Πώς μπορείτε να ξεπεράσετε τα μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης
Το πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης (AI) έχει υποστεί βαθιές αλλαγές και έχει γίνει πιο εξελιγμένο με την πάροδο των ετών. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει χαρακτηριστεί ως μια τεχνολογία που αλλάζει τα δεδομένα. Λόγω της ευφυΐας της, η τεχνητή νοημοσύνη εκτελεί εργασίες πριν από τον άνθρωπο, όπως η αναγνώριση ομιλίας, η απεικόνιση μοτίβων και η λήψη αποφάσεων, αλλά μπορεί μόνο να μετατρέψει μια γλώσσα. Παρ’ όλα αυτά, ο ορισμός αυτός είναι ανάλογος από την κυκλοφορία του ChatGPT. Επιπλέον, δεν πρόκειται απλώς για υπερεκτίμηση των δυνατοτήτων της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης.
Ωστόσο, υπάρχουν και μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης. Εδώ θα αξιολογήσουμε τα μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης και θα καταλήξουμε σε πολύτιμες προτάσεις για το πώς θα ξεπεραστούν τα μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης.
Μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι καλύτερη από τον άνθρωπο με διάφορους τρόπους, αλλά υπάρχουν αρκετά μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης. Το συναρπαστικό είναι ότι η κρινόμενη τεχνητή νοημοσύνη, η οποία θα ξεπερνούσε όλους τους άλλους κατά τη διάρκεια του παιχνιδιού, θα απογοητευόταν από την παραμικρή παραλλαγή στους κανόνες του παιχνιδιού. Επιπλέον, δεν θα ήταν σε θέση να εφαρμόσει τις γνώσεις που απέκτησε σε άλλο παιχνίδι, επειδή είναι δύσκολο. Σε συνδυασμό με αυτή την ικανότητα, οι άνθρωποι μπορούν να γενικεύσουν την εμπειρία για τη διεξαγωγή άλλων εργασιών που δεν σχετίζονται με τη συγκεκριμένη εργασία, ακόμη και αν τα δεδομένα είναι δύσκολα προσβάσιμα, και αυτό το χαρακτηριστικό πριν και μετά επαινέθηκε από μεγάλους πρωτοπόρους της τεχνητής νοημοσύνης.
Αν και η βαθιά μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα έχουν ως στόχο να μιμηθούν την αλληλεπίδραση των νευρώνων του εγκεφάλου, υπάρχουν πολλά που πρέπει να αφομοιωθούν ακόμη σχετικά με την πολύπλοκη λειτουργία του εγκεφάλου. Όσον αφορά την επεξεργαστική ισχύ, ο εγκέφαλός μας είναι σαν ένας υπερυπολογιστής που αποτελείται από πολλές χιλιάδες CPUs και GPUs.
Η δήλωση ενός ειδικού: “Ακόμα και οι υπερυπολογιστές μας είναι πιο αδύναμοι από τον ανθρώπινο εγκέφαλο, ο οποίος μπορεί να λειτουργεί με ταχύτητα ενός exaflop ανά δευτερόλεπτο”. Αλλά έχουμε ακόμα τους αλγόριθμούς μας που δεν έχουν βελτιωθεί για να προβλέψουμε τι υπολογιστική ισχύ χρειαζόμαστε, πράγμα δύσκολο.
Είναι ενδιαφέρον ότι η καθαρή επεξεργαστική ικανότητα μπορεί να μην είναι απαραίτητα άμεσα υπεύθυνη για την υψηλότερη νοημοσύνη, όπως αυτή που σχετίζεται με διάφορα πλάσματα. Η ιδέα της προτροπής ενός υλικού που οδηγεί σε υψηλότερη νοημοσύνη αποδείχθηκε λανθασμένη από το γεγονός ότι ορισμένα ζώα έχουν μεγέθη εγκεφάλου και νευρώνες μεγαλύτερα από αυτά των ανθρώπων. Η αναγνώριση των ορίων αξιοποίησης της τεχνητής νοημοσύνης είναι ένα από τα βασικά μέρη της. Αν και απέχουμε ακόμη πολύ από το καθεστώς τεχνητής νοημοσύνης ανθρώπινου επιπέδου, οι εταιρείες προσπαθούν να αντιμετωπίσουν αυτό το πρόβλημα.
Πώς να ξεπεράσετε τους περιορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης
Ωστόσο, παρ’ όλες αυτές τις δυσκολίες, μπορείτε να ξεπεράσετε τα μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης. Μια εξηγήσιμη γνωστική τεχνητή νοημοσύνη βρίσκεται στα σκαριά για την αντιμετώπιση του προβλήματος του μαύρου κουτιού. Η εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη είναι μια έννοια που επικεντρώνεται σε διαφανείς αλγορίθμους που εξηγούν τη διαδικασία κατάληξης σε προβλέψεις και αποφάσεις. Μια τέτοια διαφάνεια μπορεί επίσης να βοηθήσει στην ανακάλυψη λανθασμένων πράξεων ή προκαταλήψεων στους αλγορίθμους.
Μια ακόμη ουσιώδης πτυχή είναι η διαχείριση και η διακυβέρνηση δεδομένων, διότι διαχειρίζονται τα υψηλής ποιότητας δεδομένα στα οποία μαθαίνουν η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση. Οι οντότητες πρέπει να επενδύουν στη διαχείριση και τη διακυβέρνηση δεδομένων προκειμένου να εξάγουν υψηλή αποτελεσματικότητα από τους αλγορίθμους τους.
Η κορυφή της τεχνητής νοημοσύνης προβλέπεται ως κόμβος για δημιουργικές φιλοσοφίες που προκύπτουν από την ενοποίηση με την ανθρώπινη νοημοσύνη. Μπορεί σχεδόν να αποκλειστεί ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα είναι σε θέση να αναπαράγει και να υποκαταστήσει πλήρως τις ανθρώπινες διαδικασίες σκέψης. Παρόλα αυτά, σημειώνονται σημαντικές πρόοδοι στην κατασκευή πιο ευφυών συστημάτων που μοιάζουν με τον άνθρωπο και μπορούν να συνεργαστούν μαζί μας στην εκτέλεση εργασιών.
Οι επιχειρήσεις μπορούν να υιοθετήσουν διάφορες τεχνικές για να ξεπεράσουν τα όρια της τεχνητής νοημοσύνης στις πρακτικές τους ή να αποκομίσουν περισσότερα οφέλη από τα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης. Παρακάτω, έχουμε παράσχει το πλήρες κλειδί απαντήσεων για αυτές τις στρατηγικές ανάγνωσης, παραδείγματα και οπτικά βοηθήματα για να ταιριάζει καλύτερα στο μαθησιακό σας στυλ.
Βελτίωση των ενημερώσεων του αλγορίθμου
Συνιστάται στις επιχειρήσεις να κάνουν ένα βήμα μπροστά και να συνεχίσουν να βελτιώνουν τους αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης για συνέπεια στην απόδοση. Η συνεχής ρύθμιση του αλγορίθμου και οι ενημερώσεις του μοντέλου μπορούν να προσφέρουν λύσεις στις ελλείψεις και ως εκ τούτου να ισοπεδώσουν την ακρίβεια. Για παράδειγμα, η Google Search βελτιώνει πάντα τους αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης της, εξασφαλίζοντας καλύτερη ακρίβεια και συνάφεια με την πάροδο του χρόνου.
Υβριδική νοημοσύνη
Η ανθρώπινη γνώση αγκαλιάζει τους περιορισμούς και τους στόχους της τεχνητής νοημοσύνης για να προσφέρει καλύτερα αποτελέσματα. Οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν μια μικτή στρατηγική με την οποία η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά το έργο των ανθρώπινων χειριστών στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Για παράδειγμα, στην υγειονομική περίθαλψη, η τεχνητή νοημοσύνη που ενσωματώνεται σε διαγνωστικά εργαλεία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εξάλειψη των σφαλμάτων κατά τη διαδικασία, επιτρέποντας τον συνδυασμό της ανθρώπινης εμπειρογνωμοσύνης με την τεχνητή νοημοσύνη.
Εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη
Η διαλειτουργικότητα και η επεξηγηματικότητα των αποφάσεων τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να συμβάλει στην οικοδόμηση εμπιστοσύνης και αμοιβαία επωφελούς συνεργασίας. Οι επεξηγήσιμες μέθοδοι τεχνητής νοημοσύνης, για παράδειγμα, παρέχουν στους ανθρώπους πληροφορίες για το πώς η τεχνητή νοημοσύνη καταλήγει στις λογικές της. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας, ιδίως σε τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη και τα αυτοκινούμενα αυτοκίνητα. Παρομοίως, η IBM και η DARPA είναι δύο οργανισμοί που διεξάγουν έρευνα για την εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη, με σκοπό την αποσαφήνιση των διαδικασιών λήψης αποφάσεων.
Ποιότητα δεδομένων και εξάλειψη προκαταλήψεων
Η καλύτερη ποιότητα δεδομένων εισόδου και η αντιμετώπιση των προκαταλήψεων μπορεί να βελτιώσει την απόδοση του αλγορίθμου τεχνητής νοημοσύνης. Οι οργανισμοί μπορούν να διασφαλίσουν την εξάλειψη των προκαταλήψεων στα συστήματά τους εφαρμόζοντας αποτελεσματικές διαδικασίες συλλογής δεδομένων και χρησιμοποιώντας μικτά σύνολα δεδομένων. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να ελέγχονται και να ελέγχονται περιοδικά για την εξάλειψη τυχόν διακριτικής συμπεριφοράς στο εσωτερικό τους.
Συνεργατική μάθηση
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μαθαίνουν από τη συλλογική ανθρώπινη γνώση μέσω τεχνολογιών, οι οποίες αποτελούν πλατφόρμες συνεργασίας. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δώσει σε μια επιχείρηση την ευκαιρία να βελτιώνεται συνεχώς μέσω της μάθησης από τις ανθρώπινες αλληλεπιδράσεις και εισροές. Οι πλατφόρμες Crowdsourcing, όπως το Kaggle, προάγουν τη συνεργασία και βελτιώνουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μεταξύ των επιστημόνων δεδομένων.
Επιβράβευση της ενισχυτικής μάθησης και της αυτομάθησης
Οι επιχειρήσεις μπορούν να διερευνήσουν τις μεθόδους ενισχυτικής μάθησης, οι οποίες μπορούν να παρέχουν στα συστήματα μηχανικής μάθησης τη δυνατότητα να βελτιστοποιούν τον εαυτό τους. Η ενισχυτική μάθηση επιτρέπει στην τεχνητή νοημοσύνη να περνάει από εμπειρίες και να συνεχίζει να τροποποιεί τον εαυτό της για καλύτερα αποτελέσματα. Παραδείγματα είναι το AlphaGo από την DeepMind, το οποίο βελτίωσε το ανθρώπινο επίπεδο του παιχνιδιού Go χρησιμοποιώντας μια μέθοδο που ονομάζεται ενισχυτική μάθηση.
Κβαντική υπολογιστική
Η εφαρμογή κβαντικών υπολογιστών θα μπορούσε να παρακάμψει αυτούς τους περιορισμούς. Οι αλγόριθμοι κβαντικής μηχανικής μάθησης ασχολούνται με πολύπλοκους υπολογισμούς πέρα από την ταχύτητα του φωτός, καθιστώντας έτσι εφικτούς πιο περίπλοκους αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης. Η IBM, η Google και η Microsoft, μεταξύ άλλων, διερευνούν έντονα τους κβαντικούς υπολογιστές για σκοπούς τεχνητής νοημοσύνης.
Το άρθρο γράφτηκε με σκοπό να σας δείξει τις αδυναμίες της τεχνητής νοημοσύνης και πώς μπορείτε να τις ξεπεράσετε με τη βοήθεια κατάλληλων στρατηγικών. Ο χώρος της τεχνητής νοημοσύνης έχει φέρει επανάσταση, καθώς η OpenAI, ο προγραμματιστής του GPT-4, έβγαλε το τελευταίο της προϊόν και υπάρχουν πολλοί νεοεισερχόμενοι στον τομέα των εργαλείων γεννητικής τεχνητής νοημοσύνης. Ο κόσμος πρόκειται να γίνει μάρτυρας μιας ταυτόχρονης εποχής αλλαγών και ανατροπών.
