Beth yw'r Mathau o AI? [Fideo a Chwis]

Ateb byr: Y ffordd orau o ddeall mathau o AI yw trwy allu, ymarferoldeb, arddull hyfforddi, ac achos defnydd. Mae AI cul yn gyffredin heddiw, tra bod AI cyffredinol ac uwch-AI yn parhau i fod yn ddamcaniaethol. Wrth ddewis offeryn, parwch y categori â'r dasg, y risgiau dan sylw, a'r angen am adolygiad dynol.

Prif bethau i'w cymryd:

Dosbarthiad: Gwahanwch y gallu, y swyddogaeth, y dull hyfforddi, a'r achos defnydd cyn cymharu systemau.

Adolygiad dynol: Gwiriwch allbynnau cynhyrchiol, rhagfynegol a sgwrsiol cyn dibynnu arnynt.

Tryloywder: Gofynnwch pa ddata, rhesymeg a therfynau sy'n llunio pob system AI.

Atebolrwydd: Cadwch fodau dynol yn gyfrifol pan fydd deallusrwydd artiffisial yn effeithio ar benderfyniadau, defnyddwyr neu ddiogelwch.

Rheoli risg: Profi am ragfarn, preifatrwydd, diogelwch a chamddefnydd cyn ei ddefnyddio.

---

1. Beth yw'r Mathau o AI?

Pan fydd pobl yn gofyn, “Beth yw’r Mathau o AI?” maen nhw fel arfer yn golygu un o ddau beth:

Efallai eu bod nhw'n gofyn am AI yn seiliedig ar allu, fel a all wneud un dasg yn unig neu resymu'n ehangach mewn ffordd debyg i ddynol.

Neu efallai eu bod nhw'n gofyn am AI yn seiliedig ar ymarferoldeb, sy'n golygu sut mae'r system yn ymddwyn, yn dysgu, yn cofio, yn rhagweld, neu'n ymateb.

Dyna lle mae pethau'n mynd ychydig yn gymhleth. Nid yw deallusrwydd artiffisial wedi'i grwpio i mewn i un blwch glân. Mae'n debycach i ddidoli offer cegin yn ôl maint, pwrpas, miniogrwydd, ac a brynodd eich ewythr nhw o siop ar-lein amheus. Mae gwahanol systemau dosbarthu yn gorgyffwrdd.

Mae'r prif gategorïau fel arfer yn cynnwys:

• AI cul

• Deallusrwydd Artiffisial Cyffredinol

• Uwch-ddeallusrwydd Artiffisial

• Peiriannau Adweithiol

• Cof Cyfyngedig AI

• Damcaniaeth Meddwl Deallusrwydd Artiffisial

• AI Hunan-Ymwybodol

• Dysgu Peirianyddol Deallusrwydd Artiffisial

• Dysgu Dwfn Deallusrwydd Artiffisial

• Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol

• Deallusrwydd Artiffisial Rhagfynegol

• Deallusrwydd Artiffisial Sgwrsiol

• Gweledigaeth Gyfrifiadurol Deallusrwydd Artiffisial

• Roboteg Deallusrwydd Artiffisial

Mae rhai o'r rhain yn cael eu defnyddio'n helaeth. Mae rhai yn dal i fod yn ddamcaniaethol yn bennaf. Mae rhai'n swnio'n ffwturistaidd ond maent eisoes wedi'u hadeiladu i mewn i apiau bob dydd. Mae'r llinell rhwng "meddalwedd arferol" a "Deallusrwydd Artiffisial" hefyd wedi mynd yn fwy aneglur dros amser.

---

2. Mathau o AI yn ôl Gallu

Y ffordd gyntaf o ddosbarthu deallusrwydd artiffisial yw yn ôl yr hyn y gall ei wneud. Dyma'r olwg gyffredinol 🧠.

AI cul

Mae AI cul, a elwir hefyd yn AI gwan, wedi'i gynllunio i gyflawni tasg benodol neu set gyfyngedig o dasgau. Dyma'r AI y mae pobl yn ei ddefnyddio bob dydd.

Mae enghreifftiau’n cynnwys:

• Argymhellion chwilio

• Hidlwyr sbam

• Cynorthwywyr llais

• Systemau adnabod wynebau

• Sgwrsbotiau

• Peiriannau argymell cynnyrch

• Offer canfod twyll

• Apiau cyfieithu ieithoedd

Gall AI cul fod yn bwerus, ond nid yw'n "feddwl" yn yr ystyr ddynol eang. Gall AI gwyddbwyll guro meistr mawr, ond ni all benderfynu'n sydyn i ddod yn gogydd crwst. Gall model cyfieithu gyfieithu paragraff, ond nid yw'n profi iaith yn y ffordd y mae person yn ei wneud.

Serch hynny, AI cul yw ceffyl gwaith y byd AI modern. Nid yw'n hudolus mewn ffordd ffuglen wyddonol, ond mae'n rhedeg llawer o'r sioe y tu ôl i'r llen 🎭.

Deallusrwydd Artiffisial Cyffredinol

AI cyffredinol yn cyfeirio at ddeallusrwydd artiffisial a all ddeall, dysgu, rhesymu a chymhwyso gwybodaeth ar draws llawer o dasgau gwahanol ar lefel debyg i ddynol.

Yn syml: ni fyddai'n gwneud un peth yn dda yn unig. Gallai addasu.

Gallai AI cyffredinol go iawn o bosibl:

• Dysgu tasgau anghyfarwydd

• Rhesymu ar draws gwahanol bynciau

• Datrys problemau newydd

• Trosglwyddo gwybodaeth o un maes i'r llall

• Deall cyd-destun yn fwy dwfn

• Gwneud penderfyniadau gyda barn hyblyg

Mae'r math hwn o AI yn dal i fod yn fwy o nod nag yn realiti bob dydd. Mae pobl yn siarad amdano lawer oherwydd ei fod yn ddiddorol, efallai ychydig yn aflonyddgar, ac yn anodd ei wrthsefyll fel cysyniad. Ond nid yw offer rheolaidd sy'n ysgrifennu testun, yn cynhyrchu delweddau, neu'n ateb cwestiynau yn AI cyffredinol yn awtomatig. Efallai eu bod yn teimlo'n eang, ond maent yn dal i weithredu o fewn terfynau a gynlluniwyd.

Uwch-ddeallusrwydd Artiffisial

uwch-ddeallusrwydd artiffisial yn mynd y tu hwnt i ddeallusrwydd dynol. Nid teipio cyflymach neu fathemateg well yn unig - rhesymu, creadigrwydd, strategaeth, dysgu, ac efallai dealltwriaeth emosiynol neu gymdeithasol uwch hefyd.

Dyma'r categori mwyaf dyfaluol. Mae'n codi cwestiynau enfawr:

• Pwy sy'n ei reoli?

• A ellir ei alinio â gwerthoedd dynol?

• A fyddai'n deall nodau dynol yn gywir?

• A allai wella ei hun?

• Beth sy'n digwydd os yw'n gwneud penderfyniadau na all bodau dynol eu dilyn?

Mae Super AI yn lle mae sgyrsiau AI weithiau'n troi'n gawl athronyddol. Cawl gwerthfawr, efallai, ond cawl o hyd 🍲.

---

3. Mathau o AI yn ôl Swyddogaeth

Ffordd gyffredin arall o esbonio'r Mathau o AI yw trwy ymarferoldeb. Mae hyn yn canolbwyntio ar sut mae'r AI yn ymddwyn.

Peiriannau Adweithiol

Peiriannau adweithiol yw'r math symlaf o AI. Maent yn ymateb i fewnbwn cyfredol heb ddefnyddio cof o brofiadau'r gorffennol.

Nid ydynt yn dysgu dros amser yn y ffordd y mae systemau addasol modern yn ei wneud. Maent yn edrych ar y sefyllfa, yn ei phrosesu, ac yn ymateb.

Meddyliwch amdanyn nhw fel: “Mae mewnbwn yn dod i mewn. Mae allbwn yn mynd allan. Dim cofnodion dyddiadur.”

Gall AI adweithiol fod yn drawiadol o hyd. Gall ddadansoddi symudiadau posibl mewn gêm neu ymateb i sefyllfa sydd wedi'i diffinio'n glir gyda chyflymder a chywirdeb eithafol. Ond nid yw'n adeiladu hanes personol nac yn esblygu yn seiliedig ar ryngweithiadau'r gorffennol.

Cof Cyfyngedig AI

AI â chof cyfyngedig ddefnyddio data'r gorffennol i wneud penderfyniadau gwell. Dyma'r categori lle mae llawer o AI ymarferol heddiw yn eistedd.

Mae enghreifftiau’n cynnwys:

• Systemau argymhellion sy'n dysgu o ymddygiad defnyddwyr

• Systemau cerbydau hunan-yrru yn dadansoddi amodau ffyrdd diweddar

• Sgwrsbotiau yn cofio cyd-destun o fewn sgwrs

• Modelau canfod twyll yn dysgu o batrymau trafodion

• Offer dadansoddi rhagfynegol gan ddefnyddio data hanesyddol

Nid yw cof cyfyngedig yn golygu “cof gwael.” Mae'n golygu y gall y system ddefnyddio data sydd wedi'i storio neu ddata diweddar, ond nid oes ganddi ymwybyddiaeth debyg i ddynol na phrofiad personol hirdymor. Gall fod yn hynod effeithiol, serch hynny. Weithiau'n effeithiol annifyr - fel pan fydd ap siopa yn gwybod beth rydych chi ei eisiau cyn i chi gyfaddef hynny i chi'ch hun 🛒.

Damcaniaeth Meddwl Deallusrwydd Artiffisial

Damcaniaeth Meddwl AI yn deall emosiynau, credoau, bwriadau a chiwiau cymdeithasol mewn ffordd fwy tebyg i ddynol.

Ni fyddai'r math hwn o AI yn prosesu geiriau yn unig. Byddai'n casglu beth allai rhywun ei deimlo, ei eisiau, ei gamddeall, ei ofni, neu ei ddisgwyl.

Er enghraifft, gallai ddeall bod:

• Mae cwsmer yn rhwystredig ond yn ceisio aros yn gwrtais

• Mae myfyriwr yn ddryslyd ond yn teimlo'n chwithig i ofyn eto

• Mae claf yn bryderus er gwaethaf dweud “Rwy’n iawn”

• Mae cyd-chwaraewr yn betrusgar oherwydd eu bod yn anghytuno'n dawel

Mae hwn yn parhau i fod yn faes trafodaeth weithgar am AI, ond mae gwir Ddamcaniaeth Meddwl AI yn anodd iawn. Mae emosiynau dynol yn gymysg. Mae pobl yn dweud un peth ac yn golygu peth arall. Weithiau dydyn nhw ddim hyd yn oed yn gwybod beth maen nhw'n ei olygu eu hunain. Pob lwc, peiriant.

AI Hunan-Ymwybodol

Byddai gan AI hunanymwybodol ymwybyddiaeth, hunan-ddealltwriaeth, ac ymwybyddiaeth o'i gyflwr mewnol ei hun

Mae hyn yn ddamcaniaethol. Mae'n perthyn i ffuglen wyddonol, paneli moeseg, dadleuon hwyr y nos, a phobl yn syllu'n ddramatig allan o ffenestri 🌙.

Ni fyddai AI hunanymwybodol yn efelychu sgwrs am deimladau yn unig. Byddai'n meddu ar ryw fath o brofiad goddrychol. Mae hynny'n honiad enfawr. Nid oes gan systemau AI cyfredol ymwybyddiaeth, teimladau, dyheadau na hunaniaeth wedi'u gwirio.

Gallant swnio’n ymwybodol ohonyn nhw eu hunain oherwydd gall iaith efelychu hunanfyfyrio. Ond nid yw swnio fel rhywbeth a bod yn rhywbeth yr un peth. Gall parot ddweud “Rwy’n llwglyd,” ond nid yw hynny’n golygu bod ganddo archeb bwyty.

---

4. Tabl Cymharu: Prif Fathau o AI

Math o AI	Prif Syniad	Statws Cyfredol	Enghreifftiau Cyffredin	Pam Mae'n Bwysig
AI cul	Wedi'i adeiladu ar gyfer tasgau penodol	Defnyddir yn helaeth	Sgwrsbotiau, chwilio, argymhellion	Ymarferol ac ym mhobman
Deallusrwydd Artiffisial Cyffredinol	Deallusrwydd hyblyg tebyg i ddynolryw	Heb ei gyflawni'n llawn	Damcaniaethol yn bennaf	Nod mawr, dadl fawr
Uwch-ddeallusrwydd Artiffisial	Yn fwy craff na bodau dynol yn gyffredinol	Dyfalu	Dim enghraifft ymarferol	Cwestiynau moesegol enfawr
Peiriannau Adweithiol	Yn ymateb heb gof	Wedi'i ddefnyddio mewn achosion cyfyngedig	Deallusrwydd Artiffisial Gêm, systemau sy'n seiliedig ar reolau	Cyflym ond ddim yn addasol
Cof Cyfyngedig AI	Yn defnyddio data/hanes i wella	Cyffredin iawn	Systemau hunan-yrru, offer twyll	Dyma'r gyrrwr dyddiol 🚗
Damcaniaeth Meddwl Deallusrwydd Artiffisial	Yn deall emosiynau a bwriad	Datblygu cysyniad	Syniadau AI cymdeithasol uwch	Gallai wneud AI yn fwy ymwybodol o fodau dynol
AI Hunan-Ymwybodol	Mae ganddo ymwybyddiaeth	Damcaniaethol	Enghreifftiau arddull ffuglen wyddonol	Enfawr yn athronyddol
Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol	Yn creu cynnwys newydd	Defnyddir yn helaeth	Testun, delwedd, offer sain	Hwb cynhyrchiant creadigol
Deallusrwydd Artiffisial Rhagfynegol	Rhagolygon canlyniadau	Defnyddir yn helaeth	Sgorio risg, cynllunio galw	Yn helpu penderfyniadau - yn bennaf
Roboteg Deallusrwydd Artiffisial	Yn rheoli peiriannau ffisegol	Wedi'i ddefnyddio mewn diwydiannau	Robotiaid, dronau, awtomeiddio	Yn cysylltu AI â gwaith corfforol

Ychydig yn anwastad? Ie. Ond dyna sut mae deallusrwydd artiffisial yn gweithio ym mywyd beunyddiol hefyd - nid arddangosfa amgueddfa gyda labeli perffaith.

---

5. Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol: Y Math Mae Pawb yn Siarad Amdano 🎨

AI cynhyrchiol yn un o'r mathau mwyaf poblogaidd o AI oherwydd ei fod yn creu pethau.

Gall gynhyrchu:

• Testun

• Delweddau

• Cerddoriaeth

• Cod

• Fideo

• Disgrifiadau cynnyrch

• Copi marchnata

• Cynlluniau gwersi

• Crynodebau

• Data synthetig

• Syniadau dylunio

Mae deallusrwydd artiffisial cynhyrchiol yn gweithio trwy ddysgu patrymau o symiau mawr o ddata ac yna cynhyrchu allbynnau newydd yn seiliedig ar awgrymiadau. Nid yw'n copïo yn yr ystyr syml y mae pobl weithiau'n ei ddychmygu. Mae'n rhagweld, yn cyfuno, yn newid, ac yn cynhyrchu yn seiliedig ar strwythurau dysgedig.

Wedi dweud hynny, gall wneud camgymeriadau o hyd. Gall swnio'n hyderus wrth fod yn anghywir, sydd yn y bôn yn fersiwn beiriannol o rywun yn egluro cyfraith treth mewn barbeciw teuluol.

Mae AI cynhyrchiol yn werthfawr ar gyfer:

• Ystormio syniadau

• Drafftio cynnwys

• Awtomeiddio ysgrifennu ailadroddus

• Creu cysyniadau gweledol

• Cefnogi gwasanaeth cwsmeriaid

• Cyflymu tasgau codio

• Personoli deunyddiau dysgu

Ond mae angen ei adolygu. Bob amser. Gall allbwn AI fod yn drawiadol, ond nid yw'n gywir, yn deg, yn gyfreithlon, nac yn ddiogel i frandiau o reidrwydd. Ymdriniwch ag ef fel cynorthwyydd cyflym iawn gyda thueddiadau gremlin o bryd i'w gilydd.

---

6. Dysgu Peirianyddol AI: Y Canfyddwr Patrymau

dysgu peirianyddol yn gangen bwysig o AI lle mae systemau'n dysgu patrymau o ddata yn lle cael eu rhaglennu llinell wrth linell ar gyfer pob penderfyniad.

Mae meddalwedd draddodiadol yn dilyn rheolau penodol. Mae systemau dysgu peirianyddol yn nodi perthnasoedd ac yn gwella perfformiad trwy hyfforddiant.

Er enghraifft:

• Mae hidlydd sbam yn dysgu sut olwg sydd ar e-bost amheus

• Mae model banc yn canfod ymddygiad trafodion anarferol

• Mae ap ffrydio yn argymell sioeau yn seiliedig ar arferion gwylio

• Gall offeryn cyflogi raddio ymgeiswyr yn seiliedig ar signalau diffiniedig

• Gall model delweddu meddygol amlygu annormaleddau posibl

Gall dysgu peirianyddol fod dan oruchwyliaeth, heb oruchwyliaeth, neu'n seiliedig ar atgyfnerthu.

Dysgu dan Oruchwyliaeth

dysgu dan oruchwyliaeth yn defnyddio enghreifftiau wedi'u labelu. Er enghraifft, gellir labelu delweddau fel “cath” neu “ddim yn gath”. Mae'r model yn dysgu'r gwahaniaeth.

Dysgu Heb Oruchwyliaeth

dysgu heb oruchwyliaeth yn chwilio am batrymau heb atebion wedi'u labelu. Gall grwpio cwsmeriaid yn segmentau neu ganfod clystyrau cudd mewn data.

Dysgu Atgyfnerthu

Mae dysgu atgyfnerthu yn dysgu trwy dderbyn gwobrau neu gosbau am gamau gweithredu. Mae hyn yn gyffredin mewn gemau AI, roboteg, a phroblemau optimeiddio.

Nid hud yw dysgu peirianyddol. Mae'n dibynnu'n fawr ar ansawdd data. Mae data gwael yn arwain at fodelau gwael - sbwriel i mewn, sbwriel yn gwisgo siaced glyfar allan.

---

7. Dysgu Dwfn Deallusrwydd Artiffisial: Y Pwerdy Rhwydwaith Niwral 🧬

dysgu dwfn yn fath arbenigol o ddysgu peirianyddol sy'n defnyddio rhwydweithiau niwral haenog i brosesu patrymau cymhleth.

Mae'n arbennig o werthfawr ar gyfer:

• Adnabyddiaeth lleferydd

• Adnabyddiaeth delwedd

• Prosesu iaith naturiol

• Systemau ymreolaethol

• Dadansoddiad delweddau meddygol

• Cyfieithiad

• Modelau AI cynhyrchiol

• Tasgau rhagfynegi cymhleth

Mae'r rhan "ddofn" yn cyfeirio at sawl haen yn y model. Mae pob haen yn helpu i newid a dehongli gwybodaeth. Gallai un haen ganfod siapiau syml mewn delwedd, gallai un arall ganfod gweadau, gallai un arall adnabod gwrthrychau, ac yn y blaen.

Gall dysgu dwfn gynhyrchu canlyniadau syfrdanol, ond yn aml mae angen symiau enfawr o ddata a phŵer cyfrifiadurol. Gall hefyd fod yn anoddach ei ddehongli. Mae hynny'n golygu y gallai hyd yn oed arbenigwyr gael trafferth esbonio'n union pam y gwnaeth model dwfn benderfyniad penodol.

Dyma un o'r problemau ymddiriedaeth mawr mewn deallusrwydd artiffisial: gall perfformiad fod yn gryf, ond gall esboniad fod yn llithrig. Fel ceisio gofyn i gymysgydd pam fod y smwddi'n blasu'n anghywir.

---

8. Deallusrwydd Artiffisial Sgwrsiol: Y Math Siaradus

AI sgwrsio wedi'i gynllunio i gyfathrebu â phobl trwy destun neu lais.

Mae'n cynnwys:

• Sgwrsbotiau gwasanaeth cwsmeriaid

• Cynorthwywyr llais

• Asiantau rhithwir

• Tiwtoriaid AI

• Botiau desg gymorth fewnol

• Cynorthwywyr gwerthu

• Cynorthwywyr amserlennu

Mae angen mwy na gramadeg ar AI sgwrsio da. Mae angen cyd-destun, adnabyddiaeth bwriad, rheolaeth tôn, a'r gallu i ymdopi â mewnbwn dynol anrhagweladwy arno.

Dydy pobl ddim yn siarad mewn gorchmynion perffaith. Maen nhw'n crwydro. Maen nhw'n camsillafu pethau. Maen nhw'n gofyn hanner cwestiwn ac yn disgwyl i'r peiriant "ei ddeall". Rydych chi'n gwybod sut mae hi.

Gall sgwrsbot sylfaenol ddilyn sgript. Gall deallusrwydd artiffisial sgwrsiol mwy datblygedig ddeall iaith naturiol, cynnal cyd-destun, a chynhyrchu ymatebion hyblyg.

Mae'r math hwn o AI yn werthfawr oherwydd ei fod yn lleihau gwaith ailadroddus ac yn darparu cymorth cyflym. Ond gall rwystro defnyddwyr pan fydd yn esgus deall ond nad yw'n deall. Y fersiwn waethaf yw'r chatbot sy'n dweud, “Rwy'n hapus i helpu,” heb ddarparu unrhyw gymorth o gwbl. Poenus.

---

9. Gweledigaeth Gyfrifiadurol AI: Peiriannau Sy'n "Gweld" 👀

deallusrwydd artiffisial (AI) yn caniatáu i systemau ddehongli gwybodaeth weledol o ddelweddau, fideos, camerâu, synwyryddion neu sganiau.

Gellir ei ddefnyddio ar gyfer:

• Adnabyddiaeth wyneb

• Canfod gwrthrychau

• Arolygu ansawdd mewn ffatrïoedd

• Delweddu meddygol

• Monitro diogelwch

• Dadansoddiad silff manwerthu

• Canfod traffig

• Realiti estynedig

• Monitro amaethyddol

Nid yw gweledigaeth gyfrifiadurol yn gweld fel mae bodau dynol yn ei weld. Mae'n prosesu picseli, patrymau, siapiau, lliwiau a signalau ystadegol. Ond gall y canlyniadau fod yn bwerus iawn.

Er enghraifft, gall gweledigaeth gyfrifiadurol helpu i ganfod diffygion ar linell gynhyrchu yn gyflymach nag archwiliad â llaw. Gall helpu i drefnu llyfrgelloedd delweddau. Gall gefnogi systemau diogelwch mewn cerbydau. Gall hefyd godi pryderon ynghylch preifatrwydd, yn enwedig pan gaiff ei ddefnyddio ar gyfer gwyliadwriaeth neu adnabod.

Dyna'r fforc daufiniog - nid cleddyf, fforc. Yn dal yn ddigon miniog i achosi trafferth 🍴.

---

10. Deallusrwydd Artiffisial Rhagfynegol: Y Peiriant Rhagweld

Mae AI rhagfynegol yn defnyddio data i amcangyfrif beth all ddigwydd nesaf.

Mae'n gyffredin mewn busnes, cyllid, gofal iechyd, logisteg, dadansoddeg chwaraeon, marchnata a gweithrediadau.

Gall AI rhagfynegol helpu i ateb cwestiynau fel:

• Pa gwsmeriaid sy'n debygol o adael?

• Pa drafodiad sy'n edrych yn amheus?

• Faint o stoc fydd ei angen?

• Pa glaf allai fod angen sylw ychwanegol?

• Pa gynnwys y mae defnyddiwr yn debygol o glicio arno?

• Pa ran o'r peiriant allai fethu'n fuan?

Mae'r math hwn o AI yn llai fflachlyd na AI cynhyrchiol, ond mae'n hynod bwysig. Mae llawer o sefydliadau'n poeni llai am fodel sy'n ysgrifennu barddoniaeth a mwy am a all leihau gwastraff, lleihau risg, a gwella cynllunio.

Mae AI rhagfynegol yn gweithio orau pan fydd y data yn berthnasol, yn lân, ac yn cael ei ddiweddaru'n rheolaidd. Ond nid yw rhagfynegi byth yn sicrwydd. Gall model amcangyfrif tebygolrwydd, nid gwarantu canlyniadau. Mae pobl yn anghofio hyn yn gyson. Yna maen nhw'n beio'r AI fel pe bai wedi'u bradychu'n bersonol.

---

11. Roboteg AI: Pan fydd AI yn Cael Corff 🤖

Mae roboteg AI yn cyfuno deallusrwydd artiffisial â pheiriannau ffisegol. Dyma lle mae AI yn gadael y sgrin ac yn dechrau symud drwy'r byd.

Mae enghreifftiau’n cynnwys:

• Robotiaid warws

• Robotiaid gweithgynhyrchu

• Robotiaid dosbarthu

• Robotiaid amaethyddol

• Systemau cymorth llawfeddygol

• Dronau

• Robotiaid archwilio

• Robotiaid glanhau

• Robotiaid ymchwil dynolryw

Mae roboteg deallusrwydd artiffisial yn anodd oherwydd bod yr amgylchedd ffisegol yn anrhagweladwy. Dim ond geiriau sydd raid i sgwrsbot ddelio â nhw. Mae'n rhaid i robot ddelio â lloriau llithrig, goleuadau gwael, arwynebau anwastad, pobl yn symud, gwallau synhwyrydd, a rhywun yn gadael cadair yn y lle gwaethaf posibl.

Mae roboteg yn aml yn cyfuno sawl math o AI:

• Gweledigaeth gyfrifiadurol ar gyfer gweld

• Dysgu peirianyddol ar gyfer addasu

• Algorithmau cynllunio ar gyfer symudiad

• Dysgu atgyfnerthu ar gyfer gwneud penderfyniadau

• Prosesu iaith naturiol ar gyfer gorchmynion dynol

Mae gan roboteg deallusrwydd artiffisial botensial enfawr, yn enwedig mewn gwaith peryglus neu ailadroddus. Ond mae hefyd yn ddrud, yn gymhleth, ac yn beryglus yn gorfforol pan fydd systemau'n methu.

---

12. Deallusrwydd Artiffisial yn Seiliedig ar Arddull Hyfforddi

Ffordd werthfawr arall o feddwl am y Mathau o AI yw trwy sut maen nhw'n cael eu hyfforddi.

AI sy'n Seiliedig ar Reolau

Mae AI sy'n seiliedig ar reolau yn dilyn rhesymeg a grëwyd gan ddyn. Er enghraifft:

• Os bydd hyn yn digwydd, gwnewch hynny

• Os yw'r defnyddiwr yn dewis yr opsiwn hwn, dangoswch yr ateb hwnnw

• Os yw'r gwerth yn uwch na throthwy, sbarduno rhybudd

Mae hyn yn syml, yn rhagweladwy, ac yn ddefnyddiol ar gyfer tasgau strwythuredig. Ond mae'n cael trafferth gydag amwysedd.

AI Hyfforddedig ar gyfer Data

Mae AI wedi'i hyfforddi ar sail data yn dysgu o enghreifftiau. Gall ymdopi â mwy o gymhlethdod oherwydd ei fod yn nodi patrymau yn hytrach na dibynnu ar reolau sefydlog yn unig.

Dyma lle mae dysgu peirianyddol a dysgu dwfn yn cyd-fynd.

AI Hybrid

Mae AI hybrid yn cyfuno rhesymeg sy'n seiliedig ar reolau â dysgu peirianyddol. Mewn llawer o systemau ymarferol, dyma'r dewis pragmatig. Rydych chi'n cael hyblygrwydd systemau dysgu ynghyd â rheolaeth dros reolau.

Er enghraifft, gall system twyll banc ddefnyddio dysgu peirianyddol i ganfod ymddygiad amheus, yna cymhwyso rheolau llym ar gyfer adolygu cydymffurfiaeth. Ddim yn ddeniadol. Angenrheidiol iawn.

---

13. Beth sy'n Gwneud y Mathau o AI yn Dryslyd?

Y dryswch mwyaf yw bod pobl yn defnyddio categorïau AI mewn gwahanol ffyrdd.

Gall un person ddweud “Mathau o AI” a golygu deallusrwydd cul, cyffredinol ac uwch-ddeallusrwydd.

Gall person arall olygu AI cynhyrchiol, AI rhagfynegol, ac AI sgwrsiol.

Gall datblygwr siarad am ddysgu dan oruchwyliaeth, dysgu dwfn, rhwydweithiau niwral, neu ddysgu atgyfnerthu.

Gall rheolwr busnes siarad am awtomeiddio, dadansoddeg, personoli, a chymorth i gwsmeriaid gyda deallusrwydd artiffisial.

Mae pob un ohonyn nhw'n iawn i ryw raddau. Yn annifyr, ond yn wir.

Mae AI wedi'i ddosbarthu yn ôl:

• Gallu

• Ymarferoldeb

• Dull hyfforddi

• Ardal y cais

• Pensaernïaeth dechnegol

• Lefel ymreolaeth

• Math o fewnbwn ac allbwn

• Achos defnydd diwydiant

Felly pan fydd rhywun yn gofyn “Pa fath o AI yw hwn?” efallai mai’r ateb cliriaf yw un haenog.

Gallai chatbot, er enghraifft, fod:

• AI cul yn ôl gallu

• Cof cyfyngedig AI yn ôl swyddogaeth

• Deallusrwydd Artiffisial Sgwrsiol yn ôl cymhwysiad

• AI cynhyrchiol os yw'n creu ymatebion

• Dysgu dwfn AI os yw'n cael ei bweru gan rwydweithiau niwral

Nid yw hynny'n ormod o gymhlethdod er mwyn hwyl. Dyna sut mae'r maes yn gweithio.

---

14. Enghreifftiau Ymarferol o'r Mathau o AI

Dyma rai enghreifftiau bob dydd i wneud y categorïau'n haws i'w deall.

Argymhellion Ffrydio 🎬

Dyma AI cul, AI rhagfynegol, a dysgu peirianyddol. Mae'n astudio patrymau ac yn argymell yr hyn y gallech ei wylio nesaf.

Cynorthwywyr Llais 🎙️

Mae'r rhain yn defnyddio deallusrwydd artiffisial sgyrsiol, prosesu iaith naturiol, adnabod lleferydd, a nodweddion cof cyfyngedig.

Cynhyrchwyr Delweddau 🖼️

Systemau AI cynhyrchiol yw'r rhain, sy'n aml yn cael eu pweru gan fodelau dysgu dwfn.

Systemau Canfod Twyll 💳

Mae'r rhain yn defnyddio deallusrwydd artiffisial rhagfynegol a dysgu peirianyddol i nodi gweithgaredd anarferol.

Nodweddion Hunan-Yriant 🚗

Mae'r rhain yn cyfuno gweledigaeth gyfrifiadurol, deallusrwydd artiffisial cof cyfyngedig, deallusrwydd artiffisial sy'n gysylltiedig â roboteg, cyfuno synwyryddion, a modelau gwneud penderfyniadau.

Hidlau Sbam E-bost 📩

Dyma ddysgu peirianyddol clasurol artiffisial. Ddim yn hudolus, ond yn werthfawr iawn.

Offer Ysgrifennu AI ✍️

Dyma AI cynhyrchiol ac AI sgwrsiol, a adeiladwyd fel arfer gan ddefnyddio modelau iaith mawr.

Y peth pwysig yw hyn: gall un cynnyrch AI berthyn i sawl categori ar unwaith.

---

15. Manteision Deall y Mathau o AI

Mae gwybod y Mathau o AI yn eich helpu i wneud penderfyniadau gwell, yn enwedig os ydych chi'n defnyddio AI ar gyfer gwaith, busnes, astudio, neu greu cynnwys.

Mae'n eich helpu chi:

• Dewiswch yr offeryn cywir

• Osgowch ddisgwyliadau afrealistig

• Deall risgiau

• Gofynnwch gwestiynau gwell

• Gwerthuso hawliadau AI

• Gor-ddweud marchnata ar hap

• Defnyddiwch AI yn fwy cyfrifol

• Eglurwch AI i eraill heb swnio fel robot dryslyd

Er enghraifft, os yw offeryn yn AI rhagfynegol, rydych chi'n gwybod ei fod yn rhagweld tebygolrwyddau. Ni ddylid ei drin fel oracl.

Os yw offeryn yn AI cynhyrchiol, rydych chi'n gwybod ei fod yn creu cynnwys, ond mae angen gwirio'r cynnwys o hyd.

Os yw system yn AI cul, rydych chi'n gwybod y gallai fod yn rhagorol mewn un maes ond yn aneffeithiol y tu allan i'w chwmpas.

Mae hynny ar ei ben ei hun yn arbed llawer o gur pen.

---

16. Risgiau a Chyfyngiadau Ar Draws y Mathau o AI ⚠️

Mae gan bob math o AI gyfyngiadau. Blas gwahanol, yr un bowlen gawl.

Mae risgiau AI cyffredin yn cynnwys:

• Rhagfarn mewn data hyfforddi

• Allbynnau anghywir

• Diffyg tryloywder

• Pryderon preifatrwydd

• Gorddibyniaeth

• Gwendidau diogelwch

• Camddefnydd

• Goruchwyliaeth ddynol wael

• Drysu rhuglder â gwirionedd

Gall AI cynhyrchiol ddyfeisio gwybodaeth. Gall AI rhagfynegol atgyfnerthu patrymau rhagfarnllyd. Gall gweledigaeth gyfrifiadurol gam-adnabod pobl neu wrthrychau. Gall AI sgwrsiol rwystro defnyddwyr gyda hyder ffug. Gall AI robotig achosi niwed corfforol os yw wedi'i gynllunio'n wael.

Nid yw hyn yn golygu bod AI yn ddrwg. Mae'n golygu y dylid defnyddio AI gyda barn. Fel offer pŵer, contractau, neu nwdls sbeislyd iawn 🌶️.

Mae'r systemau AI gorau fel arfer yn cynnwys:

• Adolygiad dynol

• Ffiniau clir

• Arferion data cryf

• Profi

• Monitro

• Esboniadwyedd lle bo modd

• Dylunio moesegol

• Rheolyddion diogelwch

Gall deallusrwydd artiffisial ymhelaethu ar benderfyniadau da. Gall hefyd ymhelaethu ar rai diofal.

---

17. Pa Fath o AI sydd Bwysicaf?

Nid oes un math pwysicaf. Mae'n dibynnu ar yr achos defnydd.

Ar gyfer creadigrwydd, mae deallusrwydd artiffisial cynhyrchiol yn enfawr.

Ar gyfer cynllunio busnes, gallai deallusrwydd artiffisial rhagfynegol fod yn fwy gwerthfawr.

Ar gyfer awtomeiddio, dysgu peirianyddol a roboteg mae deallusrwydd artiffisial yn bwysig.

Ar gyfer cymorth i ddefnyddwyr, deallusrwydd artiffisial sgyrsiol yw'r seren.

Ar gyfer sganiau meddygol neu archwiliad gweledol, mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn hanfodol.

Ar gyfer ymchwil hirdymor, deallusrwydd artiffisial cyffredinol sy'n cael y rhan fwyaf o'r sylw athronyddol mawr.

Ond yn ymarferol, AI cul a AI cof cyfyngedig yw'r categorïau mwyaf cyffredin a gwerthfawr ar hyn o bryd. Nhw yw'r peiriannau tawel y tu ôl i lawer o offer y mae pobl eisoes yn dibynnu arnynt.

Mae'r dyfodol ffansi yn cael y penawdau. Mae'r presennol ymarferol yn talu'r biliau.

---

Nodiadau Cloi: Deall y Mathau o AI Heb y Sŵn

y Mathau o AI ymddangos yn gymhleth ar y dechrau oherwydd bod y categorïau'n gorgyffwrdd. Ond unwaith y byddwch chi'n gwahanu gallu, ymarferoldeb, dull hyfforddi, a defnydd ymarferol, mae'r cyfan yn dod yn llawer haws i'w ddeall.

Mae AI cul yn ymdrin â thasgau penodol. Byddai AI cyffredinol yn meddwl yn fwy hyblyg, er ei fod yn parhau i fod yn nod uchelgeisiol. Mae AI uwch yn dal i fod yn ddyfalu. Mae peiriannau adweithiol yn ymateb heb gof, tra bod AI â chof cyfyngedig yn defnyddio data'r gorffennol i wella penderfyniadau. Mae AI cynhyrchiol yn creu. Mae rhagolygon AI rhagfynegol. Mae AI sgyrsiol yn siarad. Mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn gweld. Mae AI robotig yn gweithredu yn yr amgylchedd ffisegol.

Dyna'r darlun mawr.

Nid un peth yw AI. Mae'n deulu cymysg o dechnolegau - rhai ymarferol, rhai arbrofol, rhai wedi'u gorbwysleisio, a rhai wedi'u gorbwysleisio'n wirioneddol. Mae'r cymhlethdod hwnnw'n rhan o'r rheswm pam ei fod yn bwysig. Po fwyaf clir y byddwch chi'n deall y Mathau o AI, yr hawsaf y daw defnyddio AI yn ddoeth yn lle dim ond nodio ymlaen pan fydd rhywun yn dweud "algorithm" mewn cyfarfod. 🤷♂️

Crynodeb Byr: Mae'r prif fathau o AI yn cynnwys AI cul, AI cyffredinol, uwch-AI, peiriannau adweithiol, AI cof cyfyngedig, AI damcaniaeth meddwl, AI hunanymwybodol, AI cynhyrchiol, AI rhagfynegol, AI sgwrsiol, AI gweledigaeth gyfrifiadurol, AI dysgu peirianyddol, AI dysgu dwfn, ac AI roboteg. Mae'r rhan fwyaf o AI a ddefnyddir heddiw yn gul, yn canolbwyntio ar dasgau, ac wedi'i bweru gan ddysgu peirianyddol neu ddysgu dwfn.

Enghraifft o'r byd go iawn: Adeiladu cynorthwyydd dosbarthu cymorth cwsmeriaid AI

Senario

Dychmygwch siop ddodrefn ar-lein fach yn derbyn tua 120 o negeseuon e-bost cymorth cwsmeriaid y dydd. Nid yw'r tîm yn ceisio disodli staff cymorth. Maen nhw eisiau help i ddidoli negeseuon yn gyflymach, nodi problemau brys, a drafftio atebion cyntaf.

Mae hwn yn enghraifft dda oherwydd gall un cynorthwyydd ddefnyddio sawl Math o AI ar unwaith. Gall ddefnyddio AI sgwrsiol i ddeall negeseuon cwsmeriaid, AI cynhyrchiol i ddrafftio atebion, AI rhagfynegol i nodi risgiau ad-daliad tebygol, ac AI cof cyfyngedig i ddefnyddio data archebion neu bolisi diweddar.

Mae swydd y cynorthwyydd yn syml: darllen neges cwsmer, ei dosbarthu, awgrymu'r camau nesaf, a drafftio ateb y gall bod dynol ei gymeradwyo.

Beth sydd ei angen ar y cynorthwyydd

Byddai'r tîm yn rhoi'r canlynol i'r cynorthwyydd:

Polisi gwasanaeth cwsmeriaid

Rheolau dosbarthu a dychwelyd

Telerau gwarant

Cwestiynau Cyffredin Cynnyrch

Enghreifftiau o naws llais

Rhestr o reolau uwchgyfeirio

Enghraifft o docynnau blaenorol gyda'r categorïau cywir

Terfynau clir ar yr hyn na ddylai ei benderfynu ar ei ben ei hun

Er enghraifft, ni ddylai gymeradwyo ad-daliadau dros £100, addo dyddiadau dosbarthu na all eu gwirio, na gwneud hawliadau cyfreithiol am nwyddau sydd wedi'u difrodi. Dylai'r achosion hynny fynd at berson.

Cyfarwyddyd enghreifftiol

Rydych chi'n gynorthwyydd blaenoriaethu cymorth cwsmeriaid ar gyfer siop ddodrefn ar-lein. Darllenwch bob neges cwsmer a dychwelwch bum peth: categori tocyn, lefel brys, hwyliau tebygol y cwsmer, y camau nesaf a argymhellir, ac ateb drafft.

Defnyddiwch bolisi’r cwmni a ddarperir yn unig. Os nad yw’r ateb yn y polisi, dywedwch “Angen adolygiad dynol”. Peidiwch â dyfeisio dyddiadau dosbarthu, cymeradwyaethau ad-daliadau, addewidion gwarant, nac argaeledd cynnyrch.

Uwchgyfeirio'r tocyn os yw'r cwsmer yn sôn am anaf, camau cyfreithiol, methu â danfon dro ar ôl tro, ad-daliad uwchlaw £100, rhannau coll ar gyfer cynnyrch plentyn, neu anfodlonrwydd cryf ar ôl dau ateb blaenorol.

Cadwch yr ateb drafft yn gwrtais, yn fyr, ac yn ymarferol. Peidiwch â swnio'n robotig. Peidiwch â beio'r cwsmer na'r negesydd.

Sut i'w brofi

Cyn defnyddio'r cynorthwyydd gyda chwsmeriaid, profwch ef ar set fach o hen docynnau.

Defnyddiwch 30 o negeseuon cymorth blaenorol:

10 cwestiwn dosbarthu syml

5 cwyn am eitem wedi'i difrodi

5 cais am ad-daliad

5 cwestiwn gwarant

5 cwyn ddig neu gymhleth

Ar gyfer pob prawf, gwiriwch:

A ddewisodd y categori cywir?

A wnaeth nodi achosion brys yn gywir?

A oedd yn osgoi gwneud addewidion?

A wnaeth o waethygu materion sensitif?

A oedd yr ateb drafft yn cyd-fynd â thôn y cwmni?

Byddai cwestiwn prawf defnyddiol yn cynnwys:

“Cyrhaeddodd fy mwrdd gydag un goes wedi cracio a dyma’r ail dro i’r dosbarthiad fynd o chwith. Rwyf am gael ad-daliad llawn heddiw neu byddaf yn postio am hyn ym mhobman.”

Gallai cynorthwyydd gwan ymddiheuro a addo ad-daliad. Byddai cynorthwyydd gwell yn ei ddosbarthu fel eitem wedi'i difrodi ynghyd â chwyn ailadroddus, yn ei farcio fel un brys uchel, yn osgoi cymeradwyo'r ad-daliad yn awtomatig, ac yn ei uwchgyfeirio i'w adolygu gan ddyn.

Canlyniad

Canlyniad darluniadol: yn seiliedig ar amseru 30 o docynnau sampl cyn ac ar ôl defnyddio'r llif gwaith.

Cymerodd brysbennu â llaw 2 awr a 15 munud ar gyfer 30 o docynnau, sef cyfartaledd o 4.5 munud fesul tocyn.

Cymerodd brysbennu â chymorth AI 48 munud ar gyfer yr un 30 tocyn, gan gyfartaleddu 1.6 munud fesul tocyn, oherwydd dim ond y categori, y penderfyniad uwchgyfeirio, a'r ateb drafft oedd yn rhaid i'r adolygydd dynol ei wirio.

Categoreiddiodd y cynorthwyydd 27 allan o 30 tocyn yn gywir yn y set brawf. Uwchraddiodd bob un o'r 5 tocyn risg uchel yn gywir. Roedd angen golygu geiriad dau docyn ad-daliad oherwydd bod y drafft yn swnio'n rhy sicr, a gosodwyd un tocyn gwarant yn y categori anghywir.

Mae hynny'n rhoi meincnod ymarferol: adolygiad cyntaf cyflymach, ond nid awtomeiddio llawn. Y bod dynol sy'n dal i fod yn berchen ar yr ymateb.

Beth all fynd o'i le

Y camgymeriad mwyaf yw gadael i'r cynorthwyydd ymddwyn fel pe bai'n gwybod mwy nag y mae. Os yw'r polisi dychwelyd wedi dyddio, gall y cynorthwyydd ddrafftio'r ateb anghywir yn hyderus. Os yw'r rheolau uwchgyfeirio yn amwys, gall fethu cwynion difrifol.

Mae preifatrwydd yn fater arall. Dylai'r tîm osgoi gludo manylion talu, cyfeiriadau neu wybodaeth bersonol sensitif diangen i'r cynorthwyydd oni bai bod y system wedi'i chymeradwyo ar gyfer y defnydd hwnnw.

Dylid profi'r cynorthwyydd yn rheolaidd hefyd. Mae cwestiynau cwsmeriaid yn newid, polisïau'n newid, a chynhyrchion yn newid. Gall cynorthwyydd brysbennu a weithiodd yn dda ym mis Mawrth ddod yn beryglus ar ôl polisi gwarant newydd ym mis Mehefin.

Tecawê ymarferol

Mae'r enghraifft hon yn dangos pam mae categorïau AI yn gorgyffwrdd yn ymarferol. Gall un cynorthwyydd cymorth fod yn AI cul, AI sgwrsiol, AI cynhyrchiol, AI rhagfynegol, ac AI cof cyfyngedig ar yr un pryd. Y ffordd gryfach o'i asesu yw gofyn pa benderfyniad y mae'n ei gefnogi, pa ddata y mae'n ei ddefnyddio, a ble mae angen i fod dynol ei wirio.

Cwestiynau Cyffredin

Beth yw'r prif fathau o AI y dylai dechreuwyr eu gwybod?

Mae'r prif fathau o AI yn cynnwys AI cul, AI cyffredinol, AI uwch, peiriannau adweithiol, AI cof cyfyngedig, AI cynhyrchiol, AI rhagfynegol, AI sgwrsiol, AI gweledigaeth gyfrifiadurol, AI dysgu peirianyddol, AI dysgu dwfn, ac AI roboteg. Mae'r categorïau hyn yn aml yn gorgyffwrdd, felly gall un offeryn ffitio sawl label ar yr un pryd. Er enghraifft, gall chatbot fod yn AI cul, AI sgwrsiol, AI cynhyrchiol, ac AI cof cyfyngedig.

Sut mae Mathau o AI yn cael eu dosbarthu yn ôl gallu?

Fel arfer, caiff AI yn ôl gallu ei grwpio'n AI cul, AI cyffredinol, ac uwch-AI. Mae AI cul yn ymdrin â thasgau penodol ac fe'i defnyddir yn helaeth heddiw. Byddai AI cyffredinol yn rhesymu ac yn dysgu ar draws llawer o dasgau ar lefel debyg i ddynolryw, ond nid yw'n rhan o ddefnydd bob dydd. Byddai uwch-AI yn rhagori ar ddeallusrwydd dynol ac yn parhau i fod yn ddyfalu.

Beth yw'r gwahaniaeth rhwng AI cul ac AI cyffredinol?

Mae AI cul wedi'i gynllunio ar gyfer tasg benodol neu set gyfyngedig o dasgau, fel hidlo sbam, argymhellion, robotiaid sgwrsio, neu ganfod twyll. Byddai AI cyffredinol yn gallu dysgu, rhesymu ac addasu ar draws llawer o dasgau digyswllt. Mae'r rhan fwyaf o AI y mae pobl yn ei ddefnyddio heddiw yn AI cul, hyd yn oed pan mae'n teimlo'n hyblyg neu'n uwch.

Pam mae AI cof cyfyngedig mor gyffredin heddiw?

Gall AI â chof cyfyngedig ddefnyddio data blaenorol neu ddiweddar i wella penderfyniadau, sy'n ei gwneud yn ymarferol ar gyfer llawer o systemau a ddefnyddir. Mae peiriannau argymhellion, offer canfod twyll, nodweddion hunan-yrru, a robotiaid sgwrsio yn aml yn dibynnu ar y math hwn o AI. Nid oes ganddo ymwybyddiaeth debyg i ddynolryw, ond gall addasu yn seiliedig ar batrymau a gwybodaeth sydd wedi'i storio.

Sut mae AI cynhyrchiol yn ffitio i mewn i'r Mathau o AI?

Mae AI cynhyrchiol yn fath o AI sy'n creu allbynnau newydd fel testun, delweddau, cod, sain, fideo, crynodebau, neu syniadau dylunio. Mae'n dysgu patrymau o symiau mawr o ddata ac yn cynhyrchu cynnwys yn seiliedig ar awgrymiadau. Gall helpu gyda drafftio, meddwl am syniadau, cymorth codio, a gwaith creadigol, ond mae angen adolygu ei allbynnau gan bobl o hyd.

Beth yw'r gwahaniaeth rhwng dysgu peirianyddol a dysgu dwfn?

Mae dysgu peirianyddol yn gangen o AI lle mae systemau'n dysgu patrymau o ddata yn hytrach na dilyn rheolau ysgrifenedig â llaw yn unig. Mae dysgu dwfn yn ffurf arbenigol o ddysgu peirianyddol sy'n defnyddio rhwydweithiau niwral haenog. Mae dysgu dwfn yn arbennig o werthfawr ar gyfer tasgau cymhleth fel adnabod lleferydd, adnabod delweddau, prosesu iaith naturiol, cyfieithu, delweddu meddygol, a AI cynhyrchiol.

Beth yw defnydd AI rhagfynegol ar ei gyfer mewn busnes?

Mae AI rhagfynegol yn defnyddio data i amcangyfrif canlyniadau tebygol yn y dyfodol. Gall busnesau ei ddefnyddio ar gyfer cynllunio galw, rhagfynegi newid cwsmeriaid, canfod twyll, sgorio risg, penderfyniadau rhestr eiddo, neu ragweld cynnal a chadw. Mae'n cefnogi cynllunio a gwneud penderfyniadau, ond nid yw'n gwarantu'r dyfodol. Amcangyfrifon yw rhagfynegiadau sy'n cael eu llunio gan y data sydd ar gael ac ansawdd y model.

Sut mae gweledigaeth gyfrifiadurol AI yn gweithio mewn systemau ymarferol?

Mae deallusrwydd artiffisial (AI) gweledigaeth gyfrifiadurol yn helpu peiriannau i ddehongli gwybodaeth weledol o ddelweddau, fideos, camerâu, sganiau neu synwyryddion. Gall gefnogi adnabod wynebau, canfod gwrthrychau, archwilio ffatrïoedd, delweddu meddygol, canfod traffig, dadansoddi manwerthu, monitro amaethyddol a systemau diogelwch. Nid yw'n gweld fel person, ond gall brosesu picseli, siapiau, lliwiau a phatrymau ar raddfa fawr.

Pam y gall un cynnyrch AI berthyn i sawl Math o AI?

Mae categorïau AI yn aml yn disgrifio gwahanol bethau, fel gallu, ymarferoldeb, dull hyfforddi, neu gymhwysiad. Gall cynorthwyydd llais, er enghraifft, fod yn AI cul yn ôl gallu, AI sgwrsiol yn ôl cymhwysiad, AI cof cyfyngedig yn ôl ymarferoldeb, ac AI dysgu dwfn yn ôl pensaernïaeth. Mae'r gorgyffwrdd hwn yn normal ac yn helpu i esbonio beth mae'r system yn ei wneud o wahanol onglau.

Pa risgiau y dylai pobl eu deall ar draws gwahanol fathau o AI?

Mae risgiau AI cyffredin yn cynnwys rhagfarn, allbynnau anghywir, pryderon preifatrwydd, gwendidau diogelwch, diffyg tryloywder, gorddibyniaeth, a goruchwyliaeth ddynol wan. Gall AI cynhyrchiol ddyfeisio gwybodaeth, gall AI rhagfynegol atgyfnerthu patrymau gwael, a gall gweledigaeth gyfrifiadurol gam-adnabod gwrthrychau neu bobl. Fel arfer mae angen profi, monitro, ffiniau clir, arferion data cryf, ac adolygiad dynol ar ddefnydd da o AI.

Cyfeiriadau

1. IBM - Mathau o ddeallusrwydd artiffisial - ibm.com

2. Fframwaith Rheoli Risg AI NIST - Risgiau AI - nist.gov

3. Datblygwyr Google - Dysgu peirianyddol - developers.google.com

4. AWS - Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol - aws.amazon.com