Grounding ใน AI คืออะไร: ภาพรวมที่สมบูรณ์

คุณต้องการทราบหรือไม่ว่า AI คืออะไรเพื่อให้เข้าใจการทำงานของเทคโนโลยีนี้ได้ดีขึ้น หากเป็นเช่นนั้น คุณจะชื่นชอบข้อมูลที่เรานำเสนอในบทความนี้ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจถึงการทำงานของการสร้างเนื้อหาด้วย AI ได้ดีขึ้น ดังนั้น คุณจะสามารถเข้าใจได้ว่าการตอบสนองที่เกี่ยวข้องกับบริบทเกิดขึ้นได้อย่างไร

ในกรณีส่วนใหญ่ การหาคำตอบว่าเทคโนโลยีพื้นฐานทำงานอย่างไรจะช่วยให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ดังนั้น คุณสามารถเขียนคำแนะนำที่ช่วยให้คุณได้เนื้อหาเร็วขึ้นและปรับปรุงเกรดหรือผลลัพธ์ของคุณ อย่างไรก็ตาม เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น คุณสามารถคาดหวังได้ว่าจะมีคุณลักษณะใหม่ๆ ที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการใช้บริบทและแหล่งข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

อ่านต่อไปเพื่อค้นพบวิธีการทำงานของ AI และข้อเท็จจริงที่น่าสนใจอื่นๆ เกี่ยวกับเทคโนโลยีปฏิวัติวงการนี้

 

 

การกราวด์และภาพหลอนใน AI คืออะไร

การวางรากฐานใน AI หมายถึงแนวคิดในการเชื่อมโยงโลกแห่งความเป็นจริงเข้ากับโมเดล AI ซึ่งรวมถึงภาษา สัญลักษณ์ และประสบการณ์ ระบบ AI จำเป็นต้องเข้าใจและใช้เหตุผลเกี่ยวกับโลกในลักษณะที่มีความหมาย เพื่อสร้างข้อความที่ตรงใจผู้ใช้

ตัวอย่างเช่น เมื่อโมเดล AI ประมวลผลภาษา การต่อสายดินจะช่วยให้โมเดลสามารถเชื่อมโยงคำและประโยคกับวัตถุที่เป็นรูปธรรมในโลกแห่งกายภาพได้ หากไม่มีการต่อสายดิน AI อาจตีความสัญลักษณ์ในลักษณะที่เป็นทางการอย่างแท้จริงและมองข้ามความเกี่ยวข้องในโลกแห่งความเป็นจริง

อย่างไรก็ตาม การบรรลุถึงพื้นฐานเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะในระบบเช่นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เนื่องจากระบบเหล่านี้พึ่งพารูปแบบทางสถิติอย่างมากโดยขาดการรับรู้โลกโดยตรง

อาการประสาทหลอน

ใน AI ภาพหลอนหมายถึงเหตุการณ์ที่โมเดลสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมเหตุสมผลซึ่งไม่ได้อิงตามข้อมูลอินพุตหรือข้อเท็จจริง สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้ในโมเดลภาษา ระบบสร้างภาพ และแอปพลิเคชัน AI อื่นๆ

ภาพหลอนเกิดขึ้นเนื่องจากบางครั้งโมเดลเหล่านี้อนุมานหรือสร้างผลลัพธ์ที่ดูเหมือนน่าเชื่อถือแต่ไม่แม่นยำในเชิงข้อเท็จจริงหรือเป็นการกุขึ้น ปัญหาเกิดจากวิธีที่โมเดล AI ทำนายรูปแบบและเติมเต็มช่องว่างเมื่อขาดข้อมูลจริง

การลดอาการประสาทหลอนถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ เนื่องจากส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือของ AI ในแอปพลิเคชันที่สำคัญ ตัวอย่างยอดนิยม ได้แก่ การดูแลสุขภาพ กฎหมาย และการศึกษา ซึ่งความแม่นยำมีความสำคัญต่อการตัดสินใจและความไว้วางใจของผู้ใช้

 

 

5 คุณสมบัติที่น่าสนใจของ AI Grounding

ตอนนี้มาดูคุณสมบัติที่น่าสนใจของ AI Grounding ที่จะช่วยให้คุณเข้าใจว่ามันเกี่ยวข้องกับอะไรบ้าง ซึ่งให้ภาพรวมว่าเทคโนโลยี AI ทำงานอย่างไร เช่น AI Article Writer สำหรับ Smodin AI

1. สัญลักษณ์-แผนที่โลก

หัวใจสำคัญของการลงหลักปักฐานคือความสามารถของระบบ AI ที่จะเชื่อมโยงสัญลักษณ์หรือภาษาที่เป็นนามธรรมเข้ากับสิ่งที่อยู่ในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเชื่อมโยงคำหรือสัญลักษณ์ เช่น "แอปเปิล" เข้ากับวัตถุ คุณสมบัติ หรือประสบการณ์ทางกายภาพ

ตัวอย่างเช่น AI ที่ทำงานบนระบบพื้นฐานจะเข้าใจว่า "แอปเปิล" ไม่ได้หมายถึงแค่ตัวอักษรเท่านั้น แต่ยังหมายถึงผลไม้ที่สามารถมองเห็น สัมผัส หรือกินได้ การทำเช่นนี้ต้องอาศัยการผสานรวมข้อมูลทางประสาทสัมผัสหรือการแสดงความรู้

ยิ่งไปกว่านั้น การทำแผนที่สัญลักษณ์-โลกถือเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ AI เข้าใจความหมายเชิงความหมายเบื้องหลังสัญลักษณ์ต่างๆ ได้มากกว่าการมองเห็นในแวบแรก

2. ความสอดคล้องตามบริบท

การสร้างข้อความพื้นฐานต้องอาศัยความสามารถของโมเดลในการรักษาความสอดคล้องภายในบริบทที่กำหนด นอกจากนี้ AI จะต้องตีความและสร้างภาษาที่เหมาะสมกับสถานการณ์หรือการสนทนาเฉพาะเจาะจง

ตัวอย่างเช่น ในการสนทนา การสร้างพื้นฐานช่วยให้แน่ใจว่าคำตอบที่สร้างขึ้นนั้นสอดคล้องกับการสนทนาและสมเหตุสมผลโดยอิงจากการแลกเปลี่ยนข้อมูลก่อนหน้านี้ ฟีเจอร์นี้มีความจำเป็นสำหรับการสร้างเรื่องราวที่มีความหมาย การโต้ตอบของแชทบ็อต หรือบทสนทนาหลายรอบที่มีความสอดคล้องกัน ฟีเจอร์นี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในแอปพลิเคชัน เช่น ผู้ช่วยเสมือนหรือการสร้างเนื้อหา

3. การใช้ภาษาอย่างเป็นรูปธรรม

การสร้างข้อความต้องอาศัยการใช้ภาษาที่เป็นรูปธรรมด้วย ซึ่งหมายถึงการสร้างภาษาที่ตรงกับจุดประสงค์หรือบริบททางสังคมที่ตั้งใจไว้ ตัวอย่างเช่น การสร้างภาษาที่เป็นทางการสำหรับอีเมลธุรกิจเทียบกับภาษาที่ไม่เป็นทางการสำหรับการสนทนาแบบเป็นกันเอง

นอกจากนี้ ระบบเหล่านี้ยังพิจารณาถึงบรรทัดฐานทางสังคม บทบาท และความเหมาะสมตามบริบทเมื่อสร้างข้อความ ซึ่งใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องและข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

วิธีนี้ช่วยให้ AI สามารถปรับการแสดงผลภาษาได้ตามปัจจัยต่างๆ เช่น โทนเสียง ผู้ฟัง และสถานการณ์ ทำให้ข้อความที่สร้างขึ้นมีความถูกต้องในความหมายและเหมาะสมในการนำเสนอ

4. การปรับตัวแบบไดนามิก

การสร้างข้อความพื้นฐานมักเกี่ยวข้องกับการปรับตัวแบบไดนามิกต่อการเปลี่ยนแปลงในบริบทแบบเรียลไทม์หรืออินพุตของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น ใน AI เชิงสนทนา ระบบจำเป็นต้องปรับการตอบสนองตามความต้องการหรือคำถามที่เปลี่ยนแปลงไปของผู้ใช้

ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้เปลี่ยนหัวข้อหรือแนะนำข้อมูลใหม่ AI ที่ทำงานบนระบบจะปรับเปลี่ยนการแสดงผลภาษาเพื่อให้มีความเกี่ยวข้อง คุณอาจพบประสบการณ์นี้ด้วยตัวเองเมื่อต้องสร้าง ข้อความแจ้งเตือนที่ดีขึ้น เพื่อให้ได้รับการตอบสนองที่ดีขึ้น

5. การบูรณาการความรู้จากโลกแห่งความเป็นจริง

ระบบ AI ต้องสามารถเข้าถึงความรู้ในโลกแห่งความเป็นจริงซึ่งจะช่วยเพิ่มความเกี่ยวข้องของเนื้อหาที่สร้างขึ้น ซึ่งรวมถึงการทำความเข้าใจข้อเท็จจริง เหตุการณ์ หรือแนวคิดจากชีวิตประจำวัน

ตัวอย่างเช่น การสร้างคำอธิบายเกี่ยวกับ “วันฝนตก” เกี่ยวข้องกับความรู้เกี่ยวกับสภาพอากาศและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ดังนั้น โมเดล AI ที่ผสานรวมความรู้จากโลกแห่งความเป็นจริงสามารถสร้างข้อความที่ให้ข้อมูล แม่นยำ และเกี่ยวข้องได้มากขึ้น

โดยรวมแล้ว คุณจะพบว่าระบบ AI ทำได้ดีในการทำเช่นนี้เนื่องจากได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลจำนวนมากในโลกแห่งความเป็นจริง อย่างไรก็ตาม อาจมีบางกรณีที่ระบบ AI ยังทำได้ไม่ดีพอเนื่องจากมีช่องว่างในความรู้

 

 

วิธีการเขียนคำเตือนที่ดีเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของ AI

ความสามารถของ AI ในการใช้ฟีเจอร์ข้างต้นนั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อความแจ้งเตือน ตัวอย่างเช่น ข้อความแจ้งเตือน ChatGPT ที่ยอดเยี่ยม สามารถปรับปรุงผลลัพธ์ได้โดยการให้ข้อมูลเพิ่มเติม ต่อไปนี้คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ควรพิจารณาเมื่อปรับปรุงข้อความแจ้งเตือนของคุณ:

• ให้ชัดเจนและเฉพาะเจาะจง: คุณจะต้องสร้างคำเตือนที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจงเพื่อชี้นำคำตอบของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้น หลีกเลี่ยงคำถามที่คลุมเครือหรือกว้างเกินไปโดยให้บริบทและรายละเอียดเพียงพอ ตัวอย่างเช่น แทนที่จะถามคำถามทั่วไป เช่น "เล่าให้ฉันฟังเกี่ยวกับสัตว์หน่อย" ให้ถามว่า "ลักษณะเด่นของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมคืออะไร" วิธีนี้จะช่วยให้ AI เข้าใจคำขอของคุณและให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุด
• ถามคำถามตรงๆ: การถามคำถามตรงๆ จะทำให้ได้คำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น แทนที่จะถามคำถามปลายเปิดหรือคำถามกว้างๆ ให้ตั้งคำถามตรงๆ เช่น “เมืองหลวงของฝรั่งเศสคือที่ไหน” วิธีนี้ช่วยให้ AI เน้นไปที่การให้คำตอบที่เจาะจงแทนที่จะปล่อยให้เป็นเรื่องของโอกาสและได้รับคำตอบทั่วๆ ไป
• ให้ตัวอย่าง: การให้ตัวอย่างในคำใบ้ของคุณจะช่วยให้ AI เข้าใจประเภทของคำตอบที่คุณกำลังมองหา สมมติว่าคุณต้องการบทสรุปหรือรูปแบบการเขียนเฉพาะสำหรับ เรียงความ AI ของคุณ การเพิ่มตัวอย่างนี้จะช่วยให้คุณไม่มีข้อสงสัยเกี่ยวกับสิ่งที่คุณต้องการ
• หลีกเลี่ยงความคลุมเครือ: เพื่อหลีกเลี่ยงความเข้าใจผิด ให้หลีกเลี่ยงคำศัพท์ที่คลุมเครือหรือกว้างเกินไป พยายามกำหนดประเด็นที่ชัดเจนของหัวข้อที่คุณต้องการสำรวจ เป็นเรื่องปกติหากคุณต้องถามคำถามซ้ำหลายครั้งเพื่อจำกัดคำตอบอย่างต่อเนื่อง เพราะท้ายที่สุดแล้ว คุณจะไม่รู้ว่าระบบ AI จะแสดงผลอะไรออกมาในแต่ละครั้ง
• ใช้คำกระตุ้นปลายเปิดเพื่อผลลัพธ์เชิงสร้างสรรค์: คำกระตุ้นปลายเปิดช่วยกระตุ้นให้เกิดการตอบสนองที่ละเอียดหรือสร้างสรรค์ วิธีนี้เหมาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการการเขียนเชิงสร้างสรรค์หรือคำอธิบายที่ขยายความ วิธีนี้เหมาะสำหรับการเล่าเรื่อง การระดมความคิด หรือการสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์

 

 

3 วิธีในการลดผลกระทบจากผลลัพธ์ AI ที่ไม่แม่นยำ

คุณกังวลว่าผลลัพธ์ของ AI ของคุณจะไม่แม่นยำหรือไม่? มีกลยุทธ์ต่างๆ มากมายที่คุณสามารถใช้เพื่อลดโอกาสที่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องจะแทรกซึมเข้าไปในงานของคุณ ใช้เคล็ดลับในหัวข้อนี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้ายที่แม่นยำและเชื่อถือได้ ซึ่งจะช่วยลดโอกาสที่การใช้ AI เป็นหลักจะไม่ทำงานตามที่ตั้งใจไว้

1. ตรวจสอบการอ้างอิง

ตรวจสอบแหล่งที่มาและการอ้างอิงที่จัดทำโดย AI เสมอ เนื่องจากแม้ว่าโมเดล AI จะใช้การค้นหาทางอินเทอร์เน็ตหลายรายการ แต่บางครั้งอาจอ้างอิงแหล่งที่มาที่ไม่มีอยู่จริงหรือล้าสมัย

ดังนั้นการตรวจสอบการอ้างอิงด้วยตนเองจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความถูกต้องและเชื่อถือได้ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในงานวิชาการ กฎหมาย และวิทยาศาสตร์ เนื่องจากการอ้างอิงที่น่าเชื่อถือถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อความถูกต้อง

2. ตรวจสอบข้อเท็จจริง

ใช้เครื่องมือตรวจสอบข้อเท็จจริงและฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้เพื่อตรวจสอบข้อมูลที่สร้างโดย AI ในเอกสารทางเทคนิคที่เกี่ยวข้อง เป็นต้น เนื่องจากผลลัพธ์ของ AI อาจมีข้อผิดพลาด ซึ่งเป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะในหัวข้อที่ซับซ้อนหรือละเอียดอ่อน

นอกจากนี้ การตรวจสอบข้อเท็จจริงอย่างสม่ำเสมอยังช่วยระบุข้อมูลที่ผิดพลาดได้ ซึ่งช่วยให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์จะสอดคล้องกับข้อเท็จจริงที่ได้รับการตรวจสอบและอัปเดตอยู่เสมอ นอกจากนี้ แนวทางปฏิบัตินี้ยังช่วยป้องกันการแพร่กระจายข้อมูลเท็จหรือข้อมูลที่เข้าใจผิด

3. แก้ไขเพื่อความแม่นยำ

การแทรกแซงของมนุษย์ผ่านการแก้ไขสามารถลดข้อผิดพลาดในผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI ได้ ในขณะที่ตรวจสอบ ให้เน้นที่ความชัดเจน ความสอดคล้องตามตรรกะ และความถูกต้องทางไวยากรณ์ กระบวนการนี้จะช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ ทำให้มีความแม่นยำและสมบูรณ์แบบมากขึ้นก่อนนำไปใช้ในบริบททางวิชาชีพหรือที่ละเอียดอ่อน

นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้ AI Rewriter จาก Smodin AI เพื่อเปลี่ยนแปลงข้อความเพิ่มเติมเพื่อให้มีความโดดเด่นยิ่งขึ้น คุณสามารถทำซ้ำขั้นตอนนี้หลายครั้งเพื่อให้คุณพอใจกับคุณภาพและความโดดเด่นของผลลัพธ์

 

 

การสร้างเนื้อหา AI จะก้าวหน้าอย่างมากในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เนื่องมาจากการปรับปรุงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้ของเครื่องจักร และการเข้าถึงข้อมูล โดยทั่วไป โมเดลต่างๆ จะเข้าใจบริบท ความแตกต่าง และเจตนาได้ดีขึ้น

ในท้ายที่สุดแล้ว สิ่งนี้จะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำ มีความเกี่ยวข้อง และสอดคล้องกันมากขึ้น นอกจากนี้ ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายยิ่งขึ้นจะช่วยลดอคติ ปรับปรุงความครอบคลุม และเพิ่มความเข้าใจข้ามวัฒนธรรม อย่างไรก็ตาม เราจะต้องเห็นประสิทธิภาพของการปรับปรุงเหล่านี้ด้วยตัวเราเอง

นอกจากนี้ การปรับแต่งส่วนบุคคลยังมีบทบาทมากขึ้น โดย AI จะสร้างเนื้อหาที่ปรับแต่งตามความต้องการของผู้ใช้แต่ละคน ซึ่งจะช่วยลดจำนวนครั้งที่คุณต้องแก้ไขคำเตือนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

 

 

เขียนเนื้อหาคุณภาพสูงด้วยความช่วยเหลือของ Smodin AI

การเรียนรู้เกี่ยวกับ AI เป็นเทคโนโลยีที่ปฏิวัติวงการซึ่งให้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง โดยรวมแล้ว สิ่งที่เกิดขึ้นเบื้องหลังการสร้างเนื้อหาโดยใช้ AI นั้นน่าประทับใจมาก การเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้เล็กน้อยนั้นน่าสนใจมาก เพื่อให้คุณเข้าใจถึงวิธีการทำงานของมัน

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่า AI มีความสำคัญอย่างไร คุณจึงเข้าใจได้ดีขึ้นว่าเหตุใดการสร้างเนื้อหาจึงได้ผลและเหตุใดเนื้อหาจึงไม่ถูกต้องในบางครั้ง ดังนั้น คุณสามารถใช้เครื่องมือนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ว่าคุณจะ กำลังเริ่มเขียนเรียงความ หรือต้องการแก้ไขไวยากรณ์

คุณต้องการเข้าถึงเครื่องมือสร้างเนื้อหาที่ดีที่สุดในตลาดหรือไม่ ถ้าใช่ เลือก Smodin AI สำหรับแพ็คเกจแบบครบชุด เรามีเครื่องมือมากมายให้เลือกใช้ ซึ่งได้แก่ ความช่วยเหลือในการทำการบ้าน การตรวจจับการลอกเลียนแบบ และการให้คะแนนเรียงความ

ลองใช้ Smodin AI เลยตอนนี้ แล้วคุณจะชอบผลลัพธ์

 

 

คำถามที่พบบ่อย

เหตุใดการต่อสายดินจึงมีความสำคัญต่อระบบ AI?

การต่อสายดินเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับปรุงความสามารถของ AI ในการรับรู้โลกเช่นเดียวกับมนุษย์ หากไม่มีการต่อสายดิน โมเดล AI อาจสร้างการตอบสนองโดยอิงตามรูปแบบนามธรรมมากกว่าความเข้าใจในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งจะเพิ่มโอกาสของภาพหลอนหรือผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้อง

โดยรวมแล้ว การต่อสายดินจะเชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูลและความหมายในโลกแห่งความเป็นจริง ดังนั้น AI จึงสามารถทำงานในด้านต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษา การจดจำภาพ และการนำทางอัตโนมัติได้แม่นยำยิ่งขึ้น

การต่อสายดินช่วยลดอาการประสาทหลอนใน AI ได้หรือไม่?

ใช่ การต่อสายดินช่วยลดอาการประสาทหลอนของ AI โดยปรับปรุงการเชื่อมโยงระหว่างการแสดงนามธรรมและข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง โดยทั่วไป อาการประสาทหลอนจะเกิดขึ้นเมื่อ AI สร้างข้อมูลเท็จหรือไม่สมเหตุสมผล

ดังนั้น การใช้ข้อมูลที่ได้จาก AI มาเป็นพื้นฐานในการระบุข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบได้ ข้อมูลที่ได้รับจากประสาทสัมผัส หรือข้อมูลที่มีโครงสร้าง (เช่น กราฟความรู้) จะทำให้โอกาสเกิดภาพหลอนลดลง ผลลัพธ์ที่ได้คือการตอบสนองที่เชื่อถือได้และถูกต้องตามบริบทมากขึ้น

กราฟความรู้มีบทบาทอย่างไรในการสร้างพื้นฐาน AI?

กราฟความรู้มีบทบาทสำคัญในการวางรากฐาน AI โดยให้ข้อมูลที่มีโครงสร้างและเชื่อมโยงกันซึ่งแสดงถึงตัวตนในโลกแห่งความเป็นจริง โดยรวมแล้ว กราฟความรู้ช่วยให้ระบบ AI ยึดสัญลักษณ์นามธรรมกับข้อมูลเชิงข้อเท็จจริงได้ ซึ่งช่วยลดความคลุมเครือและความเสี่ยงต่อภาพหลอน

ยิ่งไปกว่านั้น AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้เหตุผล อนุมานได้อย่างแม่นยำ และปรับปรุงความเข้าใจหัวข้อที่ซับซ้อนได้ด้วยการใช้ประโยชน์จากกราฟความรู้ อย่างไรก็ตาม ยังมีอีกหลายอย่างที่ต้องทำก่อนที่จะสมบูรณ์แบบ 100%

ความท้าทายของการเรียนรู้ AI มีอะไรบ้าง?

การวางรากฐานด้าน AI ต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการ รวมถึงความยากลำบากในการเชื่อมโยงสัญลักษณ์เชิงนามธรรมกับบริบทในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างแม่นยำ นอกจากนี้ ยังมีข้อจำกัดในการรับรู้ทางประสาทสัมผัสของ AI ในปัจจุบัน ซึ่งทำให้ยากต่อการสร้างระบบที่เข้าใจความซับซ้อนของโลกกายภาพได้อย่างสมบูรณ์

นอกจากนี้ การทำให้แน่ใจว่า AI สามารถตีความสัญลักษณ์ได้ในลักษณะที่สะท้อนถึงความเข้าใจของมนุษย์นั้นถือเป็นเรื่องยุ่งยาก โดยทั่วไปแล้ว จำเป็นต้องมีการบูรณาการข้อมูลขั้นสูงและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ปรับแต่งอย่างละเอียดอ่อน

การต่อสายดินช่วยปรับปรุงโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติได้อย่างไร

การลงหลักปักฐานช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดล NLP โดยเชื่อมโยงภาษาเข้ากับบริบทในโลกแห่งความเป็นจริง หากไม่มีการลงหลักปักฐาน โมเดล NLP จะสร้างข้อความโดยอิงตามรูปแบบในข้อมูลฝึกอบรมเท่านั้น ซึ่งถือเป็นข้อเสีย เพราะอาจทำให้ข้อมูลไม่มีโครงสร้าง ไม่เกี่ยวข้อง หรือไม่ถูกต้อง

ยิ่งไปกว่านั้น การวางคำและประโยคบนพื้นฐานข้อมูลเชิงข้อเท็จจริงหรือข้อมูลเชิงสัมผัส ช่วยให้โมเดลเข้าใจความหมายของภาษาได้ดีขึ้น ส่งผลให้ความแม่นยำในการทำงานต่างๆ เช่น การแปล การสรุป และการสนทนาดีขึ้น