Як подолати недоліки штучного інтелекту

Сфера штучного інтелекту (ШІ) зазнала глибоких змін і з роками стала більш досконалою. Штучний інтелект називають технологією, що змінює правила гри. Завдяки своєму інтелекту штучний інтелект виконує завдання раніше за людину, такі як розпізнавання мови, візуалізація шаблонів і прийняття рішень, але він може лише перетворювати мову. Тим не менш, це визначення було аналогічним з моменту виходу ChatGPT. Більше того, це не просто переоцінка можливостей генеративного штучного інтелекту.

Однак у штучного інтелекту є і недоліки. Тут ми оцінимо недоліки штучного інтелекту та запропонуємо цінні пропозиції щодо подолання недоліків штучного інтелекту.

Недоліки штучного інтелекту

Штучний інтелект у багатьох відношеннях кращий за людину, але у нього є кілька недоліків. Цікаво, що штучний інтелект-суддя, який перехитрив би всіх під час гри, засмутився б від найменшої зміни в правилах гри. Більше того, я не зміг би застосувати отримані знання в іншій грі, тому що це важко. У поєднанні з цією здатністю люди можуть узагальнювати досвід для виконання інших завдань, не пов’язаних з даним завданням, навіть якщо дані важкодоступні, і ця особливість до і після була високо оцінена великими піонерами штучного інтелекту.

Хоча глибоке навчання та нейронні мережі покликані імітувати взаємодію нейронів мозку, про складну роботу мозку ще багато чого належить дізнатися. Коли справа доходить до обчислювальної потужності, наш мозок схожий на суперкомп’ютер, що складається з багатьох тисяч процесорів і графічних процесорів.

Вислів одного експерта: “Навіть наші суперкомп’ютери слабші за людський мозок, який може працювати зі швидкістю один екзафлоп на секунду”. Але ми все ще маємо наші алгоритми, які не покращилися, щоб передбачити, яка обчислювальна потужність нам потрібна, а це складно.

Цікаво, що сама по собі обчислювальна потужність не обов’язково може бути безпосередньо відповідальною за вищий інтелект, подібний до того, що асоціюється з різними істотами. Ідея апаратної підказки, що веде до вищого інтелекту, виявилася хибною через те, що деякі тварини мають більший розмір мозку і більшу кількість нейронів, ніж у людини. Визнання обмежень у використанні штучного інтелекту є однією з важливих складових. Хоча ми все ще далекі від статусу штучного інтелекту людського рівня, компанії намагаються вирішити цю проблему.

Як подолати обмеження штучного інтелекту

Однак, незважаючи на всі ці труднощі, ви можете подолати недоліки штучного інтелекту. Для вирішення проблеми “чорного ящика” розробляється штучний інтелект, що здатний до пояснювального пізнання. Пояснюваний штучний інтелект – це концепція, що фокусується на прозорих алгоритмах, які пояснюють процес отримання прогнозів і прийняття рішень. Така прозорість також може допомогти у виявленні порушень або упереджень в алгоритмах.

Ще один важливий аспект – це управління даними, оскільки вони керують високоякісними даними, на яких навчаються штучний інтелект і машинне навчання. Організації повинні інвестувати в управління даними та управління ними, щоб отримати високу ефективність від своїх алгоритмів.

Передбачається, що вершина штучного інтелекту стане центром творчих філософій, що виникають в результаті інтеграції з людським інтелектом. Майже неможливо виключити, що штучний інтелект зможе повторити і повністю замінити процеси людського мислення. Проте, значні успіхи вже досягнуті у створенні більш розумних, подібних до людини систем, які можуть співпрацювати з нами у виконанні роботи.

Компанії можуть застосовувати різні методи, щоб подолати межі штучного інтелекту у своїй практиці або отримати більше переваг від переваг штучного інтелекту. Нижче ми надали повні відповіді до цих стратегій читання, приклади та наочні посібники, які краще відповідають вашому стилю навчання.

Покращуйте оновлення алгоритмів

Бізнесу рекомендується зробити крок вперед і продовжувати вдосконалювати алгоритми штучного інтелекту для забезпечення стабільної роботи. Постійне налаштування алгоритмів та оновлення моделей може запропонувати рішення для усунення недоліків, а отже, підвищити точність. Наприклад, Google Search постійно вдосконалює свої алгоритми штучного інтелекту, забезпечуючи кращу точність і релевантність з часом.

Гібридний інтелект

Людські знання охоплюють обмеження та цілі штучного інтелекту для досягнення кращих результатів. Компанії можуть використовувати змішану стратегію, за якої штучний інтелект допомагає людям у процесі прийняття рішень. Наприклад, у сфері охорони здоров’я штучний інтелект, інтегрований в діагностичні інструменти, може використовуватися для усунення помилок під час процесу, дозволяючи поєднувати людський досвід зі штучним інтелектом.

Зрозумілий штучний інтелект

Інтероперабельність і зрозумілість рішень штучного інтелекту може допомогти побудувати довіру і взаємовигідну співпрацю. Наприклад, зрозумілі методи штучного інтелекту дають людям уявлення про те, як штучний інтелект приходить до своїх обґрунтувань. Це має вирішальне значення, особливо в таких сферах, як охорона здоров’я та безпілотні автомобілі. Аналогічно, IBM і DARPA – це дві організації, які проводять дослідження в галузі зрозумілого штучного інтелекту з метою прояснення процесів прийняття рішень.

Якість даних та усунення упередженості

Найкраща якість вхідних даних та усунення упереджень можуть покращити роботу алгоритму штучного інтелекту. Організації можуть забезпечити усунення упереджень у своїх системах, впроваджуючи ефективні процеси збору даних і використовуючи змішані набори даних. Моделі штучного інтелекту слід періодично перевіряти і контролювати, щоб усунути будь-яку дискримінаційну поведінку всередині них.

Спільне навчання

Системи штучного інтелекту можуть навчатися на основі колективних людських знань за допомогою технологій, які є платформами для співпраці. Штучний інтелект може дати бізнесу можливість постійно вдосконалюватися, навчаючись на основі людської взаємодії та вкладу. Краудсорсингові платформи, такі як Kaggle, сприяють співпраці та вдосконаленню моделей штучного інтелекту серед фахівців з аналізу даних.

Переваги навчання з підкріпленням та самонавчання

Компанії можуть дослідити методи навчання з підкріпленням, які можуть допомогти системам машинного навчання оптимізуватися. Навчання з підкріпленням дозволяє штучному інтелекту отримувати досвід і продовжувати модифікувати себе для досягнення кращих результатів. Прикладом може слугувати AlphaGo від DeepMind, який покращив рівень гри в гру Го, використовуючи метод, що називається навчання з підкріпленням.

Квантові обчислення

Впровадження квантових комп’ютерів може обійти ці обмеження. Алгоритми квантового машинного навчання мають справу зі складними обчисленнями, що перевищують швидкість світла, що робить можливими більш складні алгоритми штучного інтелекту. IBM, Google і Microsoft, серед інших, активно досліджують квантові обчислення для цілей штучного інтелекту.

Ця стаття написана з метою показати вам недоліки штучного інтелекту і те, як їх можна подолати за допомогою правильних стратегій. Простір штучного інтелекту зазнав революції після того, як OpenAI, розробник GPT-4, випустив свій останній продукт, і з’явилося багато новачків у сфері генеративних інструментів штучного інтелекту. Світ ось-ось стане свідком одночасних змін і потрясінь.