Hogyan lehet leküzdeni a mesterséges intelligencia hátrányait
A mesterséges intelligencia (AI) területe mélyreható változásokon ment keresztül, és az évek során egyre kifinomultabbá vált. A mesterséges intelligenciát a játékokat megváltoztató technológiaként üdvözölték. A mesterséges intelligencia intelligenciájának köszönhetően előbb végez el olyan feladatokat, mint az ember, például beszédfelismerést, mintaképek megjelenítését és döntéshozatalt, de csak egy nyelvet tud átalakítani. Mindazonáltal ez a meghatározás a ChatGPT megjelenése óta analóg. Ráadásul ez nem csupán a generatív mesterséges intelligencia képességeinek túlbecsülése.
A mesterséges intelligenciának azonban vannak hátrányai is. Itt értékeljük a mesterséges intelligencia hátrányait, és értékes javaslatokkal állunk elő a mesterséges intelligencia hátrányainak leküzdésére.
A mesterséges intelligencia hátrányai
A mesterséges intelligencia számos szempontból jobb, mint az ember, de a mesterséges intelligenciának számos hátránya is van. Lenyűgöző, hogy az ítélkező mesterséges intelligencia, aki a játék során mindenki mást túljárna az eszén, a játékszabályok legapróbb eltérésétől is frusztrált lesz. Ráadásul a megszerzett tudást egy másik játékban nem tudnám alkalmazni, mert nehéz. Ezzel a képességgel párosulva az ember képes általánosítani a tapasztalatokat az adott feladattól független más feladatok elvégzésére, még akkor is, ha az adatok nehezen hozzáférhetőek, és ezt a tulajdonságát előtte és utána is dicsérték a mesterséges intelligencia nagy úttörői.
Bár a mélytanulás és a neurális hálózatok célja az agy neuronjainak kölcsönhatását utánozni, az agy összetett működéséről még sok mindent meg kell emészteni. Ami a feldolgozási teljesítményt illeti, az agyunk olyan, mint egy sok ezer CPU-ból és GPU-ból álló szuperszámítógép.
Egy szakértő kijelentése: „Még a mi szuperszámítógépeink is gyengébbek, mint az emberi agy, amely másodpercenként egy exaflop sebességre képes”. De még mindig megvannak az algoritmusaink, amelyek nem fejlődtek, hogy megjósolják, milyen számítási teljesítményre van szükségünk, ami nehéz.
Érdekes módon a puszta feldolgozási kapacitás nem feltétlenül közvetlenül felelős a magasabb intelligenciáért, mint amilyet a különböző élőlényekhez társítanak. A magasabb intelligenciához vezető hardveres prompt ötletet hamisnak bizonyította az a tény, hogy bizonyos állatok agymérete és neuronjai nagyobbak, mint az embereké. A mesterséges intelligencia felhasználási korlátainak elismerése az egyik lényeges része. Bár még mindig messze vagyunk az emberi szintű mesterséges intelligencia állapotától, a vállalatok igyekeznek foglalkozni ezzel a problémával.
Hogyan lehet leküzdeni a mesterséges intelligencia korlátait
Mindezen nehézségek ellenére azonban leküzdhetők a mesterséges intelligencia hátrányai. A megmagyarázható megismeréssel rendelkező mesterséges intelligencia a fekete doboz problémájának megoldására készül. A megmagyarázható mesterséges intelligencia olyan átlátható algoritmusokra összpontosító koncepció, amelyek megmagyarázzák az előrejelzésekhez és döntésekhez vezető folyamatot. Az ilyen átláthatóság segíthet az algoritmusok hibáinak vagy torzításainak felfedezésében is.
Még egy lényeges szempont az adatkezelés és -irányítás, mivel ezek kezelik azokat a kiváló minőségű adatokat, amelyeken a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás tanul. A szervezeteknek be kell fektetniük az adatkezelésbe és -irányításba annak érdekében, hogy algoritmusaikból nagy hatékonyságot nyerjenek.
A mesterséges intelligencia csúcspontja az emberi intelligenciával való integrációból eredő kreatív filozófiák központjaként várható. Szinte kizárható, hogy a mesterséges intelligencia képes lesz az emberi gondolkodási folyamatokat leutánozni és teljes mértékben helyettesíteni. Mégis, jelentős előrelépések történnek az intelligensebb, emberhez hasonló rendszerek megalkotásában, amelyek képesek velünk együttműködni a feladatok elvégzésében.
A vállalkozások különböző technikákat alkalmazhatnak a mesterséges intelligencia korlátainak leküzdésére a gyakorlatukban, illetve a mesterséges intelligencia előnyeiből további előnyökre tehetnek szert. Az alábbiakban az olvasási stratégiákhoz, példákhoz és vizuális segédletekhez mellékeltük a teljes válaszkulcsot, hogy jobban megfeleljen az Ön tanulási stílusának.
Az algoritmus-frissítések javítása
A vállalkozásoknak azt tanácsoljuk, hogy tegyenek egy lépést előre, és folytassák a mesterséges intelligencia algoritmusainak fejlesztését a teljesítmény konzisztenciája érdekében. Az algoritmusok folyamatos hangolása és a modellfrissítések megoldást nyújthatnak a hiányosságokra, és ezáltal a pontosságot is kiegyenlíthetik. A Google Search például folyamatosan finomítja mesterséges intelligencia algoritmusait, így biztosítva idővel jobb pontosságot és relevanciát.
Hibrid intelligencia
Az emberi tudás átfogja a mesterséges intelligencia korlátait és céljait a jobb eredmények elérése érdekében. A vállalkozások vegyes stratégiát alkalmazhatnak, amelyben a mesterséges intelligencia segíti az emberi operátorok munkáját a döntéshozatali folyamatban. Az egészségügyben például a diagnosztikai eszközökbe integrált mesterséges intelligencia felhasználható a folyamat során felmerülő hibák kiküszöbölésére, így az emberi szakértelem kombinálható a mesterséges intelligenciával.
Megmagyarázható mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligenciával kapcsolatos döntések átjárhatósága és megmagyarázhatósága segíthet a bizalom és a kölcsönösen előnyös együttműködés kialakításában. A megmagyarázható mesterséges intelligencia módszerek például betekintést nyújtanak az embereknek abba, hogy a mesterséges intelligencia hogyan jut el az észszerű döntésekhez. Ez kulcsfontosságú, különösen az olyan területeken, mint az egészségügy és az önvezető autók. Hasonlóképpen, az IBM és a DARPA két olyan szervezet, amely a megmagyarázható mesterséges intelligenciával kapcsolatos kutatásokat folytat, azzal a szándékkal, hogy tisztázza a döntéshozatali folyamatokat.
Adatminőség és az előítéletek kiküszöbölése
A legjobb minőségű adatbevitel és az elfogultságok kezelése javíthatja a mesterséges intelligencia algoritmusának teljesítményét. A szervezetek hatékony adatgyűjtési folyamatok megvalósításával és vegyes adathalmazok használatával biztosíthatják az elfogultságok kiküszöbölését a rendszereikben. A mesterséges intelligencia modelleket rendszeresen auditálni és ellenőrizni kell, hogy kiküszöböljék a bennük lévő diszkriminatív viselkedést.
Együttműködő tanulás
A mesterséges intelligencia rendszerek tanulhatnak a kollektív emberi tudásból olyan technológiák segítségével, amelyek az együttműködés platformjai. A mesterséges intelligencia lehetőséget adhat egy vállalkozásnak arra, hogy az emberi interakciókból és inputokból való tanulás révén folyamatosan fejlessze magát. Az olyan crowdsourcing platformok, mint a Kaggle, elősegítik az együttműködést és a mesterséges intelligencia modellek fejlesztését az adattudósok között.
A megerősítő tanulás és az öntanulás jutalma
A vállalkozások vizsgálhatják a megerősítéses tanulási módszereket, amelyek a gépi tanuló rendszereket önoptimalizáláshoz juttatják. A megerősítő tanulás lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy tapasztalatokat szerezzen, és folyamatosan módosítsa önmagát a jobb eredmények érdekében. Ilyen például a DeepMind AlphaGo, amely a megerősítéses tanulásnak nevezett módszerrel javította a Go játék emberi szintjét.
Kvantumszámítás
A kvantumszámítógépek megvalósítása megkerülhetné ezeket a korlátozásokat. A kvantumos gépi tanulási algoritmusok a fénysebességen túli komplex számításokkal foglalkoznak, így bonyolultabb mesterséges intelligencia algoritmusokat tesznek lehetővé. Többek között az IBM, a Google és a Microsoft is élénken kutatja a kvantumszámítógépek mesterséges intelligencia célú felhasználását.
A cikket azzal a céllal írtuk, hogy bemutassuk a mesterséges intelligencia hiányosságait, és hogy megfelelő stratégiák segítségével hogyan lehet ezeket leküzdeni. A mesterséges intelligencia területén forradalmi változások történtek, hiszen a GPT-4-et fejlesztő OpenAI piacra dobta legújabb termékét, és a generatív mesterséges intelligencia eszközeinek területén számos új belépő van. A világ egyidejűleg a változások és a zavarok időszakának tanúja lesz.
