Bagaimana Anda dapat mengatasi kelemahan kecerdasan buatan
Ranah kecerdasan buatan (AI) telah mengalami perubahan besar dan menjadi lebih canggih selama bertahun-tahun. Kecerdasan buatan telah dipuji sebagai teknologi yang mengubah dunia. Karena kecerdasannya, kecerdasan buatan melakukan tugas-tugas yang tidak dapat dilakukan oleh manusia, seperti pengenalan suara, visualisasi pola, dan pengambilan keputusan, tetapi hanya dapat mengubah bahasa. Namun demikian, definisi tersebut telah dianalogikan sejak peluncuran ChatGPT. Selain itu, ini bukan hanya perkiraan yang berlebihan dari kemampuan kecerdasan buatan generatif.
Namun, ada beberapa kelemahan dari kecerdasan buatan. Di sini kami akan mengevaluasi kelemahan kecerdasan buatan dan memberikan saran berharga tentang cara mengatasi kelemahan kecerdasan buatan.
Kerugian dari kecerdasan buatan
Kecerdasan buatan lebih baik daripada manusia dalam beberapa hal, tetapi ada beberapa kelemahan kecerdasan buatan. Yang menarik, kecerdasan buatan yang menilai, yang akan mengecoh semua orang selama permainan, akan merasa frustrasi dengan variasi terkecil dalam aturan permainan. Selain itu, saya tidak akan dapat menerapkan pengetahuan yang diperoleh dalam permainan lain karena sulit. Ditambah dengan kemampuan tersebut, manusia dapat menggeneralisasi pengalaman untuk melakukan tugas lain yang tidak terkait dengan tugas yang diberikan meskipun data tersebut hampir tidak dapat diakses, dan fitur ini sebelum dan sesudahnya dipuji oleh para pionir kecerdasan buatan yang hebat.
Meskipun deep learning dan jaringan saraf dimaksudkan untuk meniru interaksi neuron otak, masih banyak hal yang harus dipelajari tentang fungsi otak yang kompleks. Dalam hal kekuatan pemrosesan, otak kita seperti superkomputer yang terbuat dari ribuan CPU dan GPU.
Pernyataan seorang ahli: “Bahkan superkomputer kita lebih lemah daripada otak manusia, yang dapat berjalan dengan kecepatan satu exaflop per detik”. Namun, algoritme kita masih belum berkembang untuk memprediksi kekuatan komputasi yang kita butuhkan, dan itu sulit.
Menariknya, kapasitas pemrosesan yang besar belum tentu secara langsung bertanggung jawab atas kecerdasan yang lebih tinggi seperti yang dikaitkan dengan berbagai makhluk. Gagasan tentang dorongan perangkat keras yang mengarah pada kecerdasan yang lebih tinggi terbukti salah dengan fakta bahwa hewan tertentu memiliki ukuran otak dan neuron yang lebih besar daripada manusia. Mengakui batas pemanfaatan kecerdasan buatan adalah salah satu bagian yang penting. Meskipun kita masih jauh dari status kecerdasan buatan setingkat manusia, perusahaan-perusahaan berusaha mengatasi masalah ini.
Cara mengatasi keterbatasan kecerdasan buatan
Namun, terlepas dari semua kesulitan ini, Anda dapat mengatasi kelemahan kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan kognisi yang dapat dijelaskan sedang dalam proses untuk mengatasi masalah kotak hitam. Kecerdasan buatan yang dapat dijelaskan adalah sebuah konsep yang berfokus pada algoritme transparan yang menjelaskan proses untuk mencapai prediksi dan keputusan. Transparansi tersebut juga dapat membantu menemukan kesalahan atau bias dalam algoritma.
Satu aspek penting lainnya adalah manajemen dan tata kelola data karena mereka mengelola data berkualitas tinggi yang menjadi dasar pembelajaran kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Entitas harus berinvestasi dalam manajemen dan tata kelola data untuk mendapatkan keampuhan yang tinggi dari algoritme mereka.
Puncak dari kecerdasan buatan diramalkan sebagai pusat dari filosofi kreatif yang muncul dari integrasi dengan kecerdasan manusia. Hampir dapat dipastikan bahwa kecerdasan buatan akan dapat meniru dan sepenuhnya menggantikan proses berpikir manusia. Namun, kemajuan yang signifikan sedang dibuat dalam pembangunan sistem yang lebih cerdas dan mirip manusia yang dapat bekerja sama dengan kita dalam melakukan pekerjaan.
Bisnis dapat mengadopsi berbagai teknik untuk mengatasi batasan kecerdasan buatan dalam praktiknya atau mendapatkan lebih banyak manfaat dari keunggulan kecerdasan buatan. Di bawah ini, kami telah menyediakan kunci jawaban lengkap untuk strategi membaca, contoh, dan alat bantu visual yang sesuai dengan gaya belajar Anda.
Meningkatkan Pembaruan Algoritma
Perusahaan disarankan untuk mengambil langkah maju dan terus meningkatkan algoritma kecerdasan buatan untuk konsistensi kinerja. Penyetelan algoritma dan pembaruan model secara konstan dapat menawarkan solusi untuk kekurangan dan karenanya meningkatkan akurasi. Sebagai contoh, Google Penelusuran selalu menyempurnakan algoritme kecerdasan buatannya, untuk memastikan akurasi dan relevansi yang lebih baik dari waktu ke waktu.
Kecerdasan Hibrida
Pengetahuan manusia mencakup keterbatasan dan tujuan kecerdasan buatan untuk memberikan hasil yang lebih baik. Bisnis dapat menggunakan strategi campuran di mana kecerdasan buatan membantu pekerjaan operator manusia dalam proses pengambilan keputusan. Misalnya, dalam bidang kesehatan, kecerdasan buatan yang diintegrasikan ke dalam alat diagnostik dapat digunakan untuk menghilangkan kesalahan selama proses tersebut, sehingga keahlian manusia dapat digabungkan dengan kecerdasan buatan.
Kecerdasan buatan yang dapat dijelaskan
Interoperabilitas dan kemampuan menjelaskan keputusan kecerdasan buatan dapat membantu membangun kepercayaan dan kerja sama yang saling menguntungkan. Metode kecerdasan buatan yang dapat dijelaskan, misalnya, memberikan wawasan kepada manusia tentang bagaimana kecerdasan buatan sampai pada alasannya. Hal ini sangat penting, terutama di bidang-bidang seperti perawatan kesehatan dan mobil swakemudi. Demikian juga, IBM dan DARPA adalah dua organisasi yang melakukan penelitian tentang kecerdasan buatan yang dapat dijelaskan, dengan tujuan untuk memperjelas proses pengambilan keputusan.
Kualitas Data dan Penghapusan Bias
Input data dengan kualitas terbaik dan mengatasi bias dapat meningkatkan kinerja algoritma kecerdasan buatan. Organisasi dapat memastikan penghapusan bias dalam sistem mereka dengan menerapkan proses pengumpulan data yang efisien dan menggunakan kumpulan data campuran. Model kecerdasan buatan harus diaudit dan dikontrol secara berkala untuk menghilangkan perilaku diskriminatif di dalamnya.
Pembelajaran kolaboratif
Sistem kecerdasan buatan dapat belajar dari pengetahuan manusia secara kolektif melalui teknologi, yang merupakan platform kolaborasi. Kecerdasan buatan dapat memberikan kesempatan kepada bisnis untuk terus meningkatkan diri melalui pembelajaran dari interaksi dan masukan dari manusia. Platform crowdsourcing seperti Kaggle mendorong kerja sama dan meningkatkan model kecerdasan buatan di antara para ilmuwan data.
Penghargaan atas pembelajaran penguatan dan pembelajaran mandiri
Bisnis dapat menyelidiki metode pembelajaran penguatan, yang dapat memberikan sistem pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan diri mereka sendiri. Pembelajaran penguatan memungkinkan kecerdasan buatan untuk melalui pengalaman dan terus memodifikasi dirinya sendiri untuk hasil yang lebih baik. Contohnya adalah AlphaGo dari DeepMind, yang meningkatkan level manusia dalam bermain game Go dengan menggunakan metode yang disebut pembelajaran penguatan.
Komputasi kuantum
Menerapkan komputer kuantum dapat menghindari pembatasan tersebut. Algoritme pembelajaran mesin kuantum menangani komputasi yang kompleks melewati kecepatan cahaya, sehingga memungkinkan algoritme kecerdasan buatan yang lebih rumit. IBM, Google, dan Microsoft, di antaranya, dengan penuh semangat mengeksplorasi komputasi kuantum untuk tujuan kecerdasan buatan.
Artikel ini ditulis dengan tujuan untuk menunjukkan kepada Anda kekurangan kecerdasan buatan dan bagaimana Anda dapat mengatasinya dengan bantuan strategi yang tepat. Dunia kecerdasan buatan telah mengalami revolusi ketika OpenAI, pengembang GPT-4, mengeluarkan produk terbarunya, dan ada banyak pendatang baru di bidang alat kecerdasan buatan generatif. Dunia akan menyaksikan waktu perubahan dan gangguan yang bersamaan.
