如何克服人工智能的弊端
这些年来，人工智能（AI）领域发生了深刻的变化，变得越来越复杂。人工智能被誉为改变游戏规则的技术。由于其智能性，人工智能可以完成人类无法完成的任务，如语音识别、模式可视化和决策，但它只能转换语言。然而，自 ChatGPT 发布以来，这一定义一直是类比的。此外，这并不仅仅是高估了生成式人工智能的能力。
不过，人工智能也有缺点。在此，我们将对人工智能的缺点进行评估，并就如何克服人工智能的缺点提出宝贵建议。
人工智能的缺点
人工智能在很多方面都优于人类，但人工智能也有一些缺点。有趣的是，在游戏中胜过其他人的人工智能裁判，会因为游戏规则的细微变化而感到沮丧。此外，我也无法将学到的知识应用到另一场游戏中，因为这很难。再加上这种能力，人类可以将经验归纳到与给定任务无关的其他任务中，即使数据几乎无法获取，而这一特点前后都受到了伟大的人工智能先驱们的称赞。
虽然深度学习和神经网络的目的是模仿大脑神经元的交互，但关于大脑的复杂功能，还有很多东西有待消化。就处理能力而言，我们的大脑就像一台由成千上万个 CPU 和 GPU 组成的超级计算机。
一位专家说：”即使是我们的超级计算机也比人脑弱，人脑的运行速度是每秒 1 exaflop”。但我们的算法仍然没有改进，难以预测我们需要什么样的计算能力。
有趣的是，纯粹的处理能力并不一定直接导致更高的智能，比如与各种生物相关的智能。某些动物的大脑大小和神经元比人类大，这就证明了硬件提示导致更高智能的想法是错误的。承认人工智能利用的局限性是其重要组成部分之一。尽管我们距离人类水平的人工智能还很遥远，但各家公司都在努力解决这一问题。
如何克服人工智能的局限性
然而，尽管有这些困难，你还是可以克服人工智能的缺点。一种可解释的认知人工智能正在酝酿之中，以解决黑箱问题。可解释的人工智能是一个侧重于透明算法的概念，可以解释预测和决策的得出过程。这种透明度还有助于发现算法中的错误行为或偏见。
还有一个重要方面是数据管理和治理，因为它们管理着人工智能和机器学习赖以学习的高质量数据。实体必须在数据管理和治理方面进行投资，才能从算法中获得高效率。
可以预见，人工智能的顶点将是与人类智能融合后产生的创造性理念的中心。几乎可以排除人工智能能够复制和完全替代人类思维过程的可能性。不过，在构建更智能、更像人类的系统方面，我们正在取得重大进展，这些系统可以与我们合作完成工作。
企业可以在实践中采用各种技术来克服人工智能的界限，或者从人工智能的优势中获得更多好处。下面，我们提供了这些阅读策略的完整答案要点、示例和直观教具，以更好地适应你的学习风格。
改进算法更新
建议企业向前迈出一步，继续改进人工智能算法，以实现性能的一致性。算法的不断调整和模型更新可以为不足之处提供解决方案，从而提高准确性。例如，谷歌搜索一直在改进其人工智能算法，以确保随着时间的推移提高准确性和相关性。
混合智能
人类知识与人工智能的局限性和目标相结合，可以带来更好的结果。企业可以利用混合战略，让人工智能在决策过程中协助人类操作员的工作。例如，在医疗保健领域，集成到诊断工具中的人工智能可用于消除过程中的错误，使人类的专业知识与人工智能相结合。
可解释的人工智能
人工智能决策的互操作性和可解释性有助于建立信任和互利合作。例如，可解释的人工智能方法能让人类深入了解人工智能是如何得出其合理性的。这一点至关重要，尤其是在医疗保健和自动驾驶汽车等领域。同样，IBM 和 DARPA 这两个组织也在开展可解释人工智能的研究，目的是澄清决策过程。
数据质量和消除偏差
高质量的数据输入和消除偏见可以提高人工智能算法的性能。各组织可通过实施高效的数据收集流程和使用混合数据集，确保消除系统中的偏差。应定期对人工智能模型进行审核和控制，以消除其中的任何歧视行为。
协作学习
人工智能系统可以通过技术学习人类的集体知识，这些技术是协作的平台。人工智能可以让企业有机会通过从人类的互动和输入中学习，不断自我完善。Kaggle 等众包平台促进了数据科学家之间的合作，并增强了人工智能模型。
强化学习和自我学习的回报
企业可以研究强化学习方法，它可以为机器学习系统提供自我优化功能。强化学习能让人工智能通过经验不断修正自己，以获得更好的结果。例如，DeepMind 的 AlphaGo 通过强化学习方法提高了人类下围棋的水平。
量子计算
实现量子计算机可以规避这些限制。量子机器学习算法可以处理超过光速的复杂计算，从而使更复杂的人工智能算法成为可能。IBM、谷歌和微软等公司正在大力探索用于人工智能目的的量子计算。
写这篇文章的目的是向大家展示人工智能的缺点，以及如何借助适当的策略克服这些缺点。随着GPT-4的开发者OpenAI推出其最新产品，人工智能领域发生了革命性的变化，生成式人工智能工具领域也出现了许多新来者。世界即将迎来一个变革与颠覆并存的时代。
