Как можете да преодолеете недостатъците на изкуствения интелект

Сферата на изкуствения интелект (ИИ) претърпя дълбоки промени и стана по-усъвършенствана през годините. Изкуственият интелект е обявен за технология, която променя правилата на играта. Благодарение на своята интелигентност изкуственият интелект изпълнява задачи, преди да може човекът, като например разпознаване на реч, визуализиране на модели и вземане на решения, но може само да преобразува език. Въпреки това това определение е аналогично от момента на пускането на ChatGPT. Нещо повече, то не е просто надценяване на възможностите на генеративния изкуствен интелект.

Все пак съществуват и недостатъци на изкуствения интелект. Тук ще направим оценка на недостатъците на изкуствения интелект и ще излезем с ценни предложения как да преодолеем недостатъците на изкуствения интелект.

Недостатъци на изкуствения интелект

Изкуственият интелект е по-добър от хората в редица отношения, но има и няколко недостатъка на изкуствения интелект. Очарователно е, че съдийският изкуствен интелект, който би надхитрил всички останали по време на игра, би се разочаровал от най-малката промяна в правилата на играта. Освен това не би могъл да приложи придобитите знания в друга игра, защото тя е трудна. В съчетание с тази способност хората могат да обобщават опита за изпълнение на други задачи, несвързани с дадената задача, дори ако данните са трудно достъпни, и тази особеност преди и след това е възхвалявана от големите пионери на изкуствения интелект.

Въпреки че дълбокото обучение и невронните мрежи имат за цел да имитират взаимодействието на мозъчните неврони, все още има много какво да се усвои за сложното функциониране на мозъка. Когато става въпрос за изчислителна мощ, нашият мозък е като суперкомпютър, съставен от много хиляди процесори и графични процесори.

Твърдението на един експерт: „Дори нашите суперкомпютри са по-слаби от човешкия мозък, който може да работи с един екзафлоп в секунда“. Но ние все още имаме своите алгоритми, които не са се подобрили, за да предвидим каква изчислителна мощност ни е необходима, което е трудно.

Интересно е, че самият изчислителен капацитет може да не е непременно пряко отговорен за по-висок интелект, какъвто се свързва с различни същества. Идеята за хардуерна подкана, водеща до по-висока интелигентност, беше показана като невярна от факта, че някои животни имат мозък с размери и неврони, по-големи от тези на хората. Признаването на ограниченията за използване на изкуствения интелект е една от съществените му части. Въпреки че все още сме далеч от състоянието на изкуствен интелект на човешко ниво, компаниите се опитват да решат този проблем.

Как да се преодолеят ограниченията на изкуствения интелект

Въпреки всички тези трудности обаче можете да преодолеете недостатъците на изкуствения интелект. В процес на разработка е обяснимо познание на изкуствения интелект, което да реши проблема с черната кутия. Обяснимият изкуствен интелект е концепция, фокусирана върху прозрачни алгоритми, които обясняват процеса на достигане до прогнози и решения. Такава прозрачност може да помогне и за откриването на неправомерни действия или пристрастия в алгоритмите.

Още един съществен аспект е управлението и стопанисването на данни, тъй като те управляват висококачествените данни, върху които се обучават изкуственият интелект и машинното обучение. Субектите трябва да инвестират в управлението и стопанисването на данни, за да извлекат висока ефективност от своите алгоритми.

Върхът на изкуствения интелект е предвиден като център за творчески философии, произтичащи от интеграцията с човешкия интелект. Почти може да се изключи, че изкуственият интелект ще може да възпроизведе и напълно да замени човешките мисловни процеси. Все пак се постига значителен напредък в изграждането на по-интелигентни, подобни на човешките системи, които могат да си сътрудничат с нас при изпълнението на задачи.

Предприятията могат да възприемат различни техники за преодоляване на границите на изкуствения интелект в своите практики или да извлекат повече ползи от предимствата на изкуствения интелект. По-долу сме предоставили пълния ключ с отговори за тези стратегии за четене, примери и визуални помагала, за да отговарят по-добре на вашия стил на учене.

Подобряване на актуализациите на алгоритмите

На предприятията се препоръчва да направят крачка напред и да продължат да подобряват алгоритмите на изкуствения интелект за постигане на постоянство в работата. Постоянната настройка на алгоритмите и актуализациите на моделите могат да предложат решения на недостатъците и по този начин да изравнят точността. Например, Google Search винаги усъвършенства своите алгоритми за изкуствен интелект, като осигурява по-добра точност и релевантност с течение на времето.

Хибриден интелект

Човешкото знание обхваща ограниченията и целите на изкуствения интелект, за да се постигнат по-добри резултати. Предприятията могат да използват смесена стратегия, при която изкуственият интелект подпомага работата на човешките оператори в процеса на вземане на решения. Например в здравеопазването изкуственият интелект, интегриран в инструменти за диагностика, може да се използва за елиминиране на грешките по време на процеса, което позволява съчетаване на човешкия опит с изкуствения интелект.

Обясним изкуствен интелект

Оперативната съвместимост и обяснимостта на решенията на изкуствения интелект могат да спомогнат за изграждането на доверие и взаимноизгодно сътрудничество. Обяснимите методи на изкуствения интелект, например, предоставят на хората информация за това как изкуственият интелект достига до своите обосновки. Това е от решаващо значение, особено в области като здравеопазването и самоуправляващите се автомобили. По подобен начин IBM и DARPA са две организации, които провеждат изследвания в областта на обяснимия изкуствен интелект с цел изясняване на процесите на вземане на решения.

Качество на данните и елиминиране на грешките

Най-качествените входящи данни и отстраняването на отклоненията могат да подобрят работата на алгоритъма за изкуствен интелект. Организациите могат да осигурят елиминирането на пристрастията в своите системи, като прилагат ефективни процеси за събиране на данни и използват смесени набори от данни. Моделите за изкуствен интелект трябва да се одитират и контролират периодично, за да се елиминира дискриминационното поведение в тях.

Обучение в сътрудничество

Системите за изкуствен интелект могат да се учат от колективното човешко знание чрез технологии, които са платформи за сътрудничество. Изкуственият интелект може да даде на бизнеса възможност постоянно да се усъвършенства чрез учене от човешките взаимодействия и входни данни. Платформите за краудсорсинг, като например Kaggle, насърчават сътрудничеството и подобряват моделите на изкуствен интелект сред специалистите по данни.

Награда за обучение с подсилване и самообучение

Предприятията могат да проучат методите за усилено учене, които могат да осигурят на системите за машинно обучение да се оптимизират сами. Усилващото учене позволява на изкуствения интелект да преминава през опит и да продължава да се модифицира за по-добри резултати. Примери за това са AlphaGo от DeepMind, който подобри човешкото ниво на игра на играта Go, като използва метод, наречен усилено учене.

Квантови изчисления

Внедряването на квантови компютри би могло да заобиколи тези ограничения. Квантовите алгоритми за машинно обучение се справят със сложни изчисления, надхвърлящи скоростта на светлината, като по този начин правят възможни по-сложни алгоритми за изкуствен интелект. IBM, Google и Microsoft, наред с други, усилено проучват квантовите компютри за целите на изкуствения интелект.

Статията е написана с цел да ви покаже недостатъците на изкуствения интелект и как можете да ги преодолеете с помощта на подходящи стратегии. Пространството на изкуствения интелект бе революционизирано, тъй като OpenAI, разработчикът на GPT-4, изведе своя последен продукт, а в областта на генеративните инструменти за изкуствен интелект има много нови участници. Светът е на път да стане свидетел на едновременен период на промени и разрушения.