Top 7 provocări în inteligența artificială în 2022

Ați auzit vreodată de Neuralink? Este o companie start-up în devenire, co-fondată de Elon Musk, care lucrează la o integrare serioasă a Inteligenței Artificiale cu corpul uman. Ei au dezvoltat un cip care este o serie de 96 de fire de polimer mici, fiecare conținând 32 de electrozi și care poate fi transplantat în creier.

Știu la ce te gândești: „Aceasta este science fiction serioasă”, dar răspunsul este: nu. Acest lucru se întâmplă în lumea reală și folosind acest dispozitiv și îți poți conecta creierul cu dispozitivele electronice de zi cu zi fără să le atingi!

Este timpul pentru câteva întrebări serioase: este cu adevărat necesar? Va fi atât de util? Suntem pregătiți pentru acest tip de tehnologie? Cum ne-ar afecta viețile în viitor? Să aflăm provocările din AI.

Alăturați-vă cursului online de învățare automată de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Impactul inteligenței artificiale asupra vieților umane și asupra economiei a fost uimitor. Inteligența artificială poate adăuga aproximativ 15,7 trilioane de dolari la economia mondială până în 2030. Pentru a lua asta în perspectivă, este vorba despre producția economică combinată a Chinei și Indiei de astăzi.

Cu diverse companii care prevăd că utilizarea AI poate crește productivitatea afacerii cu până la 40%, creșterea dramatică a numărului de start-up-uri AI a crescut de 14 ori din 2000. Aplicarea AI poate varia de la urmărirea asteroizilor și a altor corpuri cosmice. în spațiu pentru a prezice bolile de pe pământ, a explora modalități noi și inovatoare de a reduce terorismul pentru a realiza modele industriale.

Principalele provocări comune în AI

1. Puterea de calcul

Cantitatea de putere pe care o folosesc acești algoritmi avoați de putere este un factor care îi ține departe pe majoritatea dezvoltatorilor. Învățarea automată și învățarea profundă sunt pietrele de treaptă ale acestei inteligențe artificiale și necesită un număr tot mai mare de nuclee și GPU-uri pentru a funcționa eficient. Există diverse domenii în care avem idei și cunoștințe pentru a implementa cadre de învățare profundă, cum ar fi urmărirea asteroizilor, implementarea asistenței medicale, urmărirea corpurilor cosmice și multe altele.

Au nevoie de puterea de calcul a unui supercomputer și da, supercalculatoarele nu sunt ieftine. Deși, datorită disponibilității Cloud Computing și dezvoltatorii de sisteme de procesare paralelă lucrează la sistemele AI mai eficient, acestea au un preț. Nu toată lumea își poate permite asta cu o creștere a fluxului de cantități fără precedent de date și cu algoritmi complexi în creștere rapidă.

2. Deficitul de încredere

Unul dintre cei mai importanți factori care sunt o cauză de îngrijorare pentru AI este natura necunoscută a modului în care modelele de învățare profundă prezic rezultatul. Modul în care un set specific de intrări poate concepe o soluție pentru diferite tipuri de probleme este greu de înțeles pentru un neprofesionist.

Mulți oameni din lume nici măcar nu cunosc utilizarea sau existența Inteligenței Artificiale și cum este integrată în obiectele de zi cu zi cu care interacționează, cum ar fi smartphone-uri, televizoare inteligente, servicii bancare și chiar mașini (la un anumit nivel de automatizare).

3. Cunoștințe limitate

Deși există multe locuri pe piață unde putem folosi Inteligența Artificială ca o alternativă mai bună la sistemele tradiționale. Adevărata problemă este cunoașterea Inteligenței Artificiale. În afară de pasionații de tehnologie, studenții și cercetătorii, există doar un număr limitat de oameni care sunt conștienți de potențialul AI.

De exemplu, există multe IMM-uri (Întreprinderi Mici și Mijlocii) care își pot programa munca sau pot învăța modalități inovatoare de a-și crește producția, de a gestiona resursele, de a vinde și de a gestiona produse online, de a învăța și de a înțelege comportamentul consumatorilor și de a reacționa la piață în mod eficient și eficient. . De asemenea, nu cunosc furnizori de servicii precum Google Cloud, Amazon Web Services și alții din industria tehnologică.

4. La nivel uman

Aceasta este una dintre cele mai importante provocări ale inteligenței artificiale, una care i-a ținut pe cercetători la vârf pentru serviciile de inteligență artificială în companii și start-up-uri. Aceste companii s-ar putea lăuda cu o precizie de peste 90%, dar oamenii se pot descurca mai bine în toate aceste scenarii. De exemplu, lăsați modelul nostru să prezică dacă imaginea este a unui câine sau a unei pisici. Omul poate prezice rezultatul corect aproape de fiecare dată, cu o precizie uluitoare de peste 99%.

Pentru ca un model de învățare profundă să realizeze o performanță similară, ar necesita o reglare fină fără precedent, optimizare a hiperparametrilor, un set mare de date și un algoritm bine definit și precis, împreună cu o putere de calcul robustă, antrenament neîntrerupt asupra datelor de tren și testare pe datele de testare. Sună mult de muncă și, de fapt, este de o sută de ori mai dificil decât pare.

O modalitate prin care poți evita să faci toată munca grea este doar să folosești un furnizor de servicii, deoarece aceștia pot antrena modele specifice de deep learning folosind modele pre-instruite. Sunt instruiți pe milioane de imagini și sunt reglați fin pentru o acuratețe maximă, dar adevărata problemă este că continuă să arate erori și s-ar lupta cu adevărat să atingă performanța la nivel uman.

5. Confidențialitatea și securitatea datelor

Principalul factor pe care se bazează toate modelele de învățare profundă și automată este disponibilitatea datelor și a resurselor pentru a le antrena. Da, avem date, dar deoarece aceste date sunt generate de la milioane de utilizatori de pe tot globul, există șanse ca aceste date să poată fi folosite în scopuri rele.

De exemplu, să presupunem că un furnizor de servicii medicale oferă servicii unui milion de oameni dintr-un oraș și, din cauza unui atac cibernetic, datele personale ale tuturor celor un milion de utilizatori cad în mâinile tuturor de pe dark web. Aceste date includ date despre boli, probleme de sănătate, istoric medical și multe altele. Pentru a înrăutăți lucrurile, acum avem de-a face cu date despre dimensiunea planetei. Cu atâtea informații care vin din toate direcțiile, cu siguranță ar exista unele cazuri de scurgere de date.

Unele companii au început deja să lucreze în mod inovator pentru a ocoli aceste bariere. Antrenează datele pe dispozitive inteligente și, prin urmare, nu sunt trimise înapoi către servere, doar modelul antrenat este trimis înapoi organizației.

Citiți: Salariu AI în India pentru cei proaspăt și cu experiență

6. Problema părtinirii

Natura bună sau rea a unui sistem AI depinde într-adevăr de cantitatea de date pe care sunt instruiți. Prin urmare, capacitatea de a obține date bune este soluția pentru sisteme AI bune în viitor. Dar, în realitate, datele zilnice pe care organizațiile le colectează sunt slabe și nu au nicio semnificație proprie.

Sunt părtinitoare și definesc doar cumva natura și specificațiile unui număr limitat de persoane cu interese comune bazate pe religie, etnie, gen, comunitate și alte prejudecăți rasiale. Schimbarea reală poate fi adusă doar prin definirea unor algoritmi care pot urmări eficient aceste probleme.

7. Lipsa datelor

Întrucât companii importante precum Google, Facebook și Apple se confruntă cu acuzații privind utilizarea neetică a datelor generate de utilizatori, diverse țări, cum ar fi India, folosesc reguli IT stricte pentru a restricționa fluxul. Astfel, aceste companii se confruntă acum cu problema utilizării datelor locale pentru dezvoltarea de aplicații pentru lume, iar asta ar duce la părtinire.

Datele sunt un aspect foarte important al AI, iar datele etichetate sunt folosite pentru a antrena mașinile să învețe și să facă predicții. Unele companii încearcă să inoveze noi metodologii și se concentrează pe crearea de modele AI care pot oferi rezultate precise, în ciuda deficitului de date. Cu informații părtinitoare, întregul sistem ar putea deveni viciat.

Citește și: Inteligența artificială în securitatea cibernetică

Concluzie

Deși aceste provocări în IA par foarte deprimante și devastatoare pentru omenire, prin efortul colectiv al oamenilor, putem aduce aceste schimbări foarte eficient. Potrivit Microsoft, următoarea generație de ingineri trebuie să se perfecționeze în aceste noi tehnologii de ultimă oră pentru a avea șansa de a lucra cu organizațiile viitorului și pentru a vă pregăti, upGrad a oferit programe despre aceste tehnologii de ultimă oră cu multe dintre noi. student care lucrează în Google, Microsoft, Amazon și Visa și multe alte companii din 500 de avere.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre inteligența artificială și învățarea automată, consultați Programul Executive PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de formare riguroasă, peste 30 de studii de caz și misiuni, statutul de absolvenți IIIT-B, peste 5 proiecte practice practice și asistență la locul de muncă cu firme de top.