Kunstig intelligens har købt massive ændringer i verden siden starten, men selv nu står det over for nogle store udfordringer med hensyn til udvikling og innovation af dets applikationer.
Her vil vi se nogle af de udfordringer, som verdenen af kunstig intelligens står over for. Også mobilitetsløsninger til virksomheder er de, der har størst gavn af kunstig intelligens. Derfor er de mennesker, der har brug for disse mobilitetsløsninger, dem, der er mest påvirket af disse udfordringer. Lad os se alle disse udfordringer en efter en i detaljer.
Udfordringer i udviklingen af AI-applikationer
1. Ineffektiv computing
Den kunstige intelligens kræver en meget avanceret og effektiv type maskiner og behandling. Cloud computing ser ud til at være en løsning på dette, men hvis vi tager den aktuelle software og enheder i betragtning, er det ikke nok med dem selv. Dette er en af de første udfordringer, som kunstig intelligensløsninger står over for. Teknikkerne til AI såsom maskinindlæring og dyb læring er de ting, der kræver førsteklasses beregningshastighed. For disse skal beregningen udføres med en hurtig hastighed på mikro eller endda nanosekunder. I nogle tilfælde skal beregningshastigheden muligvis være kortere end nanosekunder.
2. Manglende support
Denne udfordring hæmmer udviklingen af AI-softwareudvikling . Dette sker, fordi ikke mange mennesker er bekendt med, hvad der er kunstig intelligens, og desuden forstår de ikke, hvordan man bruger en maskine, der er i stand til at tænke og lære sig selv. Afvisningen, som den står over for fra mennesker, er, hvad der holder den tilbage fra at gøre fremskridt og opnå nye højder af udvikling. Nu, da det ikke kræves af folket, er der derfor ingen efterspørgsel efter det på markedet, og som et resultat investerer virksomheder eller organisationer heller ikke i AI dengang. Sådan står det over for manglende støtte.
3. Kan ikke vinde tillid
Ligesom navnet antyder, er det en type intelligens, men en, der er umenneskelig. Dette rejser tvivl hos mennesker om, hvordan en maskine er i stand til at træffe beslutninger. Og det er ikke simpelt som en bankprocedure, hvor du bare kan vise matematiske algoritmer, og kunden forstår det, eller i det mindste er du i stand til at vinde klientens tillid. Proceduren er meget mere kompleks, når det kommer til kunstig intelligens. Det er vanskeligt at forklare det for offentligheden. Og derfor stoler folk ikke let på det, hvis de alene accepterer det.
4. Specialisering til enkelt formål
Kunstig intelligens har hidtil kun været i stand til at tjene specifikt begrænsede anvendelser. Hvordan det fungerer, er ved at læse og beholde de angivne input og det output, der produceres med det. Selvom det gør dette med kun de bedste resultater, der kommer op. Men det er begrænset til kun at blive bedre og bedre til kun en opgave.
Den kunstige intelligens, der kan udføre enhver form for opgave ligesom mennesker, er endnu ikke udviklet effektivt. Og dette er nødvendigt for ledelse af virksomhedsmobilitet. Selvom det snart kan udvikles, er det for øjeblikket ikke der på markedet.
5. Behov for bedre forklaring
Virksomheder og udviklere, der opretter og udvikler kunstig intelligenssoftware og applikationer og produkter, er ikke i stand til at få offentligheden til at forstå deres mål og opnåelse. De har ikke gjort det klart for offentligheden, hvad alt hvad de har opnået med kunstig intelligens hidtil.
Dette er, hvad der opstår tvivl hos mennesker. Forklarelig kunstig intelligens bør kurateres og spredes for at nå forudindstillede mål. Udviklere skal være i stand til at forklare beslutningstagningskraften for kunstig intelligens og desuden, at den er fin og retfærdig. Først derefter accepterer folket kunstig intelligens helhjertet.
6. Udsat til overtrædelser
Machine learning-systemer og kunstig intelligens er meget afhængige af de data, de får. Og for at klare sig bedre er disse data ofte personlige og følsomme. Dette er, hvad der gør dem tilbøjelige til tyveri og overtrædelser. Og også, sådanne typer overtrædelser er blevet ret almindelige i dag.
Efter hvilke regler og regler der også er blevet oprettet for at skabe og udvikle sådanne typer kunstig intelligens, der ikke udgør nogen trussel mod personens data og dens fortrolighed, sikkerhed osv. Dette er lavet til maskinlæringssystemer og kunstig intelligensapplikationer, fordi de gem en massiv mængde data, der er følsomme.
Læs bloggen: - Liste over ordliste til ledelse af virksomhedsmobilitet
7. Biasion af algoritmer
AI-applikationer fungerer normalt i henhold til den uddannelse, de fik i de tidligere data. Problemet opstår, når dårlige data kommer i spil, og AI-applikationen begynder at arbejde i henhold til det. Derfor skal de trænes i upartiske data og producere let forklarbare algoritmer.
8. Manglende data
Selvom virksomheder og organisationer har en enorm mængde data, er de data, der er nyttige til kunstig intelligens, stadig ikke nok. Den mest effektive kunstige intelligens er også en, der får den overvågede træning, og denne type træning læres af mærkede data, som også er knappe i naturen.
Så der er behov for at udvikle og oprette et sådant maskinlæringssystem og kunstig intelligensapplikationer, der kan gøre mere på færre data. Og måske med tiden vil verden være i stand til at generere nok datasæt til kunstig intelligens og maskinlæringssystemer at arbejde på, hvilket er ret sjældent i nutidens tid.
Konklusion
Så vi så, hvad kunstig intelligens er, og hvad er nogle af de største udfordringer, man kan komme på tværs på tidspunktet for udvikling af AI-software . Men der er ingen tvivl om, at AI allerede er begyndt at overtage verden, men der kræves meget mere vækst og udvikling af kunstig intelligensløsninger .
AI er heller ikke accepteret af alle hidtil. Der er mange virksomheder og sektorer tilbage, der har brug for at tilpasse sig kunstig intelligens og dens applikationer. Men den tid er ikke langt, da industrien allerede forsøger at udrydde de udfordringer, som kunstig intelligens står over for.