นักศึกษาชายวิจัยเพื่อปรับปรุง 'การเรียนรู้แบบลำเอียง' ของ AI

Nguyen Nam Hai นักศึกษาชั้นปีที่ 4 สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีฮานอย มีบทความทางวิทยาศาสตร์ที่อยู่ในรายชื่อบทความคุณภาพสูงสุด (3.2% ของบทความ) ในการประชุม ICLR 2025

ความหลงใหลใน AI เริ่มต้นตั้งแต่ชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 11

ไห่กล่าวว่าเขาได้เรียนรู้และหลงใหลในงานวิจัยด้าน AI จากการพูดคุยโดยบังเอิญกับครูสอนวิชาเคมีตอนอยู่ชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 ครูได้แนะนำให้เขารู้จักกับ AI และเปิดประตูบานใหม่ให้กับเขา ด้วยความหลงใหลในการค้นพบ ไห่จึงตัดสินใจสมัครเรียนสาขา วิทยาศาสตร์ ข้อมูลและ AI ที่มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีฮานอย ซึ่งเป็นสาขาที่มีข้อกำหนดการเข้าศึกษาที่สูงและมีความท้าทาย

ไห่กล่าวว่าในช่วงสองปีแรก เขาได้รับประสบการณ์การฝึกอบรมพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่ง ซึ่งทำให้เข้าถึงและศึกษา AI ได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ ไห่ยังได้เข้าร่วมในห้องปฏิบัติการวิจัย AI ซึ่งเขาได้เรียนรู้และพัฒนาทักษะจากนักศึกษาและอาจารย์

เหงียน นาม ไห่ ภาพโดย: NVCC

ในปี 2024 Hai ได้รับทุนการศึกษาสำหรับนักเรียนที่มีเกรดดีเยี่ยมในภาคการศึกษา และสามารถสมัครเข้าร่วมโครงการฝึกอบรมบุคลากรของ VinAI (AI Research Talent Training Program ภายใต้ Vingroup ) ได้สำเร็จ ซึ่งบริษัท Qualcomm ได้เข้าซื้อกิจการอย่างเป็นทางการตั้งแต่วันที่ 1 เมษายน

ต้นปีนี้ บทความแรกของ Hai เรื่อง “Distributed-Centric Fairness Computing via the Sliced ​​Wasserstein Method” ได้รับการยอมรับในการประชุม ICLR 2025 (การประชุมชั้นนำด้าน AI) นอกจากนี้ บทความของ Hai ยังได้รับการนำเสนอในสปอตไลท์ (3.2% แรกของบทความทั้งหมด) ในงานประชุมดังกล่าวอีกด้วย

ไห่กล่าวว่าเขาเข้าร่วม VinAI ตั้งแต่ยังเป็นนักศึกษาชั้นปีที่ 3 และเป็นนักศึกษาฝึกงานด้าน AI ที่อายุน้อยที่สุดในบริษัทจนถึงปัจจุบัน เมื่อเริ่มทำงานครั้งแรก ไห่รู้สึกกดดันที่จะต้องสร้างสมดุลระหว่างการเรียนและการทำงาน แต่หลังจากนั้นไม่นาน เขาก็ค้นพบวิธีที่จะปรับตัวและบริหารเวลาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

"หลายวันที่ผ่านมาผมทำงานที่บริษัท ต้องนั่งรถบัสไปโรงเรียนเพื่อให้ทันเรียน และในทางกลับกัน ผมค่อยๆ ชินกับความเข้มข้นที่หนักหน่วงนั้น และสามารถจัดสรรเวลาเรียนและงานวิจัยที่บริษัทได้อย่างสมดุล" ไห่เล่า

การปรับปรุงการเรียนรู้แบบลำเอียงของ AI

ไห่เริ่มต้นการวิจัยโดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบ AI ที่ยุติธรรมและมีประสิทธิภาพ “เนื้อหาหลักของงานวิจัยนี้มาจากปัญหาเชิงปฏิบัติ เมื่อ AI เรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่สมดุล ผลลัพธ์มักจะมีความลำเอียง ยกตัวอย่างเช่น ผมต้องการสร้างแบบจำลอง AI ที่สร้างภาพตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 9 หากข้อมูลอินพุตมี 0 และ 1 มากเกินไป แบบจำลองจะเรียนรู้อย่างลำเอียงและสร้างตัวเลขสองตัวนี้ขึ้นมาเป็นหลัก โดยไม่สนใจตัวเลขอื่นๆ” ไห่กล่าว

ไห่ ถือเป็นผู้ที่มีจิตใจเปิดกว้างและมีความคิดวิเคราะห์ที่เฉียบแหลม ภาพ: NVCC

ไห่กล่าวว่าทีมได้เสนอวิธีการใหม่ในการค้นหา “จุดศูนย์กลางที่สมดุล” ระหว่างแหล่งข้อมูล วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าทุกองค์ประกอบจะได้รับการปฏิบัติอย่างเท่าเทียมกัน ด้วยเหตุนี้ แบบจำลองเชิงกำเนิดจึงสร้างตัวเลขที่มีความถี่เท่ากัน โดยไม่เลือกตัวเลขใดตัวเลขหนึ่งเป็นหลัก

หนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่ไห่เผชิญระหว่างการวิจัยของเขาคือความสามารถในการตามทันการพัฒนาอย่างรวดเร็วของอุตสาหกรรม “ผมเรียนรู้ด้วยตัวเองผ่านหนังสือ อ่านรายงานทางวิทยาศาสตร์ และเข้าร่วมโครงการวิจัยที่ VinAI เพื่อเข้าถึงเทคโนโลยีใหม่ๆ” ไห่เล่า

Hai กำลังเตรียมเอกสารทางวิทยาศาสตร์เพื่อส่งไปยังการประชุม ICML 2025 โดยทำการวิจัยวิธีการเปรียบเทียบชุดข้อมูลสองชุดด้วยความเร็วที่เหนือกว่า ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกอบรม AI

“อุตสาหกรรม AI ในเวียดนามกำลังเติบโตอย่างแข็งแกร่งและเปิดโอกาสทางอาชีพมากมาย อย่างไรก็ตาม การแข่งขันกับบริษัทข้ามชาติก็เป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่เช่นกัน ผมจำเป็นต้องเรียนรู้และอัปเดตเทรนด์อย่างต่อเนื่องเพื่อให้ทันกับการพัฒนาของเทคโนโลยี” ไห่กล่าว

ด้วยความสำเร็จดังกล่าว เป้าหมายต่อไปของไห่คือการมุ่งมั่นศึกษาวิจัยด้าน AI อย่างจริงจังและสมัครเรียนปริญญาเอกให้สำเร็จ นอกจากนี้ ไห่ยังต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI และแก้ไขปัญหาเชิงปฏิบัติในสาขา การศึกษา และการแพทย์อีกด้วย

ไฮเป็นสมาชิกของทีมวิจัยที่นำโดย ดร.โง วัน ลินห์ อาจารย์ประจำคณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีฮานอย เป็นเวลา 3 ปี ดร.ลินห์ กล่าวว่า "ไฮเป็นคนกระตือรือร้น มีความคิดสร้างสรรค์ และมีวินัย ตลอดกระบวนการวิจัย ไฮแสดงให้เห็นถึงการคิดวิเคราะห์ที่เฉียบคมและความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเองที่น่าชื่นชม ในด้านบุคลิกภาพ ไฮเป็นคนถ่อมตัว ซื่อสัตย์ และมีความรับผิดชอบ แม้งานจะกดดันมาก แต่เขาก็ทำงานเสร็จตรงเวลาเสมอและเต็มใจที่จะสนับสนุนสมาชิกคนอื่นๆ ในทีม"

ดร. ลินห์ กล่าวเสริมว่า “สิ่งที่ผมชื่นชมมากที่สุดเกี่ยวกับไห่คือความเปิดกว้างทางความคิด ความเต็มใจที่จะรับฟังความคิดเห็น และความสามารถในการมองทุกความท้าทายเป็นโอกาสในการเติบโต ผมเชื่อว่าด้วยรากฐานที่มั่นคงและทัศนคติการทำงานอย่างมืออาชีพ ไห่จะยังคงเปล่งประกายในเส้นทางการวิจัย AI ของเขาต่อไป ผมสนับสนุนอย่างเต็มที่และมั่นใจที่จะแนะนำไห่สำหรับโครงการทุนการศึกษา โครงการวิจัย หรือตำแหน่งงานที่ต้องการความเชี่ยวชาญสูง”

ที่มา: https://thanhnien.vn/nam-sinh-nghien-cuu-cai-thien-viec-hoc-lech-cua-ai-185250406150356788.htm