AI รู้ได้ยังไงว่า “คน” ไม่ใช่ “แมว”?

ในอดีต กล้องวงจรปิดทำได้เพียง “บันทึกภาพ” แต่ปัจจุบัน เทคโนโลยี AI ทำให้กล้องสามารถ “วิเคราะห์” สิ่งที่เห็นได้ 

คำถามคือ
AI รู้ได้อย่างไรว่า สิ่งที่กำลังเคลื่อนไหวอยู่หน้าบ้านคือ “คน” ไม่ใช่ “แมว”? คำตอบอยู่ที่เทคโนโลยีที่เรียกว่า Computer Vision และ Pattern Recognition

1. AI ไม่ได้มองเห็นเหมือนมนุษย์

มนุษย์ใช้สายตาและประสบการณ์ในการแยกแยะ แต่ AI ใช้ “ข้อมูล” และ “รูปแบบ” ระบบจะไม่ดูว่าเป็นใคร แต่จะวิเคราะห์จากองค์ประกอบหลัก เช่น

• รูปทรง (Shape)

• สัดส่วน (Ratio)

• การเคลื่อนไหว (Motion Pattern)

• ความสูงโดยเฉลี่ย

• พฤติกรรมการเคลื่อนที่ (Behavior Pattern)

ตัวอย่างเช่น
แมวมีการเคลื่อนไหวต่ำใกล้พื้น มีสัดส่วนลำตัวแตกต่างจากมนุษย์ และความเร็วในการเคลื่อนที่ไม่สม่ำเสมอ AI จะประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ภายในเสี้ยววินาที

2. Human Detection ทำงานอย่างไร

ระบบ Human Detection อาศัยโมเดล Machine Learning ที่ถูกฝึกจากภาพนับล้านภาพ กระบวนการทำงานหลักประกอบด้วย

1. ตรวจจับวัตถุในเฟรม (Object Detection)

2. วิเคราะห์จุดสำคัญของร่างกาย (Body Keypoints)

3. เปรียบเทียบกับฐานข้อมูลรูปแบบมนุษย์

4. คำนวณความน่าจะเป็น (Probability Score)

หากค่าความน่าจะเป็นสูงเกิน Threshold ที่กำหนดระบบจะจัดประเภทว่าเป็น “มนุษย์”

3. ทำไมระบบนี้สำคัญกว่าที่คิด

กล้องทั่วไปอาจแจ้งเตือนทุกการเคลื่อนไหว ไม่ว่าจะเป็นลมพัด ใบไม้ไหว หรือสัตว์เดินผ่าน แต่ AI ช่วยลด False Alarm และแจ้งเตือนเฉพาะเหตุการณ์ที่มี “ความหมาย”

ผลลัพธ์คือ

• ลดการแจ้งเตือนรบกวน

• เพิ่มความแม่นยำ

• ทำให้การเฝ้าระวังมีประสิทธิภาพมากขึ้น

4.AI แค่ตรวจจับ หรือ “เข้าใจ”?

AI ไม่ได้มีความรู้สึก แต่มันสามารถวิเคราะห์รูปแบบที่ซับซ้อนได้รวดเร็วกว่ามนุษย์ ในอนาคต ระบบจะสามารถแยกแยะได้มากกว่าว่าเป็น “คน” แต่อาจวิเคราะห์พฤติกรรมผิดปกติ เช่น

• การเดินวนซ้ำ ๆ

• การหยุดยืนในพื้นที่ต้องห้าม

• การเคลื่อนไหวผิดธรรมชาติ

• เทคโนโลยีไม่ได้ทำให้โลกซับซ้อนขึ้น
• แต่มันทำให้การรับรู้ความเสี่ยงแม่นยำขึ้น

AI ไม่ได้แค่บันทึกภาพ แต่มันวิเคราะห์รูปทรง การเคลื่อนไหว และพฤติกรรม เพื่อคำนวณความเป็นไปได้ว่า สิ่งที่เห็นคืออะไร

คำถามจึงไม่ใช่
“กล้องเห็นอะไร?”

แต่คือ
“ระบบเข้าใจสิ่งที่เห็นได้ลึกแค่ไหน?”