Le 7 principali sfide dell'intelligenza artificiale nel 2022

Hai mai sentito parlare di Neuralink? È una start-up in erba co-fondata da Elon Musk che sta lavorando a una seria integrazione dell'Intelligenza Artificiale con il corpo umano. Hanno sviluppato un chip che è una serie di 96 piccoli fili polimerici, ciascuno contenente 32 elettrodi e può essere trapiantato nel cervello.

So cosa state pensando: “Questa è fantascienza seria”, ma la risposta è: no. Questo sta accadendo nel mondo reale e usando questo dispositivo, e puoi connettere il tuo cervello con i dispositivi elettronici di tutti i giorni senza nemmeno toccarli!

Tempo per alcune domande serie: è davvero necessario? Sarà così utile? Siamo pronti per questo tipo di tecnologia? In che modo influenzerebbe le nostre vite in futuro? Scopriamo le sfide dell'IA.

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L'impatto dell'Intelligenza Artificiale sulle vite umane e sull'economia è stato sorprendente. L'intelligenza artificiale può aggiungere circa 15,7 trilioni di dollari all'economia mondiale entro il 2030. Per prenderlo in prospettiva, si tratta della produzione economica combinata di Cina e India ad oggi.

Con varie aziende che prevedono che l'uso dell'IA può aumentare la produttività aziendale fino al 40%, il drammatico aumento del numero di start-up di IA è aumentato di 14 volte dal 2000. L'applicazione dell'IA può variare dal rilevamento di asteroidi e altri corpi cosmici nello spazio per prevedere le malattie sulla terra, esplorare modi nuovi e innovativi per frenare il terrorismo per realizzare progetti industriali.

Le principali sfide comuni nell'IA

1. Potenza di calcolo

La quantità di energia utilizzata da questi algoritmi assetati di potere è un fattore che tiene lontana la maggior parte degli sviluppatori. Machine Learning e Deep Learning sono i trampolini di lancio di questa intelligenza artificiale e richiedono un numero sempre crescente di core e GPU per funzionare in modo efficiente. Esistono vari domini in cui abbiamo idee e conoscenze per implementare framework di deep learning come il monitoraggio degli asteroidi, l'implementazione dell'assistenza sanitaria, il tracciamento dei corpi cosmici e molto altro.

Richiedono la potenza di calcolo di un supercomputer e sì, i supercomputer non sono economici. Sebbene, a causa della disponibilità del cloud computing e dei sistemi di elaborazione parallela, gli sviluppatori lavorino sui sistemi di intelligenza artificiale in modo più efficace, hanno un prezzo. Non tutti possono permetterselo con un aumento dell'afflusso di quantità di dati senza precedenti e algoritmi complessi in rapido aumento.

2. Deficit di fiducia

Uno dei fattori più importanti che sono motivo di preoccupazione per l'IA è la natura sconosciuta del modo in cui i modelli di deep learning prevedono l'output. Come un insieme specifico di input possa escogitare una soluzione per diversi tipi di problemi è difficile da capire per un profano.

Molte persone nel mondo non conoscono nemmeno l'uso o l'esistenza dell'Intelligenza Artificiale e come sia integrata negli oggetti di uso quotidiano con cui interagiscono come smartphone, Smart TV, servizi bancari e persino automobili (a un certo livello di automazione).

3. Conoscenza limitata

Anche se ci sono molti posti nel mercato in cui possiamo usare l'Intelligenza Artificiale come una migliore alternativa ai sistemi tradizionali. Il vero problema è la conoscenza dell'Intelligenza Artificiale. A parte gli appassionati di tecnologia, gli studenti universitari e i ricercatori, solo un numero limitato di persone è consapevole del potenziale dell'IA.

Ad esempio, ci sono molte PMI (Piccole e Medie Imprese) che possono programmare il proprio lavoro o imparare modi innovativi per aumentare la propria produzione, gestire le risorse, vendere e gestire i prodotti online, imparare e comprendere il comportamento dei consumatori e reagire al mercato in modo efficace ed efficiente . Inoltre, non sono a conoscenza di fornitori di servizi come Google Cloud, Amazon Web Services e altri nel settore tecnologico.

4. A livello umano

Questa è una delle sfide più importanti dell'IA, che ha tenuto i ricercatori all'avanguardia per i servizi di intelligenza artificiale nelle aziende e nelle start-up. Queste aziende potrebbero vantare una precisione superiore al 90%, ma gli esseri umani possono fare di meglio in tutti questi scenari. Ad esempio, lascia che il nostro modello preveda se l'immagine è di un cane o di un gatto. L'essere umano può prevedere l'output corretto quasi ogni volta, assorbendo una straordinaria precisione superiore al 99%.

Perché un modello di deep learning esegua prestazioni simili richiederebbe una messa a punto senza precedenti, ottimizzazione degli iperparametri, set di dati di grandi dimensioni e un algoritmo ben definito e accurato, insieme a una solida potenza di calcolo, formazione ininterrotta sui dati del treno e test sui dati dei test. Sembra un sacco di lavoro, ed in realtà è cento volte più difficile di quanto sembri.

Un modo per evitare di fare tutto il duro lavoro è semplicemente utilizzando un fornitore di servizi, poiché può addestrare modelli di deep learning specifici utilizzando modelli pre-addestrati. Sono addestrati su milioni di immagini e sono messi a punto per la massima precisione, ma il vero problema è che continuano a mostrare errori e farebbero davvero fatica a raggiungere prestazioni a livello umano.

5. Privacy e sicurezza dei dati

Il fattore principale su cui si basano tutti i modelli di deep e machine learning è la disponibilità di dati e risorse per addestrarli. Sì, disponiamo di dati, ma poiché questi dati vengono generati da milioni di utenti in tutto il mondo, è probabile che questi dati possano essere utilizzati per scopi negativi.

Ad esempio, supponiamo che un fornitore di servizi medici offra servizi a 1 milione di persone in una città e, a causa di un attacco informatico, i dati personali di tutti e un milione di utenti cadano nelle mani di tutti nel dark web. Questi dati includono dati su malattie, problemi di salute, anamnesi e molto altro. A peggiorare le cose, ora abbiamo a che fare con i dati sulle dimensioni del pianeta. Con così tante informazioni che arrivano da tutte le direzioni, ci sarebbero sicuramente alcuni casi di fuga di dati.

Alcune aziende hanno già iniziato a lavorare in modo innovativo per aggirare queste barriere. Addestra i dati sui dispositivi intelligenti e quindi non vengono rispediti ai server, ma solo il modello addestrato viene rispedito all'organizzazione.

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6. Il problema del pregiudizio

La natura buona o cattiva di un sistema di intelligenza artificiale dipende davvero dalla quantità di dati su cui vengono addestrati. Quindi, la capacità di ottenere buoni dati è la soluzione per buoni sistemi di intelligenza artificiale in futuro. Ma, in realtà, i dati quotidiani che le organizzazioni raccolgono sono poveri e non hanno alcun significato di per sé.

Sono di parte e solo in qualche modo definiscono la natura e le specifiche di un numero limitato di persone con interessi comuni basati su religione, etnia, genere, comunità e altri pregiudizi razziali. Il vero cambiamento può essere apportato solo definendo alcuni algoritmi in grado di tracciare efficacemente questi problemi.

7. Scarsità di dati

Con grandi aziende come Google, Facebook e Apple che devono affrontare accuse per l'uso non etico dei dati degli utenti generati, vari paesi come l'India stanno utilizzando regole IT rigorose per limitare il flusso. Pertanto, queste aziende ora devono affrontare il problema dell'utilizzo dei dati locali per lo sviluppo di applicazioni per il mondo e ciò comporterebbe pregiudizi.

I dati sono un aspetto molto importante dell'IA e i dati etichettati vengono utilizzati per addestrare le macchine ad apprendere e fare previsioni. Alcune aziende stanno cercando di innovare nuove metodologie e si concentrano sulla creazione di modelli di intelligenza artificiale in grado di fornire risultati accurati nonostante la scarsità di dati. Con informazioni distorte, l'intero sistema potrebbe diventare difettoso.

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Conclusione

Sebbene queste sfide nell'IA sembrino molto deprimenti e devastanti per l'umanità, attraverso lo sforzo collettivo delle persone, possiamo realizzare questi cambiamenti in modo molto efficace. Secondo Microsoft, la prossima generazione di ingegneri deve perfezionarsi in queste nuove tecnologie all'avanguardia per avere la possibilità di lavorare con le organizzazioni del futuro e per prepararti, upGrad offre programmi su queste tecnologie all'avanguardia con molti dei nostri studente che lavora in Google, Microsoft, Amazon e Visa e molte altre aziende Fortune 500.

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