เลย มีเรื่องน่าสนใจเยอะแยะ