กำไร:
- ความสามารถในการแบ่งโครงการออกเป็นขั้นตอนตั้งแต่แนวคิดไปจนถึงการส่งมอบ และกำหนดบทบาทของปัญญาประดิษฐ์ การตรวจสอบความถูกต้องที่เปิดใช้งาน และผู้เชี่ยวชาญที่รับผิดชอบในแต่ละขั้นตอน
- ถามคำถามกลุ่มความเสี่ยงในตอนท้ายของแต่ละขั้นตอน และสามารถยืนยันโรงงาน กฎหมาย และต้นทุนในท้องถิ่นได้ในขั้นตอนของตนเอง
- ความสามารถในการบูรณาการผลิตผล AI การตัดสินใจของมนุษย์ ทุกผลลัพธ์ที่สำคัญได้รับการตรวจสอบ ลายเซ็นนั้นเป็นไปตามหลักการของผู้เชี่ยวชาญในขั้นตอนการทำงานแบบ end-to-end
ในสิบเอ็ดหน่วยก่อนหน้านี้ เราได้เรียนรู้ส่วนต่างๆ ทีละส่วน: แนวคิด ภาพ การวิเคราะห์สถานที่ พืช น้ำ ความยั่งยืน เทคนิค การนำเสนอ ต้นทุน กฎหมาย ในหน่วยนี้ เราได้รวมทั้งหมดไว้ในโครงการจริงโครงการเดียว จุดมุ่งหมายคือการสร้างขั้นตอนการทำงานที่สามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้อย่างคล่องแคล่วและปลอดภัยตั้งแต่เริ่มต้นโครงการจนถึงการส่งมอบ เวิร์กโฟลว์คือชุดของขั้นตอนตามลำดับที่งานปฏิบัติตามตั้งแต่ต้นจนจบ หน่วยการเรียนรู้นี้ไม่ใช่บทสรุป แต่เป็นการฝึกบูรณาการ: ในแต่ละขั้นตอน ที่ AI เร่งความเร็ว ที่ที่หยุด มีการตรวจสอบอะไรบ้าง
โครงการตัวอย่าง: สวนสาธารณะกลางเมือง 4 ฮ่า ริมลำธาร
ลองพิจารณาโครงการที่เรากล่าวถึงตลอดทั้งโมดูลตั้งแต่ต้นจนจบ เทศบาลต้องการเปลี่ยนตลิ่งลำธารที่เสี่ยงต่อการเกิดน้ำท่วมให้เป็นสวนสาธารณะในเมืองที่ทั้งกักเก็บน้ำและนำประโยชน์ใช้สอยมาสู่บริเวณใกล้เคียง งบประมาณมีจำกัด ระยะเวลา 3 เดือน อากาศมีฝนเล็กน้อย
ระยะที่ 1 — กรอบแนวคิดและแนวคิด (หน่วยที่ 1-2) กรอบโครงการและ 6 ธีมถูกสร้างขึ้นด้วย AI ทีมงานเลือกธีม "สายน้ำคืนสายน้ำที่เมืองลืม" แล้วแปลเป็นหลักการ AI กระจายและเลือกทีม
ขั้นที่ 2 — การวิเคราะห์ภาคสนาม (หน่วยที่ 4) ความลาดชัน การวางแนว การไหลของน้ำได้มาจาก GIS มีการจัดทัศนศึกษา AI สังเคราะห์ข้อมูลที่วัดได้ + การสังเกต และสร้างรายการข้อจำกัดด้านโอกาส การวัดจากเครื่องมือ ตรวจสอบการสังเคราะห์แล้ว
ขั้นที่ 3 — ยุทธศาสตร์น้ำและสภาพภูมิอากาศ (หน่วยที่ 6) YZ เสนอการผสมผสานระหว่างสวนฝน + ชีวมวล + ดินที่ซึมเข้าไปได้ มีการสร้างตรรกะการชำระบัญชีแล้ว การกำหนดขนาดมอบหมายให้วิศวกรไฮดรอลิก
ขั้นตอนที่ 4 — จานสีพืช (หน่วยที่ 5) AI สร้างโปรไฟล์ฟีเจอร์และรายชื่อผู้สมัคร ทีมงานตรวจสอบแต่ละสายพันธุ์ตามเขตภูมิอากาศในท้องถิ่น รายชื่อรุกราน ความเป็นพิษ และความพร้อมของต้นกล้า ไม่รวมประเภทที่ไม่ได้รับการยืนยัน
ขั้นที่ 5 — การตรวจสอบความยั่งยืน (หน่วยที่ 7) การออกแบบถูกส่งผ่านดัชนีชี้วัดอัตราการซึมผ่านของน้ำ-ท้องถิ่น-ร่มเงา-ความหลากหลายทางชีวภาพ ชื่อที่อ่อนแอได้รับการปรับปรุง
ด่าน 6 — ภาพและเทคนิค (หน่วย 3, 8) AI สร้างภาพบรรยากาศและตรรกะรายละเอียด/การเปรียบเทียบวัสดุ แผ่นมาตราส่วนถูกวาดด้วย CAD ส่วนรายละเอียดคงที่จะถูกวาดโดยวิศวกร
ขั้นที่ 7 — ต้นทุนและกำหนดการ (หน่วยที่ 10) AI จัดระเบียบรายการและตาราง ป้อนปริมาณและราคาปัจจุบันตามจริง และกำหนดการทำงานตามฤดูกาลปลูก
ขั้นที่ 8 — กฎหมายและการเปิดตัว (หน่วยที่ 9, 11) มีการเตรียมรายการตรวจสอบการอนุญาตและคำถามของสถาบัน รายการต่างๆ ได้รับการยืนยันจากเจ้าหน้าที่ งานนำเสนอได้รับการออกแบบในภาษาที่แตกต่างกันสำหรับผู้ชมสามคน (เทศบาล ผู้อยู่อาศัยในบริเวณใกล้เคียง คณะลูกขุน)
เคล็ดลับ: ในตอนท้ายของแต่ละระยะ ให้ถามคำถามหนึ่งข้อ: “สิ่งนี้สามารถส่งมอบได้ต่ำ ปานกลาง หรือมีความเสี่ยงสูง ใครจะเป็นผู้ตรวจสอบ” คำถามเดียวนี้ช่วยให้ขั้นตอนการทำงานทั้งหมดมีความปลอดภัย
กฎทองระหว่างขั้นตอน
ในการไหลแบบครบวงจร หลักการสามประการถูกทำซ้ำในทุกขั้นตอน: (1) AI หลากหลายและการเร่งความเร็ว มนุษย์เลือกและเป็นเจ้าของ; (2) แต่ละเอาต์พุตที่เป็นตัวเลข/ท้องถิ่น/สำคัญต่อความปลอดภัยได้รับการตรวจสอบแล้ว; (3) การตัดสินใจและการลงนามเป็นของผู้เชี่ยวชาญ หลักการทั้งสามข้อนี้ไม่เปลี่ยนแปลง เฉพาะหัวเรื่องที่ใช้เท่านั้นที่จะเปลี่ยนแปลง
มินิเคสสามอัน
กรณีที่ 1 — ความเร็วจากต้นทางถึงปลายทาง สำนักงานแห่งหนึ่งมีสวนสาธารณะลำธารที่คล้ายกันซึ่งมีเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI: แนวคิดและการวิเคราะห์ใช้เวลาจาก 3 สัปดาห์เป็น 10 วัน; เวลาที่ประหยัดได้ทุ่มเทให้กับรายละเอียดและการตรวจสอบ คุณภาพการจัดส่งดีขึ้นเนื่องจากทีมงานมีเวลา "ตัดสินใจ" มากกว่า "ผลิต"
กรณีที่ 2 — การตรวจสอบลูกโซ่ ในโครงการเดียวกัน พบข้อบกพร่องของ AI สี่จุดในขั้นตอนที่แตกต่างกัน: โรงงานรุกราน (การตรวจสอบหน่วยที่ 5), ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่ประดิษฐ์ขึ้น (การตรวจสอบหน่วยที่ 11), ภาพที่เกินจริง (การตรวจสอบหน่วยที่ 3), รายการต้นทุนที่ขาดหายไป (รายการหน่วยที่ 10) ไม่มีผู้ใดส่งถึง; มีวินัยในการทำงาน
กรณีที่ 3 — การเปลี่ยนแปลงทีม ในตอนแรกทีมทำผิดพลาดมากมาย โดยคิดว่า AI คือ "เวทย์มนตร์ที่ทำทุกอย่าง" เมื่อพวกเขาปรับใช้วินัยกลุ่มความเสี่ยง (หน่วยที่ 1) พวกเขาก็เริ่มใช้ AI ในเลเยอร์ที่ถูกต้อง: ฟรีที่ความเสี่ยงต่ำ ตรวจสอบที่ความเสี่ยงปานกลาง มีประโยชน์เฉพาะที่มีความเสี่ยงสูงเท่านั้น ประสิทธิภาพและความมั่นใจเพิ่มขึ้นไปด้วยกัน
เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ
1) แผนงานโครงการ:
บทบาทของคุณ: ผู้ประสานงานโครงการภูมิทัศน์ โครงการ: [คำอธิบาย ระยะเวลา งบประมาณ สภาพอากาศ] ขอแผนงานขั้นตอนการทำงานแบบ end-to-end ให้ฉันทราบ: แนวคิด การวิเคราะห์ กลยุทธ์ด้านน้ำ พืช ความยั่งยืน ภาพ เทคนิค ต้นทุน กฎหมาย การนำเสนอ ระบุบทบาทของ AI ในแต่ละขั้นตอน และการตรวจสอบ/ผู้เชี่ยวชาญคนใดที่จะมีส่วนร่วม
2) การตรวจสอบความเสี่ยงเมื่อสิ้นสุดระยะ:
ตรวจสอบผลลัพธ์ของระยะต่อไปนี้ [ระยะและผลลัพธ์] เพื่อดูความเสี่ยง: แยกส่วนที่มีความเสี่ยงต่ำ/ปานกลาง/สูง ใครและวิธีการตรวจสอบสำหรับแต่ละระดับกลาง/สูง จัดทำรายการช่องว่างที่ต้องปิดก่อนส่งมอบ
3) การควบคุมแบบองค์รวมก่อนส่งมอบ:
ตรวจสอบโครงการนี้แบบองค์รวมก่อนส่งมอบ: ความสอดคล้องของการออกแบบแนวคิด มีการตรวจสอบโรงงานในท้องถิ่นหรือไม่ กลยุทธ์ทางวิศวกรรมได้รับการอนุมัติหรือไม่ ต้นทุนเป็นไปตามความเป็นจริงหรือไม่ กฎหมายได้รับการยืนยันหรือไม่ ภาพดังกล่าวเป็นตัวแทนหรือไม่ การยืนยันที่ขาดหายไปจะปรากฏในรายการ
4) บทเรียนที่ได้รับ:
เมื่อโปรเจ็กต์นี้เสร็จสิ้น ให้ดึงบทเรียนจากการใช้ AI ออกมา เช่น AI ทำงานได้ดีมากในขั้นตอนใด ขั้นใดที่มีความเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดสูง ควรปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ในโปรเจ็กต์ถัดไปอย่างไร เขียนลงในรายการที่เป็นรูปธรรมและนำไปปฏิบัติได้
พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง
พรอมต์ที่อ่อนแอ:
ทำโครงการนี้ให้ฉันตั้งแต่ต้นจนจบ
ความปรารถนานี้ที่ต้องการทุกสิ่งในคราวเดียว มันก่อให้เกิดกองที่ไม่ได้รับการยืนยัน ผิวเผิน และมีความเสี่ยง
พรอมต์อันทรงพลัง:
บทบาทของคุณ: ผู้ประสานงานโครงการ โครงการ: สวนสาธารณะริมลำธารขนาด 4 เฮกตาร์, 3 เดือน, งบประมาณที่จำกัด, สภาพอากาศที่มีฝนตกเล็กน้อย, การจัดสรรพื้นที่ป้องกันน้ำท่วมเป็นลำดับแรก และการใช้สอยในบริเวณใกล้เคียง ขั้นตอนการทำงานทีละขั้นตอนปรากฏขึ้นสำหรับฉัน ในแต่ละขั้นตอน (1) การมีส่วนร่วมอย่างเป็นรูปธรรมของ AI (2) การตรวจสอบที่จะเกิดขึ้น และ (3) ควรระบุผู้เชี่ยวชาญ/ผู้มีอำนาจที่รับผิดชอบ ทำเครื่องหมายขั้นตอนที่มีความเสี่ยงสูงแยกกัน อย่าพูดว่า "AI เสร็จสิ้นขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งด้วยตัวมันเอง"
การกระตุ้นอย่างต่อเนื่องด้วยการตรวจสอบและการมอบหมายความรับผิดชอบทำให้ AI กลายเป็นเครื่องมือประสานงานที่แท้จริง
ตารางสรุปบทบาทตั้งแต่ต้นจนจบ
เวที
การมีส่วนร่วมของ AI
การตรวจสอบ
มีความรับผิดชอบ
แนวคิด
การเปลี่ยนแปลง
ตัวกรองงบประมาณ/สภาพอากาศ
นักออกแบบ
การวิเคราะห์
การสังเคราะห์
ฟิลด์ + GIS
นักวิเคราะห์ภาคสนาม
น้ำ/ภูมิอากาศ
กลยุทธ์
เครื่องคิดเลขไฮดรอลิก
วิศวกร
ปลูก
รายชื่อผู้สมัคร
การตรวจสอบท้องถิ่น
ภูมิสถาปนิก
เทคนิค
ตรรกะ/ข้อความ
CAD + คงที่
สถาปนิก/วิศวกร
ราคา
ตาราง
ปริมาณ/ราคาตามจริง
ผู้สำรวจปริมาณ
กฎหมาย
สรุป/รายการ
การยืนยันที่ได้รับอนุญาต
เจ้าหน้าที่ผู้มีอำนาจ
การนำเสนอ
เรื่องเล่า
การตรวจสอบความสมบูรณ์
นักออกแบบ
ข้อผิดพลาดทั่วไป
- ต้องการทุกสิ่งในคำขอเดียว การไหลจากต้นทางถึงปลายทางเป็นแบบค่อยเป็นค่อยไป แต่ละขั้นตอนได้รับการตรวจสอบแยกกัน
- ข้ามการตรวจสอบความเสี่ยงขั้นสุดท้าย ข้อผิดพลาดเกิดขึ้นระหว่างการเปลี่ยนเฟส
- สะสมคำยืนยันและทิ้งไว้จนสุดท้าย โรงงานในท้องถิ่น กฎหมาย และการยืนยันต้นทุนควรทำในขั้นตอนของตนเอง
- ฝังการตัดสินใจของมนุษย์ไว้ในโฟลว์ของ AI ทางเลือก ความเป็นเจ้าของ และลายเซ็นต์อยู่ที่ผู้คนในทุกขั้นตอน
- ไม่บันทึกบทเรียนที่เรียนมา ทุกโครงการคือโอกาสในการปรับปรุงขั้นตอนการทำงานครั้งต่อไป
โดยสรุป
ขั้นตอนการทำงานแบบ end-to-end คือส่วนที่หน่วยงานก่อนหน้านี้ทั้งหมดมารวมกันเป็นโครงการเดียว AI กระจายและเร่งความเร็วในทุกขั้นตอน แต่ในทุกขั้นตอน ผู้คนจะเลือก ตรวจสอบ และเป็นเจ้าของ หลักการสามประการที่ไม่เปลี่ยนรูปช่วยให้โฟลว์ปลอดภัย: AI สร้าง, การตัดสินใจของมนุษย์, ทุกเอาต์พุตที่สำคัญได้รับการตรวจสอบ, ลายเซ็นจะอยู่กับผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถ แบ่งโปรเจ็กต์ออกเป็นเฟส ถามคำถามกลุ่มความเสี่ยงเมื่อสิ้นสุดแต่ละเฟส ดำเนินการตรวจสอบในระยะของตัวเอง และเรียนรู้จากแต่ละโปรเจ็กต์ ดังนั้น AI จึงกลายเป็นพันธมิตรที่เสริมความแข็งแกร่งให้กับอาชีพของคุณ ไม่ใช่ทำให้อาชีพของคุณอ่อนแอลง
งานสมัคร
สร้างขั้นตอนการทำงานตั้งแต่ต้นจนจบด้วยเทมเพลต "แผนงานโครงการ" สำหรับโครงการจริงที่คุณเลือก ตรวจสอบและมอบหมายความรับผิดชอบในแต่ละขั้นตอน จากนั้นเลือกสองระยะและตรวจสอบด้วยเทมเพลต "การตรวจสอบความเสี่ยงเมื่อสิ้นสุดระยะ" สุดท้าย แสดงรายการการยืนยันที่ขาดหายไปด้วยเทมเพลต "การตรวจสอบก่อนส่งมอบแบบองค์รวม"
รายการตรวจสอบ
- [ ] ฉันแบ่งโครงการออกเป็นขั้นตอน ฉันตรวจสอบและมอบหมายความรับผิดชอบในแต่ละขั้นตอน
- [ ] ฉันถามคำถามกลุ่มความเสี่ยงเมื่อสิ้นสุดแต่ละขั้นตอน
- [ ] ฉันจัดทำโรงงานในท้องถิ่น กฎหมาย และการยืนยันต้นทุนในขั้นตอนของตนเอง
- [ ] ฉันเชื่อมโยงขั้นตอนที่มีความเสี่ยงสูงกับการอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญ
- [ ] ฉันจดบันทึกบทเรียนที่ได้รับจากโครงงานสำหรับขั้นตอนการทำงานถัดไป
การสอบโมดูล
1. ข้อใดต่อไปนี้คือตำแหน่งที่แม่นยำที่สุดสำหรับปัญญาประดิษฐ์ในภูมิสถาปัตยกรรม
- ก) AI เป็นตัวเร่งความเร็วและตัวสร้างพิมพ์เขียว ความรับผิดชอบต่อสถานที่ นิเวศวิทยา ความปลอดภัย และการตัดสินใจด้านกฎระเบียบเป็นหน้าที่ของมนุษย์ ✔
- B) ปัญญาประดิษฐ์สามารถดำเนินการและลงนามการออกแบบได้ด้วยตัวเอง
- C) ปัญญาประดิษฐ์ทำงานเฉพาะในการสร้างภาพเท่านั้น มันไม่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนอื่น ๆ ของการออกแบบ
- ง) เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์มีวัตถุประสงค์มากกว่ามนุษย์ การตัดสินใจทางกฎหมายจึงควรปล่อยให้เป็นหน้าที่ของมัน
คำอธิบาย: ปัญญาประดิษฐ์เป็นตัวคูณความคิดและตัวสร้างร่างที่เร่งแนวคิด ภาพ การวิเคราะห์ และการสื่อสาร ความเป็นจริงในภาคสนาม นิเวศวิทยาในท้องถิ่น ความปลอดภัย และความรับผิดชอบทางกฎหมายยังคงเป็นของผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถ ในการตัดสินใจด้านวิศวกรรมและความปลอดภัยที่สำคัญ AI ไม่สามารถทดแทนการอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญได้
2. เมื่อคุณแจกแจงการตัดสินใจเกี่ยวกับโครงการจัดสวนตามระดับความเสี่ยง ข้อใดต่อไปนี้จัดอยู่ในกลุ่ม "ความเสี่ยงสูง (ต้องได้รับการอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญ)"
- ก) การเขียนข้อความแนวคิด
- B) การสร้างแนวคิดมูดบอร์ด
- C) การคงสถิตยศาสตร์ของผนังและความปลอดภัยของสนามเด็กเล่น✔
- D) รับข้อเสนอแนะชื่อการนำเสนอ
คำอธิบาย: ปัญหาทางวิศวกรรมและความปลอดภัยที่สำคัญ เช่น การคงสถิตยศาสตร์ของผนัง ความขัดแย้งของรากต้นไม้-โครงสร้างพื้นฐาน พืชที่เป็นพิษ/รุกราน และความปลอดภัยของสนามเด็กเล่นมีความเสี่ยงสูง ที่นี่ปัญญาประดิษฐ์เป็นเพียงผู้ช่วยเท่านั้น การตัดสินใจขั้นสุดท้ายเป็นของผู้เชี่ยวชาญ ข้อความแนวคิดและมูดบอร์ดมีความเสี่ยงต่ำ
3. วิธีใดที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระหว่างขั้นตอนการพัฒนาแนวคิด?
- A) การสร้างธีมต่างๆ มากมาย และเลือกและเจาะลึกธีมเหล่านั้นโดยส่งผ่านตัวกรองบริบท ✔
- B) ขอ 'แนวคิดที่ดีที่สุด' เพียงหนึ่งเดียวและนำไปปฏิบัติโดยตรง
- C) การถามถึงแนวคิดทั่วไปโดยไม่ต้องให้บริบท
- D) นำเสนอแนวคิดโดยไม่มีการวิพากษ์วิจารณ์
คำอธิบาย: จิตใจมนุษย์มักจะยึดติดกับ 2-3 ความคิดแรก พลังที่แท้จริงของปัญญาประดิษฐ์คือการสร้างและเปรียบเทียบธีมต่างๆ มากมาย ทางเลือก ความลึกซึ้ง และความเป็นเจ้าของเป็นของมนุษย์ การขอคำแนะนำที่ 'ดีที่สุด' เพียงอย่างเดียวจะทำให้เสียอำนาจนั้นไป
4. หลักการใดที่จำเป็นในการนำเสนอการเรนเดอร์ (รูปภาพ) ที่สร้างด้วยปัญญาประดิษฐ์ให้กับลูกค้า?
- A) ภาพจะถูกนำเสนอเป็นมุมมองที่ชัดเจนและแม่นยำที่จะนำไปใช้
- B) พิจารณาเอกสารทางเทคนิคระดับภาพ
- C) การแสดงภาพคือบรรยากาศ ตรวจสอบความถูกต้องและมาพร้อมกับเอกสารทางเทคนิค✔
- D) รูปภาพจะถูกถ่ายโอนโดยตรงไปยังแอปพลิเคชันโดยไม่มีการตรวจสอบ
คำอธิบาย: ภาพปัญญาประดิษฐ์เป็นวิธีการสื่อสารและบรรยากาศ ไม่ได้ปรับขนาดและอาจมีองค์ประกอบที่ไม่สามารถติดตั้งได้ในความเป็นจริง (ความหนาแน่นเกินจริง พืชที่ไม่คุ้นเคยกับสภาพอากาศ) ดังนั้นจึงควรระบุว่าเป็น 'บรรยากาศการเป็นตัวแทน' และควรนำเสนอด้วยเอกสารทางเทคนิค
5. เหตุใดจึงผิดที่จะถามปัญญาประดิษฐ์เกี่ยวกับความชันเฉลี่ยของแปลงในการวิเคราะห์พื้นที่
- ก) ปัญญาประดิษฐ์ไม่สามารถวัดตำแหน่งได้และสามารถสร้างตัวเลขได้ การวัดที่นำมาจากการวัด GIS/ภาคสนาม ✔
- B) ปัญญาประดิษฐ์คำนวณความชันได้อย่างถูกต้องแต่ช้า
- C) ความชันเป็นข้อมูลที่ไม่สำคัญ ไม่จำเป็นต้องถาม
- D) ปัญญาประดิษฐ์สามารถคำนวณได้เฉพาะตารางเมตรเท่านั้น ไม่ใช่ความชัน แต่คำนวณระยะทาง
คำอธิบาย: ปัญญาประดิษฐ์ไม่เห็นโครงเรื่องและไม่สามารถวัดเชิงพื้นที่ได้ คำถามดังกล่าวอาจก่อให้เกิดตัวเลขที่มั่นใจแต่ไม่มีมูลความจริง การวัด เช่น ความชัน พื้นที่ และระยะทาง นำมาจาก GIS หรือการสำรวจภาคสนาม ปัญญาประดิษฐ์ใช้เพื่อตีความข้อมูลที่วัดได้ที่ได้รับเท่านั้น
6. กฎที่สำคัญที่สุดในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการคัดเลือกพืชคืออะไร?
- A) ใช้ AI ในรายชื่อผู้สมัครและตรวจสอบแต่ละสายพันธุ์ด้วยสภาพอากาศในท้องถิ่น รายชื่อที่รุกราน ความเป็นพิษ และตลาด ✔
- B) ใส่รายการที่แนะนำโดย AI ลงในโครงการโดยตรง เนื่องจากเป็นไปตามข้อมูลทั่วโลก
- ค) คัดเลือกเฉพาะพันธุ์ที่มีลักษณะสวยงามน่ามอง
- D) ชอบสายพันธุ์ที่ใช้งานได้จริงเพราะพวกมันเติบโตอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องตรวจสอบพวกมัน
คำอธิบาย: เนื่องจาก AI เรียนรู้จากค่าเฉลี่ยทั่วโลก จึงอาจผิดเกี่ยวกับเขตภูมิอากาศ สถานะการรุกราน ความเป็นพิษ และตลาด ดังนั้นจึงใช้เป็นตัวสร้างรายชื่อผู้สมัครเท่านั้น แต่ละสายพันธุ์ได้รับการตรวจสอบสำหรับเขตภูมิอากาศในท้องถิ่น รายชื่อสายพันธุ์ที่รุกราน ความเป็นพิษ และความพร้อมของต้นกล้า ประเภทที่ไม่ได้รับการยืนยันไม่เข้าสู่โปรเจ็กต์
7. บทบาทของปัญญาประดิษฐ์และบทบาทของวิศวกรในการจัดการน้ำฝนแตกต่างกันอย่างไร
- ก) ปัญญาประดิษฐ์ทำให้การคำนวณทั้งกลยุทธ์และขีดความสามารถปลอดภัย
- B) ปัญญาประดิษฐ์สร้างแนวคิดด้านกลยุทธ์และตำแหน่ง ขนาดและความจุเป็นไปตามการคำนวณและการอนุมัติของวิศวกร ✔
- C) วิศวกรเป็นผู้กำหนดกลยุทธ์เท่านั้น ส่วนปัญญาประดิษฐ์จะเป็นผู้คำนวณ
- D) ขนาดไม่สำคัญ ทิศทางที่น้ำไหลเพียงพอ
คำอธิบาย: แนวคิดและการจัดวางโซลูชัน เช่น สวนฝนและ bioswales ถือเป็นการตัดสินใจในการออกแบบ และปัญญาประดิษฐ์ก็ช่วยได้ที่นี่ อย่างไรก็ตาม ขนาด ความจุ และความปลอดภัยจากน้ำท่วมจำเป็นต้องมีการคำนวณทางไฮดรอลิกและการอนุมัติจากวิศวกร ปัญญาประดิษฐ์ไม่สามารถคำนวณอัตราการไหล/ความจุได้ เนื่องจากขนาดที่ไม่ถูกต้องทำให้เกิดน้ำท่วมหรือการล่มสลาย
8. อะไรคือแนวทางที่แม่นยำที่สุดในการประเมินความยั่งยืนของการออกแบบ?
- A) ยิ่งการออกแบบดูเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากเท่าไรก็ยิ่งมีความยั่งยืนมากขึ้นเท่านั้น
- B) การประเมินความยั่งยืนในหัวข้อที่สามารถวัดผลได้ เช่น น้ำ การซึมผ่าน อัตราท้องถิ่น ร่มเงา การบำรุงรักษา และความหลากหลายทางชีวภาพ ✔
- C) แค่เพิ่มจำนวนต้นก็เพียงพอแล้ว
- D) การปลูกแบบเข้มข้นโดยไม่คำนึงถึงค่าบำรุงรักษา
คำอธิบาย: 'การมองโลกในแง่ดี' ไม่ใช่ความยั่งยืน พื้นที่สีเขียวชนิดเดียวที่ใช้น้ำมากอาจทำให้ระบบนิเวศไม่ดีและมีค่าใช้จ่ายสูง แนวทางที่ถูกต้องคือการให้คะแนนความยั่งยืนในหัวข้อที่สามารถวัดผลได้ เช่น น้ำ การซึมผ่านได้ อัตราชนิดพันธุ์พื้นเมือง ร่มเงา การบำรุงรักษา และความหลากหลายทางชีวภาพ และปรับปรุงจุดอ่อน
9. สิ่งที่ควรทำสำหรับค่าการวัดและการเสริมแรงใน 'ส่วนตัวอย่าง' ของกำแพงกันดินที่กำหนดโดยปัญญาประดิษฐ์ในขั้นตอนการเขียนแบบทางเทคนิค
- A) สามารถคัดลอกค่าลงในโครงการได้โดยตรงเนื่องจาก AI รู้มาตรฐาน
- B) ค่านิยมเป็นตัวแทน; รายละเอียดแบบคงที่ถูกกำหนดโดยการสำรวจภาคพื้นดินและการคำนวณของวิศวกร โดยจะไม่รวมอยู่ในแบบร่างโดยไม่มีการตรวจสอบ ✔
- C) ค่านิยมมีไว้เพื่อความสวยงามเท่านั้น ไม่เกี่ยวข้องกับสถิตยศาสตร์
- D) มูลค่าอุปกรณ์ที่ปัญญาประดิษฐ์มอบให้จะยังคงอยู่ในด้านความปลอดภัยเสมอ
คำอธิบาย: ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้สร้างภาพวาดแบบปรับขนาด/คงที่ และการวัด ระดับความสูง และค่าเสริมที่มอบให้นั้นเป็นตัวแทน รายละเอียดแบบคงที่ ถูกกำหนดโดยการสำรวจภาคพื้นดินและการคำนวณของวิศวกร ค่าเหล่านี้ไม่สามารถถ่ายโอนไปยังภาพวาดได้หากไม่มีการตรวจสอบ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อรายละเอียดที่มีความสำคัญต่อความปลอดภัย
10. อะไรคือแนวทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการนำเสนอโครงการจัดสวนเดียวกันแก่ผู้ชมที่แตกต่างกัน?
- ก) การนำเสนอข้อความทางเทคนิคเดียวกันให้กับทุกคน
- B) การออมเกินจริงและตัวเลขผลประโยชน์เพื่อเพิ่มผลกระทบ
- C) ปรับสาระสำคัญของการออกแบบเพื่อบอกผู้ชมแต่ละคนว่าพวกเขาสนใจอะไรในภาษาของตนเอง ✔
- D) การเตรียมการนำเสนอเฉพาะสำหรับคณะลูกขุนด้านเทคนิคก็เพียงพอแล้ว
คำอธิบาย: นักลงทุนให้ความสำคัญกับต้นทุนและความคุ้มค่า เพื่อนบ้านให้ความสำคัญกับผลประโยชน์และความปลอดภัยในแต่ละวัน คณะกรรมการให้ความสำคัญกับแนวคิดและเทคนิค อธิบายแก่นแท้ของการออกแบบหนึ่งเดียวให้ผู้ชมทุกคนทราบว่าพวกเขาสนใจอะไรในภาษาที่พวกเขาเข้าใจได้ การใช้ประโยชน์จากพลังในการแปลเฟรมของปัญญาประดิษฐ์เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด เป็นข้อผิดพลาดทั่วไปที่จะอธิบายให้ทุกคนในภาษาเดียวกันฟัง
11. เหตุใดจึงผิดที่ปัญญาประดิษฐ์จะคำนวณต้นทุนรวมของสวนสาธารณะโดยตรง?
- ก) ปัญญาประดิษฐ์จะรู้ราคาตลาดในปัจจุบันอยู่เสมอ
- B) ปัญญาประดิษฐ์จะคำนวณต้นทุน แต่จะผิดเฉพาะกับโครงการขนาดใหญ่เท่านั้น
- C) ปัญญาประดิษฐ์ไม่ทราบความยาวที่แท้จริงของโครงการและราคาปัจจุบัน จำนวนเงินที่ให้เป็นตัวแทน ไม่ใช่ข้อเสนอ ✔
- D) ต้นทุนไม่สำคัญ สิ่งสำคัญคือความสวยงามของการออกแบบ
คำอธิบาย: ปัญญาประดิษฐ์ไม่ทราบความยาวที่แท้จริงของโครงการของคุณและราคาต่อหน่วยในพื้นที่ในปัจจุบัน จำนวนเงินที่ให้เป็นเพียงตัวแทนเท่านั้น ไม่ใช่ข้อเสนอ วิธีที่ถูกต้องคือนำปริมาณจริงจากข้อมูลโครงการและราคาต่อหน่วยจากตลาดและให้ปัญญาประดิษฐ์แก้ไขเฉพาะตารางเท่านั้น
12. อะไรคือความเสี่ยงที่อันตรายที่สุดและข้อควรระวังที่ถูกต้องเมื่อใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับกฎหมาย?
- ก) เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์รู้กฎหมายเป็นอย่างดี บทความต่างๆ จึงสามารถเชื่อถือได้
- B) กฎหมายเป็นสากล ไม่จำเป็นต้องได้รับการยืนยันในท้องถิ่น
- C) หมายเลขรายการที่กำหนดโดยปัญญาประดิษฐ์นั้นเป็นข้อมูลล่าสุดอยู่เสมอ
- D) ปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างสสารที่ไม่มีอยู่จริงได้ ทุกบทบัญญัติจะต้องได้รับการยืนยันจากแหล่งที่มาและหน่วยงานที่มีอำนาจที่ทันสมัยอย่างเป็นทางการ ✔
คำอธิบาย: กฎหมายเป็นกฎหมายท้องถิ่น เป็นปัจจุบัน และเปิดให้ตีความได้ AI อาจสร้างกฎหรือหมายเลขรายการที่ไม่มีอยู่จริง (ภาพหลอน) ข้อควรระวังที่ถูกต้องคือไม่ใช้ข้อกำหนดใดๆ โดยไม่ตรวจสอบ คือการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพียงเพื่อสรุปข้อความอย่างเป็นทางการที่คุณให้ไว้ เพื่อสร้างรายการตรวจสอบและคำถามต่อเจ้าหน้าที่ และเพื่อยืนยันรายการจากแหล่งที่มาปัจจุบันอย่างเป็นทางการ
13. หลักการใดที่ใช้กับการใช้ปัญญาประดิษฐ์กับข้อมูล เช่น สัญญาลูกค้าและข้อมูลพัสดุ?
- A) สามารถอัพโหลดเอกสารทั้งหมดได้ตามปกติ เนื่องจากความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ
- B) ข้อมูลสัญญาไม่สำคัญสำหรับ AI แต่จะถูกละเลย
- C) ข้อมูลพัสดุสามารถแบ่งปันได้อย่างอิสระเนื่องจากไม่ถือเป็นข้อมูลส่วนบุคคล
- D) ข้อมูลความลับและข้อมูลส่วนบุคคลจะไม่ถูกแบ่งปันโดยไม่มีการควบคุม ใช้โดยไม่ระบุชื่อหากจำเป็น✔
คำอธิบาย: ไม่ควรอัปโหลดข้อมูลประจำตัวของลูกค้า ข้อมูลพัสดุ สัญญา และข้อมูลส่วนบุคคลไปยังเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ในลักษณะที่ไม่สามารถควบคุมได้ หากจำเป็น ข้อมูลจะถูกแบ่งปันโดยไม่เปิดเผยตัวตน การรักษาความลับเป็นหนึ่งในหลักการทางจริยธรรมที่สำคัญที่เน้นย้ำตลอดหลักสูตร
14. หลักการสามประการที่คงที่เมื่อดำเนินโครงการแบบ end-to-end ด้วยปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?
- A) ขอทุกอย่างในคำขอเดียว ตรวจสอบผลลัพธ์ ส่งมอบ
- B) ปัญญาประดิษฐ์เป็นผู้ตัดสินใจ มนุษย์เท่านั้นที่นำไปใช้
- C) รวบรวมการตรวจสอบและดำเนินการทั้งหมดพร้อมกันเมื่อสิ้นสุดโครงการ
- D) ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้น มนุษย์เลือกและเป็นเจ้าของ ทุกเอาต์พุตที่สำคัญได้รับการตรวจสอบแล้ว การตัดสินใจและลายเซ็นเป็นของผู้เชี่ยวชาญ ✔
คำอธิบาย: ในขั้นตอนการทำงานแบบ end-to-end หลักการสามประการถูกทำซ้ำในทุกขั้นตอน: ประเภท AI และการเร่งความเร็ว มนุษย์เลือกและเป็นเจ้าของ; ทุกเอาต์พุตที่เป็นตัวเลข ในพื้นที่ และที่สำคัญต่อความปลอดภัยได้รับการตรวจสอบแล้ว การตัดสินใจและลายเซ็นเป็นของผู้เชี่ยวชาญที่มีอำนาจ หลักการเหล่านี้ยังคงไม่เปลี่ยนแปลง แม้ว่าเฉพาะหัวข้อที่นำไปใช้จะเปลี่ยนแปลงก็ตาม