Kako lahko premagate pomanjkljivosti umetne inteligence
Področje umetne inteligence (UI) se je z leti močno spremenilo in postalo bolj izpopolnjeno. Umetna inteligenca je bila razglašena za tehnologijo, ki spreminja pravila igre. Umetna inteligenca zaradi svoje inteligence opravlja naloge, preden jih lahko opravi človek, kot so prepoznavanje govora, vizualizacija vzorcev in sprejemanje odločitev, vendar lahko pretvori le jezik. Kljub temu je bila ta opredelitev analogna vse od izdaje programa ChatGPT. Poleg tega ne gre le za precenjevanje zmožnosti generativne umetne inteligence.
Vendar pa obstajajo tudi pomanjkljivosti umetne inteligence. Na tem mestu bomo ocenili pomanjkljivosti umetne inteligence in prišli do dragocenih predlogov, kako odpraviti pomanjkljivosti umetne inteligence.
Slabosti umetne inteligence
Umetna inteligenca je v več pogledih boljša od človeka, vendar obstaja več slabosti umetne inteligence. Fascinantno je, da bi sodnika umetne inteligence, ki bi med igro prelisičil vse druge, razočarala že najmanjša sprememba v pravilih igre. Poleg tega pridobljenega znanja ne bi mogla uporabiti v drugi igri, saj je ta težka. V povezavi s to sposobnostjo lahko ljudje posplošijo izkušnje za izvajanje drugih nalog, ki niso povezane z dano nalogo, tudi če so podatki težko dostopni, in to lastnost so pred in po njej hvalili veliki pionirji umetne inteligence.
Čeprav naj bi globoko učenje in nevronske mreže posnemale interakcijo možganskih nevronov, je treba o zapletenem delovanju možganov še marsikaj prebaviti. Ko gre za procesno moč, so naši možgani kot superračunalnik, sestavljen iz več tisoč procesorjev in grafičnih procesorjev.
Izjava nekega strokovnjaka: “Celo naši superračunalniki so šibkejši od človeških možganov, ki lahko delujejo s hitrostjo enega eksaflopa na sekundo.” Toda še vedno imamo svoje algoritme, ki se niso izboljšali, da bi lahko predvideli, kakšno računsko moč potrebujemo, kar je težko.
Zanimivo je, da sama računska zmogljivost ni nujno neposredno odgovorna za višjo inteligenco, kakršno povezujemo z različnimi bitji. Zamisel o strojni spodbudi, ki vodi k višji inteligenci, se je izkazala za napačno z dejstvom, da imajo nekatere živali možgane in nevrone večje od človeških. Priznavanje omejitev uporabe umetne inteligence je eden od njenih bistvenih delov. Čeprav smo še daleč od statusa umetne inteligence na ravni človeka, si podjetja prizadevajo rešiti to težavo.
Kako premagati omejitve umetne inteligence
Kljub vsem tem težavam pa lahko premagate pomanjkljivosti umetne inteligence. V pripravi je umetna inteligenca z razložljivo kognicijo, ki bo rešila vprašanje črne skrinjice. Razložljiva umetna inteligenca je koncept, osredotočen na pregledne algoritme, ki pojasnjujejo postopek prihajanja do napovedi in odločitev. Takšna preglednost lahko pomaga tudi pri odkrivanju nepravilnosti ali pristranskosti v algoritmih.
Še en bistven vidik sta upravljanje in vodenje podatkov, saj upravljata visokokakovostne podatke, na katerih se umetna inteligenca in strojno učenje učita. Subjekti morajo vlagati v upravljanje in vodenje podatkov, da bi iz svojih algoritmov pridobili visoko učinkovitost.
Vrh umetne inteligence je predviden kot središče ustvarjalnih filozofij, ki izhajajo iz integracije s človeško inteligenco. Skoraj izključeno je, da bo umetna inteligenca lahko ponovila in v celoti nadomestila človeške miselne procese. Kljub temu pa je bil dosežen pomemben napredek pri gradnji inteligentnejših, človeku podobnih sistemov, ki lahko sodelujejo z nami pri opravljanju delovnih nalog.
Podjetja lahko sprejmejo različne tehnike za premagovanje meja umetne inteligence v svojih praksah ali pridobijo več koristi od prednosti umetne inteligence. V nadaljevanju smo za te bralne strategije, primere in vizualne pripomočke pripravili celoten ključ odgovorov, ki bo bolje ustrezal vašemu učnemu slogu.
Izboljšanje posodobitev algoritmov
Podjetjem svetujemo, da naredijo korak naprej in še naprej izboljšujejo algoritme umetne inteligence za dosledno delovanje. Stalno uglaševanje algoritmov in posodobitve modelov lahko ponudijo rešitve za pomanjkljivosti in s tem raven natančnosti. Iskalnik Google na primer vedno izpopolnjuje svoje algoritme umetne inteligence ter sčasoma zagotavlja boljšo natančnost in ustreznost.
Hibridna inteligenca
Človeško znanje vključuje omejitve in cilje umetne inteligence, da se dosežejo boljši rezultati. Podjetja lahko uporabljajo mešano strategijo, pri kateri umetna inteligenca pomaga pri delu človeških operaterjev v procesu odločanja. Na primer v zdravstvu se lahko umetna inteligenca, vključena v diagnostična orodja, uporablja za odpravo napak med postopkom, kar omogoča združitev človeškega strokovnega znanja z umetno inteligenco.
Razložljiva umetna inteligenca
Interoperabilnost in razložljivost odločitev umetne inteligence lahko pripomoreta k vzpostavitvi zaupanja in vzajemno koristnega sodelovanja. Razložljive metode umetne inteligence na primer omogočajo ljudem vpogled v to, kako umetna inteligenca pride do svojih utemeljitev. To je ključnega pomena, zlasti na področjih, kot sta zdravstvo in samovozeči avtomobili. Tudi IBM in DARPA sta organizaciji, ki izvajata raziskave na področju razložljive umetne inteligence z namenom razjasnitve procesov odločanja.
Kakovost podatkov in odprava pristranskosti
Najkakovostnejši vhodni podatki in odpravljanje pristranskosti lahko izboljšata učinkovitost algoritma umetne inteligence. Organizacije lahko zagotovijo odpravo pristranskosti v svojih sistemih z izvajanjem učinkovitih postopkov zbiranja podatkov in uporabo mešanih naborov podatkov. Modele umetne inteligence je treba redno revidirati in nadzirati, da se odpravi kakršno koli diskriminatorno vedenje v njih.
Sodelovalno učenje
Sistemi umetne inteligence se lahko učijo iz kolektivnega človeškega znanja s pomočjo tehnologij, ki so platforme za sodelovanje. Umetna inteligenca lahko podjetju omogoči, da se nenehno izboljšuje z učenjem na podlagi človeških interakcij in vložkov. Platforme za množično učenje, kot je Kaggle, spodbujajo sodelovanje in izboljšujejo modele umetne inteligence med podatkovnimi znanstveniki.
Nagrada za okrepljeno učenje in samoučenje
Podjetja lahko raziščejo metode okrepljenega učenja, ki lahko sistemom strojnega učenja omogočijo, da se sami optimizirajo. Učenje z okrepitvijo omogoča umetni inteligenci, da gre skozi izkušnje in se še naprej spreminja za boljše rezultate. Primer je AlphaGo podjetja DeepMind, ki je z metodo, imenovano okrepljeno učenje, izboljšal človeško raven igranja igre Go.
Kvantno računalništvo
Z uvedbo kvantnih računalnikov bi se lahko izognili takšnim omejitvam. Kvantni algoritmi strojnega učenja se ukvarjajo s kompleksnimi izračuni, ki presegajo hitrost svetlobe, in tako omogočajo bolj zapletene algoritme umetne inteligence. IBM, Google in Microsoft med drugim intenzivno raziskujejo kvantno računalništvo za namene umetne inteligence.
Članek je napisan z namenom, da vam predstavi pomanjkljivosti umetne inteligence in kako jih lahko premagate s pomočjo ustreznih strategij. Na področju umetne inteligence je prišlo do revolucije, saj je OpenAI, razvijalec GPT-4, predstavil svoj najnovejši izdelek, na področju orodij generativne umetne inteligence pa je veliko novincev. Svet bo kmalu priča sočasnim spremembam in motnjam.
