Jak przezwyciężyć wady sztucznej inteligencji

Dziedzina sztucznej inteligencji (AI) przeszła głębokie zmiany i stała się bardziej wyrafinowana na przestrzeni lat. Sztuczna inteligencja została okrzyknięta technologią zmieniającą zasady gry. Ze względu na swoją inteligencję, sztuczna inteligencja wykonuje zadania wcześniej niż człowiek, takie jak rozpoznawanie mowy, wizualizacja wzorców i podejmowanie decyzji, ale może jedynie konwertować język. Niemniej jednak definicja ta jest analogiczna od czasu wydania ChatGPT. Co więcej, nie jest to tylko przecenianie możliwości generatywnej sztucznej inteligencji.

Istnieją jednak wady sztucznej inteligencji. Tutaj ocenimy wady sztucznej inteligencji i przedstawimy cenne sugestie, jak przezwyciężyć wady sztucznej inteligencji.

Wady sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja jest pod wieloma względami lepsza od ludzi, ale ma też kilka wad. Co ciekawe, oceniająca sztuczna inteligencja, która przechytrzyłaby wszystkich innych podczas gry, byłaby sfrustrowana najmniejszą zmianą w zasadach gry. Co więcej, nie byłby w stanie zastosować zdobytej wiedzy w innej grze, ponieważ jest to trudne. W połączeniu z tą zdolnością, ludzie mogą uogólniać doświadczenie w celu wykonywania innych zadań niezwiązanych z danym zadaniem, nawet jeśli dane są trudno dostępne, a ta cecha przed i po była chwalona przez wielkich pionierów sztucznej inteligencji.

Chociaż głębokie uczenie i sieci neuronowe mają na celu naśladowanie interakcji neuronów w mózgu, wiele pozostaje jeszcze do przetrawienia na temat złożonego funkcjonowania mózgu. Jeśli chodzi o moc obliczeniową, nasz mózg jest jak superkomputer złożony z wielu tysięcy procesorów CPU i GPU.

Stwierdzenie eksperta: „Nawet nasze superkomputery są słabsze niż ludzki mózg, który może działać z prędkością jednego eksaflopa na sekundę”. Ale wciąż mamy nasze algorytmy, które nie zostały ulepszone, aby przewidzieć, jakiej mocy obliczeniowej potrzebujemy, co jest trudne.

Co ciekawe, sama zdolność przetwarzania niekoniecznie musi być bezpośrednio odpowiedzialna za wyższą inteligencję, taką jak ta związana z różnymi stworzeniami. Pomysł, że podpowiedź sprzętowa prowadzi do wyższej inteligencji, okazał się fałszywy, ponieważ niektóre zwierzęta mają mózgi i neurony większe niż ludzie. Uznanie ograniczeń wykorzystania sztucznej inteligencji jest jedną z ich zasadniczych części. Chociaż wciąż daleko nam do sztucznej inteligencji na poziomie ludzkim, firmy starają się rozwiązać ten problem.

Jak pokonać ograniczenia sztucznej inteligencji

Jednak pomimo tych wszystkich trudności, można przezwyciężyć wady sztucznej inteligencji. Trwają prace nad możliwą do wyjaśnienia sztuczną inteligencją, która ma rozwiązać problem czarnej skrzynki. Wyjaśnialna sztuczna inteligencja to koncepcja skupiająca się na przejrzystych algorytmach, które wyjaśniają proces dochodzenia do przewidywań i decyzji. Taka przejrzystość może również pomóc w wykrywaniu błędów lub uprzedzeń w algorytmach.

Kolejnym istotnym aspektem jest zarządzanie danymi i zarządzanie nimi, ponieważ zarządzają one wysokiej jakości danymi, na których uczą się sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Podmioty muszą inwestować w zarządzanie danymi i zarządzanie nimi, aby wydobyć wysoką skuteczność ze swoich algorytmów.

Szczyt sztucznej inteligencji jest przewidywany jako centrum kreatywnych filozofii wynikających z integracji z ludzką inteligencją. Można niemal wykluczyć, że sztuczna inteligencja będzie w stanie odtworzyć i w pełni zastąpić ludzkie procesy myślowe. Nadal jednak czynione są znaczne postępy w budowie bardziej inteligentnych, podobnych do człowieka systemów, które mogą współpracować z nami w wykonywaniu pracy.

Firmy mogą zastosować różne techniki, aby pokonać granice sztucznej inteligencji w swoich praktykach lub uzyskać więcej korzyści z zalet sztucznej inteligencji. Poniżej zamieściliśmy kompletny klucz odpowiedzi dla tych strategii czytania, przykłady i pomoce wizualne, aby lepiej dopasować je do Twojego stylu uczenia się.

Popraw aktualizacje algorytmów

Firmom zaleca się zrobienie kroku naprzód i dalsze ulepszanie algorytmów sztucznej inteligencji w celu zapewnienia spójności wydajności. Ciągłe dostrajanie algorytmów i aktualizacje modeli mogą zaoferować rozwiązania niedociągnięć, a tym samym zwiększyć dokładność. Na przykład wyszukiwarka Google zawsze udoskonala swoje algorytmy sztucznej inteligencji, zapewniając lepszą dokładność i trafność w czasie.

Inteligencja hybrydowa

Ludzka wiedza obejmuje ograniczenia i cele sztucznej inteligencji, aby zapewnić lepsze wyniki. Firmy mogą wykorzystywać strategię mieszaną, w której sztuczna inteligencja wspomaga pracę ludzkich operatorów w procesie podejmowania decyzji. Na przykład w opiece zdrowotnej sztuczna inteligencja zintegrowana z narzędziami diagnostycznymi może być wykorzystywana do eliminowania błędów podczas procesu, umożliwiając połączenie ludzkiej wiedzy ze sztuczną inteligencją.

Objaśnialna sztuczna inteligencja

Interoperacyjność i wytłumaczalność decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję może pomóc w budowaniu zaufania i wzajemnie korzystnej współpracy. Wyjaśnialne metody sztucznej inteligencji, na przykład, zapewniają ludziom wgląd w to, w jaki sposób sztuczna inteligencja dochodzi do swoich racji. Ma to kluczowe znaczenie, zwłaszcza w obszarach takich jak opieka zdrowotna i autonomiczne samochody. Podobnie IBM i DARPA to dwie organizacje, które prowadzą badania nad wyjaśnialną sztuczną inteligencją, z zamiarem wyjaśnienia procesów decyzyjnych.

Jakość danych i eliminacja błędów

Najlepsza jakość danych wejściowych i eliminacja uprzedzeń może poprawić wydajność algorytmu sztucznej inteligencji. Organizacje mogą zapewnić eliminację uprzedzeń w swoich systemach poprzez wdrażanie wydajnych procesów gromadzenia danych i korzystanie z mieszanych zestawów danych. Modele sztucznej inteligencji powinny być okresowo audytowane i kontrolowane w celu wyeliminowania wszelkich zachowań dyskryminacyjnych.

Wspólne uczenie się

Systemy sztucznej inteligencji mogą uczyć się na podstawie zbiorowej wiedzy ludzkiej za pośrednictwem technologii, które są platformami współpracy. Sztuczna inteligencja może dać firmie możliwość ciągłego doskonalenia się poprzez uczenie się na podstawie ludzkich interakcji i danych wejściowych. Platformy crowdsourcingowe, takie jak Kaggle, wspierają współpracę i ulepszają modele sztucznej inteligencji wśród naukowców zajmujących się danymi.

Nagroda za uczenie ze wzmocnieniem i samouczenie się

Firmy mogą badać metody uczenia ze wzmocnieniem, które mogą zapewnić systemom uczenia maszynowego optymalizację samych siebie. Uczenie ze wzmocnieniem umożliwia sztucznej inteligencji przechodzenie przez doświadczenia i ciągłe modyfikowanie się w celu uzyskania lepszych wyników. Przykładem może być AlphaGo firmy DeepMind, która poprawiła ludzki poziom gry w Go, wykorzystując metodę zwaną uczeniem ze wzmocnieniem.

Obliczenia kwantowe

Wdrożenie komputerów kwantowych mogłoby obejść takie ograniczenia. Algorytmy kwantowego uczenia maszynowego radzą sobie ze złożonymi obliczeniami poza prędkością światła, umożliwiając w ten sposób bardziej skomplikowane algorytmy sztucznej inteligencji. IBM, Google i Microsoft, między innymi, intensywnie badają obliczenia kwantowe do celów sztucznej inteligencji.

Artykuł został napisany w celu pokazania niedociągnięć sztucznej inteligencji i tego, jak można je przezwyciężyć za pomocą odpowiednich strategii. Przestrzeń sztucznej inteligencji została zrewolucjonizowana, gdy OpenAI, twórca GPT-4, wprowadził swój najnowszy produkt, a na polu generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji pojawiło się wielu nowych graczy. Świat będzie świadkiem jednoczesnego czasu zmian i zakłóceń.