Tekoäly on ostanut suuria muutoksia maailmassa alusta lähtien, mutta jo nyt sillä on suuria haasteita sovellustensa kehittämisessä ja innovoinnissa.
Täällä näemme joitain niistä haasteista, joita tekoälyn maailma on edessään. Myös tekoäly hyötyy eniten yritysten liikkuvuusratkaisuista. Siksi nämä haasteet vaikuttavat eniten näihin liikkumisratkaisuihin. Katsotaanpa kaikki nämä haasteet yksi kerrallaan yksityiskohtaisesti.
AI-sovellusten kehittämisen haasteet
1. Tehoton laskenta
Tekoäly vaatii erittäin edistynyttä ja tehokasta konetyyppiä ja prosessointia. Pilvilaskenta näyttää olevan yksi ratkaisu tähän, mutta jos otamme huomioon nykyiset ohjelmistot ja laitteet, myöskään ne eivät riitä. Tämä on yksi ensimmäisistä haasteista, joita tekoälyratkaisut kohtaavat. Tekoälyn tekniikat, kuten koneoppiminen ja syvällinen oppiminen, vaativat huippuluokan laskentanopeutta. Tätä varten laskelma on tehtävä nopeasti mikro- tai jopa nanosekunnin nopeudella. Joissakin tapauksissa laskentanopeuden on ehkä oltava lyhyempi kuin nanosekunnit.
2. Tuen puute
Tämä haaste haittaa tekoälyn ohjelmistokehityksen etenemistä . Tämä tapahtuu, koska monet ihmiset eivät ole perehtyneitä tekoälyyn, ja he eivät myöskään ymmärrä kuinka käyttää konetta, joka kykenee ajattelemaan ja oppimaan itse. Ihmisten kohtaama hylkääminen estää häntä edistymästä ja saavuttamasta uusia kehityskorkeuksia. Koska ihmiset eivät vaadi sitä, markkinoilla ei ole sitä kysyntää, minkä seurauksena yritykset tai organisaatiot eivät myöskään investoi tekoälyyn. Näin se puuttuu tuesta.
3. Luottamusta ei voida saavuttaa
Aivan kuten nimestä voi päätellä, se on eräänlainen älykkyys, mutta epäinhimillinen. Tämä herättää ihmisissä epäilyksiä siitä, kuinka kone pystyy tekemään päätöksiä. Ja se ei ole yksinkertaista, kuten pankkitoiminta, jossa voit yksinkertaisesti näyttää matemaattiset algoritmit ja asiakas ymmärtää sen tai ainakin pystyt saamaan asiakkaan luottamuksen. Menettely on paljon monimutkaisempi tekoälyn suhteen. On vaikea selittää sitä suurelle yleisölle. Ja siksi ihmiset eivät luota tähän helposti, jäävät yksin hyväksymään sen.
4. Yksikäinen erikoistuminen
Tekoäly on toistaiseksi pystynyt palvelemaan vain rajoitetusti. Kuinka se toimii lukemalla ja säilyttämällä annetut panokset ja sen kanssa tuotettu tuotos. Vaikka se tekee tämän vain parhailla tuloksilla. Mutta se rajoittuu paranemiseen vain yhdessä tehtävässä.
Tekoälyä, joka voi suorittaa minkä tahansa tyyppisiä tehtäviä aivan kuten ihmiset, ei ole vielä kehitetty tehokkaasti. Ja tämä vaaditaan yrityksen liikkuvuuden hallintaan . Vaikka sitä voidaan pian kehittää, toistaiseksi sitä ei ole markkinoilla.
5. Tarve paremmalle selitykselle
Yritykset ja kehittäjät, jotka luovat ja kehittävät tekoälyohjelmistoja sekä sovelluksia ja tuotteita, eivät pysty saamaan suurta yleisöä ymmärtämään tavoitteitaan ja saavutuksiaan. He eivät ole tehneet yleisölle selväksi, mitä kaikkea he ovat tähän mennessä saavuttaneet tekoälyllä.
Tämä herättää epäilyksiä ihmisten mielessä. Selitettävissä oleva tekoäly tulisi kuratoida ja levittää ennalta asetettujen tavoitteiden saavuttamiseksi. Kehittäjien tulisi pystyä selittämään tekoälyn päätöksentekovalta ja lisäksi, että se on hieno ja oikeudenmukainen. Vasta sitten ihmiset hyväksyvät tekoälyn koko sydämestään.
6. Altis rikkomuksille
Koneoppimisjärjestelmät ja tekoäly luottavat suuresti saamiinsa tietoihin. Parempi suorituskyky on usein henkilökohtaista ja arkaluonteista. Tämä tekee heistä alttiita varkauksille ja rikkomuksille. Ja myös tällaisista rikkomuksista on tullut melko yleisiä nykypäivänä.
Minkä sääntöjen ja säännösten mukaisesti on myös luotu ja kehitetty sellaisia tekoälyjä, jotka eivät aiheuta uhkaa henkilön tiedoille ja niiden luottamuksellisuudelle, turvallisuudelle jne. Tämä on tehty koneoppimisjärjestelmille ja tekoälysovelluksille, koska ne tallentaa valtavan määrän arkaluonteisia tietoja.
Lue blogi: - Luettelo yritysten liikkuvuuden hallinnan sanastosta
7. Algoritmien puolueellisuus
Tekoäly-sovellukset toimivat yleensä aikaisemman datan perusteella saamansa koulutuksen mukaan. Ongelma syntyy, kun huonoja tietoja tulee peliin ja tekoälysovellus alkaa toimia sen mukaan. Siksi heidät on koulutettava puolueettomaan dataan ja tuotettava helposti selitettävät algoritmit.
8. Tietojen niukkuus
Vaikka yrityksillä ja organisaatioilla on valtava määrä tietoa, tekoälylle hyödyllinen data ei silti riitä. Tehokkain tekoäly on myös se, joka tarjoaa valvottua koulutusta, ja tämän tyyppinen koulutus opitaan leimatulla tiedolla, joka on myös luonteeltaan niukkaa.
Joten on tarpeen kehittää ja luoda sellainen koneoppimisjärjestelmä ja tekoälysovellukset, jotka voivat tehdä enemmän pienemmällä datalla. Ja ehkä ajan myötä maailma pystyy myös luomaan riittävästi tietojoukkoja tekoälyä ja koneoppimisjärjestelmiä varten, mikä on nykyään melko harvinaista.
Johtopäätös
Joten näimme, mikä on tekoäly ja mitkä ovat suurimpia haasteita, joita voi kohdata tekoälyohjelmistokehityksen aikana . Mutta ei ole epäilystäkään siitä, että tekoäly on jo alkanut vallata maailmaa, mutta tekoälyn ratkaisuille tarvitaan vielä enemmän kasvua ja kehitystä.
Myöskään kaikki eivät ole tähän mennessä hyväksyneet tekoälyä. Jäljellä on monia yrityksiä ja aloja, joiden on sopeuduttava tekoälyyn ja sen sovelluksiin. Mutta se aika ei ole kaukana, koska teollisuus yrittää jo poistaa tekoälyn kohtaamat haasteet.