ບົດບາດຂອງ Big Data ໃນ Deep Learning: ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງຕ້ອງການຂໍ້ມູນມະຫາສານ?

ທ່ານເຄີຍສົງໄສບໍ່ວ່າ ໂທລະສັບສະມາດໂຟນສາມາດຮູ້ນຳໜ້າຂອງທ່ານໄດ້ແນວໃດ? ແອັບແປພາສາສາມາດເຂົ້າໃຈປະໂຫຍກຕ່າງໆໄດ້ດີຂຶ້ນເລື້ອຍໆຍ້ອນຫຍັງ? ຄຳຕອບທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຄວາມສະຫຼາດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ເອີ້ນວ່າ Deep Learning (ການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ). ແຕ່ຮູ້ບໍ່ວ່າ ເຕັກໂນໂລຊີນ້ອຍໆເຫຼົ່ານີ້ຈະບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ເລີຍ ຖ້າປາສະຈາກສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ Big Data (ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່).

ໃນບົດຄວາມນີ້, ເຮົາຈະມາທຳຄວາມເຂົ້າໃຈນຳກັນແບບງ່າຍໆສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ ວ່າເປັນຫຍັງ Deep Learning ຈຶ່ງ “ຫິວ” ຂໍ້ມູນຫຼາຍເປັນພິເສດ ແລະ ມັນມີຄວາມສຳຄັນແນວໃດຕໍ່ກັບການພັດທະນາໃນປະເທດລາວ.

Deep Learning ແມ່ນຫຍັງ?

ເວົ້າໃຫ້ເຂົ້າໃຈງ່າຍໆ, Deep Learning (DL) ແມ່ນສາຂາຍ່ອຍໜຶ່ງຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ຖືກອອກແບບມາໃຫ້ຮຽນແບບການເຮັດວຽກຂອງ “ສະໝອງຂອງມະນຸດ” ໂດຍຜ່ານສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ ເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມ (Neural Networks).

ລອງນຶກພາບເຖິງການສອນເດັກນ້ອຍນ້ອຍໃຫ້ຮູ້ຈັກກັບ “ລົດຕຸກຕຸກ”. ສຳລັບເດັກນ້ອຍ, ພຽງແຕ່ເຮົາຊີ້ໃຫ້ເບິ່ງລົດຕຸກຕຸກ 1-2 ຄັ້ງ ເຂົາເຈົ້າກໍສາມາດຈື່ ແລະ ແຍກອອກໄດ້ແລ້ວວ່າອັນໃດແມ່ນລົດຕຸກຕຸກ ອັນໃດແມ່ນລົດເກັງ. ແຕ່ສຳລັບຄອມພິວເຕີ (Deep Learning), ມັນບໍ່ໄດ້ສະຫຼາດແບບດັ້ງເດີມຄືມະນຸດ ມັນຕ້ອງການຮູບພາບຂອງລົດຕຸກຕຸກໃນຫຼາຍມຸມມອງ, ຫຼາຍສີ, ສະພາບອາກາດຕ່າງກັນ ແລະ ຂະໜາດຕ່າງກັນ ເປັນຫຼັກພັນ ຫຼື ຫຼັກໝື່ນຮູບພາບ ເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດຮຽນຮູ້ ແລະ ຕັດສິນໃຈໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ເປັນຫຍັງ Deep Learning ຈຶ່ງຕ້ອງການຂໍ້ມູນມະຫາສານ?

ເຫດຜົນຫຼັກທີ່ Deep Learning ຕ້ອງການ Big Data ແມ່ນຍ້ອນວ່າ:

• ການຊອກຫາຮູບແບບ (Pattern Recognition): ລະບົບ AI ບໍ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ຈາກການຂຽນກົດລະບຽບຕາຍຕົວ (ເຊັ່ນ: ຖ້າມີ 3 ລໍ້ ແລະ ມີຫຼັງຄາ ໃຫ້ເອີ້ນວ່າລົດຕຸກຕຸກ) ແຕ່ມັນຮຽນຮູ້ຈາກການຊອກຫາຈຸດຄືກັນຈາກຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼາຍ. ຍິ່ງມີຂໍ້ມູນຫຼາຍເທົ່າໃດ, ມັນຍິ່ງຈັບຈຸດໄດ້ຊັດເຈນຂຶ້ນ.
• ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງໂຄງສ້າງ: Deep Learning ມີຈຸດເຊື່ອມຕໍ່ເປັນລ້ານໆຈຸດ (ຄ້າຍຄືເສັ້ນປະສາດໃນສະໝອງ ຈຶ່ງເອີ້ນວ່າ Neural Networks). ເພື່ອຈະປັບຈຸດເຊື່ອມຕໍ່ເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງຝຶກຝົນດ້ວຍຂໍ້ມູນມະຫາສານ.

ຖ້າປຽບທຽບ, Deep Learning ແມ່ນເຄື່ອງຈັກລົດສະປອດໃນຍຸກໃໝ່ ສ່ວນ Big Data ແມ່ນນ້ຳມັນເຊື້ອໄຟທີ່ດີທີ່ສຸດ. ມີເຄື່ອງຈັກທີ່ແຮງຊ່ຳໃດ ແຕ່ຖ້າບໍ່ມີນ້ຳມັນ ມັນກໍແລ່ນບໍ່ໄດ້.

ຂໍ້ມູນປ່ຽນແປງຊີວິດແນວໃດ? ຕົວຢ່າງໃນບໍລິບົດຂອງປະເທດລາວ

ເພື່ອໃຫ້ເຫັນພາບແຈ້ງຂຶ້ນ, ລອງມາເບິ່ງຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ Deep Learning ແລະ Big Data ໃນຊີວິດປະຈຳວັນ ແລະ ທຸລະກິດໃນບ້ານເຮົາ:

1. ການກະສິກຳຢູ່ທົ່ງພຽງບໍລະເວນ (ປາກຊ່ອງ)

ສົມມຸດວ່າຊາວກະສິກອນຢາກໄດ້ແອັບ AI ທີ່ສາມາດຖ່າຍຮູບໃບກາເຟ ແລ້ວບອກໄດ້ທັນທີວ່າຕົ້ນກາເຟກຳລັງເປັນພະຍາດຫຍັງ. ເພື່ອສ້າງແອັບນີ້, ຜູ້ພັດທະນາຕ້ອງການຮູບພາບໃບກາເຟທີ່ປົກກະຕິ ແລະ ໃບທີ່ເປັນພະຍາດແຕ່ລະຊະນິດ ໃນຫຼາຍໆສະພາບແສງ ເປັນຈໍານວນຫຼາຍສິບພັນຮູບ (Big Data). ຖ້າມີຂໍ້ມູນໜ້ອຍ, AI ອາດຈະເບິ່ງໃບກາເຟທີ່ຖືກນໍ້າຄ້າງເກາະ ວ່າເປັນພະຍາດຈຸດດ່າງໄດ້.

2. ການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນໃນວຽງຈັນ

ການສັນຈອນໃນຊົ່ວໂມງເລັ່ງດ່ວນແຖວໄຟແດງດົງໂດກ ຫຼື ໄຟແດງສີໄຄ ບາງຄັ້ງກໍມີຄວາມແອອັດຫຼາຍ. ຖ້າເຮົາຈະໃຊ້ Deep Learning ມາຄວບຄຸມການປ່ຽນໄຟແດງອັດຕະໂນມັດ ລະບົບຕ້ອງການຂໍ້ມູນ(ຮູບພາບຈາກກ້ອງວົງຈອນປິດ, ຄວາມໄວຂອງລົດ, ປັດໄຈຝົນຕົກ-ແດດອອກ) ຢ່າງມະຫາສານເພື່ອຮຽນຮູ້ວິທີການລະບາຍລົດໃຫ້ມີປະສິດທິຜົນທີ່ສຸດ.

3. ການພັດທະນາການແປພາສາລາວ (NLP)

ເພື່ອໃຫ້ແອັບເຊັ່ນ Google Translate ຫຼື ChatGPT ເຂົ້າໃຈພາສາລາວ ແລະ ສາມາດຕອບໂຕ້ໄດ້ເປັນທຳມະຊາດ, AI ຈໍາເປັນຕ້ອງຕ້ອງອ່ານ ແລະ ປະມວນຜົນບົດຄວາມໜັງສືພິມ, ປຶ້ມ, ບົດກະວີ ແລະ ການສົນທະນາໃນພາສາລາວເປັນຫຼາຍລ້ານໆປະໂຫຍກ ເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າໃຈເຖິງບໍລິບົດ, ໄວຍະກອນ ແລະ ຄຳສັບສະເພາະທ້ອງຖິ່ນ.

ຂໍ້ຄວນລະວັງ: ບໍ່ແມ່ນແຕ່ປະລິມານ, ຄຸນນະພາບກໍສຳຄັນ

ໃນວົງການ AI ມີຄໍາເວົ້າໜຶ່ງທີ່ວ່າ: “Garbage In, Garbage Out” (ຖ້າປ້ອນຂີ້ເຫຍື້ອເຂົ້າໄປ, ສິ່ງທີ່ໄດ້ອອກມາກໍຄືຂີ້ເຫຍື້ອ). ໝາຍຄວາມວ່າ ເຖິງເຮົາຈະມີການເກັບຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ຫຼາຍ (Big Data) ແຕ່ຖ້າຂໍ້ມູນນັ້ນມີແຕ່ຂໍ້ມູນຜິດໆ ຫຼື ບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ຜົນລັບການວິເຄາະຂອງ Deep Learning ກໍຈະອອກມາຜິດພາດເຊັ່ນດຽວກັນ.

ສິ່ງສຳຄັນທີ່ຄວນຈື່ (Key Takeaways)

• Deep Learning ແມ່ນຫຍັງ: ຄືກັບສະໝອງທຽມທີ່ຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງຜ່ານປະສົບການ (ເຊິ່ງກໍຄືຂໍ້ມູນ).
• Big Data ຄືນ້ຳມັນ: ລະບົບ AI ຈະສະຫຼາດໄດ້ ກໍຕໍ່ເມື່ອມີຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ເຂົ້າໄປຝຶກຝົນມັນ.
• ຂໍ້ມູນຄືສິນຊັບ: ສຳລັບທຸລະກິດລາວ ບໍ່ວ່າຈະນ້ອຍ ຫຼື ໃຫຍ່, ການເລີ່ມຕົ້ນເກັບກໍາຂໍ້ມູນຢ່າງເປັນລະບົບຕັ້ງແຕ່ມື້ນີ້ ແມ່ນການກຽມພ້ອມສູ່ການນໍາໃຊ້ AI ໃນອະນາຄົດ.
• ຄຸນນະພາບຕ້ອງມາກ່ອນ: ຂໍ້ມູນທີ່ດີ ແລະ ຖືກຕ້ອງ ຈະສ້າງ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບ.

ສະຫຼຸບ

ໃນຍຸກທີ່ເຕັກໂນໂລຊີກໍາລັງກ້າວໄປໜ້າຢ່າງໄວວາ, Deep Learning ຄືເຄື່ອງມືທີ່ຊ່ວຍຫັນປ່ຽນວິທີການໃຊ້ຊີວິດ ແລະ ການເຮັດທຸລະກິດ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການບໍລິຫານນໍ້າໃນແມ່ນໍ້າຂອງ ຫຼື ການຈັດການສາງສິນຄ້າຂອງທຸລະກິດ SME ພາຍໃນປະເທດ, ທຸກຢ່າງລ້ວນແຕ່ສາມາດນໍາໃຊ້ AI ເຂົ້າມາຊ່ວຍໄດ້. ແນວໃດກໍຕາມ, ຄວາມສໍາເລັດເຫຼົ່ານີ້ຈະເກີດຂຶ້ນບໍ່ໄດ້ເລີຍຫາກຂາດ “Big Data” ທີ່ເປັນມູນນິທິຫຼັກ. ໃນອະນາຄົດຂອງລາວພວກເຮົາ, ອົງກອນໃດທີ່ຮູ້ຈັກເກັບກໍາ, ຮັກສາ ແລະ ນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໄດ້ດີທີ່ສຸດ ຈະກາຍເປັນຜູ້ທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກ AI ໄດ້ຢ່າງເຕັມຮູບແບບທີ່ສຸດ.