(สรุปจากบทสัมภาษณ์ของ Andrew Ng ในวารสาร IEEE Spectrum ฉบับวันที่ 9 กุมภาพันธ์ 2565)

ศาสตราจารย์ ดร.บุญเจริญ ศิริเนาวกุล
ประธานเจ้าหน้าที่บริหารสำนักเคเอกซ์
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา คำว่า Big Data กลายเป็นคำสามัญที่นักบริหารและนักวิชาการนิยมนำมาใช้ เพื่อชี้ให้เห็นประโยชน์ของข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ Andrew Ng ศาสตราจารย์มหาวิทยาลัย Stanford และเป็นนักธุรกิจด้าน AI ผู้ร่วมก่อตั้งบริษัทหนึ่งซึ่งเป็นที่รู้จักกันอย่างดีคือ Coursera นอกจากนี้เขาคือหนึ่งในผู้บุกเบิกงานด้าน Big Data ของโลก กำลังออกมาชี้ให้เห็นความสำคัญของ Small Data

AI ที่ถูกสอน (trained) ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data เพื่อสร้างระบบที่ฉลาดเฉพาะอย่างได้ เช่น การแปลภาษานั้น เป็นการนำ Big Data ของคู่ภาษาป้อนให้กับ AI ให้มากพอจนเกิดเป็นโมเดลพื้นฐาน (Fundamental Model) ที่สามารถนำไปใช้แปลภาษาได้ ยิ่งข้อมูลของคู่ภาษาถูกป้อนเข้าไปมากเท่าไร การแปลจะยิ่งถูกต้องมากขึ้น หรือ AI ที่สามารถรู้จำหน้าคนได้ (Face Recognition) ก็ต้องอาศัยข้อมูลใบหน้าจำนวนหลายร้อยล้านภาพเพื่อสร้างโมเดลพื้นฐาน ซึ่งสร้างรายได้อย่างมหาศาลให้หลายธุรกิจที่นำระบบนี้ไปใช้

ที่ผ่านมา Big Data ทำให้ AI สามารถแก้ปัญหาในหลายด้าน เช่น การแปลภาษา การจำแนกชนิดของภาพ การเข้าใจเสียงพูด แต่สำหรับบางปัญหา เช่น การนำ VDO มาสอน AI อาจจะทำได้ยาก เนื่องจากข้อมูลของ VDO ในแต่ละช่วงเวลาจะมีจำนวนมาก อย่างน้อย 24-30 ภาพต่อวินาที ทำให้ต้องใช้พลังและเวลาของคอมพิวเตอร์อย่างมหาศาล ดังนั้นการใช้ข้อมูลขนาดเล็ก หรือ Small Data ที่มีประสิทธิภาพน่าจะเป็นทางออกที่ดี

ตัวอย่างการใช้ข้อมูลขนาดเล็ก เช่น ระบบรู้จำคำเสียงที่สามารถทำงานได้ดีมากกับสถานการณ์ทั่วไป แต่ทำงานได้แย่มากเมื่อมีเสียงรถแทรกเป็น background noise ปนเข้ามา แทนที่เราจะสอน AI ใหม่ (Retrain) ด้วยการนำ Big Data ที่มี background noise เป็นเสียงรถเพิ่มเข้ามา ซึ่งจะทำให้เสียทั้งเวลาและทรัพยากรจำนวนมาก เราเพียงแต่นำเสียงที่มี background noise นั้นแยกออกมาสอน AI ต่างหาก แล้วทำให้มันเป็นระบบย่อย ก็จะได้ AI ตัวใหม่ที่ใช้กับการรู้จำเสียงที่มี background noise ได้

เช่นเดียวกันกับระบบตรวจจับข้อผิดพลาดสินค้าบนสายพาน โดยเฉพาะสำหรับโรงงานที่มีข้อจำกัดในการใช้ข้อมูลขนาดยักษ์ เราสามารถอาศัยวิศวกรที่ชำนาญสัก 50 คน ช่วยกันเลือกภาพหรือ VDO อย่างรอบคอบ เพื่อเป็นตัวอย่างข้อมูลใช้สอน AI เราก็สามารถใช้ประโยชน์จากระบบนี้ได้เช่นกัน

แม้ว่าจะมีการใช้ Small Data กับ AI มาแล้วกว่า 20 ปี แต่การทำให้วิธีการนี้เป็นศาสตร์ทางวิศวกรรมที่เป็นระบบและเกิดความแม่นยำในการสร้างความสำเร็จยังเป็นเรื่องที่ท้าทาย เราเรียกศาสตร์ที่ศึกษาการใช้ Small Data กับ AI นี้ว่า Data-centric AI

ในระยะเวลาที่ผ่านมา การพัฒนา Algorithm ของ AI ได้ทำให้เกิดระบบที่ดีจำนวนมาก แต่นับจากนี้เป็นต้นไปนักวิจัยด้าน AI อาจจะหันมาทำงานด้าน Data-centric AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งการหาวิธีเลือก Small Data ที่มีประสิทธิภาพมาใช้งาน

พลอยณิชชา จารุหิรัญสกุล
รองผู้อำนวยการ สายงานกลยุทธ์และวิทยาการ ทริส คอร์ปอเรชั่น

หลายองค์กรรู้จัก SWOT Analysis กันอยู่แล้ว ว่าเป็นเครื่องมือวิเคราะห์สภาพแวดล้อมและศักยภาพขององค์กร ผ่านการวิเคราะห์ปัจจัย 4 องค์ประกอบ ได้แก่ Strength (จุดแข็ง), Weakness (จุดอ่อน), Opportunities (โอกาส) และ Threats (ความเสี่ยง) แม้ว่า SWOT จะยังคงได้รับความนิยม และใช้กันอยู่มาจนถึงทุกวันนี้ แต่ด้วย SWOT ถูกใช้มานานตั้งแต่ปี ค.ศ. 1940 จำเป็นต้องมีการปรับปรุงให้มีประสิทธิภาพและทันสมัยมากขึ้น จึงเป็นที่มาของอีกหนึ่งเครื่องมือวิเคราะห์จุดแข็งและเป้าหมายขององค์กร นั่นก็คือ SOAR Analysis

SOAR Analysis เป็นเครื่องวิเคราะห์องค์กรที่คล้ายคลึงกับ SWOT แต่ต่างกันตรงที่ SOAR เป็นการวิเคราะห์ปัจจัยซึ่งเป็นมุมมองเชิงบวกทั้งหมด (Positive Factors) และยังบอกถึงวิธีการหรือขั้นตอนที่นำไปสู่เป้าหมาย ซึ่งประกอบไปด้วย

1. Strengths (จุดแข็ง)
จุดเด่นหรือปัจจัยต่างๆ ที่ส่งเสริมให้เกิดความแตกต่าง เป็นข้อได้เปรียบขององค์กร เช่น องค์กร สินค้าและบริการ การทำงาน ทีมงาน เป็นต้น

2. Opportunities (โอกาส)
โอกาส หรือสิ่งที่ส่งผลดีต่อการดำเนินงาน โดยเป็นปัจจัยจากภายนอกที่เกิดขึ้นและมีการเปลี่ยนแปลงตามกาลเวลา อาทิ นโยบายภาครัฐ สภาพการแข่งขัน แนวโน้มด้านต่างๆ พฤติกรรมผู้บริโภค เป็นต้น

3. Aspirations (แรงบันดาลใจ)
เป็นการตอบคำถามว่าแรงบันดาลใจขององค์กรคืออะไร หรือเป้าหมายขององค์กรคืออะไร อะไรเป็นสิ่งที่องค์กรจำเป็นต้องทำให้สำเร็จ

4. Results (ผลลัพธ์)
ทำหน้าที่เหมือนกับตัวชี้วัด (KPI) ใช้วัดผลของเป้าหมายหรือ Aspiration ซึ่งต้องเป็นสิ่งที่วัดเป็นตัวเลขหรือจับต้องได้

โดยสรุปแล้ว SOAR Analysis น่าจะเป็นเครื่องมือที่สามารถใช้แทนหรือใช้เสริมเพิ่มเติมจาก SWOT Analysis เพื่อให้นักวางแผนกลยุทธ์นำมาใช้กำหนดเป้าหมายองค์กร กำหนดกลยุทธ์ วางแผนการดำเนินงานเพื่อให้สามารถบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ด้วยจุดแข็งและโอกาส พร้อมทั้งกำหนดตัวชี้วัดผลสำเร็จได้อย่างชัดเจน

ทริส คอร์ปอเรชั่น จัดกิจกรรม TRIS Customer Day เพื่อเป็นการแสดงความขอบคุณลูกค้าของทริสต่อความไว้วางใจและเชื่อมั่นในคุณภาพและการให้บริการโดยเป็นงานสัมมนาในหัวข้อ “Redefining Your Growth in a Volatile World สร้างการเติบโตใหม่ในโลกผันผวน” เมื่อวันที่ 21 กุมภาพันธ์ 2565 ผ่านระบบออนไลน์ (Zoom Webinar) มี รศ.ดร.สมชาย ภคภาสน์วิวัฒน์ นักวิชาการและผู้เชี่ยวชาญด้านกลยุทธ์ชั้นนำของประเทศ เป็นวิทยากรให้ความรู้ พร้อมกับนำเสนอ TRIS VUCA VACCINE กรอบแนวทางในการพัฒนาองค์กรอย่างรอบด้านเพื่อสร้างความพร้อมต่อสภาพแวดล้อมในโลกที่แตกต่างจากอดีต สร้างพื้นฐานของความสามารถทางการแข่งขันที่ยอดเยี่ยม อันนำไปสู่ความเติบโตได้อย่างยั่งยืน สามารถดูรายละเอียดได้ที่ https://www.tris.co.th/vuca_vaccine/

© 2022 TRIS Corporation Limited
cross