L'intelligenza artificiale ha acquisito enormi cambiamenti nel mondo sin dal suo inizio, ma anche ora sta affrontando alcune grandi sfide nello sviluppo e nell'innovazione delle sue applicazioni.
Qui vedremo alcune di quelle sfide che il mondo dell'intelligenza artificiale sta affrontando. Inoltre, le soluzioni di mobilità aziendale sono quelle che traggono i maggiori vantaggi dall'intelligenza artificiale. Quindi le persone che hanno bisogno di queste soluzioni di mobilità sono quelle maggiormente colpite da queste sfide. Vediamo tutte queste sfide una per una in dettaglio.
Sfide allo sviluppo di applicazioni AI
1. Calcolo inefficiente
L'intelligenza artificiale richiede un tipo di macchinari e processi molto avanzati ed efficienti. Il cloud computing sembra essere una soluzione per questo, ma se prendiamo in considerazione il software e i dispositivi attuali, anche quelli non sono sufficienti. Questa è una delle prime sfide che devono affrontare le soluzioni di intelligenza artificiale. Le tecniche di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo sono le cose che richiedono una velocità di calcolo di prim'ordine. Per questi, il calcolo deve essere eseguito a una velocità rapida di micro o addirittura nanosecondi. In alcuni casi, la velocità di calcolo potrebbe dover essere inferiore ai nanosecondi.
2. Mancanza di supporto
Questa sfida ostacola il progresso dello sviluppo del software AI . Questo perché non molte persone conoscono cos'è l'intelligenza artificiale e inoltre non capiscono come usare una macchina in grado di pensare e apprendere da sola. Il rifiuto che deve affrontare da parte delle persone è ciò che le impedisce di fare progressi e raggiungere nuove vette di sviluppo. Ora poiché non è richiesto dalle persone, quindi non c'è richiesta sul mercato e, di conseguenza, anche le società o le organizzazioni non investono nell'intelligenza artificiale. È così che affronta la mancanza di supporto.
3. Incapace di guadagnare fiducia
Proprio come suggerisce il nome, è un tipo di intelligenza ma disumana. Ciò fa sorgere dubbi nelle persone su come una macchina sia in grado di prendere decisioni. E non è semplice come una procedura bancaria dove puoi semplicemente mostrare gli algoritmi matematici e il cliente lo capisce o almeno sei in grado di guadagnare la fiducia del cliente. La procedura è molto più complessa quando si parla di intelligenza artificiale. È difficile spiegarlo al grande pubblico. E quindi le persone non si fidano facilmente di questo, lasciate sole ad accettarlo.
4. Specializzazione univoca
L'intelligenza artificiale finora è stata in grado di servire specificamente solo per usi limitati. Come si comporta leggendo e trattenendo gli input forniti e l'output prodotto con esso. Anche se lo fa solo con i migliori risultati che si ottengono. Ma si limita a migliorare sempre di più in un solo compito.
L'intelligenza artificiale in grado di svolgere qualsiasi tipo di compito proprio come gli esseri umani non è stata ancora sviluppata in modo efficiente. E questo è necessario per la gestione della mobilità aziendale . Sebbene possa essere sviluppato presto, per ora non è disponibile sul mercato.
5. Necessità di una migliore spiegazione
Le aziende e gli sviluppatori che creano e sviluppano software, applicazioni e prodotti di intelligenza artificiale non sono in grado di far comprendere al grande pubblico i propri obiettivi e risultati. Non hanno chiarito al pubblico cosa hanno ottenuto finora con l'intelligenza artificiale.
Questo è ciò che fa sorgere il dubbio nella mente delle persone. L'intelligenza artificiale spiegabile dovrebbe essere curata e diffusa per raggiungere obiettivi prestabiliti. Gli sviluppatori dovrebbero essere in grado di spiegare il potere decisionale dell'intelligenza artificiale e inoltre che va bene e giusto. Solo allora le persone accetteranno l'intelligenza artificiale con tutto il cuore.
6. A rischio di violazioni
I sistemi di apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale si basano molto sui dati che ottengono. E per ottenere risultati migliori, questi dati sono spesso di natura personale e sensibile. Questo è ciò che li rende inclini a furti e violazioni. Inoltre, tali tipi di violazioni sono diventati abbastanza comuni ai giorni nostri.
In base alle quali sono state adottate anche regole e regolamenti per creare e sviluppare tali tipi di intelligenza artificiale che non rappresentano alcuna minaccia per i dati della persona e la loro riservatezza, sicurezza, ecc. Questo è fatto per i sistemi di apprendimento automatico e le applicazioni di intelligenza artificiale perché memorizzare un'enorme quantità di dati di natura sensibile.
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7. Biasion degli algoritmi
Le applicazioni AI di solito funzionano in base alla formazione che hanno ricevuto sui dati precedenti. Il problema sorge quando entrano in gioco dati errati e l'applicazione AI inizia a funzionare in base ad essi. Pertanto devono essere addestrati sui dati imparziali e produrre algoritmi facilmente spiegabili.
8. Scarsità di dati
Anche se le aziende e le organizzazioni dispongono di un'immensa quantità di dati, i dati utili per l'intelligenza artificiale non sono ancora sufficienti. Inoltre, l'intelligenza artificiale più efficiente è quella che viene fornita dalla formazione supervisionata e questo tipo di addestramento viene appreso da dati etichettati che sono anche scarsi in natura.
Quindi è necessario sviluppare e creare un tale sistema di apprendimento automatico e applicazioni di intelligenza artificiale che possano fare di più con meno dati. E forse con il tempo il mondo sarà anche in grado di generare set di dati sufficienti per far funzionare i sistemi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, cosa piuttosto rara ai giorni nostri.
Conclusione
Quindi abbiamo visto cos'è l'intelligenza artificiale e quali sono alcune delle maggiori sfide che si potrebbero incontrare al momento dello sviluppo del software AI . Ma non c'è dubbio nel fatto che l'IA ha già iniziato a conquistare il mondo, ma per le soluzioni di intelligenza artificiale è necessaria molta più crescita e sviluppo.
Inoltre, l'intelligenza artificiale non è stata accettata da tutti finora. Sono rimaste molte aziende e settori che devono adattarsi all'intelligenza artificiale e alle sue applicazioni. Ma quel momento non è lontano in quanto l'industria sta già cercando di sradicare le sfide affrontate dall'intelligenza artificiale.