Os 7 principais desafios da inteligência artificial em 2022

Você já ouviu falar em Neuralink? É uma empresa iniciante co-fundada por Elon Musk que está trabalhando em uma integração séria de Inteligência Artificial com o corpo humano. Eles desenvolveram um chip que é um conjunto de 96 pequenos fios de polímero, cada um contendo 32 eletrodos e que podem ser transplantados para o cérebro.

Eu sei o que você está pensando: “Isso é ficção científica séria”, mas a resposta é: não. Isso está acontecendo no mundo real e usando este dispositivo, e você pode conectar seu cérebro com dispositivos eletrônicos do dia a dia sem sequer tocá-los!

Tempo para algumas perguntas sérias: é realmente necessário? Será tão útil? Estamos preparados para este tipo de tecnologia? Como isso afetaria nossas vidas no futuro? Vamos descobrir os desafios em IA.

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O impacto da Inteligência Artificial na vida humana e na economia tem sido surpreendente. A Inteligência Artificial pode adicionar cerca de US$ 15,7 trilhões à economia mundial até 2030. Para levar isso em perspectiva, trata-se da produção econômica combinada da China e da Índia a partir de hoje.

Com várias empresas prevendo que o uso da IA ​​pode aumentar a produtividade dos negócios em até 40%, o aumento dramático no número de start-ups de IA aumentou 14 vezes desde 2000. A aplicação da IA ​​pode variar desde o rastreamento de asteróides e outros corpos cósmicos no espaço para prever doenças na Terra, explore maneiras novas e inovadoras de conter o terrorismo para fazer projetos industriais.

Principais desafios comuns em IA

1. Poder de computação

A quantidade de energia que esses algoritmos famintos por energia usam é um fator que mantém a maioria dos desenvolvedores afastados. Machine Learning e Deep Learning são os trampolins dessa Inteligência Artificial e exigem um número cada vez maior de núcleos e GPUs para funcionar com eficiência. Existem vários domínios em que temos ideias e conhecimento para implementar estruturas de aprendizado profundo, como rastreamento de asteróides, implantação de serviços de saúde, rastreamento de corpos cósmicos e muito mais.

Eles exigem o poder de computação de um supercomputador e, sim, supercomputadores não são baratos. Embora, devido à disponibilidade de computação em nuvem e desenvolvedores de sistemas de processamento paralelo trabalhem em sistemas de IA de forma mais eficaz, eles têm um preço. Nem todos podem arcar com isso com um aumento no fluxo de entrada de quantidades sem precedentes de dados e algoritmos complexos em rápido crescimento.

2. Déficit de Confiança

Um dos fatores mais importantes que são motivo de preocupação para a IA é a natureza desconhecida de como os modelos de aprendizado profundo preveem a saída. Como um conjunto específico de entradas pode conceber uma solução para diferentes tipos de problemas é difícil de entender para um leigo.

Muitas pessoas no mundo nem sabem o uso ou a existência da Inteligência Artificial, e como ela está integrada aos itens do dia a dia com os quais interagem, como smartphones, Smart TVs, Bancos e até carros (em algum nível de automação).

3. Conhecimento limitado

Embora existam muitos lugares no mercado onde podemos usar a Inteligência Artificial como uma alternativa melhor aos sistemas tradicionais. O verdadeiro problema é o conhecimento da Inteligência Artificial. Além de entusiastas da tecnologia, estudantes universitários e pesquisadores, há apenas um número limitado de pessoas que estão cientes do potencial da IA.

Por exemplo, existem muitas PMEs (Pequenas e Médias Empresas) que podem ter o seu trabalho agendado ou aprender formas inovadoras de aumentar a sua produção, gerir recursos, vender e gerir produtos online, aprender e compreender o comportamento do consumidor e reagir ao mercado de forma eficaz e eficiente . Eles também não estão cientes de provedores de serviços como Google Cloud, Amazon Web Services e outros do setor de tecnologia.

4. Nível humano

Este é um dos desafios mais importantes da IA, que mantém os pesquisadores no limite para serviços de IA em empresas e start-ups. Essas empresas podem se gabar de uma precisão acima de 90%, mas os humanos podem se sair melhor em todos esses cenários. Por exemplo, deixe nosso modelo prever se a imagem é de um cachorro ou de um gato. O ser humano pode prever a saída correta quase todas as vezes, obtendo uma precisão impressionante acima de 99%.

Para que um modelo de aprendizado profundo tenha um desempenho semelhante, seria necessário um ajuste fino sem precedentes, otimização de hiperparâmetros, grande conjunto de dados e um algoritmo bem definido e preciso, além de poder de computação robusto, treinamento ininterrupto em dados de trem e testes em dados de teste. Isso parece muito trabalhoso, e na verdade é cem vezes mais difícil do que parece.

Uma maneira de evitar todo o trabalho duro é usar um provedor de serviços, pois eles podem treinar modelos específicos de deep learning usando modelos pré-treinados. Eles são treinados em milhões de imagens e são ajustados para máxima precisão, mas o verdadeiro problema é que eles continuam a mostrar erros e realmente lutam para alcançar um desempenho de nível humano.

5. Privacidade e segurança de dados

O principal fator no qual todos os modelos de deep learning e machine learning se baseiam é a disponibilidade de dados e recursos para treiná-los. Sim, temos dados, mas como esses dados são gerados por milhões de usuários em todo o mundo, há chances de que esses dados possam ser usados ​​para fins ruins.

Por exemplo, suponha que um provedor de serviços médicos ofereça serviços a 1 milhão de pessoas em uma cidade e, devido a um ataque cibernético, os dados pessoais de todos os um milhão de usuários caiam nas mãos de todos na dark web. Esses dados incluem dados sobre doenças, problemas de saúde, histórico médico e muito mais. Para piorar as coisas, agora estamos lidando com dados do tamanho do planeta. Com tanta informação chegando de todas as direções, certamente haveria alguns casos de vazamento de dados.

Algumas empresas já começaram a trabalhar de forma inovadora para contornar essas barreiras. Ele treina os dados em dispositivos inteligentes e, portanto, não é enviado de volta aos servidores, apenas o modelo treinado é enviado de volta à organização.

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6. O Problema do Viés

A natureza boa ou ruim de um sistema de IA realmente depende da quantidade de dados em que eles são treinados. Portanto, a capacidade de obter bons dados é a solução para bons sistemas de IA no futuro. Mas, na realidade, os dados diários que as organizações coletam são pobres e não têm significado próprio.

Eles são tendenciosos e apenas de alguma forma definem a natureza e as especificações de um número limitado de pessoas com interesses comuns baseados em religião, etnia, gênero, comunidade e outros preconceitos raciais. A mudança real pode ser trazida apenas pela definição de alguns algoritmos que podem rastrear eficientemente esses problemas.

7. Escassez de dados

Com grandes empresas como Google, Facebook e Apple enfrentando acusações relacionadas ao uso antiético de dados de usuários gerados, vários países, como a Índia, estão usando regras de TI rigorosas para restringir o fluxo. Assim, essas empresas agora enfrentam o problema de usar dados locais para desenvolver aplicativos para o mundo, e isso resultaria em viés.

Os dados são um aspecto muito importante da IA, e os dados rotulados são usados ​​para treinar máquinas para aprender e fazer previsões. Algumas empresas estão tentando inovar em novas metodologias e estão focadas na criação de modelos de IA que possam fornecer resultados precisos, apesar da escassez de dados. Com informações tendenciosas, todo o sistema pode se tornar falho.

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Conclusão

Embora esses desafios na IA pareçam muito deprimentes e devastadores para a humanidade, através do esforço coletivo das pessoas, podemos trazer essas mudanças de forma muito eficaz. De acordo com a Microsoft, a próxima geração de engenheiros precisa se aprimorar nessas novas tecnologias de ponta para ter a chance de trabalhar com organizações do futuro e, para prepará-lo, o upGrad oferece programas nessas tecnologias de ponta com muitos de nossos estudante trabalhando no Google, Microsoft, Amazon e Visa e muitas outras empresas da Fortune 500.

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