人工知能は当初から世界に大きな変化をもたらしてきましたが、今でもそのアプリケーションの開発と革新においていくつかの大きな課題に直面しています。
ここでは、人工知能の世界が直面しているこれらの課題のいくつかを見ていきます。また、エンタープライズモビリティソリューションは、人工知能から最も恩恵を受けるソリューションです。したがって、これらのモビリティソリューションを必要とする人々は、これらの課題によって最も影響を受ける人々です。これらすべての課題を1つずつ詳しく見ていきましょう。
AIアプリケーションの開発への挑戦
1.非効率的なコンピューティング
人工知能には、非常に高度で効率的なタイプの機械と処理が必要です。クラウドコンピューティングはこれに対する1つの解決策のようですが、現在のソフトウェアとデバイスを考慮に入れると、それらでさえ十分ではありません。これは、人工知能ソリューションが直面する最初の課題の1つです。機械学習やディープラーニングなどのAIの手法は、一流の計算速度を必要とするものです。これらの場合、計算はマイクロ秒またはナノ秒の高速で実行する必要があります。場合によっては、計算速度をナノ秒より短くする必要があります。
2.サポートの欠如
この課題は、 AIソフトウェア開発の進歩を妨げます。これは、人工知能とは何かを知っている人が少なく、さらに、自分で考えて学ぶことができる機械の使い方を理解していないために起こります。それが人々から直面する拒絶は、それが進歩を遂げ、新たな高みの開発を達成することを妨げるものです。今では人々からの需要がないため、市場での需要はなく、その結果、企業や組織もAIに投資していません。これがサポートの欠如に直面している方法です。
3.信頼を得ることができません
名前が示すように、それは一種の知性ですが、非人間的なものです。これは、機械がどのように決定を下すことができるかという疑問を人々に引き起こします。そして、それはあなたが単に数学のアルゴリズムを示すことができて、顧客がそれを理解するか、少なくともあなたがクライアントの信頼を得ることができる銀行の手続きのように単純ではありません。人工知能に関しては、手順ははるかに複雑です。一般の人に説明するのは難しいです。したがって、人々はこれを簡単に信頼せず、そのまま受け入れます。
4.単一目的の専門化
これまでの人工知能は、特に限られた用途にしか役立たなかった。それがどのように機能するかは、与えられた入力とそれを使って生成された出力を読み取って保持することです。それは出てくる最高の結果だけでこれを行いますが。しかし、それはたった1つのタスクでどんどん良くなることに限定されています。
人間と同じようにあらゆる種類のタスクを実行できる人工知能は、まだ効率的に開発されていません。そして、これはエンタープライズモビリティ管理に必要です。間もなく開発されるかもしれませんが、今のところ市場には出ていません。
5.より良い説明の必要性
人工知能ソフトウェアとアプリケーションおよび製品を作成および開発している企業および開発者は、一般の人々に彼らの目標と達成を理解させることができません。彼らは、これまで人工知能で何を達成したかを一般に明らかにしていません。
これが人々の心に疑問を投げかけるものです。説明可能な人工知能は、事前に設定された目標を達成するためにキュレーションされ、分散される必要があります。開発者は、人工知能の意思決定力を説明でき、さらにそれが問題なく公正であることを説明できる必要があります。そうして初めて、人々は人工知能を心から受け入れるようになります。
6.違反しやすい
機械学習システムと人工知能は、取得したデータに大きく依存しています。そして、パフォーマンスを向上させるために、このデータは多くの場合、個人的で機密性の高いものです。これが、盗難や侵害を起こしやすい理由です。また、このようなタイプの違反は、今日では非常に一般的になっています。
それに続いて、個人のデータやその機密性、セキュリティなどに脅威を与えないタイプの人工知能を作成および開発するための規則や規制も作成されました。これは、機械学習システムや人工知能アプリケーション向けに作成されています。本質的に機密性の高い大量のデータを保存します。
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7.アルゴリズムのバイアス
AIアプリケーションは通常、以前のデータで取得したトレーニングに従って機能します。この問題は、不良データが発生し、AIアプリケーションがそれに応じて動作し始めるときに発生します。したがって、偏りのないデータについてトレーニングし、簡単に説明できるアルゴリズムを作成する必要があります。
8.データの不足
企業や組織には膨大な量のデータがありますが、人工知能に役立つデータはまだ十分ではありません。また、最も効率的な人工知能は、教師ありトレーニングが提供されるものであり、このタイプのトレーニングは、本質的に希少なラベル付きデータによって学習されます。
したがって、より少ないデータでより多くのことを実行できるような機械学習システムと人工知能アプリケーションを開発および作成する必要があります。また、時間の経過とともに、世界は人工知能と機械学習システムが機能するのに十分なデータセットを生成できるようになるかもしれません。これは今日では非常にまれです。
結論
そこで、人工知能とは何か、そしてAIソフトウェア開発時に遭遇する可能性のある最大の課題のいくつかを見てきました。しかし、AIがすでに世界を支配し始めているという事実に疑いの余地はありませんが、人工知能ソリューションにはさらに多くの成長と開発が必要です。
また、AIはこれまですべての人に受け入れられていません。人工知能とそのアプリケーションに適応する必要のある多くの企業やセクターが残っています。しかし、業界がすでに人工知能が直面する課題を根絶しようとしているので、その時はそう遠くはありません。