Binadamu katika Majaribio: Maadili, Faragha, Wajibu na Mtiririko wa Kazi wa Mwisho-hadi-Mwisho

Faida:

• Kuunganisha kanuni ya binadamu katika mtiririko wa kazi wa mwisho hadi mwisho katika jaribio na kuweza kutenganisha akili/majukumu ya kibinadamu katika kila hatua.
• Uwezo wa kufanya kazi na mifano ya wakala wa kawaida bila kutoa muundo wa siri na data kwa akili ya bandia ya jumla.
• Uwezo wa kuweka milango ya idhini ya kibinadamu katika sehemu muhimu na kuchukua jukumu la mwisho kwa uwazi na ufuatiliaji

Katika kitengo hiki cha mwisho tunachanganya moduli nzima katika mfumo mmoja: binadamu-katika-kitanzi. Kanuni hii inasema kwamba haijalishi AI ina uwezo gani, mwanadamu lazima aelewe, adhibiti, na aidhinishe katika kila hatua muhimu ya uamuzi wa kemikali. Katika kitengo hiki, kwanza tutafafanua vipengele vya maadili na usiri, kisha tutaanzisha mtiririko wa kazi kutoka mwisho hadi mwisho ambao huchukua molekuli kutoka kwa wazo hadi kuripoti, na kuona jinsi AI na wanadamu hugawanya leba katika kila hatua. Lengo ni kugeuza kila kitu ambacho umejifunza kuwa mfumo unaofaa katika kazi ya kila siku.

Faragha: ni nini usipe kwa AI?

Kemia mara nyingi hufanya kazi na taarifa za siri: molekuli zisizo na hati miliki, njia za awali za siri za kampuni, data ambayo haijachapishwa, sampuli za wagonjwa. Maandishi unayoandika kwenye huduma ya umma ya AI yanaweza kuhifadhiwa au kuchakatwa kulingana na sera ya huduma hiyo. Kwa hivyo:

• Angalia sera yako ya taasisi kabla ya kutoa miundo asili ambayo haijachapishwa (molekuli za kabla ya hataza) kwa AI ya umma.
• Usiwahi kuingia data ya kibinafsi/ya mgonjwa (sampuli za kliniki) katika fomu inayoweza kutambulika.
• Kagua mikataba ya usiri kabla ya kushiriki njia za usanisi wa siri za biashara.
• Chagua zana za AI za kusambaza ndani/nyumbani inapohitajika.

Tahadhari: Kuuliza AI ya jumla kuhusu molekuli kunaweza kumaanisha kufichua muundo wa molekuli hiyo. Kwa muundo wa kipekee ambao haujapewa hati miliki, hii inaweza kuhatarisha kipaumbele chako (haki ya hataza). Uliza miundo iliyofichwa na mifano ya jumla / mbadala.

Maadili: kanuni nne

1. Uwazi: Usifiche unapotumia AI; Kuzingatia uchapishaji na sera za taasisi.
2. Wajibu: Mwanadamu anawajibika kwa uamuzi wa mwisho; "AI ilipendekeza" hailengi udhuru wa ukiukaji wa usalama au uadilifu.
3. Isiyo ya utumishi wa kiume: Usitumie AI kwa usanisi hatari/haramu, matumizi mawili (uwezo wa silaha).
4. Haki na uaminifu: Usipotoshe data, usipamba matokeo, usitengeneze sifa.

Mtiririko wa kazi wa mwisho hadi mwisho: molekuli → ripoti

Sasa hebu tuunganishe moduli nzima katika mtiririko mmoja. Katika kila hatua, makini na tofauti kati ya kile AI hufanya na kile mwanadamu anafanya.

Jukwaa

Jukumu la AI

Jukumu (muhimu) la wanadamu

1. Wazo/fasihi

Muhtasari wa dhana, neno la utafutaji

Kupata chanzo halisi, uthibitisho wa maelezo

2. Maelezo ya muundo

kuzalisha SMILES

Uthibitishaji na RDKit, InChIKey

3. Mpango wa awali

Retrosynthesis, mbadala

Uthibitishaji wa fasihi, uteuzi wa njia

4. Usalama

Muhtasari wa SDS, kutolingana kwa awali

Usomaji wa SDS, idhini, uamuzi wa PPE

5. Maombi

(Hakuna)

Kazi zote za maabara

6. Uchambuzi

Msaada wa maoni ya Spectrum

Kazi ya mwisho ya muundo

7. Usindikaji wa data

kanuni ya kuandika

Endesha msimbo, thibitisha matokeo

8. Nyaraka

Fomati, udhibiti

Uchunguzi, kupotoka, saini

9. Kuripoti

rasimu ya maandishi

Uthibitishaji wa nambari/nukuu, uwajibikaji

Jedwali hili linaonyesha jinsi vitengo 11 vya moduli vimepangwa katika kazi moja. AI huongeza kasi; watu kuthibitisha na kumiliki.

Hatua kwa hatua: kuanzisha mtiririko wa kazi

1. Fafanua majukumu: Kwa kila kazi, "Je, AI au mwanadamu anaamua?" kuamua tangu mwanzo.
2. Sanidi kichungi cha faragha: Bila kutoa kitu kwa AI unaweza kuuliza "hii ni ya faragha / ya kibinafsi?" uliza.
3. Weka milango ya uthibitishaji: Hatua ya uthibitishaji mwishoni mwa kila hatua (jedwali katika kitengo cha 10).
4. Weka ufuatiliaji: Ni matokeo gani yalitoka kwa AI, jinsi yalivyothibitishwa, ni nani aliyeidhinisha.
5. Weka maeneo ya uidhinishaji: Idhini ya kibinadamu ni ya lazima katika maeneo muhimu kama vile usalama na matokeo ya mwisho.
6. Maoni: Rekodi kila hitilafu iliyopatikana na uboresha mtiririko wa kazi.

Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa

1) Kichujio cha awali cha faragha:

Kabla ya kuuliza swali, zingatia hili:Yaliyomo: [NINACHOULIZA]Kazi: Je, maudhui haya yana vizalia vya asili ambavyo havijachapishwa, data ya kibinafsi au siri za biashara? Ikiwa itafanya hivyo, pendekeza jinsi ninaweza kuandika tena swali na mfano wa kawaida / mbadala ambao utaficha muundo.

2) Mwisho wa lango la uthibitishaji wa awamu:

Nimekamilisha awamu ifuatayo: [AWAMU, k.m. mpango wa usanisi].Kazi: Orodhesha vipengele vyote vinavyohitaji kuthibitishwa kutoka kwa hatua hii (idadi, nukuu, muundo, dai la usalama). Kwa kila moja, andika njia ya uthibitishaji na ni nani anayepaswa kuithibitisha. Weka alama kwenye vipengee vyovyote vilivyo wazi vinavyohitaji kufungwa kabla ya kuendelea na hatua inayofuata.

3) Mpango wa usambazaji wa jukumu la Binadamu-AI:

Mradi wangu: [MAELEZO FUPI].Kazi: Gawanya mradi huu kwa awamu. Kwa kila hatua, tofautisha kati ya: - Kile AI inaweza kufanya (rasimu, msimbo, muhtasari) - Kile ambacho mwanadamu lazima aamue (usalama, matokeo, idhini). Weka alama kwenye sehemu muhimu ambapo jukumu la mwisho liko kwa mwanadamu.

4) Ripoti ukaguzi wa uadilifu:

Ifuatayo ni rasimu ya ripoti yangu:[RASIMA]Kazi: Angalia na uweke alama zifuatazo:1) Je, kuna nambari/nukuu ambazo hazijathibitishwa?2) Je, matumizi ya AI yameelezwa kwa uwazi?3) Je, data inaonekana "imepambwa" (imefichwa nje)?4) Je, kuna dosari zozote za usalama/kimaadili? [ANGALIA] mahali ambapo huna uhakika.

Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti

Dhaifu:

Ni ipi njia bora zaidi ya kuunganisha molekuli mpya ya siri ya kampuni yetu?[Muundo halisi]

Hii inafichua muundo wa awali wa hataza kwa huduma ya jumla; Inaweka kipaumbele na usiri katika hatari.

Nguvu:

Ningependa kujifunza mkakati wa jumla wa retrosynthesis kwa muundo sawa wa darasa la ketoni za kunukia. Eleza kupitia mfano wa jumla (derivative ya acetophenone) bila kutoa saruji, muundo wa awali. Nitatumia mkakati huo kwa molekuli yangu mwenyewe ndani ya nyumba.

Tofauti: bila kufichua muundo uliofichika, mafunzo yale yale yalipatikana kama kwa mfano wa urithi wa jumla.

kesi ndogo

Kesi ya 1 - Muundo asili umefichuliwa. Timu iliuliza AI ya jumla kuhusu molekuli ya kipekee kabla ya kutuma maombi ya hataza. Kitengo cha sheria kilisema kuwa hii inaweza kuleta kipaumbele katika swali; Mchakato ulichelewa. Somo: uliza miundo ya kipekee iliyo na seva mbadala ya jumla, heshimu sera ya faragha.

Kesi ya 2 - Idhini ya kibinadamu ilizuia ajali. Katika mtiririko wa kazi otomatiki, AI ilitoa utaratibu wa rasimu na ulipaswa kutekelezwa moja kwa moja; Lakini mkemia mwenye uzoefu alikamata jozi ya vitendanishi visivyolingana kwenye lango la "kibali cha usalama". Somo: katika pointi muhimu, milango ya idhini ya kibinadamu kuokoa maisha.

Kesi ya 3 - Nidhamu ya mwisho hadi mwisho. Mwanafunzi wa bwana alitekeleza moduli nzima katika mradi mmoja: muhtasari wa fasihi + uthibitishaji halisi wa manukuu na AI, uthibitishaji wa muundo na RDKit, uchanganuzi wa data na msimbo, usalama na SDS, nyaraka za uaminifu, kuripoti kwa uwazi. Matokeo yake yalikuwa ya haraka na yenye nguvu zaidi; katika utetezi wa nadharia "Ulithibitishaje AI?" Alijibu swali kwa uwazi. Somo: AI + nidhamu ya uthibitishaji hufanya kazi vizuri zaidi pamoja.

Makosa ya kawaida

• Kutoa muundo fiche kwa AI ya jumla. Inahatarisha kipaumbele cha hataza na siri ya biashara.
• Inaingiza data ya kibinafsi/ya mgonjwa inayotambulika. Ukiukaji wa faragha na hatari ya kisheria.
• Kupita milango ya idhini. Usalama na hatimaye kusonga mbele bila kibali cha binadamu.
• Kuhamisha jukumu kwa AI. "AI ilipendekeza" haisamehe makosa yoyote.
• Kuepuka uwazi. Kuficha matumizi ya AI kunadhoofisha uadilifu.
• Kupuuza hatari ya matumizi mawili. Ni kinyume cha maadili kutumia AI kwa programu hatari.

Kidokezo: Buni mtiririko wako wa kazi kwa "kila uamuzi muhimu ambao mwanadamu ataacha na kuidhinisha." Fanya AI kiunga kinachoharakisha mnyororo, na nodi inayoshikilia mnyororo daima ni ya kibinadamu.

Kwa muhtasari

• Kanuni ya kibinadamu katika majaribio: katika kila uamuzi muhimu wa kemikali, mwanadamu huelewa, husimamia na kuidhinisha.
• Faragha: usitoe mabaki ya kipekee, data ya kibinafsi na siri za biashara kwa AI ya umma; Tumia wakala wa jumla.
• Maadili: uwazi, uwajibikaji, kutokuwa wa kiume, uaminifu ni kanuni nne za msingi.
• Katika mtiririko wa mwisho hadi mwisho, AI huharakisha katika kila hatua; watu kuthibitisha na kumiliki.
• Weka milango ya idhini ya kibinadamu katika sehemu muhimu (usalama, matokeo ya mwisho) na udumishe ufuatiliaji.

Jukumu la maombi

Chagua mradi wako mwenyewe (halisi au wa dhahania) na ubuni mtiririko wa kazi wa AI-binadamu kutoka mwanzo hadi mwisho. Badilisha jedwali la hatua 9 hapo juu kwa mradi wako mwenyewe: AI itafanya nini katika kila hatua, mwanadamu atakubali nini? Tekeleza kichujio cha awali cha faragha: ni maelezo gani ambayo hutoi kwa AI, unayatengenezaje? Bainisha angalau milango miwili ya idhini ya binadamu na mbinu moja ya ufuatiliaji. Andika "mpango wa mtiririko wa kazi na uthibitishaji" wa ukurasa mmoja.

orodha ya ukaguzi

• [ ] Katika jaribio, nilifahamu kanuni ya kibinadamu na kwa nini ilikuwa muhimu.
• [ ] Ninatengeneza muundo/data iliyofichwa bila kuipatia AI ya jumla.
• [ ] Ninatii kanuni za uwazi, uwajibikaji, kutokuwa na wanaume na uaminifu.
• [ ] Nilitenganisha majukumu ya AI/binadamu katika mtiririko wa mwisho hadi mwisho.
• [ ] Ninaweka milango ya idhini ya kibinadamu katika maeneo muhimu.
• [ ] Ninafuatilia ni matokeo gani yanayotoka kwa AI na jinsi inavyothibitishwa.

Mtihani wa Moduli

1. Ni ipi kati ya zifuatazo ni nafasi sahihi zaidi ya akili ya bandia katika kemia?

• A) Akili bandia ni kanuni, rasimu na msaidizi wa uhariri; Wajibu wa muundo, nambari, rasilimali, usalama na maamuzi ya kimaadili ni ya wanadamu ✔
• B) Akili ya Bandia ni injini ya kemia na uzito wa molekuli inayotoa daima ni sawa.
• C) Akili ya Bandia inafanya kazi tu katika uhakiki wa fasihi, haina uhusiano wowote na uchanganuzi na usalama
• D) Kwa kuwa akili ya bandia haina upendeleo zaidi kuliko wanadamu, maamuzi ya usalama yanapaswa kuachwa yenyewe

Maelezo: Akili ya bandia; Ni msaidizi ambaye anaandika kanuni, hutoa rasimu, hujenga mifupa ya retrosynthesis, husaidia na kupanga tafsiri ya wigo. Hata hivyo, hesabu ya kuamua ya uzito wa molekuli na stoichiometry, uthibitishaji wa muundo na RDKit, uthibitisho wa manukuu katika hifadhidata, uamuzi wa usalama na SDS/GHS na jukumu la mwisho ni la mkemia mwenye uwezo. Mfano wa lugha kubwa sio kikokotoo au injini ya kemia; Ni jenereta ya maandishi ambayo hutoa 'neno linalofuata linalowezekana zaidi' na matokeo yake ambayo hayajathibitishwa yanaweza kusababisha muundo, nambari au hatari isiyo sahihi.

2. Ni ipi njia inayotegemeka zaidi ya kuelezea molekuli kwa akili ya bandia?

• A) Kuandika tu jina la kawaida la Kituruki
• B) Kutoa uwakilishi wa muundo kama vile SMILES na kuthibitisha utambulisho kwa InChIKey ✔
• C) Kusema tu uzito wa Masi
• D) Inatosha kuandika alama ya biashara

Maelezo: Majina (hasa majina ya biashara na visawe) hayana utata na yanaweza kusababisha molekuli isiyo sahihi. Kuipa molekuli nukuu ya muundo kama vile SMILES hutoa usahihi; Utambulisho wake umethibitishwa katika hifadhidata na InChIKey. Kwa kuongeza, SMILES zinazotolewa na akili bandia lazima zichanganuliwe na RDKit na kuthibitishwa kwa kuhalalisha.

3. Je, unapaswa kutumiaje uzito wa molekuli unaotolewa na akili ya bandia?

• A) Kutumia moja kwa moja, kwa sababu AI inaaminika kwa nambari
• B) Kokotoa na uthibitishe bila kutumia fomula mwenyewe au kwa RDKit ✔
• C) Inatosha tu kuuliza akili nyingine ya bandia na kulinganisha
• D) Uzito wa molekuli sio muhimu, hakuna haja ya uthibitishaji

Ufafanuzi: Uzito wa molekuli ni kiasi kinachokokotolewa kwa kuamua kutoka kwa fomula ya molekuli. Kwa hivyo kuuliza mfano wa lugha ndio njia dhaifu; Inapaswa kuthibitishwa kwa kujitegemea na zana kama RDKit au kwa kuihesabu mwenyewe kutoka kwa fomula. Muundo wa lugha unaweza kutoshea nambari kama hizo na thamani ya 'inayowezekana'.

4. Nini kifanyike kabla ya kutumia nukuu ya fasihi (makala/DOI) iliyorejeshwa na akili ya bandia?

• A) Hakuna kitu; Ikiwa akili ya bandia inatoa kumbukumbu, ni kweli
• B) Kuangalia tu kichwa ili kuifanya ionekane kuwa ya kushawishi inatosha.
• C) Kuthibitisha kila nukuu na DOI kwa kuzisimbua kwenye hifadhidata (doi.org, Crossref) ✔
• D) Nambari ndefu ya DOI inathibitisha kuwa ni halisi.

Maelezo: Muundo wa lugha unaweza kuzalisha makala, waandishi na DOI ambazo zinaonekana kuwa za kweli lakini hazipo (nukuu bandia). Kwa sababu tu inatoa DOI haimaanishi kuwa ni halali. Kila nukuu lazima idhibitishwe kwa azimio katika hifadhidata kama vile doi.org, Crossref, au tovuti ya mchapishaji; Mtiririko salama zaidi ni kwa binadamu kupata makala halisi na kufanya maandishi yawe muhtasari wa akili ya bandia.

5. Ni katika eneo gani ambapo akili ya bandia ni dhaifu zaidi na inahitaji uthibitisho katika upangaji wa majibu?

• A) Katika kutambua mwitikio ni wa darasa lipi la jumla
• B) Nambari za hali halisi, thamani za mazao na majina ya vitendanishi/kichochezi ✔
• C) Kueleza utaratibu katika lugha nyepesi
• D) Kuchambua njia mbadala

Ufafanuzi: AI kwa ujumla hutabiri aina ya mwitikio na bidhaa kuu ya athari zilizorekodiwa vizuri. Hata hivyo, nambari za hali halisi (joto, wakati, sawa), thamani za mavuno, miitikio adimu, na majina ya vitendanishi/kichochezi ndizo dhaifu zaidi na zinazokabiliwa zaidi na utengenezaji; haya yanapaswa kuthibitishwa na fasihi na katalogi.

6. Je, ni njia gani inayotegemeka zaidi ya kutumia akili ya bandia katika tafsiri ya wigo?

• A) Toa tu kilele chache na uulize 'hii ni wigo gani?' kuuliza
• B) Kutoa muundo unaotarajiwa na data mbichi kamili na kuwa na ukaguzi wa uthabiti (jaribio la nadharia) ✔
• C) Kuandika tu maadili ya mabadiliko bila kutekeleza ujumuishaji na mgawanyiko
• D) Kuwa na mgawo mahususi wa muundo unaofanywa na mbinu moja (IR pekee)

Maelezo: Uliza AI 'ni kiwanja kipi ni wigo huu?' Kuuliza kutoka mwanzo huongeza kiwango cha makosa. Njia ya kuaminika zaidi ni kutoa muundo unaotarajiwa (SMILES) na data mbichi (ujumuishaji, mgawanyiko, kisuluhishi, orodha ya kilele) pamoja na kuuliza 'je data hii inalingana na muundo huu?' ni kuuliza; yaani kutumia akili ya bandia kama kipima nadharia. Kazi ya mwisho ni kwa mwanakemia anayechunguza wigo wa majaribio.

7. Ni ipi njia ya kuaminika zaidi ya kupata matokeo ya hesabu ya kemikali (k.m. asilimia ya mavuno)?

• A) Kuomba matokeo moja kwa moja kutoka kwa akili ya bandia kwa maneno
• B) Chapisha na uendeshe nambari ya Python ya akaunti na uijaribu kwa mfano unaojulikana ✔
• C) Uliza swali moja mara kadhaa na upate nambari inayokuja mara kwa mara
• D) Kukadiria haraka bila kubainisha kitengo

Maelezo: Muundo wa lugha hufanya hesabu kwa 'kutabiri matokeo yanayoweza kutokea' na inaweza kuwa mbaya hata kwa kuzidisha rahisi sana. Njia ya kuaminika zaidi ni kufanya AI iandike CODE yake (mfano Python), sio akaunti yenyewe, na kuendesha nambari hiyo; kanuni ni deterministic na ukaguzi. Nambari pia inapaswa kujaribiwa na sampuli ndogo ambayo jibu lake linajulikana.

8. Je, dhana ya 'kikoa cha utumiaji' ina maana gani katika utabiri wa mali ya molekuli?

• A) Nguvu ya usindikaji ya kompyuta ambayo mfano unaendesha
• B) Eneo la molekuli sawa na data ya mafunzo, ambapo mtindo hutoa utabiri wa kuaminika ✔
• C) Eneo la uhakikisho ambapo nambari iliyotolewa na modeli ni sawa kila wakati
• D) Kiwango cha joto ambacho molekuli inaweza kuunganishwa kwenye maabara

Ufafanuzi: Mfano wa QSAR/utabiri hufanya kazi vyema kwenye molekuli ambazo ni sawa na molekuli ilizofunzwa. Kwa kuzingatia molekuli ambayo ni tofauti sana na data ya mafunzo, mfano bado hutoa nambari, lakini hii haiaminiki; hii inaitwa 'kuwa nje ya wigo wa kutumika'. Mfano daima hutoa jibu; Ni juu ya mwanadamu kutathmini ikiwa jibu ni la kutegemewa au la.

9. Ni ipi njia sahihi ya kushughulika na uchunguzi katika nyaraka za majaribio?

• A) Kuandika uchunguzi kwa akili ya bandia ili kuokoa muda
• B) Mtu anayefanya jaribio anaandika uchunguzi; AI inaunda na kuangalia tu ✔
• C) Inatosha kutorekodi uchunguzi, andika tu mavuno ya mwisho
• D) Kuficha mikengeuko kutoka kwa mpango ili kufanya ripoti ionekane nzuri

Maelezo: Akili ya bandia haijui ni nini; Kufanya uchunguzi (mabadiliko ya rangi, kutolewa kwa gesi, n.k.) kufaa ndani yake hutoa rekodi ambazo zinaonekana kuwa sawa lakini hazikufanyika, na hii ni udanganyifu wa kisayansi. AI huunda kurekodi, hukumbuka sehemu ambazo hazipo, na hukagua kurudiwa; lakini mwanadamu anayefanya majaribio lazima atoe uchunguzi na ukweli. Ukiukaji kutoka kwa mpango lazima pia urekodiwe.

10. Nini nafasi ya akili ya bandia katika usalama wa maabara na chanzo cha ukweli?

• A) Ikiwa akili ya bandia inasema 'salama', hakuna haja ya chanzo kingine
• B) Chanzo cha ukweli ni SDS na GHS; AI inasaidia lakini haiwezi kuwa na sauti ya mwisho ✔
• C) Maamuzi ya usalama yanaweza kukabidhiwa kabisa kwa akili ya bandia
• D) SDS sio lazima; Mijadala ya mtandao hutoa taarifa za kutosha.

Maelezo: Usalama ndio kipaumbele cha juu zaidi katika kemia, na akili ya bandia haiwezi kuwa na neno la mwisho hapa. Chanzo cha taarifa halisi ya usalama ni SDS (Karatasi ya Data ya Usalama) na uainishaji wa GHS unaotolewa na mtengenezaji. AI inaweza kufanya muhtasari wa maandishi ya SDS, kutoa rasimu za fomu na kufanya uchunguzi wa awali wa kutotii; Hata hivyo, madai yote lazima yathibitishwe na SDS na utaratibu lazima uidhinishwe na mtu mwenye uzoefu/afisa usalama.

11. Ni ipi kati ya michanganyiko ifuatayo ya vitendanishi inayolingana na hatari (isiyooana) inayojulikana?

• A) Kuchanganya maji na chumvi ya meza
• B) Kuchanganya mmumunyo wa tindikali na mmumunyo wenye hypochlorite (hatari ya gesi ya klorini) ✔
• C) Kuchanganya ethanol na maji
• D) Kuyeyusha sukari na maji

Maelezo: Ingawa baadhi ya kemikali ni salama peke yake, ni hatari kwa pamoja. Kuchanganya asidi na hypochlorite hutoa gesi ya klorini; Kioksidishaji + kikaboni huleta hatari ya moto/mlipuko, maji + joto tendaji la chuma/hidrojeni. Ingawa AI inajua zaidi michanganyiko hii, haiwahakikishii yote na wakati mwingine inaweza kuwasilisha pendekezo hatari katika lugha isiyo na hatia; kila utaratibu unapaswa kuchunguzwa kwa kutofuata SDS.

12. Je, ni usemi gani sahihi zaidi wa 'hallucination' (akili bandia inayotoa taarifa za kubuni)?

• A) Ni kosa la nadra la programu na huondolewa kabisa na sasisho.
• B) Ni tabia iliyo katika modeli ya lugha; Suluhisho ni kuthibitisha kwa kujitegemea kila pato ✔
• C) Inaonekana tu katika vidokezo vilivyoandikwa vibaya, kamwe katika vidokezo sahihi.
• D) Ikiwa akili ya bandia inazungumza kwa lugha salama, sio ndoto

Ufafanuzi: Maoni haya si utendakazi bali ni matokeo ya asili ya modeli ya lugha ambayo hutoa 'neno linalowezekana zaidi'; Mfano unalenga iwezekanavyo, sio kweli. Sehemu ya hila zaidi ni kwamba inawasilisha habari za uwongo katika lugha ile ile ya kujiamini kama ukweli. Suluhisho sio kujaribu kurekebisha mfano, lakini kujenga ganda la uthibitisho linalofaa kwa kila pato; ufasaha kamwe si uthibitisho wa usahihi.

13. Je, 'pembetatu' inamaanisha nini kuthibitisha thamani muhimu (k.m. uzito wa molekuli)?

• A) Kuuliza swali moja kwa akili ya bandia mara tatu
• B) Kulinganisha na kufikia mkataa uleule kwa njia huru zaidi ya moja ✔
• C) Kuhesabu uzito wa molekuli tatu tofauti kwa wakati mmoja
• D) Kuzungusha matokeo hadi sehemu tatu za desimali

Maelezo: Utatuzi unafikia hitimisho sawa kupitia njia nyingi huru; Kwa mfano, kulinganisha uzito wa Masi kulingana na akili ya bandia, hesabu ya RDKit na hesabu ya mwongozo. Ikiwa njia mbili za kujitegemea zinaingiliana, uaminifu ni wa juu; Ikiwa mtu anapotoka, inasimamishwa na kuchunguzwa. Badala ya kutegemea chanzo kimoja, angalau mbinu mbili huru zinapaswa kutafutwa.

14. Ni ipi njia sahihi ya kuuliza huduma ya jumla ya AI kuhusu molekuli ya kipekee ambayo haijapewa hati miliki?

• A) Kutoa muundo wa asili moja kwa moja, kwa sababu kasi ni muhimu
• B) Kujifunza mkakati kupitia mfano wa jumla/wa mbadala bila kufichua muundo asili ✔
• C) Kutoa muundo sio shida, AI haifichi habari kamwe
• D) Kutotoa jina la molekuli lakini kushiriki TABASAMU zake zote tu ni ulinzi wa kutosha.

Maelezo: Maudhui yaliyoingizwa katika huduma ya jumla ya kijasusi bandia yanaweza kuhifadhiwa au kuchakatwa kulingana na sera ya huduma; Kutoa muundo asili kunahatarisha usiri na kipaumbele cha hataza. Mbinu sahihi ni kujifunza mkakati kutoka kwa mfano wa jumla/wa mbadala (aina sawa ya miundo) na kuitumia kwa molekuli yake ndani ya nyumba, bila kufichua muundo asili. Data ya kibinafsi/ya mgonjwa pia haipaswi kuingizwa katika fomu inayoweza kutambulika.