Top 7 Herausforderungen in der künstlichen Intelligenz im Jahr 2022

Haben Sie schon einmal von Neuralink gehört? Es ist ein aufstrebendes Start-up-Unternehmen, das von Elon Musk mitbegründet wurde und an einer ernsthaften Integration der künstlichen Intelligenz in den menschlichen Körper arbeitet. Sie haben einen Chip entwickelt, der aus einer Anordnung von 96 kleinen Polymerfäden besteht, die jeweils 32 Elektroden enthalten und in das Gehirn transplantiert werden können.

Ich weiß, was Sie denken: „Das ist ernsthafte Science-Fiction“, aber die Antwort lautet: Nein. Dies geschieht in der realen Welt und mit diesem Gerät, und Sie können Ihr Gehirn mit alltäglichen elektronischen Geräten verbinden, ohne sie auch nur zu berühren!

Zeit für ernsthafte Fragen: Ist das wirklich nötig? Wird es so nützlich sein? Sind wir bereit für diese Art von Technologie? Wie würde es unser Leben in der Zukunft beeinflussen? Lassen Sie uns die Herausforderungen in der KI herausfinden.

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Die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf das menschliche Leben und die Wirtschaft waren erstaunlich. Künstliche Intelligenz kann die Weltwirtschaft bis 2030 um etwa 15,7 Billionen US-Dollar steigern. Um das ins rechte Licht zu rücken: Das entspricht heute der kombinierten Wirtschaftsleistung von China und Indien.

Da verschiedene Unternehmen vorhersagen, dass der Einsatz von KI die Unternehmensproduktivität um bis zu 40 % steigern kann, hat sich der dramatische Anstieg der Zahl der KI-Startups seit dem Jahr 2000 um das 14-fache vergrößert. Die Anwendung von KI kann von der Verfolgung von Asteroiden und anderen kosmischen Körpern reichen im Weltraum, um Krankheiten auf der Erde vorherzusagen, neue und innovative Wege zur Eindämmung des Terrorismus zu erforschen, um Industriedesigns herzustellen.

Häufigste Herausforderungen in der KI

1. Rechenleistung

Die Menge an Leistung, die diese leistungshungrigen Algorithmen verbrauchen, ist ein Faktor, der die meisten Entwickler davon abhält. Maschinelles Lernen und Deep Learning sind die Sprungbretter dieser künstlichen Intelligenz und erfordern eine ständig wachsende Anzahl von Kernen und GPUs, um effizient zu arbeiten. Es gibt verschiedene Bereiche, in denen wir Ideen und Wissen haben, um Deep-Learning-Frameworks zu implementieren, wie z. B. Asteroidenverfolgung, Einsatz im Gesundheitswesen, Verfolgung kosmischer Körper und vieles mehr.

Sie benötigen die Rechenleistung eines Supercomputers, und ja, Supercomputer sind nicht billig. Obwohl Entwickler aufgrund der Verfügbarkeit von Cloud Computing und Parallelverarbeitungssystemen effektiver an KI-Systemen arbeiten, haben sie ihren Preis. Das kann sich nicht jeder leisten, bei einem Anstieg des Zuflusses beispielloser Datenmengen und rasant zunehmender komplexer Algorithmen.

2. Vertrauensdefizit

Einer der wichtigsten Faktoren, die der KI Anlass zur Sorge geben, ist die unbekannte Art, wie Deep-Learning-Modelle die Ausgabe vorhersagen. Wie ein bestimmter Satz von Eingaben eine Lösung für verschiedene Arten von Problemen erarbeiten kann, ist für einen Laien schwer zu verstehen.

Viele Menschen auf der Welt kennen nicht einmal die Verwendung oder Existenz künstlicher Intelligenz und wie sie in Alltagsgegenstände integriert ist, mit denen sie interagieren, wie Smartphones, Smart-TVs, Bankgeschäfte und sogar Autos (auf einem gewissen Automatisierungsgrad).

3. Begrenztes Wissen

Obwohl es viele Orte auf dem Markt gibt, an denen wir künstliche Intelligenz als bessere Alternative zu den traditionellen Systemen einsetzen können. Das eigentliche Problem ist das Wissen um Künstliche Intelligenz. Abgesehen von Technologiebegeisterten, Studenten und Forschern gibt es nur eine begrenzte Anzahl von Menschen, die sich des Potenzials von KI bewusst sind.

Beispielsweise gibt es viele KMU (kleine und mittlere Unternehmen) , die ihre Arbeit planen oder innovative Wege zur Steigerung ihrer Produktion, zur Verwaltung von Ressourcen, zum Verkauf und zur Verwaltung von Produkten online erlernen, das Verbraucherverhalten lernen und verstehen und effektiv und effizient auf den Markt reagieren können . Sie kennen auch Dienstanbieter wie Google Cloud, Amazon Web Services und andere in der Technologiebranche nicht.

4. Menschliche Ebene

Dies ist eine der wichtigsten Herausforderungen in der KI, die Forscher für KI-Dienste in Unternehmen und Start-ups auf Trab gehalten hat. Diese Unternehmen können sich einer Genauigkeit von über 90 % rühmen, aber Menschen können in all diesen Szenarien besser abschneiden. Lassen Sie unser Modell beispielsweise vorhersagen, ob das Bild von einem Hund oder einer Katze ist. Der Mensch kann fast jedes Mal die richtige Ausgabe vorhersagen und erreicht eine erstaunliche Genauigkeit von über 99 %.

Damit ein Deep-Learning-Modell eine ähnliche Leistung erbringt, wären eine beispiellose Feinabstimmung, Hyperparameter-Optimierung, ein großer Datensatz und ein gut definierter und genauer Algorithmus sowie eine robuste Rechenleistung, ununterbrochenes Training mit Zugdaten und Tests mit Testdaten erforderlich. Das hört sich nach viel Arbeit an, und es ist tatsächlich hundertmal schwieriger, als es sich anhört.

Eine Möglichkeit, all die harte Arbeit zu vermeiden, besteht darin, einfach einen Dienstanbieter zu beauftragen, da dieser spezifische Deep-Learning-Modelle mit vortrainierten Modellen trainieren kann. Sie werden mit Millionen von Bildern trainiert und auf maximale Genauigkeit abgestimmt, aber das eigentliche Problem ist, dass sie weiterhin Fehler zeigen und wirklich Schwierigkeiten haben würden, die Leistung auf menschlichem Niveau zu erreichen.

5. Datenschutz und Sicherheit

Der Hauptfaktor, auf dem alle Deep- und Machine-Learning-Modelle basieren, ist die Verfügbarkeit von Daten und Ressourcen, um sie zu trainieren. Ja, wir haben Daten, aber da diese Daten von Millionen von Benutzern auf der ganzen Welt generiert werden, besteht die Möglichkeit, dass diese Daten für schlechte Zwecke verwendet werden.

Nehmen wir zum Beispiel an, ein medizinischer Dienstleister bietet Dienstleistungen für 1 Million Menschen in einer Stadt an, und aufgrund eines Cyberangriffs fallen die persönlichen Daten aller einer Million Benutzer in die Hände aller im Darknet. Diese Daten umfassen Daten über Krankheiten, Gesundheitsprobleme, Anamnese und vieles mehr. Um die Sache noch schlimmer zu machen, haben wir es jetzt mit Daten zur Planetengröße zu tun. Bei so vielen Informationen, die aus allen Richtungen einströmen, würde es sicherlich einige Fälle von Datenlecks geben.

Einige Unternehmen haben bereits begonnen, innovativ daran zu arbeiten, diese Barrieren zu umgehen. Es trainiert die Daten auf intelligenten Geräten und wird daher nicht an die Server zurückgesendet, sondern nur das trainierte Modell an die Organisation zurückgesendet.

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6. Das Bias-Problem

Die gute oder schlechte Natur eines KI-Systems hängt wirklich von der Datenmenge ab, mit der es trainiert wird. Daher ist die Fähigkeit, gute Daten zu gewinnen, die Lösung für gute KI-Systeme der Zukunft. Aber in Wirklichkeit sind die alltäglichen Daten, die die Organisationen sammeln, dürftig und haben keine eigene Bedeutung.

Sie sind voreingenommen und definieren nur irgendwie die Natur und die Spezifikationen einer begrenzten Anzahl von Menschen mit gemeinsamen Interessen auf der Grundlage von Religion, ethnischer Zugehörigkeit, Geschlecht, Gemeinschaft und anderen rassischen Vorurteilen. Die wirkliche Veränderung kann nur durch die Definition einiger Algorithmen herbeigeführt werden, die diese Probleme effizient verfolgen können.

7. Datenknappheit

Da große Unternehmen wie Google, Facebook und Apple wegen unethischer Nutzung der generierten Benutzerdaten angeklagt sind, wenden verschiedene Länder wie Indien strenge IT-Regeln an, um den Datenfluss einzuschränken. Daher stehen diese Unternehmen nun vor dem Problem, lokale Daten für die Entwicklung von Anwendungen für die ganze Welt zu verwenden, was zu Voreingenommenheit führen würde.

Die Daten sind ein sehr wichtiger Aspekt der KI, und gekennzeichnete Daten werden verwendet, um Maschinen zu trainieren, um zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Einige Unternehmen versuchen, neue Methoden zu entwickeln und konzentrieren sich auf die Erstellung von KI-Modellen, die trotz Datenknappheit genaue Ergebnisse liefern können. Mit voreingenommenen Informationen könnte das gesamte System fehlerhaft werden.

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Fazit

Obwohl diese Herausforderungen in der KI für die Menschheit sehr deprimierend und verheerend erscheinen, können wir diese Veränderungen durch die kollektive Anstrengung der Menschen sehr effektiv herbeiführen. Laut Microsoft muss sich die nächste Generation von Ingenieuren in diesen hochmodernen neuen Technologien weiterbilden, um eine Chance zu haben, mit Organisationen der Zukunft zusammenzuarbeiten, und um Sie darauf vorzubereiten, hat upGrad zusammen mit vielen unserer Programme Programme zu diesen hochmodernen Technologien angeboten Student, der bei Google, Microsoft, Amazon und Visa und vielen anderen Fortune-500-Unternehmen arbeitet.

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