인공 지능은 처음부터 세계에서 엄청난 변화를 가져 왔지만 지금도 응용 프로그램의 개발과 혁신에서 몇 가지 큰 도전에 직면 해 있습니다.
여기서 우리는 인공 지능 세계가 직면하고있는 몇 가지 과제를 살펴볼 것입니다. 또한 엔터프라이즈 모빌리티 솔루션 은 인공 지능의 이점을 가장 많이 누리는 솔루션입니다. 따라서 이러한 모빌리티 솔루션을 필요로하는 사람들은 이러한 문제에 가장 큰 영향을받습니다. 이 모든 과제를 하나씩 자세히 살펴 보겠습니다.
AI 애플리케이션 개발의 과제
1. 비효율적 인 컴퓨팅
인공 지능에는 매우 진보되고 효율적인 유형의 기계 및 처리가 필요합니다. 클라우드 컴퓨팅이 이에 대한 하나의 해결책 인 것처럼 보이지만 현재 소프트웨어와 장치를 고려하면 그것만으로는 충분하지 않습니다. 이것은 인공 지능 솔루션이 직면 한 첫 번째 과제 중 하나입니다. 머신 러닝과 딥 러닝과 같은 AI 기술은 최고의 계산 속도를 필요로합니다. 이를 위해서는 마이크로 또는 나노초의 빠른 속도로 계산을 수행해야합니다. 어떤 경우에는 계산 속도가 나노초보다 짧아야 할 수도 있습니다.
2. 지원 부족
이 문제는 AI 소프트웨어 개발 의 진행을 방해합니다. 이는 인공 지능이 무엇인지 잘 아는 사람이 많지 않고 스스로 생각하고 학습 할 수있는 기계를 사용하는 방법을 이해하지 못하기 때문에 발생합니다. 그것이 사람들로부터 직면하는 거부는 진보를 이루고 새로운 수준의 개발을 달성하는 것을 방해하는 것입니다. 이제 사람들이 요구하지 않기 때문에 시장에 대한 요구가 없으며 결과적으로 기업이나 조직도 AI에 투자하지 않습니다. 이것이 지원 부족에 직면하는 방식입니다.
3. 신뢰를 얻을 수 없다
이름에서 알 수 있듯이 지능의 유형이지만 비인간적 인 것입니다. 이것은 기계가 어떻게 결정을 내릴 수 있는지에 대한 사람들의 의심을 불러 일으 킵니다. 그리고 단순히 수학 알고리즘을 보여주고 고객이 그것을 이해하거나 적어도 고객의 신뢰를 얻을 수있는 은행 절차처럼 간단하지 않습니다. 인공 지능에 관해서는 절차가 훨씬 더 복잡합니다. 일반 대중에게 설명하기는 어렵습니다. 따라서 사람들은 이것을 쉽게 신뢰하지 않고 혼자서 받아들입니다.
4. 단일 목적 전문화
지금까지 인공 지능은 특별히 제한된 용도로만 사용할 수있었습니다. 그것이 수행하는 방법은 주어진 입력과 그것과 함께 생성 된 출력을 읽고 유지하는 것입니다. 이것은 최선의 결과만을 제공하지만. 그러나 한 가지 작업에서만 점점 더 좋아지는 것으로 제한됩니다.
인간처럼 어떤 일도 할 수있는 인공 지능은 아직 효율적으로 개발되지 않았습니다. 그리고 이것은 엔터프라이즈 모빌리티 관리에 필요합니다. 조만간 개발 될 수 있지만 현재로서는 시장에 없습니다.
5. 더 나은 설명 필요
인공 지능 소프트웨어와 애플리케이션 및 제품을 만들고 개발하는 회사와 개발자는 일반 대중이 자신의 목표와 성과를 이해하도록 할 수 없습니다. 그들은 지금까지 인공 지능으로 달성 한 모든 것을 대중에게 분명하게 밝히지 않았습니다.
이것이 사람들의 마음에 의심을 불러 일으키는 것입니다. 설명 가능한 인공 지능은 미리 설정된 목표를 달성하기 위해 선별되고 확산되어야합니다. 개발자는 인공 지능의 의사 결정력을 설명 할 수 있어야하며, 또한 그것이 훌륭하고 공정하다는 점을 설명 할 수 있어야합니다. 그래야만 사람들이 전심으로 인공 지능을 받아 들일 것입니다.
6. 침해에 취약
기계 학습 시스템과 인공 지능은 그들이 얻는 데이터에 크게 의존합니다. 그리고 더 나은 성과를 내기 위해이 데이터는 종종 개인적이며 민감합니다. 이것이 그들이 도난과 침해를 받기 쉬운 이유입니다. 또한 이러한 유형의 침해는 오늘날 매우 일반적이되었습니다.
개인의 데이터와 그 기밀성, 보안 등에 위협이되지 않는 인공 지능 유형을 만들고 개발하기 위해 어떤 규칙과 규정이 만들어 졌는가. 이것은 기계 학습 시스템과 인공 지능 애플리케이션을 위해 만들어졌습니다. 본질적으로 민감한 엄청난 양의 데이터를 저장합니다.
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7. 알고리즘의 바이 션
AI 애플리케이션은 일반적으로 이전 데이터에 대한 교육에 따라 작동합니다. 문제는 잘못된 데이터가 작동하고 AI 애플리케이션이 이에 따라 작동하기 시작할 때 발생합니다. 따라서 그들은 편향되지 않은 데이터에 대해 교육을 받아야하며 쉽게 설명 할 수있는 알고리즘을 생성해야합니다.
8. 데이터 부족
기업과 조직은 엄청난 양의 데이터를 가지고 있지만 인공 지능에 유용한 데이터는 여전히 충분하지 않습니다. 또한 가장 효율적인 인공 지능은 감독 된 훈련이 제공되는 것이며, 이러한 유형의 훈련은 본질적으로 드문 라벨 데이터를 통해 학습됩니다.
따라서 적은 데이터로 더 많은 작업을 수행 할 수있는 이러한 기계 학습 시스템과 인공 지능 애플리케이션을 개발하고 만들어야합니다. 또한 시간이 지남에 따라 세계는 인공 지능 및 기계 학습 시스템이 작동하기에 충분한 데이터 세트를 생성 할 수있을 것입니다. 이는 오늘날 매우 드문 일입니다.
결론
그래서 우리는 인공 지능이 무엇인지, 그리고 인공 지능 소프트웨어 개발 당시 직면 할 수있는 가장 큰 도전이 무엇인지 보았습니다 . 그러나 AI가 이미 전 세계를 장악하기 시작했지만 인공 지능 솔루션 에는 훨씬 더 많은 성장과 개발이 필요하다는 사실에는 의심의 여지가 없습니다 .
또한 지금까지 모든 사람이 AI를 받아들이지 않았습니다. 인공 지능과 그 응용 프로그램에 적응해야하는 많은 기업과 부문이 남아 있습니다. 그러나 그 시간은 업계가 이미 인공 지능이 직면 한 문제를 근절하려고 노력하고있는 한 멀지 않습니다.