ความท้าทายด้าน AI 3 ประการสำหรับบริษัท IT เวียดนาม

AI เป็นเทคโนโลยีที่สามารถปฏิวัติอุตสาหกรรมการผลิต การดูแลสุขภาพ การสำรวจอวกาศ และอื่นๆ อีกมากมาย ดังนั้น AI จึงกำลังเติบโตและได้รับความนิยมในอัตราที่ยอดเยี่ยม ความนิยมที่เพิ่มขึ้นของ AI นี้ได้สนับสนุนให้ธุรกิจหลายแห่งลงทุนในการพัฒนาและวิจัยแอปพลิเคชัน AI ที่แตกต่างกัน เช่น หุ่นยนต์และรถยนต์อัตโนมัติ

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องทราบคือ AI ยังคงเผชิญกับความท้าทายบางประการ นี่คือความท้าทายทั่วไปบางประการที่บริษัท IT เวียดนามส่วนใหญ่เผชิญเมื่อนำ AI มาใช้งาน

ดังที่คุณส่วนใหญ่อาจทราบ ระบบ AI ถูกขับเคลื่อนและพัฒนาโดยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลคุณภาพ ดังนั้น ความยากในการรวบรวมข้อมูลที่แม่นยำและการควบคุมคุณภาพ และค่าใช้จ่ายในการติดป้ายกำกับข้อมูล จึงเป็นสิ่งท้าทายมากที่สุดสำหรับทุกธุรกิจ AI ทั่วโลก ตัวอย่างเช่น VinFast เป็นบริษัทประยุกต์ AI ขนาดใหญ่ในเวียดนาม VinFast เป็นศูนย์วิจัยและพัฒนารถยนต์อัตโนมัติเพียงแห่งเดียวของเวียดนาม VinFast ได้ลงทุนเวลาและเงินจำนวนมากในการรวบรวมกองทัพรถยนต์ที่สามารถวิ่งไปรอบๆ ถนนและถ่ายภาพในช่วงเวลาและสภาพอากาศที่หลากหลาย

ตามที่ Nguyen Minh Tan – รองผู้จัดการบริหาร Rikkei AI

“ผลิตภัณฑ์ AI เป็นการสังเคราะห์วัสดุที่แตกต่างกันหลายชนิด และข้อมูลเป็นหนึ่งในองค์ประกอบที่จำเป็น ตามสถิติ สูงถึง 80% ของเวลาการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI ถูกใช้ไปกับการประมวลผลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล”

นอกจากนี้ การฝึก AI นั้นคล้ายกับการศึกษาเลี้ยงดูเด็ก AI สามารถเรียนรู้ได้สำเร็จหากใช้ข้อมูลที่ถูกต้องในการฝึก ในทางกลับกัน หากเราสอน AI ด้วยข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง AI ก็จะเรียนรู้อย่างไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ เมื่อมีการใช้ข้อมูลที่ต่างกันในขณะที่ไม่ถูกต้อง AI จะเกิดความสับสน ดังนั้น ควรให้ความสนใจอย่างมากต่อความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของการรวบรวมและฝึกข้อมูลสำหรับ AI ยิ่งข้อมูลถูกใช้ประโยชน์มากขึ้นสำหรับการฝึก AI ก็จะยิ่งฉลาดขึ้นและจำได้แม่นยำยิ่งขึ้น

นี่คือหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดใน AI ซึ่งทำให้นักวิจัยต้องเตรียมพร้อมสำหรับการให้บริการ AI ในบริษัทและสตาร์ตอัพ บริษัทเหล่านี้อาจอ้างว่ามีความแม่นยำสูงกว่า 90% แต่มนุษย์สามารถทำได้ดีกว่าในทุกสถานการณ์เหล่านี้ ตัวอย่างเช่น ให้โมเดลของเราทำนายว่ารูปภาพเป็นของสุนัขหรือแมว มนุษย์สามารถทำนายผลลัพธ์ที่ถูกต้องเกือบทุกครั้ง โดยมีความแม่นยำที่น่าทึ่งสูงกว่า 99%

เพื่อให้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกให้ผลลัพธ์ที่คล้ายกัน จำเป็นต้องมีการปรับแต่งที่ยังไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน การปรับพารามิเตอร์ชุด ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และอัลกอริทึมที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนและแม่นยำ พร้อมกับประสิทธิภาพการคำนวณที่แข็งแกร่ง การฝึกอบรมที่ไม่มีการหยุดชะงักบนข้อมูลการฝึก และการทดสอบบนข้อมูลการทดสอบ นั่นฟังดูเหมือนงานมากมาย และมันเป็นงานที่ยากกว่าเสียงถึงร้อยเท่า

บริษัท AI สามารถหลีกเลี่ยงการทำงานหนักทั้งหมดนี้ได้โดยการใช้ผู้ให้บริการเพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเฉพาะด้วยโมเดลที่ได้รับการฝึกไว้ล่วงหน้า พวกเขาได้รับการฝึกบนรูปภาพเป็นล้านแห่งและได้รับการปรับแต่งสำหรับความแม่นยำสูงสุด แต่ปัญหาที่แท้จริงคือพวกเขายังคงแสดงข้อผิดพลาดและจะต่อสู้เพื่อให้ถึงประสิทธิภาพระดับมนุษย์

ปริมาณพลังงานที่อัลกอริทึมที่ใช้พลังงานมากเหล่านี้ใช้คือปัจจัยที่ทำให้นักพัฒนาส่วนใหญ่อยู่ห่างไกล Machine Learning และ Deep Learning เป็นก้าวแรกของ AI นี้ และพวกเขาต้องการจำนวนแกนและ GPU ที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ มีโดเมนต่างๆ มากมายที่เรามีแนวคิดและความรู้ในการนำเอาเฟรมเวิร์ก Deep Learning มาใช้ เช่น การติดตามดาวเคราะห์น้อย การปรับใช้ด้านสุขภาพ การติดตามวัตถุในจักรวาล และอื่นๆ อีกมากมาย

พวกเขาต้องการพลังการคำนวณของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ และใช่ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ไม่ได้ถูก แม้ว่านักพัฒนาทำงานในระบบ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจากความพร้อมของการคำนวณแบบคลาวด์และระบบประมวลผลแบบขนาน พวกเขามีราคา ไม่ใช่ทุกคนที่สามารถจ่ายได้เมื่อการไหลเข้าของข้อมูลจำนวนมากที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนและอัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

บทสรุป

ธุรกิจจะต้องทำให้ตัวเองคุ้นเคยกับ AI ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่า AI ทำงานอย่างไร ไม่มีการปฏิเสธว่าการนำ AI มาใช้ในธุรกิจสามารถมีความท้าทายได้หลายประการ และคุณจะเริ่มสังเกตเห็นความท้าทายเหล่านี้เมื่อสร้างกลยุทธ์ AI สำหรับธุรกิจของคุณ อย่างไรก็ตาม การนำเอาแนวทางทีละขั้นตอนและเชิงกลยุทธ์จะช่วยให้กระบวนการนำ AI มาใช้ง่ายขึ้นในระดับหนึ่ง หรือคุณสามารถใช้บริการของ Rikkeisoft ได้ เราเป็นบริษัทเทคโนโลยีสารสนเทศที่มีชื่อเสียงในเวียดนาม มี 10 ปีของประสบการณ์ Rikkeisoft มั่นใจว่าจะแก้ไขความท้าทาย AI หลัก 3 ประการในการนำ AI มาใช้ในเวียดนาม Rikkeisoft ยังได้รับการยอมรับจากไซต์รีวิวระหว่างประเทศมากมาย เช่น Top IT Outsourcing Companies โดย DesignRush

หากคุณสนใจอัปเดตความรู้ด้านเทคนิคเพิ่มเติม โปรดติดตามบล็อก Rikkeisoft ใหม่!