Wie Sie die Nachteile der künstlichen Intelligenz überwinden können
Der Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) hat sich tiefgreifend verändert und ist im Laufe der Jahre immer ausgefeilter geworden. Künstliche Intelligenz wird als bahnbrechende Technologie gepriesen. Aufgrund ihrer Intelligenz führt die künstliche Intelligenz Aufgaben aus, die der Mensch nicht ausführen kann, wie z. B. Spracherkennung, Visualisierung von Mustern und Entscheidungsfindung, aber sie kann nur eine Sprache umwandeln. Dennoch ist diese Definition seit der Veröffentlichung von ChatGPT analog. Außerdem ist sie nicht nur eine Überschätzung der Fähigkeiten der generativen künstlichen Intelligenz.
Es gibt jedoch auch Nachteile der künstlichen Intelligenz. Im Folgenden werden wir die Nachteile der künstlichen Intelligenz bewerten und wertvolle Vorschläge zur Überwindung der Nachteile der künstlichen Intelligenz unterbreiten.
Nachteile der künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist in vielerlei Hinsicht besser als der Mensch, aber es gibt auch einige Nachteile der künstlichen Intelligenz. Faszinierend ist, dass die urteilende künstliche Intelligenz, die alle anderen während des Spiels überlisten würde, bei der kleinsten Änderung der Spielregeln frustriert wäre. Außerdem wäre ich nicht in der Lage, die gewonnenen Erkenntnisse in einem anderen Spiel anzuwenden, weil es schwierig ist. In Verbindung mit dieser Fähigkeit kann der Mensch Erfahrungen verallgemeinern, um andere Aufgaben durchzuführen, die nichts mit der gegebenen Aufgabe zu tun haben, selbst wenn die Daten kaum zugänglich sind, und diese Eigenschaft wurde früher und heute von großen Pionieren der künstlichen Intelligenz gepriesen.
Obwohl Deep Learning und neuronale Netze die Interaktion der Neuronen im Gehirn nachahmen sollen, gibt es noch viel über die komplexe Funktionsweise des Gehirns zu lernen. Was die Rechenleistung angeht, ist unser Gehirn wie ein Supercomputer, der aus vielen tausend CPUs und GPUs besteht.
Die Aussage eines Experten: „Selbst unsere Supercomputer sind schwächer als das menschliche Gehirn, das mit einem Exaflop pro Sekunde arbeiten kann“. Aber wir haben immer noch unsere Algorithmen, die sich nicht verbessert haben, um vorherzusagen, welche Rechenleistung wir brauchen, was schwierig ist.
Interessanterweise ist die schiere Verarbeitungskapazität nicht unbedingt direkt für eine höhere Intelligenz verantwortlich, wie sie bei verschiedenen Lebewesen zu beobachten ist. Die Vorstellung, dass eine Hardware-Eingabe zu höherer Intelligenz führt, wurde durch die Tatsache widerlegt, dass die Gehirne und Neuronen bestimmter Tiere größer sind als die des Menschen. Die Anerkennung der Grenzen der Nutzung künstlicher Intelligenz ist einer ihrer wesentlichen Bestandteile. Obwohl wir noch weit davon entfernt sind, eine künstliche Intelligenz auf menschlichem Niveau zu erreichen, versuchen Unternehmen, dieses Problem anzugehen.
Wie lassen sich die Grenzen der künstlichen Intelligenz überwinden?
Trotz all dieser Schwierigkeiten kann man die Nachteile der künstlichen Intelligenz überwinden. Eine erklärbare künstliche Intelligenz ist in Arbeit, um das Blackbox-Problem zu lösen. Erklärbare künstliche Intelligenz ist ein Konzept, das sich auf transparente Algorithmen konzentriert, die den Prozess, wie sie zu Vorhersagen und Entscheidungen kommen, erklären. Eine solche Transparenz kann auch dabei helfen, Fehlverhalten oder Verzerrungen in Algorithmen aufzudecken.
Ein weiterer wesentlicher Aspekt ist das Datenmanagement und die Datenverwaltung, denn hier werden die hochwertigen Daten verwaltet, aus denen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen lernen. Unternehmen müssen in Datenmanagement und -verwaltung investieren, um eine hohe Effizienz ihrer Algorithmen zu erreichen.
Die Spitze der künstlichen Intelligenz ist als Drehscheibe für kreative Philosophien vorgesehen, die sich aus der Integration mit der menschlichen Intelligenz ergeben. Es kann fast ausgeschlossen werden, dass künstliche Intelligenz in der Lage sein wird, menschliche Denkprozesse zu replizieren und vollständig zu ersetzen. Dennoch werden erhebliche Fortschritte bei der Konstruktion intelligenterer, menschenähnlicher Systeme gemacht, die mit uns bei der Erledigung von Aufgaben zusammenarbeiten können.
Unternehmen können verschiedene Techniken anwenden, um die Grenzen der künstlichen Intelligenz in ihrer Praxis zu überwinden oder mehr Nutzen aus den Vorteilen der künstlichen Intelligenz zu ziehen. Nachfolgend finden Sie den vollständigen Lösungsschlüssel für diese Lesestrategien, Beispiele und visuelle Hilfen, um Ihren Lernstil zu verbessern.
Algorithmus-Updates verbessern
Unternehmen sollten einen Schritt nach vorne machen und die Algorithmen der künstlichen Intelligenz weiter verbessern, um eine gleichbleibende Leistung zu erzielen. Die ständige Abstimmung der Algorithmen und die Aktualisierung der Modelle können Lösungen für Unzulänglichkeiten bieten und so die Genauigkeit erhöhen. Die Google-Suche beispielsweise verfeinert ihre Algorithmen für künstliche Intelligenz ständig und sorgt so für bessere Genauigkeit und Relevanz im Laufe der Zeit.
Hybride Intelligenz
Menschliches Wissen macht sich die Grenzen und Ziele der künstlichen Intelligenz zunutze, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Unternehmen können eine gemischte Strategie anwenden, bei der künstliche Intelligenz die Arbeit menschlicher Mitarbeiter im Entscheidungsprozess unterstützt. So kann beispielsweise im Gesundheitswesen künstliche Intelligenz in Diagnosetools integriert werden, um Fehler während des Prozesses zu vermeiden, so dass menschliches Fachwissen mit künstlicher Intelligenz kombiniert werden kann.
Erklärbare künstliche Intelligenz
Interoperabilität und Erklärbarkeit von Entscheidungen der künstlichen Intelligenz können dazu beitragen, Vertrauen und eine für beide Seiten vorteilhafte Zusammenarbeit aufzubauen. Erklärbare Methoden der künstlichen Intelligenz geben dem Menschen beispielsweise Einblicke in die Art und Weise, wie die künstliche Intelligenz zu ihren Argumenten kommt. Dies ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und selbstfahrenden Autos. Auch IBM und DARPA sind zwei Organisationen, die an erklärbarer künstlicher Intelligenz forschen, um Entscheidungsprozesse zu verdeutlichen.
Datenqualität und Beseitigung von Verzerrungen
Die beste Datenqualität und die Beseitigung von Verzerrungen können die Leistung des Algorithmus der künstlichen Intelligenz verbessern. Unternehmen können die Beseitigung von Verzerrungen in ihren Systemen sicherstellen, indem sie effiziente Datenerfassungsprozesse einführen und gemischte Datensätze verwenden. Modelle der künstlichen Intelligenz sollten regelmäßig überprüft und kontrolliert werden, um diskriminierendes Verhalten in ihnen auszuschließen.
Kollaboratives Lernen
Systeme der künstlichen Intelligenz können durch Technologien, die Plattformen der Zusammenarbeit sind, vom kollektiven menschlichen Wissen lernen. Künstliche Intelligenz kann einem Unternehmen die Möglichkeit geben, sich durch Lernen aus menschlichen Interaktionen und Inputs ständig zu verbessern. Crowdsourcing-Plattformen wie Kaggle fördern die Zusammenarbeit und verbessern die Modelle der künstlichen Intelligenz unter Datenwissenschaftlern.
Verstärkungslernen und selbstlernendes Lernen
Unternehmen können sich mit Methoden des Reinforcement Learning befassen, die maschinellen Lernsystemen die Möglichkeit geben, sich selbst zu optimieren. Verstärkungslernen ermöglicht es der künstlichen Intelligenz, Erfahrungen zu machen und sich selbst immer wieder zu verändern, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Ein Beispiel dafür ist AlphaGo von DeepMind, das das menschliche Niveau des Go-Spiels mit Hilfe einer Methode namens Reinforcement Learning verbessert hat.
Quantencomputer
Durch die Implementierung von Quantencomputern könnten solche Beschränkungen umgangen werden. Die Algorithmen des maschinellen Lernens auf Quantenbasis arbeiten mit komplexen Berechnungen jenseits der Lichtgeschwindigkeit und ermöglichen so kompliziertere Algorithmen der künstlichen Intelligenz. IBM, Google und Microsoft erforschen unter anderem das Quantencomputing für die Zwecke der künstlichen Intelligenz mit Nachdruck.
Der Artikel wurde mit dem Ziel geschrieben, Ihnen die Unzulänglichkeiten der künstlichen Intelligenz aufzuzeigen und Ihnen zu zeigen, wie Sie diese mit Hilfe der richtigen Strategien überwinden können. Der Bereich der künstlichen Intelligenz wurde revolutioniert, als OpenAI, der Entwickler von GPT-4, sein neuestes Produkt herausbrachte, und es gibt viele Neueinsteiger auf dem Gebiet der generativen künstlichen Intelligenzwerkzeuge. Die Welt steht vor einer Zeit des Wandels und der Disruption.
