AI ແມ່ນຫຍັງ?

AI ປາກົດຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ - ໃນໂທລະສັບຂອງທ່ານ, ໃນກ່ອງຈົດໝາຍຂອງທ່ານ, ການຊຸກຍູ້ແຜນທີ່, ການຮ່າງອີເມວທີ່ເຈົ້າເຄິ່ງໜຶ່ງຕັ້ງໃຈຈະຂຽນ. ແຕ່ AI ແມ່ນຫຍັງ ? ສະບັບສັ້ນໆ: ມັນເປັນການລວບລວມເຕັກນິກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີປະຕິບັດໜ້າວຽກທີ່ພວກເຮົາເຊື່ອມໂຍງກັບສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ, ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ການຄາດຄະເນ, ແລະການສ້າງພາສາ ຫຼື ຮູບພາບ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນການຕະຫຼາດແບບຄື້ນມື. ມັນເປັນຂົງເຂດທີ່ມີພື້ນຖານດ້ວຍຄະນິດສາດ, ຂໍ້ມູນ, ແລະການທົດລອງຜິດຫຼາຍຢ່າງ. ເອກະສານອ້າງອີງທີ່ມີສິດອຳນາດວາງກອບ AI ເປັນລະບົບທີ່ສາມາດຮຽນຮູ້, ໃຊ້ເຫດຜົນ, ແລະປະຕິບັດຕໍ່ເປົ້າໝາຍໃນວິທີທີ່ພວກເຮົາພົບວ່າສະຫຼາດ. [1]

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 AI ແບບເປີດແມ່ນຫຍັງ?
ເຂົ້າໃຈ AI ແບບໂອເພນຊອສ, ຜົນປະໂຫຍດ, ຮູບແບບການອອກໃບອະນຸຍາດ ແລະ ການຮ່ວມມືຂອງຊຸມຊົນ.

🔗 ເຄືອຂ່າຍປະສາດໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານກ່ຽວກັບເຄືອຂ່າຍປະສາດ, ປະເພດສະຖາປັດຕະຍະກຳ, ການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປ.

🔗 ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ເບິ່ງວ່າເຄື່ອງຈັກຕີຄວາມຮູບພາບ, ໜ້າວຽກຫຼັກ, ຊຸດຂໍ້ມູນ ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນແນວໃດ.

🔗 AI ທີ່ເປັນສັນຍະລັກແມ່ນຫຍັງ?
ສຳຫຼວດເຫດຜົນທາງສັນຍະລັກ, ກຣາຟຄວາມຮູ້, ກົດລະບຽບ ແລະ ລະບົບປະສາດ-ສັນຍະລັກປະສົມ.

AI ແມ່ນຫຍັງ: ລຸ້ນໄວ 🧠➡️💻

AI ແມ່ນຊຸດວິທີການທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຊອບແວສາມາດປະເມີນພຶດຕິກຳທີ່ສະຫຼາດໄດ້. ແທນທີ່ຈະຂຽນລະຫັດທຸກໆກົດລະບຽບ, ພວກເຮົາມັກຈະ ຝຶກອົບຮົມ ຮູບແບບຕ່າງໆໃນຕົວຢ່າງເພື່ອໃຫ້ພວກມັນສາມາດນຳໄປໃຊ້ກັບສະຖານະການໃໝ່ໆໄດ້ - ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ການປ່ຽນສຽງເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມ, ການວາງແຜນເສັ້ນທາງ, ຜູ້ຊ່ວຍລະຫັດ, ການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງໂປຣຕີນ, ແລະອື່ນໆ. ຖ້າທ່ານມັກຄຳນິຍາມທີ່ລະອຽດອ່ອນສຳລັບບັນທຶກຂອງທ່ານ: ລອງຄິດເຖິງລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ປະຕິບັດໜ້າວຽກທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບຂະບວນການທາງປັນຍາຂອງມະນຸດເຊັ່ນ: ການຫາເຫດຜົນ, ການຄົ້ນພົບຄວາມໝາຍ, ແລະການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ. [1]

ຮູບແບບທາງຈິດໃຈທີ່ເປັນປະໂຫຍດຈາກພາກສະໜາມແມ່ນການຖືວ່າ AI ເປັນ ລະບົບທີ່ມີເປົ້າໝາຍ ເຊິ່ງຮັບຮູ້ສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກມັນ ແລະ ເລືອກການກະທຳ - ເຊິ່ງເປັນປະໂຫຍດເມື່ອທ່ານເລີ່ມຄິດກ່ຽວກັບວົງຈອນການປະເມີນຜົນ ແລະ ການຄວບຄຸມ. [1]

ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ມີປະໂຫຍດແທ້ໆ✅

ເປັນຫຍັງຕ້ອງໃຊ້ AI ແທນກົດລະບຽບແບບດັ້ງເດີມ?

• ພະລັງງານຮູບແບບ - ຮູບແບບຕ່າງໆສັງເກດເຫັນຄວາມສຳພັນທີ່ລະອຽດອ່ອນໃນທົ່ວຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ມະນຸດຈະພາດກ່ອນອາຫານທ່ຽງ.

• ການປັບຕົວ - ດ້ວຍຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ, ປະສິດທິພາບສາມາດປັບປຸງໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນລະຫັດທັງໝົດຄືນໃໝ່.

• ຄວາມໄວໃນຂອບເຂດ - ເມື່ອໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມແລ້ວ, ຮູບແບບຕ່າງໆຈະແລ່ນໄດ້ໄວ ແລະ ສະໝໍ່າສະເໝີ, ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນປະລິມານທີ່ມີຄວາມກົດດັນກໍຕາມ.

• ຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດ - ລະບົບທີ່ທັນສະໄໝສາມາດຜະລິດຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ລະຫັດ, ແມ່ນແຕ່ໂມເລກຸນທີ່ຕ້ອງການ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຈັດປະເພດສິ່ງຕ່າງໆເທົ່ານັ້ນ.

• ການຄິດແບບຄວາມເປັນໄປໄດ້ - ພວກມັນຈັດການກັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໄດ້ຢ່າງສະຫງ່າງາມກ່ວາປ່າໄມ້ແບບ "ຖ້າ-ບໍ່" ທີ່ແຕກຫັກ.

• ເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງມື - ທ່ານສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ຮູບແບບຕ່າງໆກັບເຄື່ອງຄິດເລກ, ຖານຂໍ້ມູນ, ຫຼືການຄົ້ນຫາເພື່ອເພີ່ມຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື.

• ເມື່ອມັນບໍ່ດີ - ອະຄະຕິ, ພາບຫຼອນ, ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ລ້າສະໄໝ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ພວກເຮົາຈະໄປຮອດຈຸດນັ້ນ.

ເວົ້າແທ້: ບາງຄັ້ງ AI ຮູ້ສຶກຄືກັບລົດຖີບສຳລັບຈິດໃຈ, ແລະບາງຄັ້ງມັນກໍ່ຄືກັບລົດຖີບດຽວທີ່ແລ່ນຢູ່ເທິງຫີນກ້ອນ. ທັງສອງຢ່າງສາມາດເປັນຄວາມຈິງໄດ້.

ວິທີການເຮັດວຽກຂອງ AI, ໃນຄວາມໄວຂອງມະນຸດ 🔧

ລະບົບ AI ທີ່ທັນສະໄໝສ່ວນໃຫຍ່ລວມເຂົ້າກັນ:

1. ຂໍ້ມູນ - ຕົວຢ່າງຂອງພາສາ, ຮູບພາບ, ການຄລິກ, ການອ່ານເຊັນເຊີ.

2. ຈຸດປະສົງ - ຟັງຊັນການສູນເສຍທີ່ບອກວ່າ "ດີ" ມີລັກສະນະແນວໃດ.

3. ອັລກໍຣິທຶມ - ຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມທີ່ຊຸກຍູ້ໃຫ້ຮູບແບບຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍດັ່ງກ່າວ.

4. ການປະເມີນຜົນ - ຊຸດການທົດສອບ, ຕົວຊີ້ວັດ, ການກວດສອບສຸຂະພາບ.

5. ການນຳໃຊ້ - ຮັບໃຊ້ຮູບແບບດ້ວຍການຕິດຕາມກວດກາ, ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຮົ້ວກັ້ນ.

ສອງປະເພນີທີ່ກວ້າງຂວາງ:

• AI ທີ່ອີງໃສ່ສັນຍາລັກ ຫຼື ເຫດຜົນ - ກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນ, ກຣາຟຄວາມຮູ້, ການຄົ້ນຫາ. ດີເລີດສຳລັບການໃຫ້ເຫດຜົນຢ່າງເປັນທາງການ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຕ່າງໆ.

• AI ທາງດ້ານສະຖິຕິ ຫຼື ການຮຽນຮູ້ - ຮູບແບບທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງມີຊີວິດຢູ່ ແລະ ບ່ອນທີ່ສຽງດັງສ່ວນໃຫຍ່ໃນໄລຍະມໍ່ໆມານີ້ມາຈາກ; ບົດວິຈານທີ່ຖືກອ້າງອີງຢ່າງກວ້າງຂວາງໄດ້ສະແດງພື້ນທີ່ຈາກການນຳສະເໜີແບບຊັ້ນໆ ຈົນເຖິງການເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ການລວມຕົວທົ່ວໄປ. [2]

ພາຍໃນ AI ທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້, ມີບາງເສົາຄໍ້າທີ່ສໍາຄັນຄື:

• ການຮຽນຮູ້ແບບຊີ້ນຳ - ຮຽນຮູ້ຈາກຕົວຢ່າງທີ່ມີປ້າຍກຳກັບ.

• ບໍ່ໄດ້ຮັບການຊີ້ນຳ ແລະ ຕົນເອງໄດ້ຮັບການຊີ້ນຳ - ຮຽນຮູ້ໂຄງສ້າງຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປ້າຍກຳກັບ.

• ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມສ້າງ - ຮຽນຮູ້ໂດຍການທົດລອງ ແລະ ຄຳຄິດເຫັນ.

• ການສ້າງແບບຈຳລອງແບບສ້າງສັນ - ຮຽນຮູ້ການຜະລິດຕົວຢ່າງໃໝ່ທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນຈິງ.

ສອງຄອບຄົວທີ່ມີເຊື້ອສາຍຫຼາຍທ່ານຈະໄດ້ຍິນກ່ຽວກັບທຸກໆມື້:

• Transformers - ສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ສ່ວນໃຫຍ່. ມັນໃຊ້ ຄວາມສົນໃຈ ເພື່ອເຊື່ອມໂຍງແຕ່ລະໂທເຄັນກັບໂທເຄັນອື່ນໆ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດຝຶກອົບຮົມແບບຂະໜານ ແລະ ຜົນຜະລິດທີ່ຄ່ອງແຄ້ວຢ່າງໜ້າປະຫຼາດໃຈ. ຖ້າທ່ານເຄີຍໄດ້ຍິນ “ການເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງ,” ນັ້ນແມ່ນເຄັດລັບຫຼັກ. [3]

• ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ - ພວກມັນຮຽນຮູ້ທີ່ຈະປີ້ນກັບຂະບວນການລົບກວນ, ກ້າວຈາກສຽງລົບກວນແບບສຸ່ມກັບຄືນສູ່ຮູບພາບ ຫຼື ສຽງທີ່ຄົມຊັດ. ມັນຄ້າຍຄືກັບການສັບປ່ຽນສຽງ, ຊ້າໆ ແລະ ລະມັດລະວັງ, ແຕ່ດ້ວຍແຄລຄູລັສ; ວຽກງານພື້ນຖານສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ເກັບຕົວຢ່າງຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. [5]

ຖ້າຄຳປຽບທຽບຮູ້ສຶກວ່າມັນຍືດຍາວ, ນັ້ນກໍ່ຍຸດຕິທຳ - AI ເປັນເປົ້າໝາຍທີ່ເຄື່ອນທີ່. ພວກເຮົາທຸກຄົນກຳລັງຮຽນຮູ້ການເຕັ້ນໃນຂະນະທີ່ດົນຕີປ່ຽນໄປກາງເພງ.

ບ່ອນທີ່ເຈົ້າໄດ້ພົບກັບ AI ທຸກໆມື້ 📱🗺️📧

• ການຄົ້ນຫາ ແລະ ການແນະນຳ - ຜົນໄດ້ຮັບການຈັດອັນດັບ, ຟີດ, ວິດີໂອ.

• ອີເມວ ແລະ ເອກະສານ - ການຕື່ມຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ, ການສະຫຼຸບ, ການກວດສອບຄຸນນະພາບ.

• ກ້ອງຖ່າຍຮູບ ແລະ ສຽງ - denoise, HDR, ການຖອດຂໍ້ຄວາມ.

• ການນຳທາງ - ການຄາດຄະເນການຈະລາຈອນ, ການວາງແຜນເສັ້ນທາງ.

• ສະໜັບສະໜູນ ແລະ ການບໍລິການ - ຕົວແທນສົນທະນາທີ່ຄັດເລືອກ ແລະ ຮ່າງຄຳຕອບ.

• ການຂຽນລະຫັດ - ຄຳແນະນຳ, ການປັບປຸງໂຄງສ້າງ, ການທົດສອບ.

• ສຸຂະພາບ ແລະ ວິທະຍາສາດ - ການຄັດເລືອກ, ການສະໜັບສະໜູນການຖ່າຍພາບ, ການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງ. (ປະຕິບັດຕໍ່ສະພາບການທາງດ້ານຄລີນິກວ່າເປັນສິ່ງສຳຄັນຕໍ່ຄວາມປອດໄພ; ໃຊ້ການກວດສອບຂອງມະນຸດ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ບັນທຶກໄວ້.) [2]

ເລື່ອງເລັກໆນ້ອຍໆ: ທີມງານຜະລິດຕະພັນອາດຈະທົດສອບ A/B ຂັ້ນຕອນການດຶງຂໍ້ມູນຢູ່ຕໍ່ໜ້າຮູບແບບພາສາ; ອັດຕາຄວາມຜິດພາດມັກຈະຫຼຸດລົງເພາະວ່າຮູບແບບມີເຫດຜົນຫຼາຍກວ່າສະພາບການສະເພາະໜ້າວຽກແທນທີ່ຈະຄາດເດົາ. (ວິທີການ: ກຳນົດຕົວຊີ້ວັດໄວ້ທາງໜ້າ, ຮັກສາຊຸດການລໍຖ້າ, ແລະປຽບທຽບການກະຕຸ້ນທີ່ຄ້າຍຄືກັນ.)

ຈຸດແຂງ, ຂໍ້ຈຳກັດ, ແລະ ຄວາມວຸ້ນວາຍເລັກນ້ອຍລະຫວ່າງ ⚖️

ຈຸດແຂງ

• ຈັດການຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ສັບສົນໄດ້ຢ່າງງົດງາມ.

• ຂະຫຍາຍຂອບເຂດວຽກງານຕ່າງໆດ້ວຍເຄື່ອງຈັກຫຼັກດຽວກັນ.

• ຮຽນຮູ້ໂຄງສ້າງແຝງທີ່ພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ວິສະວະກຳດ້ວຍມື. [2]

ຂໍ້ຈຳກັດ

• ການຫຼອນ - ຮູບແບບອາດຈະສ້າງຜົນຜະລິດທີ່ຟັງແລ້ວໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ແຕ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

• ອະຄະຕິ - ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມສາມາດເຂົ້າລະຫັດອະຄະຕິທາງສັງຄົມທີ່ລະບົບສາມາດສືບພັນໄດ້.

• ຄວາມແຂງແຮງ - ກໍລະນີຂອບ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງ, ແລະ ການປ່ຽນແປງການແຈກຢາຍສາມາດທຳລາຍສິ່ງຕ່າງໆໄດ້.

• ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພ - ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນອາດຈະຮົ່ວໄຫຼໄດ້ຖ້າທ່ານບໍ່ລະມັດລະວັງ.

• ຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍໄດ້ - ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເວົ້າແບບນັ້ນ? ບາງຄັ້ງກໍ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການກວດສອບອຸກອັ່ງ.

ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງມີຢູ່ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມວຸ້ນວາຍ: ຂອບ ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ AI ຂອງ NIST ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທີ່ເປັນປະໂຫຍດ ແລະ ສະໝັກໃຈເພື່ອປັບປຸງຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໃນທົ່ວການອອກແບບ, ການພັດທະນາ ແລະ ການນຳໃຊ້ - ຄິດເຖິງການສ້າງແຜນທີ່ຄວາມສ່ຽງ, ການວັດແທກຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານັ້ນ, ແລະ ການຄຸ້ມຄອງການນໍາໃຊ້ຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນຈົບ. [4]

ກົດລະບຽບຂອງການສັນຈອນ: ຄວາມປອດໄພ, ການປົກຄອງ, ແລະ ຄວາມຮັບຜິດຊອບ 🛡️

ກົດລະບຽບ ແລະ ຄຳແນະນຳກຳລັງຕາມທັນການປະຕິບັດ:

• ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ຄວາມສ່ຽງ - ການນຳໃຊ້ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງປະເຊີນກັບຂໍ້ກຳນົດທີ່ເຂັ້ມງວດກວ່າ; ເອກະສານ, ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ, ແລະ ເລື່ອງການຈັດການເຫດການ. ຂອບການເຮັດວຽກສາທາລະນະເນັ້ນໜັກໃສ່ຄວາມໂປ່ງໃສ, ການກວດສອບຂອງມະນຸດ, ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. [4]

• ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຂະແໜງການ - ຂົງເຂດຄວາມປອດໄພທີ່ສຳຄັນ (ເຊັ່ນ: ສຸຂະພາບ) ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະເມີນຜົນຈາກມະນຸດພາຍໃນວົງຈອນ ແລະ ລະມັດລະວັງ; ເຄື່ອງມືທົ່ວໄປຍັງໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກເອກະສານການນຳໃຊ້ທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ເອກະສານຂໍ້ຈຳກັດ. [2]

ນີ້ບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການສະກັດກັ້ນນະວັດຕະກໍາ; ມັນກ່ຽວກັບການບໍ່ປ່ຽນຜະລິດຕະພັນຂອງເຈົ້າໃຫ້ກາຍເປັນເຄື່ອງເຮັດປັອບຄອນໃນຫ້ອງສະໝຸດ... ເຊິ່ງຟັງແລ້ວມ່ວນຈົນກວ່າມັນຈະມ່ວນ.

ປະເພດຂອງ AI ໃນການປະຕິບັດ, ພ້ອມດ້ວຍຕົວຢ່າງ 🧰

• ການຮັບຮູ້ - ວິໄສທັດ, ການເວົ້າ, ການລວມຕົວຂອງເຊັນເຊີ.

• ພາສາ - ສົນທະນາ, ແປ, ສະຫຼຸບ, ສະກັດ.

• ການຄາດຄະເນ - ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ການໃຫ້ຄະແນນຄວາມສ່ຽງ, ການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ.

• ການວາງແຜນ ແລະ ການຄວບຄຸມ - ຫຸ່ນຍົນ, ໂລຈິສະຕິກ.

• ການສ້າງ - ຮູບພາບ, ສຽງ, ວິດີໂອ, ລະຫັດ, ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ.

ພາຍໃຕ້ຫົວໜ່ວຍຫຼັກ, ຄະນິດສາດແມ່ນອີງໃສ່ພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຊື່, ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະ ການລວບລວມການຄຳນວນທີ່ເຮັດໃຫ້ທຸກຢ່າງມີສຽງດັງ. ສຳລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ເບິ່ງການທົບທວນມາດຕະຖານ. [2]

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ພາບລວມຂອງເຄື່ອງມື AI ທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມ 🧪

(ມີຈຸດປະສົງບໍ່ສົມບູນແບບເລັກນ້ອຍ. ລາຄາມີການປ່ຽນແປງ. ໄລຍະທາງຂອງທ່ານຈະແຕກຕ່າງກັນ.)

ວິທີການປະເມີນລະບົບ AI ຄືກັບມືອາຊີບ 🧪🔍

1. ກຳນົດວຽກ - ປະໂຫຍກດຽວຂອງໜ້າວຽກ.

2. ເລືອກຕົວຊີ້ວັດ - ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມໜ່ວງຊ້າ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຕົວກະຕຸ້ນຄວາມປອດໄພ.

3. ເຮັດຊຸດທົດສອບ - ເປັນຕົວແທນ, ຫຼາກຫຼາຍ, ໂດດເດັ່ນ.

4. ກວດສອບຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວ - ອິນພຸດທີ່ລະບົບຄວນປະຕິເສດ ຫຼື ຍົກລະດັບ.

5. ທົດສອບອະຄະຕິ - ຊິ້ນສ່ວນປະຊາກອນ ແລະ ຄຸນລັກສະນະທີ່ລະອຽດອ່ອນ ຖ້າມີ.

6. ມະນຸດຢູ່ໃນວົງຈອນ - ລະບຸເວລາທີ່ບຸກຄົນຕ້ອງກວດສອບ.

7. ບັນທຶກ ແລະ ຕິດຕາມກວດກາ - ການກວດຈັບການເຄື່ອນທີ່, ການຕອບສະໜອງຕໍ່ເຫດການ, ການຍ້ອນກັບ.

8. ເອກະສານ - ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ຂໍ້ຈຳກັດ, ຈຸດປະສົງການນຳໃຊ້, ສັນຍານເຕືອນໄພ. NIST AI RMF ໃຫ້ພາສາ ແລະ ຂະບວນການທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນສຳລັບສິ່ງນີ້. [4]

ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທົ່ວໄປທີ່ຂ້ອຍໄດ້ຍິນຢູ່ຕະຫຼອດເວລາ 🙃

• “ມັນເປັນພຽງການຄັດລອກ.” ການຝຶກອົບຮົມຮຽນຮູ້ໂຄງສ້າງທາງສະຖິຕິ; ການສ້າງຜົນງານປະກອບຜົນຜະລິດໃໝ່ທີ່ສອດຄ່ອງກັບໂຄງສ້າງນັ້ນ. ນັ້ນອາດຈະເປັນສິ່ງປະດິດສ້າງ - ຫຼືຜິດ - ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນການຄັດລອກ-ວາງ. [2]

• “AI ເຂົ້າໃຈຄືກັບຄົນ.” ມັນ ຈຳລອງຮູບແບບຕ່າງໆ . ບາງຄັ້ງມັນເບິ່ງຄືວ່າເປັນຄວາມເຂົ້າໃຈ; ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ເປັນຄວາມມົວໆທີ່ໝັ້ນໃຈ. [2]

• “ຂະໜາດໃຫຍ່ກວ່າສະເໝີດີກວ່າ.” ຂະໜາດຊ່ວຍໄດ້, ແຕ່ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ, ການຈັດລຽງ ແລະ ການດຶງຂໍ້ມູນຄືນມັກຈະມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍກວ່າ. [2][3]

• "AI ດຽວເພື່ອປົກຄອງພວກມັນທັງໝົດ." ການຊ້ອນກັນທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນມີຫຼາຍຮູບແບບ: ການດຶງຂໍ້ມູນຂໍ້ເທັດຈິງ, ການສ້າງຂໍ້ຄວາມ, ຮູບແບບຂະໜາດນ້ອຍໄວໃນອຸປະກອນ, ບວກກັບການຄົ້ນຫາແບບຄລາສສິກ.

ເບິ່ງເລິກກວ່ານີ້ເລັກນ້ອຍ: Transformers ແລະ ການແຜ່ກະຈາຍ, ໃນໜຶ່ງນາທີ ⏱️

• Transformers ຄິດໄລ່ຄະແນນຄວາມສົນໃຈລະຫວ່າງໂທເຄັນເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າຈະສຸມໃສ່ຫຍັງ. ຊັ້ນການຊ້ອນກັນຈະຈັບເອົາການເພິ່ງພາອາໄສໃນໄລຍະຍາວໂດຍບໍ່ມີການເກີດຂຶ້ນຊ້ຳອີກຢ່າງຊັດເຈນ, ເຮັດໃຫ້ມີຄວາມຂະໜານສູງ ແລະ ປະສິດທິພາບທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນທົ່ວໜ້າວຽກພາສາຕ່າງໆ. ສະຖາປັດຕະຍະກຳນີ້ສະໜັບສະໜູນລະບົບພາສາທີ່ທັນສະໄໝສ່ວນໃຫຍ່. [3]

• ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະແກ້ໄຂສຽງລົບກວນເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ, ຄືກັບການຂັດກະຈົກທີ່ມີໝອກຈົນກວ່າໃບໜ້າຈະປາກົດຂຶ້ນ. ການຝຶກອົບຮົມຫຼັກ ແລະ ແນວຄວາມຄິດການເກັບຕົວຢ່າງໄດ້ປົດລັອກການຂະຫຍາຍຕົວຂອງການສ້າງຮູບພາບ ແລະ ປະຈຸບັນຂະຫຍາຍໄປສູ່ສຽງ ແລະ ວິດີໂອ. [5]

ສາລານຸກົມຈຸລະພາກທີ່ທ່ານສາມາດເກັບໄວ້ໄດ້📚

• ຮູບແບບ - ຟັງຊັນທີ່ມີຕົວກໍານົດການທີ່ພວກເຮົາຝຶກອົບຮົມເພື່ອເຊື່ອມໂຍງອິນພຸດກັບຜົນຜະລິດ.

• ການຝຶກອົບຮົມ - ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕົວກໍານົດການເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍໃນຕົວຢ່າງ.

• ການປັບຕົວຫຼາຍເກີນໄປ - ເຮັດໄດ້ດີຫຼາຍໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ແຕ່ຢູ່ບ່ອນອື່ນກໍ່ບໍ່ຄ່ອຍດີເທົ່າໃດ.

• ພາບຫຼອນ - ຜົນຜະລິດທີ່ຄ່ອງແຄ້ວແຕ່ຜິດພາດຕາມຄວາມເປັນຈິງ.

• RAG - ການສ້າງແບບເຕີມເຕັມທີ່ຄົ້ນຫາແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃໝ່ໆ.

• ການຈັດລຽນ - ການສ້າງພຶດຕິກຳເພື່ອປະຕິບັດຕາມຄຳແນະນຳ ແລະ ມາດຕະຖານ.

• ຄວາມປອດໄພ - ການປ້ອງກັນຜົນຜະລິດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດ.

• ການອະນຸມານ - ການໃຊ້ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມມາເພື່ອເຮັດການຄາດຄະເນ.

• ຄວາມຊັກຊ້າ - ເວລາຈາກການປ້ອນຂໍ້ມູນໄປຫາຄຳຕອບ.

• ຮົ້ວກັ້ນ - ນະໂຍບາຍ, ຕົວກອງ ແລະ ການຄວບຄຸມຕ່າງໆອ້ອມຮອບຮູບແບບ.

ຍາວເກີນໄປ, ບໍ່ໄດ້ອ່ານມັນ - ຄຳເຕືອນສຸດທ້າຍ 🌯

AI ແມ່ນຫຍັງ? ການລວບລວມເຕັກນິກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ ແລະ ປະຕິບັດຢ່າງສະຫຼາດເພື່ອບັນລຸເປົ້າໝາຍ. ຄື້ນທີ່ທັນສະໄໝຂັບເຄື່ອນດ້ວຍການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ - ໂດຍສະເພາະແມ່ນຕົວປ່ຽນສຳລັບພາສາ ແລະ ການແຜ່ກະຈາຍສຳລັບສື່. ຖ້າໃຊ້ຢ່າງຄິດ, AI ຈະຂະຫຍາຍການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ເລັ່ງວຽກງານສ້າງສັນ ແລະ ການວິເຄາະ, ແລະ ເປີດປະຕູວິທະຍາສາດໃໝ່. ຖ້າໃຊ້ຢ່າງບໍ່ລະມັດລະວັງ, ມັນສາມາດຫຼອກລວງ, ຍົກເວັ້ນ, ຫຼື ທຳລາຍຄວາມໄວ້ວາງໃຈ. ເສັ້ນທາງທີ່ມີຄວາມສຸກປະສົມປະສານວິສະວະກຳທີ່ເຂັ້ມແຂງກັບການປົກຄອງ, ການວັດແທກ, ແລະ ການສຳຜັດຂອງຄວາມຖ່ອມຕົວ. ຄວາມສົມດຸນນັ້ນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນໄປໄດ້ - ມັນສາມາດສອນໄດ້, ສາມາດທົດສອບໄດ້, ແລະ ສາມາດຮັກສາໄດ້ດ້ວຍຂອບການເຮັດວຽກ ແລະ ກົດລະບຽບທີ່ຖືກຕ້ອງ. [2][3][4][5]

ເອກະສານອ້າງອີງ

[1] ສາລານຸກົມ Britannica - ປັນຍາປະດິດ (AI) : ອ່ານຕື່ມ
[2] ທຳມະຊາດ - “ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ” (LeCun, Bengio, Hinton) : ອ່ານຕື່ມ
[3] arXiv - “ຄວາມສົນໃຈແມ່ນສິ່ງທີ່ເຈົ້າຕ້ອງການທັງໝົດ” (Vaswani et al.) : ອ່ານຕື່ມ
[4] NIST - ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ AI : ອ່ານຕື່ມ
[5] arXiv - “ຮູບແບບຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການແຜ່ກະຈາຍສຽງລົບກວນ” (Ho et al.) : ອ່ານຕື່ມ

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ