เราบังเอิญเจอคนหนึ่ง คุยกับคนหนึ่งที่ได้คุยกันนิดหน่อยเกี่ยวกับงานเค้า ที่เราไม่เข้าใจเท่าไหร่ มันเกี่ยวกับ machine learning กับ deep learning ที่เค้าจะเอาข้อมูลการทดลองอันหนึ่งใช้สร้าง AI สอน AI แล้วทดสอบว่าทดความแม่นยำของ AI ใน ช่วงต่าง ๆ  ที่มี 3 ช่วง คือ ช่วงเรียนรู้ ช่วงทดสอบกับข้อมูลในกลุ่มที่ใช้สร้าง AI แล้วก็ ทดสอบด้วยข้อมูลกลุ่มใหม่ที่ AI ไม่เคยรู้จัก. 

ผลคือ  ช่วงเรียนรู้ ได้ความแม่นยำ 25% ช่วงทดสอบกับข้อมูลในกลุ่มที่ใช้สร้าง AI ได้ความแม่นยำ 75% แล้วก็ ทดสอบด้วยข้อมูลกลุ่มใหม่ที่ AI ไม่เคยรู้จักได้ 75%. 
ตัวคนเขียน AI เองก็ไม่ได้เข้าใจค่ะ มันเป็นไปได้จริงเหรอ คือผลมันดี แต่มันถูกเหรอ

เราเลยสงสัยว่ามีใครรู้เรื่องนี้บ้างไหม ที่จะอธิบาย ตรงนี้แบบคร่าว ๆ ว่ามันเป็นไปได้ไหม 
1. ถ้าเป็นไปได้ที่ได้ผลแบบนี้ เพราะอะไร AI มันเรียนรู้แล้วฉลาดขึ้นจนพัฒนาความแม่นยำได้เองเหรอ
2. ถ้าเป็นไปไม่ได้  ข้อผิดพลาดที่น่าจะเป็นคืออะไรที่ทำให้ ผลทดสอบสอบมันดีขนาดนี้

…………
อันนี้เป็นเรื่องที่ยาก แล้วเราไม่เคยเรียน แต่เราลองถามดูเผื่อมีใครรู้เรื่องนี้  แต่ข้อมูลการทดลองที่เค้าเอามาใช้ คืออะไร หรือว่าใช้อะไรเขียน AI หรืออะไรข้างในเราไม่รู้เลย
เลยไม่รู้จะหา keyword อะไรดี มาอ่านเพิ่ม
…………