Sådan kan du overvinde ulemperne ved kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) har gennemgået store forandringer og er blevet mere sofistikeret i årenes løb. Kunstig intelligens er blevet hyldet som en teknologi, der ændrer spillet. På grund af sin intelligens udfører kunstig intelligens opgaver, før mennesket kan, såsom talegenkendelse, mønstervisualisering og beslutningstagning, men den kan kun konvertere et sprog. Ikke desto mindre har denne definition været analog siden udgivelsen af ChatGPT. Desuden er det ikke bare en overvurdering af den generative kunstige intelligens’ evner.

Der er dog også ulemper ved kunstig intelligens. Her vil vi evaluere ulemperne ved kunstig intelligens og komme med værdifulde forslag til, hvordan man kan overvinde ulemperne ved kunstig intelligens.

Ulemper ved kunstig intelligens

Kunstig intelligens er bedre end mennesker på flere måder, men der er flere ulemper ved kunstig intelligens. Fascinerende nok ville den dømmende kunstige intelligens, som ville overliste alle andre i løbet af spillet, blive frustreret over den mindste variation i spillets regler. Desuden ville jeg ikke være i stand til at anvende den opnåede viden i et andet spil, fordi det er svært. Sammen med denne evne kan mennesker generalisere erfaringer til at udføre andre opgaver, der ikke er relateret til den givne opgave, selv om dataene er svært tilgængelige, og denne funktion blev før og efter rost af store pionerer inden for kunstig intelligens.

Selvom deep learning og neurale netværk er beregnet til at efterligne hjernens neuroners interaktion, er der stadig meget, der skal fordøjes om hjernens komplekse funktion. Når det gælder processorkraft, er vores hjerne som en supercomputer, der består af mange tusinde CPU’er og GPU’er.

En ekspert udtaler: “Selv vores supercomputere er svagere end den menneskelige hjerne, som kan køre med en exaflop pr. sekund”. Men vi har stadig vores algoritmer, som ikke er blevet bedre til at forudsige, hvilken regnekraft vi har brug for, og det er svært.

Interessant nok er ren processorkapacitet ikke nødvendigvis direkte ansvarlig for højere intelligens som den, der forbindes med forskellige væsner. Ideen om, at en hardware-prompt fører til højere intelligens, viste sig at være falsk, fordi visse dyr har hjernestørrelser og neuroner, der er større end menneskets. Anerkendelse af grænserne for udnyttelse af kunstig intelligens er en af deres væsentlige dele. Selv om vi stadig er langt fra kunstig intelligens på menneskeligt niveau, forsøger virksomheder at løse dette problem.

Sådan overvinder du begrænsningerne ved kunstig intelligens

På trods af alle disse vanskeligheder kan du dog overvinde ulemperne ved kunstig intelligens. En kunstig intelligens med forklarlig kognition er undervejs for at tackle problemet med den sorte boks. Forklarlig kunstig intelligens er et koncept, der fokuserer på gennemsigtige algoritmer, som forklarer processen med at nå frem til forudsigelser og beslutninger. En sådan gennemsigtighed kan også hjælpe med at opdage forkerte handlinger eller bias i algoritmer.

Et andet vigtigt aspekt er datahåndtering og -styring, fordi de håndterer de data af høj kvalitet, som kunstig intelligens og maskinlæring lærer af. Virksomhederne skal investere i datahåndtering og -styring for at få størst mulig effekt ud af deres algoritmer.

Toppen af kunstig intelligens forventes at blive et knudepunkt for kreative filosofier, der udspringer af integration med menneskelig intelligens. Det kan næsten udelukkes, at kunstig intelligens vil være i stand til at replikere og fuldt ud erstatte menneskelige tankeprocesser. Alligevel sker der betydelige fremskridt i konstruktionen af mere intelligente, menneskelignende systemer, der kan samarbejde med os om at udføre opgaver.

Virksomheder kan anvende forskellige teknikker til at overvinde grænserne for kunstig intelligens i deres praksis eller få større udbytte af fordelene ved kunstig intelligens. Nedenfor har vi givet den komplette svarnøgle til disse læsestrategier, eksempler og visuelle hjælpemidler, så de passer bedre til din læringsstil.

Forbedre algoritmeopdateringer

Virksomheder rådes til at tage et skridt fremad og fortsætte med at forbedre kunstig intelligens-algoritmer for at opnå en ensartet ydeevne. Konstant tuning af algoritmer og modelopdateringer kan tilbyde løsninger på mangler og dermed øge nøjagtigheden. For eksempel forbedrer Google Search altid sine kunstige intelligensalgoritmer, hvilket sikrer bedre nøjagtighed og relevans over tid.

Hybrid intelligens

Menneskelig viden omfavner kunstig intelligens’ begrænsninger og mål for at levere bedre resultater. Virksomheder kan bruge en blandet strategi, hvor kunstig intelligens hjælper menneskelige operatører i beslutningsprocessen. Inden for sundhedsvæsenet kan kunstig intelligens integreret i diagnostiske værktøjer f.eks. bruges til at eliminere fejl under processen, så menneskelig ekspertise kan kombineres med kunstig intelligens.

Forklarlig kunstig intelligens

Interoperabilitet og forklaring af beslutninger om kunstig intelligens kan hjælpe med at opbygge tillid og gensidigt fordelagtigt samarbejde. Forklarlige metoder til kunstig intelligens giver f.eks. mennesker indsigt i, hvordan kunstig intelligens når frem til sine rationaler. Det er afgørende, især inden for områder som sundhedspleje og selvkørende biler. IBM og DARPA er ligeledes to organisationer, der forsker i forklarende kunstig intelligens med det formål at tydeliggøre beslutningsprocesser.

Datakvalitet og eliminering af bias

Datainput af den bedste kvalitet og håndtering af bias kan forbedre den kunstige intelligensalgoritmes ydeevne. Organisationer kan sikre eliminering af bias i deres systemer ved at implementere effektive dataindsamlingsprocesser og bruge blandede datasæt. Kunstig intelligens-modeller bør revideres og kontrolleres med jævne mellemrum for at eliminere enhver diskriminerende adfærd i dem.

Kollaborativ læring

Systemer med kunstig intelligens kan lære af kollektiv menneskelig viden gennem teknologier, som er platforme for samarbejde. Kunstig intelligens kan give en virksomhed mulighed for konstant at forbedre sig selv ved at lære af menneskelige interaktioner og input. Crowdsourcing-platforme som Kaggle fremmer samarbejde og forbedrer modellerne for kunstig intelligens blandt dataforskere.

Belønning af forstærkningslæring og selvlæring

Virksomheder kan undersøge metoder til forstærkningslæring, som kan give maskinlæringssystemer mulighed for at optimere sig selv. Reinforcement learning gør det muligt for kunstig intelligens at gennemgå erfaringer og blive ved med at ændre sig selv for at opnå bedre resultater. Eksempler er AlphaGo fra DeepMind, som forbedrede det menneskelige niveau i spillet Go ved hjælp af en metode, der kaldes reinforcement learning.

Kvantecomputere

Implementering af kvantecomputere kan omgå sådanne begrænsninger. Kvante-maskinlæringsalgoritmer håndterer komplekse beregninger forbi lysets hastighed og muliggør dermed mere indviklede algoritmer for kunstig intelligens. IBM, Google og Microsoft er blandt andet i fuld gang med at udforske kvantecomputere til kunstig intelligens.

Artiklen er skrevet med henblik på at vise dig manglerne ved kunstig intelligens, og hvordan du kan overvinde dem ved hjælp af de rette strategier. Området for kunstig intelligens er blevet revolutioneret, da OpenAI, udvikleren af GPT-4, lancerede sit seneste produkt, og der er mange nytilkomne inden for generative værktøjer til kunstig intelligens. Verden er ved at være vidne til en samtidig tid med forandring og disruption.