การเรียนของเอไอ

ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัยผู้อำนวยการหน่วยวิจัยวิทยาการสื่อสารของมนุษย์และคอมพิวเตอร์ (HCCRU) หรือเนคเทค

ในยุคที่เอไอกำลังมาแรง เราควรได้ทำความรู้จักมันในเบื้องต้น เพื่อเวลาจะใช้หรือจะพัฒนาเป็นธุรกิจ จะได้ไม่คาดหวังมากเกินไป หรือเวลาอ่านบทความใดๆ เกี่ยวกับเอไอจะได้ไม่ตื่นตระหนกเกินควร วันนี้ ดร.สรรพฤทธิ์ มฤคทัต นักวิจัยเนคเทคอีกท่านหนึ่งในสายเอไอเพื่อประมวลผลภาพ (Image Processing) จะมาแนะนำให้เราฟังครับ

สมมติว่าคุณเป็นพ่อครัว วันหนึ่งมีชายคนหนึ่งเดินมาถามว่าจะทำอาหารต้องใช้ตะหลิวหรือไม่ หรือจำเป็นมั้ยที่ต้องมีตะหลิวไว้ทำอาหาร หากไม่มีรายละเอียดเพิ่ม ถ้าเป็นผมก็คงตอบว่าใช้ตะหลิวทำอาหารได้แหละ ถ้ามีไว้ก็ดี วันถัดมาชายคนเดิมเดินเข้ามาบ่นว่าเขาเอาตะหลิวไปทำส้มตำไม่เห็นช่วยเลย ถ้าเจอแบบนี้ผมคงได้แต่คิดว่า ก็ถ้าบอกล่วงหน้าว่าจะทำอาหารอะไร ผมก็คงแนะนำได้ดีกว่านี้

ผมเจอคำถามทำนองนี้บ่อย แค่แทนที่คำว่า "ตะหลิว" ด้วย "เอไอ (AI)" และแทนที่คำว่า "อาหาร" ด้วย "งาน" คำแนะนำก็คล้ายๆ กับข้างบนคือ ถ้าไม่มีข้อมูลอื่นเพิ่ม ผมคงบอกว่าใช้เอไอช่วยงานคุณได้ แต่ถ้าคุณบอกผมล่วงหน้าได้ว่าคุณต้องการทำงานอะไร ผมก็คงแนะนำได้ดีกว่านี้ สิ่งที่ผมต้องการสื่อจากตัวอย่างนี้คือเอไอนั้นเป็น "อุปกรณ์" ในการทำงาน ไม่ใช่ตัวโปรแกรมหรือระบบที่เป็นผลลัพธ์

ช่วงนี้กระแสเอไอมาแรง หลายคนก็คงอยากจะเอามันมาใช้บ้าง แต่ติดอยู่ที่ไม่รู้ว่าจะเอา "อุปกรณ์เอไอ" ไปทำอะไรดี หรืออาจจะเพราะยังไม่รู้ว่าทำอะไรได้บ้าง รู้แต่ว่าระบบฉลาดๆ นั้นใช้เอไอ

สิ่งที่ควรรู้คือเทคนิคเอไอส่วนใหญ่ที่ใช้ในระบบฉลาดๆ เหล่านั้นเป็นเทคนิคในกลุ่มที่เรียกว่า "การเรียนรู้แบบมีผู้สอน" หรือ "Supervised Learning" สิ่งที่สำคัญในการใช้งานเทคนิคกลุ่มนี้คือ เทคนิคกลุ่มนี้ใช้ในการแปลงข้อมูล เช่น จากเสียงเป็นข้อความ สำหรับใช้ในระบบรู้จำเสียงพูด จากรูปภาพใบหน้าเป็นชื่อบุคคล สำหรับใช้ในระบบรู้จำใบหน้า เป็นต้น

การออกแบบระบบที่ใช้ประโยชน์ จากเอไอนี้ต้องคำนึงถึงรายละเอียด ประกอบด้วยกลุ่มผู้ใช้งานหรือโอกาสทางธุรกิจ ในบางครั้งคุณสามารถเริ่มจากการศึกษาองค์ประกอบเหล่านี้ก่อนแล้วค่อยไปศึกษา ว่ามีเทคนิคเอไอแบบใดที่สามารถใช้ในการแปลงภายหลังก็ได้ รวมทั้งต้องมีชุดข้อมูลพร้อมป้ายกำกับ หรือ Labeled Data สำหรับสอนระบบ ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยคู่ของข้อมูลนำเข้า และผลจากการแปลงที่ต้องการ

สิ่งที่สำคัญในการเตรียมชุดข้อมูลสอนคือข้อมูลที่มี ควรมาจากสภาพแวดล้อมแบบเดียวกับที่จะเอาระบบไปใช้งาน หากสร้างระบบรู้จำใบหน้าจากภาพหน้าตรงเพียงอย่างเดียว ระบบนี้ก็จะให้ผลแย่เมื่อภาพใบหน้าที่นำเข้ามานั้นเอียง จริงๆ แล้วในกรณีนี้ต่อให้ระบบตอบถูก ก็อาจเชื่อไม่ได้อยู่ดี เพราะข้อมูลในระบบมาจาก 2 แหล่ง คือ ชุดข้อมูลสอน และชุดคำสั่งที่เขียนขึ้นหรือชุดคำสั่งที่เรียกใช้

ขั้นตอนการสร้างชุดข้อมูลสอนนี้กินเวลามากและอาจมีค่าใช้จ่ายที่สูง เนื่องจากเราต้องใส่ป้ายกำกับให้กับทุกๆ ตัวอย่างที่มี ดังนั้นคุณควรวางแผนดีๆ ก่อนเริ่มสร้าง เผื่อว่าชุดข้อมูลเดียวกันนี้จะสามารถนำไปใช้ในการสร้างระบบได้หลายแบบ

ชุดข้อมูลสอนถือว่าสำคัญมาก ในยุคปัจจุบันนั้นเราสามารถหาโค้ดของระบบฉลาดๆ หลายอย่างได้จากเว็บ หลายระบบนั้นสามารถนำไปใช้ได้เลยด้วย เช่น ระบบตรวจจับใบหน้าใน OpenCV หรือระบบรู้จำใบหน้า OpenFace เป็นต้น แต่เรามักติดปัญหาหากเราไม่มีข้อมูลที่ใช้สอนระบบเหล่านี้ การจะสร้างระบบที่ดีกว่านั้นก็เป็นไปได้ยาก

เมื่อโจทย์ของคุณชัดว่าคุณต้องการแปลงข้อมูลอะไรเป็นอะไรเพื่อใช้ในระบบแบบใด และมีชุดข้อมูลสอนที่มากพอ การจะสร้างเอไอเพื่อช่วยงานคุณก็เป็นไปได้ไม่ยากนัก หรือหากคุณจะไปคุยกับทีมวิจัยต่างๆ ก็จะทำให้ได้คำแนะนำที่เหมาะสมมากขึ้น n