Come superare gli svantaggi dell’intelligenza artificiale

Il settore dell’intelligenza artificiale (AI) ha subito profondi cambiamenti ed è diventato più sofisticato nel corso degli anni. L’intelligenza artificiale è stata acclamata come una tecnologia in grado di cambiare le carte in tavola. Grazie alla sua intelligenza, l’intelligenza artificiale svolge compiti prima dell’uomo, come il riconoscimento vocale, la visualizzazione di modelli e il processo decisionale, ma può solo convertire un linguaggio. Tuttavia, questa definizione è rimasta analoga fin dal rilascio di ChatGPT. Inoltre, non si tratta solo di una sopravvalutazione delle capacità dell’intelligenza artificiale generativa.

Tuttavia, l’intelligenza artificiale presenta degli svantaggi. In questa sede valuteremo gli svantaggi dell’intelligenza artificiale e forniremo validi suggerimenti su come superare gli svantaggi dell’intelligenza artificiale.

Svantaggi dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è migliore dell’uomo sotto diversi punti di vista, ma presenta diversi svantaggi. È interessante notare che l’intelligenza artificiale giudicante, che avrebbe superato tutti gli altri durante il gioco, sarebbe stata frustrata dalla più piccola variazione nelle regole del gioco. Inoltre, non sarebbe in grado di applicare le conoscenze acquisite in un altro gioco perché è difficile. Insieme a questa capacità, gli esseri umani possono generalizzare l’esperienza per svolgere altri compiti non correlati al compito dato, anche se i dati sono difficilmente accessibili, e questa caratteristica prima e dopo è stata elogiata dai grandi pionieri dell’intelligenza artificiale.

Sebbene l’apprendimento profondo e le reti neurali mirino a imitare l’interazione dei neuroni del cervello, c’è ancora molto da digerire sul suo complesso funzionamento. Per quanto riguarda la potenza di elaborazione, il nostro cervello è come un supercomputer composto da molte migliaia di CPU e GPU.

La dichiarazione di un esperto: “Persino i nostri supercomputer sono più deboli del cervello umano, che può funzionare a un exaflop al secondo”. Ma i nostri algoritmi non sono ancora migliorati per prevedere la potenza di calcolo di cui abbiamo bisogno, il che è difficile.

È interessante notare che la pura capacità di elaborazione potrebbe non essere necessariamente responsabile di un’intelligenza superiore, come quella associata a varie creature. L’idea di una richiesta di hardware che porti a un’intelligenza superiore è stata dimostrata falsa dal fatto che alcuni animali hanno dimensioni del cervello e dei neuroni superiori a quelle degli esseri umani. Riconoscere i limiti di utilizzo dell’intelligenza artificiale è una delle sue parti essenziali. Anche se siamo ancora lontani dallo stato di intelligenza artificiale di livello umano, le aziende stanno cercando di affrontare questo problema.

Come superare i limiti dell’intelligenza artificiale

Tuttavia, nonostante tutte queste difficoltà, è possibile superare gli svantaggi dell’intelligenza artificiale. Per affrontare il problema della scatola nera è in cantiere un’intelligenza artificiale a cognizione spiegabile. L’intelligenza artificiale spiegabile è un concetto incentrato su algoritmi trasparenti che spiegano il processo con cui si arriva a previsioni e decisioni. Questa trasparenza può anche aiutare a scoprire errori o distorsioni negli algoritmi.

Un altro aspetto essenziale è quello della gestione e della governance dei dati, poiché essi gestiscono i dati di alta qualità su cui l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico apprendono. Le entità devono investire nella gestione e nella governance dei dati per ottenere un’elevata efficacia dai loro algoritmi.

L’apice dell’intelligenza artificiale è previsto come fulcro di filosofie creative derivanti dall’integrazione con l’intelligenza umana. Si può quasi escludere che l’intelligenza artificiale sia in grado di replicare e sostituire completamente i processi di pensiero umani. Tuttavia, si stanno compiendo progressi significativi nella costruzione di sistemi più intelligenti e simili all’uomo, in grado di collaborare con noi nello svolgimento dei lavori.

Le aziende possono adottare diverse tecniche per superare i limiti dell’intelligenza artificiale nelle loro pratiche o ottenere maggiori benefici dai vantaggi dell’intelligenza artificiale. Di seguito, abbiamo fornito la chiave di risposta completa per queste strategie di lettura, esempi e supporti visivi per adattarsi meglio al vostro stile di apprendimento.

Migliorare gli aggiornamenti degli algoritmi

Si consiglia alle aziende di fare un passo avanti e continuare a migliorare gli algoritmi di intelligenza artificiale per ottenere prestazioni costanti. La costante messa a punto degli algoritmi e gli aggiornamenti dei modelli possono offrire soluzioni alle carenze e quindi aumentare la precisione. Ad esempio, Google Search perfeziona sempre i suoi algoritmi di intelligenza artificiale, garantendo una migliore accuratezza e rilevanza nel tempo.

Intelligenza ibrida

La conoscenza umana abbraccia i limiti e gli obiettivi dell’intelligenza artificiale per fornire risultati migliori. Le aziende possono utilizzare una strategia mista in cui l’intelligenza artificiale assiste il lavoro degli operatori umani nel processo decisionale. Ad esempio, nel settore sanitario, l’intelligenza artificiale integrata negli strumenti diagnostici può essere utilizzata per eliminare gli errori durante il processo, consentendo di combinare le competenze umane con l’intelligenza artificiale.

Intelligenza artificiale spiegabile

L’interoperabilità e la spiegabilità delle decisioni dell’intelligenza artificiale possono contribuire a creare fiducia e cooperazione reciprocamente vantaggiosa. I metodi di intelligenza artificiale spiegabili, ad esempio, forniscono all’uomo informazioni sul modo in cui l’intelligenza artificiale giunge ai suoi razionali. Si tratta di un aspetto cruciale, soprattutto in settori come l’assistenza sanitaria e le auto a guida autonoma. Allo stesso modo, IBM e DARPA sono due organizzazioni che conducono ricerche sull’intelligenza artificiale spiegabile, con l’intento di chiarire i processi decisionali.

Qualità dei dati ed eliminazione dei bias

La migliore qualità dei dati in ingresso e l’eliminazione dei pregiudizi possono migliorare le prestazioni dell’algoritmo di intelligenza artificiale. Le organizzazioni possono garantire l’eliminazione dei pregiudizi nei loro sistemi implementando processi di raccolta dati efficienti e utilizzando insiemi di dati misti. I modelli di intelligenza artificiale devono essere controllati e verificati periodicamente per eliminare qualsiasi comportamento discriminatorio al loro interno.

Apprendimento collaborativo

I sistemi di intelligenza artificiale possono imparare dalla conoscenza umana collettiva attraverso le tecnologie, che sono piattaforme di collaborazione. L’intelligenza artificiale può dare a un’azienda l’opportunità di migliorarsi costantemente attraverso l’apprendimento dalle interazioni e dagli input umani. Le piattaforme di crowdsourcing come Kaggle favoriscono la cooperazione e il miglioramento dei modelli di intelligenza artificiale tra gli scienziati dei dati.

Ricompensa dell’apprendimento per rinforzo e dell’autoapprendimento

Le aziende possono studiare i metodi di apprendimento per rinforzo, che consentono ai sistemi di apprendimento automatico di ottimizzarsi da soli. L’apprendimento per rinforzo consente all’intelligenza artificiale di fare esperienze e di continuare a modificarsi per ottenere risultati migliori. Ne è un esempio AlphaGo di DeepMind, che ha migliorato il livello umano del gioco Go utilizzando un metodo chiamato apprendimento per rinforzo.

Informatica quantistica

L’implementazione di computer quantistici potrebbe aggirare queste restrizioni. Gli algoritmi di apprendimento automatico quantistico gestiscono calcoli complessi oltre la velocità della luce, rendendo così possibili algoritmi di intelligenza artificiale più intricati. IBM, Google e Microsoft, tra gli altri, stanno esplorando vigorosamente l’informatica quantistica per scopi di intelligenza artificiale.

L’articolo è stato scritto con l’obiettivo di mostrare le carenze dell’intelligenza artificiale e come è possibile superarle con l’aiuto di strategie adeguate. Lo spazio dell’intelligenza artificiale è stato rivoluzionato da OpenAI, lo sviluppatore di GPT-4, che ha presentato il suo ultimo prodotto, e ci sono molti nuovi arrivati nel campo degli strumenti di intelligenza artificiale generativa. Il mondo si appresta ad assistere a un periodo concomitante di cambiamenti e sconvolgimenti.