ปัจจุบัน AI ถูกนำมาใช้เพื่อเร่งความก้าวหน้าในสาขาที่สำคัญเช่น สุขภาพ เกษตรกรรม การเงิน และการขนส่ง อย่างไรก็ตาม แหล่งข้อมูลที่ดีเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ AI ที่จะพัฒนาต่อไปอย่างสมดุลในพื้นที่และภูมิภาค ความพร้อมของข้อมูลเป็นกุญแจสำหรับการฝึกระบบ AI โดยผลิตภัณฑ์และบริการเคลื่อนตัวอย่างรวดเร็วจากการจดจำรูปแบบและการสร้างข้อมูลเชิงลึกไปสู่เทคนิคการพยากรณ์ที่ซับซ้อนมากขึ้น และด้วยเหตุนี้ การตัดสินใจที่ดีขึ้น
บริษัทต้องครอบครองคลังข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเข้าร่วมการแข่งขัน AI นี้ เพื่อคว้า และนำแนวโน้มเทคโนโลยีล่าสุด บริษัทเทคโนโลยีเวียดนามระดับแกนหลักบางแห่งเช่น FPT Viettel VinAI และ VNG ได้สร้างคลังข้อมูลขนาดใหญ่ของตนเพื่อเข้าหาแนวโน้มในอนาคต ในฐานะหนึ่งในผู้นำด้านเทคโนโลยีของเวียดนาม Rikkeisoft ไม่ได้อยู่นอกเกม AI เพราะมีคลังข้อมูลเสียงขนาดใหญ่สำหรับผลิตภัณฑ์ “Speech to text” นอกจากนี้ เพื่อให้ผู้อ่านได้มุมมองหลายด้านเกี่ยวกับบทบาทของข้อมูลในการพัฒนา AI Rikkeisoft ได้สัมภาษณ์นายเหงวิน มิญ่ห์ แทน (รองผู้จัดการทั่วไป Rikkei AI – “บ้านเกิด” ของผลิตภัณฑ์และโครงการ AI เกือบทั้งหมดของ Rikkeisoft) โปรดติดตาม!
AI ย่อมาจาก Artificial Intelligence ซึ่งหมายถึง AI คนหลายคนพยายามคิดและพัฒนาอัลกอริทึมเพื่อให้คอมพิวเตอร์ฉลาดขึ้น AI ถูกสร้างสรรค์ขึ้นในช่วงปี 1950 อย่างไรก็ตาม เนื่องจากข้อจำกัดของพลังการประมวลผล คอมพิวเตอร์ในสมัยนั้นสามารถทำเฉพาะงานเขียนโค้ดที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้เท่านั้น ยุคปัจจุบันคือยุคของ AI ความสามารถในการประมวลผลของคอมพิวเตอร์ยังคงเพิ่มขึ้น และต้นทุนของคอมพิวเตอร์ลดลง ทำให้คนจำนวนมากสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูง ส่งผลให้ AI ได้รับการยอมรับและใช้งานอย่างแพร่หลายในทางปฏิบัติ
มีความเห็นหลายประการที่กล่าวว่าข้อมูลเป็นแหล่งทองดำที่ใหม่ของศตวรรษที่ 21 ไม่ใช่น้ำมัน ผลิตภัณฑ์ AI เป็นการสังเคราะห์ของวัสดุที่แตกต่างกันหลายชนิด และข้อมูลเป็นหนึ่งในส่วนประกอบที่จำเป็น ตามสถิติ ถึง 80% ของเวลาการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI ใช้ไปกับการประมวลผลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล การฝึก AI คล้ายกับการศึกษาเด็ก AI สามารถเรียนรู้ได้สำเร็จหากใช้ข้อมูลที่ถูกต้องในการฝึก ในทางตรงกันข้าม หากเราสอน AI ด้วยข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง มันจะเรียนรู้อย่างไม่ถูกต้อง เมื่อใช้ข้อมูลต่างชนิดกันในช่วงเวลาที่ไม่ถูกต้อง AI จะสับสน ข้อมูลที่มากขึ้นถูกใช้อย่างเหมาะสมสำหรับการฝึก AI จะฉลาดขึ้นและสามารถรับรู้ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น
ไม่มีข้อสงสัยว่าบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่เช่น Google และ Microsoft และบริษัทรถยนต์ขับขี่อัตโนมัติเช่น Tesla Hyundai และ Toyota ได้ลงทุนอย่างหนักในข้อมูลเพื่อยังคงนำหน้าการแข่งขัน ตัวอย่างเช่น หลายร้อยพันชั่วโมงของข้อมูลเสียงถูกใช้ในการฝึกเครื่องมือรับรู้เสียงของ Google ในทำนองเดียวกัน Tesla ใช้ภาพถ่ายจริงนับล้านเพื่อสอนรถยนต์ขับขี่อัตโนมัติของตนเอง
บริษัทที่เชี่ยวชาญในการติดป้ายกำกับข้อมูลดูเหมือนว่าจะตามแนวโน้ม AI ด้วย นอกจากนี้ เทคโนโลยีการติดป้ายกำกับข้อมูลที่เร็วขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้นกำลังถูกพัฒนา เป็นผลให้บริษัทหลายแห่งได้กลายมาเป็นสตาร์ทอัป unicorn
ดังที่ทราบกัน Speech To Text ของ Rikkeisoft ซึ่งมีเทคโนโลยีแกนหลัก เป็นวิธีแก้ปัญหาการรับรู้เสียงที่ถูกปรับใช้กับสภาแห่งชาติและหลายกระทรวง จังหวัด หน่วยงาน และหน่วยงานราชการอื่นๆ แม้ว่าเทคโนโลยี Speech Recognition มีแอปพลิเคชันมากมาย แต่มีเพียงบริษัทจำนวนน้อยในเวียดนามที่มีเทคโนโลยีนี้ บริษัทชื่อดังบางแห่งเช่น Viettel FPT VNG และ VinGroup ล้วนเป็นผู้เล่นที่มีนัยสำคัญ ดังนั้น ทำไมจึงมีบริษัทเพียงไม่กี่แห่งที่กล้าเสี่ยงที่จะมีส่วนร่วมในเกมนี้ เพราะนอกจากทรัพยากรของอาคาร โครงสร้างพื้นฐานอุปกรณ์ และบุคลากรทางเทคนิคที่สามารถฝึก AI แล้ว ยังจำเป็นต้องมีข้อมูลเสียงจำนวนมากเพื่อสร้างเทคโนโลยีนี้ ต้องใช้เงินจำนวนมากเพื่อเก็บรวบรวมและจัดหมวดหมู่ข้อมูลเสียงนี้ ไม่ใช่บริษัททั้งหมดที่ยินดีที่จะยอมรับความเสี่ยงทางการเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความเป็นไปได้ในการเรียนรู้เทคโนโลยีและผลผลิตของผลิตภัณฑ์ไม่แน่นอน เราอาจกล่าวได้ว่า Rikkeisoft มีความโชคดีในด้านวิสัยทัศน์และทีมเทคโนโลยีที่เก่งกาจ เนื่องจากมีเทคโนโลยีหนึ่งที่สำคัญที่สุด
ความยากลำบากของการเก็บรวบรวมข้อมูลอะคูสติกที่แม่นยำ การควบคุมคุณภาพ และค่าใช้จ่ายของการติดป้ายกำกับข้อมูลเป็นส่วนที่ท้าทายที่สุดในการผลิตข้อมูล ไม่ว่าจะอยู่ที่ใดในโลก ตัวอย่างเช่น VinFast เป็นบริษัทประยุกต์ AI ที่สำคัญในเวียดนาม VinFast เป็นศูนย์วิจัยและพัฒนารถยนต์ขับขี่อัตโนมัติของเวียดนามเพียงแห่งเดียว VinFast ได้ลงทุนเวลาและเงินจำนวนมากในการรวบรวมกลุ่มรถที่สามารถเดินไปในถนนและถ่ายภาพในช่วงเวลาและสภาพอากาศที่หลากหลาย
Rikkeisoft ได้พยายามค้นหาแหล่งข้อมูลเสียงที่ตรงกับความเป็นจริง ความหลากหลายในเนื้อหา ภูมิศาสตร์ อายุ และเพศ เมื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ Speech-To-Text เมื่อความสามารถของแต่ละบุคคลในการได้ยินและเข้าใจแตกต่างกัน การติดป้ายกำกับข้อมูลอาจทำให้ท้าทาย คนในภูมิภาคนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง พบว่าเป็นการยากที่จะได้ยินและจับภาพเสียงที่ผู้อื่นพูดอย่างเหมาะสม Rikkeisoft ได้ศึกษาและพัฒนา Rikano ซึ่งเป็นเครื่องมือการติดป้ายกำกับข้อมูลแบบมืออาชีพ เพื่อตอบสนองความต้องการของการติดป้ายกำกับข้อมูลภายในและพัฒนาบริการใหม่ Rikano ถูกสร้างสรรค์โดยการใช้และอ้างอิงคุณสมบัติของเครื่องมือการติดป้ายกำกับข้อมูลจำนวนมากอื่นๆ ทั่วโลก สามารถติดป้ายกำกับประเภทข้อมูลที่พบได้บ่อยที่สุดเช่น ภาพ เสียง และข้อความ ในขณะเดียวกันก็ทำให้ผู้ใช้สามารถจัดการความก้าวหน้า คุณภาพของงาน ความเป็นผลผลิต และประวัติการทำงานของผู้เข้าร่วมโครงการแต่ละคน เป็นผลให้ Rikano มีบทบาทสำคัญในกลยุทธ์การพัฒนาบริการการติดป้ายกำกับข้อมูลของ Rikkeisoft
บริษัทกำลังมีความสนใจมากขึ้นในเรื่อง AI เมื่อเข้าใจประโยชน์ที่มันอาจให้มากขึ้น เป็นผลให้ข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมของธุรกิจจะถูกรวบรวมเพื่อช่วยสร้าง AI ในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
แนวโน้ม AI อีกประการหนึ่งคือการสร้างอัลกอริทึมเพื่อลดหรือขจัดการติดป้ายกำกับข้อมูล ซึ่งเป็นงานที่ใช้แรงงานมากและมีแนวโน้มที่จะถูกควบคุมโดยองค์ประกอบทางอารมณ์หรือปัจจัยมนุษย์ อย่างไรก็ตาม นี่ยังคงเป็นปัญหาในอนาคต
