Hoe je de nadelen van kunstmatige intelligentie kunt overwinnen

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft in de loop der jaren ingrijpende veranderingen ondergaan en is steeds geavanceerder geworden. Kunstmatige intelligentie is geprezen als een technologie die het spel verandert. Dankzij zijn intelligentie kan kunstmatige intelligentie taken uitvoeren die de mens niet kan, zoals spraakherkenning, patroonvisualisatie en besluitvorming, maar het kan alleen een taal omzetten. Toch is die definitie al analoog sinds de release van ChatGPT. Bovendien is het niet alleen een overschatting van de mogelijkheden van generatieve kunstmatige intelligentie.

Er zijn echter ook nadelen van kunstmatige intelligentie. Hier zullen we de nadelen van kunstmatige intelligentie evalueren en met waardevolle suggesties komen over hoe we de nadelen van kunstmatige intelligentie kunnen overwinnen.

Nadelen van kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie is in verschillende opzichten beter dan mensen, maar er zijn ook verschillende nadelen van kunstmatige intelligentie. Fascinerend genoeg zou de oordelende kunstmatige intelligentie, die tijdens het spel iedereen te slim af zou zijn, gefrustreerd raken door de kleinste variatie in de spelregels. Bovendien zou ik de opgedane kennis niet in een ander spel kunnen toepassen omdat het moeilijk is. In combinatie met dat vermogen kan de mens ervaring generaliseren om andere taken uit te voeren die niets met de gegeven taak te maken hebben, zelfs als de gegevens nauwelijks toegankelijk zijn, en deze eigenschap voor en na werd geprezen door grote pioniers op het gebied van kunstmatige intelligentie.

Hoewel deep learning en neurale netwerken bedoeld zijn om de interactie tussen de neuronen in de hersenen na te bootsen, is er nog veel te leren over de complexe werking van de hersenen. Wat betreft verwerkingskracht zijn onze hersenen als een supercomputer die bestaat uit vele duizenden CPU’s en GPU’s.

De uitspraak van een expert: “Zelfs onze supercomputers zijn zwakker dan het menselijk brein, dat met één exaflop per seconde kan werken”. Maar we hebben nog steeds onze algoritmen die niet verbeterd zijn om te voorspellen welke rekenkracht we nodig hebben, wat moeilijk is.

Interessant genoeg is pure verwerkingscapaciteit niet noodzakelijkerwijs direct verantwoordelijk voor hogere intelligentie zoals die geassocieerd wordt met verschillende wezens. Het idee dat een hardware-aanleiding leidt tot hogere intelligentie bleek onjuist te zijn door het feit dat bepaalde dieren hersenen en neuronen hebben die groter zijn dan die van mensen. Het erkennen van de grenzen van het gebruik van kunstmatige intelligentie is een van de essentiële onderdelen ervan. Hoewel we nog ver verwijderd zijn van de status van kunstmatige intelligentie op menselijk niveau, proberen bedrijven dit probleem aan te pakken.

Hoe de beperkingen van kunstmatige intelligentie overwinnen

Ondanks al deze moeilijkheden kun je de nadelen van kunstmatige intelligentie overwinnen. Er wordt gewerkt aan een verklaarbare cognitieve kunstmatige intelligentie om het probleem van de zwarte doos aan te pakken. Verklaarbare kunstmatige intelligentie is een concept dat zich richt op transparante algoritmen die het proces om tot voorspellingen en beslissingen te komen uitleggen. Dergelijke transparantie kan ook helpen bij het ontdekken van fouten of vooroordelen in algoritmen.

Een ander essentieel aspect is gegevensbeheer en -governance, omdat deze de hoogwaardige gegevens beheren waarop kunstmatige intelligentie en machinaal leren leren. Bedrijven moeten investeren in gegevensbeheer en -governance om een hoog rendement uit hun algoritmen te halen.

Het toppunt van kunstmatige intelligentie wordt gezien als een centrum voor creatieve filosofieën die voortkomen uit integratie met menselijke intelligentie. Het kan bijna worden uitgesloten dat kunstmatige intelligentie in staat zal zijn om menselijke denkprocessen te kopiëren en volledig te vervangen. Toch wordt er aanzienlijke vooruitgang geboekt in de constructie van intelligentere, mensachtige systemen die met ons kunnen samenwerken bij het uitvoeren van taken.

Bedrijven kunnen verschillende technieken toepassen om de grenzen van kunstmatige intelligentie in hun praktijk te overwinnen of om meer voordeel te halen uit de voordelen van kunstmatige intelligentie. Hieronder hebben we de volledige antwoordtoets voor deze leesstrategieën, voorbeelden en visuele hulpmiddelen gegeven om beter bij je leerstijl te passen.

Algoritme-updates verbeteren

Bedrijven wordt geadviseerd een stap vooruit te zetten en de algoritmen van kunstmatige intelligentie te blijven verbeteren voor consistente prestaties. Constante afstemming van algoritmen en modelupdates kunnen oplossingen bieden voor tekortkomingen en zo de nauwkeurigheid verhogen. Google Search verfijnt bijvoorbeeld altijd zijn algoritmen voor kunstmatige intelligentie, waardoor de nauwkeurigheid en relevantie na verloop van tijd beter worden.

Hybride intelligentie

Menselijke kennis omarmt de beperkingen en doelen van kunstmatige intelligentie om betere resultaten te leveren. Bedrijven kunnen gebruik maken van een gemengde strategie waarbij kunstmatige intelligentie het werk van menselijke operators ondersteunt in het besluitvormingsproces. In de gezondheidszorg bijvoorbeeld kan kunstmatige intelligentie geïntegreerd in diagnostische hulpmiddelen worden gebruikt om fouten tijdens het proces te elimineren, waardoor menselijke expertise kan worden gecombineerd met kunstmatige intelligentie.

Verklaarbare kunstmatige intelligentie

Interoperabiliteit en verklaarbaarheid van beslissingen op het gebied van kunstmatige intelligentie kunnen bijdragen aan het opbouwen van vertrouwen en wederzijds voordelige samenwerking. Met verklaarbare methoden van kunstmatige intelligentie krijgen mensen bijvoorbeeld inzicht in hoe kunstmatige intelligentie tot haar rationaliteiten komt. Dit is cruciaal, vooral op gebieden als gezondheidszorg en zelfrijdende auto’s. IBM en DARPA zijn twee organisaties die onderzoek doen naar verklaarbare kunstmatige intelligentie, met de bedoeling besluitvormingsprocessen te verduidelijken.

Kwaliteit van gegevens en eliminatie van vertekeningen

Gegevensinvoer van de beste kwaliteit en het aanpakken van vooroordelen kunnen de prestaties van het algoritme voor kunstmatige intelligentie verbeteren. Organisaties kunnen ervoor zorgen dat vertekeningen in hun systemen worden geëlimineerd door efficiënte gegevensverzamelingsprocessen te implementeren en gemengde datasets te gebruiken. Modellen voor kunstmatige intelligentie moeten periodiek worden gecontroleerd om discriminerend gedrag te elimineren.

Samenwerkend leren

Kunstmatige intelligentiesystemen kunnen leren van collectieve menselijke kennis via technologieën die samenwerkingsplatforms zijn. Kunstmatige intelligentie kan een bedrijf de kans geven om zichzelf voortdurend te verbeteren door te leren van menselijke interacties en input. Crowdsourcing-platforms zoals Kaggle bevorderen de samenwerking en verbeteren de kunstmatige intelligentiemodellen onder datawetenschappers.

Beloning van versterkingsleren en zelfleren

Bedrijven kunnen onderzoek doen naar reinforcement learning-methoden, die ervoor kunnen zorgen dat machine-leersystemen zichzelf optimaliseren. Versterkingsleren stelt kunstmatige intelligentie in staat om ervaringen op te doen en zichzelf te blijven aanpassen voor betere resultaten. Voorbeelden zijn AlphaGo van DeepMind, dat het menselijke niveau van het spelen van het spel Go verbeterde door gebruik te maken van een methode die reinforcement learning heet.

Kwantumcomputers

Het implementeren van kwantumcomputers zou dergelijke beperkingen kunnen omzeilen. Kwantumalgoritmen voor machinaal leren verwerken complexe berekeningen voorbij de lichtsnelheid en maken zo complexere algoritmen voor kunstmatige intelligentie mogelijk. Onder andere IBM, Google en Microsoft zijn volop bezig met het onderzoeken van kwantumcomputers voor kunstmatige intelligentie.

Dit artikel is geschreven om je de tekortkomingen van kunstmatige intelligentie te laten zien en hoe je die kunt overwinnen met behulp van de juiste strategieën. De kunstmatige intelligentieruimte heeft een revolutie doorgemaakt nu OpenAI, de ontwikkelaar van GPT-4, zijn nieuwste product heeft uitgebracht en er veel nieuwkomers zijn op het gebied van generatieve kunstmatige intelligentietools. De wereld staat op het punt getuige te worden van een gelijktijdige tijd van verandering en ontwrichting.