2022'de Yapay Zekada En Önemli 7 Zorluk

Neuralink'i hiç duydunuz mu? Elon Musk tarafından ortaklaşa kurulan ve insan vücuduyla ciddi bir Yapay Zeka entegrasyonu üzerinde çalışan tomurcuklanan bir başlangıç ​​şirketidir. Her biri 32 elektrot içeren ve beyne nakledilebilen 96 küçük polimer iplikten oluşan bir çip geliştirdiler.

Ne düşündüğünüzü biliyorum: “Bu ciddi bir bilim kurgu”, ancak cevap: hayır. Bu gerçek dünyada oluyor ve bu cihazı kullanarak beyninizi günlük elektronik cihazlara dokunmadan bile bağlayabilirsiniz!

Bazı ciddi soruların zamanı: Gerçekten gerekli mi? O kadar faydalı olacak mı? Bu tür bir teknolojiye hazır mıyız? Gelecekte hayatımızı nasıl etkileyecek? AI'daki zorlukları bulalım.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Çevrimiçi Kursuna katılın - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada İleri Düzey Sertifika Programı.

Yapay Zekanın insan yaşamı ve ekonomi üzerindeki etkisi şaşırtıcı olmuştur. Yapay Zeka, 2030 yılına kadar dünya ekonomisine yaklaşık 15,7 trilyon dolar ekleyebilir. Bunu bir perspektiften ele alırsak, bu, bugün itibariyle Çin ve Hindistan'ın birleşik ekonomik çıktısı ile ilgili.

Yapay zeka kullanımının iş üretkenliğini %40'a kadar artırabileceğini tahmin eden çeşitli şirketlerle birlikte, yapay zeka girişimlerinin sayısındaki çarpıcı artış 2000'den bu yana 14 kat arttı. uzayda yeryüzündeki hastalıkları tahmin etmek, endüstriyel tasarımlar yapmak için terörizmi dizginlemek için yeni ve yenilikçi yollar keşfetmek.

Yapay Zekada En Sık Karşılaşılan Zorluklar

1. Bilgi İşlem Gücü

Bu güce aç algoritmaların kullandığı güç miktarı, çoğu geliştiriciyi uzak tutan bir faktördür. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme, bu Yapay Zekanın basamak taşlarıdır ve verimli çalışmak için sürekli artan sayıda çekirdek ve GPU talep ederler. Asteroit takibi, sağlık hizmeti dağıtımı, kozmik cisimlerin izlenmesi ve çok daha fazlası gibi derin öğrenme çerçevelerini uygulamak için fikir ve bilgiye sahip olduğumuz çeşitli alanlar vardır.

Bir süper bilgisayarın bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyarlar ve evet, süper bilgisayarlar ucuz değildir. Bulut Bilişim ve paralel işleme sistemleri geliştiricilerinin kullanılabilirliği nedeniyle yapay zeka sistemleri üzerinde daha verimli çalışsalar da bir bedeli vardır. Eşi görülmemiş miktarda veri akışındaki artış ve hızla artan karmaşık algoritmalar nedeniyle herkes bunu karşılayamaz.

2. Güven Eksikliği

AI için endişe kaynağı olan en önemli faktörlerden biri, derin öğrenme modellerinin çıktıyı nasıl tahmin ettiğinin bilinmeyen doğasıdır. Belirli bir girdi setinin farklı türdeki problemler için nasıl bir çözüm geliştirebileceğini, meslekten olmayan biri için anlamak zordur.

Dünyadaki birçok insan Yapay Zekanın kullanımını veya varlığını ve akıllı telefonlar, Akıllı TV'ler, Bankacılık ve hatta arabalar gibi etkileşimde bulundukları günlük öğelere nasıl entegre edildiğini bile bilmiyor (bir otomasyon düzeyinde).

3. Sınırlı Bilgi

Piyasada Yapay Zekayı geleneksel sistemlere daha iyi bir alternatif olarak kullanabileceğimiz birçok yer olmasına rağmen. Asıl sorun Yapay Zeka bilgisidir. Teknoloji meraklıları, üniversite öğrencileri ve araştırmacılar dışında, yapay zekanın potansiyelinin farkında olan sadece sınırlı sayıda insan var.

Örneğin, işlerini planlayabilen veya üretimlerini artırmak, kaynakları yönetmek, ürünleri çevrimiçi satmak ve yönetmek, tüketici davranışlarını öğrenmek ve anlamak ve piyasaya etkin ve verimli bir şekilde tepki vermek için yenilikçi yollar öğrenebilen birçok KOBİ (Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler) vardır. . Ayrıca Google Cloud, Amazon Web Services ve teknoloji endüstrisindeki diğerleri gibi hizmet sağlayıcıların da farkında değiller.

4. İnsan seviyesi

Bu, AI'daki en önemli zorluklardan biridir ve araştırmacıları şirketlerde ve start-up'larda AI hizmetleri için kenarda tutar. Bu şirketler %90'ın üzerinde doğrulukla övünüyor olabilir, ancak insanlar tüm bu senaryolarda daha iyisini yapabilir. Örneğin, modelimizin görüntünün bir köpek mi yoksa bir kedi mi olduğunu tahmin etmesine izin verin. İnsan, neredeyse her seferinde doğru çıktıyı tahmin edebilir ve %99'un üzerinde çarpıcı bir doğruluğu silebilir.

Bir derin öğrenme modelinin benzer bir performans sergilemesi için benzeri görülmemiş bir ince ayar, hiperparametre optimizasyonu, büyük veri seti ve sağlam bilgi işlem gücü, tren verileri üzerinde kesintisiz eğitim ve test verileri üzerinde test ile birlikte iyi tanımlanmış ve doğru bir algoritma gerekir. Bu kulağa çok iş gibi geliyor ve aslında göründüğünden yüz kat daha zor.

Tüm zor işleri yapmaktan kaçınmanın bir yolu, yalnızca bir hizmet sağlayıcı kullanmaktır, çünkü önceden eğitilmiş modelleri kullanarak belirli derin öğrenme modellerini eğitebilirler. Milyonlarca görüntü üzerinde eğitildiler ve maksimum doğruluk için ince ayar yapıldılar, ancak asıl sorun, hata göstermeye devam etmeleri ve insan düzeyinde performansa ulaşmak için gerçekten mücadele etmeleridir.

5. Veri Gizliliği ve Güvenliği

Tüm derin ve makine öğrenimi modellerinin dayandığı ana faktör, onları eğitmek için veri ve kaynakların mevcudiyetidir. Evet, elimizde veri var, ancak bu veriler dünya çapındaki milyonlarca kullanıcıdan üretildiğinden, bu verilerin kötü amaçlarla kullanılma olasılığı var.

Örneğin, bir sağlık hizmeti sağlayıcısının bir şehirde 1 milyon kişiye hizmet sunduğunu ve bir siber saldırı nedeniyle 1 milyon kullanıcının tamamının kişisel verilerinin dark web'deki herkesin eline geçtiğini varsayalım. Bu veriler, hastalıklar, sağlık sorunları, tıbbi geçmiş ve çok daha fazlası hakkında verileri içerir. Daha da kötüsü, şimdi gezegen boyutu verileriyle uğraşıyoruz. Her yönden akan bu kadar çok bilgi ile, kesinlikle bazı veri sızıntısı vakaları olacaktır.

Bazı şirketler bu engelleri aşmak için yenilikçi bir şekilde çalışmaya başladı bile. Verileri akıllı cihazlarda eğitir ve bu nedenle sunuculara geri gönderilmez, sadece eğitilen model kuruluşa geri gönderilir.

Okuyun: Hindistan'da Yeni Başlayanlar ve Deneyimliler için AI Maaşı

6. Önyargı Sorunu

Bir AI sisteminin iyi ya da kötü doğası, gerçekten eğitildikleri veri miktarına bağlıdır. Bu nedenle, iyi veri elde etme yeteneği, gelecekte iyi AI sistemlerinin çözümüdür. Ancak gerçekte, kuruluşların topladığı günlük veriler yetersizdir ve kendi başına hiçbir önemi yoktur.

Önyargılıdırlar ve yalnızca bir şekilde din, etnik köken, cinsiyet, topluluk ve diğer ırksal önyargılara dayalı ortak çıkarları olan sınırlı sayıda insanın doğasını ve özelliklerini tanımlarlar. Gerçek değişim ancak bu sorunları etkin bir şekilde takip edebilecek bazı algoritmalar tanımlanarak getirilebilir.

7. Veri Kıtlığı

Google, Facebook ve Apple gibi büyük şirketler, oluşturulan kullanıcı verilerinin etik olmayan kullanımıyla ilgili suçlamalarla karşı karşıya kalırken, Hindistan gibi çeşitli ülkeler akışı kısıtlamak için katı BT kuralları kullanıyor. Bu nedenle, bu şirketler artık dünya için uygulamalar geliştirmek için yerel verileri kullanma sorunuyla karşı karşıyadır ve bu, önyargıya yol açacaktır.

Veriler, yapay zekanın çok önemli bir yönüdür ve etiketlenmiş veriler, makineleri öğrenmek ve tahminlerde bulunmak üzere eğitmek için kullanılır. Bazı şirketler yeni metodolojiler geliştirmeye çalışıyor ve veri kıtlığına rağmen doğru sonuçlar verebilen AI modelleri oluşturmaya odaklanıyor. Önyargılı bilgilerle, tüm sistem kusurlu hale gelebilir.

Ayrıca Okuyun: Siber Güvenlikte Yapay Zeka

Çözüm

Yapay zekadaki bu zorluklar insanlık için çok iç karartıcı ve yıkıcı görünse de, insanların ortak çabasıyla bu değişiklikleri çok etkili bir şekilde gerçekleştirebiliriz. Microsoft'a göre, yeni nesil mühendisler, geleceğin kuruluşlarıyla çalışma şansına sahip olmak için bu son teknoloji yeni teknolojilerde kendilerini geliştirmeli ve sizi hazırlamak için upGrad , pek çok ürünümüzle bu son teknolojiler üzerinde programlar sunmaktadır. Google, Microsoft, Amazon ve Visa ve daha bir çok servet 500 şirketinde çalışan öğrenci.

Yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saatlik sıkı eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve atamalar, IIIT-B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.