Kaip įveikti dirbtinio intelekto trūkumus

Dirbtinio intelekto (DI) srityje per daugelį metų įvyko esminių pokyčių ir ji tapo vis sudėtingesnė. Dirbtinis intelektas buvo pavadintas technologijomis, keičiančiomis žaidimo taisykles. Dėl savo intelekto dirbtinis intelektas atlieka užduotis anksčiau nei žmogus, pavyzdžiui, atpažįsta kalbą, vizualizuoja modelius ir priima sprendimus, tačiau jis gali tik konvertuoti kalbą. Nepaisant to, šis apibrėžimas buvo analogiškas nuo ChatGPT išleidimo. Be to, tai ne tik generatyvinio dirbtinio intelekto galimybių pervertinimas.

Tačiau yra ir dirbtinio intelekto trūkumų. Čia įvertinsime dirbtinio intelekto trūkumus ir pateiksime vertingų pasiūlymų, kaip įveikti dirbtinio intelekto trūkumus.

Dirbtinio intelekto trūkumai

Dirbtinis intelektas keliais atžvilgiais pranašesnis už žmones, tačiau yra keletas dirbtinio intelekto trūkumų. Įdomu tai, kad teisėjaujantis dirbtinis intelektas, kuris žaidimo metu pergudrautų visus kitus, nusiviltų dėl menkiausio žaidimo taisyklių nukrypimo. Be to, įgytų žinių negalėtų pritaikyti kitame žaidime, nes jis yra sunkus. Kartu su šiuo gebėjimu žmonės gali apibendrinti patirtį atlikdami kitas užduotis, nesusijusias su duota užduotimi, net jei duomenys yra sunkiai prieinami, ir šią savybę anksčiau ir vėliau gyrė didieji dirbtinio intelekto pradininkai.

Nors giliuoju mokymusi ir neuroniniais tinklais siekiama imituoti smegenų neuronų sąveiką, apie sudėtingą smegenų veikimą dar daug ką reikia perprasti. Kalbant apie apdorojimo galią, mūsų smegenys yra tarsi superkompiuteris, sudarytas iš daugybės tūkstančių procesorių ir grafikos procesorių.

Vieno eksperto teiginys: „Net mūsų superkompiuteriai yra silpnesni už žmogaus smegenis, kurios gali veikti vienu egzaflopo per sekundę greičiu”. Tačiau vis dar turime savo algoritmus, kurie netobulėjo, kad galėtume numatyti, kokios skaičiavimo galios mums reikia, o tai yra sudėtinga.

Įdomu tai, kad vien skaičiavimo pajėgumai nebūtinai tiesiogiai lemia aukštesnį intelektą, koks siejamas su įvairiais gyviais. Idėja, kad aparatūros spartumas lemia aukštesnį intelektą, pasirodė esanti klaidinga, nes kai kurių gyvūnų smegenų dydis ir neuronai yra didesni nei žmonių. Dirbtinio intelekto panaudojimo ribų pripažinimas yra viena iš esminių jų dalių. Nors iki žmogaus lygio dirbtinio intelekto statuso mums dar toli, bendrovės bando spręsti šią problemą.

Kaip įveikti dirbtinio intelekto apribojimus

Tačiau, nepaisant visų šių sunkumų, dirbtinio intelekto trūkumus galima įveikti. Siekiant išspręsti „juodosios dėžės” problemą, kuriamas paaiškinamas pažinimo dirbtinis intelektas. Paaiškinamasis dirbtinis intelektas – tai koncepcija, orientuota į skaidrius algoritmus, paaiškinančius prognozių ir sprendimų priėmimo procesą. Toks skaidrumas taip pat gali padėti aptikti algoritmų klaidų ar šališkumo.

Dar vienas esminis aspektas yra duomenų valdymas ir valdymas, nes jie valdo aukštos kokybės duomenis, pagal kuriuos mokosi dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis. Subjektai turi investuoti į duomenų valdymą ir administravimą, kad iš savo algoritmų išgautų didelį efektyvumą.

Dirbtinio intelekto viršūnė numatoma kaip kūrybinių filosofijų, atsirandančių dėl integracijos su žmogaus intelektu, centras. Beveik galima atmesti galimybę, kad dirbtinis intelektas galės atkartoti ir visiškai pakeisti žmogaus mąstymo procesus. Vis dėlto daroma didelė pažanga kuriant protingesnes, į žmogų panašias sistemas, galinčias bendradarbiauti su mumis atliekant darbus.

Įmonės gali taikyti įvairius metodus, kad įveiktų dirbtinio intelekto ribas savo veikloje arba gautų daugiau naudos iš dirbtinio intelekto privalumų. Toliau pateikiame visą šių skaitymo strategijų atsakymų raktą, pavyzdžių ir vaizdinių priemonių, kad geriau atitiktų jūsų mokymosi stilių.

Algoritmų atnaujinimų tobulinimas

Įmonėms patariama žengti žingsnį į priekį ir toliau tobulinti dirbtinio intelekto algoritmus, kad jų veikimas būtų nuoseklus. Nuolatinis algoritmo derinimas ir modelio atnaujinimai gali pasiūlyti trūkumų sprendimus ir taip išlyginti tikslumą. Pavyzdžiui, „Google” paieškos sistema nuolat tobulina savo dirbtinio intelekto algoritmus, taip laikui bėgant užtikrindama geresnį tikslumą ir aktualumą.

Hibridinis intelektas

Žmogiškosios žinios apima dirbtinio intelekto apribojimus ir tikslus, kad būtų pasiekti geresni rezultatai. Įmonės gali naudoti mišrią strategiją, pagal kurią dirbtinis intelektas padeda žmogiškųjų operatorių darbui priimant sprendimus. Pavyzdžiui, sveikatos priežiūros srityje į diagnostikos priemones integruotas dirbtinis intelektas gali būti naudojamas siekiant pašalinti proceso metu daromas klaidas, todėl žmogaus žinias galima derinti su dirbtiniu intelektu.

Paaiškinamas dirbtinis intelektas

Dirbtinio intelekto sprendimų sąveikumas ir paaiškinamumas gali padėti kurti pasitikėjimą ir abipusiai naudingą bendradarbiavimą. Pavyzdžiui, paaiškinami dirbtinio intelekto metodai leidžia žmonėms suprasti, kaip dirbtinis intelektas priima savo sprendimus. Tai labai svarbu, ypač tokiose srityse kaip sveikatos priežiūra ir savaeigiai automobiliai. Panašiai IBM ir DARPA yra dvi organizacijos, kurios atlieka paaiškinamo dirbtinio intelekto tyrimus, siekdamos išaiškinti sprendimų priėmimo procesus.

Duomenų kokybė ir šališkumo šalinimas

Geriausios kokybės įvesties duomenys ir šališkumo šalinimas gali pagerinti dirbtinio intelekto algoritmo veikimą. Organizacijos gali užtikrinti šališkumo pašalinimą savo sistemose įgyvendindamos veiksmingus duomenų rinkimo procesus ir naudodamos mišrius duomenų rinkinius. Dirbtinio intelekto modeliai turėtų būti periodiškai audituojami ir kontroliuojami, kad juose būtų pašalintas bet koks diskriminacinis elgesys.

Mokymasis bendradarbiaujant

Dirbtinio intelekto sistemos gali mokytis iš kolektyvinių žmogaus žinių naudodamos technologijas, kurios yra bendradarbiavimo platformos. Dirbtinis intelektas gali suteikti verslui galimybę nuolat tobulėti mokantis iš žmonių sąveikos ir indėlio. Tokios sutelktinio mokymosi platformos kaip „Kaggle” skatina duomenų mokslininkų bendradarbiavimą ir tobulina dirbtinio intelekto modelius.

Atlygis už pastiprintą mokymąsi ir savaiminį mokymąsi

Įmonės gali ištirti pastiprinto mokymosi metodus, kurie gali suteikti mašininio mokymosi sistemoms galimybę optimizuoti save. Sustiprintas mokymasis leidžia dirbtiniam intelektui išgyventi patirtį ir nuolat save modifikuoti siekiant geresnių rezultatų. Kaip pavyzdį galima paminėti „DeepMind” kompanijos „AlphaGo”, kuri, naudodama metodą, vadinamą mokymusi pastiprinant, pagerino žmogaus žaidimo „Go” lygį.

Kvantiniai skaičiavimai

Įdiegus kvantinius kompiuterius būtų galima apeiti tokius apribojimus. Kvantiniai mašininio mokymosi algoritmai sprendžia sudėtingus skaičiavimus, viršijančius šviesos greitį, todėl įmanomi sudėtingesni dirbtinio intelekto algoritmai. IBM, „Google” ir „Microsoft”, be kita ko, aktyviai tiria kvantinius kompiuterius dirbtinio intelekto tikslais.

Straipsnis parašytas siekiant parodyti jums dirbtinio intelekto trūkumus ir kaip juos galima įveikti pasitelkus tinkamas strategijas. Dirbtinio intelekto srityje įvyko revoliucija, nes OpenAI, GPT-4 kūrėjas, pristatė savo naujausią produktą, o generatyvinių dirbtinio intelekto priemonių srityje yra daug naujokų. Pasaulis netrukus taps tuo pačiu metu vykstančių permainų ir sukrėtimų liudininku.