Ako môžete prekonať nevýhody umelej inteligencie

Oblasť umelej inteligencie (AI) prešla hlbokými zmenami a v priebehu rokov sa stala sofistikovanejšou. Umelá inteligencia bola označovaná za technológiu, ktorá mení pravidlá hry. Vďaka svojej inteligencii umelá inteligencia vykonáva úlohy skôr, ako to dokáže človek, napríklad rozpoznávanie reči, vizualizáciu vzorov a rozhodovanie, ale dokáže len konvertovať jazyk. Napriek tomu je táto definícia od vydania ChatGPT analogická. Navyše nejde len o preceňovanie schopností generatívnej umelej inteligencie.

Existujú však aj nevýhody umelej inteligencie. Na tomto mieste zhodnotíme nevýhody umelej inteligencie a prídeme s cennými návrhmi, ako prekonať nevýhody umelej inteligencie.

Nevýhody umelej inteligencie

Umelá inteligencia je vo viacerých ohľadoch lepšia ako ľudia, ale existuje niekoľko nevýhod umelej inteligencie. Fascinujúce je, že posudzujúcu umelú inteligenciu, ktorá by počas hry prekonala všetkých ostatných, by frustrovala najmenšia odchýlka v pravidlách hry. Navyše by získané vedomosti nemohla uplatniť v inej hre, pretože je to ťažké. V spojení s touto schopnosťou dokáže človek zovšeobecniť skúsenosti na vykonávanie iných úloh nesúvisiacich s danou úlohou, aj keď sú údaje ťažko dostupné, a túto vlastnosť predtým aj potom chválili veľkí priekopníci umelej inteligencie.

Hoci hlboké učenie a neurónové siete majú napodobňovať interakciu mozgových neurónov, o zložitom fungovaní mozgu je ešte veľa vecí, ktoré treba stráviť. Pokiaľ ide o výpočtový výkon, náš mozog je ako superpočítač zložený z mnohých tisícov CPU a GPU.

Vyjadrenie istého odborníka: „Dokonca aj naše superpočítače sú slabšie ako ľudský mozog, ktorý dokáže pracovať rýchlosťou jeden exaflop za sekundu“. Stále však máme svoje algoritmy, ktoré sa nezlepšili, aby sme dokázali predpovedať, aký výpočtový výkon potrebujeme, čo je ťažké.

Je zaujímavé, že samotná výpočtová kapacita nemusí byť nevyhnutne priamo zodpovedná za vyššiu inteligenciu, aká sa spája s rôznymi tvormi. Myšlienka hardvérového podnetu vedúceho k vyššej inteligencii sa ukázala ako nepravdivá tým, že niektoré zvieratá majú mozog a neuróny väčšie ako ľudia. Uznanie limitov využitia umelej inteligencie je jednou z ich podstatných častí. Hoci sme ešte ďaleko od stavu umelej inteligencie na úrovni človeka, spoločnosti sa snažia tento problém riešiť.

Ako prekonať obmedzenia umelej inteligencie

Napriek všetkým týmto ťažkostiam však môžete nevýhody umelej inteligencie prekonať. V súčasnosti sa pracuje na vysvetľujúcom poznávaní umelej inteligencie, ktoré má vyriešiť problém čiernych skriniek. Vysvetliteľná umelá inteligencia je koncept zameraný na transparentné algoritmy, ktoré vysvetľujú proces dospievania k predpovediam a rozhodnutiam. Takáto transparentnosť môže pomôcť aj pri odhaľovaní nesprávnych postupov alebo zaujatosti v algoritmoch.

Ďalším podstatným aspektom je správa a riadenie údajov, pretože spravujú vysokokvalitné údaje, na ktorých sa umelá inteligencia a strojové učenie učia. Subjekty musia investovať do správy a riadenia údajov, aby mohli zo svojich algoritmov vyťažiť vysokú účinnosť.

Vrchol umelej inteligencie sa predpokladá ako centrum kreatívnych filozofií vyplývajúcich z integrácie s ľudskou inteligenciou. Je takmer vylúčené, že umelá inteligencia bude schopná replikovať a plne nahradiť procesy ľudského myslenia. Napriek tomu sa dosahujú významné pokroky v konštrukcii inteligentnejších systémov podobných človeku, ktoré s nami môžu spolupracovať pri vykonávaní úloh.

Podniky môžu prijať rôzne techniky na prekonanie hraníc umelej inteligencie vo svojej praxi alebo získať viac výhod z výhod umelej inteligencie. Nižšie uvádzame kompletný kľúč odpovedí k týmto stratégiám čítania, príklady a vizuálne pomôcky, aby lepšie vyhovovali vášmu štýlu učenia.

Zlepšenie aktualizácií algoritmov

Podnikom sa odporúča, aby urobili krok vpred a pokračovali v zlepšovaní algoritmov umelej inteligencie pre konzistentnosť výkonu. Neustále ladenie algoritmov a aktualizácie modelov môžu ponúknuť riešenia nedostatkov, a teda vyrovnať presnosť. Napríklad vyhľadávač Google neustále zdokonaľuje svoje algoritmy umelej inteligencie, čím zabezpečuje lepšiu presnosť a relevantnosť v priebehu času.

Hybridná inteligencia

Ľudské znalosti zahŕňajú obmedzenia a ciele umelej inteligencie, aby sa dosiahli lepšie výsledky. Podniky môžu využívať zmiešanú stratégiu, pri ktorej umelá inteligencia pomáha práci ľudských operátorov v procese rozhodovania. Napríklad v zdravotníctve sa umelá inteligencia integrovaná do diagnostických nástrojov môže použiť na odstránenie chýb počas procesu, čo umožňuje kombináciu ľudských odborných znalostí s umelou inteligenciou.

Vysvetliteľná umelá inteligencia

Interoperabilita a vysvetliteľnosť rozhodnutí umelej inteligencie môže pomôcť budovať dôveru a vzájomne výhodnú spoluprácu. Vysvetliteľné metódy umelej inteligencie napríklad umožňujú ľuďom nahliadnuť do toho, ako umelá inteligencia dospieva k svojim racionálnym záverom. To má zásadný význam najmä v oblastiach, ako je zdravotná starostlivosť a samojazdiace autá. Podobne IBM a DARPA sú dve organizácie, ktoré vykonávajú výskum vysvetľovanej umelej inteligencie so zámerom objasniť rozhodovacie procesy.

Kvalita údajov a eliminácia skreslenia

Čo najkvalitnejšie vstupné údaje a riešenie predpojatostí by mohli zlepšiť výkonnosť algoritmu umelej inteligencie. Organizácie môžu zabezpečiť elimináciu skreslení vo svojich systémoch zavedením efektívnych procesov zberu údajov a používaním zmiešaných súborov údajov. Modely umelej inteligencie by sa mali pravidelne auditovať a kontrolovať, aby sa v nich eliminovalo akékoľvek diskriminačné správanie.

Kolaboratívne učenie

Systémy umelej inteligencie sa môžu učiť z kolektívnych ľudských znalostí prostredníctvom technológií, ktoré sú platformami spolupráce. Umelá inteligencia môže dať podniku možnosť neustále sa zlepšovať prostredníctvom učenia sa z ľudských interakcií a vstupov. Crowdsourcingové platformy, ako napríklad Kaggle, podporujú spoluprácu a zlepšujú modely umelej inteligencie medzi dátovými vedcami.

Odmena za posilňovanie učenia a samoučenie

Podniky môžu preskúmať metódy posilňovania učenia, ktoré môžu poskytnúť strojovému učeniu systémy, ktoré sa samy optimalizujú. Posilňovanie učenia umožňuje umelej inteligencii prechádzať skúsenosťami a neustále sa upravovať s cieľom dosahovať lepšie výsledky. Príkladom je AlphaGo od spoločnosti DeepMind, ktorý pomocou metódy nazývanej posilňovacie učenie zlepšil ľudskú úroveň hrania hry Go.

Kvantová výpočtová technika

Implementácia kvantových počítačov by mohla takéto obmedzenia obísť. Kvantové algoritmy strojového učenia sa zaoberajú zložitými výpočtami presahujúcimi rýchlosť svetla, čím umožňujú zložitejšie algoritmy umelej inteligencie. IBM, Google a Microsoft okrem iného intenzívne skúmajú kvantové počítače na účely umelej inteligencie.

Článok je napísaný s cieľom ukázať vám nedostatky umelej inteligencie a ako ich môžete prekonať pomocou správnych stratégií. V oblasti umelej inteligencie nastala revolúcia, pretože spoločnosť OpenAI, vývojár GPT-4, priniesla svoj najnovší produkt a v oblasti generatívnych nástrojov umelej inteligencie je mnoho nových subjektov. Svet bude svedkom súbežného obdobia zmien a rozvratu.