Hur du kan övervinna nackdelarna med artificiell intelligens

Området artificiell intelligens (AI) har genomgått djupgående förändringar och har blivit mer sofistikerat med åren. Artificiell intelligens har hyllats som en teknik som förändrar spelreglerna. På grund av sin intelligens utför artificiell intelligens uppgifter innan människan kan, till exempel taligenkänning, mönstervisualisering och beslutsfattande, men den kan bara konvertera ett språk. Ändå har den definitionen varit analog sedan ChatGPT släpptes. Dessutom är det inte bara en överskattning av kapaciteten hos generativ artificiell intelligens.

Det finns dock nackdelar med artificiell intelligens. Här kommer vi att utvärdera nackdelarna med artificiell intelligens och komma med värdefulla förslag på hur man kan övervinna nackdelarna med artificiell intelligens.

Nackdelar med artificiell intelligens

Artificiell intelligens är bättre än människor på flera sätt men det finns flera nackdelar med artificiell intelligens. Fascinerande nog skulle den bedömande artificiella intelligensen, som skulle överlista alla andra under spelet, bli frustrerad av den minsta variation i spelreglerna. Dessutom skulle jag inte kunna tillämpa mina kunskaper i ett annat spel, eftersom det är svårt. I kombination med denna förmåga kan människor generalisera erfarenheter för att utföra andra uppgifter som inte är relaterade till den givna uppgiften även om uppgifterna är svårtillgängliga, och denna funktion före och efter berömdes av stora pionjärer inom artificiell intelligens.

Även om djupinlärning och neurala nätverk är avsedda att efterlikna interaktionen mellan hjärnans neuroner finns det mycket kvar att ta reda på om hjärnans komplexa funktion. När det gäller processorkraft är vår hjärna som en superdator som består av många tusen CPU:er och GPU:er.

En expert säger: ”Till och med våra superdatorer är svagare än den mänskliga hjärnan, som kan köras med en exaflop per sekund”. Men vi har fortfarande våra algoritmer som inte har förbättrats för att förutsäga vilken beräkningskraft vi behöver, vilket är svårt.

Intressant nog är det inte säkert att ren bearbetningskapacitet är direkt ansvarig för högre intelligens, som den som förknippas med olika varelser. Idén om att hårdvara skulle leda till högre intelligens visade sig vara felaktig eftersom vissa djur har hjärnstorlekar och neuroner som är större än människans. Att erkänna gränserna för användning av artificiell intelligens är en av deras väsentliga delar. Även om vi fortfarande är långt ifrån artificiell intelligens på mänsklig nivå försöker företagen ta itu med detta problem.

Hur man övervinner begränsningarna för artificiell intelligens

Trots alla dessa svårigheter kan du dock övervinna nackdelarna med artificiell intelligens. En förklarlig kognitiv artificiell intelligens är på gång för att ta itu med problemet med den svarta lådan. Förklaringsbar artificiell intelligens är ett koncept som fokuserar på transparenta algoritmer som förklarar processen för att komma fram till förutsägelser och beslut. En sådan transparens kan också bidra till att upptäcka felaktigheter eller partiskhet i algoritmerna.

Ytterligare en viktig aspekt är datahantering och styrning eftersom de hanterar de högkvalitativa data som artificiell intelligens och maskininlärning lär sig av. Enheter måste investera i datahantering och styrning för att kunna få ut hög effektivitet från sina algoritmer.

Toppen av artificiell intelligens är tänkt att bli ett nav för kreativa filosofier som uppstår genom integration med mänsklig intelligens. Det kan nästan uteslutas att artificiell intelligens kommer att kunna replikera och helt ersätta mänskliga tankeprocesser. Men det görs ändå betydande framsteg när det gäller att bygga mer intelligenta, människoliknande system som kan samarbeta med oss när vi utför våra arbetsuppgifter.

Företagen kan använda olika tekniker för att övervinna gränserna för artificiell intelligens i sin verksamhet eller dra större nytta av fördelarna med artificiell intelligens. Nedan har vi tillhandahållit den fullständiga svarsnyckeln för dessa lässtrategier, exempel och visuella hjälpmedel för att passa din inlärningsstil bättre.

Förbättra algoritmuppdateringar

Företag rekommenderas att ta ett steg framåt och fortsätta förbättra algoritmer för artificiell intelligens för att få konsekvent prestanda. Algoritmens ständiga avstämning och modelluppdateringar kan erbjuda lösningar på brister och därmed öka noggrannheten. Till exempel förfinar Google Search alltid sina algoritmer för artificiell intelligens, vilket säkerställer bättre noggrannhet och relevans över tid.

Hybrid intelligens

Mänsklig kunskap omfattar artificiell intelligens begränsningar och mål för att leverera bättre resultat. Företag kan använda sig av en blandad strategi där artificiell intelligens bistår mänskliga operatörer i beslutsprocessen. Inom sjukvården kan till exempel artificiell intelligens som integreras i diagnosverktyg användas för att eliminera fel under processen, vilket gör att mänsklig expertis kan kombineras med artificiell intelligens.

Förklaringsbar artificiell intelligens

Interoperabilitet och förklarbarhet i beslut som fattas med hjälp av artificiell intelligens kan bidra till att skapa förtroende och ömsesidigt fördelaktigt samarbete. Förklaringsbara metoder för artificiell intelligens ger till exempel människor insikter i hur artificiell intelligens kommer fram till sina resonemang. Detta är avgörande, särskilt inom områden som hälso- och sjukvård och självkörande bilar. På samma sätt är IBM och DARPA två organisationer som bedriver forskning om förklarande artificiell intelligens, med avsikt att förtydliga beslutsprocesser.

Datakvalitet och eliminering av bias

Datainmatning av bästa kvalitet och hantering av fördomar kan förbättra den artificiella intelligensalgoritmens prestanda. Organisationer kan säkerställa att fördomar elimineras i sina system genom att implementera effektiva datainsamlingsprocesser och använda blandade dataset. Modeller för artificiell intelligens bör granskas och kontrolleras med jämna mellanrum för att eliminera eventuella diskriminerande beteenden i dem.

Kollaborativt lärande

System för artificiell intelligens kan lära sig av kollektiv mänsklig kunskap genom teknik som är plattformar för samarbete. Artificiell intelligens kan ge ett företag möjlighet att ständigt förbättra sig genom att lära sig av mänskliga interaktioner och input. Crowdsourcing-plattformar som Kaggle främjar samarbete och förbättrar modellerna för artificiell intelligens bland datavetare.

Belöning för förstärkt inlärning och självlärande

Företag kan undersöka metoder för förstärkt inlärning, som kan ge maskininlärningssystem möjlighet att optimera sig själva. Förstärkningsinlärning gör det möjligt för artificiell intelligens att gå igenom erfarenheter och fortsätta att modifiera sig själv för bättre resultat. Exempel på detta är AlphaGo från DeepMind, som förbättrade den mänskliga nivån i spelet Go genom att använda en metod som kallas reinforcement learning.

Kvantdatorer

Genom att implementera kvantdatorer skulle man kunna kringgå sådana begränsningar. Kvantalalgoritmer för maskininlärning hanterar komplexa beräkningar bortom ljusets hastighet och möjliggör därmed mer intrikata algoritmer för artificiell intelligens. IBM, Google och Microsoft, bland andra, utforskar kvantdatorer för artificiell intelligens.

Artikeln är skriven i syfte att visa dig bristerna i artificiell intelligens och hur du kan övervinna dem med hjälp av rätt strategier. Utrymmet för artificiell intelligens har revolutionerats när OpenAI, utvecklaren av GPT-4, tog fram sin senaste produkt, och det finns många nykomlingar inom området generativa verktyg för artificiell intelligens. Världen är på väg att bevittna en samtidig tid av förändring och störning.