AI เป็นเทคโนโลยีที่สามารถปฏิวัติอุตสาหกรรมการผลิต สาธารณสุข การสำรวจอวกาศ และอื่นๆอีกมากมาย ทำให้ AI กำลังเติบโตและได้รับความนิยมในอัตราที่ยอดเยี่ยม ความนิยมที่เพิ่มขึ้นของ AI นี้ได้กระตุ้นให้ธุรกิจจำนวนมากลงทุนในการพัฒนาและวิจัยแอปพลิเคชัน AI ต่างๆ เช่น หุ่นยนต์และรถยนต์อัตโนมัติ
อย่างไรก็ตาม เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทราบว่า AI ยังคงเผชิญกับความท้าทายหลายประการ ด้านล่างนี้คือความท้าทายทั่วไปที่บริษัทไอทีเวียดนามส่วนใหญ่เผชิญอยู่เมื่อนำ AI มาใช้
ดังที่คุณอาจทราบ ระบบ AI ได้รับการขับเคลื่อนและพัฒนาโดยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีคุณภาพสูง ดังนั้น ความยากลำบากในการเก็บรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง การควบคุมคุณภาพ และค่าใช้จ่ายในการติดป้ายข้อมูลเป็นด้านที่ท้าทายมากที่สุดสำหรับธุรกิจ AI ทุกแห่งที่ใดก็ตามในโลก ตัวอย่างเช่น Vinfast เป็นบริษัทที่จัดการแอปพลิเคชัน AI หลักในเวียดนาม Vinfast เป็นศูนย์วิจัยและพัฒนารถยนต์อัตโนมัติเพียงแห่งเดียวของเวียดนาม Vinfast ได้ลงทุนเวลาและเงินจำนวนมากในการสร้างกองรถยนต์ที่สามารถไปรอบๆ ถนนและถ่ายภาพในเวลาและเวลาต่างๆ
ตามที่ Nguyen Minh Tan รองกรรมการผู้จัดการของ Rikkei AI กล่าว
“ผลิตภัณฑ์ AI เป็นการผสมผสานของวัสดุต่างๆมากมาย และข้อมูลเป็นหนึ่งในส่วนประกอบที่จำเป็น ตามสถิติ ถึง 80% ของเวลาในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI จะใช้ไปกับการประมวลผลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล”
นอกจากนี้ การฝึกอบรม AI นั้นคล้ายกับการศึกษาเด็ก AI สามารถเรียนรู้ได้สำเร็จหากใช้ข้อมูลที่ถูกต้องในการฝึกอบรม ในทางกลับกัน หากเรายอมรับการสอน AI ด้วยข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง มันจะเรียนรู้ได้ไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ เมื่อมีการใช้ข้อมูลที่ต่างกัน ณ เวลาที่ไม่ถูกต้อง AI จะสับสน ดังนั้น ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของการเก็บรวบรวมข้อมูลและการฝึกอบรมสำหรับ AI ควรได้รับความสนใจ ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมมากขึ้นอย่างเหมาะสม AI จึงจะยิ่งฉลาดมากขึ้น และสามารถรู้จำได้อย่างแม่นยำมากขึ้น
.png)
นี่คือหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดใน AI ซึ่งเป็นความท้าทายที่ทำให้นักวิจัยติดตามเสมอสำหรับบริการ AI ในบริษัทและสตาร์ทอัพ บริษัทเหล่านี้อาจอวดเกี่ยวกับความแม่นยำเกิน 90% แต่มนุษย์สามารถทำได้ดีกว่าในทุกสถานการณ์ตัวอย่างเช่น ให้โมเดลของเราคาดการณ์ว่ารูปภาพเป็นของสุนัขหรือแมว มนุษย์สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ถูกต้องได้เกือบทุกครั้ง และมีความแม่นยำที่น่าประหลาดใจเกิน 99%
เพื่อให้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกให้ผลการทำงานที่คล้ายกัน จำเป็นต้องมีการปรับแต่งอย่างไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน การเพิ่มประสิทธิภาพของพารามิเตอร์ไฮเปอร์ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และอัลกอริทึมที่กำหนดไว้อย่างดีและแม่นยำ พร้อมกับพลังการคำนวณที่แข็งแกร่ง การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องบนข้อมูลการฝึกอบรม และการทดสอบบนข้อมูลการทดสอบ นั่นฟังดูเหมือนว่าเป็นงานจำนวนมาก และจริงๆแล้วมันยากกว่า 100 เท่าของสิ่งที่ได้ยิน
บริษัท AI สามารถหลีกเลี่ยงการทำงานที่หนักหน่วงทั้งหมดได้โดยใช้ผู้ให้บริการเพื่อฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเฉพาะโดยใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว พวกมันได้รับการฝึกอบรมบนรูปภาพนับล้าน และได้รับการปรับแต่งเพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงสุด แต่ปัญหาที่แท้จริงคือพวกมันยังคงแสดงข้อผิดพลาดอยู่ และจะต้องเผชิญอุปสรรคอย่างมากในการไปถึงประสิทธิภาพในระดับมนุษย์
ปริมาณพลังงานที่อัลกอริทึมที่ใช้พลังงานมากเหล่านี้ใช้คือปัจจัยที่ทำให้นักพัฒนาส่วนใหญ่อยู่ห่างไกล การเรียนรู้ของเครื่องจักรและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นก้าวแรกของ AI นี้ และพวกมันต้องการจำนวนแกนและหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่เพิ่มขึ้นไปเรื่อยๆเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ มีโดเมนต่างๆหลากหลายที่เรามีความคิดและความรู้ในการนำไปใช้กรอบการเรียนรู้เชิงลึก เช่น การติดตามดาวเคราะห์น้อย การปรับใช้บริการสาธารณสุข การติดตามวัตถุท้องฟ้า และอื่นๆอีกมากมาย
พวกมันต้องการพลังการคำนวณของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ และใช่ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ไม่ได้ราคาถูก แม้ว่านักพัฒนาจะทำงานบน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจากความพร้อมของการคำนวณแบบคลาวด์และระบบการประมวลผลแบบขนาน พวกมันก็มีค่าใช้จ่าย ไม่ใช่ทุกคนที่สามารถรับได้โดยมีการเพิ่มขึ้นของปริมาณข้อมูลที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนและอัลกอริทึมที่ซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
บทสรุป
ธุรกิจจะต้องคุ้นเคยกับ AI ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่า AI ทำงานอย่างไร ไม่มีการปฏิเสธว่าการนำ AI ไปใช้ในธุรกิจสามารถเผชิญความท้าทายหลายประการ และคุณจะเริ่มสังเกตเห็นความท้าทายเหล่านี้เมื่อสร้างกลยุทธ์ AI สำหรับธุรกิจของคุณ อย่างไรก็ตาม การนำการคิดเชิงกลยุทธ์และเป็นขั้นตอนมาใช้จะง่ายขึ้นกว่าของกระบวนการนำ AI มาใช้ถึงระดับหนึ่ง
หากคุณสนใจในการอัปเดตความรู้ทางเทคนิคเพิ่มเติม โปรดติดตามบล็อก Rikkeisoft ใหม่!
