Grootste uitdagingen voor het ontwikkelen van hoogwaardige AI-apps?

Grootste uitdagingen voor het ontwikkelen van hoogwaardige AI-apps?

Kunstmatige intelligentie heeft sinds het begin enorme veranderingen in de wereld teweeggebracht, maar zelfs nu staat het voor grote uitdagingen bij de ontwikkeling en innovatie van zijn toepassingen.

Hier zullen we enkele van die uitdagingen zien waarmee de wereld van kunstmatige intelligentie wordt geconfronteerd. Ook zijn zakelijke mobiliteitsoplossingen degene die het meest profiteren van kunstmatige intelligentie. Daarom worden de mensen die deze mobiliteitsoplossingen nodig hebben het meest getroffen door deze uitdagingen. Laten we al deze uitdagingen een voor een in detail bekijken.

Uitdagingen voor de ontwikkeling van AI-toepassingen

1. Inefficiënt computergebruik

De kunstmatige intelligentie vereist een zeer geavanceerd en efficiënt type machinerie en verwerking. Cloud computing lijkt hiervoor een oplossing, maar als we de huidige software en devices in ogenschouw nemen, dan volstaan zelfs die niet. Dit is een van de eerste uitdagingen waarmee oplossingen voor kunstmatige intelligentie worden geconfronteerd. De technieken van AI, zoals machine learning en deep learning, zijn de dingen die een hoge rekensnelheid vereisen. Hiervoor moet de berekening worden gedaan met een hoge snelheid van micro- of zelfs nanoseconden. In sommige gevallen moet de berekeningssnelheid mogelijk korter zijn dan nanoseconden.

2. Gebrek aan ondersteuning

Deze uitdaging belemmert de voortgang van de ontwikkeling van AI-software . Dit gebeurt omdat niet veel mensen bekend zijn met wat kunstmatige intelligentie is en bovendien niet begrijpen hoe ze een machine moeten gebruiken die in staat is om zelf te denken en te leren. De afwijzing waarmee het van mensen wordt geconfronteerd, weerhoudt het ervan om vooruitgang te boeken en nieuwe hoogten van ontwikkeling te bereiken. Nu het niet door de mensen wordt geëist, is er dus geen vraag naar in de markt en als gevolg daarvan investeren de bedrijven of organisaties dan ook niet in de AI. Dit is hoe het wordt geconfronteerd met een gebrek aan ondersteuning.

3. Niet in staat om vertrouwen te winnen

Zoals de naam doet vermoeden, is het een soort intelligentie, maar dan wel onmenselijk. Hierdoor ontstaat twijfel bij mensen over hoe een machine beslissingen kan nemen. En het is niet zo eenvoudig als een bankprocedure waarbij u eenvoudig de wiskundige algoritmen kunt laten zien en de klant het begrijpt, of u kunt in ieder geval het vertrouwen van de klant winnen. De procedure is veel complexer als het gaat om kunstmatige intelligentie. Het is moeilijk uit te leggen aan het grote publiek. En daarom vertrouwen mensen dit niet gemakkelijk, met rust gelaten het te accepteren.

4. Specialisatie voor één doel

Kunstmatige intelligentie heeft tot dusverre slechts in beperkte mate kunnen worden gebruikt. Hoe het presteert, is door de gegeven invoer en de daarmee geproduceerde uitvoer te lezen en vast te houden. Hoewel het dit doet met alleen de beste resultaten die naar voren komen. Maar het is beperkt tot steeds beter worden in slechts één taak.
De kunstmatige intelligentie die net als de mens elk type taak kan uitvoeren, is nog niet efficiënt ontwikkeld. En dit is vereist voor enterprise mobility management . Hoewel het binnenkort kan worden ontwikkeld, is het er voorlopig niet op de markt.

5. Behoefte aan betere uitleg

Bedrijven en ontwikkelaars die kunstmatige intelligentiesoftware en -toepassingen en -producten maken en ontwikkelen, zijn niet in staat het grote publiek inzicht te geven in hun doelen en prestaties. Ze hebben het publiek niet duidelijk gemaakt wat ze tot nu toe allemaal met kunstmatige intelligentie hebben bereikt.

Dit is wat twijfel doet rijzen in de hoofden van mensen. Verklaarbare kunstmatige intelligentie moet worden samengesteld en verspreid om vooraf ingestelde doelen te bereiken. Ontwikkelaars moeten de beslissingskracht van kunstmatige intelligentie kunnen uitleggen en bovendien dat het prima en rechtvaardig is. Alleen dan zullen de mensen kunstmatige intelligentie van harte accepteren.

6. Vatbaar voor inbreuken

De machine learning-systemen en kunstmatige intelligentie zijn sterk afhankelijk van de gegevens die ze krijgen. En om beter te presteren zijn deze gegevens vaak persoonlijk en gevoelig van aard. Dit is wat ze vatbaar maakt voor diefstal en inbreuken. En ook, dergelijke soorten inbreuken zijn in de huidige tijd vrij gewoon geworden.

Na welke regels en voorschriften ook zijn opgesteld om dergelijke soorten kunstmatige intelligentie te creëren en te ontwikkelen die geen enkele bedreiging vormen voor de gegevens van de persoon en de vertrouwelijkheid, beveiliging, enz. Dit is gemaakt voor machine-leersystemen en kunstmatige-intelligentietoepassingen omdat ze sla een enorme hoeveelheid gegevens op die gevoelig van aard zijn.

Lees de blog: - Lijst met woordenlijst voor enterprise mobility management

7. Biasion van algoritmen

AI-toepassingen werken meestal volgens de training die ze op de eerdere data hebben gekregen. Het probleem ontstaat wanneer er slechte data in het spel komen en de AI-applicatie daar naar gaat werken. Daarom moeten ze worden getraind op de onbevooroordeelde gegevens en gemakkelijk verklaarbare algoritmen produceren.

8. Schaarste aan gegevens

Ook al hebben de bedrijven en organisaties een enorme hoeveelheid data, de data die bruikbaar is voor kunstmatige intelligentie is nog niet voldoende. De meest efficiënte kunstmatige intelligentie is er ook een die wordt geboden door de begeleide training en dit type training wordt geleerd door gelabelde gegevens die ook schaars van aard zijn.

Er is dus behoefte aan het ontwikkelen en creëren van een dergelijk machine-leersysteem en kunstmatige-intelligentietoepassingen die meer kunnen doen met minder gegevens. En misschien zal de wereld in de loop van de tijd genoeg datasets kunnen genereren voor kunstmatige intelligentie en machine learning-systemen om aan te werken, wat in de huidige tijd vrij zeldzaam is.

Conclusie

Dus we hebben gezien wat kunstmatige intelligentie is en wat enkele van de grootste uitdagingen zijn die men zou kunnen tegenkomen bij de ontwikkeling van AI-software . Maar het lijdt geen twijfel dat AI al begonnen is de wereld over te nemen, maar er is nog veel meer groei en ontwikkeling vereist van Artificial Intelligence Solutions .

Ook is AI tot nu toe niet door iedereen geaccepteerd. Er zijn nog veel bedrijven en sectoren die zich moeten aanpassen aan kunstmatige intelligentie en de toepassingen ervan. Maar die tijd is niet ver, want de industrie probeert al de uitdagingen van kunstmatige intelligentie uit de wereld te helpen.