เด็กๆ เป็นนักวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ พวกเขาสังเกตโลก สร้างสมมติฐาน และทดสอบมัน ในที่สุดพวกเขาก็เรียนรู้ที่จะอธิบายเหตุผล (บางครั้งก็เฮฮาน่ารัก) ของพวกเขา
เอไอ ไม่เท่าไหร่หรอก ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้สมองอย่างอิสระ กำลังเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีไปอย่างมาก ตั้งแต่การทำนายรูปแบบสภาพอากาศสุดขั้วไปจนถึงการออกแบบยาใหม่ๆ หรือการวินิจฉัยโรคมะเร็งร้ายแรง AI กำลังถูกบูรณาการมากขึ้นใน ขอบเขตของวิทยาศาสตร์.
แต่การเรียนรู้เชิงลึกมีข้อเสียเปรียบอย่างมาก: อัลกอริธึมไม่สามารถพิสูจน์คำตอบได้ มักเรียกว่าปัญหา “กล่องดำ” ความทึบนี้ขัดขวางการใช้งานในสถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูง เช่น ในทางการแพทย์ ผู้ป่วยต้องการคำอธิบายเมื่อได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคที่เปลี่ยนแปลงชีวิต สำหรับตอนนี้ อัลกอริธึมที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก แม้ว่าจะมีความแม่นยำในการวินิจฉัยสูง แต่ก็ไม่สามารถให้ข้อมูลดังกล่าวได้
ทีมงานจากศูนย์การแพทย์ตะวันตกเฉียงใต้ของมหาวิทยาลัยเท็กซัสเปิดกล่องดำได้ใช้ความคิดของมนุษย์เพื่อหาแรงบันดาลใจ ใน เรียน in วิทยาศาสตร์การคำนวณธรรมชาติโดยผสมผสานหลักการจากการศึกษาเครือข่ายสมองเข้ากับแนวทาง AI แบบดั้งเดิมซึ่งอาศัยโครงสร้างที่อธิบายได้
AI ที่เกิดขึ้นจะทำหน้าที่เหมือนเด็กเล็กน้อย มันรวมข้อมูลประเภทต่างๆ ไว้เป็น “ฮับ” จากนั้นแต่ละฮับจะถูกคัดลอกเป็นแนวทางการเขียนโค้ดเพื่อให้มนุษย์ได้อ่าน - CliffsNotes สำหรับโปรแกรมเมอร์ที่อธิบายข้อสรุปของอัลกอริทึมเกี่ยวกับรูปแบบที่พบในข้อมูลเป็นภาษาอังกฤษธรรมดา นอกจากนี้ยังสามารถสร้างโค้ดโปรแกรมที่ปฏิบัติการได้อย่างสมบูรณ์เพื่อทดลองใช้
AI ที่ได้รับการขนานนามว่า "การกลั่นแบบลึก" ทำงานเหมือนนักวิทยาศาสตร์เมื่อถูกท้าทายกับงานที่หลากหลาย เช่น ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ยาก และการจดจำภาพ ด้วยการค้นหาข้อมูล AI จะกลั่นกรองให้เป็นอัลกอริธึมแบบทีละขั้นตอนที่สามารถทำงานได้ดีกว่าอัลกอริธึมที่ออกแบบโดยมนุษย์
“การกลั่นแบบล้ำลึกสามารถค้นพบหลักการทั่วไปที่เสริมความเชี่ยวชาญของมนุษย์ได้” เขียน ทีมในกระดาษของพวกเขา
กระดาษบาง
บางครั้ง AI ก็เกิดข้อผิดพลาดในโลกแห่งความเป็นจริง ใช้บริการโรบอตแท็กซี่ เมื่อปีที่แล้ว มีบางคนติดอยู่ในย่านซานฟรานซิสโกซ้ำแล้วซ้ำเล่า ซึ่งสร้างความรำคาญให้กับคนในท้องถิ่น แต่ก็ยังมีเสียงหัวเราะอยู่ ยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองที่จริงจังกว่านั้นกีดขวางการจราจรและรถพยาบาล และในกรณีหนึ่งก็ทำอันตรายร้ายแรงต่อคนเดินถนน
ในการดูแลสุขภาพและการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ อันตรายก็อาจสูงได้เช่นกัน
เมื่อพูดถึงโดเมนที่มีความเสี่ยงสูงเหล่านี้ อัลกอริธึม "ต้องการความทนทานต่อข้อผิดพลาดต่ำ" ดร. โจเซฟ บาการ์จี แห่งมหาวิทยาลัยอเมริกันแห่งเบรุต ผู้ซึ่งไม่ได้เกี่ยวข้องกับการศึกษาวิจัยนี้ เขียน ในบทความเกี่ยวกับงาน
อุปสรรคสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกส่วนใหญ่คือความอธิบายไม่ได้ มีโครงสร้างเป็นเครือข่ายหลายชั้น ด้วยการรับข้อมูลดิบจำนวนมากและรับข้อเสนอแนะนับไม่ถ้วน เครือข่ายจะปรับการเชื่อมต่อเพื่อให้ได้คำตอบที่ถูกต้องในที่สุด
กระบวนการนี้เป็นหัวใจสำคัญของการเรียนรู้เชิงลึก แต่จะประสบปัญหาเมื่อมีข้อมูลไม่เพียงพอหรือหากงานซับซ้อนเกินไป
ย้อนกลับไปในปี 2021 ทีมงาน พัฒนา AI ที่ใช้แนวทางที่แตกต่างออกไป โครงข่ายประสาทเทียมที่เรียกว่าการใช้เหตุผลแบบ "สัญลักษณ์" จะเข้ารหัสกฎและประสบการณ์ที่ชัดเจนโดยการสังเกตข้อมูล
เมื่อเปรียบเทียบกับการเรียนรู้เชิงลึก โมเดลเชิงสัญลักษณ์จะตีความได้ง่ายกว่าสำหรับผู้คน คิดว่า AI เป็นชุดของบล็อกเลโก้ ซึ่งแต่ละบล็อกเป็นตัวแทนของวัตถุหรือแนวคิด สามารถเข้ากันได้อย่างสร้างสรรค์ แต่การเชื่อมต่อเป็นไปตามกฎเกณฑ์ที่ชัดเจน
โดยตัวมันเอง AI นั้นทรงพลังแต่เปราะบาง มันอาศัยความรู้เดิมอย่างมากในการค้นหาแบบเอกสารสำเร็จรูป เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ใหม่ที่ไม่มีประสบการณ์มาก่อน มันไม่สามารถคิดนอกกรอบได้ และมันจะพัง
นี่คือที่มาของประสาทวิทยาศาสตร์ ทีมงานได้รับแรงบันดาลใจจากการเชื่อมต่อ ซึ่งเป็นแบบจำลองว่าส่วนต่างๆ ของสมองทำงานร่วมกันอย่างไร ด้วยการเชื่อมโยงการเชื่อมต่อนี้เข้ากับการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ พวกเขาได้สร้าง AI ที่มีรากฐานที่มั่นคงและอธิบายได้ แต่ยังสามารถปรับตัวได้อย่างยืดหยุ่นเมื่อต้องเผชิญกับปัญหาใหม่ๆ
ในการทดสอบหลายครั้ง โมเดล "การรับรู้ทางระบบประสาท" เอาชนะโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกอื่นๆ ในงานที่ต้องใช้เหตุผล
แต่มันสามารถเข้าใจข้อมูลและอัลกอริธึมของวิศวกรเพื่ออธิบายได้หรือไม่?
สัมผัสของมนุษย์
ส่วนที่ยากที่สุดของการค้นพบทางวิทยาศาสตร์คือการสังเกตข้อมูลที่มีเสียงดังและกลั่นกรองข้อสรุป กระบวนการนี้คือสิ่งที่นำไปสู่วัสดุและยาใหม่ๆ ความเข้าใจด้านชีววิทยาที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และความเข้าใจลึกซึ้งเกี่ยวกับโลกทางกายภาพของเรา บ่อยครั้งเป็นกระบวนการที่ซ้ำซากซึ่งใช้เวลานานหลายปี
AI อาจเร่งความเร็วสิ่งต่างๆ และอาจค้นหารูปแบบที่หลุดรอดจากจิตใจของมนุษย์ได้ ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้เชิงลึกมีประโยชน์อย่างยิ่งในการทำนายโครงสร้างโปรตีน แต่เหตุผลในการทำนายโครงสร้างเหล่านั้นเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจ
“เราสามารถออกแบบอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่กลั่นกรองการสังเกตให้เป็นกฎที่เรียบง่ายและครอบคลุมเหมือนที่มนุษย์ทั่วไปทำได้หรือไม่” เขียนบาการ์จี
การศึกษาครั้งใหม่ได้นำแบบจำลองทางระบบประสาทที่มีอยู่ของทีมมาใช้ และให้ความสามารถเพิ่มเติมแก่ทีม นั่นคือ ความสามารถในการเขียนโค้ด
เรียกว่าการกลั่นแบบล้ำลึก AI จะจัดกลุ่มแนวคิดที่คล้ายกันไว้ด้วยกัน โดยเซลล์ประสาทเทียมแต่ละอันจะเข้ารหัสแนวคิดเฉพาะและการเชื่อมต่อกับสิ่งอื่น ตัวอย่างเช่น เซลล์ประสาทตัวหนึ่งอาจเรียนรู้แนวคิดของแมวและรู้ว่ามันแตกต่างจากสุนัข อีกประเภทหนึ่งจัดการกับความแปรปรวนเมื่อถูกท้าทายด้วยรูปภาพใหม่ เช่น เสือ เพื่อตัดสินว่ามันเหมือนแมวหรือสุนัขมากกว่า
เซลล์ประสาทเทียมเหล่านี้จะถูกซ้อนกันเป็นลำดับชั้น ในแต่ละเลเยอร์ ระบบจะสร้างความแตกต่างให้กับแนวคิดมากขึ้นและค้นหาวิธีแก้ไขได้ในที่สุด
แทนที่จะให้ AI กระทืบข้อมูลให้ได้มากที่สุด การฝึกอบรมจะเป็นแบบทีละขั้นตอน เกือบจะเหมือนกับการสอนเด็กวัยหัดเดิน ทำให้สามารถประเมินเหตุผลของ AI ได้ในขณะที่ค่อยๆ แก้ไขปัญหาใหม่ๆ
เมื่อเปรียบเทียบกับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบมาตรฐานแล้ว Bakarji อธิบายแง่มุมที่อธิบายตนเองได้ถูกสร้างขึ้นใน AI
ในการทดสอบ ทีมงานได้ท้าทาย AI ด้วยวิดีโอเกมคลาสสิกชื่อ Conway's Game of Life เกมนี้พัฒนาขึ้นครั้งแรกในปี 1970 โดยเป็นเรื่องเกี่ยวกับการขยายเซลล์ดิจิทัลให้เป็นรูปแบบต่างๆ โดยมีกฎเกณฑ์เฉพาะเจาะจง (ลองด้วยตัวเอง) โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม). เมื่อฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลการเล่นเกมจำลอง AI จึงสามารถทำนายผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นและเปลี่ยนเหตุผลให้เป็นแนวทางหรือโค้ดโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มนุษย์สามารถอ่านได้
AI ยังทำงานได้ดีในงานอื่นๆ มากมาย เช่น การตรวจจับเส้นในภาพและการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ยาก ในบางกรณี มันสร้างโค้ดคอมพิวเตอร์เชิงสร้างสรรค์ที่มีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการที่กำหนดไว้ และสามารถอธิบายได้ว่าทำไม
การกลั่นแบบลึกอาจช่วยส่งเสริมวิทยาศาสตร์กายภาพและชีววิทยา โดยที่ชิ้นส่วนที่เรียบง่ายก่อให้เกิดระบบที่ซับซ้อนอย่างยิ่ง การประยุกต์ใช้วิธีนี้ได้อย่างหนึ่งคือการเป็นนักวิทยาศาสตร์ร่วมสำหรับนักวิจัยที่ถอดรหัสฟังก์ชัน DNA DNA ของเราส่วนใหญ่คือ “สสารมืด” โดยที่เราไม่รู้ว่ามันมีบทบาทอะไร (ถ้ามี) AI ที่อธิบายได้อาจทำลายลำดับทางพันธุกรรมและช่วยให้นักพันธุศาสตร์ระบุการกลายพันธุ์ที่หายากซึ่งก่อให้เกิดโรคร้ายแรงที่สืบทอดมา
นอกเหนือจากการวิจัย ทีมงานยังรู้สึกตื่นเต้นกับโอกาสที่จะเกิดความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับ AI ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
"วิธีการทางระบบประสาท อาจทำให้มีความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องเหมือนมนุษย์มากขึ้น” ทีมงานเขียน
บาการ์จิเห็นด้วย การศึกษาครั้งใหม่นี้ไปไกลกว่าความก้าวหน้าทางเทคนิค โดยกล่าวถึงความท้าทายด้านจริยธรรมและสังคมที่เรากำลังเผชิญอยู่ในปัจจุบัน ความสามารถในการอธิบายสามารถทำหน้าที่เป็นรั้วกั้นได้ ช่วยให้ระบบ AI ซิงค์กับคุณค่าของมนุษย์ในขณะที่ได้รับการฝึกฝน สำหรับการใช้งานที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การรักษาพยาบาล สามารถสร้างความไว้วางใจได้
ในตอนนี้ อัลกอริธึมทำงานได้ดีที่สุดเมื่อแก้ไขปัญหาที่สามารถแยกย่อยออกเป็นแนวคิดได้ ไม่สามารถจัดการกับข้อมูลที่ต่อเนื่อง เช่น สตรีมวิดีโอ
นั่นคือขั้นตอนต่อไปในการกลั่นแบบล้ำลึก Bakarji เขียน “จะเปิดความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และการวิจัยเชิงทฤษฎี”
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://singularityhub.com/2024/02/22/like-a-child-this-brain-inspired-ai-can-explain-its-reasoning/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 2021
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ถูกต้อง
- การกระทำ
- ปรับ
- เพิ่มเติม
- ปรับ
- ความก้าวหน้า
- ตกลง
- AI
- ระบบ AI
- ขั้นตอนวิธี
- อัลกอริทึม
- อนุญาต
- ด้วย
- อเมริกัน
- an
- และ
- อื่น
- คำตอบ
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- เป็น
- เทียม
- AS
- แง่มุม
- At
- อุปสรรค
- ตาม
- BE
- ชนะ
- รับ
- กำลัง
- ที่ดีที่สุด
- ชีววิทยา
- บิต
- Black
- ที่ถูกบล็อก
- Blocks
- เพิ่ม
- กล่อง
- ของเล่นเพิ่มพัฒนาสมอง
- แบ่ง
- แตก
- สร้าง
- สร้างความไว้วางใจ
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- แต่
- by
- ที่เรียกว่า
- CAN
- ความสามารถในการ
- ซึ่ง
- กรณี
- กรณี
- แมว
- ก่อให้เกิด
- เซลล์
- ศูนย์
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- เด็ก
- คลาสสิก
- ชัดเจน
- รหัส
- การเข้ารหัส
- การทำงานร่วมกัน
- รวม
- มา
- สหาย
- ประกอบ
- ซับซ้อน
- ครอบคลุม
- การคำนวณ
- คอมพิวเตอร์
- การคำนวณ
- แนวคิด
- แนวความคิด
- ข้อสรุป
- ข้อสรุป
- การเชื่อมต่อ
- การเชื่อมต่อ
- การเชื่อมต่อ
- ต่อเนื่องกัน
- ได้
- ความคิดสร้างสรรค์
- เครดิต
- กระทืบ
- อันตราย
- ข้อมูล
- จัดการ
- ถอดรหัส
- ลึก
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- ลึก
- ออกแบบ
- การออกแบบ
- กำหนด
- ซึ่งล้างผลาญ
- พัฒนา
- การวินิจฉัย
- การวินิจฉัย
- ต่าง
- ยาก
- ดิจิตอล
- ค้นพบ
- การค้นพบ
- โรค
- โรค
- ดีเอ็นเอ
- do
- สุนัข
- โดเมน
- Dont
- สงสัย
- ลง
- dr
- เป็นคุ้งเป็นแคว
- แต่ละ
- ง่ายดาย
- การเข้ารหัส
- วิศวกร
- ภาษาอังกฤษ
- พอ
- ความผิดพลาด
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- ที่จัดตั้งขึ้น
- ตามหลักจริยธรรม
- ประเมินค่า
- ในที่สุด
- ตัวอย่าง
- ตื่นเต้น
- ที่มีอยู่
- ประสบการณ์
- ประสบการณ์
- ความชำนาญ
- อธิบาย
- อธิบาย
- คำอธิบาย
- สุดโต่ง
- อย่างยิ่ง
- ต้องเผชิญกับ
- หันหน้าไปทาง
- ข้อเสนอแนะ
- หา
- พบ
- ชื่อจริง
- พอดี
- อย่างยืดหยุ่น
- ปฏิบัติตาม
- สำหรับ
- ฟอร์ม
- พบ
- ฐานราก
- ฟรานซิส
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชั่น
- เกม
- ให้
- สร้าง
- สร้าง
- ทางพันธุกรรม
- ให้
- กำหนด
- ไป
- ได้
- ค่อยๆ
- กลุ่ม
- การเจริญเติบโต
- แนวทาง
- จัดการ
- มี
- มี
- การดูแลสุขภาพ
- หัวใจสำคัญ
- หนัก
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- ลำดับชั้น
- จุดสูง
- มีความเสี่ยงสูง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTTPS
- Hub
- เป็นมนุษย์
- มนุษย์สามารถอ่านได้
- มนุษย์
- แยกแยะ
- if
- ภาพ
- การจดจำภาพ
- ภาพ
- in
- ขึ้น
- ข้อมูล
- ข้อมูลเชิงลึก
- แรงบันดาลใจ
- แรงบันดาลใจ
- แบบบูรณาการ
- เข้าไป
- ร่วมมือ
- IT
- ITS
- ตัวเอง
- ทราบ
- ความรู้
- ชื่อสกุล
- ปีที่แล้ว
- ชั้น
- นำไปสู่
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ชีวิต
- กดไลก์
- เส้น
- ต่ำ
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- ทำ
- ทำให้
- มาก
- วัสดุ
- คณิตศาสตร์
- เรื่อง
- อาจ..
- ทางการแพทย์
- ดูแลรักษาทางการแพทย์
- ยารักษาโรค
- ยา
- วิธี
- อาจ
- ใจ
- แบบ
- โมเดล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- มาก
- หลายชั้น
- โดยธรรมชาติ
- ธรรมชาติ
- เครือข่าย
- เครือข่าย
- เกี่ยวกับประสาท
- เครือข่ายประสาท
- เครือข่ายประสาทเทียม
- เซลล์ประสาท
- Neuroscience
- ใหม่
- ถัดไป
- ไม่
- ตอนนี้
- วัตถุ
- สังเกต
- of
- มักจะ
- on
- ONE
- คน
- เปิด
- or
- อื่นๆ
- ผลิตภัณฑ์อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- ผลลัพธ์
- แนะ
- เฮง
- กระดาษ
- ส่วน
- ผู้ป่วย
- รูปแบบ
- คน
- กายภาพ
- ชิ้น
- ที่ราบ
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- ความเป็นไปได้
- เป็นไปได้
- ที่มีศักยภาพ
- ที่อาจเกิดขึ้น
- ที่มีประสิทธิภาพ
- คาดการณ์
- ทำนาย
- คำทำนาย
- ก่อน
- หลักการ
- ก่อน
- ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- ก่อ
- โปรแกรมเมอร์
- การเขียนโปรแกรม
- โอกาส
- โปรตีน
- ให้
- หายาก
- ดิบ
- จริง
- โลกแห่งความจริง
- การได้รับ
- การรับรู้
- ภูมิภาค
- ซ้ำแล้วซ้ำเล่า
- ซ้ำ
- เป็นตัวแทนของ
- จำเป็นต้องใช้
- การวิจัย
- นักวิจัย
- ส่งผลให้
- ขึ้น
- หุ่นยนต์
- รอบ
- กฎระเบียบ
- ซาน
- ซานฟรานซิสโก
- วิทยาศาสตร์
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง
- ความรู้สึก
- อย่างจริงจัง
- ชุด
- หลาย
- คล้ายคลึงกัน
- ง่าย
- สถานการณ์
- สถานการณ์
- So
- สังคม
- ของแข็ง
- ทางออก
- แก้ปัญหา
- การแก้
- บาง
- บางครั้ง
- โดยเฉพาะ
- ความเร็ว
- ซ้อนกัน
- มาตรฐาน
- ขั้นตอน
- ยังคง
- ลำธาร
- แข็งแกร่ง
- โครงสร้าง
- โครงสร้าง
- การต่อสู้
- ศึกษา
- อย่างเช่น
- เป็นสัญลักษณ์
- ซิงค์.
- ระบบ
- ระบบ
- เอา
- ใช้เวลา
- การ
- พรสวรรค์
- เคาะ
- งาน
- งาน
- การเรียนการสอน
- ทีม
- วิชาการ
- เทคโนโลยี
- ทดสอบ
- การทดสอบ
- เท็กซัส
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- โลก
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ตามทฤษฎี
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- สิ่ง
- คิด
- นี้
- เหล่านั้น
- ตลอด
- ไปยัง
- ในวันนี้
- ร่วมกัน
- ความอดทน
- โทน
- เกินไป
- เอา
- สัมผัส
- แบบดั้งเดิม
- การจราจร
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- แปลง
- วางใจ
- ลอง
- ชนิด
- ชนิด
- เป็นปกติ
- เข้าใจ
- ความเข้าใจ
- มหาวิทยาลัย
- ใช้
- มีประโยชน์
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- ยานพาหนะ
- วีดีโอ
- ต้องการ
- คือ
- วิธี
- we
- สภาพอากาศ
- ดี
- อะไร
- เมื่อ
- ที่
- WHO
- ทำไม
- กับ
- ไม่มี
- งาน
- ทำงานด้วยกัน
- ทำงาน
- โรงงาน
- โลก
- เขียน
- เขียนโค้ด
- เขียน
- ปี
- ปี
- ด้วยตัวคุณเอง
- ลมทะเล