ซอฟต์แวร์ AI คืออะไร

ซอฟต์แวร์ AI เป็นหัวข้อกว้างๆ ที่ครอบคลุมโปรแกรมและเครื่องมือประเภทต่างๆ มากมายที่ใช้ในการเตรียมชุดข้อมูลและพัฒนา ปรับใช้ และปรับปรุงโมเดล AI ที่ทำให้เครื่องสามารถทำงานที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ การปรับตัว และการตัดสินใจได้

นักพัฒนาใช้ซอฟต์แวร์ AI เมื่อทำงานในสามระยะของไปป์ไลน์ AI หรือเวิร์กโฟลว์ ซึ่งได้แก่ การเตรียมข้อมูล การเลือกและการฝึกอบรมโมเดล และการปรับใช้ เพื่อช่วยเร่งประสิทธิภาพการผลิต ทำให้กระบวนการมีประสิทธิภาพ ปรับขนาดได้ และจัดการได้ เพิ่มความยืดหยุ่นในการปรับใช้สำหรับความสามารถที่นักพัฒนากำลังทำให้ AI ใช้งานได้ และปรับประสิทธิภาพของ AI ให้เหมาะสมที่สุด

บทบาทของซอฟต์แวร์ใน AI

AI ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ประเภทหนึ่ง ต้องใช้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์และเครื่องมือหลากหลายชนิดจึงจะสามารถทำงานได้อย่างเต็มศักยภาพ โดยจำเป็นจะต้องมีซอฟต์แวร์ AI ประเภทต่างๆ ในแต่ละระยะของกระบวนการพัฒนา AI และจะแตกต่างกันไปตามประเภทของงานที่ต้องดำเนินการ

การเตรียมข้อมูล

ระยะแรกของเวิร์กโฟลว์ AI ซึ่งก็คือการเตรียมข้อมูล ถือเป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานานที่สุดและสำคัญที่สุด ระยะนี้เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการนำเข้าโดยโมเดล AI เพื่อการฝึกอบรม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะรวบรวมข้อมูลดิบ ทำความสะอาดข้อมูล และรวบรวมไว้ในฐานข้อมูลซึ่งสามารถวิเคราะห์และบูรณาการเข้าในชุดข้อมูลรวมได้ ชุดข้อมูลนี้สามารถประกอบด้วยข้อมูลตัวเลข วิดีโอ เสียง และข้อมูลประเภทอื่นๆ มากมายที่ไม่ซ้ำกันกับแอปพลิเคชันที่ตั้งใจจะใช้ของโมเดล AI

เครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ใช้ในระยะนี้ช่วยในการรวบรวม การจัดเก็บ และการจัดการข้อมูล การแยก การจัดการ และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ตลอดจนการสำรวจ การทำข้อมูลให้เป็นภาพ และการแปลงข้อมูล

การพัฒนาและการฝึกโมเดล

ในระหว่างระยะนี้ จะมีการเลือกและปรับแต่งโมเดล AI ซึ่งเป็นอัลกอริทึมซอฟต์แวร์ที่จะวิเคราะห์ข้อมูล ระบุรูปแบบ และคาดการณ์ให้เหมาะสมกับกรณีการใช้งานและปัญหาที่ต้องการให้ช่วยแก้ไข

โมเดลได้รับการฝึก ซึ่งหมายความว่า การทำให้โมเดลมีความสามารถในการตรวจจับรูปแบบเฉพาะ และดำเนินการงานเฉพาะ โดยใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาล และผ่านการทดสอบความเร็วสูงซ้ำๆ โมเดลจะเรียนรู้ในขณะที่นักพัฒนา AI ทำการปรับแต่งจนกระทั่งโมเดลสามารถทำงานที่ได้รับการออกแบบไว้อย่างถูกต้องและให้ผลลัพธ์อย่างเดิมซ้ำๆ

เฟรมเวิร์กและไลบรารีที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์และองค์ประกอบโซลูชันที่สร้างไว้ล่วงหน้าจะช่วยสนับสนุนและเร่งการเลือก การพัฒนา การฝึก และการประเมินโมเดล

การเลือกซอฟต์แวร์ที่ใช้จะขึ้นอยู่กับประเภทของโมเดล AI เป็นหลัก และขึ้นอยู่กับว่าใช้งานสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) หรือการเรียนรู้เชิงลึก (DL)

ในขณะที่สามารถสร้างโมเดล AI ขึ้นมาใหม่ได้ตั้งแต่เริ่มต้น แต่โมเดลโอเพนซอร์สซึ่งเรียกอีกอย่างหนึ่งว่าโมเดลพื้นฐาน ถือเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับความสามารถของ AI โมเดลเหล่านี้สามารถปรับแต่งและปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของโซลูชัน AI ได้ง่ายขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น ช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าสำหรับธุรกิจที่ต้องแข่งขันกับคู่แข่ง

การปรับใช้

เมื่อโมเดล AI ได้รับการฝึกและตรวจสอบความถูกต้องอย่างสมบูรณ์แล้ว โมเดลก็จะถูกรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมในโลกแห่งความเป็นจริงในระหว่างระยะการปรับใช้ ในที่นี้ โมเดล AI ที่ได้รับการฝึกจะถูกนำไปใช้ในกระบวนการอนุมาน ซึ่งจะต้องตัดสินใจและคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลที่เข้ามาใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน เช่น ฟุตเทจแบบเรียลไทม์ในแอปพลิเคชัน คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision)

เวิร์กโหลดการอนุมานของ AI ถือเป็นกลไกขับเคลื่อนของแอปพลิเคชัน AI ใดๆ ก็ตาม โดยเวิร์กโหลดต้องทำงานได้อย่างเหมาะสมที่สุดเพื่อให้แอปพลิเคชัน AI ทำงานได้อย่างถูกต้อง และมีความต้องการทรัพยากรในการประมวลผลเป็นอย่างมาก ซึ่งทำให้โครงสร้างพื้นฐานด้านฮาร์ดแวร์เป็นตัวเลือกที่สำคัญอย่างยิ่งในระหว่างการปรับใช้เพื่อให้มั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาดและความสามารถในการคาดการณ์ เครื่องมือซอฟต์แวร์ AI ในขั้นตอนนี้ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการของโมเดล ประสิทธิภาพการทำงาน และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

การปรับแต่งประสิทธิภาพ

การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นกระบวนการที่ดำเนินไปอย่างต่อเนื่อง ซอฟต์แวร์การตรวจสอบถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของแอปพลิเคชัน AI อย่างต่อเนื่อง ซอฟต์แวร์เพิ่มประสิทธิภาพและการปรับสมดุลเวิร์กโหลดช่วยให้มั่นใจว่าแอปพลิเคชัน AI นั้นมีโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมเพื่อรองรับ นอกจากนี้ ยังต้องอัปเดตและฝึกโมเดลซ้ำเป็นประจำในขณะที่ปรับขนาดและตอบสนองต่อสภาวะในโลกแห่งความเป็นจริง

ผลกระทบของฮาร์ดแวร์ต่อประสิทธิภาพการทำงาน

โซลูชัน AI ต้องใช้ซอฟต์แวร์ AI ร่วมกับ ฮาร์ดแวร์ AI ไม่ว่าโมเดลจะทำงานได้ดีเพียงใดเมื่อทำงานแบบแยกส่วน แต่การทำงานในระดับขนาดใหญ่และภายใต้แรงกดดันของสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงถือเป็นสิ่งสำคัญต่อการใช้งาน AI และคุณค่าที่ AI มอบให้ การนำ AI ไปใช้อย่างประสบความสำเร็จนั้น ต้องทำงานบนโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ปรับขนาดได้ มีขนาดเหมาะสม และปลอดภัย พร้อมด้วยซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดเทคโนโลยี (tech stack) สมัยใหม่ และส่วนประกอบของโครงสร้างพื้นฐาน AI ครบวงจรที่รองรับเวิร์กโฟลว์ AI

ประโยชน์ของซอฟต์แวร์ AI

ซอฟต์แวร์ AI มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อกระบวนการเวิร์กโฟลว์ AI ทั้งหมด โดยเครื่องมือแต่ละตัวจะมีบทบาทเฉพาะ และมอบประโยชน์โดยรวมแก่ธุรกิจ รวมถึง:

• เพิ่มผลผลิตและประสิทธิภาพ: ไลบรารี เฟรมเวิร์ก และองค์ประกอบโซลูชันที่สร้างไว้ล่วงหน้าเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนา โดยช่วยเร่งขั้นตอนเวิร์กโฟลว์แต่ละขั้นตอน แพลตฟอร์มแบบครบวงจรช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์และเพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิต
• ลดช่องว่างด้านทักษะ: ปัจจุบันมีแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ AI แบบครบวงจรมากขึ้น ซึ่งมีเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ที่ไม่ได้เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยฝึกโมเดลได้ง่ายขึ้น ลดความจำเป็นในการค้นหาและจ้างผู้เชี่ยวชาญ และเร่งการพัฒนาและเวลาการนำออกสู่ตลาด
• ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น: เครื่องมือการปรับใช้และการเพิ่มประสิทธิภาพสามารถช่วยให้ทำงานแบบสร้างโค้ดเพียงครั้งเดียวและปรับใช้ได้ทุกที่ (Code-once, Deploy-anywhere) และทำให้การรันโมเดลเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพบนแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกันง่ายยิ่งขึ้น
• เร่งประสิทธิภาพการทำงานของ AI: มีการใช้เครื่องมือต่างๆ มากมายเพื่อยกระดับความสามารถของฮาร์ดแวร์และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการทรัพยากรและประสิทธิภาพของโค้ดเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์โดยรวม
• การทำงานอัตโนมัติ: เฟรมเวิร์กการวิเคราะห์โค้ด การดีบัก และการทดสอบอัตโนมัติสามารถระบุข้อผิดพลาดได้ในช่วงต้นของกระบวนการพัฒนา ช่วยให้แน่ใจว่าซอฟต์แวร์มีความน่าเชื่อถือและปลอดภัยมากยิ่งขึ้น และลดเวลาของนักพัฒนาในการทำงานเหล่านี้

โซลูชันซอฟต์แวร์ AI

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและกระแสข้อมูล AI สามารถเปิดเผยตำแหน่งที่ดีที่สุดสำหรับสาขาร้านค้าปลีกแห่งใหม่ คาดการณ์การทำงานผิดพลาดของเครื่องจักรสำคัญ หรือเปิดเผยความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและภัยคุกคามที่เพิ่มมากขึ้น การนำ AI ไปทำงานเฉพาะที่ทำให้องค์กรมีความยืดหยุ่น สามารถทำกำไร และสร้างสรรค์มากขึ้นนั้น ต้องใช้เครื่องมือและส่วนประกอบซอฟต์แวร์ AI จำนวนหนึ่ง

โดยทั่วไปเครื่องมือซอฟต์แวร์ AI ที่ใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาซอฟต์แวร์มีหน้าที่หลักสามประการดังนี้:

• การเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการทรัพยากร: AI ต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก การเรียกใช้การอนุมานของ AI ต้องใช้พลังในการประมวลผลอย่างมาก ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงทั้งในแง่ของโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์และพลังงานที่ใช้ ไลบรารีประสิทธิภาพ คอมไพเลอร์ และเคอร์เนลใช้เพื่อยกระดับความสามารถของฮาร์ดแวร์และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ โดยเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการทรัพยากรและประสิทธิภาพของโค้ด
• การลดความซับซ้อนของกระบวนการเวิร์กโฟลว์ AI: มีการใช้ไลบรารี เครื่องมือ และเฟรมเวิร์ก AI เพื่อเร่งความเร็วและปรับปรุงกระบวนการเวิร์กโฟลว์ AI ไลบรารีเป็นแหล่งรวบรวมฟังก์ชัน คลาส และโมดูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับการสร้างและการฝึกโมเดล เฟรมเวิร์กจัดเตรียมระบบนิเวศของส่วนประกอบและเครื่องมือที่อำนวยความสะดวกในกระบวนการตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการจัดการโมเดล AI หลังการปรับใช้งาน
• การนำ AI มาใช้: แอปพลิเคชัน AI ที่มีประสิทธิภาพที่มอบ ROI ต้องมีการปรับแต่งและการจัดการอย่างต่อเนื่อง ซึ่งมักจะครอบคลุมองค์กรขนาดใหญ่และหลายสถานที่ตั้งแต่ Edge ไปจนถึงคลาวด์ แพลตฟอร์ม AI และเครื่องมือและหลักการการดำเนินงานด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning operation, MLOps) จะรวมการจัดการ AI ให้เป็นหนึ่งเดียวตั้งแต่ต้นจนจบ และช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของทีมงานข้ามสายงาน

ไลบรารี AI, เครื่องมือ และเฟรมเวิร์กสำหรับไปป์ไลน์ AI

องค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของโครงการ AI คือ การมีข้อมูลที่ถูกต้องสำหรับการฝึกและการพัฒนา AI ในความเป็นจริง เวลาส่วนใหญ่ที่ใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI จะหมดไปกับการสำรวจ การทำความสะอาด และการจัดเตรียมข้อมูล ไลบรารีทั่วไปและตัวเร่งความเร็วไลบรารีถูกนำมาใช้เพื่อจัดทำโครงสร้างข้อมูลและเปิดใช้งานการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ และการคำนวณ

การพัฒนาและการฝึกอบรมโมเดลนั้นต้องใช้เวลาและทรัพยากรมาก ดังนั้นนักพัฒนาจึงพึ่งพาไลบรารีและเครื่องมือเพิ่มเติมเพื่อลดความซับซ้อนและเร่งความเร็วของกระบวนการ เครื่องมือที่เลือกใช้จะแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับประเภทของโมเดล AI และวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้

การเลือกสถานที่และวิธีนำโมเดล AI และการอนุมานไปใช้มีผลกระทบอย่างมากต่อความสำเร็จในระยะยาวของโครงการ AI ใดๆ ก็ตาม จำเป็นต้องมีการปรับตำแหน่งเวิร์กโหลด AI เพื่อควบคุมต้นทุน ปกป้องข้อมูล และตอบโจทย์ด้านเวลาตอบสนอง ระยะการปรับใช้และการเพิ่มประสิทธิภาพต้องใช้กลไกการอนุมาน เฟรมเวิร์กคอมไพเลอร์ และชุดเครื่องมือจำนวนหนึ่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและเร่งความเร็วโมเดล ML และเพื่อให้โมเดลเหล่านั้นทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกัน

ก้าวไปข้างหน้าด้วยการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI

พัฒนาได้เร็วขึ้นด้วยโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าและชุดอ้างอิง

โมเดล AI ที่มีอยู่ เรียกว่าโมเดลพื้นฐาน เป็นจุดเริ่มต้นในการพัฒนาความสามารถของ AI การปรับแต่งโมเดลพื้นฐานอย่างละเอียดนั้นง่ายกว่าและเร็วกว่าการสร้างขึ้นมาใหม่ตั้งแต่ต้น ช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าสำหรับธุรกิจที่ต้องแข่งขันกับคู่แข่ง
ชุดอ้างอิง AI ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลโอเพ่นซอร์สฟรีที่ออกแบบมาสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะและปรับให้เหมาะสมล่วงหน้าสำหรับเฟรมเวิร์กและไลบรารียอดนิยมนั้น พร้อมให้บริการเพื่อช่วยให้นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างต้นแบบของโมเดลได้อย่างรวดเร็ว โดยเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่การสาธิตได้อย่างรวดเร็ว

วิธีใหม่ในการพัฒนา GenAI

Retrieval-augmented Generation (RAG) นำเสนอเส้นทางสู่คุณค่าที่เร็วขึ้นจาก GenAI ซึ่งหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการฝึกโมเดลเพิ่มเติม ในวิธีการ RAG โมเดลภาษาพื้นฐานขนาดใหญ่จะเชื่อมต่อกับฐานความรู้เฉพาะ และบริบทและข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะถูกบูรณาการเข้าด้วยกัน

ทุกสิ่งที่คุณต้องการตั้งแต่ต้นจนจบ

มีแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ AI จำนวนหนึ่งที่นำเสนอระบบนิเวศที่สมบูรณ์ของเครื่องมือ ชุดข้อมูลที่ผ่านการคัดสรร โมเดลที่ผ่านการฝึกล่วงหน้า API และไลบรารีเพื่อปรับปรุงกระบวนการพัฒนา การฝึก และการปรับใช้ AI