ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ, ਪਾਈਥਨ, ਨੈਤਿਕਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ

ਲਾਭ:

• ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਤੱਕ, ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਗੇਟਾਂ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਲਗਾਤਾਰ
• ਜੀਓਫਿਜ਼ਿਕਸ ਪਾਈਥਨ ਟੂਲਕਿੱਟ (ObsPy, segyio, scikit-learn ਆਦਿ) ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਯੂਨਿਟ/ਧੁਰੇ/ਲੀਕੇਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ AI ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਮਨੁੱਖੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ 'ਤੇ ਮਾਪੀ ਗਈ ਭਾਸ਼ਾ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਨਿਰਣਾਇਕ ਅਸਵੀਕਾਰ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਏਮਬੇਡ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਹੁਣ ਤੱਕ ਅਸੀਂ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰਿੰਗਾਂ - ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਿਆਖਿਆ, ਸੰਭਾਵੀ ਖੇਤਰ, ਉਲਟਾ, ਭੂਚਾਲ, ਨੇੜੇ-ਸਤਹ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਸਰੋਤ ਖੋਜ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ - ਬਾਰੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਅੰਤਮ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਰੇ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ: ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਗੇਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਏਮਬੇਡ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ, ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ AI ਲਈ ਠੋਸ ਟੂਲ, ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੁਭਾਅ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਨੈਤਿਕਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖਾਂਗੇ। ਆਉ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ: AI ਇੱਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ ਹੈ; ਭੂਮੀਗਤ ਮਾਡਲ, ਖੋਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਜੀਵਨ/ਜਾਇਦਾਦ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਰੱਥ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ: ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਗੇਟ

ਇੱਕ ਚੰਗਾ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ "ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਥਿਤੀ" ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪਰਤ ਵਾਲਾ ਢਾਂਚਾ ਹੈ। ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਮਨੁੱਖੀ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਏਆਈ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਲੀਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ:

1. ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ: AI ਚੈੱਕਲਿਸਟ/ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸਾਈਟ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਅਤੇ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਹਨ। ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਕੀ ਯੋਜਨਾ ਸਥਾਨਕ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ?
2. ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ/QC: AI ਸ਼ੋਰ ਦਮਨ ਆਊਟਲੀਅਰ ਫਲੈਗਿੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੇਟ: ਕੀ ਫਰਕ ਪਲਾਟ ਸਾਫ਼ ਹੈ, ਕੀ ਸਿਗਨਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ?
3. ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ/ਵਿਆਖਿਆ: ਏਆਈ ਹਰੀਜ਼ਨ/ਫਾਲਟ/ਫੇਸੀਜ਼ ਉਮੀਦਵਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਕੀ ਖੂਹ ਦੀ ਟਾਈ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
4. ਉਲਟ ਹੱਲ: AI ਗਤੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਅਸਲ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮਾਪੀ ਗਈ?
5. ਏਕੀਕਰਣ/ਫੈਸਲਾ: ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਬਹੁ-ਵਿਧੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਕੀ ਬੈਕਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
6. ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ: AI ਡਰਾਫਟ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਗੇਟ: ਕੀ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ/ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਕੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ?

ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੇ ਬਿਨਾਂ ਅਗਲੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਵੱਲ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੇ। ਇਹ ਉਹ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਗਤੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ "ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਟੈਗ" ਨੱਥੀ ਕਰੋ: ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ, ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ/ਵਰਜਨ, ਕਿਹੜਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਕਿਸ ਨੇ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤਾ, ਕਦੋਂ। ਜੇਕਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਪਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਟੈਗ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਆਡਿਟਿੰਗ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਪਾਈਥਨ: ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੀ ਏਆਈ ਟੂਲਕਿੱਟ

ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਠੋਸ ਭਾਸ਼ਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਾਈਥਨ ਹੈ। AI ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਾਖਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਕਸਰ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ:

• NumPy / SciPy: ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾ, ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਫਿਲਟਰ, FFT)।
• Matplotlib: ਸੈਕਸ਼ਨ, ਨਕਸ਼ਾ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ।
• ObsPy: ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ (ਵੇਵਫਾਰਮ ਰੀਡਿੰਗ, ਪੜਾਅ, ਭੂਚਾਲ ਡੇਟਾ)।
• scikit-learn: ਕਲਾਸਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਵਰਗੀਕਰਨ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਕਰਾਸ-ਵੈਧੀਕਰਨ)।
• PyTorch / TensorFlow: ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ (CNN ਸ਼ੋਰ ਦਮਨ, ਪੜਾਅ ਕੱਢਣ).
• segyio: SEG-Y ਸਿਸਮਿਕ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਪੜ੍ਹੋ/ਲਿਖੋ।

ਏਆਈ (ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ) ਇਹਨਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਕੋਡ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੈ। ਪਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਬਿਨਾਂ ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਨਹੀਂ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਕਾਈ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਗਲਤ ਧੁਰਾ, ਲੀਕ ਸਿਖਲਾਈ-ਟੈਸਟ ਵਿਭਾਜਨ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਭਰਮਪੂਰਨ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲ ਆਮ ਹਨ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਨਮੂਨੇ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ AI-ਜਨਰੇਟ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਾ ਕਰੋ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ/ਸਮਾਂ ਸੰਦਰਭ, ਯੂਨਿਟ (ms/s, m/ft) ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ-ਟੈਸਟ ਵਿਭਾਜਨ ਦੀ ਦਸਤੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ; ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਗਲਤੀ ਚੁੱਪਚਾਪ ਸਾਰੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਨੈਤਿਕਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ

ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਜਾਇਦਾਦ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ:

• ਮਨੁੱਖੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ: ਅੰਤਿਮ ਮਾਡਲ, ਖੋਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਖਤਰੇ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੈ; “ਏਆਈ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਕਿਹਾ” ਕੋਈ ਬਹਾਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਭੂਚਾਲ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ, ਖੂਹ ਦੇ ਲਾਗ, ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਅਕਸਰ ਵਪਾਰਕ ਰਾਜ਼ ਜਾਂ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ/ਕਲਾਊਡ AI ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਨਾਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ; ਡਾਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਸੂਚੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
• ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਮਨਾਹੀ: ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਖਤਰੇ, ਜ਼ਮੀਨ ਖਿਸਕਣ, ਜ਼ਮੀਨੀ ਤਰਲਤਾ ਵਰਗੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਮਾਪਿਆ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
• ਨਿਰਣਾਇਕ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨਾ: ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਦਿਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਗੈਰ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਹੈ; ਅਜਿਹਾ ਦਾਅਵਾ AI ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।
• ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ: AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਕਿਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
• ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਸਮਾਜ: ਸਰੋਤ ਖੋਜ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤਿੰਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: (1) ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੈ? (2) ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ/ਵਪਾਰਕ ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ? (3) ਕੀ ਇਹ ਸਾਧਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਤਿੰਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋਡ ਨਾ ਕਰੋ ਜਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰਾਇਮਿਸ/ਅਲੱਗ ਹੱਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 — ਲੀਕ ਹੋਇਆ ਲਾਇਸੰਸ ਡੇਟਾ। ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੇ ਤੇਜ਼ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ AI ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਭੂਚਾਲ ਵਾਲੀਅਮ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤਾ। ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਨੇ ਕਿਸੇ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦੀ ਮਨਾਹੀ ਕੀਤੀ; ਇਹ ਘਟਨਾ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਈ। ਏਜੰਸੀ ਨੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਨੀਤੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ।

ਕੇਸ 2 - ਕੋਡ ਯੂਨਿਟ ਗਲਤੀ। ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ AI ਨੇ ਪੈਰਾਂ (ਫੁੱਟ) ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ; ਨਕਸ਼ਾ 30% ਘੱਟ ਨਿਕਲਿਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖੂਹ ਨੂੰ ਗਲਤ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ। ਜੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਨਮੂਨੇ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਤਾਂ ਗਲਤੀ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਫੜੀ ਜਾਂਦੀ; ਪਾਠ: ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਅਤਿਕਥਨੀ ਵਾਲਾ ਖ਼ਤਰਾ ਬਿਆਨ। ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ, YZ ਨੇ ਨਿਸ਼ਚਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਕਿ "ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਤਰਲਤਾ ਦੇ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਹੈ" ਮਾੜੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ. ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੇ ਇਹ ਕਹਿ ਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਕਿ "ਉਪਲਬਧ ਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਤਰਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਨਿਸ਼ਚਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਫੀਲਡ ਵਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।" ਸੁਰੱਖਿਆ 'ਤੇ ਮਾਪੀ ਗਈ ਭਾਸ਼ਾ ਇਮਾਨਦਾਰ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਦੋਵੇਂ ਸੀ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਗੇਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਮੇਰਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ: [ਕਿਸਮ]. ਯੋਜਨਾ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਿਆਖਿਆ, ਉਲਟਾ, ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ ਤਸਦੀਕ ਗੇਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਦਾ ਕੰਮ, ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਪੈਸਜ ਕੰਡੀਸ਼ਨ (ਨਿਯੰਤਰਣ) ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੇ ਬਿਨਾਂ ਅਗਲੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਵੱਲ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।

2) ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ:

ਮੈਂ AI ਨਾਲ ਇੱਕ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ([SEG-Y ਰੀਡ/ਫਿਲਟਰ/ਕਲਾਸਫਾਇਰ]) ਲਿਖੀ ਹੈ। What should I check before running: unit/axis/coordinate consistency, training-test leakage, non-existent function, edge cases? ਮੈਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟੈਸਟ ਨਮੂਨਾ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਾਂ? ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦਿਓ।

3) ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਮੈਂ ਏਆਈ ਟੂਲ ਨੂੰ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਡੇਟਾ ([ਭੂਚਾਲ/ਵੱਲ ਲਾਗ]) ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਰਿਹਾ/ਰਹੀ ਹਾਂ। ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦਿਓ: ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ, ਵਪਾਰਕ/ਨਿੱਜੀ ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਟੂਲ ਦੀ ਡਾਟਾ ਧਾਰਨ ਨੀਤੀ, ਆਈਸੋਲੇਟਡ/ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸਸ ਵਿਕਲਪ। ਜੇ ਇਹ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

4) ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ:

ਮੇਰੀ AI ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦਿਆਂ ([ਭੂਚਾਲ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ / ਤਰਲਤਾ / ਲੈਂਡਸਲਾਈਡ]) ਬਾਰੇ ਬਿਆਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਅਤਿਅੰਤ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਮਾਪਿਆ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਾਂ? ਮੈਂ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾਇਕ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦਾ ਹਾਂ? ਉਦਾਹਰਨ ਰੂਪਾਂਤਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਓ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

Handle this project quickly from start to finish with AI.

ਕੋਈ ਤਸਦੀਕ ਗੇਟ, ਕੋਈ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨਹੀਂ; ਗਤੀ ਦੀ ਖ਼ਾਤਰ, ਇੱਕ ਅਸਥਿਰ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਨਤੀਜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸੀਨੀਅਰ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ। ਮੇਰਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ: [ਟਾਈਪ, ਡੇਟਾਟਾਈਪ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਥਿਤੀ]। ਕਾਰਜ: (1) ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਗੇਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ; (2) ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਦੀ ਨੌਕਰੀ, ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ, ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਲਿਖੋ; (3) ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਅਤੇ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ; (4) ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਦਰਮਿਆਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨਿਯਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਅੰਤਮ ਮਾਡਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਦਰਵਾਜ਼ੇ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਫਰੇਮਵਰਕ AI ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਪਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

Workflow stages and responsibility

ਸਟੇਜ

AI ਦੀ ਨੌਕਰੀ

ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲਾ

ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ

ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ/ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ

ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਖਰੜਾ

ਸੁਰੱਖਿਆ, ਇਜਾਜ਼ਤ

ਕੀ ਇਹ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ?

Processing/QC

ਛਪਾਈ, ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ

ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਪੁਸ਼ਟੀ

ਕੀ ਸਿਗਨਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ?

ਵਿਆਖਿਆ

ਉਮੀਦਵਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਤਸਦੀਕ

ਕੀ ਖੂਹ ਜੁੜ ਗਿਆ ਹੈ?

ਉਲਟ ਹੱਲ

ਪ੍ਰਵੇਗ

ਭੌਤਿਕ ਵੈਧਤਾ

ਕੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਹੈ?

ਫੈਸਲਾ/ਏਕੀਕਰਨ

ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ, ਰਚਨਾ

ਜੋਖਮ ਦਾ ਫੈਸਲਾ

ਕੀ ਕਰਾਸ ਚੈਕਿੰਗ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ?

ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ

ਡਰਾਫਟ

ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ

ਕੀ ਇਹ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ?

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਗੇਟਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਗਤੀ ਦੀ ਖ਼ਾਤਰ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਰਿਪੋਰਟ ਲਈ ਜੋਖਮ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ.
• ਬਾਹਰੀ ਟੂਲ 'ਤੇ ਗੁਪਤ/ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਡੇਟਾ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਘਾਟਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਚਲਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਯੂਨਿਟ/ਧੁਰੀ ਗਲਤੀ ਚੁੱਪਚਾਪ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਾਅਵੇ। ਮਾਪੀ ਗਈ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
• AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ, AI ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਮੁੱਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਜੋ ਚੀਜ਼ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਗੇਟ ਹਨ ਜੋ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਪਾਈਥਨ ਇਸ AI ਦਾ ਠੋਸ ਟੂਲ ਹੈ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਰ ਕੋਡ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪੇਸ਼ੇ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ; ਇਹ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਮਾਪੀ ਗਈ ਭਾਸ਼ਾ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਨਿਰਣਾਇਕ ਇਨਕਾਰ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ-ਸਮਾਜਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਕਦੇ ਵੀ "ਏਆਈ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਕਿਹਾ" ਬਹਾਨਾ ਨਹੀਂ ਬਣ ਸਕਦਾ: ਉਪ ਸਤਹ ਮਾਡਲ, ਖੋਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਰੱਥ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਜਾਂ ਕਲਪਿਤ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਚੁਣੋ। "ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਗੇਟਸ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਰੇ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ। ਫਿਰ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਲਈ "ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਦੇਣਾ ਉਚਿਤ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਥਨ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ "ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਮਾਪੀ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਗੇਟਾਂ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਵਰਕਫਲੋ ਸੈਟ ਅਪ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਗੁਪਤ/ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ/ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਨਾਲ AI-ਤਿਆਰ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਮਾਪੀ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ 'ਤੇ ਰੱਖੀ।

ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ

1. ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜੀ ਸਥਿਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਹੈ?

• ਏ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਸਤਹ ਮਾਡਲ, ਖੋਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੀ ਹੈ ✔
• ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਭੂਮੀਗਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਖੂਹ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
• C) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਮਾਡਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੋਲੀਸੀਮੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਡੀ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਿਰਫ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ; ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਦਬਾਉਦਾ ਹੈ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੌਲੀਸੀਮੀ ਦੇ ਕਾਰਨ (ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕਈ ਉਪ-ਸਤਹੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ), ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ; ਸਮਰੱਥ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅੰਤਮ ਅਥਾਰਟੀ ਹੈ ਜੋ ਅੰਤਮ ਸਤਹ ਮਾਡਲ, ਖੋਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਮੰਨਦਾ ਹੈ।

2. AI-ਅਧਾਰਿਤ ਸ਼ੋਰ ਸਪ੍ਰੈਸਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਗਨਲ-ਤੋਂ-ਸ਼ੋਰ ਅਨੁਪਾਤ ਵਧਦਾ ਹੈ
• ਅ) ਹਟਾਏ ਗਏ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਰਕ ਪਲਾਟ ਦੇ ਨਾਲ ਵੇਖੋ ਅਤੇ ਵੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕਸਾਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਹੈ ✔
• C) ਕਿਉਂਕਿ ਦਮਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵਾਧੂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
• ਡੀ) ਜੇਕਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਫ਼ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

ਵਰਣਨ: ਅੰਤਰ ਪਲਾਟ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਕਰਾਸ ਸੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਮਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੁਆਰਾ ਹਟਾਏ ਗਏ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਰੀਪ੍ਰੈਸਰ ਦੀ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਹਟਾਏ ਗਏ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਤਿਰਛੇ, ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਹਨ, ਤਾਂ ਫਿਲਟਰ ਨੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪਰ ਅਸਲੀ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਨਰਮ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇੱਕ ਹਮਲਾਵਰ ਦਮਨਕਾਰ ਸੱਚੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

3. ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੋਰੀਜ਼ਨ ਟ੍ਰੈਕਰ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਤਹ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅਤੇ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਗਲਤੀ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਪੈਰੋਕਾਰ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
• ਅ) ਸਤ੍ਹਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ
• C) ਸਾਈਕਲ ਛੱਡਣਾ: ਰਿਫਲਿਕਸ਼ਨ ਪੀਕ ਤੋਂ ਗੁਆਂਢੀ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਛਾਲ ਮਾਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਪਰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਤਹ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ✔
• ਡੀ) ਸਤਹ ਦੇ ਰੰਗ ਸਕੇਲ ਦੀ ਗਲਤ ਚੋਣ

ਵਰਣਨ: ਸਾਈਕਲ ਛੱਡਣਾ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪੈਰੋਕਾਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਪਹਾੜੀ ਨੂੰ ਛੱਡਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੁਆਂਢੀ ਪਹਾੜੀ 'ਤੇ ਛਾਲ ਮਾਰ ਕੇ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ; ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪਰ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਸਤਹ ਹੈ। ਇਸਲਈ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹਰੀਜ਼ਨ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਟਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਫੈਲਾਇਆ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਰਿਫਲਿਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਛੱਡਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਛਾਲ ਮਾਰਦਾ ਹੈ।

4. ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਕੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਗੁਰੂਤਾ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

• ਏ) ਕੋਈ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਵਿਗਾੜ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਰੋਤ ਦੇ ਉੱਪਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪੈਟਰਨ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
• ਅ) ਡੂੰਘਾਈ-ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਹੈ; AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੈਦਾ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ✔
• C) ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਉੱਚਤਮ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵਿਕਲਪ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
• D) ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਕੇਵਲ ਭੂਚਾਲ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ

ਵਿਆਖਿਆ: ਸੰਭਾਵੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ-ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਖੋਖਲਾ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡਾ, ਡੂੰਘਾ ਸਰੋਤ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਸਤ੍ਹਾ ਦੀ ਵਿਗਾੜ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਭੂਚਾਲ ਵਿੱਚ ਪੌਲੀਸੀਮੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਫੀਲਡ ਅਵਸਥਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਜੋ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।

5. ਸਿੱਧੇ ਡ੍ਰਿਲਿੰਗ ਟੀਚੇ ਵਜੋਂ ਉੱਤਰੀ ਗੋਲਿਸਫਾਇਰ ਵਿੱਚ ਚੁੰਬਕੀ ਵਿਗਾੜ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਕਿਉਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?

• ਏ) ਚੁੰਬਕੀ ਵਿਗਾੜ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਉੱਪਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕੋਈ ਖਤਰਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ
• ਅ) ਚੁੰਬਕੀ ਵਿਧੀ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੀ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ ਹੈ।
• C) ਅਕਸ਼ਾਂਸ਼ ਪ੍ਰਭਾਵ/ਧਰੁਵੀਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਿਗਾੜ ਸਿੱਧੇ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਖੰਭੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ✔
• ਡੀ) ਸਮੱਸਿਆ ਸਿਰਫ ਰੰਗ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਹੈ, ਕੋਈ ਭੌਤਿਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਵਿਆਖਿਆ: ਅਕਸ਼ਾਂਸ਼ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਧਰੁਵੀਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਚੁੰਬਕੀ ਵਿਗਾੜ ਸਿੱਧੇ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਉੱਤਰੀ ਗੋਲਿਸਫਾਇਰ ਵਿੱਚ, ਵਿਗਾੜ ਸਰੋਤ ਦੇ ਦੱਖਣ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖੰਭੇ ਨੂੰ ਘਟਾਏ ਬਿਨਾਂ ਅਸੰਗਤ ਕੇਂਦਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣਾ ਗਲਤ ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਖੂਹ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ ਖੰਭੇ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

6. ਕਿਹੜਾ ਕਥਨ ਉਲਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?

• ਏ) ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ; ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਸਟੀਕ ਮਾਡਲ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ
• ਅ) ਇਹ ਇੱਕ ਅਸ਼ੁੱਧ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ; ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪਰਿਵਾਰ ਹੈ ✔
• C) ਇਹ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਹੀ ਗਣਨਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਡੀ) ਇਹ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਉਲਟ ਹੱਲ ਇੱਕ ਅਸ਼ੁੱਧ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ: ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਸ਼ੋਰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਲਈ ਡਾਟਾ ਫਿੱਟ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਇੱਕ ਸੱਚਾਈ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਾਲ ਘਿਰਿਆ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪਰਿਵਾਰ ਹੈ।

7. ਸਰੋਗੇਟ AI ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਰਿਵਰਸਲ ਨਤੀਜਾ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਸਰੋਗੇਟ ਮਾਡਲ ਤੇਜ਼ ਹੈ
• ਅ) ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਕਿ ਕੀ ਨਤੀਜਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਜਬ ਲੱਗਦਾ ਹੈ
• C) ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਅਸਲ (ਭੌਤਿਕ) ਉੱਨਤ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ✔
• ਡੀ) ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਭਾਰ ਨੂੰ ਰੀਸੈਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਫਿੱਟ ਕਰੋ

ਵਿਆਖਿਆ: ਸਰੋਗੇਟ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਭਾਰੀ ਅਗਾਂਹਵਧੂ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਸਲ (ਭੌਤਿਕ) ਉੱਨਤ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੱਲ ਜੋ ਸਰੋਗੇਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ 'ਫਿੱਟ' ਅਵੈਧ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਅਸਲ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

8. ਭੁਚਾਲ ਸਥਾਨ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਫੇਜ਼ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ P ਅਤੇ S ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

• ਏ) ਟਿਕਾਣੇ ਦੇ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਬਚੇ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇ ਸਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪੜਾਅ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਕਾਇਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ✔
• ਅ) ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ
• C) ਸਾਰੇ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਹਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਹੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ
• D) ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਵਾਲੇ ਸਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀਆਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰੋ

ਵਿਆਖਿਆ: ਪੜਾਅ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਥਾਨ ਦੇ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਬਕਾਇਆ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਂਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਏਆਈ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ।

9. ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ 'ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਗਲੇ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਮਿਤੀ' ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜਵਾਬ ਕੀ ਹੈ?

• A) ਕਾਫ਼ੀ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਸਹੀ ਤਾਰੀਖ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ
• ਬੀ) ਜੇ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਤਾਰੀਖ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
• C) ਨਿਰਣਾਇਕ ਦਿਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਗੈਰ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਹੈ; ਇਨਕਾਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ ✔
• D) ਭਾਵੇਂ ਇਸਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਤਾਰੀਖ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ।

ਵਰਣਨ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਸਥਿਤੀ/ਤੀਬਰਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਵਿੱਖੀ ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਦਿਨ ਦੀ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨ ਦੁਆਰਾ ਸਹਿਮਤੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀਮਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਦਾਅਵਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਅਤੇ ਅਨੈਤਿਕ ਹੈ। ਜੋ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਲੰਮੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ; ਇਹ ਇੱਕ ਸਹੀ ਦਿਨ-ਸਮੇਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।

10. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੇ ਜੀਪੀਆਰ (ਗਰਾਊਂਡ ਪੈਨੇਟਰੇਟਿੰਗ ਰਾਡਾਰ) ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਹਾਈਪਰਬੋਲਾ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਦਿੱਤੀ। ਇਹਨਾਂ ਡੂੰਘਾਈਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜਾ ਕਦਮ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?

• A) ਕਿਸੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਹਾਈਪਰਬੋਲਾ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਹੈ
• ਅ) ਕਿਸੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਅੰਬੀਨਟ ਗਤੀ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਸਤੂ ਤੋਂ ਕਈ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰੋ ✔
• C) GPR ਕਦੇ ਵੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ, ਇਸਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
• ਡੀ) ਇਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਜ਼ਮੀਨ ਸੁੱਕੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਿੱਲੀ ਹੈ।

ਵਿਆਖਿਆ: ਹਾਈਪਰਬੋਲਾ ਦੀ ਵਕਰਤਾ ਮਾਧਿਅਮ ਦੀ ਤਰੰਗ ਗਤੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਡੂੰਘਾਈ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਗਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਗਤੀ ਗਲਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੂੰਘਾਈ ਗਲਤ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਡੂੰਘਾਈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਪਾਈਪ) ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨੇ 'ਤੇ ਵੇਗ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਈ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਸਤੂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

11. ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਾੜ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਕੋਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ?

• A) ਇਕੱਲੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਪਾਓ
• ਅ) ਡਿਫੌਲਟ ਕਲਰ ਸਕੇਲ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿਗਾੜ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
• C) ਜੇ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
• D) ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਜਬ ਰੰਗ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਗਾੜ ਨੂੰ ਖਿੱਚੋ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਇਕਸਾਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ✔

ਵਿਆਖਿਆ: ਰੰਗ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਇੱਕ ਅਸੰਗਤਤਾ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਜਾਂ ਬੇਹੋਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ; ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਅਸੰਗਤਤਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਜਬ ਰੰਗ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨਾਲ ਪਲਾਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਜੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹਮਲਾਵਰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲੀਅਤ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

12. ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਕੁਝ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ 'ਆਊਟਲੀਅਰ' ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਸਾਰੇ ਬਾਹਰਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਮਿਟਾਓ
• ਅ) ਮਿਟਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਹਰੇਕ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਤੇ ਵਾਪਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਪ ਗਲਤੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਸਲ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ✔
• C) ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਇਸਨੂੰ ਹਟਾਓ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਲਟ ਹੈ
• ਡੀ) ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਵਜੋਂ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ

ਵਿਆਖਿਆ: ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਥੋਕ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ; ਕਈ ਵਾਰ ਆਊਟਲੀਅਰ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੰਕੇਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਸੱਚੀ ਸਥਾਨਕ ਵਿਗਾੜ)। ਇਸ ਲਈ, ਮਿਟਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਹਰੇਕ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਦੁਆਰਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਪ ਗਲਤੀ ਹੈ ਜਾਂ ਅਸਲ ਭੌਤਿਕ ਦਸਤਖਤ।

13. ਸਰੋਤ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ 'ਹੋਪ ਸਕੋਰ' (ਸੰਭਾਵਨਾ) ਨਕਸ਼ੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਟੈਸਟ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣੀਆਂ-ਪਛਾਣੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਸੁੱਕੇ ਖੂਹਾਂ ਨਾਲ ਸਕੋਰ ਦੀ ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ✔
• ਅ) ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਕੋਰਿੰਗ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਸਿੱਧੇ ਖੂਹ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ
• C) ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗਾਰੰਟੀ ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ
• ਡੀ) ਬੈਕਟੇਸਟ ਬੇਲੋੜੀ ਹੈ; the model is always valid in the new field

ਵਿਆਖਿਆ: ਉਮੀਦ ਸਕੋਰ ਇੱਕ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਿਆ ਗਿਆ ਇਤਿਹਾਸ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰ ਲਈ ਵੈਧ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਸੁੱਕੇ ਖੂਹਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਬੈਕਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਮਾਡਲ ਜਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਉੱਚ ਅਤੇ ਜਾਣੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਘੱਟ ਅੰਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਨਵੇਂ ਟੀਚਿਆਂ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਸਕੋਰ ਵੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ.

14. ਇੱਕ AI ਵਰਗੀਕਰਣ 94% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇੱਕੋ ਖੂਹ ਦੇ ਗੁਆਂਢੀ ਨਮੂਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਇਹ ਸਥਿਤੀ ਕੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ?

• ਏ) ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
• ਅ) ਉੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ
• C) Data leakage inflates reported accuracy; ਖੂਹ/ਫੀਲਡ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ✔
• D) ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸੰਪੂਰਣ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਸਹੀ ਹਨ।

ਵਿਆਖਿਆ: ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਖੂਹ/ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਡਾਟਾ ਲੀਕ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਲਈ, ਵਿਭਾਜਨ ਇੱਕ ਖੂਹ/ਫੀਲਡ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਕਸਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਾ ਲੀਕੇਜ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਸਲ ਸ਼ਕਤੀ ਨਹੀਂ।

15. ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਲੀਕ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ AI-ਪਾਵਰਡ ਜੀਓਫਿਜ਼ਿਕਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ ਅਤੇ ਅੰਤ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਨਾ
• ਅ) ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਗੇਟ ਅਤੇ ਪਾਸ ਸ਼ਰਤ ਲਗਾਉਣਾ (ਲੇਅਰਡ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ) ✔
• C) ਗਤੀ ਲਈ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਓ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਦੇਖੋ
• ਡੀ) ਹਰੇਕ ਮਾਹਰ ਸਰੋਤ ਆਈਡੀ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵਰਣਨ: ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ (ਯੋਜਨਾ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਿਆਖਿਆ, ਉਲਟਾ, ਏਕੀਕਰਣ, ਰਿਪੋਰਟ) ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਗੇਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਥਿਤੀ (ਸਿਗਨਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੰਨ੍ਹਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਹੈ, ਕੀ ਇਹ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ) ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਵਿੱਚੋਂ ਦੂਜੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੇ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਲੰਘ ਸਕਦੇ; ਇਹ ਲੇਅਰਡ ਢਾਂਚਾ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਲੀਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ AI ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।

16. ਇੱਕ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਲਈ ਸਹੀ ਨੀਤੀ ਕੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ ਕਲਾਉਡ AI ਟੂਲ 'ਤੇ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਜਾਂ ਵਪਾਰ ਗੁਪਤ ਭੂਚਾਲ/ਖੂਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ?

• ਏ) ਗਤੀ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲ 'ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਡੇਟਾ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ
• B) ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਹੈ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ
• C) ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਅਨੁਮਤੀ, ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਟੂਲ ਦੀ ਸਟੋਰੇਜ ਨੀਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਇਹ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਅਲੱਗ/ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ✔
• D) ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਖੁਲਾਸਾ: ਭੂਚਾਲ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ, ਖੂਹ ਦੇ ਲਾਗ, ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਅਕਸਰ ਵਪਾਰਕ ਭੇਦ ਜਾਂ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ/ਕਲਾਊਡ ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ, ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਟੂਲ ਦੀ ਡਾਟਾ ਧਾਰਨ ਨੀਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਇਹ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ/ਇਨ-ਹਾਊਸ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।