Slik kan du overvinne ulempene med kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) har gjennomgått store endringer og er blitt mer sofistikert med årene. Kunstig intelligens har blitt hyllet som en teknologi som vil endre alt. På grunn av sin intelligens utfører kunstig intelligens oppgaver før mennesket kan, for eksempel talegjenkjenning, mønstervisualisering og beslutningstaking, men den kan bare konvertere et språk. Likevel har denne definisjonen vært analog siden lanseringen av ChatGPT. Dessuten er det ikke bare en overvurdering av mulighetene til generativ kunstig intelligens.

Det er imidlertid ulemper med kunstig intelligens. Her vil vi evaluere ulempene med kunstig intelligens og komme med verdifulle forslag til hvordan man kan overvinne ulempene med kunstig intelligens.

Ulemper med kunstig intelligens

Kunstig intelligens er bedre enn mennesker på flere måter, men det er flere ulemper med kunstig intelligens. Det fascinerende er at den dømmende kunstige intelligensen, som ville overliste alle andre i løpet av spillet, ville bli frustrert over den minste variasjon i spillereglene. Dessuten ville jeg ikke kunne bruke kunnskapen jeg har tilegnet meg i et annet spill, fordi det er vanskelig. Sammen med denne evnen kan mennesker generalisere erfaringer til å utføre andre oppgaver som ikke er relatert til den gitte oppgaven, selv om dataene er vanskelig tilgjengelige, og denne egenskapen ble før og etter hyllet av store pionerer innen kunstig intelligens.

Selv om dyp læring og nevrale nettverk er ment å etterligne hjernens nevroners samspill, er det mye vi ennå ikke har forstått om hjernens komplekse funksjon. Når det gjelder prosessorkraft, er hjernen vår som en superdatamaskin bestående av mange tusen CPU-er og GPU-er.

En ekspert sier: «Selv superdatamaskinene våre er svakere enn menneskehjernen, som kan kjøre med en exaflop per sekund». Men vi har fortsatt algoritmer som ikke har blitt bedre til å forutsi hvilken regnekraft vi trenger, noe som er vanskelig.

Det er interessant at ren prosesseringskapasitet ikke nødvendigvis er direkte ansvarlig for høyere intelligens, slik som hos ulike skapninger. Ideen om at maskinvare fører til høyere intelligens, har vist seg å være feil fordi visse dyr har større hjerner og nevroner enn mennesker. Å erkjenne begrensningene i utnyttelsen av kunstig intelligens er en av de viktigste delene av dette. Selv om vi fortsatt er langt unna kunstig intelligens på menneskenivå, prøver selskaper å løse dette problemet.

Hvordan overvinne begrensningene ved kunstig intelligens

Til tross for alle disse vanskelighetene kan du imidlertid overvinne ulempene med kunstig intelligens. En forklarbar kunstig intelligens er under utvikling for å løse problemet med den svarte boksen. Forklarbar kunstig intelligens er et konsept som fokuserer på transparente algoritmer som forklarer hvordan de kommer frem til spådommer og beslutninger. Slik åpenhet kan også bidra til å avdekke feil eller skjevheter i algoritmene.

Et annet viktig aspekt er datahåndtering og -styring, fordi det er disse som forvalter dataene av høy kvalitet som kunstig intelligens og maskinlæring lærer av. For å få mest mulig ut av algoritmene sine må virksomhetene investere i datahåndtering og -styring.

Toppen av kunstig intelligens er tenkt som et knutepunkt for kreative filosofier som oppstår gjennom integrering med menneskelig intelligens. Det kan nesten utelukkes at kunstig intelligens vil kunne kopiere og fullt ut erstatte menneskelige tankeprosesser. Likevel gjøres det betydelige fremskritt i konstruksjonen av mer intelligente, menneskelignende systemer som kan samarbeide med oss om å utføre jobber.

Bedrifter kan ta i bruk ulike teknikker for å overvinne grensene for kunstig intelligens i sin praksis eller dra større nytte av fordelene ved kunstig intelligens. Nedenfor har vi gitt deg den komplette fasiten for disse lesestrategiene, eksemplene og visuelle hjelpemidler som passer din læringsstil bedre.

Forbedre algoritmeoppdateringer

Bedrifter anbefales å ta et skritt fremover og fortsette å forbedre kunstig intelligens-algoritmer for å oppnå jevn ytelse. Algoritmejusteringer og modelloppdateringer kan bidra til å løse mangler og dermed øke nøyaktigheten. Google Search forbedrer for eksempel alltid sine algoritmer for kunstig intelligens, noe som sikrer bedre nøyaktighet og relevans over tid.

Hybrid intelligens

Menneskelig kunnskap omfavner begrensninger og mål for kunstig intelligens for å levere bedre resultater. Virksomheter kan benytte seg av en blandet strategi der kunstig intelligens bistår menneskelige operatører i beslutningsprosessen. I helsevesenet kan kunstig intelligens for eksempel integreres i diagnostiske verktøy for å eliminere feil under prosessen, slik at menneskelig ekspertise kan kombineres med kunstig intelligens.

Forklarlig kunstig intelligens

Interoperabilitet og forklarbarhet i beslutninger basert på kunstig intelligens kan bidra til å bygge tillit og gjensidig fordelaktig samarbeid. Forklarbare metoder for kunstig intelligens gir for eksempel mennesker innsikt i hvordan kunstig intelligens kommer frem til sine begrunnelser. Dette er avgjørende, særlig på områder som helsetjenester og selvkjørende biler. IBM og DARPA er to organisasjoner som forsker på forklarbar kunstig intelligens, med den hensikt å tydeliggjøre beslutningsprosesser.

Datakvalitet og eliminering av skjevheter

Datainput av best mulig kvalitet og eliminering av skjevheter kan forbedre den kunstige intelligensalgoritmens ytelse. Organisasjoner kan sørge for å eliminere skjevheter i systemene sine ved å implementere effektive datainnsamlingsprosesser og bruke blandede datasett. Kunstig intelligens-modeller bør revideres og kontrolleres med jevne mellomrom for å eliminere eventuell diskriminerende atferd i dem.

Samarbeidsbasert læring

Kunstig intelligens-systemer kan lære av kollektiv menneskelig kunnskap gjennom teknologier som er plattformer for samarbeid. Kunstig intelligens kan gi en virksomhet muligheten til å forbedre seg kontinuerlig gjennom å lære av menneskelige interaksjoner og innspill. Crowdsourcing-plattformer som Kaggle fremmer samarbeid og forbedrer kunstig intelligens-modellene blant dataforskere.

Belønning av forsterkende læring og selvlæring

Virksomheter kan undersøke metoder for forsterket læring, som kan gi maskinlæringssystemer mulighet til å optimalisere seg selv. Forsterkningslæring gjør det mulig for kunstig intelligens å gå gjennom erfaringer og fortsette å modifisere seg selv for å oppnå bedre resultater. Eksempler på dette er AlphaGo fra DeepMind, som forbedret det menneskelige nivået i spillet Go ved hjelp av en metode som kalles forsterket læring.

Kvantecomputere

Implementering av kvantedatamaskiner kan omgå slike begrensninger. Kvantealgoritmer for maskinlæring håndterer komplekse beregninger forbi lysets hastighet, noe som muliggjør mer intrikate algoritmer for kunstig intelligens. IBM, Google og Microsoft, blant andre, er i full gang med å utforske kvantedatamaskiner for kunstig intelligens.

Denne artikkelen er skrevet for å vise deg manglene ved kunstig intelligens og hvordan du kan overvinne dem ved hjelp av riktige strategier. Området for kunstig intelligens har blitt revolusjonert etter at OpenAI, utvikleren av GPT-4, lanserte sitt nyeste produkt, og det er mange nykommere innen generative verktøy for kunstig intelligens. Verden er i ferd med å bli vitne til en tid preget av endringer og omveltninger.