Как преодолеть недостатки искусственного интеллекта
Сфера искусственного интеллекта (ИИ) претерпела глубокие изменения и с годами стала более совершенной. Искусственный интеллект называют технологией, меняющей правила игры. Благодаря своему интеллекту искусственный интеллект выполняет задачи раньше человека, такие как распознавание речи, визуализация образов и принятие решений, но он может только преобразовывать язык. Тем не менее, это определение стало аналогом с момента выхода ChatGPT. Более того, это не просто переоценка возможностей генеративного искусственного интеллекта.
Однако есть у искусственного интеллекта и недостатки. Здесь мы оценим недостатки искусственного интеллекта и выдвинем ценные предложения по преодолению недостатков искусственного интеллекта.
Недостатки искусственного интеллекта
Искусственный интеллект превосходит человека по нескольким параметрам, но есть и ряд недостатков искусственного интеллекта. Удивительно, но судящий искусственный интеллект, который во время игры перехитрит всех остальных, будет расстраиваться из-за малейших изменений в правилах игры. Более того, я не смог бы применить полученные знания в другой игре, потому что это сложно. В сочетании с этой способностью человек может обобщать опыт для решения других задач, не связанных с поставленной, даже если данные труднодоступны, и эту особенность до и после восхваляли великие пионеры искусственного интеллекта.
Хотя глубокое обучение и нейронные сети призваны имитировать взаимодействие нейронов в мозге, многое о сложном функционировании мозга еще предстоит узнать. Если говорить о вычислительной мощности, то наш мозг похож на суперкомпьютер, состоящий из многих тысяч CPU и GPU.
Вот высказывание одного из экспертов: «Даже наши суперкомпьютеры слабее человеческого мозга, который может работать со скоростью один эксафлоп в секунду». Но у нас все еще есть алгоритмы, которые не усовершенствовались, чтобы предсказать, какая вычислительная мощность нам нужна, а это сложно.
Интересно, что вычислительная мощность не обязательно напрямую отвечает за более высокий интеллект, как у различных существ. Идея о том, что аппаратное обеспечение приводит к более высокому интеллекту, оказалась ложной благодаря тому, что у некоторых животных размер мозга и количество нейронов больше, чем у человека. Признание пределов использования искусственного интеллекта — одна из его важнейших составляющих. Хотя до уровня искусственного интеллекта на уровне человека еще далеко, компании пытаются решить эту проблему.
Как преодолеть ограничения искусственного интеллекта
Однако, несмотря на все эти трудности, преодолеть недостатки искусственного интеллекта можно. Для решения проблемы «черного ящика» разрабатывается объяснимый искусственный интеллект. Объяснимый искусственный интеллект — это концепция, ориентированная на прозрачные алгоритмы, которые объясняют процесс получения прогнозов и решений. Такая прозрачность также может помочь в обнаружении ошибок или предубеждений в алгоритмах.
Еще один важный аспект — управление и контроль данных, поскольку они управляют высококачественными данными, на которых обучаются искусственный интеллект и машинное обучение. Компании должны инвестировать в управление данными, чтобы получить высокую эффективность от своих алгоритмов.
Вершина искусственного интеллекта предвидится как центр творческих философий, возникающих в результате интеграции с человеческим интеллектом. Практически исключено, что искусственный интеллект сможет повторить и полностью заменить человеческие мыслительные процессы. Тем не менее, в создании более интеллектуальных, человекоподобных систем, которые смогут сотрудничать с нами при выполнении работы, достигнуты значительные успехи.
Предприятия могут использовать различные методы, чтобы преодолеть границы искусственного интеллекта в своей практике или получить больше выгоды от его преимуществ. Ниже мы привели полный ключ к ответу на эти стратегии чтения, примеры и наглядные пособия, чтобы лучше соответствовать вашему стилю обучения.
Улучшение обновлений алгоритмов
Предприятиям рекомендуется сделать шаг вперед и продолжать совершенствовать алгоритмы искусственного интеллекта для обеспечения стабильной работы. Постоянная настройка алгоритмов и обновление моделей могут предложить решения для устранения недостатков и, следовательно, повысить точность. Например, Google Search постоянно совершенствует свои алгоритмы искусственного интеллекта, обеспечивая более высокую точность и релевантность с течением времени.
Гибридный интеллект
Человеческие знания учитывают ограничения и цели искусственного интеллекта для достижения лучших результатов. Предприятия могут использовать смешанную стратегию, при которой искусственный интеллект помогает человеку в процессе принятия решений. Например, в здравоохранении искусственный интеллект, интегрированный в диагностические инструменты, может быть использован для устранения ошибок в процессе, что позволяет объединить человеческий опыт с искусственным интеллектом.
Объяснимый искусственный интеллект
Интероперабельность и объяснимость решений искусственного интеллекта может способствовать укреплению доверия и взаимовыгодного сотрудничества. Например, объяснимые методы искусственного интеллекта позволяют людям понять, как искусственный интеллект приходит к своим обоснованиям. Это очень важно, особенно в таких областях, как здравоохранение и самоуправляемые автомобили. Кроме того, IBM и DARPA — две организации, которые проводят исследования в области объяснимого искусственного интеллекта с целью прояснения процессов принятия решений.
Качество данных и устранение предвзятости
Наилучшее качество исходных данных и устранение предубеждений могут улучшить работу алгоритма искусственного интеллекта. Организации могут обеспечить устранение предвзятости в своих системах путем внедрения эффективных процессов сбора данных и использования смешанных наборов данных. Модели искусственного интеллекта должны периодически подвергаться аудиту и контролю, чтобы исключить любое дискриминационное поведение в них.
Совместное обучение
Системы искусственного интеллекта могут учиться на коллективных человеческих знаниях с помощью технологий, которые являются платформами для совместной работы. Искусственный интеллект может дать бизнесу возможность постоянно совершенствоваться за счет обучения на основе взаимодействия и вклада людей. Краудсорсинговые платформы, такие как Kaggle, способствуют сотрудничеству и совершенствованию моделей искусственного интеллекта среди ученых, работающих с данными.
Вознаграждение за обучение с подкреплением и самообучение
Предприятия могут изучить методы обучения с подкреплением, которые позволяют системам машинного обучения оптимизировать себя. Обучение с подкреплением позволяет искусственному интеллекту проходить через опыт и продолжать модифицировать себя для достижения лучших результатов. В качестве примера можно привести AlphaGo от DeepMind, которая улучшила человеческий уровень игры в Го с помощью метода, называемого обучением с подкреплением.
Квантовые вычисления
Внедрение квантовых компьютеров может обойти эти ограничения. Квантовые алгоритмы машинного обучения работают со сложными вычислениями за пределами скорости света, что делает возможными более сложные алгоритмы искусственного интеллекта. IBM, Google и Microsoft, среди прочих, активно исследуют квантовые вычисления для целей искусственного интеллекта.
Статья написана с целью показать вам недостатки искусственного интеллекта и то, как их можно преодолеть с помощью правильных стратегий. В сфере искусственного интеллекта произошла революция: OpenAI, разработчик GPT-4, выпустил свой последний продукт, а в области генеративного искусственного интеллекта появилось множество новичков. Мир ожидает одновременное время перемен и разрушений.
