> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://www.saladpuk.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://www.saladpuk.com/basic/data-scientist/questions.md).

# หลักการตั้งคำถามให้ AI (3/5)

ในบทความนี้เราจะมาดูวิธีการตั้งคำถามเพื่อให้ AI หาคำตอบให้กับเรา โดยปรกติแล้วเราอยากให้ AI ตอบคำถามอะไรเราก็ได้ทั้งนั้น แต่**คำถามแบบไหนล่ะถึงจะเป็นมีประโยชน์สามารถเอาไปใช้ต่อยอดได้ ?** ดังนั้นในรอบนี้เราจะมาดูหลักในการตั้งคำถามเพื่อให้ AI หาคำตอบมาให้เราใช้งานต่อกันครับ

{% hint style="success" %}
**แนะนำให้อ่าน**\
บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของบทความ [**👶 Data Scientist**](https://saladpuk.gitbook.io/learn/basic/data-scientist) หากเพื่อนๆสนใจอยากรู้หลักการของพวก Data science ทั้งหมดแนะนำให้ไปอ่านบทความหลักได้โดยการจิ้มชื่อสีฟ้าๆนั้นเลยนะครับ ส่วนใครที่อยากลองสร้าง AI เป็นของตัวเองก็สามารถดูตัวอย่างได้จากบทความด้านล่างนี้ครับ\
[**สร้าง AI ตัดสินใจอนุมัติบัตรเครดิต 💳**](https://saladpuk.gitbook.io/learn/cloud/machine-learning-studio/credit-risk)
{% endhint %}

## 🤔 ทำไมต้องตั้งคำถามให้ AI ?

แม้ว่า AI มันจะฉลาดแค่ไหนก็ตาม แต่ถ้าคนใช้ไม่รู้วิถีถามคำถามแล้วละก็ มันก็ไม่ต่างจากที่เราไม่มี AI นั่นเอง เช่น สมมุติว่าเราสร้าง AI ที่รู้ทุกเรื่องในจักรวาล แล้วเราไปถามมันว่าวันพรุ่งนี้หุ้นตัวนี้จะเกิดอะไรขึ้น? เจ้า AI อาจจะตอบกลับมาว่า ราคามันจะเปลี่ยนไปจากวันนี้ก็ได้ ซึ่งคำตอบที่เราได้รับมามันแทบจะไร้ประโยชน์เลย เพราะคำถามของเรากว้างจนเกินไปนั่นเอง แต่มันจะต่างออกไปถามเราถามมันว่า พรุ่งนี้หุ้นตัวนี้ราคาจะขึ้นหรือจะลงอะไรทำนองนี้ ดังนั้นน่าจะพอเห็นภาพตัวอย่างแล้วนะว่า **การตั้งคำถาม** นั้นสำคัญต่อ AI ขนาดไหน ดังนั้นเราจะมาดูกันว่าในเชิง Data science นั้นเขามีหลักการในการตั้งคำถามให้กับ AI ยังไงบ้าง ถึงจะได้ข้อมูลที่มีประโยชน์และเอามาใช้งานต่อได้

## 🔥 ตั้งคำถามให้ตรงประเด็น

![](/files/-LpJtm3mBao65GfeP8f2)

คำถามหรือโจทย์ที่เราจะให้ AI ไปหาคำตอบมานั้นไม่ควรเป็นคำถามที่กว้างเกินไป หรือ คลุมเครือเกินไป เช่น วันพรุ่งนี้โลกจะเป็นยังไง? วันพรุ่งนี้สภาพอากาศของทั้งโลกจะเป็นยังไง? ลองจินตนาการง่ายๆว่าเราได้ยักษ์จินนี่ในตะเกียงมาให้พรเราละ แต่เราดันไปขอพรแบบคลุมเครือๆ เช่น ข้าอยากเป็นคนที่มีความสุขที่สุดในโลก! ซึ่งสิ่งที่จินนี่เสกให้เราอาจะไม่ใช่เงินทองหรือยศถาบรรดาศักดิ์ก็เป็นได้ เพราะคำว่ามีความสุขมันกว้างมากจนตีความได้หลายแบบ ดีไม่ดีคนที่จนที่สุดแต่เขาพอใจในรูปแบบชีวิตแบบนั้น เขาก็อาจจะเป็นคนที่มีความสุขที่สุดในโลกก็ได้นั่นเอง

ดังนั้นถ้าเราอยากได้คำตอบอะไรจาก AI เราจะต้อง**บีบคำถามเราให้ตรงไปที่เรื่องนั้นๆเลย** เช่น ราคาทองคำวันพรุ่งตอนปิดตลาดมันจะขึ้นหรือลงกี่ %, หรือ คนที่มีพฤติกรรมแบบนี้มีความเสี่ยงที่จะเป็นโรคนี้กี่ % บลาๆ จากตัวอย่างที่ว่ามาจะเห็นว่าคำถามที่ควรตั้งให้ AI นั้นมันชัดเจนไม่คลุมเครือนั่นเอง เพราะคำถามที่คลุมเครือต่อให้ AI ฉลาดแค่ไหนมันก็ตอบได้แบบกว้างๆเท่านั้นเอง

## 🔥 ข้อมูลที่เราป้อนให้มันมีคำตอบอยู่หรือเปล่า ?

![](/files/-M1lfwiB5igvpdROVf_y)

ทำไมในข้อมูลที่เราส่งให้ AI ไปเรียนรู้จะต้องมีคำตอบอยู่ในนั้นด้วยล่ะ? ลองคิดง่ายๆนะว่าต่อให้เป็นคนอัจฉริยะแค่ไหน ก็ตามถ้าเราส่งข้อมูลราคาน้ำมันตลอด 10 ปีที่ผ่านมาไปให้เขาวิเคราะห์ เพื่อหาว่าคนชอบกินกาแฟคาปูชิโน่มากกว่ากาแฟเอ็กเพรสเป็นอัตราส่วนเท่าไหร่? เขาจะตอบได้ไหม? เพราะมันไม่สามารถหาคำตอบได้จากข้อมูลที่ส่งไปให้ยังไงล่ะ หรือต่อให้หาได้แล้วเราจะวัดผลมันยังไง ว่ามันถูกต้องขนาดไหน?

ดังนั้นทุกครั้งที่เราตั้งคำถามให้กับ AI เราควรดูด้วยว่าข้อมูลที่เราส่งไปให้มันเรียนรู้นั้น มันมีคำตอบอยู่ในนั้นหรือเปล่าด้วย เช่น ถ้าเราตั้งคำถามว่า "ในการไปตกปลาที่แม่น้ำสายนี้มีโอกาสเท่าไหร่ที่จะตกปลาได้" นั่นหมายความว่า ข้อมูลที่เราส่งไปให้ AI เรียนรู้นั้น ก็ควรจะมีบันทึกจำนวนปลาที่ตกได้ในแต่ละครั้งด้วยนั่นเอง

{% hint style="success" %}
**ข้อมูลที่เหมาะสมในการสร้าง AI**\
ในหลักของ Data science นั้นมีหลักปฏิบัติพื้นฐานในการเลือกข้อมูลอยู่หลายวิธี ถ้าเพื่อนๆสนใจสามารถอ่านได้จากบทความนี้เลยครับ [**การเตรียมข้อมูลให้ AI (2/5)**](https://saladpuk.gitbook.io/learn/basic/data-scientist/data-ready)\*\*\*\*
{% endhint %}

## 🔥 การเปลี่ยนคำถามใหม่

![](/files/-LvALo3zDHgetTDceYck)

ในบางครั้งที่เราถามคำถามให้กับ AI ในบางครั้งเราก็อาจจะต้องหยุดแล้วนั่งพิจารณาดูว่าเราควรคำถามแบบนั้นจริงๆหรือเปล่า หรือควรถามอะไรถึงจะได้ผลลัพท์ที่มีประโยชน์ต่อการตัดสินใจกันแน่ เช่น จากข้อมูลแบบนี้ควรเดินไปทางซ้ายทางขวาหรือเดินตรงไป สมมุติว่า AI มันตอบเรากลับมาว่า ควรเดินไปทางขวา เราจะไม่สงสัยเลยเหรอว่าทำไมต้องเดินไปทางขวา? แล้วทางซ้ายกับตรงไปมันไม่ดียังไง? ซึ่งลักษณะนี้เราอาจจะต้องเปลี่ยนคำถามมันใหม่ว่า จากข้อมูลแบบนี้อัตราการเกิดอุบัติเหตุในการเดินไปทางซ้ายทางขวาและเดินตรงไปมีสูงขนาดไหน เพื่อใช้ในการวัดตัดสินใจเชิงตัวเลขได้ดีขึ้นนั่นเอง ดังนั้นในการถาม yes/no ในบางทีก็อาจจะเปลี่ยนมาใช้ผลลัพท์เชิงตัวเลขแทน หรือเปลี่ยนผลลัพท์เป็นการจัดกลุ่มก็เป็นได้ เพื่อให้คำตอบนั้นตอบโจทย์เราได้ตรงจุดที่สุดนั่นเอง

{% hint style="success" %}
ผลลัพท์ของคำถาม\
ผลลัพท์จากการตั้งคำถามให้กับ AI นั้นมีทั้งหมด 5 รูปแบบ ถ้าเพื่อนๆสนใจอยากรู้ว่าเราสามารถเปลี่ยนคำถามให้ AI ตอบผลลัพท์มาเป็นแบบไหนได้บ้าง สามารถกดอ่านได้จากลิงค์นี้เลยครับ [**การเลือก Algorithms ให้ AI (1/5)**](https://saladpuk.gitbook.io/learn/basic/data-scientist/algorithms-category)\*\*\*\*
{% endhint %}

## 🎯 บทสรุป

การตั้งคำถามให้กับ AI นั้นเป็นหนึ่งในหัวใจสำคัญของวงการนี้เลยทีเดียว เพราะต่อให้เรามีทุกอย่างในมือครบหมด แต่เราไม่สามารถถามในสิ่งที่เราต้องการได้ เราก็จะไม่สามารถใช้ประโยชน์จากมันได้นั่นเอง ดังนั้นก่อนที่เราจะสร้าง AI เราควรจะคิดให้ดีก่อนว่า **เราอยากได้อะไรจาก AI ตัวนี้กันแน่** เพื่อที่เราจะสามารถตั้งคำถามได้ตรงจุดในสิ่งที่เราอยากรู้นั่นเอง