ເທັກໂນໂລຢີ AI ແມ່ນຫຍັງ? [ວິດີໂອ ແລະ ແບບສອບຖາມ]

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ເທັກໂນໂລຢີ AI ແມ່ນຊຸດວິທີການທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ, ກວດຈັບຮູບແບບ, ເຂົ້າໃຈ ຫຼື ສ້າງພາສາ, ແລະ ສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈ. ມັນມັກຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງກ່ຽວກັບຕົວຢ່າງ ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນນຳໃຊ້ມັນເພື່ອເຮັດການຄາດຄະເນ ຫຼື ສ້າງເນື້ອຫາ; ເມື່ອໂລກມີການປ່ຽນແປງ, ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່ເປັນໄລຍະ.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ຄຳນິຍາມ: ລະບົບ AI ອະນຸມານການຄາດຄະເນ, ຄຳແນະນຳ ຫຼື ການຕັດສິນໃຈຈາກການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມສັບສົນ.

ຄວາມສາມາດຫຼັກ: ການຮຽນຮູ້, ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ພາສາ, ການຮັບຮູ້ ແລະ ການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈ ປະກອບເປັນພື້ນຖານ.

ເຕັກໂນໂລຊີ: ML, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, NLP, ວິໄສທັດ, RL, ແລະ AI ທີ່ສ້າງສັນມັກຈະເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ.

ວົງຈອນຊີວິດ: ຝຶກອົບຮົມ, ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ນຳໃຊ້, ຈາກນັ້ນຕິດຕາມກວດກາການເລື່ອນລອຍ ແລະ ການຫຼຸດລົງຂອງປະສິດທິພາບ.

ການປົກຄອງ: ນຳໃຊ້ການກວດສອບອະຄະຕິ, ການຕິດຕາມກວດກາຂອງມະນຸດ, ການຄວບຄຸມຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ/ຄວາມປອດໄພ, ແລະ ຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ຊັດເຈນ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ວິທີການທົດສອບຮູບແບບ AI
ວິທີການປະຕິບັດຕົວຈິງເພື່ອປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມລຳອຽງ, ຄວາມທົນທານ ແລະ ປະສິດທິພາບ.

🔗 AI ຫຍໍ້ມາຈາກຫຍັງ
ຄຳອະທິບາຍງ່າຍໆກ່ຽວກັບຄວາມໝາຍຂອງ AI ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທົ່ວໄປ.

🔗 ວິທີການໃຊ້ AI ສຳລັບການສ້າງເນື້ອຫາ
ໃຊ້ AI ເພື່ອລະດົມສະໝອງ, ຮ່າງ, ແກ້ໄຂ ແລະ ຂະຫຍາຍເນື້ອຫາ.

🔗 AI ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງບໍ
ການພິຈາລະນາຢ່າງສົມດຸນຕໍ່ຄຳໝັ້ນສັນຍາ, ຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບໃນໂລກຕົວຈິງຂອງ AI.

ເທັກໂນໂລຢີ AI ແມ່ນຫຍັງ 🧠

ເຕັກໂນໂລຊີ AI (ເຕັກໂນໂລຊີປັນຍາປະດິດ) ແມ່ນຊຸດວິທີການ ແລະ ເຄື່ອງມືທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກປະຕິບັດພຶດຕິກຳທີ່ “ສະຫຼາດ” ເຊັ່ນ:

• ການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ (ແທນທີ່ຈະຖືກຂຽນໂປຣແກຣມຢ່າງຊັດເຈນສຳລັບທຸກໆສະຖານະການ)

• ການຮັບຮູ້ຮູບແບບຕ່າງໆ (ໃບໜ້າ, ການສໍ້ໂກງ, ສັນຍານທາງການແພດ, ແນວໂນ້ມ)

• ຄວາມເຂົ້າໃຈ ຫຼື ການສ້າງພາສາ (chatbots, ການແປພາສາ, ບົດສະຫຼຸບ)

• ການວາງແຜນ ແລະ ການຕັດສິນໃຈ (ການກຳນົດເສັ້ນທາງ, ຄຳແນະນຳ, ຫຸ່ນຍົນ)

• ການຮັບຮູ້ (ວິໄສທັດ, ການຮັບຮູ້ຄຳເວົ້າ, ການຕີຄວາມໝາຍຂອງເຊັນເຊີ)

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການພື້ນຖານ "ແບບທາງການ", ການວາງກອບຂອງ OECD ແມ່ນຈຸດສຳຄັນທີ່ເປັນປະໂຫຍດ: ມັນປະຕິບັດຕໍ່ລະບົບ AI ເປັນສິ່ງທີ່ສາມາດອະນຸມານຈາກຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າເພື່ອຜະລິດຜົນຜະລິດເຊັ່ນ: ການຄາດຄະເນ, ຄຳແນະນຳ, ຫຼືການຕັດສິນໃຈທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ສະພາບແວດລ້ອມ. ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ: ມັນຮັບເອົາຄວາມເປັນຈິງທີ່ສັບສົນ → ຜະລິດຜົນຜະລິດ "ການຄາດເດົາທີ່ດີທີ່ສຸດ" → ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນຕໍ່ໄປ. [1]

ຈະບໍ່ຕົວະ - “AI” ເປັນຄຳສັບທີ່ລວມຢູ່. ພາຍໃຕ້ມັນເຈົ້າຈະພົບເຫັນຫຼາຍຂົງເຂດຍ່ອຍ, ແລະຜູ້ຄົນມັກເອີ້ນພວກມັນທັງໝົດວ່າ “AI”, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກມັນຈະເປັນພຽງສະຖິຕິທີ່ທັນສະໄໝທີ່ໃສ່ເສື້ອກັນໜາວກໍຕາມ.

ເທັກໂນໂລຢີ AI ໃນພາສາອັງກິດທຳມະດາ (ບໍ່ມີຮູບແບບການຂາຍ) 😄

ລອງນຶກພາບເບິ່ງວ່າເຈົ້າເປີດຮ້ານກາເຟ ແລະ ເລີ່ມຕິດຕາມການສັ່ງຊື້.

ໃນຕອນທຳອິດ, ເຈົ້າກຳລັງຄາດເດົາວ່າ: “ຮູ້ສຶກວ່າຄົນຢາກກິນນົມເຂົ້າໂອດຫຼາຍຂຶ້ນໃນໄລຍະມໍ່ໆມານີ້ບໍ?”
ຈາກນັ້ນເຈົ້າກໍ່ເບິ່ງຕົວເລກແລະເວົ້າວ່າ: “ປາກົດວ່ານົມເຂົ້າໂອດເພີ່ມຂຶ້ນສູງໃນທ້າຍອາທິດ.”

ບັດນີ້ລອງນຶກພາບລະບົບທີ່:

• ສັງເກດເບິ່ງຄຳສັ່ງເຫຼົ່ານັ້ນ,

• ພົບຮູບແບບທີ່ເຈົ້າບໍ່ໄດ້ສັງເກດເຫັນ

• ຄາດຄະເນສິ່ງທີ່ທ່ານຈະຂາຍໃນມື້ອື່ນ,

• ແລະ ແນະນຳວ່າຕ້ອງຊື້ສິນຄ້າຄົງຄັງເທົ່າໃດ…

ການຊອກຫາຮູບແບບ + ການຄາດຄະເນ + ການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈນັ້ນແມ່ນເທັກໂນໂລຢີ AI ລຸ້ນປະຈຳວັນ. ມັນຄືກັບການໃຫ້ຊອບແວຂອງເຈົ້າມີຕາຄູ່ທີ່ດີ ແລະ ປື້ມບັນທຶກທີ່ໜ້າສົນໃຈເລັກນ້ອຍ.

ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ຄືກັບການໃຫ້ມັນກັບນົກແກ້ວທີ່ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເວົ້າໄດ້ດີຫຼາຍ. ເປັນປະໂຫຍດ, ແຕ່... ບໍ່ແມ່ນວ່າສະ ຫຼາດ. ຈະມີຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບເລື່ອງນັ້ນໃນພາຍຫຼັງ.

ອົງປະກອບຫຼັກຂອງເຕັກໂນໂລຊີ AI 🧩

AI ບໍ່ແມ່ນສິ່ງດຽວ. ມັນເປັນວິທີການຫຼາຍຢ່າງທີ່ມັກເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ:

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (ML)

ລະບົບຮຽນຮູ້ຄວາມສຳພັນຈາກຂໍ້ມູນແທນທີ່ຈະເປັນກົດລະບຽບທີ່ຄົງທີ່.
ຕົວຢ່າງ: ຕົວກອງສະແປມ, ການຄາດຄະເນລາຄາ, ການຄາດຄະເນການຍົກເລີກ.

ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ

ຊຸດຍ່ອຍຂອງ ML ໂດຍໃຊ້ເຄືອຂ່າຍປະສາດທີ່ມີຫຼາຍຊັ້ນ (ເກັ່ງໃນຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນເຊັ່ນ: ຮູບພາບ ແລະ ສຽງ).
ຕົວຢ່າງ: ການປ່ຽນສຽງເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມ, ການຕິດສະຫຼາກຮູບພາບ, ລະບົບການແນະນຳບາງຢ່າງ.

ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP)

ເທັກໂນໂລຢີທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກກັບພາສາມະນຸດ.
ຕົວຢ່າງ: ການຄົ້ນຫາ, chatbots, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການສະກັດເອກະສານ.

ວິໄສພາບຄອມພິວເຕີ

AI ທີ່ຕີຄວາມໝາຍການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍສາຍຕາ.
ຕົວຢ່າງ: ການກວດຫາຂໍ້ບົກພ່ອງໃນໂຮງງານ, ການຮອງຮັບການຖ່າຍພາບ, ການນຳທາງ.

ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມສ້າງ (RL)

ຮຽນຮູ້ໂດຍການລອງຜິດລອງຖືກໂດຍໃຊ້ລາງວັນ ແລະ ການລົງໂທດ.
ຕົວຢ່າງ: ການຝຶກອົບຮົມຫຸ່ນຍົນ, ຕົວແທນຫຼິ້ນເກມ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຊັບພະຍາກອນ.

AI ທີ່ສ້າງສັນ

ຮູບແບບທີ່ສ້າງເນື້ອຫາໃໝ່: ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ເພງ, ລະຫັດ.
ຕົວຢ່າງ: ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນ, ຮູບແບບການອອກແບບ, ເຄື່ອງມືສະຫຼຸບ.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສະຖານທີ່ທີ່ມີການຈັດລຽງການຄົ້ນຄວ້າ AI ທີ່ທັນສະໄໝ ແລະ ການສົນທະນາສາທາລະນະ (ໂດຍບໍ່ຕ້ອງລະລາຍສະໝອງຂອງທ່ານທັນທີ), Stanford HAI ແມ່ນສູນກາງອ້າງອີງທີ່ແຂງແກ່ນ. [5]

ຮູບແບບທາງຈິດໃຈ “ວິທີການເຮັດວຽກ” ແບບໄວໆ (ການຝຶກອົບຮົມ ທຽບກັບ ການນຳໃຊ້) 🔧

AI ທີ່ທັນສະໄໝສ່ວນໃຫຍ່ມີສອງໄລຍະໃຫຍ່ໆຄື:

• ການຝຶກອົບຮົມ: ແບບຈຳລອງຮຽນຮູ້ຮູບແບບຈາກຕົວຢ່າງຫຼາຍຢ່າງ.

• ການອະນຸມານ: ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໄດ້ຮັບການປ້ອນຂໍ້ມູນໃໝ່ ແລະ ຜະລິດຜົນຜະລິດ (ການຄາດຄະເນ / ການຈັດປະເພດ / ຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນ, ແລະອື່ນໆ).

ຮູບພາບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ ແລະ ບໍ່ສັບສົນເກີນໄປ:

1. ເກັບກຳຂໍ້ມູນ (ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ທຸລະກຳ, ສັນຍານເຊັນເຊີ)

2. ກຳນົດຮູບຮ່າງ (ປ້າຍກຳກັບສຳລັບການຮຽນຮູ້ພາຍໃຕ້ການຊີ້ນຳ, ຫຼືໂຄງສ້າງສຳລັບວິທີການດ້ວຍຕົນເອງ/ເຄິ່ງພາຍໃຕ້ການຊີ້ນຳ)

3. ຝຶກອົບຮົມ (ປັບປຸງຮູບແບບໃຫ້ດີທີ່ສຸດເພື່ອໃຫ້ມັນເຮັດໄດ້ດີຂຶ້ນໃນຕົວຢ່າງ)

4. ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມັນຍັງບໍ່ທັນໄດ້ເຫັນ (ເພື່ອກວດສອບການ overfitting)

5. ນຳໃຊ້

6. ຕິດຕາມກວດກາ (ເພາະວ່າຄວາມເປັນຈິງປ່ຽນແປງ ແລະ ຮູບແບບຕ່າງໆບໍ່ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ຢ່າງມະຫັດສະຈັນ)

ແນວຄວາມຄິດຫຼັກ: ລະບົບ AI ຫຼາຍລະບົບບໍ່ "ເຂົ້າໃຈ" ຄືກັບມະນຸດ. ພວກມັນຮຽນຮູ້ຄວາມສຳພັນທາງສະຖິຕິ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ AI ສາມາດເກັ່ງໃນການຮັບຮູ້ຮູບແບບ ແລະ ຍັງລົ້ມເຫຼວໃນສະຕິປັນຍາພື້ນຖານ. ມັນຄືກັບພໍ່ຄົວທີ່ສະຫຼາດຫຼັກແຫຼມທີ່ບາງຄັ້ງລືມວ່າມີຈານຢູ່.

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຕົວເລືອກເທັກໂນໂລຢີ AI ທົ່ວໄປ (ແລະສິ່ງທີ່ພວກມັນດີສຳລັບ) 📊

ນີ້ແມ່ນວິທີການຄິດທີ່ເປັນປະໂຫຍດກ່ຽວກັບ "ປະເພດ" ຂອງເທັກໂນໂລຢີ AI. ບໍ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ມັນຊ່ວຍໄດ້.

ແມ່ນແລ້ວ, ໂຕະບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີກັນໜ້ອຍໜຶ່ງ - ນັ້ນແຫຼະຊີວິດ. ຕົວເລືອກເທັກໂນໂລຢີ AI ຊ້ອນກັນຄືກັບຫູຟັງໃນລິ້ນຊັກ.

ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບເທັກໂນໂລຢີ AI ທີ່ດີ? ✅

ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ຄົນເຮົາຂ້າມໄປ ເພາະມັນບໍ່ເຫຼື້ອມເປັນເງົາງາມປານໃດ. ແຕ່ໃນທາງປະຕິບັດ, ມັນແມ່ນບ່ອນທີ່ຄວາມສຳເລັດອາໄສຢູ່.

ລະບົບເທັກໂນໂລຢີ AI ທີ່ “ດີ” ມັກຈະມີ:

• ວຽກທີ່ຊັດເຈນທີ່ຕ້ອງເຮັດຄື
  “ຊ່ວຍຄັດເລືອກປີ້ສະໜັບສະໜູນ” ດີກວ່າ “ສະຫຼາດຂຶ້ນ” ທຸກໆຄັ້ງ.

• ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນທີ່ເໝາະສົມ
  ເກັບເຂົ້າ, ເກັບອອກ... ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ເກັບອອກດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈ 😂

• ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ວັດແທກໄດ້
  ຄວາມແມ່ນຍໍາ, ອັດຕາຄວາມຜິດພາດ, ປະຫຍັດເວລາ, ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະ ປັບປຸງຄວາມພໍໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້.

• ການກວດສອບຄວາມລຳອຽງ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳ (ໂດຍສະເພາະໃນການນຳໃຊ້ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການສ່ຽງສູງ)
  ຖ້າມັນສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຊີວິດຂອງຜູ້ຄົນ, ທ່ານທົດສອບມັນຢ່າງຈິງຈັງ - ແລະ ທ່ານຖືວ່າການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງເປັນສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດ, ບໍ່ແມ່ນກ່ອງກາເຄື່ອງໝາຍຄັ້ງດຽວ. ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ຂອງ NIST ແມ່ນໜຶ່ງໃນຄູ່ມືສາທາລະນະທີ່ຊັດເຈນທີ່ສຸດສຳລັບວິທີການ "ສ້າງ + ວັດແທກ + ປົກຄອງ" ປະເພດນີ້. [2]

• ການກວດສອບຂອງມະນຸດໃນບ່ອນທີ່ມັນສຳຄັນ
  ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າມະນຸດສົມບູນແບບ (ຮ່າໆ), ແຕ່ຍ້ອນວ່າຄວາມຮັບຜິດຊອບມີຄວາມສຳຄັນ.

• ການຕິດຕາມກວດກາຫຼັງຈາກການເປີດຕົວ
  ຮູບແບບຕ່າງໆມີການປ່ຽນແປງ. ພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ໃຊ້ປ່ຽນແປງ. ຄວາມເປັນຈິງບໍ່ສົນໃຈຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງເຈົ້າ.

“ຕົວຢ່າງປະກອບ” ໄວໆ (ອີງຕາມການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປຫຼາຍ)

ທີມງານຊ່ວຍເຫຼືອເປີດຕົວການກຳນົດເສັ້ນທາງປີ້ ML. ອາທິດທີ 1: ໄຊຊະນະອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. ອາທິດທີ 8: ການເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນໃໝ່ປ່ຽນແປງຫົວຂໍ້ປີ້, ແລະ ການກຳນົດເສັ້ນທາງກໍ່ຮ້າຍແຮງຂຶ້ນຢ່າງງຽບໆ. ການແກ້ໄຂບໍ່ແມ່ນ "AI ຫຼາຍຂຶ້ນ" - ມັນແມ່ນ ການຕິດຕາມກວດກາ + ການຝຶກອົບຮົມຕົວກະຕຸ້ນຄືນໃໝ່ + ເສັ້ນທາງສຳຮອງຂອງມະນຸດ. ລະບົບປະປາທີ່ບໍ່ສວຍງາມຊ່ວຍຊີວິດໄດ້.

ຄວາມປອດໄພ + ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ: ບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ, ບໍ່ແມ່ນໝາຍເຫດ 🔒

ຖ້າ AI ຂອງທ່ານແຕະຕ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ, ທ່ານຢູ່ໃນອານາເຂດຂອງ "ກົດລະບຽບຂອງຜູ້ໃຫຍ່".

ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວທ່ານຕ້ອງການ: ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ, ການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ, ການເກັບຮັກສາຢ່າງລະມັດລະວັງ, ຂໍ້ຈຳກັດຈຸດປະສົງທີ່ຊັດເຈນ, ແລະ ການທົດສອບຄວາມປອດໄພທີ່ເຂັ້ມແຂງ - ບວກກັບຄວາມລະມັດລະວັງເປັນພິເສດບ່ອນທີ່ການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດມີຜົນກະທົບຕໍ່ຜູ້ຄົນ. ຄຳແນະນຳຂອງ ICO ຂອງອັງກິດກ່ຽວກັບ AI ແລະ ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນແມ່ນຊັບພະຍາກອນທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ, ລະດັບຜູ້ຄວບຄຸມສຳລັບການຄິດກ່ຽວກັບຄວາມຍຸຕິທຳ, ຄວາມໂປ່ງໃສ, ແລະ ການນຳໃຊ້ທີ່ສອດຄ່ອງກັບ GDPR. [3]

ຄວາມສ່ຽງ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດ (ຫຼື ສ່ວນທີ່ຄົນເຮົາຮຽນຮູ້ດ້ວຍວິທີທີ່ຍາກລຳບາກ) ⚠️

ເທັກໂນໂລຢີ AI ບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖືໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ຂໍ້ຜິດພາດທົ່ວໄປ:

• ອະຄະຕິ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳ
  ຖ້າຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມສະທ້ອນເຖິງຄວາມບໍ່ສະເໝີພາບ, ແບບຈຳລອງສາມາດເຮັດຊ້ຳ ຫຼື ຂະຫຍາຍມັນໄດ້.

• ພາບຫຼອນ (ສຳລັບ AI ທີ່ສ້າງສັນ)
  ບາງຮູບແບບສ້າງຄຳຕອບທີ່ຟັງແລ້ວຖືກຕ້ອງແຕ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ມັນບໍ່ແມ່ນການ "ຕົວະ" ຢ່າງແນ່ນອນ - ມັນຄ້າຍຄືກັບການສະແດງຕະຫຼົກແບບບໍ່ໄດ້ກຽມຕົວດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈຫຼາຍກວ່າ.

• ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພ
  ການໂຈມຕີແບບປໍລະປັກ, ການສີດຂໍ້ມູນຢ່າງວ່ອງໄວ, ການເປັນພິດຕໍ່ຂໍ້ມູນ - ແມ່ນແລ້ວ, ມັນເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າອັດສະຈັນ.

• ການເພິ່ງພາອາໄສຫຼາຍເກີນໄປ
  ມະນຸດຢຸດຕັ້ງຄຳຖາມກ່ຽວກັບຜົນຜະລິດ, ແລະ ຄວາມຜິດພາດກໍເລື່ອນຜ່ານໄປ.

• ການລ່ອງລອຍຂອງຮູບແບບ
  ໂລກປ່ຽນແປງ. ຮູບແບບບໍ່ປ່ຽນແປງ, ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າເຈົ້າຈະຮັກສາມັນໄວ້.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການທັດສະນະທີ່ໝັ້ນຄົງກ່ຽວກັບ “ຈັນຍາບັນ + ການປົກຄອງ + ມາດຕະຖານ”, ວຽກງານຂອງ IEEE ກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງລະບົບທີ່ເປັນເອກະລາດ ແລະ ລະບົບອັດສະລິຍະ ແມ່ນຈຸດອ້າງອີງທີ່ເຂັ້ມແຂງສຳລັບວິທີການສົນທະນາກ່ຽວກັບການອອກແບບທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນລະດັບສະຖາບັນ. [4]

ວິທີການເລືອກເທັກໂນໂລຢີ AI ທີ່ເໝາະສົມກັບກໍລະນີການນຳໃຊ້ຂອງທ່ານ 🧭

ຖ້າທ່ານກຳລັງປະເມີນເທັກໂນໂລຢີ AI (ສຳລັບທຸລະກິດ, ໂຄງການ, ຫຼືພຽງແຕ່ຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນ), ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ນີ້:

1. ກຳນົດຜົນ
   ໄດ້ຮັບ ການຕັດສິນໃຈ ຫຼື ໜ້າວຽກໃດທີ່ປັບປຸງໃຫ້ດີຂຶ້ນ? ຕົວຊີ້ວັດໃດມີການປ່ຽນແປງ?

2. ກວດສອບຄວາມເປັນຈິງຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ
   ທ່ານມີຂໍ້ມູນພຽງພໍບໍ? ມັນສະອາດບໍ? ມັນມີອະຄະຕິບໍ? ໃຜເປັນເຈົ້າຂອງມັນ?

3. ເລືອກວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດທີ່ໄດ້ຜົນ
   ບາງຄັ້ງກົດລະບຽບກໍ່ເອົາຊະນະ ML. ບາງຄັ້ງ ML ແບບຄລາສສິກກໍ່ເອົາຊະນະການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.
   ການແຊກຊ້ອນຫຼາຍເກີນໄປແມ່ນພາສີທີ່ເຈົ້າຕ້ອງຈ່າຍຕະຫຼອດໄປ.

4. ວາງແຜນການນຳໃຊ້, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການສາທິດເທົ່ານັ້ນ
   ການເຊື່ອມໂຍງ, ຄວາມຊັກຊ້າ, ການຕິດຕາມກວດກາ, ການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່, ການອະນຸຍາດ.

5. ເພີ່ມຮົ້ວກັ້ນ
   ການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດສຳລັບຄວາມສ່ຽງສູງ, ການບັນທຶກ, ແລະ ການອະທິບາຍທີ່ຈຳເປັນ.

6. ທົດສອບກັບຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງ
   ຜູ້ໃຊ້ຈະເຮັດສິ່ງທີ່ນັກອອກແບບຂອງເຈົ້າບໍ່ເຄີຍຄິດມາກ່ອນ. ທຸກໆຄັ້ງ.

ຂ້ອຍຈະເວົ້າຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າ: ໂຄງການເຕັກໂນໂລຊີ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດມັກຈະເປັນແບບຈຳລອງ 30 ເປີເຊັນ, ແລະ 70 ເປີເຊັນແມ່ນທໍ່ນໍ້າ. ບໍ່ໜ້າສົນໃຈເລີຍ. ເປັນຈິງຫຼາຍ.

ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້ ແລະ ບັນທຶກສຸດທ້າຍ 🧁

ເທັກໂນໂລຢີ AI ແມ່ນກ່ອງເຄື່ອງມືທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ, ຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ເຂົ້າໃຈພາສາ, ຮັບຮູ້ໂລກ, ແລະ ຕັດສິນໃຈ - ບາງຄັ້ງກໍ່ສ້າງເນື້ອຫາໃໝ່. ມັນປະກອບມີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, NLP, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມແຮງ, ແລະ AI ທີ່ສ້າງສັນ.

ຖ້າເຈົ້າເອົາສິ່ງໜຶ່ງອອກ: ເທັກໂນໂລຢີ AI ມີພະລັງຫຼາຍ, ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນມາຈາກເປົ້າໝາຍທີ່ຊັດເຈນ, ຂໍ້ມູນທີ່ດີ, ການທົດສອບຢ່າງລະມັດລະວັງ, ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ບວກກັບຄວາມສົງໄສທີ່ດີຕໍ່ສຸຂະພາບ - ເຊັ່ນການອ່ານຣີວິວຮ້ານອາຫານທີ່ເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນເກີນໄປ 😬

ຕົວຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ: ການສ້າງຜູ້ຊ່ວຍຄັດເລືອກປີ້ສະໜັບສະໜູນ AI ​​🎫

ສະຖານະການ

ລອງນຶກພາບເບິ່ງບໍລິສັດ SaaS ຂະໜາດນ້ອຍໄດ້ຮັບປີ້ສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ 180–220 ໃບໃນແຕ່ລະອາທິດ. ທີມງານມີຕົວແທນສະໜັບສະໜູນສາມຄົນ, ແລະການສູນເສຍເວລາທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນການບໍ່ຕອບປີ້ - ມັນແມ່ນການຈັດຮຽງພວກມັນ.

ບາງປີ້ແມ່ນບັນຫາການຮຽກເກັບເງິນ. ບາງປີ້ແມ່ນລາຍງານຂໍ້ຜິດພາດ. ບາງປີ້ແມ່ນຄຳຖາມ “ຂ້ອຍຈະຕັ້ງລະຫັດຜ່ານໃໝ່ໄດ້ແນວໃດ?”. ບາງປີ້ແມ່ນບັນຫາການເຂົ້າເຖິງບັນຊີທີ່ຮີບດ່ວນທີ່ບໍ່ຄວນລໍຖ້າເປັນເວລາເຄິ່ງມື້.

ຜູ້ຊ່ວຍຄັດເລືອກ AI ແບບງ່າຍໆສາມາດຊ່ວຍໄດ້ໂດຍການອ່ານປີ້ໃໝ່, ຈັດປະເພດພວກມັນ, ແນະນຳລະດັບຄວາມສຳຄັນ, ຮ່າງບົດສະຫຼຸບພາຍໃນສັ້ນໆ, ແລະ ສົ່ງພວກມັນໄປຫາບຸກຄົນທີ່ເໝາະສົມ. ມັນບໍ່ໄດ້ທົດແທນທີມງານສະໜັບສະໜູນ. ມັນພຽງແຕ່ກຳຈັດວຽກງານການຈັດຮຽງຮອບທຳອິດທີ່ຊ້ຳໆ.

ສິ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ວຍຕ້ອງການ

ເພື່ອເຮັດໃຫ້ສິ່ງນີ້ມີຄຸນຄ່າ, ທີມງານຈະຕ້ອງມີ:

ໝວດໝູ່ການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ ເຊັ່ນ: ການຮຽກເກັບເງິນ, ຂໍ້ຜິດພາດ, ການເຂົ້າເຖິງບັນຊີ, ການຮ້ອງຂໍຄຸນສົມບັດ ແລະ ຄຳຖາມທົ່ວໄປ

ກົດລະບຽບຄວາມສຳຄັນ, ຕົວຢ່າງ: “ບັນຊີຖືກລັອກ + ລູກຄ້າທີ່ຈ່າຍເງິນ = ຄວາມສຳຄັນສູງ”

ຕົວຢ່າງສອງສາມຢ່າງຂອງປີ້ເກົ່າທີ່ມີປ້າຍຊື່ຢ່າງຖືກຕ້ອງ

ບັນຊີລາຍຊື່ສິ່ງທີ່ AI ບໍ່ຄວນເຮັດ, ເຊັ່ນ: ການຄືນເງິນ, ການສັນຍາວ່າຈະແກ້ໄຂ, ຫຼື ການປ່ຽນແປງການຕັ້ງຄ່າບັນຊີ

ຂັ້ນຕອນການກວດສອບໂດຍມະນຸດສຳລັບປີ້ທີ່ຮີບດ່ວນ, ປີ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບກົດໝາຍ, ປີ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຮຽກເກັບເງິນ ຫຼື ປີ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມປອດໄພ

ວິທີງ່າຍໆໃນການຕິດຕາມວ່າທີມງານສະໜັບສະໜູນຍອມຮັບ ຫຼື ແກ້ໄຂເສັ້ນທາງຂອງ AI ຫຼືບໍ່

ຕົວຢ່າງຄຳແນະນຳ

ເຈົ້າສາມາດໃຫ້ຄຳແນະນຳແກ່ຜູ້ຊ່ວຍແບບນີ້:

ອ່ານປີ້ສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ ແລະ ຈັດປະເພດເປັນໜຶ່ງໝວດໝູ່ຄື: ການຮຽກເກັບເງິນ, ຂໍ້ຜິດພາດ, ການເຂົ້າເຖິງບັນຊີ, ການຮ້ອງຂໍຄຸນສົມບັດ, ຫຼື ຄຳຖາມທົ່ວໄປ. ກຳນົດຄວາມສຳຄັນຕ່ຳ, ກາງ, ຫຼື ສູງໂດຍໃຊ້ກົດລະບຽບສະໜັບສະໜູນຂອງບໍລິສັດ. ຂຽນບົດສະຫຼຸບພາຍໃນປະໂຫຍກດຽວ. ຢ່າສັນຍາວ່າຈະຄືນເງິນ, ການແກ້ໄຂ, ໄລຍະເວລາ, ຫຼື ຂໍ້ຍົກເວັ້ນນະໂຍບາຍ. ຖ້າປີ້ກ່າວເຖິງບັນຊີທີ່ຖືກລັອກ, ການຈ່າຍເງິນບໍ່ສຳເລັດ, ຄວາມກັງວົນດ້ານຄວາມປອດໄພ, ຫຼື ລູກຄ້າທີ່ໃຈຮ້າຍ, ໃຫ້ລາຍງານມັນເພື່ອໃຫ້ມະນຸດກວດສອບ.

ຕົວຢ່າງປີ້:

"ຂ້ອຍໄດ້ຈ່າຍເງິນສຳລັບແຜນ Pro ມື້ວານນີ້ແຕ່ບັນຊີຂອງຂ້ອຍຍັງຂຽນວ່າບໍ່ເສຍຄ່າ. ຂ້ອຍຕ້ອງການແກ້ໄຂບັນຫານີ້ກ່ອນທີ່ລູກຄ້າຈະໂທຫາໃນຕອນບ່າຍນີ້."

ຜົນຜະລິດດີ:

ໝວດໝູ່: ການຮຽກເກັບເງິນ
ບຸລິມະສິດ: ສູງ
ສະຫຼຸບ: ລູກຄ້າຈ່າຍເງິນໃຫ້ Pro ແຕ່ຍັງເຫັນແຜນຟຣີ ແລະ ຕ້ອງການສິດເຂົ້າເຖິງກ່ອນທີ່ລູກຄ້າຈະໂທຫາໃນມື້ນີ້.
ການກວດສອບໂດຍມະນຸດ: ແມ່ນແລ້ວ - ບັນຫາການຈ່າຍເງິນ/ການເຂົ້າເຖິງກັບຄວາມກົດດັນດ້ານເວລາ.

ຜົນຜະລິດບໍ່ດີ:

"ຂໍອະໄພ, ພວກເຮົາໄດ້ອັບເກຣດບັນຊີຂອງທ່ານແລ້ວ."

ຄຳຕອບທີ່ບໍ່ດີນັ້ນມີຄວາມສ່ຽງ ເພາະວ່າ AI ກຳລັງແກ້ງເຮັດເປັນປະຕິບັດການກະທຳທີ່ມັນອາດຈະບໍ່ມີສິດອະນຸຍາດໃຫ້ເຮັດ.

ວິທີການທົດສອບມັນ

ກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍໃນປີ້ສົດ, ໃຫ້ທົດສອບມັນກັບປີ້ເກົ່າ 30–50 ໃບທີ່ຮູ້ໝວດໝູ່ ແລະ ບຸລິມະສິດທີ່ຖືກຕ້ອງແລ້ວ.

ຊຸດການທົດສອບທີ່ມີຄຸນຄ່າອາດຈະປະກອບມີ:

10 ຄຳຖາມງ່າຍໆກ່ຽວກັບ "ວິທີການ"

ປີ້ໃບບິນ ຫຼື ປີ້ເຂົ້າເຖິງແຜນການ 10 ໃບ

ລາຍງານຂໍ້ຜິດພາດ 10 ສະບັບ

5 ຂໍ້ຄວາມຈາກລູກຄ້າທີ່ໃຈຮ້າຍ ຫຼື ຮີບດ່ວນ

ປີ້ 5 ໃບທີ່ສັບສົນເຊິ່ງກ່າວເຖິງສອງບັນຫາພ້ອມກັນ

ຕິດຕາມສາມຢ່າງ:

ມັນໄດ້ເລືອກໝວດໝູ່ທີ່ຖືກຕ້ອງບໍ?

ມັນໄດ້ເລືອກບຸລິມະສິດທີ່ຖືກຕ້ອງບໍ?

ມັນໄດ້ໝາຍປີ້ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງໃຫ້ມະນຸດກວດສອບຢ່າງຖືກຕ້ອງແລ້ວບໍ?

ທີມງານຄວນທົດສອບການປ້ອນຂໍ້ມູນຜິດປົກກະຕິເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມສັ້ນໆ, ການເວົ້າເຍາະເຍີ້ຍ, ພາບໜ້າຈໍທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ຄວາມ, ການຮ້ອງຮຽນທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງ, ແລະລູກຄ້າທີ່ໃຊ້ຊື່ຜະລິດຕະພັນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ຜົນໄດ້ຮັບ

ຜົນໄດ້ຮັບຕົວຢ່າງ: ອີງຕາມເວລາ 40 ຕົວຢ່າງປີ້ກ່ອນ ແລະ ຫຼັງການນຳໃຊ້ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ.

ເວລາຄັດເລືອກດ້ວຍຕົນເອງ: 3 ນາທີຕໍ່ປີ້
ເວລາຄັດເລືອກດ້ວຍ AI: 45 ວິນາທີຕໍ່ປີ້, ລວມທັງການທົບທວນໂດຍມະນຸດ
ເວລາທີ່ປະມານປະຢັດໄດ້ໃນ 200 ປີ້ຕໍ່ອາທິດ: 7.5 ຊົ່ວໂມງ
ເປົ້າໝາຍຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກຳນົດເສັ້ນທາງກ່ອນການເປີດຕົວ: ຢ່າງໜ້ອຍ 85% ໃນຊຸດການທົດສອບ
ເປົ້າໝາຍການກວດສອບໂດຍມະນຸດ: 100% ຂອງໃບບິນ, ການເຂົ້າເຖິງບັນຊີ, ຄວາມປອດໄພ ຫຼື ການຮ້ອງຮຽນດ່ວນ

ຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນມາດຕະຖານທົ່ວໄປ. ພວກມັນແມ່ນຕົວຢ່າງການຄາດຄະເນທີ່ທີມສາມາດກວດສອບໄດ້ໂດຍການກຳນົດເວລາປີ້ສົດ, ການນັບການຈັດປະເພດທີ່ຖືກແກ້ໄຂແລ້ວ, ແລະ ການທົບທວນບັນທຶກການສະໜັບສະໜູນປະຈຳອາທິດ.

ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່

ຜູ້ຊ່ວຍອາດຈະໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບລູກຄ້າທີ່ໃຈຮ້າຍໜ້ອຍເກີນໄປ ເພາະວ່າຂໍ້ຄວາມບໍ່ໄດ້ໃຊ້ຄຳເວົ້າທີ່ຮີບດ່ວນທີ່ຊັດເຈນ.

ມັນອາດຈະຈັດປະເພດຂໍ້ຜິດພາດກ່ຽວກັບການຮຽກເກັບເງິນເປັນ "ການຮຽກເກັບເງິນ" ເທົ່ານັ້ນເມື່ອມັນຕ້ອງການທີມງານຜະລິດຕະພັນ.

ມັນອາດຈະສ້າງບົດສະຫຼຸບທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືທີ່ພາດລາຍລະອຽດສຳຄັນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຢູ່ໃກ້ໆກັບທ້າຍປີ້.

ມັນອາດຈະອີງໃສ່ກົດລະບຽບການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ລ້າສະໄໝ ຖ້າລາຄາ, ນະໂຍບາຍການຄືນເງິນ ຫຼື ເສັ້ນທາງການຍົກລະດັບມີການປ່ຽນແປງ.

ຄວາມຜິດພາດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນການປ່ອຍໃຫ້ AI ສົ່ງໃບບິນຢ່າງງຽບໆໂດຍບໍ່ໄດ້ວັດແທກການແກ້ໄຂ. ຖ້າຕົວແທນຍັງຄົງແກ້ໄຂຄວາມຜິດພາດຂອງ AI ດຽວກັນ, ນັ້ນຈະກາຍເປັນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມເພື່ອປັບປຸງ - ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຄວນລະເລີຍ.

ເອົາໄປໃຊ້ຕົວຈິງ

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ເທັກໂນໂລຢີ AI ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນການປະຕິບັດ: ບໍ່ແມ່ນເປັນສະໝອງວິເສດ, ແຕ່ເປັນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ຄວບຄຸມໄດ້. ໃຫ້ມັນເປັນວຽກທີ່ແຄບ, ກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນ, ຕົວຢ່າງການທົດສອບ, ເປົ້າໝາຍທີ່ວັດແທກໄດ້, ແລະເສັ້ນທາງສຳຮອງຂອງມະນຸດ. ການປະສົມປະສານນັ້ນມັກຈະໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼາຍກວ່າການຂໍໃຫ້ AI "ຈັດການການສະໜັບສະໜູນ" ແລະຫວັງວ່າຈະດີທີ່ສຸດ.

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

ເທັກໂນໂລຢີ AI ແມ່ນຫຍັງ, ເວົ້າງ່າຍໆ?

ເທັກໂນໂລຢີ AI ແມ່ນການລວບລວມວິທີການຕ່າງໆທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ ແລະ ຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ເປັນປະໂຫຍດເຊັ່ນ: ການຄາດຄະເນ, ຄຳແນະນຳ ຫຼື ເນື້ອຫາທີ່ສ້າງຂຶ້ນ. ແທນທີ່ຈະຖືກຂຽນໂປຣແກຣມດ້ວຍກົດລະບຽບທີ່ຄົງທີ່ສຳລັບທຸກໆສະຖານະການ, ຮູບແບບຕ່າງໆໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຕົວຢ່າງ ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນນຳໃຊ້ກັບອິນພຸດໃໝ່. ໃນການນຳໃຊ້ການຜະລິດ, AI ຕ້ອງການການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເພາະວ່າຂໍ້ມູນທີ່ມັນພົບສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ຕະຫຼອດເວລາ.

ເທັກໂນໂລຢີ AI ເຮັດວຽກແນວໃດໃນການປະຕິບັດ (ການຝຶກອົບຮົມ ທຽບກັບ ການອະນຸມານ)?

ເທັກໂນໂລຢີ AI ສ່ວນໃຫຍ່ມີສອງໄລຍະຫຼັກຄື: ການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການອະນຸມານ. ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຮູບແບບຈາກຊຸດຂໍ້ມູນ - ໂດຍມັກຈະເປັນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງມັນໃນຕົວຢ່າງທີ່ຮູ້ຈັກ. ໃນລະຫວ່າງການອະນຸມານ, ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຈະຮັບເອົາຂໍ້ມູນປ້ອນຂໍ້ມູນໃໝ່ ແລະ ຜະລິດຜົນຜະລິດເຊັ່ນ: ການຈັດປະເພດ, ການຄາດຄະເນ ຫຼື ຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນ. ຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້, ປະສິດທິພາບສາມາດຫຼຸດລົງໄດ້, ສະນັ້ນການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ.

ຄວາມແຕກຕ່າງກັນແນວໃດລະຫວ່າງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ແລະ AI?

AI ແມ່ນຄຳສັບທີ່ກວ້າງຂວາງສຳລັບພຶດຕິກຳຂອງເຄື່ອງຈັກ "ສະຫຼາດ", ໃນຂະນະທີ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນວິທີການທົ່ວໄປພາຍໃນ AI ທີ່ຮຽນຮູ້ຄວາມສຳພັນຈາກຂໍ້ມູນ. ການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນຊຸດຍ່ອຍຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍປະສາດຫຼາຍຊັ້ນ ແລະ ມັກຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ມີສຽງລົບກວນ ແລະ ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເຊັ່ນ: ຮູບພາບ ຫຼື ສຽງ. ລະບົບຫຼາຍລະບົບລວມເອົາວິທີການຕ່າງໆເຂົ້າກັນແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ເຕັກນິກດຽວ.

ເທັກໂນໂລຢີ AI ເໝາະສຳລັບບັນຫາປະເພດໃດແດ່?

ເທັກໂນໂລຢີ AI ມີຄວາມແຂງແກ່ນເປັນພິເສດໃນການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ການຄາດຄະເນ, ວຽກງານດ້ານພາສາ, ແລະ ການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈ. ຕົວຢ່າງທົ່ວໄປປະກອບມີການກວດຈັບສະແປມ, ການຄາດຄະເນການຍົກເລີກ, ການສົ່ງຕໍ່ປີ້ສະໜັບສະໜູນ, ການປ່ຽນສຽງເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມ, ແລະ ການກວດຈັບຂໍ້ບົກຜ່ອງທາງສາຍຕາ. AI ທີ່ສ້າງສັນມັກຖືກໃຊ້ສຳລັບການຮ່າງ, ການສະຫຼຸບ, ຫຼື ການຄິດ, ໃນຂະນະທີ່ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມສາມາດຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາການເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມຕົວແທນຜ່ານລາງວັນ ແລະ ການລົງໂທດ.

ເປັນຫຍັງຮູບແບບ AI ຈຶ່ງລ່ອງລອຍ, ແລະທ່ານຈະປ້ອງກັນການເສື່ອມໂຊມຂອງປະສິດທິພາບໄດ້ແນວໃດ?

ການປ່ຽນແປງຂອງຮູບແບບເກີດຂຶ້ນເມື່ອເງື່ອນໄຂມີການປ່ຽນແປງ - ພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ໃຊ້ໃໝ່, ຜະລິດຕະພັນໃໝ່, ຮູບແບບການສໍ້ໂກງໃໝ່, ພາສາທີ່ປ່ຽນແປງ - ໃນຂະນະທີ່ຮູບແບບຍັງຄົງໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນເກົ່າ. ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຫຼຸດລົງຂອງປະສິດທິພາບ, ທີມງານມັກຈະຕິດຕາມກວດກາຕົວຊີ້ວັດທີ່ສຳຄັນຫຼັງຈາກການເປີດຕົວ, ກຳນົດຂອບເຂດສຳລັບການແຈ້ງເຕືອນ, ແລະ ກຳນົດເວລາການທົບທວນເປັນໄລຍະ. ເມື່ອກວດພົບການປ່ຽນແປງ, ການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່, ການອັບເດດຂໍ້ມູນ, ແລະ ເສັ້ນທາງສຳຮອງຂອງມະນຸດຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື.

ເຈົ້າຈະເລືອກເທັກໂນໂລຢີ AI ທີ່ເໝາະສົມສຳລັບກໍລະນີການນຳໃຊ້ສະເພາະໄດ້ແນວໃດ?

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການກຳນົດຜົນໄດ້ຮັບ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດທີ່ທ່ານຕ້ອງການປັບປຸງ, ຈາກນັ້ນປະເມີນຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານອະຄະຕິ, ແລະ ຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງ. ວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການເລືອກວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດທີ່ສາມາດຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການ - ບາງຄັ້ງກົດລະບຽບກໍ່ດີກວ່າ ML, ແລະ ML ແບບຄລາສສິກສາມາດມີປະສິດທິພາບດີກວ່າການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງສຳລັບຂໍ້ມູນ "ຕາຕະລາງ + ແນວໂນ້ມ" ທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ວາງແຜນສຳລັບການເຊື່ອມໂຍງ, ຄວາມຊັກຊ້າ, ການອະນຸຍາດ, ການຕິດຕາມກວດກາ, ແລະ ການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່ - ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການສາທິດເທົ່ານັ້ນ.

ຄວາມສ່ຽງ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງເຕັກໂນໂລຊີ AI ແມ່ນຫຍັງ?

ລະບົບ AI ສາມາດສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີອະຄະຕິ ຫຼື ບໍ່ຍຸດຕິທຳ ເມື່ອຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມສະທ້ອນເຖິງຄວາມບໍ່ສະເໝີພາບທາງສັງຄົມ. AI ທີ່ສ້າງສັນຍັງສາມາດ “ຫຼອນ”, ສ້າງຜົນຜະລິດທີ່ຟັງແລ້ວໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖື. ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຍັງມີຢູ່, ລວມທັງການສີດຂໍ້ມູນຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະ ການເປັນພິດຕໍ່ຂໍ້ມູນ, ແລະ ທີມງານສາມາດເພິ່ງພາອາໄສຜົນຜະລິດຫຼາຍເກີນໄປ. ການຄຸ້ມຄອງ, ການທົດສອບ, ແລະ ການກວດສອບຂອງມະນຸດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແມ່ນສິ່ງສຳຄັນ, ໂດຍສະເພາະໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການສ່ຽງສູງ.

“ການປົກຄອງ” ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດສຳລັບເທັກໂນໂລຢີ AI ໃນການປະຕິບັດ?

ການຄຸ້ມຄອງໝາຍເຖິງການວາງການຄວບຄຸມກ່ຽວກັບວິທີການສ້າງ, ນຳໃຊ້ ແລະ ຮັກສາ AI ເພື່ອໃຫ້ຄວາມຮັບຜິດຊອບຍັງຄົງຊັດເຈນ. ໃນທາງປະຕິບັດນີ້ລວມມີການກວດສອບອະຄະຕິ, ການຄວບຄຸມຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພ, ການຕິດຕາມກວດກາຂອງມະນຸດບ່ອນທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ, ແລະ ການບັນທຶກເພື່ອການກວດສອບ. ມັນຍັງໝາຍເຖິງການປະຕິບັດຕໍ່ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງເປັນກິດຈະກຳວົງຈອນຊີວິດ - ການຝຶກອົບຮົມ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ການນຳໃຊ້, ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ການອັບເດດເມື່ອເງື່ອນໄຂມີການປ່ຽນແປງ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. OECD - ຄຳນິຍາມ / ການວາງກອບຂອງລະບົບ AI

2. NIST - ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານປັນຍາປະດິດ (AI RMF 1.0) PDF

3. ICO ຂອງສະຫະລາຊະອານາຈັກ - ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບ AI ແລະ ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ

4. ສະມາຄົມມາດຕະຖານ IEEE - ການລິເລີ່ມທົ່ວໂລກກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງລະບົບອັດຕະໂນມັດ ແລະ ລະບົບອັດສະລິຍະ

5. Stanford HAI - ກ່ຽວກັບ

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ