เหลือบสู่อนาคตของการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัม
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัม (QML) มีศักยภาพในการแก้ปัญหาบางประเภทได้เร็วกว่าอัลกอริธึมแบบคลาสสิก แต่จะเร็วกว่าเท่าใด และพวกเขาจะแก้ปัญหาอะไรได้บ้าง? ในการประชุมเมื่อเร็วๆ นี้ กลุ่มผู้เชี่ยวชาญได้เน้นย้ำถึงข้อเท็จจริงที่ว่าส่วนใหญ่เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ของ QML นั้นยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัด ทำให้เป็นเวลาที่น่าตื่นเต้นที่จะได้ทำงานภาคสนาม แต่เป็นสถานที่สำคัญในการกำหนดความคาดหวัง
การสนทนาดังกล่าวเกิดขึ้นระหว่าง Qiskit Global Summer School Commencement ซึ่งเป็นงานดิจิทัลแบบสดซึ่งเป็นการสรุปหลักสูตรออนไลน์ประจำปีของ Qiskit เป็นเวลา 2 สัปดาห์ หลักสูตรโรงเรียนภาคฤดูร้อนของปีนี้เน้นที่ QML และกิจกรรมเริ่มต้นได้รวบรวมคณะผู้เชี่ยวชาญ QML เพื่อพูดคุยในวงกว้างเกี่ยวกับอนาคตของภาคสนาม ผู้ร่วมอภิปราย ได้แก่ Kristan Temme นักวิจัยของ IBM, ศาสตราจารย์ฟิสิกส์ MIT Aram Harrow, นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แห่งมหาวิทยาลัย Washington Ewin Tang และ Maria Schuld นักวิจัยอาวุโสและผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ที่ Xanadu Quantum Technologies ซึ่งดูแลโดย Amira Abbas ผู้จัดงานและวิทยากรหลักของ Qiskit Global ในปีนี้ โรงเรียนภาคฤดูร้อน คำถามที่ว่าอัลกอริธึม QML อยู่ที่ไหนและอย่างไรจะดีที่สุดสำหรับอัลกอริธึมแบบคลาสสิกที่กลายเป็นธีมหลักอย่างรวดเร็ว
นักวิจัยด้านวิชาการและอุตสาหกรรมได้ลงทุนทรัพยากรจำนวนมากในการค้นหาแอปพลิเคชันที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าคอมพิวเตอร์รุ่นคลาสสิค อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ควอนตัมยังค่อนข้างใหม่ และการค้นหานั้นยังไม่ต้องจ่ายเงินปันผล ฟิลด์ของ QML ก็ไม่มีข้อยกเว้น
ในระดับพื้นฐานที่สุด QML เป็นพื้นที่การวิจัยที่รวมการคำนวณควอนตัมเข้ากับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมมีศักยภาพในการแก้ปัญหาเฉพาะบางประเภทที่อาจยากเกินไปหรือเป็นไปไม่ได้สำหรับระบบคลาสสิก
ตามที่ผู้ร่วมอภิปรายที่ Qiskit Global Summer School Commencement ระบุว่ายังไม่มีหลักฐานที่ชัดเจนสำหรับการเร่งความเร็วที่สำคัญใน QML Kristan Temme แห่ง IBM กล่าวว่า ” ณ จุดนี้ ฉันคิดว่าเป็นเรื่องยากเล็กน้อยที่จะระบุแอปพลิเคชันที่กำหนดซึ่งมีคุณค่า” Kristan Temme จาก IBM กล่าว
มีกำลังการพิสูจน์ตัวอย่างของข้อได้เปรียบกว่าควอนตัมคอมพิวเตอร์คลาสสิกสำหรับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับด้านการเรียนรู้ของเครื่องที่ยังไม่สามารถเข้าถึงได้กับฮาร์ดแวร์ของวันนี้ ตัวอย่างเช่น เมื่อเร็วๆ นี้ Temme ได้ช่วยพัฒนาอัลกอริธึมที่อาศัยความสามารถทางทฤษฎีของคอมพิวเตอร์ควอนตัมในการคำนวณลอการิทึมแบบไม่ต่อเนื่องเพื่อเป็นแนวทางใหม่ในการดูชุดข้อมูลในปัญหาการจำแนกประเภท คอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคตอาจแก้ปัญหาเหล่านี้ได้เร็วกว่าคอมพิวเตอร์แบบเดิมอย่างทวีคูณ แต่ในมุมมองของ Temme อัลกอริธึมเช่นนี้ไม่ตรงตามคำจำกัดความของ QML ที่แท้จริง Temme กล่าวว่า “นี่เป็นการดึงคุณลักษณะที่มีค่าออกจากข้อมูลจริงๆ มากกว่า เมื่อเทียบกับส่วนการเรียนรู้จริง”
ตามที่ผู้ร่วมอภิปรายหลายคนตั้งข้อสังเกต อัลกอริทึมควอนตัมส่วนใหญ่ที่เพิ่มความเร็วแบบทวีคูณได้ดำเนินการดังกล่าวโดยใช้วิธีการที่ชาญฉลาดในการแก้ไขปัญหาที่มีโครงสร้างสูง เช่น ปัญหาที่มีเป้าหมายที่ชัดเจน คำตอบที่ตรวจสอบได้ และกลยุทธ์ที่กำหนดไว้อย่างดีในการค้นหาวิธีแก้ไขปัญหา ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมของ Shor ค้นหาปัจจัยเฉพาะของจำนวนเต็มขนาดใหญ่แบบทวีคูณได้เร็วกว่าอัลกอริธึมดั้งเดิมแบบทวีคูณ เนื่องจากแฟคตอริ่งเป็นปัญหาที่มีโครงสร้างดี อัลกอริธึมของ Shor แก้ปัญหานั้นโดยทำตามขั้นตอนเดียวกันหลายขั้นตอนที่อัลกอริธึมแบบคลาสสิกจะทำได้ แต่จะใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติของการซ้อนทับ การพัวพัน และการรบกวน เพื่อค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาชั่วคราวในสถานที่ที่คอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกต้องดิ้นรน
ในทางตรงกันข้าม แมชชีนเลิร์นนิงมักเกี่ยวข้องกับการค้นหารูปแบบในข้อมูลที่ยุ่งเหยิงและไม่มีโครงสร้าง อัลกอริธึมควอนตัมอาจมีประโยชน์สำหรับปัญหาที่ไม่มีโครงสร้าง แต่จนถึงตอนนี้ การเร่งความเร็วที่พวกเขานำเสนอนั้นค่อนข้างเจียมเนื้อเจียมตัวมากกว่า ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมของ Grover สามารถค้นหาองค์ประกอบเฉพาะหรือบันทึกในฐานข้อมูลที่ยุ่งเหยิงและไม่มีโครงสร้างโดยมีขั้นตอนน้อยกว่าอัลกอริธึมการค้นหาแบบคลาสสิก แต่จะเสนอเฉพาะการเพิ่มความเร็วแบบพหุนามเหนือวิธีการแบบคลาสสิกเท่านั้น และด้วยข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ควอนตัมในระยะใกล้ และความสมบูรณ์ของอัลกอริธึมแบบคลาสสิกบางคนแย้งว่าการเร่งความเร็วดังกล่าวไม่ควรเป็นจุดสนใจของโปรเซสเซอร์ควอนตัมยุคแรก
อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ได้หมายความว่าการคำนวณด้วยควอนตัมจะไม่ก่อให้เกิดประโยชน์อย่างมีนัยสำคัญในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ศาสตราจารย์ฟิสิกส์ MIT Aram Harrow เน้นว่ายังมีอีกมากที่เรายังไม่รู้
“ ฉันจะบรรเทาการมองโลกในแง่ร้ายของเราด้วยความไม่แน่นอนจำนวนมหาศาล” แฮร์โรว์กล่าว เขาและผู้ร่วมอภิปรายคนอื่นๆ เห็นพ้องต้องกันว่าข้อได้เปรียบของควอนตัมแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลนั้นพบได้ในปัญหาที่มีโครงสร้างดีเป็นหลัก แต่แฮร์โรว์แย้งว่าอาจเป็นเพราะสาเหตุหลายประการ “นั่นอาจสะท้อนถึงความจริงที่ว่ามีเพียงปัญหาที่มีโครงสร้างเท่านั้นที่มีการเร่งความเร็วของควอนตัมหรืออาจสะท้อนถึงความจริงที่ว่าอัลกอริธึมควอนตัมส่วนใหญ่เป็นองค์กรเชิงทฤษฎีจนถึงขณะนี้” เขากล่าว
แฮร์โรว์อธิบายต่อไปว่า จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ นักวิจัยไม่สามารถเข้าถึงคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่อนุญาตให้ทำการทดลองและค้นหาว่าทฤษฎีของพวกเขาทำงานได้ดีเพียงใด ขณะนี้ ด้วยการมาถึงของบริการคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่เข้าถึงได้ นักวิจัยสามารถทดสอบทฤษฎีบางอย่างเกี่ยวกับระบบควอนตัมจริงได้ ถึงกระนั้น ทฤษฎีอีกมากมายยังไม่ได้รับการประเมินเชิงทดลอง เนื่องจากข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ควอนตัมในระยะสั้น เป็นไปได้ว่าฮาร์ดแวร์ที่ดีกว่าจะเปิดเผยความก้าวหน้าทางทฤษฎีใหม่ๆ และแม้กระทั่งข้อดีของควอนตัมที่ยังไม่ถูกค้นพบ
Ewin Tang นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แห่งมหาวิทยาลัยวอชิงตัน แนะนำว่าอาจถึงเวลาที่จะปรับกรอบความคิดใหม่ว่าเราคิดอย่างไรเกี่ยวกับข้อดีของ QML เธอแย้งว่าการเร่งความเร็วของควอนตัม อย่างน้อยก็อย่างที่เข้าใจกันทั่วไป สันนิษฐานว่ามีไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิกที่นำข้อมูลอินพุตแบบคลาสสิกมาแปลงเป็นข้อมูลเอาต์พุตแบบคลาสสิก ในบริบทนี้ แนวคิดหลักของการเพิ่มความเร็วคืออัลกอริธึม QML สามารถแทนที่และปรับปรุงบางส่วนของไปป์ไลน์แบบคลาสสิกได้ อย่างไรก็ตาม ตามความเห็นของ Tang วิธีคิดนี้ไม่สนใจความเป็นไปได้ที่เราอาจต้องการเรียกใช้อัลกอริทึม QML บนควอนตัมมากกว่าข้อมูลแบบคลาสสิก ในกรณีนี้ คอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจปลดล็อกกระบวนทัศน์การคำนวณแบบใหม่ แทนที่จะพยายามปรับปรุงวิธีการแบบคลาสสิกที่ล้ำสมัย
“ไม่มีแนวคิดที่ชัดเจนว่าการเร่งความเร็วนั้นหมายความว่าอย่างไร หากข้อมูลที่ป้อนของคุณเป็นควอนตัม” Tang กล่าว “ดังนั้น เมื่อพูดถึงการเพิ่มความเร็วในตอนแรก เรากำลังคิดว่าระบบบางอย่างที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกมีข้อได้เปรียบอยู่แล้ว และฉันไม่แน่ใจว่าเป้าหมายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัมในระยะสั้นนั้นจำเป็นหรือไม่”
บางทีอาจมีวัตถุประสงค์ที่สำคัญอื่นๆ นอกเหนือจากการค้นหาการเร่งความเร็วในการเรียนรู้ของเครื่อง มุมมองที่มีประโยชน์อย่างหนึ่งมาจาก Maria Schuld นักวิจัยของ Xanadu Quantum Technologies
“ฉันสงสัยว่าคำถามสำคัญที่นี่คือ: มาสร้างโครงสร้างพื้นฐานกันเถอะ มาสร้างเครื่องมือและวิธีการและความเข้าใจในการผสมผสานของกลไกกัน ขอให้เป็นเหมือนนักฟิสิกส์ที่เหมาะสม มาสร้างแบบจำลอง Ising ซึ่งเป็นเครื่องมือที่แพร่หลายสำหรับการอธิบายระบบทางกายภาพที่ซับซ้อน “ที่คนรุ่นต่อรุ่นสามารถใช้เพื่อพัฒนาความคิดของตนได้”
เราได้ประกาศIBM-HBCU Quantum Centerซึ่งเป็นการลงทุนหลายปีจาก IBM Quantum เพื่อสร้างและพัฒนาผู้มีความสามารถที่ Historically Black Colleges and Universities (HBCUs) โปรแกรมดังกล่าวจะช่วยให้ HBCUs 13 แห่งสามารถเข้าถึงคอมพิวเตอร์ควอนตัมของ IBM ผ่านระบบคลาวด์ การสนับสนุนด้านการศึกษาสำหรับนักเรียนที่เรียนรู้การใช้กรอบการพัฒนาซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส Qiskit และเงินทุนสำหรับการวิจัยระดับปริญญาตรีและระดับบัณฑิตศึกษา ในฐานะที่จบการศึกษาจาก HBCU และเป็นสมาชิกของทีม IBM Quantum & Qiskit Community ฉันตื่นเต้นที่จะได้เห็นโลกทั้งสองนี้ชนกันในการทำงานร่วมกันอย่างเป็นทางการ
เมื่อมองย้อนกลับไปที่มหาวิทยาลัยแฮมป์ตันซึ่งเป็น HBCU เล็กๆ ทางตะวันออกเฉียงใต้ของเวอร์จิเนีย ปัจจัยสำคัญต่อความสำเร็จของฉันคือโอกาสในการวิจัยระดับปริญญาตรี ที่ปรึกษาที่น่าทึ่ง และชุมชนที่ให้การสนับสนุน ฉันยังคงทำงานอย่างใกล้ชิดกับที่ปรึกษาของฉัน ศาสตราจารย์ที่แนะนำฉันสำหรับโครงการวิจัยระดับปริญญาตรีในเคมบริดจ์ แมสซาชูเซตส์ ซึ่งท้ายที่สุดก็นำไปสู่ปริญญาเอกที่มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด เมื่อเราเริ่มต้นการทำงานร่วมกันนี้ ฉันหวังว่าจะสร้างเส้นทางและโอกาสที่คล้ายคลึงกันสำหรับนักเรียนคนอื่นๆ ในการคำนวณควอนตัม
ชุมชนคนผิวดำมีบทบาทน้อยในสาขาวิชา STEM และสิ่งนี้นำไปสู่ - และบางครั้งก็ ขยาย – สาขาเทคโนโลยีใหม่เช่นการคำนวณควอนตัม จากสถิติ นี่เป็นโอกาสที่จะแตกต่างและตั้งใจเกี่ยวกับอนาคตที่เรากำลังสร้างและประเภทของชุมชนควอนตัมที่เราสร้างขึ้น ฉันตื่นเต้นที่จะได้ร่วมงานกับคณาจารย์และนักศึกษาที่ HBCUs เพื่อสร้างชุมชนคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่แข็งแกร่งและมีความหลากหลาย ท้ายที่สุด ตัวแทนจาก HBCUs ได้เข้าร่วมและมีส่วนสำคัญต่อชุมชน Qiskit แล้ว แม้จะเป็นช่วงฤดูร้อนที่ผ่านมานี้ก็ตาม
ดร. โทมัส Searles เป็นศาสตราจารย์มาร์ตินลูเธอร์คิงที่ MIT และรองศาสตราจารย์ฟิสิกส์ที่มหาวิทยาลัยโฮเวิร์ดที่เขาเป็นผู้ร่วมสอนหลักสูตรในสาขาฟิสิกส์สมัยใหม่ที่นักเรียนจะใช้เวลาหนึ่งในสามของการเรียนการสอนการเรียนรู้การคำนวณควอนตัมกับ Qiskit เนื่องจากโควิด-19 การวิจัยในกลุ่มแล็บของเขาจึงถูกระงับโดยไม่สามารถเข้าถึงห้องคลีนรูมหรือห้องปฏิบัติการเลเซอร์ เมื่อ Dr. Searles ตระหนักว่า IBM ได้เสนอฮาร์ดแวร์ควอนตัมจริงเพื่อตั้งโปรแกรมบนคลาวด์ของ IBM ครึ่งหนึ่งของกลุ่มของเขาเปลี่ยนไปใช้โครงการที่เกี่ยวข้องกับ Qiskit และสร้างความร่วมมือด้านการวิจัยใหม่
การรวมเครือข่ายของ HBCUs เข้าด้วยกันนั้นยิ่งใหญ่กว่า Dr. Searles เพียงอย่างเดียว เขากล่าว เขาหวังว่าจะทำงานร่วมกับนักเรียนเพื่อสร้างทักษะที่จำเป็นสำหรับบัณฑิตวิทยาลัย พัฒนาบุคลากรควอนตัม และสร้างความรู้สึกของชุมชน เขาให้ความเห็นว่า HBCU มีส่วนร่วมเพียงเล็กน้อยในศูนย์ QIS แห่งชาติที่เพิ่งประกาศเมื่อเร็วๆ นี้ ซึ่งไม่ได้เป็นตัวแทนของภูมิหลังที่หลากหลายที่มีส่วนร่วมในภาคสนาม ศูนย์นี้ “จะช่วยให้เราสามารถเน้นย้ำถึงงานของนักศึกษาและคณาจารย์ชาวผิวสี และที่สำคัญกว่านั้น ทำให้ HBCUs มีศักยภาพในการเข้าถึงและมีส่วนสนับสนุนให้พนักงานที่มีความหลากหลายและควอนตัมฉลาดขึ้นซึ่งดึงดูดความสนใจของนักศึกษาในอีกหลายปีข้างหน้า” เขากล่าว
คนอื่น ๆ รู้สึกตื่นเต้นกับโอกาสทางวิชาชีพและการวิจัยที่จะนำมาซึ่งสิ่งนี้ Chan Kyaw เป็นนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาที่ Howard University มุ่งเน้นไปที่การสร้างแบบจำลองและการทดลองประดิษฐ์ และการกำหนดลักษณะของการตอบสนองทางแม่เหล็กไฟฟ้าและปรากฏการณ์ควอนตัมในอุปกรณ์โฟตอนเตตระเฮิรตซ์ นอกเหนือจากการทำวิจัยโดยใช้ Qiskit แล้ว Kyaw ยังเข้าร่วมใน Qiskit Global Summer School สำหรับเขา ศูนย์เปิดโอกาสให้ได้ทำงานโดยตรงกับนักวิจัยของ IBM และเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับอาชีพที่ IBM Quantum แม้ว่าเขาจะเป็น Qiskitter ใหม่ แต่เป้าหมายหลักประการหนึ่งของเขาคือการสร้างแบบจำลองทางกลควอนตัมที่สอดคล้องกันบนฮาร์ดแวร์ควอนตัมจริงสำหรับปรากฏการณ์คลาสสิก เช่น การมีเพศสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งและการสะท้อนสี่ส่วนในอุปกรณ์โฟโตนิก นอกจากนี้,
ยังมีอีกหลายคนตื่นเต้นกับความร่วมมือที่อาจเกิดจากการทำงานร่วมกับ IBM Khalil Guy เป็นวิชาเอกคณิตศาสตร์และฟิสิกส์ที่มหาวิทยาลัย Fisk ซึ่งเป็นโรงเรียนศิลปศาสตร์ขนาดเล็กและ HBCU ในแนชวิลล์ รัฐเทนเนสซี Guy เข้าร่วม Qiskit Community Summer Jam เมื่อต้นปีนี้โดยได้รับกำลังใจจากหัวหน้างานระหว่างการฝึกงานภาคฤดูร้อนที่ Fermilab และรู้สึกตื่นเต้นกับประสบการณ์ที่ทำให้เขารู้สึกถึงควอนตัมคอมพิวติ้งและเมล็ดพันธุ์ของโครงการที่เขาสามารถพัฒนาได้ในภายหลัง
กายรู้สึกตื่นเต้นมากที่สุดเกี่ยวกับโอกาสที่จะได้ติดต่อกับคณาจารย์ในมหาวิทยาลัยต่างๆ และได้ดำเนินโครงการต่างๆ ด้วยการให้คำปรึกษาจากอาจารย์ที่สถาบันอื่น บางทีความพยายามอาจทำให้เขาก้าวไปสู่โอกาสอื่นๆ ในระบบนิเวศควอนตัม และจะเป็นประโยชน์ต่อนักศึกษาและนักวิจัยที่ HBCU โดยรวม “ผมคิดว่านี่เป็นการปิดช่องว่างในการเข้าถึงเทคโนโลยีควอนตัมและการวิจัยของ HBCU” เขากล่าว “การนำ HBCU เข้ามาผสมผสานจะเพิ่มนวัตกรรมที่สามารถเกิดขึ้นได้ระหว่างคณาจารย์และในมหาวิทยาลัยที่เกี่ยวข้องในขณะที่เทคโนโลยีควอนตัมพัฒนาขึ้น”
สำหรับฉันนี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น IBM Quantum และทีมชุมชน Qiskit ได้ทำบางสิ่งที่พิเศษสุดโดยทำให้ฮาร์ดแวร์ควอนตัมจริงพร้อมใช้งานบนคลาวด์ และจัดหาทรัพยากรที่ไม่มีค่าใช้จ่ายสำหรับทุกคนในการเริ่มต้น ฉันตื่นเต้นที่ได้เห็นผลกระทบที่ IBM-HBCU Quantum Center สามารถมีได้ในการหล่อเลี้ยงนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรควอนตัมสีดำรุ่นต่อไป เข้าร่วมชุมชนที่นี่
ในที่สุดคอมพิวเตอร์ควอนตัมก็พัฒนาจนทุกคนสามารถตั้งโปรแกรมได้ ซึ่งหมายความว่าถึงเวลาแล้วที่จะสร้างชุมชนที่เข้มแข็งและครอบคลุมซึ่งผู้คนสามารถถามคำถามซึ่งกันและกัน แบ่งปันข้อสังเกตของพวกเขา เสนอแนวทางใหม่ จัดการความคาดหวัง และค้นพบศักยภาพสูงสุดของคอมพิวเตอร์ควอนตัม
ฉันชื่อ Farai Mazhandu และความหลงใหลในวิชาฟิสิกส์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ของฉันกลับไปสู่โรงเรียนมัธยม ปัจจุบัน ฉันสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านฟิสิกส์ควอนตัมเชิงทดลองจากมหาวิทยาลัย Wits ในแอฟริกาใต้ และฉันเป็นชาวซิมบับเว ฉันอยู่ในกลุ่ม ผู้สนับสนุนQiskit กลุ่มแรกและเป็นประสบการณ์ที่น่าตื่นเต้น การเข้าถึงเครือข่ายที่หลากหลายอย่างไม่จำกัดช่วยให้ฉันพัฒนาและปรับปรุงชุดทักษะ อยู่เหนือแนวโน้มล่าสุดในการคำนวณควอนตัม จับจังหวะโอกาส พบกับที่ปรึกษาและผู้ร่วมงานที่คาดหวัง ทำความรู้จักเพื่อนใหม่ และเข้าถึงสิ่งสำคัญ ทรัพยากรที่ผูกพันที่จะทำให้ฉันประสบความสำเร็จในด้านนี้