Comment surmonter les inconvénients de l’intelligence artificielle

Le domaine de l’intelligence artificielle (IA) a connu de profonds changements et est devenu plus sophistiqué au fil des ans. L’intelligence artificielle a été saluée comme une technologie qui change la donne. Grâce à son intelligence, l’intelligence artificielle accomplit des tâches avant l’homme, telles que la reconnaissance vocale, la visualisation des formes et la prise de décision, mais elle ne peut que convertir un langage. Néanmoins, cette définition est analogue depuis la sortie de ChatGPT. En outre, il ne s’agit pas seulement d’une surestimation des capacités de l’intelligence artificielle générative.

Cependant, l’intelligence artificielle présente des inconvénients. Nous évaluerons ici les inconvénients de l’intelligence artificielle et proposerons des suggestions précieuses sur la manière de surmonter les inconvénients de l’intelligence artificielle.

Inconvénients de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est meilleure que l’homme à plusieurs égards, mais elle présente plusieurs inconvénients. Il est fascinant de constater que l’intelligence artificielle jugeante, qui surpasserait tous les autres pendant le jeu, serait frustrée par la moindre variation des règles du jeu. En outre, je ne serais pas en mesure d’appliquer les connaissances acquises à un autre jeu parce qu’il est difficile. En plus de cette capacité, les humains peuvent généraliser leur expérience pour effectuer d’autres tâches sans rapport avec la tâche donnée, même si les données sont difficilement accessibles, et cette caractéristique, avant et après, a été louée par les grands pionniers de l’intelligence artificielle.

Bien que l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux visent à imiter l’interaction entre les neurones du cerveau, il reste encore beaucoup à apprendre sur le fonctionnement complexe du cerveau. En termes de puissance de traitement, notre cerveau est comme un superordinateur composé de plusieurs milliers de CPU et de GPU.

Un expert déclare : « Même nos superordinateurs sont plus faibles que le cerveau humain, qui peut fonctionner à une vitesse d’un exaflop par seconde ». Mais nous avons encore nos algorithmes qui ne se sont pas améliorés pour prévoir la puissance de calcul dont nous avons besoin, ce qui est difficile.

Il est intéressant de noter que la capacité de traitement pure n’est pas nécessairement directement responsable d’une intelligence supérieure telle que celle associée à diverses créatures. L’idée d’un matériel rapide conduisant à une intelligence supérieure a été démontrée comme fausse par le fait que certains animaux ont un cerveau et des neurones plus grands que ceux de l’homme. Reconnaître les limites de l’utilisation de l’intelligence artificielle est l’un de ses éléments essentiels. Bien que nous soyons encore loin d’une intelligence artificielle de niveau humain, les entreprises tentent de résoudre ce problème.

Comment surmonter les limites de l’intelligence artificielle

Malgré toutes ces difficultés, il est possible de surmonter les inconvénients de l’intelligence artificielle. Une intelligence artificielle à cognition explicable est en cours d’élaboration pour résoudre le problème de la boîte noire. L’intelligence artificielle explicable est un concept axé sur des algorithmes transparents qui expliquent le processus d’élaboration des prédictions et des décisions. Cette transparence peut également aider à découvrir les erreurs ou les biais dans les algorithmes.

Un autre aspect essentiel est la gestion et la gouvernance des données, car ce sont elles qui gèrent les données de haute qualité à partir desquelles l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique apprennent. Les entités doivent investir dans la gestion et la gouvernance des données afin de tirer une grande efficacité de leurs algorithmes.

L’apogée de l’intelligence artificielle est prévue comme une plaque tournante pour les philosophies créatives issues de l’intégration avec l’intelligence humaine. On peut presque exclure que l’intelligence artificielle soit capable de reproduire et de remplacer totalement les processus de pensée humains. Néanmoins, des progrès significatifs sont réalisés dans la construction de systèmes plus intelligents, semblables à l’homme, qui peuvent coopérer avec nous dans l’accomplissement de nos tâches.

Les entreprises peuvent adopter diverses techniques pour surmonter les limites de l’intelligence artificielle dans leurs pratiques ou tirer davantage profit des avantages de l’intelligence artificielle. Ci-dessous, nous avons fourni la clé de réponse complète pour ces stratégies de lecture, des exemples et des aides visuelles pour mieux s’adapter à votre style d’apprentissage.

Améliorer les mises à jour des algorithmes

Il est conseillé aux entreprises de faire un pas en avant et de continuer à améliorer les algorithmes d’intelligence artificielle pour garantir la cohérence des performances. Les mises au point constantes des algorithmes et les mises à jour des modèles peuvent apporter des solutions aux lacunes et donc améliorer la précision. Par exemple, Google Search affine en permanence ses algorithmes d’intelligence artificielle, ce qui garantit une meilleure précision et une meilleure pertinence au fil du temps.

Intelligence hybride

La connaissance humaine intègre les limites et les objectifs de l’intelligence artificielle afin d’obtenir de meilleurs résultats. Les entreprises peuvent utiliser une stratégie mixte dans laquelle l’intelligence artificielle assiste le travail des opérateurs humains dans le processus de prise de décision. Par exemple, dans le domaine de la santé, l’intelligence artificielle intégrée dans les outils de diagnostic peut être utilisée pour éliminer les erreurs au cours du processus, ce qui permet de combiner l’expertise humaine et l’intelligence artificielle.

Intelligence artificielle explicable

L’interopérabilité et l’explicabilité des décisions d’intelligence artificielle peuvent contribuer à instaurer la confiance et une coopération mutuellement bénéfique. Les méthodes d’intelligence artificielle explicables, par exemple, permettent aux humains de comprendre comment l’intelligence artificielle parvient à ses raisonnements. Cet aspect est crucial, en particulier dans des domaines tels que les soins de santé et les voitures autonomes. De même, IBM et la DARPA sont deux organisations qui mènent des recherches sur l’intelligence artificielle explicable, dans l’intention de clarifier les processus de prise de décision.

Qualité des données et élimination des biais

Les données d’entrée de la meilleure qualité et l’élimination des biais pourraient améliorer les performances de l’algorithme d’intelligence artificielle. Les organisations peuvent garantir l’élimination des biais dans leurs systèmes en mettant en œuvre des processus de collecte de données efficaces et en utilisant des ensembles de données mixtes. Les modèles d’intelligence artificielle devraient être audités et contrôlés périodiquement afin d’éliminer tout comportement discriminatoire en leur sein.

Apprentissage collaboratif

Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent s’inspirer des connaissances humaines collectives grâce aux technologies, qui sont des plateformes de collaboration. L’intelligence artificielle peut donner à une entreprise la possibilité de s’améliorer constamment en tirant des enseignements des interactions et des apports humains. Les plateformes de crowdsourcing telles que Kaggle favorisent la coopération et améliorent les modèles d’intelligence artificielle parmi les scientifiques des données.

Récompense de l’apprentissage par renforcement et de l’auto-apprentissage

Les entreprises peuvent étudier les méthodes d’apprentissage par renforcement, qui permettent aux systèmes d’apprentissage automatique de s’optimiser. L’apprentissage par renforcement permet à l’intelligence artificielle de vivre des expériences et de continuer à se modifier pour obtenir de meilleurs résultats. On peut citer l’exemple d’AlphaGo de DeepMind, qui a amélioré le niveau humain du jeu de Go en utilisant une méthode appelée apprentissage par renforcement.

L’informatique quantique

La mise en œuvre d’ordinateurs quantiques pourrait permettre de contourner ces restrictions. Les algorithmes d’apprentissage automatique quantique traitent des calculs complexes au-delà de la vitesse de la lumière, rendant ainsi possibles des algorithmes d’intelligence artificielle plus complexes. IBM, Google et Microsoft, entre autres, explorent activement l’informatique quantique à des fins d’intelligence artificielle.

Cet article est rédigé dans le but de vous montrer les faiblesses de l’intelligence artificielle et la manière dont vous pouvez les surmonter à l’aide de stratégies appropriées. L’espace de l’intelligence artificielle a été révolutionné par la sortie du dernier produit d’OpenAI, le développeur de GPT-4, et par l’arrivée de nombreux nouveaux venus dans le domaine des outils d’intelligence artificielle générative. Le monde est sur le point d’assister à une période simultanée de changement et de perturbation.