Miten voit voittaa tekoälyn haitat

Tekoäly (AI) on muuttunut perusteellisesti ja kehittynyt vuosien varrella. Tekoälyä on ylistetty peliä muuttavana teknologiana. Älykkyytensä ansiosta tekoäly suorittaa tehtäviä ennen ihmistä, kuten puheentunnistusta, kuvioiden visualisointia ja päätöksentekoa, mutta se voi vain muuntaa kieltä. Tämä määritelmä on kuitenkin ollut analoginen ChatGPT:n julkaisusta lähtien. Se ei myöskään ole vain generatiivisen tekoälyn kykyjen yliarviointia.

Tekoälyllä on kuitenkin myös haittoja. Arvioimme tässä tekoälyn haittoja ja esitämme arvokkaita ehdotuksia siitä, miten tekoälyn haitat voidaan voittaa.

Tekoälyn haitat

Tekoäly on monin tavoin ihmistä parempi, mutta tekoälyyn liittyy myös useita haittoja. Kiehtovaa on, että tuomitseva tekoäly, joka pelin aikana päihittäisi kaikki muut, turhautuisi pienimmästäkin vaihtelusta pelin säännöissä. Lisäksi en pystyisi soveltamaan hankkimaani tietoa toisessa pelissä, koska se on vaikeaa. Yhdessä tämän kyvyn kanssa ihminen voi yleistää kokemuksensa suorittamaan muita tehtäviä, jotka eivät liity kyseiseen tehtävään, vaikka tietoa olisi tuskin saatavilla, ja tätä ominaisuutta ennen ja jälkeen kehuivat suuret tekoälyn pioneerit.

Vaikka syväoppimisen ja neuroverkkojen tarkoituksena on jäljitellä aivojen neuronien vuorovaikutusta, aivojen monimutkaisesta toiminnasta on vielä paljon sulateltavaa. Mitä tulee prosessointitehoon, aivomme ovat kuin supertietokone, joka koostuu monista tuhansista suorittimista ja näytönohjaimista.

Erään asiantuntijan toteamus: ”Jopa meidän supertietokoneemme ovat heikommat kuin ihmisen aivot, jotka voivat toimia yhden eksaflopin sekuntinopeudella”. Mutta meillä on edelleen algoritmejämme, jotka eivät ole parantuneet ennustamaan, mitä laskentatehoa tarvitsemme, mikä on vaikeaa.

Mielenkiintoista on, että pelkkä prosessointikapasiteetti ei välttämättä ole suoraan vastuussa korkeammasta älykkyydestä, jollainen liittyy erilaisiin olentoihin. Ajatus laitteistokehotuksesta, joka johtaa korkeampaan älykkyyteen, osoitettiin vääräksi sillä, että tietyillä eläimillä on suurempia aivoja ja neuroneita kuin ihmisillä. Tekoälyn hyödyntämisen rajojen tunnustaminen on yksi niiden olennainen osa. Vaikka olemme vielä kaukana ihmisen tasoisesta tekoälystä, yritykset yrittävät puuttua tähän ongelmaan.

Miten tekoälyn rajoitukset voidaan voittaa

Kaikista näistä vaikeuksista huolimatta tekoälyn haitat voidaan kuitenkin voittaa. Selitettävän kognition tekoäly on työn alla mustan laatikon ongelman ratkaisemiseksi. Selitettävä tekoäly on käsite, joka keskittyy läpinäkyviin algoritmeihin, jotka selittävät ennusteiden ja päätösten tekoprosessia. Tällainen läpinäkyvyys voi myös auttaa havaitsemaan algoritmeissa olevia virheitä tai ennakkoluuloja.

Yksi olennainen näkökohta on myös tiedonhallinta ja -hallinta, koska ne hallinnoivat korkealaatuista tietoa, jonka pohjalta tekoäly ja koneoppiminen oppivat. Yksiköiden on investoitava tiedonhallintaan ja -hallintaan, jotta algoritmeista saadaan suuri hyöty.

Tekoälyn huipun on määrä olla keskus luoville filosofioille, jotka syntyvät integroitumisesta ihmisälyyn. Voidaan melkein sulkea pois se, että tekoäly pystyy jäljittelemään ja korvaamaan täysin ihmisen ajatteluprosessit. Merkittäviä edistysaskeleita tehdään kuitenkin yhä älykkäämpien, ihmisen kaltaisten järjestelmien rakentamisessa, jotka voivat tehdä yhteistyötä kanssamme työtä tehdessään.

Yritykset voivat ottaa käyttöön erilaisia tekniikoita, joilla ne voivat ylittää tekoälyn asettamat rajat käytännöissään tai saada lisää hyötyä tekoälyn eduista. Alla olemme antaneet täydellisen vastausavaimen näihin lukustrategioihin, esimerkkejä ja visuaalisia apuvälineitä, jotka sopivat paremmin oppimistyyliisi.

Paranna algoritmipäivityksiä

Yrityksiä kehotetaan ottamaan askel eteenpäin ja jatkamaan tekoälyalgoritmien parantamista, jotta suorituskyky olisi johdonmukainen. Algoritmien jatkuva virittäminen ja mallipäivitykset voivat tarjota ratkaisuja puutteisiin ja siten tasoittaa tarkkuutta. Esimerkiksi Google-haku tarkentaa jatkuvasti tekoälyalgoritmejaan, mikä takaa paremman tarkkuuden ja relevanssin ajan myötä.

Hybridiälykkyys

Inhimillinen tieto yhdistää tekoälyn rajoitukset ja tavoitteet parempien tulosten aikaansaamiseksi. Yritykset voivat hyödyntää yhdistelmästrategiaa, jossa tekoäly avustaa ihmistoimijoiden työtä päätöksentekoprosessissa. Esimerkiksi terveydenhuollossa diagnostiikkatyökaluihin integroitua tekoälyä voidaan käyttää virheiden poistamiseen prosessin aikana, jolloin ihmisen asiantuntemus voidaan yhdistää tekoälyyn.

Selitettävä tekoäly

Tekoälypäätösten yhteentoimivuus ja selitettävyys voivat auttaa rakentamaan luottamusta ja molempia osapuolia hyödyttävää yhteistyötä. Selitettävissä olevat tekoälymenetelmät esimerkiksi antavat ihmisille tietoa siitä, miten tekoäly päätyy perusteluihinsa. Tämä on ratkaisevan tärkeää erityisesti terveydenhuollon ja itseohjautuvien autojen kaltaisilla aloilla. Myös IBM ja DARPA ovat kaksi organisaatiota, jotka tekevät selitettävää tekoälyä koskevaa tutkimusta, jonka tarkoituksena on selventää päätöksentekoprosesseja.

Tiedon laatu ja harhojen poistaminen

Laadukkaimmat datasyötteet ja ennakkoluulojen poistaminen saattavat parantaa tekoälyalgoritmin suorituskykyä. Organisaatiot voivat varmistaa ennakkoluulojen poistamisen järjestelmistään toteuttamalla tehokkaita tiedonkeruuprosesseja ja käyttämällä sekalaisia tietokokonaisuuksia. Tekoälymallit olisi auditoitava ja valvottava säännöllisesti, jotta niiden sisällä oleva syrjivä käyttäytyminen voidaan poistaa.

Yhteistoiminnallinen oppiminen

Tekoälyjärjestelmät voivat oppia ihmisten kollektiivisesta tiedosta teknologioiden avulla, jotka ovat yhteistyöalustoja. Tekoäly voi antaa yritykselle mahdollisuuden parantaa itseään jatkuvasti oppimalla ihmisten vuorovaikutuksesta ja syötteistä. Kagglen kaltaiset joukkoistamisalustat edistävät yhteistyötä ja parantavat tekoälymalleja datatieteilijöiden kesken.

Vahvistavan oppimisen ja itseoppimisen palkitseminen

Yritykset voivat tutkia vahvistusoppimismenetelmiä, joiden avulla koneoppimisjärjestelmät voivat optimoida itseään. Vahvistusoppimisen avulla tekoäly voi käydä läpi kokemuksia ja muokata itseään jatkuvasti parempien tulosten saavuttamiseksi. Esimerkkinä voidaan mainita DeepMindin AlphaGo, joka paransi Go-pelin pelaamisen inhimillistä tasoa käyttämällä vahvistusoppimiseksi kutsuttua menetelmää.

Kvanttilaskenta

Kvanttitietokoneiden käyttöönotolla voitaisiin kiertää tällaisia rajoituksia. Kvanttikoneoppimisalgoritmit käsittelevät monimutkaisia laskutoimituksia valon nopeuden ohi, mikä mahdollistaa monimutkaisemmat tekoälyalgoritmit. Muun muassa IBM, Google ja Microsoft tutkivat voimakkaasti kvanttilaskentaa tekoälyä varten.

Artikkeli on kirjoitettu tarkoituksena näyttää sinulle tekoälyn puutteet ja miten voit voittaa ne oikeiden strategioiden avulla. Tekoälyala on mullistunut, kun GPT-4:n kehittänyt OpenAI toi markkinoille uusimman tuotteensa, ja generatiivisten tekoälytyökalujen alalla on monia uusia tulokkaita. Maailma on kohta todistamassa samanaikaista muutoksen ja häiriöiden aikaa.